深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1370 篇文献，本页显示第 701 - 720 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 701 | 2025-10-07 |
Deep learning enables automatic detection of joint damage progression in rheumatoid arthritis-model development and external validation
2025-Mar-01, Rheumatology (Oxford, England)
DOI:10.1093/rheumatology/keae215
PMID:38597875
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研究论文 | 开发并外部验证用于自动检测类风湿关节炎关节损伤进展的深度学习算法AuRA | 首次在个体患者水平验证深度学习算法检测纵向关节损伤变化的能力 | 样本量相对有限，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性 | 开发自动监测类风湿关节炎影像学进展的算法 | 类风湿关节炎患者的手部和足部X光片 | 数字病理 | 类风湿关节炎 | X光成像 | 深度学习 | 医学影像 | 训练集367例，验证集205例，纵向分析54例 | NA | NA | 均方根误差, Pearson相关系数 | Docker容器化部署 |
| 702 | 2025-10-07 |
Rapid discrimination and ratio quantification of mixed antibiotics in aqueous solution through integrative analysis of SERS spectra via CNN combined with NN-EN model
2025-Mar, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2024.03.016
PMID:38531495
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研究论文 | 提出基于卷积神经网络和非负弹性网络整合的智能分析模型，用于快速识别水溶液中混合抗生素成分及其比例定量 | 首次将CNN与NN-EN模型结合用于SERS光谱分析，实现抗生素混合物的快速识别和高精度定量 | 仅针对三种特定抗生素（环丙沙星、多西环素、左氧氟沙星）进行验证，未涉及更广泛的抗生素种类 | 开发快速检测水环境中抗生素残留的技术方法 | 水溶液中的混合抗生素残留 | 机器学习 | NA | 表面增强拉曼光谱（SERS） | CNN, NN-EN | 光谱数据 | NA | NA | CNN | 准确率, SHAP解释分析 | NA |
| 703 | 2025-04-24 |
Real-Time Typical Urodynamic Signal Recognition System Using Deep Learning
2025-Mar, International neurourology journal
IF:1.8Q3
DOI:10.5213/inj.2448430.215
PMID:40211837
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research paper | 本研究开发了一种基于深度学习的实时尿动力学信号识别系统，用于辅助医生完成高质量的尿动力学检查 | 首次将深度学习算法应用于典型尿动力学信号的实时识别，提高了尿动力学检查的解读质量和效率 | 这是一项回顾性单中心研究，模型的泛化能力尚未得到验证 | 通过深度学习算法标准化尿动力学检查并确保其临床参考价值 | 神经源性膀胱成年患者的尿动力学图像数据 | digital pathology | neurogenic bladder | deep learning | Yolov5l | image | 400名神经源性膀胱患者（共2655张图像） | NA | NA | NA | NA |
| 704 | 2025-04-23 |
Development and validation of a semi-automatic radiomics ensemble model for preoperative evaluation of breast masses in mammotome-assisted minimally invasive resection
2025-Mar-31, Gland surgery
IF:1.5Q3
DOI:10.21037/gs-24-440
PMID:40256481
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研究论文 | 开发并验证了一种基于超声的半自动分割集成模型，用于在乳腺微创旋切术前评估乳腺肿块 | 提出了一种基于半自动分割的集成学习模型，减少了手动勾画的主观性和时间消耗，提高了术前评估的准确性 | 研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；模型性能在测试队列中的AUC相对训练队列有所下降 | 提高乳腺肿块术前评估的准确性，指导个体化治疗策略 | 773例患者的术前超声图像（543例肿瘤，230例非肿瘤） | 数字病理 | 乳腺癌 | 超声成像，深度迁移学习（DTL） | DeepLabv3_ResNet50, FCN_ResNet50, 集成模型 | 超声图像 | 773例患者（543例肿瘤，230例非肿瘤） | NA | NA | NA | NA |
| 705 | 2025-10-07 |
Adaptive neighborhood triplet loss: enhanced segmentation of dermoscopy datasets by mining pixel information
2025-Mar, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-024-03241-9
PMID:39090504
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研究论文 | 提出一种自适应邻域三元组损失函数，通过挖掘像素信息增强皮肤镜数据集的图像分割性能 | 设计了一种动态挖掘特定像素信息的损失函数，利用三元组概念驱动预测边界逼近真实边界 | NA | 提高医学图像分割的准确性和自动化能力 | 皮肤镜图像数据集 | 计算机视觉 | 皮肤病 | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | PH2和ISIC2017皮肤镜数据集 | NA | NA | Jaccard指数 | NA |
| 706 | 2025-10-07 |
Deep learning-based image classification reveals heterogeneous execution of cell death fates during viral infection
2025-Mar-01, Molecular biology of the cell
IF:3.1Q3
DOI:10.1091/mbc.E24-10-0438
PMID:39841552
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研究论文 | 本研究利用深度学习图像分类分析病毒感染中细胞死亡命运的异质性执行 | 首次将深度学习图像分类应用于单纯疱疹病毒-1感染细胞的程序性死亡命运分析，揭示分子信号异质性激活下细胞仍呈现典型死亡形态 | 仅针对HSV-1病毒感染模型，未验证其他病毒类型；基于形态学分析需与分子检测方法互补 | 通过图像表型分析解决病毒感染中程序性细胞死亡命运判定的挑战 | 单纯疱疹病毒-1感染的单个细胞 | 计算机视觉 | 病毒感染 | 深度学习图像分类，光学显微镜 | CNN | 细胞图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 707 | 2025-10-07 |
DenseSeg: joint learning for semantic segmentation and landmark detection using dense image-to-shape representation
2025-Mar, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-024-03315-8
PMID:39849288
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研究论文 | 提出一种密集图像到形状表示方法，用于联合学习语义分割和标志点检测 | 通过密集图像到形状表示实现解剖对应关系表示，无需显式训练即可检测新标志点 | 未明确说明方法在更复杂解剖结构或更大数据集上的泛化能力 | 开发能够同时处理医学图像语义分割和标志点检测的联合学习方法 | 胸部X射线中的肺、心脏和锁骨，以及儿科手腕中的17种不同骨骼 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 医学图像 | 两个医学数据集：胸部X射线数据集和儿科手腕数据集 | NA | 全卷积架构 | 毫米误差 | NA |
| 708 | 2025-04-23 |
Evaluating the Impact of Attention Mechanisms on a Fine-Tuned Neural Network for Magnetic Resonance Imaging Tumor Classification: A Comparative Analysis
2025-Mar, Cureus
DOI:10.7759/cureus.80872
PMID:40255713
|
研究论文 | 本研究评估了不同注意力机制对基于ResNet50V2的MRI肿瘤分类模型的影响 | 比较了五种注意力机制在MRI肿瘤分类中的效果，发现SE机制表现最佳 | 未探索混合注意力机制（如基于Transformer的模型）的应用 | 评估注意力机制对MRI肿瘤分类模型性能的影响 | 脑部MRI扫描中的脑膜瘤、胶质瘤、垂体瘤和无肿瘤病例 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | ResNet50V2, SE, CBAM, SA, AGNet | MRI图像 | 3,096个标注的MRI扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 709 | 2025-04-22 |
Computational methods for binding site prediction on macromolecules
2025-Mar-12, Quarterly reviews of biophysics
IF:7.2Q1
DOI:10.1017/S003358352500006X
PMID:40071518
|
综述 | 本文综述了利用机器学习方法预测大分子结合位点的最新进展 | 分类了基于大分子序列、结构、模板知识、几何和能量特性的编码方法，并根据相互作用分子类型（小分子、肽和离子）对方法进行了分类 | 强调了基于深度学习方法的最新技术的局限性 | 推进药物发现，通过识别药理学靶点中的新结合位点，促进基于结构的命中识别和先导优化 | 蛋白质和RNA等生物分子结构 | 计算生物学 | NA | 机器学习 | 深度学习 | 序列、结构、模板知识、几何和能量特性数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 710 | 2025-04-22 |
DMGAT: predicting ncRNA-drug resistance associations based on diffusion map and heterogeneous graph attention network
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf179
PMID:40251829
|
research paper | 该研究提出了一种名为DMGAT的新型深度学习模型，用于预测非编码RNA（ncRNA）与药物抗性之间的关联 | DMGAT整合了扩散映射进行序列嵌入、图卷积网络进行特征提取以及图注意力网络（GAT）进行异质信息融合，同时采用随机森林分类器选择可靠的负样本以解决数据集不平衡问题 | 模型性能可能受到数据集不平衡和稀疏性的限制 | 预测ncRNA与药物抗性之间的关联，以识别潜在的生物标志物和治疗靶点 | 非编码RNA（ncRNA）和药物 | machine learning | NA | word2vec, 扩散映射, 图卷积网络, 图注意力网络（GAT） | DMGAT（基于扩散映射和异质图注意力网络的深度学习模型） | 序列数据（ncRNA序列和药物SMILES） | 来自NoncoRNA和ncDR的精选数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 711 | 2025-04-22 |
A graph neural network approach for accurate prediction of pathogenicity in multi-type variants
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf151
PMID:40251830
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research paper | 提出了一种基于图神经网络的多模态注释致病性预测方法GNN-MAP，用于准确预测人类疾病相关基因中的致病性变异 | GNN-MAP能够有效整合多模态注释和变异间的相似性关系，准确预测多种类型变异的致病性，尤其在罕见变异和高度不平衡数据集上表现优异 | NA | 提高人类疾病相关基因中致病性变异的预测准确性，以辅助临床决策 | 人类疾病相关基因中的多类型变异 | machine learning | inherited retinal disease | graph neural network | GNN | multimodal annotations | ClinVar数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 712 | 2025-10-07 |
Automatic mandibular third molar and mandibular canal relationship determination based on deep learning models for preoperative risk reduction
2025-Mar-25, Clinical oral investigations
IF:3.1Q1
DOI:10.1007/s00784-025-06285-6
PMID:40128451
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研究论文 | 本研究探索基于深度学习模型对下颌第三磨牙与下颌管空间关系进行自动分类的方法 | 首次将多种先进卷积神经网络应用于下颌第三磨牙与下颌管关系的自动分类，实现高达99.44%的准确率 | 仅使用305例锥形束CT扫描数据，样本量相对有限 | 通过深度学习模型提高术前下颌第三磨牙与下颌管关系分类的准确性和一致性 | 下颌第三磨牙与下颌管的空间关系 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 锥形束计算机断层扫描 | CNN | 医学影像 | 305例锥形束CT扫描 | NA | MobileNet, Xception, DenseNet201 | 准确率 | NA |
| 713 | 2025-10-07 |
Accuracy of vestibular schwannoma segmentation using deep learning models - a systematic review & meta-analysis
2025-Mar, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-024-03449-1
PMID:39179652
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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深度学习模型在前庭神经鞘瘤分割中的准确性 | 首次对前庭神经鞘瘤深度学习分割算法进行系统性评估和荟萃分析 | 仅基于现有文献分析，未进行原始实验验证 | 评估深度学习算法在前庭神经鞘瘤MRI图像分割中的应用现状和准确性 | 前庭神经鞘瘤患者 | 医学影像分析 | 前庭神经鞘瘤 | MRI | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | 分割准确性 | NA |
| 714 | 2025-10-07 |
[Three-Dimensional Reconstruction Technique and Its Application of Binocular Endoscopic Images Based on Deep Learning]
2025-Mar-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation
DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.240293
PMID:40246717
|
研究论文 | 探讨基于深度学习的双目内窥镜图像三维重建关键技术及实现方法 | 将深度学习技术应用于双目内窥镜三维重建，显著提升重建精度和实时性能 | NA | 提升内窥镜图像三维重建质量，为临床精准医疗提供技术支持 | 双目内窥镜图像 | 计算机视觉 | NA | 三维重建技术 | 深度学习 | 内窥镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 715 | 2025-10-07 |
ConfuseNN: Interpreting convolutional neural network inferences in population genomics with data shuffling
2025-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.24.644668
PMID:40196528
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研究论文 | 提出ConfuseNN方法，通过系统性地打乱单倍型矩阵数据来评估不同群体遗传特征对卷积神经网络性能的贡献 | 开发了基于数据打乱的CNN解释方法，能够系统评估群体遗传学中不同特征对神经网络推理的影响 | 依赖于模拟的训练和测试数据设计，网络架构存在局限性 | 解释卷积神经网络在群体基因组学推理中的行为机制 | 群体遗传特征包括连锁不平衡、等位基因频率等 | 机器学习 | NA | 群体基因组学分析 | CNN | 单倍型矩阵 | NA | NA | CNN | NA | NA |
| 716 | 2025-10-07 |
Generative frame interpolation enhances tracking of biological objects in time-lapse microscopy
2025-Mar-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.23.644838
PMID:40196554
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研究论文 | 本研究探索生成式视频帧插值技术在增强延时显微镜图像时序分辨率及改善生物对象追踪能力方面的应用 | 提出通过增强图像数据集来适应追踪算法的新范式，而非传统调整算法适应数据集的方法 | 未对算法进行数据集特定的重新训练，可能在某些特定场景下性能有限 | 评估生成式视频帧插值技术是否能增强延时显微镜的时序分辨率并促进生物对象追踪 | 荧光标记的细胞核、细菌、酵母、癌细胞和类器官等生物对象 | 计算机视觉 | 癌症 | 延时显微镜成像 | 扩散模型, CNN | 显微镜视频图像 | 多个生物场景下的测试图像时间序列 | NA | LDMVFI, RIFE, CDFI, FILM | 结构图像相似性, 分割结果相似度 | NA |
| 717 | 2025-10-07 |
The Real-World Impact of Vestibular Schwannoma Fully Automated Volume Measures on the Evaluation of Size Change and Clinical Management Outcomes in a Multidisciplinary Meeting Setting
2025-Mar-25, The journal of international advanced otology
IF:1.0Q3
DOI:10.5152/iao.2025.241693
PMID:40208025
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研究论文 | 评估在MDM准备阶段提供全自动前庭神经鞘瘤体积测量对肿瘤大小变化评估和临床管理决策的影响 | 首次在真实世界MDM环境中比较线性测量与全自动深度学习体积测量对临床决策的影响 | 样本量较小（50例患者），单中心研究 | 确定全自动体积测量是否比线性测量更能影响前庭神经鞘瘤的放射学评估和临床管理决策 | 50例成人单侧散发性前庭神经鞘瘤患者 | 医学影像分析 | 前庭神经鞘瘤 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 50例患者，57次MRI间隔比较 | NA | NA | Wilcoxon符号秩检验 | NA |
| 718 | 2025-10-07 |
Two-stage augmentation for detecting malignancy of BI-RADS 3 lesions in early breast cancer
2025-Mar-24, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-13960-0
PMID:40128762
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研究论文 | 本研究提出一种两阶段增强方法，通过深度学习提高乳腺超声图像中BI-RADS 3恶性病变的检测率 | 提出结合恶性特征增强和数据增强的两阶段增强方法，并在双分支ResNet50分类模型上验证其有效性 | 样本量相对有限，恶性病变数量较少（SW测试集18例，TS测试集7例） | 提高乳腺超声图像中BI-RADS 3恶性病变的检测准确率 | 乳腺BI-RADS 3病变的超声图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺超声成像 | CNN | 图像 | 1,275个病灶（来自1,096名患者），其中开发数据集629个，内部测试集218个，外部测试集428个 | NA | ResNet50, Dual-ResNet50 | AUC, 敏感性 | NA |
| 719 | 2025-10-07 |
Using Deep Learning to Perform Automatic Quantitative Measurement of Masseter and Tongue Muscles in Persons With Dementia: Cross-Sectional Study
2025-Mar-19, JMIR aging
IF:5.0Q1
DOI:10.2196/63686
PMID:40106819
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研究论文 | 本研究使用深度学习技术对痴呆症患者头部MRI图像中的肌肉组织进行自动分割和定量测量 | 首次将深度学习模型应用于痴呆症患者头部MRI中咬肌和舌肌的自动定量测量 | 样本量较小（53名参与者），且为横断面研究设计 | 评估深度学习技术在神经认知障碍患者头部MRI中肌肉组织分割和定量的可行性 | 痴呆症患者的头部MRI图像 | 医学影像分析 | 痴呆症 | 磁共振成像 | U-Net | 医学影像 | 53名参与者 | NA | U-Net | Dice相似系数,平均对称表面距离 | NA |
| 720 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence-based diagnosis of breast cancer by mammography microcalcification
2025-Mar, Fundamental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.fmre.2023.04.018
PMID:40242534
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研究论文 | 开发基于深度学习的自动化管道用于乳腺X线摄影微钙化点检测与分类，以促进乳腺癌早期诊断 | 提出端到端的深度学习管道，不仅能提供乳腺X线摄影分类结果，还能自动标注特定钙化区域，并探索基于深度学习的病理亚型和雌激素受体状态分类 | 测试集分类准确度(0.7237)低于训练集(0.8124)，模型泛化能力有待进一步提升 | 开发人工智能系统辅助乳腺癌筛查、诊断和治疗 | 乳腺X线摄影图像中的微钙化病灶 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | 深度学习 | 图像 | 4,810张乳腺X线摄影图像，包含6,663个微钙化病灶(3,301个恶性，3,362个良性) | NA | NA | 准确度, 敏感度 | NA |