深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1457 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 | 2025-11-22 |
Analysis of the analgesic mechanism of TENS-WAA in colonoscopy using the EEG-fNIRS system: a study protocol for a randomised controlled trial
2025-Sep-30, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2025-103681
PMID:41033775
|
研究论文 | 本研究通过随机对照试验探讨基于腕踝针理论的经皮神经电刺激在结肠镜检查中的中枢镇痛机制 | 首次结合脑电图和功能性近红外光谱的多模态方法研究TENS-WAA的镇痛机制，并应用深度学习框架分析神经生理信号与主观疼痛体验的关系 | 单中心研究，样本量较小（60例患者），仅针对非麻醉结肠镜检查患者 | 探究TENS-WAA在结肠镜检查中的中枢镇痛机制 | 接受非麻醉结肠镜检查的患者 | 医疗人工智能 | 结直肠疾病 | EEG-fNIRS多模态神经影像技术 | 深度学习 | 脑电图信号，近红外光谱信号，临床评分 | 60例结肠镜检查患者 | NA | NA | 疼痛预测准确率，VAS评分相关性 | NA |
| 182 | 2025-11-22 |
Can classical statistics and deep learning converge on explainable, causally driven target discovery?
2025-Sep-02, DNA research : an international journal for rapid publication of reports on genes and genomes
IF:3.9Q1
DOI:10.1093/dnares/dsaf024
PMID:40971794
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综述 | 探讨传统统计方法与深度学习在复杂疾病因果机制发现中的融合路径 | 提出结合深度学习可扩展性与统计遗传学推断能力的混合模型框架 | 当前深度学习模型存在过拟合风险、可解释性不足及缺乏标准化评估框架 | 开发下一代计算工具以揭示复杂疾病的分子基础并加速遗传发现向有效治疗的转化 | 复杂疾病的遗传变异与多组学数据 | 机器学习 | 复杂疾病 | 多组学数据整合 | 混合模型 | 基因组数据, 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 183 | 2025-11-21 |
Diagnostic Accuracy of Artificial Intelligence in Detecting Oral Potentially Malignant Disorders and Oral Cancer: A Meta-Analysis of Imaging-Based Studies (2015-2024)
2025 Sep-Oct, Journal of International Society of Preventive & Community Dentistry
DOI:10.4103/jispcd.jispcd_116_25
PMID:41244656
|
荟萃分析 | 通过荟萃分析评估人工智能在检测口腔潜在恶性疾病和口腔癌中的诊断准确性 | 首次对2015-2024年间基于影像的AI诊断口腔疾病研究进行系统性评估，涵盖多种影像技术和深度学习模型 | 纳入研究数量有限（35项），可能存在发表偏倚，各研究间影像技术和AI方法存在异质性 | 评估AI辅助影像工具在社区和临床环境中检测口腔潜在恶性疾病和口腔癌的诊断准确性 | 口腔潜在恶性疾病和口腔癌的影像数据 | 医学影像分析 | 口腔癌 | 临床摄影、组织病理学、光学相干断层扫描、自体荧光成像 | CNN | 图像 | 超过15,000张图像 | NA | 卷积神经网络 | 灵敏度, 特异度, AUC, 诊断比值比 | NA |
| 184 | 2025-11-20 |
Deep Learning Prediction of Left Atrial Structure and Function from 12-lead Electrocardiograms
2025-Sep-30, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.09.29.25336490
PMID:41256128
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研究论文 | 开发基于12导联心电图的深度学习模型预测左心房结构和功能 | 首次使用深度学习从常规心电图预测心脏结构和功能，优于传统影像学指标和临床风险因素 | 模型训练数据主要来自心脏磁共振扫描，可能受限于特定人群 | 开发低成本、易获取的心房病变筛查工具 | 左心房结构和功能异常（心房病变） | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像，12导联心电图 | 深度学习 | 心电图信号，医学影像 | 21,749例心脏磁共振扫描 | NA | NA | 风险预测准确性，临床风险比较 | NA |
| 185 | 2025-11-20 |
Designing proteins with reduced T-cell epitopes through policy optimization
2025-Sep-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.27.678937
PMID:41256383
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研究论文 | 通过策略优化设计减少T细胞表位的蛋白质 | 开发了整合MHC I类通路中切割、洗脱和结合亲和力预测的统一不确定性估计方法，并采用群体相对策略优化和课程学习框架优化蛋白质免疫兼容性 | NA | 设计具有免疫兼容性的治疗和工业用蛋白质 | 蛋白质序列和结构 | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型, 证据深度学习 | 生成模型 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | 蛋白质语言模型 | NA | NA |
| 186 | 2025-11-19 |
Super-Resolution MR Spectroscopic Imaging via Diffusion Models for Tumor Metabolism Mapping
2025-Sep-02, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01652-x
PMID:40897835
|
研究论文 | 提出基于条件去噪扩散概率模型的深度学习框架，用于磁共振波谱成像的超分辨率重建，以改善脑胶质瘤代谢成像 | 首次将条件去噪扩散概率模型应用于MRSI超分辨率重建，采用自注意力UNet骨干网络整合全局上下文特征 | 主要针对IDH突变型胶质瘤进行研究，在其他类型神经系统疾病中的适用性需进一步验证 | 开发高分辨率磁共振波谱成像技术以改善肿瘤代谢成像质量 | IDH突变型胶质瘤患者和健康志愿者的磁共振波谱成像数据 | 医学影像分析 | 脑胶质瘤 | 磁共振波谱成像 | 扩散模型 | 医学影像 | 模拟患者数据和体内MRSI数据（包括健康志愿者和胶质瘤患者） | PyTorch | Self-Attention UNet | SSIM, PSNR, LPIPS | NA |
| 187 | 2025-11-16 |
Early diagnosis of knee osteoarthritis severity using vision transformer
2025-Sep-30, BMC musculoskeletal disorders
IF:2.2Q3
DOI:10.1186/s12891-025-09137-2
PMID:41029374
|
研究论文 | 本研究利用视觉变换器(ViT)实现膝关节骨关节炎严重程度的早期诊断和KL分级 | 首次将视觉变换器(ViT)应用于膝关节骨关节炎的KL分级，并通过简单的迁移学习技术获得了优于复杂架构的性能 | 未详细说明数据集的具体规模和多样性，缺乏与其他先进方法的全面对比 | 开发基于深度学习的膝关节骨关节炎自动诊断系统以提高临床效率 | 膝关节骨关节炎患者的医学影像数据 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | MRI, X-ray | ViT | 医学影像 | NA | NA | Vision Transformer | 准确率 | NA |
| 188 | 2025-11-16 |
Automatic Body Region Classification in CT Scans Using Deep Learning
2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01662-9
PMID:41006721
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的CT扫描自动身体区域分类方法 | 在多种采集协议和患者群体下实现高精度的全身CT区域分类 | 数据集仅包含45个医疗中心的5485个扫描样本，可能需要更多样化的数据验证泛化能力 | 优化医学影像诊断和分析工作流程中的身体区域自动分类 | 全身CT扫描图像 | 医学影像分析 | NA | CT扫描 | 深度学习 | CT图像 | 5485个匿名NIFTI格式CT扫描，来自45个医疗中心 | NA | NA | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 189 | 2025-11-15 |
Deep learning-aided optical biopsy achieves whole-chain diagnosis of Correa cascade of gastric cancer: a prospective study
2025-Sep-30, BMC medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1186/s12916-025-04310-9
PMID:41029674
|
研究论文 | 开发基于深度学习的pCLE计算机辅助诊断系统，实现胃癌Correa级联的实时全链条诊断 | 首次构建能够实时诊断胃癌Correa级联全链条病变的深度学习辅助系统 | 研究在单一临床中心进行，需要多中心验证 | 开发pCLE计算机辅助诊断系统并评估其在真实临床环境中的诊断性能 | 胃黏膜病变患者 | 数字病理 | 胃癌 | 探头共聚焦激光内镜(pCLE) | 深度学习网络 | 图像,视频 | 5771次检查的47,462张pCLE图像和461段视频用于开发，951名患者的1254个病灶用于前瞻性验证 | NA | NA | 准确率,敏感性,特异性 | NA |
| 190 | 2025-11-15 |
Leveraging MobileNetV2 and deep learning innovation for high accuracy Plasmodium Vivax detection in blood smears
2025-Sep-29, Saudi pharmaceutical journal : SPJ : the official publication of the Saudi Pharmaceutical Society
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s44446-025-00019-1
PMID:41021108
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于改进MobileNetV2和YOLOv3的深度学习模型，用于在薄血涂片图像中高精度检测间日疟原虫 | 在YOLOv3的主干网络中引入改进的MobileNetV2，并在瓶颈层使用提出的转换卷积层(TCL)，根据不同类别的图像特征计算权重，提高了对感染和未感染疟原虫细胞的分类效果 | 准确率仍然是检测和分类薄血涂片类别的主要缺点之一 | 提高间日疟原虫检测模型的性能和速度，为医疗专业人员提供更好的诊断方法 | 薄血涂片图像中的间日疟原虫细胞 | 计算机视觉 | 疟疾 | 显微镜血液涂片检查 | YOLOv3, CNN | 图像 | NA | NA | YOLOv3, MobileNetV2 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 平均精度均值(mAP) | NA |
| 191 | 2025-11-15 |
High Resolution TOF-MRA Using Compressed Sensing-based Deep Learning Image Reconstruction for the Visualization of Lenticulostriate Arteries: A Preliminary Study
2025-Sep-26, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.mp.2024-0025
PMID:39034144
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研究论文 | 本研究比较压缩感知深度学习重建与传统压缩感知算法在时间飞跃磁共振血管成像中对豆纹动脉的显示效果 | 首次将压缩感知与深度学习相结合用于高分辨率TOF-MRA图像重建，并在不同加速因子下系统评估豆纹动脉显示效果 | 样本量较小（仅5名健康志愿者），属于初步研究 | 评估压缩感知深度学习重建在显示豆纹动脉方面的图像质量 | 健康志愿者的豆纹动脉 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 时间飞跃磁共振血管成像 | 深度学习 | 磁共振图像 | 5名健康志愿者 | NA | NA | 可见豆纹动脉数量, 豆纹动脉长度, 归一化均方误差, 整体图像质量评分, 外周豆纹动脉可见性评分 | NA |
| 192 | 2025-11-15 |
GeneRAIN: multifaceted representation of genes via deep learning of gene expression networks
2025-Sep-22, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03749-6
PMID:40983974
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研究论文 | 开发基于Transformer的GeneRAIN模型套件，从41万个人类批量RNA-seq样本中学习基因表达关系 | 提出新颖的Binning-By-Gene标准化技术和GeneRAIN-vec多面向量化基因表示方法，在知识迁移方面实现突破 | NA | 推进Transformer和自监督深度学习在基因表达数据中的应用，增强生物学探索能力 | 人类基因表达数据，包括蛋白质编码基因和长链非编码RNA | 机器学习 | NA | RNA-seq | Transformer | 基因表达数据 | 410,000个人类批量RNA-seq样本 | NA | Transformer | NA | NA |
| 193 | 2025-11-15 |
EDLNet: ensemble deep learning network model for automatic brain tumor classification and segmentation
2025-Sep, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2024.2311343
PMID:38345061
|
研究论文 | 提出一种集成深度学习网络模型EDLNet，用于自动脑肿瘤分类和分割 | 提出新的集成深度学习网络模型，结合改进的Faster RCNN进行分类和基于DRCNN的分割方法 | NA | 开发自动脑肿瘤分类和分割的深度学习模型 | 脑部MRI扫描图像 | 数字病理 | 脑肿瘤 | MRI扫描 | 集成深度学习,Faster RCNN,深度循环卷积神经网络 | 医学图像 | 两个公开数据集(D1和D2)，具体样本数量未明确说明 | NA | EDLNet,Modified Faster RCNN,DRCNN | 准确率 | NA |
| 194 | 2025-11-14 |
Modeling protein-small molecule conformational ensembles with PLACER
2025-Sep-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.25.614868
PMID:39386615
|
研究论文 | 开发了一种名为PLACER的图神经网络，用于建模蛋白质-小分子相互作用的构象集合 | 提出首个基于原子级图神经网络的构象集合解析方法，相比传统残基级描述在速度和通用性方面具有优势 | 方法依赖于剑桥结构数据库和蛋白质数据库的训练数据，可能受限于现有数据的覆盖范围 | 解决蛋白质-小分子相互作用构象异质性的建模挑战 | 蛋白质-小分子复合物系统 | 计算生物学 | NA | 图神经网络 | GNN | 三维分子结构数据 | 来自剑桥结构数据库和蛋白质数据库的结构数据 | NA | PLACER | 结构生成准确性、酶设计成功率、催化活性 | NA |
| 195 | 2025-11-12 |
NeuHolo: non-interferometric quantitative single-shot holographic imaging for 3D metrology using neural fields
2025-Sep-22, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.567074
PMID:41215303
|
研究论文 | 提出一种基于神经场网络和随机相位调制的非干涉定量单次全息成像框架NeuHolo | 首次将神经场网络与随机相位调制结合，无需物体支撑即可通过无监督深度学习从单次测量中定量估计振幅和相位 | 未明确说明计算资源需求和算法处理时间 | 开发无需干涉的非干涉定量全息成像技术 | 光场的复振幅重建 | 计算机视觉 | NA | 全息成像，随机相位调制 | 神经网络 | 强度测量数据 | NA | 深度学习框架 | 神经场网络 | 精度，视场大小 | NA |
| 196 | 2025-11-12 |
Supercell-based metasurfaces for arbitrary polarization beam splitting: physics-informed U-Net design with high extinction ratio
2025-Sep-22, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.561950
PMID:41215359
|
研究论文 | 提出一种基于物理信息驱动深度学习的方法，用于设计任意偏振分束的超表面结构 | 将物理信息嵌入改进的U-Net架构，通过分解目标远场图案到正交圆偏振分量来高效恢复相位分布 | NA | 开发高效偏振控制器件设计方法 | 硅纳米柱超表面结构 | 计算光子学 | NA | FDTD模拟 | U-Net | 相位分布数据，远场图案 | NA | NA | 改进的U-Net | MSE, 偏振消光比, 传输效率 | NA |
| 197 | 2025-11-12 |
Dual deep learning network enables data-efficient two-color single-molecule localization microscopy with colorimetry camera
2025-Sep-22, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.574460
PMID:41215365
|
研究论文 | 开发了一种结合双深度学习网络的CC-DeepSTORM框架，用于提升双色单分子定位显微镜的数据效率 | 提出CC-DeepLoc定位网络和CC-DeepSeparator颜色分离网络的双深度学习框架，显著提升定位精度并大幅降低数据拒绝率 | 研究主要基于模拟和单色实验数据验证，双色实验的全面性能评估有待进一步扩展 | 解决多色单分子定位显微镜技术复杂性和数据效率低下的问题 | 单分子定位显微镜图像数据 | 计算显微镜 | NA | 单分子定位显微镜(SMLM) | 深度学习网络 | 显微镜图像 | NA | 深度学习框架 | CC-DeepLoc, CC-DeepSeparator | Jaccard指数, 定位精度, 串扰率, 数据拒绝率 | NA |
| 198 | 2025-11-12 |
Research on an atmospheric turbulent channel equalization algorithm using the spatiotemporal feature fusion method
2025-Sep-22, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.573173
PMID:41215432
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研究论文 | 提出一种基于时空特征融合的深度学习信道均衡算法，用于消除大气湍流信道对无线光通信系统的影响 | 首次将时空特征融合方法应用于大气湍流信道均衡，突破了传统信道均衡的性能瓶颈 | NA | 解决大气湍流引起的信号衰落问题，提高无线光通信系统的传输可靠性 | 大气湍流信道模型和传输信号 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 光强度测量数据 | NA | NA | 时空特征融合网络 | 误码率 | NA |
| 199 | 2025-11-12 |
Risk stratification of chest pain in the emergency department using artificial intelligence applied to electrocardiograms
2025-Sep-01, Open heart
IF:2.8Q2
DOI:10.1136/openhrt-2025-003343
PMID:40889954
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研究论文 | 开发了一种基于人工智能的心电图风险分层模型（CP-AI），用于急诊胸痛患者的7天主要心血管事件预测 | 首次将深度学习模型应用于心电图数据，结合临床特征构建全自动风险分层系统，显著优于传统生物标志物模型 | 回顾性研究设计，需要在更多样化人群中验证模型泛化能力 | 改善急诊胸痛患者的风险分层，减少主观评估带来的不一致性 | 急诊胸痛患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 深度学习，心电图分析 | 神经网络分类器 | 心电图，临床数据 | 训练集15,048名患者，外部验证集14,476名患者 | NA | 患者对比学习表示模型 | AUROC, AUPRC | NA |
| 200 | 2025-10-05 |
Correction: Javeed et al. A Hybrid Deep Learning-Driven SDN Enabled Mechanism for Secure Communication in Internet of Things (IoT). Sensors 2021, 21, 4884
2025-Sep-15, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25185739
PMID:41013172
|
correction | 对先前发表的关于物联网安全通信的混合深度学习驱动SDN机制论文进行更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |