深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 34204 篇文献，本页显示第 19581 - 19600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 19581 | 2025-10-07 |
Bibliometric analysis of research on the application of deep learning to ophthalmology
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1340
PMID:39839016
|
文献计量分析 | 对2015-2024年间深度学习在眼科领域应用的研究进行文献计量分析 | 首次对深度学习在眼科领域的应用进行系统的文献计量分析，识别出四个主要研究集群 | 仅基于Web of Science数据库，数据截止到2024年9月11日 | 分析深度学习在眼科领域的研究趋势和现状 | 3055篇相关学术论文 | 医学信息学 | 眼科疾病 | 文献计量分析，VOS-viewer可视化分析 | NA | 文献数据 | 3055篇文章 | NA | NA | NA | NA |
| 19582 | 2025-10-07 |
MacNet: a mobile attention classification network combining convolutional neural network and transformer for the differentiation of cervical cancer
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-810
PMID:39839018
|
研究论文 | 提出一种结合CNN和Transformer的移动注意力分类网络MacNet，用于宫颈癌细胞分化阶段的分类 | 创新性地将注意力机制与卷积神经网络结合，利用移动卷积块和移动注意力块实现多尺度特征提取 | NA | 提高宫颈癌细胞分化分类的准确性并实现定量分析 | 宫颈癌病理图像 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 病理成像 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | MacNet, MCMA模块, Inception Version 3, vision transformer, 视觉几何组网络, 密集连接卷积网络, Swin transformer, Cross Stage Partial DarkNet, 残差神经网络 | 准确率, 召回率, 精确率, F1分数 | NA |
| 19583 | 2025-10-07 |
Metastasis lesion segmentation from bone scintigrams using encoder-decoder architecture model with multi-attention and multi-scale learning
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1246
PMID:39839026
|
研究论文 | 开发基于编码器-解码器架构的深度学习模型，用于从骨扫描图像中自动分割转移病灶 | 提出结合多注意力学习和多尺度学习的编码器-解码器架构，采用非局部注意力和视觉变换器增强骨架轮廓对比度，通过多尺度特征学习和多池化学习策略突出骨骼区域热点 | NA | 提高骨转移病灶分割的准确性，改善诊断效果 | 单光子发射计算机断层扫描(SPECT)骨扫描图像中的骨转移病灶 | 计算机视觉 | 骨转移癌 | 单光子发射计算机断层扫描(SPECT) | 编码器-解码器架构 | 医学图像 | NA | NA | 编码器-解码器,非局部注意力,视觉变换器(ViT) | Dice相似系数,精确率,召回率 | NA |
| 19584 | 2025-10-07 |
Reproducibility of automatic adipose tissue segmentation using proton density fat fraction images between 1.5 and 3.0 T magnetic resonance
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1306
PMID:39839031
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的脂肪组织自动分割方法在1.5T和3.0T磁共振质子密度脂肪分数图像中的可重复性 | 首次系统评估深度学习脂肪组织分割在不同场强磁共振（1.5T与3.0T）之间的可重复性 | 胸部区域的IAT体积、TAT/WH比和SAT/TAT比指标因不同场强的磁敏感效应差异而重现性较差，样本量较小（24名志愿者） | 评估基于质子密度脂肪分数图像的全身脂肪组织分布分析在不同MR场强间的可重复性 | 24名志愿者的全身磁共振图像，涵盖颈部至膝部区域 | 医学影像分析 | 代谢性疾病 | 磁共振成像，质子密度脂肪分数成像 | 深度学习 | 医学影像 | 24名志愿者，在两个站点分别使用1.5T和3.0T MR扫描仪成像 | NA | U-Net | 组内相关系数，Pearson相关系数，配对t检验，Bland-Altman图 | NA |
| 19585 | 2025-10-07 |
Development and validation of a multi-parametric MRI deep-learning model for preoperative lymphovascular invasion evaluation in rectal cancer
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-789
PMID:39839029
|
研究论文 | 开发并验证基于多参数MRI的深度学习模型用于直肠癌术前淋巴血管侵犯评估 | 首次构建结合T2WI、DWI和临床因素的深度学习模型用于直肠癌LVI评估，并在外部中心验证其性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（489例患者） | 开发术前非侵入性评估直肠癌淋巴血管侵犯状态的深度学习模型 | 经手术确诊的直肠癌患者 | 数字病理 | 直肠癌 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 489例患者（320例训练集，80例内部验证集，89例外部测试集） | NA | 3D ResNet-18 | AUC, DeLong检验, 校准曲线分析, 决策曲线分析 | NA |
| 19586 | 2025-10-07 |
Brain tumor enhancement prediction from pre-contrast conventional weighted images using synthetic multiparametric mapping and generative artificial intelligence
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-721
PMID:39839033
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研究论文 | 本研究利用生成式人工智能从常规加权图像合成多参数图谱，无需钆对比剂即可预测脑肿瘤增强区域 | 首次提出通过深度学习合成多参数图谱来预测T1加权增强，避免了钆对比剂的使用 | 样本量相对有限，仅包含15名胶质瘤患者的专有数据集 | 开发无需钆对比剂的脑肿瘤增强预测方法 | 胶质瘤患者、健康志愿者和胶质母细胞瘤患者 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 磁共振成像，参数图谱合成 | 深度学习 | 磁共振图像 | 15名胶质瘤患者（专有数据集）+ 5名健康志愿者 + 493名胶质母细胞瘤患者（公共数据集） | NA | NA | 灵敏度 | NA |
| 19587 | 2025-10-07 |
Chemical shift encoding based double bonds quantification in triglycerides using deep image prior
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1507
PMID:39839039
|
研究论文 | 本研究利用深度图像先验方法从化学位移编码多回波MRI数据中量化甘油三酯中的双键和亚甲基间隔双键 | 首次将深度图像先验应用于双键量化任务，无需网络训练即可实现准确量化 | 仅在体模和有限人体样本中验证，尚未进行大规模临床验证 | 开发无需训练的深度学习方法来量化甘油三酯中的双键信息 | 甘油三酯中的双键和亚甲基间隔双键 | 医学影像分析 | 代谢性疾病 | 化学位移编码多回波梯度回波MRI | 深度图像先验 | MRI图像 | 体模实验和人体扫描数据 | NA | 深度图像先验 | Pearson相关系数 | NA |
| 19588 | 2025-10-07 |
Using resting-state functional magnetic resonance imaging and contrastive learning to explore changes in the Parkinson's disease brain network and correlations with gait impairment
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-1227
PMID:39839056
|
研究论文 | 本研究利用静息态功能磁共振成像和对比学习方法探索帕金森病患者脑网络变化及其与步态障碍的相关性 | 首次将深度学习模型应用于rs-fMRI数据区分帕金森病患者与健康对照，并首次将客观步态参数与脑网络改变相关联 | 样本量较小（29名PD患者和38名HCs），需要更大样本验证 | 探索帕金森病患者脑网络异常连接区域及其与步态参数的相关性 | 帕金森病患者和健康对照者 | 医学影像分析 | 帕金森病 | 静息态功能磁共振成像，三维结构T1加权成像 | CNN, 对比学习 | 医学影像数据 | 29名帕金森病患者和38名健康对照者 | NA | BrainNetCNN | 相关性分析（P值，r值） | NA |
| 19589 | 2025-10-07 |
An automatic and real-time echocardiography quality scoring system based on deep learning to improve reproducible assessment of left ventricular ejection fraction
2025-Jan-02, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-512
PMID:39839058
|
研究论文 | 开发基于深度学习的实时超声心动图质量评分系统，用于提高左心室射血分数评估的可重复性 | 创新性地开发了能够实时检测心脏解剖结构并自动提供质量评分和LVEF评估的深度学习模型 | 研究样本主要来自中国10个医疗中心，可能需要更多样化的外部验证 | 开发自动化实时质量评估系统，减少左心室射血分数测量误差 | 超声心动图数据集和参与者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | 深度学习 | 超声心动图图像 | 来自2,461名参与者的5,000多个超声心动图数据集，外部验证包含175名参与者 | NA | NA | IoU, mAP50, 准确率, 精确率, 召回率, ICC, 相关系数 | NA |
| 19590 | 2025-10-07 |
Bayesian-optimized deep learning for identifying essential genes of mitophagy and fostering therapies to combat drug resistance in human cancers
2025-Jan, Journal of cellular and molecular medicine
IF:4.3Q2
DOI:10.1111/jcmm.18254
PMID:39834330
|
研究论文 | 提出贝叶斯优化深度学习模型BayeDEM用于识别线粒体自噬关键基因并开发克服癌症耐药性的治疗方法 | 开发首个贝叶斯优化深度学习框架BayeDEM用于精准识别线粒体自噬关键基因，并发现CERS1基因在调控线粒体自噬中的核心作用 | 研究主要聚焦于骨肉瘤，在其他癌症类型中的普适性需要进一步验证 | 识别调控线粒体自噬的关键枢纽基因并开发基于线粒体自噬的治疗策略以克服癌症耐药性 | 骨肉瘤细胞、线粒体自噬相关基因、免疫微环境 | 机器学习 | 骨肉瘤 | 深度学习、贝叶斯优化、基因功能分析 | 深度学习 | 基因表达数据、功能实验数据 | NA | NA | BayeDEM | AUC of ROC, AUC of PR curve, SHAP value | NA |
| 19591 | 2025-01-24 |
A multi-patch-based deep learning model with VGG19 for breast cancer classifications in the pathology images
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076241313161
PMID:39839961
|
研究论文 | 本文提出了一种基于多片段的深度学习模型MPa-DCAE，结合VGG19用于病理图像中的乳腺癌检测和分类 | MPa-DCAE模型结合了VGG19的层次特征提取能力和深度卷积自编码器（DCAE）框架，通过多片段方法提取病理图像中的感兴趣区域，增强了模型的判别能力 | NA | 开发一种自动化的乳腺癌诊断方法，以提高病理图像中乳腺癌检测和分类的准确性 | 乳腺癌病理图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | VGG19, DCAE | 图像 | CBIS-DDSM和MIAS数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 19592 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence-Assisted Segmentation of a Falx Cerebri Calcification on Cone-Beam Computed Tomography: A Case Report
2024-Dec-12, Medicina (Kaunas, Lithuania)
DOI:10.3390/medicina60122048
PMID:39768927
|
病例报告 | 通过病例报告和文献综述探讨人工智能在锥形束CT图像中分割大脑镰钙化的应用 | 首次系统评估AI在CBCT图像中分割大脑镰钙化的应用，并采用基于云的AI平台进行病例验证 | 区分大脑镰钙化与其他颅骨结构仍存在挑战，该领域研究文献数量有限 | 探索人工智能在放射学诊断中分割和检测大脑镰钙化的应用 | 大脑镰钙化患者（59岁病例）及相关文献研究 | 医学影像分析 | 颅内钙化 | 锥形束计算机断层扫描（CBCT） | 深度学习 | 医学影像 | 1例病例报告+4项文献研究 | 基于云的AI平台 | NA | 准确性 | 基于云的AI平台 |
| 19593 | 2025-10-07 |
From pixels to patients: the evolution and future of deep learning in cancer diagnostics
2024-Dec-11, Trends in molecular medicine
IF:12.8Q1
DOI:10.1016/j.molmed.2024.11.009
PMID:39665958
|
观点文章 | 探讨深度学习在癌症诊断中的演变历程和未来发展方向，重点关注从像素级图像分析到以患者为中心的综合诊疗模式转变 | 提出开发能够整合多模态数据的大语言模型，将AI从辅助工具转变为临床决策的核心组成部分 | NA | 分析深度学习在癌症诊断领域的发展轨迹和未来趋势 | 深度学习在癌症诊断中的应用 | 数字病理 | 癌症 | 深度学习 | 神经网络,大语言模型 | 医学影像,多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19594 | 2025-10-07 |
Deep-AutoMO: Deep automated multiobjective neural network for trustworthy lesion malignancy diagnosis in the early stage via digital breast tomosynthesis
2024-Dec, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109299
PMID:39437606
|
研究论文 | 开发了一种名为Deep-AutoMO的深度自动多目标神经网络，用于通过数字乳腺断层合成实现早期乳腺病变恶性程度的可信诊断 | 提出了多目标免疫神经架构搜索(MINAS)同时优化敏感性和特异性，并采用基于熵的证据推理方法构建安全鲁棒模型 | NA | 构建可信赖的乳腺病变恶性诊断模型，在统一框架下实现平衡性、安全性和鲁棒性 | 数字乳腺断层合成(DBT)图像中的乳腺病变 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成(DBT) | 深度学习神经网络 | 医学图像 | NA | NA | ResNet, DenseNet | 敏感性, 特异性 | NA |
| 19595 | 2025-01-24 |
Role of Artificial Intelligence in MRI-Based Rectal Cancer Staging: A Systematic Review
2024-Dec, Cureus
DOI:10.7759/cureus.76185
PMID:39840208
|
系统综述 | 本文系统综述了人工智能（AI）在基于磁共振成像（MRI）的直肠癌（RC）分期中的应用及其表现 | 首次对AI在MRI-based RC分期中的表现进行了全面评估，涵盖了多种AI模型和MRI技术 | 仅纳入了14项研究，样本量较小，且未对不同AI模型进行直接比较 | 评估AI模型在MRI-based RC分期中的诊断性能 | 直肠癌（RC）患者 | 数字病理 | 直肠癌 | MRI | 深度学习（DL）、卷积神经网络（CNN）、随机森林分类器、LASSO等 | MRI图像（T1加权、T2加权、扩散加权图像等） | 14项研究，涉及716条记录 | NA | NA | NA | NA |
| 19596 | 2025-10-07 |
Automated cell lineage reconstruction using label-free 4D microscopy
2024-Oct-07, Genetics
IF:3.3Q2
DOI:10.1093/genetics/iyae135
PMID:39139100
|
研究论文 | 提出一种无需标记的4D显微镜自动细胞谱系重建方法 | 开发了无需手动数据标注即可训练的embGAN深度学习流程，在无标记3D延时成像中实现自动细胞检测与追踪 | 在密集组织和胚胎的无标记3D成像中自动细胞检测与追踪的解决方案仍不可及 | 实现无标记3D延时成像中的自动细胞检测与追踪 | 秀丽隐杆线虫胚胎 | 计算机视觉 | NA | 4D无标记显微镜，3D延时成像 | GAN | 3D时间序列图像 | NA | NA | embGAN | 细胞检测精度，追踪精度 | NA |
| 19597 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence strengthens cervical cancer screening - present and future
2024-09-19, Cancer biology & medicine
IF:5.6Q1
|
综述 | 本文综述了人工智能在宫颈癌筛查中的当前应用与未来发展前景 | 系统总结了AI技术在宫颈癌筛查领域的最新进展，并前瞻性分析了未来面临的挑战 | 未提供具体实验数据或性能指标验证 | 探讨人工智能如何提升宫颈癌筛查的准确性和效率 | 宫颈癌筛查的医学图像和诊断流程 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 深度学习 | NA | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19598 | 2025-10-07 |
Prospective deep learning-based quantitative assessment of coronary plaque by computed tomography angiography compared with intravascular ultrasound: the REVEALPLAQUE study
2024-Aug-26, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeae115
PMID:38700097
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习的冠状动脉CT血管造影自动斑块分析方法与血管内超声的测量结果 | 开发了首个基于深度学习的自动冠状动脉斑块分割方法，并在多中心国际研究中验证其与IVUS的一致性 | 研究仅纳入临床稳定的已知冠状动脉疾病患者，样本量相对有限 | 验证AI辅助的冠状动脉CT血管造影在动脉粥样硬化定量评估中的准确性 | 来自美国和日本15个中心的237名临床稳定冠状动脉疾病患者的432个病变 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管造影，血管内超声 | 深度学习 | 医学影像 | 237名患者，432个病变 | NA | NA | 相关系数，斜率，Y截距，Bland-Altman分析 | NA |
| 19599 | 2025-10-07 |
Deep Learning for Pneumothorax Detection on Chest Radiograph: A Diagnostic Test Accuracy Systematic Review and Meta Analysis
2024-Aug, Canadian Association of Radiologists journal = Journal l'Association canadienne des radiologistes
DOI:10.1177/08465371231220885
PMID:38189265
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系统综述与荟萃分析 | 通过系统综述和荟萃分析评估深度学习算法在胸部X光片上检测气胸的诊断准确性 | 首次对深度学习在气胸检测领域的诊断性能进行系统性量化评估 | 纳入研究存在异质性，部分研究可能存在偏倚风险 | 评估深度学习算法在胸部X光片上检测气胸的整体诊断性能 | 成人患者胸部X光片 | 计算机视觉 | 气胸 | 胸部X光成像 | 深度学习算法 | 医学影像 | 34,011名患者，34,075张胸部X光片 | NA | NA | 灵敏度, 特异度 | NA |
| 19600 | 2025-10-07 |
A systematic review of generative adversarial networks (GANs) in plastic surgery
2024-Aug, Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS
DOI:10.1016/j.bjps.2024.04.007
PMID:38996662
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系统综述 | 系统评估生成对抗网络在整形外科领域的应用规模与范围 | 首次系统构建了GAN在整形外科亚专业中的应用框架与评估标准 | 仅纳入7项符合标准的研究，样本量有限 | 评估GAN在整形外科中的应用潜力与发展方向 | 整形外科临床数据与患者图像 | 计算机视觉 | 整形外科疾病 | 深度学习 | GAN | 医学图像 | 平均54,652±112,180个样本 | NA | 条件生成对抗网络 | NA | NA |