深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1347 篇文献，本页显示第 1241 - 1260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1241 | 2025-03-05 |
RESNET-50 with ontological visual features based medicinal plants classification
2025-Mar-03, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2447878
PMID:40028706
|
研究论文 | 本文提出了一种基于本体视觉特征和RESNET-50的药用植物分类方法 | 结合了本体关系、群体智能技术（粒子群和布谷鸟搜索算法）以及深度学习模型RESNET-50，提出了一个混合模型来提高分类准确性 | 未提及样本多样性和模型泛化能力的验证 | 提高药用植物叶片分类的准确性和效率 | 15种药用植物的叶片 | 计算机视觉 | NA | 粒子群算法、布谷鸟搜索算法、回归神经网络（GRNN）、RESNET-50 | RESNET-50、GRNN | 图像 | 15种药用植物的叶片数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1242 | 2025-03-05 |
Deep Learning-Based Diagnostic Model for Parkinson's Disease Using Handwritten Spiral and Wave Images
2025-Mar-03, Current medical science
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s11596-025-00017-3
PMID:40029495
|
研究论文 | 本文开发并验证了一种基于深度神经网络的模型，用于通过手绘螺旋和波浪图像诊断帕金森病，并与多种机器学习和深度学习模型进行了性能比较 | 使用深度神经网络模型处理手绘螺旋和波浪图像，显著提高了帕金森病的诊断准确性，超越了多种传统机器学习和深度学习模型 | 数据集规模较小，仅包含204张图像，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种基于深度神经网络的帕金森病诊断模型，并验证其性能 | 帕金森病患者和健康受试者的手绘螺旋和波浪图像 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 深度神经网络 | DNN | 图像 | 204张图像（102张螺旋图像和102张波浪图像） | NA | NA | NA | NA |
| 1243 | 2025-03-05 |
SeasFire cube - a multivariate dataset for global wildfire modeling
2025-Mar-03, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04546-3
PMID:40032880
|
研究论文 | 本文介绍了SeasFire数据立方体，一个为全球季节性至亚季节性野火建模量身定制的时空数据集 | 引入了包含59个变量的SeasFire数据立方体，涵盖气候、植被、海洋指数和人类因素，具有8天时间分辨率和0.25°空间分辨率，覆盖2001年至2021年 | NA | 通过地球观测数据，量化并归因野火的前置条件，以改进对野火的理解和预测 | 全球野火 | 地球系统科学 | NA | 深度学习模型 | Deep Learning | 时空数据 | 2001年至2021年的全球数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1244 | 2025-03-05 |
Artificial Intelligence-Assisted MRI Diagnosis in Lumbar Degenerative Disc Disease: A Systematic Review
2025-Mar, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682241274372
PMID:39147730
|
系统综述 | 本文综述了人工智能辅助MRI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的应用 | 系统评估了AI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的表现，展示了AI相比传统方法在准确性、敏感性和特异性上的优势 | 需要进一步的研究和验证以优化AI算法在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的实际应用 | 探讨AI辅助MRI在腰椎退行性椎间盘疾病诊断中的应用及其临床使用的研究现状 | 腰椎退行性椎间盘疾病 | 医学影像分析 | 腰椎退行性椎间盘疾病 | MRI | 机器学习和深度学习 | 图像 | 20项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 1245 | 2025-03-05 |
Fast Window-Based Event Denoising With Spatiotemporal Correlation Enhancement
2025-Mar, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2024.3467709
PMID:39388326
|
研究论文 | 本文提出了一种基于窗口的事件去噪方法，通过时空相关性增强来提高去噪效果 | 提出了一种新的窗口化事件去噪方法，结合时空相关性分析，构建了多尺度窗口化事件去噪网络WedNet，实现了高去噪精度和快速运行速度 | 未提及具体局限性 | 提高事件去噪的准确性和实时性 | 事件数据 | 计算机视觉 | NA | 卷积稀疏编码 | WedNet | 事件数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1246 | 2025-03-05 |
GSCAT-UNET: Enhanced U-Net model with spatial-channel attention gate and three-level attention for oil spill detection using SAR data
2025-Mar, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117583
PMID:39862681
|
研究论文 | 本文提出了一种名为GSCAT-UNET的增强型U-Net模型，用于利用SAR数据进行油污检测和区分 | GSCAT-UNET模型结合了空间-通道注意力门（SCAG）、三级注意力模块（TLM）和全局特征模块（GFM），以提高油污检测的准确性和鲁棒性 | NA | 提高油污检测的准确性和鲁棒性，以应对SAR数据的复杂性和不平衡数据集 | 油污及其类似物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | GSCAT-UNET | SAR图像 | 1112张Sentinel-1双极化SAR图像及其标注图像（5类） | NA | NA | NA | NA |
| 1247 | 2025-02-01 |
Shaping the future of MRI in upper abdominal imaging: The promise of deep learning reconstruction
2025-Mar, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2024.12.003
PMID:39884888
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1248 | 2025-03-05 |
Feasibility of using Gramian angular field for preprocessing MR spectroscopy data in AI classification tasks: Differentiating glioblastoma from lymphoma
2025-Mar, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.111957
PMID:39892374
|
研究论文 | 本文探讨了使用Gramian角场将1D光谱转换为2D图像，作为卷积神经网络输入用于胶质母细胞瘤与淋巴瘤分类任务的可行性 | 首次将Gramian角场技术应用于MR光谱数据的预处理，以生成适合深度学习算法输入的2D图像 | 研究样本量较小，仅包括98名患者，且仅比较了傅里叶变换后的原始光谱和后处理拟合光谱的分类性能 | 探索MR光谱数据在神经网络分类任务中的应用潜力 | 胶质母细胞瘤和淋巴瘤患者 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤, 淋巴瘤 | MR光谱, Gramian角场 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 98名患者（65名胶质母细胞瘤，33名淋巴瘤） | NA | NA | NA | NA |
| 1249 | 2025-10-07 |
Predicting Progression in Adolescent Idiopathic Scoliosis at the First Visit by Integrating 2D Imaging and 1D Clinical Information
2025-Mar, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682231211273
PMID:37903546
|
研究论文 | 本研究开发了一种集成临床数据和放射影像的神经网络模型，用于预测青少年特发性脊柱侧凸患者的支具内曲线进展 | 首次将一维临床数据和二维放射影像数据整合到自动化预测模型中，相比传统方法能更充分利用多维度信息 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（463例患者） | 预测青少年特发性脊柱侧凸患者的曲线进展情况 | 青少年特发性脊柱侧凸患者，特别是需要支具治疗的患者 | 医学影像分析 | 脊柱侧凸 | 放射影像分析，临床参数测量 | CapsuleNet | 图像，临床数据 | 463名患者 | NA | 改进的CapsuleNet架构 | 灵敏度，准确率 | NA |
| 1250 | 2025-10-07 |
Fluid Inverse Volumetric Modeling and Applications From Surface Motion
2025-Mar, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2024.3370551
PMID:38416615
|
研究论文 | 提出了一种从可观测表面运动进行流体体积重建的创新框架 | 结合深度学习与传统模拟的优势，通过表面运动推断体积速度场并估计流体物理属性 | NA | 实现从表面运动到体积流体的逆向建模 | 合成流体和真实捕获的流体 | 计算机视觉 | NA | 深度学习模拟 | 3D CNN | 表面运动序列 | NA | NA | 3D CNN | 视觉一致性，物理准确性 | NA |
| 1251 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence in musculoskeletal applications: a primer for radiologists
2025-03-03, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey)
DOI:10.4274/dir.2024.242830
PMID:39157958
|
综述 | 本文作为放射科医生的入门指南，详细介绍了人工智能在肌肉骨骼放射学中的应用 | 系统梳理了人工智能术语体系及其在肌肉骨骼放射学中的具体应用场景 | 作为入门指南未涉及具体技术细节和实证研究 | 帮助放射科医生了解人工智能在肌肉骨骼放射学中的基础知识和应用实践 | 放射科医生和医学影像专业人员 | 医学影像分析 | 肌肉骨骼疾病 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1252 | 2025-10-07 |
Deep learning MR reconstruction in knees and ankles in children and young adults. Is it ready for clinical use?
2025-Mar, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-024-04769-2
PMID:39112675
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研究论文 | 评估深度学习重建的加速MRI序列在儿童和青少年膝踝关节成像中的诊断性能与图像质量 | 首次在儿童和年轻人群膝踝关节MRI中系统评估深度学习重建技术的临床应用价值 | 样本量较小（49例MRI），年龄范围较宽（7-29岁） | 验证深度学习重建MRI序列在儿科和年轻人群膝踝关节成像中的临床可行性 | 儿童和年轻人群的膝关节和踝关节 | 医学影像分析 | 肌肉骨骼疾病 | Turbo Spin Echo MRI序列，深度学习重建 | 深度学习 | MRI图像 | 48名受试者的49例MRI（10名男性，平均年龄16.4岁） | NA | NA | 敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值 | NA |
| 1253 | 2025-10-07 |
Dataset augmentation with multiple contrasts images in super-resolution processing of T1-weighted brain magnetic resonance images
2025-Mar, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-024-00871-1
PMID:39680317
|
研究论文 | 本研究探讨了在脑部磁共振T1加权图像超分辨率处理中，通过整合同一受试者的多对比度图像来增强数据集的有效性 | 首次在医学图像超分辨率任务中利用同一受试者的多对比度图像（T1WI、T2WI、FLAIR）进行数据集增强 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（240例患者） | 提升脑部磁共振图像超分辨率处理的深度学习方法性能 | 脑部磁共振T1加权图像 | 计算机视觉 | NA | 磁共振成像 | U-Net, EDSR | 医学图像 | 240例患者 | NA | U-Net, Enhanced Deep Super-Resolution network | PSNR, SSIM | NA |
| 1254 | 2025-10-07 |
Development of Deep Learning-Based Virtual Lugol Chromoendoscopy for Superficial Esophageal Squamous Cell Carcinoma
2025-Mar, Journal of gastroenterology and hepatology
IF:3.7Q2
DOI:10.1111/jgh.16843
PMID:39687978
|
研究论文 | 开发基于深度学习的虚拟卢戈耳染色内镜技术用于浅表性食管鳞状细胞癌检测 | 首次使用循环一致性生成对抗网络开发虚拟卢戈耳染色内镜技术 | 虚拟卢戈耳染色内镜在病变检测和边界识别方面表现仍逊于真实卢戈耳染色内镜 | 开发基于深度学习的虚拟染色内镜技术以改善食管鳞状细胞癌的内镜诊断 | 浅表性食管鳞状细胞癌 | 计算机视觉 | 食管癌 | 内镜检查 | GAN | 内镜图像 | NA | NA | CycleGAN | 五分制评分,颜色差异 | NA |
| 1255 | 2025-10-07 |
Assessing the prognostic impact of body composition phenotypes on surgical outcomes and survival in patients with spinal metastasis: a deep learning approach to preoperative CT analysis
2025-Mar-01, Journal of neurosurgery. Spine
DOI:10.3171/2024.8.SPINE24722
PMID:39705691
|
研究论文 | 本研究通过深度学习分析术前CT评估体成分表型对脊柱转移瘤患者手术预后和生存率的影响 | 首次使用深度学习流程自动分析术前CT量化肌肉和脂肪成分，并建立四种体成分表型分类系统 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（102例匹配患者），单中心数据 | 阐明体成分表型对脊柱转移瘤手术患者预后和5年生存率的影响 | 接受手术治疗的脊柱转移瘤患者 | 数字病理 | 脊柱转移瘤 | CT成像 | 深度学习 | 医学影像（CT扫描） | 102例匹配患者（2010-2020年期间手术治疗患者） | NA | NA | 风险比（HR）, 置信区间（CI）, log-rank检验p值 | NA |
| 1256 | 2025-10-07 |
Performance of AI-Enabled Electrocardiogram in the Prediction of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease
2025-Mar, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association
IF:11.6Q1
DOI:10.1016/j.cgh.2024.08.009
PMID:39209186
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI心电图模型，用于预测代谢功能障碍相关脂肪肝病 | 首次使用12导联心电图数据和卷积神经网络来检测MASLD，为非侵入性筛查提供了新方法 | 回顾性研究设计，外部验证队列表现有所下降 | 探索AI心电图模型在识别代谢功能障碍相关脂肪肝病方面的性能 | 明尼苏达州奥姆斯特德县1996-2019年间诊断为MASLD的成年患者 | 数字病理 | 代谢功能障碍相关脂肪肝病 | 心电图 | CNN | 心电图信号 | 3468例MASLD病例和25407例对照 | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 1257 | 2024-12-21 |
Predicting Intracerebral Hemorrhage Outcomes Using Deep Learning Models to Extract Head CT Imaging Features
2025-Mar, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.019
PMID:39701844
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1258 | 2025-10-07 |
Redefining a new frontier in alkaptonuria therapy with AI-driven drug candidate design via in- silico innovation
2025-Mar-26, Zeitschrift fur Naturforschung. C, Journal of biosciences
DOI:10.1515/znc-2024-0075
PMID:38996180
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研究论文 | 本研究利用人工智能驱动的药物设计方法，开发基于天然黄酮醇分子山奈酚的新型AKU治疗候选药物 | 首次将深度学习AI药物设计应用于黑酸尿症治疗，通过AI优化山奈酚分子结构开发新型4-羟基苯丙酮酸双加氧酶抑制剂 | 研究结果需要通过实验验证，目前仅为计算机模拟结果 | 开发毒性更低、疗效更好的黑酸尿症治疗药物 | 黑酸尿症患者，4-羟基苯丙酮酸双加氧酶靶点 | 药物发现 | 黑酸尿症 | AI药物设计，分子对接 | 深度学习 | 分子结构数据 | 3个AI设计的候选药物分子 | NA | NA | 结合亲和力(-9.099 kcal/mol)，药物相似性，毒性评估 | NA |
| 1259 | 2025-03-02 |
Physics-driven deep learning for high-fidelity photon-detection ghost imaging
2025-Mar-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.541330
PMID:40020023
|
研究论文 | 本文提出了一种基于物理驱动的深度学习光子探测鬼成像方法，以提高在散射介质中的空间和深度分辨率 | 通过共同设计计算鬼成像系统和网络，将成像和重建更紧密地结合，以超越物理分辨率限制，并设计了具有注意力机制的特殊深度融合网络 | NA | 提高在散射介质中的光子探测成像的空间和深度分辨率 | 光子探测成像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度融合网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1260 | 2025-03-02 |
Phantom-metasurface cooperative system trained by a deep learning network driven by a bound state for a magnetic resonance-enhanced system
2025-Mar-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.546727
PMID:40020024
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习网络训练的高效体模超表面复合MRI增强系统，并在MHz频段实现了超表面的设计与控制 | 结合深度神经网络和电磁超表面，显著提高了超表面的设计效率，并在MRI系统中展示了巨大的应用潜力 | NA | 提高MRI成像速度和分辨率 | MRI系统 | 医学影像 | NA | 深度学习网络 | 前向神经网络 | 电磁响应特性 | NA | NA | NA | NA | NA |