深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19311 篇文献，本页显示第 12621 - 12640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12621 | 2025-06-06 |
Interactive Explainable Deep Learning Model for Hepatocellular Carcinoma Diagnosis at Gadoxetic Acid-enhanced MRI: A Retrospective, Multicenter, Diagnostic Study
2025-May, Radiology. Imaging cancer
DOI:10.1148/rycan.240332
PMID:40445095
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研究论文 | 开发基于钆塞酸增强MRI的人工智能模型，辅助放射科医生诊断肝细胞癌 | 提出了一种交互式可解释的深度学习模型，能够通过分析预训练病变分类器的激活模式推断LI-RADS特征的存在 | 研究为回顾性设计，可能受到选择偏差的影响 | 开发AI模型辅助肝细胞癌诊断 | 肝局灶性病变患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 钆塞酸增强MRI | 深度学习 | MRI图像 | 839名患者（1023个肝局灶性病变） | NA | NA | NA | NA |
| 12622 | 2025-06-06 |
Predicting Recurrence in Locally Advanced Rectal Cancer Using Multitask Deep Learning and Multimodal MRI
2025-May, Radiology. Imaging cancer
DOI:10.1148/rycan.240359
PMID:40445102
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research paper | 开发并验证了一种名为MultiRecNet的多任务深度网络，用于全自动预测接受新辅助放化疗（nCRT）治疗的局部晚期直肠癌（LARC）患者的无病生存期（DFS） | MultiRecNet能够在单一框架内同时执行分割、分类和生存预测任务，实现了全自动端到端的预后预测 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏差 | 预测局部晚期直肠癌患者的无病生存期 | 接受nCRT治疗的局部晚期直肠癌患者 | digital pathology | rectal cancer | multimodal MRI | MultiRecNet (multitask deep learning) | MRI图像（T2、ADC等）及临床指标 | 445名患者（训练集261名，验证集37名，内部测试集75名，外部测试集72名） | NA | NA | NA | NA |
| 12623 | 2025-06-06 |
A Deep Learning-Based Method for Rapid 3D Whole-Heart Modeling in Congenital Heart Disease
2025, Cardiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1159/000541980
PMID:39396499
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的快速三维心脏建模方法，用于先天性心脏病患者的术前规划和诊断支持 | 整合医学影像和临床诊断信息，通过深度学习自动生成3D打印和VR应用的心脏模型 | 研究样本量较小（110例患者），未来需在更大数据集和不同类型先天性心脏病上验证模型的广泛适用性 | 提高先天性心脏病手术规划和诊断的精确性 | 先天性心脏病患者 | 数字病理学 | 先天性心脏病 | CT、心脏MRI | 深度学习模型 | 医学影像、临床数据 | 110例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 12624 | 2025-06-06 |
Deep learning-based optical coherence tomography and retinal images for detection of diabetic retinopathy: a systematic and meta analysis
2025, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2025.1485311
PMID:40171193
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meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习算法在光学相干断层扫描（OCT）和视网膜图像中检测糖尿病视网膜病变（DR）的有效性 | 首次对深度学习在OCT和视网膜图像中检测DR的效果进行了全面的荟萃分析 | 数据集标准化不足，模型可解释性有待提高，且需在多样化人群中进一步验证性能 | 评估深度学习算法在糖尿病视网膜病变检测中的准确性和可靠性 | 光学相干断层扫描（OCT）和视网膜图像 | digital pathology | diabetic retinopathy | deep learning | NA | image | 188268张视网膜图像和OCT扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 12625 | 2025-06-06 |
Ground-truth-free deep learning approach for accelerated quantitative parameter mapping with memory efficient learning
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0324496
PMID:40455714
