深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2292 篇文献，本页显示第 121 - 140 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 121 | 2025-10-06 |
Deep learning with citizen science data enables estimation of species diversity and composition at continental extents
2023-12, Ecology
IF:4.4Q1
DOI:10.1002/ecy.4175
PMID:37781963
|
研究论文 | 利用深度学习框架分析公民科学数据，实现大陆尺度物种多样性和组成的估算 | 首次采用深度推理网络实现深度多元概率模型，结合大规模观测和环境数据集进行全年候分析 | NA | 为生态研究和保护决策提供准确、高分辨率的生物多样性信息 | 北美鸟类群落，特别是北美林莺类保护群体 | 机器学习 | NA | 公民科学数据收集，环境变量分析 | 深度神经网络 | 观测数据，环境数据 | 超过900万份eBird检查清单，72个环境协变量 | DMVP-DRNets | 深度推理网络，深度多元概率模型 | NA | NA |
| 122 | 2025-10-06 |
A robust class decomposition-based approach for detecting Alzheimer's progression
2023-12, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.)
DOI:10.1177/15353702231211880
PMID:38059336
|
研究论文 | 提出一种基于类别分解的迁移学习方法，用于从结构磁共振成像中检测阿尔茨海默病的进展 | 结合类别分解技术与迁移学习，提出CDTL方法解决医学图像分类中的类别不平衡问题 | 需要依赖预训练模型和特定数据集，可能受数据分布影响 | 评估CDTL方法在不同ADNI队列中检测阿尔茨海默病认知衰退的鲁棒性 | 阿尔茨海默病患者的结构磁共振成像数据 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 结构磁共振成像(sMRI) | CNN | 医学图像 | 多个ADNI队列的数据集 | NA | VGG19, AlexNet | 准确率 | NA |
| 123 | 2025-10-06 |
Prediction of central lymph node metastasis based on deep learning models for patients with clinically node-negative papillary thyroid carcinoma
2023-12, Asian journal of surgery
IF:3.5Q1
DOI:10.1016/j.asjsur.2023.08.130
PMID:37648544
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 124 | 2025-10-06 |
Multimodal imaging and deep learning in geographic atrophy secondary to age-related macular degeneration
2023-Dec, Acta ophthalmologica
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/aos.15796
PMID:37933610
|
综述 | 本文全面综述了年龄相关性黄斑变性继发地图样萎缩的多模态成像基础、诊断分类流程及人工智能算法在影像数据分析中的前沿应用 | 系统整合多模态成像与深度学习技术，聚焦于地图样萎缩的自动诊断和预后评估 | NA | 探讨人工智能算法在地图样萎缩影像量化分析和临床决策支持中的应用 | 年龄相关性黄斑变性继发的地图样萎缩病变 | 医学影像分析 | 年龄相关性黄斑变性 | 多模态成像 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 125 | 2025-10-06 |
Machine learning driven index of tumor multinucleation correlates with survival and suppressed anti-tumor immunity in head and neck squamous cell carcinoma patients
2023-08, Oral oncology
IF:4.0Q2
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于机器学习的肿瘤多核化指数(MuNI)，用于头颈部鳞状细胞癌患者的生存预测和肿瘤免疫微环境分析 | 首次利用深度学习模型量化肿瘤细胞多核化特征，并发现其与生存率和抗肿瘤免疫抑制的相关性 | 需要进一步的机制研究来阐明多核化与肿瘤免疫之间的生物学联系 | 开发基于肿瘤生物学特征的精准医疗指标，用于头颈部鳞状细胞癌患者的预后评估 | 头颈部鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 头颈部鳞状细胞癌 | 苏木精-伊红染色，基因集富集分析 | 深度学习 | 病理图像 | 机构OPSCC队列训练集和TCGA HNSCC验证集 | NA | NA | C-index | NA |
| 126 | 2025-10-06 |
Cerebrovascular super-resolution 4D Flow MRI - Sequential combination of resolution enhancement by deep learning and physics-informed image processing to non-invasively quantify intracranial velocity, flow, and relative pressure
2023-08, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2023.102831
PMID:37244143
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研究论文 | 开发了一种结合深度学习超分辨率和物理信息图像处理的两步法，用于无创量化颅内血流动力学参数 | 首次将深度残差网络与物理信息图像处理相结合，实现脑血管4D Flow MRI的超分辨率重建和功能相对压力量化 | 方法在患者特异性计算机模拟队列中训练验证，需要未来在专门临床队列中进一步应用验证 | 开发定量颅内超分辨率4D Flow MRI方法，准确量化脑血管血流动力学参数 | 颅内血管系统，特别是Willis环区域 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 4D Flow MRI，相位对比磁共振成像 | 深度残差网络 | 磁共振影像 | 患者特异性计算机模拟队列和体内志愿者队列 | NA | 深度残差网络 | 相对误差，平均绝对误差，余弦相似度，均方根误差 | NA |
| 127 | 2025-10-06 |
Accurate staging of chick embryonic tissues via deep learning of salient features
2023-11-15, Development (Cambridge, England)
DOI:10.1242/dev.202068
PMID:37830145
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的鸡胚胎组织精确分期方法 | 通过生物信息学转换和数据驱动预处理步骤，在小样本数据集上成功训练出高精度的分期分类器 | 数据集规模较小（151张图像），可能影响模型的泛化能力 | 开发精确无偏的鸡胚胎组织分期方法 | HH10期鸡胚胎大脑和翅膀组织 | 计算机视觉 | NA | 显微镜成像 | CNN | 图像 | 151张鸡大脑图像和269张鸡翅膀图像 | NA | 深度卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 128 | 2025-10-06 |
Negativity and Positivity in the ICU: Exploratory Development of Automated Sentiment Capture in the Electronic Health Record
2023-10, Critical care explorations
DOI:10.1097/CCE.0000000000000960
PMID:37753238
|
研究论文 | 本研究开发了两种ICU临床笔记情感分析方法，包括基于关键词的方法和基于DeBERTa-v3的深度学习模型 | 开发了专门针对医疗领域的情感分析工具，相比通用情感分析工具在临床笔记中表现更优 | 研究为探索性开发，需要进一步验证和优化 | 开发能够自动捕捉电子健康记录中提供者情感的概念验证算法 | ICU临床笔记中的提供者情感表达 | 自然语言处理 | NA | 情感分析 | DeBERTa-v3 | 文本 | MIMIC-III数据库中52,997次ICU住院的198,944份笔记，UCSF数据库2018-2019年外部样本 | NA | DeBERTa-v3 | Spearman相关系数 | NA |
| 129 | 2025-10-06 |
DeXtrusion: automatic recognition of epithelial cell extrusion through machine learning in vivo
2023-07-01, Development (Cambridge, England)
DOI:10.1242/dev.201747
PMID:37283069
|
研究论文 | 提出基于深度学习的DeXtrusion方法，用于自动识别活体荧光成像中的上皮细胞挤出事件 | 首次开发无需分割即可精确定位细胞事件的深度学习方法，可检测多种细胞事件且易于训练 | 需要针对不同上皮组织进行重新训练 | 开发自动检测活体成像中细胞事件的方法 | 果蝇蛹背板上皮细胞 | 计算机视觉 | NA | 活体荧光显微镜成像 | RNN | 荧光成像视频 | NA | NA | 循环神经网络 | NA | NA |
| 130 | 2025-10-06 |
Tools to analyze the organization and formation of the germline cyst in zebrafish oogenesis
2023-07-01, Development (Cambridge, England)
DOI:10.1242/dev.201349
PMID:37272421
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研究论文 | 本文提供了用于斑马鱼卵巢中生殖细胞囊三维结构和功能分析的工具集 | 开发了结合连续块面扫描电子显微镜、深度学习分析流程和激光消融技术的综合方法，首次实现生殖细胞囊的三维超微结构解析和体内功能操作 | 方法主要针对斑马鱼模型，在其他物种中的适用性需要进一步验证 | 研究脊椎动物生殖细胞囊的形成机制和功能 | 斑马鱼卵巢中的生殖细胞囊 | 发育生物学 | NA | 连续块面扫描电子显微镜(SBF-SEM), 激光消融技术, 共聚焦显微镜 | 深度学习 | 三维电子显微镜图像, 三维共聚焦图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 131 | 2025-10-06 |
Long-term care insurance purchase decisions of registered nurses: Deep learning versus logistic regression models
2023-03, Health policy (Amsterdam, Netherlands)
DOI:10.1016/j.healthpol.2023.104709
PMID:36725380
|
研究论文 | 本研究使用深度学习模型和传统逻辑回归模型预测注册护士的长期护理保险购买决策 | 首次将深度神经网络应用于预测医疗专业人员保险决策，并与传统统计方法进行对比 | 样本仅来自单一医疗中心，缺乏时间序列数据的充分训练 | 预测注册护士的长期护理保险购买决策行为 | 台湾某大型医疗中心的1,373名注册护士 | 机器学习 | NA | 问卷调查 | DNN, MLR | 调查数据 | 1,373名注册护士（615名已购买保险，332名无购买意向，426名有购买意向） | NA | 深度神经网络 | 准确率，精确率，召回率，F1分数 | NA |
| 132 | 2025-09-12 |
RescueNet: A High Resolution UAV Semantic Segmentation Dataset for Natural Disaster Damage Assessment
2023-12-20, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02799-4
PMID:38123582
|
研究论文 | 介绍了一个用于自然灾害损害评估的高分辨率无人机语义分割数据集RescueNet | 提供高分辨率灾后图像及所有类别的像素级标注，超越现有数据集的有限标注范围 | NA | 促进自然灾害后的全面场景理解，提升损害评估精度 | 飓风Michael后的灾后图像，包含建筑物、道路、水池、树木等多类别场景元素 | 计算机视觉 | NA | 无人机(UAV)图像采集，语义分割技术 | state-of-the-art segmentation models | 高分辨率图像 | 从多个受影响区域收集的灾后图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 133 | 2025-09-12 |
Using green background for dermatological images to improve deep learning-based image classification
2023-12-13, Archives of dermatological research
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s00403-023-02734-y
PMID:38091097
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 134 | 2025-09-12 |
Deep learning downscaled high-resolution daily near surface meteorological datasets over East Asia
2023-12-12, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02805-9
PMID:38086806
|
研究论文 | 使用U-Net深度学习模型对东亚地区气象数据进行降尺度处理，生成高分辨率数据集CLIMEA-BCUD | 结合19个CMIP6模型和MSWX数据集，首次应用偏差校正和U-Net降尺度方法生成0.1°高分辨率东亚气象数据集 | NA | 开发高分辨率气象数据集以促进气候变化和水文学等领域的研究 | 东亚地区的气象数据 | 机器学习 | NA | 偏差校正，UNet降尺度 | U-Net, CNN | 气象数据 | 基于19个CMIP6模型和MSWX数据集，覆盖1950-2100年期间 | NA | NA | NA | NA |
| 135 | 2025-09-12 |
A Drosophila heart optical coherence microscopy dataset for automatic video segmentation
2023-12-09, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02802-y
PMID:38071220
|
研究论文 | 介绍一种基于LSTM卷积神经网络的果蝇心脏自动分割算法FlyNet 2.0+及其配套数据集 | 利用LSTM-CNN结合时间序列信息实现高质量自动分割，并提供包含213个视频的大型标注数据集 | NA | 开发自动分割算法以提升果蝇心脏光学相干显微镜视频的分析效率与可重复性 | 果蝇（Drosophila melanogaster）心脏 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光学相干显微镜（OCM） | LSTM-CNN | 视频 | 213个果蝇心脏视频（相当于604,000张截面图像），涵盖所有发育阶段和多种搏动模式 | NA | NA | NA | NA |
| 136 | 2025-09-12 |
A news-based climate policy uncertainty index for China
2023-12-08, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02817-5
PMID:38065994
|
研究论文 | 本研究首次构建了中国国家级、省级和城市级的气候政策不确定性指数（CCPU） | 首次使用深度学习算法MacBERT模型，基于新闻文本挖掘构建多层级气候政策不确定性指数 | NA | 量化评估中国气候政策不确定性及其社会经济影响 | 中国气候政策及相关新闻报道 | 自然语言处理 | NA | 文本挖掘，深度学习 | MacBERT | 文本 | 中国主要报纸发布的新闻 | NA | NA | NA | NA |
| 137 | 2025-09-12 |
A Chinese Face Dataset with Dynamic Expressions and Diverse Ages Synthesized by Deep Learning
2023-12-07, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02701-2
PMID:38062057
|
研究论文 | 利用StyleGAN深度学习技术合成包含动态表情和多样年龄的中国面孔数据集SZU-EmoDage | 通过潜在向量插值生成连续动态表情，解决了现有数据集缺乏年龄多样性和动态表情的问题 | NA | 创建具有表情强度和年龄多样性的中国面孔数据集，用于心理学实验 | 合成中国面孔图像 | 计算机视觉 | NA | StyleGAN，深度学习 | GAN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 138 | 2025-09-12 |
Application of a 1H Brain MRS Benchmark Dataset to Deep Learning for Out-of-Voxel Artifacts
2023-Sep-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.05.08.539813
PMID:37215030
|
研究论文 | 本文介绍了一个用于训练和测试神经网络的合成¹H MRS基准数据集AGNOSTIC，并展示了其在检测和预测体素外伪影方面的应用 | 创建了包含259,200个合成MRS样本的大规模基准数据集，并首次使用CNN网络实现体素外伪影的实时检测和信号重建 | 基于合成数据训练，需要在真实临床数据上进一步验证模型性能 | 解决MRS数据中的体素外伪影问题，提高磁共振波谱数据分析的准确性 | 合成¹H MRS数据 | 医学影像分析 | NA | 磁共振波谱(MRS) | CNN | 频谱数据 | 259,200个合成MRS样本 | NA | NA | NA | NA |
| 139 | 2025-10-06 |
Deep learning prediction of post-SBRT liver function changes and NTCP modeling in hepatocellular carcinoma based on DGAE-MRI
2023-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.16386
PMID:36988423
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研究论文 | 基于DGAE-MRI开发深度学习模型预测肝癌患者SBRT治疗后肝功能变化并建立NTCP模型 | 首次将条件Wasserstein生成对抗网络(cWGAN)用于预测放疗期间肝功能图，并整合体素级功能信息建立个性化NTCP模型 | 研究样本量较小(仅24例患者)，需要在更大患者队列中进一步验证 | 开发基于DGAE-MRI的个性化正常组织并发症概率(NTCP)模型，用于肝癌患者立体定向放射治疗(SBRT)的适应性治疗 | 接受SBRT治疗的肝细胞癌(HCC)患者 | 医学影像分析 | 肝癌 | 动态钆塞酸增强磁共振成像(DGAE-MRI) | cWGAN, 逻辑剂量反应模型 | 医学影像(MRI), 剂量分布图, 肝功能参数图 | 24例HCC患者(来自146例接受SBRT治疗的患者队列) | NA | 条件Wasserstein生成对抗网络(cWGAN) | 均方根误差(RMSE), 结构相似性(SSIM), Wilcoxon符号秩检验 | NA |
| 140 | 2025-10-06 |
Regional Deep Atrophy: a Self-Supervised Learning Method to Automatically Identify Regions Associated With Alzheimer's Disease Progression From Longitudinal MRI
2023-Apr-10, ArXiv
PMID:37090239
|
研究论文 | 提出一种基于自监督学习的区域深度萎缩方法，可从纵向MRI中自动识别与阿尔茨海默病进展相关的脑区 | 将时间推断方法与可变形配准神经网络和注意力机制相结合，提供可解释的脑区变化可视化 | 未明确说明方法在其他神经退行性疾病或不同数据集上的泛化能力 | 开发可解释的深度学习方法来量化阿尔茨海默病相关的脑萎缩区域 | 阿尔茨海默病患者的纵向MRI脑部扫描数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | MRI脑部成像 | CNN | 医学影像 | NA | NA | 结合可变形配准神经网络和注意力机制的卷积神经网络 | 预测准确率 | NA |