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 2941 - 2960 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
2941 2025-10-06
Toward autonomous robotic gastroscopy with a novel interventional keypoint and polyp detection system
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种基于深度学习的自主机器人胃镜框架,整合干预关键点和息肉检测系统 开发了名为KP-YOLO的创新检测系统,首次将干预关键点与息肉检测结合,实现机器人胃镜的自主操作 实验验证基于高保真上胃肠道模型,尚未进行真实人体临床试验 提升机器人胃镜在胃部疾病筛查中的自主性和智能化水平 胃部疾病筛查和息肉检测 计算机视觉 胃癌 胃镜检查 YOLO 图像 真实胃镜数据集3,454张图像,上胃肠道模型数据集2,144张图像 NA KP-YOLO 精确度, 平均精确度均值 NA
2942 2025-10-06
Quality assessment of optical coherence tomography angiography images with Relative-distance-based Patch Distribution Modeling (R-PaDiM)
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出基于相对距离的块分布建模方法用于光学相干断层扫描血管成像图像质量评估 首次将相对距离概念引入块分布建模,通过比较好坏质量图像的概率表示实现分类和生成质量评分图 未明确说明方法在临床环境中的实际部署效果和计算效率 开发光学相干断层扫描血管成像图像质量评估方法以提高视网膜生物标志物分析流程 光学相干断层扫描血管成像的正面图像 计算机视觉 视网膜血管疾病 光学相干断层扫描血管成像 CNN 医学图像 三个数据集:DRAC Challenge、OCTA-25K-IQA-SEG和MeyeHeart PyTorch WideResNet-50, ResNet, EfficientNet, DenseNet, VGG 准确率, AUC, Kappa分数 NA
2943 2025-10-06
Efficient segmentation of intraoperative anatomical landmarks in laparoscopic cholecystectomy based on deep learning
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本研究提出一种基于深度学习的智能分割算法,用于腹腔镜胆囊切除术中实时识别和标注关键解剖标志 提出新型通道注意力金字塔场景解析网络,通过多尺度池化层和非等权重特征提取,结合空间通道注意力模块提升模型性能 训练使用解剖前阶段视频帧,测试使用解剖后阶段视频帧,可能存在阶段适应性限制 实现腹腔镜胆囊切除术中关键解剖标志的实时识别和标注,辅助外科医生手术操作 腹腔镜胆囊切除术中的胆囊、Calot三角和胆总管等解剖标志 计算机视觉 胆囊良性疾病 深度学习 语义分割神经网络 手术视频帧 132个腹腔镜胆囊切除术视频中的1425帧图像 NA Channel Attention Pyramid Scene Parsing Plus Network 平均交并比, 交并比 NA
2944 2025-10-06
Self-attention-guided residual deep neural network with multi-scale dilated feature extraction for automated gallbladder disease diagnosis in ultrasound imaging
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种基于自注意力引导残差深度神经网络的多尺度扩张特征提取方法,用于超声图像中胆囊疾病的自动诊断 结合多尺度扩张卷积特征提取、注意力机制和残差连接,能够同时分类九种不同的胆囊疾病 NA 开发自动诊断胆囊疾病的深度学习模型 九种胆囊疾病(胆结石、腹部和腹膜后病理、胆囊炎、膜性和坏疽性胆囊炎、穿孔、息肉和胆固醇结晶、腺肌症、癌变、胆囊壁增厚) 计算机视觉 胆囊疾病 超声成像 CNN 图像 NA NA 自注意力引导残差深度神经网络 准确率, 召回率 NA
2945 2025-10-06
SpaOmicsVAE: A deep learning framework for integrative analysis of spatial multi-omics data
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种名为SpaOmicsVAE的深度学习框架,用于整合分析空间多组学数据 结合变分自编码器架构与双图神经网络,通过基于注意力的机制独特地整合空间和特征信息 NA 解决空间多组学数据的有效整合和分析挑战 胸腺、脾脏、海马体和脑组织等多种组织样本 机器学习 NA 空间多组学技术 VAE, GNN 空间多组学数据 多种组织样本(胸腺、脾脏、海马体、脑组织) NA 变分自编码器, 图神经网络 NA NA
2946 2025-10-06
AIBSD: Deep learning approach to address spatial systematic errors in diffusion tensor imaging
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种名为AIBSD的深度学习方法,用于消除扩散张量成像中的空间系统误差 首次使用深度神经网络解决DTI中磁场梯度空间分布对测量的影响估计和校正问题 回顾性研究,样本量相对有限(130个DTI数据集) 开发和验证基于深度学习的DTI空间系统误差校正方法 扩散张量成像数据和体模测量数据 医学影像分析 神经系统疾病 扩散张量成像(DTI) CNN 医学影像数据 130个DTI数据集,包括体内和体模配对测量 NA 双编码器卷积神经网络 Lin一致性相关系数(CCC) NA
2947 2025-10-06
Novel fusion architecture of multi-location blood flow sounds for arteriovenous fistula stenosis diagnosis
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种融合多位置血流声音和位置元数据的架构用于动静脉瘘狭窄诊断 首次提出多位置融合架构(MPFA),通过通道融合和时间融合策略整合血管通路多个位置的声学信息 NA 开发基于多位置血流声音的动静脉瘘狭窄诊断方法 动静脉瘘狭窄 生物医学信号处理 肾脏疾病相关血管并发症 声学信号分析 深度学习 血流声音信号 NA NA 多位置融合架构(MPFA) 准确率 NA
2948 2025-10-06
Artificial intelligence: a new era in prostate cancer diagnosis and treatment
2025-Oct-15, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1
综述 探讨人工智能在前列腺癌诊断和治疗中的革命性应用及其潜力 系统整合AI技术于前列腺癌诊疗全流程,实现从影像分析到个性化治疗策略的智能化决策 未具体说明数据标准化、算法泛化能力及临床实施障碍等实际挑战 评估AI技术在前列腺癌诊疗领域的应用现状与发展前景 前列腺癌患者的诊断与治疗过程 数字病理 前列腺癌 MRI, 超声, 基因组测序 机器学习, 深度学习 影像数据, 临床数据, 基因组数据 NA NA NA 诊断准确率 NA
2949 2025-10-06
PixelPrint 4D : A 3D Printing Method of Fabricating Patient-Specific Deformable CT Phantoms for Respiratory Motion Applications
2025-Oct-01, Investigative radiology IF:7.0Q1
研究论文 提出一种名为PixelPrint 4D的3D打印方法,用于制造患者特异性可变形肺部CT体模以模拟呼吸运动 开发了能够逐体素复制可变密度的柔性3D打印方法,可创建具有真实组织结构和变形模式的呼吸运动体模 仅基于单例肺癌患者的4DCT数据集进行验证,样本量有限 开发更真实的呼吸运动体模,用于评估CT成像和放射治疗中的运动补偿技术 肺癌患者的肺部结构和呼吸运动模式 医学影像 肺癌 3D打印,CT成像,4DCT NA CT图像,4DCT数据集 1例肺癌患者的4DCT数据 PixelPrint软件 NA 平均衰减误差,Kolmogorov-Smirnov检验,结构相似性指数(SSIM),位移误差,Jacobian误差 NA
2950 2025-10-06
Automated vertebral bone quality score measurement on lumbar MRI using deep learning: Development and validation of an AI algorithm
2025-Oct, Clinical neurology and neurosurgery IF:1.8Q2
研究论文 开发并验证基于深度学习的AI算法,用于从常规腰椎MRI自动测量椎体骨质量评分 首次使用YOLOv8模型自动化VBQ评分计算,实现从常规MRI快速评估骨质量 需要进一步外部验证以确保泛化能力和临床适用性 开发AI算法改进术前骨质量评估,识别手术风险患者 腰椎MRI扫描和接受腰椎手术的患者 计算机视觉 骨科疾病 MRI成像 YOLOv8 医学图像 257例腰椎T1加权MRI扫描(SPIDER数据集)和47例腰椎手术患者 NA YOLOv8 精确率,召回率,平均精度,组内相关系数,皮尔逊相关系数,均方根误差,平均误差 NA
2951 2025-10-06
Spatial distribution of enlarged perivascular spaces as a potential biomarker for distinguishing vascular dementia from Alzheimer's disease in older adults
2025-Oct, Clinical neurology and neurosurgery IF:1.8Q2
研究论文 本研究探讨扩大血管周围间隙体积作为区分阿尔茨海默病和血管性痴呆生物标志物的潜力 首次使用基于VB-Net的深度学习模型自动量化四个脑区的EPVS体积,并发现EPVS空间分布差异可作为区分两种痴呆亚型的可靠影像生物标志物 样本量相对有限(共215名患者),仅纳入65岁以上患者,缺乏外部验证 开发区分阿尔茨海默病和血管性痴呆的影像生物标志物 93名阿尔茨海默病患者和122名血管性痴呆患者,均为65岁以上老年人 数字病理学 老年疾病 神经影像分析 深度学习 医学影像 215名患者(93名AD,122名VD) NA VB-Net AUC NA
2952 2025-10-06
Optimization of carotid CT angiography image quality with deep learning image reconstruction with high setting (DLIR-H) algorithm under ultra-low radiation and contrast agent conditions
2025-Sep-05, Radiography (London, England : 1995)
研究论文 评估深度学习图像重建算法DLIR-H在超低辐射和低对比剂条件下优化颈动脉CT血管成像图像质量的效果 首次在颈动脉双能CTA中应用DLIR-H算法,并在超低辐射剂量和低对比剂用量的三重低剂量协议下验证其图像质量改善效果 样本量相对有限(120例患者),未与其他先进重建算法进行广泛比较 优化颈动脉CTA图像质量同时最大限度降低辐射剂量和对比剂用量 接受颈动脉双能CTA检查的120例患者 医学影像处理 颈动脉疾病 双能CT血管成像,虚拟单能成像 深度学习图像重建算法 CT医学影像 120例患者,分为4组(1个对照组和3个实验组) NA DLIR(包含DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H三个强度级别) CT值,图像噪声,信噪比,对比噪声比,5点Likert量表主观评分 NA
2953 2025-09-08
Commentary on: "Diagnosis of lymph node metastasis in oral squamous cell carcinoma by an MRI-based deep learning model"
2025-Sep-05, Oral oncology IF:4.0Q2
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2954 2025-10-06
AI-driven and Traditional Radiomic Model for Predicting Muscle Invasion in Bladder Cancer via Multi-parametric Imaging: A Systematic Review and Meta-analysis
2025-Sep-05, Academic radiology IF:3.8Q1
系统评价与Meta分析 通过系统评价和Meta分析方法评估AI驱动和传统放射组学模型在预测膀胱癌肌层浸润中的诊断性能 首次系统比较AI驱动与传统放射组学模型在膀胱癌肌层浸润诊断中的表现,并探索其与VI-RADS系统的协同价值 纳入研究存在显著异质性,需要多国多中心前瞻性队列研究验证外部有效性 评估AI驱动和传统放射组学模型在膀胱癌肌层浸润诊断中的性能 膀胱癌患者 医学影像分析 膀胱癌 多参数成像(CT、MRI) 深度学习, 机器学习 医学影像 43项研究共9624名患者 NA NA AUC, 敏感度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比 NA
2955 2025-10-06
SeaMoon: From protein language models to continuous structural heterogeneity
2025-Sep-04, Structure (London, England : 1993)
研究论文 本文提出SeaMoon方法,直接从蛋白质序列预测连续结构异质性,无需依赖3D结构 首次探索从蛋白质序列直接预测连续紧凑的蛋白质运动表示,不利用3D结构信息 仅对40%的测试蛋白质能合理准确地预测至少一个真实运动 开发能够直接从蛋白质序列预测蛋白质连续结构异质性的深度学习方法 蛋白质序列和结构异质性 机器学习 NA 蛋白质语言模型 CNN 蛋白质序列嵌入 约1,000组实验构象集合 NA 轻量级卷积神经网络 准确率 NA
2956 2025-10-06
Lung lobe segmentation: performance of open-source MOOSE, TotalSegmentator, and LungMask models compared to a local in-house model
2025-Sep-04, European radiology experimental IF:3.7Q1
