深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1401 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2025-05-31 |
An integrated AI knowledge graph framework of bacterial enzymology and metabolism
2025-Apr-15, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2425048122
PMID:40193601
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research paper | 该研究介绍了一个名为IBIS的集成AI知识图谱框架，用于快速、可扩展的细菌代谢推断 | 利用深度学习和知识图谱技术，结合Transformer模型生成高质量的酶、生物合成域和代谢途径的嵌入表示，实现大规模代谢蛋白质和途径的快速比较 | 未提及具体的数据集规模或模型性能的详细比较 | 改进细菌代谢研究，促进人类健康和农业实践的发展 | 细菌代谢、酶、生物合成域和代谢途径 | machine learning | NA | 深度学习、知识图谱、Transformer模型 | Transformer | 基因组测序数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 182 | 2025-05-31 |
Waveform-Specific Performance of Deep Learning-Based Super-Resolution for Ultrasound Contrast Imaging
2025-04, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2025.3537298
PMID:40031250
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的超分辨率技术在超声对比成像中针对不同波形脉冲的性能表现 | 首次评估了CNN在谐波脉冲、啁啾脉冲和延迟编码脉冲序列驱动下对微泡定位的去卷积性能，并比较了不同脉冲在噪声条件下的鲁棒性 | 仅提供了初步的体外和体内超分辨率实验结果，尚未进行全面的临床应用验证 | 提高超声对比成像的空间分辨率以更好地解析动脉血流 | 超声对比成像中的微泡信号 | 医学影像处理 | 心血管疾病 | 超声对比成像、深度学习超分辨率 | CNN | 射频(RF)信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 183 | 2025-05-31 |
Tissue Clutter Filtering Methods in Ultrasound Localization Microscopy Based on Complex-Valued Networks and Knowledge Distillation
2025-04, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2025.3544692
PMID:40031806
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研究论文 | 本研究提出了一种基于复数神经网络和知识蒸馏的超声定位显微镜组织杂波滤波方法，以提高滤波效率和性能 | 提出使用知识蒸馏技术，将复数卷积神经网络（CCNN）的知识迁移到实值卷积神经网络（CNN）中，从而在保持性能的同时提高滤波效率 | 虽然该方法在模拟和体内数据上表现良好，但可能仍需进一步验证其在更广泛临床数据上的适用性 | 提高超声定位显微镜（ULM）中组织杂波滤波的效率和性能 | 微泡（MBs）作为对比剂的超声定位显微镜图像 | 医学影像处理 | NA | 知识蒸馏、复数卷积神经网络（CCNN）、实值卷积神经网络（CNN） | CL-UNet（教师模型）、UNet-T（学生模型）、Guided UNet-T | I/Q信号、包络数据 | 模拟数据和体内数据 | NA | NA | NA | NA |
| 184 | 2025-05-31 |
Advancing Single-Plane Wave Ultrasound Imaging With Implicit Multiangle Acoustic Synthesis via Deep Learning
2025-04, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2025.3541113
PMID:40031850
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research paper | 该论文提出了一种通过深度学习隐式合成多角度声波信息的方法，以提升单平面波超声成像的质量，同时保持其高帧率优势 | 开发了一种新颖的网络架构，能够隐式集成多角度信息，通过生成和动态结合虚拟转向平面波来模拟多角度复合效果，而无需实际增加平面波数量 | 虽然论文展示了在模拟、实验模型和体内目标数据集上的优越性能，但未明确说明该方法在临床环境中的广泛适用性和潜在限制 | 提升单平面波超声成像的质量，同时保持其高帧率优势 | 平面波超声成像技术 | 医学影像处理 | NA | 深度学习 | 深度学习网络（具体架构未明确说明） | 超声图像数据 | 模拟数据、实验模型数据和体内目标数据（具体数量未明确说明） | NA | NA | NA | NA |
| 185 | 2025-05-31 |
A Single-Camera Method for Estimating Lift Asymmetry Angles Using Deep Learning Computer Vision Algorithms
2025-Apr, IEEE transactions on human-machine systems
IF:3.5Q1
DOI:10.1109/thms.2025.3539187
PMID:40160534
