深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1168 篇文献，本页显示第 161 - 180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 161 | 2025-04-27 |
High-throughput optimized prime editing mediated endogenous protein tagging for pooled imaging of protein localization
2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.16.613361
PMID:39345511
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研究论文 | 开发了一种基于prime editing的高通量内源蛋白标记方法，用于大规模测量蛋白质亚细胞定位 | 首次将prime editing与光学读出和测序技术结合，实现了蛋白质组组织的大规模并行分析 | 仅测试了60种蛋白质，覆盖范围有限 | 开发一种可扩展的蛋白质亚细胞定位测量技术 | 60种具有不同定位模式的内源蛋白质 | 数字病理学 | NA | prime editing, 高通量测序, 深度学习图像分析 | 深度学习 | 图像, 测序数据 | 17,280个pegRNAs设计的文库，覆盖60种蛋白质 |
| 162 | 2025-04-26 |
Evaluating Performance of Different RNA Secondary Structure Prediction Programs Using Self-cleaving Ribozymes
2024-Sep-13, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzae043
PMID:39317944
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研究论文 | 本文通过比较七种RNA二级结构预测工具在自切割核酶序列上的准确性，评估了不同RNA二级结构预测程序的性能 | 首次系统比较了包括深度学习方法在内的多种RNA二级结构预测工具在复杂RNA折叠问题上的表现 | 研究仅针对特定类别的自切割核酶序列进行测试，结果可能不适用于其他RNA类型 | 评估不同RNA二级结构预测程序的准确性和适用性 | 自切割核酶序列的RNA二级结构 | 生物信息学 | NA | RNA二级结构预测算法 | 深度学习模型 | RNA序列数据 | 数十个自切割核酶序列 |
| 163 | 2025-04-25 |
Computer Vision Identification of Trachomatous Inflammation-Follicular Using Deep Learning
2024-Sep-20, Cornea
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/ICO.0000000000003701
PMID:39312712
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于识别沙眼性炎症-滤泡（TF），以减少人工评分的资源负担和潜在错误 | 首次使用MobileNetV3大型深度卷积神经网络对沙眼性炎症-滤泡进行自动分类，显著提高了筛查效率和准确性 | 需要在具有不同TF流行率的多样化人群中进行进一步验证才能大规模实施 | 开发一种能够准确高效进行大规模沙眼筛查的自动化系统 | 0至9岁儿童的56,725张眼睑内翻照片 | 计算机视觉 | 沙眼 | 深度学习 | MobileNetV3大型深度卷积神经网络 | 图像 | 来自埃塞俄比亚一个沙眼流行地区的11,358名儿童，共56,725张照片 |
| 164 | 2025-04-24 |
Reconstructing Cancellous Bone From Down-Sampled Optical-Resolution Photoacoustic Microscopy Images With Deep Learning
2024-09, Ultrasound in medicine & biology
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研究论文 | 本研究提出了一种名为PADA U-Net的深度学习模型，用于从欠采样的光学分辨率光声显微镜图像中重建完整的骨组织图像 | 提出PADA U-Net模型，突破成像速度与空间分辨率之间的权衡 | NA | 提高光学分辨率光声显微镜图像质量，同时不牺牲时间分辨率 | 牛松质骨样本 | 数字病理学 | 骨疾病 | 光学分辨率光声显微镜(OR-PAM) | PADA U-Net | 图像 | 牛松质骨测试集 |
| 165 | 2025-04-24 |
A Semi-supervised Four-Chamber Echocardiographic Video Segmentation Algorithm Based on Multilevel Edge Perception and Calibration Fusion
2024-09, Ultrasound in medicine & biology
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research paper | 提出一种基于多级边缘感知和校准融合的半监督四腔心超声视频分割算法，以提高心内膜分割的准确性 | 引入了多级边缘感知模块和校准融合模块，结合半监督学习，有效解决了超声视频中的边缘模糊和特征融合问题 | 未提及具体的数据集规模和多样性限制，可能影响模型的泛化能力 | 提高心内膜的自动语义分割准确性，辅助心脏疾病诊断 | 超声心动图视频中的心内膜 | digital pathology | cardiovascular disease | deep learning | semi-supervised network | video | 两个公共超声心动图视频数据集和一个本地医院临床数据集 |
| 166 | 2025-04-23 |
Deep Learning-Based Reconstruction Algorithm With Lung Enhancement Filter for Chest CT: Effect on Image Quality and Ground Glass Nodule Sharpness
2024-09, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2024.0472
PMID:39197828
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研究论文 | 评估结合深度学习图像重建算法的新型肺增强滤波器对图像质量和磨玻璃结节锐度的影响 | 提出了一种结合深度学习图像重建算法和肺增强滤波器的新方法，显著提高了磨玻璃结节的锐度 | 研究基于人工模拟的磨玻璃结节和体模，未涉及真实患者数据 | 提高胸部CT扫描中图像质量和磨玻璃结节的评估效果 | 人工模拟的磨玻璃结节和胸部体模 | 数字病理 | 肺癌 | 深度学习图像重建算法 | DLIR | CT图像 | 5个不同密度的人工磨玻璃结节和1个胸部体模 |
| 167 | 2025-04-23 |
Diagnostic Accuracy of AI Algorithms in Aortic Stenosis Screening: A Systematic Review and Meta-Analysis
2024-09, Clinical medicine & research
IF:1.2Q2
DOI:10.3121/cmr.2024.1934
PMID:39438148
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meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能算法在主动脉瓣狭窄筛查中的诊断准确性 | 首次综合评估多种AI算法在主动脉瓣狭窄筛查中的表现，并提供了详细的诊断准确性指标 | 存在发表偏倚，且研究间存在异质性 | 评估AI算法在主动脉瓣狭窄筛查中的诊断准确性 | 主动脉瓣狭窄患者 | digital pathology | cardiovascular disease | AI算法分析 | deep learning | ECG, 胸部X光片, 听诊音频文件, 电子听诊器记录, 非侵入式可穿戴惯性传感器的心机械信号 | 10项符合条件的研究（来自295篇初步筛选文献） |
| 168 | 2025-04-20 |
AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis
2024-Sep-23, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.20.24314081
PMID:39399046
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research paper | 该研究提出了一种基于深度学习的全自动化流程，用于通过CT衰减图分割心脏腔室来量化[18F]FDG PET活性，并评估了几种基于此框架的定量方法 | 首次提出了一种全自动化的体积量化方法，用于心脏结节病的[18F]FDG PET检测，具有高预测性能 | 研究样本量较小（69例患者），且特异性较低（65%） | 开发一种全自动化方法，用于心脏结节病的诊断和管理 | 疑似心脏结节病的患者 | digital pathology | cardiovascular disease | [18F]FDG PET/CT | DL (deep learning) | image | 69例患者（其中29例确诊为心脏结节病） |
| 169 | 2024-09-20 |
Label-free and rapid mechanics of single cells under high-density co-culture conditions by deep learning image recognition-assisted atomic force microscopy
2024-Sep-18, Acta biochimica et biophysica Sinica
IF:3.3Q1
DOI:10.3724/abbs.2024158
PMID:39295485
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 170 | 2025-04-13 |
qlty: handling large tensors in scientific imaging deep-learning workflows
2024-Sep, Software impacts
IF:1.3Q3
DOI:10.1016/j.simpa.2024.100696
PMID:40206204
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research paper | 介绍了一个名为qlty的工具包，用于处理科学成像中深度学习工作流程中的大型张量数据 | 提出了一个专门用于处理超出标准GPU内存容量的大型体积数据集的工具包qlty，通过张量管理技术实现有效训练和推理 | 未提及具体的性能对比实验或与其他工具的比较 | 解决科学成像中深度学习工作流程中大型张量数据处理的问题 | 大型体积数据集 | computer vision | NA | NA | NA | image | NA |
| 171 | 2025-04-12 |
Detailed delineation of the fetal brain in diffusion MRI via multi-task learning
2024-Sep-12, ArXiv
PMID:39314513
|
research paper | 开发了一种基于多任务学习的计算方法，用于胎儿脑部扩散MRI数据的详细描绘 | 提出了一个统一的计算框架，能够同时完成脑组织分割、白质束分割和脑部皮层分区三项任务 | 未提及该方法在异常胎儿脑部发育研究中的表现 | 开发自动化方法来提高胎儿脑部扩散MRI数据分析的准确性和可重复性 | 胎儿脑部扩散MRI数据 | 医学影像分析 | NA | 扩散加权MRI(dMRI) | 多任务深度学习 | MRI图像 | 97个胎儿脑部样本 |
| 172 | 2025-04-12 |
Deep Learning-Based Prediction of Hepatic Decompensation in Patients With Primary Sclerosing Cholangitis With Computed Tomography
2024-Sep, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.07.002
PMID:40206109
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研究论文 | 本研究探讨了使用深度学习模型基于CT影像预测原发性硬化性胆管炎（PSC）患者肝失代偿的潜力 | 首次应用3D-DenseNet121模型分析CT影像预测PSC患者的肝失代偿，并通过解剖区域分割验证模型决策过程 | 回顾性研究设计，样本量有限（277例），未进行外部验证 | 开发基于深度学习的肝失代偿预测工具 | 原发性硬化性胆管炎（PSC）患者 | 数字病理 | 肝病 | CT成像 | 3D-DenseNet121 | 3D医学影像 | 277例接受腹部CT扫描的成人PSC患者 |
| 173 | 2025-04-06 |
Few-shot Class-incremental Learning for Retinal Disease Recognition
2024-Sep-18, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3457915
PMID:39292587
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研究论文 | 本文提出了一种名为Re-FSCIL的新框架，用于少样本类增量视网膜疾病识别，通过整合RETFound模型和细粒度模块，采用前向兼容训练策略和监督对比学习来提高模型的适应性和特征判别能力 | 提出Re-FSCIL框架，整合RETFound模型和细粒度模块，采用前向兼容训练策略和监督对比学习，显著提升了少样本类增量学习在视网膜疾病识别中的性能 | NA | 开发能够持续学习新类别且保留现有知识的深度学习模型，特别适用于视网膜疾病诊断系统 | 视网膜疾病 | 数字病理 | 视网膜疾病 | 监督对比学习，特征融合 | RETFound | 图像 | 两个新基准数据集RFMiD38和JSIEC39 |
| 174 | 2025-04-06 |
Timely ICU Outcome Prediction Utilizing Stochastic Signal Analysis and Machine Learning Techniques with Readily Available Vital Sign Data
2024-09, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3416039
PMID:38889027
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research paper | 该研究提出了一种结合随机信号分析和机器学习技术的新方法，用于从ICU患者的实时生命体征时间序列中提取具有强预测能力的特征，以实现准确及时的ICU结果预测 | 该方法通过随机信号分析和机器学习技术提取有意义的特征，显著提高了ICU结果预测的准确性，超越了包括APACHE IV和深度学习模型在内的基线方法 | 该方法可能仍面临模型可解释性不足的问题，限制了其在临床实践中的广泛应用 | 开发一种新方法，用于准确及时地预测ICU患者的结果，以减轻重症监护需求带来的经济和医疗负担 | ICU患者的实时生命体征时间序列数据 | machine learning | NA | 随机信号分析，机器学习 | NA | 时间序列数据 | NA |
| 175 | 2025-04-03 |
Automated detection of Bornean white-bearded gibbon (Hylobates albibarbis) vocalizations using an open-source framework for deep learning
2024-09-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0028268
PMID:39248557
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research paper | 本文介绍了一个开源深度学习框架，用于自动检测婆罗洲白须长臂猿的鸣叫，以解决大规模声学数据分析的瓶颈问题 | 采用开源深度学习框架自动检测特定物种的鸣叫，显著减少分析时间，且检测结果与人工标注无显著差异 | 未来需要将该模型应用于长期声学数据集以了解鸣叫活动的时空变化 | 开发一个自动检测濒危物种鸣叫的深度学习框架，以促进声学监测 | 婆罗洲白须长臂猿（Hylobates albibarbis）的鸣叫 | bioacoustics | NA | deep learning | neural network | audio recordings | 90小时的手动标注音频记录 |
| 176 | 2025-04-03 |
A systematic review of the application of machine learning techniques to ultrasound tongue imaging analysis
2024-09-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0028610
PMID:39287468
|
review | 本文系统回顾了机器学习技术在超声舌成像分析中的应用 | 深入探讨了深度学习在超声舌图像序列分析中的应用潜力，特别是在克服斑点噪声和视野遮挡方面的优势 | 未提及具体实验验证或实际应用效果的局限性 | 评估机器学习技术在超声舌成像分析中的研究现状和发展趋势 | 超声舌图像帧序列(UTIFs) | machine learning | NA | B-mode ultrasound | deep learning | image | NA |
| 177 | 2024-09-25 |
Construction of Risk Prediction Model of Type 2 Diabetic Kidney Disease Based on Deep Learning (Diabetes Metab J 2024;48:771-9)
2024-09, Diabetes & metabolism journal
IF:6.8Q1
DOI:10.4093/dmj.2024.0490
PMID:39313234
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 178 | 2025-04-01 |
Modeling protein-small molecule conformational ensembles with ChemNet
2024-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.25.614868
PMID:39386615
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research paper | 该研究开发了一种名为ChemNet的图神经网络，用于模拟蛋白质-小分子系统的构象异质性 | ChemNet能够快速生成小分子和蛋白质-小分子系统的构象集合，并在酶设计方面表现出更高的成功率和活性 | NA | 模拟蛋白质-小分子系统的构象异质性，并提高酶设计的成功率 | 蛋白质-小分子系统 | machine learning | NA | graph neural network | ChemNet | atomic level structures | 数据来自Cambridge Structural Database和Protein Data Bank |
| 179 | 2024-08-07 |
Comment on 'Deep learning-assisted detection and segmentation of intracranial hemorrhage in noncontrast computed tomography scans of acute stroke patients: a systematic review and meta-analysis'
2024-Sep-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001718
PMID:38814316
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 180 | 2025-03-28 |
An initial game-theoretic assessment of enhanced tissue preparation and imaging protocols for improved deep learning inference of spatial transcriptomics from tissue morphology
2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae476
PMID:39367648
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研究论文 | 本文探讨了通过改进组织制备和成像协议来增强深度学习从组织形态学推断空间转录组学的性能 | 提出了采用临床实施标准的组织处理和成像实践（永久切片、自动组织染色和临床级扫描）以显著提高模型性能的新方法 | 研究仅针对13名病理T III期结直肠癌患者进行，样本量较小 | 研究旨在通过改进组织制备和成像协议，提高深度学习从组织形态学推断空间转录组学的性能，并降低大规模空间分析的成本 | 13名病理T III期结直肠癌患者的组织样本 | 数字病理 | 结直肠癌 | 空间转录组学（ST）、Visium CytAssist检测 | Inceptionv3 | 全切片图像（WSI） | 13名病理T III期结直肠癌患者的组织样本 |