深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33074 篇文献，本页显示第 9761 - 9780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9761 | 2025-06-06 |
Development and validation of a novel chronic pancreatitis pathological grade based on artificial intelligence
2025-May, Pancreatology : official journal of the International Association of Pancreatology (IAP) ... [et al.]
IF:2.8Q2
DOI:10.1016/j.pan.2025.04.011
PMID:40335378
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的慢性胰腺炎病理分级系统（Histopathology-derived CPpG），并通过放射组学评分（DLRS）预测疾病严重程度 | 首次提出基于人工智能的慢性胰腺炎病理分级系统，并开发了非侵入性的DLRS用于动态监测疾病严重程度 | 研究为回顾性设计，且病理确认的CP样本量相对较小（181例） | 开发慢性胰腺炎的客观病理分级系统并验证其临床价值 | 慢性胰腺炎和复发性急性胰腺炎患者 | 数字病理 | 慢性胰腺炎 | 深度学习，放射组学 | DeeplabV3+ | 全切片图像，CT扫描 | 2054例患者（含181例病理确诊CP） | NA | NA | NA | NA |
| 9762 | 2025-06-06 |
Interactive Explainable Deep Learning Model for Hepatocellular Carcinoma Diagnosis at Gadoxetic Acid-enhanced MRI: A Retrospective, Multicenter, Diagnostic Study
2025-May, Radiology. Imaging cancer
DOI:10.1148/rycan.240332
PMID:40445095
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研究论文 | 开发基于钆塞酸增强MRI的人工智能模型，辅助放射科医生诊断肝细胞癌 | 提出了一种交互式可解释的深度学习模型，能够通过分析预训练病变分类器的激活模式推断LI-RADS特征的存在 | 研究为回顾性设计，可能受到选择偏差的影响 | 开发AI模型辅助肝细胞癌诊断 | 肝局灶性病变患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 钆塞酸增强MRI | 深度学习 | MRI图像 | 839名患者（1023个肝局灶性病变） | NA | NA | NA | NA |
| 9763 | 2025-06-06 |
Predicting Recurrence in Locally Advanced Rectal Cancer Using Multitask Deep Learning and Multimodal MRI
2025-May, Radiology. Imaging cancer
DOI:10.1148/rycan.240359
PMID:40445102
|
research paper | 开发并验证了一种名为MultiRecNet的多任务深度网络，用于全自动预测接受新辅助放化疗（nCRT）治疗的局部晚期直肠癌（LARC）患者的无病生存期（DFS） | MultiRecNet能够在单一框架内同时执行分割、分类和生存预测任务，实现了全自动端到端的预后预测 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏差 | 预测局部晚期直肠癌患者的无病生存期 | 接受nCRT治疗的局部晚期直肠癌患者 | digital pathology | rectal cancer | multimodal MRI | MultiRecNet (multitask deep learning) | MRI图像（T2、ADC等）及临床指标 | 445名患者（训练集261名，验证集37名，内部测试集75名，外部测试集72名） | NA | NA | NA | NA |
| 9764 | 2025-06-06 |
Incorporating patient-specific prior clinical knowledge to improve clinical target volume auto-segmentation generalisability for online adaptive radiotherapy of rectal cancer: A multicenter validation
2025-Feb, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110667
PMID:39675574
|
research paper | 本研究探讨了在直肠癌在线自适应放疗中，利用患者特异性先验临床知识提高临床靶区自动分割的泛化能力 | 提出了一种结合患者特异性先验临床知识和基于人群的变异性的深度学习方法，以提高自动分割的泛化能力 | 研究仅针对直肠癌患者，未涉及其他癌症类型 | 提高在线自适应放疗中临床靶区自动分割的泛化能力 | 中危或局部晚期直肠癌患者 | digital pathology | rectal cancer | deep learning | DL | MRI | 来自三个中心的中危或局部晚期直肠癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9765 | 2025-06-06 |
A Deep Learning-Based Method for Rapid 3D Whole-Heart Modeling in Congenital Heart Disease
2025, Cardiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1159/000541980
PMID:39396499
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的快速三维心脏建模方法，用于先天性心脏病患者的术前规划和诊断支持 | 整合医学影像和临床诊断信息，通过深度学习自动生成3D打印和VR应用的心脏模型 | 研究样本量较小（110例患者），未来需在更大数据集和不同类型先天性心脏病上验证模型的广泛适用性 | 提高先天性心脏病手术规划和诊断的精确性 | 先天性心脏病患者 | 数字病理学 | 先天性心脏病 | CT、心脏MRI | 深度学习模型 | 医学影像、临床数据 | 110例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9766 | 2025-06-06 |
Deep learning-based optical coherence tomography and retinal images for detection of diabetic retinopathy: a systematic and meta analysis
2025, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2025.1485311
PMID:40171193
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meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习算法在光学相干断层扫描（OCT）和视网膜图像中检测糖尿病视网膜病变（DR）的有效性 | 首次对深度学习在OCT和视网膜图像中检测DR的效果进行了全面的荟萃分析 | 数据集标准化不足，模型可解释性有待提高，且需在多样化人群中进一步验证性能 | 评估深度学习算法在糖尿病视网膜病变检测中的准确性和可靠性 | 光学相干断层扫描（OCT）和视网膜图像 | digital pathology | diabetic retinopathy | deep learning | NA | image | 188268张视网膜图像和OCT扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 9767 | 2025-06-06 |
Ground-truth-free deep learning approach for accelerated quantitative parameter mapping with memory efficient learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0324496
PMID:40455714
|
研究论文 | 本研究评估了结合内存高效学习(MEL)的自监督学习(SSL)和零样本自监督学习(ZSSSL)框架，以加速定量MRI(qMRI)的图像重建 | 提出了不依赖全采样数据的自监督学习和零样本自监督学习方法，并结合内存高效学习技术降低GPU内存需求 | 在高度加速因子条件下，SSL和ZSSSL的性能略逊于监督学习(SL) | 加速定量MRI图像重建过程并降低计算资源需求 | 定量MRI图像重建 | 医学影像分析 | NA | 定量MRI(qMRI), 自监督学习(SSL), 零样本自监督学习(ZSSSL) | 深度学习(DL) | MRI图像 | 三个实验(2D T2映射/MSME, 3D T1映射/VFA-SPGR, 3D T2映射/DESS) | NA | NA | NA | NA |
| 9768 | 2025-06-06 |
Utility of artificial intelligence-based conversation voice analysis for detecting cognitive decline
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325177
PMID:40455724
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的对话语音分析模型，用于检测认知衰退 | 利用短对话语音样本通过AI模型检测认知衰退，无需专业环境或设备 | 样本量较小（263名患者），且仅基于Mini-Mental State Examination分数进行标签 | 开发一种便捷的认知衰退筛查工具 | 认知衰退患者和认知正常人群 | 自然语言处理 | 老年疾病 | 机器学习 | 全耦合神经网络 | 语音 | 263名患者的语音样本，其中20个样本用于准确性评估 | NA | NA | NA | NA |
| 9769 | 2025-06-06 |
A novel spectral analysis-based grading system for gastrointestinal activity
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0323440
PMID:40455773
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于频谱分析的新型胃肠道活动分级系统，用于客观评估胃肠动力 | 提出了一种创新的无监督分级系统，通过频谱特征分析肠鸣音来评估胃肠动力，避免了传统方法依赖个人判断和大规模标注数据集的问题 | 虽然验证了方法的可靠性，但仍需进一步研究以确认其在更广泛临床环境中的适用性 | 开发一种客观评估胃肠动力的方法，辅助医生量化胃肠道活动 | 肠鸣音（由消化气体和液体在蠕动过程中产生的声音信号） | 数字病理 | 胃肠道疾病 | 频谱特征分析 | 无监督学习 | 音频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9770 | 2025-06-06 |
An efficient non-parametric feature calibration method for few-shot plant disease classification
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1541982
PMID:40458225
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research paper | 提出一种基于特征适应评分（FAS）度量的方法，用于少样本植物病害分类 | 利用FAS评分与测试准确率的严格正相关关系，无需训练网络即可确定适用于少样本植物病害分类的Swin-Transformer V2-F6网络结构，并设计了PDFC算法进行特征校准 | NA | 解决植物病害图像数据不足的问题，提高少样本植物病害分类的准确率 | 植物病害图像 | computer vision | plant disease | few-shot learning | Swin-Transformer V2 | image | PlantVillage数据集及其他数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9771 | 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 |
| 9772 | 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
|
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 |
| 9773 | 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
|
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 |
| 9774 | 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
|
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 |
| 9775 | 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 |
| 9776 | 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 |
| 9777 | 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 |
| 9778 | 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 |
| 9779 | 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 |
| 9780 | 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 |