深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33008 篇文献，本页显示第 9101 - 9120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9101 | 2025-06-14 |
Deep learning reconstruction in biparametric prostate MRI: Impact on qualitative and radiomics analyses
2025-Jun, Research in diagnostic and interventional imaging
DOI:10.1016/j.redii.2025.100059
PMID:40503095
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research paper | 评估深度学习重建（DLR）算法在前列腺MRI定性和放射组学分析中的影响 | 首次评估商业DLR算法在前列腺MRI中对放射组学特征的影响 | 单中心回顾性研究，样本量较小（25例患者） | 评估DLR算法对前列腺MRI图像质量和放射组学分析的影响 | 前列腺MRI图像 | digital pathology | prostate cancer | MRI, 放射组学分析 | DLR（深度学习重建算法） | 医学影像 | 25例患者的前列腺MRI数据 | NA | NA | NA | NA |
| 9102 | 2025-06-14 |
Deep Learning-Assisted Microscopic Polarization Inspection of Micro-Nano Damage Precursors: Automatic, Non-Destructive Metrology for Additive Manufacturing Devices
2025-May-29, Nanomaterials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/nano15110821
PMID:40497869
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研究论文 | 提出了一种创新的微观偏振YOLOv11-LSF智能检测框架，用于增材制造设备微纳米损伤前驱体的自动无损检测 | 通过三重技术创新（多尺度感知模块、跨级局部网络VoV-GSCSP模块、结合物理特征的损伤前驱体模拟策略），突破了现有技术瓶颈 | 未明确提及具体局限性 | 解决增材制造质量监测系统中的智能转型挑战 | 增材制造设备中的微纳米损伤前驱体 | 智能制造 | NA | 微观偏振检测、深度学习 | YOLOv11-LSF | 图像 | 虚拟与真实集成的训练样本库（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 9103 | 2025-06-14 |
Progress in the application of fludeoxyglucose positron emission tomography computed tomography in biliary tract cancer
2025-May-27, World journal of hepatology
IF:2.5Q2
DOI:10.4254/wjh.v17.i5.105446
PMID:40501462
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综述 | 本文综述了过去十年特别是近三年来18F-FDG PET/CT在胆道癌（BTC）中的应用进展 | 重点介绍了近三年未被充分总结和认可的研究进展，包括从定性研究向定量研究的转变，以及利用18F-FDG PET/CT代谢信息预测ICC基因表达的突破 | NA | 评估18F-FDG PET/CT在胆道癌临床分期、治疗评估和预后预测中的应用价值 | 胆道癌（包括肝内胆管癌、肝门部胆管癌、远端胆管癌和胆囊癌） | 数字病理学 | 胆道癌 | 18F-FDG PET/CT、PET/磁共振成像 | 深度学习 | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9104 | 2025-06-14 |
Auto-segmentation of cerebral cavernous malformations using a convolutional neural network
2025-May-26, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01738-6
PMID:40420000
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research paper | 本文提出了一种使用卷积神经网络（CNN）自动分割脑海绵状血管畸形（CCMs）的深度学习模型 | 采用Mask R-CNN和3D CNN（DeepMedic）结合的方法，实现了CCMs的自动分割，并开发了用户友好的图形界面 | 模型仅基于T2W图像进行分割，可能在其他类型的MRI图像上表现不同 | 开发自动分割脑海绵状血管畸形（CCMs）的深度学习模型，以辅助临床分析 | 脑海绵状血管畸形（CCMs） | digital pathology | cerebral cavernous malformations | MRI | Mask R-CNN, DeepMedic (3D CNN) | image | 199 Gamma Knife (GK) exams (171单CCM病例，28多CCM病例) | NA | NA | NA | NA |
| 9105 | 2025-06-14 |
Automated Detection of Micro-Scale Porosity Defects in Reflective Metal Parts via Deep Learning and Polarization Imaging
2025-May-25, Nanomaterials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/nano15110795
PMID:40497844
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研究论文 | 本研究提出了一种结合偏振成像和深度学习的增强SCK-YOLOV5框架，用于高反射金属材料精密增材制造中的微米级孔隙缺陷检测 | 首次在YOLO框架中引入SNWD损失函数，结合SIOU角度损失和NWD分布感知特性，显著提高了小金属微纳缺陷的智能识别能力 | NA | 提高高反射金属材料精密增材制造中微米级缺陷的自动检测能力 | 高反射金属材料表面的微米级孔隙缺陷 | 计算机视觉 | NA | 偏振成像预处理、深度学习 | SCK-YOLOV5（改进的YOLOv5框架） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9106 | 2025-06-14 |
Study on Liver Sinusoidal Endothelial Cell Fenestrations Based on Cellular Omics-Structure Integration Technology and Its Application in Metabolic Diseases
2025-May-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.16.653525
PMID:40475559
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研究论文 | 本研究开发了一种新的细胞组学-结构整合（COSI）技术平台，用于解决传统技术在单细胞水平上同时获取基因表达谱和超分辨率细胞结构信息的局限性 | 开发了COSI技术平台，首次实现了单细胞水平上基因表达谱与超分辨率细胞结构信息的同步获取与分析 | NA | 研究肝脏窦内皮细胞窗孔形成的机制及其在代谢疾病中的应用 | 肝脏窦内皮细胞 | 细胞生物学 | 代谢疾病 | 单细胞转录组学、超分辨率荧光显微镜、电子显微镜、深度学习分辨率增强 | 深度学习 | 基因表达数据、超分辨率图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9107 | 2025-06-14 |
Fast MRI Techniques of the Liver and Pancreaticobiliary Tract: Overview and Application
2025-May, Journal of the Korean Society of Radiology
DOI:10.3348/jksr.2025.0004
PMID:40502472
|
review | 本文综述了肝脏和胰胆管MRI中的快速成像技术及其应用 | 探讨了压缩感知和深度学习重建在加速MRI扫描中的应用及其潜力 | 压缩感知重建时间长且参数优化复杂，深度学习重建需要进一步测试模型稳定性、泛化能力和输出图像保真度 | 研究肝脏和胰胆管MRI中减少呼吸运动伪影和加速扫描时间的技术 | 肝脏和胰胆管MRI图像 | 医学影像 | 肝脏和胰胆管疾病 | 并行成像、压缩感知、深度学习重建 | CNN | MRI图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9108 | 2025-06-14 |
A physics-informed deep learning model for predicting beam dose distribution of intensity-modulated radiation therapy treatment plans
2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100779
PMID:40502721
|
研究论文 | 开发了一种基于物理信息的深度学习模型，用于预测鼻咽癌患者调强放射治疗（IMRT）中的束流剂量分布 | 提出了一种专门用于束流剂量预测任务的物理信息深度学习网络，并通过交叉采样方案解决了深度学习模型的可解释性挑战 | 样本量相对较小（100例），且为回顾性研究 | 开发用于IMRT束流剂量预测的深度学习模型 | 鼻咽癌患者的IMRT治疗计划 | 医学影像分析 | 鼻咽癌 | 深度学习 | U-Net | CT图像和轮廓输入 | 100例九束IMRT病例（72例训练集，8例验证集，20例测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 9109 | 2025-06-14 |
Comparison of Multimodal Deep Learning Approaches for Predicting Clinical Deterioration in Ward Patients
2025-Mar-07, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.03.06.25322855
PMID:40093217
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研究论文 | 比较不同多模态深度学习方法在预测病房患者临床恶化方面的效果 | 首次比较了结合结构化数据与临床笔记信息的多种深度学习方法在预测临床恶化方面的性能 | 添加临床笔记信息并未显著提升模型性能 | 评估多模态深度学习模型预测病房患者临床恶化的效果 | 病房患者 | 机器学习 | NA | 深度循环神经网络 | RNN | 结构化数据和非结构化文本数据 | 506,076名病房患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9110 | 2025-06-14 |
REMED-T2D: A robust ensemble learning model for early detection of type 2 diabetes using healthcare dataset
2025-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109771
PMID:39914204
|
研究论文 | 开发了一种名为REMED-T2D的集成机器学习模型，用于2型糖尿病的早期检测 | 首次使用Pima数据集进行综合分析，整合多种机器学习算法，并开发了公开可访问的Web服务器 | 模型主要针对亚洲女性，可能在其他人群中的适用性有限 | 提高2型糖尿病的早期检测准确性和鲁棒性 | Pima Indian Diabetes数据集、RTML1和Pabna数据集 | 机器学习 | 2型糖尿病 | 集成学习、欠采样方法 | 集成ML模型 | 医疗数据集 | Pima Indian Diabetes数据集生成的五个平衡数据集，以及RTML1、Pabna和RTML2数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9111 | 2025-06-14 |
Deep Learning-based Brain Age Prediction Using MRI to Identify Fetuses with Cerebral Ventriculomegaly
2025-03, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240115
PMID:39969279
|
研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的胎儿脑龄预测模型在识别脑室扩大胎儿及其严重程度和相关中枢神经系统异常方面的诊断性能 | 使用二维单通道CNN与多平面MRI切片相结合的胎儿脑龄预测新方法，能够辅助识别脑室扩大及相关中枢神经系统异常 | 样本量相对有限，且仅使用了MRI数据 | 评估深度学习模型在胎儿脑室扩大及相关异常诊断中的临床应用价值 | 胎儿（包括脑室扩大胎儿和正常发育胎儿） | 数字病理学 | 脑室扩大 | MRI | CNN | 图像 | 500例胎儿（317例脑室扩大胎儿和183例正常发育胎儿） | NA | NA | NA | NA |
| 9112 | 2025-06-14 |
Real-time detection and monitoring of public littering behavior using deep learning for a sustainable environment
2025-01-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-77118-x
PMID:39848984
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research paper | 利用深度学习实时检测和监控公共乱扔垃圾行为，以促进可持续环境 | 结合MoViNet视频分类模型和YOLOv8目标检测模型，通过面部识别和车牌识别技术识别乱扔垃圾的个体 | 数据收集困难，需通过模拟真实场景获取数据 | 通过技术手段减少公共乱扔垃圾行为，保护环境和人类健康 | 车辆和行人的乱扔垃圾行为 | computer vision | NA | 深度学习、计算机视觉 | MoViNet, YOLOv8, LRCN, CNN-RNN | 视频 | 模拟真实场景收集的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9113 | 2025-01-24 |
From pixels to patients: the evolution and future of deep learning in cancer diagnostics: (Trends in Molecular Medicine, published online December 11, 2024)
2025-Jan-21, Trends in molecular medicine
IF:12.8Q1
DOI:10.1016/j.molmed.2024.12.012
PMID:39843287
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9114 | 2025-06-14 |
Deep Learning Applied to Diffusion-weighted Imaging for Differentiating Malignant from Benign Breast Tumors without Lesion Segmentation
2025-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240206
PMID:39565222
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研究论文 | 评估和比较不同人工智能模型在扩散加权成像（DWI）中区分良性和恶性乳腺肿瘤的性能，并与放射科医生的评估进行比较 | 应用深度学习模型（特别是小型2D CNN）在无需病灶分割的情况下，利用DWI数据区分乳腺肿瘤的良恶性，且性能与放射科医生相当 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（334个乳腺病灶），且所有患者均为女性 | 评估AI模型在乳腺肿瘤良恶性鉴别中的性能 | 乳腺肿瘤患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 扩散加权成像（DWI） | 2D CNN, ResNet-18, EfficientNet-B0, 3D CNN | 医学影像 | 293名女性患者的334个乳腺病灶 | NA | NA | NA | NA |
| 9115 | 2025-06-14 |
Innovative data techniques for centrifugal pump optimization with machine learning and AI model
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325952
PMID:40493691
|
research paper | 本文探讨了利用机器学习和AI模型优化离心泵的数据技术 | 采用Dewesoft FFT DAQ系统和传感器融合技术提取高质量数据，结合EDA、数据可视化和特征工程提升数据可解释性，并通过假设测试验证数据完整性 | 未提及具体模型在极端条件下的表现或泛化能力 | 提高离心泵的运营效率并减少模型训练时间 | 离心泵机器(CPM) | machine learning | NA | Exploratory Data Analysis (EDA), Data Visualization, Feature Engineering (FE) | machine learning classifiers, deep learning algorithms | sensor data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9116 | 2025-06-14 |
A User-Friendly Machine Learning Pipeline for Automated Leaf Segmentation in Atriplex lentiformis
2025, Bioinformatics and biology insights
IF:2.3Q3
DOI:10.1177/11779322251344033
PMID:40496491
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研究论文 | 本文介绍了一种用于植物表型分析的端到端深度学习管道，专注于自动化叶片分割 | 结合了微调的Mask R-CNN模型与自然语言提示技术，并集成了QR码自动识别功能，开发了用户友好的Streamlit网络应用 | 训练数据集较小（仅176张植物图像） | 开发一个准确、可扩展且用户友好的自动化叶片分割管道 | Atriplex lentiformis植物的叶片 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Mask R-CNN, Segment Anything Model (SAM), Grounded SAM | 图像 | 176张植物图像 | NA | NA | NA | NA |
| 9117 | 2025-06-14 |
An integrated approach for mental health assessment using emotion analysis and scales
2025 Jan-Dec, Healthcare technology letters
IF:2.8Q3
DOI:10.1049/htl2.12040
PMID:40502325
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research paper | 该研究提出了一种结合情绪分析和量表的综合方法进行心理健康评估，特别是针对抑郁症的初步评估 | 整合了四种模块（面部情绪识别、量表问卷、语音情绪识别和医生聊天）进行抑郁症评估，提高了预测的准确性 | 情绪识别的准确性仍有提升空间，且用户可能需要与真实医生交流以消除疑虑 | 开发一种综合方法，通过情绪分析和量表评估抑郁症 | 抑郁症患者或潜在患者 | machine learning | mental illness | Facial Emotion Recognition (FER), Speech Emotion Recognition (SER), 量表问卷 | 深度学习模型（未明确具体类型） | image, audio, text | 使用了FER2013数据集以及RAVDESS、TESS、SAVEE和CREMA-D数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9118 | 2025-06-14 |
Integration of T cell repertoire, CyTOF, genotyping and symptomatology data reveals subphenotypic variability in COVID-19 patients
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.05.016
PMID:40502932
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研究论文 | 该研究通过整合T细胞受体库、CyTOF、基因分型和症状学数据，揭示了COVID-19患者的亚表型变异性 | 使用LCM-BIC算法整合多种免疫表型和遗传数据，识别出三个新的患者聚类，并通过深度学习分析TCR氨基酸序列，发现与疾病严重程度相关的SARS-CoV-2特异性TCR序列 | 样本量较小（61名患者），且仅来自西班牙人群，可能限制结果的普适性 | 通过整合多种数据识别COVID-19患者的免疫和遗传特征，以帮助分层和管理患者 | 61名西班牙COVID-19患者（33名轻度，28名重度） | 免疫学 | COVID-19 | CyTOF, TCRseq, SNP分析, 深度学习 | LCM-BIC算法, 深度学习模型 | 免疫表型数据, 基因分型数据, 症状学数据 | 61名COVID-19患者（33名轻度，28名重度） | NA | NA | NA | NA |
| 9119 | 2025-06-14 |
Prediction of CRISPR-Cas9 on-target activity based on a hybrid neural network
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.05.001
PMID:40502933
|
研究论文 | 提出了一种基于混合神经网络CRISPR_HNN的CRISPR-Cas9靶向活性预测方法 | 整合了MSC、MHSA和BiGRU模块，有效捕捉局部动态特征和全局长距离依赖关系，并采用One-hot Encoding和Label Encoding策略 | 未提及具体的数据集局限性或模型泛化能力测试 | 提高sgRNA活性的预测准确性，以增强CRISPR-Cas9基因编辑技术的安全性和有效性 | CRISPR-Cas9系统中的sgRNA活性 | 机器学习 | NA | CRISPR-Cas9基因编辑技术 | 混合深度神经网络（整合MSC、MHSA和BiGRU） | 基因序列数据 | 未明确提及具体样本量，仅说明在公共数据集上测试 | NA | NA | NA | NA |
| 9120 | 2025-06-14 |
Deep Learning Prostate MRI Segmentation Accuracy and Robustness: A Systematic Review
2024-07, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230138
PMID:38568094
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系统性综述 | 本研究通过系统性综述探讨了深度学习在前列腺MRI分割中的准确性和鲁棒性，并与专业放射科医生进行了比较 | 首次系统性评估深度学习在前列腺MRI分割中的表现，并比较不同MRI厂商、前列腺区域和测试方法下的性能 | 仅纳入截至2022年7月31日前的英文文献，可能遗漏最新研究成果 | 评估深度学习在前列腺MRI分割中的准确性和鲁棒性 | 前列腺MRI图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI | 深度学习算法 | 医学影像 | 48项研究（来自691篇初步筛选文献） | NA | NA | NA | NA |