深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 26584 篇文献，本页显示第 201 - 220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 2025-06-15 |
Predicting Respiratory Disease Mortality Risk Using Open-Source AI on Chest Radiographs in an Asian Health Screening Population
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240628
PMID:40172326
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research paper | 评估开源深度学习算法CXR-Lung-Risk在亚洲健康筛查人群中预测呼吸系统疾病死亡风险的预后价值 | 使用开源深度学习算法CXR-Lung-Risk对亚洲人群进行呼吸系统疾病死亡风险分层，并通过纵向分析探索风险轨迹 | 单中心回顾性研究，样本量虽大但仅来自一个中心，可能影响结果的普遍性 | 评估CXR-Lung-Risk算法在预测呼吸系统疾病死亡风险中的预后价值 | 亚洲健康筛查人群的胸部X光片 | digital pathology | lung cancer | deep learning | CXR-Lung-Risk | image | 36,924名个体（中位年龄58岁，22,352名男性） |
| 202 | 2025-06-15 |
Unsupervised Deep Learning for Blood-Brain Barrier Leakage Detection in Diffuse Glioma Using Dynamic Contrast-enhanced MRI
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240507
PMID:40172325
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研究论文 | 开发了一种无监督深度学习框架，用于在弥漫性胶质瘤中通过动态对比增强MRI检测血脑屏障泄漏，无需药代动力学模型和动脉输入函数估计 | 采用基于自动编码器的异常检测方法，通过重构残差识别一维体素级时间序列异常信号，并将其分为残余泄漏信号和残余血管信号 | 研究为回顾性研究，可能存在选择偏差 | 开发一种无需药代动力学模型和动脉输入函数估计的血脑屏障泄漏检测方法 | 弥漫性胶质瘤患者 | 数字病理学 | 胶质瘤 | 动态对比增强MRI | 自动编码器 | MRI图像 | 274名患者（平均年龄54.4岁±14.6，其中164名男性） |
| 203 | 2025-06-15 |
Predicting Major Adverse Cardiac Events Using Deep Learning-based Coronary Artery Disease Analysis at CT Angiography
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240459
PMID:40202417
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research paper | 评估基于深度学习的冠状动脉疾病分析在预测急诊科急性胸痛患者主要不良心脏事件中的价值 | 使用深度学习模型对冠状动脉疾病进行分类，并证明其在预测主要不良心脏事件方面优于临床风险因素 | 研究为回顾性多中心观察性研究，可能存在选择偏倚 | 评估深度学习在冠状动脉疾病分析中的预测价值 | 急性胸痛患者 | digital pathology | cardiovascular disease | CT angiography (CCTA) | DL model | image | 408名患者（224名男性；平均年龄59.4岁±14.6） |
| 204 | 2025-06-15 |
Adaptive Dual-Task Deep Learning for Automated Thyroid Cancer Triaging at Screening US
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240271
PMID:40202416
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研究论文 | 开发了一种自适应双任务深度学习模型（ThyNet-S），用于在超声筛查中检测和分类甲状腺病变 | 通过动态整合像素级特征分析和深度语义特征分析，实现了甲状腺病变的自动检测和分类，并优化了临床决策 | 研究为回顾性研究，可能受到数据选择和时间的限制 | 提高甲状腺癌筛查的效率和准确性 | 甲状腺超声图像 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 超声筛查 | 自适应双任务深度学习模型（ThyNet-S） | 图像 | 35,008张甲状腺超声图像，来自23,294次检查 |
| 205 | 2025-04-18 |
Beyond Double Reading: Multiple Deep Learning Models Enhancing Radiologist-led Breast Screening
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250125
PMID:40237597
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 206 | 2025-06-15 |
Deep Anatomical Federated Network (Dafne): An Open Client-Server Framework for Continuous, Collaborative Improvement of Deep Learning-based Medical Image Segmentation
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240097
PMID:40237599
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research paper | 介绍并评估了Dafne，一个免费可用的去中心化协作深度学习系统，用于通过联邦增量学习对放射影像进行语义分割 | 提出了一个开放的客户端-服务器框架，支持持续协作改进基于深度学习的医学图像分割 | NA | 开发并评估一个去中心化的协作深度学习系统，用于提高放射影像的语义分割准确性 | 放射影像的语义分割 | digital pathology | NA | federated incremental learning | deep learning | image | 38 MRI数据集和639个实际使用案例 |
| 207 | 2025-05-01 |
Predicting Mortality with Deep Learning: Are Metrics Alone Enough?
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250224
PMID:40304577
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 208 | 2025-05-29 |
Pixels to Prognosis: Using Deep Learning to Rethink Cardiac Risk Prediction from CT Angiography
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250260
PMID:40434277
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 209 | 2025-06-15 |
Gene expression inference based on graph neural networks using L1000 data
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf273
PMID:40505083
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研究论文 | 本研究探讨了基于图神经网络（GNN）的基因表达推断方法，使用L1000数据，展示了其在预测基因表达值和基于表达的基因排序上的优越性 | 首次将图神经网络应用于基因表达推断，相比传统线性回归和非线性非GNN模型，GNN模型在减少10倍信息需求的同时达到可比性能 | 未明确提及具体的数据集规模限制或模型在特定生物环境下的适用性限制 | 探索非线性模型，特别是基于图结构的模型，在基因表达推断中的有效性 | 基因表达数据 | 生物信息学 | NA | L1000 | GNN | 基因表达数据 | 超过一百万种不同条件下的基因表达数据 |
| 210 | 2025-06-15 |
AI-Driven Advancements in Bioinformatics: Transforming Healthcare and Science
2025-May, Journal of pharmacy & bioallied sciences
DOI:10.4103/jpbs.jpbs_389_25
PMID:40511171
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review | 本文回顾了AI在生物信息学中的关键应用及其对医疗实践和科学研究的潜在影响 | 探讨了AI在基因组和蛋白质结构预测、药物发现算法及诊断解决方案中的创新应用 | 存在数据质量、模型可解释性不明确及伦理问题等限制 | 评估AI在生物信息学中的基础方法及其在医疗和科学研究中的应用 | 基因组、蛋白质结构、药物发现算法和诊断解决方案 | 生物信息学 | NA | 机器学习、深度学习 | NA | 生物数据 | NA |
| 211 | 2025-06-15 |
Artificial intelligence demonstrates potential to enhance orthopaedic imaging across multiple modalities: A systematic review
2025-Apr, Journal of experimental orthopaedics
IF:2.0Q2
DOI:10.1002/jeo2.70259
PMID:40337671
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系统综述 | 本文系统评估了人工智能在骨科影像学中的应用效果和可靠性，重点关注其对诊断准确性、图像分割和操作效率的影响 | 首次系统比较了不同AI模型在多种骨科影像模态中的临床效能和实用性 | 现有文献缺乏全面的统计分析和随机对照试验，需要进一步临床验证 | 评估AI在骨科影像学中的应用效果和可靠性 | 骨科影像学中的AI应用 | 医学影像分析 | 骨科疾病 | 机器学习 | CNN | 医学影像 | 11,990,643张来自多种诊断仪器的影像 |
| 212 | 2025-06-15 |
Applying Conformal Prediction to a Deep Learning Model for Intracranial Hemorrhage Detection to Improve Trustworthiness
2025-03, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240032
PMID:39601654
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research paper | 该研究应用保形预测技术于深度学习模型，以提高颅内出血检测的可信度 | 使用Mondrian保形预测（MCP）增强深度学习模型，使其能够识别具有挑战性的病例 | 研究基于回顾性数据，样本量相对较小（491例CT扫描） | 提高深度学习模型在颅内出血检测中的可信度和准确性 | 非对比头部CT扫描图像 | digital pathology | intracranial hemorrhage | deep learning, Mondrian conformal prediction | CNN | CT图像 | 491例非对比头部CT扫描（来自146名患者） |
| 213 | 2025-06-15 |
NNFit: A Self-Supervised Deep Learning Method for Accelerated Quantification of High-Resolution Short-Echo-Time MR Spectroscopy Datasets
2025-03, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230579
PMID:39812584
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research paper | 开发并评估了一种名为NNFit的自监督深度学习方法，用于加速高分辨率短回波时间MR光谱数据集的量化 | 提出了一种自监督深度学习方法NNFit，用于加速高分辨率短回波时间MR光谱数据集的量化，解决了传统光谱量化方法在临床工作流程中的计算瓶颈 | 研究为回顾性研究，样本量相对较小，且仅针对特定疾病（胶质母细胞瘤和重度抑郁症）进行了测试 | 开发一种快速、高效的光谱量化方法，以优化临床工作流程 | 高分辨率短回波时间MR光谱数据集 | 医学影像分析 | 胶质母细胞瘤, 重度抑郁症 | 短回波时间回波平面光谱成像（EPSI） | 自监督深度学习 | MR光谱数据 | 89次扫描（来自胶质母细胞瘤和重度抑郁症临床试验），训练数据集包含685,000个光谱（20名参与者，60次扫描），测试数据集包含260,000个光谱（12名参与者，29次扫描） |
| 214 | 2025-06-15 |
Post-Training Network Compression for 3D Medical Image Segmentation: Reducing Computational Efforts via Tucker Decomposition
2025-03, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240353
PMID:39812583
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研究论文 | 本研究探讨了通过Tucker分解减少基于3D CT的多器官分割模型TotalSegmentator的计算量 | 首次将Tucker分解应用于医学图像分割模型的压缩，显著减少了模型参数和计算量，同时保持分割精度 | 不同GPU架构上的实际加速效果存在差异，在性能较低的硬件上加速效果更明显 | 降低医学图像分割模型的计算需求 | TotalSegmentator模型（基于nnU-Net的117个解剖结构自动分割模型） | 数字病理 | NA | Tucker分解 | nnU-Net | 3D CT图像 | 1228个分割CT扫描（训练集）+89个CT扫描（测试集） |
| 215 | 2025-06-15 |
A Serial MRI-based Deep Learning Model to Predict Survival in Patients with Locoregionally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma
2025-02, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230544
PMID:39812582
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research paper | 开发并评估了一种基于深度学习的预后模型，用于预测局部晚期鼻咽癌（LA-NPC）患者在诱导化疗前后的生存情况 | 使用图卷积神经网络（GCN）结合放射组学和临床因素构建预后模型，显著提高了预测疾病无进展生存期（DFS）的准确性 | 研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚，且未明确模型在其他人群中的泛化能力 | 预测局部晚期鼻咽癌患者的生存预后并指导风险适应性治疗 | 1039例局部晚期鼻咽癌患者（男779例，女260例，平均年龄44±11岁） | digital pathology | nasopharyngeal carcinoma | MRI | graph convolutional neural networks (GCN) | MRI图像及临床数据 | 1039例患者（训练/测试队列未明确拆分） |
| 216 | 2025-06-15 |
Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives
2025-Jan-31, ArXiv
PMID:38259343
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综述 | 本文全面概述了大型语言模型（LLMs）在生物信息学中的关键组成部分、应用及未来展望 | 探讨了LLMs在解决生物信息学问题上的潜力，特别是在基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析等领域的应用 | 未提及具体的实验验证或性能比较 | 推动生物信息学领域的发展，优化LLMs的使用并促进进一步创新 | 大型语言模型（LLMs）及其在生物信息学中的应用 | 生物信息学 | NA | 自监督学习、半监督学习 | Transformer | 文本、基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据 | NA |
| 217 | 2025-06-15 |
Optimising deep learning models for ophthalmological disorder classification
2025-01-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-75867-3
PMID:39856068
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研究论文 | 本文利用深度学习模型对眼科疾病进行分类，采用基于迁移学习的CNN方法 | 使用MobileNet模型结合Adam优化器，在眼科疾病分类中取得了89.64%的测试准确率 | 仅使用了ODIR数据库中的数据进行实验，可能在其他数据集上表现不同 | 优化深度学习模型以提高眼科疾病分类的准确性 | 眼科疾病（如高血压、青光眼、糖尿病视网膜病变） | 计算机视觉 | 眼科疾病 | fundus imaging | CNN, MobileNet | image | ODIR数据库中的眼底图像（患者左右眼） |
| 218 | 2025-06-15 |
Detection of cervical cell based on multi-scale spatial information
2025-01-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87165-7
PMID:39856153
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研究论文 | 提出了一种基于多尺度空间信息的宫颈细胞检测方法，以提高宫颈癌筛查和诊断的效率 | 设计了多尺度空间信息增强模块（MSA）和通道注意力增强模块（CAE），有效捕捉和整合不同尺度的空间信息，并动态优化关键特征 | 未提及具体的数据集规模或多样性限制，也未讨论模型在其他数据集上的泛化能力 | 提高宫颈癌筛查和诊断的效率和准确性 | 宫颈细胞 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 深度学习 | Sparse R-CNN | 图像 | NA |
| 219 | 2025-06-15 |
Phyla: Towards a foundation model for phylogenetic inference
2025-Jan-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.17.633626
PMID:39896621
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研究论文 | 本文介绍了Phyla，一种专为系统发育推理设计的混合状态空间变换器架构，旨在通过树损失函数实现序列推理和系统发育树重建的最新性能 | Phyla采用了一种新颖的混合状态空间变换器架构和树损失函数，专注于序列间的推理能力，而非传统的单个序列学习 | NA | 开发一个用于系统发育推理的基础模型，提升计算生物学中序列分析和系统发育推理的性能 | 蛋白质序列和系统发育树 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | 混合状态空间变换器 | 蛋白质序列数据 | NA |
| 220 | 2025-06-15 |
Interpretable machine learning model for outcome prediction in patients with aneurysmatic subarachnoid hemorrhage
2025-Jan-20, Critical care (London, England)
DOI:10.1186/s13054-024-05245-y
PMID:39833976
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研究论文 | 开发了一种可解释的深度学习模型，用于预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的功能结果 | 结合SHAP方法增强模型的可解释性，并通过多中心数据验证模型的稳健性 | 研究仅基于日本五家医院的数据，可能限制了模型的泛化能力 | 优化动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的早期康复策略 | 718名动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者 | 机器学习 | 脑血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 临床数据 | 718名患者 |