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 581 - 600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 581 | 2025-10-06 |
The Overlooked Role of Specimen Preparation in Bolstering Deep Learning-Enhanced Spatial Transcriptomics Workflows
2023-Oct-09, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.10.09.23296700
PMID:37873287
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研究论文 | 本研究探讨了改进的样本制备流程对深度学习增强空间转录组学分析性能的影响 | 提出了一种增强的样本处理工作流程，通过自动化H&E染色、高分辨率全玻片成像和多患者样本多重分析来提高空间转录组学数据的质量和一致性 | 研究队列规模较小（仅13名患者），训练深度学习模型成本较高 | 评估改进的样本制备流程在深度学习增强空间转录组学分析中的效果 | 13名pT3期结直肠癌患者的组织样本 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 空间转录组学，H&E染色，全玻片成像 | CNN | 组织图像，基因表达数据 | 13名结直肠癌患者 | NA | Inceptionv3 | 统计精度，拓扑一致性 | NA |
| 582 | 2025-10-06 |
LSOR: Longitudinally-Consistent Self-Organized Representation Learning
2023-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-031-43907-0_27
PMID:37961067
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研究论文 | 提出一种基于纵向脑部MRI的自监督自组织映射方法，用于生成可解释的潜在表征 | 首个自监督SOM方法，通过软聚类提高训练稳定性，并生成按脑年龄分层的潜在空间 | 仅基于纵向脑部MRI数据，未使用人口统计学或认知信息 | 开发可解释的深度学习模型用于纵向脑部MRI分析 | 阿尔茨海默病神经影像倡议(ADNI)的纵向脑部MRI数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 脑部MRI | 自组织映射(SOM) | 医学影像 | NA | NA | 自组织映射 | 准确率, ADAS-Cog评分 | NA |
| 583 | 2025-10-06 |
Leveraging spatial transcriptomics data to recover cell locations in single-cell RNA-seq with CeLEry
2023-07-08, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-39895-3
PMID:37422469
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研究论文 | 提出CeLEry深度学习算法，利用空间转录组学数据恢复单细胞RNA测序中细胞的空间位置信息 | 开发首个利用空间转录组学数据通过监督深度学习恢复scRNA-seq细胞空间位置的算法，并提供位置不确定性估计 | NA | 解决单细胞RNA测序中细胞空间位置信息缺失的问题 | 大脑和癌组织中的细胞 | 生物信息学 | 癌症 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, Visium, MERSCOPE, MERFISH, Xenium | 监督深度学习, 变分自编码器 | 基因表达数据, 空间位置数据 | 多个数据集（具体数量未说明） | NA | 变分自编码器 | NA | NA |
| 584 | 2025-10-06 |
A deep learning algorithm to detect cutaneous squamous cell carcinoma on frozen sections in Mohs micrographic surgery: a retrospective assessment
2023-May-16, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.05.14.23289960
PMID:37293008
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研究论文 | 开发并评估用于皮肤鳞状细胞癌术中冰冻切片实时切缘分析的深度学习算法 | 首次针对皮肤鳞状细胞癌的冰冻切片开发实时切缘分析AI算法，并探讨肿瘤分化状态对算法性能的影响 | 回顾性研究，需要进一步算法改进以更好区分高分化肿瘤与表皮组织，并解决炎症等混杂病理因素的影响 | 提高皮肤鳞状细胞癌Mohs显微手术中实时切缘分析的效率和准确性 | 接受Mohs显微手术的皮肤鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 皮肤鳞状细胞癌 | 冰冻切片，全玻片扫描 | CNN | 图像 | 2020年1月至3月期间接受Mohs手术的cSCC患者队列 | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 585 | 2025-10-06 |
Imputing Brain Measurements Across Data Sets via Graph Neural Networks
2023, Predictive Intelligence in Medicine. PRIME (Workshop)
DOI:10.1007/978-3-031-46005-0_15
PMID:37946742
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研究论文 | 提出一种基于图神经网络的脑测量数据跨数据集插补方法 | 将跨数据集插补问题重新定义为预测任务，使用图神经网络建模脑区测量值间的依赖关系，并通过并行架构处理人口统计学差异 | 仅在两个特定数据集（ABCD和NCANDA）上验证，样本量相对有限 | 解决脑结构MRI数据集中特定脑区测量值缺失的问题 | 青少年脑结构MRI数据 | 机器学习 | NA | 结构MRI，Freesurfer分析 | 图神经网络（GNN） | 脑结构测量数据，人口统计学数据 | NCANDA数据集N=540，ABCD数据集N=3760 | NA | 图神经网络，并行架构（包含图解码器和分类器） | 5折交叉验证准确率 | NA |
| 586 | 2025-10-06 |
Noninvasive grading of glioma brain tumors using magnetic resonance imaging and deep learning methods
2023-Dec, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05389-4
PMID:37698684
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系统综述 | 本系统综述分析了2010-2022年间使用磁共振成像和深度学习方法进行胶质瘤脑肿瘤无创分级的研究现状 | 系统梳理了深度学习在胶质瘤诊断研究中的应用现状，并指出胶质瘤分割研究比检测和分类研究更受关注 | 仅纳入了2010-2022年间的英文文献，可能遗漏其他重要研究 | 分析深度学习技术在胶质瘤脑肿瘤诊断研究中的应用现状 | 胶质瘤脑肿瘤 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | 77篇学术文章 | NA | ConvNets | 分类准确率,Dice相似系数 | NA |
| 587 | 2025-10-06 |
Predicting cutaneous malignant melanoma patients' survival using deep learning: a retrospective cohort study
2023-Dec, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05421-7
PMID:37755576
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的皮肤恶性黑色素瘤生存预测模型DeepCMM | 首次将深度学习技术应用于皮肤恶性黑色素瘤患者的生存预测，并开发了可供临床医生使用的Windows软件 | 回顾性研究设计，数据来源于单一数据库 | 准确预测皮肤恶性黑色素瘤患者的生存预后以指导临床决策 | 皮肤恶性黑色素瘤患者 | 机器学习 | 皮肤癌 | 深度学习 | 深度学习生存模型 | 临床数据 | 来自SEER数据库的皮肤恶性黑色素瘤患者，按诊断时间分为训练队列(2010-2013)、验证队列(2014)和测试队列(2015) | NA | DeepCMM | AUC | Windows 64位软件 |
| 588 | 2025-10-06 |
Diagnostic accuracy of contrast-enhanced computed tomography in assessing cervical lymph node status in patients with oral squamous cell carcinoma
2023-Dec, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05470-y
PMID:37875746
|
研究论文 | 评估增强CT在口腔鳞状细胞癌患者颈部淋巴结转移诊断中的准确性 | 首次将可疑淋巴结分为强化型、肿大型和融合型三类进行对比分析，并探索了与诊断可靠性相关的临床病理因素 | 回顾性研究设计，样本量有限（239例），缺乏外部验证 | 评估增强CT检测淋巴结转移的诊断准确性并探索相关影响因素 | 239例接受术前CT检查和根治性手术的原发性口腔鳞状细胞癌患者 | 医学影像诊断 | 口腔鳞状细胞癌 | 增强计算机断层扫描（CT） | NA | 医学影像数据 | 239例口腔鳞状细胞癌患者 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA |
| 589 | 2025-10-06 |
A deep learning approach based on multi-omics data integration to construct a risk stratification prediction model for skin cutaneous melanoma
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05358-x
PMID:37673824
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于多组学数据整合的深度学习框架，用于构建皮肤黑色素瘤风险分层预测模型 | 结合早期融合特征自编码器和晚期融合特征自编码器的深度学习框架，相比单一策略的自编码器或PCA方法能更好地区分风险亚型 | NA | 构建皮肤黑色素瘤的风险亚型分型模型以改善预后预测 | 皮肤黑色素瘤患者 | 机器学习 | 皮肤黑色素瘤 | mRNA测序, miRNA测序, DNA甲基化测序 | 自编码器, SVM | 多组学数据 | TCGA数据库中的皮肤黑色素瘤患者数据及两个独立验证数据集 | NA | 自编码器 | C-index, log-rank P值 | NA |
| 590 | 2025-10-06 |
Development and external validation of the multichannel deep learning model based on unenhanced CT for differentiating fat-poor angiomyolipoma from renal cell carcinoma: a two-center retrospective study
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05339-0
PMID:37672075
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研究论文 | 开发并验证基于平扫CT的多通道深度学习模型，用于区分乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤与肾细胞癌 | 首次提出基于平扫CT的多通道深度学习模型，通过全肿瘤分析实现fp-AML与RCC的准确区分 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（共452例患者），仅在两所医疗中心进行验证 | 开发并评估用于区分乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤与肾细胞癌的深度学习模型 | 肾肿瘤患者，包括乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤和肾细胞癌病例 | 数字病理 | 肾癌 | CT成像 | 深度学习 | CT图像 | 452例患者（FAHSYSU 320例，SYSUCC 132例） | NA | 多通道深度学习模型 | AUC, 95%置信区间 | NA |
| 591 | 2025-10-06 |
SMiT: symmetric mask transformer for disease severity detection
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05223-x
PMID:37698681
|
研究论文 | 提出一种用于疾病严重程度检测的对称掩码Transformer模型SMiT | 采用纯Transformer框架而非传统CNN模型，提出对称掩码预训练方法使模型更专注于病灶区域细节特征 | NA | 开发用于病理图像诊断分级的智能诊断系统 | 结直肠癌病理图像和糖尿病视网膜病变图像 | 计算机视觉 | 结直肠癌, 糖尿病视网膜病变 | 高斯滤波去噪 | Transformer | 图像 | 4500张结直肠癌组织病理图像和公开数据集APTOS2019 | NA | Transformer | 准确率, Cohen Kappa, F1-score | NA |
| 592 | 2025-10-06 |
Combining radiomics and deep learning features of intra-tumoral and peri-tumoral regions for the classification of breast cancer lung metastasis and primary lung cancer with low-dose CT
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05329-2
PMID:37642722
|
研究论文 | 本研究结合瘤内和瘤周区域的影像组学与深度学习特征，开发融合模型用于区分乳腺癌肺转移和原发性肺癌 | 首次将瘤内区域和瘤周区域的深度学习特征与传统影像组学特征相结合，采用多区域策略的融合模型 | 回顾性研究，样本量较小（仅100例患者），需要更大规模的前瞻性验证 | 利用低剂量CT鉴别诊断乳腺癌肺转移和原发性肺癌 | 100例乳腺癌伴肺部病变患者（60例乳腺癌肺转移，40例原发性肺癌） | 医学影像分析 | 乳腺癌，肺癌 | 低剂量CT成像 | CNN | CT图像 | 100例患者LDCT图像 | NA | ResNet18, 多输入残差卷积网络 | AUC | NA |
| 593 | 2025-10-06 |
Identifying immune infiltration by deep learning to assess the prognosis of patients with hepatocellular carcinoma
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05097-z
PMID:37450030
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，通过分析肝细胞癌组织的免疫浸润来评估患者预后 | 首次将ResNet 101V2网络应用于肝细胞癌全切片图像的免疫浸润分析，并建立了与预后相关的深度学习评估模型 | 验证集中TLS分类效果较差（PR曲线下面积0.713），可能由于样本数量不足 | 评估肝细胞癌患者的免疫浸润情况及其与预后的关系 | 肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 全切片图像分析 | CNN | 图像 | 训练集包含100张全切片图像和165,293个图像块，使用西京医院队列和TCGA队列数据 | TensorFlow, ML.NET | ResNet 101V2 | AccuracyMicro, AccuracyMacro, ROC曲线, PR曲线, AUC | 使用Visual Studio 2022和C#进行编程开发 |
| 594 | 2025-10-06 |
Cancer detection in breast cells using a hybrid method based on deep complex neural network and data mining
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05191-2
PMID:37486394
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研究论文 | 提出一种基于深度复数神经网络和数据挖掘的混合方法用于乳腺癌细胞检测 | 首次将深度复数神经网络与数据挖掘技术相结合应用于乳腺癌热图像诊断 | 样本量相对较小（187名志愿者），仅使用热成像数据 | 提高乳腺癌诊断的准确性和速度 | 乳腺癌细胞和热成像图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 热成像技术 | 深度复数神经网络 | 热成像图像 | 187名志愿者（152名健康人，35名癌症患者），共1870张热成像图像 | NA | ResNet18, ResNet50, VGG19, Xception | NA | NA |
| 595 | 2025-10-06 |
A comprehensive analysis of recent advancements in cancer detection using machine learning and deep learning models for improved diagnostics
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05216-w
PMID:37540254
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综述 | 本文对使用传统机器学习和深度学习模型进行多种癌症检测的最新进展进行了比较分析 | 对2018-2023年间130篇文献的系统性综述，涵盖四种癌症类型，比较了机器学习和深度学习技术的性能差异 | 仅使用准确率作为性能评估指标，可能无法全面反映模型性能；仅包含近5年发表的同行评审论文 | 比较机器学习和深度学习模型在癌症早期检测中的诊断效果和技术进展 | 脑癌、肺癌、皮肤癌和乳腺癌四种癌症类型 | 机器学习 | 癌症 | 机器学习、深度学习 | 传统机器学习模型、深度学习模型 | 医学图像、数据集 | 130篇文献（56篇基于机器学习，74篇基于深度学习） | NA | NA | 准确率 | NA |
| 596 | 2025-10-06 |
Enhanced breast mass mammography classification approach based on pre-processing and hybridization of transfer learning models
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05249-1
PMID:37567987
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研究论文 | 提出一种基于预处理和迁移学习模型混合的乳腺肿块 mammography 分类方法 | 提出两阶段分类方法，包括三子策略预处理阶段和基于两个预训练CNN混合的特征提取架构 | 仅使用单一数据集CBIS-DDSM进行验证，未在其他数据集测试泛化能力 | 开发可靠的乳腺肿块检测方法以提高乳腺癌早期诊断准确率 | 乳腺 mammography 图像中的肿块区域 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 医学影像分析 | CNN, 迁移学习 | 医学图像 | CBIS-DDSM数据集 | NA | 预训练CNN混合架构 | 准确率, 敏感度, 特异度 | NA |
| 597 | 2025-10-06 |
Development and verification of a deep learning-based m6A modification model for clinical prognosis prediction of renal cell carcinoma
2023-Nov, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05169-0
PMID:37558767
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的m6A修饰模型用于肾细胞癌临床预后预测 | 首次报道基于深度学习的m6A修饰模型用于肾细胞癌预后预测，并深入探索METTL14在肾细胞癌中的重要作用 | NA | 开发肾细胞癌临床预后预测模型并探索METTL14的生物学功能 | 肾细胞癌患者和肾癌细胞 | 机器学习 | 肾细胞癌 | Western blotting, 实时定量PCR, 免疫组织化学, RNA免疫沉淀 | 深度学习 | 临床数据, 实验数据 | 两个独立患者队列和一个泛癌患者队列 | NA | 高级神经网络 | 5年随访生存状态预测 | NA |
| 598 | 2025-10-06 |
Circular-SWAT for deep learning based diagnostic classification of Alzheimer's disease: application to metabolome data
2023-Nov, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104820
PMID:37806288
|
研究论文 | 本研究提出Circular-SWAT方法，利用深度学习对阿尔茨海默病进行代谢组学数据分类诊断 | 在现有SWAT方法基础上提出Circular-SWAT，通过特征相关性分析、特征选择和分类三步法提高分类准确率 | 仅使用ADNI队列的997名参与者数据，需要进一步验证 | 提高阿尔茨海默病的诊断分类准确性 | 阿尔茨海默病患者与认知正常老年人的血清代谢组学数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 代谢组学，脂质组学 | CNN, Random Forest | 代谢组学数据 | 997名ADNI参与者 | NA | NA | 准确率, AUC | NA |
| 599 | 2025-10-06 |
Deep learning model for predicting the survival of patients with primary gastrointestinal lymphoma based on the SEER database and a multicentre external validation cohort
2023-Oct, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-05123-0
PMID:37428248
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研究论文 | 基于SEER数据库和多中心外部验证队列开发深度学习模型预测原发性胃肠道淋巴瘤患者的生存期 | 首次将DeepSurv深度学习算法应用于PGIL患者生存预测，并通过多中心外部验证队列验证模型性能 | 外部验证队列样本量较小（仅82例患者） | 建立预测原发性胃肠道淋巴瘤患者生存期的预后模型 | 原发性胃肠道淋巴瘤患者 | 机器学习 | 胃肠道淋巴瘤 | 生存分析 | CoxPH, RSF, DeepSurv | 临床数据 | SEER数据库11,168例患者（训练和测试队列），三个医疗中心82例患者（外部验证队列） | NA | 神经多任务逻辑回归 | C-index, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 600 | 2025-10-06 |
Affine image registration of arterial spin labeling MRI using deep learning networks
2023-10-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120303
PMID:37536525
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研究论文 | 本研究探索基于卷积神经网络的仿射配准网络在低信噪比动脉自旋标记灌注MRI图像配准中的可行性 | 首次将深度学习应用于低信噪比ASL灌注fMRI图像的仿射配准，相比传统SPM方法在精度和速度上均有显著提升 | 仅针对仿射变换进行研究，未考虑更复杂的非线性配准问题 | 开发适用于低信噪比功能磁共振图像的快速准确配准方法 | 动脉自旋标记灌注fMRI图像时间序列 | 医学图像处理 | 双相情感障碍, 衰老相关疾病 | 动脉自旋标记灌注fMRI, 磁共振成像 | CNN | 三维医学图像, 时间序列图像 | 多个独立数据集：冥想研究(10受试者×2)、双相障碍研究(26对照,19患者)、衰老研究(27年轻受试者,33老年受试者) | NA | 仿射配准网络 | 平移误差, 旋转误差, MSE, L1, DSSIM, 总误差 | NA |