深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32705 篇文献，本页显示第 2501 - 2520 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2501 | 2025-10-06 |
Federated learning and differential privacy: Machine learning and deep learning for biomedical image data classification
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251358531
PMID:40949674
|
研究论文 | 本研究评估了前馈神经网络、高斯过程和深度神经网络在联邦学习框架下对生物医学图像数据分类的效果，并引入差分隐私技术保护患者隐私 | 将联邦学习与差分隐私技术相结合应用于生物医学图像分类，在保护患者隐私的同时保持模型性能 | FNN模型存在过拟合问题，验证准确率(68.75%)明显低于训练准确率(86.49%) | 评估在隐私保护前提下生物医学图像数据分类的机器学习方法效果 | 生物医学图像数据 | 计算机视觉 | NA | 生物医学图像分析 | FNN, GP, MLP, DNN | 图像 | NA | NA | 前馈神经网络, 高斯过程, 多层感知机 | 准确率, 相关系数, 平均绝对误差, 均方根误差, 相对绝对误差, 相对均方根误差 | NA |
| 2502 | 2025-10-06 |
Deep learning applied in epilepsy: Bibliometric and visual analysis
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251375840
PMID:40949669
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文献计量分析 | 通过文献计量和可视化分析方法研究深度学习在癫痫领域的应用现状和发展趋势 | 首次采用文献计量学方法对深度学习在癫痫领域的研究进行系统性可视化分析 | 仅纳入Web of Science数据库的英文文献，可能存在文献收录不全的局限性 | 分析深度学习在癫痫领域的研究趋势、热点和前沿发展 | 2006-2025年间发表的1266篇深度学习应用于癫痫的研究文献 | 机器学习 | 癫痫 | 文献计量分析，脑电图处理，脑成像分析 | 深度学习 | 文献数据，脑电图，医学影像 | 1266篇论文，来自290个国家/地区的1957个机构 | CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix | NA | NA | NA |
| 2503 | 2025-10-06 |
Single-scan adaptive graph filtering for dynamic PET denoising by exploring intrinsic spatio-temporal structure
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1659122
PMID:40950959
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研究论文 | 提出一种新型单次扫描自适应时空图滤波技术，用于动态PET图像去噪 | 无需外部训练数据，直接利用单次采集数据构建自适应图滤波器，探索数据内在时空结构 | 仅通过模拟和真实数据集验证，尚未在更广泛的临床场景中测试 | 开发针对动态PET图像的高效去噪方法 | 动态正电子发射断层扫描(PET)数据 | 医学图像处理 | NA | 动态PET成像 | 图滤波 | PET正弦图数据 | 模拟和真实数据集 | NA | 时空图滤波(ST-GF) | NA | NA |
| 2504 | 2025-10-06 |
Lightweight CNN for accurate brain tumor detection from MRI with limited training data
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1636059
PMID:40950994
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研究论文 | 开发了一种轻量级CNN模型，用于在有限训练数据下从MRI图像中准确检测脑肿瘤 | 在有限数据条件下实现了高精度的脑肿瘤检测，相比需要大量数据的基线模型表现更优 | 仅使用189张MRI图像的小数据集，需要进一步扩大数据集验证模型泛化能力 | 开发轻量级深度学习模型用于脑肿瘤的早期检测 | 脑部MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 磁共振成像(MRI) | CNN | 图像 | 189张灰度脑部MRI图像 | TensorFlow, TFlearn | 五层CNN架构(包含三个卷积层、两个池化层和一个全连接层) | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC AUC | NA |
| 2505 | 2025-10-06 |
Multi-omics modality completion and knowledge distillation for drug response prediction in cervical cancer
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1622600
PMID:40951335
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研究论文 | 提出MKDR深度学习框架，通过多组学模态补全和知识蒸馏技术提升宫颈癌药物反应预测准确性 | 结合变分自编码器模态补全和知识蒸馏技术，将完整组学数据信息迁移到不完整样本 | 未明确说明模型在其他癌症类型或临床样本上的泛化能力 | 提高宫颈癌药物反应预测准确性以支持个性化治疗策略开发 | 宫颈癌细胞系 | 机器学习 | 宫颈癌 | 多组学数据整合分析 | 变分自编码器,知识蒸馏 | 多组学数据（基因表达、拷贝数变异、突变数据） | NA | NA | MKDR-Student | MSE,R²,MAE,Spearman相关系数,Pearson相关系数 | NA |
| 2506 | 2025-10-06 |
Development of fully automated deep-learning-based approach for prediction of sentinel lymph node metastasis in breast cancer patients using ultrasound imaging
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1592521
PMID:40951361
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研究论文 | 开发基于深度学习的全自动方法，利用超声影像预测乳腺癌患者前哨淋巴结转移 | 提出融合多种分割算法和CNN模型的集成方法，实现自动ROI勾画和预测，性能优于资深和初级放射科医生 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（692例），需要更多外部验证 | 开发预测乳腺癌前哨淋巴结转移的深度学习模型 | 692例女性乳腺癌患者的超声影像数据 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像 | CNN | 超声图像 | 692例患者（训练集405例，内部验证集174例，外部测试集113例） | NA | DeepLabV3,U-Net,U-Net++,ResNet50,ResNet101,DenseNet121 | AUC,准确率,Dice系数,ROC曲线,校准曲线,DCA | NA |
| 2507 | 2025-10-06 |
Intelligent Recognition and Segmentation of Blunt Craniocerebral Injury CT Images Based on DeepLabV3+ Model
2024-Oct-25, Fa yi xue za zhi
|
研究论文 | 基于DeepLabV3+模型实现钝性颅脑损伤CT图像的智能识别与分割 | 首次将DeepLabV3+模型应用于法医学领域钝性颅脑损伤的自动诊断，并探索了活体CT图像训练模型在尸体CT图像上的应用价值 | 直接使用活体颅脑损伤模型进行尸体损伤识别存在一定局限性，在尸体CT图像上的分割性能相对较差 | 探索深度学习在法医学钝性颅脑损伤自动诊断中的应用价值 | 钝性颅脑损伤CT图像，包括活体和尸体来源 | 计算机视觉 | 颅脑损伤 | CT成像 | CNN | 医学图像 | 活体CT图像5486张（训练/验证/测试集），活体盲测集255张损伤图像+156张正常图像，尸体盲测集340张损伤图像+120张正常图像 | NA | DeepLabV3+ | Dice系数,准确率,精确率,F1值 | NA |
| 2508 | 2025-10-06 |
A comparison of antibody-antigen complex sequence-to-structure prediction methods and their systematic biases
2024-Sep, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.5127
PMID:39167052
|
研究论文 | 比较六种抗体-抗原复合物序列到结构预测方法的性能并分析其系统偏差 | 首次系统比较包括AlphaFold-Multimer和RoseTTAFold在内的六种抗体-抗原复合物预测方法，并发现模型质量与界面三级结构基序常见度的关联 | 结构数据库中界面几何数据稀缺可能限制机器学习在抗体-抗原相互作用预测中的应用 | 评估当前抗体-抗原复合物结构预测方法的性能并探索其系统偏差 | 抗体-抗原复合物 | 机器学习 | NA | 蛋白质-蛋白质相互作用预测 | 深度学习,复合方法,同源建模 | 蛋白质序列和结构数据 | NA | AlphaFold-Multimer, RoseTTAFold, ClusPro, Rosetta, AbAdapt | NA | 结构预测质量,三级结构基序匹配度 | NA |
| 2509 | 2025-10-06 |
Bibliometric Analysis of Forensic Human Remains Identification Literature from 1991 to 2022
2024-Jun-25, Fa yi xue za zhi
|
文献计量分析 | 对1991-2022年法医人类遗骸鉴定文献进行计量分析，描述研究现状和未来热点 | 首次对该领域32年文献进行系统性计量分析，识别研究趋势和合作模式 | 仅纳入WoSCC英文文献，国际合作范围有限 | 分析法医人类遗骸鉴定领域的研究发展态势和主题演变 | 873篇法医人类遗骸鉴定研究文献 | 法医人类学 | NA | 文献计量分析，网络可视化 | NA | 文献元数据 | 873篇英文论文 | Python 3.9.2, Gephi 0.10 | NA | NA | NA |
| 2510 | 2025-10-06 |
Structurally-informed human interactome reveals proteome-wide perturbations by disease mutations
2024-Feb-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.04.24.538110
PMID:37162909
|
研究论文 | 开发基于深度学习的PIONEER框架，预测蛋白质相互作用界面并揭示疾病突变对蛋白质相互作用网络的扰动 | 首次构建全面结构信息化的蛋白质相互作用组，通过深度学习集成框架准确预测蛋白质结合伴侣特异性界面 | NA | 将人类遗传和基因组发现转化为疾病病理生物学和治疗方法发现 | 人类及七种常见模式生物的已知蛋白质相互作用 | 机器学习 | 癌症 | 全外显子组测序，全基因组测序 | 深度学习 | 基因组数据，蛋白质相互作用数据 | 约60,000个生殖系外显子组，约36,000个体细胞基因组，约11,000个肿瘤全外显子组 | NA | 集成框架 | NA | NA |
| 2511 | 2025-10-06 |
Deep learning diagnostic performance and visual insights in differentiating benign and malignant thyroid nodules on ultrasound images
2023-12, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.)
DOI:10.1177/15353702231220664
PMID:38279511
|
研究论文 | 本研究构建并评估了一个基于超声图像的深度学习模型，用于准确区分良恶性甲状腺结节 | 首次将深度学习模型与80名放射科医生进行诊断性能比较，并利用Grad-CAM可视化模型决策过程以增强可解释性 | 诊断准确率有待进一步提高，需要在初级医疗机构中验证辅助诊断价值 | 开发能够准确区分良恶性甲状腺结节的AI诊断工具 | 甲状腺结节的超声图像 | 计算机视觉 | 甲状腺结节 | 超声成像 | CNN | 图像 | 655个独立甲状腺结节的2096张超声图像，独立测试集包含100例 | NA | ResNet | 灵敏度, 特异度, 准确率 | NA |
| 2512 | 2025-10-06 |
Deep learning with citizen science data enables estimation of species diversity and composition at continental extents
2023-12, Ecology
IF:4.4Q1
DOI:10.1002/ecy.4175
PMID:37781963
|
研究论文 | 利用深度学习框架分析公民科学数据，实现大陆尺度物种多样性和组成的估算 | 首次采用深度推理网络实现深度多元概率模型，结合大规模观测和环境数据集进行全年候分析 | NA | 为生态研究和保护决策提供准确、高分辨率的生物多样性信息 | 北美鸟类群落，特别是北美林莺类保护群体 | 机器学习 | NA | 公民科学数据收集，环境变量分析 | 深度神经网络 | 观测数据，环境数据 | 超过900万份eBird检查清单，72个环境协变量 | DMVP-DRNets | 深度推理网络，深度多元概率模型 | NA | NA |
| 2513 | 2025-10-06 |
A robust class decomposition-based approach for detecting Alzheimer's progression
2023-12, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.)
DOI:10.1177/15353702231211880
PMID:38059336
|
研究论文 | 提出一种基于类别分解的迁移学习方法，用于从结构磁共振成像中检测阿尔茨海默病的进展 | 结合类别分解技术与迁移学习，提出CDTL方法解决医学图像分类中的类别不平衡问题 | 需要依赖预训练模型和特定数据集，可能受数据分布影响 | 评估CDTL方法在不同ADNI队列中检测阿尔茨海默病认知衰退的鲁棒性 | 阿尔茨海默病患者的结构磁共振成像数据 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 结构磁共振成像(sMRI) | CNN | 医学图像 | 多个ADNI队列的数据集 | NA | VGG19, AlexNet | 准确率 | NA |
| 2514 | 2025-10-06 |
Noise reduction with cross-tracer and cross-protocol deep transfer learning for low-dose PET
2020-09-14, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/abae08
PMID:32924973
|
研究论文 | 本研究探索使用基于3D U-Net的深度迁移学习方法对低剂量PET图像进行降噪处理 | 首次提出跨示踪剂和跨协议的深度迁移学习策略，利用现有FDG数据集预训练网络为训练数据不足的其他示踪剂提供降噪解决方案 | 研究仅针对特定示踪剂(F-FMISO和Ga-DOTATATE)和特定剂量条件(10%计数)进行验证 | 研究低剂量PET图像降噪的可行性，特别是在训练数据有限的示踪剂情况下 | PET图像，包括F-FDG、F-FMISO和Ga-DOTATATE示踪剂图像 | 医学影像处理 | NA | 正电子发射断层扫描(PET) | U-Net | 3D医学图像 | 使用F-FDG单床位扫描和全身扫描数据集，以及F-FMISO单床位扫描和Ga-DOTATATE全身扫描数据集 | NA | 3D patch-based U-Net | 归一化均方根误差(NRMSE), 信噪比(SNR), 感兴趣区域相对偏差(ROI bias) | NA |
| 2515 | 2025-10-06 |
AlphaFold Kinase Optimizer: Enhancing Virtual Screening Performance Through Automated Refinement of AlphaFold-Based Kinase Structures
2025-Sep-16, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.70056
PMID:40955709
|
研究论文 | 开发了一种名为AF Optimizer的深度学习辅助方法，用于优化AlphaFold生成的激酶结构结合位点几何结构，提升虚拟筛选性能 | 首次提出基于神经网络评分和结合自由能计算的AlphaFold结构自动优化方法，显著改善蛋白质-配体相互作用预测 | 仅针对TTK蛋白进行了验证，尚未在其他激酶上广泛测试 | 提高AlphaFold生成蛋白质结构在基于结构的药物设计中的实用性 | 激酶蛋白质结构 | 计算生物学 | NA | 虚拟筛选，分子对接，体外研究 | 深度学习 | 蛋白质3D结构，晶体复合物数据 | TTK蛋白及相关配体 | NA | AlphaFold | 立体冲突减少，分子对接精度，虚拟筛选命中率 | NA |
| 2516 | 2025-10-06 |
Automated Field of View Prescription for Whole-body Magnetic Resonance Imaging Using Deep Learning Based Body Region Segmentations
2025-Sep-16, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001236
PMID:40955705
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动视野处方系统，用于全身磁共振成像，通过三维解剖分割生成多个连续视野站 | 首次使用深度学习三维解剖分割实现全身MRI多站视野自动处方，达到专家水平性能 | 脊髓分割准确度相对较低(DSC=0.63)，外部验证队列样本量较小(n=10) | 开发自动化视野处方系统以替代人工操作，提高全身MRI图像质量和 workflow 效率 | 接受全身MRI检查的患者 | 医学影像分析 | NA | 全身磁共振成像(WB-MRI), T2-HASTE序列, 快速全身定位器(FWBL)序列 | 深度学习 | 三维医学影像 | 374名患者(内部数据集) + 10名患者(外部验证集) | nnUNet-v2 | nnUNet | Sørensen-Dice系数, 精确度, 召回率, 特异性, Likert评分, 排名比较 | NA |
| 2517 | 2025-10-06 |
Extraction of Novel Features and Diagnosis Prediction in Myelodysplastic Neoplasm Using a Weakly Supervised Artificial Intelligence Model Based on Normal Megakaryocytes
2025-Sep-16, Pathology international
IF:2.5Q2
DOI:10.1111/pin.70049
PMID:40955745
|
研究论文 | 开发基于形态正常巨核细胞的弱监督人工智能模型，用于骨髓增生异常肿瘤的诊断预测和特征提取 | 首个基于正常巨核细胞形态对骨髓增生异常肿瘤进行分类的人工智能模型，能够发现新的组织学特征 | 仅使用苏木精-伊红染色骨髓活检标本，疾病分类范围有限 | 利用人工智能技术辅助骨髓病理评估和疾病诊断 | 骨髓活检标本中的巨核细胞 | 数字病理学 | 骨髓增生异常肿瘤 | 苏木精-伊红染色 | 深度学习,XGBoost | 图像 | NA | NA | NA | AUC,准确率 | NA |
| 2518 | 2025-10-06 |
Machine and deep learning for MRI-based quantification of liver iron overload: a systematic review and meta-analysis
2025-Sep-16, