深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1379 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2026-01-26 |
SAHVAI-3D and 4D: Automated AI Volumetric Measurement of Subarachnoid Hemorrhage on Noncontrast Head CT
2025-May, Stroke (Hoboken, N.J.)
DOI:10.1161/SVIN.124.001620
PMID:41573412
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研究论文 | 本文开发了基于人工智能的自动化蛛网膜下腔出血体积测量方法SAHVAI-3D和4D，用于非增强头部CT扫描，并与手动测量方法进行比较 | 首次实现了蛛网膜下腔出血体积的自动化三维和四维测量，并创建了SAH脑图作为新型影像生物标志物 | 研究仅基于10名患者的训练集，样本量较小，需要更大规模验证 | 开发自动化蛛网膜下腔出血体积测量工具，探索其作为影像生物标志物在延迟性脑缺血风险评估和神经治疗干预中的潜力 | 动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者 | 数字病理学 | 脑血管疾病 | 非增强头部计算机断层扫描 | 深度学习算法 | 医学影像 | 10名连续患者，共92次CT扫描（每次182个切片） | NA | NA | 准确率, Dice系数, 假阳性率, 阴性预测值, 平均绝对误差 | NA |
| 182 | 2026-01-25 |
Auxiliary Teaching and Student Evaluation Methods Based on Facial Expression Recognition in Medical Education
2025-May-22, JMIR human factors
IF:2.6Q3
DOI:10.2196/72838
PMID:40402552
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研究论文 | 提出一种基于面部表情识别技术的医学教育辅助教学与学生评估方法 | 将面部表情识别技术应用于医学教育，通过计算机视觉和深度学习算法识别学生情绪状态，以优化教学策略 | 面临技术准确性、设备依赖性和隐私保护等挑战 | 改善医学教育中的教学效果、优化个性化学习并促进师生互动 | 医学教育中的学生 | 计算机视觉 | NA | 面部表情识别 | 深度学习算法 | 面部表情图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 183 | 2026-01-25 |
A multimodal and fully automated system for prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer
2025-05-02, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr1576
PMID:40305609
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研究论文 | 本研究开发了一种多模态集成全自动管道系统（MIFAPS），用于预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解 | 通过整合多模态数据（包括磁共振成像、全切片图像和临床风险因素）并采用全自动化流程，显著提升了预测性能 | NA | 预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解 | 1004名局部晚期乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 磁共振成像, 全切片图像 | 深度学习 | 图像, 临床数据 | 1004名患者 | NA | NA | AUC | NA |
| 184 | 2026-01-21 |
Automated grading and staging of ovarian cancer using deep learning on the transmission optical microscopy bright-field images of thin biopsy tissue samples
2025-May-15, ArXiv
PMID:40463694
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于自动化预测卵巢癌分期，利用常规组织病理学图像实现高精度分类 | 首次将迁移学习与ResNet-101结合，并采用遗传算法优化超参数，以自动化方式对卵巢癌组织切片进行分级和分期 | 未提及模型在外部验证集上的泛化能力，且数据来源和样本多样性可能有限 | 开发自动化方法以辅助卵巢癌的诊断和分期，减少人工评估的时间和主观差异 | 卵巢癌薄组织活检样本的透射光学显微镜明场图像 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 组织病理学成像 | CNN | 图像 | NA | PyTorch, TensorFlow | ResNet-101 | 准确率 | NA |
| 185 | 2026-01-20 |
COMPASS: Computational mapping of patient-therapist alliance strategies with language modeling
2025-May-15, Translational psychiatry
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41398-025-03379-3
PMID:40374613
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研究论文 | 本文介绍了一个名为COMPASS的新框架，利用大型语言模型从心理治疗会话的自然语言中直接推断治疗工作联盟，并分析不同精神疾病条件下的主题特征 | 首次提出直接使用大型语言模型分析心理治疗会话转录本，以映射到工作联盟量表等心理测量工具，提供细粒度的患者-治疗师对齐轨迹映射和可解释的临床见解 | 数据收集时间跨度较长（1970-2012年），可能包含过时的治疗实践；样本量在某些疾病类别中较小（如自杀倾向仅12个会话） | 开发一个计算框架，从心理治疗会话的语言中推断治疗工作联盟，以增强对治疗互动的理解并提供临床反馈 | 心理治疗会话转录本，涵盖焦虑、抑郁、精神分裂症和自杀倾向等多种精神疾病患者 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 语言建模，主题建模 | 大型语言模型（LLM），深度学习模型 | 文本（会话转录本） | 超过950个心理治疗会话，包括焦虑（498个）、抑郁（377个）、精神分裂症（71个）和自杀倾向（12个） | NA | NA | NA | NA |
| 186 | 2026-01-17 |
SPARSITY-DRIVEN PARALLEL IMAGING CONSISTENCY FOR IMPROVED SELF-SUPERVISED MRI RECONSTRUCTION
2025-May-30, ArXiv
PMID:40492248
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研究论文 | 提出一种通过精心设计的扰动训练物理驱动深度学习网络的新方法，以改进高加速率下的自监督MRI重建 | 在传统自监督学习的k空间掩蔽思想基础上，引入了一个新颖的一致性项，该一致性项评估模型在稀疏域中准确预测所添加扰动的能力 | 未明确说明方法在更广泛数据集或临床环境中的泛化能力 | 改进高加速率下自监督MRI重建的图像质量，减少伪影和噪声放大 | 快速MRI扫描的重建 | 医学影像重建 | NA | MRI | 深度学习网络 | MRI图像/k空间数据 | fastMRI膝盖和大脑数据集 | NA | NA | 视觉评估, 定量指标 | NA |
| 187 | 2026-01-14 |
A fusocelular skin dataset with whole slide images for deep learning models
2025-May-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05108-3
PMID:40368949
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研究论文 | 本文介绍了AI4SkIN数据集，这是首个用于皮肤梭形细胞病变的公开全切片图像数据集，通过创新的众包协议进行标注，旨在提升计算机辅助诊断系统的性能 | 首次公开了针对皮肤梭形细胞病变的全切片图像数据集，并采用基于高斯过程的众包协议进行标注，展示了非专家标注数据在训练深度学习模型中的有效性 | 未明确提及数据集的样本多样性或潜在的标注偏差，且未详细讨论模型在临床环境中的泛化能力 | 开发一个用于皮肤梭形细胞病变分类的公开数据集，以支持计算机辅助诊断系统的研究和验证 | 皮肤梭形细胞病变的全切片图像 | 数字病理学 | 皮肤梭形细胞病变 | 苏木精和伊红染色 | 深度学习模型 | 全切片图像 | 641张全切片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 188 | 2026-01-12 |
Neurospectrum: A Geometric and Topological Deep Learning Framework for Uncovering Spatiotemporal Signatures in Neural Activity
2025-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.03.22.533807
PMID:40654845
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研究论文 | 本文介绍了一个名为Neurospectrum的几何与拓扑深度学习框架，用于从神经活动中提取时空特征 | 提出了一种结合图注意力机制、流形正则化自编码器及多尺度几何、拓扑和动态描述符的端到端可训练框架，以编码神经活动的潜在轨迹 | NA | 开发一个深度学习框架，以从高维、噪声和动态的神经信号中提取可解释的特征，用于行为或疾病研究 | 神经活动信号 | 机器学习 | 强迫症 | 钙成像, fMRI | 自编码器, 图神经网络, 循环神经网络 | 神经信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 189 | 2026-01-11 |
The TDGL Module: A Fast Multi-Scale Vision Sensor Based on a Transformation Dilated Grouped Layer
2025-May-26, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25113339
PMID:41498160
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的快速多尺度视觉传感器模块TDGL，旨在提升道路目标特征提取网络的效率和精度 | 提出TDGL模块，通过GLConv单元引入缩放和偏移参数、修改膨胀策略及采用分组卷积，动态调整卷积操作以有效区分不同尺度特征，同时优化空间信息处理并降低计算成本 | NA | 提升道路目标检测任务中多尺度特征提取的效率和准确性 | 道路障碍物目标 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | BDD100K数据集 | NA | YOLO系列模型 | mAP, FPS | NA |
| 190 | 2026-01-08 |
Effects of Deep Learning-Based Reconstruction on the Quality of Accelerated Contrast-Enhanced Neck MRI
2025-May, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2024.1059
PMID:40307199
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习的重建技术与传统插值技术在加速对比增强颈部MRI中的图像质量 | 首次在加速对比增强颈部MRI中应用基于深度学习的重建算法，实现了扫描时间显著减少的同时提升图像质量 | 使用的深度学习算法为闭源工作进展版本，且重叠解剖结构的伪影略有增加 | 评估深度学习重建技术在加速颈部MRI中的图像质量与诊断性能 | 颈部对比增强MRI图像 | 医学影像分析 | NA | 对比增强MRI，深度学习重建 | 深度学习重建算法 | MRI图像 | 106名患者的MRI扫描数据 | NA | NA | 半高全宽，信号伪影百分比，非均匀性，对比噪声比，区域黏膜半高全宽，视觉评分（整体质量、清晰度、黏膜显着性、伪影、病变检测） | 3T MRI扫描仪，闭源深度学习重建算法（Siemens Healthineers WIP No. 1062） |
| 191 | 2026-01-06 |
Quantitative Assessment of Facial Paralysis Using Dynamic 3D Photogrammetry and Deep Learning: A Hybrid Approach Integrating Expert Consensus
2025-May-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25113264
PMID:40968808
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研究论文 | 本文提出了一种结合动态3D摄影测量点云与专家共识的深度学习方法来客观量化面瘫严重程度 | 创新点在于将动态3D面部运动点云与专家共识评分相结合，使用PointNet网络进行面瘫严重程度的量化评估 | NA | 客观量化面瘫的严重程度 | 面瘫患者的面部运动 | 计算机视觉 | 面瘫 | 动态3D摄影测量成像系统 | 深度学习 | 3D点云 | NA | NA | PointNet | 准确率 | NA |
| 192 | 2026-01-02 |
Federated prediction for scalable and privacy-preserved knowledge-based planning in radiotherapy
2025-May-20, ArXiv
PMID:40470470
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研究论文 | 本文介绍了FedKBP+，一个用于放射治疗规划预测任务的全面联邦学习平台，旨在解决数据稀缺和隐私问题 | 开发了支持集中式和完全去中心化联邦学习策略的统一通信栈，并引入了Gossip Contrastive Mutual Learning算法以增强对站点故障的鲁棒性 | 未明确讨论平台在更大规模或更多样化临床环境中的可扩展性验证 | 开发一个高效、隐私保护的联邦学习平台，以提升放射治疗规划的预测任务性能 | 放射治疗规划中的预测任务，包括剂量预测和肿瘤/器官分割 | 机器学习 | 脑肿瘤 | 联邦学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | OpenKBP挑战赛340例（训练200，验证40，测试100）；BraTS挑战赛数据集227例（训练152，验证27，测试48）；PanSeg数据集384例（训练269，验证39，测试76） | FedKBP+（基于gRPC），NVFlare | SA-Net | DSC（Dice相似系数），预测准确性，训练效率（小时） | 未明确指定，但涉及多工作站分布式计算 |
| 193 | 2025-12-27 |
Deep learning-based polygenic scores enhance generalizability of psychiatric disorders prediction
2025-May-05, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.05.25326794
PMID:40385437
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研究论文 | 本研究比较了深度学习模型Genome-Local-Net与线性模型bigstatsr在预测五种精神疾病方面的性能，并探讨了结合个体和GWAS来源的多基因评分及家族遗传风险评分的预测效果 | 首次系统评估深度学习模型在精神疾病多基因评分预测中的泛化能力，并探索了多种评分整合策略的增效作用 | 深度学习整合策略未显示一致优势，研究仅针对五种精神疾病，样本代表性可能受限 | 提升精神疾病遗传风险预测的准确性和泛化能力 | 注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、重度抑郁症和精神分裂症 | 机器学习 | 精神疾病 | 全基因组关联研究 | 深度学习, 线性模型 | 基因型数据 | 未明确 | 未明确 | Genome-Local-Net | AUROC | 未明确 |
| 194 | 2025-12-24 |
Optimizing credit card fraud detection with random forests and SMOTE
2025-May-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00873-y
PMID:40404766
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研究论文 | 本文提出了一种基于机器学习的系统，用于检测信用卡欺诈交易，并比较了多种机器学习模型在高度不平衡数据集上的性能 | 在高度不平衡的信用卡欺诈数据集上，结合使用SMOTE技术处理类别不平衡问题，并系统比较了深度学习模型与传统机器学习模型（如决策树、Adaboost）的性能，发现随机森林模型在欺诈检测中表现最优 | 研究主要基于公开的UCI数据集，可能无法完全代表实时金融交易环境的复杂性和动态变化；深度学习模型（ANN）在此特定任务中的表现未超越某些传统机器学习模型 | 优化信用卡欺诈检测方法，通过比较不同机器学习与深度学习模型，识别提升预测准确性的关键参数，以增强金融欺诈预防机制 | 信用卡交易数据，特别是欺诈性交易 | 机器学习 | NA | 合成少数类过采样技术（SMOTE），探索性数据分析（EDA） | 决策树（DT），Adaboost，人工神经网络（ANN），逻辑回归，随机森林 | 表格数据（信用卡交易记录） | 来自UCI机器学习仓库的信用卡客户数据集（欺诈交易占比小于0.2%） | NA | NA | 准确率，召回率 | NA |
| 195 | 2025-12-15 |
scRegulate: Single-Cell Regulatory-Embedded Variational Inference of Transcription Factor Activity from Gene Expression
2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.17.649372
PMID:40654959
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研究论文 | 本文提出了一种名为scRegulate的生成式深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据中推断转录因子活性和基因调控网络 | scRegulate结合了变分推断和基因调控网络先验知识，能够捕捉新颖、动态和上下文特异性的调控相互作用，超越了现有方法的确定性假设和静态数据库依赖 | 未在摘要中明确提及 | 开发一个可扩展且具有生物学可解释性的框架，用于从单细胞转录组数据中推断转录因子活性和调控网络 | 单细胞RNA测序数据中的转录因子活性和基因调控网络 | 计算生物学 | NA | 单细胞RNA测序 | 生成式深度学习框架 | 基因表达数据 | 多个公共实验和合成数据集，包括Perturb-seq数据集和PBMC单细胞RNA测序数据 | NA | 变分推断模型 | AUROC, AUPRC, 平均log2倍数变化 | NA |
| 196 | 2025-12-04 |
Depth Perception Based on the Interaction of Binocular Disparity and Motion Parallax Cues in Three-Dimensional Space
2025-05-17, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25103171
PMID:40431963
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综述 | 本文系统总结了基于双眼视差和运动视差线索的三维空间深度感知研究 | 从单一线索研究转向两种线索交互的定量研究，并总结和比较了多种深度感知模型 | 未提出新的实验数据或模型，主要基于现有文献的总结和分析 | 总结双眼视差和运动视差线索在三维空间深度感知中的研究进展 | 人类视觉系统的深度感知机制 | 计算机视觉 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 197 | 2025-12-03 |
Boltz-1 Democratizing Biomolecular Interaction Modeling
2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.19.624167
PMID:39605745
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研究论文 | 本文介绍了开源深度学习模型Boltz-1，该模型在预测生物分子复合物3D结构方面达到了AlphaFold3级别的精度，并提出了新的推理时间引导技术Boltz-steering | 提出了创新的模型架构、速度优化和数据处理方法，实现了与最先进商业模型相当的预测精度，并开发了能修正模型幻觉和非物理预测的Boltz-steering技术 | 未在摘要中明确说明 | 推动生物分子相互作用建模的民主化，为药物发现和蛋白质设计等领域提供强大工具 | 生物分子复合物的3D结构 | 结构生物学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 生物分子结构数据 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | Boltz-1 | 结构预测精度 | 未在摘要中明确说明 |
| 198 | 2025-11-21 |
Near-zero photon bioimaging by fusing deep learning and ultralow-light microscopy
2025-May-27, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2412261122
PMID:40388622
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和超低光显微镜的近零光子生物成像方法，可在极低光照条件下实现高质量生物图像重建 | 首次实现kHz速率和比标准显微镜低10000倍辐照度的近零光子生物成像，能够从每个像素仅0.01光子的极低信号中重建生物图像 | 未明确说明方法在特定生物样本类型或复杂组织中的适用性限制 | 开发在极低光照条件下实现可靠和可重复光学显微镜成像的新方法 | 多细胞和亚细胞生物结构特征 | 生物医学成像 | NA | 超低光显微镜，深度学习图像重建 | 深度学习 | 光子稀疏图像 | NA | NA | NA | 成像保真度 | NA |
| 199 | 2025-11-19 |
Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning
2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.03.606469
PMID:40654743
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研究论文 | 提出一种从静息态功能磁共振成像生成未采集任务对比图的深度学习方法 | 首次实现从静息态fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，保留个体间变异 | 依赖于特定数据集（HCP和UK Biobank），任务生成范围受训练数据限制 | 解决任务功能磁共振成像在群体神经科学研究中的扩展难题 | 人类连接组计划寿命数据和英国生物银行超过20,000名个体 | 医学影像分析 | 神经科学相关疾病 | 功能磁共振成像（fMRI），包括任务fMRI和静息态fMRI | 深度学习 | 脑功能影像数据 | 超过20,000名个体 | NA | DeepTaskGen | 重建性能，个体间变异保留，人口统计学、认知和临床变量预测性能 | NA |
| 200 | 2025-11-13 |
AI Opportunistic Coronary Calcium Screening at Veterans Affairs Hospitals
2025-May-16, NEJM AI
DOI:10.1056/aioa2400937
PMID:40746702
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研究论文 | 开发了一种用于非门控CT扫描自动量化冠状动脉钙化的深度学习算法AI-CAC | 利用来自退伍军人事务部全国医疗系统98个医疗中心的影像数据，捕捉了成像方案、扫描仪和患者的广泛异质性 | NA | 开发自动量化冠状动脉钙化的深度学习算法 | 冠状动脉钙化 | 数字病理 | 心血管疾病 | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 446个专家分割用于算法开发，795名患者用于性能验证，8052个低剂量CT用于模拟筛查 | NA | NA | 准确率,F1分数,Cox风险比 | NA |