深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1717 篇文献,本页显示第 161 - 180 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
161 2025-10-06
Clinical Implementation of Sixfold-Accelerated Deep Learning Superresolution Knee MRI in Under 5 Minutes: Arthroscopy-Validated Diagnostic Performance
2025-Jul, AJR. American journal of roentgenology
研究论文 本研究验证了六倍加速深度学习超分辨率膝关节MRI在5分钟内完成的临床效能,并与关节镜手术结果进行对比 首次将六倍加速(三倍并行成像+两倍同步多层采集)与深度学习超分辨率重建相结合,实现5分钟内完成膝关节MRI扫描 回顾性研究设计,样本量相对有限(124例患者) 验证加速膝关节MRI的临床诊断性能 患有膝关节疼痛的成年患者 医学影像 膝关节疾病 MRI,深度学习超分辨率重建,并行成像,同步多层采集 深度学习 MRI图像 124例成年患者(79名男性,45名女性),平均年龄46±17岁 NA 超分辨率重建网络 AUC,灵敏度,特异性,准确率,Kappa值 NA
162 2025-10-06
BERTAgent: The development of a novel tool to quantify agency in textual data
2025-Jul, Journal of experimental psychology. General
研究论文 开发了一种基于BERT的新工具BERTAgent,用于量化文本数据中的能动性语义 克服了传统词频统计方法对语义上下文不敏感的缺陷,能够考虑能动性的强度和方向性差异 NA 开发能够准确量化文本中能动性语义的计算工具 文本数据中的能动性语义编码 自然语言处理 NA 深度学习,自然语言处理 Transformer 文本 NA NA BERT 收敛效度,区分效度 NA
163 2025-10-06
Advanced mastitis detection in Bos indicus cows: A deep learning approach integrated with infrared thermography
2025-Jul, Journal of thermal biology IF:2.9Q1
研究论文 本研究结合红外热成像技术和深度学习算法,开发了一种用于检测Bos indicus品种奶牛乳腺炎的非侵入性诊断方法 首次将红外热成像与深度学习CNN模型相结合用于Tharparkar品种奶牛的乳腺炎检测,并比较了不同季节的温度变化特征 研究主要针对特定品种(Tharparkar cattle),在资源有限的奶牛系统中应用效果需要进一步验证 开发准确、非侵入性的奶牛乳腺炎检测方法以提高奶牛健康管理和生产效益 Tharparkar品种奶牛的乳房热成像数据,包括健康、亚临床乳腺炎和临床乳腺炎三种状态 计算机视觉 乳腺炎 红外热成像技术(IRT)、加州乳腺炎测试(CMT)、体细胞计数(SCC) CNN 热成像图像 7223个乳房热成像图,来自不同季节的健康、亚临床和临床乳腺炎乳房区域 NA ResNet-50,VGG16 准确率,ROC分析 NA
164 2025-10-06
Dual prompt personalized federated learning in foundation models
2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出双提示个性化联邦学习框架,解决基础模型在联邦学习中的异构数据分布和新客户端集成问题 首次将基础模型CLIP引入联邦学习场景,提出双提示机制和自适应聚合策略,实现全局任务认知与本地数据驱动的结合 未明确说明实验数据规模和具体应用场景的局限性 解决有限本地数据下联邦学习的模型训练不足问题,提升个性化联邦学习性能 异构客户端数据分布下的基础模型联邦学习 机器学习 NA 联邦学习,基础模型微调 基础模型(CLIP) 图像和文本数据 NA NA CLIP NA NA
165 2025-10-06
Advancing deep learning for expressive music composition and performance modeling
2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 比较三种深度学习架构在音乐生成和转录任务中的表现,并提出双评估框架 提出结合客观指标和主观人类评估的双评估框架,用于全面评估AI生成音乐的质量 机器生成音乐在感知质量上仍低于人类创作,缺乏情感感知建模和实时人机协作 提升AI音乐生成的表现力和结构连贯性,缩小机器生成与人类表演音乐的差距 AI生成的音乐作品 机器学习 NA 深度学习音乐生成 LSTM, Transformer, GAN 音乐数据 使用MAESTRO数据集,50名听众参与主观评估 NA LSTM, Transformer, GAN 困惑度, 和声一致性, 节奏熵, 平均意见得分 NA
