深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 8861 - 8880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8861 | 2025-10-06 |
Designing Clinical MRI for Enhanced Workflow and Value
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29038
PMID:37795927
|
综述 | 探讨通过优化MRI工作流程提升临床价值和效率的策略与方法 | 提出结合数字化工具、加速成像技术和建筑设计策略的系统性MRI工作流程优化方案 | 主要基于作者实践经验，缺乏具体数据支持 | 优化临床MRI工作流程以提升医疗价值和效率 | MRI检查流程和相关医疗系统 | 医学影像 | NA | MRI, 深度学习加速图像重建 | NA | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8862 | 2025-10-06 |
Global and Regional Deep Learning Models for Multiple Sclerosis Stratification From MRI
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29046
PMID:37803817
|
研究论文 | 本研究比较了全脑输入采样策略与区域/特定组织策略在基于MRI对多发性硬化症患者进行残疾水平分层中的性能差异 | 首次系统比较了全脑输入策略与针对已知残疾累积相关区域的局部策略在MS患者分层中的效果 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，仅使用单一供应商的MRI设备 | 比较不同MRI输入策略对多发性硬化症患者残疾水平分层的性能影响 | 多发性硬化症患者的脑部MRI扫描数据 | 医学影像分析 | 多发性硬化症 | 磁共振成像 | CNN | 3D脑部MRI图像 | 319名MS患者（382次脑部MRI扫描）的内部数据集和440名来自多个中心的MS患者的外部验证队列 | NA | 3D-CNN | 平衡准确度, 敏感度, 特异度, AUC | NA |
| 8863 | 2025-10-06 |
Automated Breast Density Assessment in MRI Using Deep Learning and Radiomics: Strategies for Reducing Inter-Observer Variability
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29058
PMID:37846440
|
研究论文 | 本研究开发了深度学习和影像组学模型，用于自动评估乳腺密度并减少观察者间差异 | 结合深度学习和影像组学方法，通过AI辅助判读显著提高了乳腺密度评估的一致性 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（621例患者） | 评估人工智能辅助判读在减少乳腺密度评估观察者间差异方面的可行性 | 621名无乳房假体或重建的患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | MRI成像，T1加权光谱衰减反转恢复序列 | 深度学习，影像组学 | MRI图像 | 621例患者（训练集377例，验证集98例，独立测试集146例） | NA | NA | kappa统计量，准确率，AUC | NA |
| 8864 | 2025-10-06 |
Magnetic Resonance Deep Learning Radiomic Model Based on Distinct Metastatic Vascular Patterns for Evaluating Recurrence-Free Survival in Hepatocellular Carcinoma
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29064
PMID:37888871
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于转移性血管模式的磁共振深度学习放射组学模型，用于评估肝细胞癌患者的无复发生存期 | 首次结合VETC和MVI两种转移性血管模式构建深度学习模型评估HCC患者预后 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，需要多中心前瞻性验证 | 构建和比较与肝细胞癌无复发生存期相关的VETC-MVI模型 | 398例接受切除术的肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 磁共振成像 | 深度学习模型 | 医学影像 | 398例HCC患者（训练队列358例，测试队列40例） | NA | NA | C-index, AUC | NA |
| 8865 | 2024-08-07 |
Editorial for "Magnetic Resonance Deep Learning Radiomic Model Based on Distinct Metastatic Vascular Patterns for Evaluating Recurrence-Free Survival in Hepatocellular Carcinoma"
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29063
PMID:37818933
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8866 | 2024-08-07 |
Editorial for "Automated Breast Density Assessment in MRI Using Deep Learning and Radiomics: Strategies for Reducing Inter-Observer Variability"
2024-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29059
PMID:37818764
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8867 | 2025-10-06 |
Scan-Specific Self-Supervised Bayesian Deep Non-Linear Inversion for Undersampled MRI Reconstruction
2024-06, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3364911
PMID:38335079
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研究论文 | 提出一种无需外部数据集的扫描特异性自监督贝叶斯深度非线性反演方法，用于欠采样MRI重建 | 无需自动校准扫描区域，结合深度图像先验生成建模和近似贝叶斯推理来正则化深度卷积神经网络 | NA | 开发无需外部数据集的欠采样MRI重建方法 | 多部位解剖结构、对比度和采样模式的MRI数据 | 医学影像重建 | NA | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | NA | NA | 深度图像先验 | NA | NA |
| 8868 | 2025-06-07 |
Generalization challenges in electrocardiogram deep learning: insights from dataset characteristics and attention mechanism
2024-Mar-11, Future cardiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1080/14796678.2024.2354082
PMID:39049767
|
研究论文 | 本研究探讨了训练数据特性对深度学习模型在心电图异常检测中泛化性能的影响，并引入了注意力机制以提高泛化能力 | 揭示了平衡数据集（仅占大型数据集的1%）在泛化任务中的等效性能，以及注意力机制对模型泛化能力的进一步优化 | 未提及具体的心电图异常类型或模型在其他医疗领域的泛化能力 | 研究训练数据特性对深度学习模型泛化性能的影响，并探索提高模型泛化能力的方法 | 心电图数据集和深度学习模型 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 带有注意力机制的深度学习模型 | 心电图数据 | 多个心电图数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 8869 | 2025-06-07 |
Real-time monitoring of single dendritic cell maturation using deep learning-assisted surface-enhanced Raman spectroscopy
2024, Theranostics
IF:12.4Q1
DOI:10.7150/thno.100298
PMID:39479453
|
research paper | 该研究开发了一种基于深度学习和表面增强拉曼光谱（SERS）的方法，用于实时监测单个树突状细胞（DC）的成熟状态 | 结合Au@CpG@PEG纳米颗粒作为自报告纳米疫苗，利用无标记SERS策略和深度学习CNN算法，实现了对DC成熟状态的动态实时检测，准确率超过98.92% | 未提及具体样本量或实验重复次数，可能影响结果的普遍性 | 开发一种实时监测单个树突状细胞成熟状态的方法，以预测免疫系统激活、评估疫苗效果和免疫治疗有效性 | 树突状细胞（DC） | digital pathology | NA | 表面增强拉曼光谱（SERS） | CNN | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8870 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence, machine learning and deep learning: Potential resources for the infection clinician
2023-10, The Journal of infection
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.jinf.2023.07.006
PMID:37468046
|
综述 | 总结人工智能在感染性疾病研究和临床管理中的潜在应用 | 重点关注使用前瞻性收集的真实世界数据的研究，并强调具有转化潜力的研究方向 | 大多数研究缺乏真实世界验证或临床效用指标，研究设计和报告存在显著异质性 | 探索人工智能在感染性疾病领域的应用潜力 | 感染性疾病的诊断、治疗和公共卫生管理 | 机器学习 | 感染性疾病 | NA | 深度学习 | 医学影像, 实验室数据, 临床数据 | 筛选了1617篇PubMed文献 | NA | NA | 临床效用指标 | NA |
| 8871 | 2025-06-07 |
A survey on recent trends in deep learning for nucleus segmentation from histopathology images
2023-Mar-06, Evolving systems
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s12530-023-09491-3
PMID:38625364
|
综述 | 本文系统综述了过去五年（2017-2021）中深度学习在组织病理学图像中细胞核分割的应用 | 总结了多种分割模型（如U-Net、SCPP-Net、Sharp U-Net和LiverNet）的相似性、优势、使用的数据集以及新兴研究领域 | 仅覆盖了过去五年的研究，可能未包括最新的技术进展 | 探讨深度学习在细胞核分割中的最新趋势和应用 | 组织病理学图像中的细胞核 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习 | U-Net, SCPP-Net, Sharp U-Net, LiverNet | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8872 | 2025-06-07 |
PDRF-Net: a progressive dense residual fusion network for COVID-19 lung CT image segmentation
2023-Feb-17, Evolving systems
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s12530-023-09489-x
PMID:38625320
|
research paper | 提出了一种名为PDRF-Net的渐进密集残差融合网络，用于COVID-19肺部CT图像的分割 | 引入了密集跳跃连接以捕获多级上下文信息，设计了高效的聚合残差模块，结合视觉Transformer和残差块，以及双边通道像素加权模块逐步融合多分支特征图 | NA | 实现COVID-19患者肺部CT图像中病变部位的快速准确分割 | COVID-19患者的肺部CT图像 | digital pathology | COVID-19 | CT图像分割 | PDRF-Net (progressive dense residual fusion network) | image | 在两个COVID-19数据集上进行测试 | NA | NA | NA | NA |
| 8873 | 2025-06-07 |
AMTLDC: a new adversarial multi-source transfer learning framework to diagnosis of COVID-19
2023-Jan-12, Evolving systems
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s12530-023-09484-2
PMID:38625255
|
research paper | 提出了一种新的对抗性多源迁移学习框架AMTLDC，用于COVID-19的诊断 | AMTLDC框架通过对抗性学习提取多个数据源间的通用表示，提高了模型在不同数据集间的泛化能力 | 未明确说明框架在极端数据不足情况下的表现 | 提高COVID-19诊断模型的跨数据集泛化性能 | COVID-19医学影像数据 | digital pathology | COVID-19 | adversarial transfer learning | CNN | medical images | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8874 | 2025-06-07 |
Detection of anomalies in cycling behavior with convolutional neural network and deep learning
2023, European transport research review
IF:5.1Q1
DOI:10.1186/s12544-023-00583-4
PMID:38625141
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的异常检测方法BeST-DAD，用于识别骑行行为中的异常并在地图上标记危险点 | 结合CNN和自编码器(AE)进行异常检测，相比传统PCA方法表现更优 | 需要依赖GPS轨迹数据，可能受数据质量和覆盖范围限制 | 提高骑行安全性，通过技术手段识别潜在危险点 | 骑行者的GPS轨迹数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, Autoencoder | GPS轨迹数据 | 未明确说明具体样本数量，涉及多个用户的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 8875 | 2025-06-07 |
Evaluation of artificial intelligence techniques in disease diagnosis and prediction
2023, Discover artificial intelligence
DOI:10.1007/s44163-023-00049-5
PMID:40478140
|
综述 | 本文综述了人工智能技术在疾病诊断和预测中的应用及其优势 | 涵盖了多种AI技术在医疗图像分析中的应用，并比较了ML和DL技术的优势 | 讨论了AI在医疗领域中的现有挑战和局限性 | 评估AI技术在疾病诊断和预测中的应用效果 | 多种疾病（如癌症、心脏、肺、皮肤、遗传和神经疾病）的诊断和预测 | 数字病理学 | 多种疾病（如癌症、心脏、肺、皮肤、遗传和神经疾病） | 机器学习（ML）和深度学习（DL） | SVM, CNN | 医疗图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8876 | 2025-06-07 |
An efficient real-time stock prediction exploiting incremental learning and deep learning
2022-Dec-21, Evolving systems
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s12530-022-09481-x
PMID:38625328
|
研究论文 | 提出了一种基于增量学习和离线-在线学习的实时股票价格预测策略 | 结合增量学习和离线-在线学习两种方法，实时更新模型以适应市场的动态变化 | 仅在美国NASDAQ和印度NSE交易所的八只高流动性股票上进行了测试，可能不适用于其他市场或股票 | 提高实时股票价格预测的准确性 | 股票市场的实时价格数据 | 机器学习 | NA | 增量学习, 离线-在线学习 | 深度学习模型 | 时间序列数据 | 美国NASDAQ和印度NSE交易所的八只高流动性股票 | NA | NA | NA | NA |
| 8877 | 2025-10-06 |
An evaluation of lightweight deep learning techniques in medical imaging for high precision COVID-19 diagnostics
2022-Nov, Healthcare analytics (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.health.2022.100096
PMID:37520618
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研究论文 | 本文开发并评估了用于COVID-19检测的轻量级深度学习技术 | 采用轻量级MobileNetV2模型实现COVID-19检测，在保持竞争力的性能同时显著降低计算资源需求 | 未明确说明具体的数据集规模和模型对比范围 | 开发适用于资源受限设备的COVID-19自动诊断系统 | 胸部X光和CT影像 | 医学影像分析 | COVID-19 | 深度学习 | CNN | 医学影像 | NA | NA | MobileNetV2 | NA | 资源受限设备 |
| 8878 | 2025-10-06 |
iVaccine-Deep: Prediction of COVID-19 mRNA vaccine degradation using deep learning
2022-Oct, Journal of King Saud University. Computer and information sciences
DOI:10.1016/j.jksuci.2021.10.001
PMID:38620874
|
研究论文 | 本研究开发了两种混合深度学习模型用于预测COVID-19 mRNA疫苗的RNA降解 | 首次提出结合图卷积神经网络与门控循环单元/卷积神经网络的混合模型，将RNA分子建模为图结构进行降解预测 | 未明确说明训练数据的具体规模和来源限制 | 研究混合深度学习模型预测RNA序列降解的能力 | COVID-19 mRNA疫苗的RNA分子 | 机器学习 | COVID-19 | RNA测序 | GCN, GRU, CNN | RNA序列数据 | NA | NA | GCN_GRU, GCN_CNN | MCRMSE, AuC | NA |
| 8879 | 2025-10-06 |
A new metaheuristic optimization model for financial crisis prediction: Towards sustainable development
2022-Sep, Sustainable computing : informatics and systems
DOI:10.1016/j.suscom.2022.100778
PMID:37521169
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研究论文 | 提出一种基于政治优化器深度神经网络(OD-PODNN)的异常检测模型用于金融危机预测 | 结合隔离森林异常检测与政治优化器优化DNN超参数，提升金融危机预测准确率 | 仅使用三个数据集验证，未说明数据合法性问题的具体解决方案 | 通过优化机器学习模型提高金融危机预测准确率以支持可持续发展 | 企业财务状态（成功/失败） | 机器学习 | NA | 异常检测，超参数优化 | 深度神经网络，隔离森林 | 财务数据 | 三个不同数据集 | NA | DNN，iForest | 准确率 | NA |
| 8880 | 2025-10-06 |
Attention mechanism and mixup data augmentation for classification of COVID-19 Computed Tomography images
2022-Sep, Journal of King Saud University. Computer and information sciences
DOI:10.1016/j.jksuci.2021.07.005
PMID:38620953
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研究论文 | 提出结合注意力机制和mixup数据增强的深度学习方法用于COVID-19 CT图像分类 | 在卷积神经网络中引入特征级注意力层增强判别性特征，并采用mixup数据增强技术提升性能 | NA | 开发计算机辅助诊断系统实现COVID-19 CT图像的自动分类 | COVID-19 CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 计算机断层扫描(CT) | CNN | 医学图像 | NA | NA | ResNet50 | 准确率 | NA |