深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 16864 篇文献，本页显示第 13261 - 13280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13261 | 2025-04-24 |
Real-Time Typical Urodynamic Signal Recognition System Using Deep Learning
2025-Mar, International neurourology journal
IF:1.8Q3
DOI:10.5213/inj.2448430.215
PMID:40211837
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research paper | 本研究开发了一种基于深度学习的实时尿动力学信号识别系统，用于辅助医生完成高质量的尿动力学检查 | 首次将深度学习算法应用于典型尿动力学信号的实时识别，提高了尿动力学检查的解读质量和效率 | 这是一项回顾性单中心研究，模型的泛化能力尚未得到验证 | 通过深度学习算法标准化尿动力学检查并确保其临床参考价值 | 神经源性膀胱成年患者的尿动力学图像数据 | digital pathology | neurogenic bladder | deep learning | Yolov5l | image | 400名神经源性膀胱患者（共2655张图像） | NA | NA | NA | NA |
| 13262 | 2025-10-07 |
Deep learning on pre-procedural computed tomography and clinical data predicts outcome following stroke thrombectomy
2025-Feb-14, Journal of neurointerventional surgery
IF:4.5Q1
DOI:10.1136/jnis-2023-021154
PMID:38527795
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研究论文 | 本研究利用深度学习方法基于术前CT影像和临床数据预测卒中患者血栓切除术后的功能结局 | 首次将深度学习应用于术前CT影像与临床数据的融合分析，并与传统机器学习方法和现有预后工具MR PREDICTS进行系统性比较 | 仅使用术前数据，未纳入术中和术后数据；样本量相对有限 | 改进缺血性卒中患者接受血管内血栓切除术前的预后预测能力 | 接受血管内血栓切除术的缺血性卒中患者 | 医学影像分析 | 卒中 | CT头部扫描, CT血管造影 | 深度学习模型, 逻辑回归, 随机森林 | 影像数据, 临床数据 | 975名患者（模型开发队列778人，外部验证队列197人） | NA | NA | AUC | NA |
| 13263 | 2025-04-24 |
Deep learning model based on contrast-enhanced ultrasound for predicting vessels encapsulating tumor clusters in hepatocellular carcinoma
2025-Feb, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10985-0
PMID:39066894
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研究论文 | 基于对比增强超声的深度学习模型用于预测肝细胞癌中的血管包裹肿瘤簇模式 | 提出了一种非侵入性的深度学习方法，利用对比增强超声图像预测肝细胞癌中的VETC模式，并评估其对术后早期复发的预测价值 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（242例患者） | 开发并验证一种非侵入性工具，用于预测肝细胞癌中的VETC模式和术后早期复发风险 | 肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 对比增强超声(CEUS) | ResNet-18 CNN | 图像 | 242例肝细胞癌患者（训练组195例，测试组47例） | NA | NA | NA | NA |
| 13264 | 2025-04-24 |
Multi-reader multiparametric DECT study evaluating different strengths of iterative and deep learning-based image reconstruction techniques
2025-Feb, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10974-3
PMID:39046499
|
research paper | 本研究通过多读者比较，评估了深度学习图像重建（DLIR）与标准自适应统计迭代重建-V（ASIR-V）在多参数双能CT（DECT）图像重建中的表现 | 首次在多参数DECT图像重建中比较了DLIR与ASIR-V的不同强度，并发现DLIR在图像质量上具有优势 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（100例患者） | 比较DLIR与ASIR-V在多参数DECT图像重建中的性能差异 | 接受门静脉期腹部CT扫描的100例患者 | 医学影像处理 | NA | 双能CT（DECT）扫描 | 深度学习图像重建（DLIR） | CT图像 | 100例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 13265 | 2025-04-24 |
Development of a Deep Learning Model for Classification of Hepatic Steatosis from Clinical Standard Ultrasound
2025-02, Ultrasound in medicine & biology
|
研究论文 | 开发了一种深度学习模型，用于从临床标准超声图像中分类肝脂肪变性 | 利用深度学习技术从标准灰度超声图像中分类肝脂肪变性，提供高敏感性和准确性 | 单中心回顾性研究，样本量相对较小（403例患者） | 开发一种深度学习程序，用于从标准超声图像中分类肝脂肪变性 | 肝脂肪变性患者 | 数字病理学 | 肝脂肪变性 | 深度学习 | 深度学习多实例程序 | 图像 | 403例患者的403次超声检查 | NA | NA | NA | NA |
| 13266 | 2025-10-07 |
The Future of Artificial Intelligence Using Images and Clinical Assessment for Difficult Airway Management
2025-Feb-01, Anesthesia and analgesia
IF:4.6Q1
DOI:10.1213/ANE.0000000000006969
PMID:38557728
|
综述 | 本文综述了人工智能在困难气道管理中应用的优势、临床影响及未来发展方向 | 探讨了智能插管设备的未来发展方向及机器学习在困难喉镜预测中的建模应用 | NA | 评估人工智能在困难气道管理中的应用价值及发展前景 | 困难气道患者 | 计算机视觉 | 气道管理相关疾病 | 医学影像技术 | 深度学习,机器学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13267 | 2025-04-24 |
Deep Learning Based Automatic Segmentation of the Thoracic Aorta from Chest Computed Tomography in Healthy Korean Adults
2025-Jan, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.ejvs.2024.07.030
PMID:39089448
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术自动分割健康韩国成人胸部计算机断层扫描中的胸主动脉，并建立主动脉各区域的参考值 | 首次使用全自动深度学习分割方法建立主动脉各区域的参考值，并验证其与手动校正结果的可靠性 | 研究仅针对健康韩国成人，可能不适用于其他人群或患者 | 建立主动脉各区域的参考值，以更好地理解主动脉夹层或动脉瘤的干预措施 | 704名健康成人（平均年龄50.6±7.5岁；男性407人，占57.8%） | 数字病理 | 心血管疾病 | 对比增强胸部计算机断层扫描（CT） | CNN | 3D CT图像 | 704名健康成人 | NA | NA | NA | NA |
| 13268 | 2025-04-24 |
Segmentation and Vascular Vectorization for Coronary Artery by Geometry-Based Cascaded Neural Network
2025-Jan, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3435714
PMID:39078771
|
研究论文 | 提出一种基于几何的级联神经网络方法，用于冠状动脉的分割和血管向量化 | 1) 设计了一个级联网络，结合几何变形网络，用于冠状动脉分割和结果向量化，生成的冠状动脉网格连续且准确 2) 不同于传统的基于体素标签的marching cube方法生成的网格注释，重建了具有规则化形态的更精细的向量化网格 3) 收集了一个包含200例冠状动脉疾病CCTA图像的数据集CCA-200 | NA | 解决冠状动脉分割中的碎片化问题，提高分割和向量化的准确性 | 冠状动脉 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | 级联神经网络 | 医学图像（CCTA） | 200例CCTA图像（CCA-200数据集）和公开ASOCA数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 13269 | 2025-04-24 |
Unsupervised Domain Adaptation for EM Image Denoising With Invertible Networks
2025-Jan, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3431192
PMID:39028599
|
研究论文 | 提出了一种基于可逆网络的无监督域自适应方法，用于电子显微镜(EM)图像去噪 | 首次提出无监督域自适应EM图像去噪方法，通过域对齐建立共享的域无关内容空间，并引入域正则化确保精确对齐 | 方法依赖于EM图像内容特征的相似性假设，可能不适用于内容差异较大的图像 | 解决电子显微镜图像去噪中存在的域偏移问题 | 电子显微镜(EM)图像 | 计算机视觉 | NA | 无监督域自适应 | 可逆网络 | 图像 | 合成和真实EM数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 13270 | 2025-04-24 |
Deep learning methods for protein function prediction
2025-Jan, Proteomics
IF:3.4Q2
DOI:10.1002/pmic.202300471
PMID:38996351
|
review | 本文深入回顾了近年来深度学习在蛋白质功能预测领域的最新发展 | 总结了该领域的重大进展，并指出了几个待解决的主要挑战及潜在探索方向 | 未提及具体实验验证或实际应用效果的局限性 | 推进蛋白质功能预测领域的发展 | 蛋白质功能预测 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | NA | 蛋白质序列、结构、相互作用及其他相关信息 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13271 | 2025-04-24 |
Coati optimization algorithm for brain tumor identification based on MRI with utilizing phase-aware composite deep neural network
2025, Electromagnetic biology and medicine
IF:1.6Q4
DOI:10.1080/15368378.2024.2401540
PMID:39835842
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research paper | 提出了一种基于MRI的脑肿瘤识别方法，使用相位感知复合深度神经网络和Coati优化算法 | 结合相位感知复合深度神经网络和Coati优化算法，提高了脑肿瘤识别的准确率、召回率和精确度 | 未提及具体的数据集来源和样本数量，可能影响方法的泛化能力 | 提高基于MRI的脑肿瘤识别准确率 | 脑肿瘤MRI图像 | digital pathology | brain tumor | MRI, Multivariate Fast Iterative Filtering (MFIF), Self-Supervised Nonlinear Transform (SSNT) | Phase-aware Composite Deep Neural Network (PACDNN), Coati Optimized Algorithm (COA) | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13272 | 2025-10-07 |
Predicting Blood Pressures for Pregnant Women by PPG and Personalized Deep Learning
2025-Jan, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3386707
PMID:38598377
|
研究论文 | 本研究通过光电容积脉搏波数据和个性化深度学习模型预测孕妇血压，为子痫前期提供有效预警 | 提出三阶段建模方法（基线模型构建、孕妇数据微调、个性化迁移学习），结合1D-CNN与CBAM注意力机制和双向GRU网络 | 样本量相对有限（仅40名孕妇），未提及模型在更广泛人群中的泛化能力验证 | 开发连续无袖带血压监测系统，实现孕妇血压精准预测和子痫前期预警 | 194名受试者（包括154名正常个体和40名孕妇） | 机器学习 | 妊娠期疾病 | 光电容积脉搏波 | 1D-CNN, GRU | 生理信号数据 | 194名受试者（154名正常个体，40名孕妇） | NA | 1D-CNN with CBAM, Bi-directional GRU, Attention layers | 平均误差, 标准差 | NA |
| 13273 | 2025-04-24 |
Quad-tree Based Driver Classification using Deep Learning for Mild Cognitive Impairment Detection
2025, IEEE access : practical innovations, open solutions
IF:3.4Q2
DOI:10.1109/access.2025.3558706
PMID:40256415
|
研究论文 | 提出一种基于四叉树的深度学习方法，用于通过GPS数据识别驾驶员是否患有轻度认知障碍 | 引入地理区域四叉树结构捕捉驾驶轨迹的空间层次结构，并提出新的驾驶特征表示方法用于CNN分类 | NA | 通过驾驶模式分析识别轻度认知障碍驾驶员 | 驾驶员的GPS轨迹数据 | 机器学习 | 老年疾病 | GPS数据分析 | CNN | GPS轨迹数据 | 真实世界数据集（具体数量未说明） | NA | NA | NA | NA |
| 13274 | 2025-04-24 |
Interplay between noise-induced sensorineural hearing loss and hypertension: pathophysiological mechanisms and therapeutic prospects
2025, Frontiers in cellular neuroscience
IF:4.2Q2
DOI:10.3389/fncel.2025.1523149
PMID:40260077
|
review | 本文综述了噪声性听力损失(NIHL)的病理生理学、对血迷路屏障(BLB)的影响以及新兴治疗方法 | 探讨了神经调节和基于载体的方法在克服BLB等生物屏障方面的潜力，以及计算化学方法在药物开发中的应用 | 主要集中于NIHL的机制和潜在治疗方法，缺乏具体临床试验数据的支持 | 详细研究NIHL及其潜在机制、生理影响和前沿治疗策略 | 噪声性听力损失及其相关病理生理机制 | NA | 心血管疾病 | 分子对接、分子动力学模拟、QSAR/QSPR分析、网络药理学 | machine/deep learning algorithms | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13275 | 2025-04-23 |
EEG-based schizophrenia detection: integrating discrete wavelet transform and deep learning
2025-Dec, Cognitive neurodynamics
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11571-025-10248-8
PMID:40256687
|
研究论文 | 本文提出了一种结合离散小波变换和深度学习的脑电图（EEG）信号分析方法，用于精神分裂症（SZ）的自动检测 | 采用Daubechies（db4）小波进行7级分解，结合多层感知器神经网络（MLP），在SZ检测中实现了高准确率 | 研究使用的公开数据集样本量较小（DS1有81条记录，DS2有28条记录），可能影响模型的泛化能力 | 开发一种高精度的基于EEG信号的SZ自动检测方法，以辅助医生诊断 | 精神分裂症患者和健康对照者的EEG信号 | 数字病理学 | 精神分裂症 | 离散小波变换（DWT） | 多层感知器神经网络（MLP） | EEG信号 | 两个公开数据集：DS1（81条记录，32健康对照和49SZ患者）和DS2（28条记录，14健康对照和14SZ患者） | NA | NA | NA | NA |
| 13276 | 2025-04-23 |
