深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 172 篇文献，本页显示第 21 - 40 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 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
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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 |
| 22 | 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 |
| 23 | 2025-10-06 |
A Large-Scale Clinical Benchmark of ResNet-based Deep Models for Newborn Face Recognition
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340883
PMID:38082835
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研究论文 | 本研究通过构建大规模新生儿面部数据集并评估四种基于ResNet的深度模型，探索新生儿面部识别的临床应用 | 创建了目前医院场景下最大的新生儿面部数据集NEWBORN200，并首次系统评估了多种先进ResNet模型在新生儿面部识别中的性能 | 模型对新生儿不同姿态的鲁棒性仍需改进，数据集规模虽为当前最大但仍有限 | 开发适用于医院产科的新生儿面部识别系统，防止婴儿调换和绑架 | 200名新生儿的面部图像数据 | 计算机视觉 | NA | 面部识别技术 | CNN | 图像 | 200名新生儿的面部图像，采集于出生后一小时内 | NA | ResNet, ArcFace, CurricularFace, MagFace, AdaFace | 验证准确率, 错误接受率, Rank-1识别准确率 | NA |
| 24 | 2025-10-06 |
DPAM-PSPNet: ultrasonic image segmentation of thyroid nodule based on dual-path attention mechanism
2023-Jul-31, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ace6f1
PMID:37437581
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研究论文 | 提出基于双路径注意力机制的DPAM-PSPNet模型用于甲状腺结节超声图像分割 | 在PSPNet中引入双路径注意力机制(DPAM)，通过轻量级跨通道交互捕获全局信息，同时利用残差桥网络关注结节边缘及周围信息 | NA | 开发自动化甲状腺结节超声图像分割系统 | 甲状腺结节超声图像 | 计算机视觉 | 甲状腺结节 | 超声成像 | CNN | 图像 | 少量训练数据 | NA | PSPNet, DPAM-PSPNet | mIOU, mPA, mPrecision, Dice系数 | NA |
| 25 | 2025-10-06 |
Fast dose calculation in x-ray guided interventions by using deep learning
2023-07-31, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ace678
PMID:37433326
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于在X射线引导介入手术中快速计算患者剂量分布 | 提出了一种改进的3D U-Net架构，能够结合患者CT扫描和成像参数快速生成蒙特卡罗剂量图，显著缩短了计算时间 | 研究仅针对腹部区域进行验证，样本量相对有限（82例患者CT扫描） | 开发快速准确的剂量计算方法，用于X射线引导介入手术中的患者剂量监测 | 接受X射线引导介入手术的患者，特别是腹部血管修复手术患者 | 医学影像分析 | 血管疾病 | 蒙特卡罗模拟，X射线成像 | CNN | CT图像，成像参数 | 82例患者CT扫描，其中65例用于训练，17例用于测试 | NA | 3D U-Net | 平均误差，峰值皮肤剂量误差，平均皮肤剂量误差，区域剂量误差 | NA |
| 26 | 2025-10-06 |
Pulmonary nodules segmentation based on domain adaptation
2023-07-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ace498
PMID:37406634
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研究论文 | 提出一种基于背景掩码对抗域适应的肺结节分割方法 | 结合背景掩码生成和梯度反转层传播的对抗域适应框架，增强对目标域数据的分割能力 | 未明确说明样本规模和数据来源的具体限制 | 解决医学图像分割中的域偏移问题并提高分割精度 | CT图像中的肺结节 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | 对抗域适应网络 | 医学图像 | NA | NA | ADAB（基于背景掩码的对抗域适应网络） | 分割精度 | NA |
| 27 | 2025-10-06 |
Unsupervised deep learning-based displacement estimation for vascular elasticity imaging applications
2023-07-24, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ace0f0
PMID:37348487
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研究论文 | 提出一种基于无监督深度学习的血管弹性成像位移估计方法 | 首次将无监督深度学习应用于血管位移估计，能够提供高时空分辨率的动脉壁位移数据 | NA | 改进血管弹性成像技术中的位移估计质量 | 动脉壁位移和脉搏波传播 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 超声弹性成像 | 深度学习 | 超声RF信号，B模式图像 | 体模实验和人类颈总动脉测试 | NA | NA | 信噪比，对比噪声比，平均相对误差，决定系数 | NA |
| 28 | 2025-10-06 |
Low-count PET image reconstruction based on truncated inverse radon layer and U-shaped network
2023-07-19, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ace240
PMID:37369236
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研究论文 | 提出一种基于截断逆拉东层和U型网络的低计数PET图像重建方法 | 结合截断逆拉东层实现域变换和U型网络进行图像增强，能够直接从低计数正弦图重建PET图像 | NA | 解决低剂量PET图像重建中传统迭代重建方法耗时长、信噪比低的问题 | 正电子发射断层扫描(PET)图像 | 计算机视觉 | 肿瘤检测 | 正电子发射断层扫描(PET) | CNN | 图像, 正弦图 | 模拟数据和真实数据 | NA | U-Net | 结构相似性, 峰值信噪比 | NA |
| 29 | 2025-10-06 |
A simulation study of 1D U-Net-based inter-crystal scatter event recovery of PET detectors
2023-07-10, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ace1d1
PMID:37364572
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研究论文 | 本研究提出一种基于1D U-Net的卷积神经网络，用于预测PET探测器中的晶体间散射事件首次相互作用位置 | 首次将1D U-Net结构应用于PET晶体间散射恢复问题，相比传统方法和全连接网络方法具有更好的稳定性和更少的网络参数 | 基于模拟数据训练，尚未在真实临床数据上验证 | 解决正电子发射断层扫描中晶体间散射导致的首次相互作用位置确定问题 | PET探测器中的晶体间散射事件 | 医学影像处理 | NA | GATE蒙特卡洛模拟 | CNN | 模拟数据 | NA | NA | 1D U-Net | 准确率, 灵敏度, 对比噪声比, 空间分辨率 | NA |
| 30 | 2025-10-06 |
HyperTDP-Net: A Hyper-densely Connected Compression-and-Decomposition Network Based on Trident Dilated Perception for PET and MRI Image Fusion
2023-07-05, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acdec3
PMID:37321243
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研究论文 | 提出一种基于三叉戟扩张感知的超密集连接压缩分解网络，用于PET和MRI医学图像融合 | 构建双残差超密集模块充分利用中间层信息，建立三叉戟扩张感知模块精确定位特征位置，并提出包含结构相似性损失和梯度损失的内容感知损失函数 | NA | 提高医学图像融合质量，生成包含更全面多模态特征的融合图像 | PET和MRI医学图像 | 计算机视觉 | NA | 医学图像融合 | CNN | 医学图像 | 来自哈佛医学院发布的多模态医学图像数据集 | NA | 超密集连接网络,残差网络 | 结构相似性,梯度保持,边缘信息保持,纹理细节保持 | NA |
| 31 | 2025-10-06 |
The 2022 n2c2/UW shared task on extracting social determinants of health
2023-07-19, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocad012
PMID:36795066
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研究论文 | 介绍2022年n2c2/UW共享任务，专注于从临床文本中提取健康社会决定因素信息 | 首次系统性地探索健康社会决定因素(SDOH)的临床文本信息提取，包含三个子任务评估信息提取、泛化性和学习迁移能力 | 提取性能因SDOH类型而异，对物质使用和无家可归等风险因素的提取效果较差 | 推进自然语言处理信息提取技术在健康社会决定因素和临床信息领域的应用 | 临床文本中的健康社会决定因素事件，包括酒精、药物、烟草、就业和生活状况等 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理 | 预训练语言模型,序列到序列模型 | 文本 | 使用Social History Annotated Corpus (SHAC)语料库，15个团队参与 | NA | 预训练语言模型 | F1分数 | NA |
| 32 | 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 |
| 33 | 2025-10-06 |
Deep learning-based Fast Volumetric Image Generation for Image-guided Proton FLASH Radiotherapy
2023-Jul-26, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3112632/v1
PMID:37546731
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研究论文 | 开发基于深度学习的快速体积图像生成框架，用于质子FLASH放疗的图像引导 | 首次将深度学习应用于质子FLASH放疗的快速体积图像重建，通过正交X射线投影生成高精度三维解剖图像 | 研究仅针对肺部靶区患者，样本量相对有限（30例患者） | 开发快速体积图像重建框架以支持质子FLASH放疗的精确靶区定位 | 肺部肿瘤患者的三维解剖结构，包括肿瘤和危及器官 | 医学影像分析 | 肺癌 | 千伏X射线投影，四维计算机断层扫描 | 深度学习模型 | X射线投影图像，CT图像 | 30例肺部靶区患者，每人包含十个呼吸时相的四维CT数据集 | NA | NA | 平均绝对误差，峰值信噪比，结构相似性指数，水等效厚度误差 | NA |
| 34 | 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 |
| 35 | 2025-06-19 |
Coronary X-ray angiography segmentation using Artificial Intelligence: a multicentric validation study of a deep learning model
2023-07, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-023-02889-9
PMID:37253900
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 36 | 2025-10-06 |
Combined genome-wide association study of 136 quantitative ear morphology traits in multiple populations reveal 8 novel loci
2023-07, PLoS genetics
IF:4.0Q1
DOI:10.1371/journal.pgen.1010786
PMID:37459304
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研究论文 | 通过多人群全基因组关联研究，识别了影响人类耳部形态的16个遗传位点，其中8个为新发现位点 | 首次使用深度学习定量评估136个耳部形态特征，并采用C-GWAS方法整合多性状GWAS分析，发现了8个新的耳部形态相关遗传位点 | 研究样本主要来自欧洲、亚洲和拉丁美洲人群，可能不适用于其他人群 | 探索人类耳部形态的遗传结构 | 14,921名来自欧洲、亚洲和拉丁美洲五个不同队列的个体 | 机器学习 | NA | 全基因组关联研究(GWAS)、C-GWAS、基因编辑 | 深度学习 | 数字面部图像 | 14,921名个体 | NA | NA | NA | NA |
| 37 | 2025-10-06 |
Deep Learning Based Metabolite Annotation
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10341007
PMID:38082953
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研究论文 | 本研究探索基于深度学习的代谢物注释方法，通过高维光谱数据表示提升分子指纹预测精度 | 研究高维光谱数据和分子指纹表示以改进分子指纹预测准确性 | NA | 改进非靶向代谢组学中代谢物注释的准确性 | 代谢物分子指纹 | 机器学习 | NA | 液相色谱-质谱联用(LC-MS), 串联质谱(MS/MS) | CNN | 质谱数据 | 来自MoNA存储库和NIST 20的MS/MS光谱数据 | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 38 | 2025-10-06 |
Early-warning of Cardiac Condition through Detection of Murmur in Heart Sound - A Case Study
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340924
PMID:38083243
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案例研究 | 通过机器学习方法检测心音杂音实现心脏状况的早期预警 | 结合机器学习和深度学习技术，通过心音信号处理实现风湿性心脏病的自动早期筛查 | 研究仅限于特定地理区域的人群，属于案例研究性质 | 开发基于心音分析的自动心脏疾病早期筛查方法 | 心音信号和风湿性心脏病患者 | 机器学习, 信号处理 | 心血管疾病, 风湿性心脏病 | 心音图(PCG), 数字听诊器 | 机器学习, 深度学习 | 心音信号 | 特定地理区域的人群案例 | NA | 3种先进方法 | NA | NA |
| 39 | 2025-10-07 |
ChromaFold predicts the 3D contact map from single-cell chromatin accessibility
2023-Jul-28, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.07.27.550836
PMID:37546906
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研究论文 | 提出ChromaFold深度学习模型，从单细胞ATAC测序数据预测3D染色质接触图谱和调控相互作用 | 首次实现仅使用单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱，无需染色体构象捕获实验 | 需要配对scATAC-seq和Hi-C数据进行训练 | 从单细胞染色质可及性数据预测3D染色质结构和调控相互作用 | 人类和小鼠细胞系及组织中的染色质相互作用 | 计算生物学 | NA | scATAC-seq, Hi-C, CTCF ChIP-seq | 深度学习 | 基因组测序数据 | 多种人类和小鼠测试细胞类型 | NA | 轻量级架构 | 预测准确性 | 标准GPU |
| 40 | 2025-10-07 |
Pooled tagging and hydrophobic targeting of endogenous proteins for unbiased mapping of unfolded protein responses
2023-Jul-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.07.13.548611
PMID:37503003
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研究论文 | 开发了一种通过高通量基因标记和深度学习图像分析来研究蛋白质组动力学和功能的高效方法 | 结合高通量基因标记、荧光标记测序、深度学习图像分析和单细胞RNA测序，实现蛋白质错误折叠的空间限制诱导和细胞区室特异性响应映射 | NA | 系统水平理解蛋白质组组织和功能，绘制蛋白质错误折叠的区室特异性响应图谱 | 内源性标记蛋白质，细胞池 | 计算生物学 | NA | 高通量基因标记，单细胞RNA测序，荧光标记测序 | 深度学习 | 图像，基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |