深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 18957 篇文献，本页显示第 10661 - 10680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10661 | 2025-10-06 |
Bppv nystagmus signals diagnosis framework based on deep learning
2025-Jun, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01542-0
PMID:40358819
|
研究论文 | 提出基于深度学习的BPPV眼震信号诊断框架，用于良性阵发性位置性眩晕的智能分析 | 开发了结合Egeunet神经网络模型与快速傅里叶变换的综合性眼震数据分析框架，实现了精确的眼部结构分割和眼动数据分析 | 未明确说明样本规模和研究人群特征 | 改进BPPV眼震数据的采集和分析方法，提升临床诊断效果 | 良性阵发性位置性眩晕患者的眼震信号 | 医学图像分析 | 前庭疾病 | 眼动捕捉技术，快速傅里叶变换 | 深度学习 | 眼动信号数据 | NA | NA | Egeunet | 敏感性，鲁棒性 | NA |
| 10662 | 2025-10-06 |
PanEcho: Complete AI-enabled echocardiography interpretation with multi-task deep learning
2025-Apr-16, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.11.16.24317431
PMID:40321248
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研究论文 | 开发并验证了用于自动解读超声心动图的多任务深度学习AI系统PanEcho | 首个能够全面解读超声心动图（39个标签和测量值）的完整AI系统，在完整和有限成像方案中均保持高精度 | 回顾性研究，需进一步前瞻性验证 | 开发自动解读超声心动图的AI系统 | 超声心动图视频和患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 超声心动图 | 深度学习 | 视频 | 来自24,405名患者的32,265项TTE研究，包含120万段超声心动图视频 | NA | 多任务深度学习 | AUC, MAE | NA |
| 10663 | 2025-10-06 |
Deep learning radiomics nomograms predict Isocitrate dehydrogenase (IDH) genotypes in brain glioma: A multicenter study
2025-Apr, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2024.110314
PMID:39708927
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习影像组学列线图模型，用于预测脑胶质瘤的IDH基因型 | 提出了一种融合深度学习特征、影像组学特征和临床特征的混合模型，并在多中心数据上验证了其预测性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，仅基于T2图像 | 探索深度学习影像组学列线图在预测脑胶质瘤IDH基因型中的可行性 | 脑胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 脑胶质瘤 | MRI成像 | 深度学习, 逻辑回归 | 医学影像(T2图像) | 402例来自两个独立中心的胶质瘤患者(训练集239例，内部验证103例，外部验证60例) | NA | NA | AUC, ROC曲线 | NA |
| 10664 | 2025-10-06 |
Multiscale deep learning radiomics for predicting recurrence-free survival in pancreatic cancer: A multicenter study
2025-Apr, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.110770
PMID:39894259
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研究论文 | 开发并验证用于预测胰腺导管腺癌患者无复发生存期的多尺度深度学习放射组学列线图 | 结合手工放射组学特征和深度学习特征，构建多尺度预测模型，并在多中心数据中验证其优于传统AJCC分期系统的性能 | 样本量相对有限，且来自不同医院的数据质量可能存在差异 | 预测胰腺导管腺癌患者的无复发生存期 | 469名胰腺导管腺癌患者 | 医学影像分析 | 胰腺癌 | 放射组学分析，深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 469名患者来自四家医院 | NA | NA | C-index, AUC, Kaplan-Meier分析 | NA |
| 10665 | 2025-10-06 |
Multi-center study: ultrasound-based deep learning features for predicting Ki-67 expression in breast cancer
2025-Mar-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94741-4
PMID:40133523
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研究论文 | 本研究利用深度学习算法挖掘乳腺癌超声特征，构建预测Ki-67表达水平的机器学习模型 | 整合肿瘤区域和瘤周区域的深度特征构建融合模型，并在多中心数据集上进行验证 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（929例患者） | 开发准确预测乳腺癌Ki-67表达水平的机器学习模型 | 929例乳腺癌患者的临床和超声数据 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 超声成像 | SVM, LightGBM | 超声图像 | 929例乳腺癌患者 | NA | NA | 准确率, ROAUC, 敏感性, 特异性, F1分数 | NA |
