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 13081 - 13100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13081 | 2025-10-07 |
Clinical Pilot of a Deep Learning Elastic Registration Algorithm to Improve Misregistration Artifact and Image Quality on Routine Oncologic PET/CT
2025-Feb, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.09.044
PMID:39462735
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研究论文 | 评估深度学习弹性配准算法在改善常规肿瘤PET/CT图像配准伪影和图像质量方面的临床试点研究 | 首次在临床环境中验证深度学习弹性配准方法对PET/CT衰减校正图的改进效果 | 样本量较小（仅30例患者），且为回顾性研究 | 改善PET/CT图像配准伪影，提升图像质量 | 接受常规肿瘤检查的患者（20例18F-FDG PET/CT和10例64Cu-DOTATATE PET/CT） | 医学影像分析 | 肿瘤 | PET/CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 30例患者 | NA | 弹性配准网络 | 图像质量评分, SUV值, 信噪比, 肝肺指数 | NA |
| 13082 | 2025-10-07 |
Electrocardiograph analysis for risk assessment of heart failure with preserved ejection fraction: A deep learning model
2025-Feb, ESC heart failure
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/ehf2.15120
PMID:39463004
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研究论文 | 开发了一种基于心电图分析的深度学习模型，用于评估射血分数保留型心力衰竭的风险 | 首次将CNN-LSTM混合深度学习模型应用于心电图分析来评估HFpEF风险，相比传统生物标志物具有更好的区分能力 | 样本量相对有限（总355例患者），需要更大规模的外部验证 | 开发一种高效、经济的心力衰竭筛查方法 | 射血分数保留型心力衰竭高风险和低风险患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 心电图分析，左心室导管检查 | CNN-LSTM | 心电图信号 | 训练队列A：238例患者，验证队列B：117例患者 | NA | CNN-LSTM混合架构 | 准确率, 特异性, 敏感性 | NA |
| 13083 | 2025-10-07 |
A Recognition System for Diagnosing Salivary Gland Neoplasms Based on Vision Transformer
2025-Feb, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2024.09.010
PMID:39490441
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研究论文 | 开发基于Vision Transformer的计算机辅助诊断系统，用于准确分类唾液腺肿瘤的八种主要亚型 | 首次将Vision Transformer应用于唾液腺肿瘤的病理图像分类，诊断性能超越基准模型，并与主任病理学家相当 | 研究仅包含九种组织类别，未涵盖所有唾液腺肿瘤类型 | 开发高精度的唾液腺肿瘤计算机辅助诊断系统 | 唾液腺肿瘤的八种主要亚型：多形性腺瘤、肌上皮瘤、Warthin瘤、基底细胞腺瘤、嗜酸细胞腺瘤、囊腺瘤、黏液表皮样癌和腺样囊性癌 | 计算机视觉 | 唾液腺肿瘤 | 数字病理全切片图像分析 | Vision Transformer (ViT) | 图像 | 3046张经组织学确认的唾液腺肿瘤全切片图像，涵盖九种组织类别 | NA | Vision Transformer | 准确率, AUC, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 13084 | 2025-10-07 |
The Impact of Deep Learning on Determining the Necessity of Bronchoscopy in Pediatric Foreign Body Aspiration: Can Negative Bronchoscopy Rates Be Reduced?
2025-Feb, Journal of pediatric surgery
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.jpedsurg.2024.162014
PMID:39489944
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研究论文 | 本研究评估深度学习在儿童气道异物吸入诊断中的作用，旨在减少不必要的支气管镜检查 | 首次将CNN深度学习模型应用于儿童气道异物吸入的影像诊断，并与传统逻辑回归方法进行对比 | 样本量较小（47例患者），单中心研究，需要更大规模多中心数据验证 | 评估深度学习在减少儿童气道异物吸入阴性支气管镜检查率方面的效果 | 疑似气道异物吸入的儿科患者（47例）和健康儿童（63例） | 计算机视觉 | 儿科呼吸系统疾病 | 胸部X光摄影 | CNN | 医学影像 | 110张PA胸部X光图像（47例患者+63例健康对照） | NA | 卷积神经网络 | 灵敏度, 特异性, 准确率, F1分数 | NA |
| 13085 | 2025-10-07 |
Medical Imaging Applications Developed Using Artificial Intelligence Demonstrate High Internal Validity Yet Are Limited in Scope and Lack External Validation
2025-Feb, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association
IF:4.4Q1
DOI:10.1016/j.arthro.2024.01.043
PMID:38325497
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综述 | 本文系统回顾了深度学习在运动医学影像应用中的现状，评估其内部效度、外部验证状况及临床适用性 | 首次对运动医学领域深度学习应用进行系统性范围评估，提出内部效度与外部验证的差距分析框架 | 仅纳入运动医学领域研究，未涵盖其他医学专科；文献检索时间截至2023年12月 | 评估深度学习在运动医学影像应用中的知识转化差距和改进方向 | 55篇运动医学深度学习研究文献 | 医学影像分析 | 运动损伤 | 深度学习 | 神经网络 | 医学影像 | 55项研究 | NA | NA | AUROC | NA |
| 13086 | 2025-10-07 |
Spiral volumetric optoacoustic tomography of reduced oxygen saturation in the spinal cord of M83 mouse model of Parkinson's disease
2025-Jan, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-024-06938-w
PMID:39382580
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研究论文 | 本研究通过多模态成像方法评估帕金森病M83小鼠模型脊髓氧饱和度变化 | 开发了基于深度学习的自动分割工具用于小鼠脊髓结构MRI数据分析，并首次在帕金森病模型中实现脊髓氧饱和度的非侵入性高分辨率成像 | 研究仅使用M83转基因小鼠模型，未涉及其他帕金森病模型；样本规模有限 | 评估帕金森病模型中脊髓氧合状态和结构变化 | 转基因M83小鼠（过表达突变A53T α-突触核蛋白）与非转基因同窝对照小鼠 | 数字病理学 | 帕金森病 | 螺旋体积光声断层扫描, 高场T1加权磁共振成像, 免疫染色 | 深度学习 | 图像数据 | M83转基因小鼠与非转基因同窝对照小鼠 | NA | NA | 空间分辨率（亚100μm, 50μm） | NA |
| 13087 | 2025-10-07 |
GCLmf: A Novel Molecular Graph Contrastive Learning Framework Based on Hard Negatives and Application in Toxicity Prediction
2025-Jan, Molecular informatics
IF:2.8Q2
DOI:10.1002/minf.202400169
PMID:39421969
|
研究论文 | 提出了一种基于困难负样本的分子图对比学习框架GCLmf，用于毒性预测 | 首次在分子图对比学习中引入满足特定条件的分子片段作为困难负样本，提高负样本集质量 | 未明确说明数据集的规模限制和模型泛化能力的具体评估 | 开发更准确的化学毒性预测模型以降低药物发现成本 | 分子图数据 | 机器学习 | NA | 对比学习 | 深度学习 | 分子图 | NA | NA | GCLmf | 预测性能指标 | NA |
| 13088 | 2025-10-07 |
Continuous Prediction of Wrist Joint Kinematics Using Surface Electromyography From the Perspective of Muscle Anatomy and Muscle Synergy Feature Extraction
2025-Jan, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3484994
PMID:39437291
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研究论文 | 提出四种深度学习模型从不同角度提取肌电信号中的肌肉协同特征，用于连续预测腕关节运动角度 | 首次从肌肉解剖学角度利用3DCNN模型预测运动意图，将一维肌电信号重构为基于肌肉解剖分布的二维帧序列 | 未明确说明模型在更广泛患者群体中的泛化能力 | 提高脑卒中患者上肢功能障碍康复训练效果 | 腕关节屈伸运动角度预测 | 机器学习 | 脑卒中 | 表面肌电信号(sEMG) | 3DCNN, CNN-LSTM, GAN | 肌电信号时序数据 | 自建腕关节运动数据集和公开Ninapro DB2数据集 | NA | 3DCNN | nRMSE, R值 | NA |
| 13089 | 2025-10-07 |
For the busy clinical-imaging professional in an AI world: Gaining intuition about deep learning without math
2025-Jan, Journal of medical imaging and radiation sciences
IF:1.3Q3
DOI:10.1016/j.jmir.2024.101762
PMID:39437625
|
继续医学教育文章 | 为临床影像专业人员提供无需数学基础即可理解深度学习的实践教程 | 通过医学类比和快速模拟体验帮助临床专业人员直观理解深度学习原理 | 专注于诊断应用，未涵盖所有医疗AI应用场景 | 提升临床专业人员对深度学习在医疗中应用的基本理解 | 临床影像专业人员 | 医疗人工智能教育 | 乳腺癌 | 深度学习模拟演示 | 深度学习模型 | 模拟医疗数据 | NA | NA | NA | 输出准确性 | NA |
| 13090 | 2025-10-07 |
Diagnostic accuracy of deep learning-based algorithms in laryngoscopy: a systematic review and meta-analysis
2025-Jan, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00405-024-09049-2
PMID:39446141
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系统评价与荟萃分析 | 通过系统评价和荟萃分析评估深度学习算法在喉镜检查中对喉癌的诊断准确性 | 首次对深度学习在喉镜图像诊断中的性能进行系统评价和定量荟萃分析 | 纳入研究数量有限（9项研究），可能存在发表偏倚 | 评估深度学习算法在喉镜检查中的诊断效用 | 喉镜图像和喉癌诊断 | 计算机视觉 | 喉癌 | 喉镜检查 | 深度学习算法 | 内窥镜图像 | 106,175张内窥镜图像 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比, AUC | NA |
| 13091 | 2025-10-07 |
Evaluation of root canal filling length on periapical radiograph using artificial intelligence
2025-Jan, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-024-00781-3
PMID:39465425
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研究论文 | 本研究提出了一种基于人工智能和图像分析技术评估根管充填效果的新方法 | 首次将5种不同的卷积神经网络模型应用于根管充填分割，并开发了供牙科临床医生使用的图形用户界面进行根尖标记和距离测量 | 研究样本量相对有限（1121颗牙齿），仅基于597张根尖周X线片 | 开发人工智能系统来评估根管充填的质量和长度 | 接受根管治疗的牙齿和根管充填材料 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | X射线成像 | CNN | 医学图像 | 597张根尖周X线片中的1121颗牙齿 | NA | 基于卷积神经网络的不同先进深度学习模型 | IoU, Dice分数, 准确率 | NA |
| 13092 | 2025-10-07 |
Cardiac motion correction with a deep learning network for perfusion defect assessment in single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging
2025-Jan, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.nuclcard.2024.102071
PMID:39491716
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的心脏运动校正方法，用于提高SPECT心肌灌注成像中灌注缺损的检测能力 | 首次将深度学习网络应用于SPECT-MPI的心脏运动校正，并在标准计数和低计数研究中验证了灌注缺损检测性能的提升 | 研究样本量有限（训练集197例，测试集194例），且使用模拟病变作为金标准而非真实临床病变 | 评估深度学习运动校正方法在SPECT心肌灌注成像中检测灌注缺损的潜在价值 | 心脏SPECT-MPI图像 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 单光子发射计算机断层扫描（SPECT），心电图门控 | 深度学习网络 | 医学影像 | 训练集197例，测试集194例临床受试者 | NA | NA | ROC曲线下面积（AUC） | NA |
| 13093 | 2025-10-07 |
Style harmonization of panoramic radiography using deep learning
2025-Jan, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-024-00782-2
PMID:39470914
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研究论文 | 本研究使用深度学习技术对来自不同设备的全景放射影像进行风格统一 | 首次使用CycleGAN对全景放射影像进行设备间风格统一，实现不同设备图像显示相似风格 | 仅使用单一机构的两种设备数据，模型需要进一步优化以适用于更多设备类型 | 统一不同设备生成的全景放射影像的显示风格 | 全景放射影像 | 计算机视觉 | NA | 全景放射成像 | CycleGAN | 图像 | 15,624张全景影像（Rayscan Alpha Plus设备8,079张，Pax-i plus设备7,545张），其中测试集包含222对患者图像（444张） | NA | CycleGAN | Frechet Inception Distance (FID), Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS), 专家评估 | NA |
| 13094 | 2025-10-07 |
Challenges and Opportunities in the Clinical Translation of High-Resolution Spatial Transcriptomics
2025-Jan, Annual review of pathology
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综述 | 本文探讨高分辨率空间转录组技术在临床转化中的挑战与机遇 | 系统分析分子显微镜技术在组织生物学中的革命性应用，提出多模态数据与深度学习整合的新范式 | 未涉及具体临床验证数据，主要基于技术原理和理论展望 | 推动高分辨率空间转录组技术的临床转化应用 | 临床样本和档案组织样本 | 数字病理学 | NA | 空间转录组技术,下一代测序 | 深度学习 | 基因表达数据,组织切片图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13095 | 2025-10-07 |
Retinal OCT biomarkers and their association with cognitive function-clinical and AI approaches
2025-Jan, Die Ophthalmologie
DOI:10.1007/s00347-024-01988-9
PMID:38381373
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综述 | 探讨视网膜OCT生物标志物与认知功能的关联及其在临床和人工智能中的应用前景 | 系统阐述视网膜OCT生物标志物作为认知障碍早期非侵入性标记物的潜力，并整合人工智能方法进行分析 | AI方法存在黑箱问题且在外部数据集表现不佳，生物标志物在临床常规应用的有效性仍需进一步验证 | 研究视网膜OCT生物标志物与认知功能的关联及其在神经退行性疾病早期检测中的应用 | 视网膜OCT生物标志物与认知功能关联机制 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13096 | 2025-10-07 |
Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3552198
PMID:40126968
|
研究论文 | 提出使用稀疏张量神经网络实现基于深度学习的3D超声定位显微镜，显著降低内存需求 | 首次将稀疏张量神经网络应用于3D超声定位显微镜，实现两个数量级的内存需求降低 | 稀疏格式转换会导致一定程度的信息损失，在2D应用中性能略有下降 | 通过深度学习减少超声定位显微镜的采集时间，提高成像效率 | 体内微血管成像和微泡轨迹检测 | 医学影像分析 | 血管疾病 | 超声定位显微镜(ULM) | 神经网络 | 3D超声图像 | NA | NA | 稀疏张量神经网络 | 内存效率，检测性能 | NA |
| 13097 | 2025-10-07 |
CRCL: Causal Representation Consistency Learning for Anomaly Detection in Surveillance Videos
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3558089
PMID:40215152
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研究论文 | 提出一种基于因果表示一致性学习的视频异常检测方法，通过挖掘场景鲁棒的因果变量来提升检测性能 | 首次将因果学习引入视频异常检测，提出场景去偏学习和因果启发式正态性学习来消除场景偏差并学习因果视频正态性 | 未明确说明在极端复杂场景下的适用性，且对实时性要求高的场景可能面临计算挑战 | 开发能够应对多场景设置中标签无关偏差的鲁棒视频异常检测方法 | 监控视频中的异常事件 | 计算机视觉 | NA | 因果表示学习 | 深度神经网络 | 监控视频 | 基准数据集上的广泛实验，包含多场景设置 | NA | NA | 通过消融研究和扩展验证评估性能稳定性 | NA |
| 13098 | 2025-04-26 |
Depth prediction of urban waterlogging based on BiTCN-GRU modeling
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321637
PMID:40267055
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research paper | 提出了一种基于BiTCN-GRU混合深度学习模型的城市内涝深度预测方法 | 结合双向时间卷积网络(BiTCN)和门控循环单元(GRU)提升预测性能，相比现有模型如GBDT、LSTM和TCN-LSTM具有更高精度 | 未明确说明模型在其他城市或区域的泛化能力 | 提高城市内涝深度的预测准确性，为防灾减灾提供科学依据 | 城市易涝区域的内涝深度 | machine learning | NA | 深度学习 | BiTCN-GRU | 时序数据 | 两个数据集（Minshan Road和Huaihe Road） | NA | NA | NA | NA |
| 13099 | 2025-04-26 |
Opportunities and challenges with artificial intelligence in allergy and immunology: a bibliometric study
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1523902
PMID:40270494
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研究论文 | 通过文献计量学方法系统评估人工智能在过敏和免疫学领域的应用现状、趋势及未来热点 | 首次采用文献计量学方法全面分析AI在过敏和免疫学领域的研究格局，识别领先国家、主流研究主题及合作模式 | 存在技术限制、伦理问题及监管框架等潜在阻碍因素 | 评估人工智能在过敏和免疫学领域的应用现状与发展趋势 | 全球范围内AI在过敏和免疫学领域的3883篇研究文献 | 人工智能 | 过敏和免疫学疾病 | 文献计量分析 | 机器学习和深度学习 | 文献数据 | 3883篇文献，涉及21552位作者和1247种期刊 | NA | NA | NA | NA |
| 13100 | 2025-04-26 |
Construction and validation of a deep learning-based diagnostic model for segmentation and classification of diabetic foot
2025, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2025.1543192
PMID:40270716
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型对糖尿病足溃疡图像进行深入分析，实现伤口的自动分割和分类，探索人工智能在糖尿病足护理领域的应用 | 比较了三种实例分割模型（Mask2former、Deeplabv3plus和Swin-Transformer）在糖尿病足溃疡识别中的性能，发现Mask2former表现最佳 | 样本量较小（671张图像），可能影响模型的泛化能力 | 探索人工智能在糖尿病足护理领域的应用，实现伤口自动分割和分类 | 糖尿病足溃疡图像 | 计算机视觉 | 糖尿病足 | 深度学习 | Mask2former, Deeplabv3plus, Swin-Transformer | 图像 | 671张糖尿病足溃疡图像 | NA | NA | NA | NA |