深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1352 篇文献，本页显示第 821 - 840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 821 | 2025-10-07 |
Enhancing Relation Extraction for COVID-19 Vaccine Shot-Adverse Event Associations with Large Language Models
2025-Mar-17, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6201919/v1
PMID:40166033
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研究论文 | 本研究利用大语言模型和深度学习模型从VAERS和社交媒体数据中提取COVID-19疫苗与不良事件之间的关系 | 首次将GPT-3.5和GPT-4等大语言模型与传统模型结合，用于疫苗不良事件关系抽取，并采用句子级关系识别方法 | 数据集仅包含771个关系对，样本规模有限 | 提高COVID-19疫苗注射与不良事件关联关系抽取的准确性 | COVID-19疫苗与不良事件之间的关系 | 自然语言处理 | COVID-19 | 关系抽取 | GPT, RNN, BioBERT | 文本 | 771个关系对 | NA | GPT-3.5, GPT-4, RNN, BioBERT | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 822 | 2025-10-07 |
Optimizing deep neural networks for high-resolution land cover classification through data augmentation
2025-Mar-18, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-025-13870-5
PMID:40102280
|
研究论文 | 本研究通过系统评估多种数据增强技术，优化深度神经网络在高分辨率土地覆盖分类中的性能 | 首次对土地覆盖分类任务中的多种数据增强技术进行系统性比较评估，填补了该领域的研究空白 | 研究仅基于西班牙坎塔布里亚地区的25厘米分辨率图像，可能在不同地理区域存在泛化性限制 | 优化高分辨率土地覆盖分类的深度学习模型性能 | 土地覆盖分类 | 计算机视觉 | NA | 数据增强技术 | 深度学习 | 高分辨率图像 | 580个基于分层抽样方法选择的验证样本 | NA | U-Net, DeepLabv3+, FCN, PSPNet | 准确率, IoU | NA |
| 823 | 2025-10-07 |
Comprehensive benchmarking of large language models for RNA secondary structure prediction
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf137
PMID:40205851
|
研究论文 | 对预训练RNA大语言模型在RNA二级结构预测任务中的性能进行综合基准测试和比较分析 | 首次在统一实验设置下系统评估多种RNA-LLM的泛化能力，并提供难度递增的精选基准数据集 | 在低同源性场景下的泛化能力仍面临显著挑战 | 评估预训练RNA大语言模型在RNA二级结构预测任务中的性能 | RNA大语言模型及其在RNA二级结构预测中的应用 | 自然语言处理 | NA | 自监督学习 | LLM | RNA序列数据 | NA | NA | 深度学习架构 | 泛化能力评估 | NA |
| 824 | 2025-10-07 |
Routine and Advanced Neurologic Imaging at 0.55-T MRI: Opportunities and Challenges
2025-03, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc
IF:5.2Q1
DOI:10.1148/rg.240076
PMID:39946265
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研究论文 | 本文探讨了0.55-T MRI系统在神经影像学中的应用机会与挑战 | 首次系统评估现代全身0.55-T中场强MRI系统在神经放射学中的协议和适应症，探索低场强在硬件成像和特定结构成像中的优势 | 图像质量低于1.5T系统，频率选择性脂肪饱和受限，动态对比增强灌注成像信号强度不足，无法评估多发性硬化症和原发性脑肿瘤 | 评估0.55-T MRI系统在神经影像学中的临床应用价值和局限性 | 脑部和脊柱的常规神经影像学检查，颅内和脊柱硬件成像，内耳道等近骨结构 | 医学影像 | 神经系统疾病 | MRI, 平衡稳态自由进动序列, 单次激发快速自旋回波MRI, 动态对比增强磁敏感加权灌注成像 | 深度学习算法 | 医学影像 | NA | NA | NA | 图像质量, 诊断能力, 伪影减少, 场均匀性 | NA |
| 825 | 2025-10-07 |
Precise perivascular space segmentation on magnetic resonance imaging from Human Connectome Project-Aging
2025-Mar-20, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.03.19.25324269
PMID:40166557
|
研究论文 | 本研究基于人类连接组计划老龄化项目的T2加权磁共振成像，开发了精确的血管周围间隙分割数据集和方法 | 结合无监督学习、深度学习和人工校正技术，创建了包含200名30-100岁受试者的精细化PVS分割数据集 | PVS尺寸微小、MRI表现多样且标注数据稀缺带来的分割挑战 | 实现血管周围空间的精确分割，研究其与年龄变化和认知衰退的关联 | 人类连接组计划老龄化项目的200名30-100岁受试者的脑部MRI数据 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | T2加权磁共振成像 | 深度学习 | 磁共振图像 | 200名年龄30-100岁的受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 826 | 2025-10-07 |
A mechanistic neural network model predicts both potency and toxicity of antimicrobial combination therapies
2025-Mar-20, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.03.19.25324270
PMID:40166569
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研究论文 | 提出一种结合机制建模与深度学习的CALMA模型，用于预测抗菌药物组合疗法的效力和毒性 | 将机制建模与神经网络相结合，提高模型可解释性，同时识别影响药物相互作用的关键通路 | NA | 开发能预测多药物组合效力和毒性的计算方法，优化抗菌联合疗法设计 | 抗菌药物组合（如万古霉素和异烟肼） | 机器学习 | 抗菌药物耐药性 | 深度学习，机制建模 | 神经网络 | 细胞活力测定数据，患者健康记录 | 人类细胞系实验和患者健康记录数据 | NA | CALMA | NA | NA |
| 827 | 2025-04-12 |
Optimizing Input Selection for Cardiac Model Training and Inference: An Efficient 3D Convolutional Neural Networks-Based Approach to Automate Coronary Angiogram Video Selection
2025-Mar, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2025.100195
PMID:40206993
|
研究论文 | 开发了一种基于3D卷积神经网络的自动化方法，用于选择适合训练深度学习模型的冠状动脉造影视频 | 使用3D-CNN模型（特别是X3D-L）在冠状动脉造影视频选择中实现了高效自动化，并在计算效率和复杂性之间取得了平衡 | 在独立数据集上验证时，所有指标略有下降 | 提高医学图像分析的准确性和效率 | 冠状动脉造影视频 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | 3D-CNN（ResNet和X3D） | 视频 | 232例冠状动脉造影研究用于训练，3208例手术用于独立验证 | NA | NA | NA | NA |
| 828 | 2025-04-12 |
Gait Speed and Task Specificity in Predicting Lower-Limb Kinematics: A Deep Learning Approach Using Inertial Sensors
2025-Mar, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.11.004
PMID:40207006
|
研究论文 | 开发一个深度学习框架，利用惯性测量单元(IMU)数据预测多任务步态下的下肢关节运动学，并评估动态时间规整(DTW)对减少预测误差的影响 | 提出了一种结合LSTM自编码器和监督回归的深度学习模型，用于多任务步态下的关节运动学预测，并验证了DTW在降低预测误差方面的有效性 | 样本量较小(仅18名参与者)，且仅验证了矢状面的关节角度预测 | 开发远程连续生物力学评估的实用解决方案 | 下肢关节(髋、膝、踝)运动学预测 | 机器学习 | NA | 惯性测量单元(IMU)，光学运动捕捉系统 | LSTM自编码器监督回归模型(含LSTM和CNN层) | IMU传感器数据(加速度计和陀螺仪的3轴数据及其幅值) | 18名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 829 | 2025-04-12 |
Leveraging Comprehensive Echo Data to Power Artificial Intelligence Models for Handheld Cardiac Ultrasound
2025-Mar, Mayo Clinic proceedings. Digital health
DOI:10.1016/j.mcpdig.2025.100194
PMID:40207004
|
研究论文 | 开发了一个端到端的深度学习框架，用于从超声心动图视频中估计左心室射血分数（LVEF）、患者年龄和性别分类，包括使用手持心脏超声（HCU）收集的视频 | 利用全面的超声心动图数据为手持心脏超声的人工智能模型提供支持，展示了手持设备可以获得聚焦诊断图像 | 研究主要基于Mayo Clinic的数据，可能在其他医疗系统中的泛化性有待验证 | 开发深度学习模型以提升手持心脏超声的诊断能力 | 超声心动图视频，包括手持心脏超声（HCU）和经胸超声心动图（TTE）数据 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 视频 | 训练集6432项研究，内部验证集1369项研究，前瞻性数据集625名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 830 | 2025-04-01 |
Author Correction: Deep learning based decision-making and outcome prediction for adolescent idiopathic scoliosis patients with posterior surgery
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95425-9
PMID:40155745
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 831 | 2025-04-11 |
Anticancer drug response prediction integrating multi-omics pathway-based difference features and multiple deep learning techniques
2025-Mar, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012905
PMID:40163555
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为PASO的深度学习模型，用于预测细胞系对抗癌药物的敏感性，整合了多组学路径差异特征和多种深度学习技术 | PASO模型创新性地结合了transformer编码器、多尺度卷积网络和注意力机制，利用细胞系的多组学数据和药物分子的SMILES表示进行药物敏感性预测 | NA | 开发一个能够准确预测个体患者对抗癌药物反应的模型，以支持精准医疗 | 细胞系的多组学数据和药物分子的SMILES表示 | 机器学习 | 肺癌 | 多组学数据分析（基因表达、基因突变、基因拷贝数变异） | PASO（整合transformer encoder、多尺度CNN和注意力机制） | 多组学数据、药物SMILES表示 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 832 | 2025-04-11 |
Differential impact of commercial rootstocks on the physiological response of a common walnut scion to drought stress
2025 Mar-Apr, Physiologia plantarum
IF:5.4Q1
DOI:10.1111/ppl.70188
PMID:40207703
|
research paper | 该研究评估了不同商业砧木对普通核桃接穗在干旱条件下生理反应的影响 | 首次使用深度学习作为独立方法分析冠层对水分胁迫的响应，并发现RX1砧木在水分胁迫下具有较高的叶片膨压和水分利用效率 | 研究仅针对三种砧木和一种接穗品种，结果可能不具有普遍性 | 评估不同商业砧木对核桃接穗在干旱条件下生理反应的影响 | 核桃砧木(RX1, VX211和Vlach)和英国核桃接穗(Juglans regia cv. Cisco) | 植物生理学 | NA | mini-lysimeter平台, 深度学习 | 深度学习模型(未指定具体类型) | 土壤湿度数据, 蒸腾水分损失数据, 冠层图像 | 三种砧木(RX1, VX211和Vlach)和一种接穗品种(Cisco) | NA | NA | NA | NA |
| 833 | 2025-04-09 |
Transformer-based artificial intelligence on single-cell clinical data for homeostatic mechanism inference and rational biomarker discovery
2025-Mar-25, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.03.24.25324556
PMID:40196278
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research paper | 该研究开发了一种基于Transformer的人工智能流程，用于单细胞临床数据分析，以推断稳态机制并发现生物标志物 | 提出了一个通用的、可解释的AI流程，包括用于预测的MIST模型和用于可解释性的单细胞FastShap模型，能够解释70-82%的血细胞群体大小变化 | 研究仅针对血液细胞群体，未涉及其他组织或细胞类型 | 利用单细胞数据分析生物系统中的模式和机制，并发现潜在的临床相关生物标志物 | 循环红细胞（RBC）、白细胞（WBC）和血小板（PLT）的单细胞测量数据 | machine learning | sepsis, heart disease, diabetes | single-cell measurement | Transformer (MIST), FastShap | single-cell clinical data | 大量常规临床数据（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 834 | 2025-10-07 |
Efficient annotation bootstrapping for cell identification in follicular lymphoma
2025-Mar-27, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108728
PMID:40188578
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研究论文 | 本研究探索了滤泡性淋巴瘤诊断中降低标注成本的解决方案，比较了三种标注引导方法 | 提出基于定制细胞编码器和数字病理学基础模型上下文编码的混合架构，用于中心母细胞和中心细胞检测 | 研究仅基于41张全切片图像和12,704个细胞标注，样本规模有限 | 降低数字病理学中细胞识别任务的标注成本 | 滤泡性淋巴瘤中的中心母细胞和中心细胞 | 数字病理学 | 滤泡性淋巴瘤 | 全切片图像扫描 | 深度学习 | 病理图像 | 41张全切片图像，包含12,704个细胞标注 | NA | 定制细胞编码器，基础模型上下文编码 | 宏平均F1分数，精确率，召回率 | NA |
| 835 | 2025-10-07 |
Intelligent biofilm detection with ensemble of deep learning networks
2025-Mar-01, Medicina oral, patologia oral y cirugia bucal
DOI:10.4317/medoral.26937
PMID:39954282
|
研究论文 | 本研究评估了使用集成策略的U-Net神经网络在口腔内照片上自动检测牙菌斑的性能 | 首次采用集成策略的U-Net神经网络在不使用显色剂的情况下自动检测牙菌斑 | 回顾性探索性研究，样本来源有限 | 评估深度学习网络在牙菌斑自动检测中的性能 | 乳牙和恒牙的口腔内照片 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 两个口腔图像数据集（乳牙和恒牙） | NA | U-Net | 准确率,F1分数,灵敏度,特异度 | NA |
| 836 | 2025-10-07 |
Critical assessment of missense variant effect predictors on disease-relevant variant data
2025-Mar, Human genetics
IF:3.8Q2
DOI:10.1007/s00439-025-02732-2
PMID:40113603
|
研究论文 | 评估错义变异效应预测工具在疾病相关变异数据上的性能表现 | 系统评估了最新错义变异效应预测工具，包括CAGI挑战赛提交工具、临床常用工具和新兴深度学习方法，并分析了不同应用场景下的性能差异 | 评估数据可能受到基因水平标签不平衡的影响，且某些预测工具在区分致病性变异与极罕见良性变异时性能下降 | 评估错义变异效应预测工具的临床和研究实用性，指导未来工具改进 | 错义变异效应预测工具 | 生物信息学 | 遗传疾病 | 深度学习, 变异效应预测 | 深度学习模型 | 基因变异数据 | NA | NA | NA | 特异性, 敏感性 | NA |
| 837 | 2025-10-07 |
Diagnostic accuracy of artificial intelligence in the detection of maxillary sinus pathology using computed tomography: A concise systematic review
2025-Mar, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20240139
PMID:40191392
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系统综述 | 评估人工智能在CT/CBCT影像中检测上颌窦病变的诊断性能与准确性 | 首次系统评估多种深度学习架构在上颌窦病变检测中的综合表现 | 纳入研究数量有限（12项），需要进一步提高准确性和一致性 | 评估人工智能在上颌窦病变检测中的诊断准确性 | 上颌窦病变（如上颌窦炎） | 计算机视觉 | 上颌窦疾病 | CT/CBCT成像 | CNN | 医学影像 | 3,349名患者（7,358张图像） | NA | ResNet, DenseNet, YOLO, U-Net | 准确率, 敏感度, 特异度, AUC | NA |
| 838 | 2025-04-07 |
Utility-based Analysis of Statistical Approaches and Deep Learning Models for Synthetic Data Generation With Focus on Correlation Structures: Algorithm Development and Validation
2025-Mar-20, JMIR AI
DOI:10.2196/65729
PMID:40112290
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研究论文 | 本研究评估了多种合成数据生成方法在复制真实医疗数据集中的相关结构方面的有效性，并比较了它们在随机森林等下游任务中的表现 | 综合比较了统计方法和深度学习方法在生成合成数据时的性能，特别是在保留相关结构方面的表现 | 深度学习方法在小型数据集或有限训练周期下表现不佳，LLMs在复制数值依赖关系方面存在困难 | 评估不同合成数据生成方法在医疗数据中的相关结构复制能力和下游任务表现 | 合成数据生成方法在模拟和真实医疗数据集上的表现 | 机器学习 | 乳腺癌, 糖尿病 | Generative Adversarial Networks, 大语言模型(LLMs), Random Forests, eXtreme Gradient Boosting, Gated Additive Tree Ensembles | GAN, ctgan, tvae, LLMs | 表格数据 | 模拟数据(10个高斯变量和1个二元目标变量), 体测数据集(13,393样本), 威斯康星乳腺癌数据集(569样本), 糖尿病数据集(768样本) | NA | NA | NA | NA |
| 839 | 2025-10-07 |
Development of a Clinically Applicable Deep Learning System Based on Sparse Training Data to Accurately Detect Acute Intracranial Hemorrhage from Non-enhanced Head Computed Tomography
2025-Mar-15, Neurologia medico-chirurgica
IF:2.4Q2
DOI:10.2176/jns-nmc.2024-0163
PMID:39864839
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研究论文 | 开发基于稀疏训练数据的深度学习系统DeepCT，用于从非增强头部CT图像中准确检测急性颅内出血 | 基于稀疏训练数据开发临床适用的深度学习系统，并在美国和台湾多中心数据集上验证其普适可靠性 | 训练数据仅来自单一中心，可能影响模型泛化能力 | 开发用于检测急性颅内出血的深度学习算法并评估其临床适用性 | 非增强头部计算机断层扫描图像 | 计算机视觉 | 颅内出血 | 计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学图像 | 1,815个CT图像集用于训练，多个外部验证和测试数据集 | PyTorch | U-Net, ResNet | 准确度 | NA |
| 840 | 2025-04-06 |
Applications of AI in Predicting Drug Responses for Type 2 Diabetes
2025-Mar-27, JMIR diabetes
DOI:10.2196/66831
PMID:40146874
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research paper | 本文探讨了人工智能在预测2型糖尿病药物反应中的应用 | 利用AI技术（包括机器学习和深度学习）分析大规模数据集，以提高药物反应预测的准确性，并倾向于使用集成方法作为首选模型 | 未提及具体的数据集规模或模型性能的局限性 | 预测2型糖尿病患者对降糖药物的反应，以优化治疗方案和实现个性化医疗 | 2型糖尿病患者 | machine learning | diabetes | machine learning, deep learning | ensemble methods | electronic health records, clinical trials, observational studies | NA | NA | NA | NA | NA |