深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 篇文献，本页显示第 2681 - 2700 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2681 | 2026-03-03 |
Automatic medical imaging segmentation via self-supervising large-scale convolutional neural networks
2025-Mar, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.110711
PMID:39798701
|
研究论文 | 本研究开发了一种用于医学图像分割的大规模自监督深度学习模型，旨在克服监督学习在临床环境中的局限性和数据变异性 | 提出了一种基于掩码图像建模和稀疏子流形卷积的自监督预训练方法，并设计了一系列可扩展的稀疏子流形U-Net模型，在减少对大量标注数据依赖的同时提升了模型泛化能力 | 研究主要基于CT、MRI和PET影像，未涵盖所有医学成像模态；模型参数量巨大（最高达14亿），对计算资源要求较高 | 开发鲁棒的医学图像自动分割方法，减少对标注数据的依赖并提升模型泛化性 | CT、MRI和PET医学影像中的器官和病灶分割 | 数字病理学 | 癌症 | 掩码图像建模，稀疏子流形卷积 | CNN | 医学影像 | 多中心CT数据集及TotalSegmentator数据集，并在7个未见数据集上进行评估 | NA | 稀疏子流形U-Net | Dice相似系数，表面Dice系数 | NA |
| 2682 | 2026-03-03 |
NNFit: A Self-Supervised Deep Learning Method for Accelerated Quantification of High-Resolution Short-Echo-Time MR Spectroscopy Datasets
2025-03, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230579
PMID:39812584
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研究论文 | 本文提出并评估了一种名为NNFit的自监督深度学习方法，用于加速高分辨率短回波时间磁共振波谱数据集的量化 | 开发了一种自监督深度学习方法，旨在解决传统波谱量化方法在临床工作流程中的计算瓶颈，实现了更快的处理速度 | 本研究为回顾性研究，样本主要来自两项临床试验，可能限制了结果的普适性 | 开发并评估一种用于加速高分辨率短回波时间磁共振波谱数据集量化的深度学习方法，以改进临床工作流程 | 胶质母细胞瘤和重度抑郁症患者的全脑短回波时间EPSI/GRAPPA扫描数据 | 医学影像分析 | 胶质母细胞瘤, 重度抑郁症 | 短回波时间回波平面波谱成像，广义自动校准部分并行采集 | 深度学习 | 磁共振波谱数据 | 89次扫描（来自胶质母细胞瘤和重度抑郁症临床试验），训练集包含20名参与者的685,000个波谱，测试集包含12名参与者的260,000个波谱 | NA | NA | 结构相似性指数，线性相关系数，Dice系数，双尾t检验 | NA |
| 2683 | 2026-03-03 |
Physics-Informed Autoencoder for Prostate Tissue Microstructure Profiling with Hybrid Multidimensional MRI
2025-03, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240167
PMID:39907585
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研究论文 | 本文评估了物理信息自编码器（PIA）在利用混合多维MRI测量前列腺癌组织生物标志物方面的性能 | 提出了一种新兴的自监督深度学习模型PIA，将三室扩散弛豫模型与混合多维MRI结合，无需大量训练数据即可预测组织特异性生物标志物 | 研究为回顾性设计，样本量较小（21名患者），且仅针对前列腺癌进行评估 | 评估PIA模型在测量前列腺癌组织生物标志物中的准确性和计算效率 | 前列腺癌患者的MRI数据（21名患者，71个感兴趣区域） | 数字病理学 | 前列腺癌 | 混合多维MRI，扩散加权成像 | 自编码器 | MRI图像 | 21名患者（平均年龄60岁±6.6，全部男性），71个感兴趣区域 | NA | 堆叠自编码器 | 组内相关系数，皮尔逊相关系数 | NA |
| 2684 | 2026-03-03 |
Adaptable graph neural networks design to support generalizability for clinical event prediction
2025-Mar, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2025.104794
PMID:39956347
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研究论文 | 本文提出了一种可适应图卷积神经网络设计，用于临床事件预测，以提升模型在不同机构间的泛化能力 | 利用GCNN的独特属性，在模型训练后无需重新训练即可适应图边数据，支持多模态数据集成，有效应对机构间患者群体特征和医疗实践模式的差异 | 未明确提及具体局限性，但外部验证中数据缺失或不完整可能影响性能 | 解决临床事件预测模型在跨机构测试时面临的泛化挑战 | 电子健康记录数据，包括患者人口统计信息和账单代码 | 机器学习 | NA | 图卷积神经网络 | GCNN | 图数据，多模态数据 | NA | NA | 图卷积神经网络 | AUROC | NA |
| 2685 | 2026-03-03 |
Deep Learning-based Brain Age Prediction Using MRI to Identify Fetuses with Cerebral Ventriculomegaly
2025-03, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240115
PMID:39969279
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研究论文 | 本研究利用基于深度学习的胎儿大脑年龄预测模型，通过MRI识别患有脑室扩大及相关中枢神经系统异常的胎儿 | 首次将二维单通道卷积神经网络应用于胎儿MRI的脑年龄预测，以辅助识别脑室扩大及其严重程度和相关中枢神经系统异常 | 研究样本量有限（VM组317例，典型发育组183例），且仅使用单一模态（MRI）和单一模型架构 | 评估深度学习胎儿脑年龄预测模型在区分脑室扩大胎儿、判断严重程度及检测相关中枢神经系统异常方面的诊断性能 | 胎儿（包括脑室扩大胎儿和典型发育胎儿） | 医学影像分析 | 胎儿脑室扩大及相关中枢神经系统异常 | MRI | CNN | 图像 | 脑室扩大胎儿317例，典型发育胎儿183例 | NA | 二维单通道卷积神经网络 | 预测年龄差异，绝对预测年龄差异 | NA |
| 2686 | 2026-03-03 |
Self-Supervised Learning for Feature Extraction from Glomerular Images and Disease Classification with Minimal Annotations
2025-03-01, Journal of the American Society of Nephrology : JASN
IF:10.3Q1
DOI:10.1681/ASN.0000000514
PMID:40029749
|
研究论文 | 本研究应用自监督学习方法DINO，从无标签的肾小球图像中提取特征，并用于疾病分类，以减少对大量标注数据的依赖 | 首次将自监督学习（DINO）应用于肾小球图像，在标注数据有限的情况下，实现了优于ImageNet预训练模型的疾病分类性能 | 研究仅使用了PAS染色的肾小球图像，未涵盖其他染色方法或更广泛的肾脏病理图像 | 探索自监督学习在数字肾脏病理学中的应用，以解决标注数据稀缺问题，提升疾病分类的准确性和鲁棒性 | 肾小球图像，具体来自384张PAS染色的肾脏活检切片 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 自监督学习（DINO），主成分分析（PCA） | 自监督学习模型 | 图像 | 10,423张肾小球图像，来自384张PAS染色的肾脏活检切片 | PyTorch | DINO | ROC-AUC | NA |
| 2687 | 2025-03-05 |
Unveiling the Future: A Deep Learning Model for Accurate Detection of Adrenal Nodules
2025-Mar, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.250387
PMID:40035670
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2688 | 2026-03-03 |
An explainable deep learning framework for biosensing data interpretation in biomedical engineering and real-time health diagnostics
2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2025.1688586
PMID:41767247
|
研究论文 | 提出一个可解释的深度学习框架，用于将复杂的生物信号动态转化为可解释的健康评估 | 结合了时间图推理与概率建模的PhysioGraph Inference Network (PGIN)，以及基于不确定性和信号熵自适应调整诊断粒度的Adaptive Health State Inference Mechanism (AHSIM) | NA | 开发一个可解释的深度学习框架，用于生物医学工程和实时健康诊断中的生物传感数据解释 | 生物传感数据 | 生物医学工程 | NA | NA | 深度学习 | 生物信号 | 四个生物传感数据集 | NA | PhysioGraph Inference Network (PGIN), Adaptive Health State Inference Mechanism (AHSIM) | 诊断准确率, AUC | NA |
| 2689 | 2026-03-03 |
Lightweight deep learning for tomato disease detection: trends, challenges, and edge AI perspectives
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1737208
PMID:41768481
|
综述 | 本文综述了轻量级深度学习模型和边缘AI在番茄病害检测中的最新进展，并提出了一个结合AI诊断与微生物生物防治建议的独特框架 | 提出了一个结合AI驱动的诊断与微生物生物防治建议的独特框架，为以生态友好和区域特定方式管理病害提供解决方案 | NA | 评估轻量级深度学习模型和边缘AI在番茄病害检测中的应用潜力，以促进精准农业的实践部署 | 番茄作物及其叶面和虫媒病害 | 计算机视觉 | 番茄病害 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | MobileNetV2, EfficientNetB0 | 准确率, 宏F1分数 | NA |
| 2690 | 2026-03-03 |
Deep learning-based methods for phenotypic trait extraction in rice panicles
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1730366
PMID:41768482
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化流水线，用于从水稻穗图像中提取关键表型性状，如穗长、粒数和粒尺寸 | 提出了一种集成了目标检测、分割和计数任务的深度学习流水线，专门针对水稻穗的遮挡挑战，并将先进模型与育种应用相结合 | NA | 开发高精度、高通量的自动化工具，以支持水稻育种中的表型性状测量 | 水稻穗 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 5300张水稻穗图像（3290张训练，940张验证，470张测试） | NA | OPG-YOLOv8 | R², RMSE, MAPE | NA |
| 2691 | 2026-03-03 |
LungHist700: A dataset of histological images for deep learning in pulmonary pathology
2024-10-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03944-3
PMID:39368979
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为LungHist700的高分辨率肺部组织学图像数据集，用于支持深度学习在肺病理学中的应用 | 提出了一个包含691张高分辨率肺部组织学图像的数据集，覆盖腺癌、鳞状细胞癌和正常组织，并细分为三个分化等级，为深度学习模型提供了丰富的分类任务 | 数据集仅包含45名患者的图像，样本规模相对较小，可能限制了模型的泛化能力 | 旨在通过提供高质量数据集，促进深度学习在肺部恶性肿瘤检测和分类中的应用 | 肺部组织学图像，包括腺癌、鳞状细胞癌和正常组织 | 数字病理学 | 肺癌 | 组织病理学成像 | 深度神经网络, 多实例学习 | 图像 | 691张高分辨率图像，来自45名患者 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2692 | 2026-03-03 |
A multicenter dataset for lymph node clinical target volume delineation of nasopharyngeal carcinoma
2024-10-04, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03890-0
PMID:39366975
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研究论文 | 本研究构建了一个用于鼻咽癌淋巴结临床靶区勾画的多中心数据集，以支持深度学习模型的开发与评估 | 创建了首个用于自动淋巴结临床靶区勾画开发与评估的多中心数据集，整合了来自四个中心的262名患者数据，并基于专家共识提供了手动勾画的真实标签 | 数据集规模相对有限（262名患者），且依赖于专家手动勾画，可能存在主观差异 | 开发深度学习模型以准确预测鼻咽癌放疗中的淋巴结临床靶区 | 鼻咽癌患者的淋巴结临床靶区 | 数字病理学 | 鼻咽癌 | 计算机断层扫描 | 深度学习分割模型 | 医学图像 | 262名患者，包含440张计算机断层扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2693 | 2026-03-03 |
High-resolution AI image dataset for diagnosing oral submucous fibrosis and squamous cell carcinoma
2024-09-27, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03836-6
PMID:39333529
|
研究论文 | 本文介绍了ORCHID数据库，一个用于口腔癌和癌前病变AI分析的高分辨率图像数据集 | 创建了一个专门针对口腔黏膜下纤维化和鳞状细胞癌的多中心高分辨率图像数据库，并包含分级亚类 | NA | 推动基于AI的口腔癌组织学图像分析研究，开发快速诊断工具 | 口腔癌和癌前病变的组织学图像，特别是口腔黏膜下纤维化（OSMF）和口腔鳞状细胞癌（OSCC） | 数字病理学 | 口腔癌 | 组织病理学成像 | 深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2694 | 2026-03-03 |
Deepdive: Leveraging Pre-trained Deep Learning for Deep-Sea ROV Biota Identification in the Great Barrier Reef
2024-09-03, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03766-3
PMID:39227607
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研究论文 | 本文通过构建一个包含3994张图像、33个类别的深海生物数据集，并利用预训练的深度学习模型进行图像分类，以支持大堡礁深海生态系统的自动生物识别 | 贡献了一个新的深海ROV图像分类数据集，并首次在该数据集上应用了Inception-ResNet等深度学习模型进行基准测试，展示了模型在类别不平衡情况下的性能 | 数据集存在类别不平衡问题，且模型的平均分类准确率仅为65%，可能受限于样本数量和类别多样性 | 开发自动化的深海生物分类方法，以支持海洋生态系统保护和生物多样性评估 | 深海生物（通过ROV采集的图像数据） | 计算机视觉 | NA | 远程操作车辆（ROV）成像 | CNN | 图像 | 3994张图像，涵盖33个类别 | NA | ResNet, DenseNet, Inception, Inception-ResNet | 准确率, AUC | NA |
| 2695 | 2026-03-03 |
Potential rapid intraoperative cancer diagnosis using dynamic full-field optical coherence tomography and deep learning: A prospective cohort study in breast cancer patients
2024-06-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.061
PMID:38702279
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研究论文 | 本研究提出了一种结合动态全场光学相干断层扫描和深度学习的快速术中癌症诊断工作流程，用于乳腺癌患者的实时肿瘤诊断 | 首次将动态全场光学相干断层扫描与深度学习结合，实现无需组织准备或染色的非破坏性、近实时术中癌症诊断 | 研究样本量相对较小，且仅针对乳腺癌，未涵盖所有癌症类型 | 开发一种快速、自动化的术中癌症诊断方法，以替代传统耗时、资源密集的病理学评估 | 乳腺癌患者的良性及恶性乳腺组织 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 动态全场光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 建模组182例（48良性，114浸润性导管癌，10浸润性小叶癌，4导管原位癌，6罕见肿瘤），独立测试组42例（10良性，29浸润性导管癌，1导管原位癌，2罕见肿瘤） | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 2696 | 2024-08-07 |
Deep learning-powered enzyme efficiency boosting with evolutionary information
2024-05-30, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.034
PMID:38531716
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2697 | 2026-03-03 |
Deep learning-assisted intelligent wearable precise cardiovascular monitoring system
2024-05-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.035
PMID:38538462
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2698 | 2026-03-03 |
DeepWMH: A deep learning tool for accurate white matter hyperintensity segmentation without requiring manual annotations for training
2024-04-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.01.034
PMID:38320896
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2699 | 2026-03-03 |
Biometric contrastive learning for data-efficient deep learning from electrocardiographic images
2024-04-03, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae002
PMID:38269618
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研究论文 | 本文提出了一种名为生物特征对比学习（BCL）的自监督预训练方法，用于从心电图（ECG）图像中高效学习，以检测心房颤动、性别和左心室射血分数降低等疾病 | 开发了一种利用同一患者不同时间点、不同布局的ECG图像对进行自监督预训练的新方法，该方法在标签数据有限的情况下显著优于传统的ImageNet初始化和通用的图像对比学习方法 | 研究主要基于特定队列（耶鲁大学2000-2015年数据），外部验证队列有限；未详细探讨方法对其他类型心脏疾病的泛化能力 | 开发一种数据高效的深度学习模型，用于从心电图图像中检测心脏疾病 | 心电图（ECG）图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 心电图成像 | CNN | 图像 | 78,288名个体的心电图图像对（来自耶鲁大学2000-2015年数据），以及2015-2021年的心电图用于微调 | NA | NA | AUROC | NA |
| 2700 | 2026-03-03 |
Artificial Intelligence: Fundamentals and Breakthrough Applications in Epilepsy
2024-Mar-31, Epilepsy currents
IF:5.8Q1
DOI:10.1177/15357597241238526
PMID:39554271
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综述 | 本文综述了人工智能在癫痫研究和临床护理中的基础原理与突破性应用 | 系统整合了人工智能在癫痫领域的多个前沿应用方向，包括药物筛选、临床治疗预测和脑电信号分析 | NA | 传播人工智能在癫痫学中的知识、应用方法、优势及潜在限制 | 癫痫研究、临床护理及相关技术应用 | 机器学习 | 癫痫 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |