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 261 - 280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 261 | 2025-10-06 |
Pancreas segmentation using AI developed on the largest CT dataset with multi-institutional validation and implications for early cancer detection
2025-May-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-01802-9
PMID:40379726
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研究论文 | 开发基于深度学习的三维卷积神经网络用于胰腺自动分割，并在最大单机构CT数据集上训练和多机构数据集上验证 | 使用迄今为止最大的单机构CT数据集（n=3031）开发胰腺分割模型，并在多机构数据集上进行外部验证 | NA | 推进早期胰腺癌检测的影像生物标志物研究和胰腺疾病的生物标志物发现 | 胰腺CT影像 | 医学影像分析 | 胰腺癌 | CT成像 | CNN | CT图像 | 训练集3031例CT，外部验证集585例CT，测试子集452例 | NA | 3D nnU-Net | Dice相似系数, 一致性相关系数 | NA |
| 262 | 2025-10-06 |
Tracking Conditioned Fear in Pair-Housed Mice Using Deep Learning and Real-Time Cue Delivery
2025-May-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.10.653260
PMID:40463247
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研究论文 | 开发了一种结合深度学习姿态估计和实时线索传递的新范式，用于在配对饲养小鼠中追踪条件性恐惧行为 | 首次将开源软件与深度学习姿态估计相结合，在家庭笼环境中研究配对小鼠对重复条件刺激的恐惧行为反应，并考虑光暗昼夜周期影响 | 研究仅针对小鼠模型，结果向人类PTSD的转化需要进一步验证 | 开发新范式研究创伤后应激障碍(PTSD)相关的条件性恐惧行为 | 配对饲养的小鼠 | 计算机视觉 | 创伤后应激障碍 | 深度学习姿态估计，实时线索传递，视频记录分析 | 深度学习 | 视频 | 配对饲养的小鼠群体（具体数量未明确说明） | NA | NA | 冻结行为分析 | NA |
| 263 | 2025-10-06 |
Vessels hiding in plain sight: quantifying brain vascular morphology in anatomical MR images using deep learning
2025-May-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.06.652518
PMID:40654616
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研究论文 | 开发名为anat2vessels的深度学习模型，用于在常规T1/T2加权磁共振图像中量化脑部血管形态 | 首次实现从常规解剖MR图像（T1w/T2w）中提取脑血管形态特征，无需专门的MRA扫描 | 模型性能在仅使用T1w图像时可能受限，需要配对MR/MRA数据进行训练 | 开发非侵入性方法评估脑部血管形态与脑健康的关系 | 脑部血管形态 | 医学影像分析 | 脑部血管疾病 | 磁共振成像（MRI），时间飞跃法磁共振血管成像（TOF-MRA） | 神经网络 | 磁共振图像 | 包含配对MR/MRA的数据集 | NA | NA | 交叉验证准确率，特征方差解释率（78%） | NA |
| 264 | 2025-10-06 |
Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Algorithm for Detecting Unruptured Intracranial Aneurysms in Magnetic Resonance Angiography: A Multicenter Pivotal Trial
2025-05, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2025.123882
PMID:40086726
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研究论文 | 评估基于深度学习的算法在磁共振血管造影中检测未破裂颅内动脉瘤的诊断准确性 | 首次在多中心关键试验中使用3D U-Net模型检测未破裂颅内动脉瘤，并在不同机构间验证性能一致性 | 对小于3mm的动脉瘤检测灵敏度较低（72.3%），小型或复杂动脉瘤仍需专家复核 | 开发辅助放射科医生检测未破裂颅内动脉瘤的深度学习工具 | 675名参与者（189例动脉瘤阳性含221个UIAs，486例动脉瘤阴性） | 医学影像分析 | 颅内动脉瘤 | 时间飞跃法磁共振血管造影 | CNN | 3D医学影像 | 675名参与者，988个非重叠TOF MRA数据集 | NA | 3D U-Net | 灵敏度, 特异度, 假阳性率, AUC | NA |
| 265 | 2025-07-22 |
A Diffusion-Based Framework for Designing Molecules in Flexible Protein Pockets
2025-May-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.27.656443
PMID:40502112
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research paper | 提出了一种基于扩散的框架YuelDesign，用于设计适应柔性蛋白口袋的分子 | YuelDesign采用新的蛋白质编码方案和全连接图表示来编码蛋白口袋的灵活性，以及专门的键重建模块 | 未提及具体的局限性 | 解决基于结构的药物发现中柔性蛋白口袋分子设计的挑战 | 柔性蛋白口袋和分子设计 | machine learning | NA | 扩散模型 | diffusion-based framework | molecular structures | NA | NA | NA | NA | NA |
| 266 | 2025-07-22 |
Operationalizing postmortem pathology-MRI association studies in Alzheimer's disease and related disorders with MRI-guided histology sampling
2025-05-28, Acta neuropathologica communications
IF:6.2Q1
DOI:10.1186/s40478-025-02030-y
PMID:40437594
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研究论文 | 本文开发了一种结合7T MRI引导的组织病理学采样和数字成像的全面方案，用于阿尔茨海默病及相关疾病的死后病理-MRI关联研究 | 开发了患者特异性3D打印模具和半自动MRI到组织学配准流程，以及使用弱监督深度学习的定量病理评分系统 | 研究仅针对29个大脑样本进行验证，样本量相对较小 | 开发标准化方法整合组织学和MRI，以改进阿尔茨海默病及相关疾病的神经病理学研究 | 死后大脑组织，特别是阿尔茨海默病谱系疾病患者的大脑 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 7T MRI，全切片数字成像，弱监督深度学习 | 深度学习模型（具体类型未明确说明） | MRI图像，组织学图像 | 29个确诊为阿尔茨海默病谱系疾病的大脑 | NA | NA | NA | NA |
| 267 | 2025-10-06 |
Perfusion estimation from dynamic non-contrast computed tomography using self-supervised learning and a physics-inspired U-net transformer architecture
2025-May, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03323-2
PMID:39832070
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研究论文 | 提出一种基于自监督学习和物理启发U-net Transformer架构的新方法，从动态非对比计算机断层扫描中预测肺灌注成像 | 开发了适用于连体IE-CT输入的U-Net Transformer架构，结合物理模型见解和专门为肺功能预测设计的自监督学习策略 | 监督训练仅使用44名患者的小样本队列，需要进一步开发以扩展临床应用 | 从非对比吸气和呼气CT扫描预测肺灌注成像 | 肺灌注成像 | 医学影像分析 | 肺部疾病 | 计算机断层扫描(CT), 单光子发射计算机断层扫描(SPECT/CT) | U-Net, Transformer | 医学影像 | 自监督训练使用523个IE-CT图像，监督训练使用44名患者 | NA | U-Net Transformer | 空间Spearman相关系数, 中位数相关系数 | NA |
| 268 | 2025-10-06 |
On-patient medical record and mRNA therapeutics using intradermal microneedles
2025-May, Nature materials
IF:37.2Q1
DOI:10.1038/s41563-024-02115-4
PMID:39994390
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研究论文 | 开发了一种通过皮内微针同时实现mRNA治疗和患者医疗记录存储的隐形技术 | 首创将医疗记录以近红外荧光微粒形式存储在患者皮肤中，并与mRNA治疗共同递送 | 目前仅在猪模型中进行了长期研究，尚未进行人体临床试验 | 解决医疗记录不可靠或缺失的问题，提高治疗和疾病预防效果 | 猪模型和SARS-CoV-2 mRNA疫苗 | 数字病理 | 传染病 | 皮内微针技术，近红外荧光标记，mRNA治疗 | 深度学习 | 图像 | 猪模型长期研究 | NA | NA | 时间鲁棒性，空间鲁棒性，安全性，有效性，可靠性 | NA |
| 269 | 2025-10-06 |
Multi-class classification of central and non-central geographic atrophy using Optical Coherence Tomography
2025-May-28, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.27.25328446
PMID:40492092
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的模型，使用光学相干断层扫描对地理萎缩亚型进行分类 | 首次使用Vision Transformer架构进行地理萎缩亚型分类，并比较了全B扫描与选择性使用含中心凹区域B扫描两种方法的性能 | 回顾性研究，样本量相对有限（455个OCT体积），仅来自单一医疗中心 | 开发能够准确分类地理萎缩亚型的深度学习模型 | 地理萎缩患者的OCT扫描图像 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 光学相干断层扫描 | CNN, Vision Transformer | 医学图像 | 455个OCT体积（258个中央GA，74个非中央GA，123个无GA），来自104名患者 | NA | ResNet50, MobileNetV2, Vision Transformer (ViT-B/16) | AUC-ROC, F1分数, 准确率 | NA |
| 270 | 2025-10-06 |
AI-Cirrhosis-ECG (ACE) score for predicting decompensation and liver outcomes
2025-May, JHEP reports : innovation in hepatology
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101356
PMID:40276480
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研究论文 | 开发基于深度学习的AI-Cirrhosis-ECG (ACE)评分，用于预测肝硬化患者的失代偿和肝脏相关结局 | 首次利用深度学习从常规心电图数据中提取特征，创建非侵入性的肝硬化预后预测工具 | 需要在更多样化人群中进一步验证，并与其他已建立的预测因子整合 | 评估ACE评分在检测肝硬化失代偿和预测临床结局方面的性能 | 肝硬化患者 | 医疗人工智能 | 肝硬化 | 深度学习 | 深度学习模型 | 心电图数据 | 总计1,233名患者（472名回顾性队列，420名前瞻性移植队列，341名外部验证队列），共2,166份心电图 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性, 风险比, c统计量 | NA |
| 271 | 2025-10-06 |
Deep learning-assisted analysis of single-particle tracking for automated correlation between diffusion and function
2025-May, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02665-8
PMID:40341204
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研究论文 | 开发了一种名为DeepSPT的深度学习框架，用于自动化分析单粒子追踪数据并关联扩散与功能 | 首次实现了仅基于扩散行为就能自动提取生物功能信息的深度学习框架 | NA | 开发自动化工具来分析亚细胞环境中分子和细胞器的扩散行为与功能关联 | 病毒感染的早期事件、内体细胞器、网格蛋白包被小窝和囊泡 | 计算机视觉 | 病毒感染 | 光学显微镜，单粒子追踪 | 深度学习 | 二维和三维时间序列数据 | NA | NA | NA | F1分数 | NA |
| 272 | 2025-10-06 |
Differentiable Folding for Nearest Neighbor Model Optimization
2025-May-12, ArXiv
PMID:40160447
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研究论文 | 本文提出一种基于可微分折叠的RNA最近邻模型参数优化方法 | 利用可微分折叠技术直接计算RNA折叠算法的梯度，实现高效、可扩展且灵活的参数优化 | 未明确说明方法在复杂RNA结构或大规模数据集上的适用性限制 | 优化RNA二级结构形成的最近邻热力学模型参数 | RNA二级结构预测和序列设计 | 计算生物学 | NA | 可微分折叠技术 | 最近邻模型 | RNA结构数据和热力学实验数据 | 包含约13,000个热力学参数，使用RNAometer数据库中的实验测定稳定性数据 | NA | NA | 预测概率 | NA |
| 273 | 2025-10-06 |
The Advances in Deep Learning Modeling of Polyadenylation Codes
2025 May-Jun, Wiley interdisciplinary reviews. RNA
DOI:10.1002/wrna.70017
PMID:40468587
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综述 | 本文综述了深度学习模型在解析多聚腺苷酸化调控机制方面的最新进展与应用 | 首次系统总结深度学习模型在量化多聚腺苷酸化基序互作、预测切割位点及计算位点强度等方面的创新应用 | 作为综述文章未提出新的原始模型，主要总结现有研究成果 | 探讨深度学习模型在多聚腺苷酸化调控机制研究中的应用与进展 | 真核生物mRNA和lncRNA的3'端多聚腺苷酸化过程 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 深度学习建模 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 274 | 2025-10-06 |
Physics-informed neural networks for optimal vaccination plan in SIR epidemic models
2025-May-20, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2025059
PMID:40676987
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研究论文 | 本研究提出基于物理信息神经网络的方法求解SIR传染病模型中的最优疫苗接种计划 | 首次将物理信息神经网络应用于求解传染病最优控制问题的HJB方程，并引入变量缩放方法提升训练稳定性 | 研究基于恒定感染率和恢复率的简化SIR模型，未考虑更复杂的流行病学因素 | 求解SIR传染病模型中的最小根除时间和最优疫苗接种策略 | 易感-感染-恢复(SIR)传染病模型 | 机器学习 | 传染病 | 物理信息神经网络(PINN) | 神经网络 | 数值模拟数据 | NA | NA | 物理信息神经网络 | 均方残差误差, 收敛性, 最优切换时间识别精度 | NA |
| 275 | 2025-10-06 |
External Validation of a Novel Landmark-Based Deep Learning Automated Tibial Slope Measurement Algorithm Applied on Short Radiographs Obtained in Patients With ACL Injuries
2025-May, Orthopaedic journal of sports medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1177/23259671251333607
PMID:40342354
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研究论文 | 本研究通过独立数据集外部验证了一种基于标志点的深度学习算法在ACL损伤患者短X光片上自动测量胫骨后倾角的可靠性 | 开发了首个基于标志点的深度学习自动胫骨斜率测量算法，并在独立数据集上进行了外部验证 | 与金标准手动测量相比，模型在报告胫骨斜率方面仍需进一步改进 | 外部验证深度学习模型在胫骨后倾角测量中的可靠性，并与人工测量性能进行比较 | 接受前交叉韧带手术患者的膝关节侧位X光片 | 计算机视觉 | 前交叉韧带损伤 | X射线成像 | 深度学习 | X光图像 | 289张X光片 | NA | 基于标志点的深度学习架构 | 组内相关系数(ICC), 时间消耗 | NA |
| 276 | 2025-10-06 |
MIST-Explorer: The Comprehensive Toolkit for Spatial Omic Analysis and Visualization of Single-Cell MIST Array Data
2025-May-04, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.29.650640
PMID:40654960
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研究论文 | 开发用于单细胞空间MIST阵列数据分析和可视化的综合工具包MIST-Explorer | 首个专门用于空间MIST数据图像配准和分析的专用软件，整合了从图像预处理到蛋白质定量的完整空间组学工作流 | 未提及具体性能评估数据或与其他工具的对比分析 | 解决空间蛋白质组学数据分析中缺乏专用工具的问题 | 组织样本和培养细胞的空间MIST数据 | 空间组学 | NA | 空间MIST（多重标记技术） | 深度学习 | 图像数据 | NA | Python, PyQt6, Astroalign, PyStackReg, StarDist | StarDist | NA | NA |
| 277 | 2025-10-06 |
Accurate and fast segmentation of filaments and membranes in micrographs and tomograms with TARDIS
2025-May-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.19.629196
PMID:39763817
|
研究论文 | 提出了一种基于Transformer的快速无维度实例分割框架TARDIS，用于自动准确分割电子显微镜图像中的细丝和膜结构 | 首次实现了基于几何Transformer架构的实例分割方法，能够同时处理2D/3D电子显微镜数据 | NA | 开发自动化分割生物大分子结构的深度学习框架 | 电子显微镜图像中的细丝和膜结构 | 计算机视觉 | NA | 电子显微镜，电子断层扫描 | Transformer | 2D/3D电子显微镜图像，电子断层扫描重建数据 | 超过13,000个电子断层扫描数据 | NA | 几何Transformer | NA | NA |
| 278 | 2025-10-06 |
Deep learning applications in orthopaedics: a systematic review and future directions
2025 May-Jun, Acta ortopedica mexicana
PMID:40645786
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系统综述 | 系统分析骨科领域深度学习的应用现状并展望未来发展方向 | 首次系统梳理2020-2023年间骨科深度学习应用的研究现状，识别最常用的工具和方法 | 研究间存在高度异质性，方法和术语差异可能导致诊断准确性高估 | 分析人工智能和深度学习工具在骨科领域的应用现状 | 骨科领域的风险评估、结果评估、影像学和基础科学研究 | 医学影像分析 | 骨科疾病 | 深度学习 | CNN | 影像数据 | 595项研究（共862项筛选） | NA | 卷积神经网络 | 诊断准确性 | NA |
| 279 | 2025-10-06 |
Optimizing Locomotor Task Sets for Training a Biological Joint Moment Estimator
2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings]
DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11063074
PMID:40644131
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研究论文 | 提出一种运动任务集优化策略，通过最小化代表性任务集来训练生物关节力矩估计模型 | 首次通过聚类分析优化运动任务集，在保持模型性能的同时显著减少数据收集需求 | 研究仅针对髋关节力矩估计，未验证其他关节的适用性 | 优化外骨骼控制中基于可穿戴传感器的生物关节力矩估计方法 | 人体髋关节力矩 | 机器学习 | NA | 可穿戴传感器数据采集 | 神经网络 | 传感器数据 | 跨受试者交叉验证 | NA | NA | 均方根误差 | NA |
| 280 | 2025-10-06 |
Simultaneous Recognition of Locomotion Mode, Phase, and Phase Progression Using Deep Learning Models
2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings]
DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11062982
PMID:40644172
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研究论文 | 提出一种深度学习框架，同时识别运动模式、相位及相位进展，用于穿戴式机器人实时辅助 | 首个同时预测运动模式、相位和相位进展的方法，实现个性化辅助 | 仅包含五名参与者的数据，样本量有限 | 开发有效的用户意图识别算法，提升穿戴式机器人在真实场景的应用 | 人体运动活动（平地行走、上楼梯、下楼梯、坐站转换） | 机器学习 | NA | 惯性测量单元（IMU） | 深度学习 | IMU传感器数据 | 5名参与者 | NA | NA | 分类准确率，相位进展百分比估计精度 | NA |