研究论文 比较开源肺叶分割模型与本地训练模型在肺叶分割任务中的性能表现 首次系统比较MOOSE、TotalSegmentator和LungMask等开源肺叶分割工具,并与在更具代表性临床数据集上训练的nnU-Net模型进行对比 研究样本量相对有限(内部数据集164例,外部验证55例),且仅针对肺叶分割任务进行评估 评估深度学习肺叶分割模型的性能,特别是处理复杂病例的能力 肺叶分割 医学图像分割 肺疾病 计算机断层扫描 深度学习分割模型 CT图像 内部数据集164例CT扫描,外部验证集55例 nnU-Net nnU-Net Dice相似系数, 鲁棒豪斯多夫距离, 归一化表面距离 NA
2957 2025-10-06
A Multi-Task Deep Learning Pipeline Integrating Vessel Segmentation and Radiomics for Multiclass Retinal Disease Classification
2025-Sep-04, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2
研究论文 开发了一个整合血管分割和影像组学的多任务深度学习框架,用于四种视网膜疾病的自动分类 首次将基于Transformer的分割模型与影像组学特征相结合用于多类别视网膜疾病分类 研究仅包含来自八个医疗中心的数据,需要更多外部验证 开发稳健的自动化视网膜疾病分类系统 糖尿病视网膜病变、高血压视网膜病变、视乳头水肿和正常眼底 计算机视觉 视网膜疾病 影像组学分析 U-Net, Attention U-Net, DeepLabV3+, HRNet, Swin-Unet, XGBoost, CatBoost, Random Forest, Ensemble 眼底图像 2,165名患者来自八个医疗中心,外部测试集769名患者 PyRadiomics, Mahotas U-Net, Attention U-Net, DeepLabV3+, HRNet, Swin-Unet 准确率, AUC, 召回率, ROC分析, Dice相似系数 NA
2958 2025-10-06
Comparative multi-task deep learning models for protein-nucleic acid interaction prediction: Unveiling the superior efficacy of the PNI-MAMBA architecture
2025-Sep-04, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的多任务学习框架,用于预测蛋白质-核酸相互作用 引入了新颖的结合位点注意力机制以捕捉关键结合位点信息,并开发了基于Mamba网络架构的PNI-MAMBA模型系列 NA 准确预测蛋白质-核酸相互作用并识别结合位点 蛋白质-核酸相互作用 机器学习 NA 深度学习 多任务学习框架 DNA和RNA数据集 NA NA FCN, Transformer, Mamba 准确率, 鲁棒性 NA
2959 2025-10-06
PreRBP: Interpretable Deep Learning for RNA-Protein Binding Site Prediction with Attention Mechanism
2025-Sep-04, Analytical biochemistry IF:2.6Q2
研究论文 本研究开发了名为PreRBP的可解释深度学习模型,用于预测RNA-蛋白质结合位点 结合了RNA序列和二级结构特征,采用注意力机制提高模型可解释性,并应用四种欠采样算法处理类别不平衡问题 仅使用27个公开数据集,模型输入特征可能仍有改进空间 开发更准确的RNA-蛋白质结合位点预测方法 RNA-蛋白质结合位点 生物信息学 NA RNA二级结构分析,高阶编码方法 CNN, BiLSTM RNA序列数据,结构数据 27个RNA-蛋白质结合位点公开数据集 NA 卷积神经网络,双向长短时记忆网络 AUC NA
2960 2025-10-06
Deep learning-assisted system improves practical effect in cervical cytopathology diagnosis: A comparative study of reading modes
2025-Sep-04, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1
研究论文 本研究通过随机对照四向交叉设计比较了四种阅读模式在宫颈细胞病理学诊断中的效果 首次采用随机对照四向交叉设计系统评估四种深度学习辅助阅读模式在宫颈细胞病理诊断中的表现 研究样本仅包含2021-2022年回顾性收集的宫颈涂片,未涉及其他类型细胞病理学样本 评估不同深度学习辅助阅读模式在宫颈细胞病理学诊断中的有效性和实用性 1620例宫颈涂片和108名持证细胞病理学家 数字病理学 宫颈癌 深度学习辅助诊断 深度学习模型 细胞病理学图像 1620例宫颈涂片,108名细胞病理学家 NA NA 灵敏度, 特异度, 阅读时间 NA
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