深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1029 篇文献，本页显示第 81 - 100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 81 | 2025-10-07 |
Improved stent sharpness evaluation with super-resolution deep learning reconstruction in coronary CT angiography
2024-Jun-18, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqae094
PMID:38733576
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研究论文 | 评估超分辨率深度学习重建在冠状动脉CT血管造影中对图像质量和支架锐度的改善效果 | 首次将超分辨率深度学习重建技术应用于冠状动脉CT血管造影，显著提升支架锐度评估 | 回顾性研究，样本量有限（66例患者），单中心数据 | 比较不同图像重建算法对冠状动脉CT血管造影图像质量和支架锐度的影响 | 冠状动脉CT血管造影图像和冠状动脉支架 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管造影 | 深度学习 | 医学影像 | 66例冠状动脉CT血管造影患者 | NA | 超分辨率深度学习重建 | 图像噪声, 信噪比, 对比噪声比, 边缘上升斜率, 边缘上升距离, 5分制定性评分 | NA |
| 82 | 2025-10-07 |
Streamlining social media information retrieval for public health research with deep learning
2024-Jun-20, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae118
PMID:38718216
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研究论文 | 开发了一个基于深度学习的系统，用于从社交媒体数据中自动构建症状词典，以改进公共卫生研究 | 提出了一个系统化的流程来自动构建医学术语与口语表达之间的映射词典，相比传统关键词匹配方法能发现更多症状表达 | 研究仅基于COVID-19相关推文，词典的通用性需要进一步验证 | 简化社交媒体信息检索流程，支持公共卫生研究和流行病监测 | COVID-19相关推文中的症状表达 | 自然语言处理 | COVID-19 | 命名实体识别，实体规范化，概念映射 | 深度学习模型 | 文本数据（推文） | 从2020年2月1日至2022年4月30日的COVID-19相关推文，识别出498,480个独特症状实体表达 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 83 | 2025-10-07 |
A systematic evaluation of Euclidean alignment with deep learning for EEG decoding
2024-06-11, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad4f18
PMID:38776898
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研究论文 | 系统评估欧几里得对齐与深度学习结合在脑电图解码中的效果 | 首次系统评估欧几里得对齐对共享和个体深度学习模型训练性能的影响 | 未明确说明实验数据规模和具体使用的深度学习模型架构 | 评估欧几里得对齐作为预处理技术对脑机接口信号解码性能的提升效果 | 脑电图信号和脑机接口任务 | 机器学习 | NA | 脑电图信号处理 | 深度学习模型 | 脑电图信号 | 多受试者数据（具体数量未明确说明） | NA | NA | 准确率，收敛时间 | NA |
| 84 | 2025-10-07 |
Tailored Intraoperative MRI Strategies in High-Grade Glioma Surgery: A Machine Learning-Based Radiomics Model Highlights Selective Benefits
2024-Jun-01, Operative neurosurgery (Hagerstown, Md.)
DOI:10.1227/ons.0000000000001023
PMID:38289331
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研究论文 | 本研究开发了一种基于机器学习的放射组学模型，用于预测高级别胶质瘤手术中5-ALA单独使用的局限性，并确定哪些病例需要联合使用术中MRI | 首次将U2-Net深度学习算法与放射组学特征相结合，建立预测模型识别5-ALA在高级别胶质瘤手术中效果不佳的情况 | 样本量相对较小（73例患者），研究结果为单中心数据 | 评估术中MRI在高级别胶质瘤手术中的选择性应用价值 | 73例高级别胶质瘤患者 | 数字病理 | 脑肿瘤 | MRI, 5-ALA荧光引导手术 | 深度学习, 逻辑回归 | 医学影像 | 73例高级别胶质瘤患者 | NA | U2-Net | Nagelkerke R², ROC曲线下面积 | NA |
| 85 | 2025-10-07 |
Single-cell multi-omics analysis reveals cooperative transcription factors for gene regulation in oligodendrocytes
2024-Jun-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.19.599799
PMID:38948852
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研究论文 | 通过整合单细胞多组学数据识别少突胶质细胞中协同调控基因表达的转录因子对 | 首次结合scRNA-seq和scATAC-seq数据系统分析少突胶质细胞中转录因子的协同调控机制，并采用深度学习模型量化TF-TF相互作用 | 研究主要基于计算预测，部分结果需实验验证 | 揭示少突胶质细胞中转录因子协同调控基因表达的机制 | 少突胶质细胞及其基因调控网络 | 生物信息学 | 脑部疾病 | scRNA-seq, scATAC-seq, ChIP-seq | 深度学习模型 | 单细胞多组学数据 | NA | NA | NA | Shapley交互得分, t检验p值 | NA |
| 86 | 2025-05-03 |
Deep Learning-Based Assessment of Built Environment From Satellite Images and Cardiometabolic Disease Prevalence
2024-Jun-01, JAMA cardiology
IF:14.8Q1
DOI:10.1001/jamacardio.2024.0749
PMID:38691380
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术从卫星图像中提取建筑环境特征，并探讨其与城市中心脏代谢疾病患病率之间的关联 | 首次大规模使用Google卫星图像结合卷积神经网络评估建筑环境与心脏代谢疾病的关系，并发现特定建筑环境特征与疾病的相关性 | 横断面研究设计无法确定因果关系，且仅覆盖了美国7个城市的数据 | 探究基于图像的建筑环境特征与心脏代谢疾病患病率之间的关系 | 美国7个城市(克利夫兰、弗里蒙特等)的789个人口普查区的建筑环境和居民健康数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 卫星图像分析 | CNN(卷积神经网络)、LightGBM(轻量梯度提升机) | 卫星图像、人口普查数据 | 31,786张航拍图像覆盖789个人口普查区 | NA | NA | NA | NA |
| 87 | 2025-10-07 |
DMAF-Net: deformable multi-scale adaptive fusion network for dental structure detection with panoramic radiographs
2024-06-28, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae014
PMID:38518093
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研究论文 | 提出一种可变形多尺度自适应融合网络用于全景X光片中的牙齿结构检测 | 改进了YOLO网络，提出不同模块增强特征提取能力，采用自适应空间特征融合解决不同特征层尺度不匹配问题 | NA | 提高全景X光片中牙齿结构问题检测的准确性 | 牙齿的五种情况：阻生牙、缺失牙、种植体、冠修复和根管治疗牙 | 计算机视觉 | 牙齿疾病 | 全景X光成像 | YOLO | 图像 | 1474张全景X光片，按7:2:1比例分为训练集、验证集和测试集 | NA | DMAF-Net | 精确率, 召回率, mAP0.5, mAP[0.5:0.95] | NA |
| 88 | 2025-10-07 |
Sex estimation from maxillofacial radiographs using a deep learning approach
2024-06-01, Dental materials journal
IF:1.9Q4
DOI:10.4012/dmj.2023-253
PMID:38599831
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型从侧位头颅X光片中估计性别 | 首次将VGG16和DenseNet-121深度学习模型应用于侧位头颅X光片的性别估计，并通过显著性图分析模型关注区域 | 仅使用600张侧位头颅X光片，样本量有限；为回顾性研究 | 构建更高效可靠的性别估计方法 | 侧位头颅X光片 | 计算机视觉 | NA | X射线成像 | CNN | 医学影像 | 600张侧位头颅X光片 | NA | VGG16, DenseNet-121 | 准确率, 敏感度(召回率), 精确率, F1分数, ROC曲线下面积 | NA |
| 89 | 2025-04-25 |
Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers
2024-Jun-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.08.15.553412
PMID:37662280
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research paper | 本研究采用基于深度学习的多模态规范框架，分析阿尔茨海默病(AD)患者个体水平的ATN成像生物标志物变异 | 首次将多模态规范建模应用于ATN成像生物标志物，以分析AD的异质性 | 研究仅基于横断面数据，缺乏纵向追踪验证 | 探究阿尔茨海默病的异质性表现 | 阿尔茨海默病患者(淀粉样蛋白阳性个体)与对照组(淀粉样蛋白阴性个体) | digital pathology | geriatric disease | T1加权MRI、淀粉样蛋白PET、tau蛋白PET | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 发现队列665人，验证队列430人 | NA | NA | NA | NA |
| 90 | 2025-04-25 |
Enhanced Cell Tracking Using A GAN-based Super-Resolution Video-to-Video Time-Lapse Microscopy Generative Model
2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.11.598572
PMID:38915545
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research paper | 该论文提出了一种基于GAN的超分辨率视频到视频延时显微镜生成模型，用于增强细胞追踪 | 提出了一种称为tGAN的GAN-based延时显微镜生成器，能够显著提高合成注释延时显微镜数据的质量和多样性，采用双分辨率架构合成低分辨率和高分辨率图像 | 需要进一步验证模型在更大规模和多样性数据集上的泛化能力 | 解决细胞追踪中由于缺乏大规模多样化注释数据集而导致的深度学习模型泛化能力不足的问题 | 细胞动态行为 | digital pathology | NA | time-lapse microscopy | GAN | video | NA | NA | NA | NA | NA |
| 91 | 2025-04-24 |
Integrated Fibrous Iontronic Pressure Sensors with High Sensitivity and Reliability for Human Plantar Pressure and Gait Analysis
2024-06-04, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c02919
PMID:38760182
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research paper | 开发了一种高灵敏度和可靠性的集成纤维离子压力传感器，用于人体足底压力和步态分析 | 采用高模量多孔层压离子纤维结构和统一聚酰亚胺材料系统，具有高灵敏度（156.6 kPa）、广泛感应范围（高达4000 kPa）和增强的界面韧性和耐久性（超过150,000次循环） | 当前柔性传感器的有效性受到结构可变形性限制、多功能层之间的机械不兼容性以及复杂应力条件下的不稳定性等挑战的阻碍 | 开发一种用于足底压力和步态分析的柔性压力传感器，确保长期稳定性和准确性 | 人体足底压力和步态 | 柔性电子 | 足部疾病 | 离子压力传感技术 | 深度学习 | 压力分布数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 92 | 2025-10-07 |
Prognostication of Hepatocellular Carcinoma Using Artificial Intelligence
2024-06, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2024.0070
PMID:38807336
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综述 | 本文综述了人工智能在肝细胞癌预后预测中的应用价值与前景 | 提出基于放射组学或深度学习的人工智能方法可对肝细胞癌表型进行客观、详细和全面的分析 | 传统放射学方法存在主观性和观察者间差异性的局限 | 探讨人工智能在肝细胞癌预后预测中的潜在价值 | 肝细胞癌（HCC）患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 放射组学，深度学习 | NA | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 93 | 2025-10-07 |
Localization and Risk Stratification of Thyroid Nodules in Ultrasound Images Through Deep Learning
2024-06, Ultrasound in medicine & biology
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研究论文 | 开发结合深度学习和TI-RADS标准的集成系统，用于甲状腺结节超声图像的分割和风险分层 | 提出将Mask R-CNN深度学习模型与临床标准TI-RADS系统相结合的集成方法，实现甲状腺结节的同步分割和风险分层 | 研究仅针对TI-RADS 4级甲状腺结节，样本量相对有限（304张图像） | 开发能够同时进行甲状腺结节分割和风险分层的集成诊断系统 | 甲状腺结节超声图像 | 计算机视觉 | 甲状腺疾病 | 超声成像 | CNN | 图像 | 304张来自两个独立机构的甲状腺结节超声图像 | NA | Mask R-CNN | 准确率, 精确率-召回率曲线, 平均精度, Dice相似系数 | NA |
| 94 | 2025-10-07 |
Application of deep learning radiomics in oral squamous cell carcinoma-Extracting more information from medical images using advanced feature analysis
2024-06, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2024.101840
PMID:38548062
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系统综述 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习影像组学在口腔鳞状细胞癌中的应用 | 首次对深度学习影像组学在OSCC中的应用进行系统综述和定量荟萃分析 | 存在轻微发表偏倚(P=0.03)，纳入研究数量有限(26项) | 评估深度学习影像组学在口腔鳞状细胞癌中的应用效果 | 口腔鳞状细胞癌(OSCC)的医学影像 | 医学影像分析 | 口腔鳞状细胞癌 | 影像组学特征分析 | 深度学习算法 | 医学影像 | 26项研究，包含64,731张医学影像 | NA | NA | 灵敏度, 特异性 | NA |
| 95 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Prediction Modeling of Major Adverse Cardiovascular Events After Liver Transplantation
2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.005
PMID:38993485
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研究论文 | 本研究验证了基于深度学习的模型在预测肝移植术后主要不良心血管事件(MACE)方面的能力 | 首次使用双向门控循环单元(BiGRU)深度学习模型和纵向索赔数据预测肝移植术后心血管事件风险 | 使用回顾性索赔数据，可能存在数据完整性和准确性的限制 | 开发能够预测肝移植患者术后主要不良心血管事件风险的预测模型 | 肝移植接受者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习建模 | BiGRU | 结构化医疗数据(人口统计学特征、诊断、药物、手术数据) | 18,304名肝移植接受者(平均年龄57.4岁，女性占39.1%) | NA | 双向门控循环单元(BiGRU) | AUC-ROC, AUC-PR | NA |
| 96 | 2025-10-07 |
A Systematic Review of Natural Language Processing Methods and Applications in Thyroidology
2024-Jun, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.03.007
PMID:38938930
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系统综述 | 系统回顾自然语言处理技术在甲状腺疾病领域的应用现状、挑战与未来方向 | 首次系统梳理NLP在甲状腺学领域的应用现状，涵盖多种方法学和数据源分析 | 临床文档记录不一致、模型可移植性差、缺乏外部验证、尚未应用于临床实践 | 总结自然语言处理在甲状腺相关疾病研究中的应用现状与挑战 | 甲状腺疾病相关研究文献 | 自然语言处理 | 甲状腺疾病 | 自然语言处理 | 深度学习, 基于规则的方法, 传统机器学习, 混合方法 | 电子健康记录, 健康论坛数据, 医学文献数据库, 基因组数据库 | 24项符合条件的研究 | NA | NA | NA | NA |
| 97 | 2025-10-07 |
Cellpose as a reliable method for single-cell segmentation of autofluorescence microscopy images
2024-Jun-10, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.07.597994
PMID:38915614
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研究论文 | 本研究验证了深度学习网络Cellpose在自发荧光显微镜图像中进行单细胞分割的可靠性 | 首次将Cellpose应用于低信噪比的自发荧光显微镜图像分割，并在代谢成像数据中验证其性能 | 研究主要针对NAD(P)H自发荧光图像，在其他自发荧光对比度下的泛化能力需进一步验证 | 开发适用于自发荧光显微镜图像的可靠细胞分割方法 | PANC-1细胞系和来自9名患者的癌症类器官 | 数字病理学 | 癌症 | 多光子强度成像、荧光寿命成像显微镜(FLIM) | CNN | 显微镜图像 | PANC-1细胞系和9名患者的癌症类器官 | NA | Cellpose | Dice系数, 相关系数R | NA |
| 98 | 2025-04-10 |
Identifying depression-related topics in smartphone-collected free-response speech recordings using an automatic speech recognition system and a deep learning topic model
2024-06-15, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2024.03.106
PMID:38552911
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research paper | 该研究通过智能手机收集的自由回答语音录音，使用自动语音识别系统和深度学习主题模型，自动识别与抑郁相关的主题 | 结合自动语音识别（Whisper工具）和深度学习主题模型（BERTopic）自动分析抑郁相关语音主题，并关联抑郁严重程度、行为和语言特征 | 研究结果来自特定语音任务的抑郁队列，可能限制对非临床人群或其他语音任务的普适性，部分主题样本量较小需进一步验证 | 自动识别抑郁相关语音主题并分析其与抑郁严重程度的关系 | 265名有抑郁史的参与者的3919段英语自由回答语音录音 | natural language processing | geriatric disease | 自动语音识别（Whisper工具），深度学习主题模型（BERTopic） | BERTopic | 语音录音 | 265名参与者的3919段语音录音 | NA | NA | NA | NA |
| 99 | 2025-04-10 |
Discovery and development of macrocyclic peptide modulators of the cannabinoid 2 receptor
2024-06, The Journal of biological chemistry
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbc.2024.107330
PMID:38679329
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研究论文 | 本文探索了植物源性环状胱氨酸结肽作为大麻素2型受体（CBR）配体的潜力，并基于深度学习网络设计和表征了基于vodo-C1的双环肽 | 首次发现并开发了基于环肽的大麻素2型受体调节剂，特别是从甜紫罗兰中鉴定出vodo-C1作为CBR的全激动剂，并设计出具有负变构调节或中性拮抗作用的双环肽 | 研究仅基于九种植物的肽富集提取物库，样本量有限，且设计的双环肽未能激活受体 | 开发新型大麻素2型受体调节剂，用于治疗慢性炎症和纤维化 | 大麻素2型受体（CBR）及其配体 | 药物发现 | 慢性炎症和纤维化 | 药理学引导的分馏、肽组学、深度学习网络 | 深度学习网络 | 肽序列和结构数据 | 九种植物的肽富集提取物库 | NA | NA | NA | NA |
| 100 | 2025-10-07 |
Evaluation of enzyme activity predictions for variants of unknown significance in Arylsulfatase A
2024-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.16.594558
PMID:38798479
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研究论文 | 评估机器学习方法对芳基硫酸酯酶A基因未知意义变异体酶活性的预测能力 | 遗传学与编程训练营参与者开发的模型在标准机器学习工具下表现出最佳性能，且先进深度学习方法相比简单技术提供了统计显著的改进 | 仅针对ARSA基因的219个错义变异进行评估，样本规模有限 | 评估机器学习方法在预测未知意义变异体功能效应方面的进展 | 芳基硫酸酯酶A(ARSA)基因的219个实验验证的错义未知意义变异体 | 机器学习 | 遗传疾病 | 实验验证的功能效应测定 | 深度学习, 标准机器学习 | 基因变异数据 | 219个ARSA基因错义变异体 | Python标准机器学习工具 | NA | 预测准确性 | 适度计算资源 |