深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32801 篇文献，本页显示第 8541 - 8560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8541 | 2025-10-06 |
Deep Learning Segmentation of Ascites on Abdominal CT Scans for Automatic Volume Quantification
2024-09, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230601
PMID:38900043
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的自动方法，用于在腹部CT扫描中检测腹水并量化其体积 | 首次提出使用深度学习自动分割和量化腹水体积的方法，并在肝硬化和卵巢癌患者中验证 | 回顾性研究，数据来源于特定机构，可能存在选择偏倚 | 评估深度学习模型在检测和量化腹水体积方面的性能 | 肝硬化腹水患者和卵巢癌患者 | 医学影像分析 | 肝硬化,卵巢癌 | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 训练集：TCGA卵巢癌数据集；测试集：NIH-LC(25例)、NIH-OV(166例)、UofW-LC(124例) | NA | NA | F1/Dice系数,体积估计误差,95%置信区间 | NA |
| 8542 | 2025-10-06 |
Noninvasive virtual biopsy using micro-registered optical coherence tomography (OCT) in human subjects
2024-04-12, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adi5794
PMID:38598626
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研究论文 | 开发了一种基于光学相干断层扫描的非侵入式虚拟活检技术，通过深度学习将OCT图像转换为虚拟H&E染色切片 | 提出了微米级精度的配准方法，首次实现了从完整组织获取的3D OCT图像到2D H&E切片的精确对应，并展示了2D和3D的高保真虚拟染色 | 需要配对数据集进行训练，尚未应用于体内OCT图像的临床验证 | 开发非侵入式虚拟活检技术以减少不必要的活检程序 | 人类组织样本 | 数字病理学 | 癌症 | 光学相干断层扫描（OCT），H&E染色 | 条件生成对抗网络（cGAN） | 3D OCT图像，2D H&E组织切片 | NA | NA | 条件生成对抗网络 | 高保真度转换 | NA |
| 8543 | 2025-10-06 |
Three-dimensional assessments are necessary to determine the true, spatially-resolved composition of tissues
2024-Mar-28, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.12.04.569986
PMID:38106231
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研究论文 | 本研究通过深度学习平台重建胰腺组织的三维微解剖结构，证明二维评估会显著低估组织异质性 | 首次使用深度学习平台CODA对正常和癌变人类胰腺标本进行三维微解剖重建，系统比较二维与三维评估在组织成分分析中的差异 | 研究样本仅限胰腺组织，未验证其他器官组织的适用性 | 评估三维组织映射在准确分析组织成分中的必要性 | 接受胰腺切除术患者的正常和癌变人类胰腺标本 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 深度学习组织映射平台，三维组织重建 | 深度学习 | 全玻片图像，连续组织切片图像 | 包含二维全玻片图像队列和三维重建厚组织切片队列的胰腺标本 | NA | CODA平台 | 组织成分异质性误差分析 | NA |
| 8544 | 2025-10-06 |
Deep learning-based accurate diagnosis and quantitative evaluation of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma on whole-slide histopathology images
2024-03, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.7104
PMID:38488408
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的肝细胞癌微血管浸润智能诊断模型，能够提高诊断效率和准确性 | 成功开发了MVI人工智能诊断模型，能够识别传统病理学难以区分的微小微血管浸润，并提供癌细胞数量和空间信息的自动量化 | 研究主要基于单一医疗中心数据，外部验证集来自公共数据库，可能存在数据异质性 | 开发深度学习模型以显著提高肝细胞癌微血管浸润诊断的效率和准确性 | 肝细胞癌患者的H&E染色全切片图像 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | H&E染色 | 深度学习模型 | 全切片病理图像 | 753名患者（内部数据集）+ 358名患者（外部验证集） | NA | NA | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC曲线下面积 | NA |
| 8545 | 2025-10-06 |
An enhanced pattern detection and segmentation of brain tumors in MRI images using deep learning technique
2024, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2024.1418280
PMID:38988988
