深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42905 篇文献，本页显示第 21141 - 21160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21141 | 2025-10-07 |
Evaluation of deep learning-based scatter correction on a long-axial field-of-view PET scanner
2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07120-6
PMID:39918764
|
研究论文 | 评估基于深度学习的散射校正方法在长轴视野PET扫描仪上的性能 | 首次将深度学习散射估计方法应用于长轴视野PET系统，相比传统单散射模拟方法具有更高精度和鲁棒性 | 未使用[18F]-PSMA数据进行训练，但仍在临床数据中表现一致 | 评估深度学习散射估计方法在长轴视野PET系统中的性能 | 长轴视野PET系统的散射校正 | 医学影像处理 | NA | PET成像，蒙特卡洛模拟 | CNN | 正弦图，医学影像 | XCAT体模模拟数据及7个临床数据集（[18F]-FDG和[18F]-PSMA） | NA | U-Net | 精度，鲁棒性，病灶对比度恢复 | NA |
| 21142 | 2025-10-07 |
Eliminating the second CT scan of dual-tracer total-body PET/CT via deep learning-based image synthesis and registration
2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07113-5
PMID:39932542
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研究论文 | 开发并验证一种深度学习框架，用于消除双示踪剂全身PET/CT成像中的第二次CT扫描 | 将注册生成对抗网络与非刚性配准技术相结合，首次实现通过深度学习合成伪衰减校正CT图像 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（247例患者） | 减少双示踪剂全身PET/CT成像中的CT辐射剂量 | 接受双示踪剂全身PET/CT成像的患者 | 医学影像分析 | 肿瘤疾病 | PET/CT成像，深度学习图像合成 | GAN, 深度学习 | 医学影像（CT和PET图像） | 247例患者，分为三个队列：167例[68Ga]Ga-DOTATATE/[18F]FDG，50例[68Ga]Ga-PSMA-11/[18F]FDG，30例[68Ga]Ga-FAPI-04/[18F]FDG | NA | RegGAN（注册生成对抗网络） | MAE, PSNR, SSIM, SUV偏差 | NA |
| 21143 | 2025-05-29 |
Skin Cancer Detection Using Deep Learning Approaches
2025-Jun, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals
DOI:10.1089/cbr.2024.0161
PMID:40151158
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review | 该综述探讨了多种深度学习方法在皮肤病变识别和分类中的应用 | 评估了不同深度学习方法在皮肤癌检测中的表现，特别是CNN在视觉病变识别中的高准确性和GAN在训练增强中的潜力 | 现有数据集存在肤色多样性不足、计算需求高、病变表示不均等问题，可能影响模型的效率、包容性和泛化能力 | 通过深度学习方法提高皮肤癌的早期检测效率和准确性 | 皮肤病变图像 | computer vision | skin cancer | deep learning | CNN, GAN, ANN, KNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21144 | 2025-05-29 |
Deep learning-based intraoperative visual guidance model for ureter identification in laparoscopic sigmoidectomy
2025-Jun, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-025-11694-5
PMID:40263136
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左侧输尿管的性能 | 开发了基于语义分割算法的深度学习模型，用于腹腔镜手术中输尿管的实时识别，并实现了高精度的实时操作 | 样本量有限，手术方法缺乏多样性，手术过程不完整，且缺乏外部验证 | 评估深度学习模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左侧输尿管的可行性 | 腹腔镜乙状结肠切除术中的左侧输尿管 | 计算机视觉 | NA | 语义分割算法 | YOLO 8 和 YOLO 11 | 视频 | 86 例腹腔镜乙状结肠切除术录像，1237 张手动标注的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 21145 | 2025-05-29 |
DeepMBEnzy: An AI-Driven Database of Mycotoxin Biotransformation Enzymes
2025-May-28, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c02477
PMID:40378051
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研究论文 | 开发了一个名为DeepMBEnzy的AI驱动数据库，用于预测和存档霉菌毒素生物转化酶 | 通过微调预训练模型并使用冷蛋白数据分割方法，开发了EPP-MB模型，用于预测霉菌毒素生物转化酶，并构建了DeepMBEnzy数据库 | 目前仅识别了少数霉菌毒素生物转化酶，且模型的验证准确率为79%，仍有提升空间 | 促进霉菌毒素解毒研究和应用中的酶候选物的探索和利用 | 霉菌毒素及其生物转化酶 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 预训练模型微调 | 蛋白质数据 | 超过4000种霉菌毒素 | NA | NA | NA | NA |
