深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33776 篇文献，本页显示第 11161 - 11180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11161 | 2025-05-29 |
Brain stimulation outcome prediction in Major Depressive Disorder by deep learning models using EEG representations
2025-May-28, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2025.2511222
PMID:40434017
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research paper | 该研究利用深度学习模型基于脑电图（EEG）表征预测重度抑郁症（MDD）患者对重复经颅磁刺激（rTMS）治疗的反应 | 开发了一种基于三种预训练卷积神经网络（DenseNet121、EfficientNetB0和Xception）的深度混合神经网络，用于从三种EEG表征中预测治疗效果，其中使用原始EEG图像序列的分类准确率最高达到94.7% | 研究样本量较小（83名患者），且未提及模型在其他独立数据集上的验证情况 | 开发个体化治疗选择框架，以节省MDD患者的治疗时间和成本，并避免可能的副作用 | 83名接受rTMS治疗的MDD患者 | digital pathology | geriatric disease | EEG, rTMS | CNN (DenseNet121, EfficientNetB0, Xception) | EEG信号（包括小波变换图像、电极间连接矩阵和原始EEG信号） | 83名MDD患者 | NA | NA | NA | NA |
| 11162 | 2025-05-29 |
Frontalis Only Contracts in One Direction: AI-Quantum Elasticity and Resistance Gradient Reveals True Nature of Forehead Muscle Movement
2025-May-27, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-025-04924-7
PMID:40425886
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research paper | 本研究通过AI驱动的生物力学模型和量子弹性与阻力梯度（QERG）模型，揭示了额肌收缩的单向性及其与皮肤相互作用的机制 | 引入了量子弹性与阻力梯度（QERG）模型，挑战了传统的双向收缩理论，并通过AI模型高精度预测皮肤行为 | 研究样本虽多样化，但可能未涵盖所有可能的种族和年龄组，且证据等级为III级，需进一步验证 | 探究额肌收缩的生物力学特性及其与皮肤相互作用的真实机制 | 额肌收缩及其对皮肤的动态影响 | 生物力学 | NA | 深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）、有限元分析、随机森林、深度神经网络 | AI-driven biomechanical model, QERG model | 3D面部扫描数据 | 600名不同种族、性别和年龄的受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 11163 | 2025-05-29 |
Development of a No-Reference CT Image Quality Assessment Method Using RadImageNet Pre-trained Deep Learning Models
2025-May-27, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01542-2
PMID:40425960
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研究论文 | 提出了一种基于RadImageNet预训练深度学习模型的无参考CT图像质量评估方法 | 利用结合噪声和模糊两种退化因素的数据集训练CNN模型，并采用RadImageNet预训练模型增强对真实世界退化的适应性 | 仅考虑了噪声和模糊两种退化因素，可能未涵盖所有实际临床中的退化类型 | 开发一种无需参考图像即可准确评估CT图像质量的方法 | CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN（ResNet50, DenseNet121, InceptionV3, InceptionResNetV2） | 图像 | 人工退化图像数据集和真实临床图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11164 | 2025-05-29 |
Deep Learning Auto-segmentation of Diffuse Midline Glioma on Multimodal Magnetic Resonance Images
2025-May-27, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01557-9
PMID:40425959
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研究论文 | 开发了一种基于改进CNN的3D-Unet工具，用于自动准确分割弥漫性中线胶质瘤（DMG）在磁共振（MR）图像中的区域 | 首次针对DMG开发了自动分割工具，采用改进的3D U-Net架构，结合多种MR图像序列，实现了高精度的肿瘤分割 | 样本量相对较小（52名患者，70张图像），且仅针对特定类型的儿科脑干癌 | 提高DMG肿瘤分割的自动化水平和准确性，以支持诊断和预测模型的开发 | 弥漫性中线胶质瘤（DMG）H3 K27M突变型患者的MR图像 | 数字病理学 | 脑癌 | 磁共振成像（MRI） | 3D U-Net with residual blocks | 图像 | 52名DMG患者，70张MR图像（包含T1W、T2W和FLAIR序列） | NA | NA | NA | NA |
| 11165 | 2025-05-29 |
PlaNet-S: an Automatic Semantic Segmentation Model for Placenta Using U-Net and SegNeXt
2025-May-27, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01549-9
PMID:40425958
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研究论文 | 本研究开发了一个名为PlaNet-S的自动胎盘语义分割模型，结合了U-Net和SegNeXt架构 | 通过集成学习结合U-Net和SegNeXt架构，提出了一种新的胎盘自动分割模型PlaNet-S，显著提高了分割精度 | 与U-Net++的性能差异无统计学意义，且样本量相对有限 | 开发一个全自动的胎盘语义分割模型，以解决医生辅助手动分割耗时的问题 | 218名疑似胎盘异常的孕妇的MRI图像 | 数字病理学 | 胎盘异常 | MRI | U-Net, SegNeXt, 集成学习 | 图像 | 218名孕妇的1090张标注图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11166 | 2025-10-07 |
Deep learning in 3D cardiac reconstruction: a systematic review of methodologies and dataset
2025-May, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03273-y
PMID:39753994
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系统综述 | 本文系统综述了使用深度学习方法进行3D心脏重建的技术和数据集 | 结合统计形状建模、图卷积网络和渐进式GAN的混合方法，特别针对先天性心脏病生成合成数据进行增强 | NA | 解决心脏建模和分割中的关键挑战，开发自动化的高分辨率3D心脏重建方法 | 心脏器官的三维重建 | 医学影像分析 | 心脏病 | 统计形状建模，图卷积网络，渐进式GAN | GCN, GAN | 医学影像数据 | 包含UK Biobank、MICCAI MM-WHS挑战赛和先天性心脏病临床数据集的多数据集 | NA | 渐进式GAN, 图卷积网络 | Dice相似系数, Chamfer距离, Hausdorff距离 | NA |
| 11167 | 2025-10-07 |
Large blood vessel segmentation in quantitative DCE-MRI of brain tumors: A Swin UNETR approach
2025-May, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2025.110342
PMID:39892479
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研究论文 | 本研究提出基于Swin UNETR的深度学习方法，用于脑肿瘤定量DCE-MRI图像中的大血管自动分割 | 首次将Swin UNETR架构应用于脑肿瘤DCE-MRI图像的大血管分割，并与U-Net和Attention U-Net进行性能比较 | NA | 开发自动准确的大血管分割方法以提升脑肿瘤分级和治疗评估的准确性 | 脑肿瘤患者的大血管区域 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI) | 深度学习 | MRI图像 | 187例脑肿瘤患者的MRI数据，来自两个中心、两种设备厂商和两种场强扫描仪 | NA | Swin UNETR, U-Net, Attention U-Net | Dice系数 | NA |
| 11168 | 2025-10-07 |
Deterministic Autoencoder using Wasserstein loss for tabular data generation
2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107208
PMID:39893805
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研究论文 | 提出一种基于Wasserstein损失函数的确定性自编码器用于表格数据生成 | 将Wasserstein自编码器的确定性编码机制应用于表格数据生成，解决了变分自编码器随机性导致的潜在空间塌陷问题 | NA | 开发更稳定有效的表格数据生成方法 | 表格数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 自编码器 | 表格数据 | NA | NA | Wasserstein自编码器 | NA | NA |
| 11169 | 2025-10-07 |
Patient- and fraction-specific magnetic resonance volume reconstruction from orthogonal images with generative adversarial networks
2025-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17668
PMID:39904621
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研究论文 | 开发了一种基于条件生成对抗网络的个性化微调工作流，用于从正交二维MR图像重建三维MR体积 | 提出了患者和分次特定的微调方法，能够在有限数据情况下实现个性化三维MR体积重建 | 研究样本量相对较小（43名患者），需要进一步验证在更大数据集上的泛化能力 | 开发用于在线剂量适应的三维MR体积重建方法 | 接受MR引导自适应放射治疗的前列腺癌患者 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | 磁共振成像 | GAN | 医学图像 | 43名患者的2473个三维MR体积 | NA | 条件生成对抗网络 | SSIM, PSNR, RMSE, MAE, Dice系数, Hausdorff距离 | NA |
| 11170 | 2025-05-29 |
A magnetic resonance image-based deep learning radiomics nomogram for hepatocyte cytokeratin 7 expression: application to predict cholestasis progression in children with pancreaticobiliary maljunction
2025-May, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-025-06225-2
PMID:40186654
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研究论文 | 利用磁共振图像构建深度学习放射组学列线图，预测胰腺胆管连接不良患儿肝细胞角蛋白7表达及胆汁淤积进展 | 首次开发基于MRI的非侵入性方法评估肝细胞CK7状态，结合放射组学和深度学习特征构建预测模型 | 样本量较小（180例），且为回顾性研究 | 开发术前识别肝细胞CK7状态并评估胆汁淤积进展的预测工具 | 胰腺胆管连接不良患儿 | 数字病理学 | 胰腺胆管连接不良 | MRI、免疫组化分析 | ResNet50 | 磁共振图像 | 180例胰腺胆管连接不良患者（训练集144例，验证集36例） | NA | NA | NA | NA |
| 11171 | 2025-05-29 |
Evaluating and mitigating bias in AI-based medical text generation
2025-May, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-025-00789-7
PMID:40269315
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research paper | 该研究评估并减轻了基于AI的医学文本生成中的偏见问题 | 提出了一个算法，针对服务不足的群体进行选择性优化以减少偏见 | 研究主要集中在医学文本生成领域，未涉及其他AI应用领域 | 评估和减轻AI在医学文本生成中的偏见 | 不同种族、性别和年龄组的医学文本生成 | natural language processing | NA | deep learning | NA | text | 多个数据集和模态 | NA | NA | NA | NA |
| 11172 | 2025-05-29 |
Optimizing Deep Learning Models for Luminal and Nonluminal Breast Cancer Classification Using Multidimensional ROI in DCE-MRI-A Multicenter Study
2025-May, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.70931
PMID:40347080
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research paper | 本研究通过多维ROI在DCE-MRI中的应用，优化深度学习模型以区分乳腺癌症的luminal和非luminal亚型 | 首次探索了ROI维度（2D/2.5D/3D）、瘤周扩展水平（0-8 mm）和分割场景（仅ROI vs. ROI原始）的协同效应 | 研究为回顾性设计，可能受到数据收集偏差的影响 | 优化深度学习模型以区分乳腺癌症的分子亚型 | 426名原发性浸润性乳腺癌患者 | digital pathology | breast cancer | DCE-MRI | deep transfer learning models | image | 426名患者（训练队列108名，验证队列1 165名，验证队列2 153名） | NA | NA | NA | NA |
| 11173 | 2025-05-29 |
DNA data storage for biomedical images using HELIX
2025-May, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-025-00793-x
PMID:40360759
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research paper | 提出了一种名为HELIX的基于DNA的生物医学图像存储系统，该系统针对生物医学图像特性设计了图像压缩算法和纠错编码算法 | HELIX系统针对生物医学图像特性定制了图像压缩算法，并引入了无需索引的纠错编码算法，提高了存储密度和解码速度 | 目前仅进行了体外实验，存储的生物医学图像类型和数量有限 | 开发适用于生物医学图像的DNA数据存储系统 | 生物医学图像 | 数字病理 | NA | DNA数据存储 | 深度学习 | 图像 | 两张时空基因组学图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11174 | 2025-05-29 |
Pesticide Residue Detection Using Grating Spectroscope and GWO-CNN-BiLSTM Method
2025-May, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.70282
PMID:40433911
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research paper | 本研究开发了一种便携式检测设备，结合光栅光谱仪和智能手机，用于准确检测菠菜中的噻虫嗪残留 | 采用ResNet50模型结合SE注意力机制提取关键特征，并通过GWO算法优化的CNN-BiLSTM混合模型提高检测精度 | 未提及该方法在其他类型农药残留检测中的适用性 | 提高农药残留检测的准确性，保障食品安全和公共健康 | 菠菜中的噻虫嗪残留 | machine learning | NA | 光栅光谱仪、图像处理技术、深度学习 | ResNet50、CNN、BiLSTM、GWO | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11175 | 2025-10-07 |
Multimodal convolutional neural network-based algorithm for real-time detection and differentiation of malignant and inflammatory biliary strictures in cholangioscopy: a proof-of-concept study (with video)
2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.gie.2024.09.001
PMID:39265745
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研究论文 | 开发基于多模态卷积神经网络的实时检测和区分恶性与炎性胆道狭窄的算法 | 首次将临床元数据整合到CNN算法中，克服纯图像模型的局限性，实现实时检测和诊断 | 样本量相对较小(111例患者)，属于概念验证研究 | 开发计算机辅助检测和诊断系统，用于胆道狭窄的实时识别和分类 | 胆道狭窄组织(恶性、炎性和正常组织) | 计算机视觉 | 胆道癌 | 数字单操作者胆道镜检查(dSOC) | CNN | 视频,图像 | 111例患者，共15,158张静态帧 | NA | 多模态卷积神经网络 | AUC,灵敏度,特异性,阳性预测值,阴性预测值 | NA |
| 11176 | 2025-10-07 |
Convolutional Neural Networks for Segmentation of Pleural Mesothelioma: Analysis of Probability Map Thresholds (CALGB 30901, Alliance)
2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01092-z
PMID:39266911
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研究论文 | 评估概率图阈值对基于卷积神经网络的胸膜间皮瘤分割结果的影响 | 首次系统分析CNN概率图阈值对胸膜间皮瘤分割体积和空间重叠度的双重影响 | CNN在严重胸腔积液或胸膜裂隙病变等特定疾病表现中存在分割缺陷 | 优化深度学习肿瘤分割中概率图阈值的选取标准 | 胸膜间皮瘤患者的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 胸膜间皮瘤 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 48名患者的186个CT扫描 | NA | VGG16,U-Net | Dice相似系数,体积百分比差异 | NA |
| 11177 | 2025-10-07 |
Optimization of sparse-view CT reconstruction based on convolutional neural network
2025-Apr, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17636
PMID:39894762
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研究论文 | 基于卷积神经网络优化稀疏视图CT重建图像质量的研究 | 提出SRII-Net网络结构，引入复制路径和残差图像输出块，通过多网络结构和多数据集分析提升网络解释性和泛化能力 | 未明确说明具体数据集规模和临床验证结果 | 提升稀疏视图CT重建图像质量，增强深度学习方法的解释性和泛化能力 | 稀疏视图CT重建图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | CNN | 医学图像 | NA | NA | U-Net | PSNR, SSIM | NA |
| 11178 | 2025-10-07 |
Enhanced electroencephalogram signal classification: A hybrid convolutional neural network with attention-based feature selection
2025-Mar-15, Brain research
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.brainres.2025.149484
PMID:39904453
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研究论文 | 提出一种结合注意力机制的混合卷积神经网络模型，用于运动想象脑电信号的分类 | 提出结合说话头注意力机制的混合CNN-TCN架构，能够增强关键特征序列并提取时空特征 | NA | 提高运动想象脑电信号的分类精度，增强脑机接口的意图识别能力 | 运动想象脑电信号 | 脑机接口 | NA | 离散小波变换，共同平均参考 | CNN,TCN | 脑电信号 | 基于BCI Competition IV-2a数据集 | NA | 混合卷积神经网络，时序卷积网络 | 分类准确率 | NA |
| 11179 | 2025-05-29 |
Diagnostic Performance of Artificial Intelligence-Based Methods for Tuberculosis Detection: Systematic Review
2025-Mar-07, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/69068
PMID:40053773
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系统综述 | 本文对基于人工智能的结核病检测方法进行了全面评估，总结了当前的研究现状和性能表现 | 首次系统性地评估了不同数据模态和参考标准下AI在结核病检测中的表现，并指出了未来研究方向 | 仅1项研究进行了领域转移分析，缺乏对真实世界场景的充分模拟 | 评估AI算法在结核病检测中的诊断性能 | 基于AI的结核病检测方法 | 数字病理 | 结核病 | 深度学习 | CNN (包括VGG-16, ResNet-50, DenseNet-121) | 放射影像、分子/生化、生理数据 | 152项研究(来自1146条记录) | NA | NA | NA | NA |
| 11180 | 2025-05-29 |
Continuous nursing symptom management in cancer chemotherapy patients using deep learning
2025-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92762-7
PMID:40055437
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research paper | 评估深度学习平台在化疗患者症状管理中的效果，旨在提高其生活质量 | 使用深度学习平台进行化疗患者的症状管理，显著减少焦虑和抑郁，并提高生活质量 | 非随机对照试验设计可能影响结果的普遍性 | 评估深度学习平台在化疗患者症状管理中的效果 | 144名化疗患者，分为干预组（72人）和对照组（72人） | digital pathology | cancer | deep learning | NA | NA | 144名化疗患者 | NA | NA | NA | NA |