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 11801 - 11820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11801 | 2025-10-07 |
Automated Cytometric Gating with Human-Level Performance Using Bivariate Segmentation
2024-May-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.06.592739
PMID:38766268
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研究论文 | 提出一种名为UNITO的深度学习框架，通过将细胞级分类任务转化为基于图像的语义分割问题，实现自动化细胞分选门控 | 首次将图像分割技术应用于细胞分选门控，能够生成与人工门控相似的轮廓，提供更好的可解释性和可视化检查能力 | 未明确说明训练数据的具体规模和多样性限制 | 开发自动化细胞分选门控方法以减少人工操作负担 | 流式细胞术数据中的细胞亚群 | 数字病理 | NA | 流式细胞术 | 深度学习 | 图像 | 三个独立队列 | NA | 语义分割 | 与专家共识比较 | 每个样本预门控和门控推理约需2分钟 |
| 11802 | 2025-10-07 |
Assessment of malalignment factors related to Invisalign treatment time aided by automated imaging processes
2023-Mar-01, The Angle orthodontist
DOI:10.2319/031622-225.1
PMID:36327333
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研究论文 | 通过自动化成像流程评估与Invisalign治疗时间相关的错位因素 | 使用深度学习方法自动分割牙齿并识别标志点，结合复合评分系统预测治疗时间 | 样本量有限（116名患者），某些牙齿移动类型与治疗时间的关联性证据不足 | 识别影响Invisalign治疗持续时间的错位类型和严重程度预测因素 | 接受Invisalign治疗的116名患者的数字口腔扫描模型 | 计算机视觉 | 牙科错位畸形 | 数字口腔扫描，深度学习 | 深度学习 | 数字三维模型图像 | 116名患者 | NA | NA | P值，相关系数 | NA |
| 11803 | 2025-10-07 |
Identification of geographic origins of Morus alba Linn. through surfaced enhanced Raman spectrometry and machine learning algorithms
2023, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2023.2180433
PMID:36803175
|
研究论文 | 本研究结合表面增强拉曼光谱和机器学习算法开发了一种鉴定桑叶地理起源的新方法 | 首次将表面增强拉曼光谱与深度学习算法相结合用于桑叶地理起源鉴定 | 仅涵盖中国五个省份的样本，样本来源范围有限 | 开发基于光谱分析和机器学习的地理起源鉴定方法 | 桑叶（Morus alba Linn） | 机器学习 | 糖尿病 | 表面增强拉曼光谱 | CNN | 光谱数据 | 来自安徽、广东、河北、河南和江苏五个省份的桑叶样本 | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 11804 | 2025-10-07 |
Retracted: Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning
2021-04-07, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/24754
PMID:33714937
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型基于常见遗传变异对自闭症谱系障碍进行诊断分类和预后预测 | 首次将卷积神经网络应用于自闭症常见遗传变异数据，相比传统筛查工具准确率提升约13% | 仅基于常见遗传变异进行分析，未考虑罕见变异和环境因素对自闭症的影响 | 开发基于遗传数据的自闭症早期筛查和诊断分类方法 | 自闭症谱系障碍患者及其家庭 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 基因组数据分析，卡方检验 | CNN | 基因型数据 | 数千个有自闭症风险的单纯型家庭 | NA | 卷积神经网络 | AUC, 准确率 | NA |
| 11805 | 2025-05-08 |
Aflatoxin detection in naturally contaminated peanuts based on vision transformer and multi-scale convolutional fusion
2025-Aug-15, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144300
PMID:40220445
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research paper | 提出了一种结合Vision Transformer和多尺度卷积融合的改进1D-MCFViT模型，用于自然条件下花生中黄曲霉毒素的检测 | 结合Vision Transformer和多尺度卷积融合，使用自编码器网络和高斯重采样技术增强模型特征判别能力 | 未提及具体样本量或实验条件的局限性 | 提高自然条件下花生中黄曲霉毒素的检测准确率 | 自然污染的花生 | computer vision | NA | autoencoder network, Gaussian resampling | 1D-MCFViT, Vision Transformer, CNN | RGB图像, 光谱曲线 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11806 | 2025-05-08 |
A lightweight spatial and spectral CNN model for classifying floating marine plastic debris using hyperspectral images
2025-Jul, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117965
PMID:40252351
|
研究论文 | 提出了一种轻量级的空间和光谱CNN模型（LSS-HCNN），用于利用高光谱图像对漂浮的海洋塑料垃圾进行分类 | LSS-HCNN模型通过空间和光谱卷积提取特征，并结合Squeeze-and-Excitation（SE）块提高可解释性，显著降低了计算复杂度和参数数量 | 未提及具体局限性 | 开发高效且自动化的海洋塑料垃圾检测方法，以应对海洋塑料污染问题 | 漂浮的海洋塑料垃圾 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | CNN | 高光谱图像 | 三个高光谱数据集和四个专门的漂浮塑料数据集，包括一个新的塑料垃圾数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11807 | 2025-10-07 |
Automatic Vertical Root Fracture Detection on Intraoral Periapical Radiographs With Artificial Intelligence-Based Image Enhancement
2025-Jun, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/edt.13027
PMID:39829209
|
研究论文 | 本研究探索基于人工智能图像增强和迁移学习的垂直根折自动检测方法 | 首次将粒子群优化算法与深度学习图像增强技术结合用于根折检测，并采用多模型融合策略 | 样本量相对有限（378张影像），仅评估了四种神经网络架构 | 提高口腔根尖片中垂直根折的诊断准确性 | 牙齿根尖片中的垂直根折 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 数字影像分析 | CNN | 影像 | 378张口腔根尖片（195例骨折，183例对照） | NA | DenseNet,ConvNext,Inception121,MobileNetV2 | 准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC,kappa值 | NA |
| 11808 | 2025-10-07 |
Automated Detection and Severity Prediction of Wheat Rust Using Cost-Effective Xception Architecture
2025-Jun, Plant, cell & environment
DOI:10.1111/pce.15413
PMID:39898421
|
研究论文 | 提出基于计算机视觉的小麦锈病严重程度预测方法，通过深度学习分类和图像分割技术实现自动化检测 | 首次将Xception架构应用于小麦锈病检测，结合Grabcut分割和CIELAB色彩空间分析，提供低成本自动化解决方案 | 仅针对小麦叶锈病和条锈病，方法在田间条件下的实际应用效果需进一步验证 | 开发自动化小麦锈病检测和严重程度预测系统 | 小麦叶片（健康和感染锈病） | 计算机视觉 | 植物病害 | 数字彩色图像分析 | CNN | 图像 | NA | NA | Xception | 疾病严重程度比率 | NA |
| 11809 | 2025-05-08 |
SERS based determination of ceftriaxone, ampicillin, and vancomycin in serum using WS2/Au@Ag nanocomposites and a 2D-CNN regression model
2025-May-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.125850
PMID:39929115
|
research paper | 开发了一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）和二维卷积神经网络（2D-CNN）回归模型的快速检测新生儿败血症治疗中抗生素浓度的方法 | 结合超灵敏SERS与2D-CNN深度学习模型，实现了对复杂混合血清溶液中多种抗生素浓度的同时高精度预测 | 研究仅针对三种抗生素（头孢曲松、氨苄西林和万古霉素）进行了验证，未涵盖其他可能的治疗药物 | 开发一种快速、准确的抗生素治疗药物监测（TDM）方法，以优化新生儿败血症的治疗 | 头孢曲松、氨苄西林和万古霉素三种抗生素在血清中的浓度 | machine learning | neonatal sepsis | surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) | 2D-CNN | spectroscopic data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11810 | 2025-05-08 |
Detection of Heavy Metal Copper Stress in Apple Rootstocks Using Surface-Enhanced Raman Spectroscopy
2025-May-07, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c00126
PMID:40264342
|
research paper | 利用表面增强拉曼光谱（SERS）结合深度学习模型快速准确检测苹果砧木中的重金属铜胁迫水平 | 结合SERS与1D-SAE-CNN深度学习模型，实现了对苹果砧木中铜胁迫水平的快速准确分类 | 研究仅针对铜胁迫，未涉及其他重金属污染物的检测 | 开发一种快速准确检测苹果砧木中重金属铜胁迫水平的方法 | 苹果砧木 | digital pathology | NA | 表面增强拉曼光谱（SERS）、扫描电子显微镜-能谱分析（SEM-EDS）、微拉曼成像 | 一维堆叠自编码卷积神经网络（1D-SAE-CNN） | 光谱数据、图像数据 | 10种常见铜胁迫浓度的苹果砧木样本 | NA | NA | NA | NA |
| 11811 | 2025-05-08 |
Response to Letter: "Skin Cancer Detection Using Deep Learning Approaches" by Haque et al
2025-May-07, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals
DOI:10.1089/cbr.2025.0122
PMID:40329831
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11812 | 2025-05-08 |
A Deep Learning Approach for Mandibular Condyle Segmentation on Ultrasonography
2025-May-06, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01527-1
PMID:40329156
|
研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于深度学习的计算机诊断软件，用于超声图像中下颌髁突的分割 | 首次将YOLOv8深度学习AI模型应用于下颌髁突超声图像的分割，并取得了较高的性能指标（F1分数0.93，敏感性0.90，精确度0.96） | 研究仅使用了回顾性的超声图像数据，样本量相对有限（668张图像） | 开发并评估用于下颌髁突超声图像分割的计算机辅助诊断工具 | 成人下颌髁突的超声图像 | 数字病理 | 口腔颌面部疾病 | 超声成像 | YOLOv8 | 图像 | 668张回顾性超声图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11813 | 2025-05-08 |
Deep Learning for Classification of Solid Renal Parenchymal Tumors Using Contrast-Enhanced Ultrasound
2025-May-06, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01525-3
PMID:40329155
|
研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在利用对比增强超声（CEUS）图像分类不同亚型实性肾实质肿瘤的能力，并比较了它们的分类性能 | 首次使用深度学习模型（ResNet-18和RepVGG）对CEUS图像中的肾实质肿瘤亚型进行分类，并比较了两种模型的性能 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（237例），且仅使用了单一影像学方法（CEUS） | 评估深度学习模型在肾实质肿瘤亚型分类中的应用价值 | 237例肾肿瘤的CEUS图像（包括46例AML、118例ccRCC、48例pRCC和25例chRCC） | 数字病理 | 肾癌 | 对比增强超声（CEUS） | ResNet-18, RepVGG | 图像 | 237例肾肿瘤CEUS图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11814 | 2025-05-08 |
Deep Learning-Based CT-Less Cardiac Segmentation of PET Images: A Robust Methodology for Multi-Tracer Nuclear Cardiovascular Imaging
2025-May-06, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01528-0
PMID:40329157
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的无CT心脏PET图像分割方法，用于多示踪剂核心血管成像 | 提出了一种直接分割心脏PET图像的深度学习方法，克服了传统基于CT图像分割的局限性 | 研究中仅使用了146名患者的406张心脏PET图像，样本量相对有限 | 开发一种可靠的心脏PET图像分割方法，用于心血管疾病的诊断 | 心脏PET图像 | 数字病理 | 心血管疾病 | PET/CT成像 | nnU-Net V2 | 医学图像 | 146名患者的406张心脏PET图像（43 F-FDG、329 N-NH和37 Rb图像） | NA | NA | NA | NA |
| 11815 | 2025-05-08 |
Enhancing Breast Cancer Detection Through Optimized Thermal Image Analysis Using PRMS-Net Deep Learning Approach
2025-May-06, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01465-y
PMID:40329154
|
research paper | 该研究通过优化的热图像分析，使用PRMS-Net深度学习方法增强乳腺癌检测 | 创新性地结合了渐进残差网络（PRN）和ResNet-50，构建了渐进残差多类支持向量机网络（PRMS-Net），显著提升了特征提取和分类效果 | 未提及具体的数据来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力 | 提升乳腺癌早期检测的准确性和效率 | 乳腺癌的热图像数据 | digital pathology | breast cancer | thermal image analysis | PRMS-Net (Progressive Residual Multi-Class Support Vector Machine-Net) | image | 未明确提及样本数量，但使用了五折交叉验证方法 | NA | NA | NA | NA |
| 11816 | 2025-05-08 |
Massive experimental quantification allows interpretable deep learning of protein aggregation
2025-May-02, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adt5111
PMID:40305601
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研究论文 | 通过大规模实验量化数据训练可解释的深度学习模型CANNA，用于预测蛋白质聚集 | 利用超过10万蛋白质序列的实验量化数据训练卷积-注意力混合神经网络CANNA，显著提高了蛋白质聚集预测的准确性 | NA | 解决蛋白质聚集预测中的数据短缺问题，提高预测准确性 | 蛋白质序列 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积-注意力混合神经网络(CANYA) | 蛋白质序列数据 | 超过10万蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA |
| 11817 | 2025-10-07 |
Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma From Multi-Sequence Magnetic Resonance Imaging Based on Deep Fusion Representation Learning
2025-May, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3451331
PMID:39196745
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研究论文 | 本研究提出一种基于深度融合表征学习的端到端算法，用于术前预测肝细胞癌微血管浸润 | 提出基于ResNet的多分支深度融合特征算法(DFFResNet)，结合多序列MRI图像增强信息互补性和整合性 | 数据集仅来自单一医疗中心，样本量相对有限(117例患者) | 开发术前预测肝细胞癌微血管浸润的深度学习模型 | 肝细胞癌患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | 磁共振成像(MRI) | CNN | 医学影像 | 117例患者，7个MRI序列 | NA | ResNet, DFFResNet | NA | NA |
| 11818 | 2025-05-08 |
Robust deep learning from weakly dependent data
2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107227
PMID:39933320
|
research paper | 该论文研究了在弱依赖数据下的鲁棒深度学习，针对无界损失函数和无界输出的情况，建立了深度神经网络估计器的非渐近边界 | 考虑了输出变量仅具有有限r阶矩（r>1）的情况，并在强混合和ψ-弱依赖假设下建立了预期超额风险的非渐近边界 | 研究假设数据具有足够的平滑性指数，且主要针对强混合数据，可能不适用于所有类型的数据依赖情况 | 探索在弱依赖观测下深度学习的鲁棒性，特别是在无界损失函数和无界输出的情况下 | 深度神经网络估计器及其在弱依赖数据下的性能 | machine learning | NA | NA | deep neural networks | weakly dependent observations | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11819 | 2025-05-08 |
Leveraging deep learning for nonlinear shape representation in anatomically parameterized statistical shape models
2025-May, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03330-3
PMID:39953355
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research paper | 提出了一种基于深度学习的解剖参数化统计形状模型（DL-ANATSSM），用于改善解剖结构与临床相关参数之间的非线性关系 | 引入深度学习模型（多层感知机）学习解剖测量与形状参数之间的非线性映射，提升了统计形状模型的精确性和可解释性 | 模型在真实骨骼数据集上的性能依赖于合成数据的预训练和微调过程，可能受限于数据质量和多样性 | 改进统计形状模型（SSMs），使其能更精确地关联临床相关解剖参数与骨骼形状信息 | 股骨骨骼的形态学评估 | digital pathology | NA | 深度学习，多层感知机（MLP） | 多层感知机（MLP） | 3D骨骼形状数据 | 合成股骨骨骼数据集和真实骨骼数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 11820 | 2025-05-08 |
Development of a surrogate model for predicting atherosclerotic plaque progression based on agent based modeling data
2025-May, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329241309771
PMID:39973869
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研究论文 | 本研究开发了一种基于代理建模数据的动脉粥样硬化斑块进展预测替代模型 | 利用深度学习和人工神经网络构建高精度替代模型，替代计算密集型代理建模，实现实时预测 | 研究仅基于15例患者特定几何形状的数据，样本量较小 | 优化动脉粥样硬化斑块进展的预测建模资源 | 冠状动脉粥样硬化斑块进展 | 机器学习 | 心血管疾病 | 代理建模(ABM), 人工神经网络(ANN) | ANN | 模拟参数数据 | 15例患者特定几何形状数据 | NA | NA | NA | NA |