深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1869 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2025-03-13 |
Whole slide image-based weakly supervised deep learning for predicting major pathological response in non-small cell lung cancer following neoadjuvant chemoimmunotherapy: a multicenter, retrospective, cohort study
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1453232
PMID:39372403
|
研究论文 | 本研究利用弱监督深度学习技术，通过全切片图像预测非小细胞肺癌患者在新辅助化疗免疫治疗后的主要病理反应 | 采用弱监督学习框架和多实例学习算法，结合创新的数据增强和归一化技术，提升了模型的鲁棒性和解释性 | 研究为回顾性研究，样本量相对较小，且仅针对非小细胞肺癌患者 | 开发预测模型以准确预测非小细胞肺癌患者在新辅助化疗免疫治疗后的主要病理反应 | 186名非小细胞肺癌患者的治疗前全切片图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 弱监督深度学习 | DenseNet121, ResNet50, Inception V3, XGBoost | 图像 | 186名非小细胞肺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 182 | 2025-10-07 |
Clinically Applicable Pan-Origin Cancer Detection for Lymph Nodes via Artificial Intelligence-Based Pathology
2024, Pathobiology : journal of immunopathology, molecular and cellular biology
IF:3.5Q1
DOI:10.1159/000539010
PMID:38718783
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研究论文 | 开发了一种基于人工智能的全癌种淋巴结转移检测系统 | 提出首个适用于多器官来源的淋巴结癌转移检测系统，能够在49-52种不同器官来源的样本中保持稳定性能 | 未提及模型在罕见癌症类型或特殊病理亚型上的表现 | 开发临床适用的全癌种淋巴结转移人工智能检测系统 | 淋巴结组织切片 | 数字病理学 | 多器官癌症 | 全玻片图像分析 | 深度学习模型 | 病理图像 | 训练集700+张WSI，测试集2,453张WSI（来自两个医疗中心） | NA | NA | AUC, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 183 | 2025-10-07 |
SAMPLER: unsupervised representations for rapid analysis of whole slide tissue images
2024-Jan, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104908
PMID:38101298
|
研究论文 | 提出一种名为SAMPLER的无监督快速方法，用于生成全切片组织图像的幻灯片级别表示 | 通过编码多尺度图块级特征的累积分布函数生成幻灯片级别表示，无需监督训练和复杂的注意力模块优化 | 未明确说明方法在更广泛疾病类型或数据集的泛化能力 | 开发无监督的快速方法用于全切片组织图像分析 | 乳腺癌、非小细胞肺癌和肾细胞癌的全切片图像 | 数字病理学 | 多种癌症（乳腺癌、非小细胞肺癌、肾细胞癌） | H&E染色全切片图像分析 | 无监督表示学习方法 | 全切片组织图像 | 来自癌症基因组图谱的乳腺癌、非小细胞肺癌和肾细胞癌WSI样本 | NA | 基于累积分布函数编码的统计方法 | AUC | NA |
| 184 | 2025-03-12 |
Intraoperative molecular diagnosis of glioma through combination of radiofrequency signals from ultrasound and deep learning
2024-Jan, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104933
PMID:38103513
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 185 | 2025-10-07 |
Adapting physics-informed neural networks to improve ODE optimization in mosquito population dynamics
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0315762
PMID:39715201
|
研究论文 | 提出改进的物理信息神经网络框架，用于优化蚊子种群动态的常微分方程建模 | 通过逐步扩展训练时间域解决PINNs中的时间因果关系问题，并针对梯度不平衡和刚性问题的改进方法 | 目前仅使用模拟数据进行实验验证，尚未应用于真实世界数据 | 改进物理信息神经网络在常微分方程优化中的应用，特别是针对具有极端多尺度行为的系统 | 蚊子种群动态建模 | 机器学习 | NA | 物理信息神经网络 | PINN | 模拟数据 | NA | NA | 物理信息神经网络 | NA | NA |
| 186 | 2025-03-10 |
Explainability of three-dimensional convolutional neural networks for functional magnetic resonance imaging of Alzheimer's disease classification based on gradient-weighted class activation mapping
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0303278
PMID:38771733
|
研究论文 | 本文通过应用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）等方法，提高了基于fMRI的3D-VGG16网络在阿尔茨海默病（AD）诊断中的可解释性 | 本文的创新点在于使用多种静息态功能活动图（如ALFF、fALFF、ReHo和VMHC）来降低fMRI数据的复杂性，并采用3D-VGG16网络进行AD分类，同时通过GAP层缓解过拟合问题 | 本文的局限性在于手动特征提取方法可能增加模型负担，且仅针对AD和正常对照组进行了研究，未涉及其他神经系统疾病 | 研究目的是探索模型在预测时主要关注的大脑感兴趣区域（ROI），以及AD患者和正常对照组之间这些ROI的差异 | 研究对象为阿尔茨海默病患者和正常对照组 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | fMRI | 3D-VGG16 | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 187 | 2025-10-07 |
Exploring the Value of MRI Measurement of Hippocampal Volume for Predicting the Occurrence and Progression of Alzheimer's Disease Based on Artificial Intelligence Deep Learning Technology and Evidence-Based Medicine Meta-Analysis
2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.3233/JAD-230733
PMID:38277290
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研究论文 | 基于人工智能深度学习技术和循证医学Meta分析，探索MRI海马体体积测量对阿尔茨海默病发生和进展的预测价值 | 结合三种卷积神经网络模型与系统Meta分析，首次在多中心大样本数据中验证MRI海马体体积测量对AD预测的临床价值 | 研究依赖公开数据库数据，未包含所有AD亚型；Meta分析仅纳入23篇文献，可能存在发表偏倚 | 评估基于MRI的海马体体积测量在预测阿尔茨海默病发生和进展中的价值 | 483名AD患者、756名轻度认知障碍患者和968名正常对照者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 结构磁共振成像 | CNN | 医学影像 | 2207名受试者（483 AD + 756 MCI + 968 NC） | TensorFlow, PyTorch | InceptionResNetv2, Densenet169, SEResNet50 | 准确率, AUC | NA |
| 188 | 2025-10-07 |
Addressing grading bias in rock climbing: machine and deep learning approaches
2024, Frontiers in sports and active living
IF:2.3Q2
DOI:10.3389/fspor.2024.1512010
PMID:40046938
|
综述 | 本文综述了机器学习和深度学习在解决攀岩路线难度评级主观性问题中的应用 | 首次系统分类并比较了三种不同视角（路线中心、攀登者中心、路径查找与生成）的机器学习方法在攀岩难度评级中的应用 | NA | 通过机器学习和深度学习技术建立标准化的攀岩路线难度确定方法 | 攀岩路线难度评级系统 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 自然语言处理, 深度学习 | 循环神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 189 | 2025-10-07 |
Prediction of cerebral aneurysm rupture risk by machine learning algorithms: a systematic review and meta-analysis of 18,670 participants
2024-Jan-06, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-023-02271-2
PMID:38183490
|
系统综述与Meta分析 | 通过系统综述和Meta分析评估机器学习算法在预测脑动脉瘤破裂风险中的有效性和准确性 | 首次对机器学习算法预测脑动脉瘤破裂风险进行大规模系统综述和Meta分析，涉及18,670名参与者 | 纳入研究数量有限(35项)，需要进一步研究提高对颅内动脉瘤破裂状态的诊断性能 | 评估机器学习算法在预测脑动脉瘤破裂风险中的临床应用价值 | 经DSA、CTA或MRI确诊的脑动脉瘤患者 | 机器学习 | 脑血管疾病 | DSA、CTA、MRI | CNN, ANN | 医学影像数据 | 18,670名参与者 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断评分, 比值比 | NA |
| 190 | 2025-03-05 |
AS2LS: Adaptive Anatomical Structure-Based Two-Layer Level Set Framework for Medical Image Segmentation
2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2024.3483563
PMID:39446550
|
研究论文 | 本文提出了一种基于自适应解剖结构的两层水平集框架（AS2LS），用于分割具有同心结构的器官，如左心室和眼底 | 提出了一种新颖的自适应解剖结构的两层水平集表示方法，并结合了两阶段水平集演化算法，提高了复杂医学图像分割的准确性 | 未提及具体局限性 | 提高医学图像分割的准确性，特别是针对具有同心结构的器官 | 医学图像中的器官，如左心室和眼底 | 计算机视觉 | NA | 水平集方法 | AS2LS（自适应解剖结构的两层水平集框架） | 医学图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 191 | 2025-03-05 |
Explainability Enhanced Object Detection Transformer With Feature Disentanglement
2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2024.3492733
PMID:39531564
|
研究论文 | 本文提出了一种增强端到端目标检测模型（DETR）可解释性的特征解耦方法 | 引入了特征解耦方法，通过Tensor奇异值分解（T-SVD）生成特征基，并引入批量平均特征谱惩罚（BFSP）损失来约束特征解耦和平衡语义激活 | 未提及具体局限性 | 增强目标检测模型的可解释性 | 端到端目标检测模型（DETR） | 计算机视觉 | NA | Tensor奇异值分解（T-SVD），批量平均特征谱惩罚（BFSP） | DETR, CNN | 图像 | 在两个数据集上进行了广泛实验 | NA | NA | NA | NA |
| 192 | 2025-10-07 |
Assessment of Protein-Protein Docking Models Using Deep Learning
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_10
PMID:38987469
|
综述 | 本文综述了蛋白质对接模型评估方法的最新进展，特别关注深度学习在多种网络架构中的应用 | 将深度学习技术应用于蛋白质对接模型评估，探索了多种网络架构在此领域的应用 | NA | 评估蛋白质-蛋白质对接模型的准确性 | 蛋白质复合物结构模型 | 生物信息学 | NA | X射线晶体学,冷冻电子显微镜 | 深度学习 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | 多种网络架构 | NA | NA |
| 193 | 2025-10-07 |
Refinement of Docked Protein-Protein Complexes Using Repulsive Scaling Replica Exchange Simulations
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_15
PMID:38987474
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研究论文 | 本文介绍了一种使用排斥缩放副本交换模拟方法优化蛋白质-蛋白质复合物结构预测的技术 | 开发了基于副本交换的新方案，通过在各个副本模拟中应用不同水平的蛋白质间排斥偏置来改进对接结果 | NA | 改进蛋白质-蛋白质复合物结构的预测精度和自由能评分 | 蛋白质-蛋白质复合物结构 | 计算生物学 | NA | 分子动力学模拟，副本交换分子动力学 | RS-REMD | 蛋白质结构数据 | 两个示例应用 | NA | NA | 结构改进，自由能评分 | NA |
| 194 | 2025-10-07 |
Exploiting the Role of Features for Antigens-Antibodies Interaction Site Prediction
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3985-6_16
PMID:38987475
|
研究论文 | 本研究应用HSS-PPI混合方法预测抗体-抗原相互作用位点，通过层次化表示和图形卷积网络对氨基酸进行分类 | 采用层次化蛋白质表示方法，结合多种物理化学和结构特征，使用图卷积网络进行抗体相互作用位点预测 | NA | 开发计算方法来预测抗体与抗原的相互作用位点，以替代昂贵的实验方法 | 抗体蛋白质及其与抗原的相互作用位点 | 生物信息学 | NA | 图卷积网络，蛋白质结构分析 | GCN | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | 图卷积网络 | 标准评估指标 | NA |
| 195 | 2025-03-04 |
[The 30-Year History of the Japan-Korea Joint Meeting on Medical Physics]
2024, Igaku butsuri : Nihon Igaku Butsuri Gakkai kikanshi = Japanese journal of medical physics : an official journal of Japan Society of Medical Physics
DOI:10.11323/jjmp.44.3_40
PMID:40024769
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评论 | 本文回顾了日本-韩国医学物理联合会议30年的历史，探讨了会议对两国医学物理学家交流与合作的贡献 | 详细记录了日本-韩国医学物理联合会议的30年发展历程，并分析了会议对医学物理领域的推动作用 | 文章主要关注日本和韩国的医学物理合作，未涉及其他国家的类似合作 | 回顾日本-韩国医学物理联合会议的历史，探讨其对医学物理领域的贡献 | 日本和韩国的医学物理学家及其合作 | 医学物理 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 196 | 2025-10-07 |
Deep Learning Identifies High-Quality Fundus Photographs and Increases Accuracy in Automated Primary Open Angle Glaucoma Detection
2024-01-02, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.1.23
PMID:38285462
|
研究论文 | 开发并评估用于评估眼底照片质量的深度学习模型，并定量测量其在独立研究人群中自动化原发性开角型青光眼检测中的影响 | 首次开发专门用于评估眼底照片质量的深度学习模型，并证明通过自动质量评估筛选低质量照片可显著提高青光眼检测模型的准确性 | 研究数据来源于特定研究队列，需要在更广泛的人群中验证模型的泛化能力 | 提高自动化原发性开角型青光眼检测的准确性 | 眼底照片 | 计算机视觉 | 青光眼 | 眼底摄影 | 深度学习 | 图像 | 2815张来自DIGS/ADAGES研究的眼底照片和11350张来自OHTS研究的眼底照片 | NA | NA | AUROC | NA |
| 197 | 2025-03-02 |
Rapid and accurate classification of mung bean seeds based on HPMobileNet
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1474906
PMID:40017618
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的绿豆种子快速准确分类方法，通过改进MobileNetV2模型，引入了DMS块、ECA块和Mish激活函数，构建了高精度网络模型HPMobileNet | 提出了HPMobileNet模型，结合DMS块、ECA块和Mish激活函数，显著提升了绿豆种子分类的准确率 | 研究未涉及模型在其他作物种子分类中的泛化能力，且未来优化和应用潜力仍需进一步探索 | 开发一种高效准确的绿豆种子分类方法，推动智能农业技术的发展 | 八种不同品种的绿豆种子 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | HPMobileNet（基于MobileNetV2改进） | 图像 | 34,890张绿豆种子图像 | NA | NA | NA | NA |
| 198 | 2025-03-02 |
A method of deep network auto-training based on the MTPI auto-transfer learning and a reinforcement learning algorithm for vegetation detection in a dry thermal valley environment
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1448669
PMID:40017619
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研究论文 | 本文提出了一种基于MTPI自动迁移学习和强化学习算法的深度网络自动训练方法，用于干旱热谷环境中的植被检测 | 结合了MTPI（最大迁移潜力指数方法）和MTSA（多汤普森采样算法）强化学习，用于数据集自动增强和网络自动训练，减少了人工经验和试错成本 | 现有自动训练方法适应于简单数据集和网络结构，在非结构化环境（如干旱热谷环境）中实用性较低 | 减少深度学习中的手动干预，提高复杂植被信息收集的效率 | 干旱热谷环境中的植被 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，强化学习，迁移学习 | FCN, Seg-Net, U-Net, Seg-Res-Net 50 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 199 | 2025-10-07 |
Deep learning for transesophageal echocardiography view classification
2024-01-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-50735-8
PMID:38167849
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的经食管超声心动图视图分类模型，用于对术中及术中TEE影像数据进行结构化处理 | 首次开发了针对术中及术中TEE影像的多类别视图分类深度学习模型，并在两个独立医疗中心进行了外部验证 | NA | 解决TEE影像复杂非结构化特性对深度学习应用的限制，实现标准化TEE视图的自动分类 | 经食管超声心动图影像数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 经食管超声心动图成像 | CNN | 视频 | 来自Cedars-Sinai医学中心和斯坦福大学医学中心的术中及术中TEE视频 | NA | NA | AUC | NA |
| 200 | 2025-02-28 |
Predicting epidermal growth factor receptor mutation status of lung adenocarcinoma based on PET/CT images using deep learning
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1458374
PMID:39735601
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研究论文 | 本研究旨在开发基于18F-FDG PET/CT图像的深度学习模型，用于预测肺腺癌（LUAD）患者的表皮生长因子受体（EGFR）突变状态 | 利用深度学习模型预测EGFR突变状态，结合PET/CT图像和临床特征，提高了预测的准确性 | 研究仅基于两个机构的430名患者，样本量可能不足以代表所有肺腺癌患者 | 开发预测肺腺癌患者EGFR突变状态的深度学习模型 | 430名非小细胞肺癌患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | 18F-FDG PET/CT成像 | Inception V3 | 图像 | 430名非小细胞肺癌患者 | NA | NA | NA | NA |