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 481 - 500 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 481 | 2025-05-09 |
Label-efficient sequential model-based weakly supervised intracranial hemorrhage segmentation in low-data non-contrast CT imaging
2025-Apr, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17689
PMID:39962740
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研究论文 | 提出了一种基于弱监督的颅内出血分割方法，用于低数据量的非对比CT成像 | 利用图像级标签和类激活图（CAMs）进行弱监督分割，并通过无监督方式优化伪掩码，同时利用连续切片间的依赖关系提高激活图的鲁棒性 | 需要进一步验证在不同临床环境中的泛化能力 | 减少对体素级标注数据的依赖，提供一种高效的颅内出血分割方法 | 非对比CT图像中的颅内出血（ICH） | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | RSNA数据集（21,784例）、INSTANCE数据集（100例）、PhysioNet数据集（75例） | NA | NA | NA | NA |
| 482 | 2025-05-09 |
Automatic Joint Lesion Detection by enhancing local feature interaction
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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research paper | 该论文提出了一种通过增强局部特征交互来自动检测关节病变的方法，并改进了YOLO模型 | 提出了局部注意力特征融合（LAFF）和高斯位置编码（GPE）模块，显著提高了关节病变检测的准确率 | 研究仅基于X射线图像，可能不适用于其他类型的医学影像 | 提高自动关节病变检测（AJLD）的准确性和效率，以满足临床需求 | 关节病变的X射线图像 | computer vision | arthritis | deep learning | YOLO | image | 960张X射线图像（由两位关节炎专家和一位放射科医生标注）和216张X射线图像，补充了MURA数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 483 | 2025-05-09 |
Interpretable multi-stage attention network to predict cancer subtype, microsatellite instability, TP53 mutation and TMB of endometrial and colorectal cancer
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 提出了一种可解释的多阶段注意力深度学习网络，用于从子宫内膜癌和结直肠癌的组织病理学全切片图像中预测癌症亚型、微卫星不稳定性、TP53突变和肿瘤突变负荷 | 开发了一种新型深度学习网络，能够直接从低成本、常规使用的组织病理学图像中预测多个分子状态，显著优于现有方法 | 研究仅针对子宫内膜癌和结直肠癌，未验证在其他癌症类型中的适用性 | 开发一种低成本、高效的深度学习方法来预测癌症分子状态，以支持个性化免疫治疗决策 | 子宫内膜癌和结直肠癌的组织病理学全切片图像 | 数字病理学 | 子宫内膜癌, 结直肠癌 | 深度学习 | 多阶段注意力网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 484 | 2025-05-09 |
EAMAPG: Explainable Adversarial Model Analysis via Projected Gradient Descent
2025-Apr, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109788
PMID:39946791
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研究论文 | 本研究提出了一种使用投影梯度下降（PGD）生成对抗样本的新颖可解释性方法，以分析医学图像中深度学习模型的透明度 | 通过对抗样本生成分析图像，识别影响模型决策的关键特征，为深度学习模型在医学图像分析中的可解释性提供了新的解决方案 | 仅测试了六种常见的CNN模型，且对抗攻击的有效性可能受限于特定数据集和模型 | 提高深度学习模型在医学图像分析中的可解释性和透明度 | 脑肿瘤、眼病和COVID-19的医学图像数据集 | 计算机视觉 | 脑肿瘤、眼病、COVID-19 | 投影梯度下降（PGD） | CNN（包括DenseNet121、InceptionV3、ResNet101等） | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 485 | 2025-05-09 |
Gabor-modulated depth separable convolution for retinal vessel segmentation in fundus images
2025-Apr, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109789
PMID:39946785
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研究论文 | 提出了一种基于Gabor调制深度可分离卷积的UNet模型，用于眼底图像中的视网膜血管分割 | 结合Gabor滤波器的方向敏感性和深度可分离卷积的高效性，有效识别不同宽度和方向的血管 | 在噪声较多或病情进展的糖尿病视网膜病变图像上可能仍有改进空间 | 提高糖尿病视网膜病变中视网膜血管分割的准确性 | 眼底图像中的视网膜血管 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | Gabor滤波器和深度可分离卷积 | UNet | 图像 | DRIVE、STARE和CHASE_DB1数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 486 | 2025-05-09 |
X-scPAE: An explainable deep learning model for embryonic lineage allocation prediction based on single-cell transcriptomics revealing key genes in embryonic cell development
2025-Apr, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109787
PMID:39946788
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research paper | 本文介绍了一种基于单细胞转录组学的可解释深度学习模型X-scPAE，用于预测胚胎细胞谱系分配并识别关键基因 | 结合PCA和注意力机制的自编码器模型，利用CGA算法解释基因表达差异，显著提高了预测准确性和可解释性 | NA | 理解细胞分化过程并减少人类早期妊娠流产 | 人类和小鼠的单细胞转录组数据 | machine learning | NA | single-cell transcriptomics | PCA-based deep learning attention autoencoder (X-scPAE) | 单细胞转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 487 | 2025-05-09 |
Multitask learning approach for PPG applications: Case studies on signal quality assessment and physiological parameters estimation
2025-Apr, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109798
PMID:39946784
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research paper | 本文提出了一种多任务学习方法，用于PPG信号的质量评估和生理参数估计 | 利用多任务学习（MTL）方法，通过共享PPG相关任务之间的潜在特征，提高了PPG应用的性能 | 研究仅基于46名受试者的数据，样本量较小，可能影响模型的泛化能力 | 探索多任务学习在PPG分析中的应用，以提高信号质量评估和生理参数估计的准确性 | PPG信号及其衍生的生理参数（如心率、心率变异性和呼吸频率） | machine learning | NA | multitask learning (MTL) | multitask deep learning models | PPG信号 | 46名佩戴智能手表的受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 488 | 2025-05-09 |
The state-of-the-art in cardiac MRI reconstruction: Results of the CMRxRecon challenge in MICCAI 2023
2025-Apr, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103485
PMID:39946779
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研究论文 | 本文介绍了2023年心脏MRI重建挑战赛（CMRxRecon）的结果，该挑战赛旨在推动数据驱动的心脏MRI重建算法的发展 | 提出了一个公开可用的心脏k空间数据集，并组织了大规模的挑战赛以促进深度学习在心脏MRI重建中的应用 | 挑战赛的数据集虽然广泛，但仍可能存在数据多样性和代表性的限制 | 加速心脏MRI扫描并提高成像性能，解决现有数据驱动重建算法发展中的瓶颈 | 心脏MRI的k空间数据，包括电影和映射原始数据 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | E2E-VarNet, U-Net | k空间数据 | 超过285个团队和600多名参与者，22个团队提交了测试阶段的Docker容器 | NA | NA | NA | NA |
| 489 | 2025-05-09 |
Evaluation and failure analysis of four commercial deep learning-based autosegmentation software for abdominal organs at risk
2025-Apr, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70010
PMID:39946266
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研究论文 | 评估四种商业深度学习自动分割软件在腹部危及器官分割中的表现并分析其失败原因 | 首次对四种商业深度学习自动分割软件进行系统性异常值分析，总结六类失败模式 | 仅分析111例患者数据，部分异常分割原因缺乏足够证据确认 | 评估商业深度学习自动分割软件的性能并分析其失败模式 | 四种商业深度学习自动分割软件（Limbus AI、MIM Contour ProtégéAI、Radformation AutoContour、Siemens syngo.via） | digital pathology | NA | deep learning-based segmentation | NA | medical imaging | 111例患者病例 | NA | NA | NA | NA |
| 490 | 2025-05-08 |
Variability analysis of soil organic carbon content across land use types and its digital mapping using machine learning and deep learning algorithms
2025-Apr-10, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-025-13972-0
PMID:40210813
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研究论文 | 分析法国普罗旺斯矿区11种不同土地利用类型下土壤有机碳含量的变异性，并利用机器学习和深度学习算法进行空间建模 | 首次在该地区综合使用多种机器学习和深度学习算法（RF、SVM、XGBoost、DNN）对土壤有机碳含量进行空间变异性建模，并比较其性能 | 样本量有限（162个土壤样本），且仅针对法国普罗旺斯矿区，结果可能无法推广到其他地区 | 研究土壤有机碳含量的空间变异性及其影响因素，为可持续土壤资源管理和气候变化减缓提供支持 | 法国普罗旺斯矿区11种不同土地利用类型下的土壤有机碳含量 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习回归算法（RF、SVM、XGBoost、DNN） | 随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）、深度神经网络（DNN） | 土壤样本数据、环境协变量（气候参数、岩性、地形特征、土地覆盖、遥感数据、土壤理化参数） | 162个土壤样本 | NA | NA | NA | NA |
| 491 | 2025-05-08 |
A method for delineating traffic low emission control zone based on deep learning and multi-objective optimization
2025-Apr-08, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-025-13949-z
PMID:40199777
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习和多目标优化的交通低排放控制区划分方法 | 结合CNN、LSTM和注意力机制的深度学习模型捕捉PM浓度的时空变化，并采用NSGA-II算法进行多目标优化 | 未明确说明模型在不同城市规模或地理条件下的泛化能力 | 优化交通低排放控制区的划分，平衡环境效益与社会影响 | 城市PM浓度数据与交通排放控制区 | 机器学习 | NA | 深度学习、多目标优化算法 | CNN、LSTM、Attention Mechanism | PM浓度数据（静态路网特征+动态时间序列） | 出租车队采集的PM数据（未明确数量） | NA | NA | NA | NA |
| 492 | 2025-05-08 |
A Multi-Task Self-Supervised Strategy for Predicting Molecular Properties and FGFR1 Inhibitors
2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202412987
PMID:39921455
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研究论文 | 提出了一种多任务自监督深度学习框架MTSSMol，用于预测分子性质和识别FGFR1抑制剂 | 提出了一种多任务自监督预训练策略，利用约1000万个未标记的药物样分子进行预训练，以识别潜在的FGFR1抑制剂 | 未明确提及具体限制，但可能涉及预训练数据的多样性和模型的泛化能力 | 增强分子表示学习并识别潜在药物候选物，以加速药物发现过程 | 药物样分子及其与FGFR1的相互作用 | 计算机辅助药物发现 | NA | 分子对接（RoseTTAFold All-Atom）和分子动力学模拟 | 图神经网络（GNNs） | 分子数据 | 约1000万个未标记的药物样分子 | NA | NA | NA | NA |
| 493 | 2025-05-08 |
Deep Learning Combined with Quantitative Structure‒Activity Relationship Accelerates De Novo Design of Antifungal Peptides
2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202412488
PMID:39921483
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研究论文 | 开发了一种结合深度学习和定量结构-活性关系的抗真菌肽从头设计方法DL-QSARES | 整合深度学习和定量结构-活性关系经验筛选，开发了抗真菌肽从头设计方法DL-QSARES | NA | 加速抗真菌肽的从头设计，以应对念珠菌感染 | 抗真菌肽（AFPs） | 机器学习 | 念珠菌感染 | 定量结构-活性关系（QSAR） | 自然语言处理模型 | 氨基酸序列数据 | 49个候选抗真菌肽（c_AFPs） | NA | NA | NA | NA |
| 494 | 2025-05-08 |
DLPVI: Deep learning framework integrating projection, view-by-view backprojection, and image domains for high- and ultra-sparse-view CBCT reconstruction
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
research paper | 提出了一种名为DLPVI的深度学习框架，用于提高高稀疏视图和超稀疏视图锥束计算机断层扫描（CBCT）图像的质量 | DLPVI框架首次将投影域、逐视图反投影域和图像域集成在一起，并采用基于Transformer的图像域模型 | NA | 提高高稀疏视图和超稀疏视图CBCT图像的重建质量 | 锥束计算机断层扫描（CBCT）图像 | computer vision | NA | 深度学习 | Transformer | image | 163名真实患者用于训练，30名用于验证，30名用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 495 | 2025-05-08 |
CGNet: Few-shot learning for Intracranial Hemorrhage Segmentation
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
research paper | 提出了一种名为CGNet的新型分割模型，用于在少量标注数据下进行颅内出血（ICH）区域的精确分割 | 设计了跨特征模块（CFM）和支持引导查询（SGQ）机制，通过增强查询和支持集特征间的交互以及多尺度特征整合，提升了对病变细节的理解和分割精度 | 未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力或计算效率 | 解决医学影像中颅内出血分割任务对大量标注数据的依赖问题 | 颅内出血（ICH）区域 | digital pathology | intracranial hemorrhage | few-shot learning | CGNet（含CFM和SGQ模块） | 医学影像（CT/MRI等） | 公开数据集BHSD和私有数据集IHSAH（具体数量未说明） | NA | NA | NA | NA |
| 496 | 2025-05-08 |
Simulation-based inference of single-molecule experiments
2025-Apr, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.102988
PMID:39921963
|
综述 | 本文综述了基于模拟的推理（SBI）在单分子实验分析中的应用 | 介绍了深度学习在SBI中的最新进展，以及SBI在单分子力谱和冷冻电镜实验中的首次应用 | 讨论了参数化贝叶斯推理的局限性 | 分析单分子实验数据，重建分子细节 | 生物分子的结构动力学 | 机器学习 | NA | 单分子力谱、冷冻电镜 | 深度学习 | 实验数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 497 | 2025-05-08 |
Nonlinear ageing gero-marker dynamics of transcriptomic profile during calcific aortic valve mouse modeling
2025-Apr, Archives of gerontology and geriatrics
IF:3.5Q2
DOI:10.1016/j.archger.2025.105777
PMID:39922128
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研究论文 | 通过构建不同年龄点的钙化主动脉瓣小鼠模型，研究转录组谱的非线性衰老动态及其与瓣膜功能退化和钙化的关系 | 发现了线性和非线性衰老标志物，并揭示了小鼠在48周龄时衰老加速的特定时期 | 研究仅基于小鼠模型，结果可能无法直接推广到人类 | 理解衰老生物标志物动态以改善退行性心脏病的预防和管理 | 钙化主动脉瓣小鼠模型 | 数字病理 | 心血管疾病 | RNA测序 | 深度学习模型 | 测序数据 | C57BL/6 N小鼠模型，包括6周龄、48周龄和72周龄的小鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 498 | 2025-05-08 |
Deep learning for RNA structure prediction
2025-Apr, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.102991
PMID:39933218
|
综述 | 本文综述了AI特别是深度学习在RNA结构预测中的应用及其方法论进展 | 总结了近年来AI在RNA结构预测领域的革命性进展，强调了方法论的进步 | 未提及具体模型的局限性，仅概述了该领域的挑战与机遇 | 总结AI在RNA结构预测中的应用及其方法论进展 | RNA结构预测 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 499 | 2025-05-08 |
Importance of dataset design in developing robust U-Net models for label-free cell morphology evaluation
2025-Apr, Journal of bioscience and bioengineering
IF:2.3Q3
DOI:10.1016/j.jbiosc.2025.01.004
PMID:39933975
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研究论文 | 本研究探讨了训练数据集设计对U-Net模型在无标记细胞形态评估中稳健性的影响 | 揭示了仅需约10张4×物镜拍摄的原始图像即可开发稳健分割模型，远少于通常假设的数据量，并强调了训练数据集内容的重要性 | 研究仅基于四种细胞类型的数据，可能无法涵盖所有细胞形态变化 | 探索训练数据集设计如何影响深度学习细胞分割模型的稳健性 | 四种代表关键形态类别的细胞类型 | 数字病理学 | NA | 图像分析 | U-Net | 图像 | 2592对图像（来自四种细胞类型） | NA | NA | NA | NA |
| 500 | 2025-05-08 |
Hybrid-noise generative diffusion probabilistic model for cervical spine MRI image generation
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108639
PMID:39938251
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research paper | 提出了一种高质量宫颈MRI图像生成方法CSM-DPM，通过混合噪声和余弦噪声调度提高生成图像的质量 | 使用混合高斯噪声和点噪声近似真实图像数据分布，设计Asa-ResUNet模块增强噪声预测能力 | 未提及具体样本量限制或生成图像的临床应用验证 | 解决从有限样本学习解剖特征的挑战，生成高质量医学影像 | 颈椎MRI图像 | digital pathology | NA | 扩散模型 | CSM-DPM, Asa-ResUNet | MRI图像 | NA | NA | NA | NA | NA |