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 2541 - 2560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2541 | 2025-09-12 |
Spectral computed tomography thermometry for thermal ablation: applicability and needle artifact reduction
2025-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105093
PMID:40850158
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研究论文 | 评估光谱CT测温在微波消融中的适用性，并比较基于衰减与基于物理密度的测温方法，同时探索最优金属伪影减少技术 | 首次系统比较光谱CT中基于衰减和基于物理密度的测温方法，并测试多种MAR技术（包括O-MAR、深度学习MAR和光谱CT组合）对测温精度的影响 | 研究基于体外凝胶模型，未涉及人体组织；样本量较小（4个模型，23次扫描） | 提高肝肿瘤热消融过程中温度监测的精确性和可靠性 | 肝肿瘤热消融过程中的温度分布 | 医学影像 | 肝肿瘤 | 光谱CT，微波消融，金属伪影减少（MAR）技术 | NA | CT影像 | 4个嵌入温度传感器的凝胶模型，进行23次CT扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 2542 | 2025-09-12 |
Machine learning driven semi-automated framework for yeast sporulation efficiency quantification using ilastik segmentation and Fiji nuclear enumeration
2025-Sep, Fungal genetics and biology : FG & B
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.fgb.2025.104024
PMID:40876769
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研究论文 | 提出一种基于机器学习的半自动化框架，用于酵母孢子形成效率的量化分析 | 结合ilastik纹理特征优化分割与Fiji核计数，实现多形态孢子的稳健量化，支持批量自动分类且兼容标准显微镜 | 需手动质量检查点，未完全实现全自动化 | 开发高效、客观的酵母孢子形成效率量化方法以替代人工计数 | 酵母孢子（包括二孢、三孢和四孢形态） | 数字病理学 | NA | 图像分割与处理 | 机器学习（非指定深度学习模型） | 显微镜图像 | 验证中包括Hsp82磷酸化突变体等多遗传背景样本，未明确总数 | NA | NA | NA | NA |
| 2543 | 2025-09-12 |
Application of deep learning for detecting implants in computed tomography scout images with multi-institution and multi-vendor for personal identification
2025-Sep, Science & justice : journal of the Forensic Science Society
IF:1.9Q3
DOI:10.1016/j.scijus.2025.101315
PMID:40930679
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研究论文 | 本研究提出基于深度学习的CT定位像金属植入物自动检测方法，用于法医身份识别 | 采用多机构、多厂商数据集训练目标检测模型，提升跨成像条件的泛化能力 | NA | 开发自动检测CT定位像中金属植入物的方法以辅助法医身份识别 | CT定位像中的金属植入物 | 计算机视觉 | NA | 计算机断层扫描（CT） | RetinaNet, Faster R-CNN | 图像 | 多机构、多厂商数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2544 | 2025-09-12 |
A weakly-supervised deep learning model for fast localisation and delineation of the skeleton, internal organs, and spinal canal on whole-body diffusion-weighted MRI (WB-DWI)
2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109043
PMID:40929938
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研究论文 | 提出一种弱监督深度学习模型，用于在全身扩散加权MRI上快速定位和勾画骨骼、内部器官及椎管 | 使用基于图谱方法生成的“软标签”训练3D残差U-Net，实现快速且可重复的概率图生成，速度比传统方法快12倍 | 模型在肋骨区域的骨骼勾画性能相对较低（Dice评分0.67），且仅在晚期前列腺癌和多发性骨髓瘤患者中验证 | 开发自动化算法以支持癌症成像生物标志物（ADC和TDV）的量化测量 | 晚期前列腺癌（APC）和多发性骨髓瘤（MM）患者的全身扩散加权MRI扫描 | 数字病理 | 前列腺癌 | WB-DWI（全身扩散加权磁共振成像） | 3D Residual U-Net | image | 532例患者扫描用于训练和验证，45例患者用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 2545 | 2025-09-12 |
Sparse Learning Enabled by Constraints on Connectivity and Function
2025-Aug-22, Physical review letters
IF:8.1Q1
DOI:10.1103/918k-x6np
PMID:40929306
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研究论文 | 本文通过可解析的联想学习模型，评估了不同稀疏性约束对连接和功能的影响，并提出了在线实现稀疏性的方法 | 发现ℓ₀范数约束可实现最优稀疏水平，且通过消除弱连接可获得近乎相同的效率，并支持在线实施 | NA | 研究如何在保持网络性能的前提下实现稀疏连接，以促进神经科学、深度学习和神经形态计算应用 | 人工神经网络和大脑的稀疏连接特性 | 机器学习 | NA | ℓ₀范数约束、稀疏性诱导约束 | 可解析的联想学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2546 | 2025-09-12 |
Multimodal Deep Learning for Predicting Postoperative Vault and Selecting ICL Sizes Using AS-OCT and UBM Images
2025-Jul-25, Journal of cataract and refractive surgery
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001747
PMID:40929576
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研究论文 | 开发并验证一种多模态深度学习模型，用于预测术后拱高并选择ICL尺寸，结合AS-OCT和UBM图像及临床特征 | 首次整合AS-OCT和UBM多模态图像与临床数据，通过深度学习提升ICL尺寸选择的准确性，性能接近资深医生水平 | 样本量有限（209只眼），需扩大样本并进行多中心验证以增强泛化能力 | 提高ICL植入术后拱高预测和晶体尺寸选择的精确度 | 接受ICL V4c植入术的患者眼部数据 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | AS-OCT, UBM, 深度学习 | ResNet50, LightGBM, XGBoost, Random Forest | 图像（AS-OCT、UBM）、临床数据 | 105名患者的209只眼，共626张AS-OCT图像和1309张UBM图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2547 | 2025-05-08 |
Retraction: "Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning"
2025-05-06, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/76833
PMID:40331761
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2548 | 2025-05-01 |
Predicting Mortality with Deep Learning: Are Metrics Alone Enough?
