深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1857 篇文献，本页显示第 461 - 480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 461 | 2025-12-05 |
Study about deep Bifurcation learning model for separation of ultrasound echo signals and tissue acoustic properties
2025-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11253118
PMID:41337428
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研究论文 | 本文开发了一种基于自动编码器的深度学习模型，用于分离超声回波信号中的镜面反射和散斑信号成分，并定量估计反射和散射等声学特性 | 模型采用分叉多任务架构，能高效分离信号成分和声学特性，并引入可训练的共享损失函数以减少任务间损失不平衡导致的学习性能下降 | NA | 开发深度学习模型以改进超声成像，通过分离信号成分和估计声学特性来提升临床诊断效果 | 医学超声回波信号 | 数字病理学 | NA | NA | 自动编码器 | 超声回波信号 | NA | NA | ResNet-50 | SSIM | NA |
| 462 | 2025-12-05 |
Multi-Modal Feature Fusion Using Transformer for Early Alzheimer's Disease Diagnosis
2025-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11253151
PMID:41337426
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研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的多模态特征融合模型，用于阿尔茨海默病的早期诊断 | 利用Transformer融合图像与非图像特征，并引入类别不平衡损失函数以优化早期AD诊断性能 | 未明确提及模型在外部验证集或临床实际应用中的泛化能力 | 开发智能早期阿尔茨海默病诊断模型以提高诊断准确性 | 阿尔茨海默病患者数据，包括图像和非图像特征 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 多模态特征融合 | Transformer | 图像, 非图像特征 | 未明确说明具体样本数量，但采用分层5折交叉验证 | 未明确说明 | Transformer | 准确性 | 未明确说明 |
| 463 | 2025-12-05 |
Gaze-Guided Medical Image Segmentation: A Training-Free Approach using SAM Foundation Model
2025-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11253157
PMID:41337454
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研究论文 | 本文提出了一种利用眼动数据作为隐式提示，结合SAM基础模型实现无需训练的医学图像分割方法 | 首次将眼动数据作为隐式提示引入SAM模型，用于医学图像分割，无需任务特定训练或标注数据，提供了一种自然、低成本的交互方式 | 研究仅在息肉分割和前列腺分割两个任务上验证，尚未扩展到更多医学图像类型和疾病；眼动数据的采集可能受设备限制 | 开发一种无需训练、资源高效的医学图像自动分割方法，以降低标注成本并实现近实时分割 | 医学图像（结肠镜图像中的息肉、MRI图像中的前列腺） | 计算机视觉 | 结直肠癌, 前列腺癌 | 眼动追踪 | 基础模型 | 图像 | Kvasir-SEG数据集和NCI-ISBI 2013数据集（具体样本数未在摘要中提供） | NA | SAM | NA | NA |
| 464 | 2025-12-05 |
Automated Wrist Ultrasound Image Bone Enhancement and Segmentation Using Deep Learning
2025-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11253133
PMID:41337456
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的自动手腕超声图像骨增强与分割框架，用于评估儿童手腕骨折 | 结合CLAHE图像增强技术与nnU-Net模型进行手腕超声图像中骨骼结构（如骨骺和干骺端）的自动分割，在儿科急诊环境中验证了可行性 | 研究样本量相对有限（74名受试者的训练数据和18名受试者的测试数据），且未详细讨论模型在不同超声设备或操作者间的泛化能力 | 开发一种自动分割手腕超声图像中骨骼结构的方法，以辅助儿科急诊中手腕损伤的严重性评估，减少X射线检查的需求 | 手腕超声图像中的骨骼结构，包括骨骺、干骺端和腕骨 | 计算机视觉 | 手腕骨折 | 超声成像 | CNN | 图像 | 74名受试者的16,865张训练图像和18名受试者的3,822张测试图像 | PyTorch | nnU-Net | DICE分数 | NA |
| 465 | 2025-12-05 |
A Deep Learning approach for Depressive Symptoms assessment in Parkinson's disease patients using facial videos
2025-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11253137
PMID:41337455
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析帕金森病患者的视频，以评估其抑郁症状的存在与严重程度 | 首次将ViViT、Video Swin Tiny和3D CNN-LSTM等深度学习模型应用于帕金森病患者面部视频的时空分析，以评估抑郁症状，并考虑了药物状态（ON/OFF）的影响 | 研究样本量相对有限（178名患者），且未明确说明模型的泛化能力或在不同人群中的验证情况 | 开发一种可扩展、非侵入性的方法，用于帕金森病患者抑郁症状的自动评估与监测 | 帕金森病患者 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 面部视频分析 | 深度学习模型 | 视频 | 178名患者的1,875个视频 | NA | ViViT, Video Swin Tiny, 3D CNN-LSTM | 准确率, F1分数 | NA |
| 466 | 2025-12-05 |
AI and Tomosynthesis for Breast Cancer Molecular Subtyping: A step toward precision medicine
2025-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11253140
PMID:41337459
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研究论文 | 本研究探讨了结合人工智能与数字乳腺断层合成技术，用于非侵入性乳腺癌分子亚型分类的可行性 | 首次将深度学习模型应用于数字乳腺断层合成图像，以实现对侵袭性乳腺癌亚型（Luminal B2、HER2阳性和三阴性）的非侵入性分类 | 在区分Luminal B2亚型方面仍存在挑战，性能相对较低 | 开发一种基于人工智能和影像学的非侵入性方法，用于乳腺癌分子亚型分类，以支持精准医疗 | 乳腺癌患者，特别是侵袭性亚型（Luminal B2、HER2阳性、三阴性） | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成 | CNN | 图像 | NA | NA | ResNet-101, Inception-v3 | AUC | NA |
| 467 | 2025-12-01 |
An automated ATAC-seq method reveals sequence determinants of transcription factor dose response in the open chromatin
2025-Jul-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.24.666684
PMID:40777328
|
研究论文 | 开发自动化ATAC-seq平台RoboATAC，系统研究转录因子剂量对染色质可及性的定量影响 | 首次建立可扩展的自动化ATAC-seq平台，系统分析22种转录因子的剂量梯度对染色质可及性的定量影响，发现DNA序列可独立预测剂量敏感性 | 研究仅限于HEK293T细胞系，未在其他细胞类型中验证 | 揭示转录因子剂量与染色质可及性之间的定量关系 | HEK293T细胞中的22种转录因子 | 基因组学 | NA | ATAC-seq, 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组测序数据 | 246个样本（22种TF的梯度过表达） | NA | NA | NA | NA |
| 468 | 2025-11-28 |
An ensemble deep learning model for author identification through multiple features
2025-Jul-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-11596-5
PMID:40691694
|
研究论文 | 提出一种结合多种特征的自注意力加权集成深度学习框架，用于提高作者身份识别的准确性和稳定性 | 通过自注意力机制智能整合多种写作风格特征表示，动态学习不同类型特征的重要性 | 仅在包含4位和30位作者的数据集上测试，未验证在大规模作者群体上的性能 | 提高自然语言处理中作者身份识别的准确性和鲁棒性 | 文本作者身份识别 | 自然语言处理 | NA | TF-IDF, Word2Vec | CNN, 自注意力机制 | 文本 | 两个数据集：数据集A（4位作者）和数据集B（30位作者） | NA | 卷积神经网络, 自注意力加权集成框架 | 准确率 | NA |
| 469 | 2025-11-28 |
Transformer-Based Decomposition of Electrodermal Activity for Real-World Mental Health Applications
2025-Jul-15, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25144406
PMID:40732534
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于Transformer架构的EDA信号分解方法，用于分离皮肤电活动的相位和紧张成分 | 首次将Transformer架构应用于EDA信号分解，设计了具有池化和趋势去除机制的无监督分解模型 | 未明确说明模型在极端噪声条件下的性能表现和计算效率 | 开发适用于真实世界数据的EDA信号分解方法，用于心理健康应用 | 皮肤电活动信号 | 机器学习 | 心理健康 | 皮肤电活动信号采集 | Transformer | 生物信号时间序列数据 | NA | PyTorch或TensorFlow（未明确指定） | Autoformer | SCR频率、SCR幅度、紧张斜率 | NA |
| 470 | 2025-11-25 |
RAPID-Net: Accurate Pocket Identification for Binding-Site-Agnostic Docking
2025-Jul-23, ArXiv
PMID:39975446
|
研究论文 | 提出RAPID-Net深度学习算法，用于精确预测结合口袋并实现与分子对接流程的无缝集成 | 开发了轻量级推理算法，在保持竞争力的准确度同时实现可扩展性，能识别远端功能位点为变构抑制剂设计提供新机会 | 姿态排序而非采样是主要精度瓶颈，在部分测试场景中性能仍低于AlphaFold 3 | 开发用于药物设计的结合口袋精确识别算法 | 蛋白质结合口袋和配体对接 | 计算生物学 | 传染病（如COVID-19） | 深度学习 | 深度学习网络 | 蛋白质结构数据 | PoseBusters基准测试数据集 | NA | RAPID-Net | RMSD, PoseBusters化学有效性标准, Top-1姿态准确率, 口袋-配体交集率 | NA |
| 471 | 2025-11-25 |
Report on the quantitative intra-voxel incoherent motion diffusion MRI reconstruction grand challenge
2025-Jul, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17998
PMID:40665555
|
研究报告 | 介绍2024年体素内不相干运动扩散MRI重建挑战赛的结果和发现 | 首次组织针对IVIM-dMRI定量重建算法的基准测试挑战赛，采用真实数字体模模拟数据 | 基于模拟数据的方法虽然提供了受控环境，但需要解决真实世界的复杂性以确保临床适用性 | 评估和推进从扩散MRI数据提取定量组织参数的重建算法 | 体素内不相干运动扩散MRI数据 | 医学影像 | NA | 扩散MRI，体素内不相干运动模型 | 深度学习，传统优化方法 | 模拟k空间数据 | 42个团队参与，7个进入最终阶段 | NA | 级联U-Net | 相对均方根误差 | NA |
| 472 | 2025-11-23 |
Deep learning-based EEG source imaging is robust under varying electrode configurations
2025-Jul, Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.clinph.2025.04.009
PMID:40318257
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研究论文 | 本研究验证了基于深度学习的脑电源成像方法DeepSIF在不同电极配置下的鲁棒性能 | 首次系统评估深度学习脑电源成像方法在不同电极密度下的性能表现，证明其在低密度EEG下的有效性 | 研究样本量有限，仅包含27名耐药性癫痫患者 | 评估电极数量对深度学习脑电源成像性能的影响 | 计算机模拟数据和27名耐药性癫痫患者的临床数据 | 脑机接口, 生物医学工程 | 癫痫 | 脑电图(EEG), 源成像 | 深度学习 | 脑电信号 | 27名耐药性癫痫患者 | NA | DeepSIF | 空间离散度 | NA |
| 473 | 2025-11-23 |
Artificial intelligence-based parotid contouring for radiation oncology in head and neck cancers
2025-Jul-01, Indian journal of cancer
IF:0.9Q4
DOI:10.4103/ijc.ijc_473_23
PMID:41272860
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的自动腮腺轮廓分割方法，用于头颈癌放射治疗规划 | 采用U-Net架构实现腮腺自动轮廓分割，提高治疗规划的精确性和效率 | 仅使用20个匿名CT数据集，样本量较小 | 开发自动腮腺轮廓分割算法以改进头颈癌放射治疗规划 | 头颈癌患者的腮腺器官 | 数字病理 | 头颈癌 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 20个匿名CT数据集 | NA | U-Net | 准确率,精确率,召回率,损失函数,交并比 | NA |
| 474 | 2025-11-21 |
Parasitic diagnosis: A journey from basic microscopy to cutting-edge technology
2025 Jul-Dec, Tropical parasitology
DOI:10.4103/tp.tp_61_24
PMID:41244084
|
综述 | 本文综述了寄生虫诊断技术从基础显微镜到现代人工智能的发展历程 | 系统梳理了寄生虫诊断技术的演进，特别强调了人工智能和卷积神经网络在提升诊断准确性和效率方面的革命性作用 | 面临数据集多样性不足和低收入地区基础设施支持有限的挑战 | 改善寄生虫感染诊断方法以应对全球公共卫生挑战 | 寄生虫感染及其诊断技术 | 数字病理 | 寄生虫感染 | 显微镜检查、血清学诊断、ELISA、免疫印迹、PCR、多重检测、下一代测序 | CNN | 图像、分子数据 | NA | NA | NA | 灵敏度、特异性、准确性、效率 | NA |
| 475 | 2025-11-18 |
Benchmarking and Explaining Deep Learning Cortical Lesion MRI Segmentation in Multiple Sclerosis
2025-Jul-16, ArXiv
PMID:40969490
|
研究论文 | 提出一个用于多发性硬化症皮质病变MRI分割的深度学习基准测试框架 | 首次建立多中心皮质病变检测与分割基准，提出针对皮质病变检测优化的nnU-Net改进方案，并进行模型决策解释分析 | 数据来自四个机构，虽然多样化但仍可能存在泛化限制，病变模糊性和协议差异可能影响模型性能 | 开发标准化自动方法用于多发性硬化症皮质病变的MRI检测和分割 | 多发性硬化症患者的皮质病变 | 医学影像分析 | 多发性硬化症 | MRI, MP2RAGE, MPRAGE序列 | 深度学习 | MRI图像 | 656个MRI扫描，来自四个机构的临床试验和研究数据 | nnU-Net | nnU-Net | F1-score | NA |
| 476 | 2025-05-10 |
Deep learning model to identify and validate hypotension endotypes in surgical and critically ill patients. Comment on Br J Anaesth 2025; 134: 308-16
2025-Jul, British journal of anaesthesia
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.bja.2025.03.025
PMID:40340157
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 477 | 2025-11-14 |
Retraction notice to "EnergyShare AI: Transforming P2P energy trading through advanced deep learning" [Heliyon 10 (2024) e36948]
2025-Jul, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e43543
PMID:41216546
|
撤稿通知 | 这是一篇关于《EnergyShare AI: Transforming P2P energy trading through advanced deep learning》文章的正式撤稿声明 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 478 | 2025-11-09 |
Cross-level Cross-Scale Inference and Imputation of Single-cell Spatial Proteomics
2025-Jul-28, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-7108570/v1
PMID:40766228
|
研究论文 | 提出scProSpatial深度学习框架，从单细胞RNA测序数据推断和填补高保真单细胞空间蛋白质组学数据 | 开发首个统一的多模态多尺度深度学习框架，能够在缺乏共享转录组特征的情况下准确预测蛋白质空间丰度，将蛋白质覆盖度提升50倍 | 未明确说明模型在更广泛生物系统中的泛化能力限制 | 解决跨生物层级和尺度的分子驱动因子识别及其相互作用分析的挑战 | 单细胞空间蛋白质组学数据 | 计算生物学 | 转移性乳腺癌 | scRNA-seq, 空间蛋白质组学 | 深度学习 | 单细胞RNA测序数据, 空间蛋白质组数据 | NA | NA | NA | 蛋白质空间丰度预测准确度, 分布外泛化能力 | NA |
| 479 | 2025-11-08 |
Integrated machine learning and deep learning-based virtual screening framework identifies novel natural GSK-3β inhibitors for Alzheimer's disease
2025-Jul-16, Journal of computer-aided molecular design
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s10822-025-00637-w
PMID:40668407
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研究论文 | 开发集成机器学习和深度学习的虚拟筛选框架，从天然产物中识别新型GSK-3β抑制剂用于阿尔茨海默病治疗 | 结合可解释随机森林模型与深度学习分子对接平台的两阶段虚拟筛选框架，通过SHAP分析增强模型可解释性 | 当前发现仅限于计算研究，需要未来实验验证 | 识别新型天然GSK-3β抑制剂用于阿尔茨海默病治疗 | 天然化合物库中的GSK-3β抑制剂 | 机器学习, 深度学习 | 阿尔茨海默病 | 虚拟筛选, 分子对接, 药效团建模, 分子动力学模拟 | 随机森林, 深度学习 | 分子结构数据 | 25,000个天然化合物 | KarmaDock | 随机森林 | AUC, NEF% | NA |
| 480 | 2025-11-08 |
CoBdock-2: enhancing blind docking performance through hybrid feature selection combining ensemble and multimodel feature selection approaches
2025-Jul-13, Journal of computer-aided molecular design
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s10822-025-00629-w
PMID:40652425
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研究论文 | 开发了一种基于机器学习的盲对接方法CoBDock-2，通过混合特征选择策略提升结合位点和配体姿态预测性能 | 采用集成和多模型混合特征选择方法，从9598个特征中识别关键分子特征，替代传统对接工具 | 与基于深度学习的对接方法比较仅进行了低偏差假设性对比 | 提升虚拟筛选中的盲对接性能，准确识别正构结合位点和预测小分子亲和力 | 蛋白质-配体复合物 | 计算生物学 | NA | 分子对接，腔体检测，特征选择 | 机器学习 | 蛋白质结构，配体结构，相互作用特征 | 多个基准数据集（PDBBind v2020-general，MTi，ADS，DUD-E，CASF-2016） | NA | NA | 结合位点识别准确率，配体姿态预测准确率，平均距离减少，平均姿态RMSD减少 | NA |