深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1366 篇文献，本页显示第 261 - 280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 261 | 2025-10-07 |
Primary angle-closed diseases recognition through artificial intelligence-based anterior segment-optical coherence tomography imaging
2025-Apr, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie
DOI:10.1007/s00417-024-06709-1
PMID:39680113
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的前段光学相干断层扫描图像自动分析系统，用于识别原发性房角关闭疾病 | 首次将迁移学习应用于ResNet-50架构，实现对AS-OCT图像的自动房角分类分析 | 研究样本仅来自上海社区老年人群，可能限制模型的泛化能力 | 开发人工智能系统以提高AS-OCT图像分析效率并自动识别房角关闭 | 687名参与者的94895张AS-OCT图像 | 计算机视觉 | 青光眼 | 光学相干断层扫描 | CNN | 图像 | 687名参与者，94895张AS-OCT图像 | NA | ResNet-50 | 准确率, AUC | NA |
| 262 | 2025-10-07 |
Enhancing diabetic retinopathy and macular edema detection through multi scale feature fusion using deep learning model
2025-Apr, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie
DOI:10.1007/s00417-024-06687-4
PMID:39680112
|
研究论文 | 通过深度学习模型的多尺度特征融合技术增强糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的检测能力 | 采用独特的多尺度特征融合技术，将高层次语义信息与低层次纹理特征相结合，提升自动化诊断精度 | NA | 提高糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿的早期识别准确率 | 视网膜图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | CNN | 图像 | MESSIDOR数据集中的视网膜图像 | NA | 卷积神经网络 | 准确率,精确度 | NA |
| 263 | 2025-10-07 |
The need for balancing 'black box' systems and explainable artificial intelligence: A necessary implementation in radiology
2025-Apr, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112014
PMID:40031377
|
评论 | 探讨放射学中人工智能实施面临的挑战，并倡导优先采用可解释人工智能以增强透明度 | 提出在放射学领域平衡'黑盒'系统与可解释人工智能的必要性，强调透明度和伦理标准 | 承认可解释人工智能可能性能低于黑盒模型 | 分析AI在放射学实施的挑战并推动可解释AI的应用 | 放射学中的人工智能系统 | 医疗人工智能 | NA | 机器学习和深度学习 | 黑盒AI模型，可解释AI模型 | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 264 | 2025-10-07 |
Validation of multiple deep learning models for colorectal tumor differentiation with endoscopic ultrasound images: a dual-center study
2025-Apr-30, Journal of gastrointestinal oncology
IF:2.0Q3
DOI:10.21037/jgo-2024-1024
PMID:40386596
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研究论文 | 本研究验证了多种深度学习模型在结直肠肿瘤分化诊断中的效能，通过内镜超声图像进行结直肠腺瘤和癌症的分类 | 首次在双中心研究中比较了四种深度学习模型（ResNet50、EfficientNet-B0、VGG_11_BN、ViT）在结直肠肿瘤分化诊断中的性能，并与内镜医师进行对比 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（554例患者），未进行外部验证 | 验证内镜超声结合人工智能在结直肠腺瘤和癌症诊断中的效能，并与传统内镜诊断方法进行比较 | 结直肠癌患者、结直肠腺瘤患者和对照组患者 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 内镜超声 | CNN, Transformer | 图像 | 554例患者（167例结直肠癌，136例腺瘤，251例对照组），来自两个独立医疗中心 | NA | ResNet50, EfficientNet-B0, VGG_11_BN, Vision Transformer | 准确率, 敏感度, 特异性, F1分数, Fleiss' kappa | NA |
| 265 | 2025-10-07 |
Deep learning model for predicting spread through air spaces of lung adenocarcinoma based on transfer learning mechanism
2025-Apr-30, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-24-985
PMID:40386718
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研究论文 | 基于迁移学习机制开发深度学习模型预测肺腺癌气腔播散 | 结合语义特征与深度学习构建混合模型，首次基于CT图像实现STAS术前预测 | 回顾性研究且样本量有限（290例患者） | 开发并验证基于深度学习算法的肺腺癌STAS术前预测模型 | 肺腺癌患者术前胸部CT图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT影像分析 | CNN | 医学影像 | 290例肺腺癌患者 | NA | ResNet50 | AUC, 敏感度, 特异度, 准确率 | NA |
| 266 | 2025-10-07 |
A narrative review of preoperative CT for predicting spread through air spaces of lung cancer
2025-Apr-30, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-24-952
PMID:40386727
|
综述 | 回顾和总结计算机断层扫描(CT)在预测肺癌气腔播散(STAS)中的研究进展 | 系统评估了传统影像学征象结合人工智能技术在STAS预测中的应用价值 | 风险分层研究有限，需要更全面的STAS病理学定义和大样本前瞻性研究验证 | 评估术前CT影像预测肺癌气腔播散的可行性 | 肺癌患者的气腔播散现象 | 数字病理 | 肺癌 | 计算机断层扫描(CT) | 深度学习, 放射组学 | CT影像 | NA | NA | NA | 预测效能 | NA |
| 267 | 2025-10-07 |
Integrating radiomics and deep learning for enhanced prediction of high-grade patterns in stage IA lung adenocarcinoma
2025-Apr-30, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-24-995
PMID:40386715
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于术前CT图像的融合模型，用于预测IA期肺浸润性非黏液腺癌中高级别模式的存在 | 首次将放射组学特征与深度学习特征相结合构建预测模型，显著提升了高级别模式的识别性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（403例患者），需要外部验证 | 开发术前预测肺腺癌高级别模式的影像学模型 | IA期肺浸润性非黏液腺癌患者 | 医学影像分析 | 肺癌 | 计算机断层扫描（CT） | XGBoost | 医学影像 | 403例手术治疗的IA期肺腺癌患者 | NA | NA | AUC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 268 | 2025-10-07 |
Fully automated MRI-based analysis of the locus coeruleus in aging and Alzheimer's disease dementia using ELSI-Net
2025 Apr-Jun, Alzheimer's & dementia (Amsterdam, Netherlands)
DOI:10.1002/dad2.70118
PMID:40365469
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的自动化蓝斑核分割和特征提取方法ELSI-Net，应用于衰老和阿尔茨海默病痴呆的MRI数据分析 | 开发了集成式蓝斑核分割网络ELSI-Net，实现了完全自动化的蓝斑核分析，性能优于先前工作 | 需要在更多样化的临床队列数据集上进行进一步评估以确认其普适性 | 开发自动化蓝斑核分析方法并应用于衰老和阿尔茨海默病痴呆研究 | 健康衰老人群和阿尔茨海默病痴呆患者的蓝斑核 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像 | 深度学习 | MRI图像 | NA | NA | 集成网络 | 与专家评分一致性，与已发表图谱一致性 | NA |
| 269 | 2025-10-07 |
Potential of Artificial Intelligence for Bone Age Assessment in Iranian Children and Adolescents: An Exploratory Study
2025-Apr-01, Archives of Iranian medicine
IF:1.0Q3
DOI:10.34172/aim.32070
PMID:40382691
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研究论文 | 探索人工智能系统在伊朗儿童和青少年骨龄评估中的准确性 | 开发了专门针对伊朗人群的深度学习模型进行骨龄评估 | 95%一致性界限相对较宽（特别是男孩），年龄范围两端的预测误差较大，需要更大更多样化的数据集验证 | 研究人工智能系统能否准确评估伊朗儿童的骨龄 | 1-18岁伊朗儿童和青少年的左手X光片 | 医学影像分析 | 肌肉骨骼疾病 | X光成像 | 深度学习模型 | X光图像 | 555张左手X光片（220名男孩，335名女孩） | NA | NA | 均方误差, 平均绝对误差, 组内相关系数, 95%一致性界限 | NA |
| 270 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence as a Screening Tool for MRI Evaluation of Normal and Abnormal Medial Meniscus
2025-Apr, Cureus
DOI:10.7759/cureus.82523
PMID:40385820
|
研究论文 | 本研究评估了基于Mask R-CNN的深度学习模型在MRI图像中对内侧半月板进行分割和分类的性能 | 使用精确的多边形标注实现像素级半月板分割，而非传统的边界框分割方法，确保排除相邻解剖结构干扰 | 需要多中心数据集验证，尚未对半月板异常进行细分类 | 开发AI辅助工具自动化评估膝关节MRI中的半月板异常 | 膝关节内侧半月板 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | MRI成像技术 | Mask R-CNN | 医学图像 | 3,600幅矢状位质子密度加权脂肪抑制(PD-FS) MRI图像 | PyTorch | Mask R-CNN with ResNet-50, FPN | AUC, 分割准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 271 | 2025-10-07 |
The Role of Artificial Intelligence in the Prediction of Bariatric Surgery Complications: A Systematic Review
2025-Apr, Cureus
DOI:10.7759/cureus.82461
PMID:40385919
|
系统评价 | 系统评价人工智能在预测减重手术后并发症中的作用 | 首次系统评估AI在减重手术并发症预测中的应用，比较不同AI算法与传统方法的性能差异 | 研究异质性高，存在过拟合、数据不平衡和泛化能力有限等问题，且多数研究存在地域偏倚 | 评估人工智能在预测减重手术并发症中的有效性和应用前景 | 减重手术患者 | 机器学习 | 肥胖症 | AI算法分析 | 集成方法,神经网络,逻辑回归 | 临床数据 | 7项回顾性队列研究的大型数据集 | NA | NA | AUC,准确率 | NA |
| 272 | 2025-10-07 |
Food Freshness Prediction Platform Utilizing Deep Learning-Based Multimodal Sensor Fusion of Volatile Organic Compounds and Moisture Distribution
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c00254
PMID:40123082
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的多模态传感器融合平台，用于通过挥发性有机化合物和水分分布预测牛肉新鲜度 | 将自注意力机制和SENet缩放特征引入多模态深度学习模型，实现传感器重要特征的自适应融合和聚焦 | 仅针对牛肉样品进行研究，未验证在其他食品类型上的适用性 | 开发能够精确监测牛肉腐败过程的多模态传感技术 | 牛肉样品 | 机器学习 | NA | 表面增强拉曼散射(SERS), 低场核磁共振(LF-NMR) | 深度学习 | 传感器数据, 挥发性有机化合物数据, 水分分布数据 | NA | NA | 自注意力机制, SENet | R², 准确率 | NA |
| 273 | 2025-10-07 |
Spider-Inspired Ion Gel Sensor for Dual-Mode Detection of Force and Speed via Magnetic Induction
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c00403
PMID:40152352
|
研究论文 | 基于蜘蛛感知机制设计了一种可同时检测风速和压力的双模式离子凝胶柔性传感器 | 结合蜘蛛感知机制开发了集成磁感应和电容设计的双模式传感器，实现了力与速度的同时检测 | NA | 开发多功能、高灵敏度、宽检测范围且耐用的柔性传感器 | 风速和压力检测，人体运动监测 | 传感器技术 | NA | 磁感应共振原理，电容设计 | 深度学习算法 | 阻抗信号，电容信号 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 274 | 2025-10-07 |
Deep Learning-driven Microfluidic-SERS to Characterize the Heterogeneity in Exosomes for Classifying Non-Small Cell Lung Cancer Subtypes
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c03621
PMID:40167999
|
研究论文 | 开发了一种结合深度学习、微流控芯片和表面增强拉曼散射的技术，用于通过外泌体表征实现非小细胞肺癌的早期诊断和分子分型 | 首次将深度学习与微流控-SERS技术集成，实现了外泌体的高效捕获、富集和分析，能够区分不同NSCLC细胞系 | 未提及临床样本验证规模及多中心验证数据 | 实现非小细胞肺癌的早期诊断和精确分子分型 | 非小细胞肺癌细胞系的外泌体 | 生物医学工程 | 肺癌 | 微流控技术, 表面增强拉曼散射(SERS), 外泌体分析 | 深度学习 | 拉曼光谱数据 | 三种NSCLC细胞系和正常细胞系 | NA | NA | 准确率, AUC曲线 | NA |
| 275 | 2025-04-26 |
Informing Deep Learning of Sensing Data with Physics and Chemistry
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c01075
PMID:40275811
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 276 | 2025-10-07 |
The application of natural language processing technology in hospital network information management systems: Potential for improving diagnostic accuracy and efficiency
2025-Apr-18, SLAS technology
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.slast.2025.100287
PMID:40254184
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研究论文 | 本研究探索了自然语言处理技术在医院网络信息管理系统中处理扫描文档的应用，旨在提高诊断准确性和效率 | 提出了一种新颖的隐藏贝叶斯集成密集双向LSTM（HB-DBi-LSTM）策略来优化词袋模型 | 深度学习序列模型因高计算需求需要额外的训练验证集分割，可能限制模型训练效率 | 研究在医院网络信息管理系统中应用自然语言处理技术提高诊断效率和准确性的可能性 | 电子健康记录中的扫描文档，特别是针对各种睡眠问题的诊断报告 | 自然语言处理 | 睡眠障碍 | 自然语言处理，光学字符识别，图像预处理 | Bi-LSTM, 贝叶斯模型 | 扫描PDF图像，文本数据 | 未明确说明具体样本数量，但按70%训练集和30%测试集划分 | NA | 密集双向LSTM，隐藏贝叶斯集成模型 | F1分数，准确率，召回率，精确率，ROC，AUROC | 使用Adam优化器训练100个epoch，因高计算需求需要额外的训练验证集分割 |
| 277 | 2025-05-18 |
Advanced Deep Learning Approaches in Detection Technologies for Comprehensive Breast Cancer Assessment Based on WSIs: A Systematic Literature Review
2025-Apr-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091150
PMID:40361968
|
系统综述 | 本文系统综述了2020年至2024年间基于深度学习的乳腺癌检测方法，分析了39项同行评审研究和20个广泛使用的WSI数据集 | 提出了一个五维评估框架，涵盖准确性和性能、鲁棒性和泛化性、可解释性、计算效率和注释质量，以增强临床相关性并指导模型开发 | 研究中存在的挑战包括图像质量的可变性、高质量注释的有限可用性、模型可解释性差、计算需求高以及处理效率不佳 | 优化和将基于WSI的技术转化为临床工作流程，以实现全面的乳腺癌评估 | 乳腺癌的淋巴细胞和分子生物标志物 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 图像（WSI） | 39项研究和20个WSI数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 278 | 2025-05-18 |
Postural Analysis in Ventral and Dorsal Decubitus Babies Using Deep Learning Techniques: A Protocol Study
2025-Apr-30, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093096
PMID:40364127
|
研究论文 | 使用深度学习技术分析0至6个月大婴儿在俯卧和仰卧姿势中的体位，以确定客观的体位评估参数 | 首次将人工智能技术应用于婴儿体位分析，以客观评估体位控制并检测可能的发育延迟 | 研究为观察性和横断面研究，可能无法全面反映婴儿体位发育的长期变化 | 分析婴儿体位以优化早期运动或体位发育延迟的检测和治疗 | 0至6个月大的婴儿 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 未明确说明样本数量，研究对象为0至6个月大的婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 279 | 2025-05-18 |
Non-Invasive Jaundice Screening Using AI: Machine Learning Analysis of Sclera and Urine Images
2025-Apr-30, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093125
PMID:40364159
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research paper | 该研究开发了一种基于AI的非侵入性黄疸筛查方法，通过分析巩膜和尿液图像来预测黄疸，并与标准血液检测的准确性进行比较 | 利用巩膜和尿液图像结合AI技术进行非侵入性黄疸筛查，避免了传统血液检测的侵入性 | 样本量较小（57名肝病患者和31名对照），且为回顾性研究 | 开发一种非侵入性的黄疸筛查方法，提高黄疸诊断的便捷性和准确性 | 肝病患者和健康对照者的巩膜和尿液图像 | digital pathology | liver disease | machine learning and deep learning | Decision Tree, Random Forest, XGBoost, DeepSets, ResNet | image | 57名肝病患者和31名对照者 | NA | NA | NA | NA |
| 280 | 2025-05-18 |
Monitoring Double-Cropped Extent with Remote Sensing in Areas with High Crop Diversity
2025-Apr-30, Plants (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/plants14091362
PMID:40364389
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研究论文 | 本文开发并应用了一种低成本、可扩展的方法，利用卫星（Landsat）影像在田间尺度上识别双季种植 | 结合机器学习方法与专家标注，开发了一种在作物多样性高的地区准确识别双季种植的新方法 | 方法在作物多样性高的地区表现良好，但在其他地区的适用性未经验证 | 开发一种可靠的方法来监测高作物多样性地区的双季种植范围 | 美国华盛顿州太平洋西北部一个干旱地区的双季种植情况 | 遥感 | NA | 卫星遥感（Landsat影像） | 深度学习模型 | 卫星影像时间序列数据 | 包含60多种不同类型作物的灌溉农田区域 | NA | NA | NA | NA |