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250224
PMID:40304577
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2549 | 2024-12-12 |
Integrating Deep Learning with Biology: A New Frontier in Triple-Negative Breast Cancer Treatment Prediction?
2025-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240740
PMID:39660996
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2550 | 2025-09-12 |
Challenges and Advances in Classifying Brain Tumors: An Overview of Machine, Deep Learning, and Hybrid Approaches with Future Perspectives in Medical Imaging
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
综述 | 本文综述了机器学习和深度学习在脑肿瘤分类中的应用、挑战及未来方向 | 系统比较了从传统机器学习到先进深度学习及混合架构的方法，并提出了多模态成像、可解释AI和隐私保护技术等未来方向 | 注释数据集稀缺、计算复杂度高、模型可解释性差以及临床整合存在障碍 | 提升脑肿瘤分类的准确性和效率，以支持治疗策略和改善患者预后 | 脑肿瘤，特别是胶质瘤、脑膜瘤和转移性脑病变 | 医学影像 | 脑肿瘤 | MRI | SVM, Decision Trees, CNN, RNN, 混合架构 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2551 | 2025-09-12 |
Evaluation of Deep Learning Methods for Pulmonary Disease Classification
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在肺部疾病分类中的应用，通过多特征融合方法提升诊断准确率 | 提出结合MFCC、Chroma STFT和频谱图特征的多特征深度学习模型，达到92%的最高准确率 | 数据集中COPD样本过度代表，限制了模型在测试音频样本上的泛化能力 | 改进肺部疾病的诊断技术，提升疾病检测准确率 | 肺部疾病（包括COPD、LRTI和URTI）的听诊录音 | 数字病理学 | 肺部疾病 | 音频增强方法、MFCC、Chroma STFT、频谱图特征提取 | CNN、RNN、LSTM、密集神经网络 | 音频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2552 | 2025-09-12 |
Characterization of CNS Network Changes in Two Rodent Models of Chronic Pain
2025, Biological & pharmaceutical bulletin
IF:1.7Q3
DOI:10.1248/bpb.b25-00045
PMID:40930793
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研究论文 | 本研究使用静息态功能磁共振成像技术，在两种慢性疼痛啮齿动物模型中表征中枢神经系统功能网络的变化 | 结合深度学习的监督机器学习方法预测慢性疼痛，并发现传统网络分析未捕捉到的连接模式信息 | 研究仅基于两种特定啮齿动物模型，结果外推至人类或其他疼痛模型需谨慎 | 探究慢性疼痛相关的中枢神经系统功能变化 | Lewis大鼠和Sprague-Dawley大鼠 | 神经影像学 | 慢性疼痛 | 静息态功能磁共振成像（fMRI），独立成分分析（ICA），图论测量，基于种子的功能连接分析 | 监督机器学习结合深度学习 | 神经影像数据 | 实验1：CFA模型组16只，对照组14只；实验2：PSNL模型组25只，假手术组19只 | NA | NA | NA | NA |
| 2553 | 2025-09-12 |
Recurrent Inference Machine for Medical Image Registration
2024-Jun-19, ArXiv
PMID:39371087
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研究论文 | 提出一种名为循环推理图像配准网络的新型医学图像配准方法，通过元学习方式迭代求解配准问题 | 将循环推理框架与元学习相结合，通过学习优化更新规则，结合隐式正则化和显式梯度输入，提高配准精度和数据效率 | NA | 提升医学图像配准的精度和数据效率 | 脑部MRI和定量心脏MRI图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，元学习 | 循环推理网络 | 医学图像（MRI） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2554 | 2025-09-12 |
Toward a deep learning-based magnetic resonance imaging only workflow for postimplant dosimetry in I-125 seed brachytherapy for prostate cancer
2024 Jan-Feb, Brachytherapy
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.brachy.2023.09.009
PMID:38008648
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的MRI-only工作流，用于前列腺癌I-125粒子植入后剂量计算，旨在替代当前CT标准方法 | 首次结合深度学习与定量磁敏感图（QSM）和DIXON序列，实现MRI自动粒子分割，避免CT额外辐射并提升软组织对比度 | 研究样本量较小（20例患者），且仅使用1.5T MRI设备，未验证更高场强或更多样人群的适用性 | 建立无需CT的MRI-only工作流，提高前列腺癌粒子治疗后剂量计算的准确性和安全性 | 接受I-125粒子植入治疗的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | MRI（DIXON序列、3D梯度回波序列）、深度学习QSM生成 | 3D nnU-net | 医学影像（MRI、CT） | 20例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2555 | 2025-09-12 |
RescueNet: A High Resolution UAV Semantic Segmentation Dataset for Natural Disaster Damage Assessment
2023-12-20, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02799-4
PMID:38123582
|
研究论文 | 介绍了一个用于自然灾害损害评估的高分辨率无人机语义分割数据集RescueNet | 提供高分辨率灾后图像及所有类别的像素级标注，超越现有数据集的有限标注范围 | NA | 促进自然灾害后的全面场景理解，提升损害评估精度 | 飓风Michael后的灾后图像，包含建筑物、道路、水池、树木等多类别场景元素 | 计算机视觉 | NA | 无人机(UAV)图像采集，语义分割技术 | state-of-the-art segmentation models | 高分辨率图像 | 从多个受影响区域收集的灾后图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2556 | 2025-09-12 |
Using green background for dermatological images to improve deep learning-based image classification
2023-12-13, Archives of dermatological research
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s00403-023-02734-y
PMID:38091097
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2557 | 2025-09-12 |
Deep learning downscaled high-resolution daily near surface meteorological datasets over East Asia
2023-12-12, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02805-9
PMID:38086806
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研究论文 | 使用U-Net深度学习模型对东亚地区气象数据进行降尺度处理，生成高分辨率数据集CLIMEA-BCUD | 结合19个CMIP6模型和MSWX数据集，首次应用偏差校正和U-Net降尺度方法生成0.1°高分辨率东亚气象数据集 | NA | 开发高分辨率气象数据集以促进气候变化和水文学等领域的研究 | 东亚地区的气象数据 | 机器学习 | NA | 偏差校正，UNet降尺度 | U-Net, CNN | 气象数据 | 基于19个CMIP6模型和MSWX数据集，覆盖1950-2100年期间 | NA | NA | NA | NA |
| 2558 | 2025-09-12 |
A Drosophila heart optical coherence microscopy dataset for automatic video segmentation
2023-12-09, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02802-y
PMID:38071220
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研究论文 | 介绍一种基于LSTM卷积神经网络的果蝇心脏自动分割算法FlyNet 2.0+及其配套数据集 | 利用LSTM-CNN结合时间序列信息实现高质量自动分割，并提供包含213个视频的大型标注数据集 | NA | 开发自动分割算法以提升果蝇心脏光学相干显微镜视频的分析效率与可重复性 | 果蝇（Drosophila melanogaster）心脏 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光学相干显微镜（OCM） | LSTM-CNN | 视频 | 213个果蝇心脏视频（相当于604,000张截面图像），涵盖所有发育阶段和多种搏动模式 | NA | NA | NA | NA |
| 2559 | 2025-09-12 |
A news-based climate policy uncertainty index for China
2023-12-08, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02817-5
PMID:38065994
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研究论文 | 本研究首次构建了中国国家级、省级和城市级的气候政策不确定性指数（CCPU） | 首次使用深度学习算法MacBERT模型，基于新闻文本挖掘构建多层级气候政策不确定性指数 | NA | 量化评估中国气候政策不确定性及其社会经济影响 | 中国气候政策及相关新闻报道 | 自然语言处理 | NA | 文本挖掘，深度学习 | MacBERT | 文本 | 中国主要报纸发布的新闻 | NA | NA | NA | NA |
| 2560 | 2025-09-12 |
A Chinese Face Dataset with Dynamic Expressions and Diverse Ages Synthesized by Deep Learning
2023-12-07, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02701-2
PMID:38062057
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研究论文 | 利用StyleGAN深度学习技术合成包含动态表情和多样年龄的中国面孔数据集SZU-EmoDage | 通过潜在向量插值生成连续动态表情，解决了现有数据集缺乏年龄多样性和动态表情的问题 | NA | 创建具有表情强度和年龄多样性的中国面孔数据集，用于心理学实验 | 合成中国面孔图像 | 计算机视觉 | NA | StyleGAN，深度学习 | GAN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |