深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1099 篇文献，本页显示第 861 - 880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 861 | 2025-10-05 |
A deep learning-enabled toolkit for the 3D segmentation of ventricular cardiomyocytes
2025-Oct-01, The Journal of physiology
DOI:10.1113/JP288557
PMID:41031902
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的工具包，用于心室心肌细胞的三维分割 | 首次将深度学习方法应用于高分辨率3D心肌细胞分割，并提供包含多物种、多实验条件的开源数据集和工具包 | 未明确说明模型在极端病理条件下的性能表现 | 开发可靠的心肌细胞3D分割方法以研究心脏生理和病理机制 | 心室心肌细胞 | 数字病理 | 心血管疾病 | 共聚焦显微镜 | 深度学习 | 3D图像 | 73个体积数据，涵盖7个物种（包括小鼠、人类和大象） | NA | NA | 适应Rand误差, 体素对一致性 | NA |
| 862 | 2025-10-05 |
YOLOv8-DuckPluck: A lightweight target detection model for cherry valley duck feather pecking site detection
2025-Oct, Poultry science
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.psj.2025.105484
PMID:40618564
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研究论文 | 提出一种基于YOLOv8的樱桃谷鸭啄羽部位检测轻量级模型YOLOv8-DuckPluck | 提出新型轻量级多尺度特征提取模块NeoMSM-C2f，采用DyHead检测头动态调整检测策略，并应用知识蒸馏技术提升检测精度 | NA | 解决高密度多目标复杂环境下目标检测模型处理速度慢、参数量大和模型体积大的问题 | 樱桃谷鸭的啄羽行为检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO, CNN | 图像 | NA | NA | YOLOv8, NeoMSM-C2f, DyHead | mAP, 检测速度(f/s) | NA |
| 863 | 2025-10-05 |
Assessing the impact of day and night urban outdoor environments on women's physiological and psychological states using pedestrian-centric street view images
2025-Oct, Social science & medicine (1982)
DOI:10.1016/j.socscimed.2025.118433
PMID:40743851
|
研究论文 | 通过街景图像和多学科方法评估城市昼夜环境对女性生理心理状态的影响 | 首次结合行人视角街景图像和时空分析方法研究昼夜环境变化对女性生理心理的差异化影响 | 研究范围限于特定城市环境，未考虑个体差异和文化背景等因素 | 探究不同城市环境昼夜变化对女性生理心理状态的影响机制 | 城市户外环境中的女性行人 | 计算机视觉 | NA | 街景图像采集、深度学习分析 | 深度学习模型 | 街景图像、问卷数据、生理测量数据 | 未明确说明具体样本数量 | NA | NA | 空间自相关分析、MGWR回归分析 | NA |
| 864 | 2025-10-05 |
The interembodiment of healing: Holistic transformations in neurological rehabilitation and care
2025-Oct, Social science & medicine (1982)
DOI:10.1016/j.socscimed.2025.118468
PMID:40768952
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研究论文 | 通过民族志研究探讨神经康复中患者与治疗师之间的跨身体互动对康复过程的影响 | 提出'跨身体性'概念，强调康复过程中情感、信息与身体学习的多维整合，挑战将瘫痪视为个体状况的传统观点 | 基于10个月民族志研究，样本范围有限，未涉及量化验证 | 探索神经康复过程中患者与治疗师之间的互动机制及其对康复效果的影响 | 瘫痪患者（脊髓损伤和创伤性脑损伤）、护理人员及康复专业人员 | 医学人类学 | 神经系统疾病 | 民族志研究、案例研究 | NA | 定性数据、观察记录、案例资料 | 10个月田野调查涉及的患者、护理人员和康复专业人员群体 | NA | NA | NA | NA |
| 865 | 2025-10-05 |
Fusing Echocardiography Images and Medical Records for Continuous Patient Stratification
2025-Oct, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2025.3600902
PMID:40833913
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研究论文 | 提出融合超声心动图图像和医疗记录的方法，用于高血压患者的连续分层 | 首次将Transformer模型应用于表格数据，融合多模态医疗数据学习心血管疾病的连续表征 | 训练样本有限（少于200个训练样本），仅针对高血压患者进行研究 | 开发能够综合考虑医疗记录和超声心动图描述符的患者分层方法 | 239名高血压患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 超声心动图，医疗记录分析 | Transformer | 图像，表格数据 | 239名高血压患者 | NA | XTab基础模型，Transformer编码器 | AUROC，平均绝对误差(MAE) | NA |
| 866 | 2025-10-05 |
A Guided Refinement Network Model With Joint Denoising and Segmentation for Low-Dose Coronary CTA Subtle Structure Enhancement
2025-Oct, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3561338
PMID:40293900
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研究论文 | 提出一种基于联合学习的引导精炼网络模型，用于从低剂量冠状动脉CTA中恢复高质量图像 | 将冠状动脉分割整合到去噪过程中，通过相互引导实现有效交互和协同优化 | 未明确说明样本数据的具体来源和多样性限制 | 提升低剂量冠状动脉CTA成像质量，同时实现噪声抑制和细微结构增强 | 低剂量冠状动脉CT血管造影图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | CT血管造影 | 深度学习网络 | 医学图像 | NA | NA | 引导精炼网络 | 噪声抑制、细微结构恢复、视觉感知改善 | NA |
| 867 | 2025-10-05 |
Quantitative radiomic analysis of computed tomography scans using machine and deep learning techniques accurately predicts histological subtypes of non-small cell lung cancer: A retrospective analysis
2025-Oct, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology
DOI:10.1016/j.ejso.2025.110376
PMID:40803192
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研究论文 | 本研究通过机器学习和深度学习技术对CT扫描进行定量影像组学分析，准确预测非小细胞肺癌的组织学亚型 | 首次系统比较多种机器学习模型和深度神经网络在基于CT影像组学特征预测NSCLC组织学亚型中的性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（422例），缺乏外部验证 | 开发基于CT影像组学特征的机器学习模型来预测非小细胞肺癌的组织学亚型 | 非小细胞肺癌患者的肺部CT扫描图像 | 医学影像分析 | 肺癌 | CT影像组学分析 | 机器学习模型, 深度神经网络 | 医学影像 | 422例肺部CT扫描 | PyRadiomics, 多种机器学习框架 | 逻辑回归, 支持向量机, 随机森林, XGBoost, LightGBM, CatBoost, 深度神经网络 | 准确率, AUC-ROC | NA |
| 868 | 2025-10-05 |
VNWoodKnot: A benchmark image dataset for wood knot detection and classification
2025-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112039
PMID:41018861
|
研究论文 | 本文介绍了用于木材节疤检测和分类的基准图像数据集VNWoodKnot | 填补了木材缺陷检测领域公开数据集的空白，提供了包含三种节疤类别的高分辨率图像数据集 | NA | 开发用于工业级木材缺陷检测的实时、可扩展且可靠的深度学习模型 | 木材表面节疤缺陷 | 计算机视觉 | NA | 图像采集 | 深度学习 | 图像 | 1,515张高分辨率木材表面图像（活节519张、死节496张、无节疤500张） | NA | NA | NA | NA |
| 869 | 2025-10-05 |
Comparison of organ volumes and standardized uptake values in [18F]FDG-PET/CT images using MOOSE and TotalSegmentator to segment CT images
2025-Oct, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70025
PMID:40993940
|
研究论文 | 比较两种深度学习算法MOOSE和TotalSegmentator在[18F]FDG-PET/CT图像中分割33个解剖结构的体积和标准化摄取值差异 | 首次系统比较两种开源深度学习分割工具在PET/CT图像分析中的互换性 | 仅针对转移性乳腺癌患者的基线扫描，未评估其他疾病类型或随访数据 | 评估两种深度学习分割算法在器官体积和SUV值测量中的一致性 | 315名转移性乳腺癌女性的[18F]FDG-PET/CT基线图像 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | [18F]FDG-PET/CT成像 | 深度学习 | CT图像,PET图像 | 315名患者 | MOOSE v.3.0.14, TotalSegmentator v.2.0.5 | NA | 相对差异 | NA |
| 870 | 2025-10-05 |
AlzFormer: Video-based space-time attention model for early diagnosis of Alzheimer's disease
2025-Oct-15, Neuroscience
IF:2.9Q2
|
研究论文 | 提出基于视频时空注意力机制的AlzFormer深度学习框架，用于阿尔茨海默病的早期诊断 | 首次将T1加权MRI体积视为序列输入，利用时空自注意力机制建模切片间连续性，将切片对应为视频帧 | 仅使用ADNI数据集的1.5T MRI扫描，样本来源相对单一 | 开发用于阿尔茨海默病早期诊断的深度学习模型 | 阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)和认知正常(CN)个体 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 结构MRI扫描 | Transformer | 医学影像 | ADNI数据集的1.5T MRI扫描 | NA | AlzFormer | 准确率,F1-score,AUC | NA |
| 871 | 2025-10-05 |
APD-FFNet: a novel explainable deep feature fusion network for automated periodontitis diagnosis on dental panoramic radiography
2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twaf034
PMID:40343455
|
研究论文 | 提出一种新型可解释深度特征融合网络APD-FFNet，用于牙科全景X光片的自动化牙周炎诊断 | 首次将卷积层和基于Transformer的层结合在深度特征融合框架中，专门为牙周炎诊断设计 | NA | 开发自动化牙周炎诊断系统 | 牙科全景X光片 | 医学影像分析 | 牙周炎 | 深度学习 | CNN, Transformer | X光影像 | 337张经牙周病专家标注的全景X光片 | NA | APD-FFNet（自定义卷积和Transformer层融合架构） | 准确率, F1分数, AUC, Jaccard相似系数, Matthews相关系数 | NA |
| 872 | 2025-10-05 |
Impact of sarcopenia and obesity on mortality in older adults with SARS-CoV-2 infection: automated deep learning body composition analysis in the NAPKON-SUEP cohort
2025-Oct, Infection
IF:5.4Q1
DOI:10.1007/s15010-025-02555-3
PMID:40377852
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研究论文 | 本研究通过深度学习自动分析老年COVID-19患者的身体成分，探讨肌肉减少症和肥胖对死亡率的影响 | 首次在国家级大流行病队列中应用预训练深度学习模型自动分析常规胸部CT的身体成分 | 样本量相对有限（157例患者），仅包含60岁以上重症COVID-19肺炎患者 | 比较肥胖和肌肉减少症对严重呼吸道感染老年患者死亡率的相对影响 | 60岁以上确诊重症COVID-19肺炎的住院患者 | 数字病理学 | COVID-19 | 胸部CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 157例住院患者（平均年龄70±8岁，41%女性）来自57个研究中心 | NA | 预训练深度学习模型 | p值, 比值比 | NA |
| 873 | 2025-10-05 |
Automatic identification of dental implant brands with deep learning algorithms
2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twaf054
PMID:40627380
|
研究论文 | 本研究使用深度学习算法在全景X光片上自动识别四种不同品牌的牙科种植体 | 首次将深度学习应用于牙科种植体品牌识别，并比较了多种主流算法的性能 | 仅包含四种种植体品牌，样本来源可能有限 | 解决无法识别牙科种植体品牌带来的问题，实现自动分类 | 牙科种植体品牌 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 对比度受限自适应直方图均衡化 | CNN | 图像 | 5375张裁剪后的全景X光片，包含四种种植体系统（NucleOSS、Medentika、Nobel、Implance） | NA | GoogleNet, ResNet-18, VGG16, ShuffleNet | 准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, ROC曲线, 混淆矩阵 | NA |
| 874 | 2025-10-05 |
A deep learning framework for accurate mammographic mass classification using local context attention module
2025-Oct, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.18119
PMID:40985504
|
研究论文 | 提出一种结合局部上下文注意力模块的深度学习框架，用于基于双视图乳腺X线摄影的乳腺肿块准确分类 | 引入局部上下文注意力模块(LCAM)，通过通道和空间两个维度自适应优化特征表示，提升对乳腺肿块恶性相关影像组学特征的区分能力 | NA | 提高乳腺X线摄影对乳腺癌BI-RADS分类的准确性和一致性 | 乳腺X线摄影图像中的乳腺肿块 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | CNN | 图像 | 3020名患者 | NA | 基于CNN的框架，包含局部上下文注意力模块(LCAM) | 灵敏度, 特异度 | NA |
| 875 | 2025-10-05 |
Artificial intelligence for HIV care: a global systematic review of current studies and emerging trends
2025-Oct, Journal of the International AIDS Society
IF:4.6Q1
DOI:10.1002/jia2.70045
PMID:40990267
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系统综述 | 本系统综述全面评估了人工智能在HIV护理连续过程中的应用现状和新兴趋势 | 首次系统性地将AI在HIV护理中的应用按四个主题领域进行分类分析，并识别了当前研究空白和未来方向 | 数据质量、基础设施限制和伦理考虑等挑战仍需解决，资源有限环境中的可扩展性AI解决方案研究不足 | 系统识别、绘制和综合AI方法在HIV护理连续过程中的应用研究 | HIV护理连续过程，包括HIV检测、治疗监测、护理保留和临床免疫学结果管理 | 机器学习 | HIV/艾滋病 | 机器学习方法 | 随机森林,神经网络,支持向量机,深度学习 | 医疗数据 | 47项研究（从3185条记录中筛选） | NA | NA | 灵敏度,特异性,准确率,AUC | NA |
| 876 | 2025-10-05 |
Smarter stomata: emergent technologies unlocking yield potential in a changing climate
2025-Oct, AoB PLANTS
IF:2.6Q2
DOI:10.1093/aobpla/plaf048
PMID:40979128
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综述 | 探讨气孔性状在气候变化背景下作为作物育种靶标的潜力及新兴技术在其中的应用 | 系统整合深度学习、CRISPR、多组学等前沿技术，提出将气孔性状纳入育种策略的新范式 | 未明确具体作物的最佳气孔模型，环境适应性策略存在情景依赖性 | 开发气候适应性作物的气孔性状育种策略 | 作物气孔生理与解剖特征 | 农业生物技术 | NA | 深度学习、孔隙测量、数字显微、遥感、CRISPR、多组学分析 | 深度学习模型 | 图像、生理测量、遥感数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 877 | 2025-10-05 |
KurdABSA: Kurdish aspect-based sentiment analysis dataset curation using few-shot learning
2025-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112012
PMID:40989237
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研究论文 | 本研究创建了首个库尔德语索拉尼方言方面级情感分析数据集，并采用少样本学习进行自动标注 | 开发了首个公开的库尔德语方面级情感分析数据集，填补了低资源语言在该领域的空白 | 数据集仅限于餐厅评论领域，可能无法泛化到其他领域 | 为低资源语言开发方面级情感分析资源，促进自然语言处理研究 | 库尔德语索拉尼方言的餐厅评论文本 | 自然语言处理 | NA | 少样本学习 | 提示学习模型 | 文本 | 超过4000个四元组ABSA样本 | NA | NA | NA | NA |
| 878 | 2025-10-05 |
A Combined Model Based on Bone Mineral Density for Noninvasive Prediction of Prognosis in Non-Small Cell Lung Cancer Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors: A Multicenter Retrospective Study
2025-Oct, MedComm
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/mco2.70398
PMID:40989575
|
研究论文 | 开发结合骨密度和临床特征的联合模型用于预测非小细胞肺癌患者免疫治疗的预后 | 首次将基线骨密度和治疗后骨密度下降纳入预后预测模型，并揭示骨密度与肿瘤微环境的关联机制 | 回顾性研究设计，样本来自多个中心可能存在异质性 | 建立非侵入性预后预测模型改善非小细胞肺癌患者免疫治疗的风险分层 | 接受免疫检查点抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | 深度学习，转录组分析 | 深度学习 | 医学影像，临床数据，转录组数据 | 2096名患者（模型开发），130名患者（转录组分析） | NA | NA | Harrell's concordance index，风险比，无进展生存期，总生存期 | NA |
| 879 | 2025-10-05 |
Automated Prediction of Bone Volume Removed in Mastoidectomy
2025-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.1365
PMID:40790912
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研究论文 | 开发深度学习管道自动化预测乳突切除术中骨体积去除量 | 首次将深度学习应用于虚拟现实乳突切除术模拟中的骨体积去除预测 | 数据集较小且来源单一，部分案例存在骨去除过度或不足的问题 | 通过术前预测骨去除体积来改善外科培训和计算机辅助手术 | 虚拟现实乳突切除术模拟数据 | 计算机视觉 | 耳科手术 | 虚拟现实模拟，计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 15个去标识化颞骨CT扫描 | NA | NA | Dice分数，Hausdorff距离 | NA |
| 880 | 2025-10-05 |
Enhanced brain tumor classification in MRI using an optimized deep random graph dilated diffusion convolutional attention network
2025-Oct, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70028
PMID:40993917
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和优化算法的脑肿瘤MRI图像分类方法 | 提出深度随机图扩张扩散卷积注意力网络(DR2DCAN)与冠豪猪优化器(CPO)相结合的新框架 | NA | 提高脑肿瘤MRI图像分类的准确性和可靠性 | 脑肿瘤MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI | CNN,注意力机制 | 图像 | 来自Figshare和Kaggle的脑肿瘤数据集，包含非肿瘤胶质瘤、垂体瘤和脑膜瘤病例 | NA | DeepLabV3+, DR2DCAN | 准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |