深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1856 篇文献，本页显示第 841 - 860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 841 | 2025-10-06 |
MDNN: memetic deep neural network for genomic prediction
2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf352
PMID:40698862
|
研究论文 | 提出一种基于模因算法的深度神经网络框架MDNN，用于基因组预测中的网络架构自动优化 | 首次将模因算法应用于神经网络架构搜索，实现基因组预测中网络架构的自动优化 | 未明确说明模型在其他物种或数据集上的泛化能力 | 改进基因组预测方法，特别是针对复杂性状的非线性特征提取 | 小麦基因组数据（wheat599和wheat2000数据集） | 机器学习 | NA | 基因组预测 | 深度神经网络 | 基因组数据 | 两个小麦数据集（wheat599和wheat2000） | NA | MDNN（基于模因算法优化的深度神经网络） | 皮尔逊相关系数 | NA |
| 842 | 2025-10-06 |
Virtual lung screening trial (VLST): An in silico study inspired by the national lung screening trial for lung cancer detection
2025-Jul, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103576
PMID:40209556
|
研究论文 | 本研究通过虚拟肺部筛查试验(VLST)模拟国家肺部筛查试验(NLST)，评估CT与胸部X光在肺癌检测中的诊断性能差异 | 首次开发虚拟成像试验平台模拟大型临床试验，通过计算机模拟患者队列和深度学习模型作为虚拟阅片者 | 研究基于模拟数据，需要进一步验证在真实临床环境中的适用性 | 验证虚拟成像试验平台复制临床试验关键要素的能力，比较CT与胸部X光在肺癌筛查中的诊断性能 | 包含模拟癌性肺结节的虚拟患者队列 | 医学影像分析 | 肺癌 | 计算机断层扫描(CT), 胸部X光摄影(CXR) | 深度学习模型 | 医学影像 | 294名虚拟受试者 | NA | AI CT-Reader, AI CXR-Reader | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 843 | 2025-10-06 |
Transfer Learning Empowered Multiple-Indicator Optimization Design for Terahertz Quasi-Bound State in the Continuum Biosensors
2025-Jul, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202504855
PMID:40287969
|
研究论文 | 提出一种基于迁移学习的太赫兹准连续态束缚态生物传感器多指标优化设计方法 | 首次实现质量因子、品质因数和有效传感区域的多指标综合优化，采用两阶段迁移学习方法显著降低数据需求 | 未明确说明方法在其他类型生物传感器上的普适性 | 优化太赫兹超表面生物传感器的多性能指标设计 | 太赫兹准连续态束缚态生物传感器 | 机器学习 | NA | 太赫兹超表面传感技术 | 深度学习 | 结构参数与光学响应数据 | 数据需求比传统深度学习方法减少50% | NA | 迁移学习框架 | 质量因子(Q因子)、品质因数(FoM)、有效传感区域(ESA)、频率偏移 | NA |
| 844 | 2025-10-06 |
World of Forms: Deformable geometric templates for one-shot surface meshing in coronary CT angiography
2025-Jul, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103582
PMID:40318517
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研究论文 | 提出一种基于可变形几何模板的数据高效深度学习方法，用于冠状动脉CT血管造影中的一次性3D解剖对象表面网格生成 | 引入多分辨率图神经网络和新型掩码自编码器预训练策略，直接使用几何先验进行3D表面网格生成 | NA | 开发数据高效的深度学习方法，实现准确且拓扑一致的3D医学对象表面网格生成 | 心包、左心室腔和左心室心肌 | 医学图像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管造影 | 图神经网络 | 3D医学图像 | 一次性设置 | NA | 多分辨率图神经网络, 掩码自编码器 | 分割性能, 网格质量 | NA |
| 845 | 2025-10-06 |
Tracking conditioned fear in pair-housed mice using deep learning and real-time cue delivery
2025-Jul, Neurobiology of stress
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.ynstr.2025.100742
PMID:40678084
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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的家庭笼环境中研究条件性恐惧行为 | 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的影响 | 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；样本规模相对有限 | 研究创伤后应激障碍(PTSD)中感觉线索引发的恐惧行为机制 | 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 | 深度学习模型 | 视频 | 配对饲养的小鼠群体 | 开源软件框架 | NA | 冻结行为量化分析 | NA |
| 846 | 2025-10-06 |
Revolutionizing agriculture: A comprehensive review on artificial intelligence applications in enhancing properties of agricultural produce
2025-Jul, Food chemistry: X
DOI:10.1016/j.fochx.2025.102748
PMID:40686912
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在提升农产品特性和优化农业实践中的应用 | 系统整合了包括机器学习、深度学习、物联网和决策支持系统在内的多种AI工具在农业领域的综合应用 | 广泛采用面临高成本、隐私问题、基础设施不足和技术知识有限等障碍 | 探索人工智能技术在解决农业挑战中的潜力和局限性 | 农产品特性、农业实践 | 机器学习 | NA | 图像分类、预测建模 | CNN, LSTM | 图像、时间序列数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 长短期记忆网络 | NA | NA |
| 847 | 2025-10-06 |
A proof-of-concept study of direct magnetic resonance imaging-based proton dose calculation for brain tumors via neural networks with Monte Carlo-comparable accuracy
2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100806
PMID:40687308
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的质子剂量计算引擎，可直接从磁共振图像计算脑肿瘤患者的质子剂量 | 首次实现直接从磁共振图像进行质子剂量计算，绕过了合成CT的中间步骤，同时保持蒙特卡罗级别的精度 | 研究样本量较小（39例脑肿瘤患者），且仅针对脑部肿瘤进行了验证 | 开发直接从磁共振图像进行质子剂量计算的方法，简化质子治疗工作流程 | 脑肿瘤患者 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 磁共振成像，质子治疗，蒙特卡罗模拟 | xLSTM | 医学影像（MR和CT图像） | 39例脑肿瘤患者（29例训练，3例验证，7例测试） | NA | xLSTM | 伽马通过率，百分比剂量误差 | NA |
| 848 | 2025-10-06 |
Three-dimensional reconstruction of the knee joint based on automated 1.5T magnetic resonance image segmentation: A feasibility study
2025-Jul, Journal of experimental orthopaedics
IF:2.0Q2
DOI:10.1002/jeo2.70361
PMID:40689092
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研究论文 | 本研究验证了基于1.5T磁共振图像通过自动和半自动分割方法进行膝关节三维重建的准确性 | 首次将基于Transformer的深度学习模型(UNet-R)应用于膝关节MRI自动分割，并系统比较了全自动、半自动和手动分割方法的性能 | 样本量较小(11个膝关节标本)，全自动分割方法存在较大变异性需要人工校正 | 验证1.5T磁共振图像自动分割方法在膝关节三维重建中的准确性和可行性 | 11个新鲜冷冻尸体膝关节标本的股骨远端和胫骨近端 | 医学影像分析 | 膝关节疾病 | 磁共振成像, 激光表面扫描 | 深度学习 | 磁共振图像, 三维点云数据 | 11个尸体膝关节标本 | NA | UNet-R(基于Transformer的U-Net变体) | 点对表面距离, Bland-Altman分析 | NA |
| 849 | 2025-10-06 |
A multi-task deep neural network reveals inflowing river impacts for predictive lake management
2025-Jul, Environmental science and ecotechnology
IF:14.0Q1
DOI:10.1016/j.ese.2025.100592
PMID:40689412
|
研究论文 | 开发了一种多任务深度神经网络模型，用于预测流入河流对湖泊水质的影响 | 首次将多任务深度神经网络应用于复杂湖泊系统中多个水质指标的同步预测，相比传统方法精度提升高达56.3% | 模型在特定湖泊（滇池）上开发，在其他湖泊的适用性需要进一步验证 | 开发数据驱动的湖泊管理工具，预测河流输入对湖泊水质的影响 | 滇湖生态系统及其流入河流 | 机器学习 | NA | 水质监测数据 | 深度神经网络 | 水质指标数据 | NA | NA | 多任务深度神经网络 | 预测精度 | NA |
| 850 | 2025-10-06 |
Analysis of Tumor Microenvironmental Features Between Primary and Synchronous Liver Metastases From Patients With Colorectal Cancers Using a Deep Learning Algorithm
2025-Jul, JCO clinical cancer informatics
IF:3.3Q2
DOI:10.1200/CCI-25-00004
PMID:40694782
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研究论文 | 使用深度学习算法分析结直肠癌患者原发灶与同步肝转移灶肿瘤微环境特征的差异 | 首次使用经过验证的深度学习分割算法(QuantCRC)系统量化比较结直肠癌原发灶与同步肝转移灶的15种不同形态学特征 | 样本量相对较小(N=57)，仅包含同步肝转移患者，未考虑异时性转移 | 比较结直肠癌原发灶与同步肝转移灶肿瘤微环境形态学特征的差异 | 结直肠癌患者原发肿瘤和同步肝转移灶 | 数字病理学 | 结直肠癌 | H&E染色组织切片数字化 | 深度学习分割算法 | 病理图像 | 57例结直肠癌伴同步肝转移患者 | NA | QuantCRC | Wilcoxon符号秩检验，线性回归分析 | NA |
| 851 | 2025-10-06 |
VascX Models: Deep Ensembles for Retinal Vascular Analysis From Color Fundus Images
2025-Jul-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.7.19
PMID:40699175
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研究论文 | 提出并验证了用于彩色眼底图像的血管、动静脉、视盘分割和中心凹定位的深度学习模型集成VascX | 使用超过15个公开注释数据集构建多样化开发集，采用新的更鲁棒的预处理算法和强数据增强训练UNet模型集成 | 未明确说明具体的数据集规模和模型计算资源需求 | 开发用于视网膜血管分析的深度学习模型，支持更稳健的视网膜血管分析 | 彩色眼底图像中的血管、动静脉、视盘和中心凹 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | UNet | 图像 | 结合超过15个公开注释数据集，包含荷兰研究（主要是鹿特丹研究）的彩色眼底图像 | NA | UNet | Dice系数, 平均绝对误差, Pearson相关系数 | NA |
| 852 | 2025-07-23 |
Enhanced Online Continuous Brain-Control by Deep Learning-based EEG Decoding
2025-Jul-21, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2025.3591254
PMID:40690341
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型IFNet提升基于运动想象的在线脑机接口性能 | 首次在在线运动想象脑机接口中应用深度学习模型IFNet，并显著提升性能 | 研究样本量较小（15名受试者），且未在临床患者中进行验证 | 探索深度学习在在线运动想象脑机接口中的应用效果 | 15名无脑机接口经验的受试者 | 脑机接口 | 中风康复 | EEG信号解码 | IFNet（交互频率卷积神经网络） | EEG信号 | 15名无BCI经验的受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 853 | 2025-07-23 |
Marigold: Affordable Adaptation of Diffusion-Based Image Generators for Image Analysis
2025-Jul-21, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3591076
PMID:40690349
|
research paper | 介绍Marigold，一种基于预训练潜在扩散模型的条件生成模型家族和微调协议，用于密集图像分析任务 | 提出了一种新的方法，通过最小化预训练潜在扩散模型的架构修改，利用小规模合成数据集在单GPU上训练，实现最先进的零样本泛化 | 需要依赖预训练的潜在扩散模型，且训练过程虽然高效但仍需数天时间 | 探索如何从预训练的文本到图像生成模型中提取知识，并适应于密集图像分析任务 | 预训练的潜在扩散模型（如Stable Diffusion）及其在密集图像分析任务中的应用 | computer vision | NA | denoising diffusion in a latent space | conditional generative models, latent diffusion models | image | small synthetic datasets | NA | NA | NA | NA |
| 854 | 2025-07-23 |
Harmonization and strengthening of Japan's biodosimetry network to support medical triage in the event of a nuclear disaster
2025-Jul-21, International journal of radiation biology
IF:2.1Q2
DOI:10.1080/09553002.2025.2531908
PMID:40690716
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研究论文 | 本文探讨了AI辅助的生物剂量测定系统在日本核灾难医疗分诊中的应用及其网络强化 | 利用深度学习算法自动化PNA-FISH图像中的染色体畸变检测，提高了剂量评估的效率和准确性 | 系统整合面临挑战，包括血液运输中的温度管理、染色体图像制备的标准化、数据共享系统的安全性及用户友好界面的开发 | 开发和整合AI辅助的生物剂量测定系统，以支持大规模核灾难中的医疗分诊和剂量评估 | 日本的先进辐射紧急医疗支持中心及其生物剂量测定网络 | 数字病理学 | 核辐射伤害 | PNA-FISH, 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 855 | 2025-07-23 |
Deep Learning-Driven Multimodal Fusion Model for Prediction of Middle Cerebral Artery Aneurysm Rupture Risk
2025-Jul-21, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.07.001
PMID:40691114
|
研究论文 | 本研究开发了一种多模态融合深度学习模型MCANet，用于预测大脑中动脉动脉瘤破裂风险 | 首次整合原始CTA图像、放射组学特征、临床参数和形态学特征等多模态数据构建动脉瘤破裂风险评估框架 | 样本量仍有限，外部验证集样本量较小(51例) | 开发大脑中动脉动脉瘤破裂风险分层预测模型 | 大脑中动脉动脉瘤患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | CT血管造影(CTA)、放射组学分析 | 多模态融合深度学习模型(MCANet) | 医学影像(CTA)、临床数据、形态学参数 | 内部队列578例(其中破裂369例)+两个外部验证集51例 | NA | NA | NA | NA |
| 856 | 2025-07-23 |
Deep learning unlocks antimicrobial self-assembling peptides
2025-Jul-21, Nature materials
IF:37.2Q1
DOI:10.1038/s41563-025-02299-3
PMID:40691518
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 857 | 2025-07-23 |
MAFL-Attack: a targeted attack method against deep learning-based medical image segmentation models
2025-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.4.044501
PMID:40686919
|
研究论文 | 提出了一种针对深度学习医学图像分割模型的针对性攻击方法MAFL-Attack | 利用高级抽象语义信息干扰模型对对抗样本的理解，并通过低频分量约束确保对抗样本的不可察觉性 | 目前缺乏针对基于深度学习的医学图像分割模型的对抗攻击方法研究 | 研究对抗攻击方法以提高医学图像分割模型的鲁棒性设计 | 深度学习医学图像分割模型 | 数字病理 | NA | 对抗攻击 | 深度学习模型 | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 858 | 2025-07-22 |
A Deep Learning Approach to Assessing Cell Identity in Stem Cell-Based Embryo Models
2025-Jul-22, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/7651_2025_654
PMID:40690128
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research paper | 该研究利用深度学习技术评估干细胞胚胎模型中细胞身份 | 开发了一个整合早期人类发育的深度学习模型，能够对体外细胞类型进行身份鉴定并提供分类可靠性评分 | 未提及具体样本量或模型验证的详细限制 | 评估干细胞胚胎模型中细胞身份与真实胚胎细胞的相似性 | 胚胎干细胞(ESCs)和体外培养的细胞类型 | machine learning | NA | scRNA-seq, scvi-tools | DL | RNA-seq数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 859 | 2025-07-22 |
CoxKAN: Kolmogorov-Arnold networks for interpretable, High-Performance survival analysis
2025-Jul-21, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf413
PMID:40685627
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研究论文 | 介绍了一种名为CoxKAN的可解释高性能生存分析模型，结合了Cox比例风险模型和Kolmogorov-Arnold网络的优势 | 提出了一种结合可解释性和高性能的生存分析方法，能够揭示预测变量之间的复杂相互作用并提供符号公式 | 未提及具体局限性 | 开发一种既保持高性能又具有可解释性的生存分析模型 | 生存分析模型在医学中的应用 | 机器学习 | NA | Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) | CoxKAN | 临床数据和基因组生物标志物数据 | 四个合成数据集和九个真实数据集（包括五个临床数据队列和四个基因组生物标志物队列） | NA | NA | NA | NA |
| 860 | 2025-07-22 |
Noninvasive Deep Learning System for Preoperative Diagnosis of Follicular-Like Thyroid Neoplasms Using Ultrasound Images: A Multicenter, Retrospective Study
2025-Jul-21, Annals of surgery
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/SLA.0000000000006841
PMID:40689491
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research paper | 提出一种基于深度学习的非侵入性系统，用于利用常规超声图像对滤泡状甲状腺肿瘤进行术前诊断 | 开发了一种深度学习系统，能够比ACR TI-RADS更准确地诊断滤泡状甲状腺肿瘤，并减少不必要的侵入性干预 | 研究为回顾性研究，可能受到数据收集时的偏差影响 | 提高滤泡状甲状腺肿瘤的术前诊断准确性 | 滤泡状甲状腺肿瘤患者 | digital pathology | thyroid cancer | ultrasound imaging | Inception-v3, ResNet50, Inception-ResNet-v2, DenseNet161 | image | 3634名患者，来自11个中心，包括1748例甲状腺滤泡腺瘤、299例滤泡癌和1587例乳头状甲状腺癌滤泡变异型 | NA | NA | NA | NA |