深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3695 篇文献，本页显示第 1741 - 1760 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1741 | 2025-06-18 |
Deep learning-driven approach for cataract management: towards precise identification and predictive analytics
2025, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2025.1611216
PMID:40519269
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research paper | 本文探讨了深度学习技术在白内障诊断和治疗全过程中的应用，包括自动识别、分级、手术优化及并发症预测 | 利用CNN等深度学习算法，实现了白内障的自动识别和分级，诊断准确率接近或超过人类专家水平，并在手术优化和并发症预测方面展现出潜力 | 数据标准化不足、模型的'黑箱'特性以及隐私伦理问题仍是临床应用中的瓶颈 | 推动白内障管理的智能化和普及化 | 白内障患者 | digital pathology | geriatric disease | 深度学习 | CNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1742 | 2025-06-18 |
Graph-based analysis of histopathological images for lung cancer classification using GLCM features and enhanced graph
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1546635
PMID:40519303
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research paper | 提出了一种新型的增强图SAGE（E-GraphSAGE）框架，结合基于图的深度学习和传统图像处理技术，用于从H&E染色的全切片图像中分类肺癌亚型 | 引入了E-GraphSAGE框架，优化了邻域聚合，结合了dropout正则化和PCA降维，提高了计算效率和诊断准确性 | 虽然模型在特定数据集上表现优异，但未提及在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力 | 开发一种高效、可扩展的肺癌亚型分类方法，提升诊断精确度和患者治疗效果 | 肺癌亚型（腺癌、鳞状细胞癌和良性组织）以及淋巴癌亚型（DLBCL、FL和SLL） | digital pathology | lung cancer | GLCM特征提取、Sparse Cosine Similarity Matrix建模、DeepWalk嵌入 | E-GraphSAGE | image | 未明确提及具体样本数量，但涉及多种癌症亚型的全切片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1743 | 2025-06-18 |
Comprehensive plant health monitoring: expert-level assessment with spatio-temporal image data
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1511651
PMID:40519596
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research paper | 提出一种基于深度学习的框架，利用连续RGB图像进行植物健康评估，实现专家级别的时空监测 | 结合CNN和transformer架构，实现植物健康状态的精确预测，并生成动态种植地图以支持数据驱动的作物管理 | 研究仅针对番茄植物，且数据采集环境限于半开放式温室 | 开发可扩展的自动化植物健康监测系统，推动精准农业发展 | 番茄植物的健康状况 | computer vision | NA | RGB图像采集 | CNN, transformer | image | 200株番茄植物的12,119张标注图像，涵盖三个品种 | NA | NA | NA | NA |
| 1744 | 2025-06-18 |
Revealing new depths of information with indentation mapping of microstructures
2025, MRS bulletin
IF:4.1Q2
DOI:10.1557/s43577-025-00919-6
PMID:40519751
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research paper | 本文探讨了高速纳米压痕映射技术在材料科学中的应用及其对微观结构机械性能的深入分析 | 将纳米压痕技术从局部测量发展为类似扫描探针的方法，实现大面积、高分辨率的机械性能映射 | 需要与互补分析技术的数据关联，且处理多维数据集需要高级统计和机器学习方法 | 研究微观结构的机械性能及其与材料设计、性能的关系 | 材料的微观结构及其机械性能 | 材料科学 | NA | 高速纳米压痕映射 | 机器学习，深度学习 | 机械性能映射数据 | 超过200,000个压痕 | NA | NA | NA | NA |
| 1745 | 2025-06-18 |
Longitudinal analysis of coal workers' pneumoconiosis using enhanced resolution-computed tomography images: unveiling patterns in lung structure, function, and clinical correlations
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1578058
PMID:40519785
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research paper | 该研究通过增强分辨率的CT图像纵向分析煤矿工人尘肺病的肺结构和功能变化，揭示其与临床数据的相关性 | 使用深度学习超分辨率模型增强CT图像，并结合非刚性图像配准技术量化肺区域变形，揭示了尘肺病进展中的结构和功能变化模式 | 样本量较小（仅31名前煤矿工人），且随访时间较短（1年） | 探索尘肺病患者肺结构和功能的纵向变化模式及其临床意义 | 31名前煤矿工人尘肺病患者 | digital pathology | lung disease | quantitative computed tomography (qCT), deep learning-based super-resolution, non-rigid image registration | deep learning super-resolution model | CT images | 31名尘肺病患者，随访1年 | NA | NA | NA | NA |
| 1746 | 2025-06-18 |
Smart wearable sensor-based model for monitoring medication adherence using sheep flock optimization algorithm-attention-based bidirectional long short-term memory (SFOA-Bi-LSTM)
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251349692
PMID:40520140
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research paper | 本研究提出了一种基于智能穿戴传感器的手势识别系统，用于预测药物依从性行为 | 引入了羊群优化算法-注意力机制的双向长短期记忆网络（SFOA-Bi-LSTM）模型，用于药物依从性监测 | 未提及具体样本量及数据来源的多样性限制 | 通过智能穿戴设备和深度学习技术监测和预测患者的药物依从性行为 | 患者的手势行为数据 | machine learning | NA | Z-score归一化方法，SFOA优化算法 | SFOA-Bi-LSTM | 传感器数据（加速度计和陀螺仪） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1747 | 2025-06-18 |
High-throughput alloy and process design for metal additive manufacturing
2025, npj computational materials
IF:9.4Q1
DOI:10.1038/s41524-025-01670-x
PMID:40520360
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研究论文 | 本研究介绍了一种高通量计算框架，用于评估金属增材制造中的合金可打印性 | 集成了材料特性、加工参数和熔池轮廓，利用深度学习代理模型加速可打印性评估1000倍 | 需要进一步实验验证框架的普适性和准确性 | 开发高通量计算框架以优化金属增材制造的合金设计 | 金属合金，特别是等原子比CoCrFeMnNi系统和高熵合金Co-Cr-Fe-Mn-Ni空间 | 材料科学与工程 | NA | 深度学习 | 深度学习代理模型 | 材料属性和加工参数 | 等原子比CoCrFeMnNi系统和高熵合金Co-Cr-Fe-Mn-Ni空间 | NA | NA | NA | NA |
| 1748 | 2025-06-18 |
Evaluating the efficacy of bioelectrical impedance analysis using machine learning models for the classification of goats exposed to Haemonchosis
2025, Frontiers in veterinary science
IF:2.6Q1
DOI:10.3389/fvets.2025.1584828
PMID:40520424
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研究论文 | 本研究评估了使用生物电阻抗分析（BIA）结合机器学习模型对感染血矛线虫病的山羊进行分类的效果 | 首次将BIA与多种机器学习模型结合，用于山羊血矛线虫病的非侵入性诊断 | 样本量较小（94只山羊），且仅针对西班牙雄山羊进行研究 | 开发一种可扩展、快速且非侵入性的诊断工具，用于监测小型反刍动物的健康状态 | 感染血矛线虫病的山羊 | 机器学习 | 寄生虫感染 | 生物电阻抗分析（BIA） | SVM, BPNN, K-NN, XGBoost, Keras | 生物电阻抗数据 | 94只西班牙雄山羊（58只健康，36只患病） | NA | NA | NA | NA |
| 1749 | 2025-06-18 |
Deep learning-based framework for Mycobacterium tuberculosis bacterial growth detection for antimicrobial susceptibility testing
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.05.030
PMID:40520597
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研究论文 | 开发了一个基于深度学习的框架TMAS，用于检测结核分枝杆菌的生长以进行抗菌药物敏感性测试 | 利用最先进的深度学习模型检测96孔微孔板图像中的细菌生长，显著提高了检测准确性和效率 | 对于生长缓慢或图像质量低的板可能存在检测困难 | 提高结核病药物敏感性测试的准确性和效率 | 结核分枝杆菌 | 数字病理 | 结核病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 4,018个板图像来自CRyPTIC数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1750 | 2025-06-18 |
Optimal Res-UNET architecture with deep supervision for tumor segmentation
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1593016
PMID:40520778
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research paper | 该研究开发了一种优化的Res-UNET架构，结合深度监督技术，用于提高MRI数据集中脑肿瘤分割的准确性 | 提出了一种结合深度监督的优化Res-UNET架构，显著提高了分割精度并解决了数据不平衡和计算效率问题 | 未来研究应考虑优化U-Net变体在其他医学图像分割任务中的广泛应用 | 开发优化的Res-UNET架构以提高脑肿瘤在MRI图像中的分割准确性 | 脑肿瘤 | digital pathology | brain tumor | deep learning | Res-UNET | MRI images | BraTS 2018公共MRI数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1751 | 2025-06-18 |
Can artificial intelligence improve the diagnosis and prognosis of disorders of consciousness? A scoping review
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1608778
PMID:40520948
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综述 | 本文通过范围综述探讨人工智能（AI）在意识障碍（DoC）诊断和预后中的作用 | 系统评估了机器学习和深度学习在意识障碍诊断和预后中的应用，并提出了标准化数据协议的需求 | 研究仅纳入21项符合条件的研究，样本量有限 | 探讨AI在意识障碍诊断和预后中的潜在作用 | 意识障碍（DoC）患者 | 机器学习 | 神经系统疾病 | 机器学习（ML）和深度学习（DL） | NA | NA | 21项研究涉及DoC受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 1752 | 2025-06-18 |
Mapping football tactical behavior and collective dynamics with artificial intelligence: a systematic review
2025, Frontiers in sports and active living
IF:2.3Q2
DOI:10.3389/fspor.2025.1569155
PMID:40521408
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系统综述 | 本文通过系统综述探讨了人工智能在足球战术行为、集体动态和运动模式分析中的应用现状 | 综述了基于人工智能的战术行为分析方法，包括多种神经网络、深度学习和机器学习技术，以及用于集体动态分析的图度量方法 | 人工智能技术在实践应用中仍面临挑战，包括伦理规范和需要结合体育科学、数据分析、计算机科学和教练专业知识的专业人才缺乏 | 探讨人工智能在足球战术行为和集体动态分析中的应用 | 足球比赛中的战术行为、集体动态和运动模式 | 计算机视觉 | NA | 人工神经网络、深度学习、机器学习、时间序列分析 | CNN, RNN, VRNN, VAE, XGBoost, 随机森林分类器等 | 时空追踪数据 | 从2548篇文章中筛选出32项研究进行综述 | NA | NA | NA | NA |
| 1753 | 2025-10-06 |
A multi-modal dental dataset for semi-supervised deep learning image segmentation
2025-Jan-20, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-04306-9
PMID:39833232
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研究论文 | 本文提出了一个用于半监督深度学习图像分割的多模态牙科数据集 | 首个结合牙科全景X射线图像和锥形束CT的多模态数据集，也是最大的牙齿分割数据集 | 未提及具体的模型性能评估结果 | 解决牙齿分割任务中公开数据集稀缺的问题 | 牙齿图像分割 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 全景X射线成像，锥形束CT | 深度学习分割模型 | 2D图像，3D扫描 | STS-2D-Tooth：4,000张图像和900个掩码；STS-3D-Tooth：148,400个未标注扫描和8,800个掩码 | NA | NA | NA | NA |
| 1754 | 2025-10-06 |
A novel dataset for nuclei and tissue segmentation in melanoma with baseline nuclei segmentation and tissue segmentation benchmarks
2025-Jan-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf011
PMID:39970004
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研究论文 | 本文介绍了首个黑色素瘤专用的细胞核和组织分割数据集PUMA，并建立了基线细胞核分割和组织分割基准 | 创建了首个专门针对晚期黑色素瘤的全景细胞核和组织分割数据集，提出了通过启发式后处理基于组织定位更新细胞核类别的方法 | 数据仅来自单一黑色素瘤转诊机构，可能限制模型的泛化能力 | 开发用于黑色素瘤预后和预测生物标志物分析的细胞核和组织分割模型 | 晚期黑色素瘤组织样本中的细胞核和组织结构 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 苏木精-伊红染色 | 深度学习模型 | 病理图像 | 155个原发性和155个转移性黑色素瘤区域 | NA | Hover-NeXt | 淋巴细胞检测性能，观察者间一致性 | NA |
| 1755 | 2025-10-06 |
Automatic pituitary adenoma segmentation and identification of cavernous sinus invasion via multitask learning
2025-Jan, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2024.106756
PMID:39689622
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研究论文 | 开发用于垂体大腺瘤分割和海绵窦侵犯识别的多任务深度学习模型 | 提出结合分割和分类任务的多任务多轴注意力UNet框架(MTMAU-Net)，在分割和海绵窦侵犯识别任务中均优于单任务模型 | 研究样本主要来自单一机构训练，外部验证样本量相对较小 | 开发自动化的垂体腺瘤分割和海绵窦侵犯识别方法以指导手术策略 | 926例垂体大腺瘤患者(816例训练，110例验证) | 数字病理 | 垂体腺瘤 | MRI成像 | 多任务深度学习 | 医学影像 | 926例患者，816例训练，110例验证 | NA | Multi-Task Multiaxis-Attention UNet (MTMAU-Net) | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 准确率, AUC | NA |
| 1756 | 2025-06-17 |
[Evaluation of Low-contrast Detectability of Different Reconstruction Algorithms and Noise Reduction Intensities in the Upper Abdominal Pseudo-human Phantom]
2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi
DOI:10.6009/jjrt.25-1507
PMID:40518302
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research paper | 研究比较了不同重建算法和降噪强度在上腹部伪人体模中的低对比度检测性能 | 首次在腹部CT检查中比较了FBP、混合IR和基于深度学习的重建方法（DLR for body, DLR for body sharp）的低对比度检测性能 | 研究使用的是伪人体模而非真实患者数据，且仅评估了低频噪声抑制的局限性 | 评估重建算法和降噪强度对腹部CT低对比度检测性能的影响 | 上腹部伪人体模 | 医学影像 | NA | CT扫描 | DLR（基于深度学习的重建方法） | 医学影像 | 四种辐射剂量条件和三种降噪强度下的伪人体模数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1757 | 2025-06-16 |
Same-model and cross-model variability in knee cartilage thickness measurements using 3D MRI systems
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0324912
PMID:40512695
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research paper | 本研究通过使用五个制造商的3T MRI系统，量化并比较了同一MRI系统重复扫描和不同MRI系统间膝关节软骨厚度测量的变异性 | 首次在五个不同制造商的MRI系统上量化并比较了膝关节软骨厚度测量的同一模型和跨模型变异性 | 研究仅使用了10名健康志愿者的样本，且仅针对特定3D体积分析软件的结果 | 评估多中心研究和纵向评估中使用不同MRI系统时膝关节软骨厚度测量的变异性 | 10名健康志愿者的右膝关节 | 医学影像分析 | NA | 3T MRI, 脂肪抑制扰相梯度回波序列, 质子密度加权序列 | 深度学习 | MRI图像 | 10名健康志愿者（8男2女，年龄22-60岁） | NA | NA | NA | NA |
| 1758 | 2025-06-16 |
3D-MRI brain glioma intelligent segmentation based on improved 3D U-net network
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325534
PMID:40512721
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research paper | 提出了一种基于改进3D U-net网络的3D-MRI脑胶质瘤智能分割方法，旨在提升胶质瘤分割的准确性和泛化能力 | 引入了空间金字塔池化模块增强网络对不同尺度特征的感知能力，提出多尺度融合注意力机制以关注胶质瘤细节并抑制无关背景信息，结合Dice和Focal损失函数解决类别不平衡问题 | NA | 提升胶质瘤分割的准确性，为医学诊断、分级和治疗策略选择提供指导 | 脑胶质瘤 | digital pathology | brain glioma | 3D-MRI | improved 3D U-net | 3D-MRI images | BraTS2023公共数据集中的胶质瘤病例数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1759 | 2025-06-16 |
A method for feature division of Soccer Foul actions based on salience image semantics
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0322889
PMID:40512805
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的显著图像语义的足球犯规动作特征划分方法，旨在实现足球比赛中犯规的自动识别与分类 | 结合改进的DeepPlaBV 3+架构进行显著区域检测、图卷积网络(GCN)进行特征提取和深度神经网络(DNN)进行分类，减少了传统图像处理技术和手动特征提取的依赖 | NA | 提高足球比赛中犯规行为的自动识别和分类准确率 | 足球比赛中的犯规动作 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DeepPlaBV 3+, GCN, DNN | 视频 | 多个视频运动识别数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1760 | 2025-06-15 |
Optimising deep learning models for ophthalmological disorder classification
2025-01-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-75867-3
PMID:39856068
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研究论文 | 本文利用深度学习模型对眼科疾病进行分类，采用基于迁移学习的CNN方法 | 使用MobileNet模型结合Adam优化器，在眼科疾病分类中取得了89.64%的测试准确率 | 仅使用了ODIR数据库中的数据进行实验，可能在其他数据集上表现不同 | 优化深度学习模型以提高眼科疾病分类的准确性 | 眼科疾病（如高血压、青光眼、糖尿病视网膜病变） | 计算机视觉 | 眼科疾病 | fundus imaging | CNN, MobileNet | image | ODIR数据库中的眼底图像（患者左右眼） | NA | NA | NA | NA |