深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1162 篇文献，本页显示第 221 - 240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 221 | 2025-11-19 |
Enhancing Bone MRI With Vendor-Independent Deep Learning: A Comparative Study of CT and 3D VIBE CAIPI-Dixon Sequences for Shoulder Assessment
2025-Nov-11, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001819
PMID:41249023
|
研究论文 | 本研究评估了使用厂商无关深度学习从肩部3D-VIBE CAIPIRINHA Dixon MRI生成高分辨率CT样骨图像的可行性 | 开发了厂商无关的深度学习重建方法，能够从MRI生成CT样骨图像，实现无辐射骨成像 | 回顾性研究设计，样本量相对有限(99例)，仅针对肩关节评估 | 评估深度学习重建在肩部MRI生成CT样骨图像中的可行性和性能 | 接受肩部MRI和CT检查的患者 | 医学影像分析 | 骨骼肌肉疾病 | 3D多回波VIBE CAIPIRINHA-Dixon序列，深度学习后处理 | 深度学习 | 医学影像(MRI和CT) | 99例患者(52男，47女，年龄17-87岁) | NA | NA | 相对信噪比(rSNR), 相对对比噪声比(rCNR), Likert量表评分, 组内相关系数 | 3.0-T MRI系统，专用线圈 |
| 222 | 2025-11-19 |
Using item response theory as a methodology to impute categorical missing values
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-20032-7
PMID:41193533
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研究论文 | 本研究提出使用项目反应理论(IRT)作为分类缺失值插补的方法，并与多种现有机器学习方法进行比较 | 首次将项目反应理论应用于分类缺失值插补，通过概率项生成确定缺失单元格的类别归属 | 仅针对分类数据进行了测试，未涉及连续型缺失值的处理 | 开发更有效的分类数据缺失值插补方法 | 具有缺失值的分类数据集 | 机器学习 | NA | 项目反应理论 | IRT, kNN, MICE, 深度学习 | 分类数据（顺序、名义、二元） | 三个不同的数据集 | NA | DataWig | 准确率, 预测性能 | Amazon Web Services (AWS) |
| 223 | 2025-11-19 |
Performance Assessment of a Deep Learning-based Algorithm for Ovarian Cancer Histotyping in an Independent Data Set
2025-Nov-05, The American journal of surgical pathology
DOI:10.1097/PAS.0000000000002481
PMID:41251420
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研究论文 | 评估基于深度学习的AIDA算法在独立数据集上对卵巢癌组织学分型的性能表现 | 开发了基于对抗傅里叶域适应的AIDA模型来解决机构间病理切片变异导致的领域偏移问题 | 对子宫内膜样癌的分类准确率较低，某些类型间存在常见误分类 | 评估深度学习算法在卵巢癌组织学分型中的临床应用潜力 | 上皮性卵巢癌患者的病理切片 | 数字病理 | 卵巢癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 病理切片图像 | 阿姆斯特丹大学医学中心1985-2022年间经手术治疗的卵巢癌患者 | NA | AIDA（对抗傅里叶域适应模型） | 平衡准确率 | NA |
| 224 | 2025-11-19 |
Deep Learning Algorithm Prognosticating Retinal Tears and Detachments From Optical Coherence Tomography
2025-Nov-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.11.18
PMID:41247117
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研究论文 | 开发基于深度学习的光学相干断层扫描图像分类器，用于预测未来视网膜撕裂/视网膜脱离风险 | 首次使用OCT图像预测未来RT/RD发生风险，并提供像素级临床重要性解释 | 研究样本量有限，仅包含特定患者群体 | 通过深度学习算法预测视网膜疾病发展风险 | 光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 光学相干断层扫描 | CNN | 图像 | 776名患者（433名阴性，343名阳性），2054张图像 | NA | Inception-v4 | AUC, 平均精确率, 准确率 | NA |
| 225 | 2025-11-19 |
From model based to learned regularization in medical image registration: A comprehensive review
2025-Nov-03, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103854
PMID:41248566
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综述 | 本文系统回顾了医学图像配准中从基于模型到学习型正则化方法的发展历程 | 提出了新颖的分类法系统性地对正则化方法进行分类，并重点介绍了利用数据驱动技术自动从数据中推导变形特性的学习型正则化这一新兴领域 | NA | 填补医学图像配准中正则化方法全面结构化综述的空白 | 医学图像配准中的正则化方法 | 医学图像处理 | NA | NA | 深度学习 | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 226 | 2025-11-19 |
Comparison of Three-Dimensional Choroidal Contour in Patients With Neovascular Age-Related Macular Degeneration and Their Fellow Eyes
2025-Nov-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.11.26
PMID:41251528
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研究论文 | 比较新生血管性年龄相关性黄斑变性患者与对侧眼的三维脉络膜轮廓差异 | 首次使用深度学习模型生成的宽场扫频源OCT数据对比分析nAMD患者双眼的脉络膜三维轮廓 | 样本量较小（30例患者），仅进行横断面研究无法确定因果关系 | 探究nAMD患者与对侧眼脉络膜轮廓的差异 | 30例单眼nAMD伴对侧眼早期/中期AMD患者 | 数字病理 | 年龄相关性黄斑变性 | 扫频源光学相干断层扫描 | 深度学习 | 三维OCT图像 | 30例患者（60只眼） | NA | NA | 配对t检验，P值 | NA |
| 227 | 2025-11-19 |
Three-Dimensional Choroidal Contour Mapping in Central Serous Chorioretinopathy and Fellow Eyes
2025-Nov-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.11.23
PMID:41251531
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研究论文 | 本研究通过三维脉络膜轮廓映射定量分析中心性浆液性脉络膜视网膜病变患眼及对侧眼的脉络膜形态特征 | 首次采用结合深度学习与三维平滑的混合方法对脉络膜内外边界进行三维轮廓定量分析 | 回顾性研究设计且样本量有限（29例患者） | 比较CSCR患眼与对侧眼的三维脉络膜形态差异 | 29例单侧CSCR患者的58只眼睛（29只患眼+29只对侧眼） | 数字病理 | 中心性浆液性脉络膜视网膜病变 | 扫频源光学相干断层扫描 | 深度学习 | 三维OCT图像 | 29例患者58只眼睛 | NA | NA | 相关系数, P值 | NA |
| 228 | 2025-11-19 |
SuperCCM: An Open Source Python Toolkit for Automated Quantification of Corneal Nerve Fibers in Confocal Microscopy Images
2025-Nov-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.11.27
PMID:41251532
|
研究论文 | 开发了一个开源Python工具包SuperCCM，用于自动量化共聚焦显微镜图像中的角膜神经纤维 | 提出了首个完全自动化、模块化、开源的角膜共聚焦显微镜图像分析工具包，支持自定义算法集成 | 训练数据规模相对有限（210张图像），主要基于特定数据集进行验证 | 开发一个可扩展的自动化工具用于角膜神经纤维的定量分析 | 角膜共聚焦显微镜图像中的神经纤维 | 数字病理 | 神经退行性疾病 | 共聚焦显微镜成像 | CNN | 图像 | 210张图像来自34名参与者 | Python | VGG-11, U-Net | clDice, 组内相关系数 | NA |
| 229 | 2025-11-19 |
The role of artificial intelligence in implant dentistry: a systematic review
2025-Nov, International journal of oral and maxillofacial surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.ijom.2025.04.005
PMID:40436717
|
系统综述 | 系统分析人工智能在牙科种植学中应用的近期研究 | 首次系统综述人工智能在牙科种植学多个方面的应用现状和发展趋势 | 纳入研究存在偏倚风险，其中11项研究具有高偏倚风险 | 分析人工智能在牙科种植学中的应用 | 牙科种植学相关研究文献 | 数字病理 | 口腔疾病 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像数据 | 120篇相关论文 | NA | NA | NA | NA |
| 230 | 2025-11-19 |
Current applications of deep learning in vertebral fracture diagnosis
2025-Nov, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA
IF:4.2Q1
DOI:10.1007/s00198-025-07604-z
PMID:40764417
|
综述 | 本文综述了深度学习在椎体骨折诊断中的当前应用 | 总结了深度学习在椎体识别和骨折类型分类方面的最新进展及其对临床工作流程的优化潜力 | NA | 探讨深度学习在椎体骨折诊断中的应用现状 | 椎体骨折诊断的深度学习模型 | 医学影像分析 | 椎体骨折 | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 231 | 2025-11-19 |
Use of Artificial Intelligence to Detect Cardiac Rhythm Disturbances in Athletes: A Scoping Review
2025 Nov-Dec, Journal of veterinary internal medicine
IF:2.1Q1
DOI:10.1111/jvim.70257
PMID:41017277
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综述 | 本范围综述评估人工智能在运动员（特别是马匹）心电图心律失常检测中的应用现状与潜力 | 首次系统评估AI技术在运动性心律失常检测中的应用，特别关注马匹等运动物种的物种特异性挑战 | 样本量较小且物种特异性心电图形态学差异限制了在兽医医学中的广泛应用 | 评估人工智能在心电图心律失常检测中的应用，特别关注运动物种的当前和潜在用途 | 人类、马匹和犬类的心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析 | CNN,深度学习 | 心电图信号 | 包含17项研究（人类13项、马匹3项、犬类1项） | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 232 | 2025-11-19 |
Improved reconstruction of single-cell developmental potential with CytoTRACE 2
2025-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02857-2
PMID:41145665
|
研究论文 | 开发了CytoTRACE 2深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据预测细胞发育潜能 | 提出了可解释的深度学习框架，能够预测绝对发育潜能并在多种平台和组织中优于现有方法 | NA | 识别细胞潜能分子标志物并预测细胞发育能力 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 233 | 2025-11-19 |
Universal consensus 3D segmentation of cells from 2D segmented stacks
2025-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02887-w
PMID:41219412
|
研究论文 | 开发了一种无需训练数据的2D到3D细胞分割方法u-Segment3D，可将2D实例分割转换为3D共识分割 | 提出无需训练数据即可将2D细胞分割转换为3D共识分割的理论和工具箱，兼容任何生成像素级实例细胞掩码的2D方法 | 依赖于2D分割方法的质量，在11个真实数据集上验证但未涉及所有可能的细胞类型和成像模式 | 解决3D细胞分割中密集标注的挑战，开发通用的2D到3D分割方法 | 显微镜图像中的细胞，包括单细胞、细胞聚集体和组织 | 数字病理 | NA | 显微镜成像 | NA | 3D显微镜图像，2D分割堆栈 | 11个真实数据集，包含超过70,000个细胞 | NA | NA | 与原生3D分割方法比较的竞争性表现 | NA |
| 234 | 2025-11-19 |
Age- and sex-related changes in proximal humeral volumetric BMD assessed via chest CT with a deep learning-based segmentation model
2025-Nov, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA
IF:4.2Q1
DOI:10.1007/s00198-025-07671-2
PMID:40879742
|
研究论文 | 开发基于深度学习的近端肱骨体积骨密度评估方法并分析年龄和性别相关变化 | 首次使用深度学习模型自动分割评估近端肱骨体积骨密度，并揭示性别特异性年龄相关变化模式 | 未明确说明样本量大小和模型验证的详细指标 | 研究近端肱骨体积骨密度的年龄和性别相关变化规律 | 通过胸部CT扫描获取的近端肱骨影像数据 | 数字病理学 | 骨骼疾病 | CT扫描 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 235 | 2025-11-19 |
Reimagining chronic total occlusion management interventions: the role of artificial intelligence in imaging, planning, and procedural guidance
2025-Nov, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-025-03527-2
PMID:41105294
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综述 | 探讨人工智能在慢性完全闭塞病变管理的影像评估、手术规划和实时引导中的应用潜力 | 系统阐述AI在CTO诊疗全流程中的整合应用，包括深度学习在OCT和CCTA影像分析、机器学习在手术策略预测方面的创新 | 在CTO特定场景下的验证研究仍然有限，需要更多临床验证 | 优化慢性完全闭塞病变的经皮冠状动脉介入治疗管理流程 | 慢性完全闭塞病变患者 | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描，冠状动脉CT血管成像 | 深度学习，机器学习，XGBoost | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 236 | 2025-11-19 |
DiffBreed: automatic differentiation enables efficient gradient-based optimization of breeding strategies
2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf586
PMID:41129300
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研究论文 | 提出了一种名为DiffBreed的可微分育种模拟器，通过自动微分实现基于梯度的育种策略优化 | 开发了首个可微分育种模拟器，解决了现有育种模拟器不可微分的问题，能够与现代深度学习工作流集成 | 优化结果文件因大小问题未在GitHub仓库中共享，需要从Zenodo获取完整数据集 | 通过梯度优化方法最大化遗传增益，优化育种策略 | 育种策略优化，特别是子代分配策略 | 机器学习 | NA | 自动微分，梯度优化 | NA | 模拟数据集 | NA | PyTorch | NA | 遗传增益 | NA |
| 237 | 2025-11-19 |
Automated coronary calcium detection and scoring on multicenter, multiprotocol noncontrast CT
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.6.064502
PMID:41246564
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研究论文 | 提出基于nnU-Net的深度学习方法，用于非对比CT扫描中冠状动脉钙化斑块的自动检测和评分 | 采用多中心多协议数据，结合主动脉、心脏和肺的同时分割以减少假阳性，实现跨种族和扫描仪类型的一致性评估 | 训练数据仅包含641个标注CT扫描，未标注数据集缺乏金标准验证 | 开发自动冠状动脉钙化检测和评分系统以辅助心血管风险评估 | 冠状动脉钙化斑块 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 非对比CT扫描 | 深度学习 | CT影像 | 641个标注CT扫描用于训练，160个标注CT扫描用于测试，另有两个未标注数据集 | nnU-Net | nnU-Net | 精度, 召回率, Dice系数, 准确率, Cohen's Kappa, 决定系数(r²) | NA |
| 238 | 2025-11-19 |
Detection of <em>Schistosoma</em> Eggs Using an AI-Based Deep Learning Model on Urinary Bladder Histopathology Images
2025-Nov, Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan : JCPSP
DOI:10.29271/jcpsp.2025.11.1385
PMID:41247676
|
研究论文 | 本研究评估了基于YOLO的分割模型在膀胱组织病理学图像中检测血吸虫卵的准确性和临床应用价值 | 首次系统评估多种YOLO变体模型在血吸虫卵检测任务中的性能，包括边界框和掩码分割任务 | 需要更大数据集的大规模验证研究进行进一步确认，较小模型在敏感性和精确度方面存在局限 | 评估基于YOLO的分割模型在膀胱组织病理学图像中检测血吸虫卵的准确性和临床应用价值 | 膀胱组织病理学切片图像中的血吸虫卵 | 数字病理学 | 血吸虫病 | 组织病理学成像 | YOLO系列模型 | 图像 | 681张图像，包含2,751个血吸虫卵（训练集476张/1,932个，验证集136张/539个，测试集69张/280个） | NA | YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv11的各种变体(n/s/m/l/x/c/e) | 精确度, 召回率, F1分数, mAP50, mAP50-95 | NA |
| 239 | 2025-11-19 |
A Deep Learning Approach for Detecting Periapical Lesions on Panoramic Radiographic Images
2025-Nov, Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan : JCPSP
DOI:10.29271/jcpsp.2025.11.1461
PMID:41247689
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLOv5深度学习模型的根尖周病变检测方法，用于在口腔全景X光片上自动分割根尖周病变 | 首次将YOLOv5算法应用于口腔全景X光片中的根尖周病变分割任务 | 数据集规模有限，未来需要收集更多数据来提升检测效果 | 评估深度学习模型在口腔全景X光片上检测根尖周病变分割的性能 | 根尖周病变 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 全景X光摄影 | YOLO | 医学影像 | 1,500张匿名全景X光片（训练集1,200张/2,628个标签，验证集150张/325个标签，测试集150张/368个标签） | PyTorch | YOLOv5 | 敏感度, 精确率, F1分数 | NA |
| 240 | 2025-11-18 |
Visual language model-assisted spectral CT reconstruction by diffusion and low-rank priors from limited-angle measurements
2025-Nov-17, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae0974
PMID:40972665
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研究论文 | 提出一种视觉语言模型辅助的谱CT重建方法，通过扩散模型和低秩先验从有限角度测量中重建高质量图像 | 首次将视觉语言模型与扩散模型结合用于谱CT重建，通过提示工程表征有限角度伪影特征，实现单一模型适应多种扫描配置 | NA | 解决有限角度扫描下的CT图像重建问题，实现辐射剂量降低和扫描灵活性提升 | 谱CT图像重建 | 医学影像重建 | NA | 谱CT成像 | 扩散模型, 视觉语言模型 | CT图像 | NA | NA | 扩散模型 | 峰值信噪比 | NA |