深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19695 篇文献，本页显示第 2781 - 2800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2781 | 2025-12-06 |
Enhanced SQL injection detection using chi-square feature selection and machine learning classifiers
2025, Frontiers in big data
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fdata.2025.1686479
PMID:41346567
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研究论文 | 本研究提出了一种结合卡方特征选择和机器学习分类器的增强型SQL注入检测方法 | 采用卡方特征选择来提升多种机器学习分类器在SQL注入检测中的性能，并通过Jensen-Shannon散度分析评估数据集领域差异 | 未在真实生产网络环境中评估模型的可迁移性和实时检测可靠性，且未探索特征选择对深度学习架构的影响 | 提高SQL注入攻击检测的准确性并降低误报率 | SQL查询语句 | 机器学习 | NA | 卡方特征选择，TF-IDF向量化 | 多项式朴素贝叶斯，支持向量机，逻辑回归，决策树，K近邻 | 文本 | 合并数据集（自定义数据集与Kaggle的SQLiV3.csv文件） | Scikit-learn | NA | 准确率，精确率，召回率，F1分数，误报率，误分类率 | NA |
| 2782 | 2025-12-05 |
Directed Vectors for Generation of Independent Subspaces in the Bio-inpired Networks
2025-Dec-15, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500790
PMID:41293813
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研究论文 | 本文提出了一种基于生物视网膜网络的不对称网络，用于解释网络功能并生成独立子空间 | 通过计算模拟展示了分层不对称网络中生成方向性运动向量，这些向量能创建独立子空间，从而促进感官信息向高效特征提取、分类和学习的传输 | NA | 解释复杂深度神经网络的结构和功能，并探索生物启发网络在特征提取和分类中的应用 | 生物视网膜网络和不对称神经网络 | 机器学习 | NA | NA | 神经网络 | NA | NA | NA | 不对称网络 | 分类性能 | NA |
| 2783 | 2025-12-05 |
Automatic rib fracture detection on postmortem CT data using deep learning
2025-Dec-04, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-025-03669-x
PMID:41339543
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研究论文 | 本文评估了深度学习模型nnDetection在死后CT扫描数据上自动检测肋骨骨折的性能，并分析了临床与死后CT成像之间的领域偏移因素 | 首次将深度学习模型应用于死后CT扫描数据进行肋骨骨折检测，并系统性地识别了临床与死后CT数据之间的领域偏移主要因素 | 样本量相对较小（仅50例死后CT扫描），且未探索更先进的技术来克服领域偏移因素 | 评估深度学习模型在死后CT数据上自动检测肋骨骨折的性能，并识别临床与死后CT成像之间的领域偏移因素 | 死后CT扫描数据和临床CT扫描数据中的肋骨骨折 | 计算机视觉 | 肋骨骨折 | CT扫描 | 深度学习模型 | CT图像 | 50例死后CT扫描（24%女性；平均年龄61岁，范围19-96岁）和660例临床CT扫描（36%女性；平均年龄55岁，范围21-94岁） | nnDetection | nnDetection | 平均灵敏度, 平均精确度（在0.1交并比下） | NA |
| 2784 | 2025-12-05 |
Feasibility study on automated cytokinesis-block micronucleus assay analysis in cytogenetic biodosimetry using YOLOv5 object detection
2025-Dec-04, International journal of radiation biology
IF:2.1Q2
DOI:10.1080/09553002.2025.2588409
PMID:41342911
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研究论文 | 本研究探讨了使用YOLOv5对象检测技术自动化分析细胞遗传学生物剂量学中的胞质分裂阻滞微核试验的可行性 | 首次将基于深度学习的对象检测（YOLOv5）应用于细胞遗传学生物剂量学中的微核分析，以实现快速、可靠的自动化检测 | 研究仍处于初步阶段，训练图像数量较少，可能通过数据增强进一步改进模型 | 应用深度学习对象检测技术分析微核，以加速细胞遗传学生物剂量学中的剂量估计，支持辐射应急医学中的快速分诊 | 健康志愿者的外周血样本，经0、2和3 Gy照射处理 | 计算机视觉 | 辐射损伤 | 细胞培养、全玻片成像 | CNN | 图像 | 来自健康志愿者的外周血样本，具体数量未明确说明 | YOLOv5 | YOLOv5 | 分类性能、剂量-响应曲线比较 | NA |
| 2785 | 2025-12-05 |
Deep learning-based framework for comprehensive quantification of thigh and calf muscles and adipose tissues from MRI
2025-Dec-04, Magma (New York, N.Y.)
DOI:10.1007/s10334-025-01308-5
PMID:41342972
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于从MRI中自动量化大腿和小腿的肌肉及脂肪组织 | 开发了一个3D Attention-Res-V-Net级联模型，首次实现了对下肢13块大腿肌肉和9块小腿肌肉的细粒度量化，并公开了高质量专家标注数据集 | 样本量较小（仅25名参与者），且部分肌肉内脂肪组织（IntraMAT）的误差范围较大（最高达58.8%） | 开发自动化工具以量化下肢肌肉和脂肪组织，用于神经肌肉、肌肉骨骼和代谢性疾病的病理变化表征 | 亚洲印度糖尿病前期研究中的25名参与者（平均年龄40.5岁，64%男性）的大腿和小腿MRI数据 | 数字病理学 | 代谢性疾病 | 轴向两点Dixon磁共振成像 | CNN | MRI图像 | 25名参与者 | NA | Attention-Res-V-Net | Dice相似系数, 相对误差 | NA |
| 2786 | 2025-12-05 |
Glioblastoma survival prediction through MRI and clinical data integration with transfer learning
2025-Dec-04, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03548-1
PMID:41343123
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研究论文 | 本研究通过整合多模态MRI数据和临床变量，利用深度学习模型进行胶质母细胞瘤患者的生存预测 | 采用预训练的U-Net模型进行自动分割和特征提取，结合编码器潜在空间的高维特征与临床变量，并通过PCA降维提升计算效率，相比传统影像组学方法能捕获更复杂的成像模式 | 未在摘要中明确说明研究的局限性 | 准确预测胶质母细胞瘤患者的总生存期，以推进个性化治疗和改善临床试验设计 | 胶质母细胞瘤患者 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | MRI | U-Net, 随机森林, XGBoost, 多层感知机 | 图像, 临床数据 | BraTS2020数据集和IRCCS Besta专有数据集 | NA | U-Net | F1分数, AUC, 准确率 | NA |
| 2787 | 2025-12-05 |
Graph-based deep reinforcement learning for haplotype assembly with Ralphi
2025-Dec-03, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.280569.125
PMID:41238397
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于图结构深度强化学习的新型单倍型组装框架Ralphi，用于从读段比对数据中准确重建二倍体基因组的两个单倍型 | 首次将深度强化学习与图表示学习相结合用于单倍型组装问题，通过片段图拓扑结构设置强化学习奖励目标 | 训练数据主要基于1000基因组计划的基因组数据，可能对其他种群或特殊基因组的泛化能力有限 | 开发更准确、更长的单倍型组装方法，以理解不同变异组合对表型的影响 | 二倍体基因组的单倍型组装 | 机器学习 | NA | 读段比对，深度强化学习 | 深度强化学习 | 基因组测序读段比对数据，片段图 | 基于1000基因组计划基因组构建的多样化片段图拓扑数据集 | NA | NA | 错误率，单倍型区块长度 | NA |
| 2788 | 2025-12-05 |
Towards real-time non-invasive detection of hyperlipidemia through finger pulse image analysis using deep learning
2025-Dec-03, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae212a
PMID:41259810
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术分析手指脉搏图像，开发了一种非侵入性、高性价比的高脂血症检测方法 | 首次提出通过分析手指脉搏图像波形模式来检测高脂血症，并开发了定制的CNN模型，实现了高精度的非侵入性诊断 | 样本量相对较小（81名患者和65名对照组），且研究为单中心，需要更大规模的多中心验证 | 开发一种非侵入性、实时的高脂血症检测方法，替代传统的侵入性血液检测 | 高脂血症患者和健康对照者的手指脉搏图像波形 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 脉搏图像采集与分析 | CNN | 图像 | 81名高脂血症患者和65名健康对照者，每组选取700个单脉搏波周期 | TensorFlow, Keras | 自定义CNN, VGG16 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 2789 | 2025-12-05 |
PSMA PET Evaluation with a Deep Learning Platform Compared with a Standard Image Viewer and Histopathology
2025-Dec-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 | 本研究评估了深度学习分割软件aPROMISE与标准图像查看器ISP在PSMA PET/CT评估中的性能，并与组织病理学进行对比 | 首次将深度学习分割软件aPROMISE应用于PSMA PET/CT评估，并与标准图像查看器及组织病理学进行系统性比较 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小（96例患者），且未详细说明深度学习模型的训练细节 | 评估深度学习软件在PSMA PET/CT图像评估中的性能，以提升前列腺癌诊断的标准化和可重复性 | 96例前列腺切除术后生化持续或复发的患者，接受PSMA放射性引导手术 | 数字病理学 | 前列腺癌 | PSMA PET/CT成像 | 深度学习分割模型 | 医学图像（PET/CT） | 96例患者 | NA | NA | Cohen κ值，一致性率，主要差异比例 | NA |
| 2790 | 2025-12-05 |
Patterns of interspecific variation in labial microarchitecture among anthropoid primates and the evolution of the hominin lips
2025-Dec-03, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007)
DOI:10.1002/ar.70103
PMID:41334680
|
研究论文 | 本研究首次系统性地调查了15种灵长类动物（包括人类）的唇部微观结构，揭示了人类唇部在肌肉、脂肪和结缔组织比例及解剖配置上的独特特征 | 首次对灵长类动物唇部微观结构进行系统组织学和形态计量学研究，并应用深度学习分割技术量化组织成分 | 未提供直接的功能性证据 | 研究灵长类动物唇部微观结构的种间变异，探讨人类唇部特征的演化及其与面部表情和言语进化的关联 | 15种灵长类物种，包括人类、非人大型猿类、猴科、卷尾猴科和狐猴科 | NA | NA | 组织学染色（Masson三色染色）、深度学习分割、手动标注 | NA | 组织切片图像 | 15种灵长类物种 | NA | NA | NA | NA |
| 2791 | 2025-12-05 |
Enhancing digital pathology workflows: computational blur detection for H&E image quality control in preclinical toxicology
2025-Dec-03, Journal of histotechnology
IF:0.6Q4
DOI:10.1080/01478885.2025.2585615
PMID:41334851
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研究论文 | 本文介绍了一种集成计算模型MiQC，用于检测和量化H&E染色全玻片图像中的失焦区域，以增强数字病理工作流程中的图像质量控制 | 结合局部二值模式和基于DeepFocus的深度学习算法，开发了生产化的计算模型MiQC，用于自动识别WSI中的模糊区域，并通过热图辅助技术员审查，显著提高了图像质量控制的效率和可扩展性 | 未明确提及模型在多样化病理样本或不同扫描仪设置下的泛化能力评估 | 提升临床前毒理学中数字病理工作流程的图像质量控制效率和自动化水平 | H&E染色的全玻片图像 | 数字病理 | NA | 数字成像 | 深度学习算法 | 图像 | 未明确指定具体样本数量，但涉及常规工作流程中的WSI | 未明确指定 | DeepFocus | 未明确指定具体指标，但提及扫描仪焦点分数和审查时间减少 | 未明确指定 |
| 2792 | 2025-12-05 |
Machine learning models for predicting response to epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors in non-small cell lung cancer brain metastases: a systematic review and meta-analysis
2025-Dec-03, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12094-025-04148-w
PMID:41335187
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了机器学习模型在预测非小细胞肺癌脑转移患者对表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂治疗反应方面的性能 | 首次对用于预测EGFR-TKI在非小细胞肺癌脑转移中反应的机器学习模型进行了系统性的性能评估和荟萃分析 | 纳入研究多为小型回顾性数据集，且缺乏外部验证，限制了模型在临床实践中的直接应用 | 评估机器学习模型在预测非小细胞肺癌脑转移患者对EGFR-TKI治疗反应方面的预测性能 | 非小细胞肺癌脑转移患者 | 机器学习 | 肺癌 | NA | 逻辑回归, 决策树, 深度学习 | 临床数据 | 1322名肺癌脑转移患者 | NA | DL-Cox | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 诊断比值比 | NA |
| 2793 | 2025-12-05 |
Laparoscopic augmented reality navigation system based on deep learning and SLAM
2025-Dec-03, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03487-8
PMID:41335230
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2794 | 2025-12-05 |
HypoChainer: a Collaborative System Combining LLMs and Knowledge Graphs for Hypothesis-Driven Scientific Discovery
2025-Dec-03, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3633887
PMID:41336152
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研究论文 | 本文提出了HypoChainer，一个结合LLMs和知识图谱的协作可视化框架，用于增强假设驱动的科学发现 | 通过整合人类专业知识、LLM驱动的推理和知识图谱，提出一个三阶段协作框架，以解决传统假设驱动研究中的认知限制和LLM幻觉问题 | 仅通过案例研究和专家访谈进行评估，缺乏大规模实证验证 | 增强假设驱动的科学发现，特别是在生物学领域，通过视觉化协作系统整合预测、知识和推理 | 科学发现过程，特别是生物学中的假设生成和验证 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 检索增强生成（RAG）, 图神经网络（GNNs） | LLM, GNN | 知识图谱, 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2795 | 2025-12-05 |
Physics-Driven Neural Compensation For Electrical Impedance Tomography
2025-Dec-03, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3639647
PMID:41336161
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研究论文 | 提出一种名为PhyNC的无监督深度学习框架，用于解决电阻抗断层成像中的逆问题病态性和灵敏度分布不均问题 | 将EIT物理原理融入无监督深度学习框架，通过动态分配神经表示能力至低灵敏度区域，实现准确且平衡的电导率重建 | 未明确说明框架在其他成像模态中的具体适应性和泛化性能验证 | 提升电阻抗断层成像的重建质量和鲁棒性 | 电阻抗断层成像的电导率重建 | 机器学习 | NA | 电阻抗断层成像 | 深度学习 | 模拟数据和实验数据 | NA | NA | PhyNC | 细节保持和抗伪影能力 | NA |
| 2796 | 2025-12-05 |
Solid Harmonic Wavelet Bispectrum for Image Analysis
2025-Dec-03, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202517383
PMID:41340231
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研究论文 | 本文介绍了一种用于图像分析的二维实心谐波小波双谱方法，该表示具有多尺度、旋转和平移协变性，能保留相对相位并捕获小波响应间的高阶交互 | 该方法通过嵌入旋转平移不变性并保留相对相位，捕捉了传统散射方法中常丢失的结构特征，且在低数据量下表现稳健，无需学习即可编码特征间的非线性依赖关系 | NA | 开发一种用于信号和图像分析的相位敏感、对称感知的小波表示方法 | 图像数据 | 计算机视觉 | NA | 实心谐波小波双谱 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2797 | 2025-12-05 |
A multi-pseudo-sensor fusion approach to estimating the lower limb joint moments based on deep neural network
2025-Dec, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03406-x
PMID:40632380
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度神经网络的多伪传感器融合方法，用于估计下肢关节力矩 | 提出了一种新颖的多模态运动意图识别系统，通过融合传统深度学习模型来快速准确地在实验室外估计下肢关节力矩，并设计了包含数据增强模块和可变权重融合方法的新框架DeepMPSF-Net | NA | 为智能辅助设备设计控制器提供可靠的步态变量反馈，特别是估计下肢关节力矩 | 下肢关节力矩 | 机器学习 | NA | 多模态运动意图识别 | CNN, RNN, 注意力机制 | 关节运动学数据，个体特征参数 | NA | NA | DeepMPSF-Net | PCC（皮尔逊相关系数） | NA |
| 2798 | 2025-12-05 |
ISENet: a deep learning model for detecting ischemic ST changes in long-term ECG monitoring
2025-Dec, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03416-9
PMID:40682722
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为ISENet的轻量级深度学习模型，用于在长期ECG监测中检测缺血性ST变化事件 | 首次应用基于深度学习的神经网络，利用长期ST数据库的ECG信号进行ISE检测，解决了先前特征工程和特征学习方法在实验设计和方法上的关键限制 | NA | 开发一个自动化检测心肌缺血的深度学习模型，以改善长期ECG监测中对无症状或间歇性心肌缺血的识别 | 长期ECG监测中的ECG信号，特别是缺血性ST变化事件（ISE） | 数字病理学 | 心血管疾病 | ECG监测 | CNN | ECG信号 | 使用PhysioNet长期ST数据库中的ECG信号和标注进行训练和评估 | NA | ISENet, VGG19, ResNet50 | 准确率 | NA |
| 2799 | 2025-12-05 |
Radiomics integrated with machine and deep learning analysis of T2-weighted and arterial-phase T1-weighted Magnetic Resonance Imaging for non-invasive detection of metastatic axillary lymph nodes in breast cancer
2025-Dec, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02090-z
PMID:40986134
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研究论文 | 本研究比较了从T2加权和动脉期T1加权MRI序列中提取的影像组学特征，通过单变量、机器学习和深度学习分析，评估其在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移中的诊断性能 | 首次将T2加权和动脉期T1加权MRI的影像组学特征与多种机器学习及深度学习模型结合，用于非侵入性检测乳腺癌腋窝淋巴结转移，并比较了不同序列和建模方法的性能差异 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小（100名患者），且仅基于单一机构的MRI数据，可能限制了结果的普遍适用性 | 评估影像组学特征结合机器学习和深度学习在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移中的诊断效能 | 乳腺癌患者的腋窝淋巴结（包括52个转移性和103个非转移性淋巴结） | 数字病理学 | 乳腺癌 | MRI（T2加权和动脉期T1加权序列） | 逻辑回归, 梯度提升, 随机森林, 神经网络 | 医学影像（MRI图像） | 100名乳腺癌患者，共155个淋巴结（52个转移性，103个非转移性） | NA | 神经网络（具体架构未指定） | AUC, 敏感性, 特异性, 准确率 | NA |
| 2800 | 2025-12-05 |
Impact of statins on progression of coronary artery calcium composition and density as assessed by noncontrast CT
2025-Dec, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-025-03561-0
PMID:41201709
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析非对比CT扫描，探讨他汀类药物对冠状动脉钙化密度和组成进展的影响 | 首次使用全自动深度学习模型定量评估他汀治疗与冠状动脉钙化密度组成变化的时间关联 | 单中心回顾性研究，样本量有限，可能存在选择偏倚 | 评估他汀类药物对冠状动脉钙化密度进展的影响 | 无症状个体接受连续冠状动脉钙化评分CT扫描 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 非对比计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 316名患者 | NA | NA | NA | NA |