深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2564 篇文献，本页显示第 541 - 560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 541 | 2025-10-06 |
Automated In Vivo High-Resolution Imaging to Detect Human Papillomavirus-Associated Anal Precancer in Persons Living With HIV
2023-02-01, Clinical and translational gastroenterology
IF:3.0Q2
DOI:10.14309/ctg.0000000000000558
PMID:36729506
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研究论文 | 本研究开发了一种结合高分辨率显微内镜和深度学习算法的自动化系统，用于HIV感染者肛门癌前病变的实时诊断 | 首次将高分辨率显微内镜与多任务深度学习网络结合，实现肛门癌前病变的自动化实时诊断 | 样本量较小（仅77名HIV感染者），特异性相对较低（0.60） | 开发自动化实时诊断系统以改善肛门癌筛查效率 | HIV感染者的肛门鳞状上皮细胞 | 医学影像分析 | 肛门癌前病变 | 高分辨率显微内镜成像，荧光显微镜 | 多任务深度学习网络 | 荧光显微图像 | 77名HIV感染者 | NA | 多任务深度学习网络 | AUC, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 542 | 2025-10-06 |
A comparison of 18 F-FDG PET-based radiomics and deep learning in predicting regional lymph node metastasis in patients with resectable lung adenocarcinoma: a cross-scanner and temporal validation study
2023-Dec-01, Nuclear medicine communications
IF:1.3Q3
DOI:10.1097/MNM.0000000000001776
PMID:37728592
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研究论文 | 比较基于18F-FDG PET的手工放射组学与深度学习在预测可切除肺腺癌区域淋巴结转移中的性能 | 首次系统比较手工放射组学与深度学习在不同代际PET扫描仪上的泛化性能 | 样本量较小，特别是数字PET队列仅17例患者 | 预测可切除肺腺癌患者的病理区域淋巴结转移状态 | 148例接受根治性手术的肺腺癌患者 | 医学影像分析 | 肺腺癌 | 18F-FDG PET成像 | CNN | PET医学影像 | 148例患者（模拟PET组131例，数字PET组17例） | NA | ResNet-50 | AUC, 准确率, 特异性, 敏感性 | NA |
| 543 | 2025-10-06 |
Automated Radiomic Analysis of Vestibular Schwannomas and Inner Ears Using Contrast-Enhanced T1-Weighted and T2-Weighted Magnetic Resonance Imaging Sequences and Artificial Intelligence
2023-09-01, Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/MAO.0000000000003959
PMID:37464458
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动分割系统，用于在MRI图像中分割前庭神经鞘瘤和内耳结构 | 首次使用三维卷积神经网络结合对比增强T1加权和T2加权MRI序列对前庭神经鞘瘤和内耳结构进行自动分割分析 | 研究仅限于前庭神经鞘瘤患者，未包含其他类型肿瘤或病变 | 通过深度学习客观评估前庭神经鞘瘤及其与同侧内耳的空间关系 | 490名成年前庭神经鞘瘤患者的高分辨率MRI扫描数据 | 医学影像分析 | 前庭神经鞘瘤 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | 490名患者（390名训练集，100名测试集），外加100名外部验证集患者 | NA | 三维卷积神经网络 | Dice分数, 相对体积误差, 平均对称表面距离, 95% Hausdorff距离, 质心位置 | NA |
| 544 | 2025-10-06 |
Denoising Tc-99m DMSA images using Denoising Convolutional Neural Network with comparison to a Block Matching Filter
2023-08-01, Nuclear medicine communications
IF:1.3Q3
DOI:10.1097/MNM.0000000000001712
PMID:37272279
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研究论文 | 本研究评估了预训练的DnCNN在Tc-99m DMSA图像去噪中的应用，并与BM3D滤波器进行性能比较 | 首次将预训练的DnCNN应用于Tc-99m DMSA医学图像去噪，并与传统BM3D滤波器进行系统比较 | 仅使用242张Tc-99m DMSA图像，样本量相对有限 | 评估预训练DnCNN在Tc-99m DMSA图像去噪中的可行性和性能 | Tc-99m DMSA医学图像 | 计算机视觉 | 肾脏疾病 | 核医学成像 | CNN | 医学图像 | 242张Tc-99m DMSA图像 | MATLAB Deep Learning Toolbox | DnCNN | SSIM, FSIM, MultiSSIM, PIQE, Blur, GCF, Brightness | NA |
| 545 | 2025-10-06 |
Multimodal recurrence scoring system for prediction of clear cell renal cell carcinoma outcome: a discovery and validation study
2023-08, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/S2589-7500(23)00095-X
PMID:37393162
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研究论文 | 开发并验证了一种整合临床、基因组和组织病理学三种模态的多模态复发评分系统，用于预测局限性肾透明细胞癌术后复发风险 | 首次将临床特征、基因组数据和基于深度学习的全切片图像分析相结合，构建多模态复发评分系统 | 回顾性研究设计，需要在前瞻性临床试验中进一步验证 | 提高局限性肾细胞癌术后复发预测准确性，辅助辅助治疗决策 | 局限性（I-III期）肾透明细胞癌患者 | 数字病理 | 肾癌 | 全切片图像数字化扫描，单核苷酸多态性检测，深度学习 | 深度学习 | 组织病理学图像，基因组数据，临床数据 | 开发集651例患者，训练集1125例患者，验证集1625例患者，癌症基因组图谱集418例患者 | NA | NA | 曲线下面积，风险比 | NA |
| 546 | 2025-10-06 |
Correlation Between Intranodular Vessels and Tumor Invasiveness of Lung Adenocarcinoma Presenting as Ground-glass Nodules: A Deep Learning 3-Dimensional Reconstruction Algorithm-based Quantitative Analysis on Noncontrast Computed Tomography Images
2023-Sep-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000731
PMID:37531613
|
研究论文 | 基于深度学习三维重建算法定量分析非增强CT图像中肺腺癌磨玻璃结节内血管特征与肿瘤侵袭性的相关性 | 首次采用深度学习三维重建技术对非增强CT图像中磨玻璃结节内血管进行定量分析，建立血管特征与肺腺癌侵袭性的关联 | 回顾性研究设计，样本来源单一机构，未进行外部验证 | 评估基于深度学习的结节内血管定量特征在区分肺腺癌侵袭性中的作用 | 474例患者的512个确诊磨玻璃结节（包括241个前驱腺体病变、126个微浸润腺癌和145个浸润性腺癌） | 计算机视觉 | 肺癌 | 非增强计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 512个磨玻璃结节（来自474例患者） | NA | 基于区域分割和区域生长技术的三维重建算法 | 血管检出率、血管体积百分比、Mantel-Haenszel χ²检验、χ²检验、方差分析 | NA |
| 547 | 2025-10-06 |
Diagnosis of Developmental Dysplasia of the Hip by Ultrasound Imaging Using Deep Learning
2023-Aug-01, Journal of pediatric orthopedics
DOI:10.1097/BPO.0000000000002428
PMID:37193656
|
研究论文 | 本研究使用深度学习模型分析婴儿髋关节超声图像，以实现发育性髋关节发育不良的自动诊断 | 首次将多种预训练深度学习模型应用于DDH超声图像诊断，并通过Grad-CAM等技术可视化模型关注区域 | 样本量有限（60名DDH婴儿和131名健康婴儿），回顾性研究设计 | 评估深度学习在超声图像上诊断发育性髋关节发育不良的准确性 | 6个月以下疑似DDH的婴儿 | 计算机视觉 | 发育性髋关节发育不良 | 超声成像 | CNN | 超声图像 | 191名婴儿（326个髋关节），其中60名DDH患者（64个髋关节）和131名健康婴儿（262个髋关节） | MATLAB深度学习工具箱 | SqueezeNet, MobileNet_v2, EfficientNet | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 548 | 2025-10-06 |
Retracted: Evaluation of Ischemic Penumbra in Stroke Patients Based on Deep Learning and Multimodal CT
2023, Journal of healthcare engineering
DOI:10.1155/2023/9851918
PMID:38094810
|
撤稿 | 这是一篇关于基于深度学习和多模态CT评估卒中患者缺血半暗带的文章的撤稿声明 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 549 | 2025-10-06 |
Automated Triage of Screening Breast MRI Examinations in High-Risk Women Using an Ensemble Deep Learning Model
2023-10-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000000976
PMID:37058323
|
研究论文 | 开发并评估用于高风险女性筛查性乳腺MRI检查的深度学习分流模型 | 首次使用集成深度学习模型对高风险人群的乳腺MRI进行自动分流，在不漏诊任何癌症的情况下实现工作量减少 | 回顾性研究设计，需要在前瞻性临床试验中进一步验证 | 开发能够准确分流乳腺MRI检查的深度学习模型 | 高风险女性的乳腺磁共振成像检查 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 对比增强磁共振成像 | 深度学习集成模型 | 医学影像 | 16,535例连续对比增强MRI，来自8,354名女性 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 工作量减少率 | NA |
| 550 | 2025-10-06 |
Prediction of Bone Marrow Biopsy Results From MRI in Multiple Myeloma Patients Using Deep Learning and Radiomics
2023-10-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000000986
PMID:37222527
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习和影像组学的自动化框架，用于从多发性骨髓瘤患者的MRI图像预测骨髓活检结果 | 首次将nnU-Net与影像组学特征结合，实现从MRI非侵入性预测骨髓浆细胞浸润和细胞遗传学异常 | 细胞遗传学异常预测模型在外部测试集上泛化能力有限，部分预测性能仅达到中等水平 | 建立自动化框架从MRI预测局部骨髓活检结果，解决骨髓活检的侵入性和空间局限性问题 | 多发性骨髓瘤患者 | 数字病理 | 多发性骨髓瘤 | MRI | nnU-Net, 随机森林 | 医学影像 | 来自8个中心的512名患者的672个MRI和370个对应骨髓活检 | NA | nnU-Net | Pearson相关系数, AUC | NA |
| 551 | 2025-10-06 |
Event-Based Clinical Finding Extraction from Radiology Reports with Pre-trained Language Model
2023-02, Journal of digital imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s10278-022-00717-5
PMID:36253581
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研究论文 | 提出基于预训练语言模型的事件抽取方法，从放射学报告中提取临床发现 | 使用基于事件的表示方法捕获放射学发现的细粒度细节，并采用在300万份放射学报告上预训练的BERT模型 | 仅针对CT报告和胸部X光报告进行验证，未涵盖所有类型的放射学报告 | 从放射学报告中自动提取临床发现，支持诊断、分诊、结果预测和临床研究 | 放射学报告中的临床异常发现 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理，深度学习 | BERT | 文本（放射学报告） | 500份标注的CT报告，外加MIMIC-CXR数据库的外部验证集 | BERT | BERT | F1分数 | NA |
| 552 | 2025-10-06 |
Quantitative Assessment of Myocardial Ischemia With Positron Emission Tomography
2023-Jul-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000579
PMID:33492046
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综述 | 本文综述了利用正电子发射断层扫描技术定量评估心肌缺血的最新进展和方法 | 系统比较了多种PET心肌灌注显像放射性药物的特性，并介绍了现代PET技术（如PET/CT、PET/MR和机器学习）在心肌缺血定量评估中的应用 | NA | 探讨PET技术在心肌缺血定量评估中的应用和发展 | 心肌缺血患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | PET, PET/CT, PET/MR, 心肌灌注显像 | NA | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 553 | 2025-10-06 |
Validation of a Deep Learning Algorithm for Continuous, Real-Time Detection of Atrial Fibrillation Using a Wrist-Worn Device in an Ambulatory Environment
2023-10-03, Journal of the American Heart Association
IF:5.0Q1
DOI:10.1161/JAHA.123.030543
PMID:37750558
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研究论文 | 验证一种基于深度学习算法的手腕穿戴设备在动态环境中连续实时检测房颤的性能 | 开发了首个结合光电容积脉搏波和卷积神经网络的手腕穿戴设备，实现医疗级连续房颤监测 | 研究仅纳入阵发性房颤患者，样本量相对有限（117例） | 验证手腕穿戴设备在动态环境中连续监测房颤的临床性能 | 阵发性房颤患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波，lead-I ECG | CNN | 生理信号数据 | 117名阵发性房颤患者，111名提供有效数据，共91,857个15分钟间隔 | NA | 卷积神经网络 | 灵敏度，特异性，R²，平均差异 | NA |
| 554 | 2025-10-06 |
Multivariate longitudinal data for survival analysis of cardiovascular event prediction in young adults: insights from a comparative explainable study
2023-01-25, BMC medical research methodology
IF:3.9Q1
DOI:10.1186/s12874-023-01845-4
PMID:36698064
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研究论文 | 本研究通过比较六种建模策略，探讨了纵向数据在年轻成人心血管事件预测中的价值，并比较了不同模型解释方法 | 开发了统一可扩展的框架，比较了纵向数据与横截面数据在心血管风险预测中的性能差异，并系统评估了模型特定和模型无关的解释方法 | 研究仅基于CARDIA队列的3539名参与者，需要扩展到更多变量和其他纵向建模方法 | 评估纵向数据在心血管事件生存分析预测中的附加价值 | 年轻成人心血管事件风险预测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 生存分析，纵向数据分析 | 随机生存森林，深度学习模型 | 纵向临床数据 | 3539名参与者，包含6次检查访视的35个变量，随访时间15年 | NA | 时间序列大规模特征提取，轨迹聚类 | C-index，时间依赖性AUC | NA |
| 555 | 2025-10-06 |
Epistasis regulates genetic control of cardiac hypertrophy
2023-Nov-20, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3509208/v1
PMID:38045390
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研究论文 | 本研究开发新方法揭示心脏肥大的复杂遗传架构，发现表观遗传相互作用在心脏结构调控中的重要作用 | 开发低信号符号迭代随机森林方法，结合深度学习从心脏MRI估计左心室质量，首次系统揭示心脏肥大的表观遗传调控网络 | 研究方法仍处于早期发展阶段，样本来源相对单一（主要基于UK Biobank数据） | 探索心脏肥大的复杂遗传调控机制，特别是表观遗传相互作用 | 人类心脏组织、诱导多能干细胞来源的心肌细胞 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心脏MRI、RNA沉默、单细胞形态分析、微流体系统 | 随机森林、深度学习 | 遗传数据、医学影像数据、转录组数据 | UK Biobank中29,661个体的心脏MRI扫描，313例人类心脏组织的转录组数据 | NA | NA | NA | NA |
| 556 | 2025-10-06 |
PeakDetective: A Semisupervised Deep Learning-Based Approach for Peak Curation in Untargeted Metabolomics
2023-06-27, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.3c00764
PMID:37314824
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研究论文 | 开发了一种基于半监督深度学习的峰检测方法PeakDetective，用于非靶向代谢组学中的峰筛选 | 结合无监督自动编码器和主动学习分类器，仅需少于100个用户标记的峰即可快速训练模型 | 需要用户提供少量标记数据，性能可能受特定LC/MS方法和样本类型影响 | 解决非靶向代谢组学数据处理中峰检测的假阳性问题 | LC/MS代谢组学数据中的色谱峰 | 机器学习 | NA | LC/MS，非靶向代谢组学 | 自动编码器，分类器 | 代谢组学色谱峰数据 | 五个不同的LC/MS数据集，包括SARS-CoV-2数据集 | Python | 自动编码器 | 准确率，统计显著性代谢物检测数量 | NA |
| 557 | 2025-10-06 |
AD-BERT: Using pre-trained language model to predict the progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's disease
2023-08, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2023.104442
PMID:37429512
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研究论文 | 开发基于预训练BERT模型的深度学习框架，利用电子健康记录中的临床笔记预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病的进展风险 | 首次将预训练语言模型BERT应用于MCI向AD进展的预测任务，提出了专门针对阿尔茨海默病的AD-BERT模型 | 研究依赖于电子健康记录数据的质量和完整性，模型性能可能受限于临床笔记的文本质量 | 预测轻度认知障碍患者向阿尔茨海默病的疾病进展风险 | 轻度认知障碍患者及其临床进展笔记 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病 | 电子健康记录分析，临床文本挖掘 | BERT, Transformer | 文本 | 西北医学数据仓库3657名MCI患者，威尔康奈尔医学2563名MCI患者 | TensorFlow/PyTorch（基于BERT实现） | BERT, 全连接网络 | AUC, F1分数 | NA |
| 558 | 2025-10-06 |
R-Mixup: Riemannian Mixup for Biological Networks
2023-Aug, KDD : proceedings. International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining
DOI:10.1145/3580305.3599483
PMID:38343707
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研究论文 | 提出一种基于黎曼流形的生物网络数据增强方法R-Mixup，用于解决生物网络数据高维度小样本导致的过拟合问题 | 利用黎曼流形上的对数欧几里得距离度量改进Mixup方法，使其适用于生物网络邻接矩阵的对称正定特性 | NA | 开发适用于生物网络数据的数据增强技术以提高深度学习模型性能 | 生物网络数据 | 机器学习 | NA | 数据增强 | 深度学习模型 | 生物网络数据 | 五个真实世界生物网络数据集 | NA | NA | 回归任务和分类任务评估指标 | NA |
| 559 | 2025-10-06 |
Knowledge graph aids comprehensive explanation of drug and chemical toxicity
2023-08, CPT: pharmacometrics & systems pharmacology
DOI:10.1002/psp4.12975
PMID:37475158
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研究论文 | 提出可解释深度学习模型AIDTox，通过整合知识图谱预测药物和化学物毒性 | 结合化学-基因关联、基因-通路注释和通路层次结构等知识图谱信息，提供覆盖药物靶点互作、代谢和清除等多方面的毒性机制解释 | NA | 开发可解释的计算毒理学模型以预测复杂毒性终点 | HepG2和HEK293细胞系的细胞毒性 | 计算毒理学 | 毒理学 | 深度学习 | 深度学习模型 | 化学-基因关联数据、基因-通路注释数据、通路层次结构数据 | NA | NA | AIDTox | 准确率 | NA |
| 560 | 2025-10-06 |
mEMbrain: an interactive deep learning MATLAB tool for connectomic segmentation on commodity desktops
2023-Apr-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.04.17.537196
PMID:37131600
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研究论文 | 开发基于MATLAB的交互式深度学习工具mEMbrain，用于在普通台式机上实现连接组学数据的半自动分割 | 将深度学习算法集成到用户友好的MATLAB界面中，无需编程即可进行神经重建，提供预训练模型和标注数据集 | 仅支持Linux和Windows平台，依赖MATLAB环境 | 开发无需编程的交互式工具来加速连接组学数据的手动标注和分割 | 电子显微镜数据集中的神经连接结构 | 计算机视觉 | NA | 体积电子显微镜 | 深度神经网络 | 电子显微镜图像 | 4种不同动物的5个数据集，包含约180小时专家标注，超过1.2GB标注图像 | MATLAB | NA | NA | 普通台式机 |