|
研究论文 | 提出一种基于二元卷积神经网络的深度学习方法来增强脑部MRI图像中肿瘤的检测和分割 | 能够分割10种最常见的脑肿瘤类型，相比现有模型仅能分割4种类型有显著改进 | NA | 提高脑肿瘤在MRI图像中的检测和分割精度 | 脑肿瘤 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI成像 | CNN | 图像 | 6,600张脑部MRI图像 | NA | 二元卷积神经网络(BCNN) | 准确率,精确率,召回率,F-Measure | NA |
| 8546 | 2025-06-19 |
Coronary X-ray angiography segmentation using Artificial Intelligence: a multicentric validation study of a deep learning model
2023-07, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-023-02889-9
PMID:37253900
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8547 | 2025-06-18 |
Asymmetric scatter kernel estimation neural network for digital breast tomosynthesis
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22008
PMID:40520916
|
research paper | 提出了一种基于非对称散射核叠加的深度学习方法，用于数字乳腺断层合成（DBT）中的散射估计 | 该方法考虑了散射形成的物理基础，通过生成散射振幅分布、散射核宽度和非对称因子图，改进了现有端到端训练方法的不足 | NA | 改进数字乳腺断层合成中的散射估计方法 | 数字乳腺断层合成（DBT）投影数据 | digital pathology | breast cancer | deep learning | CNN | image | 数值模拟体模数据和物理实验数据 | NA | NA | NA | NA |
| 8548 | 2025-06-18 |
Comparing percent breast density assessments of an AI-based method with expert reader estimates: inter-observer variability
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22011
PMID:40520917
|
research paper | 比较基于AI的方法与专家评估的乳腺密度百分比，研究观察者间变异性 | 使用深度学习模型MAI-VAS进行乳腺密度评估，相比专家评估具有更低观察者间变异性 | 研究仅基于1328名女性的数据，可能无法代表更广泛人群 | 评估AI方法与专家在乳腺密度评估和乳腺癌风险预测方面的一致性和准确性 | 1328名女性的乳腺筛查数据 | digital pathology | breast cancer | deep learning | MAI-VAS | image | 1328名女性 | NA | NA | NA | NA |
| 8549 | 2025-06-18 |
A Hybrid Deep Learning-Based Approach for Visual Field Test Forecasting
2025 Sep-Oct, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2025.100803
PMID:40520474
|
研究论文 | 本研究提出了一种混合深度学习框架，用于提高视野测试预测的灵活性和准确性 | 结合RNN和CNN，并引入深度变换器进行时空建模，提高了预测性能和鲁棒性 | 中晚期青光眼病例数据可靠性低仍是一个挑战 | 提高视野测试预测的准确性和灵活性 | 健康人群和青光眼患者 | 计算机视觉 | 青光眼 | 深度学习 | RNN, CNN, Hybrid-VF-Net | 图像 | 1750名受试者，包含19437次Humphrey视野测试 | NA | NA | NA | NA |
| 8550 | 2025-06-18 |
Keystone microbial taxa identified by deep learning reveal mechanisms of phosphorus stoichiometric homeostasis in submerged macrophytes under different hydrodynamic states
2025-Aug-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2025.123721
PMID:40311292
|
研究论文 | 本研究通过深度学习识别关键微生物类群，探讨了不同水动力状态下沉水植物磷化学计量稳态的机制 | 开发了基于深度学习的Keystoneness Taxa Identification (DLKTI)框架，用于识别关键微生物类群，并揭示了这些类群对沉水植物根际磷代谢的影响 | 研究仅针对两种沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum），可能无法推广到其他植物或生态系统 | 优化植物修复策略，提高水生生态系统富营养化管理的效率 | 沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum）及其根际微生物群落 | 生态学与深度学习 | NA | 深度学习 | DLKTI框架 | 微生物群落数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8551 | 2025-06-18 |
Comprehensive smartphone image dataset for fish species identification in Bangladesh's freshwater ecosystems
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111629
PMID:40521139
|
research paper | 本文介绍了一个用于孟加拉国淡水生态系统鱼类物种识别的智能手机图像数据集 | 提供了一个包含24,925张图像、涵盖21种淡水鱼类物种的全面数据集，支持鱼类物种识别和生物多样性研究 | 数据集仅涵盖孟加拉国的淡水鱼类，可能不适用于其他地区或海洋鱼类 | 为水生生物多样性研究、渔业管理以及机器学习模型开发提供数据支持 | 孟加拉国淡水生态系统中的21种常见鱼类 | computer vision | NA | 智能手机图像采集 | deep learning | image | 24,925张图像，涵盖21种鱼类 | NA | NA | NA | NA |
| 8552 | 2025-06-18 |
False data injection attack dataset for classification, identification, and detection for IIoT in Industry 5.0
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111692
PMID:40521148
|
research paper | 该论文介绍了UKMNCT_IIoT_FDIA数据集，用于分类、识别和检测工业5.0中IIoT的虚假数据注入攻击 | 提出了一个独立且全面的数据集，覆盖多种网络配置和攻击场景，以反映IIoT中FDI攻击的动态特性 | 未提及具体的数据集规模或实验环境的局限性 | 提高工业5.0中IIoT环境的安全性，通过有效检测虚假数据注入攻击 | 工业物联网（IIoT）设备和虚假数据注入（FDI）攻击 | machine learning | NA | machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms | NA | network configurations and attack scenarios | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8553 | 2025-06-18 |
High-resolution RGB image dataset for wheat seed varietal identification and purity assessment
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111690
PMID:40521154
|
research paper | 该论文介绍了一个公开可用的高分辨率小麦种子图像数据集，用于小麦品种识别和纯度评估 | 提供了一个特定地区的高分辨率小麦种子图像数据集，填补了现有数据的空白 | 数据集仅包含巴基斯坦三个主要小麦品种，可能无法代表所有地区的小麦品种 | 解决小麦种子品种识别和纯度评估的问题，以提高小麦产量 | 小麦种子（Akbar-19, Dilkash-20, Urooj-22三个品种） | computer vision | NA | NA | NA | image | 每个品种125粒纯种种子，共375粒 | NA | NA | NA | NA |
| 8554 | 2025-06-18 |
Multitask Deep Learning for Automated Detection of Endoleak at Digital Subtraction Angiography during Endovascular Aneurysm Repair
2025-07, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240392
PMID:40266029
|
research paper | 开发并评估一种新型多任务深度学习框架，用于在真实世界的腹主动脉瘤血管内修复术（EVAR）过程中自动检测和定位主动脉数字减影血管造影（DSA）中的内漏 | 提出了一种基于多任务学习的卷积神经网络，用于内漏的自动检测和定位，性能优于人类专家 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（220例患者） | 开发自动化工具以提高EVAR手术中内漏检测的准确性和效率 | 接受EVAR手术患者的主动脉DSA图像 | digital pathology | cardiovascular disease | digital subtraction angiography | CNN | image | 220例患者（中位年龄74岁，181名男性） | NA | NA | NA | NA |
| 8555 | 2025-06-18 |
Automated classification of oral potentially malignant disorders and oral squamous cell carcinoma using a convolutional neural network framework: a cross-sectional study
2025-Jul, Lancet regional health. Americas
DOI:10.1016/j.lana.2025.101138
PMID:40519355
|
研究论文 | 本研究旨在开发和评估用于自动分类口腔潜在恶性病变（OPMD）和口腔鳞状细胞癌（OSCC）临床图像的AI模型，并探索使用Grad-CAM进行可解释性分析 | 采用深度学习方法和Grad-CAM技术，实现了对OPMD和OSCC临床图像的自动分类，并探索了模型的可解释性 | 研究仅进行了内部测试，未进行外部验证 | 开发AI模型以辅助口腔潜在恶性病变和口腔鳞状细胞癌的诊断 | 口腔潜在恶性病变（OPMD）和口腔鳞状细胞癌（OSCC）的临床图像 | 计算机视觉 | 口腔癌 | 深度学习 | CNN（包括ConvNeXt和MobileNet） | 图像 | 778张临床图像 | NA | NA | NA | NA |
| 8556 | 2025-06-18 |
Deep learning can predict global earthquake-triggered landslides
2025-Jul, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwaf179
PMID:40520459
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research paper | 该研究开发了一个深度学习模型，用于预测全球范围内地震引发的滑坡概率 | 首次构建了包含过去50年38次最灾难性地震引发的约40万个滑坡的全球数据库，并开发了无需依赖当地先验知识的深度学习模型 | 模型虽然具有较高的空间准确性（约82%），但仍可能存在特定地区或地震类型下的预测偏差 | 提高地震触发滑坡的预测速度和准确性，以支持灾害快速响应和事前规划 | 全球范围内的地震触发滑坡 | machine learning | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 滑坡数据库 | 约40万个滑坡数据，涉及38次重大地震 | NA | NA | NA | NA |
| 8557 | 2025-06-18 |
Preoperative Identification of Papillary Thyroid Carcinoma Subtypes and Lymph Node Metastasis via Deep Learning-Assisted Surface-Enhanced Raman Spectroscopy
2025-Jun-17, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c05698
PMID:40464771
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research paper | 开发了一种深度学习辅助的表面增强拉曼散射（SERS）芯片，用于术前诊断甲状腺乳头状癌（PTC）组织学亚型和评估淋巴结转移 | 结合深度学习和SERS技术，首次实现了对PTC亚型和淋巴结转移的高精度术前诊断 | 研究样本量未明确说明，可能影响结果的普遍性 | 提高甲状腺乳头状癌术前诊断的准确性，为个性化治疗提供依据 | 甲状腺乳头状癌（PTC）患者及其细针穿刺（FNA）样本 | digital pathology | thyroid cancer | surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS), fine-needle aspiration (FNA) | CNN | Raman spectral data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8558 | 2025-06-18 |
Enhancing image quality in fast neutron-based range verification of proton therapy using a deep learning-based prior in LM-MAP-EM reconstruction
2025-Jun-17, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ade198
PMID:40472868
|
研究论文 | 本研究探讨了在基于快中子（FN）的质子治疗范围验证中，使用卷积神经网络预测的先验信息进行列表模式（LM）最大后验（MAP）期望最大化（EM）图像重建的方法 | 采用条件生成对抗网络（pix2pix）从逐步增加噪声的数据中学习，模拟真实条件下的探测器分辨率效应，以提高图像重建质量 | 模型在高噪声场景下的鲁棒性有限，其有效性高度依赖于数据质量 | 提高质子治疗范围验证中基于快中子的图像重建质量 | 基于CT的肺癌患者模型中的85 MeV质子笔形束 | 数字病理 | 肺癌 | 蒙特卡洛模拟 | 条件生成对抗网络（pix2pix） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8559 | 2025-06-18 |
Ultrasound for breast cancer detection: A bibliometric analysis of global trends between 2004 and 2024
2025-Jun-16, Medical ultrasonography
IF:1.8Q3
DOI:10.11152/mu-4443
PMID:39420819
|
研究论文 | 本文通过文献计量学方法对2004年至2024年间超声在乳腺癌诊断中的研究趋势进行了全面分析 | 首次对超声在乳腺癌诊断中的全球研究趋势进行了文献计量学分析和可视化 | 仅分析了2004年至2024年间的文献，可能未涵盖最新研究进展 | 深入了解超声在乳腺癌诊断中的研究现状和未来趋势 | 3523篇来自82个国家/地区2176个机构的文章 | 数字病理 | 乳腺癌 | 超声成像 | CNN, 深度学习 | 文献数据 | 3523篇文章 | NA | NA | NA | NA |
| 8560 | 2025-06-18 |
Fast and accurate lung cancer subtype classication and localization based on Intraoperative frozen sections of lung adenocarcinoma
2025-Jun-16, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ade157
PMID:40472860
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度神经网络的辅助诊断系统，用于手术冷冻切片的肺癌亚型分类和定位 | 结合多实例学习与EMA/SimAM/SE注意力增强的ResSimAM_Hybrid模型，实现了冷冻切片中肺癌亚型的高精度分类和定位 | 研究仅针对肺腺癌的冷冻切片，未涉及其他类型肺癌或其他诊断技术 | 开发AI辅助诊断系统以减少病理学家的工作量并提高诊断准确性 | 肺腺癌的手术冷冻切片 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | ResSimAM_Hybrid, FSG-TL Model | 图像 | 未明确提及具体样本数量，但涉及40,000×60,000像素的全切片图像 | NA | NA | NA | NA |