深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 1 - 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2025-06-10 |
Re: Using Deep Learning To Differentiate Among Histology Renal Tumor Types in Computed Tomography Scans
2025-Nov, European urology
IF:25.3Q1
DOI:10.1016/j.eururo.2025.05.028
PMID:40484756
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2 | 2025-10-13 |
Model predictive control of nonlinear dynamical systems based on long sequence stable Koopman network
2025-Nov, ISA transactions
IF:6.3Q1
DOI:10.1016/j.isatra.2025.07.003
PMID:40653404
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研究论文 | 提出一种基于长序列稳定Koopman网络的非线性动力系统模型预测控制方法 | 提出SDKN-MPC方法，通过稳定Koopman求解器算法获得稳定Koopman算子，结合神经网络训练嵌入函数，解决了传统深度学习方法收敛慢和长期预测稳定性不足的问题 | NA | 解决非线性动力系统的控制问题 | 非线性动力系统 | 机器学习 | NA | Koopman算子方法 | 神经网络 | 动力系统数据 | NA | NA | 稳定深度Koopman网络 | 收敛速度，预测性能 | NA |
| 3 | 2025-10-13 |
Exploring stable isotope patterns in monthly precipitation across Southeast Asia using contemporary deep learning models and SHapley Additive exPlanations (SHAP) techniques
2025-Oct, Isotopes in environmental and health studies
IF:1.1Q4
DOI:10.1080/10256016.2025.2508811
PMID:40522311
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研究论文 | 本研究使用深度神经网络和SHAP技术分析东南亚地区降水稳定同位素模式及其与气候因子的关系 | 首次将深度神经网络与SHAP可解释性技术结合应用于热带地区降水稳定同位素模拟，揭示了气候因子与同位素含量的非线性相互作用 | 研究仅涵盖东南亚六个关键站点，区域覆盖范围有限，且站点分布不均匀 | 开发能够准确模拟降水稳定同位素含量的机器学习模型，理解大尺度气候模式与局部气象参数对同位素的影响 | 东南亚六个站点的月降水稳定同位素数据（曼谷、吉隆坡、雅加达、哥打巴鲁、查亚普拉、新加坡） | 机器学习 | NA | 稳定同位素分析 | DNN, PLSR | 气象数据、同位素数据 | 东南亚6个站点的月降水数据 | NA | 深度神经网络 | 准确率 | NA |
| 4 | 2025-08-07 |
Dynamic and interpretable deep learning model for predicting respiratory failure following cardiac surgery
2025-Aug-05, BMC anesthesiology
IF:2.3Q2
DOI:10.1186/s12871-025-03239-z
PMID:40764535
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5 | 2025-10-13 |
NeuroLens: organ localization using natural language commands for anatomical recognition in surgical training
2025-Aug, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03463-5
PMID:40555837
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研究论文 | 本研究开发了NeuroLens多模态系统，通过整合视频与文本和语音输入来增强手术训练中的解剖结构识别能力 | 提出首个结合神经内窥镜视频与文本/语音命令的多模态解剖定位系统，为手术培训提供交互式学习平台 | 样本量较小（仅5名参与者），限制了结果的普适性 | 开发用于手术训练中解剖识别的交互式多模态学习系统 | 神经内窥镜手术中的解剖结构 | 计算机视觉 | 神经系统疾病 | 神经内窥镜检查 | 深度学习定位模型 | 视频, 文本, 语音 | 5名参与者（包括外科学生和执业外科医生） | NA | NA | 准确率, 平均交并比(mIoU), 系统可用性量表(SUS) | NA |
| 6 | 2025-10-13 |
Artificial Intelligence Applications in Oral Cancer and Oral Dysplasia
2024-Oct, Tissue engineering. Part A
DOI:10.1089/ten.TEA.2024.0096
PMID:39041628
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综述 | 本文综述人工智能在口腔癌和口腔上皮异常增生中的应用进展 | 整合多种AI技术（包括机器学习和深度学习）开发OED恶变和OSCC预后的预测生物标志物 | NA | 开发预测OED转化为OSCC的风险以及OSCC死亡率和治疗反应的生物标志物 | 口腔鳞状细胞癌(OSCC)患者和口腔上皮异常增生(OED)患者 | 数字病理学 | 口腔癌 | 多重免疫组织化学,表观基因组学,数字病理学 | 机器学习,深度学习 | 病理图像,表观遗传数据,免疫细胞模式 | NA | NA | 神经网络 | NA | NA |
| 7 | 2025-10-13 |
Characterization of arteriosclerosis based on computer-aided measurements of intra-arterial thickness
2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.5.057501
PMID:39398866
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研究论文 | 开发基于计算机视觉的动脉内厚度测量方法，用于量化肾脏活检数字病理图像中的动脉粥样硬化 | 首次提出结合多类深度学习分割和径向采样的动脉内形态量化方法，通过数值模拟验证测量技术的鲁棒性 | 研究样本量有限（仅33个全切片图像），仅使用三色染色图像，未验证其他染色类型 | 开发计算生物标志物用于动脉粥样硬化的量化表征 | 肾脏活检数字病理图像中的动脉结构 | 计算机视觉 | 动脉粥样硬化 | 数字病理成像 | 深度学习分割模型 | 图像 | 33个三色染色全切片图像中的753条动脉（训练集：24个WSI的648条动脉；测试集：9个WSI的105条动脉） | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 8 | 2025-10-09 |
Large-scale capture of hidden fluorescent labels for training generalizable markerless motion capture models
2023-09-26, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-41565-3
PMID:37752123
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研究论文 | 开发了一种名为GlowTrack的方法，通过荧光标记生成大量训练数据，用于训练可泛化的无标记运动捕捉模型 | 提出使用荧光标记生成隐藏标签的高通量方法，创建多相机多光照设置模拟多样化视觉条件，并实现并行标记多个关键点的密集追踪技术 | NA | 解决无标记运动捕捉模型泛化能力有限的问题，建立标准化的行为分析流程 | 动物行为研究中的运动追踪 | 计算机视觉 | NA | 荧光标记，多相机多光照设置 | 深度学习模型 | 视频图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9 | 2025-10-09 |
3D bi-directional transformer U-Net for medical image segmentation
2022, Frontiers in big data
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fdata.2022.1080715
PMID:36687770
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研究论文 | 提出一种名为3DTU的新型三维医学图像分割框架，结合3D Transformer和3D DCNN的优势 | 设计了新颖的3D注意力机制，在编码器端使用3D Transformer、解码器端使用3D DCNN，充分挖掘自注意力能力 | NA | 解决传统深度卷积神经网络在医学图像分割中全局关系处理能力不足的问题 | 三维医学图像分割 | 医学图像分析 | NA | NA | Transformer, CNN | 3D MRI图像, 3D CT图像 | 两个独立数据集 | NA | U-Net, Transformer | 多种评估指标 | NA |
| 10 | 2025-10-09 |
An Artificial Intelligence-Assisted Method for Dementia Detection Using Images from the Clock Drawing Test
2021, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.3233/JAD-210299
PMID:34334396
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研究论文 | 开发一种基于钟表绘图测试图像的深度学习方法来检测痴呆症 | 首次将深度学习应用于钟表绘图测试图像进行痴呆症预测，并结合人口统计学特征提升性能 | 需要进一步验证，样本中认知受损患者数量相对较少（160例） | 评估机器学习模型能否利用钟表绘图测试图像预测轻度认知障碍或痴呆症 | 3,263名认知正常和160名认知受损的受试者 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 钟表绘图测试 | 深度学习 | 图像 | 3,423名受试者（3,263名认知正常，160名认知受损） | NA | NA | AUC, F1分数 | NA |
| 11 | 2025-05-03 |
Should end-to-end deep learning replace handcrafted radiomics?
2025-Oct, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07314-y
PMID:40314811
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12 | 2025-10-06 |
Investigating the Role of Area Deprivation Index in Observed Differences in CT-Based Body Composition by Race
2025-Oct, Journal of the American College of Radiology : JACR
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.jacr.2025.06.016
PMID:40517983
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研究论文 | 本研究探讨区域剥夺指数能否解释不同种族间CT身体成分测量的差异 | 首次将区域剥夺指数和社会脆弱性指数与基于深度学习的自动化身体成分分析相结合，研究种族差异的社会决定因素 | 回顾性研究设计，仅使用单一机构的患者数据，未分析个体层面的社会经济因素 | 调查社会经济因素在种族间身体成分差异中的作用 | 杜伦县2020年接受首次腹部CT检查的5,311名患者 | 数字病理 | 代谢相关疾病 | CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 5,311名患者（平均年龄57.4岁，55.5%女性，46.5%黑人，39.5%白人，10.3%西班牙裔） | 开源深度学习工作流 | NA | 统计学显著性（P值） | NA |
| 13 | 2025-10-06 |
Construction and preliminary trial test of a decision-making app for pre-hospital damage control resuscitation
2025-Sep, Chinese journal of traumatology = Zhonghua chuang shang za zhi
DOI:10.1016/j.cjtee.2024.11.001
PMID:40087116
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研究论文 | 本研究开发了一款用于院前损伤控制复苏的决策应用程序，并通过动物模型试验初步验证其有效性和可用性 | 首次结合三种文本分割算法开发院前损伤控制复苏决策应用，并在动物模型中进行效果验证 | 研究样本量较小（16名医学生和12只小型猪），需要在更大规模人群中进一步验证 | 开发院前损伤控制复苏决策支持系统并验证其效果 | 严重创伤患者的院前复苏决策过程 | 医疗决策支持系统 | 创伤性疾病 | 文本分割算法、血栓弹力图、常规凝血测试、血细胞计数、血气分析 | 字典分割、机器学习、深度学习 | 文本数据、实验室检测数据、生理参数 | 16名五年级医学生和12只巴马小型猪 | Spring Boot, B/S架构 | NA | 决策时间、平均动脉压、氧饱和度、纤维蛋白原浓度、最大振幅、R值、李克特量表评分 | NA |
| 14 | 2025-10-06 |
A medical image classification method based on self-regularized adversarial learning
2024-Nov, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17320
PMID:39078069
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研究论文 | 提出一种基于自正则化对抗学习的医学图像分类框架GAN-DL，通过对抗网络提供补充正则化来提升分类性能 | 创新性地将GAN模型作为补充正则化项来支持分类任务，无需额外数据标注即可自动生成正则化损失函数 | 未明确说明计算资源需求和模型训练时间，在两个数据集上的验证需要扩展到更多医学影像类型 | 开发一种能够应对医学图像小样本、类别不平衡和质量变异等挑战的分类方法 | COVID-19胸部X光图像和口咽鳞状细胞癌PET图像 | 计算机视觉 | COVID-19, 口咽鳞状细胞癌 | 医学影像分析 | GAN, CNN | 图像 | COVID-19数据集13,958张胸部X光图像，OPSCC数据集3,255张PET图像 | NA | 特征提取网络(F-Net), 分类器, 重建网络(R-Net), 判别器网络(D-Net) | 精确率, 敏感度, 特异度, F1分数 | NA |
| 15 | 2025-10-06 |
Deep social neuroscience: the promise and peril of using artificial neural networks to study the social brain
2024-Feb-21, Social cognitive and affective neuroscience
IF:3.9Q1
DOI:10.1093/scan/nsae014
PMID:38334747
|
综述 | 本文为社交神经科学家提供关于神经网络应用的入门指南，探讨其在社交大脑研究中的潜力与挑战 | 提出'深度社交神经科学'概念，系统阐述神经网络在社交神经科学中的三大应用方向 | 面临实践挑战、理论局限和伦理问题 | 探讨人工神经网络在社交神经科学研究中的应用前景 | 社交神经科学研究方法 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 人工神经网络 | 脑活动数据、自然主义刺激、社交互动数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16 | 2025-10-05 |
YOLOv5-aided paper-based microfluidic intelligent sensing platform for multiplex sweat biomarker analysis
2025-Dec-15, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2025.117978
PMID:40945114
|
研究论文 | 开发了一种基于YOLOv5的纸基微流体智能传感平台，用于汗液中多种生物标志物的检测 | 结合易制造的纸基微流控芯片、智能手机成像和深度学习框架，实现了99.5%的平均精度 | 未明确说明样本规模和计算资源需求 | 开发一种成本效益高、便携且可重复的汗液生物标志物检测方法 | 汗液中的铁离子、氯离子和葡萄糖 | 计算机视觉 | NA | 比色检测、微流控技术 | CNN | 图像 | NA | PyTorch | YOLOv5 | 平均精度 | NA |
| 17 | 2025-10-05 |
Efficient Visual Transformer by Learnable Token Merging
2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3588186
PMID:40663671
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研究论文 | 提出一种可学习令牌合并的紧凑型视觉Transformer块LTM-Transformer，用于提升视觉任务的效率 | 通过可学习的令牌合并方案减少计算量，并基于信息瓶颈理论推导出可分离的变分上界来指导模型设计 | NA | 开发高效的视觉Transformer模型以降低计算成本同时保持或提升预测精度 | 视觉Transformer模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer | 图像 | NA | NA | LTM-Transformer, MobileViT, EfficientViT, ViT, Swin | FLOPs, 推理时间, 预测准确率 | NA |
| 18 | 2025-10-05 |
Re-Boosting Self-Collaboration Parallel Prompt GAN for Unsupervised Image Restoration
2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3589606
PMID:40668718
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研究论文 | 提出一种用于无监督图像恢复的自协作并行提示生成对抗网络框架 | 引入自协作策略，通过迭代增强修复器和提示学习模块，在不增加推理复杂度的情况下显著提升性能；提出再增强模块将自集成策略融入自协作框架 | 未明确说明具体数据集规模和应用场景限制 | 提升无监督图像恢复方法的性能 | 退化图像 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络 | GAN | 图像 | NA | NA | 并行生成对抗分支架构 | PSNR（峰值信噪比） | NA |
| 19 | 2025-10-05 |
NUPES: Non-Uniform Post-Training Quantization via Power Exponent Search
2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3593987
PMID:40758517
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研究论文 | 提出一种通过幂指数搜索的非均匀后训练量化方法NUPES，用于深度神经网络特别是大语言模型的压缩部署 | 利用自同构保持标量乘法，通过幂函数变换实现非均匀量化，并提出在完整量化空间中学习新权重的优化范式 | 论文未明确说明具体计算资源需求和最大可处理模型规模 | 降低深度神经网络特别是大语言模型的内存占用和推理延迟 | 深度神经网络权重和激活值，特别关注大语言模型中的异常值 | 机器学习 | NA | 后训练量化 | Transformer | 神经网络权重和激活值 | NA | NA | Transformer, 大语言模型 | 压缩率，推理延迟，内存占用 | NA |
| 20 | 2025-10-05 |
Protecting Feature Privacy in Person Re-Identification
2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3590979
PMID:40758524
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研究论文 | 提出一种基于GAN的特征隐私保护行人重识别模型，通过双重对抗目标和两步训练策略平衡隐私保护与识别性能 | 引入GAN强制重建图像遵循原始图像分布，提出效用-可逆比(URR)评估指标，设计两步训练和惰性更新策略解决双重对抗优化难题 | 在保护隐私的同时仍会带来微小的识别精度损失 | 保护行人重识别中深度特征的隐私安全，防止特征被逆向还原为原始图像 | 行人重识别系统中的深度特征表示 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络(GAN) | GAN, CNN | 图像 | NA | NA | GAN | 效用-可逆比(URR), 识别准确率 | NA |