深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43425 篇文献，本页显示第 561 - 580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 561 | 2026-04-12 |
Deep learning with cinematic rendering: fine-tuning deep neural networks using photorealistic medical images
2018-09-13, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/aada93
PMID:30113015
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研究论文 | 本文提出了一种利用电影渲染技术生成逼真医学图像，以微调深度学习网络的方法，用于内窥镜单目深度估计任务 | 首次将电影渲染技术应用于深度学习，通过使用电影渲染生成的逼真CT数据微调合成数据驱动的网络，提高了模型对真实医学图像的适应性和鲁棒性 | 研究主要针对内窥镜深度估计任务，可能未涵盖其他医学图像分析应用；且依赖于特定渲染条件，泛化能力需进一步验证 | 解决医学图像数据稀缺问题，提升深度学习模型在真实医学图像上的性能 | 内窥镜图像，特别是结肠内窥镜图像 | 计算机视觉 | NA | 电影渲染，CT数据重建 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | 深度估计误差减少百分比 | NA |
| 562 | 2026-04-12 |
Computer-aided detection of small intestinal ulcer and erosion in wireless capsule endoscopy images
2018-08-10, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/aad51c
PMID:30033931
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的计算机辅助检测方法，用于无线胶囊内窥镜图像中小肠溃疡和糜烂的检测 | 首次将深度学习框架应用于无线胶囊内窥镜图像中溃疡和糜烂的自动检测，能够直接从数据中提取图像特征，提高识别准确性和效率 | NA | 开发一种计算机辅助检测方法，以自动识别无线胶囊内窥镜图像中的小肠溃疡和糜烂 | 无线胶囊内窥镜图像中的小肠溃疡和糜烂病变 | 计算机视觉 | 小肠溃疡和糜烂 | 无线胶囊内窥镜成像 | CNN | 图像 | 数万张无线胶囊内窥镜图像 | NA | AlexNet | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | NA |
| 563 | 2026-04-12 |
Computed tomography super-resolution using deep convolutional neural network
2018-07-16, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/aacdd4
PMID:29923839
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研究论文 | 本研究开发了一种基于卷积神经网络的CT图像超分辨率方法，通过改进的U-Net学习低分辨率（厚层厚）与高分辨率（薄层厚）图像之间的端到端映射 | 采用改进的U-Net架构实现CT图像的超分辨率与去噪联合优化，显著提升骨结构和气腔边界的去模糊效果 | 研究仅使用二维切片数据进行训练，未涉及三维体积数据；样本量相对有限（52个训练研究） | 开发深度学习模型以提升CT图像的空间分辨率并降低噪声 | CT图像（薄层与厚层对比） | 计算机视觉 | NA | 计算机断层扫描（CT） | CNN | 图像 | 52个CT研究用于训练（7670张切片），13个CT研究用于测试 | NA | 改进的U-Net | 峰值信噪比（PSNR），归一化均方根误差（NRMSE） | NA |
| 564 | 2026-04-12 |
Evolutionary pruning of transfer learned deep convolutional neural network for breast cancer diagnosis in digital breast tomosynthesis
2018-05-01, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/aabb5b
PMID:29616660
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研究论文 | 提出一种分层路径进化方法，用于压缩深度卷积神经网络，以在数字乳腺断层合成中分类肿块，同时保持分类准确性 | 采用遗传算法进行迭代路径进化，通过锦标赛选择驱动计数保持交叉和突变，显著减少网络参数和计算操作 | 未提及方法在其他深度学习网络或成像任务中的泛化能力验证，且统计差异不显著（p > 0.05） | 压缩深度卷积神经网络参数，提高推理和迁移学习效率，用于乳腺癌诊断 | 数字乳腺断层合成中的肿块区域 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成 | CNN | 图像 | 第一阶段：19,632个增强ROI（来自2,454个乳腺X光肿块病变）；第二阶段：9,120个DBT ROI（来自228个肿块病变）；测试：89个肿块病变（来自94个独立DBT病例） | NA | 预训练的DCNN（基于ImageNet） | AUC | NA |
| 565 | 2026-04-12 |
Comment on 'Deep convolutional neural network with transfer learning for rectum toxicity prediction in cervical cancer radiotherapy: a feasibility study'
2018-03-15, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/aaae23
PMID:29424369
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评论 | 对一篇关于使用深度卷积神经网络预测宫颈癌放疗中直肠毒性的可行性研究论文进行评论 | NA | NA | 讨论深度学习技术在医学物理和放射肿瘤学领域的应用潜力与局限性 | 深度学习在放射肿瘤学中的应用 | 数字病理学 | 宫颈癌 | NA | 卷积神经网络 | NA | NA | NA | VGG-16 | NA | NA |
| 566 | 2026-04-12 |
Computer-aided assessment of breast density: comparison of supervised deep learning and feature-based statistical learning
2018-01-09, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/aa9f87
PMID:29210358
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研究论文 | 本研究开发了一种基于监督深度学习的自动化方法，用于评估数字乳腺X线摄影中的乳腺密度百分比，并与基于特征的统计学习方法进行比较 | 采用监督深度卷积神经网络结合域适应重采样方法，生成乳腺密度概率图，实现了比传统特征学习方法更准确和稳健的密度估计 | 研究仅使用了单一机构的回顾性数据，样本量有限，且未在外部数据集上进行验证 | 开发自动化评估乳腺密度的方法，以辅助癌症风险预测和密度报告 | 数字乳腺X线摄影图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺X线摄影 | CNN | 图像 | 训练集478张数字乳腺X线摄影图像，独立测试集183张图像 | NA | 深度卷积神经网络 | Dice系数, Pearson相关系数 | NA |
| 567 | 2026-04-11 |
Computational dual-loop frameworks bridging single-enzyme design and cascade tunnel network engineering for next-generation biosynthetic systems
2026 Jul-Aug, Biotechnology advances
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108850
PMID:41763370
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综述 | 本文综述了计算酶工程的最新进展，重点介绍了结构预测、突变效应建模、多尺度分子模拟和多酶网络工程，并将其置于一个连接分子水平酶设计与途径水平整合的双循环DBTL框架中 | 与现有主要关注单一计算方法或单酶优化的综述不同，本文强调在统一的DBTL框架内，将机制性酶建模与多酶网络设计相结合，提供了一个连接单酶设计与级联隧道网络工程的双循环框架 | NA | 总结计算酶工程的最新进展，并为下一代生物合成系统提供一个连接分子设计与系统集成的结构化框架 | 酶（单酶及多酶系统） | 计算生物学 | NA | 结构预测、突变效应建模、分子动力学模拟、量子力学/分子力学分析 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 568 | 2026-04-11 |
Evaluation of Image-Level Harmonization Methods for Multi-Center MR Neuroimaging
2026-May, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.70221
PMID:41489091
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研究论文 | 本研究评估了多中心MR神经影像数据中图像级标准化方法的性能，重点关注阿尔茨海默病神经影像倡议数据集中的T1w和T2-FLAIR图像 | 首次在ADNI数据集中系统比较了统计方法ComBat与深度学习方法HACA3在跨厂商MR图像标准化中的效果，并利用多指标评估了标准化后图像特征的一致性 | 当前多对比度MR标准化工具在T2-FLAIR图像标准化方面仍存在困难，且研究仅基于ADNI数据集，可能无法推广到其他疾病或影像协议 | 评估多中心MR神经影像研究中扫描仪相关差异，并比较公开可用的图像级标准化工具的性能 | 阿尔茨海默病神经影像倡议数据集中的T1w和T2-FLAIR MR图像，涉及GE、Philips和Siemens三种扫描仪厂商 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | T1w和T2-FLAIR MRI序列 | 深度学习模型 | 图像 | 扫描仪组分析：1143名ADNI3受试者（233名GE，173名Philips，250名Siemens，其中487名Siemens受试者作为独立参考组）；受试者内比较：8名受试者的配对多厂商扫描会话 | NA | HACA3 | 灰质/白质对比度比，白质高信号体积，Fréchet Inception距离，学习感知图像块相似度 | NA |
| 569 | 2026-04-11 |
Analysis of Upper Airway Morphology Using Four-Dimensional Dynamic MRI With Active Deep Learning-Based Automatic Segmentation
2026-May, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.70237
PMID:41607039
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研究论文 | 本研究利用主动学习nnU-Net对自由呼吸四维动态MRI进行自动上气道分割，并量化不同口腔位置下的动态形态变化 | 首次将主动学习nnU-Net应用于自由呼吸四维动态MRI的上气道自动分割，在减少人工标注的同时保持高精度，并系统量化了口腔位置、性别和症状对上气道动态形态的影响 | 样本量相对有限（84名成人，内部测试集18人），且研究对象均为无阻塞性睡眠呼吸暂停的成年人，结果可能无法推广到其他人群 | 开发自动上气道分割方法并量化呼吸过程中上气道的动态形态变化 | 无阻塞性睡眠呼吸暂停的成年人（包括有睡眠相关呼吸症状者） | 数字病理学 | 睡眠呼吸障碍 | 四维动态MRI，自由呼吸时间分辨成像与交错随机轨迹序列 | nnU-Net | 四维动态MRI图像 | 84名成年人（28男/56女，年龄18-80岁，其中33人有睡眠相关呼吸症状），内部测试集18人 | nnU-Net | nnU-Net | Dice系数 | NA |
| 570 | 2026-03-01 |
Editorial for "Analysis of Upper Airway Morphology Using Four-Dimensional Dynamic MRI With Active Deep Learning-Based Automatic Segmentation"
2026-May, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.70283
PMID:41761402
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 571 | 2026-04-11 |
Determination of Modified Waldenström Staging in Legg-Calvé-Perthes Disease Using Deep Learning
2026-May, Journal of the Pediatric Orthopaedic Society of North America
DOI:10.1016/j.jposna.2026.100334
PMID:41890888
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于从标准髋关节X光片中自动确定Legg-Calvé-Perthes病的改良Waldenström分期 | 首次利用深度学习自动化提取临床相关参数，构建分类管道以改进LCPD分期的客观性和一致性 | 早期阶段样本代表性不足，模型在完整分类中的准确性中等，需要更大规模多中心数据提升性能 | 开发深度学习模型以自动化和标准化Legg-Calvé-Perthes病的改良Waldenström分期 | Legg-Calvé-Perthes病患者的髋关节X光片（前后位和蛙式侧位） | 数字病理学 | Legg-Calvé-Perthes病 | X光成像 | 深度学习分类模型 | 图像 | 机构1包含2,164张图像，保留测试集229对X光片，外部验证集533对X光片 | NA | NA | Dice系数, AUROC | NA |
| 572 | 2026-04-11 |
Identification of Hepatic Fibrosis and Steatosis via A Point-of-Care Transient Elastography System With Integrated AI
2026-May, Liver international : official journal of the International Association for the Study of the Liver
IF:6.0Q1
DOI:10.1111/liv.70634
PMID:41947638
|
研究论文 | 本研究开发了一种集成了人工智能的即时弹性成像系统，用于非侵入性评估肝纤维化和脂肪变性 | 结合实时B超图像引导和深度学习分析，提供便携式点对点弹性成像系统，并引入新的多域衰减参数用于脂肪定量 | 研究样本量相对有限，且主要针对慢性肝病患者，未广泛验证于其他肝病类型 | 评估AI-POC-TE系统在诊断肝纤维化和脂肪变性中的准确性，并与传统弹性成像技术进行比较 | 慢性肝病患者 | 数字病理学 | 肝病 | 瞬时弹性成像，B超图像引导，深度学习 | 深度学习模型 | 图像，弹性测量数据 | 138名患者进行肝活检和AI-POC-TE同步检查，1455名患者进行传统弹性成像对比 | 未明确指定 | 未明确指定 | AUROC, Youden's cut-offs, 相关系数 | 未明确指定 |
| 573 | 2026-04-11 |
Unraveling Glycation-Induced Structure-Function Nexus in Food Proteins: From Analytical Innovations to AI-Assisted Design
2026-May, Comprehensive reviews in food science and food safety
IF:12.0Q1
DOI:10.1111/1541-4337.70477
PMID:41957905
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 574 | 2026-04-11 |
Advanced deep learning framework for breast cancer detection using digital breast tomosynthesis images
2026-Apr-24, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering
DOI:10.1515/bmt-2025-0011
PMID:41521204
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的鲁棒框架，用于利用数字乳腺断层合成图像进行乳腺癌检测 | 提出了一种结合单切片和多切片输入的混合深度学习模型，并应用了拉普拉斯金字塔增强、特征融合和穷举特征选择等先进方法以提升诊断性能 | 研究未使用多中心数据集进行验证，且尚未与临床决策支持系统集成 | 开发一种用于乳腺癌早期准确检测的深度学习框架 | 数字乳腺断层合成图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成成像 | CNN, 集成学习 | 图像 | 未明确说明 | TensorFlow, Keras, Scikit-learn, XGBoost | ResNet V2, MobileNet V3, Inception V3+ | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | 未明确说明 |
| 575 | 2026-04-11 |
Blood pressure estimation using single photoplethysmography signal based on ResNet-BiGRU
2026-Apr-24, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering
DOI:10.1515/bmt-2025-0285
PMID:41715883
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研究论文 | 本研究开发了一种基于ResNet-BiGRU混合深度神经网络的框架，利用单一光电容积脉搏波信号进行无袖带血压估计 | 提出了一种结合残差卷积块和双向门控循环单元的混合深度学习模型，以联合捕捉光电容积脉搏波信号的形态和时间特征，实现连续、无创的血压监测 | 模型在外部数据集（VitalDB）上的性能（尤其是收缩压误差）相比内部数据集有所下降，表明其在不同生理条件下的泛化能力仍需进一步验证 | 开发一个准确、鲁棒且可泛化的深度学习框架，用于基于单一光电容积脉搏波信号的无袖带血压估计 | 光电容积脉搏波信号和动脉血压信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波 | CNN, BiGRU | 信号数据 | UCI数据集包含942名受试者的同步信号，VitalDB数据集包含手术患者的同步信号 | NA | ResNet, BiGRU | 平均绝对误差 | NA |
| 576 | 2026-04-11 |
A simulation-based deep learning framework for spatially explicit malaria modeling of CRISPR suppression gene drive mosquitoes
2026-Apr-17, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115221
PMID:41890961
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研究论文 | 本研究开发了一个基于模拟的深度学习框架，用于空间显式建模CRISPR抑制基因驱动蚊子对疟疾的影响 | 结合个体建模与深度学习，高效分析多参数对基因驱动效果的影响，揭示了不完美驱动仍可能消除疟疾的潜力 | 未明确说明模型在真实世界数据上的验证情况，且计算需求可能仍较高 | 预测CRISPR基因驱动释放对疟疾传播的影响，优化蚊虫抑制策略 | CRISPR基因驱动蚊子及其对疟疾传播的调控 | 机器学习 | 疟疾 | CRISPR基因驱动技术，个体建模 | 深度学习模型 | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 577 | 2026-04-11 |
RaMoA: Raman Microspectroscopy and Deep Learning for the Classification of Antimicrobial Mechanism of Action
2026-Apr-10, ACS infectious diseases
IF:4.0Q1
DOI:10.1021/acsinfecdis.5c00917
PMID:41824399
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研究论文 | 本文提出了一种结合拉曼显微光谱和深度学习的新技术，用于分类抗菌药物的作用机制并预测其新颖性 | 首次将拉曼显微光谱与深度学习结合，用于抗菌药物作用机制的分类和新颖性预测，实现了高精度分类和未知机制识别 | 研究仅基于大肠杆菌ATCC 25922野生型菌株，且处理时间固定为1小时，样本多样性和时间动态性有限 | 开发一种基于拉曼光谱和深度学习的技术，以快速分类抗菌药物的作用机制并评估其新颖性 | 大肠杆菌ATCC 25922野生型菌株，使用27种代表5类传统功能（细胞壁合成抑制剂、蛋白质合成抑制剂、DNA复制抑制剂、RNA合成抑制剂、细胞膜功能抑制剂）的抗生素处理 | 机器学习 | NA | 拉曼显微光谱 | CNN, 自编码器 | 拉曼光谱 | 27种抗生素处理的大肠杆菌样本，代表5类作用机制 | NA | 1D 卷积神经网络, 自编码器 | 准确率 | NA |
| 578 | 2026-04-11 |
A diffusion-based framework for designing molecules in flexible protein pockets
2026-Apr-10, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.aeb7045
PMID:41950314
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研究论文 | 本文提出了一种基于扩散的框架YuelDesign，用于在柔性蛋白质口袋中设计分子，以解决结构基药物发现中的挑战 | YuelDesign首次联合建模蛋白质口袋结构和配体构象，通过双扩散过程迭代优化几何和化学特性，并利用E3former保持旋转和平移等变性 | NA | 开发一种能够处理蛋白质柔性口袋的分子设计框架，以改进药物发现过程 | 蛋白质-配体复合物，特别是具有柔性口袋的蛋白质 | 机器学习 | NA | 扩散模型 | 扩散模型 | 蛋白质口袋结构和配体构象数据 | NA | NA | E3former, 阐明扩散模型, 离散去噪扩散概率模型 | 药物相似性, 合成复杂性, 化学官能团多样性, 对接能量 | NA |
| 579 | 2026-04-11 |
The impact of data consistency on deep learning models for nasopharyngeal cancer organ auto-segmentation
2026-Apr-10, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae596e
PMID:41916328
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研究论文 | 本研究探讨了标注一致性对基于深度学习的鼻咽癌放疗中危及器官自动勾画性能的影响 | 揭示了标注一致性比数据集规模对自动勾画性能更具决定性影响，并展示了通过医师特定微调可弥补领域适应差距 | 研究仅基于CT扫描数据，未考虑其他影像模态；样本来源和标注医师的多样性可能有限 | 研究标注一致性如何影响深度学习模型在鼻咽癌放疗中危及器官自动勾画的性能 | 鼻咽癌患者的CT扫描图像及对应的危及器官勾画 | 数字病理 | 鼻咽癌 | CT扫描 | CNN | 图像 | 1,301例鼻咽癌患者CT扫描，其中65例由医师A勾画，76例由医师B勾画，1,160例由多医师团队勾画 | NA | U-Net | Dice相似系数 | NA |
| 580 | 2026-04-11 |
Artificial intelligence augmented imaging of pancreatic fluid collections in acute pancreatitis
2026-Apr-10, Indian journal of gastroenterology : official journal of the Indian Society of Gastroenterology
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s12664-026-01979-5
PMID:41957213
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综述 | 本文综述了人工智能在增强急性胰腺炎中胰腺液体积聚成像方面的应用，包括分割、图像生成、预后预测和工作流优化 | 利用深度学习和放射组学技术，自动化分割胰腺及液体积聚，客观量化坏死碎片，并加速MRI采集时间，可能生成合成图像 | 临床整合面临挑战，如数据标准化、算法验证和实际工作流适应性问题 | 探讨人工智能如何改进胰腺液体积聚的成像诊断和管理，以克服传统成像方法的局限性 | 急性胰腺炎患者的胰腺液体积聚 | 数字病理学 | 胰腺炎 | 深度学习, 放射组学 | 深度学习模型 | 医学影像数据（如CT、MRI） | NA | NA | NA | NA | NA |