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研究论文 | 本研究评估了结合内存高效学习(MEL)的自监督学习(SSL)和零样本自监督学习(ZSSSL)框架，以加速定量MRI(qMRI)的图像重建 | 提出了不依赖全采样数据的自监督学习和零样本自监督学习方法，并结合内存高效学习技术降低GPU内存需求 | 在高度加速因子条件下，SSL和ZSSSL的性能略逊于监督学习(SL) | 加速定量MRI图像重建过程并降低计算资源需求 | 定量MRI图像重建 | 医学影像分析 | NA | 定量MRI(qMRI), 自监督学习(SSL), 零样本自监督学习(ZSSSL) | 深度学习(DL) | MRI图像 | 三个实验(2D T2映射/MSME, 3D T1映射/VFA-SPGR, 3D T2映射/DESS) | NA | NA | NA | NA |
| 12626 | 2025-06-06 |
Utility of artificial intelligence-based conversation voice analysis for detecting cognitive decline
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325177
PMID:40455724
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的对话语音分析模型，用于检测认知衰退 | 利用短对话语音样本通过AI模型检测认知衰退，无需专业环境或设备 | 样本量较小（263名患者），且仅基于Mini-Mental State Examination分数进行标签 | 开发一种便捷的认知衰退筛查工具 | 认知衰退患者和认知正常人群 | 自然语言处理 | 老年疾病 | 机器学习 | 全耦合神经网络 | 语音 | 263名患者的语音样本，其中20个样本用于准确性评估 | NA | NA | NA | NA |
| 12627 | 2025-06-06 |
A novel spectral analysis-based grading system for gastrointestinal activity
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0323440
PMID:40455773
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研究论文 | 本文介绍了一种基于频谱分析的新型胃肠道活动分级系统，用于客观评估胃肠动力 | 提出了一种创新的无监督分级系统，通过频谱特征分析肠鸣音来评估胃肠动力，避免了传统方法依赖个人判断和大规模标注数据集的问题 | 虽然验证了方法的可靠性，但仍需进一步研究以确认其在更广泛临床环境中的适用性 | 开发一种客观评估胃肠动力的方法，辅助医生量化胃肠道活动 | 肠鸣音（由消化气体和液体在蠕动过程中产生的声音信号） | 数字病理 | 胃肠道疾病 | 频谱特征分析 | 无监督学习 | 音频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12628 | 2025-06-06 |
An efficient non-parametric feature calibration method for few-shot plant disease classification
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1541982
PMID:40458225
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research paper | 提出一种基于特征适应评分（FAS）度量的方法，用于少样本植物病害分类 | 利用FAS评分与测试准确率的严格正相关关系，无需训练网络即可确定适用于少样本植物病害分类的Swin-Transformer V2-F6网络结构，并设计了PDFC算法进行特征校准 | NA | 解决植物病害图像数据不足的问题，提高少样本植物病害分类的准确率 | 植物病害图像 | computer vision | plant disease | few-shot learning | Swin-Transformer V2 | image | PlantVillage数据集及其他数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 12629 | 2025-06-06 |
Ventricular volume adjustment of brain regions depicts brain changes associated with HIV infection and aging better than intracranial volume adjustment
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1516168
PMID:40458466
|
research paper | 该研究探讨了在分析HIV感染和衰老相关的大脑结构变化时，采用侧脑室（LV）体积调整比颅内体积（ICV）调整更能揭示潜在的萎缩模式 | 提出了使用侧脑室体积调整作为新的分析方法，以更准确地识别HIV感染和衰老相关的大脑萎缩模式，尤其是在HIV相关神经认知障碍（HAND）的研究中 | 研究仅基于MRI T1图像数据，未考虑其他可能的神经影像学或临床数据 | 比较不同体积调整策略在识别HIV感染和衰老相关大脑萎缩模式中的效果 | HIV感染者和健康对照者的大脑结构变化 | digital pathology | HIV感染 | MRI T1成像 | deep learning models | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12630 | 2025-06-05 |
NMR Pure Shift Spectroscopy and Its Potential Applications in the Pharmaceutical Industry
2025-Jun-03, Chembiochem : a European journal of chemical biology
IF:2.6Q3
DOI:10.1002/cbic.202401012
PMID:40263759
|
review | 本文综述了纯位移NMR技术及其在制药行业中的潜在应用 | 介绍了纯位移技术抑制标量耦合以提高光谱分辨率的方法，并探讨了深度学习辅助获取最优纯位移光谱的方法 | NA | 促进纯位移NMR技术在制药行业的发展和实际应用 | 纯位移NMR技术及其在制药行业的应用 | NA | NA | NMR纯位移技术、深度学习 | NA | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12631 | 2025-10-06 |
RS-MAE: Region-State Masked Autoencoder for Neuropsychiatric Disorder Classifications Based on Resting-State fMRI
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3449949
PMID:39325609
|
研究论文 | 提出一种基于静息态fMRI的区域状态掩码自编码器用于神经精神疾病分类 | 引入掩码自编码器减少DFC矩阵冗余，提出区域状态块嵌入适应连接性数据，采用随机状态拼接缓解训练样本不足问题 | 未明确说明模型在小样本情况下的泛化能力及计算复杂度 | 基于静息态功能磁共振成像的神经精神疾病分类 | 注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、阿尔茨海默病和精神分裂症患者 | 医学影像分析 | 神经精神疾病 | 静息态功能磁共振成像 | 掩码自编码器 | 动态功能连接矩阵 | 四个公开数据集（具体样本数未明确说明） | NA | RS-MAE | 准确率 | NA |
| 12632 | 2025-10-06 |
Hyperparameter Recommendation Integrated With Convolutional Neural Network
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3476439
PMID:39423079
|
研究论文 | 提出一种集成卷积神经网络的超参数推荐方法 | 首次将CNN应用于超参数推荐领域，开发了具有特征选择能力的CNN回归器和卷积去噪自编码器，能够深度挖掘数据特征和超参数性能的空间结构 | 仅针对SVM分类器进行验证，未扩展到其他机器学习模型 | 开发基于深度学习的超参数推荐系统 | 分类问题的超参数优化 | 机器学习 | NA | 元学习 | CNN, ConvDAE | 数据集特征，超参数性能数据 | 400个真实分类问题 | NA | 卷积神经网络，卷积去噪自编码器，双分支CNN | NA | NA |
| 12633 | 2025-10-06 |
Spike-and-Slab Shrinkage Priors for Structurally Sparse Bayesian Neural Networks
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3485529
PMID:39480710
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研究论文 | 本文提出两种基于尖峰-平板先验的结构化稀疏贝叶斯神经网络，用于模型压缩和计算效率提升 | 首次将尖峰-平板群组Lasso和尖峰-平板群组Horseshoe先验应用于贝叶斯神经网络的结构化稀疏化 | 未明确说明具体数据集规模和实验设置的局限性 | 开发结构化稀疏的贝叶斯神经网络以实现模型压缩和计算效率优化 | 贝叶斯神经网络的结构化稀疏化 | 机器学习 | NA | 变分推断，连续松弛技术 | 贝叶斯神经网络 | NA | NA | NA | 结构化稀疏神经网络 | 预测准确率，模型压缩率，推理延迟 | NA |
| 12634 | 2025-06-05 |
The Pivotal Role of Baseline LDCT for Lung Cancer Screening in the Era of Artificial Intelligence
2025-Jun, Archivos de bronconeumologia
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.arbres.2024.11.001
PMID:39643515
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综述 | 本文探讨了在人工智能时代，基线低剂量计算机断层扫描（LDCT）在肺癌筛查中的关键作用及其面临的挑战 | 探讨了人工智能如何通过分析LDCT的放射组学特征来区分良恶性结节，并预测肺癌和心血管疾病的风险，实现个性化筛查 | 人工智能在LDCT筛查路径中的主要障碍是性能的普适性和可解释性 | 评估基线LDCT检查在肺癌筛查中的重要性，并探索人工智能在克服筛查挑战中的作用 | 肺癌筛查参与者及其基线LDCT检查结果 | 数字病理学 | 肺癌 | LDCT, 深度学习 | DL | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12635 | 2025-10-06 |
G-Diff: A Graph-Based Decoding Network for Diffusion Recommender Model
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3491827
PMID:39531577
|
研究论文 | 本文提出一种基于图的解码网络G-Diff来改进扩散推荐模型，通过引入物品关系图提升推荐性能 | 在扩散模型的反向过程中引入精心设计的基于图的解码网络，利用物品间关系提升推荐效果，同时通过跳跃连接和归一化层保留低阶邻居信息 | NA | 改进扩散推荐模型的性能，更好地利用推荐系统中物品的集体信号 | 推荐系统中的用户偏好预测 | 机器学习 | NA | 扩散模型 | 图神经网络,扩散模型 | 推荐系统数据 | 三个真实世界数据集 | NA | G-Diff,基于图的解码网络 | 推荐性能指标 | NA |
| 12636 | 2025-06-05 |
Learning topological horseshoes in time series via deep neural networks
2025-Jun-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0270132
PMID:40465250
|
research paper | 提出了一种基于深度学习的几何方法，用于识别时间序列中的混沌动力学 | 结合拓扑马蹄理论和深度神经网络，为复杂非线性系统中混沌行为的检测提供了新工具 | NA | 识别时间序列中的混沌动力学 | 时间序列数据 | machine learning | NA | deep learning | deep neural networks | time series | Hénon map, Lorenz system, Duffing system | NA | NA | NA | NA |
| 12637 | 2025-06-05 |
iPSC-RPE patch restores photoreceptors and regenerates choriocapillaris in a pig retinal degeneration model
2025-May-22, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.179246
PMID:40401519
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research paper | 该研究开发了一种基于诱导多能干细胞衍生的视网膜色素上皮（iRPE）贴片，用于治疗干性年龄相关性黄斑变性（AMD），并在猪视网膜退化模型中验证了其恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的能力 | 使用可生物降解的PLGA支架成熟iRPE细胞，开发了一种临床兼容的制造工艺，并通过深度学习算法和自适应光学成像验证了治疗效果 | 研究仅在猪模型中进行，尚未在人体临床试验中验证 | 开发并验证一种能够恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的治疗方法，以治疗干性年龄相关性黄斑变性 | 激光诱导的外视网膜退化的猪模型 | digital pathology | age-related macular degeneration | optical coherence tomography (OCT), OCT-angiography, adaptive optics imaging | deep learning algorithm | image | 猪模型中的视网膜区域 | NA | NA | NA | NA |
| 12638 | 2025-06-05 |
Evaluation of data collection and annotation approaches of driver gaze dataset
2025-May-14, Behavior research methods
IF:4.6Q1
DOI:10.3758/s13428-025-02679-2
PMID:40369353
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research paper | 本研究评估了驾驶员视线数据集的三种标注方法，并提出了一种新的基于移动指针的标注方法 | 引入了一种新的基于移动指针的标注方法，该方法受到基于屏幕的视线数据收集的启发 | 手动标注和Speak2Label方法的准确性较低，需要进一步分析误分类原因 | 评估不同数据收集和标注方法在驾驶员视线估计中的效果 | 驾驶员视线数据集 | computer vision | NA | eye tracker | supervised machine learning, deep learning | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12639 | 2025-06-05 |
Combining structural modeling and deep learning to calculate the E. coli protein interactome and functional networks
2025-May-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.07.652715
PMID:40463260
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研究论文 | 本文报告了三种计算方法的整合，用于在全蛋白质组范围内预测两个蛋白质是否可能形成二元复合物 | 整合了PrePPI、Topsy-Turvy和ZEPPI三种方法，显著提高了高置信度蛋白质相互作用的预测数量 | 方法依赖于计算预测，需要进一步的实验验证 | 预测大肠杆菌蛋白质相互作用组和功能网络 | 大肠杆菌蛋白质 | 计算生物学 | NA | PrePPI、Topsy-Turvy、ZEPPI、AF3Complex | 蛋白质语言模型 | 蛋白质序列和结构数据 | 400个蛋白质-蛋白质相互作用 | NA | NA | NA | NA |
| 12640 | 2025-06-05 |
Evaluating Vision and Pathology Foundation Models for Computational Pathology: A Comprehensive Benchmark Study
2025-May-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.08.25327250
PMID:40463538
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research paper | 该研究对31种计算病理学AI基础模型进行了全面基准测试，评估它们在多样组织病理学数据集和任务中的表现 | 首次系统比较了不同类型病理学基础模型的性能，并发现模型大小与数据规模并不总是与性能提升相关 | 未深入探讨影响模型性能的潜在因素，且测试数据集可能仍有限 | 评估和比较不同病理学基础模型在计算病理学中的表现 | 31种AI基础模型（包括通用视觉模型、病理专用视觉模型等） | digital pathology | NA | deep learning | foundation models (VM, VLM, Path-VM, Path-VLM) | histopathological images | 41个任务的数据集（来自TCGA、CPTAC等） | NA | NA | NA | NA |