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 13321 - 13340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13321 | 2025-10-07 |
Multi-Energy Evaluation of Image Quality in Spectral CT Pulmonary Angiography Using Different Strength Deep Learning Spectral Reconstructions
2025-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.11.049
PMID:39732618
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研究论文 | 评估和比较使用标准与强深度学习谱重建在双能CT肺动脉造影中不同能量水平虚拟单色图像的图像质量 | 首次系统比较不同强度深度学习谱重建在双能CT肺动脉造影中的图像质量表现 | 回顾性研究设计，样本量相对较小（70例患者） | 评估深度学习谱重建技术对CT肺动脉造影图像质量的改善效果 | 接受双能CT肺动脉造影检查的患者 | 医学影像分析 | 肺栓塞 | 双能CT扫描，深度学习谱重建 | 深度学习 | CT影像数据 | 70例患者（15例有肺栓塞，55例无肺栓塞） | NA | NA | 信噪比，对比噪声比，图像噪声，主观图像质量评分 | NA |
| 13322 | 2025-10-07 |
Radiomics and Deep Learning Model for Benign and Malignant Soft Tissue Tumors Differentiation of Extremities and Trunk
2025-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.026
PMID:39753479
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研究论文 | 开发基于脂肪抑制T2加权成像的放射组学和深度学习模型，用于术前区分良恶性软组织肿瘤 | 结合放射组学和深度学习特征构建DLR模型，在外部验证集上取得0.941的AUC值，实现高精度术前鉴别诊断 | 样本量相对有限（训练集115例，验证集70例），仅使用单一模态FS-T2WI图像 | 开发术前无创鉴别良恶性软组织肿瘤的影像学方法 | 四肢和躯干软组织肿瘤患者 | 医学影像分析 | 软组织肿瘤 | 脂肪抑制T2加权成像 | 3D ResNet, 机器学习算法 | 医学影像 | 训练集115例，外部验证集70例 | NA | 3D ResNet | AUC, 决策曲线分析, 校准曲线 | NA |
| 13323 | 2025-10-07 |
Development and Validation of an AI-Based Multimodal Model for Pathological Staging of Gastric Cancer Using CT and Endoscopic Images
2025-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.029
PMID:39753481
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于AI的多模态模型，用于使用CT和内镜图像进行胃癌病理分期 | 首次将CT图像的深度学习和手工放射组学特征与内镜图像的深度特征通过堆叠集成方法融合，创建了多模态集成模型 | 回顾性研究设计，数据因伦理原因未公开 | 提高胃癌术前病理分期的准确性 | 691例胃癌患者 | 数字病理 | 胃癌 | CT成像，内镜成像 | 深度学习，机器学习 | CT图像，内镜图像 | 691例胃癌患者（2017年3月至2024年3月） | NA | ResNet-50 | ROC-AUC，敏感性，特异性 | NA |
| 13324 | 2025-10-07 |
Improved Image Quality Through Deep Learning Acceleration of Gradient-Echo Acquisitions in Uterine MRI: First Application with the Female Pelvis
2025-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.021
PMID:39843279
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研究论文 | 本研究比较深度学习加速的VIBE序列与标准VIBE序列在子宫MRI中的图像质量 | 首次将深度学习加速技术应用于女性盆腔MRI的梯度回波采集序列 | 样本量相对较小（54例患者），仅使用1.5T MRI扫描仪 | 评估深度学习加速MRI序列在女性盆腔成像中的图像质量改进 | 61名接受盆腔MRI检查的女性患者（最终分析54例） | 医学影像分析 | 妇科疾病 | 磁共振成像（MRI），梯度回波采集，对比增强扫描 | 深度学习模型 | MRI图像 | 54例女性患者盆腔MRI数据 | NA | NA | 图像质量评分（4点李克特量表），诊断置信度，运动伪影评分，噪声评分，统计学显著性（p值） | 1.5T MRI扫描仪 |
| 13325 | 2025-10-07 |
Photoacoustic Imaging with Attention-Guided Deep Learning for Predicting Axillary Lymph Node Status in Breast Cancer
2025-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.020
PMID:39848886
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研究论文 | 本研究开发了一种结合光声成像和注意力引导深度学习的模型，用于预测乳腺癌患者腋窝淋巴结状态 | 首次将光声成像与注意力引导深度学习相结合用于腋窝淋巴结状态预测，并开发了包含深度学习模型和临床参数的诺模图 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（324例患者） | 开发精确预测乳腺癌患者腋窝淋巴结状态的方法 | 经组织学确认的早期乳腺癌患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 光声-超声双模态成像 | 深度学习 | 医学影像 | 324例患者（训练队列259例，测试队列65例） | NA | 注意力引导深度学习模型 | AUC, 决策曲线分析 | NA |
| 13326 | 2025-10-07 |
PSMA PET/CT based multimodal deep learning model for accurate prediction of pelvic lymph-node metastases in prostate cancer patients identified as candidates for extended pelvic lymph node dissection by preoperative nomograms
2025-May, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-024-07065-2
PMID:39865180
|
研究论文 | 开发并验证基于PSMA PET/CT的多模态深度学习模型，用于预测前列腺癌患者盆腔淋巴结转移 | 首次结合PSMA PET/CT深度学习特征、定量PET参数和临床参数构建多模态模型，相比传统列线图和PET/CT视觉评估具有更高的预测准确性 | 样本量较小（仅116例患者），需要更大规模的外部验证 | 提高前列腺癌患者盆腔淋巴结转移的预测准确性，减少不必要的扩大盆腔淋巴结清扫术 | 经术前列线图筛选需行扩大盆腔淋巴结清扫术的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | PSMA PET/CT成像 | 深度学习,支持向量机 | 医学影像(PET/CT),临床参数 | 116例前列腺癌患者（训练集82例，测试集34例） | Med3D | Med3D,多核支持向量机 | AUC,校准曲线,决策曲线分析 | NA |
| 13327 | 2025-10-07 |
Non-invasive Assessment of Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 Expression in Gastric Cancer Based on Deep Learning: A Computed Tomography-based Multicenter Study
2025-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.041
PMID:39870563
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研究论文 | 基于深度学习开发并验证了一种通过CT影像非侵入性评估胃癌HER2表达的预测模型 | 首次基于CT影像开发HER2表达预测模型，采用多中心数据验证模型稳健性 | 回顾性研究设计，HER2阳性样本比例较低（训练集8.60%，测试集5.60%） | 开发并验证基于CT的胃癌HER2表达预测模型 | 1059例来自三家医院的胃癌患者 | 计算机视觉 | 胃癌 | CT影像分析 | 逻辑回归, SVM | CT影像 | 1059例患者（训练集720例，测试集339例） | NA | NA | AUC, 决策曲线分析 | NA |
| 13328 | 2025-10-07 |
Exploring the role of multimodal [18F]F-PSMA-1007 PET/CT and multiparametric MRI data in predicting ISUP grading of primary prostate cancer
2025-May, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07099-0
PMID:39871017
|
研究论文 | 本研究探索多模态影像技术（[18F]F-PSMA-1007 PET/CT和多参数MRI）在预测前列腺癌ISUP分级中的作用 | 首次将[18F]F-PSMA-1007 PET/CT与多参数MRI进行多模态融合，并应用小样本学习解决前列腺癌影像数据有限的问题 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（341例患者） | 提高前列腺癌ISUP分级的诊断准确性，改善临床决策 | 341例前列腺癌患者（2019-2023年入组） | 数字病理 | 前列腺癌 | [18F]F-PSMA-1007 PET, CT, DWI, T2WI, ADC | 深度学习网络 | 多模态医学影像数据 | 341例前列腺癌患者 | NA | 小样本深度学习网络 | 预测准确性 | NA |
| 13329 | 2025-04-23 |
Association Between Aortic Imaging Features and Impaired Glucose Metabolism: A Deep Learning Population Phenotyping Approach
2025-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.01.032
PMID:39934079
|
研究论文 | 本研究开发了一个深度学习框架，用于从MRI中量化主动脉表型，并研究主动脉特征与糖代谢受损之间的关联 | 使用深度学习框架自动量化主动脉特征，并首次发现主动脉长度和体积与糖代谢受损的独立关联 | 样本量相对较小（381名参与者），且仅基于一个地区的人群数据 | 研究主动脉特征与糖代谢受损之间的关联，超越传统心血管风险因素 | 来自KORA研究的381名参与者（58%男性，平均年龄56岁） | 数字病理学 | 心血管疾病 | MRI | 深度学习 | 图像 | 381名参与者（231名血糖正常，97名糖尿病前期，53名糖尿病患者） | NA | NA | NA | NA |
| 13330 | 2025-04-23 |
Development of Hybrid radiomic Machine learning models for preoperative prediction of meningioma grade on multiparametric MRI
2025-May, Journal of clinical neuroscience : official journal of the Neurosurgical Society of Australasia
IF:1.9Q4
DOI:10.1016/j.jocn.2025.111118
PMID:40048835
|
research paper | 开发并比较了基于多参数MRI的机器学习模型，用于术前预测脑膜瘤的分级 | 结合手工提取的放射组学特征和深度学习特征，开发了混合模型（HRO和HDLR）用于脑膜瘤分级预测 | 模型的敏感性和阳性预测值（PPV）存在不一致性，需要更大规模的多中心研究验证 | 开发机器学习模型以区分低级别和高级别脑膜瘤 | 脑膜瘤患者的术前多参数MRI数据 | digital pathology | 脑膜瘤 | 多参数MRI（T1、T1CE、T2、T2 FLAIR、DWI/ADC） | Random Forest, XGBoost | image | 115例（97例低级别和18例高级别脑膜瘤） | NA | NA | NA | NA |
| 13331 | 2025-03-29 |
Advancing Bone Marrow MRI Segmentation Using Deep Learning-Based Frameworks
2025-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.03.030
PMID:40148166
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13332 | 2025-04-23 |
Enhancing brain age estimation under uncertainty: A spectral-normalized neural gaussian process approach utilizing 2.5D slicing
2025-May-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121184
PMID:40180003
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研究论文 | 提出了一种结合谱归一化神经高斯过程（SNGP）和2.5D切片的方法，用于在低计算成本下实现脑年龄估计中的不确定性整合 | 首次将SNGP与2.5D切片方法结合，实现了在单一网络中无缝整合不确定性估计，同时保持低计算成本和模型复杂度 | 未明确提及具体局限性，但可能包括模型在更广泛人群中的验证不足 | 开发一种能够准确估计脑年龄并量化不确定性的方法，以提升脑异常检测的临床适用性 | 脑MRI数据 | 医学影像分析 | 脑部异常（如ADHD） | 磁共振成像（MRI） | SNGP（谱归一化神经高斯过程） | 2.5D MRI切片 | 11个公共数据集（N=6327）和独立验证集（N=301） | NA | NA | NA | NA |
| 13333 | 2025-04-23 |
Automated segmentation of the dorsal root ganglia in MRI
2025-May-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121189
PMID:40185423
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的全自动背根神经节（DRG）MRI分割工作流程 | 首次提出全自动DRG分割方法，使用CNN在nnU-Net框架上训练，分割效果与专家标注相当但速度提高10倍 | 方法仅在健康对照组和Fabry疾病患者中验证，需要更多疾病类型验证 | 开发全自动DRG分割方法以促进DRG成像生物标志物的研究和应用 | 背根神经节（DRG） | 医学影像分析 | Fabry病 | MRI | CNN | 3D T2加权MR图像 | 220个健康对照DRG | NA | NA | NA | NA |
| 13334 | 2025-04-23 |
Deciphering the Scattering of Mechanically Driven Polymers Using Deep Learning
2025-Apr-22, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c00409
PMID:40197011
|
研究论文 | 本文提出了一种利用深度学习分析二维散射数据的方法，用于研究外力作用下的半柔性聚合物 | 使用变分自编码器(VAE)和转换网络建立聚合物参数与散射函数的双向映射，提供了一种快速、自动化的散射分析工具 | 方法尚未经过实验验证，且目前仅适用于静态散射数据 | 开发一种可扩展的自动化工具用于聚合物散射分析 | 半柔性聚合物在外部力作用下的散射数据 | 机器学习 | NA | 变分自编码器(VAE), 蒙特卡洛模拟 | VAE | 二维散射数据 | 通过离格蒙特卡洛模拟生成的训练数据 | NA | NA | NA | NA |
| 13335 | 2025-04-23 |
Optimization of Material Composition for Improving Mechanical Properties of Fly Ash-Slag-Based Geopolymers: A Deep Learning Approach
2025-Apr-22, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acs.langmuir.4c04969
PMID:40203137
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术优化粉煤灰-矿渣基地质聚合物（FASGG）的材料组成和配合比设计，以提高其力学性能的预测精度 | 开发了一种新型预测模型MK-CNN-GRU，整合了最大信息系数-K中值算法、卷积神经网络和门控循环单元算法，能够充分挖掘实验数据的内部特征并学习其变化规律 | NA | 优化粉煤灰-矿渣基地质聚合物的材料组成和配合比设计，提高其力学性能的预测精度 | 粉煤灰-矿渣基地质聚合物（FASGG） | 机器学习 | NA | 深度学习 | MK-CNN-GRU（整合了最大信息系数-K中值算法、CNN和GRU） | 实验数据 | 600组实验数据 | NA | NA | NA | NA |
| 13336 | 2025-04-23 |
Design of Multi-Cancer VOCs Profiling Platform via a Deep Learning-Assisted Sensing Library Screening Strategy
2025-Apr-22, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c06468
PMID:40211116
|
研究论文 | 提出了一种深度学习辅助的两步筛选策略，用于识别最小传感器元件的最佳组合，以开发高性能传感器阵列 | 使用深度学习辅助的FRR算法有效筛选传感元件，快速构建了8元和10元传感器阵列，实现了100%的VOCs判别准确率 | NA | 开发高性能传感器阵列用于多癌症VOCs的并行判别 | 挥发性有机化合物(VOCs)和癌症模型 | 机器学习 | 多癌症 | 深度学习辅助的传感器元件筛选策略 | 前馈神经网络-随机森林-递归特征消除(FRR)算法 | 颜色变化数据和图像数据 | 400个传感元件（由20个可电离阳离子元件和20个阴离子染料配对构成） | NA | NA | NA | NA |
| 13337 | 2025-04-23 |
Development of an Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiography to Detect 23 Cardiac Arrhythmias and Predict Cardiovascular Outcomes
2025-Apr-22, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-025-02177-0
PMID:40259136
|
研究论文 | 开发一种基于人工智能的心电图技术，用于检测23种心律失常并预测心血管结局 | 开发了一个深度学习模型（DLM），能够在多个数据集中检测多种心律失常，并在人机竞赛中达到心脏病专家水平的性能 | 研究中使用的心电图数据集虽然多样，但仍可能存在一定的局限性，且模型的泛化能力需要进一步验证 | 开发一种准确的心律失常检测工具，以帮助医生识别高风险患者并进行早期干预 | 心电图数据和心律失常患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | DLM | 心电图数据 | 22,130份心电图用于开发和验证，32,495份心电图用于外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 13338 | 2025-04-23 |
Deep learning unlocks the true potential of organ donation after circulatory death with accurate prediction of time-to-death
2025-Apr-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95079-7
PMID:40253393
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术预测循环死亡后器官捐献的时间，以提高器官捐献数量和质量 | 结合了循环神经网络和神经常微分方程的ODE-RNN模型，能够处理不规则采样的时间序列数据，准确预测死亡时间 | 模型仅在特定医院的患者数据上进行训练和验证，可能在其他地区或医院的应用效果有限 | 解决循环死亡后器官捐献时间不确定的问题，以提高器官捐献的成功率和移植后效果 | 重症监护病房(ICU)中接受终末拔管的患者 | 机器学习 | 器官移植 | ODE-RNN | RNN与神经常微分方程结合 | 临床观察时间序列数据 | 训练集3,238名患者(来自耶鲁纽黑文医院)，验证集1,908名患者(来自康涅狄格州六家医院) | NA | NA | NA | NA |
| 13339 | 2025-04-23 |
Efficient hybrid heuristic adopted deep learning framework for diagnosing breast cancer using thermography images
2025-Apr-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96827-5
PMID:40253418
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research paper | 提出了一种基于深度学习的混合启发式框架，用于通过热成像图像诊断乳腺癌 | 结合了Rock Hyraxes Dandelion Algorithm Optimization (RHDAO)进行阈值优化和权重优化，并采用了新实现的StackVRDNet深度学习结构 | 未提及具体样本量及数据来源的详细信息 | 提高乳腺癌早期诊断的准确性和效率 | 乳腺癌患者的热成像图像 | digital pathology | breast cancer | thermography, deep learning | StackVRDNet (结合VGG16, Resnet, DenseNet) | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13340 | 2025-04-23 |
A hybrid approach combining deep learning and signal processing for bearing fault diagnosis under imbalanced samples and multiple operating conditions
2025-Apr-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-98138-1
PMID:40253550
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研究论文 | 提出了一种结合深度学习和信号处理的混合方法，用于在样本不平衡和多种操作条件下进行轴承故障诊断 | 结合生成对抗网络(GANs)、迁移学习、小波变换时频表示、非对称卷积网络和多头注意力机制(MAC-MHA)，提升轴承故障诊断性能 | NA | 提升轴承故障诊断性能 | 轴承振动信号 | 机器学习 | NA | GANs, 迁移学习, 小波变换, MAC-MHA | 非对称卷积网络, 多头注意力机制 | 振动信号 | PADERBORN和CWRU数据集 | NA | NA | NA | NA |