深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1347 篇文献，本页显示第 201 - 220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 2025-10-06 |
Practical X-ray gastric cancer diagnostic support using refined stochastic data augmentation and hard boundary box training
2025-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103075
PMID:39919469
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研究论文 | 提出一种基于X光图像的胃癌诊断支持系统，通过改进的数据增强和边界框训练技术提高检测性能 | 提出两种新技术：精细化概率胃图像增强(R-sGAIA)和硬边界框训练(HBBT)，能够增强胃皱襞区域特征并利用未标注阴性样本 | 精确度相对较低(42.5%)，需要进一步优化以减少误报 | 开发实用的胃癌诊断支持系统，扩大胃癌筛查覆盖范围 | 胃部X光图像 | 计算机视觉 | 胃癌 | X光成像 | 目标检测模型 | 医学图像 | NA | 深度学习 | 目标检测模型 | 灵敏度, 精确度, F1分数, 处理速度 | NA |
| 202 | 2025-10-06 |
Performance of a Deep Learning Diabetic Retinopathy Algorithm in India
2025-03-03, JAMA network open
IF:10.5Q1
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研究论文 | 评估深度学习糖尿病视网膜病变算法在印度临床部署环境中的性能表现 | 首次在印度大规模临床部署后评估糖尿病视网膜病变AI算法的实际性能，监测了60万患者的筛查结果 | 研究为横断面分析，仅纳入约1%的样本，可能存在选择偏倚 | 评估自动化视网膜疾病评估算法在真实临床环境中的诊断性能 | 印度南部45个中心的糖尿病患者视网膜图像 | 数字病理 | 糖尿病视网膜病变 | 眼底摄影 | 深度学习 | 图像 | 4537名患者的4537张眼底图像，其中3941张图像质量可分级 | NA | ARDA算法 | 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA |
| 203 | 2025-10-06 |
Deep learning-based classification of hemiplegia and diplegia in cerebral palsy using postural control analysis
2025-Mar-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-93166-3
PMID:40087338
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研究论文 | 本研究提出一种基于深度学习的脑瘫偏瘫和双瘫分类方法，通过分析姿势控制的时间序列数据 | 首次将循环神经网络应用于脑瘫姿势控制数据分析，采用自动参数优化和数据增强技术提升模型性能 | 样本量相对有限，准确率为76.43%仍有提升空间 | 开发准确分类脑瘫类型（偏瘫和双瘫）的自动化诊断工具 | 脑瘫患者的姿势控制数据 | 医疗人工智能 | 脑瘫 | 姿势控制分析，时间序列数据分析 | RNN, BiGRU, LSTM | 时间序列力数据 | NA | NA | 双向门控循环单元，长短期记忆网络 | 准确率 | NA |
| 204 | 2025-10-06 |
Multiplicative Learning
2025-Mar-13, ArXiv
PMID:40735079
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研究论文 | 本文提出一种名为期望反射的新型学习算法，通过乘性权重更新实现神经网络高效训练 | 提出基于观测与预测输出比值的乘性权重更新方法，无需自定义损失函数或学习率超参数，单次迭代即可实现最优权重更新 | NA | 开发更高效的神经网络训练算法以替代传统反向传播 | 人工神经网络训练算法 | 机器学习 | NA | NA | 神经网络 | 图像 | NA | NA | 多层网络 | NA | NA |
| 205 | 2025-10-06 |
Syn-Net: A Synchronous Frequency-Perception Fusion Network for Breast Tumor Segmentation in Ultrasound Images
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3514134
PMID:40030423
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研究论文 | 提出一种用于超声图像中乳腺肿瘤分割的同步频率感知融合网络 | 设计了同步双分支编码器同时提取局部和全局特征，并引入频率感知交叉特征融合模块利用离散余弦变换学习全频特征 | NA | 实现复杂超声图像中乳腺肿瘤的精确分割 | 超声图像中的乳腺肿瘤 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像 | 深度学习分割网络 | 超声图像 | 三个公开超声乳腺肿瘤数据集 | NA | 同步双分支编码器,频率感知交叉特征融合模块,全尺度深度监督 | Dice系数 | NA |
| 206 | 2025-10-06 |
LymoNet: An Advanced Neck Lymph Node Detection Network for Ultrasound Images
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3515995
PMID:40030474
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研究论文 | 提出基于YOLOv8的颈部淋巴结检测网络LymoNet，用于超声图像中正常、炎症和转移性淋巴结的检测与分类 | 集成坐标注意力和多头自注意力机制增强关键特征学习，并引入医学知识嵌入提升分类性能 | NA | 开发高精度的自动化颈部淋巴结检测方法以辅助临床诊断 | 颈部淋巴结超声图像 | 计算机视觉 | 癌症转移 | 超声成像 | CNN | 图像 | NA | PyTorch | YOLOv8 | mAP@0.5 | NA |
| 207 | 2025-10-06 |
RTGN: Robust Traditional Chinese Medicine Graph Networks for Patient Similarity Learning
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3510884
PMID:40030577
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研究论文 | 提出一种鲁棒的中医图网络用于患者相似性学习 | 首次构建中医胃肠恶性肿瘤真实世界数据集，开发结合自注意力和自监督策略的孪生网络架构，设计融合中西医方法的患者相似性度量 | 依赖医师生理感官判断可能导致患者评估的非标准化描述和干扰 | 在中医背景下研究患者相似性学习 | 中医胃肠恶性肿瘤患者 | 机器学习 | 胃肠恶性肿瘤 | 图神经网络 | 图神经网络, 孪生网络 | 图结构数据 | 719名患者的406种多维信息 | NA | RTGN, 自注意力机制 | 患者检索准确率, 聚类性能 | NA |
| 208 | 2025-10-06 |
Fusing Micro- and Macro-Scale Information to Predict Anticancer Synergistic Drug Combinations
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3500789
PMID:40030241
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研究论文 | 提出一种融合微观和宏观尺度信息预测抗癌药物协同作用的新方法MMFSynergy | 同时精细表征药物和细胞系的微观与宏观尺度信息，并考虑跨尺度信息的交互作用 | NA | 预测抗癌药物的协同组合 | 药物组合和细胞系 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | Transformer | 药物和蛋白质数据 | 基于两个公共数据集 | NA | Transformer Encoder | NA | NA |
| 209 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in gastroenterology: Ethical and diagnostic challenges in clinical practice
2025-Mar-14, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i10.102725
PMID:40093670
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评论 | 探讨深度学习模型在无线胶囊内镜决策过程中的应用及其伦理挑战 | 将人工智能整合到胃肠疾病诊断中，通过无线胶囊内镜实现多类别病变的早期实时精准检测 | 存在患者隐私、数据安全和诊断偏差等伦理问题，需要多样化数据集来缓解不平等 | 评估人工智能在胃肠病学临床实践中的诊断价值和伦理考量 | 胃肠疾病患者，特别是小肠病变和癌前息肉患者 | 数字病理 | 胃肠疾病 | 无线胶囊内镜 | 深度学习 | 内镜图像 | NA | NA | NA | 诊断准确率 | NA |
| 210 | 2025-10-06 |
Multi-Omics Deep-Learning Prediction of Homologous Recombination Deficiency-Like Phenotype Improved Risk Stratification and Guided Therapeutic Decisions in Gynecological Cancers
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3308440
PMID:37616142
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研究论文 | 开发了一种名为MODeepHRD的多组学深度学习框架，用于预测妇科癌症中的同源重组缺陷表型 | 提出卷积注意力自编码器，有效利用组学特异性和跨组学互补知识学习 | NA | 改善妇科癌症风险分层并指导治疗决策 | 卵巢癌、乳腺癌和子宫内膜癌患者 | 机器学习 | 妇科癌症 | 转录组学、DNA甲基化、突变数据 | 深度学习 | 多组学数据 | 训练集351例卵巢癌患者，验证集22个数据集的2133例卵巢癌样本 | NA | 卷积注意力自编码器 | 风险比(HR), 置信区间(CI), log-rank检验 | NA |
| 211 | 2025-10-06 |
HiSIF-DTA: A Hierarchical Semantic Information Fusion Framework for Drug-Target Affinity Prediction
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3334239
PMID:37983161
|
研究论文 | 提出一种用于药物-靶点亲和力预测的分层语义信息融合框架HiSIF-DTA | 构建包含低阶结构语义和高阶功能语义的分层蛋白质图，并设计两种分层融合策略整合不同蛋白质语义 | NA | 提高药物-靶点亲和力预测的准确性 | 药物-靶点相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图神经网络 | 蛋白质序列数据、蛋白质结构数据、蛋白质-蛋白质相互作用网络数据 | NA | NA | 分层语义信息融合框架 | 预测精度 | NA |
| 212 | 2025-10-06 |
Decoding Drug Response With Structurized Gridding Map-Based Cell Representation
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3342280
PMID:38090819
|
研究论文 | 提出一种基于结构化网格图细胞表示的新策略DD-Response，用于预测细胞系药物反应 | 通过源特定标签二值化整合多数据集扩展训练域，开发二维结构化网格图表示方法避免特征相关性忽略，构建双分支多通道CNN模型实现精准预测 | 未明确说明模型在临床应用中的具体验证范围和局限性 | 开发更全面的细胞系药物反应预测方法以促进药物开发、重利用和耐药逆转 | 细胞系和药物 | 机器学习 | 癌症 | NA | CNN | 结构化网格图 | NA | NA | 双分支多通道卷积神经网络 | NA | NA |
| 213 | 2025-10-06 |
MOPDDI: Predicting Drug-Drug Interaction Events Based on Multimodal Mutual Orthogonal Projection and Intermodal Consistency Loss
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3343911
PMID:38109247
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研究论文 | 提出基于多模态互正交投影和模态间一致性损失的药物相互作用事件预测新方法 | 首次引入多模态互正交投影模块消除模态间冗余共同信息，并采用模态间一致性损失确保各模态预测特征的一致性 | 未明确说明方法在未知药物相互作用预测上的泛化能力 | 准确预测药物相互作用事件机制 | 药物相互作用事件 | 机器学习 | NA | 多模态数据分析 | 深度学习 | 多模态药物数据 | NA | NA | 多模态互正交投影模块 | 准确率, AUPR | NA |
| 214 | 2025-10-06 |
Prediction of Drug-Target Interactions With High- Quality Negative Samples and a Network-Based Deep Learning Framework
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3354953
PMID:38227407
|
研究论文 | 本文提出了一种基于高质量负样本选择和网络深度学习的药物-靶点相互作用预测方法 | 发现随机选择负样本的隐藏偏差并提出基于复杂网络理论的负样本选择方法，构建整合多源信息的异质图神经网络预测框架 | 未明确说明模型的计算复杂度和在实际药物发现中的验证效果 | 提高药物-靶点相互作用预测的准确性和可靠性 | 药物分子和蛋白质靶点 | 机器学习 | NA | 图神经网络，异质网络分析 | 图神经网络 | 网络拓扑数据，基因本体注释，通路注释 | NA | NA | 异质图神经网络 | NA | NA |
| 215 | 2025-10-06 |
Dual Representation Learning for Predicting Drug-Side Effect Frequency Using Protein Target Information
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3350083
PMID:38241108
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的药物副作用频率预测模型，利用蛋白质靶点信息等多源异质特征 | 首次同时利用药物靶蛋白信息、分子图、指纹和化学相似性等多源异质特征，并学习药物和副作用的双重表示向量 | 对于没有明确靶蛋白的药物预测效果较差，需通过Adaboost方法进行补偿 | 预测药物副作用频率，评估治疗风险和药物重定位 | 药物及其副作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习 | 分子图、指纹、化学相似性、蛋白质靶点信息 | NA | NA | 双重表示学习 | NA | NA |
| 216 | 2025-10-06 |
Property-Guided Few-Shot Learning for Molecular Property Prediction With Dual-View Encoder and Relation Graph Learning Network
2025-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3381896
PMID:38536684
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研究论文 | 提出一种用于分子性质预测的属性引导少样本学习模型PG-DERN | 引入双视图编码器整合节点和子图信息，构建关系图学习模块改善信息传播效率，设计属性引导特征增强模块传递相似属性信息 | NA | 解决药物发现中分子性质预测任务在数据有限场景下的准确性问题 | 药物分子 | 机器学习 | NA | 少样本学习 | 图神经网络,元学习 | 分子结构数据 | 四个基准数据集 | NA | 双视图编码器,关系图学习网络,MAML | 准确率 | NA |
| 217 | 2025-10-06 |
[Artificial intelligence in healthcare]
2025-Mar, Klinicka mikrobiologie a infekcni lekarstvi
PMID:40678962
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综述 | 本文概述了人工智能在医疗领域的历史、原理及具体应用 | 系统总结了AI在医学影像、文档分析和临床决策支持中的综合应用 | 存在潜在错误、伦理困境和误用风险 | 探讨人工智能在医疗保健领域的应用与挑战 | 医疗人工智能技术及应用 | 医疗人工智能 | NA | 机器学习，深度学习，神经网络 | NA | 医学影像，医疗文档，临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 218 | 2025-07-22 |
Review of the Current State of Artificial Intelligence in Pediatric Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging
2025-Mar-26, Children (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/children12040416
PMID:40310065
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review | 本文综述了人工智能在儿科心血管磁共振成像（CMR）中的当前应用状态 | 探讨了AI如何通过深度学习技术提高CMR在先天性心脏病（CHD）中的效率、图像质量和减少错误 | 未提及具体的实验数据或样本量，可能缺乏实证支持 | 提高先天性心脏病（CHD）中心血管磁共振成像（CMR）的效率和质量 | 儿科心血管磁共振成像（CMR） | digital pathology | cardiovascular disease | deep learning | NA | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 219 | 2025-10-06 |
Reducing hepatitis C diagnostic disparities with a fully automated deep learning-enabled microfluidic system for HCV antigen detection
2025-Mar-21, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adt3803
PMID:40106555
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研究论文 | 开发了一种基于智能手机的自动化微流控系统，用于丙型肝炎病毒抗原检测 | 首次将铂纳米颗粒、深度学习图像处理和微流控技术结合，创建全自动便携式HCV抗原检测系统 | 未提及与现有方法的详细对比研究，未说明临床验证的样本来源和规模细节 | 解决资源有限地区HCV诊断难题，减少健康不平等 | 丙型肝炎病毒抗原 | 数字病理 | 丙型肝炎 | 微流控技术、纳米颗粒检测 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 准确率 | 智能手机平台 |
| 220 | 2025-10-06 |
StainAI: quantitative mapping of stained microglia and insights into brain-wide neuroinflammation and therapeutic effects in cardiac arrest
2025-Mar-20, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-07926-y
PMID:40114030
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研究论文 | 开发了一种名为StainAI的深度学习工具，用于快速高通量分析小胶质细胞形态并量化脑部神经炎症 | 首次实现基于全玻片免疫组化图像的小胶质细胞自动形态分类、脑图谱映射和激活评分计算 | 方法验证主要基于动物模型，在人类组织中的应用仍需进一步验证 | 开发自动化工具以克服小胶质细胞形态分析的地域限制和手工方法局限 | 大鼠模型中的小儿窒息性心脏骤停和非人类灵长类动物的猿免疫缺陷病毒感染模型 | 数字病理学 | 神经炎症疾病 | 免疫组化 | 深度学习 | 图像 | 数百万个小胶质细胞跨越多个脑切片 | NA | NA | NA | NA |