深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24188 篇文献，本页显示第 5221 - 5240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5221 | 2025-03-14 |
Probabilistic volumetric speckle suppression in OCT using deep learning
2024-Aug-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.523716
PMID:39346991
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研究论文 | 本文提出了一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的深度学习框架，用于光学相干断层扫描（OCT）中的体积斑点减少 | 利用OCT数据的体积特性，网络以部分OCT体积作为输入，生成无伪影的去斑点体积，同时在所有三个维度上表现出优异的斑点减少和分辨率保持 | 训练数据仅由三个OCT体积组成，可能限制了模型的泛化能力 | 研究目的是开发一种高效的OCT体积斑点减少方法 | 光学相干断层扫描（OCT）数据 | 计算机视觉 | NA | 条件生成对抗网络（cGAN） | cGAN | 体积OCT数据 | 三个OCT体积 |
| 5222 | 2025-03-14 |
Automated vessel-specific coronary artery calcification quantification with deep learning in a large multi-centre registry
2024-Jun-28, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeae045
PMID:38376471
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研究论文 | 本文评估了使用深度学习自动分析血管特异性冠状动脉钙化（CAC）的准确性和预后意义，基于心电图门控和衰减校正CT的大规模多中心注册数据 | 首次在大规模多中心注册数据中应用深度学习模型进行血管特异性CAC分析，并评估其预后价值 | 研究依赖于CT图像质量，且未探讨其他可能影响预后的因素 | 评估深度学习在血管特异性CAC分析中的准确性和预后意义 | 冠状动脉钙化（CAC） | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | CT图像 | 3000例门控CT用于训练，2094例门控CT和5969例非门控AC CT用于测试 |
| 5223 | 2025-03-14 |
A new intelligent system based deep learning to detect DME and AMD in OCT images
2024-Apr-23, International ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s10792-024-03115-8
PMID:38653842
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研究论文 | 本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型计算机辅助诊断（CAD）系统，用于在OCT图像中检测和分类年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病性黄斑水肿（DME） | 提出了一种结合Inception_V3模型和自定义CNN提取特征的混合方法，在DUKE数据集上达到了99.53%的最高准确率 | NA | 开发一种自动化的OCT图像分析系统，用于早期检测和分类AMD和DME | OCT视网膜图像 | 计算机视觉 | 糖尿病性视网膜病变 | OCT | CNN, VGG16, VGG19, Inception_V3, BCNN | 图像 | DUKE公共数据集和突尼斯私人数据集 |
| 5224 | 2025-03-14 |
Biometric contrastive learning for data-efficient deep learning from electrocardiographic images
2024-04-03, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae002
PMID:38269618
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研究论文 | 本文提出了一种名为生物特征对比学习（BCL）的自监督预训练方法，用于在心电图（ECG）图像上进行标签高效的深度学习 | BCL方法通过利用同一患者不同ECG的生物特征签名，提高了在有限标签数据下开发AI模型的效率 | 研究主要依赖于特定数据集（Yale 2000-2015），可能限制了模型的泛化能力 | 开发一种自监督预训练方法，以提高在心电图图像上检测心脏疾病的效率 | 心电图（ECG）图像 | 机器学习 | 心血管疾病 | 自监督对比学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 78,288名个体 |
| 5225 | 2025-03-14 |
Deep learning for water quality
2024-Mar-12, Nature water
DOI:10.1038/s44221-024-00202-z
PMID:38846520
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review | 本文探讨了深度学习在内陆水质预测中的应用及其潜力 | 提出深度学习作为一种未充分利用但有前景的方法，能够揭示高维数据中的复杂结构和关系，并帮助填补时空数据缺口 | 深度学习方法的局限性相对于传统方法进行了讨论，但其具体局限性未详细说明 | 研究目的是探讨深度学习在水质科学中的潜力，以克服传统方法在预测水质方面的不足 | 内陆水质 | machine learning | NA | 深度学习 | NA | 高维数据 | NA |
| 5226 | 2025-03-14 |
A new computer-aided diagnosis tool based on deep learning methods for automatic detection of retinal disorders from OCT images
2024-Feb-23, International ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s10792-024-03033-9
PMID:38396074
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的计算机辅助诊断工具，用于从OCT图像中自动检测视网膜疾病 | 通过嵌入眼科医生的解释和医学描述中的丰富语义信息，提高了深度神经网络的解释性，克服了其模糊和黑箱性质 | 研究仅使用了UCSD数据集的一个小子集进行训练，可能限制了模型的泛化能力 | 开发一种可靠的计算机辅助诊断软件，用于早期检测视网膜疾病，防止视力丧失 | 视网膜疾病 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 29,800张OCT图像 |
| 5227 | 2025-03-14 |
Deep Learning Models for Coronary Atherosclerosis Detection in Coronary CT Angiography
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本文旨在测试和比较不同的预训练深度学习模型，以找到用于冠状动脉CT血管造影中动脉粥样硬化检测的最佳模型 | 使用Haar小波分解提高模型的灵敏度，并比较了不同预训练模型在动脉粥样硬化检测中的性能 | 尽管Resnet101模型在准确性和PPV方面表现良好，但其灵敏度较低 | 寻找用于冠状动脉CT血管造影中动脉粥样硬化检测的最佳深度学习模型 | 冠状动脉CT血管造影图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | Haar小波分解 | Resnet101, CNN, KNN | 图像 | NA |
| 5228 | 2025-03-14 |
Clinically Applicable Pan-Origin Cancer Detection for Lymph Nodes via Artificial Intelligence-Based Pathology
2024, Pathobiology : journal of immunopathology, molecular and cellular biology
IF:3.5Q1
DOI:10.1159/000539010
PMID:38718783
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研究论文 | 本文提出了一种基于人工智能的泛起源淋巴结癌症转移检测系统，用于术后淋巴结的组织病理学诊断 | 开发了一种泛起源淋巴结癌症转移检测系统，结合两种深度学习模型进行淋巴结定位和癌症检测，具有高准确性和临床适用性 | 未提及系统在不同医疗中心间的广泛验证及长期临床应用的稳定性 | 开发一种适用于临床的泛起源淋巴结癌症转移检测系统，以提高诊断准确性并减少漏诊率 | 淋巴结 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习 | 深度学习模型 | 全切片图像（WSIs） | 700多张WSIs用于训练，1,402张WSIs来自49个器官，1,051张WSIs来自52个器官用于验证 |
| 5229 | 2025-03-14 |
Is the Juice Worth the Squeeze? Learning Curve of a Chest Radiograph Semantic Labeling Deep Learning Model
2024-01-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000755
PMID:37889555
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5230 | 2025-03-14 |
Exploring the application of deep learning methods for polygenic risk score estimation
2023-Dec-15, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.12.14.23299972
PMID:38168416
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研究论文 | 本文探讨了深度学习在估计多基因风险评分（PRS）中的应用 | 使用单一模型生成多个PRS，并探索了机器学习在PRS生成中的潜力，特别是在处理缺失数据时的表现 | 模型的进一步改进可能需要额外的输入数据 | 研究机器学习如何改进多基因风险评分的生成 | UK Biobank数据中的已知PRS | 机器学习 | NA | 深度学习 | MLP | 基因数据 | UK Biobank数据 |
| 5231 | 2025-03-14 |
Deep learning on electronic medical records identifies distinct subphenotypes of diabetic kidney disease driven by genetic variations in the Rho pathway
2023-Sep-07, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.09.06.23295120
PMID:37732187
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研究论文 | 本文利用深度学习技术分析电子病历数据，识别出与糖尿病肾病进展相关的新型遗传特征，并发现由Rho通路基因变异驱动的不同亚型 | 首次发现影响细胞骨架调节蛋白稳定性的疾病相关遗传变异，揭示了一种新的表达数量性状位点类别，具有潜在治疗靶点价值 | 研究样本量相对较小（1,372例），且仅针对糖尿病肾病患者，结果可能不适用于其他类型肾病 | 探索糖尿病肾病的遗传异质性，识别与疾病进展相关的遗传特征 | 1,372名糖尿病肾病患者 | 机器学习 | 糖尿病肾病 | 深度学习，外显子组关联分析 | 自编码器，无监督聚类 | 电子病历数据 | 1,372名糖尿病肾病患者 |
| 5232 | 2024-08-07 |
Deep Learning on Electrocardiograms for Prediction of In-hospital Intradialytic Hypotension in Patients with ESKD
2023-09-01, Kidney360
IF:3.2Q1
DOI:10.34067/KID.0000000000000208
PMID:37418626
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5233 | 2025-03-14 |
Deep Learning for Automated Measurement of Patellofemoral Anatomic Landmarks
2023-Jul-08, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering10070815
PMID:37508842
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研究论文 | 本文应用深度学习技术自动测量膝关节解剖标志，以更好地理解解剖结构，从而改善治疗效果 | 首次开发了一个深度学习回归模型，用于自动标注髌股关节解剖标志，并在生理和病理CT影像上进行大规模训练 | 健康队列的沟角测量存在统计学显著差异 | 通过深度学习自动测量膝关节解剖标志，以改善对髌股关节解剖结构的理解 | 483名患者的膝关节CT影像，包括计划进行膝关节置换的患者和健康膝关节解剖的患者 | 计算机视觉 | 膝关节疾病 | 深度学习 | 修改后的ResNet50架构 | CT影像 | 483名患者的14,652张图像 |
| 5234 | 2025-03-14 |
The impact of trade and financial expansion on volatility of real exchange rate
2022, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0262230
PMID:35061782
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研究论文 | 本文研究贸易和金融开放对实际汇率波动的影响，并通过实证分析提供减少实际汇率波动的参考 | 结合物联网金融的创新商业模式，利用深度学习进行金融数据分析，探讨贸易和金融开放对实际汇率波动的影响 | 研究仅基于45个主要国家的面板数据，可能无法全面反映全球情况 | 探讨贸易和金融开放对实际汇率波动的影响，为减少实际汇率波动提供参考 | 45个主要国家的贸易和金融开放数据 | 金融数据分析 | NA | 深度学习（DL） | NA | 面板数据 | 45个主要国家的数据 |
| 5235 | 2025-03-13 |
Estimation of fatty acid composition in mammary adipose tissue using deep neural network with unsupervised training
2025-May, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30401
PMID:39641987
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的无监督训练方法，用于快速稳健地估计乳腺脂肪组织中的脂肪酸组成 | 提出了一种基于物理的无监督深度学习网络FAC-Net，用于从多回波双极梯度回波数据中估计脂肪酸组成，这是该领域的一项创新 | 研究样本量较小，癌症组和对照组的脂肪酸组成差异未达到统计学显著性 | 开发一种基于深度学习的方法，用于快速稳健地估计乳腺脂肪组织中的脂肪酸组成 | 乳腺脂肪组织 | 机器学习 | 乳腺癌 | 多回波双极梯度回波MRI | 无监督深度学习网络（FAC-Net） | MRI图像数据 | 15名绝经后女性（8名对照组，7名癌症组）和包含8种不同脂肪酸组成的油类的体模 |
| 5236 | 2025-03-13 |
Automated Euler number of the alveolar capillary network based on deep learning segmentation with verification by stereological methods
2025-Apr, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.13390
PMID:39887731
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研究论文 | 本文探讨了深度学习在处理肺泡毛细血管网络（ACN）分割、三维重建及自动化定量分析中的适用性，并与体视学方法进行验证 | 使用深度学习技术对SBF-SEM数据进行ACN分割，尽管训练数据有限且采用2D而非3D方法，仍生成了比现有方法更完整的初始分割 | 分析的数据量有限，未获得关于BPD引起的ACN改变的代表性数据，且需要进一步减少手动交互以充分利用自动化软件工具 | 开发高效的方法进行肺泡毛细血管网络的定量比较研究 | 肺泡毛细血管网络（ACN） | 数字病理学 | 肺病 | 深度学习（DL），序列块面扫描电子显微镜（SBF-SEM） | 2D深度学习模型 | 图像 | 有限的数据量，未具体说明样本数量 |
| 5237 | 2025-03-13 |
Impact of deep learning denoising on kinetic modelling for low-dose dynamic PET: application to single- and dual-tracer imaging protocols
2025-Mar-12, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07182-6
PMID:40069458
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研究论文 | 本文探讨了深度学习去噪（DL-DN）在低剂量动态PET成像中的应用，以改善单和双示踪剂成像协议的定量分析 | 首次将深度学习去噪技术应用于低剂量动态PET成像，特别是在单和双示踪剂成像协议中，以改善定量分析的准确性 | 在极低剂量（4 MBq）下，对[¹⁸F]FGln在乳腺病变中的准确性有所降低 | 研究深度学习去噪技术在低剂量动态PET成像中的应用，以改善定量分析的准确性 | 16例[18F]FDG PET研究 | 医学影像处理 | NA | 深度学习去噪（DL-DN） | 深度学习框架 | PET图像 | 16例[18F]FDG PET研究 |
| 5238 | 2025-03-13 |
Intelligent optoelectrowetting digital microfluidic system for real-time selective parallel manipulation of biological droplet arrays
2025-Mar-11, Lab on a chip
IF:6.1Q2
DOI:10.1039/d4lc00804a
PMID:39660615
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研究论文 | 本文提出了一种结合光电润湿技术和深度学习算法的智能控制系统，用于实时选择性并行操作生物液滴阵列 | 结合光电润湿技术与深度学习算法，实现液滴的实时检测、自动生成虚拟电极控制移动，以及液滴阵列的高效跟踪 | 当前技术依赖于操作员手动定位液滴、绘制光学图案和预设液滴移动路径，缺乏实时反馈和独立液滴控制能力，可能导致液滴失控和污染 | 开发一种智能控制系统，用于自动化操作离散液滴，提高数字微流控技术在生物医学等领域的应用 | 生物液滴阵列 | 数字病理学 | NA | 光电润湿技术、深度学习算法 | 目标检测算法、跟踪算法 | 图像 | NA |
| 5239 | 2025-03-13 |
Low-dose CT reconstruction using cross-domain deep learning with domain transfer module
2025-Mar-11, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adb932
PMID:39983305
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研究论文 | 本文提出了一种使用跨域深度学习和域转移模块的低剂量CT重建方法 | 提出了一种跨域深度学习方法，通过分析域转移函数减少冗余计算，优化资源效率而不影响性能 | 尽管减少了计算资源需求，但方法的性能仍需在更广泛的数据集上进一步验证 | 研究低剂量CT重建技术以减少辐射暴露 | 低剂量X射线CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | NA |
| 5240 | 2025-03-13 |
Power absorption and temperature rise in deep learning based head models for local radiofrequency exposures
2025-Mar-11, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adb935
PMID:39983315
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的头部模型在局部射频暴露下的功率吸收和温升问题 | 比较了传统组织分割模型与基于深度学习的无分割模型在射频暴露评估中的表现，展示了无分割模型在减少个体间变异性和提高计算效率方面的优势 | 两种模型之间的差异相对于整体剂量学不确定性较小，且研究主要集中在头部模型，未涉及其他身体部位 | 评估局部射频暴露下人体功率吸收和温升的计算不确定性和变异性，以提高人类保护指南的准确性和一致性 | 头部模型 | 机器学习 | NA | 有限差分时域方法、生物热传递方程 | 深度学习模型 | 磁共振图像 | NA |