| 10666 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence for Predicting HER2 Status of Gastric Cancer Based on Whole-Slide Histopathology Images: A Retrospective Multicenter Study
2025-Mar, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202408451
PMID:39792693
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研究论文 | 开发基于全切片病理图像的深度学习模型HER2Net，用于预测胃癌HER2状态 | 创新性地通过定量计算HER2高表达区域比例来预测HER2状态 | 回顾性研究，需要进一步前瞻性验证 | 开发经济可行且易于使用的工具来区分胃癌患者的HER2状态 | 胃癌患者的全切片病理图像 | 数字病理 | 胃癌 | 苏木精-伊红染色，全切片成像 | 深度学习模型 | 病理图像 | 内部训练集520名患者的531张WSI，内部测试集111名患者的115张WSI，外部多中心测试集101名患者的102张WSI | NA | HER2Net | 准确率 | NA |
| 10667 | 2025-10-06 |
Early and noninvasive prediction of response to neoadjuvant therapy for breast cancer via longitudinal ultrasound and MR deep learning: A multicentre study
2025-Mar, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.10.033
PMID:39542804
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研究论文 | 本研究通过纵向超声和磁共振的深度学习模型，早期无创预测乳腺癌新辅助化疗疗效 | 首次结合纵向多模态影像（MR和超声）与深度学习特征，构建堆叠模型实现早期疗效预测 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（448例） | 预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全缓解 | 乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 磁共振成像，超声成像 | CNN | 医学影像 | 448例来自三个中心的患者 | NA | ResNet50 | AUC, 准确率, 敏感度, 特异度 | NA |
| 10668 | 2025-10-06 |
Machine learning tool for predicting mature oocyte yield and trigger day from start of stimulation: towards personalized treatment
2025-02, Reproductive biomedicine online
IF:3.7Q1
DOI:10.1016/j.rbmo.2024.104441
PMID:39708575
|
研究论文 | 开发基于深度学习的机器学习工具，用于预测卵巢刺激周期开始时的成熟卵母细胞数量和触发日 | 提出两种新型渐进式深度学习算法，可在刺激周期开始时预测触发日和MII卵母细胞数量 | 需要纳入更多数据和来自不同诊所的验证 | 开发个性化治疗工具，预测卵巢刺激结果 | 56,490个卵巢刺激周期（主要数据集）和5,103个卵巢刺激周期（临床验证数据集） | 机器学习 | 生殖医学 | 深度学习 | 深度学习 | 临床数据 | 主要数据集56,490个刺激周期，其中13,090个用于模型开发，临床验证数据集5,103个刺激周期 | NA | NA | 平均绝对误差, R2值, 四分位根均方误差 | NA |
| 10669 | 2025-10-06 |
Application of a methodological framework for the development and multicenter validation of reliable artificial intelligence in embryo evaluation
2025-Jan-31, Reproductive biology and endocrinology : RB&E
IF:4.2Q1
DOI:10.1186/s12958-025-01351-w
PMID:39891250
|
研究论文 | 本文提出了一种用于开发和验证胚胎评估AI模型的四步方法框架，并在多中心数据集上验证了其可靠性 | 提出确保AI在临床环境中一致性和可靠性的四步方法框架，包括数据筛选、模型开发、性能评估和可解释性验证 | 研究仅限于囊胚期胚胎评估，且数据来源于特定时间段的IVF诊所 | 开发并验证用于胚胎评估的可靠人工智能模型 | 体外受精过程中的囊胚期胚胎 | 计算机视觉 | 生殖医学 | 延时成像技术 | 深度学习分类器 | 延时图像、妊娠结局、形态学标注 | 训练验证集16,935个胚胎，盲测集1,708个胚胎，独立测试集7,445个胚胎 | NA | NA | 比值比, 判别能力 | NA |
| 10670 | 2025-10-06 |
Advancement and independent validation of a deep learning-based tool for automated scoring of nail psoriasis severity using the modified nail psoriasis severity index
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1574413
PMID:40241894
|
研究论文 | 开发并验证基于卷积神经网络的自动化指甲银屑病严重程度评分工具 | 使用BEiT架构的CNN模型，无需标准化成像条件即可实现可靠的自动化评分 | 模型性能在验证数据集中略有下降（AUROC从86%降至80%） | 开发自动化指甲银屑病严重程度评分系统 | 银屑病、银屑病关节炎患者及非银屑病对照组的指甲照片 | 计算机视觉 | 银屑病 | 图像采集与处理 | CNN | 图像 | 训练集460名患者4,400张指甲照片，验证集118名患者929张指甲照片 | NA | BEiT | AUROC, Pearson相关系数 | NA |
| 10671 | 2025-10-06 |
Corrigendum: Advancement and independent validation of a deep learning-based tool for automated scoring of nail psoriasis severity using the modified nail psoriasis severity index
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1617441
PMID:40538405
|
修正 | 对先前发表的关于使用深度学习工具自动评估指甲银屑病严重程度的文章进行修正 | NA | NA | NA | NA | NA | 指甲银屑病 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10672 | 2025-10-06 |
Accelerating 3D radial MPnRAGE using a self-supervised deep factor model
2025-Sep, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30549
PMID:40457622
|
研究论文 | 开发用于4D非笛卡尔MRI的自监督深度学习图像重建方法 | 提出深度因子模型(DFM)和单次学习(SSL)方法，无需预训练即可从k空间数据直接学习 | 未配备专用高端GPU阵列时神经网络训练计算需求较高 | 加速3D径向MPnRAGE成像并提高图像质量 | 多对比度MRI图像和定量T1估计 | 医学影像重建 | NA | MPnRAGE采集，非笛卡尔MRI | 深度因子模型(DFM) | k空间数据，3D多对比度图像 | 体模和体内实验 | NA | 深度因子模型 | 图像质量，定量T1估计的偏差和方差 | 专用高端GPU阵列 |
| 10673 | 2025-10-06 |
Rapid wall shear stress prediction for aortic aneurysms using deep learning: a fast alternative to CFD
2025-Jul, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03311-3
PMID:39961912
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的快速替代CFD的方法，用于预测主动脉瘤壁面剪应力分布 | 采用领域变换技术将复杂主动脉几何结构转换为与先进神经网络兼容的表示形式，并开发了MultiViewUNet深度学习代理模型 | 未明确说明训练数据中真实和合成AAA几何结构的比例及具体样本数量 | 开发快速准确的主动脉瘤壁面剪应力预测方法以辅助临床决策 | 腹主动脉瘤(AAA) | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN | 几何结构数据 | 真实和合成AAA几何结构（具体数量未明确） | NA | MultiViewUNet | 归一化平均绝对误差(NMAE) | NA |
| 10674 | 2025-10-06 |
Robust and generalizable artificial intelligence for multi-organ segmentation in ultra-low-dose total-body PET imaging: a multi-center and cross-tracer study
2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07156-8
PMID:39969540
|
研究论文 | 开发并验证用于超低剂量全身PET成像中多器官分割的深度学习模型 | 首个在多种成像条件和示踪剂下实现全PET基础多器官分割的通用人工智能模型 | 回顾性研究，需要进一步前瞻性验证 | 开发适用于不同成像条件和示踪剂的鲁棒性多器官PET分割方法 | PET图像中的23个器官分割 | 医学影像分析 | 多器官疾病 | PET成像，深度学习分割 | 3D深度学习模型 | PET图像 | 798名来自多中心的患者 | NA | 3D深度学习架构 | Dice相似系数(DSC) | NA |
| 10675 | 2025-10-06 |
Dual-type deep learning-based image reconstruction for advanced denoising and super-resolution processing in head and neck T2-weighted imaging
2025-Jul, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01756-y
PMID:40038217
|
研究论文 | 评估双类型深度学习图像重建在头颈部脂肪抑制T2加权成像中的去噪和超分辨率处理效果 | 提出双类型深度学习重建方法，结合去噪和超分辨率处理，在降低30%空间分辨率和缩短扫描时间的情况下仍能提高图像质量 | 回顾性研究，样本量较小（43例患者），未详细说明深度学习模型的具体架构 | 比较深度学习重建与传统方法在头颈部T2加权成像中的图像质量 | 43例接受头颈部脂肪抑制T2加权成像扫描的患者 | 医学影像处理 | 头颈部病变 | T2加权磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 43例患者 | NA | NA | 信噪比, 对比噪声比, 图像质量评分 | NA |
| 10676 | 2025-10-06 |
Super-resolution deep learning reconstruction for improved quality of myocardial CT late enhancement
2025-Jul, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01760-2
PMID:40072715
|
研究论文 | 本研究评估超分辨率深度学习重建技术在心肌CT晚期增强图像质量改善方面的效果 | 首次将基于超高分辨率CT数据训练的超分辨率深度学习重建技术应用于心肌CT晚期增强成像 | 回顾性研究且样本量较小（30例患者） | 比较不同图像重建算法对心肌CT晚期增强图像质量的影响 | 30例接受心肌CT晚期增强检查的患者 | 医学影像处理 | 心血管疾病 | CT晚期增强成像 | 深度学习 | CT医学影像 | 30例患者 | NA | 超分辨率深度学习重建 | 图像噪声, 信噪比, 对比噪声比, 定性图像质量评分 | NA |
| 10677 | 2025-10-06 |
Machine learning in neuroimaging and computational pathophysiology of Parkinson's disease: A comprehensive review and meta-analysis
2025-Jul, Asian journal of psychiatry
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ajp.2025.104537
PMID:40424835
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综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析探讨机器学习在帕金森病神经影像学和计算病理生理学中的应用 | 提出Meta-Park诊断模型并整合全球帕金森病流行病学分析与多模态数据评估 | 存在数据集规模有限和模型可及性不足的问题 | 改善帕金森病的早期诊断和临床决策支持 | 帕金森病患者的多模态数据（MRI、语音、手写数据） | 机器学习 | 帕金森病 | MRI成像、语音分析、手写动力学分析 | 机器学习、深度学习 | 神经影像、语音信号、手写数据 | 综合科学文献、实验研究、公共数据集和全球健康报告 | NA | Meta-Park | 准确率 | NA |
| 10678 | 2025-10-06 |
A two-step automatic identification of contrast phases for abdominal CT images based on residual networks
2025-Jun-27, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-01995-7
PMID:40579615
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研究论文 | 开发基于残差网络的两步法深度学习模型，用于自动准确识别腹部CT图像的对比剂增强期相 | 提出两步法策略，先识别动脉期、门静脉期和延迟期，再进一步将动脉期细分为早期动脉期和晚期动脉期 | 研究为回顾性设计，需要进一步前瞻性验证 | 开发自动识别腹部CT图像对比剂增强期相的深度学习模型 | 腹部对比增强CT扫描图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | CNN | 医学图像 | 1175例用于模型开发，215例来自五家医院用于外部测试 | NA | ResNet | 准确率, 灵敏度 | NA |
| 10679 | 2025-10-06 |
Advancing atomic electron tomography with neural networks
2025-Jun-19, Applied microscopy
DOI:10.1186/s42649-025-00113-7
PMID:40533670
|
综述 | 本文综述了神经网络在原子级电子断层扫描中的应用进展及其对三维原子结构表征的改进 | 将深度学习特别是卷积神经网络集成到原子级电子断层扫描工作流程中，显著提高了三维原子成像的重建保真度 | 几何限制和电子剂量约束导致的重建伪影问题尚未完全解决 | 通过神经网络方法改进原子级电子断层扫描技术，提升三维原子结构表征精度 | 纳米材料的三维原子结构，包括缺陷、界面和应变场 | 计算机视觉 | NA | 原子级电子断层扫描 | CNN | 三维原子图像 | NA | NA | NA | 重建保真度，表征精度 | NA |
| 10680 | 2025-10-06 |
Enhanced AlexNet with Gabor and Local Binary Pattern Features for Improved Facial Emotion Recognition
2025-Jun-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25123832
PMID:40573719
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研究论文 | 提出一种融合Gabor和局部二值模式特征的增强型AlexNet模型，用于改进面部情绪识别 | 将传统纹理特征提取方法（Gabor和LBP）与改进的AlexNet架构相结合，在硬件受限环境下实现高性能面部情绪识别 | NA | 开发在低硬件规格环境下仍能高效运行的面部情绪识别模型 | 面部情绪识别 | 计算机视觉 | NA | Gabor特征提取, 局部二值模式(LBP) | CNN | 图像 | FER2013和RAF-DB基准数据集 | NA | AlexNet | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 标准差 | 低硬件规格环境 |