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 14381 - 14400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14381 | 2025-04-05 |
Conditioning generative latent optimization for sparse-view computed tomography image reconstruction
2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024004
PMID:40177097
|
research paper | 提出一种无需训练数据的稀疏视图CT图像重建方法，通过条件生成潜在优化（cGLO）提高重建质量 | 无需训练数据，独立于实验设置，可从小型无监督数据集中初始化以提高重建效果 | 未提及具体在低剂量CT或其他成像任务中的表现 | 解决稀疏视图CT图像重建问题，提高重建质量 | 稀疏视图CT图像 | digital pathology | NA | 条件生成潜在优化（cGLO） | generative model | CT图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 14382 | 2025-10-07 |
Accelerated T2-weighted MRI of the Bowel at 3T Using a Single-shot Technique with Deep Learning-based Image Reconstruction: Impact on Image Quality and Disease Detection
2025-01, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.08.023
PMID:39198137
|
研究论文 | 比较基于深度学习的单次激发T2加权磁共振成像与传统HASTE序列在肠道成像质量和疾病检测方面的表现 | 首次将深度学习图像重建技术应用于单次激发T2加权MRI序列，实现了更短的采集时间和更薄的切片厚度 | 研究样本量相对有限（91例患者），且仅评估了4mm和6mm两种切片厚度 | 评估深度学习重建的HASTE序列在肠道MRI中的图像质量和诊断价值 | 接受3T MR肠道造影检查的患者 | 医学影像分析 | 肠道疾病 | 3T磁共振成像，单次激发T2加权序列 | 深度学习 | 磁共振图像 | 91例患者（51例女性，平均年龄44±10岁） | NA | NA | 图像质量评分，诊断置信度，疾病检测一致性 | NA |
| 14383 | 2025-04-05 |
Accurate V2X traffic prediction with deep learning architectures
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1565287
PMID:40176965
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的V2X环境交通预测方法 | 使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行交通预测，并与其他深度学习架构进行比较，展示了BiLSTM在预测精度上的优势 | 未提及具体的数据集规模或实际部署中的潜在问题 | 提高V2X通信环境下的交通预测准确性 | V2X通信环境下的交通数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | BiLSTM, LSTM, GRU | 交通数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14384 | 2025-04-05 |
A flexible transoral swab sampling robot system with visual-tactile fusion approach
2025, Frontiers in robotics and AI
IF:2.9Q2
DOI:10.3389/frobt.2025.1520374
PMID:40177224
|
研究论文 | 提出了一种基于视觉-触觉融合方法的经口拭子采样机器人系统，用于自主进行核酸采样 | 采用视觉-触觉融合方法进行导航，结合串并联混合柔性机构实现精确的远端姿态调整 | 初步实验阶段，尚未大规模验证其安全性和准确性 | 解决核酸采样过程中需要大量医护人员参与的问题 | 经口拭子采样机器人系统 | 机器人技术 | COVID-19, 季节性流感 | 深度学习, 视觉-触觉感知 | 深度学习 | 图像, 触觉反馈 | 初步实验阶段，未提及具体样本量 | NA | NA | NA | NA |
| 14385 | 2025-04-05 |
Measurement-guided therapeutic-dose prediction using multi-level gated modality-fusion model for volumetric-modulated arc radiotherapy
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1468232
PMID:40177241
|
研究论文 | 开发了一种用于头颈癌放射治疗中测量引导治疗剂量预测的新型深度学习模型 | 提出了一种多级门控模态融合模型，能够整合CT和剂量图像的多尺度特征，并充分利用不同模态间的相互促进作用 | 在皮肤或热塑性面罩压痕边界附近的区域，预测剂量值与真实值存在较大差异 | 提高头颈癌放射治疗前患者特定质量保证(prePSQA)的效率和准确性 | 头颈癌放射治疗患者 | 数字病理 | 头颈癌 | 容积调强弧形放射治疗(VMAT) | 多级门控模态融合模型 | 医学影像(CT和剂量图像) | 310例接受VMAT治疗的患者(训练集186例，验证集62例，测试集62例) | NA | NA | NA | NA |
| 14386 | 2025-04-05 |
Construction of a predictive model for the efficacy of anti-VEGF therapy in macular edema patients based on OCT imaging: a retrospective study
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1505530
PMID:40177270
|
研究论文 | 基于OCT影像和深度学习构建预测模型，用于评估抗VEGF治疗黄斑水肿患者的疗效 | 创新性地引入组卷积和多卷积核处理多维特征，结合空间金字塔池化(SPP)提取最有用的特征，并利用ResNet50作为预训练模型进行模型融合 | 研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚，且样本量未明确说明 | 开发自动化和高效的方法预测抗VEGF治疗黄斑水肿患者的疗效 | 黄斑水肿患者 | 数字病理 | 黄斑水肿 | OCT成像 | ResNet50结合注意力机制和SPP的深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14387 | 2025-04-05 |
The promise and limitations of artificial intelligence in CTPA-based pulmonary embolism detection
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1514931
PMID:40177281
|
综述 | 本文综述了人工智能在CTPA肺动脉栓塞检测中的应用及其前景与局限性 | 探讨了AI在CTPA图像分析中的能力，特别是在使用深度学习模型检测肺动脉栓塞方面的敏感性和特异性，以及与人类放射科医生的比较 | 算法偏见、可解释性问题以及严格验证的必要性，这些限制了AI在临床实践中的广泛应用 | 研究AI在CTPA肺动脉栓塞检测中的角色，以提高诊断精确性和效率 | CTPA图像中的肺动脉栓塞 | 数字病理学 | 肺动脉栓塞 | 深度学习 | 复杂神经网络 | CTPA图像 | 大型数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 14388 | 2025-04-05 |
A Plantar Pressure Detection and Gait Analysis System Based on Flexible Triboelectric Pressure Sensor Array and Deep Learning
2025-01, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202405064
PMID:39473332
|
研究论文 | 开发了一种基于柔性摩擦电压力传感器阵列和深度学习的足底压力检测与步态分析系统 | 采用柔性、透气、可穿戴的静电纺丝纳米纤维膜作为足底压力传感器，并集成了32个FTPS到智能鞋垫中，实现了高灵敏度和无需外部电源的实时步态检测 | 未提及系统在极端环境下的性能表现或长期使用的耐久性测试 | 开发一种可穿戴、自供电的步态检测系统，用于人体健康评估和疾病早期诊断 | 足底压力与步态分析 | 机器学习 | NA | 静电纺丝纳米纤维膜技术 | LSTM | 压力传感器数据 | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 14389 | 2025-10-07 |
Preoperative Ultrasound Radomics to Predict Posthepatectomy Liver Failure in Patients With Hepatocellular Carcinoma
2024-Dec, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.16559
PMID:39177192
|
研究论文 | 开发基于双模态超声特征和临床指标的深度学习模型预测肝细胞癌患者肝切除术后肝功能衰竭风险 | 提出融合双模态超声图像和临床指标的深度学习模型PHLF-Net，采用渐进式训练策略和多中心验证 | 研究仅针对乙型肝炎相关肝细胞癌患者，样本量相对有限 | 预测肝细胞癌患者肝切除术后肝功能衰竭风险 | 532例接受肝切除术的肝细胞癌患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | 二维剪切波弹性成像，B超成像 | 深度学习 | 超声图像，临床数据 | 532例患者（来自5家医院），其中147例发生PHLF | NA | ResNet50 | AUC | NA |
| 14390 | 2025-04-05 |
RiceSNP-ABST: a deep learning approach to identify abiotic stress-associated single nucleotide polymorphisms in rice
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae702
PMID:39757606
|
研究论文 | 提出了一种名为RiceSNP-ABST的深度学习模型，用于识别水稻中与非生物胁迫相关的单核苷酸多态性（SNPs） | 开发了一种新的负样本构建策略，提出了四种基于DNA序列片段的特征编码方法，并采用带有残差连接的卷积神经网络进行预测 | 高质量的水稻非生物胁迫相关数据稀缺，可能影响模型的泛化能力 | 开发预测模型以识别水稻中与非生物胁迫相关的SNPs，助力水稻抗性品种的培育 | 水稻中的单核苷酸多态性（SNPs） | 机器学习 | NA | 全基因组关联研究（GWAS） | CNN | DNA序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14391 | 2025-04-05 |
GPS-pPLM: A Language Model for Prediction of Prokaryotic Phosphorylation Sites
2024-11-08, Cells
IF:5.1Q2
DOI:10.3390/cells13221854
PMID:39594603
|
research paper | 介绍了一个名为GPS-pPLM的在线服务器，用于预测原核生物中的磷酸化位点 | 结合了transformer和深度神经网络两种深度学习方法，整合了10种序列特征和上下文特征，构建了针对特定磷酸化残基类型和物种的预测模型 | NA | 预测原核生物中的磷酸化位点 | 原核生物中的磷酸化位点 | natural language processing | NA | transformer, deep neural network | transformer, DNN | protein sequences | 44,839个非冗余磷酸化位点，来自16,041个蛋白质和95种原核生物 | NA | NA | NA | NA |
| 14392 | 2025-10-07 |
An All-in-One Array of Pressure Sensors and sEMG Electrodes for Scoliosis Monitoring
2024-11, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202404136
PMID:39115097
|
研究论文 | 开发了一种集成压力传感器和表面肌电电极的一体化阵列，用于脊柱侧弯监测 | 基于分层MXene/壳聚糖/PDMS/聚氨酯海绵和MXene/聚酰亚胺材料，开发了具有高灵敏度和稳定性的集成传感器阵列 | NA | 解决传统医学影像方法无法提供实时反馈的问题，提高脊柱侧弯治疗效率 | 脊柱侧弯患者 | 医疗传感器 | 脊柱侧弯 | 压力传感，表面肌电信号采集 | 深度学习 | 压力数据，肌电信号，运动数据 | NA | NA | NA | 灵敏度，线性检测范围，稳定性循环次数 | NA |
| 14393 | 2025-04-05 |
Deep learning of echocardiography distinguishes between presence and absence of late gadolinium enhancement on cardiac magnetic resonance in patients with hypertrophic cardiomyopathy
2024-Oct-14, Echo research and practice
IF:3.2Q2
DOI:10.1186/s44156-024-00059-8
PMID:39396969
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术分析超声心动图，以区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的存在与否 | 结合临床参数和深度学习分析的超声心动图图像，开发了一种优于仅基于临床参数的模型的新方法 | 样本量相对较小（323例），且研究为横断面设计，未进行长期预后评估 | 区分肥厚型心肌病患者心脏磁共振中晚期钆增强的阳性与阴性 | 肥厚型心肌病患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心脏磁共振（CMR）和超声心动图 | 深度卷积神经网络（DCNN） | 图像 | 323例肥厚型心肌病患者（训练集273例，测试集50例） | NA | NA | NA | NA |
| 14394 | 2025-10-07 |
Hybrid-supervised deep learning for domain transfer 3D protoacoustic image reconstruction
2024-Apr-03, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad3327
PMID:38471184
|
研究论文 | 提出混合监督深度学习方法的原声成像技术，用于解决质子治疗中三维剂量验证的有限视角问题 | 提出Recon-Enhance两阶段深度学习方法，结合变换器网络和3D U-net，采用混合监督训练策略（迭代重建监督+迁移学习+自监督） | NA | 解决原声成像中有限采集角度导致的伪影问题，提高质子治疗三维剂量验证的准确性 | 前列腺癌患者的原声成像数据 | 医学影像重建 | 前列腺癌 | 原声成像 | Transformer, CNN | 射频信号，三维图像 | 126例前列腺癌患者 | NA | Transformer, 3D U-Net | RMSE, SSIM, Gamma指数 | NA |
| 14395 | 2025-10-07 |
Global research evolution and frontier analysis of artificial intelligence in brain injury: A bibliometric analysis
2024-04, Brain research bulletin
IF:3.5Q2
|
文献计量分析 | 通过文献计量学方法分析人工智能在脑损伤领域的研究演进与前沿趋势 | 首次系统梳理人工智能在脑损伤领域的全球研究演进历程，识别研究热点并揭示该领域发展的波动特征 | 仅基于Web of Science核心数据库的3000篇文献，缺乏研究团队间的合作交流分析 | 识别人工智能在脑损伤领域的研究热点和前沿趋势 | 1998-2023年间Web of Science核心数据库收录的3000篇相关文献 | 文献计量学 | 脑损伤 | 文献计量分析，可视化分析 | NA | 文献数据 | 3000篇学术论文 | VOSviewer, CiteSpace | NA | NA | NA |
| 14396 | 2025-10-07 |
Image- versus histogram-based considerations in semantic segmentation of pulmonary hyperpolarized gas images
2021-11, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.28908
PMID:34227163
|
研究论文 | 比较基于直方图和基于图像的算法在肺超极化气体图像语义分割中的性能差异 | 首次系统比较传统直方图分割方法与基于卷积神经网络的图像分割方法在超极化气体肺图像中的表现 | 研究仅针对模拟数据集，未在真实临床环境中验证 | 评估不同分割算法在存在常见MRI伪影情况下的性能差异 | 超极化129Xe气体肺图像 | 计算机视觉 | 肺疾病 | MRI | CNN | 医学图像 | 80名受试者（29名公共数据集+51名回顾性数据集） | NA | 卷积神经网络 | 测量偏差, 测量精度 | NA |
| 14397 | 2025-04-04 |
Advanced Anticounterfeiting: Angle-Dependent Structural Color-Based CuO/ZnO Nanopatterns with Deep Neural Network Supervised Learning
2025-Apr-02, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c17414
PMID:40072024
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于结构颜色的低成本、可大规模生产的防伪图案及简单鉴别算法 | 利用电纺丝技术制造纳米图案，结合CuO和ZnO的溶液生长过程，创造出具有角度依赖性颜色的不可克隆图案，并通过深度学习算法实现高效鉴别 | 需要标准高分辨率相机获取训练图像，可能在某些应用场景中受限 | 开发新一代高效、可扩展的防伪解决方案 | 防伪图案及其鉴别算法 | 计算机视觉 | NA | 电纺丝技术、溶液生长过程、深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14398 | 2025-04-04 |
Deep Learning-Based Framework for Efficient Design of Multicomponent High Hardness High Entropy Alloys
2025-Apr-02, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c23010
PMID:40114633
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的框架，用于高效设计多组分高硬度高熵合金 | 结合材料领域知识与数据驱动技术，开发了材料串联嵌入模块与BiLSTM-CRF网络，自动化分析文献并提取数据，采用两阶段设计策略（GA与PSO结合）优化合金系统与成分比例 | 未明确提及实验验证的广泛性或实际应用中的性能稳定性 | 优化多组分高硬度高熵合金的设计过程 | 高熵合金（HEAs） | 机器学习 | NA | 深度学习、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO） | BiLSTM-CRF | 文本、数值数据 | 2698篇论文中提取的8067个数据点，构建的硬度数据集包含13种元素 | NA | NA | NA | NA |
| 14399 | 2025-04-04 |
Prediction of Future Risk of Moderate to Severe Kidney Function Loss Using a Deep Learning Model-Enabled Chest Radiography
2025-Apr-02, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01489-4
PMID:40175823
|
research paper | 本研究评估了一种利用原始胸部X光数据预测中度至重度肾功能下降的深度学习模型 | 首次使用深度学习模型通过胸部X光数据预测慢性肾脏病的进展风险 | 研究为回顾性分析，需要前瞻性研究进一步验证 | 开发早期预测慢性肾脏病进展风险的工具 | 79,219名eGFR在65-120之间的患者 | digital pathology | chronic kidney disease | deep learning | DLM | image | 79,219名患者的胸部X光数据 | NA | NA | NA | NA |
| 14400 | 2025-04-04 |
Application of an Automated Deep Learning Program to A Diagnostic Classification Model: Differentiating High-Risk Adenomas Among Colorectal Polyps 10 mm or Smaller
2025-Apr-02, Journal of digestive diseases
IF:2.3Q3
DOI:10.1111/1751-2980.13340
PMID:40176375
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研究论文 | 本研究开发了一种基于自动深度学习程序的计算机辅助诊断模型，用于分类≤10毫米结直肠息肉中的低风险和高风险腺瘤 | 使用自动深度学习软件Neuro-T v3.2.1开发CADx模型，其性能与专家相当且优于学员 | 研究仅使用了静态内窥镜图像，未考虑动态视频或临床背景信息 | 开发能区分≤10毫米结直肠息肉中高风险和低风险腺瘤的计算机辅助诊断模型 | ≤10毫米的结直肠腺瘤 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 自动深度学习 | DL | 内窥镜图像 | 2696张训练图像（2460张低级别和236张高级别腺瘤）和439张外部验证图像（398张低级别和41张高级别腺瘤） | NA | NA | NA | NA |