深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 篇文献，本页显示第 3601 - 3620 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3601 | 2025-10-06 |
Machine learning and deep learning models for preoperative detection of lymph node metastasis in colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis
2025-05, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04668-z
PMID:39522103
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系统综述与荟萃分析 | 评估机器学习和深度学习模型在结直肠癌术前淋巴结转移预测中的诊断性能 | 首次对ML/DL模型在CRC术前LNM检测中的诊断性能进行系统评价和荟萃分析 | 纳入研究数量有限(12项)，存在异质性(I2:86.17)，需要更多前瞻性多中心研究验证 | 评估ML和DL模型在结直肠癌术前淋巴结转移预测中的诊断性能 | 结直肠癌患者 | 机器学习 | 结直肠癌 | NA | 机器学习,深度学习 | NA | 8321名患者 | NA | NA | AUC,敏感性,特异性 | NA |
| 3602 | 2025-10-06 |
Application of deep learning techniques for breath-hold, high-precision T2-weighted magnetic resonance imaging of the abdomen
2025-05, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04675-0
PMID:39535616
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研究论文 | 评估基于深度学习的PIQE算法在高精度单次激发快速自旋回波序列中用于腹部T2加权磁共振成像的可行性 | 首次将深度学习PIQE算法应用于高精度SS-FSE序列，并与标准SS-FSE和MS-FSE序列进行图像质量比较 | 单中心研究设计且缺乏病理学确认 | 评估深度学习算法在腹部磁共振成像中的应用效果 | 腹部T2加权磁共振图像 | 医学影像分析 | 肝脏疾病,胰腺疾病 | 磁共振成像,单次激发快速自旋回波,多次激发快速自旋回波 | 深度学习 | 医学影像 | 105名患者 | PIQE | NA | 图像质量评分,信噪比,对比噪声比 | NA |
| 3603 | 2025-10-06 |
AnglesRefine: Refinement of 3D Protein Structures Using Transformer Based on Torsion Angles
2025 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3422288
PMID:38959143
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研究论文 | 提出一种基于Transformer的蛋白质结构优化方法AnglesRefine，通过改进蛋白质二面角来提升三维蛋白质结构预测精度 | 首次将Transformer架构应用于蛋白质结构优化，专注于二级结构和多种关键角度（psi、phi、omega等）的联合优化 | 方法在CASP15数据集上的性能提升相对有限，需要更多数据集验证泛化能力 | 开发高效的蛋白质结构优化方法，提升预测蛋白质模型的局部结构精度 | 蛋白质三维结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | Transformer | 蛋白质结构数据 | CASP11-14和CASP15数据集 | NA | Transformer | 模型质量退化百分比 | NA |
| 3604 | 2025-10-06 |
Prediction of sudden cardiac death using artificial intelligence: Current status and future directions
2025-Mar, Heart rhythm
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.hrthm.2024.09.003
PMID:39245250
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综述 | 本文综述人工智能在预测心源性猝死领域的应用现状、机遇与挑战 | 系统阐述AI通过识别传统方法难以发现的非线性模式实现个性化SCD风险预测的潜力 | 存在阻碍临床广泛采用的关键挑战需要解决 | 改善心源性猝死的风险分层和预防策略 | 心源性猝死高风险人群 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习,深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3605 | 2025-10-06 |
Performance Comparison Between Deep Neural Network and Machine Learning Based Classifiers for Huntington Disease Prediction From Human DNA Sequence
2025 Jan-Feb, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3493203
PMID:39509303
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研究论文 | 比较深度神经网络与传统机器学习分类器在亨廷顿病DNA序列预测中的性能 | 首次将混沌游戏表示方法与深度神经网络结合用于亨廷顿病DNA序列预测，并与多种传统机器学习方法进行系统比较 | 仅使用公开数据库和合成DNA数据，缺乏临床验证样本 | 开发基于DNA序列的亨廷顿病预测模型 | 人类DNA序列数据 | 机器学习 | 亨廷顿病 | DNA序列分析，混沌游戏表示 | DNN, NN, SVM, RF, CT | DNA序列数据 | NCBI数据库DNA序列和合成DNA数据 | NA | 深度神经网络 | 准确率，灵敏度，特异性，精确率，F1分数，马修斯相关系数 | NA |
| 3606 | 2025-10-06 |
Synergizing CRISPR-Cas9 with Advanced Artificial Intelligence and Machine Learning for Precision Drug Delivery: Technological Nexus and Regulatory Insights
2025, Current gene therapy
IF:3.8Q2
|
综述 | 探讨CRISPR-Cas9基因编辑技术与人工智能及机器学习在精准药物递送领域的协同应用 | 首次系统整合CRISPR-Cas9技术与先进AI/ML方法，提出技术协同框架并分析监管需求 | 未涉及具体实验验证，主要基于现有技术发展的理论分析 | 建立基因编辑与人工智能的技术协同框架，推动精准药物递送发展 | CRISPR-Cas9系统及其计算工具（E-CRISP、Azimuth 2.0、DeepCRISPR等） | 机器学习 | 镰状细胞病,β-地中海贫血 | CRISPR-Cas9基因编辑,NGS | 深度学习 | 基因组数据 | NA | NA | DeepCRISPR | gRNA效率预测,脱靶效应预测 | NA |
| 3607 | 2025-10-06 |
Automated Measurement of Effective Radiation Dose by 18F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography
2024-12-23, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography10120151
PMID:39728913
|
研究论文 | 开发基于深度学习的自动化程序用于标准化测量18F-PET/CT检查中的辐射剂量 | 通过集成深度学习模型开发自动化辐射剂量计算程序，有效消除操作者间变异性 | 样本量相对较小（n=30和n=42），仅针对躯干PET/CT检查 | 开发标准化测量PET/CT检查中辐射剂量的自动化程序 | 18F-PET/CT检查中的辐射剂量测量 | 医学影像分析 | NA | PET/CT成像，深度学习分割 | 深度学习 | 医学影像数据 | 72个PET/CT检查样本（30个用于验证，42个用于设备比较） | NA | TotalSegmentator | 相关性分析（r2），重复性，再现性，统计显著性（p值） | NA |
| 3608 | 2025-10-06 |
Noise Reduction in Brain CT: A Comparative Study of Deep Learning and Hybrid Iterative Reconstruction Using Multiple Parameters
2024-12-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography10120147
PMID:39728909
|
研究论文 | 比较深度学习重建与混合迭代重建在脑部CT中的噪声降低效果 | 首次系统比较DLR和HIR在不同切片厚度、管电流和成像对象下的噪声降低性能 | 样本量较小（仅11名患者），缺乏多中心验证 | 评估脑部CT中不同重建方法的噪声降低效果 | 16cm剂量体模、头部体模和11名患者的脑部CT图像 | 医学影像处理 | 脑部疾病 | 计算机断层扫描(CT) | 深度学习重建(DLR) | CT图像 | 11名患者加两种体模 | NA | NA | 噪声降低比率, 视觉图像质量评估 | NA |
| 3609 | 2025-10-06 |
Three-Dimensional Thermal Tomography with Physics-Informed Neural Networks
2024-11-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography10120140
PMID:39728902
|
研究论文 | 本研究利用物理信息神经网络进行三维热层析成像，从表面温度数据重建内部温度场 | 将物理约束（热方程）嵌入损失函数，结合统计不确定性训练，提高了在非理想条件下的鲁棒性 | 对于较大尺寸物体（特别是远离表面的区域），在非理想条件下预测能力会下降 | 开发高精度的非侵入式热成像技术，用于内部温度场重建 | 人体等具有小温度梯度的生物体 | 计算机视觉 | NA | 热层析成像 | CNN | 温度数据 | 小型体模（如直径10厘米） | NA | 3D CNN | 准确性 | NA |
| 3610 | 2025-10-06 |
STANet: A Novel Spatio-Temporal Aggregation Network for Depression Classification with Small and Unbalanced FMRI Data
2024-11-28, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography10120138
PMID:39728900
|
研究论文 | 提出一种新型时空聚合网络STANet，用于解决小样本和不平衡fMRI数据的抑郁症分类问题 | 结合CNN和RNN捕获脑活动的时空特征，采用ICA进行时空信息聚合，使用多尺度深度卷积提取细节特征，并引入注意力-傅里叶门控循环单元分类器 | 基于小样本和不平衡fMRI数据，可能影响模型泛化能力 | 通过功能磁共振成像和人工智能技术改进抑郁症诊断 | 抑郁症患者的功能磁共振成像数据 | 医学影像分析 | 抑郁症 | 功能磁共振成像(fMRI), 独立成分分析(ICA) | CNN, RNN, GRU | 功能磁共振成像数据 | 小样本不平衡数据 | NA | STANet, AFGRU | 准确率, AUC | NA |
| 3611 | 2025-10-06 |
Evolving and Novel Applications of Artificial Intelligence in Abdominal Imaging
2024-11-18, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography10110133
PMID:39590942
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综述 | 本文评估人工智能在腹部影像学领域的当前应用现状，重点关注诊断优化、工作流程改进和定量成像技术 | 系统梳理AI在腹部多器官（肝胆、胰腺、胃、结肠等）病理诊断与鉴别的最新应用，并强调放射组学和深度学习在组织特性量化分析中的创新价值 | 存在技术、伦理和法律方面的持续挑战 | 评估人工智能在腹部影像学中的发展现状与临床应用价值 | 腹部器官（肝胆、胰腺、胃、结肠、肾脏、肾上腺、脾脏）的病理诊断与组织特性分析 | 医学影像分析 | 腹部多器官疾病 | 放射组学，深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3612 | 2025-10-06 |
Skeletal Muscle Segmentation at the Level of the Third Lumbar Vertebra (L3) in Low-Dose Computed Tomography: A Lightweight Algorithm
2024-09-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography10090111
PMID:39330757
|
研究论文 | 提出一种用于低剂量CT图像中第三腰椎水平骨骼肌自动分割的轻量级算法 | 开发了一种轻量级分割算法，专门针对低剂量CT图像中的骨骼肌分割问题，并在计算效率上优于现有深度学习算法 | 样本量较小（57例直肠癌患者），仅针对特定疾病人群 | 开发自动化的骨骼肌分割方法以评估患者营养状况 | 直肠癌患者的低剂量盆腔CT图像 | 医学图像分析 | 直肠癌 | 低剂量计算机断层扫描 | NA | CT图像 | 57例直肠癌患者（30例训练集，27例测试集） | NA | NA | Dice相似系数, 精确率, 召回率, Hausdorff距离95百分位数, 平均表面距离 | CPU（算法运行时间303±43 ms） |
| 3613 | 2025-10-06 |
Integrating Clinical Data and Radiomics and Deep Learning Features for End-to-End Delayed Cerebral Ischemia Prediction on Noncontrast CT
2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8301
PMID:39025637
|
研究论文 | 开发了一种集成临床数据、影像组学和深度学习特征的端到端模型，用于基于非增强CT预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后的迟发性脑缺血 | 首次提出结合临床数据、影像组学和深度学习特征的两阶段端到端模型，采用ATT-Deeplabv3+进行半监督学习的出血区域自动分割 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（400例患者） | 开发自动化模型预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后的迟发性脑缺血 | 400例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者（其中156例患有迟发性脑缺血） | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 非增强CT成像 | ATT-Deeplabv3+, 逻辑回归, 朴素贝叶斯, AdaBoost, 多层感知机 | 医学影像, 临床数据 | 400例患者 | NA | ATT-Deeplabv3+, 多层感知机 | Dice相似系数, AUC, 校准曲线 | NA |
| 3614 | 2025-10-06 |
MR Cranial Bone Imaging: Evaluation of Both Motion-Corrected and Automated Deep Learning Pseudo-CT Estimated MR Images
2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8335
PMID:38991771
|
研究论文 | 评估基于运动校正和深度学习生成的伪CT颅骨MR图像在临床应用的潜力 | 开发了自动运动校正技术并结合深度学习从MR图像生成伪CT图像，首次实现无需电离辐射的颅骨诊断质量成像 | 样本量有限，仅针对儿科患者进行研究，需要更大规模验证 | 评估运动校正伪CT颅骨图像在临床诊断中的可行性和准确性 | 儿科颅骨影像（颅缝闭合和颅骨骨折） | 医学影像分析 | 颅骨创伤和颅缝早闭 | MR成像，深度学习伪CT生成 | 深度学习 | 医学影像（CT和MR图像） | 72名患者（12名颅缝闭合评估，60名头部创伤评估） | NA | NA | 特异性，敏感性 | NA |
| 3615 | 2025-10-06 |
Assessing the Emergence and Evolution of Artificial Intelligence and Machine Learning Research in Neuroradiology
2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8252
PMID:38521092
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研究论文 | 通过文献计量学分析评估神经放射学中人工智能和机器学习研究的出现与演变趋势 | 首次对神经放射学领域AI/ML研究进行系统性文献计量分析，提出三类文章分类框架（统计建模、AI/ML开发、终端用户应用） | 仅分析单一期刊（美国神经放射学杂志），可能无法代表整个领域的研究全貌 | 表征神经放射学领域AI/ML研究的出现与演变，提供该领域趋势、挑战和未来方向的全面概述 | 1980年1月1日至2022年12月3日期间美国神经放射学杂志发表的AI/ML相关原创研究文章 | 神经放射学 | NA | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 182篇符合条件的研究文章 | NA | NA | NA | NA |
| 3616 | 2025-10-06 |
A Joint Classification Method for COVID-19 Lesions Based on Deep Learning and Radiomics
2024-09-05, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography10090109
PMID:39330755
|
研究论文 | 提出基于深度学习和影像组学的联合分类方法用于COVID-19肺部病灶分类 | 提出MFPN神经网络模型提取病灶深度特征，并首次将深度特征与关键影像组学特征结合用于COVID-19分类 | NA | 验证深度学习和影像组学方法在COVID-19病灶分类中的性能，揭示COVID-19肺部疾病的影像特征 | COVID-19肺部病灶 | 计算机视觉 | COVID-19肺炎 | 影像组学 | MFPN神经网络 | 医学影像 | NA | NA | MFPN | NA | NA |
| 3617 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Metabolomics: A Current Review
2024-Sep, Trends in analytical chemistry : TRAC
DOI:10.1016/j.trac.2024.117852
PMID:39071116
|
综述 | 本文综述了人工智能在代谢组学中的最新方法与应用 | 系统总结了AI在代谢组学分析各环节的应用现状与前景 | 存在AI模型可解释性不足、数据标准化等挑战 | 探讨人工智能与代谢组学在系统生物学和人类健康领域的协同应用 | 代谢组学研究中的分析检测、数据预处理、生物标志物发现等环节 | 机器学习 | NA | 代谢组学技术 | 机器学习,深度学习 | 代谢组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3618 | 2025-10-06 |
From sleep patterns to heart rhythm: Predicting atrial fibrillation from overnight polysomnograms
2024 Sep-Oct, Journal of electrocardiology
IF:1.3Q3
|
研究论文 | 利用夜间多导睡眠图的心电图数据预测心房颤动风险 | 结合手工特征工程和深度学习模型，首次利用夜间单导联心电图数据进行房颤预测 | 精确度较低（0.3），存在较多假阳性结果 | 通过分析夜间多导睡眠图心电图数据预测心房颤动发生风险 | 13,609名接受多导睡眠图检查的受试者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 多导睡眠图，心电图分析 | 深度神经网络，浅层神经网络 | 单导联心电图信号 | 18,782条心电图记录（13,609名受试者） | NA | 基于PhysioNet Challenge 2021预训练模型的迁移学习架构 | 敏感度，特异度，精确度，风险比 | NA |
| 3619 | 2025-10-06 |
Deep learning classification of ex vivo human colon tissues using spectroscopic optical coherence tomography
2024-09, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202400082
PMID:38955358
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研究论文 | 本研究开发了一种基于光谱光学相干断层扫描和深度学习的人类结肠组织分类方法 | 将光谱OCT技术扩展到人类离体结肠组织分析，并开发了新型深度学习架构 | 研究基于离体组织样本，尚未进行在体临床应用验证 | 改进结直肠癌筛查技术，开发光学活检方法 | 人类离体结肠上皮组织样本 | 数字病理 | 结直肠癌 | 光谱光学相干断层扫描 | 深度学习 | OCT图像 | NA | NA | 新型深度学习架构 | 准确率 | NA |
| 3620 | 2025-10-06 |
Image-domain material decomposition for dual-energy CT using unsupervised learning with data-fidelity loss
2024-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17255
PMID:38865687
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研究论文 | 提出一种基于无监督学习和数据保真度损失的双能CT图像域材料分解方法 | 将迭代分解与基于深度学习的图像先验结合在GAN架构中，无需配对数据进行训练 | NA | 开发用于双能CT图像域材料分解的无监督学习框架 | 头部和肺部数字体模及临床患者数据 | 医学影像处理 | NA | 双能计算机断层扫描(DECT) | GAN | CT图像 | 头部和肺部数字体模及临床患者研究 | NA | 生成对抗网络(GAN) | 标准差(SD), 结构相似性指数(SSIM) | NA |