深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 276 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
1 2025-09-26
Artificial Intelligence-Triaged 3-Dimensional Pathology to Improve Detection of Esophageal Neoplasia While Reducing Pathologist Workloads
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1
研究论文 提出基于深度学习的三维病理人工智能分诊方法,用于提高食管肿瘤检测灵敏度并减少病理医生工作量 首次开发能够自动识别三维病理数据集中最关键二维切片的AI分诊系统,通过生成三维肿瘤风险热图实现图像优先级排序 NA 改善巴雷特食管患者食管肿瘤的早期检测效率 食管活检组织样本 数字病理 食管肿瘤 三维病理成像 深度学习 三维病理图像 临床验证研究中涉及的食管活检样本(具体数量未明确说明)
2 2025-09-26
Pathomic Features Reveal Immune and Molecular Evolution From Lung Preneoplasia to Invasive Adenocarcinoma
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1
研究论文 利用深度学习技术从H&E病理图像中提取病理组学特征,揭示肺腺癌从前驱病变到浸润性腺癌的免疫与分子演化规律 首次通过病理组学特征量化肺前驱病变演化过程中的上皮细胞异型性增加和淋巴细胞减少趋势,与昂贵分子检测结果一致 样本量相对有限(98例患者),仅基于H&E染色图像分析 解析肺腺癌从前驱病变到浸润癌的演化机制 肺组织病理图像(正常组织、AAH、AIS、MIA和ADC病变) 数字病理 肺癌 深度学习、人工智能、H&E染色病理图像分析 深度学习模型 病理图像 98例患者、162张切片、669个感兴趣区域(含143正常、129AAH、94AIS、98MIA、205ADC)
3 2025-09-26
Can artificial intelligence help decision-making in arthroscopy? Part 2: The IA-RTRHO model - a decision-making aid for long head of the biceps diagnoses in small rotator cuff tears
2023-12, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR
研究论文 本研究开发了一种基于卷积神经网络和临床数据的AI模型,用于辅助关节镜手术中肱二头肌长头腱的健康诊断 首次评估AI分析关节镜图像的能力,结合图像与临床数据构建诊断模型 需要增加输入数据以减少过拟合,结果需进一步研究验证 开发能够诊断肱二头肌长头腱健康状态的AI决策辅助模型 199名患者的关节镜图像及临床数据 计算机视觉 骨科疾病 深度学习、迁移学习 CNN(Inception V3)、MLP、Mask R-CNN 视频图像、临床数据 199名患者
4 2025-09-26
Predicting Lymph Node Metastasis From Primary Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on Deep Learning in Histopathologic Images
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1
研究论文 基于宫颈鳞癌组织病理图像开发深度学习模型预测淋巴结转移状态 首次采用多尺度注意力机制的多示例深度学习框架,仅通过原发灶H&E染色切片实现淋巴结转移预测 需通过宫颈活检标本和多中心大样本数据验证实际价值 开发术前评估宫颈癌淋巴结状态的深度学习模型 宫颈鳞状细胞癌患者 数字病理 宫颈癌 H&E染色全玻片成像 多示例深度卷积神经网络(基于多尺度注意力机制) 病理图像 564名患者的1524张全玻片图像(内部数据集405例,外部验证159例)
5 2025-09-26
A Novel Deep Learning Algorithm for Human Papillomavirus Infection Prediction in Head and Neck Cancers Using Routine Histology Images
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1
研究论文 提出一种基于常规H&E染色切片图像的深度学习算法,用于头颈部鳞状细胞癌中HPV感染状态的预测 首次开发仅使用常规H&E染色全切片图像即可实现HPV感染状态预测的深度学习流程,并达到最先进的检测性能 NA 开发头颈部鳞状细胞癌中HPV感染状态的自动预测方法 头颈部鳞状细胞癌患者的组织切片图像 数字病理学 头颈部癌症 全切片图像分析 深度学习算法 图像 NA
6 2025-09-26
Automating Ground Truth Annotations for Gland Segmentation Through Immunohistochemistry
2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1
研究论文 提出一种通过免疫组织化学自动生成结肠腺体分割真值标注的方法 利用IHC标记自动生成H&E切片中的腺体标注,替代耗时的手动标注 方法依赖IHC与H&E图像的精准配准,且需要特定标记物的染色 开发自动化的腺体分割真值标注生成技术 结肠活检标本中的腺体组织 数字病理学 结肠癌/炎症性肠病 免疫组织化学、深度学习 深度学习模型 组织病理图像 内部保留活检标本集+2个公共数据集
7 2025-09-25
Deep-learning prostate cancer detection and segmentation on biparametric versus multiparametric magnetic resonance imaging: Added value of dynamic contrast-enhanced imaging
2023-12, International journal of urology : official journal of the Japanese Urological Association IF:1.8Q3
研究论文 基于深度学习比较双参数与多参数磁共振成像对前列腺癌的检测和分割性能,评估动态对比增强成像的附加价值 首次系统比较双参数与多参数MRI在深度学习前列腺癌诊断中的性能差异,并量化动态对比增强成像的临床价值 样本量相对有限(332例患者),且为单中心研究 开发前列腺多序列MRI的深度学习诊断算法,评估动态对比增强成像在多参数成像中的贡献 332名患者(218名癌症患者含291个活检证实病灶,114名非癌症患者)的3227个多参数MRI数据集 数字病理 前列腺癌 磁共振成像(T2加权、动态对比增强)、深度学习 深度学习算法 医学影像 3227个多参数MRI数据集(来自332例患者,含291个活检证实癌灶)
8 2025-09-25
Privacy-preserving techniques for decentralized and secure machine learning in drug discovery
2023-12, Drug discovery today IF:6.5Q1
综述 本文概述了药物发现领域中用于去中心化机器学习的隐私保护技术 系统总结了多种隐私保护技术在药物发现机器学习中的应用及其组合方案 仅提供技术概述而未进行实证比较或性能评估 探讨去中心化机器学习在药物发现领域的隐私保护解决方案 隐私保护技术及其在药物研发中的应用 机器学习 NA 安全多方计算、分布式深度学习、同态加密、区块链点对点网络、差分隐私、联邦学习 NA 敏感/私有数据 NA
9 2025-09-24
Accelerated Diffusion-Weighted Imaging in 3 T Breast MRI Using a Deep Learning Reconstruction Algorithm With Superresolution Processing: A Prospective Comparative Study
2023-12-01, Investigative radiology IF:7.0Q1
研究论文 评估深度学习重建算法在3T乳腺MRI中加速扩散加权成像的性能 首次在前瞻性临床研究中将具有超分辨率处理的深度学习加速DWI序列与标准成像进行对比 单中心研究,样本量相对有限(65名参与者) 比较深度学习加速DWI序列与标准DWI在采集时间和图像质量方面的差异 浸润性乳腺癌、良性病变和囊肿患者 医学影像分析 乳腺癌 扩散加权成像,深度学习重建算法,超分辨率处理 深度学习重建算法 MRI影像数据 65名参与者(64名女性,平均年龄54±13岁)
10 2025-09-24
Amplifying the Effects of Contrast Agents on Magnetic Resonance Images Using a Deep Learning Method Trained on Synthetic Data
2023-12-01, Investigative radiology IF:7.0Q1
研究论文 提出一种基于深度学习的方法,利用合成数据增强磁共振图像中对比剂的效果 首次使用物理模型生成合成对比剂数据来训练AI代理,实现超越标准剂量的虚拟对比增强 方法主要针对脑部疾病验证,在其他器官的适用性需进一步研究 开发一种能够放大磁共振图像中对比剂效果的AI方法 脑胶质瘤小鼠模型和1990例脑部疾病患者的临床数据 医学影像分析 脑胶质瘤、多发性硬化、转移癌等脑部疾病 磁共振成像、深度学习 神经网络 磁共振图像 临床研究包含1990例患者检查数据,外加临床前小鼠模型研究
11 2025-09-23
Displacement of the Lamina Cribrosa With Acute Intraocular Pressure Increase in Brain-Dead Organ Donors
2023-12-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1
研究论文 本研究通过光学相干断层扫描技术探究急性眼压升高对脑死亡器官捐献者视神经头深层组织变形的影响 首次在脑死亡器官捐献者中结合深度学习自动分割和三维量化算法,系统分析不同参考平面对筛板位移测量的影响 样本仅来自脑死亡器官捐献者,结果可能不适用于健康人群 研究急性眼压升高对视神经头深层组织结构的生物力学响应 20名脑死亡器官捐献者的26只眼睛 医学影像分析 眼科疾病 光谱域光学相干断层扫描(OCT)、深度学习分割算法 线性混合效应模型 医学影像数据 26只眼睛(来自20名捐献者,年龄范围22-62岁)
12 2025-09-21
SEResUTer: a deep learning approach for accurate ECG signal delineation and atrial fibrillation detection
2023-Dec-15, Physiological measurement IF:2.3Q3
研究论文 提出一种名为SEResUTer的深度学习模型,用于精确的心电图信号描绘和心房颤动检测 结合ResNet模块和Transformer编码器改进U-Net架构,并引入新颖的掩码策略处理不完整的专家标注 NA 实现心电图波形精确描绘和心房颤动的自动检测 心电图信号 机器学习 心血管疾病 深度学习 U-Net with ResNet and Transformer 生理信号数据 QTDB、LUDB、CPSC2021和CPSC2018数据集
13 2025-09-21
Photoplethysmography-based cuffless blood pressure estimation: an image encoding and fusion approach
2023-Dec-15, Physiological measurement IF:2.3Q3
研究论文 提出一种基于图像编码和融合的光电容积脉搏波无袖带血压估计方法 首次从2D视角将PPG信号转换为五种图像编码,并采用编码器-解码器混合架构进行特征融合 仅使用UCI数据库进行评估,未提及外部验证或临床环境测试 开发端到端的无创血压估计方法 光电容积脉搏波(PPG)信号 机器学习 心血管疾病 图像编码转换 CNN与全连接层混合架构 图像编码信号 基于UCI数据库(具体样本量未明确说明)
14 2025-09-20
A deep learning image analysis method for renal perfusion estimation in pseudo-continuous arterial spin labelling MRI
2023-12, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2
研究论文 提出一种基于深度学习的图像分析方法,用于伪连续动脉自旋标记MRI中的肾脏灌注估计 利用机器/深度学习工具自动分割和分类肾皮质和髓质组织,实现灌注值的自动化估计 仅使用16名移植患者的数据进行实验,样本量较小 开发自动化的肾脏灌注估计方法,用于移植肾评估 肾移植患者的肾脏组织(皮质和髓质) 医学影像分析 肾脏疾病 伪连续动脉自旋标记(PCASL) MRI,非对比T加权MRI序列 深度学习 MRI图像 16名肾移植患者
15 2025-09-20
Physics-informed deep learning for T2-deblurred superresolution turbo spin echo MRI
2023-12, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2
研究论文 提出一种融合物理信息的深度学习超分辨率方法,用于T2去模糊的涡轮自旋回波MRI图像重建 首次在深度学习超分辨率中引入不对称T2加权的物理真实分辨率退化模型,准确模拟TSE-MRI的k空间分辨率衰减 方法仅在基因工程小鼠胚胎模型TSE-MR图像上验证,尚未在人类临床数据中测试 通过深度学习超分辨率技术减少MRI扫描时间,同时保持图像质量 3D涡轮自旋回波(TSE)MRI图像 医学影像分析 NA 涡轮自旋回波MRI,生成对抗网络 GAN 医学图像 6-7个小鼠胚胎的500切片体积数据
16 2025-09-19
Predictive modelling of brain disorders with magnetic resonance imaging: A systematic review of modelling practices, transparency, and interpretability in the use of convolutional neural networks
2023-12-15, Human brain mapping IF:3.5Q1
系统综述 本文系统回顾了55项使用卷积神经网络(CNN)和MRI数据进行脑部疾病预测建模的研究,评估其建模实践、透明度和可解释性 首次对CNN在脑部疾病MRI预测建模中的应用实践进行系统性评估,并提出改进临床整合的具体建议 仅纳入55项研究,可能存在发表偏倚;评估基于定性分析而非定量meta分析 评估CNN在脑部疾病MRI预测建模中的应用质量,促进临床转化 脑部疾病(包括精神类和神经类疾病) 医学影像分析 脑部疾病 结构磁共振成像(MRI) CNN 图像 55项研究(具体样本量未明确说明)
17 2025-09-18
Deep learning diagnostic performance and visual insights in differentiating benign and malignant thyroid nodules on ultrasound images
2023-12, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.)
研究论文 本研究构建并评估了一个基于超声图像的深度学习模型,用于准确区分良性和恶性甲状腺结节 结合Grad-CAM可视化技术展示模型决策过程,并与80名放射科医生进行图灵测试对比 诊断准确率有待进一步提高,需更多研究支持初级医疗场景的辅助诊断 开发AI辅助诊断工具以提高甲状腺结节良恶性鉴别的准确性和效率 甲状腺结节患者 计算机视觉 甲状腺癌 超声成像 ResNet 图像 655个独立甲状腺结节的2096张超声图像,独立测试集包含100例
18 2025-09-18
Deep learning with citizen science data enables estimation of species diversity and composition at continental extents
2023-12, Ecology IF:4.4Q1
研究论文 利用深度学习模型分析公民科学数据,估算北美鸟类物种多样性和组成 首次采用DMVP-DRNets深度学习框架整合大规模观测和环境数据,实现大陆尺度物种多样性分析 NA 提供高精度生物多样性信息以支持生态研究和保护决策 北美鸟类群落,特别是北美林莺类保护群体 机器学习 NA Deep Multivariate Probit Model with Deep-Reasoning Network (DMVP-DRNets) 深度神经网络 观测数据、环境协变量 超过900万份eBird检查清单和72个环境协变量
19 2025-09-18
A robust class decomposition-based approach for detecting Alzheimer's progression
2023-12, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.)
研究论文 提出一种基于类别分解的迁移学习方法,用于从sMRI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(VGG19、AlexNet及熵基方法),解决医学图像分类中的类别不平衡问题,并在MCI向AD转化预测中达到91.45%的准确率 NA 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与分类准确性 阿尔茨海默病患者及轻度认知障碍患者的sMRI数据 计算机视觉 老年性疾病 结构磁共振成像(sMRI) CNN(VGG19, AlexNet) 图像 来自多个ADNI队列的数据(具体数量未明确说明)
20 2025-09-15
Multimodal imaging and deep learning in geographic atrophy secondary to age-related macular degeneration
2023-Dec, Acta ophthalmologica IF:3.0Q1
综述 本文全面综述了地理萎缩的多模态成像基础、诊断分类流程以及人工智能在自动提取影像诊断与预后信息中的前沿作用 系统整合多模态成像与深度学习技术,强调AI在量化地理萎缩进展斜率及个体化治疗响应评估中的创新应用 未涉及具体临床验证数据或算法性能比较,主要聚焦技术框架综述 探讨人工智能如何辅助年龄相关性黄斑变性继发地理萎缩的临床决策 地理萎缩患者的眼部多模态影像数据 数字病理 老年性疾病 多模态成像(如OCT、眼底照相)、人工智能算法 深度学习(如CNN) 医学影像 NA
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