深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1538 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1121 | 2025-04-17 |
Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow
2025-Apr-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.03.647027
PMID:40236215
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研究论文 | 本文开发了一个动态模型来模拟和推断fMRI数据中的时变流速，并验证了该模型在人类和模拟数据中的有效性 | 开发了一个物理基础的深度学习框架来反转模型，从而能够直接使用fMRI流入数据估计流速 | 测量信号不是定量的，需要进一步验证和改进 | 定量建立脑脊液流动系统的特性 | 脑脊液流动 | 神经影像学 | NA | fMRI | 深度学习框架 | fMRI数据 | 人类和模拟数据 |
| 1122 | 2025-04-17 |
Role of artificial intelligence in magnetic resonance imaging-based detection of temporomandibular joint disorder: a systematic review
2025-Apr, The British journal of oral & maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.bjoms.2024.12.004
PMID:40087072
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系统综述 | 本文系统评估了人工智能在基于磁共振成像的颞下颌关节紊乱检测中的应用 | 首次系统性地总结了AI在颞下颌关节盘位置识别中的应用及其性能指标 | 研究设计标准化不足和报告一致性有待提高 | 评估AI在MRI中识别颞下颌关节盘位置的应用效果 | 颞下颌关节紊乱患者和正常个体的MRI影像 | 数字病理 | 颞下颌关节紊乱 | MRI | 深度学习（MobileNetV2, ResNet）和机器学习 | 医学影像 | 7项研究（未明确总样本量） |
| 1123 | 2025-04-17 |
Evaluating the Effectiveness of Neural Radiance Field for Noninvasive Volumetric Assessment
2025-Apr, Plastic and reconstructive surgery. Global open
DOI:10.1097/GOX.0000000000006708
PMID:40230474
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research paper | 评估神经辐射场（NeRF）在非侵入性体积评估中的有效性，特别是在下肢淋巴水肿的治疗中 | 利用iPhone应用程序Luma 3D和NeRF技术进行3D场景重建，克服了传统2D成像和CT扫描的限制 | 研究仅基于一名88岁慢性淋巴水肿患者的12个月数据，样本量较小 | 评估NeRF技术在门诊环境中进行淋巴水肿体积评估的有效性 | 一名88岁慢性淋巴水肿女性患者 | digital pathology | lymphedema | NeRF, CT扫描 | NeRF | 3D图像 | 1名患者，12个月的数据 |
| 1124 | 2025-04-17 |
Correction to: Leveraging deep learning to detect stance in Spanish tweets on COVID-19 vaccination
2025-Apr, JAMIA open
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf028
PMID:40236682
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correction | 对一篇关于利用深度学习检测西班牙语推文中COVID-19疫苗接种立场的文章进行更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1125 | 2025-04-16 |
A hybrid network based on multi-scale convolutional neural network and bidirectional gated recurrent unit for EEG denoising
2025-Apr-19, Neuroscience
IF:2.9Q2
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研究论文 | 提出一种基于多尺度卷积神经网络和双向门控循环单元的混合网络（MSCGRU），用于脑电图（EEG）去噪 | 结合多尺度卷积模块和通道注意力机制提取EEG信号的不同频率特征，并利用BiGRU捕获时间依赖性特征，通过生成对抗网络进一步提升去噪性能 | 未明确说明模型在实时处理或计算效率方面的表现 | 提高EEG信号去噪的准确性和可靠性，以支持神经科学研究 | 包含肌电、眼电和心电伪迹的EEG信号 | 机器学习 | NA | 深度学习 | MSCGRU（多尺度CNN+BiGRU的生成对抗网络） | 时间序列数据（EEG信号） | 公开数据集（具体数量未说明） |
| 1126 | 2025-04-16 |
Automated comprehensive evaluation of coronary artery plaque in IVOCT using deep learning
2025-Apr-18, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.112169
PMID:40224006
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research paper | 开发了一种基于深度学习的语义分割模型（EDA-UNet），用于自动评估冠状动脉斑块 | 首次提出专门用于IVOCT图像中冠状动脉斑块特征化和量化的EDA-UNet模型 | 外部测试中脂质斑块的Dice系数相对较低（0.7052） | 提高冠状动脉斑块评估的效率和准确性 | 冠状动脉斑块组织 | digital pathology | cardiovascular disease | deep learning | EDA-UNet (UNet变体) | IVOCT图像 | 来自三个中心的IVOCT图像（两个用于训练和内部测试，一个用于外部测试） |
| 1127 | 2025-04-16 |
Single-Cell Sequencing-Guided Annotation of Rare Tumor Cells for Deep Learning-Based Cytopathologic Diagnosis of Early Lung Cancer
2025-Apr-15, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202416921
PMID:40231585
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研究论文 | 该研究利用单细胞DNA测序技术指导罕见肿瘤细胞的注释，开发了一种基于深度学习的细胞病理学诊断模型，用于早期肺癌的诊断 | 使用单细胞DNA测序作为客观的肿瘤细胞注释标准，生成无偏且准确标注的数据集，并开发了高性能的深度学习模型 | 模型在外部验证队列中的敏感性仍有提升空间 | 提高支气管肺泡灌洗液细胞学检查在肺癌诊断中的敏感性 | 支气管肺泡灌洗液中的脱落肿瘤细胞和良性细胞 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞DNA测序(scDNA-Seq) | 深度学习(DL)模型 | 图像 | 训练数据集包含580个ETCs和1106个良性细胞，发现队列(n=156)，验证队列(n=158)，外部验证队列(n=141) |
| 1128 | 2025-04-16 |
Authors' Reply: "Deep Learning for Staging Periodontitis Using Panoramic Radiographs"
2025-Apr-15, Oral diseases
IF:2.9Q1
DOI:10.1111/odi.15348
PMID:40231655
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1129 | 2025-04-16 |
Selective Single-Bacterium Analysis and Motion Tracking Based on Conductive Bulk-Surface Imprinting
2025-Apr-15, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c00198
PMID:40231794
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研究论文 | 本文提出了一种基于导电整体表面印迹的选择性单细菌分析和运动追踪方法 | 利用密度泛函理论预测理想单体，制备具有清晰和高精度识别位点的分子印迹，开发深度学习辅助的单细菌运动轨迹追踪方法 | NA | 提高电化学细菌检测的选择性，开发单细菌监测技术 | 细菌 | 生物传感器 | NA | 导电分子印迹、密度泛函理论、深度学习 | 深度学习模型 | 细菌运动轨迹数据 | NA |
| 1130 | 2025-04-16 |
Advancing endometriosis detection in daily practice: a deep learning-enhanced multi-sequence MRI analytical model
2025-Apr-15, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-04942-8
PMID:40232413
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research paper | 该研究开发了一种深度学习增强的多序列MRI分析模型，用于提高子宫内膜异位症的检测准确性 | 首次在大型队列中使用多序列MRI的深度学习模型，展示了与训练有素的放射科医生相当的检测效果 | 研究依赖于单一机构的数据库，可能影响模型的泛化能力 | 评估深度学习工具在提高基于多序列MRI的子宫内膜异位症检测准确性方面的应用 | 子宫内膜异位症患者和年龄匹配的对照组 | digital pathology | endometriosis | multi-sequence MRI | 3D-DenseNet-121 | MRI images | 395例病例组和356例对照组 |
| 1131 | 2025-04-16 |
Focusing properties and deep learning-based efficient tuning of symmetric butterfly beams
2025-Apr-15, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.557170
PMID:40232438
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研究论文 | 本文报告了一种新型的突然自聚焦光束——对称蝴蝶高斯光束（SBGBs），并提出了基于深度学习的模型来快速准确地预测SBGBs的传播特性 | 提出了一种新型的对称蝴蝶高斯光束（SBGBs），并开发了基于深度学习的快速预测模型，其预测速度比传统算法快8000倍 | 未提及具体实验验证或实际应用中的潜在问题 | 研究新型光束的聚焦特性及其在光学操纵、光通信和生物医学中的应用 | 对称蝴蝶高斯光束（SBGBs） | 光学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 光学数据 | NA |
| 1132 | 2025-04-16 |
Multi-viewpoint tampering detection for integral imaging
2025-Apr-15, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.557452
PMID:40232459
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研究论文 | 提出了一种新的3D积分成像方案，能够在保证清晰光场显示的同时实现篡改检测和自我恢复 | 结合像素映射和深度学习技术，实现了像素级的深度和角度数据提取，并嵌入多视点恢复信息以重建完整的元素图像阵列 | 未提及具体计算成本降低的程度和实际应用场景的限制 | 开发一种具有篡改检测和自我恢复功能的3D积分成像方案 | 相机阵列基础的积分成像系统 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 1133 | 2025-04-16 |
Development and application of deep learning-based diagnostics for pathologic diagnosis of gastric endoscopic submucosal dissection specimens
2025-Apr-15, Gastric cancer : official journal of the International Gastric Cancer Association and the Japanese Gastric Cancer Association
IF:6.0Q1
DOI:10.1007/s10120-025-01612-y
PMID:40232558
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研究论文 | 开发并评估了一种基于深度学习的模型，用于诊断胃内镜黏膜下剥离术（ESD）标本 | 首次应用深度学习模型对ESD标本进行肿瘤和黏膜下浸润的自动检测，显著缩短诊断时间 | 研究仅针对腺癌类型的ESD标本，未涵盖其他类型的胃癌 | 提高早期胃癌ESD标本的诊断准确性和效率 | 366例腺癌ESD标本的整张切片图像 | 数字病理学 | 胃癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 366例ESD标本，包含2257个标注感兴趣区域和83,839个补丁图像 |
| 1134 | 2025-04-16 |
Automated pulmonary nodule classification from low-dose CT images using ERBNet: an ensemble learning approach
2025-Apr-15, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03358-2
PMID:40232605
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research paper | 开发了一种深度学习方法来分析不同剂量和质量的CT图像，旨在将肺部病变分类为结节和非结节 | 提出了一个名为ERBNet的集成学习模型，能够处理不同剂量水平的低剂量CT图像，并在结节分类上达到高准确率 | 模型在低剂量CT图像上的性能相对较差，表明需要为每个低剂量水平开发专用模型 | 开发一种能够分析不同剂量和质量CT图像的深度学习模型，用于肺部结节分类 | 肺部结节和非结节 | digital pathology | lung cancer | low-dose CT (LDCT), full-dose CT (FDCT) | 3D CNN, ensemble learning | image | 400 nodule and 400 non-nodule samples |
| 1135 | 2025-04-16 |
DistAL: A Domain-Shift Active Learning Framework with Transferable Feature Learning for Lesion Detection
2025-Apr-14, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3558861
PMID:40227902
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研究论文 | 提出了一种结合主动学习和域不变特征学习的框架DistAL，用于解决医学图像分析中的域偏移问题 | 结合对比一致性训练和混合样本选择策略RUDY，有效学习判别性和域不变特征 | 需要从目标域中标注少量样本，可能在实际应用中受到标注成本的限制 | 解决医学图像分析中因域偏移导致的性能下降问题 | 医学图像中的病灶检测 | 计算机视觉 | NA | 对比一致性训练，K-means++初始化 | 深度学习 | 医学图像 | 八个来自不同医院的数据集，标注目标域样本的1.7% |
| 1136 | 2025-04-16 |
Saturation transfer MR fingerprinting for magnetization transfer contrast and chemical exchange saturation transfer quantification
2025-Apr-14, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30532
PMID:40228056
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的饱和转移MR指纹识别技术，用于快速准确量化自由水、磁化转移对比、酰胺质子转移参数及B0场不均匀性 | 提出了基于生物物理模型驱动的深度学习框架，结合Bloch-McConnell模拟器进行神经网络训练，显著提升了参数估计精度 | 研究仅在数值模型和健康人脑中进行验证，未涉及病理状态组织的测试 | 开发快速准确的饱和转移MR定量成像技术 | 水分子、磁化转移对比、酰胺质子转移参数及B0场 | 医学影像分析 | NA | 饱和转移MR指纹识别(ST-MRF)、深度学习 | 深度学习网络 | MR影像数据 | 数值模型测试及健康人脑数据(尺寸256×256×9×103) |
| 1137 | 2025-04-16 |
Invited Perspective: How Do Green- and Bluespaces Reduce Heat-Related Health Risks? Gaining New Insights from Street-View Imagery, Deep Learning Models, and Smartphone Data
2025-Apr-14, Environmental health perspectives
IF:10.1Q1
DOI:10.1289/EHP15400
PMID:40228076
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1138 | 2025-04-16 |
A CNN-transformer-based hybrid U-shape model with long-range relay for esophagus 3D CT image gross tumor volume segmentation
2025-Apr-14, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17818
PMID:40229138
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research paper | 提出了一种基于CNN和Transformer的混合U型模型（LRRM-U-TransNet），用于提高食管3D CT图像中肿瘤体积分割的准确性 | 引入了长距离接力机制和两个即用型模块（Dual FastViT和Dual AxialViT），以增强特征表示能力和全局信息获取 | 未提及具体局限性 | 提高食管肿瘤体积（GTV）在CT图像中的分割准确性，以改善诊断和治疗效果 | 食管肿瘤的3D CT图像 | digital pathology | 食管癌 | 深度学习 | CNN-Transformer混合模型（LRRM-U-TransNet） | 3D CT图像 | 1665例真实患者CT样本，由五位放射科专家标注 |
| 1139 | 2025-04-16 |
An Automated AI Framework for Quantitative Measurement of Mammalian Behavior
2025-Apr-14, Integrative zoology
IF:3.5Q1
DOI:10.1111/1749-4877.12985
PMID:40230073
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研究论文 | 开发了一个基于面部识别和深度学习的框架，用于自动跟踪、测量和量化多种哺乳动物的行为 | 首次提出一个自动化框架，利用面部识别和深度学习技术对多种哺乳动物的行为进行定量测量和分析 | 未提及具体样本数量，且准确率在不同物种间存在差异 | 开发一种自动化和定量测量动物行为的方法 | 10种不同的哺乳动物类群，包括灵长类、牛科、食肉目和马科动物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习、面部识别 | NA | 视频 | NA |
| 1140 | 2025-04-16 |
Update of imaging in the assessment of axial spondyloarthritis
2025-Apr-13, Best practice & research. Clinical rheumatology
DOI:10.1016/j.berh.2025.102064
PMID:40229184
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综述 | 本文回顾了过去5年中轴型脊柱关节炎影像学评估的新进展 | 介绍了增强CT和MRI技术，以及深度学习算法在识别骶髂关节炎和脊柱病变中的应用 | 主要关注过去5年的进展，可能未涵盖更早期的技术或更广泛的应用 | 更新轴型脊柱关节炎的影像学评估方法 | 骶髂关节和脊柱的炎症及结构损伤 | 数字病理 | 脊柱关节炎 | 增强CT、MRI、深度学习 | 深度学习算法 | 影像数据（X光、CT、MRI） | NA |