深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19314 篇文献，本页显示第 13241 - 13260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13241 | 2025-05-27 |
Deep Learning Auto-Segmentation of Organs at Risk in a Real-World Head and Neck Cancer Proton Beam Radiotherapy Planning
2025-Apr-23, Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain))
DOI:10.1016/j.clon.2025.103849
PMID:40414067
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13242 | 2025-10-07 |
Hybrid AI models for predicting heat distribution in complex tissue structures with bioheat transfer simulation
2025-Apr, Journal of thermal biology
IF:2.9Q1
DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104122
PMID:40311397
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研究论文 | 提出一种结合深度学习的分式勒让德小波生物热传递模型，用于精确预测工程组织构造中的热分布 | 首次将分式勒让德小波方法与深度学习相结合用于生物热传递模拟，实现实时预测能力 | 实验验证仅限于5cm组织构造，需要进一步验证在更复杂组织结构中的性能 | 开发精确预测生物组织热行为的计算模型，用于热疗和肿瘤消融等医疗应用 | 工程组织构造，包括皮肤、肌肉、脂肪和骨骼等不同组织类型 | 机器学习 | 肿瘤 | 生物热传递模拟，深度学习增强模型 | 深度学习 | 热分布数据，温度测量数据 | 5cm组织构造，暴露于10W-30W不同功率热源 | NA | 分式勒让德小波方法 | 平均绝对误差，预测速度 | NA |
| 13243 | 2025-10-07 |
Enhancing Patient Outcome Prediction Through Deep Learning With Sequential Diagnosis Codes From Structured Electronic Health Record Data: Systematic Review
2025-Mar-18, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/57358
PMID:40100249
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系统性综述 | 本系统性综述评估了利用电子健康记录中顺序诊断代码的深度学习模型在预测患者结局中的应用现状 | 首次系统性地评估了顺序诊断代码在深度学习模型中的应用情况，并分析了样本量与模型性能的关系以及模型泛化能力 | 研究方法和结果的异质性较大，大多数研究存在高偏倚风险 | 评估顺序诊断数据在深度学习模型中的应用情况，分析数据整合方式、样本量对性能的影响以及模型泛化能力 | 使用顺序诊断代码训练深度学习算法预测患者结局的研究 | 医疗人工智能 | 多种疾病 | 电子健康记录数据分析 | RNN, Transformer | 顺序诊断代码 | 84项符合条件的研究 | NA | 循环神经网络及其衍生模型, Transformer | AUC | NA |
| 13244 | 2025-10-07 |
Artificial Vision Systems for Fruit Inspection and Classification: Systematic Literature Review
2025-Feb-28, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25051524
PMID:40096367
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系统文献综述 | 本文通过系统文献综述方法分析水果检测与分类中的人工视觉系统应用 | 采用PRISMA方法对2015-2024年间56篇文献进行系统分析，全面总结水果分选在不同应用场景的技术配置 | 仅涵盖特定数据库（Web of Science和Scopus）的文献，时间范围限定为近十年 | 识别水果分选的不同应用领域、典型硬件配置及使用的技术与算法 | 水果分选与质量检测系统 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉、多光谱成像 | 深度学习模型 | 图像 | 56篇文献（2015-2024年） | NA | ResNet, VGG | NA | NA |
| 13245 | 2025-10-07 |
A Review of Machine Learning and Deep Learning Methods for Person Detection, Tracking and Identification, and Face Recognition with Applications
2025-Feb-26, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25051410
PMID:40096196
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综述 | 本文系统回顾了人脸识别、人员检测与追踪技术的最新发展，重点分析了机器学习和深度学习方法在该领域的应用现状与挑战 | 采用PRISMA系统综述方法对142篇相关文献进行质量评估，揭示了从传统方法向深度学习方法的技术转变趋势 | 模型在多变环境条件（如不同光照和遮挡）、不同摄像机角度下的鲁棒性仍需提升，且存在隐私权相关的伦理法律问题 | 评估人员检测、追踪识别和人脸识别技术的最新发展状况 | 142篇相关学术论文 | 计算机视觉 | NA | 系统文献综述 | 机器学习,深度学习 | 文献数据 | 142篇相关论文 | NA | NA | 报告合规性,充分性,方法学质量 | NA |
| 13246 | 2025-10-07 |
Development of a model for measuring sagittal plane parameters in 10-18-year old adolescents with idiopathic scoliosis based on RTMpose deep learning technology
2025-Jan-11, Journal of orthopaedic surgery and research
IF:2.8Q1
DOI:10.1186/s13018-024-05334-2
PMID:39799363
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研究论文 | 本研究开发了一种基于RTMpose深度学习技术的模型，用于自动测量青少年特发性脊柱侧凸患者的全脊柱X射线矢状面参数 | 首次将RTMpose深度学习技术应用于青少年特发性脊柱侧凸的脊柱参数自动测量，解决了传统手动测量耗时且存在个体差异的问题 | 数据来自内蒙古五家医院，可能存在地域局限性；不同医院数据格式和规格不一致需要通过数据增强技术处理 | 开发快速自动测量青少年特发性脊柱侧凸患者全脊柱X射线的深度学习模型 | 10-18岁青少年特发性脊柱侧凸患者 | 计算机视觉 | 脊柱侧凸 | X射线成像 | 深度学习 | X射线图像 | 560张全脊柱矢状面X射线图像（500张用于训练验证，60张用于外部验证） | RTMpose | RTMpose | 一致性百分比，准确率，组内相关系数，平均绝对误差 | NA |
| 13247 | 2025-10-07 |
[Deep Learning Approaches to Address the Shortage of Observers]
2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi
DOI:10.6009/jjrt.25-1554
PMID:40414718
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI观察器来解决熟练人类观察者短缺的问题，并评估了用AI替代人类观察者的影响 | 首次开发基于VGG19和VGG16的深度学习AI观察器，并在不同模块条件下评估其替代人类观察者的可行性 | 训练好的模型无法修改评估标准或阶段 | 解决熟练人类观察者短缺问题并评估AI替代的可行性 | CT系统扫描的体模图像 | 计算机视觉 | NA | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 24张图像（6种管电流条件各扫描2次） | NA | VGG19,VGG16 | 方差,平均偏好度,统计显著性 | NA |
| 13248 | 2025-05-27 |
Editorial: Advances in computer vision: from deep learning models to practical applications
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1615276
PMID:40415892
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13249 | 2025-10-07 |
Mapping Artificial Intelligence Research Trends in Critical Care Nursing: A Bibliometric Analysis
2025, Journal of multidisciplinary healthcare
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/JMDH.S522731
PMID:40416415
|
文献计量分析 | 通过文献计量方法分析2013-2023年重症监护护理领域人工智能研究的趋势和发展方向 | 首次系统性地对重症监护护理中人工智能研究进行文献计量分析，识别出七个代表性关键词聚类 | 分析仅限于2013-2023年期间的文献，可能无法反映更早期的研究趋势 | 分析重症监护护理领域人工智能研究趋势并展望未来研究方向 | 2013-2023年间发表的1,346篇相关学术文献 | 医疗人工智能 | 重症监护 | 文献计量分析，关键词聚类分析 | NA | 文献数据 | 1,346篇相关文章 | NA | NA | NA | NA |
| 13250 | 2025-10-07 |
The significance of an infant's cry: a narrative review of physiological, pathological, and analytical perspectives
2025, Frontiers in pediatrics
IF:2.1Q2
DOI:10.3389/fped.2025.1558951
PMID:40416439
|
综述 | 本文系统回顾了婴儿哭声的生理机制、病理意义和分析方法，重点关注其作为生物标志物在健康评估和精准护理中的应用价值 | 首次系统整合婴儿哭声的多维度（生理、病理、心理）分析和深度学习应用研究，填补了现有文献的空白 | NA | 探讨婴儿哭声作为生物指标在健康监测和疾病早期诊断中的潜力 | 婴儿哭声特征及其与健康状况的关联 | 自然语言处理 | 神经系统疾病 | 深度学习 | NA | 音频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13251 | 2025-10-07 |
Remote sensing-based detection of brown spot needle blight: a comprehensive review, and future directions
2025, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.19407
PMID:40416626
|
综述 | 本文系统综述了基于遥感技术的褐斑针叶枯病检测方法，评估当前研究趋势和潜在应用 | 首次对褐斑针叶枯病的遥感检测方法进行全面文献计量分析，并整合地理空间分析与物种分布模型预测病原体范围扩张 | 针对褐斑针叶枯病的直接遥感应用研究仍然有限，存在关键知识空白 | 优化遥感监测方法，改进预测模型，开发早期预警系统以提升森林管理 | 松林褐斑针叶枯病及其遥感检测技术 | 遥感监测 | 植物病害 | 遥感技术，多源遥感，地理空间分析，物种分布建模 | 机器学习，深度学习 | 遥感影像，气候数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13252 | 2025-10-07 |
A transformation uncertainty and multi-scale contrastive learning-based semi-supervised segmentation method for oral cavity-derived cancer
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1577198
PMID:40416865
|
研究论文 | 提出一种基于变换不确定性和多尺度对比学习的半监督分割方法，用于口腔癌病理图像分割 | 结合变换不确定性估计和多尺度对比学习，提出边界感知增强U-Net，减少对标注数据的依赖 | 仅在一个包含451张图像的数据集上验证，需要更多临床数据验证泛化能力 | 开发半监督分割方法以解决口腔癌病理图像标注数据稀缺问题 | 口腔鳞状细胞癌病理图像 | 数字病理 | 口腔癌 | H&E染色 | 半监督学习 | 病理图像 | 451张经病理学家标注验证的图像 | NA | U-Net | 分割性能指标 | NA |
| 13253 | 2025-10-07 |
Comparing factor mixture modeling and conditional Gaussian mixture variational autoencoders for cognitive profile clustering
2025, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2025.1474292
PMID:40417028
|
研究论文 | 比较因子混合模型和条件高斯混合变分自编码器在认知特征聚类中的表现 | 首次系统比较传统因子混合模型与深度学习方法的认知特征聚类能力，揭示不同方法在捕捉认知模式精细结构方面的差异 | CGMVAE方法存在复杂性和潜在聚类重叠问题，模型解释性相对较低 | 比较不同聚类方法在识别认知特征模式方面的效果 | 从PROFFILO评估游戏获得的六个认知维度的个体认知特征数据 | 机器学习 | NA | 认知评估游戏 | 因子混合模型,条件高斯混合变分自编码器 | 认知评估数据 | NA | NA | 条件高斯混合变分自编码器 | 轮廓系数 | NA |
| 13254 | 2025-10-07 |
Automatic detection of gastrointestinal system abnormalities using deep learning-based segmentation and classification methods
2025-Dec, Health information science and systems
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s13755-025-00354-6
PMID:40406365
|
研究论文 | 提出基于深度学习的胃肠系统异常分割与分类方法 | 开发新型分割网络GISegNet，并首次将Transformer模型特征与mRMR特征选择结合用于胃肠疾病分类 | 仅使用Kvasir单一数据集进行验证，缺乏多中心数据验证 | 开发自动检测胃肠系统异常的深度学习系统 | 胃肠内窥镜图像中的病理区域 | 计算机视觉 | 胃肠疾病 | 内窥镜成像 | CNN, Transformer, SVM | 图像 | Kvasir数据集 | NA | GISegNet, DeiT, ViT | Jaccard系数, Dice系数, 准确率 | NA |
| 13255 | 2024-09-19 |
Reply to: "Enhancing diagnostic accuracy for primary bone tumors: The role of expert histological analysis and AI-driven deep learning models"
2025-Jun, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology
DOI:10.1016/j.ejso.2024.108670
PMID:39289050
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13256 | 2025-10-07 |
Cone-beam computed tomography (CBCT) image-quality improvement using a denoising diffusion probabilistic model conditioned by pseudo-CBCT of pelvic regions
2025-Jun, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-025-00892-4
PMID:40035984
|
研究论文 | 提出一种基于条件去噪扩散概率模型的CBCT图像质量改进方法，用于提高盆腔区域放疗中的图像质量 | 首次将条件去噪扩散概率模型应用于CBCT图像质量改进，通过伪CBCT作为条件输入生成高质量合成CT | 研究仅针对盆腔区域，未验证其他身体部位的适用性 | 提高CBCT图像质量以促进自适应放射治疗的临床应用 | 盆腔区域CBCT图像，包括结肠、前列腺和膀胱等器官 | 医学影像处理 | 前列腺癌 | 锥形束计算机断层扫描(CBCT) | 条件去噪扩散概率模型(CDDPM) | 医学影像 | NA | NA | 条件去噪扩散概率模型 | 平均绝对误差(MAE), 峰值信噪比(PSNR), Dice系数, Jaccard系数, 剂量误差, Gamma通过率 | NA |
| 13257 | 2025-10-07 |
A CT-free deep-learning-based attenuation and scatter correction for copper-64 PET in different time-point scans
2025-Jun, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-025-00905-2
PMID:40261572
|
研究论文 | 开发并评估了一种基于深度学习的铜-64 PET成像衰减和散射校正方法 | 提出无需CT扫描的深度学习校正方法，通过迁移学习在有限铜基PET数据上实现有效校正 | 训练数据集规模有限，仅使用15个铜基PET图像进行微调 | 开发铜-64 PET成像的衰减和散射校正深度学习模型 | 铜-64 PET全身扫描图像 | 医学影像处理 | NA | PET成像，深度学习 | 深度学习 | 医学影像 | 15个铜基PET图像用于训练，6个用于测试（包含1小时、12小时、48小时三个时间点各2个） | MONAI | swinUNETR | MSE, PSNR, SSIM | NA |
| 13258 | 2025-10-07 |
Exploring interpretable echo analysis using self-supervised parcels
2025-Jun, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110322
PMID:40383057
|
研究论文 | 本研究探索使用自监督学习进行可解释的心脏超声分析，通过生成称为“parcels”的自分割输出来识别心脏的解剖子区域 | 将改进的STEGO网络与DINO骨干模型结合，在多样化医疗和非医疗数据上预训练，生成可解释的自学习心脏解剖分区 | 需要大量无标签数据进行自监督预训练，模型性能依赖于预训练数据的多样性和质量 | 解决医学影像中标注数据稀缺问题，提高心脏成像分析的可解释性和鲁棒性 | 心脏超声图像序列和不同患者群体的心脏解剖结构 | 医学影像分析 | 心力衰竭 | 超声心动图 | Transformer, 自监督学习 | 超声图像序列 | 大型无标签数据集和公开可用数据集 | PyTorch | STEGO, DINO | 可解释性, 鲁棒性, 适应性 | NA |
| 13259 | 2025-10-07 |
Improvement of deep learning-based dose conversion accuracy to a Monte Carlo algorithm in proton beam therapy for head and neck cancers
2025-May-23, Journal of radiation research
IF:1.9Q3
DOI:10.1093/jrr/rraf019
PMID:40267259
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研究论文 | 本研究通过图像旋转技术和缩放增强改进基于深度学习的质子束治疗中从笔形束到蒙特卡罗算法的剂量转换精度 | 首次将图像旋转技术和缩放增强应用于质子束治疗中的深度学习剂量转换，显著提高了转换精度 | 研究仅针对头颈部癌症患者，样本量相对有限（85例患者） | 提高质子束治疗中基于深度学习的剂量计算精度 | 头颈部癌症患者 | 医学影像分析 | 头颈部癌症 | 质子束治疗，蒙特卡罗算法，深度学习 | 深度学习模型 | CT图像，剂量数据 | 85例头颈部癌症患者，分为101个计划（334个射束）用于训练/验证，11个计划（34个射束）用于测试 | NA | NA | γ通过率（3%/3mm标准），范围差异（R90） | NA |
| 13260 | 2025-10-07 |
Single-cell multimodal analysis reveals tumor microenvironment predictive of treatment response in non-small cell lung cancer
2025-May-23, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adu2151
PMID:40408481
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研究论文 | 通过单细胞多模态分析揭示非小细胞肺癌肿瘤微环境与治疗反应的关系 | 开发了NucSegAI深度学习模型用于自动核分割和细胞分类，并通过无监督表型发现识别了预测免疫治疗反应的特定淋巴细胞表型 | 样本量相对有限（119张全切片图像），需要进一步验证 | 优化非小细胞肺癌患者分层和治疗方案选择 | 人类非小细胞肺癌组织 | 数字病理学 | 肺癌 | 多重免疫荧光成像,组织病理学,RNA测序 | 深度学习 | 图像,测序数据 | 119张全切片图像，分析4560万个细胞 | NA | NA | NA | NA |