| 21146 | 2025-05-29 |
Data augmentation using masked principal component representation for deep learning-based SSVEP-BCIs
2025-May-28, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/add9d1
PMID:40378852
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研究论文 | 本研究提出了一种基于主成分表示掩码的数据增强方法（MPCR），用于提升基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（BCI）中深度学习模型的分类准确率 | 提出了一种新的组件级数据增强方法MPCR，通过主成分表示和随机掩码策略引入随机扰动，同时保留EEG信号的主要内在结构 | 未明确提及具体局限性，但暗示当前信号级数据增强方法可能导致EEG信号显著失真 | 提升基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）中深度学习模型的分类准确率 | 稳态视觉诱发电位（SSVEP）和脑电图（EEG）信号 | 脑机接口（BCI） | NA | 主成分分析（PCA）和随机掩码策略 | 深度学习模型（未指定具体类型） | 脑电图（EEG）信号 | 两个广泛使用的公共数据集（未明确样本数量） | NA | NA | NA | NA |
| 21147 | 2025-05-29 |
Brain stimulation outcome prediction in Major Depressive Disorder by deep learning models using EEG representations
2025-May-28, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2025.2511222
PMID:40434017
|
research paper | 该研究利用深度学习模型基于脑电图（EEG）表征预测重度抑郁症（MDD）患者对重复经颅磁刺激（rTMS）治疗的反应 | 开发了一种基于三种预训练卷积神经网络（DenseNet121、EfficientNetB0和Xception）的深度混合神经网络，用于从三种EEG表征中预测治疗效果，其中使用原始EEG图像序列的分类准确率最高达到94.7% | 研究样本量较小（83名患者），且未提及模型在其他独立数据集上的验证情况 | 开发个体化治疗选择框架，以节省MDD患者的治疗时间和成本，并避免可能的副作用 | 83名接受rTMS治疗的MDD患者 | digital pathology | geriatric disease | EEG, rTMS | CNN (DenseNet121, EfficientNetB0, Xception) | EEG信号（包括小波变换图像、电极间连接矩阵和原始EEG信号） | 83名MDD患者 | NA | NA | NA | NA |
| 21148 | 2025-10-07 |
Deep learning in 3D cardiac reconstruction: a systematic review of methodologies and dataset
2025-May, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03273-y
PMID:39753994
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系统综述 | 本文系统综述了使用深度学习方法进行3D心脏重建的技术和数据集 | 结合统计形状建模、图卷积网络和渐进式GAN的混合方法，特别针对先天性心脏病生成合成数据进行增强 | NA | 解决心脏建模和分割中的关键挑战，开发自动化的高分辨率3D心脏重建方法 | 心脏器官的三维重建 | 医学影像分析 | 心脏病 | 统计形状建模，图卷积网络，渐进式GAN | GCN, GAN | 医学影像数据 | 包含UK Biobank、MICCAI MM-WHS挑战赛和先天性心脏病临床数据集的多数据集 | NA | 渐进式GAN, 图卷积网络 | Dice相似系数, Chamfer距离, Hausdorff距离 | NA |
| 21149 | 2025-10-07 |
Large blood vessel segmentation in quantitative DCE-MRI of brain tumors: A Swin UNETR approach
2025-May, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2025.110342
PMID:39892479
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研究论文 | 本研究提出基于Swin UNETR的深度学习方法，用于脑肿瘤定量DCE-MRI图像中的大血管自动分割 | 首次将Swin UNETR架构应用于脑肿瘤DCE-MRI图像的大血管分割，并与U-Net和Attention U-Net进行性能比较 | NA | 开发自动准确的大血管分割方法以提升脑肿瘤分级和治疗评估的准确性 | 脑肿瘤患者的大血管区域 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI) | 深度学习 | MRI图像 | 187例脑肿瘤患者的MRI数据，来自两个中心、两种设备厂商和两种场强扫描仪 | NA | Swin UNETR, U-Net, Attention U-Net | Dice系数 | NA |
| 21150 | 2025-10-07 |
Deterministic Autoencoder using Wasserstein loss for tabular data generation
2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107208
PMID:39893805
|
研究论文 | 提出一种基于Wasserstein损失函数的确定性自编码器用于表格数据生成 | 将Wasserstein自编码器的确定性编码机制应用于表格数据生成，解决了变分自编码器随机性导致的潜在空间塌陷问题 | NA | 开发更稳定有效的表格数据生成方法 | 表格数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 自编码器 | 表格数据 | NA | NA | Wasserstein自编码器 | NA | NA |
| 21151 | 2025-10-07 |
Patient- and fraction-specific magnetic resonance volume reconstruction from orthogonal images with generative adversarial networks
2025-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17668
PMID:39904621
|
研究论文 | 开发了一种基于条件生成对抗网络的个性化微调工作流，用于从正交二维MR图像重建三维MR体积 | 提出了患者和分次特定的微调方法，能够在有限数据情况下实现个性化三维MR体积重建 | 研究样本量相对较小（43名患者），需要进一步验证在更大数据集上的泛化能力 | 开发用于在线剂量适应的三维MR体积重建方法 | 接受MR引导自适应放射治疗的前列腺癌患者 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | 磁共振成像 | GAN | 医学图像 | 43名患者的2473个三维MR体积 | NA | 条件生成对抗网络 | SSIM, PSNR, RMSE, MAE, Dice系数, Hausdorff距离 | NA |
| 21152 | 2025-05-29 |
A magnetic resonance image-based deep learning radiomics nomogram for hepatocyte cytokeratin 7 expression: application to predict cholestasis progression in children with pancreaticobiliary maljunction
2025-May, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-025-06225-2
PMID:40186654
|
研究论文 | 利用磁共振图像构建深度学习放射组学列线图，预测胰腺胆管连接不良患儿肝细胞角蛋白7表达及胆汁淤积进展 | 首次开发基于MRI的非侵入性方法评估肝细胞CK7状态，结合放射组学和深度学习特征构建预测模型 | 样本量较小（180例），且为回顾性研究 | 开发术前识别肝细胞CK7状态并评估胆汁淤积进展的预测工具 | 胰腺胆管连接不良患儿 | 数字病理学 | 胰腺胆管连接不良 | MRI、免疫组化分析 | ResNet50 | 磁共振图像 | 180例胰腺胆管连接不良患者（训练集144例，验证集36例） | NA | NA | NA | NA |
| 21153 | 2025-05-29 |
Optimizing Deep Learning Models for Luminal and Nonluminal Breast Cancer Classification Using Multidimensional ROI in DCE-MRI-A Multicenter Study
2025-May, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.70931
PMID:40347080
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research paper | 本研究通过多维ROI在DCE-MRI中的应用，优化深度学习模型以区分乳腺癌症的luminal和非luminal亚型 | 首次探索了ROI维度（2D/2.5D/3D）、瘤周扩展水平（0-8 mm）和分割场景（仅ROI vs. ROI原始）的协同效应 | 研究为回顾性设计，可能受到数据收集偏差的影响 | 优化深度学习模型以区分乳腺癌症的分子亚型 | 426名原发性浸润性乳腺癌患者 | digital pathology | breast cancer | DCE-MRI | deep transfer learning models | image | 426名患者（训练队列108名，验证队列1 165名，验证队列2 153名） | NA | NA | NA | NA |
| 21154 | 2025-05-29 |
Pesticide Residue Detection Using Grating Spectroscope and GWO-CNN-BiLSTM Method
2025-May, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.70282
PMID:40433911
|
research paper | 本研究开发了一种便携式检测设备，结合光栅光谱仪和智能手机，用于准确检测菠菜中的噻虫嗪残留 | 采用ResNet50模型结合SE注意力机制提取关键特征，并通过GWO算法优化的CNN-BiLSTM混合模型提高检测精度 | 未提及该方法在其他类型农药残留检测中的适用性 | 提高农药残留检测的准确性，保障食品安全和公共健康 | 菠菜中的噻虫嗪残留 | machine learning | NA | 光栅光谱仪、图像处理技术、深度学习 | ResNet50、CNN、BiLSTM、GWO | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21155 | 2025-10-07 |
Multimodal convolutional neural network-based algorithm for real-time detection and differentiation of malignant and inflammatory biliary strictures in cholangioscopy: a proof-of-concept study (with video)
2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.gie.2024.09.001
PMID:39265745
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研究论文 | 开发基于多模态卷积神经网络的实时检测和区分恶性与炎性胆道狭窄的算法 | 首次将临床元数据整合到CNN算法中，克服纯图像模型的局限性，实现实时检测和诊断 | 样本量相对较小(111例患者)，属于概念验证研究 | 开发计算机辅助检测和诊断系统，用于胆道狭窄的实时识别和分类 | 胆道狭窄组织(恶性、炎性和正常组织) | 计算机视觉 | 胆道癌 | 数字单操作者胆道镜检查(dSOC) | CNN | 视频,图像 | 111例患者，共15,158张静态帧 | NA | 多模态卷积神经网络 | AUC,灵敏度,特异性,阳性预测值,阴性预测值 | NA |
| 21156 | 2025-10-07 |
Convolutional Neural Networks for Segmentation of Pleural Mesothelioma: Analysis of Probability Map Thresholds (CALGB 30901, Alliance)
2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01092-z
PMID:39266911
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研究论文 | 评估概率图阈值对基于卷积神经网络的胸膜间皮瘤分割结果的影响 | 首次系统分析CNN概率图阈值对胸膜间皮瘤分割体积和空间重叠度的双重影响 | CNN在严重胸腔积液或胸膜裂隙病变等特定疾病表现中存在分割缺陷 | 优化深度学习肿瘤分割中概率图阈值的选取标准 | 胸膜间皮瘤患者的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 胸膜间皮瘤 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 48名患者的186个CT扫描 | NA | VGG16,U-Net | Dice相似系数,体积百分比差异 | NA |
| 21157 | 2025-10-07 |
Optimization of sparse-view CT reconstruction based on convolutional neural network
2025-Apr, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17636
PMID:39894762
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研究论文 | 基于卷积神经网络优化稀疏视图CT重建图像质量的研究 | 提出SRII-Net网络结构，引入复制路径和残差图像输出块，通过多网络结构和多数据集分析提升网络解释性和泛化能力 | 未明确说明具体数据集规模和临床验证结果 | 提升稀疏视图CT重建图像质量，增强深度学习方法的解释性和泛化能力 | 稀疏视图CT重建图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | CNN | 医学图像 | NA | NA | U-Net | PSNR, SSIM | NA |
| 21158 | 2025-10-07 |
Enhanced electroencephalogram signal classification: A hybrid convolutional neural network with attention-based feature selection
2025-Mar-15, Brain research
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.brainres.2025.149484
PMID:39904453
|
研究论文 | 提出一种结合注意力机制的混合卷积神经网络模型，用于运动想象脑电信号的分类 | 提出结合说话头注意力机制的混合CNN-TCN架构，能够增强关键特征序列并提取时空特征 | NA | 提高运动想象脑电信号的分类精度，增强脑机接口的意图识别能力 | 运动想象脑电信号 | 脑机接口 | NA | 离散小波变换，共同平均参考 | CNN,TCN | 脑电信号 | 基于BCI Competition IV-2a数据集 | NA | 混合卷积神经网络，时序卷积网络 | 分类准确率 | NA |
| 21159 | 2025-05-29 |
Diagnostic Performance of Artificial Intelligence-Based Methods for Tuberculosis Detection: Systematic Review
2025-Mar-07, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/69068
PMID:40053773
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系统综述 | 本文对基于人工智能的结核病检测方法进行了全面评估，总结了当前的研究现状和性能表现 | 首次系统性地评估了不同数据模态和参考标准下AI在结核病检测中的表现，并指出了未来研究方向 | 仅1项研究进行了领域转移分析，缺乏对真实世界场景的充分模拟 | 评估AI算法在结核病检测中的诊断性能 | 基于AI的结核病检测方法 | 数字病理 | 结核病 | 深度学习 | CNN (包括VGG-16, ResNet-50, DenseNet-121) | 放射影像、分子/生化、生理数据 | 152项研究(来自1146条记录) | NA | NA | NA | NA |
| 21160 | 2025-05-29 |
Continuous nursing symptom management in cancer chemotherapy patients using deep learning
2025-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92762-7
PMID:40055437
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research paper | 评估深度学习平台在化疗患者症状管理中的效果，旨在提高其生活质量 | 使用深度学习平台进行化疗患者的症状管理，显著减少焦虑和抑郁，并提高生活质量 | 非随机对照试验设计可能影响结果的普遍性 | 评估深度学习平台在化疗患者症状管理中的效果 | 144名化疗患者，分为干预组（72人）和对照组（72人） | digital pathology | cancer | deep learning | NA | NA | 144名化疗患者 | NA | NA | NA | NA |