深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24457 篇文献，本页显示第 7521 - 7540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7521 | 2025-02-20 |
OCDet: A comprehensive ovarian cell detection model with channel attention on immunohistochemical and morphological pathology images
2025-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109713
PMID:39864335
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研究论文 | 本文提出了一种名为OCDet的卵巢细胞检测模型，该模型结合了通道注意力机制，能够在免疫组化和形态学病理图像上全面检测多种卵巢癌细胞 | OCDet模型首次结合了通道注意力机制，能够高效提取病理特征，并在多种卵巢癌细胞的检测上表现出色 | 虽然OCDet在卵巢癌细胞检测上表现出色，但其在其他癌症类型上的应用潜力尚未完全验证 | 开发一种高效的深度学习框架，用于卵巢癌病理诊断中的多种细胞检测 | 卵巢癌相关的多种细胞，包括CD3、CD8、CD20阳性淋巴细胞、中性粒细胞和多倍体巨癌细胞 | 数字病理 | 卵巢癌 | 深度学习 | CSPDarkNet结合Efficient Channel Attention模块 | 图像 | 未明确提及具体样本数量 |
| 7522 | 2025-02-20 |
A deep architecture based on attention mechanisms for effective end-to-end detection of early and mature malaria parasites in a realistic scenario
2025-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109704
PMID:39869986
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和注意力机制的计算机辅助检测框架，用于有效检测和分类疟疾寄生虫的所有感染阶段，并支持多物种识别 | 该研究扩展了YOLO-SPAM和YOLO-PAM模型，结合注意力机制，提高了疟疾寄生虫检测的准确性和诊断实用性 | NA | 开发一种自动化疟疾检测解决方案，以支持病理学家并增强现实世界中的诊断实践 | 疟疾寄生虫 | 计算机视觉 | 疟疾 | 深度学习 | YOLO-SPAM, YOLO-PAM | 图像 | 三个公开可用的数据集 |
| 7523 | 2025-02-20 |
Detecting IDH and TERTp mutations in diffuse gliomas using 1H-MRS with attention deep-shallow networks
2025-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109736
PMID:39874812
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研究论文 | 本研究开发了深度学习分类器，利用质子磁共振波谱（1H-MRS）和一维卷积神经网络（1D-CNN）架构来识别胶质瘤中的IDH和TERTp突变 | 使用注意力机制的深浅网络（ADSN）进行突变检测，并利用Grad-CAM技术解释模型的决策过程 | 样本量相对较小，仅包括225名患者 | 开发非侵入性方法，用于术前检测胶质瘤中的IDH和TERTp突变，以帮助预后和治疗计划 | 225名成人半球弥漫性胶质瘤患者的1H-MRS数据 | 数字病理学 | 胶质瘤 | 1H-MRS, 深度学习 | 1D-CNN, 注意力深浅网络（ADSN） | 光谱数据 | 225名患者（117名IDH突变，108名IDH野生型；99名TERTp突变，100名TERTp野生型） |
| 7524 | 2024-09-20 |
Comment on: "Deep learning-based surgical phase recognition in laparoscopic cholecystectomy"
2025-Feb-28, Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery
IF:1.1Q3
DOI:10.14701/ahbps.24-149
PMID:39295321
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7525 | 2025-02-20 |
Deep Learning-Based Signal Amplification of T1-Weighted Single-Dose Images Improves Metastasis Detection in Brain MRI
2025-Feb-19, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001166
PMID:39961132
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的信号放大技术在单剂量T1加权脑MRI图像中的应用，以提高脑转移瘤的检测能力 | 使用深度学习技术从单剂量T1加权图像生成人工双剂量图像，以提高脑转移瘤的检测灵敏度 | 人工双剂量图像在提高检测灵敏度的同时，可能会增加假阳性发现 | 测试深度学习技术在单剂量T1加权脑MRI图像中生成人工双剂量图像的效果，以提高脑转移瘤的检测能力 | 30名参与者（平均年龄58.5岁，23名女性）的单剂量T1加权脑MRI图像 | 医学影像分析 | 脑转移瘤 | 深度学习 | NA | 图像 | 30名参与者的脑MRI图像 |
| 7526 | 2025-02-20 |
Moving Beyond CT Body Composition Analysis: Using Style Transfer for Bringing CT-Based Fully-Automated Body Composition Analysis to T2-Weighted MRI Sequences
2025-Feb-19, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001162
PMID:39961134
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的自动身体成分分析方法，使用MR T2加权序列进行身体成分分析 | 通过将CT分割映射到使用CycleGAN生成的合成MR图像上，实现了从CT到MRI的身体成分分析，并利用nnU-Net模型进行3D和2D分割 | 研究中使用的合成数据对数量较少（30对），可能影响模型的泛化能力 | 开发一种自动化方法，用于从T2加权MRI序列中提取身体成分分析参数 | 120名患者的T2加权MRI序列 | 计算机视觉 | NA | CycleGAN, nnU-Net | nnU-Net V2 (3D和2D) | 图像（MRI序列） | 120名患者（46%女性，中位年龄56岁） |
| 7527 | 2025-02-20 |
Prediction of adverse pathology in prostate cancer using a multimodal deep learning approach based on [18F]PSMA-1007 PET/CT and multiparametric MRI
2025-Feb-19, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07134-0
PMID:39969539
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于[18F]PSMA-1007 PET/CT和多参数MRI（mpMRI）的多模态深度学习模型，用于预测前列腺癌患者的不良病理（AP） | 该研究首次将[18F]PSMA-1007 PET/CT与mpMRI结合，构建了一个多模态深度学习模型（MPC），并进一步整合临床特征构建了集成模型（MPCC），显著提高了预测AP的能力 | 研究为回顾性分析，可能存在选择偏差，且样本量相对较小，需要进一步的前瞻性研究验证 | 开发并评估一种多模态深度学习模型，用于预测前列腺癌患者的不良病理（AP） | 341名接受根治性前列腺切除术（RP）并进行了mpMRI和PET/CT扫描的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN）和Transformer | 图像（PET/CT和mpMRI） | 341名前列腺癌患者 |
| 7528 | 2025-02-20 |
Robust and generalizable artificial intelligence for multi-organ segmentation in ultra-low-dose total-body PET imaging: a multi-center and cross-tracer study
2025-Feb-19, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07156-8
PMID:39969540
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于在不同成像条件和示踪剂下进行多器官PET分割，解决了完全基于PET的定量分析的关键需求 | 该模型在多种成像条件、中心和示踪剂下实现了有效的、完全基于PET的多器官分割，展示了高鲁棒性和泛化能力 | 本研究为回顾性研究，基于已收集的数据，可能受到数据质量和多样性的限制 | 开发并验证一种深度学习模型，用于在不同成像条件和示踪剂下进行多器官PET分割 | 798名来自多个中心的患者，使用不同示踪剂进行PET成像 | 医学影像分析 | NA | 深度学习 | 3D深度学习模型 | PET图像 | 798名患者 |
| 7529 | 2025-02-20 |
Comparison of different dental age estimation methods with deep learning: Willems, Cameriere-European, London Atlas
2025-Feb-19, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-025-03452-y
PMID:39969569
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研究论文 | 本研究比较了使用Willems、Cameriere-Europe、London Atlas和深度学习方法在土耳其儿童的全景X光片上进行牙龄估计的效果 | 首次将深度学习方法与传统牙龄估计方法（Willems、Cameriere-Europe、London Atlas）进行比较，并应用于土耳其儿童的全景X光片 | London Atlas方法仅适用于男孩的牙龄预测，其他方法（Willems、Cameriere-Europe和深度学习方法）需要进一步修订 | 比较不同牙龄估计方法的准确性，特别是深度学习方法与传统方法的差异 | 1169名土耳其儿童（613名女孩，556名男孩）的全景X光片 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像（全景X光片） | 1169名儿童（613名女孩，556名男孩） |
| 7530 | 2025-02-20 |
Sex estimation with convolutional neural networks using the patella magnetic resonance image slices
2025-Feb-19, Forensic science, medicine, and pathology
DOI:10.1007/s12024-025-00943-7
PMID:39969760
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研究论文 | 本研究通过开发的模型，使用EfficientNetB3、MobileNetV2、VGG16、ResNet50和DenseNet121架构，在髌骨磁共振图像上进行性别估计 | 首次在髌骨磁共振图像切片上应用多种深度学习架构进行性别估计，无需使用传统的形态测量方法 | 样本量相对较小，仅包含696名患者，且未对不同年龄段或种族群体进行细分分析 | 开发自动化的性别估计方法，减少对经验丰富人员的依赖并提高效率 | 696名患者（293名男性和403名女性）的6710张髌骨磁共振图像切片 | 计算机视觉 | NA | 磁共振成像（MRI） | CNN（包括EfficientNetB3、MobileNetV2、VGG16、ResNet50和DenseNet121） | 图像 | 696名患者的6710张髌骨磁共振图像切片 |
| 7531 | 2025-02-20 |
Artificial intelligence in the management of metabolic disorders: a comprehensive review
2025-Feb-19, Journal of endocrinological investigation
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s40618-025-02548-x
PMID:39969797
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综述 | 本文综述了人工智能在代谢性疾病管理中的重要作用，包括糖尿病、肥胖、代谢功能障碍相关脂肪肝病和甲状腺功能障碍 | 本文综合探讨了AI在代谢性疾病管理中的多种应用，如早期诊断、个性化治疗、风险评估和生物标志物发现，并强调了AI与临床实践结合的革命性潜力 | 本文提到AI实施中的挑战和伦理考虑，如数据隐私、模型可解释性和偏见缓解，但未深入探讨具体解决方案 | 探讨人工智能在代谢性疾病管理中的应用及其潜力 | 代谢性疾病，包括糖尿病、肥胖、代谢功能障碍相关脂肪肝病和甲状腺功能障碍 | 自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习 | 代谢性疾病 | 机器学习(ML), 深度学习(DL), 自然语言处理(NLP), 强化学习 | NA | NA | NA |
| 7532 | 2025-02-20 |
Deep learning for augmented process monitoring of scalable perovskite thin-film fabrication
2025-Feb-18, Energy & environmental science
IF:32.4Q1
DOI:10.1039/d4ee03445g
PMID:39830789
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研究论文 | 本文展示了深度学习在增强大面积钙钛矿薄膜制造过程监控中的应用 | 利用深度学习增强成像方法，实现材料成分监控、薄膜质量早期评估及过程控制建议生成 | 研究基于中等规模数据集，可能在大规模应用中存在限制 | 提高钙钛矿光伏材料的大面积制造可重复性 | 钙钛矿薄膜的制造过程 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 图像数据 | 中等规模数据集 |
| 7533 | 2025-02-20 |
Integrating State-Space Modeling, Parameter Estimation, Deep Learning, and Docking Techniques in Drug Repurposing: A Case Study on COVID-19 Cytokine Storm
2025-Feb-18, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocaf035
PMID:39965087
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研究论文 | 本研究通过整合状态空间建模、参数估计、深度学习和分子对接技术，探索药物再利用在COVID-19细胞因子风暴中的应用 | 结合数学建模、PID控制器、深度学习和分子对接技术，提出了一种综合方法用于快速识别关键调控蛋白和药物再利用 | 研究主要针对COVID-19的细胞因子风暴，未广泛验证其他病毒或疾病的应用效果 | 开发快速有效的治疗方法，以应对SARS-CoV-2变种带来的挑战 | COVID-19细胞因子风暴中的关键调控蛋白（如ACE2） | 药物再利用 | COVID-19 | 状态空间建模、参数估计、深度学习、分子对接 | 深度学习模型 | 蛋白质相互作用数据、药物-靶点相互作用数据 | NA |
| 7534 | 2025-02-20 |
Dual-Domain Self-Supervised Deep Learning with Graph Convolution for Low-Dose Computed Tomography Reconstruction
2025-Feb-18, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01314-4
PMID:39966223
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研究论文 | 本文提出了一种名为DDoS的双域自监督深度学习框架，用于低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像的去噪和重建 | DDoS框架结合了图卷积和多通道注意力模块，能够在sinogram域和图像域同时进行去噪，有效提升了LDCT图像的信噪比 | 尽管DDoS框架在实验中表现出色，但其在临床环境中的实际应用仍需进一步验证 | 提高低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像的信噪比，以满足诊断所需的图像质量 | 低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 图卷积网络（GCN） | 图像 | 两个大规模LDCT数据集 |
| 7535 | 2025-02-20 |
Letter to the Editor: "A Deep Learning System to Predict Epithelial Dysplasia in Oral Leukoplakia"
2025-Feb-18, Journal of dental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1177/00220345251317097
PMID:39966688
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7536 | 2025-02-20 |
Enhancing Semantic Segmentation in High-Resolution TEM Images: A Comparative Study of Batch Normalization and Instance Normalization
2025-Feb-17, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/mam/ozae093
PMID:39405188
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研究论文 | 本文研究了批量归一化（BN）和实例归一化（IN）对高分辨率透射电子显微镜（TEM）图像语义分割深度学习模型性能的影响 | 通过比较BN和IN在U-Net和ResNet架构上的表现，发现IN在Dice分数和交并比指标上持续优于BN，强调了选择适当归一化方法的重要性 | 研究仅基于两种数据集，可能无法全面反映所有TEM图像的特性 | 探讨不同归一化方法对TEM图像语义分割深度学习模型性能的影响 | 高分辨率透射电子显微镜（TEM）图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net, ResNet | 图像 | 两个不同的数据集 |
| 7537 | 2025-02-20 |
A dataset for surface defect detection on complex structured parts based on photometric stereo
2025-Feb-16, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04454-6
PMID:39956811
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和光度立体视觉的表面缺陷检测技术，并创建了金属表面缺陷数据集（MSDD） | 提出了一种新的缺陷检测技术，结合了光度立体视觉和深度学习，并创建了一个包含多种缺陷类型的金属表面缺陷数据集 | NA | 解决工业缺陷检测中的阴影和表面反射问题，特别是在非平面零件上的检测 | 金属表面缺陷 | 计算机视觉 | NA | 光度立体视觉 | FCOS, YOLOv5, YOLOv8, RT-DETR | 图像 | 138,585张单通道图像和9,239张混合图像 |
| 7538 | 2025-02-20 |
Helmet material design for mitigating traumatic axonal injuries through AI-driven constitutive law enhancement
2025-Feb-16, Communications engineering
DOI:10.1038/s44172-025-00370-0
PMID:39956866
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研究论文 | 本文通过AI驱动的本构定律增强，优化头盔衬里材料设计，以减少创伤性轴索损伤 | 利用深度学习模型预测不同衬里材料保护下假人头部的峰值旋转速度和加速度，并通过材料优化显著降低脑损伤风险 | 研究主要针对250至500焦耳冲击能量范围内的脑损伤风险，未涵盖所有可能的冲击条件 | 提高运动头盔对脑损伤的保护效率 | 头盔衬里材料 | 机器学习 | 脑损伤 | 深度学习 | 深度学习模型 | 模拟数据 | NA |
| 7539 | 2025-02-20 |
Global Daily Column Average CO2 at 0.1° × 0.1° Spatial Resolution Integrating OCO-3, GOSAT, CAMS with EOF and Deep Learning
2025-Feb-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-04135-w
PMID:39952969
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研究论文 | 本研究通过整合CAMS、GOSAT和OCO-3卫星数据，利用DINEOF和DINCAE方法重建了高时空分辨率的全球二氧化碳柱平均浓度数据集 | 结合DINEOF和DINCAE两种先进的数据重建方法，填补了卫星观测数据中的缺失，生成了高分辨率、无间隙的全球二氧化碳柱平均浓度数据集 | 未提及具体的数据覆盖时间范围或长期稳定性验证 | 解决卫星观测数据中的缺失问题，生成高时空分辨率的全球二氧化碳分布数据 | 全球二氧化碳柱平均浓度 | 机器学习 | NA | DINEOF, DINCAE | 卷积自编码器 | 卫星观测数据 | 整合了CAMS、GOSAT和OCO-3卫星的观测数据 |
| 7540 | 2025-02-20 |
Predicting early recurrence in locally advanced gastric cancer after gastrectomy using CT-based deep learning model: a multicenter study
2025-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002184
PMID:39715142
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研究论文 | 本研究开发了一种基于术前多期CT图像的深度学习模型（DLER MLP），用于预测局部晚期胃癌（LAGC）患者的早期复发，并探讨了该模型的生物学基础 | 结合DenseNet169和多期2.5D CT图像开发了DLER模型，并整合临床因素构建了DLER MLP分类器，显著提高了早期复发的预测性能 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚，且样本来源仅限于三个医疗中心和TCIA数据库 | 开发一种基于CT图像的深度学习模型，用于预测局部晚期胃癌患者的早期复发，并优化治疗策略 | 局部晚期胃癌（LAGC）患者 | 数字病理学 | 胃癌 | RNA测序 | DenseNet169, 多层感知器（MLP） | CT图像 | 620名LAGC患者，来自三个医疗中心和TCIA数据库 |