深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32705 篇文献，本页显示第 8801 - 8820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8801 | 2025-10-06 |
Enhancing Lesion Detection in Inflammatory Myelopathies: A Deep Learning-Reconstructed Double Inversion Recovery MRI Approach
2025-Jun-03, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8582
PMID:39542724
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研究论文 | 本研究评估深度学习重建双反转恢复MRI在炎症性脊髓病病变检测中的效果 | 首次评估深度学习重建的3D双反转恢复成像在炎症性脊髓病中的应用，实现了49%的采集时间减少和37%的病变检测率提升 | 研究为观察性设计，样本量相对有限(149例)，且仅由三位神经放射科医师评估 | 比较传统T2WI、标准DIR和DL重建DIR在炎症性脊髓病中的采集时间、图像质量、诊断信心和病变检测率 | 确诊为炎症性脊髓病的患者 | 医学影像分析 | 炎症性脊髓病 | MRI, 双反转恢复成像, 深度学习重建 | 深度学习 | 医学影像 | 149名参与者(平均年龄40.6岁，71名女性) | NA | NA | 采集时间, 图像质量评分, 信噪比, 锐度, 伪影, 诊断信心, 病变检测率 | NA |
| 8802 | 2025-10-06 |
Deep Learning Approaches for Brain Tumor Detection and Classification Using MRI Images (2020 to 2024): A Systematic Review
2025-Jun, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01283-8
PMID:39349785
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系统综述 | 对2020年至2024年间基于深度学习的脑肿瘤MRI图像检测与分类方法进行系统性回顾 | 全面梳理了近四年深度学习在脑肿瘤诊断领域的最新进展，涵盖迁移学习、自编码器、Transformer和注意力机制等多种先进技术 | 仅涵盖2020-2024年初的文献，可能未包含最新研究成果；分析基于已有文献的二次总结 | 系统回顾深度学习在脑肿瘤检测与分类中的应用，提供分析比较和未来方向 | 脑肿瘤患者的MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI成像 | 深度学习 | 医学图像 | 基于60篇研究文献的系统回顾 | NA | Transformer, 自编码器, 注意力机制 | NA | NA |
| 8803 | 2025-10-06 |
Automatic bone marrow segmentation for precise [177Lu]Lu-PSMA-617 dosimetry
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17684
PMID:39935268
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研究论文 | 开发基于深度学习的自动骨髓分割方法用于[177Lu]Lu-PSMA-617治疗的精确剂量测定 | 首次将X-means聚类应用于基于CT图像的骨髓分割，相比传统方法展现出更好的性能 | 样本量较小（10名患者，30个治疗周期），需要更大规模验证 | 开发自动骨髓分割方法以实现个性化骨髓剂量测定 | 转移性去势抵抗性前列腺癌患者 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | SPECT/CT成像，X-means聚类 | 深度学习 | CT图像，SPECT图像 | 10名患者，30个治疗周期 | NA | NA | Dice相似系数，平均绝对误差，Bland-Altman分析，Wilcoxon符号秩检验，Pearson相关分析 | NA |
| 8804 | 2025-10-06 |
A comparative analysis of deep learning architectures with data augmentation and multichannel input for locoregional breast cancer radiotherapy
2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70047
PMID:39980269
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研究论文 | 比较不同深度学习架构在乳腺癌放疗剂量预测中的性能，评估计算效率与预测准确性的平衡 | 首次系统比较2D和3D U-Net模型在乳腺癌放疗剂量预测中的表现，特别关注数据增强和多通道输入对模型性能的影响 | 研究仅基于89例乳腺癌患者数据，样本量相对有限；仅比较了特定几种U-Net变体 | 评估计算量较小的深度学习模型在乳腺癌放疗剂量预测中的适用性 | 89例局部区域性乳腺癌患者的放疗计划数据 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 深度学习剂量预测 | U-Net | 医学影像数据 | 89例乳腺癌患者 | NA | 2D Attention U-Net, 2D HD U-Net, 3D U-Net | PTV临床目标达成率, PTVn1n2 D98%, 器官风险目标达成率 | NA |
| 8805 | 2025-10-06 |
A review of artificial intelligence in brachytherapy
2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70034
PMID:40014044
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在近距离放射治疗领域的应用现状与发展前景 | 系统性地将AI在近距离放疗中的应用分为七大类并建立详细分类框架，涵盖从影像学到实时监测的全流程 | 讨论了当前AI应用的局限性、挑战和伦理问题 | 探讨人工智能如何使近距离放疗更加个性化、高效和有效 | 近距离放射治疗流程 | 医疗人工智能 | 癌症 | 机器学习，深度学习 | NA | 医疗影像，治疗计划数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8806 | 2025-10-06 |
Deep learning framework for interpretable quality control of echocardiography video
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17722
PMID:40038091
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研究论文 | 开发用于超声心动图视频自动质量控制的深度学习框架 | 提出多任务网络架构，同时分析心脏周期完整性、解剖结构、深度、心脏轴角度和增益参数 | 仅基于1331个超声心动图视频进行训练和测试，样本规模有限 | 实现超声心动图视频的自动化质量控制，减少人工评估的主观性 | 超声心动图视频 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | CNN, Bi-LSTM | 视频 | 1331个超声心动图视频 | NA | CNN骨干网络，双向LSTM，定向目标检测头，分类头 | 平均精度，平均帧误差，AUC，kappa系数，处理速度 | NA |
| 8807 | 2025-10-06 |
A general model for head and neck auto-segmentation with patient pre-treatment imaging during adaptive radiation therapy
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17732
PMID:40055148
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研究论文 | 开发了一种在自适应放疗中利用患者治疗前影像进行头颈部自动分割的通用模型 | 在深度学习模型推理阶段引入治疗前数据，避免了为新患者群体重新训练模型的高成本 | 刚性配准方法在GTVp和大多数危及器官上表现与自适应深度学习模型相似 | 改进头颈部自适应放疗中的自动分割性能 | 头颈部癌症患者 | 医学影像分析 | 头颈部癌症 | 计算机断层扫描 | 深度学习模型 | CT影像 | 110名接受头颈部癌症自适应放疗的患者 | NA | 通用自适应模型(GAM), 患者特定模型(PSM), 参考模型(RM) | Dice相似系数 | NA |
| 8808 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Artificial Intelligence Algorithm to Classify Tremors from Hand-Drawn Spirals
2025-Jun, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society
IF:7.4Q1
DOI:10.1002/mds.30176
PMID:40095435
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的算法，通过手绘螺旋图对震颤综合征进行分类 | 首次使用深度学习算法从手绘螺旋图中客观分类多种震颤综合征，提供无偏倚的特征独立分类方法 | 存在数据泄露和数字指纹识别的潜在风险，外部验证准确率有所下降 | 开发用于震颤综合征分类的客观生物标志物 | 肌张力障碍震颤、特发性震颤、特发性震颤叠加、帕金森病、小脑性共济失调患者及健康志愿者 | 计算机视觉 | 神经系统疾病 | 手绘螺旋图数字化分析 | 深度学习 | 图像 | 521名参与者，2078个螺旋图样本（包括365个DT、215个ET、208个ETP、212个PD、78个AT和525个HV） | Keras | InceptionResNetV2, 顺序模型 | 准确率, F1分数 | NA |
| 8809 | 2025-10-06 |
Histogram matching-enhanced adversarial learning for unsupervised domain adaptation in medical image segmentation
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17757
PMID:40102198
|
研究论文 | 提出一种基于直方图匹配增强对抗学习的无监督域自适应方法，用于医学图像分割 | 集成直方图匹配策略减少跨模态图像风格偏差，在预测空间进行对抗学习以关注域不变特征，并提供全面的不确定性评估 | 未明确说明方法在更广泛医学影像任务中的泛化能力 | 开发简单有效的无监督域自适应方法，解决医学图像分割中的域偏移问题 | 腹部多器官分割（肝脏等） | 医学影像分析 | 腹部器官疾病 | 直方图匹配，蒙特卡洛dropout | 深度神经网络 | 医学影像（MRI，CT） | 30例MRI扫描（20例来自CHAOS，10例来自内部数据集），30例CT扫描（来自BTCV），240例CT扫描和60例MRI扫描（来自AMOS） | NA | 对抗学习网络 | Dice相似系数，HD95 | NA |
| 8810 | 2025-10-06 |
Trade-off of different deep learning-based auto-segmentation approaches for treatment planning of pediatric craniospinal irradiation autocontouring of OARs for pediatric CSI
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17782
PMID:40170415
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研究论文 | 比较三种深度学习自动分割方法在儿童全脑全脊髓放疗计划中危及器官勾画的表现 | 首次系统比较商业软件、即用模型和内部开发模型在儿童CSI放疗中的自动分割性能，并提出针对儿童解剖特点的两步式内部方法 | 样本量相对有限，仅包含两个医疗中心的数据，机构间轮廓标准存在差异 | 评估不同自动分割方法在儿童全脑全脊髓放疗中危及器官勾画的适用性 | 142名接受全脑全脊髓放疗的儿童患者的CT图像和18个危及器官 | 数字病理 | 儿科肿瘤 | CT扫描，深度学习自动分割 | U-Net, attention U-Net, 2.5D U-Net, nnU-Net | CT图像 | 142名儿科患者（训练115例，验证27例），外加16例测试数据 | LimbusAI, nnU-Net | U-Net, attention U-Net, 2.5D U-Net | Dice相似系数，临床可接受性评分 | CPU，NVIDIA V100 GPU |
| 8811 | 2025-10-06 |
An isodose-constrained automatic treatment planning strategy using a multicriteria predicted dose rating
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17795
PMID:40181755
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研究论文 | 提出一种基于多标准预测剂量评分的等剂量约束自动治疗计划策略，用于鼻咽癌放射治疗 | 首次将剂量跌落相似性纳入剂量预测任务，并提出基于等剂量线的自动计划生成方法 | 仅针对鼻咽癌病例进行研究，样本量相对有限 | 开发自动治疗计划生成方法，利用深度学习预测的剂量分布中的剂量跌落信息 | 鼻咽癌患者的放射治疗计划 | 医学影像分析 | 鼻咽癌 | 深度学习剂量预测 | CNN, Transformer | 医学影像数据，剂量分布数据 | 120例鼻咽癌病例（训练集90例，验证集10例，测试集20例） | NA | U-Net, DoseNet, Transformer | 平均绝对误差，剂量体积直方图分析，等剂量骰子相似系数 | NA |
| 8812 | 2025-10-06 |
Open-source deep-learning models for segmentation of normal structures for prostatic and gynecological high-dose-rate brachytherapy: Comparison of architectures
2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70089
PMID:40186596
|
研究论文 | 比较UNet++和nnU-Net两种深度学习架构在前列腺和妇科高剂量率近距离放疗中正常结构分割的性能 | 针对包含HDR植入物的CT图像开发自动分割模型，解决了商业模型在此类图像上性能不佳的问题 | 研究数据来自单一机构，可能影响模型的泛化能力 | 评估深度学习模型在前列腺和妇科HDR近距离放疗中危及器官自动分割的临床应用价值 | 前列腺和妇科高剂量率近距离放疗患者的CT扫描图像 | 数字病理 | 前列腺癌 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 1316个CT扫描来自1105名患者用于训练，100个CT扫描来自62名患者用于测试 | NA | UNet++, nnU-Net | Dice相似系数 | NA |
| 8813 | 2025-10-06 |
Using deep learning generated CBCT contours for online dose assessment of prostate SABR treatments
2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70098
PMID:40265325
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研究论文 | 使用深度学习生成的CBCT轮廓评估前列腺SABR治疗中的在线剂量分布 | 首次利用深度学习生成的CBCT轮廓进行日常剂量评估，并与计划剂量体积指标比较，为个性化决策树开发提供指导 | 回顾性研究，样本量有限（40名患者），仅使用刚性配准数据 | 评估当前决策树在前列腺SABR治疗中的有效性，并开发自动化工具确保剂量学约束的遵守 | 前列腺SABR患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 锥形束CT（CBCT） | 深度学习 | 医学影像 | 40名患者的200次治疗前CBCT扫描 | NA | NA | 剂量体积指标，违规分类（无/轻微/严重） | NA |
| 8814 | 2025-06-13 |
Deep learning-based post hoc denoising for 3D volume-rendered cardiac CT in mitral valve prolapse
2025-Jun, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-025-03403-z
PMID:40266552
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的后处理去噪技术如何提升心脏CT在二尖瓣脱垂三维体积渲染成像中的质量 | 首次将残差密集网络应用于心脏CT图像的去噪处理，显著提升了三维体积渲染图像的质量和诊断效率 | 研究样本量较小（50例患者），且为回顾性研究 | 评估去噪处理对二尖瓣脱垂三维体积渲染图像质量和诊断性能的影响 | 接受二尖瓣修复手术患者的心脏CT图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心脏CT扫描 | 残差密集网络 | 医学影像 | 50例患者（中位年龄64岁，男性30例） | NA | NA | NA | NA |
| 8815 | 2025-06-13 |
Validating Emotion Analysis on Social Media Text for Detecting Psychological Distress: A Cross-Sectional Survey
2025-06, Issues in mental health nursing
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/01612840.2025.2488328
PMID:40266789
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研究论文 | 本研究探讨了社交媒体文本中自我报告的心理困扰与情绪之间的关系，使用基于深度学习的情绪分析模型 | 使用KoBERT模型对社交媒体文本进行情绪分析，验证了情绪表达与心理困扰之间的强关联 | 样本量较小（87名参与者），且仅限于Instagram和Threads平台的数据 | 验证情绪分析作为通过社交媒体早期检测和监测心理困扰的工具的有效性 | 社交媒体用户及其文本帖子 | 自然语言处理 | 心理健康 | 深度学习 | KoBERT | 文本 | 87名参与者和2,610个句子 | NA | NA | NA | NA |
| 8816 | 2025-06-13 |
Fast and automatic coronary artery segmentation using nnU-Net for non-contrast enhanced magnetic resonance coronary angiography
2025-Jun, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-025-03408-8
PMID:40287548
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研究论文 | 本文提出了一种基于nnU-Net的自配置深度学习方法，用于自动化分割非对比增强磁共振冠状动脉造影（MRCA）图像中的冠状动脉 | 使用nnU-Net模型自动化分割MRCA图像中的冠状动脉，提供了一种非侵入性的冠状动脉疾病筛查工具 | MRCA图像的空间分辨率低且冠状动脉与周围组织的对比度不足 | 开发一种快速自动的冠状动脉分割方法，以增强冠状动脉疾病的早期检测 | 非对比增强磁共振冠状动脉造影（MRCA）图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 非对比增强磁共振冠状动脉造影（MRCA） | nnU-Net | 图像 | 134名受试者的MRCA数据用于训练，114名受试者的数据用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 8817 | 2025-06-13 |
A simulated annealing-based Bayesian network structure optimization framework for late morbidity prediction with a large prospective dataset
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17881
PMID:40400111
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研究论文 | 本文提出了一种基于模拟退火的贝叶斯网络结构优化框架，用于预测宫颈癌患者的晚期发病率 | 开发了一种结合信息理论度量、预测性能度量和复杂度度量的模拟退火优化方法，能够生成逻辑清晰、可解释性强的贝叶斯网络 | 研究仅针对宫颈癌患者的晚期中度至重度膀胱炎进行预测，未涉及其他疾病或并发症 | 开发一种可定制的优化方法，用于自动生成逻辑清晰、可解释的贝叶斯网络，以预测宫颈癌患者的晚期发病率 | 宫颈癌患者的晚期中度至重度膀胱炎（CTCAEv.3） | 机器学习 | 宫颈癌 | 模拟退火优化方法 | 贝叶斯网络 | 临床数据 | 1153名宫颈癌患者（来自EMBRACE I数据集） | NA | NA | NA | NA |
| 8818 | 2025-06-13 |
Molecular insights into the unique activation and allosteric modulation mechanisms of the human mas-related G-protein-coupled receptor X1
2025-Jun, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.144815
PMID:40451369
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research paper | 该研究通过高斯加速分子动力学（GaMD）和深度学习技术，揭示了人类mas相关G蛋白偶联受体X1（MRGPRX1）的独特激活和变构调节机制 | 首次获得了未结合受体的稳定非活性构象，揭示了MRGPRX1在缺乏W切换开关和其他保守基序的情况下从非活性状态转变为活性状态的微妙结构和动态变化，并阐明了ML382通过短程和长程途径增强肽激动剂BAM与MRGPRX1结合亲和力的分子基础 | NA | 研究MRGPRX1的激活和变构调节机制，以促进镇痛和止痒药物的合理设计 | 人类mas相关G蛋白偶联受体X1（MRGPRX1） | 分子动力学模拟与深度学习 | 疼痛和瘙痒相关疾病 | 高斯加速分子动力学（GaMD）、神经关系推理（NRI）深度学习、结合自由能计算 | NRI | 分子动力学模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8819 | 2025-06-13 |
TIGPR: A multi-view ground penetrating radar detection data for damage assessment of transportation infrastructure
2025-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111665
PMID:40496733
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research paper | 介绍了一个名为TIGPR的高质量地面穿透雷达(GPR)图像数据集，用于交通基础设施损坏的检测和评估 | 提供了多样化的交通基础设施损坏数据，支持深度学习在无损检测和自动化评估中的应用 | 数据采集地点有限，可能无法涵盖所有环境条件下的基础设施损坏情况 | 推动智能损坏检测技术的发展，支持交通基础设施监测的机器学习模型开发 | 道路、桥梁、隧道和机场等交通基础设施的结构性损坏 | computer vision | NA | 2D和3D GPR系统(IDS-FastWave, MALA GX750, GeoScope 3D-Radar) | NA | image | 覆盖贵州、金华和南京等地的高速公路、市政道路和桥梁结构 | NA | NA | NA | NA |
| 8820 | 2025-06-13 |
UrduSER: A comprehensive dataset for speech emotion recognition in Urdu language
2025-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111627
PMID:40496743
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research paper | 该文章介绍了一个名为UrduSER的综合数据集，用于乌尔都语语音情感识别研究 | 开发了一个全面的乌尔都语语音情感识别数据集，填补了现有数据集的不足，包括情感种类少、样本量小和对话内容重复等问题 | 数据集虽然全面，但仍可能受限于演员表演的真实性和乌尔都语方言的多样性 | 推动乌尔都语语音情感识别技术的研究和应用 | 乌尔都语语音信号及其对应的情感状态 | 自然语言处理 | NA | 语音信号分析 | NA | 语音 | 3500个语音信号，来自10名专业演员，每种情感500个样本 | NA | NA | NA | NA |