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 15521 - 15540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15521 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence applied to magnetic resonance imaging reliably detects the presence, but not the location, of meniscus tears: a systematic review and meta-analysis
2024-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10625-7
PMID:38386028
|
系统评价和荟萃分析 | 通过系统评价和荟萃分析评估卷积神经网络在MRI中检测半月板撕裂的准确性 | 首次通过荟萃分析比较AI模型在检测半月板撕裂存在与定位方面的性能差异 | 研究存在显著的异质性(I²=79%)，需要更多标准化报告和外部验证 | 评估和比较卷积神经网络在半月板撕裂诊断中的准确性 | 半月板撕裂患者的磁共振成像 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 磁共振成像 | CNN | 图像 | 13,467名患者和57,551张图像 | NA | NA | 敏感性,特异性,AUC | NA |
| 15522 | 2025-10-07 |
Evaluation of preoperative difficult airway prediction methods for adult patients without obvious airway abnormalities: a systematic review and meta-analysis
2024-07-17, BMC anesthesiology
IF:2.3Q2
DOI:10.1186/s12871-024-02627-1
PMID:39020308
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系统评价与荟萃分析 | 评估成人无显著气道异常患者术前困难气道预测方法的系统评价与荟萃分析 | 首次系统比较11种困难气管插管预测方法，涵盖体格检查、多变量评分系统和影像学检查三大类别 | 研究间存在显著异质性，受样本量和研究设计等因素影响 | 为临床决策选择合适术前困难气管插管预测方法提供循证依据 | 接受各类手术的成人患者（无显著气道异常） | 医学临床研究 | 麻醉相关并发症 | 系统评价、荟萃分析、超声检查 | NA | 临床研究数据 | 686,089例患者（来自227篇文章） | Meta-Disc软件 | NA | 敏感度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比 | NA |
| 15523 | 2025-10-07 |
Data-driven fine-grained region discovery in the mouse brain with transformers
2024-Jun-13, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.05.592608
PMID:38766132
|
研究论文 | 开发了一种基于Transformer的无监督深度学习架构，用于从空间转录组数据中发现小鼠大脑中的精细空间区域 | 提出了无监督训练方案和新型Transformer架构，能够从粗粒度到细粒度识别大脑空间区域，并能发现其他方法无法检测的未编目亚区 | NA | 定义小鼠大脑的空间组织结构 | 小鼠大脑 | 计算生物学 | NA | 空间转录组学 | Transformer | 空间转录组数据 | 多个动物的全脑空间转录组数据集 | NA | Transformer | 与Allen小鼠大脑通用坐标框架版本3(CCFv3)的一致性，视觉可解释性 | NA |
| 15524 | 2025-10-07 |
The human hypothalamus coordinates switching between different survival actions
2024-Jun, PLoS biology
IF:7.8Q1
DOI:10.1371/journal.pbio.3002624
PMID:38941452
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研究论文 | 本研究首次揭示了人类下丘脑在生存行为切换和动作组织中的关键作用 | 首次在人类中证明下丘脑协调不同生存行为之间的切换，并开发了结合虚拟现实和深度学习分割的独特研究范式 | 下丘脑体积小且组织对比度低，需要特殊成像序列和分割技术，样本量可能有限 | 研究人类下丘脑在生存行为切换中的作用机制 | 人类志愿者在虚拟环境中对捕食者或猎物的行为反应 | 计算神经科学 | NA | 功能磁共振成像，深度学习分割，多体素模式分析 | 计算模型，深度学习 | 脑成像数据，行为数据 | 2个实验中的志愿者（具体数量未明确说明） | NA | NA | 行为解码准确性，模式分析效果 | NA |
| 15525 | 2025-10-07 |
Adaptive Tensor-Based Feature Extraction for Pupil Segmentation in Cataract Surgery
2024-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3345837
PMID:38127596
|
研究论文 | 提出一种自适应小波张量特征提取方法，用于提高白内障手术视频中瞳孔分割的准确性 | 首次构建三阶张量来表示空间信息、颜色通道和小波子带之间的相关性，并采用高阶奇异值分解自适应消除冗余信息 | 方法在白内障手术特定场景下开发，在其他眼科手术或医学图像分割任务中的泛化能力需要进一步验证 | 提高白内障手术视频中瞳孔分割的准确性和鲁棒性 | 白内障手术视频中的瞳孔区域 | 计算机视觉 | 白内障 | 小波变换，张量分析 | 深度学习分割模型 | 手术视频图像 | BigCat数据集：190例白内障手术的5,700张标注图像；公共CaDIS数据集 | NA | NA | Dice系数，统计显著性检验 | NA |
| 15526 | 2025-10-07 |
Synthesizing 3D Multi-Contrast Brain Tumor MRIs Using Tumor Mask Conditioning
2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.3009331
PMID:38715792
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研究论文 | 本研究开发了一种基于肿瘤掩码条件的3D多对比度脑肿瘤MRI生成方法 | 将2D潜在扩散模型适配用于生成3D多对比度脑肿瘤MRI数据，并在DPM的UNet骨干中集成条件模块以捕获语义类别依赖的数据分布 | NA | 解决脑肿瘤MRI数据稀缺和数据不平衡问题，增强训练数据可用性 | 脑肿瘤MRI数据 | 医学影像生成 | 脑肿瘤 | 扩散概率模型，生成式人工智能 | 扩散模型，自编码器 | 3D多对比度脑肿瘤MRI图像 | TCGA公共数据集和德克萨斯大学西南医学中心内部数据集 | NA | UNet，3D自编码器，3D扩散概率模型 | Fréchet Inception Distance (FID) | NA |
| 15527 | 2025-10-07 |
Fibration symmetry uncovers minimal regulatory networks for logical computation in bacteria
2023-Oct-17, ArXiv
PMID:37904746
|
研究论文 | 通过对称纤维化方法简化细菌基因调控网络，揭示其最小调控网络和逻辑计算能力 | 首次将对称纤维化方法应用于生物网络，通过等价类分组和k核分解识别网络的计算核心 | 仅针对两种细菌进行研究，方法在其他生物系统中的普适性有待验证 | 探索细菌基因调控网络的计算能力和决策机制 | 细菌基因调控网络 | 生物网络分析 | NA | 对称纤维化，k核分解 | NA | 基因调控网络数据 | 两种细菌的基因调控网络 | NA | NA | NA | NA |
| 15528 | 2025-10-07 |
MRI-Based Deep Learning Method for Classification of IDH Mutation Status
2023-Sep-05, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering10091045
PMID:37760146
|
研究论文 | 开发基于MRI的深度学习网络用于非侵入性IDH突变状态分类 | 同时开发了仅使用T2加权图像和多种对比度图像的深度学习网络，并在超过1100例数据上验证性能，是迄今为止基于图像的IDH分类最大规模研究 | NA | 开发非侵入性IDH突变状态分类方法 | 胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 胶质瘤 | MRI | 深度学习 | 医学图像 | 训练数据：TCIA数据库227例，TCIA+EGD数据库683例；测试数据：超过1100例来自多个医学中心 | NA | 2D网络 | 准确率，AUC | NA |
| 15529 | 2025-10-07 |
Deep learning identifies robust gender differences in functional brain organization and their dissociable links to clinical symptoms in autism
2022-Apr, The British journal of psychiatry : the journal of mental science
DOI:10.1192/bjp.2022.13
PMID:35164888
|
研究论文 | 本研究利用深度学习识别自闭症谱系障碍中功能脑组织的性别差异及其与临床症状的关联 | 开发了新型时空深度神经网络(stDNN)，首次在多中心队列中系统识别自闭症患者功能脑组织的性别差异特征 | 研究主要基于神经影像数据，需要进一步验证这些脑特征与行为表现的直接关联 | 识别自闭症谱系障碍中区分女性和男性的功能性脑组织标志物并预测症状严重程度 | 自闭症谱系障碍患者（n=773）和神经典型发育个体的功能性磁共振成像数据 | 医学影像分析 | 自闭症谱系障碍 | 功能性磁共振成像(fMRI) | 深度学习 | 神经影像数据 | 773名自闭症谱系障碍患者的多中心队列 | NA | 时空深度神经网络(stDNN) | 分类准确率 | NA |
| 15530 | 2025-03-08 |
Kellgren-Lawrence grading of knee osteoarthritis using deep learning: Diagnostic performance with external dataset and comparison with four readers
2025-Jun, Osteoarthritis and cartilage open
DOI:10.1016/j.ocarto.2025.100580
PMID:40046240
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研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在外部数据集上对膝关节骨关节炎的Kellgren-Lawrence (KL)分级诊断性能，并与四位读者进行了比较 | 使用深度学习模型在外部数据集上评估膝关节骨关节炎的KL分级，并与多位人类读者进行比较，展示了深度学习在医学影像诊断中的潜力 | 研究样本量较小（208例膝关节X光片），且仅使用了单一外部数据集进行验证 | 评估深度学习模型在膝关节骨关节炎KL分级中的诊断性能 | 膝关节骨关节炎的X光片 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 208例膝关节X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 15531 | 2025-03-08 |
Optimizing Catheter Verification: An Understandable AI Model for Efficient Assessment of Central Venous Catheter Placement in Chest Radiography
2025-Apr-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001126
PMID:39724590
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研究论文 | 本研究旨在通过分割支持材料和解剖结构来提高中心静脉导管（CVC）错位检测的精确性和可理解性 | 结合分类网络和分割网络的深度学习模型，提高了CVC错位检测的准确性和临床可解释性 | 研究中使用的数据集可能存在标签不准确的问题，且模型的泛化能力需要进一步验证 | 提高中心静脉导管（CVC）错位检测的准确性和临床可解释性 | 中心静脉导管（CVC）在胸部X光片中的位置 | 医学影像分析 | NA | 深度学习 | 分类网络、分割网络及其组合 | 胸部X光片 | 1006张带注释的仰卧胸部X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 15532 | 2025-03-08 |
Assessment of Emphysema on X-ray Equivalent Dose Photon-Counting Detector CT: Evaluation of Visual Scoring and Automated Quantification Algorithms
2025-Apr-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001128
PMID:39729642
|
研究论文 | 本研究评估了在X射线等效剂量光子计数探测器CT上使用视觉评分、低衰减体积（LAV）和深度学习方法估计肺气肿范围的可行性和效果，旨在探索未来剂量减少的潜力 | 首次在X射线等效剂量光子计数探测器CT上评估了视觉评分和自动化量化算法在肺气肿估计中的应用，并探索了剂量减少的潜力 | 深度学习和LAV算法在X射线剂量扫描中高估了肺气肿范围 | 评估在X射线等效剂量光子计数探测器CT上估计肺气肿范围的可行性和效果 | 101名前瞻性入组的患者 | 数字病理学 | 慢性阻塞性肺疾病 | CT扫描、深度学习方法 | 深度学习模型 | 图像 | 101名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 15533 | 2025-03-08 |
FusionNet: Dual input feature fusion network with ensemble based filter feature selection for enhanced brain tumor classification
2025-Apr-01, Brain research
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.brainres.2025.149507
PMID:39970997
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研究论文 | 本文提出了一种名为FusionNet的新方法，利用正常和分割的MRI图像来提高脑肿瘤分类的准确性 | FusionNet结合了正常和分割的MRI图像，使用基于注意力机制和集成特征选择的方法来优先考虑相关特征，从而提高分类性能 | NA | 提高脑肿瘤分类的准确性 | 脑肿瘤 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | FusionNet | MRI图像 | 多个数据集（Figshare, Kaggle, Sartaj, 组合数据集） | NA | NA | NA | NA |
| 15534 | 2025-03-08 |
Lightweight sparse optoacoustic image reconstruction via an attention-driven multi-scale wavelet network
2025-Apr, Photoacoustics
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.pacs.2025.100695
PMID:40046019
|
研究论文 | 本文提出了一种轻量级的稀疏光声图像重建网络AD-WaveNet，通过结合离散二维小波变换和自适应注意力机制，提高了稀疏采样下的图像重建质量并降低了计算复杂度 | AD-WaveNet网络创新性地将离散二维小波变换与自适应注意力机制相结合，利用小波变换的多尺度分解特性，强调不同尺度下的关键特征，从而在降低计算复杂度和参数量的同时保持最佳重建质量 | NA | 提高稀疏采样下光声断层扫描（PAT）图像的重建质量，并降低计算复杂度 | 光声断层扫描（PAT）图像 | 计算机视觉 | NA | 离散二维小波变换（DWT） | AD-WaveNet | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15535 | 2025-03-08 |
Deep Learning-based Multi-class Classification for Neonatal Respiratory Diseases on Chest Radiographs in Neonatal Intensive Care Units
2025-Mar-06, Neonatology
IF:2.6Q1
DOI:10.1159/000545107
PMID:40049153
|
研究论文 | 本研究介绍了一种基于深度学习的自动算法，用于分类新生儿重症监护病房中的各种新生儿呼吸系统疾病和健康肺 | 使用大规模高质量多类标注的胸部X光图像数据集，结合非影像数据，开发了一种新的深度学习模型，用于新生儿呼吸系统疾病的自动分类 | 研究仅基于韩国10所大学医院的数据，可能限制了模型的普遍适用性 | 开发一种自动分类算法，以支持新生儿科医生对重症新生儿的及时准确决策 | 新生儿重症监护病房中的新生儿 | 计算机视觉 | 新生儿呼吸系统疾病 | 深度学习 | 修改后的ResNet50 | 胸部X光图像 | 训练集34,598张，验证集4,370张，测试集4,370张 | NA | NA | NA | NA |
| 15536 | 2025-03-08 |
An automated treatment planning portfolio for whole breast radiotherapy
2025-Mar, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17588
PMID:39699058
|
研究论文 | 本研究开发了一套完整的自动化放射治疗计划组合，用于全乳放疗，适应不同的患者因素、临床方法和可用资源 | 提出了一个全面的、端到端的自动化放疗解决方案，结合了多种治疗方法和深度学习模型，适应不同的患者和治疗需求 | 研究中使用的样本量相对较小，且主要来自特定机构，可能限制了结果的普遍性 | 开发一套自动化放疗计划组合，以适应不同的患者因素和临床需求 | 全乳放疗患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 深度学习模型（nnU-net）、RapidPlan模型 | nnU-net | 放疗计划数据 | 15名内部患者（150个计划）和40名来自瑞士、阿根廷、伊朗和美国的外部患者（360个计划） | NA | NA | NA | NA |
| 15537 | 2025-02-10 |
A 2.5D transfer deep learning model based on artificial intelligence for differentiating lymphoma and tuberculous lymphadenitis in HIV/AIDS patients
2025-Mar, The Journal of infection
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.jinf.2025.106439
PMID:39922386
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15538 | 2025-03-08 |
Iterative improvement of deep learning models using synthetic regulatory genomics
2025-Feb-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.04.636130
PMID:39974895
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研究论文 | 本文探讨了使用合成调控基因组学迭代改进深度学习模型的方法，特别是Enformer模型在预测DNA可及性方面的应用 | 通过合成调控基因组学数据对Enformer模型进行微调，显著减少了预测误差，并保持了在其他轨迹上的强预测性能 | 模型在序列与参考基因组差异较大时（如DHS顺序或方向的重排）预测能力较差 | 提高深度学习模型在预测与参考基因组序列不同的DNA可及性方面的性能 | DNA可及性预测，特别是与疾病和性状相关的变异或工程序列 | 机器学习 | NA | 合成调控基因组学 | Enformer | 基因组序列数据 | 数十个DNase I超敏感位点（DHSs）的删除、倒置和重排 | NA | NA | NA | NA |
| 15539 | 2025-03-08 |
Deep5mC: Predicting 5-methylcytosine (5mC) methylation status using a deep learning transformer approach
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.007
PMID:40041569
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习Transformer的方法Deep5mC，用于预测5-甲基胞嘧啶（5mC）的甲基化状态 | Deep5mC利用基因组序列中的长程依赖性来预测5mC甲基化，显著优于现有方法，并揭示了长程序列上下文对5mC预测的影响 | 现有方法大多关注特定基因组区域，而Deep5mC虽然考虑了长程依赖性，但仍需进一步验证其在跨物种和人类疾病中的适用性 | 研究5mC甲基化状态与基因组序列的依赖性，并开发一种高效的预测方法 | 5-甲基胞嘧啶（5mC）的甲基化状态 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | DNA序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15540 | 2025-03-08 |
Retraction: Risk management system and intelligent decision-making for prefabricated building project under deep learning modified teaching-learning-based optimization
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0319589
PMID:40043015
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |