深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1163 篇文献，本页显示第 221 - 240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 221 | 2024-08-08 |
Commentary: Detection of Endoleak After Endovascular Aortic Repair Through Deep Learning Based on Non-contrast CT
2024-Sep, Cardiovascular and interventional radiology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s00270-024-03830-w
PMID:39110204
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 222 | 2024-08-07 |
Correction to: Omics-based deep learning approaches for lung cancer decision-making and therapeutics development
2024-Sep-27, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elad046
PMID:37721137
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 223 | 2025-10-07 |
Interpretation of SNP combination effects on schizophrenia etiology based on stepwise deep learning with multi-precision data
2024-Sep-27, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elad041
PMID:37738675
|
研究论文 | 提出一种基于多精度数据的逐步深度学习技术SLEM，用于探索SNP组合通过分子和细胞功能对精神分裂症病因的影响 | 首次结合多精度数据（精确但少量的多层级检测数据与不精确但大量的GWAS数据）构建逐步深度学习模型，从难以处理的大规模SNP组合空间中识别有效相互作用 | 未明确说明样本规模和数据来源的具体细节 | 探索SNP组合通过中间分子和细胞功能对精神分裂症易感性的影响机制 | 精神分裂症相关的SNP（单核苷酸多态性）组合 | 机器学习 | 精神分裂症 | GWAS（全基因组关联分析）, 多层级检测数据 | 深度学习 | 基因组数据, 多精度数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 224 | 2025-10-07 |
CelloType: A Unified Model for Segmentation and Classification of Tissue Images
2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.15.613139
PMID:39345491
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研究论文 | 提出CelloType统一模型，用于生物医学显微镜图像中的细胞分割与分类 | 采用多任务学习方法，将分割与分类任务相连接，替代传统的两阶段方法，同时提升两个任务的性能 | NA | 开发用于空间组学数据分析的细胞分割与分类统一模型 | 生物医学显微镜图像中的细胞和非细胞元素 | 数字病理学 | NA | 显微镜成像 | Transformer | 图像 | NA | NA | Transformer | 准确率 | NA |
| 225 | 2025-10-07 |
Machine learning-optimized targeted detection of alternative splicing
2024-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.20.614162
PMID:39386495
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研究论文 | 提出一种名为LSV-seq的靶向RNA测序方法，通过机器学习优化引物设计，提高选择性剪接检测的效率和灵敏度 | 开发了Optimal Prime机器学习算法优化引物设计，并首次将深度学习剪接编码预测与靶向测序相结合 | 方法主要针对已知剪接事件的检测，可能不适用于全新剪接事件的发现 | 开发高效检测和量化选择性剪接的靶向RNA测序方法 | 人类组织样本中的选择性剪接事件 | 机器学习 | NA | RNA-seq, LSV-seq, 靶向测序 | 机器学习, 深度学习 | RNA测序数据 | GTEx数据库中的数千个引物序列 | NA | NA | 捕获率, 测序深度, 灵敏度 | NA |
| 226 | 2025-10-07 |
Empowering Portable Age-Related Macular Degeneration Screening: Evaluation of a Deep Learning Algorithm for a Smartphone Fundus Camera
2024-09-05, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2023-081398
PMID:39237272
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研究论文 | 评估用于智能手机眼底相机的深度学习算法在年龄相关性黄斑变性筛查中的性能 | 首次评估基于智能手机眼底相机的AI系统进行AMD筛查，通过两阶段训练策略（初始训练+设备特定微调） | 使用回顾性数据，需要前瞻性研究验证临床适用性 | 开发便携式年龄相关性黄斑变性筛查系统 | 视网膜图像和年龄相关性黄斑变性患者 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 眼底成像 | 深度学习 | 图像 | 初始训练108,251张图像，微调1,108张图像，测试集分别包含909张和238张图像 | NA | NA | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 227 | 2025-10-07 |
Free access via computational cloud to deep learning-based EEG assessment in neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy: revolutionary opportunities to overcome health disparities
2024-Sep, Pediatric research
IF:3.1Q1
DOI:10.1038/s41390-024-03427-6
PMID:39107521
|
研究论文 | 评估基于深度学习的脑电监测系统BSN作为新生儿缺氧缺血性脑病严重程度床边标志物的有效性 | 首次通过计算云平台免费提供基于深度学习的脑电评估，为克服健康差异提供创新解决方案 | 样本量较小（仅46例HIE新生儿），需要更大规模研究验证 | 开发可访问的深度学习脑电评估工具用于新生儿脑病严重程度监测 | 缺氧缺血性脑病新生儿与健康婴儿 | 医疗人工智能 | 新生儿缺氧缺血性脑病 | 脑电图 | 深度学习 | 脑电信号 | 46例HIE新生儿及健康婴儿对照 | NA | Brain State of the Newborn (BSN) | 与Total Sarnat Score相关性分析 | 计算云平台 |
| 228 | 2025-10-07 |
Global Genotype by Environment Prediction Competition Reveals That Diverse Modeling Strategies Can Deliver Satisfactory Maize Yield Estimates
2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.13.612969
PMID:39345633
|
研究论文 | 通过全球基因型与环境预测竞赛分析多种建模策略在玉米产量预测中的表现 | 首次公开的G2F计划GxE预测竞赛，展示了多种建模方法在相同数据集上的比较结果 | 竞赛环境下的评估可能无法完全代表实际应用场景 | 研究基因与环境因素组合对表型预测的影响 | 玉米产量预测 | 计算生物学 | NA | 基因组变异分析、表型测量、气象数据采集 | 随机森林、岭回归、最小二乘法、深度学习 | 基因组数据、表型数据、气象数据、田间管理记录 | 九年收集的大型数据集 | NA | 模型集成、机制模型 | 产量预测准确度 | NA |
| 229 | 2025-10-07 |
Comparison of Vision Transformers and Convolutional Neural Networks in Medical Image Analysis: A Systematic Review
2024-Sep-12, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-024-02105-8
PMID:39264388
|
系统性综述 | 系统比较视觉Transformer和卷积神经网络在医学影像分析中的性能表现 | 首次系统性地比较ViT和CNN在医学影像分析领域的综合表现，涵盖鲁棒性、计算效率、可扩展性和准确性等多个维度 | 仅纳入36项研究，样本量相对有限；未进行定量荟萃分析 | 比较视觉Transformer和卷积神经网络在医学影像分析中的性能差异 | 医学影像数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Vision Transformer, CNN | 医学影像 | 36项研究 | NA | Vision Transformer, 卷积神经网络 | 鲁棒性, 计算效率, 可扩展性, 准确性 | NA |
| 230 | 2025-10-07 |
Advancing ICU patient care with a Real-Time predictive model for mechanical Power to mitigate VILI
2024-Sep, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105511
PMID:38851133
|
研究论文 | 开发用于预测ICU患者机械功率的实时人工智能模型以减轻呼吸机引起的肺损伤 | 首次开发混合神经网络模型实时预测机械功率，可提前15分钟预警，并集成到临床网络平台 | 回顾性观察研究设计，仅纳入单中心2018-2022年数据 | 通过人工智能预测机械功率来减轻呼吸机引起的肺损伤 | ICU接受有创机械通气的成年患者 | 医疗人工智能 | 呼吸系统疾病 | 临床数据挖掘，深度学习 | 混合神经网络 | 临床数据，机械通气参数，实验室数据，监测数据 | 1967名患者（中位年龄63岁，66.9%男性） | NA | 混合神经网络 | 均方误差，准确率 | NA |
| 231 | 2025-10-07 |
GenomicLinks: deep learning predictions of 3D chromatin interactions in the maize genome
2024-Sep, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqae123
PMID:39318505
|
研究论文 | 开发了深度学习模型GenomicLinks来预测玉米基因组中的3D染色质相互作用 | 首次在植物中应用深度学习模型预测染色质3D相互作用，并发现bHLH转录因子结合基序对染色质环形成的特异性预测作用 | 目前主要针对玉米基因组，植物染色质环形成的生物学机制仍了解有限 | 识别预测3D染色质相互作用的DNA序列特征 | 玉米基因组中的染色质相互作用 | 基因组学 | NA | 深度学习，诱变方法，单细胞共可及性分析 | 深度学习模型 | 基因组序列数据，染色质相互作用数据 | NA | NA | GenomicLinks | 相互作用概率 | 开源网络工具 |
| 232 | 2025-10-07 |
Analysis of Brain Age Gap across Subject Cohorts and Prediction Model Architectures
2024-Sep-20, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines12092139
PMID:39335651
|
研究论文 | 本研究通过五种深度学习模型分析不同疾病队列的脑年龄差距，并探讨模型架构对预测结果的影响 | 首次系统比较五种先进深度学习模型在不同神经系统疾病中的脑年龄差距表现，并发现脑年龄差距随实际年龄增长而下降的趋势 | 研究结果可能受到生存偏倚、疾病进展和治疗干预等复杂因素的共同影响 | 评估不同深度学习模型在多种疾病中脑年龄预测的一致性和差异性 | 健康对照者及睡眠呼吸暂停、糖尿病、多发性硬化症、帕金森病、轻度认知障碍和阿尔茨海默病患者 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | T1加权磁共振成像 | 深度学习 | 脑部MRI图像 | 多个疾病队列的健康对照和患者样本 | NA | 2D VGG, 3D VGG, RelationNet, ResNet, SFCN | 脑年龄差距统计显著性 | NA |
| 233 | 2025-10-07 |
Phase retrieval based on the distributed conditional generative adversarial network
2024-Sep-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision
DOI:10.1364/JOSAA.529243
PMID:39889034
|
研究论文 | 提出基于分布式条件生成对抗网络的相位恢复方法，同时提升相位和幅度图像的重建质量 | 首次提出分布式幅度和相位条件生成对抗网络(D-APUCGAN)，能够同时提高相位和幅度图像的重建质量 | 未明确说明计算资源需求和模型训练时间 | 解决相位恢复问题，从傅里叶强度测量中重建原始图像 | 自然图像、非自然图像、DIV2K测试数据集、MNIST数据集和真实数据 | 计算机视觉 | NA | 傅里叶强度测量 | GAN, 条件生成对抗网络 | 图像 | NA | NA | UCGAN, AUCGAN, PUCGAN, APUCGAN | PSNR, SSIM | NA |
| 234 | 2025-10-07 |
Laceration assessment: advanced segmentation and classification framework for retinal disease categorization in optical coherence tomography images
2024-Sep-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision
DOI:10.1364/JOSAA.526142
PMID:39889044
|
研究论文 | 提出一种用于OCT图像中视网膜疾病分类和撕裂区域分割的深度学习框架 | 开发了能同时执行分类和分割任务的双重深度学习框架，采用并行掩码引导CNN进行图像分类，并使用其输出的GAM辅助V-Net进行分割 | 未明确说明样本量的具体数值和数据集分布的详细情况 | 开发能够同时进行视网膜疾病分类和撕裂区域分割的深度学习框架 | 光学相干断层扫描(OCT)图像中的视网膜疾病 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | CNN, V-Net | 图像 | 包含4个公共数据集和1个实时数据集的组合数据集，涵盖11类视网膜疾病 | NA | 并行掩码引导卷积神经网络(PM-CNN), V-Net | Dice系数, 准确率 | NA |
| 235 | 2025-02-01 |
Deep learning analysis of serial digital breast tomosynthesis images in a prospective cohort of breast cancer patients who received neoadjuvant chemotherapy
2024-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111624
PMID:39029241
|
研究论文 | 本研究探讨了在乳腺癌新辅助化疗（NACT）期间使用人工智能（AI）分析连续数字乳腺断层合成（DBT）图像，以预测NACT完成后的病理完全缓解（pCR） | 首次将深度学习AI系统应用于连续DBT图像分析，以预测乳腺癌患者的pCR | 样本量较小，未来需要更大数据集以进行更全面的模型训练和性能评估 | 探索AI在乳腺癌NACT期间预测pCR的潜力 | 接受NACT的乳腺癌患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成（DBT） | 3D ResNet | 图像 | 149名女性乳腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 236 | 2025-02-01 |
Multicenter privacy-preserving model training for deep learning brain metastases autosegmentation
2024-09, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110419
PMID:38969106
|
研究论文 | 本研究探索了多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤自动分割性能的影响，并评估了增量迁移学习技术LWF在不共享原始数据情况下提升模型泛化能力的有效性 | 提出了使用增量迁移学习技术（LWF）进行隐私保护的模型训练，以提高多中心数据下的模型泛化能力 | 数据异质性（如转移密度、空间分布和图像空间分辨率的差异）导致模型性能在不同中心间存在差异，限制了模型的泛化能力 | 研究多中心数据异质性对深度学习脑转移自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术的有效性 | 脑转移（BM）的自动分割 | 计算机视觉 | 脑转移 | 深度学习 | DeepMedic网络 | 医学影像 | 来自六个中心的脑转移数据集（UKER、USZ、Stanford、UCSF、NYU、BraTS Challenge 2023） | NA | NA | NA | NA |
| 237 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence for triaging of breast cancer screening mammograms and workload reduction: A meta-analysis of a deep learning software
2024-Sep, Journal of medical screening
IF:2.6Q2
DOI:10.1177/09691413231219952
PMID:38115810
|
meta-analysis | 通过荟萃分析评估深度学习软件在乳腺癌筛查乳腺X线摄影分流中减少放射科医生工作量的效果 | 首次通过荟萃分析量化评估AI分流在乳腺癌筛查中减少工作量的潜力，确定了68.3%的工作量减少率同时保持93.1%的灵敏度 | 仅纳入了使用同一商业深度学习算法的三项研究，存在较高的异质性（I² > 80%），AI实施仍复杂且异质 | 评估基于AI的乳腺癌筛查乳腺X线摄影分流能否在保持非劣灵敏度的情况下减少放射科医生工作量 | 乳腺癌筛查乳腺X线摄影检查 | digital pathology | breast cancer | deep learning | DL | mammogram images | 156,852次检查 | NA | commercially available DL algorithm | sensitivity, specificity | NA |
| 238 | 2025-10-07 |
Neuroimage analysis using artificial intelligence approaches: a systematic review
2024-Sep, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03097-w
PMID:38664348
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系统综述 | 本文系统综述了2013-2023年间人工智能技术在神经影像数据分析中的应用现状和发展趋势 | 首次系统梳理了近十年AI在神经影像分析中的应用格局，明确了主要临床任务分布和疾病研究重点 | 仅纳入456篇文献，可能未覆盖该领域所有相关研究；时间范围限定为2013-2023年 | 评估人工智能技术对神经影像数据分析的影响，提升诊断能力并推动领域发展 | 神经影像数据，重点关注精神和神经系统疾病 | 医学影像分析 | 精神和神经系统疾病 | 神经影像技术 | 机器学习,深度学习 | 神经影像数据 | 456篇相关文献，最终纳入104项研究进行详细分析 | NA | NA | NA | NA |
| 239 | 2025-10-07 |
Processing of Short-Form Content in Clinical Narratives: Systematic Scoping Review
2024-Sep-26, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/57852
PMID:39325515
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综述 | 本系统范围综述分析了临床叙事中短格式内容的类型及自然语言处理技术在其识别、扩展和消歧中的应用 | 首次系统梳理了2018-2023年间临床叙事中短格式处理的NLP方法，并识别了研究空白领域 | 纳入研究数量有限（仅19篇），缺乏对临床短格式的明确定义，非英语语言研究不足 | 概述临床叙事中短格式内容的类型及其NLP处理技术 | 临床叙事中的缩写词和首字母缩略词 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理 | 深度学习 | 临床文本 | 19篇符合纳入标准的研究文献 | NA | NA | NA | NA |
| 240 | 2025-10-07 |
From Voxel to Gene: A Scoping Review on MRI Radiogenomics' Artificial Intelligence Predictions in Adult Gliomas and Glioblastomas-The Promise of Virtual Biopsy?
2024-Sep-23, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines12092156
PMID:39335670
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综述 | 评估深度学习在成人胶质瘤和胶质母细胞瘤MRI影像基因组学中遗传特征预测的应用现状 | 系统分析从全卷积网络到ResNet、DenseNet等先进架构在胶质瘤虚拟活检中的演变 | 研究存在数据集规模小、同质性强以及验证方法不一致的问题，缺乏稳健的外部验证 | 评估深度学习技术在胶质瘤遗传特征表征中的应用潜力，探索虚拟活检的可能性 | 成人胶质瘤和胶质母细胞瘤患者 | 医学影像分析 | 胶质瘤,胶质母细胞瘤 | MRI影像基因组学 | 深度学习 | 医学影像(MRI) | 基于17项研究的综合分析 | NA | 全卷积网络,ResNet,DenseNet | k折交叉验证,外部数据集验证 | NA |