166 2025-10-06
Development of a novel deep learning method that transforms tabular input variables into images for the prediction of SLD
2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发了一种将表格数据转换为图像的新型深度学习方法,用于预测脂肪性肝病 提出将表格输入变量转换为图像的方法,利用深度学习模型的模式识别能力进行疾病预测 NA 开发新型深度学习方法以改善脂肪性肝病的预测性能 2999名患者的医疗登记数据 机器学习 脂肪性肝病 深度学习 深度学习模型 表格数据、图像 2999名患者 NA NA 灵敏度, 特异度, AUCROC NA
167 2025-10-06
A comprehensive multifaceted technical evaluation framework for implementation of auto-segmentation models in radiotherapy
2025-Jul-31, Communications medicine IF:5.4Q1
研究论文 开发了一个用于放疗中自动分割模型实施的多方面技术评估框架 提出了首个整合几何测量、专家评估、时间效率和剂量学评估的全面评估框架 需要建立标准化基准和共识指南以实现临床实施 验证放疗中自动分割模型的临床应用价值 脑部危及器官的自动分割模型 医学影像分析 癌症放疗 深度学习 深度学习模型 医学影像 100个训练病例,8位放射肿瘤专家参与评估 NA NA 几何精度,临床可接受率,时间效率,剂量差异 NA
168 2025-10-06
IHE-Net:Hidden feature discrepancy fusion and triple consistency training for semi-supervised medical image segmentation
2025-Jul-31, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1
研究论文 提出一种基于异构编码器特征差异融合和三重一致性训练的半监督医学图像分割框架IHE-Net 利用CNN和Transformer/Mamba两种异构编码器的特征差异,提出多级特征差异融合模块和三重一致性学习策略 NA 提升半监督医学图像分割性能 皮肤病变图像 计算机视觉 皮肤癌 医学图像分割 CNN, Transformer, Mamba 医学图像 三个皮肤病变分割数据集(ISIC2017, ISIC2018, PH2) NA IHE-Net NA NA
169 2025-10-06
Optimizing Thyroid Nodule Management With Artificial Intelligence: Multicenter Retrospective Study on Reducing Unnecessary Fine Needle Aspirations
2025-Jul-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2
研究论文 评估人工智能系统在临床实践中识别甲状腺良性结节以减少不必要细针穿刺活检的效果 首次在真实临床环境中评估AI系统作为“守门员”识别被放射科医生误判为恶性的良性甲状腺结节 存在将8.6%的恶性结节误判为良性的风险,特别是低度或中度可疑的结节 优化甲状腺结节管理,减少不必要的细针穿刺活检 甲状腺结节患者 医学影像分析 甲状腺结节 超声成像 深度学习 超声图像 验证队列4572个甲状腺结节(良性3134个,恶性1438个),比较队列118个良性结节 NA NA 敏感性, 特异性, AUC NA
170 2025-10-06
Histopathological-based brain tumor grading using 2D-3D multi-modal CNN-transformer combined with stacking classifiers
2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合2D-3D多模态CNN-Transformer和堆叠分类器的混合学习架构用于脑肿瘤分级 首次将2D-3D混合CNN与视觉Transformer结合,并采用堆叠集成分类器融合特征,有效捕获组织病理图像中的空间关系和全局语义 NA 开发可靠的脑肿瘤自动分级方法 脑肿瘤组织病理图像 数字病理 脑肿瘤 组织病理学成像 CNN, Transformer 图像 TCGA和DeepHisto两个公开数据集 NA 2D-3D混合CNN, Vision Transformer (ViT) 准确率, 精确率, 特异性 NA
171 2025-10-06
A Novel 14-Gene Panel Associated With Efferocytosis for Predicting Pancreatic Cancer Prognosis Through Bulk and Single-Cell Databases
2025-Jul-30, Frontiers in bioscience (Landmark edition)
研究论文 通过整合单细胞和批量转录组数据,识别了一个与胞葬作用相关的14基因预后特征panel,用于预测胰腺癌预后 首次构建了基于胞葬作用的14基因预后特征panel,并通过深度学习构建了ER风险评分系统 需要进一步验证这些基因相互作用如何影响肿瘤微环境 研究胞葬作用在胰腺导管腺癌进展中的影响机制 胰腺导管腺癌(PDAC)肿瘤细胞、基质细胞和免疫细胞 生物信息学 胰腺癌 单细胞RNA测序(scRNA-seq), 批量转录组测序, 免疫组织化学染色, 细胞周期分析, 多重免疫荧光染色 深度学习, LASSO回归, 随机生存森林(RSF) 基因表达数据, 临床生存数据 来自TCGA、GEO和多个生物信息学网站的数据库,包含167个ER特征 NA NA 总体生存率(OS), 无病生存率(DFS), Pearson相关系数 NA
172 2025-10-06
Deep learning based treatment remission prediction to transcranial direct current stimulation in bipolar depression using EEG power spectral density
2025-Jul-29, medRxiv : the preprint server for health sciences
研究论文 本研究使用深度学习模型基于脑电图功率谱密度预测双相抑郁患者对经颅直流电刺激治疗的反应 首次将混合1DCNN和GRU模型应用于脑电图功率谱密度数据来预测双相抑郁患者的治疗缓解情况 样本量较小(仅21名参与者),需要更大规模的研究验证 预测双相抑郁患者对经颅直流电刺激治疗的临床缓解情况 双相障碍患者 机器学习 双相障碍 脑电图 1DCNN, GRU 脑电图信号 21名双相障碍参与者 NA 混合1DCNN和GRU模型 准确率, 灵敏度, 特异性 NA
173 2025-10-06
Automated characterization of abdominal MRI exams using deep learning
2025-Jul-25, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发卷积神经网络自动分类腹部MRI检查的核心属性 首次使用深度学习自动识别腹部MRI的脉冲序列类型、成像方向和对比增强状态 存在类别标签不匹配问题,需要外部验证时进行调整 开发标准化工具来自动识别和表征MRI关键成像属性 腹部MRI图像 计算机视觉 NA 磁共振成像 CNN 图像 未明确样本数量,包含Duke肝脏数据集的外部验证 NA CNN 准确率 NA
174 2025-10-06
Deep limit order book forecasting: a microstructural guide
2025-Jul-22, Quantitative finance IF:1.5Q2
研究论文 利用深度学习技术预测纳斯达克交易所限价订单簿中间价格变化,并开发了开源数据处理框架LOBFrame 提出创新的操作框架评估预测实用性,关注完整交易准确预测的概率,而非传统机器学习指标 深度学习的高预测能力不一定对应可操作的交易信号,传统评估指标在限价订单簿背景下存在不足 探索高频限价订单簿中间价格变化的可预测性,评估深度学习模型在金融微观结构中的应用 纳斯达克交易所交易的异质性股票集合 机器学习 NA 深度学习 NA 限价订单簿数据 大规模限价订单簿数据(具体数量未提及) NA NA 交易准确预测概率 NA
175 2025-10-06
Evaluating Artificial Intelligence-Assisted Prostate Biparametric MRI Interpretation: An International Multireader Study
2025-Jul-16, AJR. American journal of roentgenology
研究论文 评估深度学习AI模型在前列腺双参数MRI解读中对临床显著前列腺癌检测和读者间一致性的影响 首次在国际多中心研究中评估AI辅助对前列腺bpMRI解读中病灶水平和患者水平检测性能及读者间一致性的影响 回顾性研究设计,样本量相对有限(180例患者),AI辅助导致病灶水平敏感性轻微下降 评估AI辅助在前列腺双参数MRI解读中对前列腺癌诊断准确性和读者间一致性的影响 接受mpMRI和前列腺活检或根治性前列腺切除术的患者 数字病理 前列腺癌 双参数MRI,全标本病理检查,系统活检 深度学习模型 医学影像 180例患者(120例病例组,60例对照组) NA NA 敏感性,阳性预测值,AUC,Kappa系数,覆盖概率 NA
176 2025-10-06
Multimodal Detection of Agitation in People With Dementia in Clinical Settings: Observational Pilot Study
2025-Jul-15, JMIR aging IF:5.0Q1
研究论文 开发用于痴呆症患者躁动行为检测的多模态系统,结合可穿戴传感器和隐私保护视频分析 首次将可穿戴传感器数据与隐私保护视频分析相结合,能够提前6分钟预测躁动发作 仅为包含10名参与者的初步研究,样本量较小 开发实时检测和预测痴呆症患者躁动行为的自动化系统 重度痴呆症患者 数字病理学 老年疾病 视频分析, 可穿戴传感器 Extra Trees, 多层感知机, 门控循环单元, 长短期记忆 传感器数据, 视频 10名参与者 NA 多层感知机, GRU, LSTM 准确率, AUC NA
177 2025-10-06
Prediction of Major Adverse Cardiovascular Events in Patients with Hypertrophic Cardiomyopathy by Deep Learning and Radiomics
2025-Jul-11, Cardiology IF:1.9Q3
研究论文 本研究结合深度迁移学习和影像组学技术开发了DTL-RAD模型,用于预测肥厚型心肌病患者的主要不良心血管事件风险 首次将超声心动图与深度迁移学习和影像组学相结合,开发了预测肥厚型心肌病患者MACE风险的集成模型 回顾性研究设计,样本量相对有限(210例患者),需要进一步前瞻性验证 开发预测肥厚型心肌病患者主要不良心血管事件风险的精准预测模型 肥厚型心肌病患者 医学影像分析 心血管疾病 超声心动图,影像组学分析 深度学习,机器学习 医学影像 210例肥厚型心肌病患者(59例MACE,151例非MACE) PyRadiomics, TensorFlow/PyTorch ResNet50 AUC, 特异性, 敏感性, 决策曲线分析 NA
178 2025-10-06
Artificial intelligence in airway management: A systematic review and meta-analysis
2025-Jul-09, Anaesthesia, critical care & pain medicine
系统综述与荟萃分析 本文系统回顾和荟萃分析了人工智能模型在困难气道预测中的应用效果 首次对AI在气道管理中的应用进行系统综述和荟萃分析,比较了不同模型的预测性能 纳入研究数量有限(13篇),部分模型预测能力一般(AUC<0.80),模型验证不足 总结AI模型在困难气道预测中的现有证据 接受全身麻醉手术的患者和急诊科患者 医疗人工智能 气道管理并发症 NA 深度学习,传统机器学习 临床数据 13项研究纳入分析 R VGG,SVM,NB AUROC,AUC NA
179 2025-10-06
Association Between Automated Coronary Artery Calcium From Routine Chest Computed Tomography Scans and Cardiovascular Risk in Patients With Colorectal or Gastric Cancer
2025-Jul, Circulation. Cardiovascular quality and outcomes
研究论文 本研究评估了通过深度学习自动量化常规胸部CT扫描中的冠状动脉钙化与结直肠癌或胃癌患者心血管风险之间的关联 首次在结直肠癌或胃癌患者群体中,利用深度学习软件自动量化常规非心电图门控胸部CT的冠状动脉钙化评分,并评估其与心血管风险的关联 回顾性研究设计,仅在韩国两家三级医院进行,可能存在选择偏倚 评估自动冠状动脉钙化评分与结直肠癌或胃癌患者动脉粥样硬化性心血管疾病风险之间的关联 结直肠癌或胃癌患者 数字病理 心血管疾病 胸部计算机断层扫描,深度学习 深度学习 医学影像 3153名患者 NA NA 亚分布风险比 NA
180 2025-10-06
A Design of Experiment to Evaluate the Printability for Bioprinting by Using Deep Learning Image Similarity
2025-07, Journal of biomedical materials research. Part A
研究论文 本研究通过深度学习图像相似性评估生物打印的可打印性,并分析流变特性对打印质量的影响 提出使用深度学习图像相似性作为评估生物打印可打印性的新方法 仅使用两种替代生物材料进行初步研究,需要进一步验证更多生物材料 优化基于挤出的生物打印工艺参数,提高打印质量 透明质酸、海藻酸钠和甲基丙烯酰化透明质酸结合角膜角质形成细胞 计算机视觉 NA 生物打印、流变学分析 深度学习 图像 三种生物材料(透明质酸、海藻酸钠、甲基丙烯酰化透明质酸) NA NA 图像相似性 NA
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