Transcranial adaptive aberration correction using deep learning for phased-array ultrasound therapy
2025-Aug, Ultrasonics
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ultras.2025.107641
PMID:40117699
|
研究论文 | 本研究探讨了使用深度学习方法校正颅骨引起的畸变，开发了一种用于安全超声治疗血脑屏障（BBB）开放的经颅自适应聚焦方法 | 提出了一种结合预分割、k-Wave模拟和基于3D U-net网络的方法，用于快速准确地预测相位校正，显著降低了计算成本和时间 | 研究仅基于模拟环境和小块颅骨样本，尚未在真实临床环境中验证 | 开发一种快速、精确且自适应的经颅畸变校正方法，用于通过超声治疗脑部疾病 | 256元相控阵、小块颅骨和水构成的非线性模拟环境 | 医学影像处理 | 脑部疾病 | k-Wave模拟、3D U-net网络 | 3D U-net | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13277 | 2025-04-23 |
Deep Learning-Driven Glaucoma Medication Bottle Recognition: A Multilingual Clinical Validation Study in Patients with Impaired Vision
2025 Jul-Aug, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2025.100758
PMID:40256318
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research paper | 临床验证一款基于CNN的Android智能手机应用，用于识别青光眼患者的局部用药 | 开发并验证了一款多语言的CNN驱动应用，显著提高了视力受损患者的药物识别准确率 | 样本量较小（41名参与者），且非英语使用者的应用易用性评分较低 | 验证基于CNN的智能手机应用在青光眼患者药物识别中的效果 | 青光眼伴视力受损患者（包括英语和非英语使用者） | computer vision | glaucoma | CNN | CNN | image | 41名患者（20名非英语使用者，21名英语使用者） | NA | NA | NA | NA |
| 13278 | 2025-04-23 |
A semantic segmentation network for red tide detection based on enhanced spectral information using HY-1C/D CZI satellite data
2025-Jun, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117813
PMID:40117936
|
研究论文 | 提出了一种基于增强光谱信息的语义分割网络SIC-RTNet，用于利用HY-1C/D CZI卫星数据检测赤潮 | SIC-RTNet通过引入残差块、计算三个光谱信息通道和改进损失函数，提高了赤潮监测的准确性 | 传统遥感方法难以监测小规模赤潮事件和详细分布，且不适用于中高空间分辨率和低光谱分辨率的卫星传感器 | 提高赤潮监测的准确性，助力海洋生态灾害监测 | 赤潮 | 计算机视觉 | NA | 卫星遥感 | Residual Neural Network (SIC-RTNet) | 卫星图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13279 | 2025-04-23 |
High-level visual processing in the lateral geniculate nucleus revealed using goal-driven deep learning
2025-Jun, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110429
PMID:40122470
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研究论文 | 本研究提出了一种利用目标驱动的深度学习方法来揭示侧膝状体核（LGN）在高级视觉处理中的作用 | 使用VGG16和ResNet50两种深度神经网络作为目标驱动模型，探索LGN在高级视觉特征（如数量感知）编码中的作用，挑战了关于LGN功能简单性的传统观点 | 研究仅针对小鼠LGN，结果是否适用于其他物种尚不明确 | 探索LGN在高级视觉处理中的功能 | 小鼠侧膝状体核（LGN）的神经活动 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | VGG16, ResNet50 | 神经活动数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13280 | 2025-04-23 |
AI-driven approaches for air pollution modelling: A comprehensive systematic review
2025-May-15, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
DOI:10.1016/j.envpol.2025.125937
PMID:40058557
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综述 | 本文对利用机器学习和深度学习技术预测空气污染的现有研究进行了系统性回顾 | 不仅比较了不同模型和方法，还分析了外部特征（如气象数据、交通信息和土地利用）对污染物水平和模型预测准确性的影响 | 探讨了机器学习和深度学习方法的性能和局限性，但未提出新的模型或方法 | 比较和评估不同方法在预测空气污染物浓度水平方面的效果 | 空气污染预测模型 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习技术 | 时间模型和时空模型 | 气象数据、交通信息、土地利用等多源数据 | NA | NA | NA | NA | NA |