深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33224 篇文献，本页显示第 16841 - 16860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16841 | 2025-10-07 |
Automatic end-to-end VMAT treatment planning for rectal cancers
2024-Apr, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.14259
PMID:38317597
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研究论文 | 开发并临床评估用于直肠癌VMAT治疗的端到端自动分割与自动计划系统 | 首次将自动分割和自动计划整合为完整的端到端流程，仅需肿瘤大体体积轮廓和CT扫描作为输入 | 大、小肠区分困难，端到端流程的医生接受率存在差异（88%和62%） | 实现直肠癌VMAT治疗的自动化计划流程 | 直肠恶性肿瘤患者 | 数字病理 | 直肠癌 | 容积旋转调强放疗(VMAT) | 深度学习 | CT扫描图像 | CTV分割174例患者，其他结构18例患者，计划评估20+34+16例患者 | nnU-Net | nnU-Net | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 李克特五分量表评分 | NA |
| 16842 | 2025-10-07 |
Prospective Evaluation of Automated Contouring for CT-Based Brachytherapy for Gynecologic Malignancies
2024-Apr, Advances in radiation oncology
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.adro.2023.101417
PMID:38435965
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研究论文 | 评估深度学习自动勾画在妇科恶性肿瘤CT引导近距离放疗中的准确性和效率 | 首次前瞻性评估自动勾画在妇科放疗临床实践中的应用效果 | 样本量较小（30例自动勾画组 vs 31例手动勾画组），单中心研究 | 评估自动勾画危及器官在妇科近距离放疗计划中的临床应用价值 | 妇科恶性肿瘤患者 | 数字病理 | 妇科恶性肿瘤 | CT引导近距离放疗 | 深度学习 | CT图像 | 61例患者（30例自动勾画组，31例手动勾画组） | NA | NA | Likert评分，Dice相似系数，平均表面距离，95% Hausdorff距离，Hausdorff距离，剂量体积直方图指标 | NA |
| 16843 | 2025-10-07 |
Deep learning for transesophageal echocardiography view classification
2024-01-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-50735-8
PMID:38167849
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的经食管超声心动图视图分类模型，用于对术中及术中TEE影像数据进行结构化处理 | 首次开发了针对术中及术中TEE影像的多类别视图分类深度学习模型，并在两个独立医疗中心进行了外部验证 | NA | 解决TEE影像复杂非结构化特性对深度学习应用的限制，实现标准化TEE视图的自动分类 | 经食管超声心动图影像数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 经食管超声心动图成像 | CNN | 视频 | 来自Cedars-Sinai医学中心和斯坦福大学医学中心的术中及术中TEE视频 | NA | NA | AUC | NA |
| 16844 | 2025-03-01 |
Commentary on "A systematic review on machine learning and deep learning techniques in cancer survival prediction": Validation of survival methods
2023-10, Progress in biophysics and molecular biology
DOI:10.1016/j.pbiomolbio.2023.08.001
PMID:37579795
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16845 | 2025-10-07 |
A deep learning-based electrocardiogram risk score for long term cardiovascular death and disease
2023-Sep-12, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-023-00916-6
PMID:37700032
|
研究论文 | 开发基于深度学习的静息心电图风险评分模型SEER，用于预测长期心血管死亡和疾病风险 | 首次证明仅使用静息心电图即可通过深度学习准确预测长期心血管死亡率，且仅需单导联心电图即可实现高性能预测 | 模型在预测动脉粥样硬化疾病方面的性能相对较低（AUC 0.67），且仅在美国三家医疗中心进行验证 | 开发基于心电图的心血管风险预测工具以改善风险分层和医疗决策 | 心电图数据和心血管疾病患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 心电图检测 | CNN | 心电图信号 | 斯坦福大学医学中心收集的大规模静息12导联心电图数据集 | NA | 深度卷积神经网络 | AUC | NA |
| 16846 | 2025-10-07 |
Prediction of Coronary Artery Calcium Using Deep Learning of Echocardiograms
2023-05, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography
IF:5.4Q1
DOI:10.1016/j.echo.2022.12.014
PMID:36566995
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研究论文 | 本研究开发了一种基于视频的深度学习模型，通过经胸超声心动图视频预测冠状动脉钙化评分 | 首次使用经胸超声心动图视频结合深度学习技术预测冠状动脉钙化评分，为无法进行CT检查的患者提供了替代方案 | 样本量相对有限，外部验证集仅包含92例TTE视频，需要更大规模的研究验证 | 探索使用广泛可用的经胸超声心动图替代CT扫描进行冠状动脉钙化评估的可行性 | 冠状动脉钙化患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 经胸超声心动图，冠状动脉钙化CT | CNN | 视频 | 2,881个TTE视频与冠状动脉钙化CT配对数据，外部验证集92个TTE视频 | NA | 卷积神经网络 | AUC, F1分数, 精确召回曲线, 接收者操作特征曲线 | NA |
| 16847 | 2025-10-07 |
High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy With Cardiovascular Deep Learning
2022-04-01, JAMA cardiology
IF:14.8Q1
DOI:10.1001/jamacardio.2021.6059
PMID:35195663
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习工作流程，用于自动量化心室肥厚并预测左心室壁增厚的原因 | 开发了全自动深度学习工作流程，能够精确测量左心室尺寸并区分不同原因的心室肥厚，相比人工专家具有更高的可重复性和精确度 | 研究基于回顾性数据，需要在前瞻性研究中进一步验证 | 评估深度学习工作流程在量化心室肥厚和预测左心室壁增厚原因方面的准确性 | 左心室肥厚患者，特别是肥厚型心肌病和心脏淀粉样变性患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 超声心动图视频分析 | 深度学习 | 超声心动图视频 | 23745名患者，包括斯坦福医疗保健和CSMC的胸骨旁长轴视频和心尖四腔视频 | NA | NA | 平均绝对误差(MAE), AUC, R2 | NA |
| 16848 | 2025-10-07 |
Using deep learning to study emotional behavior in rodent models
2022, Frontiers in behavioral neuroscience
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbeh.2022.1044492
PMID:36483523
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综述 | 探讨深度学习技术在啮齿类动物情绪行为研究中的应用及不同模型架构的影响 | 系统比较监督、无监督和自监督学习方法在动物行为分析中的优劣，建立行为状态表征与神经活动的关联框架 | 未提供具体实验数据验证，属于方法论讨论而非实证研究 | 研究深度学习如何提升动物情绪行为分析的客观性和效率 | 啮齿类动物的情绪相关行为（焦虑、社交互动、奖赏和应激反应） | 计算机视觉 | NA | 视频姿态估计 | 深度学习 | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16849 | 2025-03-01 |
Systematic Quantification of Sources of Variation in Ejection Fraction Calculation Using Deep Learning
2021-11, JACC. Cardiovascular imaging
DOI:10.1016/j.jcmg.2021.06.018
PMID:34274282
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16850 | 2025-02-28 |
Identification of an ANCA-associated vasculitis cohort using deep learning and electronic health records
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105797
PMID:39864108
|
研究论文 | 本研究利用深度学习和电子健康记录（EHR）识别ANCA相关性血管炎（AAV）病例，提出了一种比传统方法更准确的病例识别模型 | 首次使用深度学习模型分析EHR数据来识别AAV病例，相比传统基于规则的方法，能够发现更多遗漏的病例 | 模型在测试队列中的阳性预测值（PPV）较低（0.262），可能影响其在实际应用中的可靠性 | 开发一种基于深度学习的模型，用于从电子健康记录中准确识别ANCA相关性血管炎（AAV）病例 | 电子健康记录（EHR）中的临床文档 | 自然语言处理 | 血管炎 | 深度学习 | 分层注意力网络（HAN） | 文本 | 三个数据集分别包含6000、3008和7500个注释部分，测试队列包含2000个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 16851 | 2025-02-28 |
Hip prosthesis failure prediction through radiological deep sequence learning
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105802
PMID:39884035
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研究论文 | 本研究开发了基于多张连续X光片的人工智能模型，用于预测髋关节假体失败 | 首次结合时间序列和空间信息，利用多张连续X光片进行髋关节假体失败预测 | 外部验证集的样本量较小（14例患者），可能影响模型的泛化能力 | 开发基于多张连续X光片的人工智能模型，用于预测髋关节假体失败 | 224名患者的髋关节X光片序列 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 深度学习 | CNN（卷积神经网络）与GRU（门控循环单元）或LSTM（长短期记忆网络）结合 | X光片图像 | 224名患者的X光片序列，其中14名用于外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 16852 | 2025-02-28 |
Deep learning based prediction of depression and anxiety in patients with type 2 diabetes mellitus using regional electronic health records
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105801
PMID:39889672
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个深度学习模型REDAPM，利用区域电子健康记录（EHR）数据预测2型糖尿病患者中的抑郁和焦虑 | REDAPM模型首次整合了区域异构EHR数据，包括结构化和非结构化数据，捕捉临床事件的时间依赖性，显著提升了预测性能 | 研究依赖于特定区域（南京）的EHR数据，可能限制了模型的普适性 | 开发并验证一个深度学习模型，用于预测2型糖尿病患者中的抑郁和焦虑 | 2型糖尿病患者 | 机器学习 | 糖尿病 | 深度学习 | REDAPM | 电子健康记录（EHR）数据 | 内部验证数据集包含24,724名患者，外部验证数据集包含34,340名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16853 | 2025-02-03 |
A deep learning model for QRS delineation in organized rhythms during in-hospital cardiac arrest
2025-Apr, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105803
PMID:39891984
|
研究论文 | 本文介绍了一种新的深度学习模型，用于在院内心脏骤停期间准确描绘有组织心律中的QRS复合波 | 提出了一种基于U-Net模型的深度学习方法，首次在心脏骤停心律中测试并准确描绘QRS复合波 | 未提及具体局限性 | 提高在院内心脏骤停期间QRS复合波的准确描绘，以支持临床诊断和治疗策略优化 | 院内心脏骤停患者和血流动力学稳定的患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | U-Net | ECG信号 | 332次院内心脏骤停事件（151815个QRS复合波）和105名血流动力学稳定的患者（112497个QRS复合波） | NA | NA | NA | NA |
| 16854 | 2025-10-07 |
Randomized controlled trial of an artificial intelligence diagnostic system for the detection of esophageal squamous cell carcinoma in clinical practice
2025-Mar, Endoscopy
IF:11.5Q1
DOI:10.1055/a-2421-3194
PMID:39317205
|
研究论文 | 评估人工智能诊断系统在临床实践中检测食管鳞状细胞癌效果的前瞻性随机对照试验 | 首个在临床环境中评估AI系统辅助内镜医师检测食管鳞癌的前瞻性随机对照研究 | 单中心研究，样本量有限，未能证明AI系统显著提高癌症检出率 | 确定AI系统在临床环境中如何帮助内镜医师检测食管鳞状细胞癌 | 接受食管胃十二指肠镜检查的食管鳞癌高危患者 | 计算机视觉 | 食管癌 | 白光成像，窄带成像，碘染色 | 深度学习系统 | 内镜图像 | 320名患者 | NA | NA | 检出率 | NA |
| 16855 | 2025-02-28 |
Advanced deep learning techniques for recognition of dental implants
2025 Mar-Apr, Journal of oral biology and craniofacial research
DOI:10.1016/j.jobcr.2025.01.016
PMID:40008072
|
研究论文 | 本研究评估了一种先进的深度学习技术DEtection TRanformer，用于识别牙科植入物 | 使用基于Transformer的深度学习技术DEtection TRanformer进行牙科植入物识别，这是一种新颖的应用 | 模型在未见过的验证数据上表现不佳，需要在准确性和效率之间进行优化 | 开发一种能够通过分析X光片图像来预测植入物类型的人工智能工具 | 牙科植入物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DEtection TRanformer | 图像 | 1138张图像，包含五种植入物类型，来自根尖和全景X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 16856 | 2025-02-28 |
Ion Gel Pressure Sensor with High Sensitivity and a Wide Linear Range Enabled by Magnetically Induced Gradient Microstructures
2025-Feb-26, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c23005
PMID:39943829
|
研究论文 | 本文开发了一种新型电容式压力传感器，灵感来源于树蛙脚趾垫的梯度微结构，适用于纹理识别、运动监测和物体抓取识别等多种应用 | 该传感器采用磁感应技术精确控制梯度微结构形态，并结合离子凝胶和导电纳米材料，实现了低至0.5 Pa的微小压力检测和高达93.5 kPa的宽线性范围 | NA | 开发一种能够精确检测微小压力变化并同时具有宽线性范围和高灵敏度的电容式压力传感器 | 电容式压力传感器 | 智能传感 | NA | 磁感应技术 | 深度学习算法 | 压力信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16857 | 2025-02-28 |
Explained Deep Learning Framework for COVID-19 Detection in Volumetric CT Images Aligned with the British Society of Thoracic Imaging Reporting Guidance: A Pilot Study
2025-Feb-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01444-3
PMID:40011345
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研究论文 | 本研究介绍了一种多类深度学习模型，用于在CT图像中识别英国胸科影像学会（BSTI）的COVID-19分类，并评估了其性能 | 该研究首次将深度学习模型与BSTI的COVID-19检测报告指南对齐，并引入了后验视觉解释性特征以提高结果的可解释性 | 模型在检测'不确定'COVID-19类别时表现不佳，移除该类别后模型准确率显著提高 | 开发一种符合BSTI指南的深度学习模型，用于COVID-19的自动检测 | 疑似COVID-19患者的CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | 3D ResNet | CT图像 | 56例CT图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16858 | 2025-02-28 |
An Analysis of the Efficacy of Deep Learning-Based Pectoralis Muscle Segmentation in Chest CT for Sarcopenia Diagnosis
2025-Feb-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01443-4
PMID:40011347
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的胸肌分割在胸部CT中对肌肉减少症诊断的有效性 | 首次比较了ResNet-UNet、Recurrent Residual UNet和UNet3+模型在胸部CT图像中分割和测量胸肌面积的效果，并验证了胸肌面积与L3水平肌肉面积的相关性 | 研究仅基于特定患者群体的CT图像，可能无法推广到所有人群 | 评估胸部CT图像中胸肌分割的准确性及其在肌肉减少症诊断中的应用 | 1644名患者的4932张胸部CT图像和294名患者的腹部CT数据 | 计算机视觉 | 肌肉减少症 | 深度学习 | ResNet-UNet, Recurrent Residual UNet, UNet3+ | CT图像 | 1644名患者的4932张胸部CT图像和294名患者的腹部CT数据 | NA | NA | NA | NA |
| 16859 | 2025-02-28 |
Evaluating Undersampling Schemes and Deep Learning Reconstructions for High-Resolution 3D Double Echo Steady State Knee Imaging at 7 T: A Comparison Between GRAPPA, CAIPIRINHA, and Compressed Sensing
2025-Feb-25, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001168
PMID:40009727
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研究论文 | 本文评估了不同欠采样方案和深度学习重建方法在7T高分辨率3D双回波稳态膝关节成像中的应用，比较了GRAPPA、CAIPIRINHA和压缩感知（CS）的效果 | 本研究首次在7T高场强下，结合压缩感知欠采样和深度学习重建技术，实现了快速、高分辨率的3D DESS膝关节成像，且图像质量无明显下降 | 研究样本量较小，仅包括20名志愿者的40个膝关节，且未评估不同欠采样方案对临床诊断准确性的影响 | 评估不同欠采样方案和深度学习重建方法在高分辨率3D DESS膝关节成像中的效果，以确定最佳欠采样方案及其极限 | 20名志愿者的40个膝关节 | 医学影像 | 膝关节疾病 | 3D双回波稳态（DESS）磁共振成像，压缩感知（CS），深度学习（DL）重建 | 深度学习算法 | 3D磁共振图像 | 20名志愿者的40个膝关节 | NA | NA | NA | NA |
| 16860 | 2025-02-28 |
Applications of Artificial Intelligence, Deep Learning, and Machine Learning to Support the Analysis of Microscopic Images of Cells and Tissues
2025-Feb-15, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11020059
PMID:39997561
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综述 | 本文探讨了人工智能（AI）、深度学习（DL）和机器学习（ML）在细胞和组织显微图像分析中的应用 | 综述了最新的AI和DL技术，特别是开源性软件和创新的深度神经网络架构在细胞检测和分割算法精度上的显著提升 | 主要面向生物学背景较弱的读者，可能缺乏对高级AI和ML技术的深入探讨 | 支持细胞和组织显微图像的分析，提供疾病中细胞组织的关键见解 | 细胞和组织的显微图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习，机器学习 | 深度神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |