深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 162 篇文献，本页显示第 1 - 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-04-11 |
Weakly supervised perivascular spaces segmentation with salient guidance of Frangi filter
2023-06, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.29593
PMID:36692103
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研究论文 | 本文提出了一种结合Frangi滤波器与卷积神经网络的弱监督3D血管周围空间分割模型 | 通过条件随机场理论将基于规则的Frangi滤波器与U-Net深度学习算法结合，实现弱监督学习，减少对大规模标注数据的依赖 | 未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力或计算效率的具体限制 | 开发用于血管周围空间分割的弱监督3D分割模型，提高分割准确性并区分PVS与白质高信号 | 人类连接组计划数据中的血管周围空间 | 数字病理学 | NA | Frangi滤波器，卷积神经网络 | CNN | 3D图像 | 人类连接组计划数据，具体样本数量未明确 | NA | U-Net | 真阳性率，假阳性率 | NA |
| 2 | 2026-04-11 |
Automatic International Hidradenitis Suppurativa Severity Score System (AIHS4): A novel tool to assess the severity of hidradenitis suppurativa using artificial intelligence
2023-Jun, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.13357
PMID:37357665
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研究论文 | 本文介绍了一种基于人工智能的自动国际化脓性汗腺炎严重程度评分系统（AIHS4），用于评估化脓性汗腺炎的严重程度 | 开发了首个自动化的IHS4评分工具，利用基于YOLOv5架构的深度学习模型进行病变检测，并通过专家共识和知识统一算法训练 | 当前数据集规模可能有限，未具体说明模型在更广泛人群或不同设备上的泛化能力 | 开发一种自动化工具来评估化脓性汗腺炎的严重程度，以辅助临床实践和临床试验 | 化脓性汗腺炎患者的皮肤图像 | 计算机视觉 | 化脓性汗腺炎 | 深度学习，图像分析 | CNN | 图像 | NA | PyTorch | YOLOv5 | NA | NA |
| 3 | 2026-04-04 |
A Deep Learning Approach for Automated Bone Removal from Computed Tomography Angiography of the Brain
2023-06, Journal of digital imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s10278-023-00788-y
PMID:36781588
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于从脑部CT血管造影图像中去除骨骼干扰 | 设计并训练了一个深度卷积神经网络，专门用于脑部CTA图像的骨骼去除，特别是在颅底区域表现优于现有方法 | 训练数据量相对较小（72个CTA），且未明确说明模型对不同病理状况或图像质量的泛化能力 | 开发一种快速、准确的自动化工具，以改善脑部CTA图像中血管结构的可视化 | 脑部CT血管造影图像 | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | CT血管造影 | CNN | 医学图像 | 训练集：72个脑部CTA；内部测试集：15个CTA；外部独立测试集：17个CTA | 未明确说明 | 深度卷积神经网络 | Dice系数, 卡方检验, p值 | 未明确说明 |
| 4 | 2026-04-04 |
A deep learning algorithm-based visual strategy intervention study for children with autism spectrum disorders - extraction and detection of children's behavioral features
2023-06, European review for medical and pharmacological sciences
DOI:10.26355/eurrev_202306_32608
PMID:37318465
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习算法的视觉策略干预方法，用于自闭症谱系障碍儿童的行为特征提取和异常行为检测 | 结合时空特征融合结构和顺序池行为检测方法，在复杂背景下有效描述儿童行为动态，并整合视觉提示策略以促进社交融入 | NA | 探索自闭症谱系障碍儿童的有效干预方法 | 自闭症谱系障碍儿童 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 深度学习算法 | CNN | 视频 | SDUFall、Weizmann和HMDB51数据集 | NA | MotionNet, OFF子网络 | 准确率 | NA |
| 5 | 2026-03-28 |
Protocol for vision transformer-based evaluation of drug potency using images processed by an optimized Sobel operator
2023-Jun-16, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2023.102259
PMID:37133992
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研究论文 | 提出一种基于视觉Transformer和Conv2D的无标记高通量药物效力评估协议，用于抗癌药物筛选 | 结合优化的Sobel算子图像处理与视觉Transformer模型，实现无标记、高通量的药物效力评估，替代传统耗时费力的化学反应方法 | 协议细节需参考Wang等人的完整文献，可能对计算资源有特定要求 | 开发一种高效、低成本的抗癌药物筛选方法 | 细胞培养物及经药物处理的细胞图像 | 计算机视觉 | 癌症 | 细胞培养、药物处理、图像采集与预处理 | Vision Transformer, Conv2D | 图像 | NA | NA | Vision Transformer, Conv2D | NA | NA |
| 6 | 2026-03-25 |
Fundus Tessellated Density Assessed by Deep Learning in Primary School Children
2023-06-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.12.6.11
PMID:37342054
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术评估小学儿童眼底镶嵌密度，并探讨其与眼部参数的关系 | 首次将人工智能技术应用于儿童眼底镶嵌密度的定量评估，并分析了不同分布模式的特征 | 样本量有限（仅577名7岁儿童），且为横断面研究，无法确定因果关系 | 探索眼底镶嵌密度与眼部特征的关系，并比较不同眼底镶嵌分布模式 | 577名7岁儿童的眼部数据 | 计算机视觉 | 近视相关眼底病变 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 577名7岁儿童 | NA | NA | NA | NA |
| 7 | 2026-03-06 |
Automated player identification and indexing using two-stage deep learning network
2023-Jun-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-36657-5
PMID:37339988
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的球员追踪系统，用于自动追踪美式足球比赛中的球员并索引每场比赛的参与情况 | 采用两阶段网络设计，结合检测变换器和卷积神经网络，在拥挤场景中高精度识别球员和球衣号码 | 未明确提及具体局限性，可能包括数据不平衡或复杂环境下的识别挑战 | 开发自动化球员识别与索引系统，以提升美式足球比赛视频分析效率 | 美式足球比赛视频中的球员及其球衣号码 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 检测变换器, 卷积神经网络 | 视频 | 未明确提及具体样本数量，仅提到足球视频数据 | 未明确提及具体框架，可能基于常见深度学习框架如TensorFlow或PyTorch | 检测变换器, 卷积神经网络 | 定性结果, 定量结果 | 未明确提及具体计算资源 |
| 8 | 2026-03-02 |
Acquisition of a Lexicon for Family History Information: Bidirectional Encoder Representations From Transformers-Assisted Sublanguage Analysis
2023-Jun-27, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/48072
PMID:37368483
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研究论文 | 本研究旨在构建一个用于家庭病史信息提取和标准化的词汇资源，利用基于Transformer的方法从初级保健临床笔记中提取信息，并通过规则和深度学习系统进行评估 | 利用基于Transformer的方法（如BERT）辅助构建家庭病史词汇资源，结合规则和深度学习系统进行信息提取，提高了召回率 | 性能评估中F1分数存在波动，且词汇资源主要基于特定临床笔记语料，可能在其他医疗环境中泛化能力有限 | 构建一个标准化的家庭病史词汇资源，以支持电子健康记录中的信息提取和下游临床应用 | 家庭病史信息，包括临床笔记中的实体和关系 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理，基于Transformer的方法 | BERT，深度学习模型 | 文本（临床笔记） | 语料来自初级保健临床笔记，具体样本数量未明确说明 | NA | Transformer，BERT | F1分数，召回率 | NA |
| 9 | 2026-02-15 |
Prediction of chromatin looping using deep hybrid learning (DHL)
2023-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.15302/J-QB-022-0315
PMID:41675657
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度混合学习（DHL）的方法，用于预测染色质环化，结合了深度学习模型DNABERT与传统机器学习算法 | 创新点在于将基于Transformer的DNABERT深度学习模型与SVM、RF、KNN等传统机器学习模型集成，形成深度混合学习（DHL）框架，以提高染色质环化预测的精度 | 未在摘要中明确提及具体限制 | 研究目的是利用深度混合学习预测染色质环化，以理解基因组空间组织对复杂性状的影响 | 研究对象是染色质环化数据，具体基于ChIA-PET实验，涉及CTCF和RNAPII数据集 | 机器学习 | NA | Hi-C, ChIA-PET | BERT, SVM, RF, KNN | 基因组序列数据 | NA | NA | DNABERT, Transformer | 精度 | NA |
| 10 | 2026-02-15 |
Computational methods for identifying enhancer-promoter interactions
2023-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.15302/J-QB-022-0322
PMID:41675661
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综述 | 本文系统综述了自2010年以来用于识别增强子-启动子相互作用（EPIs）的计算方法，包括传统机器学习和深度学习模型，并总结了相关数据集资源和在疾病（如癌症）中的应用 | 提供了增强子-启动子相互作用预测方法的系统性总结，特别关注了基于深度学习和迁移学习的模型，这些模型可直接从DNA序列预测EPIs，减少了生物信息学研究者的参数训练时间 | NA | 总结和梳理增强子-启动子相互作用的识别方法，为研究者提供应用和优化这些方法的框架 | 增强子、启动子及其相互作用（EPIs） | 生物信息学 | 癌症 | 测序技术 | 传统机器学习, 深度学习 | 遗传、基因组和表观基因组特征数据, DNA序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11 | 2026-02-15 |
3D genomic organization in cancers
2023-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.15302/J-QB-022-0317
PMID:41675662
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综述 | 本文综述了三维基因组组织在癌症中的作用及其研究进展 | 整合了生物信息学技术，特别是机器学习和深度学习，在三维癌症基因组研究中的应用潜力 | NA | 探讨三维基因组结构在癌症发生、发展和治疗中的作用机制 | 三维染色质结构（染色质区室A/B、拓扑关联结构域和增强子-启动子相互作用） | 生物信息学 | 癌症 | 机器学习和深度学习 | NA | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12 | 2026-02-03 |
Low-contrast-dose liver CT using low monoenergetic images with deep learning-based denoising for assessing hepatocellular carcinoma: a randomized controlled noninferiority trial
2023-Jun, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-022-09298-x
PMID:36576547
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研究论文 | 本研究通过一项随机对照非劣效性试验，评估了使用双能CT和深度学习去噪技术的低对比剂剂量CT在肝细胞癌高风险患者中的有效性 | 结合双能CT的低单能图像和深度学习去噪技术，首次在随机对照试验中证明可将肝脏CT的对比剂剂量减少40%而不影响肝细胞癌的显影清晰度 | 研究为单中心试验，样本量相对较小（90名参与者），且仅针对肝细胞癌高风险患者，结果可能无法推广到所有人群或其他肝脏病变 | 评估低对比剂剂量CT结合先进成像技术在肝细胞癌检测中的非劣效性 | 肝细胞癌高风险患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 双能CT，深度学习去噪，模型迭代重建 | 深度学习 | CT图像 | 90名参与者（47名标准剂量组，43名低剂量组） | NA | NA | 肝细胞癌显影清晰度评分，非劣效性检验 | NA |
| 13 | 2025-12-20 |
Deep learning enhanced ultra-fast SPECT/CT bone scan in patients with suspected malignancy: quantitative assessment and clinical performance
2023-06-30, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acddc6
PMID:37307847
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研究论文 | 本研究评估了深度学习增强的超快SPECT/CT骨扫描在疑似恶性肿瘤患者中的临床性能 | 将深度学习应用于3分钟SPECT扫描，生成算法增强图像，在仅1/7采集时间内达到与标准20分钟SPECT/CT相当的图像质量和诊断价值 | 样本量相对较小（102例），且为单中心前瞻性研究 | 评估深度学习增强超快SPECT/CT骨扫描的临床诊断性能 | 102例疑似恶性肿瘤患者 | 数字病理学 | 恶性肿瘤 | SPECT/CT骨扫描 | 深度学习模型 | 医学影像（SPECT/CT图像） | 102例患者 | NA | NA | 灵敏度, 特异性, 准确性, 组内相关系数, 峰值信噪比, 结构相似性指数, SUV最大值 | NA |
| 14 | 2025-12-20 |
Dynamic low-count PET image reconstruction using spatio-temporal primal dual network
2023-06-30, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acde3e
PMID:37311469
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研究论文 | 提出一种用于动态低计数PET图像重建的时空原始对偶网络（STPDnet） | 将时空相关性同时编码到基于模型的深度学习框架中，克服了现有方法主要关注空间域而忽略时间域的局限 | 未明确提及模型在更广泛临床数据集上的泛化能力或计算效率的详细分析 | 解决动态低计数PET图像重建的挑战，提升图像质量 | 动态PET图像 | 医学影像分析 | 癌症 | 动态正电子发射断层扫描（PET）成像 | 基于模型的深度学习 | 动态PET图像序列 | 模拟数据和真实大鼠扫描数据 | NA | 时空原始对偶网络（STPDnet） | 噪声降低，重建性能 | NA |
| 15 | 2025-12-17 |
Overproduce and select, or determine optimal molecular descriptor subset via configuration space optimization? Application to the prediction of ecotoxicological endpoints
2023-06, Molecular informatics
IF:2.8Q2
DOI:10.1002/minf.202200227
PMID:36894503
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研究论文 | 本文提出了一种通过配置空间优化确定最优分子描述符子集的方法，以改进小中型化学数据集的预测准确性 | 提出开放描述符配置空间方法，将分子描述符生成建模为多准则优化问题，并使用带Choquet积分适应度函数的遗传算法变体 | 未明确说明方法在大型数据集或深度学习场景下的适用性 | 提高化合物生物活性或性质的预测准确性 | 小中型化学数据集中的化合物 | 机器学习 | NA | 分子描述符计算 | 遗传算法 | 化学数据 | NA | NA | 遗传算法变体 | 预测准确性 | NA |
| 16 | 2025-12-16 |
Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones: a diagnostic study
2023-Jun-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000000391
PMID:37055021
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种集成深度学习模型的iOS智能手机应用，用于量化监测口腔外游离皮瓣的静脉淤血状况 | 首次将深度学习模型集成到智能手机应用中，实现游离皮瓣监测的客观量化，替代传统主观人工观察 | 研究为单中心回顾性分析，样本量有限，且仅适用于iOS平台 | 开发一种便捷、准确、经济的游离皮瓣监测工具，以改善患者安全和管理 | 接受游离皮瓣手术的患者 | 计算机视觉 | 口腔外游离皮瓣静脉淤血 | 计算机视觉 | 深度学习模型 | 图像 | 642名患者的1761张照片，其中122名患者参与临床应用阶段 | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | 智能手机（iOS平台） |
| 17 | 2025-12-12 |
Effect evaluation of denosumab combined with curettage and bone cement reconstruction in the treatment of recurrent giant cell tumor of bone around the knee joint
2023-06, European review for medical and pharmacological sciences
DOI:10.26355/eurrev_202306_32621
PMID:37318478
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研究论文 | 本研究评估了地诺单抗联合刮除术和骨水泥重建治疗膝关节周围复发性骨巨细胞瘤的效果，并构建深度学习模型用于X射线图像分类识别 | 结合地诺单抗治疗与深度学习模型（Inception-v3和Faster-RCNN）用于复发性骨巨细胞瘤的影像分类识别，并比较两种手术方式的预后 | 样本量较小（仅19例患者），且为单中心研究，可能影响结果的普遍性 | 探索膝关节周围复发性骨巨细胞瘤的合适手术方案，并评估深度学习模型在影像分类中的应用 | 19例膝关节周围复发性骨巨细胞瘤患者 | 数字病理学 | 骨巨细胞瘤 | X射线成像 | CNN | 图像 | 19例患者 | NA | Inception-v3, Faster-RCNN, CNN, U-Net, Fast-RCNN | MSTS评分, SF-36评分, 复发率, 并发症发生率 | NA |
| 18 | 2025-12-07 |
Deep learning automation of MEST-C classification in IgA nephropathy
2023-06-30, Nephrology, dialysis, transplantation : official publication of the European Dialysis and Transplant Association - European Renal Association
DOI:10.1093/ndt/gfad039
PMID:36792061
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研究论文 | 本研究开发了一种基于神经网络的工具，用于自动化IgA肾病中MEST-C分类的识别和量化 | 首次使用深度学习自动化MEST-C分类，解决了病理学家间观察者变异性的问题 | 样本量相对较小，且M评分的kappa系数仅为中等水平 | 自动化IgA肾病的MEST-C分类以提高诊断一致性和预后评估 | IgA肾病患者的肾活检样本 | 数字病理学 | IgA肾病 | 肾活检 | 神经网络 | 图像 | 训练队列42例，测试队列66例，应用队列88例 | NA | NA | AUC, kappa系数, 风险比 | NA |
| 19 | 2025-12-04 |
EmbryoNet: using deep learning to link embryonic phenotypes to signaling pathways
2023-06, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-023-01873-4
PMID:37156842
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研究论文 | 本研究开发了一个名为EmbryoNet的深度卷积神经网络，用于自动识别斑马鱼信号通路突变体的表型缺陷 | 首次利用深度学习结合时间依赖性发育轨迹模型，无偏地准确识别和分类七种主要脊椎动物发育信号通路的功能缺失表型缺陷 | 分类方案尚未标准化，且需要专家知识进行验证 | 通过自动表型分析链接胚胎表型与信号通路，以识别发育缺陷的潜在信号机制 | 斑马鱼胚胎及其信号通路突变体 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，自动表型分析 | CNN | 图像 | 超过200万张用于训练和测试的图像 | NA | EmbryoNet | 高精度分类 | NA |
| 20 | 2025-11-21 |
Comment on 'Intelligent cataract surgery supervision and evaluation via deep learning'
2023-06-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000000419
PMID:37131327
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |