深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12102 篇文献，本页显示第 481 - 500 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 481 | 2025-11-23 |
Optimizing Computer-Aided Diagnosis with Cost-Aware Deep Learning Models
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160273
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研究论文 | 本研究提出了一种集成成本敏感参数的深度学习辅助诊断系统，旨在优化医学影像诊断中的错误分类成本 | 在激活函数中引入成本敏感参数，差异化处理假阴性和假阳性错误的代价 | 仅在两个医学影像数据集上验证，未在其他疾病或影像模态上测试 | 开发成本敏感的深度学习模型以优化计算机辅助诊断系统 | 肺结节影像和乳腺癌组织学图像 | 计算机视觉 | 肺癌, 乳腺癌 | 医学影像分析 | 深度学习 | 医学影像 | LIDC和BreakHis两个数据库的样本 | NA | NA | 灵敏度, 准确率 | NA |
| 482 | 2025-11-23 |
A deep neural network estimation of brain age is sensitive to cognitive impairment and decline
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160276
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研究论文 | 本研究利用自由水校正的扩散MRI和T1加权MRI构建深度神经网络预测大脑年龄，并探讨其与认知障碍的关系 | 首次采用自由水校正的dMRI技术分离组织与液体信号，并结合T1加权MRI构建密集连接神经网络预测大脑年龄 | 未说明具体样本量大小和参与者的详细人口统计学特征 | 开发敏感的生物标志物用于阿尔茨海默病的诊断和监测 | 认知未受损个体和轻度认知障碍参与者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 扩散MRI, T1加权MRI, 自由水校正技术 | 深度神经网络 | 神经影像数据 | NA | NA | 密集连接神经网络 | 相关系数r, p值, β系数 | NA |
| 483 | 2025-11-22 |
Deep learning estimation of proton stopping power with photon-counting computed tomography: a virtual study
2024-Dec, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.S1.S12809
PMID:39574807
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型从光子计数计算机断层扫描图像估计质子阻止本领 | 首次将光子计数CT与U-Net深度学习网络结合用于质子阻止本领估计，相比传统单能和双能CT方法显著提高了精度 | 基于虚拟仿真研究，尚未在真实患者数据上验证 | 提高质子放射治疗中质子阻止本领的估计精度 | 头部XCAT体模的仿真PCCT图像和质子阻止本领图 | 医学影像分析 | 癌症治疗 | 光子计数计算机断层扫描(PCCT) | 深度学习 | 医学影像 | 基于XCAT体模的仿真数据 | NA | U-Net | 均方根误差(RMSE) | NA |
| 484 | 2025-11-22 |
Applications of Deep Learning Techniques in Healthcare Systems: A Review
2024-Nov, Journal of clinical practice and research
DOI:10.14744/cpr.2024.25381
PMID:41257169
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综述 | 本文综述了深度学习技术在医疗保健系统中的应用研究 | 系统梳理了卷积神经网络、堆叠自编码器和循环神经网络等主流深度学习方法在医疗领域的应用现状 | 未涉及具体实验验证和性能对比分析 | 探讨深度学习技术在医疗保健领域的应用前景 | 医疗图像分析、药物研发和远程患者监测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, SAE, RNN | 图像, 时间序列数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 堆叠自编码器, 循环神经网络 | NA | NA |
| 485 | 2025-11-21 |
A novel deep learning framework for accurate melanoma diagnosis integrating imaging and genomic data for improved patient outcomes
2024-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.13770
PMID:38881051
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研究论文 | 提出一种整合影像学和基因组数据的深度学习框架用于黑色素瘤的准确诊断 | 首次将卷积神经网络和图神经网络结合，融合多模态数据（皮肤镜图像、组织病理切片和基因组图谱）进行黑色素瘤诊断 | 需要在更大规模上进行验证，需要更多临床试验来确认该诊断方法的有效性和可行性 | 开发一种新的黑色素瘤分类方法，提供比当前医学方法更可靠的诊断 | 黑色素瘤患者的多模态数据 | 计算机视觉, 自然语言处理 | 黑色素瘤 | 皮肤镜成像, 组织病理学, 基因组分析 | CNN, GNN | 图像, 基因组数据 | NA | NA | 定制多模态深度神经网络 | 准确率, AUC | NA |
| 486 | 2025-11-21 |
Magnetic Resonance Imaging-Based Assessment of Pancreatic Fat Strongly Correlates With Histology-Based Assessment of Pancreas Composition
2024-02-01, Pancreas
IF:1.7Q3
DOI:10.1097/MPA.0000000000002288
PMID:38194643
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研究论文 | 本研究评估了基于磁共振成像的胰腺脂肪估计与基于组织学的胰腺成分测量之间的关系 | 首次使用深度学习算法在胰腺切除组织学中标记11种组织成分，并建立MRI脂肪估计与组织成分的线性相关模型 | 样本量较小（27例患者），回顾性研究设计 | 评估MRI基于胰腺脂肪估计与组织学胰腺成分测量的相关性 | 高风险个体和胰腺正常疾病对照的术前MRI图像及后续胰腺切除组织学样本 | 数字病理 | 胰腺癌 | 磁共振成像, 组织学分析 | 深度学习算法, 线性模型 | 医学影像, 组织学图像 | 27例患者（平均年龄64.0±12.0岁，15名女性） | NA | NA | 相关系数r, P值 | NA |
| 487 | 2025-11-21 |
Noninvasive Computed Tomography-Based Deep Learning Model Predicts In Vitro Chemosensitivity Assay Results in Pancreatic Cancer
2024-01-01, Pancreas
IF:1.7Q3
DOI:10.1097/MPA.0000000000002270
PMID:38019604
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研究论文 | 基于CT图像的深度学习模型预测胰腺癌体外化疗敏感性检测结果 | 首次使用CT图像和深度学习非侵入性预测胰腺癌体外化疗敏感性检测结果 | 样本量较小（33例患者），需要更大规模验证 | 优化胰腺导管腺癌的化疗方案选择 | 胰腺导管腺癌患者 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | 计算机断层扫描，组织培养药物反应测定 | CNN | 医学图像 | 33例PDAC患者 | NA | 残差卷积神经网络 | 准确率，AUC | NA |
| 488 | 2025-11-20 |
Deep learning approach to predict autism spectrum disorder: a systematic review and meta-analysis
2024-10-28, BMC psychiatry
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12888-024-06116-0
PMID:39468522
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系统评价与荟萃分析 | 通过系统评价和荟萃分析评估深度学习技术在儿童自闭症谱系障碍分类中的准确性 | 首次对深度学习在自闭症谱系障碍分类中的性能进行系统性量化评估 | 纳入研究存在较大异质性限制了荟萃分析的有效性 | 评估深度学习技术在儿童自闭症谱系障碍分类中的诊断准确性 | 自闭症谱系障碍患者 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 深度学习 | 深度学习模型 | 医学数据 | 9495名ASD患者来自6个不同数据库 | NA | NA | 灵敏度,特异性,AUC,SROC | NA |
| 489 | 2025-11-19 |
IRTCI: Item Response Theory for Categorical Imputation
2024-Jul-02, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4529519/v1
PMID:39011102
|
研究论文 | 提出基于项目反应理论的分类数据插补新方法IRTCI，并与现有多种机器学习方法进行对比评估 | 首次将项目反应理论应用于分类数据插补，通过生成概率项确定缺失单元格的类别归属 | 未明确说明方法在大规模数据集上的计算效率及在复杂缺失模式下的表现 | 开发更有效的分类数据缺失值插补方法 | 具有缺失值的分类数据集 | 机器学习 | NA | 项目反应理论 | IRT | 分类数据（顺序、名义、二元） | 三个不同数据集 | NA | IRTCI | 准确率, 预测性能 | NA |
| 490 | 2025-11-19 |
Mapping single-cell developmental potential in health and disease with interpretable deep learning
2024-Mar-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.03.19.585637
PMID:38562882
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研究论文 | 开发可解释深度学习框架CytoTRACE 2，用于从单细胞RNA测序数据中表征细胞发育潜能和分化状态 | 提出首个可在绝对尺度上量化细胞潜能的可解释深度学习框架，涵盖31个跨物种数据集并验证其优于现有方法 | 方法验证主要基于已公开数据集，需要进一步实验验证在更多疾病模型中的适用性 | 建立单细胞水平发育潜能定量分析平台 | 人类和小鼠单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | 31个数据集，涵盖28种组织类型，62个小鼠胚胎发育时间点 | NA | NA | 潜能水平恢复准确度，分化状态重建精度 | NA |
| 491 | 2025-11-17 |
A protein fitness predictive framework based on feature combination and intelligent searching
2024-Dec, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.5211
PMID:39548358
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研究论文 | 提出一种基于特征组合和智能搜索的蛋白质适应性预测框架scut_ProFP | 整合特征组合和特征选择技术，实现从有限蛋白质序列中提取最相关功能特征信息，并能从低阶突变体泛化到高阶突变体 | 未明确说明模型对超大规模数据集的扩展性及计算效率 | 开发高效的蛋白质适应性预测方法以支持蛋白质工程 | 蛋白质序列及其适应性（fitness）值 | 机器学习 | NA | 特征组合、特征选择 | NA | 蛋白质序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 492 | 2025-11-17 |
Super-resolution multi-contrast unbiased eye atlases with deep probabilistic refinement
2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064004
PMID:39554509
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研究论文 | 提出一种结合超分辨率预处理和深度概率模型的方法，用于创建高分辨率无偏眼部图谱 | 将深度学习超分辨率算法与无监督深度概率方法相结合，生成更广泛的变形场以增强器官边界对齐 | 需要足够数量的受试者样本才能有效优化模板 | 解决在高度变异人群中生成标准化眼部参考图谱的挑战 | 眼部器官（眼眶和视神经）的形态学特征 | 医学影像分析 | 眼科疾病 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习, 概率模型 | 多对比度磁共振图像 | NA | NA | NA | Dice系数, Wilcoxon符号秩检验 | NA |
| 493 | 2025-11-16 |
Machine Learning to Predict Potential Energy Surface of Resveratrol Drug: A Quantum-Level Calculation
2024-Nov-14, ACS medicinal chemistry letters
IF:3.5Q2
DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00382
PMID:39563810
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研究论文 | 使用ANI-1x神经网络势能预测白藜芦醇药物的势能面 | 首次将ANI-1x深度学习技术应用于抗帕金森药物白藜芦醇的量子级势能面预测 | 仅针对单一分子进行验证，未涉及更复杂的药物分子体系 | 开发快速准确的药物分子势能面预测方法 | 白藜芦醇（3,5,4'-三羟基芪）分子 | 机器学习 | 帕金森病 | 密度泛函理论，量子化学计算 | 神经网络 | 量子化学计算数据 | NA | ANI | ANI-1x | NA | NA |
| 494 | 2025-11-16 |
Predictive Modeling and Drug Repurposing for Type-II Diabetes
2024-Nov-14, ACS medicinal chemistry letters
IF:3.5Q2
DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00358
PMID:39563823
|
研究论文 | 本研究使用机器学习和深度学习模型预测DPP-4抑制剂，并通过药物重定位策略发现潜在糖尿病治疗药物 | 首次将多任务深度神经网络应用于DPP-4抑制剂预测，并成功从FDA批准药物中识别出具有潜力的重定位候选药物 | 研究基于计算预测和分子对接，需要后续实验验证 | 开发预测模型识别DPP-4抑制剂，探索糖尿病药物重定位 | DPP-4抑制剂化合物和FDA批准药物 | 机器学习 | 糖尿病 | 分子对接，分子动力学 | SVM, RF, NB, MTDNN | 化合物结构数据 | 6,750个化合物和100个FDA批准药物 | NA | 多任务深度神经网络 | 准确率, 相关系数 | NA |
| 495 | 2025-11-15 |
Learning meaningful representation of single-neuron morphology via large-scale pre-training
2024-09-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae395
PMID:39230697
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研究论文 | 提出MorphRep模型，通过大规模预训练学习单神经元形态的有意义表示 | 首次使用超过25万神经元形态数据进行大规模预训练，采用图结构数据编码和图形变换器，通过多增强视图一致性学习实现最先进性能 | NA | 开发能够准确表征神经元形态的计算模型 | 单神经元形态结构 | 机器学习 | 脑部疾病 | 显微镜成像 | 图变换器 | 图结构数据 | 超过250,000个神经元形态数据 | NA | 图变换器 | NA | NA |
| 496 | 2025-11-14 |
Diagnostic Performance of Deep Learning Applications in Hepatocellular Carcinoma Detection Using Computed Tomography Imaging
2024-12-30, The Turkish journal of gastroenterology : the official journal of Turkish Society of Gastroenterology
DOI:10.5152/tjg.2024.24538
PMID:39760649
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研究论文 | 本研究利用基于YOLO架构的深度学习技术增强CT图像中肝细胞癌的检测能力 | 首次将YOLO架构应用于肝细胞癌的CT图像检测，显著超越传统诊断方法的准确率 | 样本量相对有限（122名患者），需要更大规模数据验证 | 提高肝细胞癌的早期检测准确率，改善患者预后 | 肝细胞癌患者的CT图像 | 计算机视觉 | 肝细胞癌 | CT成像 | YOLO | 医学图像 | 122名患者的1290张CT图像 | NA | YOLO | 精确率,召回率,准确率,特异性,敏感性 | NA |
| 497 | 2025-11-13 |
Investigation of scatter energy window width and count levels for deep learning-based attenuation map estimation in cardiac SPECT/CT imaging
2024-Nov-11, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad8b09
PMID:39447603
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研究论文 | 本研究评估了深度学习在心脏SPECT/CT成像中估计衰减图的性能，重点分析了散射能量窗宽度和计数水平的影响 | 首次全面分析了不同散射窗作为深度学习输入的影响，并评估了在降低计数水平下深度学习的性能表现 | 研究仅针对心脏SPECT成像，结果可能不适用于其他类型的SPECT成像 | 评估深度学习在心脏灌注SPECT成像中生成衰减图的效用，特别是在不同散射窗设置和降低计数水平条件下的表现 | 心脏SPECT/CT成像中的衰减图估计 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | SPECT/CT成像，深度学习 | 深度学习模型 | SPECT影像数据 | 1517名受试者（386名测试，1131名训练和验证） | NA | NA | 归一化均方误差（NMSE） | NA |
| 498 | 2025-11-12 |
EnergyShare AI: Transforming P2P energy trading through advanced deep learning
2024-Sep-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36948
PMID:39296059
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研究论文 | 介绍EnergyShare AI系统，通过深度强化学习优化点对点能源交易 | 将深度强化学习应用于点对点能源交易系统，相比传统线性整数规划模型在优化双向能源传输方面具有优势 | NA | 提高能源管理效率并降低能源交易成本 | 消费者和产消者通过太阳能阵列、储能系统和电动汽车进行的能源交易 | 机器学习 | NA | 深度强化学习 | DRL | 能源交易数据 | NA | NA | NA | 成本节约、能源传输量 | NA |
| 499 | 2025-11-12 |
Detection of Peri-Pancreatic Edema using Deep Learning and Radiomics Techniques
2024-Jul, 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/EMBC53108.2024.10782032
PMID:40039000
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研究论文 | 本研究开发了一种结合深度学习和影像组学技术自动检测胰周水肿的方法 | 首次提出自动检测胰周水肿的研究，创建了首个该问题的基准测试，结合了现代深度学习架构和影像组学技术 | 样本量相对有限（255例患者），需要进一步验证 | 开发自动检测胰周水肿的方法以辅助胰腺炎诊断和管理 | 胰腺疾病患者的CT影像数据 | 医学影像分析 | 胰腺炎 | CT影像分析 | Transformer, XGBoost | CT图像 | 255例胰腺疾病患者 | PyTorch | LinTransUNet, Swin-Tiny | Dice系数, mIoU, 召回率, 精确率, 准确率 | NA |
| 500 | 2025-11-12 |
Image fusion using Y-net-based extractor and global-local discriminator
2024-May-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30798
PMID:38784534
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研究论文 | 提出一种基于Y-Net和全局-局部判别器的GAN模型用于红外与可见光图像融合 | 采用Y-Net作为生成器主干架构，引入残差密集块和跨模态上下文注意力捷径，结合全局-局部判别器实现无融合规则的端到端图像融合 | NA | 解决多模态图像融合中特征提取和信息保真度的挑战 | 红外图像与可见光图像 | 计算机视觉 | NA | 图像融合技术 | GAN | 图像 | NA | NA | Y-Net, RDblock, CMSCA, PatchGAN | 结构相似性指数, 强度相似性, 梯度相似性 | NA |