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 8941 - 8960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8941 | 2025-06-06 |
Ventricular volume adjustment of brain regions depicts brain changes associated with HIV infection and aging better than intracranial volume adjustment
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1516168
PMID:40458466
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research paper | 该研究探讨了在分析HIV感染和衰老相关的大脑结构变化时，采用侧脑室（LV）体积调整比颅内体积（ICV）调整更能揭示潜在的萎缩模式 | 提出了使用侧脑室体积调整作为新的分析方法，以更准确地识别HIV感染和衰老相关的大脑萎缩模式，尤其是在HIV相关神经认知障碍（HAND）的研究中 | 研究仅基于MRI T1图像数据，未考虑其他可能的神经影像学或临床数据 | 比较不同体积调整策略在识别HIV感染和衰老相关大脑萎缩模式中的效果 | HIV感染者和健康对照者的大脑结构变化 | digital pathology | HIV感染 | MRI T1成像 | deep learning models | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8942 | 2025-06-06 |
Artificial Intelligence and Radiomics Applied to Prostate Cancer Bone Metastasis Imaging: A Review
2024-Dec, iRadiology
DOI:10.1002/ird3.99
PMID:40453356
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review | 本文综述了人工智能和放射组学在前列腺癌骨转移影像分析中的应用 | 综合分析了放射组学、机器学习和深度学习在前列腺癌骨转移影像分析中的应用，并提出了未来研究方向 | 文献中缺乏对各种方法的详细分析和未来方向的深入探讨 | 探讨定量方法在前列腺癌骨转移影像分析中的应用及其临床意义 | 前列腺癌骨转移的影像数据 | digital pathology | prostate cancer | radiomics, machine learning, deep learning | NA | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8943 | 2025-06-06 |
DEEP LEARNING FOR AUTOMATIC PREDICTION OF EARLY ACTIVATION OF TREATMENT-NAIVE NONEXUDATIVE MACULAR NEOVASCULARIZATIONS IN AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION
2024-08-01, Retina (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/IAE.0000000000004106
PMID:38489765
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research paper | 本研究开发了一种基于光学相干断层扫描（OCT）和OCT血管成像（OCTA）的深度学习分类器，用于预测年龄相关性黄斑变性患者中非渗出性黄斑新生血管的早期渗出风险 | 首次结合OCT和OCTA图像分析，使用多种CNN模型（ResNet-101、Inception-ResNet-v2和DenseNet-201）进行预测，并通过多数投票和软投票技术提升性能 | 样本量相对较小（89例患者），且为回顾性研究 | 开发AI工具预测非渗出性黄斑新生血管的早期渗出风险 | 年龄相关性黄斑变性患者的非渗出性黄斑新生血管 | digital pathology | age-related macular degeneration | OCT, OCTA | CNN (ResNet-101, Inception-ResNet-v2, DenseNet-201) | image | 89例患者（35例渗出组，54例非渗出组） | NA | NA | NA | NA |
| 8944 | 2025-06-06 |
AUTOMATED DETECTION OF VITRITIS USING ULTRAWIDE-FIELD FUNDUS PHOTOGRAPHS AND DEEP LEARNING
2024-06-01, Retina (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/IAE.0000000000004049
PMID:38261816
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于自动检测和分级超广角眼底照片中的玻璃体炎 | 首次利用超广角眼底成像和深度学习技术进行玻璃体炎的自动检测和分级 | 六分类玻璃体炎分级的准确性有限（0.61），可能需要更大样本量来提高模型性能 | 评估深度学习算法在超广角成像上自动检测和分级玻璃体炎的性能 | 葡萄膜炎患者的超广角眼底视网膜照片 | 数字病理 | 葡萄膜炎 | 超广角眼底成像 | DenseNet121 CNN | 图像 | 1181张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 8945 | 2025-06-06 |
OMERACT validation of a deep learning algorithm for automated absolute quantification of knee joint effusion versus manual semi-quantitative assessment
2024-06, Seminars in arthritis and rheumatism
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.semarthrit.2024.152420
PMID:38422727
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研究论文 | 本文通过OMERACT过滤器评估深度学习算法在膝关节积液自动绝对量化中的应用 | 首次使用深度学习算法对膝关节积液进行自动绝对量化，并与人工半定量评估进行对比 | 需要进一步评估算法的区分能力和与临床结果的一致性，以完全满足OMERACT过滤器的要求 | 评估深度学习算法在膝关节积液量化中的有效性 | 53名OAI受试者的膝关节MRI数据 | 数字病理学 | 骨关节炎 | 深度学习 | DL算法 | MRI图像 | 53名受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 8946 | 2025-06-06 |
OCTess: AN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION ALGORITHM FOR AUTOMATED DATA EXTRACTION OF SPECTRAL DOMAIN OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY REPORTS
2024-04-01, Retina (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/IAE.0000000000003990
PMID:37948741
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研究论文 | 开发了一种名为OCTess的光学字符识别算法，用于从Cirrus SD-OCT黄斑立方体报告中自动提取数据 | 结合了Tesseract OCR库和LSTM深度学习技术，实现了近乎完美的数据提取准确率，且在效率上超越了人工操作 | 研究仅基于单中心数据库，可能限制了算法的泛化能力 | 开发自动化工具以减少人工提取SD-OCT报告的时间和资源消耗 | SD-OCT单眼黄斑立方体报告 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学字符识别(OCR)，深度学习 | LSTM | 图像 | 675份SD-OCT报告（训练集125份，测试集550份） | NA | NA | NA | NA |
| 8947 | 2025-06-06 |
Dimensionality Reduction and Nearest Neighbors for Improving Out-of-Distribution Detection in Medical Image Segmentation
2024, The journal of machine learning for biomedical imaging
DOI:10.59275/j.melba.2024-g93a
PMID:40453064
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research paper | 该研究通过应用马氏距离和k近邻距离方法，提高了医学图像分割中分布外数据的检测性能 | 提出使用降维技术和非参数k近邻距离方法改进分布外检测，显著提升了可扩展性和性能 | 研究仅针对肝脏分割任务进行了验证，未在其他器官或模态上进行测试 | 提高医学图像分割模型对分布外数据的检测能力 | T1加权磁共振成像和计算机断层扫描的肝脏分割 | digital pathology | liver cancer | principal component analysis, uniform manifold approximation and projection | Swin UNETR, nnU-net | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8948 | 2025-06-06 |
Assessing Trustworthy AI in Times of COVID-19: Deep Learning for Predicting a Multiregional Score Conveying the Degree of Lung Compromise in COVID-19 Patients
2022-Dec, IEEE transactions on technology and society
DOI:10.1109/TTS.2022.3195114
PMID:36573115
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研究论文 | 本文展示了如何在医疗保健领域实践欧盟高级专家组的可信AI指南，并探讨了COVID-19疫情期间'可信AI'的含义 | 应用Z-Inspection®方法进行后验自我评估，以评估AI系统在COVID-19疫情期间的可信度 | 研究局限于疫情期间在意大利一家诊所的实验性部署，可能不具有广泛代表性 | 评估AI系统在预测COVID-19患者肺部损伤程度方面的可信度 | COVID-19患者的胸部X光片 | 数字病理学 | COVID-19 | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8949 | 2025-06-05 |
A ViTUNeT-based model using YOLOv8 for efficient LVNC diagnosis and automatic cleaning of dataset
2025-Jun-04, Journal of integrative bioinformatics
IF:1.5Q3
DOI:10.1515/jib-2024-0048
PMID:40460443
|
研究论文 | 提出了一种基于ViTUNeT和YOLOv8的模型，用于左心室非致密化(LVNC)的高效诊断和数据集自动清理 | 结合U-Net和Vision Transformers的ViTUNeT架构，以及使用YOLOv8模型进行心室检测和数据集清理 | 数据集质量限制了进一步的准确性提升 | 改进心脏图像分析和分割方法 | 左心室非致密化患者和健康个体 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | ViTUNeT, YOLOv8 | MRI图像 | 新增Titin心肌病患者和健康个体的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8950 | 2025-06-05 |
NMR Pure Shift Spectroscopy and Its Potential Applications in the Pharmaceutical Industry
2025-Jun-03, Chembiochem : a European journal of chemical biology
IF:2.6Q3
DOI:10.1002/cbic.202401012
PMID:40263759
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review | 本文综述了纯位移NMR技术及其在制药行业中的潜在应用 | 介绍了纯位移技术抑制标量耦合以提高光谱分辨率的方法，并探讨了深度学习辅助获取最优纯位移光谱的方法 | NA | 促进纯位移NMR技术在制药行业的发展和实际应用 | 纯位移NMR技术及其在制药行业的应用 | NA | NA | NMR纯位移技术、深度学习 | NA | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8951 | 2025-06-05 |
A Novel Deep Learning Framework for Nipple Segmentation in Digital Mammography
2025-Jun-03, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01567-7
PMID:40461663
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研究论文 | 提出了一种新的深度学习框架，用于数字乳腺X线摄影中的乳头分割，以提高医学分析和计算机辅助检测系统的准确性 | 该方法在乳头分割方面显著优于基线方法，特别是在基线方法完全失败的挑战性案例中，实现了在所有案例中的成功检测，并在重叠度量上取得了持续提升 | NA | 提高数字乳腺X线摄影中乳头分割的准确性，以支持多视角和多模态乳腺图像配准 | 数字乳腺X线摄影图像中的乳头区域 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8952 | 2025-06-05 |
Artificial Intelligence in Veterinary Clinical Pathology-An Introduction and Review
2025-Jun-03, Veterinary clinical pathology
IF:1.2Q3
DOI:10.1111/vcp.70012
PMID:40462415
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review | 本文介绍了人工智能在兽医临床病理学中的应用及其基本概念，并探讨了AI在该领域的资格认定与整合 | 以非技术性的方式介绍AI基本概念，并探讨AI在兽医临床病理学中的资格认定与整合 | 未提及具体的技术实现细节或实验数据 | 探讨人工智能在兽医临床病理学中的应用与整合 | 兽医临床病理学 | machine learning | NA | machine learning, deep learning | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8953 | 2025-10-06 |
RS-MAE: Region-State Masked Autoencoder for Neuropsychiatric Disorder Classifications Based on Resting-State fMRI
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3449949
PMID:39325609
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研究论文 | 提出一种基于静息态fMRI的区域状态掩码自编码器用于神经精神疾病分类 | 引入掩码自编码器减少DFC矩阵冗余，提出区域状态块嵌入适应连接性数据，采用随机状态拼接缓解训练样本不足问题 | 未明确说明模型在小样本情况下的泛化能力及计算复杂度 | 基于静息态功能磁共振成像的神经精神疾病分类 | 注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、阿尔茨海默病和精神分裂症患者 | 医学影像分析 | 神经精神疾病 | 静息态功能磁共振成像 | 掩码自编码器 | 动态功能连接矩阵 | 四个公开数据集（具体样本数未明确说明） | NA | RS-MAE | 准确率 | NA |
| 8954 | 2025-10-06 |
Hyperparameter Recommendation Integrated With Convolutional Neural Network
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3476439
PMID:39423079
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研究论文 | 提出一种集成卷积神经网络的超参数推荐方法 | 首次将CNN应用于超参数推荐领域，开发了具有特征选择能力的CNN回归器和卷积去噪自编码器，能够深度挖掘数据特征和超参数性能的空间结构 | 仅针对SVM分类器进行验证，未扩展到其他机器学习模型 | 开发基于深度学习的超参数推荐系统 | 分类问题的超参数优化 | 机器学习 | NA | 元学习 | CNN, ConvDAE | 数据集特征，超参数性能数据 | 400个真实分类问题 | NA | 卷积神经网络，卷积去噪自编码器，双分支CNN | NA | NA |
| 8955 | 2025-10-06 |
Spike-and-Slab Shrinkage Priors for Structurally Sparse Bayesian Neural Networks
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3485529
PMID:39480710
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研究论文 | 本文提出两种基于尖峰-平板先验的结构化稀疏贝叶斯神经网络，用于模型压缩和计算效率提升 | 首次将尖峰-平板群组Lasso和尖峰-平板群组Horseshoe先验应用于贝叶斯神经网络的结构化稀疏化 | 未明确说明具体数据集规模和实验设置的局限性 | 开发结构化稀疏的贝叶斯神经网络以实现模型压缩和计算效率优化 | 贝叶斯神经网络的结构化稀疏化 | 机器学习 | NA | 变分推断，连续松弛技术 | 贝叶斯神经网络 | NA | NA | NA | 结构化稀疏神经网络 | 预测准确率，模型压缩率，推理延迟 | NA |
| 8956 | 2025-06-05 |
The Pivotal Role of Baseline LDCT for Lung Cancer Screening in the Era of Artificial Intelligence
2025-Jun, Archivos de bronconeumologia
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.arbres.2024.11.001
PMID:39643515
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综述 | 本文探讨了在人工智能时代，基线低剂量计算机断层扫描（LDCT）在肺癌筛查中的关键作用及其面临的挑战 | 探讨了人工智能如何通过分析LDCT的放射组学特征来区分良恶性结节，并预测肺癌和心血管疾病的风险，实现个性化筛查 | 人工智能在LDCT筛查路径中的主要障碍是性能的普适性和可解释性 | 评估基线LDCT检查在肺癌筛查中的重要性，并探索人工智能在克服筛查挑战中的作用 | 肺癌筛查参与者及其基线LDCT检查结果 | 数字病理学 | 肺癌 | LDCT, 深度学习 | DL | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8957 | 2025-10-06 |
G-Diff: A Graph-Based Decoding Network for Diffusion Recommender Model
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3491827
PMID:39531577
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研究论文 | 本文提出一种基于图的解码网络G-Diff来改进扩散推荐模型，通过引入物品关系图提升推荐性能 | 在扩散模型的反向过程中引入精心设计的基于图的解码网络，利用物品间关系提升推荐效果，同时通过跳跃连接和归一化层保留低阶邻居信息 | NA | 改进扩散推荐模型的性能，更好地利用推荐系统中物品的集体信号 | 推荐系统中的用户偏好预测 | 机器学习 | NA | 扩散模型 | 图神经网络,扩散模型 | 推荐系统数据 | 三个真实世界数据集 | NA | G-Diff,基于图的解码网络 | 推荐性能指标 | NA |
| 8958 | 2025-06-05 |
Learning topological horseshoes in time series via deep neural networks
2025-Jun-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0270132
PMID:40465250
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research paper | 提出了一种基于深度学习的几何方法，用于识别时间序列中的混沌动力学 | 结合拓扑马蹄理论和深度神经网络，为复杂非线性系统中混沌行为的检测提供了新工具 | NA | 识别时间序列中的混沌动力学 | 时间序列数据 | machine learning | NA | deep learning | deep neural networks | time series | Hénon map, Lorenz system, Duffing system | NA | NA | NA | NA |
| 8959 | 2025-06-05 |
iPSC-RPE patch restores photoreceptors and regenerates choriocapillaris in a pig retinal degeneration model
2025-May-22, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.179246
PMID:40401519
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research paper | 该研究开发了一种基于诱导多能干细胞衍生的视网膜色素上皮（iRPE）贴片，用于治疗干性年龄相关性黄斑变性（AMD），并在猪视网膜退化模型中验证了其恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的能力 | 使用可生物降解的PLGA支架成熟iRPE细胞，开发了一种临床兼容的制造工艺，并通过深度学习算法和自适应光学成像验证了治疗效果 | 研究仅在猪模型中进行，尚未在人体临床试验中验证 | 开发并验证一种能够恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的治疗方法，以治疗干性年龄相关性黄斑变性 | 激光诱导的外视网膜退化的猪模型 | digital pathology | age-related macular degeneration | optical coherence tomography (OCT), OCT-angiography, adaptive optics imaging | deep learning algorithm | image | 猪模型中的视网膜区域 | NA | NA | NA | NA |
| 8960 | 2025-06-05 |
Evaluation of data collection and annotation approaches of driver gaze dataset
2025-May-14, Behavior research methods
IF:4.6Q1
DOI:10.3758/s13428-025-02679-2
PMID:40369353
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research paper | 本研究评估了驾驶员视线数据集的三种标注方法，并提出了一种新的基于移动指针的标注方法 | 引入了一种新的基于移动指针的标注方法，该方法受到基于屏幕的视线数据收集的启发 | 手动标注和Speak2Label方法的准确性较低，需要进一步分析误分类原因 | 评估不同数据收集和标注方法在驾驶员视线估计中的效果 | 驾驶员视线数据集 | computer vision | NA | eye tracker | supervised machine learning, deep learning | image | NA | NA | NA | NA | NA |