深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1354 篇文献，本页显示第 1121 - 1140 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1121 | 2025-03-19 |
DDCSR: A Novel End-to-End Deep Learning Framework for Cortical Surface Reconstruction from Diffusion MRI
2025-Mar-05, ArXiv
PMID:40093365
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研究论文 | 本文提出了一种名为DDCSR的端到端深度学习框架，用于从扩散MRI数据直接进行皮质表面重建 | 首次实现了直接从扩散MRI数据进行皮质表面重建，克服了传统方法依赖T1加权数据和跨模态配准的局限性 | 未提及具体的样本量或数据来源的多样性限制 | 提高从扩散MRI数据进行皮质表面重建的准确性和效率 | 扩散MRI数据 | 数字病理学 | NA | 扩散MRI | 深度学习框架 | MRI图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1122 | 2025-03-19 |
Measurement noise scaling laws for cellular representation learning
2025-Mar-04, ArXiv
PMID:40093368
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研究论文 | 本文探讨了测量噪声对深度学习模型性能的影响，并提出了一个信息论指标来评估细胞表示模型的质量 | 首次将测量噪声作为性能扩展轴，并发现其遵循独特的对数规律，同时提出了一个通用的信息论指标来评估模型质量 | 研究主要基于生物单细胞基因组数据，虽然结果在图像分类模型中也有体现，但尚未广泛验证于其他领域 | 研究测量噪声对深度学习模型性能的影响，并探索其在数据生成和整理中的指导作用 | 生物单细胞基因组数据和图像分类模型 | 机器学习 | NA | 单细胞基因组学 | 表示学习模型 | 基因组数据和图像数据 | 多个数据集，具体样本数量未明确 | NA | NA | NA | NA |
| 1123 | 2025-10-07 |
Whole Slide Imaging, Artificial Intelligence, and Machine Learning in Pediatric and Perinatal Pathology: Current Status and Future Directions
2025 Mar-Apr, Pediatric and developmental pathology : the official journal of the Society for Pediatric Pathology and the Paediatric Pathology Society
IF:1.3Q3
DOI:10.1177/10935266241299073
PMID:39552500
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综述 | 概述人工智能和机器学习在儿科及围产期病理学中应用的最新进展与挑战 | 聚焦儿科和发育病理学这一专业领域，探讨WSI与AI结合在胎盘病理标准化和发育尸检等特殊诊断挑战中的创新应用 | 临床实验室整合WSI-AI面临证据质量、监管适应、临床评估和安全考虑等挑战 | 探讨人工智能在儿科和发育病理学中的应用现状与未来方向 | 儿科病理学标本的全切片图像 | 数字病理学 | 儿科疾病 | 全切片成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1124 | 2025-10-07 |
CryoSamba: Self-supervised deep volumetric denoising for cryo-electron tomography data
2025-Mar, Journal of structural biology
IF:3.0Q3
DOI:10.1016/j.jsb.2024.108163
PMID:39710216
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研究论文 | 提出一种用于冷冻电子断层扫描数据的自监督深度学习体积去噪方法CryoSamba | 通过深度学习插值对运动补偿的相邻平面进行平均来模拟增加曝光，无需预记录图像、合成数据、标签或噪声模型 | NA | 开发冷冻电子断层扫描数据的去噪方法以改善图像质量 | 冷冻电子断层扫描数据中的亚细胞结构 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电子断层扫描 | 深度学习 | 3D体积数据 | NA | NA | NA | 傅里叶壳层相关性分析 | NA |
| 1125 | 2025-03-19 |
Real-time quantification of activated sludge concentration and viscosity through deep learning of microscopic images
2025-Mar, Environmental science and ecotechnology
IF:14.0Q1
DOI:10.1016/j.ese.2025.100527
PMID:40083746
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研究论文 | 本文介绍了一种通过深度学习分析显微镜图像实时量化活性污泥浓度和粘度的系统 | 创新点在于使用Xception卷积神经网络架构，从显微镜图像中实时定量识别活性污泥的混合液悬浮固体（MLSS）和表观粘度 | 研究仅在实验室规模的序批式反应器中进行，尚未在实际废水处理厂中验证 | 研究目的是开发一种实时在线测量活性污泥参数的方法，以支持未来智能废水处理厂的运行 | 研究对象是活性污泥的混合液悬浮固体（MLSS）和表观粘度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Xception卷积神经网络 | 显微镜图像 | 41482张高质量图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1126 | 2025-03-19 |
Explainable deep learning algorithm for identifying cerebral venous sinus thrombosis-related hemorrhage (CVST-ICH) from spontaneous intracerebral hemorrhage using computed tomography
2025-Mar, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103128
PMID:40093990
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研究论文 | 本研究开发了一种可解释的深度学习模型，用于基于非增强计算机断层扫描（NCCT）快速识别由脑静脉窦血栓形成（CVST）引起的脑出血（ICH） | 提出了一种基于迁移学习的3D U-Net模型，结合分割和分类，仅使用入院时的平扫CT进行CVST-ICH的识别，并采用多种可解释性方法（如Grad-CAM++、SHAP、IG和遮挡）来理解模型的注意力 | 需要更大样本量的前瞻性验证 | 开发一种可解释的深度学习模型，用于快速识别CVST-ICH与自发性脑出血（sICH） | CVST-ICH患者和自发性脑出血（sICH）患者 | 数字病理学 | 脑静脉窦血栓形成（CVST） | 非增强计算机断层扫描（NCCT） | 3D U-Net | CT图像 | 内部数据集包括102名CVST-ICH患者和306名sICH患者，外部数据集包括38名CVST-ICH患者和119名sICH患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1127 | 2025-03-19 |
Deep learning-based model for prediction of early recurrence and therapy response on whole slide images in non-muscle-invasive bladder cancer: a retrospective, multicentre study
2025-Mar, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103125
PMID:40093987
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研究论文 | 本研究旨在开发和验证基于深度学习的早期复发预测模型（ERPM）和治疗反应预测模型（TRPM），以辅助非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者的临床决策 | 首次在NMIBC患者中开发并验证了基于全切片图像的深度学习模型，用于预测早期复发和治疗反应 | 研究为回顾性研究，需要进一步的前瞻性验证 | 开发并验证基于深度学习的预测模型，以辅助NMIBC患者的临床决策 | 非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 深度学习 | 多实例学习和集成学习模型 | 全切片图像（H&E染色和免疫组化染色） | 1275名患者的4395张全切片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1128 | 2025-10-07 |
Metric-Guided Conformal Bounds for Probabilistic Image Reconstruction
2025-Mar-04, ArXiv
PMID:38711427
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研究论文 | 提出一种为概率性黑盒图像重建算法提供统计保证预测边界的框架 | 通过临床关注指标表示重建扫描，并利用保形预测校准真实指标的边界，提供比传统像素级边界方法更好的语义解释 | 需要先前的校准数据集进行边界校准 | 为深度学习重建算法提供统计保证的预测边界 | 稀疏视图计算机断层扫描(CT)图像 | 计算机视觉 | NA | 稀疏视图计算机断层扫描(CT) | 深度学习重建算法 | 医学图像 | NA | NA | NA | 边界语义解释质量, 异常重建检测能力 | NA |
| 1129 | 2025-03-17 |
Self-training EEG discrimination model with weakly supervised sample construction: An age-based perspective on ASD evaluation
2025-Mar-10, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107337
PMID:40088831
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研究论文 | 本研究开发了一个名为STEM的自训练EEG判别模型框架，用于在标记样本有限的情况下优化自闭症谱系障碍（ASD）的评估 | STEM框架通过自训练模型和伪标签样本构建，解决了标记样本有限和个体差异的问题，特别是在ASD评估中表现出色 | 研究主要依赖于有限的标记样本，且样本来自ASD可疑儿童，可能限制了模型的泛化能力 | 优化EEG判别模型，提高ASD评估的准确性和适应性 | 自闭症谱系障碍（ASD）可疑儿童的静息态EEG数据 | 脑机接口 | 自闭症谱系障碍 | 自训练模型，伪标签样本构建 | AutoEncoder, BiGRU, 多任务学习模型（MAC） | EEG数据 | 175名不同年龄组的ASD可疑儿童 | NA | NA | NA | NA |
| 1130 | 2025-10-07 |
Toward understanding the role of genomic repeat elements in neurodegenerative diseases
2025-Mar-01, Neural regeneration research
IF:5.9Q1
DOI:10.4103/NRR.NRR-D-23-01568
PMID:38886931
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综述 | 本文综述了基因组重复元件在神经退行性疾病中的作用及其分子机制 | 系统探讨了长读长测序技术和深度学习语言模型在解析重复元件变异功能影响中的创新应用 | NA | 理解基因组重复元件在神经退行性疾病中的角色 | 基因组重复元件变异 | 自然语言处理 | 神经退行性疾病 | 全基因组关联研究, 靶向测序, 长读长测序技术 | 深度学习语言模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1131 | 2025-03-17 |
Can artificial intelligence lower the global sudden cardiac death rate? A narrative review
2025 Mar-Apr, Journal of electrocardiology
IF:1.3Q3
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综述 | 本文探讨了人工智能在预测和预防心脏骤停中的作用和应用 | 综述了人工智能、机器学习和深度学习在心脏骤停风险分层中的显著前景，并提出了未来研究的方向 | 当前的人工智能技术尚未得到充分的训练和测试，需要进一步研究可解释性技术、更大的样本量、外部验证、更多样化的患者样本、多模态工具、伦理和偏见缓解 | 探索人工智能在预测和预防心脏骤停中的作用和应用 | 心脏骤停 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1132 | 2025-03-17 |
The use of artificial intelligence to aid the diagnosis of lung cancer - A retrospective-cohort study
2025-Mar, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.01.011
PMID:39890480
|
研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的自动检测算法（DLAD）在胸部X光片（CXR）解释中用于肺癌早期诊断的效果 | 研究表明AI软件在检测CXR上最初未被发现的肺癌方面表现出色，并有可能提高肺癌检测率并缩短诊断时间 | 研究中存在假阳性率较高的问题，且样本量相对较小 | 评估AI软件在肺癌诊断中的临床有效性 | 105名肺癌患者和103名阴性对照的CXR和胸部CT扫描 | 数字病理 | 肺癌 | 深度学习 | DLAD | 图像 | 208名患者的320张CXR | NA | NA | NA | NA |
| 1133 | 2025-03-17 |
The potential use of deep learning in performing autocorrection of setup errors in patients receiving radiotherapy
2025-Mar, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.01.016
PMID:39892051
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研究论文 | 本文探讨了使用深度学习在放射治疗中自动校正患者定位错误的可行性 | 利用神经网络对获取的端口图像（PFIs）和数字重建放射影像（DRRs）进行自动校正，展示了AI在放射治疗中的潜在应用 | 需要进一步研究以验证该方法在临床实践中的有效性 | 探索人工智能在辅助放射治疗患者定位校正中的应用 | 接受放射治疗的脑部和气道消化道恶性肿瘤患者 | 数字病理 | 脑癌, 气道消化道恶性肿瘤 | 神经网络 | 神经网络 | 图像 | 156名患者（96名气道消化道恶性肿瘤患者，60名脑肿瘤患者） | NA | NA | NA | NA |
| 1134 | 2025-03-16 |
Fast and reliable probabilistic reflectometry inversion with prior-amortized neural posterior estimation
2025-Mar-14, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr9668
PMID:40085716
|
研究论文 | 本文提出了一种新的概率深度学习方法，用于快速可靠地从X射线或中子散射测量中重建薄膜和多层结构 | 提出了一种名为PANPE（先验摊销神经后验估计）的新方法，结合了基于模拟的推理和自适应先验，能够在几秒钟内识别所有现实结构 | 未明确提及具体限制 | 提高从反射测量数据中重建薄膜和多层结构的可靠性和计算效率 | 薄膜和多层结构 | 物理学 | NA | 反射测量 | PANPE（先验摊销神经后验估计） | X射线或中子散射测量数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1135 | 2025-03-16 |
Deep learning models in classifying primary bone tumors and bone infections based on radiographs
2025-Mar-13, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00855-3
PMID:40074845
|
研究论文 | 本研究开发了一种集成深度学习框架，用于基于X光片准确区分原发性骨肿瘤和骨感染 | 提出了一种集成深度学习框架，结合多中心X光片和广泛的临床特征，提高了诊断准确性 | 研究依赖于特定数据集，可能无法完全推广到其他医疗环境 | 提高原发性骨肿瘤和骨感染的诊断精度 | 原发性骨肿瘤和骨感染 | 计算机视觉 | 骨肿瘤 | 深度学习 | EfficientNet B3, EfficientNet B4, Vision Transformer, Swin Transformers | X光片 | 外部数据集423例，内部数据集1044例（训练集）、354例（测试集）、171例（验证集） | NA | NA | NA | NA |
| 1136 | 2025-03-16 |
AI in Histopathology Explorer for comprehensive analysis of the evolving AI landscape in histopathology
2025-Mar-12, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01524-2
PMID:40074858
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研究论文 | 本文介绍了AI在组织病理学中的应用探索器（HistoPathExplorer），一个实时在线资源，用于评估AI在特定临床任务中的应用现状、分析其性能并探索影响其转化为实践的因素 | 开发了一个交互式仪表板HistoPathExplorer，提供了一个实时在线资源，用于评估AI在组织病理学中的应用现状，并定义了一个质量指数来评估已发表AI方法的全面性 | 未明确提及具体的研究限制 | 深入了解应用于组织病理学数据的深度学习算法方法，并评估其在不同任务中的表现，以开发下一代AI技术 | 组织病理学数据 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习算法 | NA | 组织病理学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1137 | 2025-03-16 |
Fine-Tuned Machine Learning Classifiers for Diagnosing Parkinson's Disease Using Vocal Characteristics: A Comparative Analysis
2025-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050645
PMID:40075891
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研究论文 | 本文通过优化机器学习算法，利用声音特征对帕金森病进行分类，旨在提供一种非侵入性且易于访问的诊断工具 | 结合先进的特征选择技术和超参数优化策略，提升基于声音特征的机器学习诊断帕金森病的性能，特别是堆叠模型通过网格搜索调优表现出最佳性能 | 未来研究可关注深度学习方法和时间特征整合，以进一步提高诊断准确性和临床应用的扩展性 | 评估优化后的机器学习算法在基于声音特征分类帕金森病中的有效性 | 188名帕金森病患者和64名对照者的声音样本 | 机器学习 | 帕金森病 | 贝叶斯优化、网格搜索、随机搜索 | SVM、k-NN、DT、NN、集成模型、堆叠模型 | 声音数据 | 252人（188名患者和64名对照者） | NA | NA | NA | NA |
| 1138 | 2025-03-16 |
Secure Hybrid Deep Learning for MRI-Based Brain Tumor Detection in Smart Medical IoT Systems
2025-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050639
PMID:40075886
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研究论文 | 本文提出了一种结合混沌和Arnold加密技术与混合深度学习模型的自动化MRI图像分类系统，用于智能医疗物联网系统中的脑肿瘤检测 | 结合混沌和Arnold加密技术，确保MRI图像的机密性，同时不降低脑肿瘤分类的准确性 | 未提及具体的研究局限性 | 开发一种安全且自动化的MRI图像分类系统，用于脑肿瘤检测 | MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 混沌加密、Arnold加密 | VGG16、深度神经网络（DNN） | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1139 | 2025-03-16 |
Exploring the Role of Artificial Intelligence (AI)-Driven Training in Laparoscopic Suturing: A Systematic Review of Skills Mastery, Retention, and Clinical Performance in Surgical Education
2025-Mar-06, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare13050571
PMID:40077133
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能（AI）驱动的培训系统在腹腔镜缝合技能掌握、长期保持和临床表现方面的作用 | 本文创新性地评估了AI在腹腔镜缝合培训中的应用，特别是深度学习、动作捕捉和视频分割等机器学习技术的优势和局限性 | AI在准确性、可扩展性和集成方面仍存在局限性，需要进一步的大规模高质量研究来完善这些工具 | 评估AI在腹腔镜缝合技能获取、长期保持和临床表现方面的影响 | 腹腔镜缝合培训中的机器学习技术 | 机器学习 | NA | 深度学习、动作捕捉、视频分割 | NA | 视频、动作数据 | 33项研究符合纳入标准 | NA | NA | NA | NA |
| 1140 | 2025-03-16 |
Comparing and Combining Artificial Intelligence and Spectral/Statistical Approaches for Elevating Prostate Cancer Assessment in a Biparametric MRI: A Pilot Study
2025-Mar-05, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050625
PMID:40075871
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研究论文 | 本研究比较并结合了人工智能和光谱/统计方法，以提升双参数MRI中前列腺癌评估的准确性 | 首次将自监督网格网络（Z-SSMNet）与光谱/统计方法结合，用于前列腺癌评估 | 样本量较小（42名患者），且深度学习/人工智能方法表现不如光谱/统计方法 | 评估和改进光谱/统计方法，结合人工智能提升前列腺癌评估准确性 | 前列腺癌患者 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习（DL），光谱/统计方法 | Z-SSMNet（自监督网格网络） | MRI图像 | 42名患者 | NA | NA | NA | NA |