深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1345 篇文献，本页显示第 721 - 740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 721 | 2025-10-07 |
A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3494022
PMID:39514352
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和进化采样的新型框架，用于改进脑肿瘤生长逆建模的参数估计 | 将DL集成用于初始参数估计作为先验，与高精度进化策略协同工作，显著约束采样参数空间 | NA | 解决生物物理建模中的逆问题，提高肿瘤细胞浓度估计的效率和精度 | 脑肿瘤细胞浓度 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 磁共振成像 | 深度学习集成 | 医学影像 | NA | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 722 | 2025-04-27 |
Repeatability of Microperimetry in Areas of Retinal Pigment Epithelium and Photoreceptor Loss in Geographic Atrophy Supported by Artificial Intelligence-Based Optical Coherence Tomography Biomarker Quantification
2025-Mar, American journal of ophthalmology
IF:4.1Q1
DOI:10.1016/j.ajo.2024.11.005
PMID:39547308
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研究论文 | 本研究通过人工智能支持的光学相干断层扫描生物标志物量化，评估了地理萎缩(GA)中视网膜色素上皮和光感受器损失区域的微视野检查的重复性 | 结合深度学习算法量化视网膜生物标志物，首次提供了MAIA和MP3设备在GA患者中的点对点测试-重测重复性参考值 | 样本量较小(20名受试者)，仅评估了两种微视野设备 | 评估地理萎缩患者视网膜特定区域微视野检查的重复性 | 地理萎缩患者的视网膜功能 | 数字病理学 | 老年性疾病 | 光学相干断层扫描(OCT)，微视野检查(MP) | 深度学习算法 | 医学影像 | 20名受试者，每台设备900个刺激点 | NA | NA | NA | NA |
| 723 | 2025-04-27 |
The diatom test in the field of forensic medicine: a review of a long-standing question
2025-Mar, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03370-5
PMID:39556128
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review | 本文评估了法医调查中硅藻测试的标准，重点关注溺水案例 | 讨论了微波消化、真空过滤和自动扫描电子显微镜（MD-VF-Auto SEM）等先进方法，以及DNA测序和深度学习技术的整合，以提高硅藻检测和分类的准确性 | 需要标准化硅藻测试协议以确保一致性和可靠性 | 提高硅藻测试在法医调查中的准确性和可靠性，特别是在确定溺水死因方面 | 硅藻，一种存在于水生环境中的单细胞藻类 | 法医学 | NA | 微波消化、真空过滤、自动扫描电子显微镜（MD-VF-Auto SEM）、DNA测序、深度学习 | 深度学习 | 组织样本、水样 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 724 | 2025-04-27 |
Deep learning reconstruction for accelerated high-resolution upper abdominal MRI improves lesion detection without time penalty
2025-Mar, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2024.09.008
PMID:39567306
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研究论文 | 本研究比较了传统T1加权VIBE序列与深度学习重建的加速高分辨率VIBE序列（HR-VIBEDL）在图像质量、病变显着性和病变检测方面的表现 | 使用深度学习重建的加速高分辨率VIBE序列（HR-VIBEDL），在不增加扫描时间的情况下提高了图像质量和病变检测率 | 研究样本量较小（50名参与者），且仅在单一三级中心进行 | 比较传统VIBE序列与HR-VIBEDL序列在腹部MRI中的表现 | 上腹部MRI图像 | 医学影像 | 腹部疾病 | MRI，深度学习重建 | 深度学习 | 医学影像 | 50名参与者（30名男性，20名女性），平均年龄60±15岁 | NA | NA | NA | NA |
| 725 | 2025-10-07 |
LGS-PPIS: A Local-Global Structural Information Aggregation Framework for Predicting Protein-Protein Interaction Sites
2025-Mar, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26763
PMID:39520116
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研究论文 | 提出一种局部-全局结构信息聚合框架LGS-PPIS，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用位点 | 首次结合边缘感知图卷积网络(EA-GCN)和自注意力机制(SA-RIM)，同时捕获局部空间相邻残基和全局远程残基的结构信息 | 未明确说明模型在特定蛋白质类型或复杂构象下的泛化能力 | 开发更准确的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法 | 蛋白质残基及其相互作用位点 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 图卷积网络,自注意力机制 | 蛋白质结构数据 | 三个广泛使用的PPIS预测基准数据集 | NA | EA-GCN, SA-RIM | NA | NA |
| 726 | 2025-10-07 |
Contrast-enhanced thin-slice abdominal CT with super-resolution deep learning reconstruction technique: evaluation of image quality and visibility of anatomical structures
2025-Mar, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-024-01685-2
PMID:39538066
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研究论文 | 评估超分辨率深度学习重建技术在对比增强薄层腹部CT图像中的图像质量和解剖结构可见性 | 首次将超分辨率深度学习重建技术应用于腹部CT图像重建，并与传统深度学习和混合迭代重建算法进行系统比较 | 回顾性研究设计，样本量相对较小（54例患者），缺乏多中心验证 | 比较不同重建算法在腹部CT图像质量和解剖结构可见性方面的表现 | 54例接受对比增强腹部CT检查的连续患者 | 医学影像分析 | NA | 对比增强CT扫描 | 深度学习重建模型 | CT医学影像 | 54例患者 | NA | 超分辨率深度学习重建(SR-DLR), 深度学习重建(DLR), 混合迭代重建(HIR) | 图像噪声, 对比噪声比(CNR), 图像噪声评分, 锐利度评分, 伪影/模糊评分, 整体图像质量评分, 解剖结构可见性评分 | NA |
| 727 | 2025-10-07 |
Unsupervised Deep Learning of Electronic Health Records to Characterize Heterogeneity Across Alzheimer Disease and Related Dementias: Cross-Sectional Study
2025-Mar-31, JMIR aging
IF:5.0Q1
DOI:10.2196/65178
PMID:40163031
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研究论文 | 本研究使用无监督深度学习技术分析电子健康记录，识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的临床亚型 | 首次结合非ADRD诊断代码的预训练嵌入和临床笔记的LLM嵌入，通过层次聚类识别具有性别特异性共病表现的ADRD亚型 | 研究为横断面设计，无法建立因果关系；样本仅来自单一记忆诊所 | 识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的临床亚型，为精准医疗提供依据 | 3454名来自麻省总医院记忆诊所的ADRD患者 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病及相关痴呆症 | 无监督学习，大型语言模型嵌入 | 层次聚类 | 电子健康记录，临床笔记文本 | 3454名ADRD患者 | NA | NA | 卡方检验，患病比 | NA |
| 728 | 2025-10-07 |
Continuous and discrete decoding of overt speech with scalp electroencephalography (EEG)
2025-Mar-14, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad8d0a
PMID:39476487
|
研究论文 | 本研究探索使用头皮脑电图解码离散和连续语音特征的可行性 | 首次证明在存在EMG伪影情况下从EEG信号解码离散和连续语音特征的可行性，并识别关键频率带和通道 | 仅纳入9名神经功能完好的参与者，需要进一步验证在目标患者群体中的效果 | 开发基于脑电图的语音脑机接口，为神经系统疾病患者提供更自然的交流机制 | 9名神经功能完好的参与者 | 脑机接口 | 神经系统疾病 | 脑电图 | CNN, RNN | 脑电信号，音频信号 | 9名参与者 | NA | 卷积神经网络，循环神经网络，注意力模块 | 统计显著性解码性能 | NA |
| 729 | 2025-04-26 |
Intelligent Inter- and Intra-Row Early Weed Detection in Commercial Maize Crops
2025-Mar-11, Plants (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/plants14060881
PMID:40265804
|
研究论文 | 本研究评估了Faster R-CNN、RT-DETR和YOLOv11等先进深度学习架构在商业玉米田中杂草和作物准确识别中的效果 | 首次比较了多种深度学习模型在玉米田杂草检测中的性能，并确定了YOLOv11为最优模型 | 研究仅针对三种主要杂草物种，可能不适用于其他杂草类型 | 提高商业玉米田中杂草检测的准确性和效率 | 商业玉米田中的杂草和作物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Faster R-CNN, RT-DETR, YOLOv11 | 图像 | 包含多种田间条件下采集的综合数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 730 | 2025-10-07 |
Electrocardiogram-based deep learning to predict mortality in paediatric and adult congenital heart disease
2025-Mar-03, European heart journal
IF:37.6Q1
DOI:10.1093/eurheartj/ehae651
PMID:39387652
|
研究论文 | 开发基于心电图和深度学习的人工智能工具，用于预测儿童和成人先天性心脏病患者的死亡率 | 首次在大型多样化先天性心脏病队列中应用卷积神经网络分析心电图数据来预测5年死亡率，并进行了时间验证 | 研究为单中心回顾性研究，需要多中心前瞻性验证 | 开发一种稳健且便捷的先天性心脏病患者风险分层工具 | 儿童和成人先天性心脏病患者 | 医疗人工智能 | 先天性心脏病 | 心电图分析 | CNN | 心电图信号 | 225,379份心电图（79,568名患者，年龄范围0-92岁） | NA | 卷积神经网络 | ROC曲线下面积, PR曲线下面积 | NA |
| 731 | 2025-04-26 |
Intelligent Deep Learning and Keypoint Tracking-Based Detection of Lameness in Dairy Cows
2025-Mar-02, Veterinary sciences
IF:2.0Q2
DOI:10.3390/vetsci12030218
PMID:40266900
|
研究论文 | 提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的奶牛跛行自动评分方法 | 整合DeepLabCut工具提取关键点特征，并结合时间数据构建跛行评分模型，实现实时检测 | 未提及模型在不同光照或复杂环境下的鲁棒性 | 改进奶牛跛行的自动化检测技术 | 奶牛 | 计算机视觉 | NA | DeepLabCut关键点跟踪 | 深度学习模型（未指定具体类型） | 视频 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 732 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence in Temporal Bone Imaging: A Systematic Review
2025-Mar, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31809
PMID:39352072
|
系统综述 | 系统综述人工智能在颞骨影像学中的应用现状 | 首次系统性地总结和评估人工智能在颞骨这一复杂解剖区域影像学中的应用现状 | 纳入研究存在异质性和质量参差不齐的问题，缺乏标准化方法学 | 评估人工智能在颞骨影像学中的当前应用角色 | 颞骨影像学研究 | 医学影像分析 | 前庭神经鞘瘤 | 计算机断层扫描(CT) | 卷积神经网络 | 医学影像 | 72项研究 | NA | 卷积神经网络 | 诊断准确性 | NA |
| 733 | 2025-10-07 |
Evaluation of the accuracy of automated segmentation based on deep learning for prostate cancer patients
2025 Spring, Medical dosimetry : official journal of the American Association of Medical Dosimetrists
IF:1.1Q3
DOI:10.1016/j.meddos.2024.09.002
PMID:39384488
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研究论文 | 评估基于深度学习的商业算法在前列腺癌患者器官分割中的准确性 | 使用商业深度学习算法MVision AI Contour+对前列腺癌患者的多器官进行自动分割，并与人工分割进行对比评估 | 样本量较小（仅10例患者），未说明算法泛化能力 | 评估深度学习算法在前列腺癌患者器官分割中的准确性 | 前列腺癌患者的前列腺、精囊和危及器官（膀胱、直肠、左右股骨头、阴茎球） | 数字病理 | 前列腺癌 | CT和MR图像融合 | 深度学习 | CT图像, MR图像 | 10例前列腺癌患者 | MVision AI Contour+ | NA | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离 | NA |
| 734 | 2025-10-07 |
Toward Intelligent Head Impulse Test: A Goggle-Free Approach Using a Monocular Infrared Camera
2025-Mar, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31848
PMID:39422423
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研究论文 | 提出了一种无需头戴式眼罩的智能头脉冲测试方法，使用单目红外相机和深度学习进行前庭功能评估 | 首次使用单目红外相机替代传统头戴式眼罩设备，实现了无需设备校准的完全自动化前庭功能测试 | 垂直半规管定性准确率相对较低(79.0%)，需要进一步优化 | 开发一种低成本、易操作的无眼罩头脉冲测试系统，用于评估前庭功能 | 头脉冲测试视频片段中的眼动和头部运动数据 | 计算机视觉 | 前庭功能障碍 | 红外视频采集，面部关键点提取 | 深度学习，多模态视频分类网络 | 红外视频 | DiHIT数据集中的头脉冲测试视频片段 | NA | 两阶段多模态视频分类网络 | 准确率 | NA |
| 735 | 2025-10-07 |
DPI-MoCo: Deep Prior Image Constrained Motion Compensation Reconstruction for 4D CBCT
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3483451
PMID:39423082
|
研究论文 | 提出一种无需配对数据的深度先验图像约束运动补偿框架，用于解决4D CBCT重建中的条纹伪影问题 | 将4D CBCT重建解耦为粗图像恢复和结构细节微调两个子任务，结合先验图像引导、生成对抗网络和对比学习 | 未明确说明计算资源需求和模型训练时间 | 解决4D锥束CT在肺癌放疗中的图像重建质量问题 | 肺癌患者的4D CBCT图像数据 | 医学影像处理 | 肺癌 | 4D锥束CT成像 | GAN, 对比学习 | 医学影像 | 蒙特卡洛模拟数据集和临床肺癌数据集 | NA | DPI-MoCo | 定量性能指标（未具体说明） | NA |
| 736 | 2025-10-07 |
Grading of diabetic retinopathy using a pre-segmenting deep learning classification model: Validation of an automated algorithm
2025-Mar, Acta ophthalmologica
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/aos.16781
PMID:39425597
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研究论文 | 验证一种自主开发的深度学习算法在糖尿病视网膜病变分级中的性能 | 开发了一种结合预分割的深度学习分类模型，用于自动化糖尿病视网膜病变分级 | 自主深度学习算法在某些指标上仅与人工分级相当，存在伪影误检、微动脉瘤漏检和分割与分类不一致等问题 | 验证自主深度学习算法在糖尿病视网膜病变分级中的性能 | 糖尿病视网膜病变患者的视网膜图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | 深度学习分类模型 | 视网膜图像 | 500张6视野视网膜图像 | NA | 预分割深度学习分类模型 | 加权kappa, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA |
| 737 | 2025-10-07 |
The Microscope and Beyond: Current Trends in the Characterization of Kidney Allograft Rejection From Tissue Samples
2025-Mar-01, Transplantation
IF:5.3Q1
DOI:10.1097/TP.0000000000005153
PMID:39436268
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综述 | 本文综述了当前和新兴技术对肾脏移植排斥反应组织样本表征的改进潜力 | 整合数字化病理、深度学习、多重免疫组化、单细胞转录组学和空间转录组学等创新工具，提升肾脏移植排斥表征的精确度 | Banff分类系统仍以活检为中心，组织病理学损伤和批量组织转录组学分析在推断排斥发病机制方面存在局限 | 改进肾脏移植排斥反应的诊断和表征方法 | 肾脏移植排斥反应的组织样本 | 数字病理 | 肾脏移植排斥 | 多重免疫组化, 批量组织转录组学, 单细胞转录组学, 空间转录组学 | 深度学习 | 组织切片图像, 转录组数据 | NA | NA | NA | 可重复性, 定量分析精度 | NA |
| 738 | 2025-10-07 |
Application of a Deep Learning-Based Contrast-Boosting Algorithm to Low-Dose Computed Tomography Pulmonary Angiography With Reduced Iodine Load
2025 Mar-Apr 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001665
PMID:39438307
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的图像对比度增强算法在低剂量CT肺动脉造影中减少碘负荷的应用效果 | 首次将深度学习对比度增强算法应用于低剂量CT肺动脉造影，在减少碘负荷的情况下提升图像质量 | 研究样本量相对有限（179例患者），且为单中心研究 | 评估深度学习对比度增强算法在低剂量CT肺动脉造影中的图像质量改善效果 | 接受低剂量CT肺动脉造影检查的179例患者 | 医学影像分析 | 肺动脉血栓 | 计算机断层扫描（CT），单能量CT，双能量CT | 深度学习 | 医学影像数据 | 179例患者，537个重建图像数据集 | 商用深度学习图像重建包（TrueFidelity） | 对比度增强算法（contrast-boosting algorithm） | 信噪比，对比噪声比，定性图像评分，血栓检测数量 | NA |
| 739 | 2025-10-07 |
Deep learning-based approach for acquisition time reduction in ventilation SPECT in patients after lung transplantation
2025-Mar, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-024-00853-3
PMID:39441494
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研究论文 | 本研究评估了基于卷积神经网络的深度学习方法在肺移植患者通气SPECT成像中缩短采集时间的可行性 | 首次将CNN应用于肺移植后通气SPECT图像的采集时间缩短，同时保持图像质量和诊断性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（93例患者） | 评估深度学习缩短通气SPECT采集时间的可行性及其对图像质量和诊断性能的影响 | 肺移植术后患者 | 医学影像分析 | 肺移植相关并发症 | SPECT/CT成像 | CNN | 医学影像 | 93例连续肺移植受者 | NA | NA | SSIM, NMSE, 相关系数, Bland-Altman分析, AUC | NA |
| 740 | 2025-10-07 |
Grade-Skewed Domain Adaptation via Asymmetric Bi-Classifier Discrepancy Minimization for Diabetic Retinopathy Grading
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3485064
PMID:39441682
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研究论文 | 提出一种通过非对称双分类器差异最小化的方法解决糖尿病视网膜病变分级中的等级偏斜域适应问题 | 首次将糖尿病视网膜病变分级问题建模为等级偏斜域适应挑战，并提出基于非对称双分类器差异最小化的新方法 | 未明确说明方法在更广泛医疗数据集上的泛化能力 | 解决糖尿病视网膜病变分级中的域偏移和等级分布不平衡问题 | 糖尿病视网膜病变图像数据 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | CNN | 图像 | 两个公共DR数据集和一个私有DR数据集 | NA | 非对称双分类器架构 | NA | NA |