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 3721 - 3740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3721 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in abdominal and pelvic ultrasound imaging: current applications
2025-04, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04640-x
PMID:39487919
|
综述 | 本文全面概述了人工智能在腹部和盆腔超声成像中的当前应用现状 | 系统总结了AI在腹部盆腔超声领域的应用分布，并首次统计了FDA批准的相关设备情况 | 研究存在高偏倚风险，大多数应用缺乏前瞻性多中心验证和FDA批准 | 评估人工智能在腹部和盆腔超声成像中的应用现状和发展趋势 | 57篇相关研究文献和17个FDA批准的AI超声设备 | 医学影像分析 | 多器官疾病 | 超声成像 | 深度学习,机器学习,自然语言处理 | 超声图像,文本报告 | 57篇研究文献（其中单中心研究43篇，回顾性研究56篇） | NA | NA | NA | NA |
| 3722 | 2025-10-06 |
REVEALS: an open-source multi-camera GUI for rodent behavior acquisition
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae421
PMID:39420472
|
研究论文 | 开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于获取啮齿类动物行为数据 | 提供了首个用户友好、经济实惠且可访问的多摄像头啮齿类动物行为采集解决方案 | NA | 开发用于啮齿类动物行为数据采集的多摄像头软件工具 | 啮齿类动物行为 | 计算机视觉 | NA | 多摄像头视频采集 | NA | 视频 | NA | DeepLabCut, MoSeq | NA | 稳定性, 可靠性, 准确性 | USB3摄像头 |
| 3723 | 2025-10-06 |
Individual cognitive traits can be predicted from task-based dynamic functional connectivity with a deep convolutional-recurrent model
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae412
PMID:39445422
|
研究论文 | 本研究使用深度学习模型从任务态动态功能连接中预测个体认知特质 | 结合多尺度卷积和长短时记忆层构建深度模型，首次证明任务态动态功能连接比静息态具有更高预测能力 | 无法确定特定皮层网络在智力预测中的显著相关性，模型解释性有限 | 从神经影像数据预测个体认知能力和人类特质 | 874名人类连接组计划受试者的神经影像和行为数据 | 机器学习 | NA | 功能磁共振成像 | CNN, LSTM | 神经影像数据 | 874名受试者 | NA | 多尺度卷积神经网络, 长短时记忆网络 | 方差解释率 | NA |
| 3724 | 2025-10-06 |
Investigating the role of auditory cues in modulating motor timing: insights from EEG and deep learning
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae427
PMID:39475113
|
研究论文 | 本研究通过脑电图和深度学习探究听觉线索在调节运动计时中的作用 | 首次结合深度学习方法对单试次脑电图数据进行分类，揭示听觉线索在运动计时中的关键作用 | 在移除听觉成分后，不同阶段的区分变得不确定，难以在无听觉刺激时分离运动激活 | 探究基于动作计时的神经机制，特别是听觉线索如何调节运动计时行为 | 12名健康参与者 | 机器学习 | NA | 脑电图 | 深度学习 | 脑电图信号 | 12名健康参与者 | NA | NA | 分类准确率, 平均异步准确率 | NA |
| 3725 | 2025-10-06 |
Long axial-range double-helix point spread functions for 3D volumetric super-resolution imaging
2024-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.31.605907
PMID:39131321
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研究论文 | 本文提出使用长轴向范围双螺旋点扩散函数实现哺乳动物细胞的三维超分辨率成像，无需图像拼接 | 开发长轴向范围双螺旋点扩散函数，结合深度学习算法实现稠密发射体定位，简化三维超分辨率成像流程 | 未明确说明该方法在其他细胞类型或组织样本中的适用性 | 开发简化三维超分辨率成像的实验和分析流程 | 荧光珠和U-2 OS细胞中的核纤层蛋白lamin B1 | 计算显微成像 | NA | 单分子定位显微镜(SMLM)、DNA-PAINT成像 | 深度学习 | 荧光显微图像 | 荧光珠和U-2 OS细胞 | NA | NA | 定位精度、分辨率、成像速度 | NA |
| 3726 | 2025-10-06 |
In silico co-crystal design: Assessment of the latest advances
2023-11, Drug discovery today
IF:6.5Q1
DOI:10.1016/j.drudis.2023.103763
PMID:37689178
|
综述 | 本文综述了机器学习、深度学习和基于网络的推荐方法在药物共结晶领域的应用进展 | 系统评估了机器学习在药物共晶体设计中的最新应用，并比较了晶体结构预测作为替代方法的价值 | NA | 评估机器学习方法在药物共晶体设计中的最新进展 | 药物共晶体 | 机器学习 | NA | 机器学习，深度学习，网络推荐方法，晶体结构预测 | NA | 晶体结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3727 | 2025-10-06 |
Frequency-aware optical coherence tomography image super-resolution via conditional generative adversarial neural network
2023-Oct-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.494557
PMID:37854579
|
研究论文 | 提出一种频率感知的光学相干断层扫描图像超分辨率框架，通过条件生成对抗网络提升医学图像质量 | 首次将频率保真度引入OCT图像超分辨率重建，提出三个关键频率模块（频率变换、频率跳跃连接、频率对齐）和频率损失函数 | 未明确说明在更广泛医学图像数据集上的性能表现 | 开发能够保持频率保真度的光学相干断层扫描图像超分辨率方法 | 冠状动脉OCT图像、鱼类角膜图像和大鼠视网膜图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | cGAN（条件生成对抗网络） | 医学图像 | 大规模冠状动脉OCT数据集，具体数量未明确说明 | NA | 条件生成对抗网络（cGAN） | 定量研究指标（具体指标未明确说明） | NA |
| 3728 | 2025-10-06 |
REVEALS: An Open Source Multi Camera GUI For Rodent Behavior Acquisition
2023-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.08.22.554365
PMID:37662188
|
研究论文 | 开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于获取啮齿类动物行为数据 | 提供了用户友好的多摄像头同时录制控制功能，简化数据采集流程，可作为独立开源框架使用和修改 | NA | 开发有效的、经济实惠且易于使用的啮齿类动物行为数据采集方法 | 啮齿类动物（小鼠）行为数据 | 计算机视觉 | NA | 多摄像头视频采集，深度学习姿态估计 | NA | 视频 | NA | Python, DeepLabCut, MoSeq | NA | 稳定性，可靠性，准确性 | 常用USB3摄像头 |
| 3729 | 2025-10-06 |
An automatic patient-specific quality assurance with a novel DVH scoring algorithm for volumetric modulated arc therapy of cervical cancer
2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine
IF:1.6Q3
DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112030
PMID:40628009
|
研究论文 | 开发了一种基于剂量体积直方图评分算法的自动患者特异性质量保证方法，用于宫颈癌容积旋转调强放疗 | 提出新型权重剂量体积直方图评分算法和T-Net网络架构，实现PSQA结果的自动预测和分类 | 样本量相对有限(200例)，特异性表现有待提升(TV组33.33%) | 开发自动化的患者特异性质量保证方法，提高宫颈癌VMAT治疗的PSQA效率和准确性 | 宫颈癌患者VMAT治疗计划 | 医学影像分析 | 宫颈癌 | 容积旋转调强放疗(VMAT)，剂量体积直方图(DVH)分析 | 深度学习，U-Net变体 | CT影像，计划剂量分布，PSQA剂量分布 | 200例宫颈癌患者(109例Infinity，91例Synergy直线加速器) | NA | T-Net(U-shape-like network with skip-connection modules) | 灵敏度，特异性，准确率，精确率，召回率，F1分数 | NA |
| 3730 | 2025-10-06 |
Discovery of milk-derived antimicrobial peptides in human milk by DeepMAMP based on peptidomics technology and deep learning method
2025-Nov-01, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145174
PMID:40561758
|
研究论文 | 本研究通过肽组学技术和深度学习方法开发了新型抗菌肽预测模型DeepMAMP，用于发现人乳中的乳源抗菌肽 | 提出结合LightGBM、LSTM和注意力机制的新型MAMPs预测模型DeepMAMP，准确率达81.4% | 仅对6个预测肽进行了实验验证，样本验证规模有限 | 开发高精度的人乳乳源抗菌肽预测方法 | 人乳中的乳源抗菌肽 | 机器学习 | NA | 肽组学技术 | LSTM, LightGBM | 肽序列数据 | 预测311个潜在HMAMPs，实验验证6个肽 | NA | LSTM with attention mechanism | 准确率 | NA |
| 3731 | 2025-10-06 |
A Novel Two-step Classification Approach for Differentiating Bone Metastases From Benign Bone Lesions in SPECT/CT Imaging
2025-Sep, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.06.010
PMID:40610298
|
研究论文 | 开发并验证一种新型两步深度学习框架，用于SPECT/CT成像中骨转移瘤的自动检测、分割和分类 | 提出结合多尺度注意力融合模块和三重注意力机制的分割模型BL-Seg，以及基于放射组学的集成学习分类器 | 使用单一机构的专有数据集，SPECT/CT扫描仪存在轻微协议差异 | 改进骨转移瘤的早期诊断并促进个性化治疗规划 | SPECT/CT成像中的骨转移瘤和良性骨病变 | 医学影像分析 | 骨转移瘤 | SPECT/CT成像 | 深度学习, 集成学习 | 医学影像 | 机构收集的专有SPECT/CT病例数据集 | NA | BL-Seg（含多尺度注意力融合模块和三重注意力机制） | Dice系数, 敏感性, 特异性, AUC | NA |
| 3732 | 2025-10-06 |
Multimodal Deep Learning Model Based on Ultrasound and Cytological Images Predicts Risk Stratification of cN0 Papillary Thyroid Carcinoma
2025-Sep, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.06.043
PMID:40664556
|
研究论文 | 基于超声和细胞学图像的多模态深度学习模型用于术前预测cN0甲状腺乳头状癌风险分层 | 首次将超声图像与细胞学图像相结合构建多模态深度学习模型，用于术前无创评估cN0甲状腺乳头状癌风险分层 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（890例训练验证，107例测试），仅来自五个医疗中心 | 开发并验证基于多模态图像的深度学习模型，用于术前评估cN0甲状腺乳头状癌风险分层 | 接受甲状腺切除术和淋巴结清扫的cN0甲状腺乳头状癌患者 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 超声成像，细胞学图像分析 | 深度学习 | 超声图像，细胞学图像 | 890例患者用于训练验证（来自5个医疗中心），107例患者用于测试（来自1个医疗中心） | NA | NA | AUC，准确率，灵敏度，特异性 | NA |
| 3733 | 2025-10-06 |
From Faster Frames to Flawless Focus: Deep Learning HASTE in Postoperative Single Sequence MRI
2025-Sep, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.05.039
PMID:40562676
|
研究论文 | 评估深度学习加速的HASTE序列在术后腹部MRI中检测积液的应用价值 | 首次将深度学习加速的HASTE序列应用于术后单序列MRI，实现扫描时间减少46%的同时提升图像质量 | 回顾性研究，样本量有限（76例患者），需进一步多中心验证 | 比较深度学习加速HASTE序列与传统HASTE序列在术后腹部MRI中的性能差异 | 接受腹部手术后疑似感染灶的76例患者（平均年龄65±11.69岁） | 医学影像分析 | 腹部术后并发症 | 3-T MRI扫描，半傅里叶单次激发快速自旋回波序列 | 深度学习 | MRI图像 | 76例患者 | NA | NA | Cohen's kappa系数, Mann-Whitney U检验 | 3-T MRI扫描仪 |
| 3734 | 2025-10-06 |
Deep Learning Models Connecting Images and Text: A Primer for Radiologists
2025-09, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc
IF:5.2Q1
DOI:10.1148/rg.240103
PMID:40811083
|
综述 | 介绍连接医学影像与文本的深度学习模型及其在放射学中的应用 | 系统梳理了图像-文本连接模型在放射学领域的最新进展，包括数据嵌入、自监督学习、零样本学习和基于Transformer的架构 | NA | 为放射科医生提供图像-文本连接深度学习模型的技术导览 | 医学影像与放射学报告 | 计算机视觉,自然语言处理 | NA | 深度学习 | Transformer,多模态模型 | 图像,文本 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
| 3735 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Generation of DSC MRI Parameter Maps Using Dynamic Contrast-Enhanced MRI Data
2025-Aug-28, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8768
PMID:40194853
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研究论文 | 开发基于深度学习的方法从动态对比增强MRI数据合成DSC MRI参数图 | 首次使用条件生成对抗网络从DCE MRI数据生成DSC衍生参数图，避免了额外对比剂注射 | 研究样本量较小（64名参与者），需要进一步验证 | 开发从DCE MRI数据合成DSC MRI参数图的深度学习方法 | 脑肿瘤患者和无脑肿瘤对照组的MRI数据 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | DSC MRI, DCE MRI | cGAN | MRI图像 | 64名参与者（包括脑肿瘤患者和对照组） | NA | 条件生成对抗网络 | 线性回归, Bland-Altman图 | NA |
| 3736 | 2025-10-06 |
Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c02399
PMID:40783839
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于机器学习的方法，利用整合自四个来源的精选数据集预测有机化合物的水溶性 | 通过整合多源数据构建了多样化有机化合物数据集，并综合运用化学描述符、指纹和功能基团特征，在多样化数据集上实现了优于现有方法的预测性能 | 模型仅在Huuskonen数据集上进行测试，未在其他独立数据集上验证泛化能力 | 开发高精度、强泛化能力的有机化合物水溶性预测模型 | 有机化合物 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习模型,深度学习模型 | 化学描述符,分子指纹,功能基团数据 | 1282种独特有机化合物（来自Huuskonen数据集） | NA | NA | R², MAE | NA |
| 3737 | 2025-10-06 |
The diagnostic performance of ultrasound features for biliary atresia: a systematic review and updated meta-analysis
2025-Aug-18, Pediatric surgery international
IF:1.5Q3
DOI:10.1007/s00383-025-06118-3
PMID:40824323
|
系统评价与Meta分析 | 通过系统评价和Meta分析评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能 | 首次专门评估超声特征在区分囊性胆道闭锁与伴有黄疸和肝门区囊肿婴儿中的准确性 | 超声引导下经皮经肝胆管造影术的临床应用受技术复杂性和患者要求限制 | 评估各种超声特征在胆道闭锁诊断中的性能 | 胆道闭锁患者和婴儿胆汁淤积患者 | 医学影像诊断 | 胆道闭锁 | 超声成像，Meta分析 | NA | 医学研究文献数据 | 从多个数据库检索的相关研究文献 | NA | NA | 敏感性，特异性，汇总受试者工作特征曲线 | NA |
| 3738 | 2025-10-06 |
Performance Evaluation of Deep Learning for the Detection and Segmentation of Thyroid Nodules: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Aug-14, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/73516
PMID:40811738
|
系统综述与Meta分析 | 通过系统综述和Meta分析评估深度学习算法在甲状腺结节检测和分割中的诊断性能 | 首次对深度学习在甲状腺结节诊断中的性能进行系统性评估，比较了分割与检测任务的差异，并分析了迁移学习对模型性能的影响 | 研究方法设计欠佳、数据集图像质量不一致、外部验证不足可能引入偏倚 | 评估深度学习算法在诊断甲状腺结节恶性程度方面的性能，识别影响诊断效果的关键因素，并与临床医生的诊断准确性进行比较 | 甲状腺结节 | 医学影像分析 | 甲状腺癌 | 深度学习 | 深度学习算法 | 医学影像 | 41项符合条件的研究 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, AUC | NA |
| 3739 | 2025-10-06 |
18F-FDG PET/CT-based deep radiomic models for enhancing chemotherapy response prediction in breast cancer
2025-Aug-11, Medical oncology (Northwood, London, England)
DOI:10.1007/s12032-025-02982-0
PMID:40790010
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研究论文 | 本研究开发了基于18F-FDG PET/CT的深度放射组学模型，用于增强乳腺癌化疗反应预测 | 结合传统放射组学特征与SENet深度学习模型提取的特征，显著提升了化疗反应预测性能 | 样本量较小（60例患者），为单中心回顾性研究 | 提高乳腺癌患者化疗反应预测准确性，实现个性化治疗策略 | 乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 18F-FDG PET/CT成像 | XGBoost, RF, LR, SVM, SENet | 医学影像（PET/CT图像） | 60例乳腺癌患者 | NA | SENet | ROC AUC, 准确率 | NA |
| 3740 | 2025-10-06 |
Effect of Deep Learning-Based Artificial Intelligence on Radiologists' Performance in Identifying Nigrosome 1 Abnormalities on Susceptibility Map-Weighted Imaging
2025-Aug, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2025.0208
PMID:40736409
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研究论文 | 评估基于深度学习的AI软件对不同经验水平放射科医生在磁敏感图加权成像中识别黑质致密部1区异常诊断性能的影响 | 首次系统评估AI辅助诊断对放射科医生识别帕金森病关键影像学生物标志物（黑质致密部1区）的性能提升效果，并比较不同经验水平医生的获益差异 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（139例扫描），仅使用单一AI软件版本 | 评估AI辅助诊断在帕金森病影像学诊断中的临床应用价值 | 59名帕金森病患者和80名健康参与者的139例磁敏感图加权成像扫描 | 医学影像分析 | 帕金森病 | 3T MRI, 磁敏感图加权成像 | 目标检测, 分割模型 | 医学影像 | 139例SMwI扫描（59例PD患者，80例健康对照） | NA | YOLOX, SparseInst | 特异性, Fleiss's kappa, 净重分类指数 | NA |