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 15241 - 15260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15241 | 2025-10-07 |
An improved beluga whale optimizer-Derived Adaptive multi-channel DeepLabv3+ for semantic segmentation of aerial images
2023, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0290624
PMID:37903154
|
研究论文 | 提出一种基于改进白鲸优化算法的自适应多通道DeepLabv3+模型，用于航空图像的语义分割 | 结合改进白鲸优化算法(IBWO)优化多通道DeepLabv3+的超参数，提高分割精度 | 未明确说明模型在复杂场景下的泛化能力及计算资源需求 | 提升航空遥感图像语义分割的准确性和效率 | 航空遥感图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DeepLabv3+ | 图像 | 两个数据集（未明确具体样本数量） | NA | DeepLabv3+, 自适应多通道架构 | 准确率, Dice系数 | 计算时间113.0123秒（未明确硬件配置） |
| 15242 | 2025-10-07 |
Kernel representation-based End-to-End network-enabled decoding strategy for precise and medical diagnosis
2025-Apr-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137233
PMID:39823885
|
研究论文 | 提出一种基于核表示的端到端网络CellNet，用于精确检测密集目标并应用于医学诊断 | 使用形状感知径向基函数学习目标的核表示，提高密集目标计数精度 | NA | 开发精确检测密集目标的神经网络模型并应用于医学诊断 | 粘附聚苯乙烯微球、血清样本中的降钙素原、不规则粘附细胞 | 计算机视觉 | NA | 生物素-链霉亲和素生物传感方法、人工智能转码 | 神经网络 | 数字图像 | NA | NA | CellNet | 检测准确率, 检测限 | NA |
| 15243 | 2025-03-17 |
Spatiotemporal estimates of anthropogenic NOx emissions across China during 2015-2022 using a deep learning model
2025-Apr-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137308
PMID:39847932
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研究论文 | 本文开发了一种新的深度学习模型，用于模拟GEOS-Chem模型的逆过程，以改进2015-2019年期间的人为NOx排放强度估计，并预测2020-2022年的排放强度 | 使用深度学习模型模拟GEOS-Chem模型的逆过程，提高了NOx排放强度的估计精度 | 模型依赖于高分辨率NO浓度数据集，可能受数据质量和可用性的限制 | 改进人为NOx排放强度的估计，并预测未来几年的排放趋势 | 中国2015-2022年的人为NOx排放 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 高分辨率NO浓度数据 | 2015-2022年的NOx排放数据 | NA | NA | NA | NA |
| 15244 | 2025-10-07 |
Generalizable Magnetic Resonance Imaging-based Nasopharyngeal Carcinoma Delineation: Bridging Gaps Across Multiple Centers and Raters With Active Learning
2025-Apr-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.11.064
PMID:39557309
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研究论文 | 开发了一种结合主动学习和源自由域适应的深度学习方法来分割鼻咽癌大体肿瘤体积，解决多中心和多名标注者场景下的分割模型部署问题 | 首次将主动学习与源自由域适应相结合用于医学图像分割，仅需少量标注样本即可实现跨中心和跨标注者的泛化性能 | 需要少量目标域标注数据进行适应，且在某些多中心数据集上性能与传统全监督方法相比无统计学差异 | 开发能够泛化到多中心和多名标注者环境的鼻咽癌肿瘤体积分割方法 | 鼻咽癌患者的磁共振成像扫描 | 医学图像分析 | 鼻咽癌 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学图像 | 1057例来自5家医院的鼻咽癌患者MRI扫描，外加170例由4名专家标注的独立数据集 | NA | U-Net | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离 | NA |
| 15245 | 2025-10-07 |
Prior Knowledge-Guided U-Net for Automatic Clinical Target Volume Segmentation in Postmastectomy Radiation Therapy of Breast Cancer
2025-Apr-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.11.104
PMID:39667584
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研究论文 | 本研究开发了一种先验知识引导的U-Net模型，用于乳腺癌术后放疗中临床靶区的自动分割 | 首次将先验医学知识整合到深度学习框架中，采用两阶段自动分割策略 | 样本量相对有限（102例CT扫描），需进一步扩大验证 | 提高乳腺癌术后放疗中临床靶区自动分割的准确性和效率 | 乳腺癌术后患者的CT扫描图像 | 数字病理 | 乳腺癌 | CT扫描 | U-Net | 医学图像 | 102例乳腺癌患者CT扫描（80例训练，22例测试） | NA | U-Net | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离, 表面DSC | NA |
| 15246 | 2025-03-17 |
A deep learning framework for multiplet splitting classification in 1H NMR
2025-Apr, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997)
DOI:10.1016/j.jmr.2025.107851
PMID:39978294
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研究论文 | 本文提出了一种名为MuSe Net的深度学习框架，用于一维核磁共振（NMR）光谱中的多重峰分裂分类 | MuSe Net是一种新颖的监督概率深度学习框架，能够模拟专家光谱学家在注释小分子生成的一维NMR光谱时的任务，并利用不确定性量化生成置信度评分 | NA | 开发一种自动化方法，以简化化学化合物的表征，并确保科学界结果的一致性 | 小分子生成的一维NMR光谱 | 机器学习 | NA | NMR | 深度学习 | 光谱数据 | 48个实验性H NMR光谱 | NA | NA | NA | NA |
| 15247 | 2025-03-17 |
AI-Based 3D Liver Segmentation and Volumetric Analysis in Living Donor Data
2025-Mar-14, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01468-9
PMID:40087225
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研究论文 | 本研究探讨了深度学习在活体肝移植中的3D肝脏分割和体积分析的应用 | 使用多种U-Net变体模型进行术前和术后的肝脏分割，并评估其性能，同时进行体积分析以测量肝脏切除和再生率 | 样本量较小，仅包含55名捐赠者的数据 | 评估深度学习模型在活体肝移植中的肝脏分割和体积分析的准确性和临床应用性 | 活体肝移植捐赠者的腹部CT数据 | 计算机视觉 | 肝病 | 深度学习 | 3D U-Net, RU-Net, DU-Net, RDU-Net | 3D CT图像 | 55名捐赠者的腹部CT数据 | NA | NA | NA | NA |
| 15248 | 2025-03-17 |
Self-training EEG discrimination model with weakly supervised sample construction: An age-based perspective on ASD evaluation
2025-Mar-10, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107337
PMID:40088831
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研究论文 | 本研究开发了一个名为STEM的自训练EEG判别模型框架，用于在标记样本有限的情况下优化自闭症谱系障碍（ASD）的评估 | STEM框架通过自训练模型和伪标签样本构建，解决了标记样本有限和个体差异的问题，特别是在ASD评估中表现出色 | 研究主要依赖于有限的标记样本，且样本来自ASD可疑儿童，可能限制了模型的泛化能力 | 优化EEG判别模型，提高ASD评估的准确性和适应性 | 自闭症谱系障碍（ASD）可疑儿童的静息态EEG数据 | 脑机接口 | 自闭症谱系障碍 | 自训练模型，伪标签样本构建 | AutoEncoder, BiGRU, 多任务学习模型（MAC） | EEG数据 | 175名不同年龄组的ASD可疑儿童 | NA | NA | NA | NA |
| 15249 | 2025-10-07 |
Toward understanding the role of genomic repeat elements in neurodegenerative diseases
2025-Mar-01, Neural regeneration research
IF:5.9Q1
DOI:10.4103/NRR.NRR-D-23-01568
PMID:38886931
|
综述 | 本文综述了基因组重复元件在神经退行性疾病中的作用及其分子机制 | 系统探讨了长读长测序技术和深度学习语言模型在解析重复元件变异功能影响中的创新应用 | NA | 理解基因组重复元件在神经退行性疾病中的角色 | 基因组重复元件变异 | 自然语言处理 | 神经退行性疾病 | 全基因组关联研究, 靶向测序, 长读长测序技术 | 深度学习语言模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15250 | 2025-03-17 |
Can artificial intelligence lower the global sudden cardiac death rate? A narrative review
2025 Mar-Apr, Journal of electrocardiology
IF:1.3Q3
|
综述 | 本文探讨了人工智能在预测和预防心脏骤停中的作用和应用 | 综述了人工智能、机器学习和深度学习在心脏骤停风险分层中的显著前景，并提出了未来研究的方向 | 当前的人工智能技术尚未得到充分的训练和测试，需要进一步研究可解释性技术、更大的样本量、外部验证、更多样化的患者样本、多模态工具、伦理和偏见缓解 | 探索人工智能在预测和预防心脏骤停中的作用和应用 | 心脏骤停 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15251 | 2025-03-17 |
The use of artificial intelligence to aid the diagnosis of lung cancer - A retrospective-cohort study
2025-Mar, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.01.011
PMID:39890480
|
研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的自动检测算法（DLAD）在胸部X光片（CXR）解释中用于肺癌早期诊断的效果 | 研究表明AI软件在检测CXR上最初未被发现的肺癌方面表现出色，并有可能提高肺癌检测率并缩短诊断时间 | 研究中存在假阳性率较高的问题，且样本量相对较小 | 评估AI软件在肺癌诊断中的临床有效性 | 105名肺癌患者和103名阴性对照的CXR和胸部CT扫描 | 数字病理 | 肺癌 | 深度学习 | DLAD | 图像 | 208名患者的320张CXR | NA | NA | NA | NA |
| 15252 | 2025-03-17 |
The potential use of deep learning in performing autocorrection of setup errors in patients receiving radiotherapy
2025-Mar, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.01.016
PMID:39892051
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研究论文 | 本文探讨了使用深度学习在放射治疗中自动校正患者定位错误的可行性 | 利用神经网络对获取的端口图像（PFIs）和数字重建放射影像（DRRs）进行自动校正，展示了AI在放射治疗中的潜在应用 | 需要进一步研究以验证该方法在临床实践中的有效性 | 探索人工智能在辅助放射治疗患者定位校正中的应用 | 接受放射治疗的脑部和气道消化道恶性肿瘤患者 | 数字病理 | 脑癌, 气道消化道恶性肿瘤 | 神经网络 | 神经网络 | 图像 | 156名患者（96名气道消化道恶性肿瘤患者，60名脑肿瘤患者） | NA | NA | NA | NA |
| 15253 | 2025-10-07 |
A deep learning approach versus expert clinician panel in the classification of posterior circulation infarction
2025, NeuroImage. Clinical
DOI:10.1016/j.nicl.2025.103732
PMID:39826393
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的3D-DenseNet模型，用于通过CT灌注成像分类后循环梗死，并与专家临床医生小组进行性能比较 | 首次将3D-DenseNet应用于后循环梗死的CT灌注成像分类，并系统比较了深度学习模型与专家临床医生的诊断性能 | 研究基于特定患者队列（1:3的POCI与参考比例），结果可能受限于样本选择和临床环境差异 | 开发并验证深度学习模型在分类后循环梗死方面的应用，解决专科医生资源有限的问题 | 来自国际卒中灌注登记处（INSPIRE）的541名患者 | 医学影像分析 | 后循环梗死 | CT灌注成像，多模态CT | CNN | 医学影像 | 541名患者 | NA | 3D-DenseNet | AUC, 敏感性, 特异性, 准确率, 精确率, Fleiss-Kappa统计量 | NA |
| 15254 | 2025-10-07 |
DeepSeeded: Volumetric Segmentation of Dense Cell Populations with a Cascade of Deep Neural Networks in Bacterial Biofilm Applications
2024-Mar-15, Expert systems with applications
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.eswa.2023.122094
PMID:38646063
|
研究论文 | 提出一种名为DeepSeeded的新型3D细胞分割方法，通过级联深度学习架构改进密集细胞群体的体积分割 | 提出级联深度学习架构，结合欧几里得距离变换增强细胞内部和边界信息，并通过体素级分类检测细胞种子 | 主要针对密集细胞群体（如细菌生物膜）的分割，在其他细胞类型上的适用性未验证 | 开发精确的3D细胞自动分割方法以量化细胞属性 | 细菌生物膜中的密集细胞群体 | 计算机视觉 | NA | 显微镜成像 | 级联深度学习架构 | 3D显微镜图像 | 合成数据集和两个真实生物膜数据集 | NA | 级联神经网络 | 分割精度 | NA |
| 15255 | 2025-03-16 |
Fast and reliable probabilistic reflectometry inversion with prior-amortized neural posterior estimation
2025-Mar-14, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr9668
PMID:40085716
|
研究论文 | 本文提出了一种新的概率深度学习方法，用于快速可靠地从X射线或中子散射测量中重建薄膜和多层结构 | 提出了一种名为PANPE（先验摊销神经后验估计）的新方法，结合了基于模拟的推理和自适应先验，能够在几秒钟内识别所有现实结构 | 未明确提及具体限制 | 提高从反射测量数据中重建薄膜和多层结构的可靠性和计算效率 | 薄膜和多层结构 | 物理学 | NA | 反射测量 | PANPE（先验摊销神经后验估计） | X射线或中子散射测量数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 15256 | 2025-03-16 |
Deep learning models in classifying primary bone tumors and bone infections based on radiographs
2025-Mar-13, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00855-3
PMID:40074845
|
研究论文 | 本研究开发了一种集成深度学习框架，用于基于X光片准确区分原发性骨肿瘤和骨感染 | 提出了一种集成深度学习框架，结合多中心X光片和广泛的临床特征，提高了诊断准确性 | 研究依赖于特定数据集，可能无法完全推广到其他医疗环境 | 提高原发性骨肿瘤和骨感染的诊断精度 | 原发性骨肿瘤和骨感染 | 计算机视觉 | 骨肿瘤 | 深度学习 | EfficientNet B3, EfficientNet B4, Vision Transformer, Swin Transformers | X光片 | 外部数据集423例，内部数据集1044例（训练集）、354例（测试集）、171例（验证集） | NA | NA | NA | NA |
| 15257 | 2025-03-16 |
AI in Histopathology Explorer for comprehensive analysis of the evolving AI landscape in histopathology
2025-Mar-12, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01524-2
PMID:40074858
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研究论文 | 本文介绍了AI在组织病理学中的应用探索器（HistoPathExplorer），一个实时在线资源，用于评估AI在特定临床任务中的应用现状、分析其性能并探索影响其转化为实践的因素 | 开发了一个交互式仪表板HistoPathExplorer，提供了一个实时在线资源，用于评估AI在组织病理学中的应用现状，并定义了一个质量指数来评估已发表AI方法的全面性 | 未明确提及具体的研究限制 | 深入了解应用于组织病理学数据的深度学习算法方法，并评估其在不同任务中的表现，以开发下一代AI技术 | 组织病理学数据 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习算法 | NA | 组织病理学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15258 | 2025-03-16 |
Fine-Tuned Machine Learning Classifiers for Diagnosing Parkinson's Disease Using Vocal Characteristics: A Comparative Analysis
2025-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050645
PMID:40075891
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研究论文 | 本文通过优化机器学习算法，利用声音特征对帕金森病进行分类，旨在提供一种非侵入性且易于访问的诊断工具 | 结合先进的特征选择技术和超参数优化策略，提升基于声音特征的机器学习诊断帕金森病的性能，特别是堆叠模型通过网格搜索调优表现出最佳性能 | 未来研究可关注深度学习方法和时间特征整合，以进一步提高诊断准确性和临床应用的扩展性 | 评估优化后的机器学习算法在基于声音特征分类帕金森病中的有效性 | 188名帕金森病患者和64名对照者的声音样本 | 机器学习 | 帕金森病 | 贝叶斯优化、网格搜索、随机搜索 | SVM、k-NN、DT、NN、集成模型、堆叠模型 | 声音数据 | 252人（188名患者和64名对照者） | NA | NA | NA | NA |
| 15259 | 2025-03-16 |
Secure Hybrid Deep Learning for MRI-Based Brain Tumor Detection in Smart Medical IoT Systems
2025-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15050639
PMID:40075886
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研究论文 | 本文提出了一种结合混沌和Arnold加密技术与混合深度学习模型的自动化MRI图像分类系统，用于智能医疗物联网系统中的脑肿瘤检测 | 结合混沌和Arnold加密技术，确保MRI图像的机密性，同时不降低脑肿瘤分类的准确性 | 未提及具体的研究局限性 | 开发一种安全且自动化的MRI图像分类系统，用于脑肿瘤检测 | MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 混沌加密、Arnold加密 | VGG16、深度神经网络（DNN） | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 15260 | 2025-03-16 |
Exploring the Role of Artificial Intelligence (AI)-Driven Training in Laparoscopic Suturing: A Systematic Review of Skills Mastery, Retention, and Clinical Performance in Surgical Education
2025-Mar-06, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare13050571
PMID:40077133
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能（AI）驱动的培训系统在腹腔镜缝合技能掌握、长期保持和临床表现方面的作用 | 本文创新性地评估了AI在腹腔镜缝合培训中的应用，特别是深度学习、动作捕捉和视频分割等机器学习技术的优势和局限性 | AI在准确性、可扩展性和集成方面仍存在局限性，需要进一步的大规模高质量研究来完善这些工具 | 评估AI在腹腔镜缝合技能获取、长期保持和临床表现方面的影响 | 腹腔镜缝合培训中的机器学习技术 | 机器学习 | NA | 深度学习、动作捕捉、视频分割 | NA | 视频、动作数据 | 33项研究符合纳入标准 | NA | NA | NA | NA |