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 19641 - 19660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 19641 | 2025-10-07 |
Coronary Artery Stenosis and High-Risk Plaque Assessed With an Unsupervised Fully Automated Deep Learning Technique
2024-Sep, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2024.100861
PMID:39372456
|
研究论文 | 开发并验证用于评估冠状动脉狭窄和高风险斑块的完全自动化深度学习系统 | 首次提出无需人工干预的完全自动化深度学习系统，能够同时评估冠状动脉狭窄程度和高风险斑块特征 | 研究样本量有限，HRP评估仅基于45名患者的数据 | 开发能够自动评估冠状动脉狭窄严重程度和高风险斑块的深度学习系统 | 冠状动脉CT血管造影图像 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管造影 | 深度学习 | 医学影像 | 训练集570名患者，测试集769名患者（3012条血管）用于狭窄评估，45名患者（325条血管）用于HRP评估 | NA | NA | 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC | NA |
| 19642 | 2024-08-07 |
Author Response: Deep learning-assisted detection and segmentation of intracranial hemorrhage in noncontrast computed tomography scans of acute stroke patients: a systematic review and meta-analysis
2024-Jul-17, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001963
PMID:39017750
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19643 | 2025-10-07 |
AI-Based multimodal Multi-tasks analysis reveals tumor molecular heterogeneity, predicts preoperative lymph node metastasis and prognosis in papillary thyroid carcinoma: A retrospective study
2024-Jul-11, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001875
PMID:38990290
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的多模态模型，用于分析甲状腺乳头状癌的分子异质性并预测淋巴结转移和预后 | 首次结合组织病理学图像、基因组、转录组和免疫细胞数据构建多模态深度学习模型，揭示PTC分子异质性并预测淋巴结转移和预后 | 回顾性研究设计，样本来源有限，需要进一步前瞻性验证 | 探索甲状腺乳头状癌分子异质性，开发预测淋巴结转移和预后的AI模型 | 甲状腺乳头状癌患者 | 数字病理学 | 甲状腺癌 | DNA二代测序, 单细胞RNA测序, 深度学习 | 深度学习多模态模型 | 组织病理学图像, 基因组数据, 转录组数据, 免疫细胞数据 | 1011例PTC患者（256例来自队列1，275例来自队列2，499例来自TCGA） | NA | GradCAM | AUC, 疾病无生存率 | NA |
| 19644 | 2025-01-23 |
CYCLE-CONSISTENT SELF-SUPERVISED LEARNING FOR IMPROVED HIGHLY-ACCELERATED MRI RECONSTRUCTION
2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635895
PMID:39831103
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研究论文 | 本文提出了一种基于循环一致性的自监督学习方法，用于改进高度加速的MRI重建 | 使用循环一致性（CC）来增强自监督学习，特别是在高加速率下减少混叠伪影 | 未明确提及具体局限性 | 改进高度加速的MRI重建技术 | MRI图像 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习 | NA | 图像 | 包括速率6和8的fastMRI膝关节成像以及20倍的HCP风格fMRI | NA | NA | NA | NA |
| 19645 | 2025-01-23 |
Meibomian gland alterations in allergic conjunctivitis: insights from a novel quantitative analysis algorithm
2024, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2024.1518154
PMID:39834396
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研究论文 | 本研究利用智能定量分析算法探讨了过敏性结膜炎患者中睑板腺结构的变化及其与临床参数的关系 | 采用深度学习基础的定量分析算法对睑板腺图像进行分析，评估腺体长度、面积、脱落比例和变形 | 研究未明确说明样本的年龄分布及其他潜在影响因素 | 探讨过敏性结膜炎患者睑板腺结构的变化及其与临床参数的关系 | 过敏性结膜炎患者和正常对照组的睑板腺 | 数字病理学 | 过敏性结膜炎 | 红外线睑板腺成像 | 深度学习 | 图像 | 252只过敏性结膜炎患者的眼睛和200只正常对照组的眼睛 | NA | NA | NA | NA |
| 19646 | 2025-01-23 |
MRI to digital medicine diagnosis: integrating deep learning into clinical decision-making for lumbar degenerative diseases
2024, Frontiers in surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.3389/fsurg.2024.1424716
PMID:39834502
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研究论文 | 本文开发了一种基于人工智能深度学习算法的智能系统，旨在通过识别腰椎磁共振图像（MRI）辅助诊断腰椎退行性疾病，并提高医生的临床效率 | 本文创新性地将PP-YOLOv2深度学习算法应用于腰椎MRI图像的自动识别，显著提高了诊断的准确性和效率 | 研究样本量相对较小，测试集仅包含50例病例，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种基于深度学习的智能系统，辅助诊断腰椎退行性疾病 | 腰椎退行性疾病（腰椎间盘突出和腰椎滑脱） | 计算机视觉 | 腰椎退行性疾病 | 深度学习 | PP-YOLOv2 | 图像 | 654例患者（604例训练集，50例测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 19647 | 2025-01-23 |
Cardioattentionnet: advancing ECG beat characterization with a high-accuracy and portable deep learning model
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1473482
PMID:39834732
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研究论文 | 本研究开发了一种名为CardioAttentionNet（CANet）的便携式深度学习模型，用于通过心电图（ECG）信号检测心律失常 | CANet结合了双向长短期记忆网络（BiLSTM）、多头注意力机制和深度可分离卷积，使其能够在便携设备上实现早期诊断，并在处理长ECG模式和详细特征提取方面表现出色 | 未提及具体局限性 | 提高心律失常的早期诊断准确性，改善患者预后 | 心电图（ECG）信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | BiLSTM, 多头注意力机制, 深度可分离卷积 | ECG信号 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 19648 | 2025-01-23 |
Application of dynamic enhanced scanning with GD-EOB-DTPA MRI based on deep learning algorithm for lesion diagnosis in liver cancer patients
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1423549
PMID:39834934
|
研究论文 | 本研究应用基于深度学习的增强多梯度深度卷积神经网络（EMGDCNN）对Gd-EOB-DTPA增强MRI图像进行肝脏分割和局部肝脏病变的识别与分类 | 使用EMGDCNN模型同时进行肝脏病变的识别和分类，提高了诊断的准确性和效率 | 研究中存在25个假阳性和0.6个真阳性，检测能力仍需提高 | 提高Gd-EOB-DTPA增强MRI在肝脏病变诊断中的应用效果 | 132名参与者的Gd-EOB-DTPA增强MRI图像 | 数字病理 | 肝癌 | Gd-EOB-DTPA增强MRI | EMGDCNN | 图像 | 132名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 19649 | 2025-01-23 |
Diagnostic accuracy of MRI-based radiomic features for EGFR mutation status in non-small cell lung cancer patients with brain metastases: a meta-analysis
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1428929
PMID:39834943
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meta-analysis | 本文通过meta分析评估了基于MRI的放射组学特征在预测非小细胞肺癌脑转移患者EGFR突变状态中的诊断准确性 | 首次系统评估了MRI放射组学特征在非小细胞肺癌脑转移患者EGFR突变预测中的应用，并发现深度学习模型和亚洲地区研究具有更高的诊断准确性 | 研究间存在显著的异质性，诊断性能的变异性表明需要标准化的放射组学协议以提高可重复性和临床实用性 | 评估基于MRI的放射组学特征在预测非小细胞肺癌脑转移患者EGFR突变状态中的诊断准确性 | 非小细胞肺癌脑转移患者 | 数字病理学 | 肺癌 | MRI | 深度学习模型 | 图像 | 13项研究，涉及2,348名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 19650 | 2025-01-23 |
Individualized treatment recommendations for patients with locally advanced head and neck squamous cell carcinoma utilizing deep learning
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1478842
PMID:39835092
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型为局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者提供个体化治疗建议，评估患者通过确定性放化疗实现器官保留的可能性，并为更适合手术的患者提供辅助治疗建议 | 首次使用深度学习模型为LA-HNSCC患者提供个体化治疗建议，并引入BITES模型在治疗推荐中表现出优越性能 | 研究结果需要进一步的外部验证，且模型的泛化能力尚未在其他癌症类型中得到验证 | 评估深度学习模型在局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者治疗推荐中的应用效果 | 局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者 | 机器学习 | 头颈部鳞状细胞癌 | 深度学习 | BITES | 临床数据 | 7,376名局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 19651 | 2025-01-23 |
Harnessing artificial intelligence in sepsis care: advances in early detection, personalized treatment, and real-time monitoring
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1510792
PMID:39835096
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综述 | 本文探讨了人工智能（AI）在脓毒症管理中的潜力，包括早期检测、个性化治疗和实时监测 | 本文综述了AI在脓毒症管理中的创新应用，如通过机器学习技术分析电子健康记录（EHR）数据进行早期检测，以及通过AI算法开发个性化治疗方案和实时监测系统 | 伦理挑战，包括数据隐私问题和算法偏见，需要解决以确保公平和有效的实施 | 探讨AI在脓毒症管理中的应用，以克服当前管理中的局限性 | 脓毒症患者 | 机器学习 | 脓毒症 | 机器学习（ML）技术，如随机森林模型和深度学习算法 | 随机森林模型，深度学习算法 | 电子健康记录（EHR）数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19652 | 2025-10-07 |
Deep learning-based protoacoustic signal denoising for proton range verification
2023-05-12, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/acd257
PMID:37141867
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研究论文 | 提出基于深度学习的质子声信号去噪方法，用于质子治疗中的布拉格峰位置验证 | 首次将堆栈自编码器用于质子声信号去噪，显著降低所需剂量和信号平均次数 | 仅在圆柱形聚乙烯体模中进行实验，尚未进行临床验证 | 开发质子治疗中布拉格峰位置验证的低剂量方法 | 质子声信号和布拉格峰定位 | 医学信号处理 | 癌症治疗 | 质子声技术 | SAE（堆栈自编码器） | 声信号 | 每个设备收集512个原始信号 | NA | 堆栈自编码器 | 均方误差，信噪比，布拉格峰范围不确定性 | NA |
| 19653 | 2025-10-07 |
Magnetic resonance imaging contrast enhancement synthesis using cascade networks with local supervision
2022-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.15578
PMID:35229344
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研究论文 | 本研究提出一种级联深度学习工作流，用于从无对比剂增强的MR图像合成对比增强MR图像 | 提出结合视网膜U-Net和合成模块的级联网络架构，并在网络训练中融入肿瘤轮廓信息的局部监督机制 | 研究仅基于BraTS2020数据集，未在其他数据集验证泛化能力 | 开发无需钆基对比剂的MR图像对比增强合成方法 | 脑肿瘤患者的MR图像 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 369例患者（200例用于五折交叉验证，169例用于保留测试） | NA | Retina U-Net, 合成模块 | 标准化平均绝对误差, 结构相似性指数, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 19654 | 2025-10-07 |
Explainable exercise recommendation with knowledge graph
2025-Mar, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106954
PMID:39667214
|
研究论文 | 提出一种基于知识图谱的可解释习题推荐方法KG4EER，通过匹配学生特征与习题资源并提供推荐理由 | 结合知识图谱与特征提取模块，实现可解释的个性化习题推荐，解决了传统方法缺乏解释性的问题 | 未明确说明模型在处理大规模动态更新数据时的性能表现 | 开发可解释的习题推荐系统以提高学生学习效率 | 学生、习题和知识点三类实体及其相互关系 | 自然语言处理 | NA | 知识图谱构建、特征提取 | 深度学习 | 结构化数据 | 三个真实世界数据集 | NA | KG4EER | 通过专家访谈评估可解释性，与基线方法比较性能 | NA |
| 19655 | 2025-10-07 |
Developing an Effective Off-the-job Training Model and an Automated Evaluation System for Thoracoscopic Esophageal Atresia Surgery
2025-Feb, Journal of pediatric surgery
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.jpedsurg.2024.06.023
PMID:39054116
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研究论文 | 开发基于深度学习的胸腔镜食管闭锁手术离岗培训模型和自动评估系统 | 首次将深度学习技术应用于胸腔镜食管闭锁手术的技能自动评估，通过钳具运动分析实现客观技能评价 | 样本量较小（仅45例），证据等级为IV级 | 构建基于钳具运动分析的胸腔镜食管闭锁手术技能自动评估系统 | 参与食管闭锁手术培训的医务人员 | 计算机视觉 | 食管闭锁 | 深度学习 | 深度学习模型 | 手术视频图像 | 45名参与者（13名技能优秀组，32名技能较差组） | NA | NA | 精确率, 特异性, AUC | NA |
| 19656 | 2025-10-07 |
An improved algorithm for salient object detection of microscope based on U2-Net
2025-Feb, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03205-w
PMID:39322859
|
研究论文 | 提出一种基于U2-Net改进的显微镜显著目标检测算法，通过引入注意力机制和模型轻量化技术提升检测性能 | 在U-Net中集成卷积块注意力模块(CBAM)增强关键信息提取能力，构建简单金字塔池化模块(SPPM)优化网络复杂度，使用Ghost卷积实现模型轻量化 | NA | 提高医学图像采集的效率和准确性，减轻后续定量分析负担 | 显微镜图像中的显著目标 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | U-Net, U2-Net | 准确率 | NA |
| 19657 | 2025-10-07 |
A comprehensive review on genomic insights and advanced technologies for mastitis prevention in dairy animals
2025-Feb, Microbial pathogenesis
IF:3.3Q2
DOI:10.1016/j.micpath.2024.107233
PMID:39694196
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综述 | 本文系统综述了基因组学及相关技术在奶牛乳腺炎预防中的研究进展和应用前景 | 整合了预测基因组学、人工智能和CRISPR等前沿技术，提出了乳腺炎防控的新策略 | 主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证 | 探索基因组学和先进技术在乳腺炎预防中的应用 | 奶牛等乳用动物 | 生物信息学 | 乳腺炎 | 基因组学, 表观遗传学, 蛋白质组学, 转录组学, CRISPR | CNN | 基因组数据, 表型数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19658 | 2025-10-07 |
The role of sleep quality in mediating the relationship between habenula volume and resilience
2025-Feb, Psychiatry research
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.psychres.2025.116358
PMID:39799818
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研究论文 | 本研究探讨了睡眠质量在缰核体积与心理韧性关系中的中介作用 | 首次在人类研究中揭示睡眠质量作为缰核体积影响心理韧性的中介机制，并发现缰核体积的侧化效应 | 样本量较小（84名健康参与者），仅基于问卷评估睡眠质量，缺乏客观睡眠监测数据 | 探究缰核体积通过睡眠质量影响心理韧性的生物学机制 | 84名健康参与者的脑部MRI数据和心理评估数据 | 医学影像分析 | 精神疾病 | 3T-MRI T1加权成像 | 深度学习 | 脑部MRI图像 | 84名健康参与者 | NA | NA | 相关性分析，中介分析 | NA |
| 19659 | 2025-10-07 |
Deep learning helps discriminate between autoimmune hepatitis and primary biliary cholangitis
2025-Feb, JHEP reports : innovation in hepatology
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.jhepr.2024.101198
PMID:39829723
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AIH和PBC鉴别诊断系统 | 首次开发了无需人工标注的Transformer深度学习系统ALNE，用于自身免疫性肝病的定量鉴别诊断 | 扫描技术和切片染色方法的多样性可能影响模型性能 | 开发AIH和PBC的自动鉴别诊断方法 | 自身免疫性肝炎和原发性胆汁性胆管炎患者 | 数字病理学 | 自身免疫性肝病 | H&E染色全玻片图像 | Transformer | 病理图像 | 训练集354例（266例AIH，102例PBC），外部验证集92例（62例AIH，30例PBC） | NA | ALNE（自身免疫性肝脏神经估计器） | AUC | NA |
| 19660 | 2025-10-07 |
One-core neuron deep learning for time series prediction
2025-Feb, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwae441
PMID:39830389
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研究论文 | 提出一种仅包含单个核心神经元的可解释小模型框架，用于时间序列预测任务 | 首次提出单核心神经元系统，通过多延迟反馈机制将输入特征向量转换为一维时间序列，在保持性能的同时大幅减少参数数量 | 主要适用于短期高维系统预测，在长期预测任务中的性能尚未验证 | 开发参数效率高的深度学习框架，解决大模型计算资源消耗过大的问题 | 时间序列预测任务，特别是短期高维系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 自定义神经网络 | 时间序列数据 | NA | NA | 单核心神经元系统(OCNS) | NA | NA |