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 141 - 160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 141 | 2025-10-05 |
The evolution of artificial intelligence technology in non-alcoholic fatty liver disease
2025, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2025.1634165
PMID:41036300
|
文献计量分析 | 通过文献计量学方法系统分析人工智能在非酒精性脂肪肝病研究中的应用现状与发展趋势 | 首次采用多软件联合分析策略（HistCite Pro 2.1、Scimago Graphica、VOSviewer、CiteSpace）对NAFLD领域AI研究进行系统性文献计量分析 | 仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录不全；缺乏对研究质量的深入评估 | 识别AI在NAFLD领域的研究趋势、重点领域和发展方向 | 2010-2025年间NAFLD领域人工智能相关的655篇学术文献 | 医学信息学 | 非酒精性脂肪肝病 | 文献计量分析，多软件联合分析 | 深度学习算法 | 文献元数据，引文数据，关键词 | 655篇论文，来自60个国家、1462个研究机构、4744位作者 | HistCite Pro, Scimago Graphica, VOSviewer, CiteSpace | NA | 文献数量，国家贡献度，期刊分布，研究主题聚类 | 文献分析软件工具 |
| 142 | 2025-10-05 |
Diffusion-based skin disease data augmentation with fine-grained detail preservation and interpolation for data diversity
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0331404
PMID:41042755
|
研究论文 | 提出一种基于扩散模型的皮肤疾病数据增强方法，通过生成高质量合成图像解决医学数据稀缺问题 | 改进了稳定扩散模型，结合病灶区域掩码和多层次嵌入技术，在保持细节的同时生成多样化的皮肤疾病图像 | 该方法在临床应用中存在局限性 | 解决皮肤疾病诊断研究中的数据稀缺问题 | 七种皮肤疾病的图像数据 | 计算机视觉 | 皮肤疾病 | 扩散模型，图像插值技术 | 扩散模型，LDM | 图像 | NA | NA | Stable Diffusion, Latent Diffusion Model, CLIP encoder | 分类性能指标 | NA |
| 143 | 2025-10-05 |
Effective image compression using transformer and residual network for balanced handling of high and low-frequency information
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0333376
PMID:41042778
|
研究论文 | 提出一种结合Transformer和残差网络的端到端图像压缩方法TRN，能够平衡处理图像中的高频和低频信息 | 设计双网络架构，将自注意力路径和残差网络结合作为高低频混合器，解决了Transformer网络难以获取低频信息的问题 | NA | 开发高效的图像压缩方法，在减小数据大小的同时保留重要图像内容 | 图像数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer, CNN | 图像 | NA | NA | Transformer, 残差网络 | BD-rate | NA |
| 144 | 2025-10-05 |
A general temperature-guided language model to design proteins of enhanced stability and activity
2024-Nov-29, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr2641
PMID:39602544
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研究论文 | 提出一种基于温度感知语言模型的深度学习模型PRIME，用于设计具有增强稳定性和活性的蛋白质突变体 | 无需特定蛋白质的实验突变数据即可设计改进的蛋白质突变体，采用温度感知语言建模方法 | NA | 开发能够设计具有高稳定性和高活性蛋白质突变体的计算方法 | 蛋白质突变体设计 | 机器学习 | NA | 深度学习，语言建模 | 语言模型 | 蛋白质序列数据，突变数据 | 283个蛋白质检测数据集，5个验证蛋白质 | NA | PRIME（温度感知语言模型） | 预测能力，突变体性能改善比例（>30%） | NA |
| 145 | 2025-10-05 |
Evaluating the Quality of Brain MRI Generators
2024-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-031-72117-5_28
PMID:40364898
|
研究论文 | 提出一个评估脑部MRI生成模型质量的框架，重点关注生成图像的解剖结构合理性 | 开发了一个专门针对脑部MRI生成模型的评估框架，通过标准化处理和自动分割来量化解剖结构合理性，解决了传统自然图像评估指标的不足 | 仅评估了6种生成模型，样本量相对有限；框架依赖于分割结果的可靠性 | 改进脑部MRI生成模型的评估方法，使其更好地反映解剖结构的合理性 | 脑部结构MRI图像 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 深度学习生成模型 | 生成模型 | MRI图像 | 超过3000个脑部MRI | NA | 6种最先进的生成模型 | 解剖结构合理性量化指标 | NA |
| 146 | 2025-10-05 |
Digital Volumetric Biopsy Cores Improve Gleason Grading of Prostate Cancer Using Deep Learning
2024-Sep-12, ArXiv
PMID:39314499
|
研究论文 | 本研究提出一种基于深度学习的数字体积活检核心方法，用于改进前列腺癌的Gleason分级 | 提出新型数字病理数据源'体积核心'，通过形态保持对齐框架从连续组织切片中提取并对齐，并采用改进的视频变换器处理体积数据 | NA | 开发深度学习方法来改进前列腺癌的Gleason分级 | 前列腺癌活检组织 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 数字病理学，连续组织切片 | 注意力多实例学习(ABMIL)，视频变换器 | 体积图像数据 | 10,210个体积核心 | PyTorch | 改进的视频变换器，注意力多实例学习框架 | AUC，F1分数，精确度，召回率 | NA |
| 147 | 2025-10-05 |
Optimizing mammography interpretation education: leveraging deep learning for cohort-specific error detection to enhance radiologist training
2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.5.055502
PMID:39372519
|
研究论文 | 本研究探索利用卷积神经网络和迁移学习对乳腺X线摄影中的假阳性区域进行分类，以优化放射科医师培训 | 首次针对具有相似地理特征的放射科医师群体，开发基于深度学习的假阳性错误检测方法 | 概念验证研究，样本量有限，仅包含两个地理群体 | 通过深度学习技术优化乳腺X线摄影解读培训 | 乳腺X线摄影图像中的假阳性区域 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | CNN | 图像 | 两个地理群体（群体A和B）的放射科医师评估的乳腺X线摄影测试集 | NA | ResNet-50 | AUC | NA |
| 148 | 2025-10-05 |
qMAP enabled microanatomical mapping of human skin aging
2024-Jul-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.04.03.588011
PMID:39005293
|
研究论文 | 本研究开发了一种名为qMAP的组织图像分析工作流程，用于定量分析人类皮肤衰老过程中的微观解剖结构变化 | 首次建立了能够全面标记组织和细胞区室的定量微观解剖表型分析工作流程，填补了组织水平衰老研究的空白 | 研究仅针对皮肤组织，样本量相对有限（99名捐赠者），需要进一步验证在其他组织类型中的适用性 | 开发定量分析组织微观解剖结构的方法，探索皮肤衰老的组织水平特征 | 人类皮肤组织样本 | 数字病理学 | 衰老相关疾病 | 组织切片成像，深度学习，机器视觉 | 深度学习 | 组织图像 | 99名年龄在14-92岁之间的捐赠者 | NA | NA | 平均绝对误差（MAE） | NA |
| 149 | 2025-10-05 |
Prediction of MRI-Induced Power Absorption in Patients with DBS Leads
2024-Jun, Proceedings. IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems
DOI:10.1109/cbms61543.2024.00087
PMID:41030917
|
研究论文 | 使用机器学习和深度学习算法预测深部脑刺激患者MRI扫描中DBS导线尖端的局部比吸收率值 | 首次将XgBoost和残差网络家族应用于DBS患者MRI功率吸收预测，显著超越了现有最佳方法的性能 | 研究处于小数据机制，已提取的有限特征更适合集成学习而非深度网络 | 开发高效算法预测DBS患者MRI扫描时的组织加热风险 | 植入深部脑刺激系统的患者 | 机器学习 | 神经系统疾病 | 电磁仿真，MRI | XgBoost，深度学习 | 仿真数据 | 260个实例（包含患者来源和人工生成数据） | XgBoost | 残差网络家族 | RMSE | NA |
| 150 | 2025-10-05 |
Fully Automated OCT-based Tissue Screening System
2024-May-15, ArXiv
PMID:38800655
|
研究论文 | 介绍了一种基于光学相干断层扫描的全自动组织筛选系统，用于离体组织培养的高通量筛选应用 | 开发了首个结合定制电动平台、组织检测能力和Transformer深度学习分割算法的全自动OCT组织筛选系统 | 目前仅在视网膜退行性疾病小鼠模型的视网膜外植体培养中进行了验证 | 开发用于药物发现和相关研究领域的高通量组织筛选系统 | 小鼠视网膜退行性疾病模型的视网膜外植体培养组织 | 数字病理学 | 视网膜退行性疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | Transformer | OCT图像 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
| 151 | 2025-10-05 |
The role of artificial intelligence in implant dentistry: a systematic review
2025-Nov, International journal of oral and maxillofacial surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.ijom.2025.04.005
PMID:40436717
|
系统综述 | 本系统综述全面分析了人工智能在牙科种植学中应用的近期研究 | 首次系统性地总结了AI在牙科种植学多个方面的应用现状和发展趋势 | 纳入研究存在偏倚风险，其中11项研究具有高偏倚风险，且该领域仍相对不成熟 | 分析人工智能在牙科种植学中的应用研究 | 牙科种植学相关研究文献 | 机器学习 | 牙科疾病 | 深度学习算法 | 深度学习 | 图像数据 | 120篇相关论文 | NA | NA | NA | NA |
| 152 | 2025-10-05 |
Current Research and Development in the Field of Magnetic Resonance Contrast Media
2025-Nov-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001206
PMID:40622723
|
综述 | 本文讨论磁共振造影剂领域的新一代钆基造影剂、安全性研究、技术改进和新型造影剂开发 | 重点介绍新一代高弛豫率钆基造影剂gadopiclenol和gadoquatrane可能取代现有标准，重新研究锰基化合物，并探讨人工智能在磁共振造影剂领域的应用潜力 | 锰基化合物的临床影响尚不明确，人工智能技术的应用仍处于早期阶段 | 综述磁共振造影剂领域的最新研究进展和发展趋势 | 钆基造影剂、锰基化合物、磁共振成像技术 | 医学影像 | NA | 磁共振成像、人工智能、深度学习 | 深度学习 | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 153 | 2025-10-05 |
Progress of MRI-based radiomics and deep learning for predicting the prognosis of locally advanced rectal cancer (Review)
2025-Nov, Oncology letters
IF:2.5Q3
DOI:10.3892/ol.2025.15282
PMID:41040910
|
综述 | 回顾基于MRI的影像组学和深度学习在预测局部晚期直肠癌患者预后方面的最新进展 | 系统总结了多参数影像组学模型、Delta影像组学和深度学习模型在预测局部晚期直肠癌预后方面的性能提升 | NA | 改善局部晚期直肠癌患者的长期生存结果 | 接受新辅助放化疗的局部晚期直肠癌患者 | 数字病理 | 直肠癌 | MRI影像组学, 深度学习 | 深度学习模型 | MRI图像 | NA | NA | NA | AUC, C-index | NA |
| 154 | 2025-10-05 |
An overview of the current situation and future development direction of grain detection: taking computer vision combined with deep learning
2025-Nov, Journal of food science and technology
DOI:10.1007/s13197-025-06428-3
PMID:41041505
|
综述 | 本文综述了计算机视觉与深度学习在粮食检测领域的应用现状及未来发展方向 | 系统梳理了计算机视觉与深度学习在粮食质量检测中的结合应用，并探讨了未来发展趋势 | NA | 探讨计算机视觉与深度学习技术在粮食质量检测领域的应用现状和发展方向 | 粮食质量检测技术 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉，深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 155 | 2025-10-05 |
Getting Started on Artificial Intelligence in Health Care and Clinical Research: Includes Rigor Checklist for Authors and Reviewers
2025-Oct-03, Advances in wound care
IF:5.8Q1
DOI:10.1177/21621918251380217
PMID:41039915
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综述 | 本文为医疗保健和临床研究领域的人工智能应用提供入门指南和严谨性检查清单 | 提出分层框架（基础层、核心技术层、应用层）和系统化的生物医学AI人才培养方法，强调从人员培养入手的AI实施路径 | NA | 指导研究人员、临床医生和评审员严谨地理解和应用人工智能技术 | 生物医学研究和医疗保健领域的人工智能应用 | 机器学习,自然语言处理,计算机视觉 | NA | 专家系统,机器学习,深度学习,可解释AI,自然语言处理,分布式AI/多智能体系统 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 156 | 2025-10-05 |
Rapid whole-brain T2* and susceptibility mapping using 3D multiple overlapping-echo detachment acquisition and missing modality synthesis embedded simulation
2025-Oct-03, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70108
PMID:41040040
|
研究论文 | 开发了一种用于快速全脑T2*和磁化率定量成像的3D多重重叠回波分离采集技术及数据生成重建策略 | 将MOLED编码扩展到3D多激发采集，结合双回波反向EPI序列同时获取T2*和QSM信号；提出基于深度学习的缺失模态合成方法生成配准的多参数模板；引入伪3D Bloch模拟加速合成数据生成 | NA | 开发快速全脑T2*和磁化率定量成像技术 | 健康志愿者和临床参与者 | 医学影像 | NA | 3D-MOLED成像、双回波反向EPI、Bloch模拟 | 深度学习 | 磁共振影像 | 健康志愿者和临床参与者队列 | NA | NA | 图像质量评分、扫描速度、运动鲁棒性 | NA |
| 157 | 2025-10-04 |
Reply to 'Risk stratification of cutaneous melanoma using deep learning on whole slide images'
2025-Oct-03, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV
IF:8.4Q1
DOI:10.1111/jdv.70092
PMID:41041696
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 158 | 2025-10-05 |
Prediction of Pathological Subthalamic Nucleus Beta Burst Occurrence in Parkinson's Disease
2025-Oct-03, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society
IF:7.4Q1
DOI:10.1002/mds.70076
PMID:41041724
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研究论文 | 本研究开发深度学习模型预测帕金森病患者丘脑底核β爆发的发生 | 首次发现β振幅下降可作为预测β爆发发生的生物标志物，实现提前100毫秒预测 | 研究样本量有限，需要在更大人群中验证模型的泛化能力 | 开发能够预测帕金森病病理状态下丘脑底核β爆发发生的预测模型 | 帕金森病患者的丘脑底核活动记录 | 机器学习 | 帕金森病 | 深部脑刺激记录，神经信号分析 | 深度神经网络 | 神经电生理信号 | 两个独立的丘脑底核记录数据集，包括自然行为下的长期记录 | NA | NA | 预测准确性，时间预测精度 | NA |
| 159 | 2025-10-05 |
Highly Tunable Synaptic Modulation in Photo-Activated Remote Charge Trap Memory for Hardware-Based Fault-Tolerant Learning
2025-Oct-03, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202515140
PMID:41041969
|
研究论文 | 提出一种基于硬件的光激活远程电荷陷阱存储器，用于实现容错学习算法 | 利用缺陷工程六方氮化硼实现4380的高突触可调比，能够选择性衰减误训练信号引起的权重更新 | 仅在MNIST数据集上验证，未在更复杂数据集测试 | 开发硬件容错学习算法以应对标注噪声数据 | 光激活远程电荷陷阱存储器器件 | 机器学习 | NA | 缺陷工程六方氮化硼技术 | 人工突触 | 图像数据 | MNIST数据集 | NA | NA | 识别准确率 | 内存计算系统 |
| 160 | 2025-10-05 |
Multilevel Correlation-aware and Modal-aware Graph Convolutional Network for Diagnosing Neurodevelopmental Disorders
2025-Oct-02, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3617348
PMID:41037545
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研究论文 | 提出一种多级相关性感知和模态感知图卷积网络(MCM-GCN)，用于神经发育障碍的可靠诊断 | 在个体层面设计相关性驱动特征生成模块感知图间相关性，在群体层面通过多模态解耦特征增强模块深度整合多模态信息 | NA | 开发可靠的神经发育障碍诊断方法 | 自闭症谱系障碍(ASD)和注意缺陷多动障碍(ADHD)患者 | 医学影像分析 | 神经发育障碍 | 静息态功能磁共振成像 | 图卷积网络 | 脑网络图数据,表型数据 | 两个公共数据集 | NA | MCM-GCN,图注意力网络 | 准确率 | NA |