深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1408 篇文献，本页显示第 321 - 340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 321 | 2025-06-06 |
Predicting Recurrence in Locally Advanced Rectal Cancer Using Multitask Deep Learning and Multimodal MRI
2025-May, Radiology. Imaging cancer
DOI:10.1148/rycan.240359
PMID:40445102
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research paper | 开发并验证了一种名为MultiRecNet的多任务深度网络，用于全自动预测接受新辅助放化疗（nCRT）治疗的局部晚期直肠癌（LARC）患者的无病生存期（DFS） | MultiRecNet能够在单一框架内同时执行分割、分类和生存预测任务，实现了全自动端到端的预后预测 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏差 | 预测局部晚期直肠癌患者的无病生存期 | 接受nCRT治疗的局部晚期直肠癌患者 | digital pathology | rectal cancer | multimodal MRI | MultiRecNet (multitask deep learning) | MRI图像（T2、ADC等）及临床指标 | 445名患者（训练集261名，验证集37名，内部测试集75名，外部测试集72名） | NA | NA | NA | NA |
| 322 | 2025-06-05 |
iPSC-RPE patch restores photoreceptors and regenerates choriocapillaris in a pig retinal degeneration model
2025-May-22, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.179246
PMID:40401519
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research paper | 该研究开发了一种基于诱导多能干细胞衍生的视网膜色素上皮（iRPE）贴片，用于治疗干性年龄相关性黄斑变性（AMD），并在猪视网膜退化模型中验证了其恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的能力 | 使用可生物降解的PLGA支架成熟iRPE细胞，开发了一种临床兼容的制造工艺，并通过深度学习算法和自适应光学成像验证了治疗效果 | 研究仅在猪模型中进行，尚未在人体临床试验中验证 | 开发并验证一种能够恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的治疗方法，以治疗干性年龄相关性黄斑变性 | 激光诱导的外视网膜退化的猪模型 | digital pathology | age-related macular degeneration | optical coherence tomography (OCT), OCT-angiography, adaptive optics imaging | deep learning algorithm | image | 猪模型中的视网膜区域 | NA | NA | NA | NA |
| 323 | 2025-06-05 |
Evaluation of data collection and annotation approaches of driver gaze dataset
2025-May-14, Behavior research methods
IF:4.6Q1
DOI:10.3758/s13428-025-02679-2
PMID:40369353
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research paper | 本研究评估了驾驶员视线数据集的三种标注方法，并提出了一种新的基于移动指针的标注方法 | 引入了一种新的基于移动指针的标注方法，该方法受到基于屏幕的视线数据收集的启发 | 手动标注和Speak2Label方法的准确性较低，需要进一步分析误分类原因 | 评估不同数据收集和标注方法在驾驶员视线估计中的效果 | 驾驶员视线数据集 | computer vision | NA | eye tracker | supervised machine learning, deep learning | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 324 | 2025-06-05 |
Combining structural modeling and deep learning to calculate the E. coli protein interactome and functional networks
2025-May-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.07.652715
PMID:40463260
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研究论文 | 本文报告了三种计算方法的整合，用于在全蛋白质组范围内预测两个蛋白质是否可能形成二元复合物 | 整合了PrePPI、Topsy-Turvy和ZEPPI三种方法，显著提高了高置信度蛋白质相互作用的预测数量 | 方法依赖于计算预测，需要进一步的实验验证 | 预测大肠杆菌蛋白质相互作用组和功能网络 | 大肠杆菌蛋白质 | 计算生物学 | NA | PrePPI、Topsy-Turvy、ZEPPI、AF3Complex | 蛋白质语言模型 | 蛋白质序列和结构数据 | 400个蛋白质-蛋白质相互作用 | NA | NA | NA | NA |
| 325 | 2025-06-05 |
Evaluating Vision and Pathology Foundation Models for Computational Pathology: A Comprehensive Benchmark Study
2025-May-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.08.25327250
PMID:40463538
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research paper | 该研究对31种计算病理学AI基础模型进行了全面基准测试，评估它们在多样组织病理学数据集和任务中的表现 | 首次系统比较了不同类型病理学基础模型的性能，并发现模型大小与数据规模并不总是与性能提升相关 | 未深入探讨影响模型性能的潜在因素，且测试数据集可能仍有限 | 评估和比较不同病理学基础模型在计算病理学中的表现 | 31种AI基础模型（包括通用视觉模型、病理专用视觉模型等） | digital pathology | NA | deep learning | foundation models (VM, VLM, Path-VM, Path-VLM) | histopathological images | 41个任务的数据集（来自TCGA、CPTAC等） | NA | NA | NA | NA |
| 326 | 2025-06-05 |
Evolution-guided protein design of IscB for persistent epigenome editing in vivo
2025-May-07, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02655-3
PMID:40335752
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研究论文 | 通过结合进化指导和深度学习，设计了一种改进的RNA引导内切酶IscB及其引导RNA，用于体内持久性表观基因组编辑 | 结合直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程和深度学习结构预测，开发了改进的NovaIscB变体，其活性比野生型提高了约100倍，并提高了特异性 | NA | 设计具有增强活性和特异性的RNA引导内切酶，用于分子生物学应用 | IscB RNA引导内切酶及其引导RNA | 分子生物学 | NA | 直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程、深度学习结构预测 | NA | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 327 | 2025-10-06 |
Significance of Image Reconstruction Parameters for Future Lung Cancer Risk Prediction Using Low-Dose Chest Computed Tomography and the Open-Access Sybil Algorithm
2025-May-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001131
PMID:39437009
|
研究论文 | 本研究评估了图像重建参数和CT扫描仪制造商对Sybil深度学习算法预测肺癌风险性能的影响 | 首次系统评估了不同图像重建参数对深度学习肺癌风险预测模型性能的影响，并发现了参数组合对中长期预测性能的显著影响 | 研究仅基于美国国家肺癌筛查试验的特定子集数据，且仅比较了两种CT扫描仪制造商 | 评估图像重建参数和CT扫描仪制造商对Sybil算法预测肺癌风险性能的影响 | 美国国家肺癌筛查试验参与者的低剂量胸部CT扫描数据 | 数字病理 | 肺癌 | 低剂量计算机断层扫描(LDCT) | 深度学习算法 | 医学影像 | 1049对标准与骨重建滤波器扫描，1961对标准与肺重建滤波器扫描，1288对2mm与5mm层厚扫描 | NA | Sybil算法 | AUC, 95%置信区间, P值 | NA |
| 328 | 2025-06-05 |
Comparison between two artificial intelligence models to discriminate cancerous cell nuclei based on confocal fluorescence imaging in hepatocellular carcinoma
2025-May, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.dld.2024.11.026
PMID:39674779
|
研究论文 | 比较两种人工智能模型在基于共聚焦荧光成像的肝细胞癌中区分癌细胞核的能力 | 首次在肝细胞癌中应用并比较了机器学习和深度学习模型对癌细胞核的自动识别能力 | 研究样本来自商业组织芯片，可能无法完全代表真实临床样本的多样性 | 开发自动识别肝细胞癌细胞核的人工智能工具 | 肝细胞癌细胞核和正常肝细胞核 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 共聚焦显微镜成像 | 机器学习(ML)和深度学习(DL) | 图像 | 商业组织芯片中的健康肝脏和肝细胞癌样本 | NA | NA | NA | NA |
| 329 | 2025-06-05 |
SegFormer3D: Improving the Robustness of Deep Learning Model-Based Image Segmentation in Ultrasound Volumes of the Pediatric Hip
2025-05, Ultrasound in medicine & biology
|
research paper | 该研究提出了一种名为SegFormer3D的深度学习模型，用于提高儿童髋关节超声体积图像分割的鲁棒性 | 提出了3D SegFormer架构的扩展，这是一种轻量级的基于transformer的模型，具有分层结构的编码器，能够产生多尺度特征，从而同时提高准确性和鲁棒性 | 当前技术的鲁棒性仍不足以可靠地部署到实际临床工作流程中 | 提高儿童髋关节发育不良(DDH)超声图像分割的准确性和鲁棒性 | 儿童髋关节的3D超声图像 | digital pathology | geriatric disease | 3D US imaging, deep learning | SegFormer3D, CNN, vision transformer | 3D ultrasound image | 临床数据来自儿科患者的测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 330 | 2025-05-28 |
Erratum for: MRI-based Deep Learning Assessment of Amyloid, Tau, and Neurodegeneration Biomarker Status across the Alzheimer Disease Spectrum
2025-May, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.259008
PMID:40423544
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 331 | 2025-06-04 |
Estimating motor symptom presence and severity in Parkinson's disease from wrist accelerometer time series using ROCKET and InceptionTime
2025-May-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-04263-2
PMID:40450120
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研究论文 | 该研究探讨了使用ROCKET和InceptionTime模型从手腕加速度计时间序列数据中估计帕金森病患者的运动症状存在和严重程度 | 首次将InceptionTime和ROCKET模型应用于帕金森病运动症状监测，并比较了它们在处理复杂运动模式和小数据集方面的性能 | 在检测运动障碍方面遇到挑战，且数据集规模较小 | 开发更有效的帕金森病运动症状监测方法 | 帕金森病患者的腕部运动数据 | 机器学习 | 帕金森病 | 时间序列分类 | InceptionTime, ROCKET, 多层感知机 | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 332 | 2025-06-04 |
Development and validation of an integrated residual-recurrent neural network model for automated heart murmur detection in pediatric populations
2025-May-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-04746-2
PMID:40450176
|
研究论文 | 开发并验证了一种集成的残差-循环神经网络模型，用于自动检测儿科人群中的心脏杂音 | 结合了传统机器学习和深度学习技术，提出了一种创新的AI方法，以提高儿科人群心脏杂音的检测效果 | 研究样本量有限（500名儿科参与者），且未提及模型在不同年龄段或不同疾病阶段的泛化能力 | 改善儿科心脏疾病的早期检测策略 | 儿科人群的心脏杂音检测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心脏听诊 | Residual-Recurrent Neural Networks | 心脏声音记录 | 500名儿科参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 333 | 2025-06-04 |
Detecting cyber attacks in vehicle networks using improved LSTM based optimization methodology
2025-May-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-04643-8
PMID:40450183
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研究论文 | 本文提出了一种基于改进LSTM和优化方法的深度学习框架，用于检测车辆网络中的网络攻击 | 采用改进的长短期记忆网络(ILSTM)结合鳄鱼优化算法(COA)进行参数优化，显著提高了检测准确率和性能指标 | 仅使用UNSW-NB15数据集进行验证，未在其他车辆网络数据集上测试 | 开发一种高效准确的车辆网络入侵检测系统 | 车辆网络中的网络攻击 | 机器学习 | NA | 离散傅里叶变换(DFT)，最大-最小归一化 | 改进的长短期记忆网络(ILSTM) | 网络流量数据 | UNSW-NB15数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 334 | 2025-06-04 |
Deep learning based motion correction in ultrasound microvessel imaging approach improves thyroid nodule classification
2025-May-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-02728-y
PMID:40447670
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的运动校正技术，用于改善超声定量高清微血管成像中的甲状腺结节分类 | 引入深度学习技术校正超声图像中的帧间运动伪影，提高甲状腺结节分类的准确性 | 研究未提及是否在其他类型运动伪影或更大规模数据集上验证方法的普适性 | 改善甲状腺结节的超声分类准确性 | 甲状腺结节 | 数字病理 | 甲状腺疾病 | 定量高清微血管成像(qHDMI) | 深度学习 | 超声图像 | 根据运动量分为低运动和高运动病例的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 335 | 2025-06-04 |
Artificial Intelligence in the Diagnosis and Prognostication of the Musculoskeletal Patient
2025-May-28, HSS journal : the musculoskeletal journal of Hospital for Special Surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.1177/15563316251339660
PMID:40454292
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review | 本文探讨了人工智能在肌肉骨骼疾病诊断和预后中的应用 | 介绍了计算机视觉算法和患者特异性多模态预测模型，并提出了一个简单的框架来讨论AI模型开发的局限性 | 讨论了AI模型开发的局限性 | 探讨人工智能在肌肉骨骼疾病诊断和预后中的应用 | 肌肉骨骼疾病患者 | computer vision | musculoskeletal diseases | machine learning, deep learning | generative AI | multimodal data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 336 | 2025-05-29 |
Reply to Commentary on "Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Aesthetic Plastic Surgery: A Qualitative Systematic Review"
2025-May-27, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-025-04938-1
PMID:40425882
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 337 | 2025-10-06 |
Development of an Automated Tool for the Estimation of Histological Remission in Ulcerative Colitis Using Single-Wavelength Endoscopy Technology
2025-May-08, Journal of Crohn's & colitis
DOI:10.1093/ecco-jcc/jjae180
PMID:39602814
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研究论文 | 开发基于单波长内窥镜技术的自动化工具，用于评估溃疡性结肠炎的组织学缓解 | 首次将单波长内窥镜技术与计算机辅助诊断系统结合，通过增强毛细血管可见性提高组织学缓解检测准确率 | 研究样本量相对有限（112名患者），且使用原型内窥镜系统可能限制临床推广 | 评估基于白光内窥镜和单波长内窥镜的计算机辅助诊断系统在溃疡性结肠炎组织学活动评估中的准确性 | 溃疡性结肠炎患者的内窥镜图像数据 | 数字病理 | 溃疡性结肠炎 | 单波长内窥镜技术，白光内窥镜 | 深度学习模型 | 内窥镜图像 | 112名患者的6926组对应白光内窥镜和单波长内窥镜图像帧 | NA | NA | 准确率，灵敏度，特异性 | NA |
| 338 | 2025-10-06 |
Evolving biomaterials design from trial and error to intelligent innovation
2025-05-01, Acta biomaterialia
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.actbio.2025.03.013
PMID:40081552
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综述 | 系统回顾生物材料设计技术的发展历程，重点探讨人工智能与高通量筛选技术的融合及其未来潜力 | 提出从传统试错法到人工智能驱动的智能创新范式转变，系统阐述AI在生物材料设计中的变革性作用 | 作为综述文章，未涉及具体实验验证和原始数据 | 总结生物材料设计技术的演进过程并展望未来发展方向 | 生物材料设计方法和技术 | 材料科学 | NA | 高通量筛选(HTS), 机器学习(ML), 深度学习 | NA | 材料性能数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 339 | 2025-10-06 |
Anatomy-derived 3D Aortic Hemodynamics Using Fluid Physics-informed Deep Learning
2025-May, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.240714
PMID:40326877
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研究论文 | 本研究开发了一种基于流体物理信息的循环生成对抗网络，能够直接从主动脉解剖结构预测三维血流动力学参数 | 首次将流体物理信息融入循环生成对抗网络，实现了仅从解剖结构快速预测主动脉血流动力学 | 研究为回顾性设计，需要进一步前瞻性验证 | 评估生成式AI方法在量化主动脉血流动力学中的可行性和准确性 | 主动脉血流动力学参数预测 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 4D flow MRI, 对比增强MR血管成像 | CycleGAN | 三维医学影像 | 1765名患者（1242例二叶式主动脉瓣，523例三叶式主动脉瓣），外加60名患者的外部测试集 | NA | 流体物理信息循环生成对抗网络（FPI-CycleGAN） | 偏差, 一致性界限, 相关系数, 相对差异, Cohen's kappa系数 | NA |
| 340 | 2025-10-06 |
Quantitative dynamics of neural uncertainty in sensory processing and decision-making during discriminative learning
2025-May, Experimental & molecular medicine
DOI:10.1038/s12276-025-01456-7
PMID:40335633
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研究论文 | 使用深度学习方法量化感觉皮层在辨别学习过程中神经活动的不确定性 | 首次引入transformer模型解码随时间不一致的神经数据，揭示fS1区域同时编码振动刺激和决策过程的不确定性 | 研究局限于初级体感皮层前肢区域，未扩展到其他脑区 | 量化神经活动中的不确定性表征及其在感觉处理和决策中的作用 | 初级体感皮层前肢区域(fS1)的神经活动 | 机器学习 | NA | 深度学习 | transformer | 神经活动数据 | NA | NA | transformer | NA | NA |