深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33853 篇文献，本页显示第 441 - 460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 441 | 2025-11-14 |
Microstructure Identification of Additive Manufactured Titanium Alloy by Using Lamb Wave-DenseNet Network
2025-Oct-28, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216630
PMID:41228853
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研究论文 | 提出结合超声检测和深度学习的增材制造钛合金微观结构识别方法 | 将改进的Lamb波-DenseNet网络用于增材制造钛合金微观结构识别，实现仿真与智能检测的桥梁连接 | 基于仿真数据集训练，实际应用效果需进一步验证 | 提高增材制造钛合金部件微观结构识别效率与准确性 | 增材制造钛合金的细晶、粗晶和混合晶微观结构 | 计算机视觉 | NA | 激光诱导超声Lamb波检测，COMSOL Multiphysics仿真 | CNN | 时域信号，频域特征 | 三种微观结构类型的仿真数据集 | NA | DenseNet | 识别准确率 | COMSOL Multiphysics软件(v.6.3) |
| 442 | 2025-11-14 |
Application of Artificial Intelligence in Predicting Coal Mine Disaster Risks: A Review
2025-Oct-26, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216586
PMID:41228809
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综述 | 本文综述人工智能技术在煤矿灾害风险预测中的应用现状与发展前景 | 系统分析人工智能在五大煤矿灾害预测中的技术原理与应用效果，提出大模型和自主智能体等未来发展方向 | 未涉及具体实证研究数据，主要基于文献综述分析 | 探讨人工智能技术在煤矿灾害风险预测领域的应用潜力与发展路径 | 煤矿灾害风险预测系统 | 机器学习 | NA | 机器学习，深度学习，大语言模型 | NA | 多源异构数据 | NA | NA | NA | 预测准确率，数据整合能力，决策智能化程度 | NA |
| 443 | 2025-11-14 |
A Hybrid YOLO and Segment Anything Model Pipeline for Multi-Damage Segmentation in UAV Inspection Imagery
2025-Oct-25, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216568
PMID:41228791
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研究论文 | 提出一种结合YOLO和Segment Anything Model的混合管道，用于无人机检测图像中的多损伤分割 | 开发了类别特定的混合分割策略，针对不同类型损伤采用不同的分割方法，结合专用检测器和基础模型的优势 | 对于裸露钢筋的分割效果相对较差(IoU仅为0.205)，几何复杂缺陷的分割仍存在挑战 | 为无人机基础设施检测开发最优的深度学习分割管道 | 民用基础设施中的裂缝、风化痕迹和裸露钢筋 | 计算机视觉 | 基础设施损伤 | 无人机图像采集 | YOLO,SAM | 图像 | NA | SAHI | YOLO11,Segment Anything Model | mAP50,IoU | NA |
| 444 | 2025-11-14 |
Deep Learning-Driven Automatic Segmentation of Weeds and Crops in UAV Imagery
2025-Oct-25, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216576
PMID:41228798
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研究论文 | 本研究提出了一种结合超分辨率重建和语义分割的深度学习框架，用于无人机影像中作物和杂草的自动分割 | 首次将无人机超分辨率重建与语义分割结合应用于烟草田，系统评估了Transformer、Mamba和传统CNN模型，并发布了标注数据集 | NA | 开发精确的作物和杂草分割方法以提升作物产量、优化除草剂使用并减少环境影响 | 烟草田中的作物和杂草 | 计算机视觉 | NA | 无人机遥感，超分辨率重建，语义分割 | CNN, Transformer, Mamba | 无人机影像 | NA | NA | RCAN, DPT with DINOv2, Mamba-based architectures | PSNR, SSIM, mIoU | NA |
| 445 | 2025-11-14 |
Collecting and Processing Drone-based Remotely Sensed Data for Use in Forest Recovery Monitoring
2025-Oct-24, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/68745
PMID:41212771
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研究论文 | 提出一套基于无人机遥感数据和深度学习模型的森林恢复监测方法 | 开发了专有的深度学习模型，能够跨不同传感器、研究地点和数据分辨率有效检测和分割树木边界 | NA | 监测复垦油气井场的森林恢复情况 | 森林生态系统中的树木 | 计算机视觉 | NA | 激光雷达, 多光谱成像, 无人机遥感 | 深度学习 | 3D点云数据, 多光谱图像 | NA | NA | 专有深度学习模型 | NA | NA |
| 446 | 2025-11-14 |
Transfer Learning and UNet Segmentation for Paddy Leaf Disease Classification as a Solution with a User-Friendly Interface for Non-Technical Users
2025-Oct-24, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/68861
PMID:41212843
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研究论文 | 本研究提出基于迁移学习和UNet分割的定制化深度学习方案，用于水稻叶片病害分类，并开发了用户友好界面 | 结合迁移学习和UNet图像分割提升分类性能，为无技术背景用户开发直观图形界面 | NA | 开发可靠且可扩展的水稻叶片病害分类解决方案 | 水稻叶片病害图像 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习，图像分割 | CNN | 图像 | 来自水稻叶片病害检测数据集的两个数据集（分割图像和非分割图像） | NA | DenseNet-121, UNet | 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
| 447 | 2025-11-14 |
Radiomics and Deep Learning Interplay for Predicting MGMT Methylation in Glioblastoma: The Crucial Role of Segmentation Quality
2025-Oct-24, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17213417
PMID:41228211
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研究论文 | 本研究探讨了分割质量对基于多参数磁共振成像预测胶质母细胞瘤MGMT甲基化状态的影响 | 首次系统评估分割质量对MGMT状态预测性能的影响，揭示了即使Dice相似系数差异不显著时，手动分割仍能显著提升模型性能 | 仅使用单一公共数据集UPENN-GBM，样本量有限，需要更多高质量分割数据验证 | 开发基于多参数MRI的MGMT甲基化状态预测模型，并评估分割质量对预测性能的影响 | 胶质母细胞瘤患者的多参数MRI图像和MGMT甲基化状态 | 医学影像分析 | 胶质母细胞瘤 | 多参数磁共振成像 | 深度学习, 影像组学 | 医学影像 | UPENN-GBM公共数据集 | NA | NA | Dice相似系数 | NA |
| 448 | 2025-11-14 |
Radiomics for Dynamic Lung Cancer Risk Prediction in USPSTF-Ineligible Patients
2025-Oct-23, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17213406
PMID:41228201
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研究论文 | 开发基于纵向影像组学的肺癌风险预测模型，针对不符合USPSTF筛查标准的患者 | 首次将时间变化的影像组学特征与深度学习模型Sybil结合，用于不符合传统筛查标准患者的动态肺癌风险预测 | 样本量相对较小（122例患者），主要基于回顾性数据 | 提高不符合USPSTF筛查标准患者的肺癌早期检测能力 | 122例后来确诊为肺癌的患者，包括69%前吸烟者和30%从不吸烟者 | 数字病理 | 肺癌 | CT影像分析，影像组学特征提取 | 生存分析模型，深度学习模型 | 胸部CT扫描图像 | 122例患者，共622次CT扫描 | NA | Sybil | C-index，准确率，敏感性，特异性 | NA |
| 449 | 2025-11-14 |
Artificial Intelligence for Lymph Node Detection and Malignancy Prediction in Endoscopic Ultrasound: A Multicenter Study
2025-Oct-22, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17213398
PMID:41228191
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的内镜超声淋巴结检测与恶性预测系统 | 首次评估深度学习系统在内镜超声淋巴结评估中的性能，采用YOLO架构同时实现检测和分类功能 | 多中心研究但仍需更大规模验证，未提及模型泛化能力测试 | 评估基于人工智能的系统在内镜超声图像中预测淋巴结恶性的有效性 | 内镜超声图像中的淋巴结 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 内镜超声成像 | CNN | 图像 | 82次内镜超声检查的59,992张图像 | NA | YOLO | 灵敏度, 特异度, 精确度, 阴性预测值, 阳性预测值, 诊断准确率 | NA |
| 450 | 2025-11-14 |
Human-Machine Collaborative Learning for Streaming Data-Driven Scenarios
2025-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216505
PMID:41228729
|
研究论文 | 提出一种人机协同学习框架，结合人类智能与机器智能处理流数据驱动任务 | 首次将人类决策与深度学习在流数据场景中通过交互式协作模式进行整合 | 需要少量人工干预，在完全自动化场景中适用性受限 | 开发人机协同学习框架以提升动态环境下复杂任务的性能 | 视频异常检测、行人重识别、声音事件检测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 视频、音频、图像数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 451 | 2025-11-14 |
3D Neighbor2Neighbor-based unsupervised deep learning for noise reduction in OCT imaging: insights from multiple clinical datasets
2025-Oct-20, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.564313
PMID:41215161
|
研究论文 | 提出基于3D Neighbor2Neighbor的无监督深度学习策略用于OCT成像中的噪声降低 | 将Neighbor2Neighbor方法扩展到三维空间，并优化ResNet网络以适应OCT三维体积数据特性 | NA | 降低OCT成像中的散斑和电噪声干扰 | OCT三维体积数据 | 计算机视觉 | 眼科疾病,皮肤科疾病 | 光学相干断层扫描 | 无监督深度学习 | 三维医学图像 | NA | NA | ResNet | NA | NA |
| 452 | 2025-11-14 |
Phase unwrapping based on transformer-enhanced residual network for Doppler OCT flow measurement
2025-Oct-20, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.573074
PMID:41215207
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研究论文 | 提出一种基于Transformer增强残差网络的相位解包裹方法，用于多普勒OCT血流测量 | 将相位解包裹作为回归任务，首次将Transformer与残差网络结合，通过自注意力机制实现局部特征提取与全局上下文感知的协同 | 未明确说明模型在极端噪声条件下的性能边界和计算效率 | 解决多普勒OCT中相位包裹问题，提高血流速度测量精度 | 大鼠大脑中动脉多普勒图像和血流速度数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 多普勒光学相干断层扫描 | CNN, Transformer | 相位图像 | 大鼠大脑中动脉多普勒图像数据集 | NA | TRNet, 残差网络, Transformer | 信噪比, 视觉检查, 定量评估, 相关性分析 | NA |
| 453 | 2025-11-14 |
A data-driven modeling approach to prediction of persistent foot drop after gastroc-soleus lengthening surgery in children with cerebral palsy
2025-Oct-14, Gait & posture
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.110010
PMID:41223483
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于预测脑瘫儿童腓肠肌-比目鱼肌延长术后持续性足下垂的风险 | 首次将卷积神经网络和前馈神经网络结合，利用术前步态和临床数据预测术后足下垂，并采用SHAP方法识别关键风险因素 | 样本量相对有限（110名患者），且仅针对脑瘫儿童群体 | 预测脑瘫儿童腓肠肌-比目鱼肌延长术后足下垂风险并识别相关风险因素 | 110名脑瘫儿童（36名单瘫，74名双瘫） | 医疗健康数据分析 | 脑瘫 | 三维步态分析，物理检查 | CNN, 前馈神经网络 | 步态数据，临床数据 | 110名脑瘫儿童 | NA | 卷积神经网络结合前馈神经网络 | RMS误差，准确率 | NA |
| 454 | 2025-11-14 |
Polarimetric feature analysis of Mueller matrices for brain tumor image segmentation
2025-Oct-06, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.561518
PMID:41215153
|
研究论文 | 本研究利用穆勒矩阵偏振测量数据开发深度学习模型，用于脑肿瘤图像分割 | 比较基于原始穆勒矩阵测量值与Lu-Chipman特征图的深度学习模型性能，展示单波长偏振测量在脑肿瘤分割中的潜力 | 数据收集和标注过程劳动密集型，临床推广应用面临挑战 | 探索穆勒矩阵偏振测量在脑肿瘤识别和分割中的应用价值 | 人脑组织样本 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 穆勒矩阵偏振测量，单波长偏振成像系统 | 深度学习模型 | 偏振图像 | NA | NA | NA | 分割准确度 | NA |
| 455 | 2025-11-14 |
From Single-Cancer to Pan-Cancer Prognosis: A Multimodal Deep Learning Framework for Survival Analysis with Robust Generalization Capability
2025-Oct, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2025.06.006
PMID:40651540
|
研究论文 | 提出统一多模态泛癌生存网络UMPSNet，通过整合组织病理学图像、基因组表达谱和元数据实现跨癌症类型的生存预后预测 | 首次提出基于最优传输注意力机制的多模态特征对齐方法和引导专家混合机制，解决癌症类型分布偏移问题，实现零样本迁移能力 | 模型在零样本迁移评估中仅验证了胰腺腺癌一种癌症类型，需要更多外部验证 | 开发具有强大泛化能力的多模态深度学习框架，实现从单癌症到泛癌的生存分析 | 癌症患者的多模态医疗数据，包括组织病理学图像、基因组表达谱和临床元数据 | 数字病理学 | 泛癌 | 全切片图像分析，基因组表达谱分析 | 深度学习 | 图像，基因组数据，文本元数据 | 3523张全切片图像（2831例患者），外加392张胰腺腺癌图像（66例患者）用于验证 | NA | UMPSNet | 一致性指数 | NA |
| 456 | 2025-11-14 |
Correlation of fetal heartbeat outcome after Day 3 or Day 5 single embryo transfer of morphologically selected embryos with an annotation-free deep learning scoring system: Results from a multi-center study
2025-Oct, Journal of assisted reproduction and genetics
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10815-025-03570-x
PMID:40794157
|
研究论文 | 本研究通过多中心验证比较了基于AI的胚胎评分系统与形态学评估在预测胎儿心跳结局方面的表现 | 首次在多中心研究中验证了全自动无标注深度学习评分系统在胚胎选择中的有效性 | 回顾性观察研究设计，可能存在选择偏倚 | 评估AI胚胎评分系统在预测胚胎着床成功率方面是否等同于或优于形态学评估 | 第3天或第5天单胚胎移植的形态学筛选胚胎 | 数字病理 | 生殖医学 | 延时摄影视频分析 | 深度学习 | 胚胎延时摄影视频 | 第3天移植2965例，第5天及以上移植6970例 | NA | iDAScore V2 | AUC, FHB率 | NA |
| 457 | 2025-11-14 |
How Can Clinicians Leverage Vibe Coding for Machine Learning and Deep Learning Research?
2025-Oct, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea)
DOI:10.3803/EnM.2025.2675
PMID:41208262
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综述 | 介绍vibe coding如何帮助临床医生进行机器学习和深度学习研究 | 提出vibe coding作为临床医生进行机器学习研究的新方法，通过自然语言指令降低编程门槛 | 未提供具体性能对比数据，主要依赖概念性介绍和案例展示 | 探讨临床医生如何利用vibe coding技术开展机器学习和深度学习研究 | 临床医生、住院医师和医学生 | 机器学习 | NA | 生成式人工智能 | NA | 公开可用数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 458 | 2025-11-14 |
The Use of Artificial Intelligence in ECG Interpretation in the Outpatient Setting: A Scoping Review
2025-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.94113
PMID:41209885
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综述 | 本文通过范围综述总结了深度学习算法在门诊心电图解读中的应用现状与临床价值 | 首次系统评估AI在门诊场景下心电图解读的有效性，重点关注非医院环境下的应用潜力 | 样本量小且同质性强，部分算法存在过度诊断倾向，训练数据缺乏多样性，外部验证不足 | 评估人工智能在门诊心电图解读中的诊断准确性和临床效用 | 门诊心电图数据及基于AI的心电图解读研究 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 深度学习，心电图分析 | CNN | 心电图信号数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | 诊断准确率 | NA |
| 459 | 2025-11-14 |
Comparison of deep learning-based segmentation and registration using pre-treatment contours for online rectal delineation in magnetic resonance-guided radiotherapy
2025-Oct, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100854
PMID:41210596
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研究论文 | 比较基于深度学习的分割和配准方法在磁共振引导放疗中直肠轮廓在线勾画的效果 | 首次系统比较基于U-Net的分割和配准模型在整合计划轮廓进行在线直肠勾画中的性能差异 | 样本量相对有限（104例患者），仅针对直肠癌单一病种进行研究 | 评估深度学习模型整合计划轮廓进行在线直肠轮廓勾画的最佳方法 | 104例直肠癌患者的磁共振影像数据 | 医学影像分析 | 直肠癌 | 磁共振成像（MRI） | CNN | 医学影像 | 104例直肠癌患者（训练68例，验证14例，测试22例） | NA | U-Net | 豪斯多夫距离（HD）, Dice系数, 定性评分 | NA |
| 460 | 2025-11-14 |
Performance of FDA-Approved AI Algorithms in Detecting Acute Pulmonary Embolism on Computed Tomographic Pulmonary Angiography (CTPA): A Meta-Analysis of Real-World Retrospective Studies
2025-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.94391
PMID:41230302
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荟萃分析 | 评估FDA批准的AI算法在CTPA中检测急性肺栓塞的诊断性能 | 首次对FDA批准的AI算法在真实世界CTPA数据中检测肺栓塞的性能进行系统评价和荟萃分析 | 仅纳入回顾性研究，需要前瞻性试验验证临床影响 | 评估FDA批准的机器学习算法在CT肺动脉造影中检测急性肺栓塞的诊断性能 | 急性肺栓塞患者的CTPA扫描图像 | 医学影像分析 | 肺栓塞 | 计算机断层扫描肺动脉造影(CTPA) | 机器学习,深度学习 | 医学影像 | 6项回顾性研究，共9,102例CTPA扫描 | Aidoc, CINA-PE | NA | 灵敏度,特异度 | NA |