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research paper | 提出了一种使用单摄像头和深度学习计算机视觉算法自动测量NIOSH提升方程不对称角的方法 | 利用单摄像头和深度学习算法解决了实际场景中视角遮挡和摄像头放置限制的问题 | 与3D运动捕捉相比，精度误差为6.25°，准确度误差为9.45° | 开发一种自动测量提升不对称角的方法 | 十名参与者在实验室环境中进行的各种提升动作 | computer vision | NA | HR-Net, VideoPose3D | deep learning | video | 10名参与者，360个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 186 | 2025-10-07 |
Revolutionizing cleft lip and palate management through artificial intelligence: a scoping review
2025-Apr-10, Oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1007/s10006-025-01371-1
PMID:40208434
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综述 | 本文通过范围综述方法系统回顾了过去10年人工智能在唇腭裂管理中的应用研究 | 首次对人工智能在唇腭裂领域的应用进行全面系统的范围综述，识别了诊断、预测、治疗和教育等六个应用子类别 | 纳入研究数量有限（25篇），存在地域分布不均（美国研究集中），需要更多研究来扩展和完善应用 | 综合评估人工智能在唇腭裂预测、诊断和治疗中的应用现状 | 唇腭裂相关研究文献 | 医疗人工智能 | 唇腭裂 | 范围综述方法，文献检索（PubMed, Science Direct, Scopus, LILACS） | 深度学习, 机器学习 | 文献数据 | 25篇研究文献 | NA | NA | NA | NA |
| 187 | 2025-10-07 |
Multimodal convolutional neural network-based algorithm for real-time detection and differentiation of malignant and inflammatory biliary strictures in cholangioscopy: a proof-of-concept study (with video)
2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.gie.2024.09.001
PMID:39265745
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研究论文 | 开发基于多模态卷积神经网络的实时检测和区分恶性与炎性胆道狭窄的算法 | 首次将临床元数据整合到CNN算法中，克服纯图像模型的局限性，实现实时检测和诊断 | 样本量相对较小(111例患者)，属于概念验证研究 | 开发计算机辅助检测和诊断系统，用于胆道狭窄的实时识别和分类 | 胆道狭窄组织(恶性、炎性和正常组织) | 计算机视觉 | 胆道癌 | 数字单操作者胆道镜检查(dSOC) | CNN | 视频,图像 | 111例患者，共15,158张静态帧 | NA | 多模态卷积神经网络 | AUC,灵敏度,特异性,阳性预测值,阴性预测值 | NA |
| 188 | 2025-10-07 |
Convolutional Neural Networks for Segmentation of Pleural Mesothelioma: Analysis of Probability Map Thresholds (CALGB 30901, Alliance)
2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01092-z
PMID:39266911
|
研究论文 | 评估概率图阈值对基于卷积神经网络的胸膜间皮瘤分割结果的影响 | 首次系统分析CNN概率图阈值对胸膜间皮瘤分割体积和空间重叠度的双重影响 | CNN在严重胸腔积液或胸膜裂隙病变等特定疾病表现中存在分割缺陷 | 优化深度学习肿瘤分割中概率图阈值的选取标准 | 胸膜间皮瘤患者的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 胸膜间皮瘤 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 48名患者的186个CT扫描 | NA | VGG16,U-Net | Dice相似系数,体积百分比差异 | NA |
| 189 | 2025-10-07 |
Optimization of sparse-view CT reconstruction based on convolutional neural network
2025-Apr, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17636
PMID:39894762
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研究论文 | 基于卷积神经网络优化稀疏视图CT重建图像质量的研究 | 提出SRII-Net网络结构，引入复制路径和残差图像输出块，通过多网络结构和多数据集分析提升网络解释性和泛化能力 | 未明确说明具体数据集规模和临床验证结果 | 提升稀疏视图CT重建图像质量，增强深度学习方法的解释性和泛化能力 | 稀疏视图CT重建图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | CNN | 医学图像 | NA | NA | U-Net | PSNR, SSIM | NA |
| 190 | 2025-05-28 |
Deep learning radiopathomics predicts targeted therapy sensitivity in EGFR-mutant lung adenocarcinoma
2025-Apr-29, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-025-06480-9
PMID:40301933
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习放射病理临床(DLRPC)模型，用于预测EGFR突变肺腺癌患者对酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)的治疗反应 | 整合了CT影像、H&E染色活检样本和临床数据，采用基于临床的注意力掩膜探索跨模态关联 | 回顾性研究设计可能引入选择偏倚，样本量相对有限(214例) | 预测EGFR突变肺腺癌患者对TKIs的治疗敏感性 | EGFR突变肺腺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | 深度学习 | DLRPC(多模态融合模型) | CT影像、病理图像、临床数据 | 214例来自两个医疗中心的肺腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 191 | 2025-10-07 |
A comprehensive validation study on the influencing factors of cough-based COVID-19 detection through multi-center data with abundant metadata
2025-Apr, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2025.104798
PMID:39993588
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研究论文 | 本研究通过多中心数据和丰富元数据全面验证了基于咳嗽声的COVID-19检测模型在各种影响因素下的性能差异 | 首次结合临床病毒载量和抗体水平指标验证预测概率与临床指标的相关性，并系统评估咳嗽类型、症状和感染阶段等因素对检测性能的影响 | 恢复期个体和开源数据集中检测性能较差，临床数据样本量有限导致与临床指标的相关性分析受限 | 评估基于咳嗽声的COVID-19检测模型在实际应用中的可行性和局限性 | 临床采集和众包的咳嗽音频数据，包含不同症状状态和感染阶段的COVID-19患者 | 自然语言处理 | COVID-19 | 音频分析，自监督学习 | 深度学习 | 音频 | 临床数据和众包数据组成的多中心数据集 | NA | 自监督学习模型 | AUC | NA |
| 192 | 2025-10-07 |
Deep learning analysis of hematoxylin and eosin-stained benign breast biopsies to predict future invasive breast cancer
2025-Apr-30, JNCI cancer spectrum
IF:3.4Q2
DOI:10.1093/jncics/pkaf037
PMID:40193520
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研究论文 | 本研究使用深度学习分析良性乳腺活检的H&E染色全切片图像，预测未来发生浸润性乳腺癌的风险 | 首次将深度学习应用于良性乳腺疾病的H&E染色切片图像，结合临床病理特征构建多模态预测模型 | 样本量相对有限（946名女性），需要更大规模研究验证 | 开发基于深度学习的乳腺癌风险预测模型 | 良性乳腺疾病患者的活检组织样本 | 数字病理学 | 乳腺癌 | H&E染色全切片成像 | CNN, AutoML, 多模态网络 | 病理图像, 临床数据 | 946名女性（训练集：331例病例+331例对照，测试集：142例病例+142例对照） | NA | VGG-16 | AUROC, 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 193 | 2025-10-07 |
SCOPE-MRI: Bankart Lesion Detection as a Case Study in Data Curation and Deep Learning for Challenging Diagnoses
2025-Apr-29, ArXiv
PMID:40395941
|
研究论文 | 本研究开发了首个公开的肩部病理专家标注数据集ScopeMRI，并提出了用于检测Bankart病变的深度学习框架 | 首个公开的肩部病理专家标注数据集；结合CNN和Transformer的深度学习框架；在标准MRI上实现与放射科医生相当的诊断性能 | 外部验证仅展示了初步的泛化能力；数据集规模相对有限（586个MRI） | 开发深度学习模型检测Bankart病变，减少对侵入性MRA的依赖 | 肩部Bankart病变（前下盂唇撕裂） | 医学影像分析 | 肩部损伤 | MRI, MRA, 关节镜检查 | CNN, Transformer | 3D医学影像 | 586个肩部MRI（335个标准MRI，251个MRA），来自558名患者 | NA | CNN, Transformer | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 194 | 2025-10-07 |
Innovative Artificial Intelligence System in the Children's Hospital in Japan
2025-Apr-28, JMA journal
IF:1.5Q2
DOI:10.31662/jmaj.2024-0312
PMID:40415999
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研究论文 | 介绍日本儿童医院创新人工智能系统的开发与应用 | 将深度学习技术综合应用于儿科医疗多个领域，包括病理诊断加速、细菌种类区分、眼疾早期检测等 | 未提供具体性能数据和样本规模细节 | 推进儿科医疗领域的AI技术创新与应用 | 儿科患者医疗数据（图像、基因组、行为数据等） | 医疗人工智能 | 儿科疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 医疗图像、基因组数据、行为数据 | NA | 多种机器学习框架 | NA | NA | 高速计算、云计算 |
| 195 | 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
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 196 | 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 |
| 197 | 2025-10-07 |
Development and validation of a multivariable risk model based on clinicopathological characteristics, mammography, and MRI imaging features for predicting axillary lymph node metastasis in patients with upgraded ductal carcinoma in situ
2025-Apr-30, Gland surgery
IF:1.5Q3
DOI:10.21037/gs-2025-89
PMID:40405957
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研究论文 | 开发并验证基于临床病理特征、乳腺X线摄影和MRI影像特征的融合模型，用于预测升级型导管原位癌患者腋窝淋巴结转移风险 | 首次构建结合临床病理特征、MRI影像组学和乳腺X线摄影深度学习的融合模型，显著提高腋窝淋巴结转移预测准确性 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（326例患者），需要更大规模前瞻性研究验证 | 开发非侵入性预测模型，避免升级型导管原位癌患者不必要的腋窝手术干预 | 升级型导管原位癌患者（核心活检诊断为DCIS，术后病理发现浸润癌） | 数字病理 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影，磁共振成像，影像组学分析 | 深度学习分类模型，融合模型 | 临床病理数据，医学影像数据（MG和MRI） | 326例升级型导管原位癌患者 | NA | NA | AUC，ROC曲线 | NA |
| 198 | 2025-10-07 |
Malignant risk prediction of cystic-solid thyroid nodules using a comprehensive model integrating clinical and ultrasound features, ultrasound radiomics, and deep transfer learning
2025-Apr-30, Gland surgery
IF:1.5Q3
DOI:10.21037/gs-2024-551
PMID:40405959
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研究论文 | 开发结合临床特征、超声特征、超声影像组学和深度迁移学习的综合模型预测囊实性甲状腺结节的恶性风险 | 首次将深度迁移学习特征与超声影像组学特征、临床及超声特征相结合构建综合预测模型 | 单中心回顾性研究，样本量有限（278例患者），需要多中心前瞻性研究验证 | 预测囊实性甲状腺结节的恶性风险 | 经病理证实的囊实性甲状腺结节患者 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 超声成像 | 深度学习, 逻辑回归 | 超声图像 | 278例患者 | NA | 深度迁移学习网络 | AUC, 敏感度, 特异度, 校准曲线, 决策曲线 | NA |
| 199 | 2025-10-07 |
Detecting arousals and sleep from respiratory inductance plethysmography
2025-Apr-11, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung
DOI:10.1007/s11325-025-03325-z
PMID:40214714
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研究论文 | 开发了一种基于呼吸感应体积描记信号的深度学习算法，用于检测睡眠状态和短暂觉醒 | 首次使用深度学习算法从呼吸信号中同时识别睡眠状态（REM、NREM、Wake）和短暂觉醒 | 仅使用呼吸信号，缺乏脑电图数据，可能影响评估准确性 | 通过呼吸信号实现睡眠状态和觉醒的自动检测，提升家庭睡眠测试能力 | 1299名疑似睡眠障碍的成年患者 | 机器学习 | 睡眠障碍 | 呼吸感应体积描记术 | 深度学习 | 呼吸信号 | 1299名成年患者 | NA | NA | 灵敏度, 特异性, Bland-Altman分析, 组内相关系数 | NA |
| 200 | 2025-10-07 |
CPDMS: a database system for crop physiological disorder management
2025-Apr-22, Database : the journal of biological databases and curation
DOI:10.1093/database/baaf031
PMID:40261733
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研究论文 | 开发了一个用于番茄生理障碍管理的实时作物图像采集与分析数据库系统 | 构建了包含多种胁迫条件下番茄图像的大规模数据库，并开发了深度学习模型进行生理障碍识别 | 模型性能仍有提升空间(mAP 0.46)，系统在其他农业环境中的泛化能力需要进一步验证 | 开发精准农业中的作物生理障碍管理系统 | 番茄作物及其生理障碍 | 计算机视觉 | 作物生理障碍 | 实时图像采集 | 深度学习模型 | 图像 | 58,479张图像(43,894张可标注)，其中24,000张用于训练，13,037张用于测试 | NA | NA | mAP, 召回率 | NA |