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 4981 - 5000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4981 | 2025-10-06 |
Detect+Track: robust and flexible software tools for improved tracking and behavioural analysis of fish
2025-Jul, Royal Society open science
IF:2.9Q1
DOI:10.1098/rsos.242086
PMID:40708665
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研究论文 | 提出一种结合深度学习检测器和模板跟踪器的视频处理方法，用于提高鱼类行为分析的准确性和鲁棒性 | 将深度学习目标检测与模板跟踪相结合，通过Voronoi镶嵌和平面同源性计算虚拟门，能够处理遮挡、光照变化和身体变形等挑战性条件 | NA | 开发改进的动物跟踪和行为分析软件工具 | 毕加索炮弹鱼在随机圆柱障碍物阵列中的导航行为 | 计算机视觉 | NA | 视频处理 | 深度学习对象检测器 | 视频 | NA | NA | NA | 准确性,鲁棒性 | NA |
| 4982 | 2025-10-06 |
VGG-EffAttnNet: Hybrid Deep Learning Model for Automated Chili Plant Disease Classification Using VGG16 and EfficientNetB0 With Attention Mechanism
2025-Jul, Food science & nutrition
IF:3.5Q2
DOI:10.1002/fsn3.70653
PMID:40708782
|
研究论文 | 提出一种结合VGG16和EfficientNetB0的混合深度学习模型VGG-EffAttnNet，用于辣椒植物病害的自动分类 | 首次将VGG16和EfficientNetB0与注意力机制和蒙特卡洛Dropout结合，构建混合模型用于植物病害分类 | 仅使用公开数据集进行验证，未在真实田间环境中测试 | 开发高精度的辣椒植物病害自动分类系统 | 辣椒植物的叶片图像 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN, 注意力机制 | 图像 | 5000张图像，涵盖5个类别：健康、卷叶病、叶斑病、粉虱病、黄化病 | TensorFlow, Keras | VGG16, EfficientNetB0 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 4983 | 2025-10-06 |
Machine learning-assisted point-of-care diagnostics for cardiovascular healthcare
2025-Jul, Bioengineering & translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1002/btm2.70002
PMID:40708978
|
研究论文 | 本文探讨机器学习辅助的即时诊断设备在心血管医疗中的应用与挑战 | 将深度学习框架与即时诊断设备结合，实现异常检测自动化和专家级诊断 | 数据隐私问题和数据集代表性偏差阻碍临床整合 | 提升心血管疾病诊断的准确性和实时性 | 心血管疾病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习神经网络 | 医疗诊断数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4984 | 2025-10-06 |
An Interactive Human-in-the-Loop Framework for Skeleton-Based Posture Recognition in Model Education
2025-Jul-01, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10070431
PMID:40710243
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研究论文 | 提出了一种基于骨架姿势识别的人机交互框架，用于支持模型训练和艺术教育 | 结合了姿势识别与视觉推荐模块的半自动化反馈循环系统，增强了教学互动性和效率 | 仅针对五种核心姿势类别进行评估，数据集规模相对有限 | 开发支持姿势分类和模型训练的交互式教育支持系统 | 人体骨架姿势 | 计算机视觉 | NA | 骨架特征提取 | LSTM, Transformer, KNN, SVM, Random Forest | 图像 | 4870张标注图像用于训练验证，500张图像用于测试 | NA | Transformer, LSTM | 准确率 | NA |
| 4985 | 2025-10-06 |
Deep Learning Approaches for Automated Prediction of Treatment Response in Non-Small-Cell Lung Cancer Patients Based on CT and PET Imaging
2025-Jun-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography11070078
PMID:40710896
|
综述 | 本文综述了基于CT和PET影像使用深度学习方法自动预测非小细胞肺癌患者治疗响应的研究进展 | 系统整理并对比了基于CT和PET影像的深度学习策略在肺癌治疗响应评估中的应用 | NA | 探索深度学习在非小细胞肺癌治疗响应自动评估中的应用潜力 | 非小细胞肺癌患者的CT和PET影像数据 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT, PET | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4986 | 2025-10-06 |
Morphometric, Biomechanical and Macromolecular Performances of β-TCP Macro/Micro-Porous Lattice Scaffolds Fabricated via Lithography-Based Ceramic Manufacturing for Jawbone Engineering
2025-Jun-28, Journal of functional biomaterials
IF:5.0Q2
DOI:10.3390/jfb16070237
PMID:40710452
|
研究论文 | 本研究开发并表征了一种新型光固化打印β-TCP陶瓷支架，用于颌骨组织工程 | 首次采用光固化陶瓷制造技术制备具有宏/微孔结构的β-TCP晶格支架，结合深度学习工具分析骨再生过程 | 研究主要聚焦于颌骨缺损模型，未涉及其他骨骼部位的验证 | 开发具有优化骨传导性和机械稳定性的颌骨组织工程支架 | β-TCP陶瓷支架及其在颌骨再生中的应用效果 | 生物医学工程 | 颌骨缺损 | 光固化陶瓷制造、微计算机断层扫描、同步辐射成像、傅里叶变换红外成像、深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 未明确说明 | NA | NA | 孔隙率、承载能力、骨再生效果、支架吸收率、矿化组织形成 | NA |
| 4987 | 2025-10-06 |
The Robust Vessel Segmentation and Centerline Extraction: One-Stage Deep Learning Approach
2025-Jun-26, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11070209
PMID:40710596
|
研究论文 | 提出一种用于血管分割和中心线提取的单阶段深度学习方法 | 集成卷积和图层的混合架构，通过任务特定损失函数同时处理血管分割和中心线提取，直接预测具有实值坐标的多段线中心线 | 仅在142例CT血管造影图像上验证，未在其他模态或更大规模数据上测试 | 开发同时实现血管分割和中心线提取的端到端深度学习方法 | 胸腹部血管的CT血管造影图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | CT血管造影 | 多任务神经网络 | 医学图像 | 142例CT血管造影图像（来自LIDC-IDRI和AMOS数据集） | NA | 卷积神经网络,图神经网络 | Surface Dice（3mm阈值）, Surface Dice（1mm阈值） | NA |
| 4988 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence-Driven Drug Toxicity Prediction: Advances, Challenges, and Future Directions
2025-Jun-23, Toxics
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/toxics13070525
PMID:40710970
|
综述 | 本文系统回顾了人工智能在药物毒性预测领域的应用进展、挑战与未来发展方向 | 重点关注深度学习与多模态数据融合策略在药物毒理学评估中的创新应用 | 作为综述文章未提出新的原创模型或算法 | 为药物研发中的毒性预测提供理论框架和技术策略 | 药物毒性预测相关的研究文献和方法 | 机器学习 | NA | 多模态数据融合 | 机器学习,深度学习 | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4989 | 2025-10-06 |
Optimizing Tumor Detection in Brain MRI with One-Class SVM and Convolutional Neural Network-Based Feature Extraction
2025-Jun-21, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11070207
PMID:40710594
|
研究论文 | 本研究结合单类支持向量机和卷积神经网络特征提取优化脑部MRI中的肿瘤检测 | 使用仅基于健康脑MRI图像特征训练的单类支持向量机，结合多种CNN架构进行特征提取，无需标记的病理数据即可检测脑肿瘤异常 | 需要减少推理时间，扩展和多样化训练数据集，并整合可解释性工具 | 解决医学影像数据类别不平衡问题，提高脑肿瘤早期检测性能 | 脑部MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI | OCSVM, CNN | 图像 | NA | NA | DenseNet121, VGG16, MobileNetV2, InceptionV3, ResNet50 | 准确率, 精确率, 敏感度 | 资源受限环境（基于MobileNetV2的评估） |
| 4990 | 2025-10-06 |
RGB-to-Infrared Translation Using Ensemble Learning Applied to Driving Scenarios
2025-Jun-20, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11070206
PMID:40710593
|
研究论文 | 提出一种基于集成学习的RGB到红外图像转换方法，用于增强自动驾驶场景中的多模态感知数据集 | 使用梯度提升决策树替代传统深度学习方法进行图像转换，在数据稀缺情况下表现更优 | 未明确说明方法在极端天气或复杂光照条件下的性能表现 | 解决红外数据稀缺问题，增强自动驾驶感知系统的传感器融合算法 | RGB图像到近红外和热红外图像的转换 | 计算机视觉 | NA | 图像转换，传感器融合 | 梯度提升决策树 | RGB图像，红外图像 | MS2、EPFL和Freiburg数据集 | NA | 集成学习 | R2, PSNR, SSIM, LPIPS | NA |
| 4991 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Enhanced Noninvasive Detection of Pulmonary Hypertension and Subtypes via Chest Radiographs, Validated by Catheterization
2025-Jun-18, Chest
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.chest.2025.06.008
PMID:40541737
|
研究论文 | 开发深度学习模型通过胸片无创检测肺动脉高压及其亚型 | 首次利用深度学习从常规胸片中同时检测肺动脉高压和先天性心脏病相关肺动脉高压亚型 | 需要更多样本人群验证以增强临床普适性 | 开发非侵入性、准确诊断肺动脉高压的工具 | 肺动脉高压患者，特别是先天性心脏病相关肺动脉高压亚型患者 | 医学影像分析 | 肺动脉高压 | 胸部X光摄影，右心导管检查，经胸超声心动图 | 深度学习 | 医学影像 | 4,576名患者（2,288名PH患者），包括内部测试集2,140人和外部验证集90人 | NA | CXR-PH-Net, CXR-CHD-PAH-Net | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 4992 | 2025-10-06 |
A Fully Automated Artificial Intelligence-Based Approach to Predict Renal Function After Radical or Partial Nephrectomy
2025-06, Urology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.urology.2025.01.073
PMID:39914676
|
研究论文 | 开发了一种基于人工智能的全自动方法预测肾切除术后肾功能 | 使用完全自动化的深度学习分割模型从术前CT图像中获取分肾功能，无需临床细节或医生干预 | 研究样本量相对较小（300例患者），且仅使用了单一数据集（KiTS19挑战赛数据） | 比较人工智能模型与已验证临床模型在预测肾切除术后肾小球滤过率方面的准确性 | 接受肾切除术的肾肿瘤患者 | 数字病理 | 肾癌 | 计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 300例肾肿瘤患者 | NA | NA | 相关系数, AUC | NA |
| 4993 | 2025-10-06 |
Identification of Hypertrophic Cardiomyopathy on Electrocardiographic Images with Deep Learning
2025-May-28, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.12.23.23300490
PMID:38234746
|
研究论文 | 开发并验证一种能够从12导联心电图图像中识别肥厚型心肌病的深度学习模型 | 首次开发能够跨不同心电图布局格式识别肥厚型心肌病的深度学习模型，实现基于图像的可扩展筛查 | 模型性能可能受限于训练数据的多样性和外部验证数据集中HCM定义方式的不一致 | 开发一种能够在临床环境中进行肥厚型心肌病筛查的深度学习模型 | 心电图图像和肥厚型心肌病患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习，心脏磁共振成像，超声心动图 | 深度学习模型 | 心电图图像 | 124,553份心电图，来自66,987名个体 | NA | NA | AUROC | NA |
| 4994 | 2025-06-01 |
Letter to the Editor on "Deep Learning Algorithms to Predict Differential Renal Function <40% in Unilateral Hydronephrosis Based on Key Parameters of Urinary Tract Ultrasound"
2025-May-28, Urology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.urology.2025.05.044
PMID:40447158
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4995 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Classification of Peptide Analytes from Single-Channel Nanopore Translocation Events
2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.04.652126
PMID:40654724
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的纳米孔易位事件肽分析物分类方法 | 开发了包含分支输入网络的新型深度学习框架，结合时序卷积网络处理电导状态序列和密集网络整合动力学特征 | 使用模拟数据而非真实实验数据，部分肽具有相似动力学参数导致事件级预测困难 | 实现纳米孔生物传感器中肽生物标志物的快速准确检测 | 七种肽的模拟多态易位数据 | 机器学习 | NA | 纳米孔传感技术 | CNN,RNN,TCN | 电流记录信号数据 | 七种肽的模拟易位数据 | NA | Deep-Channel,分支输入网络,时序卷积网络,密集网络 | 准确率,MAE | NA |
| 4996 | 2025-10-06 |
SlicesMapi: An Interactive Three-Dimensional Registration Method for Serial Histological Brain Slices
2025-Apr-16, Neuroinformatics
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s12021-025-09724-7
PMID:40240690
|
研究论文 | 提出一种用于序列脑组织切片的三维交互式配准方法SlicesMapi | 通过相邻切片和参考图谱切片的双重约束同时校正3D和2D空间的线性和非线性形变，并采用全分辨率图像配准避免深度学习方法的降采样信息损失 | NA | 解决2D脑切片图像与3D参考脑图谱配准的精度、计算效率和适用性挑战 | 脑组织切片序列 | 数字病理 | NA | 脑切片技术 | NA | 图像 | NA | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 4997 | 2025-10-06 |
A Non-Invasive Blood Glucose Detection System Based on Photoplethysmogram With Multiple Near-Infrared Sensors
2025-04, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3443317
PMID:39141451
|
研究论文 | 开发了一种结合光电容积脉搏波和多重近红外传感器的无创血糖检测系统 | 首次将光电容积脉搏波与多重近红外传感器相结合，通过轻量级深度学习模型解决单一方法在血糖监测中的局限性 | 样本量较小（仅10名参与者），未考虑更广泛的个体差异和环境因素影响 | 开发高精度的无创血糖检测技术 | 人体血糖水平 | 医疗健康监测 | 糖尿病 | 光电容积脉搏波，多重近红外传感 | 深度学习 | 生理信号数据 | 10名参与者，共约700个数据段（每段约10秒） | NA | 轻量级深度学习模型 | 均方根误差，Parkes误差网格A区准确率 | NA |
| 4998 | 2025-10-06 |
Prior Visual-Guided Self-Supervised Learning Enables Color Vignetting Correction for High-Throughput Microscopic Imaging
2025-04, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3471907
PMID:39412976
|
研究论文 | 提出一种自监督深度学习算法VCLUT，用于校正彩色显微图像中的渐晕效应 | 利用显微图像均匀性和渐晕径向衰减特性的先验知识，开发了可同时在单张和多张图像上训练的自监督学习方法 | NA | 开发一种鲁棒高效的彩色显微图像渐晕校正方法 | 彩色显微图像中的渐晕效应 | 数字病理学 | NA | 显微成像 | GAN | 彩色显微图像 | 五种不同生物标本数据 | NA | NA | 定性评估,定量测量 | NA |
| 4999 | 2025-10-06 |
ROXSI: Robust Cross-Sequence Semantic Interaction for Brain Tumor Segmentation on Multi-Sequence MR Images
2025-04, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3513479
PMID:40030420
|
研究论文 | 提出一种鲁棒的脑肿瘤分割框架ROXSI，用于处理多序列MR图像中的噪声和伪影问题 | 提出跨序列语义交互模块(CSSI)利用序列间相关性提取抗噪声特征，结合批次级协方差机制和序列级方差正则化机制 | NA | 提高多序列MR图像中脑肿瘤分割的鲁棒性 | 多序列磁共振成像(MRI)中的脑肿瘤 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 磁共振成像(MRI) | 深度学习 | 医学图像 | 两个基准数据集 | NA | CNN, Transformer | 分割性能评估 | NA |
| 5000 | 2025-10-06 |
Decoding SSVEP Via Calibration-Free TFA-Net: A Novel Network Using Time-Frequency Features
2025-04, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3510740
PMID:40030575
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研究论文 | 提出一种基于时频特征的校准自由TFA-Net网络用于解码稳态视觉诱发电位信号 | 首次提出结合频率注意力和通道重组模块的CNN模型，无需校准阶段即可实现SSVEP信号解码 | 仅在公开数据集上验证，未提及在其他数据集或实际场景中的泛化能力 | 开发无需校准的脑机接口解码方法，提高SSVEP信号识别性能 | 稳态视觉诱发电位信号 | 脑机接口 | NA | 脑电图信号处理 | CNN | 时频域信号 | 公开数据集（具体数量未说明） | NA | TFA-Net | 准确率, 信息传输率 | NA |