深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 篇文献，本页显示第 11741 - 11760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11741 | 2025-05-09 |
Multitask learning approach for PPG applications: Case studies on signal quality assessment and physiological parameters estimation
2025-Apr, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109798
PMID:39946784
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research paper | 本文提出了一种多任务学习方法，用于PPG信号的质量评估和生理参数估计 | 利用多任务学习（MTL）方法，通过共享PPG相关任务之间的潜在特征，提高了PPG应用的性能 | 研究仅基于46名受试者的数据，样本量较小，可能影响模型的泛化能力 | 探索多任务学习在PPG分析中的应用，以提高信号质量评估和生理参数估计的准确性 | PPG信号及其衍生的生理参数（如心率、心率变异性和呼吸频率） | machine learning | NA | multitask learning (MTL) | multitask deep learning models | PPG信号 | 46名佩戴智能手表的受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 11742 | 2025-05-09 |
The state-of-the-art in cardiac MRI reconstruction: Results of the CMRxRecon challenge in MICCAI 2023
2025-Apr, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103485
PMID:39946779
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研究论文 | 本文介绍了2023年心脏MRI重建挑战赛（CMRxRecon）的结果，该挑战赛旨在推动数据驱动的心脏MRI重建算法的发展 | 提出了一个公开可用的心脏k空间数据集，并组织了大规模的挑战赛以促进深度学习在心脏MRI重建中的应用 | 挑战赛的数据集虽然广泛，但仍可能存在数据多样性和代表性的限制 | 加速心脏MRI扫描并提高成像性能，解决现有数据驱动重建算法发展中的瓶颈 | 心脏MRI的k空间数据，包括电影和映射原始数据 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | E2E-VarNet, U-Net | k空间数据 | 超过285个团队和600多名参与者，22个团队提交了测试阶段的Docker容器 | NA | NA | NA | NA |
| 11743 | 2025-05-09 |
Evaluation and failure analysis of four commercial deep learning-based autosegmentation software for abdominal organs at risk
2025-Apr, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70010
PMID:39946266
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研究论文 | 评估四种商业深度学习自动分割软件在腹部危及器官分割中的表现并分析其失败原因 | 首次对四种商业深度学习自动分割软件进行系统性异常值分析，总结六类失败模式 | 仅分析111例患者数据，部分异常分割原因缺乏足够证据确认 | 评估商业深度学习自动分割软件的性能并分析其失败模式 | 四种商业深度学习自动分割软件（Limbus AI、MIM Contour ProtégéAI、Radformation AutoContour、Siemens syngo.via） | digital pathology | NA | deep learning-based segmentation | NA | medical imaging | 111例患者病例 | NA | NA | NA | NA |
| 11744 | 2025-05-09 |
Screening of estrogen receptor activity of per- and polyfluoroalkyl substances based on deep learning and in vivo assessment
2025-Mar-15, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
DOI:10.1016/j.envpol.2025.125843
PMID:39947576
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的堆叠架构GXDNet，用于预测全氟和多氟烷基物质（PFAS）的雌激素受体α（ERα）活性，并通过实验验证了代表性PFAS分子的ERα活性 | 开发了GXDNet模型，整合分子描述符和分子图来预测化合物的ERα活性，提高了泛化能力，并揭示了氟化烷烃链对ERα结合亲和力的增强作用 | 研究集中于ERα活性，未涵盖PFAS的其他潜在毒性机制 | 开发预测PFAS雌激素受体活性的深度学习模型，以加速环保型PFAS分子的开发 | 全氟和多氟烷基物质（PFAS）分子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GXDNet（堆叠深度学习架构） | 分子描述符和分子图 | 10,067个PFAS分子 | NA | NA | NA | NA |
| 11745 | 2025-05-09 |
TimePAD─Unveiling Temporal Sequence ELISA Signal by Deep Learning for Rapid Readout and Improved Accuracy in a Microfluidic Paper-Based Analytical Platform
2025-Mar-04, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c06001
PMID:39960863
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研究论文 | 本文提出了一种通过深度学习分析时间序列比色数据来改进纸基微流控ELISA性能的新方法 | 利用时间序列数据而非传统静态数据，通过深度学习模型YOLOv8分析ELISA反应的动态变化，实现了更快的检测速度和更高的准确性 | NA | 提高纸基微流控ELISA的检测速度和准确性 | 纸基微流控ELISA平台 | 数字病理 | 心血管疾病 | ELISA | YOLOv8 | 视频数据 | 使用Rabbit IgG作为ELISA检测模型，并扩展到疾病标志物cTnI的检测 | NA | NA | NA | NA |
| 11746 | 2025-10-07 |
Video-based robotic surgical action recognition and skills assessment on porcine models using deep learning
2025-03, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-024-11486-3
PMID:39806176
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化手术技能评估工具，通过视频分析识别机器人辅助手术动作并评估手术技能 | 结合CNN和LSTM网络架构同时提取空间和时间特征，使用猪模型进行数据收集，并应用GradCAM增强模型可解释性 | 在猪模型环境中开发的AI系统需要进一步测试其在临床环境中检测错误和提供反馈的能力 | 开发自动化手术技能评估工具，辅助外科医生培训 | 机器人辅助手术视频数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN,LSTM | 视频 | 21名参与者（16名新手和5名经验丰富者）在猪模型上执行16种不同的机器人辅助腹腔手术 | NA | CNN结合LSTM的混合架构 | 准确率 | NA |
| 11747 | 2025-05-09 |
A Veterinary DICOM-Based Deep Learning Denoising Algorithm Can Improve Subjective and Objective Brain MRI Image Quality
2025-Mar, Veterinary radiology & ultrasound : the official journal of the American College of Veterinary Radiology and the International Veterinary Radiology Association
IF:1.3Q2
DOI:10.1111/vru.70015
PMID:39945204
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研究论文 | 本研究评估了一种专为兽医患者开发的基于DICOM的深度学习去噪算法对犬猫脑部MRI图像质量的影响 | 开发了首个专为兽医患者设计的DICOM-based深度学习去噪算法，并验证其在1.5T MRI上的效果 | 样本量较小(30只犬猫)，仅测试了1.5T MRI系统 | 评估深度学习去噪算法对兽医脑部MRI图像质量的改善效果 | 30只犬猫的脑部MRI图像 | 数字病理 | 兽医神经疾病 | MRI | 深度学习(DL) | 医学影像 | 30只犬猫的脑部MRI图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11748 | 2025-05-09 |
[18F]FDG administered activity reduction capabilities of a 32-cm axial field-of-view solid-state digital bismuth germanium oxide PET/CT system while maintaining EARL compliance
2025-Mar, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104935
PMID:39956005
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研究论文 | 评估数字BGO 32厘米轴向视场PET系统在符合当前和更新的EANM Research Ltd氟-18认证规范（EARL1和EARL2）的情况下，降低[18F]FDG给药活性和/或扫描时间的能力 | 使用数字BGO PET系统结合深度学习图像增强技术（PDL），显著降低[18F]FDG给药活性，同时保持EARL1和EARL2合规性 | 研究仅基于幻影测量，未涉及实际患者数据 | 评估PET系统在降低放射性药物活性和扫描时间方面的性能 | 数字BGO 32厘米轴向视场PET系统（Omni Legend 32 cm） | 医学影像 | NA | PET/CT成像，深度学习图像增强（PDL） | NA | 医学影像数据 | 使用校准QC和NEMA IEC幻影进行测量，图像质量QC扫描每小时重复一次，共7小时 | NA | NA | NA | NA |
| 11749 | 2025-05-09 |
Adaptable graph neural networks design to support generalizability for clinical event prediction
2025-Mar, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2025.104794
PMID:39956347
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研究论文 | 本文提出了一种可适应性的图卷积神经网络设计，用于提高临床事件预测模型的泛化能力 | 利用图卷积神经网络的独特属性，使模型在训练后能够适应不同机构的数据，无需重新训练 | 外部验证数据集中存在缺失/不完整数据可能影响模型性能 | 解决临床事件预测模型在不同医疗机构间泛化能力不足的问题 | 电子健康记录中的患者人口统计数据和账单代码等多模态数据 | 机器学习 | NA | 图卷积神经网络(GCNN) | GCNN | 多模态数据(包括人口统计数据和账单代码) | 未明确说明具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 11750 | 2025-05-09 |
Deep learning opportunistic screening for osteoporosis and osteopenia using radiographs of the foot or ankle - A pilot study
2025-Mar, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.111980
PMID:39946811
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研究论文 | 本研究旨在开发一种深度学习模型，通过足部或踝关节的X光片筛查骨质疏松或骨质减少 | 开发了一种新颖的深度学习模型，利用定制的架构从足部和踝关节的X光片中提取深度特征，用于骨质疏松或骨质减少的筛查 | 研究为回顾性横断面研究，样本中白种人占比较高（96.7%），可能影响模型的泛化能力 | 创建一种深度学习模型，用于通过足部或踝关节的X光片筛查骨质疏松或骨质减少 | 50岁及以上接受足部或踝关节X光检查及DXA检查的患者 | 数字病理学 | 骨质疏松 | X光成像 | 深度学习定制架构 | 图像 | 907名患者（3109张X光片），其中白种人占96.7%，黑人占1.8%，亚洲人占0.4% | NA | NA | NA | NA |
| 11751 | 2025-05-09 |
Application of Surface-Enhanced Raman Spectroscopy in Head and Neck Cancer Diagnosis
2025-Feb-25, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c02796
PMID:39951652
|
review | 本文综述了表面增强拉曼光谱（SERS）在头颈癌诊断和治疗中的应用现状及前景 | 展示了SERS在液体活检、单分子检测、肿瘤微环境表征以及与人工智能结合方面的创新应用 | 未提及具体的技术实施难点或临床转化障碍 | 探讨SERS技术在头颈癌精准诊疗领域的应用潜力 | 头颈癌的分子生物学诊断、组织水平识别和治疗监测 | 数字病理学 | 头颈癌 | 表面增强拉曼光谱（SERS） | 机器学习与深度学习算法 | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11752 | 2025-05-09 |
Stacked CNN-based multichannel attention networks for Alzheimer disease detection
2025-Feb-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85703-x
PMID:39962097
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research paper | 该研究提出了一种基于堆叠CNN和多通道注意力网络的轻量级模型SCCAN，用于MRI图像中的阿尔茨海默病检测 | 提出了一种结合堆叠CNN和通道注意力模块的新型模型SCCAN，通过多层次特征提取和通道维度上的特征选择，有效减少噪声并提升特征权重效果 | 模型在较小数据集上训练，可能在大规模数据集上的泛化能力有待验证 | 开发一种高效的阿尔茨海默病自动识别系统 | 阿尔茨海默病患者的MRI图像 | digital pathology | geriatric disease | MRI | CNN, Channel Attention Network | image | ADNI1 Complete 1Yr 1.5T, Kaggle和OASIS-1数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11753 | 2025-05-09 |
Dense convolution-based attention network for Alzheimer's disease classification
2025-Feb-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85802-9
PMID:39962113
|
研究论文 | 提出了一种名为DenseAttentionNetwork (DANet)的轻量级模型，用于在3D MRI图像中检测阿尔茨海默病 | 结合密集连接和线性注意力机制，以较少的参数实现高效预测，并克服标准自注意力的一些限制 | 未提及具体的局限性 | 开发一个高效且参数较少的模型，用于阿尔茨海默病的分类 | 3D MRI图像 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 3D MRI成像 | CNN与线性注意力机制结合的DANet | 3D图像 | 多机构数据集，具体数量未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 11754 | 2025-05-09 |
Multimodal surface-based transformer model for early diagnosis of Alzheimer's disease
2025-Feb-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90115-y
PMID:39962212
|
研究论文 | 提出了一种基于多模态表面特征的Transformer模型，用于阿尔茨海默病的早期诊断 | 首次利用多模态、轻量级的皮层表面特征（来自MRI和PET扫描）替代计算密集型的3D体积特征，并采用中间融合方法和交叉注意力机制高效整合不同模态的特征 | 研究仅基于ADNI系列数据集，未在其他独立数据集上验证 | 开发一种计算效率更高的阿尔茨海默病早期诊断方法 | 阿尔茨海默病患者 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | MRI, PET扫描 | Transformer | 图像 | ADNI系列数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 11755 | 2025-05-09 |
A unified framework harnessing multi-scale feature ensemble and attention mechanism for gastric polyp and protrusion identification in gastroscope imaging
2025-Feb-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90034-y
PMID:39962226
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为MultiAttentiveScopeNet的深度学习模型，用于提高胃镜图像中胃息肉和隆起物的识别准确率 | 结合多层特征集成和注意力机制，提高胃镜图像分析的准确性和可解释性 | NA | 解决胃息肉和隆起物在胃镜图像中的诊断挑战 | 胃镜图像 | 计算机视觉 | 胃部疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 大型多类胃镜图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11756 | 2025-05-09 |
A hybrid optimization-enhanced 1D-ResCNN framework for epileptic spike detection in scalp EEG signals
2025-Feb-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90164-3
PMID:39962290
|
research paper | 提出了一种结合1D残差卷积神经网络(1D-ResCNN)和混合优化策略的深度学习架构，用于头皮脑电信号中的癫痫尖峰检测 | 结合LAMB和AdamW算法的混合优化策略，提高了模型效率和收敛速度，同时从时域和频域脑电数据中提取特征 | NA | 开发一种高效、准确的癫痫尖峰实时检测方法 | 头皮脑电信号中的癫痫尖峰 | digital pathology | epilepsy | 1D-ResCNN, LAMB, AdamW | 1D-ResCNN | EEG signals | CHB-MIT数据集(12名患者的24通道脑电记录)和Siena数据集(14名成人患者的脑电数据) | NA | NA | NA | NA |
| 11757 | 2025-05-09 |
Research on the development of an intelligent prediction model for blood pressure variability during hemodialysis
2025-Feb-17, BMC nephrology
IF:2.2Q2
DOI:10.1186/s12882-025-03959-x
PMID:39962403
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research paper | 开发一种智能预测模型，用于预测血液透析期间血压变异性 | 利用机器学习和深度学习模型预测血液透析期间的血压波动，并通过SHAP方法识别关键特征，开发临床应用程序 | 研究数据仅来自两家医院，可能缺乏广泛代表性 | 预测血液透析期间的血压波动（IDH和IDHTN），以减少并发症 | 血液透析患者 | machine learning | cardiovascular disease | machine learning, SHAP | XGBoost, CatBoost, RF | clinical data | 67,524次血液透析会话（47,053次用于模型训练和测试，20,471次用于外部验证） | NA | NA | NA | NA |
| 11758 | 2025-05-09 |
Predicting visual field global and local parameters from OCT measurements using explainable machine learning
2025-Feb-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89557-1
PMID:39956834
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研究论文 | 该研究开发了五种回归模型，用于从光学相干断层扫描（OCT）数据预测视野（VF）测量，并通过SHAP分析提高模型的可解释性，同时开发了一个名为OCT to VF Predictor的临床软件工具 | 引入了点态归一化和步长概念，在点态敏感性预测中获得了2.51 dB的平均绝对误差，灰度预测模型的平均结构相似性指数达到77%，并通过SHAP分析为青光眼诊断提供了关键特征见解 | 研究样本量相对有限（268只青光眼和226只正常眼），且未提及模型在其他疾病或更大样本中的泛化能力 | 通过机器学习和可解释AI工具预测青光眼患者的视野参数，辅助眼科医生进行诊断 | 青光眼患者和正常人的眼睛（共494只眼，包括早期、中期和晚期青光眼） | 机器学习 | 青光眼 | 光学相干断层扫描（OCT） | 回归模型 | 医学影像数据 | 268只青光眼（86早期、72中期、110晚期）和226只正常眼 | NA | NA | NA | NA |
| 11759 | 2025-05-09 |
RNA-protein interaction prediction using network-guided deep learning
2025-Feb-16, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-07694-9
PMID:39956833
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research paper | 介绍了一种名为ZHMolGraph的网络引导深度学习方法，用于预测RNA-蛋白质相互作用 | 整合了图神经网络和无监督大型语言模型，显著提高了对未知RNA和蛋白质相互作用的预测准确性 | RNA数量有限且灵活性高，可能限制了深度学习模型的有效性 | 提高RNA-蛋白质相互作用的计算预测准确性 | RNA和蛋白质的相互作用 | machine learning | NA | graph neural network, unsupervised large language models | ZHMolGraph | RNA-protein interaction data | 两个基准数据集，包括未知RNA和蛋白质的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11760 | 2025-05-09 |
Advanced prognostic modeling with deep learning: assessing long-term outcomes in liver transplant recipients from deceased and living donors
2025-Feb-16, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-025-06183-1
PMID:39956905
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研究论文 | 本研究利用深度学习开发了一种先进的预后模型，用于评估肝移植后的长期结果，特别关注区分死亡和活体供体移植 | 使用Deeplearning4j多层感知器分类器进行长期生存分析，并验证了其在肝移植后生存预测中的实用性 | 研究仅基于UNOS数据库的数据，可能无法涵盖所有相关变量 | 开发一个先进的预后模型来预测肝移植后的长期结果 | 肝移植受者，包括死亡和活体供体移植的受者 | 机器学习 | 肝病 | 深度学习 | Deeplearning4j Multilayer Perceptron (MLP) | 临床、人口统计和移植相关变量 | 353,589条记录（1998年至2023年） | NA | NA | NA | NA |