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 16481 - 16500 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16481 | 2024-11-23 |
Large language modeling and deep learning shed light on RNA structure prediction
2024-Dec, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02488-z
PMID:39572717
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16482 | 2025-02-19 |
A comprehensive dataset of rice field weed detection from Bangladesh
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110981
PMID:39957731
|
研究论文 | 本文介绍了一个包含3632张高分辨率RGB图像的全面数据集，用于检测孟加拉国稻田中的杂草 | 开发了一个包含11种常见稻田杂草的高分辨率图像数据集，适用于全球不同农业环境 | 数据集主要来自孟加拉国，可能在其他地区的适用性有限 | 通过提供高质量数据集，支持深度学习与机器学习在稻田杂草检测中的应用 | 稻田中的杂草 | 计算机视觉 | NA | NA | NA | 图像 | 3632张高分辨率RGB图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16483 | 2025-02-19 |
Mine 4.0-mineCareerDB: A high-resolution image dataset for mining career segmentation and object detection
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110976
PMID:39957730
|
研究论文 | 本文介绍了Mine 4.0-MineCareerDB，一个公开的高分辨率图像数据集，专门用于分析采矿职业 | 提供了一个专门为采矿行业设计的高分辨率图像数据集，支持计算机视觉应用 | 数据集仅包含373张图像，可能不足以覆盖所有采矿场景 | 推动计算机视觉在采矿行业中的应用，如设备识别、安全分析和自动化研究 | 采矿操作和活动的图像 | 计算机视觉 | NA | 无人机摄影 | NA | 图像 | 373张采矿活动图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16484 | 2025-02-19 |
A dataset of mammography images with area-based breast density values, breast area, and dense tissue segmentation masks
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110980
PMID:39957743
|
研究论文 | 本文介绍了一个新的数据集，旨在推动自动乳腺密度估计的研究，这是乳腺X光片解读中的一个关键因素 | 该数据集基于公开的VinDr-Mammo数据集，提供了745张乳腺X光片图像及专家放射科医生对整个乳房和致密组织区域的注释，为自动乳腺密度分析提供了新的资源 | 数据集的样本量相对较小，可能限制了模型的泛化能力 | 推动自动乳腺密度估计的研究，以改进乳腺癌筛查 | 乳腺X光片图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 乳腺X光摄影 | 深度学习模型 | 图像 | 745张乳腺X光片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16485 | 2025-10-07 |
Single unit electrophysiology recordings and computational modeling can predict octopus arm movement
2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.13.612676
PMID:39345497
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研究论文 | 通过章鱼单单元电生理记录和计算建模预测章鱼手臂运动 | 首次结合单单元电生理记录与计算模型预测章鱼手臂运动类型，揭示了运动电路产生丰富运动类型的实时机制 | 研究仅针对前神经索，未涵盖整个神经系统；模型预测精度仍有提升空间 | 探索章鱼简化神经系统的运动控制原理并改进脑机接口设备 | 章鱼前神经索和手臂运动 | 计算神经科学 | NA | 单单元电生理记录 | 深度学习模型 | 电生理信号，运动记录 | NA | NA | NA | 预测置信度（88.64%，75.45%） | NA |
| 16486 | 2025-10-07 |
Deep Learning Evaluation of Glaucoma Detection Using Fundus Photographs in Highly Myopic Populations
2024-06-23, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines12071394
PMID:39061968
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研究论文 | 本研究使用深度学习技术通过眼底照片识别高度近视人群中的青光眼 | 在高度近视人群中应用卷积注意力模块(CBAM)增强CNN性能进行青光眼检测 | 回顾性研究，排除了病理性近视患者，样本来源单一 | 开发基于深度学习的青光眼自动检测方法 | 高度近视人群的眼底照片 | 计算机视觉 | 青光眼 | 眼底摄影 | CNN | 图像 | 3088张眼底照片（青光眼组1540张，高度近视组1548张） | NA | ConvNeXt_Base+CBAM | AUC,准确率,灵敏度,特异性,F1分数 | NA |
| 16487 | 2025-10-07 |
Differential diagnosis of frontotemporal dementia subtypes with explainable deep learning on structural MRI
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1331677
PMID:38384484
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研究论文 | 本研究开发了一种基于结构MRI的可解释深度学习框架，用于自动区分额颞叶痴呆的三种临床亚型 | 提出多类型并行特征嵌入框架，结合集成梯度方法进行特征可视化，相比传统统计映射能显示更局部的差异模式 | 样本量相对有限且存在类别不平衡，数据来自多个中心可能存在扫描仪差异 | 自动区分额颞叶痴呆的三种临床表型，为早期精确诊断和干预规划提供帮助 | 277名FTD患者（包括173名行为变异型FTD、63名非流利变异型PPA和41名语义变异型PPA） | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | 结构MRI | 深度神经网络 | 医学影像 | 277名FTD患者 | NA | 多类型并行特征嵌入框架 | 平衡准确度 | NA |
| 16488 | 2025-10-07 |
Prediction of lung malignancy progression and survival with machine learning based on pre-treatment FDG-PET/CT
2022-Aug, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2022.104127
PMID:35810561
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研究论文 | 基于治疗前FDG-PET/CT扫描，利用机器学习预测肺部恶性肿瘤进展和总生存期 | 首次将卷积神经网络与随机生存森林结合，同时预测恶性肿瘤进展和生存期，并比较了PET+CT融合模型与单模态模型的性能 | 回顾性研究，样本来自三个机构但可能存在选择偏差 | 开发基于FDG-PET/CT的机器学习模型来预测肺部恶性肿瘤的疾病进展和患者生存期 | 肺部恶性肿瘤患者（包括腺癌和鳞状细胞癌） | 医学影像分析 | 肺癌 | FDG-PET/CT成像 | CNN, RSF | 医学影像（PET/CT扫描图像） | 1168个结节（来自965名患者） | NA | 卷积神经网络，随机生存森林 | AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, C-index, IBS | NA |
| 16489 | 2025-10-07 |
Automatic information extraction from childhood cancer pathology reports
2022-Jul, JAMIA open
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/jamiaopen/ooac049
PMID:35721398
|
研究论文 | 开发基于深度学习的模型从儿童癌症病理报告中自动提取信息并进行ICCC分类 | 首次开发用于ICCC分类的机器学习模型，并提出直接ICCC分类方法优于ICD-O-3分类再利用的方法 | 仅使用6个州癌症登记处的数据，模型对14.8%的模糊病理报告无法分配代码 | 开发自动信息提取系统以辅助州癌症登记处的人工标注工作 | 儿童癌症病理报告 | 自然语言处理 | 儿童癌症 | 深度学习 | 深度学习模型 | 文本 | 29206份来自6个州癌症登记处的0-19岁患者病理报告 | NA | NA | micro-F1分数 | NA |
| 16490 | 2025-02-18 |
An efficient deep learning approach for automatic speech recognition using EEG signals
2025-Feb-16, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2025.2456982
PMID:39957214
|
研究论文 | 本文提出了一种结合Gannet优化算法和Elman递归神经网络的高效深度学习方法，用于基于EEG信号的自动语音识别 | 提出了一种新的高效深度学习框架EDLA，结合了Gannet优化算法和Elman递归神经网络，显著提高了基于EEG信号的语音识别准确率 | 研究仅在Kara One数据集上进行了评估，可能需要更多样化的数据集来验证其泛化能力 | 提高基于EEG信号的自动语音识别准确率，以促进人机交互和辅助技术发展 | EEG信号 | 自然语言处理 | NA | Savitzky-Golay滤波器，递归特征消除 | Elman Recurrent Neural Network (ERNN) | EEG信号 | Kara One数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 16491 | 2025-02-18 |
Comment on "A deep learning approach for the screening of referable age-related macular degeneration - Model development and external validation"
2025-Feb-15, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi
DOI:10.1016/j.jfma.2025.02.017
PMID:39956680
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16492 | 2025-02-18 |
Deep learning for automated hip fracture detection and classification : achieving superior accuracy
2025-Feb-01, The bone & joint journal
|
研究论文 | 本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的模型，用于髋部骨折的分类，以提高诊断准确性 | 使用卷积神经网络（CNN）进行髋部骨折的分类，并利用DAMO-YOLO进行数据处理和增强，显著提高了诊断准确性 | 研究仅使用了回顾性数据，且外部验证数据集的样本量相对较小 | 提高髋部骨折的诊断准确性 | 髋部骨折的X光片 | 计算机视觉 | 髋部骨折 | 深度学习 | CNN | 图像 | 5,168张髋部前后位X光片（4,493张用于训练，675张用于验证） | NA | NA | NA | NA |
| 16493 | 2025-02-18 |
Deep learning for cardiac imaging: focus on myocardial diseases, a narrative review
2025 Jan-Feb, Hellenic journal of cardiology : HJC = Hellenike kardiologike epitheorese
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.hjc.2024.12.002
PMID:39662734
|
综述 | 本文探讨了深度学习在心脏成像中的应用，特别是针对心肌疾病的自动分割、放射组学特征表型和预测 | 本文综述了深度学习在心脏成像中的最新应用，特别是自动分割和放射组学特征表型，展示了其在心肌疾病诊断和管理中的潜力 | 本文未涉及深度学习模型在临床实践中的具体实施挑战和解决方案 | 探讨深度学习在心脏成像中的应用，特别是针对心肌疾病的诊断和管理 | 心肌疾病 | 医学影像 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习算法 | 医学影像（CT、CMR、超声心动图、SPECT） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16494 | 2025-02-17 |
A deep-learning system integrating electrocardiograms and laboratory indicators for diagnosing acute aortic dissection and acute myocardial infarction
2025-Mar-15, International journal of cardiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133008
PMID:39880045
|
研究论文 | 本研究开发了一种多模态深度学习模型，整合心电图（ECG）信号和实验室指标，以提高急性A型主动脉夹层（AAD-type A）和急性心肌梗死（AMI）的诊断准确性 | 通过融合ECG特征和实验室指标，利用深度学习模型提高诊断准确性，为心血管疾病的快速诊断提供了新工具 | 研究样本量相对较小，且仅在单一医院进行，可能影响模型的泛化能力 | 提高急性A型主动脉夹层和急性心肌梗死的诊断准确性 | 急性A型主动脉夹层（AAD-type A）和急性心肌梗死（AMI）患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | ResNet-34, RandomForest, XGBoost, LightGBM | ECG信号和实验室指标 | 训练和验证集：136例AAD-type A和141例AMI患者；前瞻性测试集：30例AMI和32例AAD-type A患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16495 | 2025-02-17 |
Ischemic Stroke Lesion Core Segmentation from CT Perfusion Scans Using Attention ResUnet Deep Learning
2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01407-8
PMID:39953256
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的系统，用于从CT灌注扫描中自动分割缺血性卒中病灶 | 结合边缘增强扩散（EED）滤波和注意力机制的Attention ResUnet架构，用于卒中病灶分割 | 模型在ISLES 2018数据集上的Dice相似系数为59%，仍有提升空间 | 提高缺血性卒中病灶分割的准确性和效率，以优化诊断、预后和治疗计划 | 缺血性卒中病灶 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | Attention ResUnet | CT灌注扫描图像 | ISLES 2018数据集，采用五折交叉验证 | NA | NA | NA | NA |
| 16496 | 2025-02-17 |
Impact of Combined Deep Learning Image Reconstruction and Metal Artifact Reduction Algorithm on CT Image Quality in Different Scanning Conditions for Maxillofacial Region with Metal Implants: A Phantom Study
2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01287-4
PMID:39953255
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研究论文 | 本研究探讨了结合深度学习图像重建（DLIR）和金属伪影减少（MAR）算法在不同扫描条件下对带有金属植入物的CT图像质量的影响 | 结合DLIR和MAR算法在不同剂量水平下对CT图像质量的影响进行了系统评估，并展示了DLIR在减少金属伪影和提高图像质量方面的优势 | 研究基于猪模型，可能无法完全反映人体情况，且样本量较小（四只猪） | 评估DLIR和MAR算法在不同扫描条件下对带有金属植入物的CT图像质量的影响 | 带有金属植入物的猪上颌面部区域CT图像 | 医学影像 | NA | CT扫描、深度学习图像重建（DLIR）、金属伪影减少（MAR） | 深度学习 | CT图像 | 四只猪的上颌面部区域图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16497 | 2025-02-17 |
Hybrid Approach to Classifying Histological Subtypes of Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC): Combining Radiomics and Deep Learning Features from CT Images
2025-Feb-14, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01442-5
PMID:39953259
|
研究论文 | 本研究旨在开发一种结合放射组学和深度学习特征的混合模型，用于分类非小细胞肺癌（NSCLC）的组织学亚型 | 提出了一种结合放射组学和深度学习特征的混合模型，用于提高NSCLC亚型分类的准确性和可靠性 | 样本量相对较小，外部验证数据集仅包含24名患者 | 提高非小细胞肺癌（NSCLC）组织学亚型分类的准确性和可靠性 | 非小细胞肺癌（NSCLC）患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | 混合模型（放射组学+深度学习） | CT图像 | 235名NSCLC患者（内部数据集），24名NSCLC患者（外部验证数据集） | NA | NA | NA | NA |
| 16498 | 2025-02-17 |
Diagnosis of microbial keratitis using smartphone-captured images; a deep-learning model
2025-Feb-13, Journal of ophthalmic inflammation and infection
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12348-025-00465-x
PMID:39946047
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研究论文 | 本研究探讨了使用智能手机拍摄的图像通过深度学习模型诊断和区分微生物性角膜炎（MK）亚型的应用 | 利用智能手机拍摄的图像和深度学习技术进行微生物性角膜炎的诊断，提供了一种快速且适用于资源有限地区的诊断方法 | 研究样本量相对较小，且未涵盖所有可能的MK亚型 | 开发一种快速且准确的微生物性角膜炎诊断方法，特别是在资源有限的地区 | 微生物性角膜炎（MK）及其亚型（细菌性角膜炎、真菌性角膜炎和阿米巴性角膜炎） | 计算机视觉 | 角膜炎 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 889例（2020年至2023年收集的细菌性角膜炎、真菌性角膜炎和阿米巴性角膜炎病例） | NA | NA | NA | NA |
| 16499 | 2025-02-17 |
Advancing Pancreatic Cancer Prediction with a Next Visit Token Prediction Head on Top of Med-BERT
2025-Feb-04, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17030516
PMID:39941883
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研究论文 | 本文提出了一种基于Med-BERT的胰腺癌预测方法，通过将疾病预测任务重新表述为令牌预测任务和下一次访问掩码令牌预测任务，以提高胰腺癌预测的准确性 | 将疾病预测任务重新表述为令牌预测任务和下一次访问掩码令牌预测任务，以更好地利用Med-BERT的预训练任务格式，从而在少量数据和完全监督设置下提高预测准确性 | 研究主要关注胰腺癌，未涉及其他类型的癌症或疾病 | 提高胰腺癌预测的准确性，尤其是在少量数据的情况下 | 电子健康记录（EHRs）中的胰腺癌预测 | 自然语言处理 | 胰腺癌 | Med-BERT | Med-BERT-Sum, Med-BERT-Mask | 电子健康记录（EHRs） | 10到500个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 16500 | 2025-02-17 |
Development of Nipple Trauma Evaluation System With Deep Learning
2025-Feb, Journal of human lactation : official journal of International Lactation Consultant Association
IF:2.1Q2
DOI:10.1177/08903344241303867
PMID:39718190
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研究论文 | 本研究旨在开发一种基于深度学习的乳头创伤评估系统，以支持母乳喂养 | 首次将深度学习技术应用于母乳喂养支持领域，开发了自动检测和分类乳头创伤的系统 | 研究中未提及样本的多样性或模型的泛化能力，可能限制了系统的广泛应用 | 开发一种能够自动检测和分类乳头创伤的深度学习系统 | 乳头创伤图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 对象检测和分类模型 | 图像 | 753张图像 | NA | NA | NA | NA |