深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19278 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 | 2026-05-23 |
ThyroNet-X4 genesis: an advanced deep learning model for auxiliary diagnosis of thyroid nodules' malignancy
2025-02-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86819-w
PMID:39905156
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研究论文 | 提出了一种名为ThyroNet-X4 Genesis的深度学习模型，用于甲状腺结节的良恶性辅助诊断 | 在ResNet架构基础上，通过引入分组卷积和更大的卷积核来增强特征提取能力，提升了超声图像分析性能 | 外部验证集准确率仅为67.02%，表明泛化能力可能有限，且未提及模型在真实临床环境中的鲁棒性评估 | 开发一种高精度的深度学习模型，用于自动分类甲状腺结节的良恶性，以减少误诊风险 | 甲状腺结节超声图像中的良性与恶性分类 | 计算机视觉 | 甲状腺结节 | 超声成像 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 使用了公开甲状腺超声图像数据集，以及来自汉中市中心医院的外部验证集，具体样本数量未提及 | NA | ResNet（改进版，含分组卷积和大核卷积） | 准确率 | NA |
| 182 | 2026-05-23 |
Semantic Segmentation of TB in Chest X-rays: a New Dataset and Generalization Evaluation
2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.3047222
PMID:40224922
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研究论文 | 本文提出了一个新的胸部X光片结核病语义分割数据集TB-Portals SIFT，并评估了U-Net和YOLOv8-seg架构的语义分割模型在结核病变分割上的泛化能力 | 构建了首个可用于结核病变语义分割的大规模数据集TB-Portals SIFT，并系统比较了基于分割的分类方法与传统图像级分类方法的泛化性能 | 依赖伪标签进行训练，可能引入标注噪声；未在真实临床环境中验证模型效果 | 通过语义分割实现可解释的结核病分类，并评估分割方法的泛化能力 | 胸部X光片中的结核病变区域 | 计算机视觉 | 结核病 | X光成像 | CNN | 图像 | 6,328张胸部X光片，包含10,435个伪标注病变实例 | PyTorch | U-Net, YOLOv8-seg, DenseNet121 | 分割精度, 分类准确率, 目标检测性能, 泛化性能 | NA |
| 183 | 2026-05-23 |
Enhancer-driven cell type comparison reveals similarities between the mammalian and bird pallium
2025-01-02, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adp3957
PMID:39946451
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研究论文 | 利用深度学习表征增强子代码，比较羊膜动物端脑细胞类型的相似性 | 提出了三种基于增强子代码的指标，用于跨物种比较细胞类型；生成了鸡端脑的单细胞多组学和空间分辨转录组数据 | 未明确说明局限性 | 比较羊膜动物（哺乳动物和鸟类）端脑细胞类型的相似性 | 羊膜动物的端脑细胞类型，包括非神经元、GABA能神经元和兴奋性神经元 | 机器学习 | NA | 单细胞多组学、空间分辨转录组学 | 深度学习模型 | 基因表达数据、增强子序列数据 | 鸡端脑的单细胞多组学和空间分辨转录组数据 | NA | NA | NA | NA |
| 184 | 2026-05-23 |
Imatinib adherence prediction using machine learning approach in patients with gastrointestinal stromal tumor
2025-Jan-01, Cancer
IF:6.1Q1
DOI:10.1002/cncr.35548
PMID:39238433
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研究论文 | 使用机器学习和深度学习技术预测胃肠间质瘤患者对伊马替尼的依从性 | 首次在真实世界中使用机器学习技术预测胃肠间质瘤患者伊马替尼不依从的相关因素 | NA | 调查胃肠间质瘤患者的伊马替尼依从率并开发基于机器学习和深度学习的预测模型 | 胃肠间质瘤患者的伊马替尼依从行为 | 机器学习 | 胃肠间质瘤 | 问卷调查 | 极限梯度提升、轻量级梯度提升机、分类提升、随机森林、支持向量机、人工神经网络、多层感知器、朴素贝叶斯、TabNet、Wide&Deep | 问卷数据 | 397名胃肠间质瘤患者 | NA | LGBM, XGBoost, CatBoost, RF, SVM, ANN, MLP, NaiveBayes, TabNet, Wide&Deep | F1分数 | NA |
| 185 | 2026-05-23 |
Researching public health datasets in the era of deep learning: a systematic literature review
2025 Jan-Mar, Health informatics journal
IF:2.2Q3
DOI:10.1177/14604582241307839
PMID:39794941
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综述 | 对深度学习在公共卫生数据预测分析中的应用进行系统文献综述，识别挑战与趋势 | 系统梳理了2015年以来深度学习在公共卫生数据应用中的激增趋势，归纳了可解释AI、患者嵌入学习及多源数据融合等新兴方向 | 未提出标准化方法解决现有挑战，缺乏跨学科协作的具体指南 | 探索深度学习在公共卫生数据预测分析中的应用现状、挑战与发展趋势 | 公共卫生领域的多样化数据集 | 机器学习 | 公共卫生相关疾病（14类疾病类别） | NA | 深度学习模型 | 公共卫生数据 | 2004篇文献 | NA | NA | NA | NA |
| 186 | 2026-05-23 |
Identifying protected health information by transformers-based deep learning approach in Chinese medical text
2025 Jan-Mar, Health informatics journal
IF:2.2Q3
DOI:10.1177/14604582251315594
PMID:39862116
|
研究论文 | 提出基于BERT的深度学习算法以识别中文医疗文本中的受保护健康信息，并验证其在中文临床上下文中隐私保护的可行性 | 首次将BERT结合BiLSTM-CRF模型应用于中文临床文本隐私信息识别，并预训练医学语料库提升性能 | 未明确说明局限性 | 提出一种基于Transformer的深度学习方法来识别中文临床文本中的受保护健康信息，并验证该方法在隐私保护中的效果 | 中文临床文本中的受保护健康信息 | 自然语言处理 | 不适用 | BERT | 深度学习模型 | 文本 | 来自151家医疗机构的33017份出院小结 | PyTorch | BERT, BiLSTM, CRF | 微平均召回率, F1值 | 不适用 |
| 187 | 2026-05-23 |
Ventilator pressure prediction employing voting regressor with time series data of patient breaths
2025 Jan-Mar, Health informatics journal
IF:2.2Q3
DOI:10.1177/14604582241295912
PMID:39988551
|
研究论文 | 提出一种新颖的混合呼吸机压力预测器（H-VPP），利用患者呼吸时间序列数据预测呼吸机气道压力 | 提出混合投票回归器方法，结合时间序列数据分析肺部属性R和C对高压的影响，预测性能优于现有机器学习与深度学习模型 | NA | 准确预测呼吸机呼吸回路中的气道压力，降低因压力不当导致患者肺损伤或供氧不足的风险 | 患者呼吸时的呼吸机气道压力与肺部属性（R和C） | 机器学习 | 呼吸机相关疾病（COVID-19相关） | NA | 投票回归器（Voting Regressor） | 时间序列数据（患者呼吸） | NA | NA | 混合投票回归器（H-VPP） | R值、平均绝对误差、均方误差 | NA |
| 188 | 2026-05-20 |
Automatic classification of uveal melanoma response patterns following ruthenium-106 plaque brachytherapy using ultrasound images and deep convolutional neural network
2025-12-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-28995-3
PMID:41461779
|
研究论文 | 利用超声图像和深度卷积神经网络自动分类葡萄膜黑色素瘤钌-106敷贴器治疗后反应模式 | 首次将深度学习模型（DenseNet121和ResNet34）应用于基于B型超声图像的葡萄膜黑色素瘤治疗后反应模式分类，并发现无预训练权重、使用dropout层和批次大小32的配置性能最佳 | 需要进一步验证并探索其融入临床实践的可行性 | 应用深度学习模型预测葡萄膜黑色素瘤患者接受敷贴治疗后肿瘤反应模式 | 葡萄膜黑色素瘤患者治疗前后的超声图像及其反应模式（消退、增大、稳定或其他） | 计算机视觉 | 葡萄膜黑色素瘤 | B型超声成像 | 卷积神经网络 | 图像 | 192名患者的B型超声图像样本 | PyTorch | DenseNet121, ResNet34 | 宏平均AUC, 每类评估, DeLong检验 | NA |
| 189 | 2026-05-20 |
Differences in different reconstruction algorithms for coronary CTA demonstrating pericoronary adipose tissue attenuation
2025-12-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-28914-6
PMID:41461810
|
研究论文 | 评估三种不同重建算法（DLIR-H、ASiR-V50%和FBP）在冠状动脉CTA中展示冠状动脉周围脂肪衰减的差异 | 首次系统比较深度学习图像重建（DLIR-H）、自适应统计迭代重建（ASiR-V50%）和滤波反投影（FBP）三种算法对冠状动脉周围脂肪衰减指数（FAI）测量的影响 | 未提及样本量大小和患者选择的具体标准，未评估算法在不同医疗设备和扫描参数下的通用性 | 评估不同重建算法对冠状动脉周围脂肪衰减指数（FAI）测量的差异，强调标准化重建方案的必要性 | 冠状动脉周围脂肪组织、冠状动脉斑块（正常、无斑块、非钙化斑块、混合斑块、钙化斑块） | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA） | NA | 图像 | NA | NA | NA | 脂肪衰减值、图像噪声、脂肪衰减指数（FAI） | NA |
| 190 | 2026-05-20 |
PSMA PET Evaluation with a Deep Learning Platform Compared with a Standard Image Viewer and Histopathology
2025-12-03, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.125.270242
PMID:41101977
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研究论文 | 比较深度学习平台aPROMISE与标准影像查看器ISP在PSMA PET/CT评估中的表现，并以组织病理学为金标准 | 首次将深度学习分割和报告软件与标准影像查看器进行系统比较，并以组织病理学为金标准验证 | 未分割病灶主要位于高尿液活性区域或PSMA表达较低；部分远处转移病灶未被自动分割 | 评估深度学习平台aPROMISE在PSMA PET/CT评估中的性能 | PSMA放射引导手术后的前列腺癌患者 | 机器学习 | 前列腺癌 | PSMA PET/CT | 深度学习 | 影像 | 96名前列腺癌患者 | NA | NA | Cohen κ系数, 一致性率 | NA |
| 191 | 2026-05-20 |
Deep Learning for Automated Measures of SUV and Molecular Tumor Volume in [68Ga]PSMA-11 or [18F]DCFPyL, [18F]FDG, and [177Lu]Lu-PSMA-617 Imaging with Global Threshold Regional Consensus Network
2025-11-03, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.125.270077
PMID:40967759
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研究论文 | 提出全球阈值区域共识网络，用于自动化测量[68Ga]PSMA-11或[18F]DCFPyL、[18F]FDG和[177Lu]Lu-PSMA-617成像中的SUV和分子肿瘤体积 | 开发了基于阈值后处理的深度学习框架，显著提升PET和SPECT图像分割的边界定义和标签准确性，Dice准确度比nnU-Net提高3%-5% | 未提及 | 提高自动化测量PET成像中疾病体积和示踪剂亲和性的准确度，改善LuPSMA治疗的患者选择和预后评估 | 转移性去势抵抗性前列腺癌患者的[68Ga]PSMA-11或[18F]DCFPyL PET、[18F]FDG PET和[177Lu]Lu-PSMA-617 SPECT图像 | 数字病理学，计算机视觉 | 前列腺癌 | PET/CT, SPECT/CT | 卷积神经网络 | 图像 | 676张PSMA PET/390张FDG PET/477张LuPSMA SPECT图像用于训练，56例外部测试 | PyTorch | nnU-Net | Dice相似系数，Pearson系数 | NA |
| 192 | 2025-07-10 |
Corrigendum to 'CT-Based Deep Learning Predicts Prognosis in Esophageal Squamous Cell Cancer Patients Receiving Immunotherapy Combined with Chemotherapy' [Acad Radiol 32/6 (2025) 3397-3409]
2025-Nov, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.06.036
PMID:40628644
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 193 | 2026-05-20 |
Predicting prognosis of light-chain cardiac amyloidosis by magnetic resonance imaging and deep learning
2025-10-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeaf248
PMID:40891072
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研究论文 | 开发一种基于深度学习的心脏磁共振成像模型，用于预测轻链型心脏淀粉样变性的个体化预后 | 首次使用基于Transformer的深度学习模型对心脏磁共振晚期钆增强图像进行全心脏分析，结合对比预训练和集成学习策略，实现对轻链型心脏淀粉样变性个体化预后的高精度预测，超越了传统Mayo分期方法 | 未提及明确限制，但研究为单中心回顾性设计，样本量相对有限（394例），且仅包含接受标准化化疗的患者 | 开发一种新型深度学习模型，通过分析心脏磁共振晚期钆增强图像来预测轻链型心脏淀粉样变性的个体化预后 | 轻链型心脏淀粉样变性患者的晚期钆增强心脏磁共振图像及临床预后数据 | 医学影像分析 | 轻链型心脏淀粉样变性 | 心脏磁共振成像（CMR），晚期钆增强（LGE） | 基于Transformer的深度学习模型 | 图像 | 394例轻链型心脏淀粉样变性患者（训练集315例，测试集79例） | NA | Transformer | 一致性指数（C-index），曲线下面积（AUC），风险比（HR） | NA |
| 194 | 2026-05-20 |
Interpretable machine learning and signal processing for automated reading and quality control of lateral flow tests for schistosomiasis
2025-Oct-02, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.10.01.25337079
PMID:41256111
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研究论文 | 提出一个端到端的自动化管道，用于分析血吸虫病的即时诊断测试，结合深度学习进行卡带分割和信号处理 | 首次实现即时诊断测试的自动化分析与质量控制的端到端管道，结合深度学习和信号处理解决视觉痕量不确定性 | 仅在单一队列（乌干达农村SchistoTrack队列）中评估，未在其他人群或疾病中验证 | 开发自动化诊断分类方法，提升血吸虫病即时诊断测试的准确性和效率 | 血吸虫病即时诊断测试（循环阴极抗原测试）的侧流试纸条 | 计算机视觉, 信号处理, 机器学习 | 血吸虫病 | 深度学习, 信号处理 | CNN（用于卡带分割的深度学习模型） | 图像（侧流试纸条图像） | 3188名来自乌干达农村SchistoTrack队列的个体 | NA | NA | 灵敏度, 特异度 | NA |
| 195 | 2026-05-20 |
Deep Learning Pipeline for Automated Assessment of Distances Between Tonsillar Tumors and the Internal Carotid Artery
2025-10, Head & neck
DOI:10.1002/hed.28200
PMID:40458868
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研究论文 | 提出一种深度学习流水线自动评估扁桃体肿瘤与颈内动脉之间的距离 | 首次使用nnU-Net框架自动分割扁桃体肿瘤和颈内动脉，并自动计算最小距离 | 研究样本量较小，仅96例患者，且DSC值对肿瘤分割相对较低（0.67） | 开发自动评估扁桃体肿瘤与颈内动脉最小距离的工具，辅助术前规划 | 扁桃体肿瘤患者 | 计算机视觉, 数字病理学 | 扁桃体肿瘤 | CT成像 | nnU-Net（深度学习） | CT图像 | 96例扁桃体肿瘤患者的CT扫描 | nnU-Net | U-Net | Dice相似系数，平均Hausdorff距离 | NA |
| 196 | 2026-05-20 |
Performance Degradation between Development and Deployment of a Predictive Model for Central Line-Associated Bloodstream Infections in Hospitalized Children
2025-08, Applied clinical informatics
IF:2.1Q4
DOI:10.1055/a-2605-1847
PMID:40355126
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研究论文 | 探讨儿童中心静脉导管相关血流感染预测模型从开发到部署过程中性能下降的原因及应对策略 | 首次系统分析预测模型在临床部署中性能下降的根因，包括训练/服务偏差、特征泄漏和过拟合，并提出多团队协作的解决框架 | 模型性能显著下降（AUROC从0.97降至<0.60），且仅针对单一医院数据集，未在多中心验证 | 实施儿科CLABSI预测模型并评估其在离线验证中的性能，以支持临床实践应用 | 住院儿童中的中心静脉导管相关血流感染（CLABSI）患者 | 机器学习 | 血流感染 | NA | 深度学习模型 | 结构化电子健康记录数据（8小时时间窗口特征） | 未明确样本量，但涉及住院儿童和多次迭代测试 | NA | 深度学习模型（未指定具体架构） | AUROC（接受者操作特征曲线下面积） | NA |
| 197 | 2026-05-20 |
Dynamic glucose enhanced imaging using direct water saturation
2025-07, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30447
PMID:40096575
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研究论文 | 提出利用直接水饱和曲线的交换增宽效应进行动态葡萄糖增强MRI成像 | 首次提出基于直接水饱和曲线线宽变化的动态葡萄糖增强MRI方法，克服传统CEST/CESL方法效应量小和运动敏感的限制 | 临床样本量较小（仅4例脑肿瘤患者），需要更大规模研究验证 | 开发一种新的动态葡萄糖增强MRI技术以评估葡萄糖摄取 | 脑肿瘤患者及模拟血液、灰质、白质、脑脊液和恶性脑肿瘤组织 | 磁共振成像 | 脑肿瘤 | 动态葡萄糖增强MRI | 深度学习洛伦兹拟合模型 | 磁共振Z谱数据 | 4例脑肿瘤患者，35克D-葡萄糖输注 | NA | 深度学习洛伦兹拟合网络 | 曲线下面积 | 3 T全身MRI扫描仪 |
| 198 | 2026-05-20 |
On the use of generative models for evolutionary inference of malaria vectors from genomic data
2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.26.661760
PMID:40667127
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研究论文 | 利用无监督机器学习和创新生成式深度学习算法，推断撒哈拉以南非洲疟疾媒介蚊虫的遗传结构和进化历史 | 首次将生成式深度学习算法应用于疟疾媒介蚊虫的进化推断，并开发了新型模型选择方法，发现包含迁移的进化模型更优且优于基于摘要统计的传统方法 | NA | 量化冈比亚按蚊复合体的遗传结构，并推断西非种群间的联合进化历史 | 撒哈拉以南非洲的冈比亚按蚊复合体种群 | 机器学习 | 疟疾 | NA | 生成式深度学习模型 | 基因组数据 | 来自几内亚和布基纳法索的蚊子种群样本 | NA | NA | 种群遗传分化捕获能力 | NA |
| 199 | 2026-05-20 |
Accelerated High-resolution T1- and T2-weighted Breast MRI with Deep Learning Super-resolution Reconstruction
2025-06, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.055
PMID:39794159
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研究论文 | 该文评估了深度学习超分辨率重建算法对乳房MRI T1加权和T2加权序列的加速高分辨率成像性能 | 首次将自适应CS-Net和精确图像网两个卷积网络联合用于乳房MRI低分辨率图像的降噪和分辨率提升，显著降低采集时间同时改善图像质量 | 样本量有限（47名患者），且仅基于1.5T MRI系统，可能限制泛化性 | 评估行业开发的深度学习算法在重建低分辨率乳房MRI序列并对比标准序列中的表现 | 女性乳房MRI患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | MRI | 卷积神经网络 | 图像 | 47名患者，平均年龄58±11岁 | NA | 自适应CS-Net, 精确图像网 | 5点李克特量表评分, 表观信噪比, 表观对比噪声比, BI-RADS一致性的Cohen k系数 | NA |
| 200 | 2026-05-20 |
Integration of Deep Learning and Sub-regional Radiomics Improves the Prediction of Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemoradiotherapy in Locally Advanced Rectal Cancer Patients
2025-06, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.049
PMID:39809603
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研究论文 | 开发和验证一种整合深度学习与亚区域影像组学的模型，用于预测局部进展期直肠癌患者对新辅助放化疗的病理完全缓解 | 首次将深度学习（3D ResNet50）与基于K-means聚类的亚区域影像组学相结合，构建了联合模型SRADL，显著提高了pCR预测的准确性和鲁棒性 | 回顾性研究设计，且样本来自三家医院，可能存在选择偏倚；需进一步在前瞻性多中心研究中验证 | 利用治疗前MRI图像预测LARC患者对新辅助放化疗的病理完全缓解，以优化个体化治疗方案 | 局部进展期直肠癌患者 | 计算机视觉 | 直肠癌 | MRI成像 | 3D ResNet50 | 图像 | 768名符合条件的参与者，来自三家独立医院 | NA | 3D ResNet50 | AUC, 决策曲线分析, Kaplan-Meier生存分析 | NA |