深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 32099 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 221 | 2025-10-01 |
Manifold Topological Deep Learning for Biomedical Data
2025-Apr-07, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6149503/v1
PMID:40297704
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研究论文 | 本文首次提出流形拓扑深度学习(MTDL)方法，将拓扑深度学习扩展到可微流形数据 | 首次将拓扑深度学习应用于可微流形数据，基于霍奇理论将图像表示为具有向量场的平滑流形 | 未明确说明方法在特定类型医学图像上的局限性 | 开发适用于可微流形数据的拓扑深度学习方法 | 医学图像数据 | 计算机视觉 | NA | 拓扑深度学习，霍奇理论 | CNN | 图像 | 717,287张生物医学图像，来自11个2D和6个3D数据集 |
| 222 | 2025-10-01 |
Assessing Quantitative Performance and Expert Review of Multiple Deep Learning-Based Frameworks for Computed Tomography-based Abdominal Organ Auto-Segmentation
2025-Apr, Intelligent oncology
DOI:10.1016/j.intonc.2025.03.003
PMID:41020282
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研究论文 | 评估多种基于深度学习的框架在CT腹部器官自动分割中的定量性能和专家评审 | 首次对AutoML框架（Auto3DSeg、nnU-Net）与最先进的非AutoML框架SwinUNETR在腹部器官分割任务上进行全面比较评估 | 仅使用AMOS挑战赛的122张训练图像和72张验证图像，样本规模有限 | 评估不同深度学习框架在CT腹部器官自动分割中的性能表现和临床可行性 | 腹部器官的CT图像分割 | 计算机视觉 | 腹部肿瘤 | 深度学习、自动机器学习 | nnU-Net、Auto3DSeg、SwinUNETR | CT图像 | 122张训练图像和72张验证图像，来自AMOS挑战赛数据集 |
| 223 | 2025-10-01 |
Swin transformers are robust to distribution and concept drift in endoscopy-based longitudinal rectal cancer assessment
2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.3046794
PMID:41018523
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研究论文 | 本研究评估Swin Transformer在直肠癌内镜纵向评估中对分布偏移和概念漂移的鲁棒性 | 首次在内镜图像分析中系统比较Swin Transformer与传统CNN架构在分布偏移下的性能表现，并采用最优传输方法模拟颜色偏移 | 研究主要基于私有数据集和公共结肠镜数据集，需要更多临床验证 | 开发对分布偏移和概念漂移具有鲁棒性的直肠癌内镜评估方法 | 直肠癌患者的内镜图像和结肠镜息肉图像 | 计算机视觉 | 直肠癌 | 内镜成像 | Swin Transformer, ResNet-50, WideResNet-50, Vision Transformer | 图像 | 私有数据集和公共结肠镜数据集 |
| 224 | 2025-10-01 |
Cell-APP: A generalizable method for microscopic cell annotation, segmentation, and classification
2025-Jan-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.23.634498
PMID:39896521
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研究论文 | 提出一种通用的显微细胞注释、分割和分类方法Cell-APP，通过生成大规模实例分割训练数据集训练基于视觉变换器的Mask-RCNN模型 | 开发了生成大规模实例分割训练数据集的通用方法，解决了标注数据稀缺问题，并采用概率加权损失函数和偏置训练数据收集方法处理细胞类别不平衡问题 | 方法目前主要针对贴壁组织培养细胞系，在其他类型细胞上的适用性需要进一步验证 | 开发通用的显微细胞实例分割和分类方法，解决训练数据稀缺和类别不平衡问题 | 组织培养细胞，特别是m-phase（分裂期）和interphase（间期）细胞 | 计算机视觉 | NA | 透射光显微镜，深度学习 | 基于视觉变换器(ViT)的Mask-RCNN | 显微图像 | NA |
| 225 | 2025-10-01 |
Illuminating Entomological Dark Matter with DNA Barcodes in an Era of Insect Decline, Deep Learning, and Genomics
2025-01, Annual review of entomology
IF:15.0Q1
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综述 | 本文综述DNA条形码技术在昆虫物种鉴定和生物多样性研究中的应用与发展 | 提出DNA条形码将成为深度学习算法图像训练集构建、全球生物多样性基因组学和昆虫群落功能分析的关键工具 | NA | 探讨DNA条形码技术在昆虫鉴定和生物多样性研究中的现状与未来发展方向 | 昆虫物种和昆虫群落 | 生物信息学 | NA | DNA条形码技术、宏条形码技术、基因组测序 | 深度学习算法 | DNA序列数据、图像数据 | NA |
| 226 | 2025-10-01 |
Revolutionizing electrocardiography: the role of artificial intelligence in modern cardiac diagnostics
2025-Jan, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000002778
PMID:40109609
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综述 | 本文综述人工智能技术在现代心电图诊断中的革命性作用 | 系统阐述深度学习模型特别是卷积神经网络在心电图分析中的突破性应用，展示其超越人类专家的诊断精度 | 实际应用面临模型可解释性、数据隐私保护和训练数据集多样性不足等挑战 | 探讨人工智能技术在心电图诊断领域的应用前景和发展方向 | 心电图诊断技术及其人工智能辅助系统 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN | 心电图信号 | NA |
| 227 | 2025-10-01 |
AI Applications in Transfusion Medicine: Opportunities, Challenges, and Future Directions
2025, Acta haematologica
IF:1.7Q3
DOI:10.1159/000546303
PMID:40349705
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综述 | 探讨人工智能在输血医学领域的应用现状、机遇与挑战 | 系统梳理了AI在输血医学多领域的整合应用，包括机器学习、深度学习和预测分析等工具 | 当前研究大多处于探索阶段，存在临床工作流程差异、算法透明度不足等实施挑战 | 分析AI在输血医学中的应用潜力及未来发展路径 | 输血医学领域的AI驱动工具和应用系统 | 自然语言处理 | NA | 机器学习、深度学习、自然语言处理、预测分析 | NA | 医疗工作流程数据、输血相关数据 | NA |
| 228 | 2025-10-01 |
Overlapping point cloud registration algorithm based on KNN and the channel attention mechanism
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325261
PMID:40455723
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研究论文 | 提出一种结合KNN和通道注意力机制的点云配准算法，用于提升重叠区域的特征提取和匹配能力 | 首次将KNN算法与通道注意力机制协同结合用于点云配准，并设计了有效性评分网络提升系统鲁棒性 | NA | 提高重叠区域点云配准的精度和鲁棒性 | 三维点云数据 | 计算机视觉 | NA | KNN算法、通道注意力机制 | 深度学习框架 | 点云数据 | ModelNet40数据集和Stanford数据集 |
| 229 | 2025-10-01 |
Deep Learning Applications in Lymphoma Imaging
2025, Acta haematologica
IF:1.7Q3
DOI:10.1159/000547427
PMID:40659002
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综述 | 本文综述了深度学习在淋巴瘤影像学中的应用现状、挑战与前景 | 系统总结了深度学习在PET/CT、CT和MRI等多种影像模态中实现淋巴瘤自动检测、分割和分类的创新应用 | 存在影像协议差异影响模型泛化性、依赖小规模回顾性数据集、模型可解释性不足以及临床工作流整合困难等挑战 | 探讨深度学习技术在淋巴瘤影像诊断和管理中的应用价值与发展方向 | 淋巴瘤影像数据（PET/CT、CT、MRI） | 医学影像分析 | 淋巴瘤 | PET/CT、CT、MRI影像技术 | 深度学习模型 | 医学影像 | NA |
| 230 | 2025-10-01 |
Volume Fusion-Based Self-Supervised Pretraining for 3D Medical Image Segmentation
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3610249
PMID:40982499
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研究论文 | 提出一种基于体积融合的自监督预训练方法，用于提升3D医学图像分割性能 | 引入伪分割预训练任务，通过离散化块状融合系数图融合两个子体积，最小化预训练与下游任务之间的差距 | NA | 解决医学图像分割中训练数据和标注有限的问题 | 3D医学图像分割模型 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习 | 3D分割模型 | 3D医学图像（腹部CT） | NA |
| 231 | 2025-10-01 |
No-Reference Image Quality Assessment Leveraging GenAI Images
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3610238
PMID:40982497
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研究论文 | 提出一种基于生成式AI图像的无参考图像质量评估方法，通过冷扩散模型生成失真图像并构建大规模预训练数据集 | 首次利用GenAI图像作为参考图像，结合冷扩散模型生成多种失真类型的训练数据，并设计多尺度交叉注意力模块增强特征表示 | 未提及在极端失真类型或特定领域图像上的泛化能力限制 | 解决无参考图像质量评估中标注数据缺乏和泛化能力差的问题 | 图像质量评估 | 计算机视觉 | NA | 冷扩散模型 | 深度学习模型（含MCAB和SSAM模块） | 图像 | 在8个公共数据库上进行广泛实验 |
| 232 | 2025-10-01 |
Reshaping Anesthesia with Artificial Intelligence: From Concept to Reality
2025, Anesthesia and critical care (Houston, Tex.)
PMID:41019310
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综述 | 本文综述人工智能在麻醉学领域的应用现状与发展前景 | 系统分析从早期规则系统到机器学习、深度学习模型的演进，强调AI在精准麻醉管理中的创新应用 | 面临伦理担忧、临床质疑、医疗系统间可重复性不足以及缺乏深度数据支持等障碍 | 探讨人工智能在麻醉学中的临床应用与未来发展 | 麻醉学临床实践与患者管理 | 医疗人工智能 | 围术期并发症 | 机器学习、深度学习、自然语言处理、超声成像 | 预测模型、闭环系统 | 生理监测数据、脑电图、临床文档 | NA |
| 233 | 2025-10-01 |
Three-dimensional ultrastructural characterization of Drosophila melanogaster hygrosensilla across humidity conditions
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0314841
PMID:41021596
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研究论文 | 本研究通过整合湿度控制、快速冷冻保存和连续块面扫描电镜技术，对果蝇湿度感受器的三维超微结构进行了表征 | 开发了结合精确湿度控制和深度学习分割的三维结构分析流程，首次揭示了不同湿度条件下湿度感受器的结构差异 | 研究仅限于果蝇模型，机制假设需要进一步实验验证 | 探究昆虫感知环境湿度的结构基础和机制 | 黑腹果蝇的湿度感受器 | 生物传感 | NA | 连续块面扫描电镜、深度学习分割、快速冷冻保存 | 深度学习分割管道 | 三维电子显微镜图像 | 果蝇湿度感受器在不同湿度条件下的样本 |
| 234 | 2025-10-01 |
Alzheimer's disease classification using a hybrid deep learning approach with multi-layer U-net segmentation and XAI driven analysis
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0332572
PMID:41021656
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研究论文 | 提出一种结合多层级U-Net分割和可解释人工智能的混合深度学习方法来分类阿尔茨海默病 | 采用多层级U-Net进行灰质分割，结合多尺度EfficientNet与SVM的混合分类方法，并集成XAI技术增强模型可解释性 | 尚未在公开可用的阿尔茨海默病MRI数据集上进行验证 | 开发高精度的阿尔茨海默病自动分类系统 | 阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常人群 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | MRI脑影像分析 | U-Net, EfficientNet, SVM | 医学影像 | NA |
| 235 | 2025-10-01 |
Robust Multimodal Fusion for Survival Prediction in Cancer Patients
2025, Cancer informatics
IF:2.4Q3
DOI:10.1177/11769351251376192
PMID:41024938
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研究论文 | 提出一种鲁棒多模态融合模型RMSurv，用于癌症患者的生存预测 | 采用离散晚期融合方法，利用合成数据生成计算时间依赖性权重，并提出新的统计特征归一化技术 | NA | 开发优于单模态模型的多模态生存预测方法 | 癌症患者生存预测 | 机器学习 | 肺癌 | 多模态深度学习、合成数据生成 | 离散晚期融合模型 | 多模态数据（最多6种不同模态） | TCGA非小细胞肺癌和泛癌数据集 |
| 236 | 2025-10-01 |
Multiclass arrhythmia classification using multimodal smartwatch photoplethysmography signals collected in real-life settings
2024-Dec-13, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5463126/v1
PMID:39711547
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研究论文 | 本研究开发了一种基于多模态智能手表PPG信号的心律失常分类方法，能够在真实生活场景中准确检测房颤和房性/室性早搏 | 首次在真实生活环境中使用多模态智能手表数据（PPG、加速度计、心率）进行三类心律失常分类，并在独立数据集上验证了模型的泛化能力 | 研究样本量相对有限（106名受试者），需要在更大规模人群中进一步验证 | 开发能够在真实生活环境中准确分类多种心律失常的智能手表监测系统 | 106名受试者在两周内通过智能手表采集的PPG信号 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波（PPG）信号采集 | 1D双向门控循环单元（1D-Bi-GRU） | 多模态时序数据（PPG、加速度计、心率） | 106名受试者的两周智能手表PPG数据，并使用两个独立数据集进行验证 |
| 237 | 2025-10-01 |
Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning
2024-Nov-19, ArXiv
PMID:39606716
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研究论文 | 提出一种基于AlphaFold 3辅助的多任务拓扑拉普拉斯策略，用于快速预测病毒突变对蛋白质相互作用和结合自由能的影响 | 首次将AlphaFold 3与拓扑深度学习相结合，开发了AF3辅助的MT-TopLap策略，能够在缺乏实验结构数据时保持稳健的预测性能 | 仅针对SARS-CoV-2刺突蛋白RBD结构域进行了验证，尚未扩展到其他病毒或蛋白质系统 | 开发快速响应病毒快速进化的计算方法，用于病毒追踪、诊断和抗体疫苗设计 | SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域与人类ACE2受体的蛋白质复合物 | 计算生物学 | COVID-19 | 拓扑深度学习、AlphaFold 3、深度突变扫描、拓扑数据分析 | 多任务拓扑拉普拉斯模型 | 蛋白质三维结构数据、深度突变扫描数据 | 4个实验性DMS数据集，包括SARS-CoV-2 HK.3变体数据集 |
| 238 | 2025-10-01 |
Selective Classification Under Distribution Shifts
2024-Oct, Transactions on machine learning research
PMID:41019465
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研究论文 | 提出一种考虑分布偏移的选择性分类框架，覆盖标签偏移和协变量偏移样本 | 首次在选择性分类中系统考虑分布偏移问题，提出两种新的基于间隔的置信度评分函数 | 主要关注非训练式置信度评分方法，未涉及训练式方法 | 开发在分布偏移下仍能有效工作的选择性分类方法 | 深度学习分类器及其在分布偏移下的可靠性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习分类器 | NA | NA |
| 239 | 2025-10-01 |
High-resolution in vivo 4D-OCT fish-eye imaging using 3D-UNet with multi-level residue decoder
2024-Sep-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.532258
PMID:39296392
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的实时4D-OCT系统，用于重建无畸变的高分辨率体积图像 | 采用多级残差解码器的3D-UNet架构，结合16位浮点精度优化，实现了超过10Hz的实时4D-OCT成像 | NA | 解决3D-OCT成像中因慢帧率和组织运动导致的运动伪影问题 | 生物组织的体积成像 | 计算机视觉 | NA | 光学相干断层扫描(OCT) | 3D-UNet, CNN | 3D体积图像 | NA |
| 240 | 2025-10-01 |
FUSION: A web-based application for in-depth exploration of multi-omics data with brightfield histology
2024-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.09.602778
PMID:39026885
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研究论文 | 开发了一个基于Web的多组学数据与明场组织学深度探索工具FUSION | 首次将分子数据与组织病理学特征整合到单一工作平台，提供基于深度学习的空间组学数据分析工具 | NA | 开发一个能够连接分子特征与组织病理学特征的综合分析平台 | 健康与疾病组织样本的空间转录组数据 | 数字病理学 | NA | 空间转录组测序 | 深度学习 | 全切片图像、空间转录组数据 | 包含福尔马林固定石蜡包埋和冷冻制备的数据集 |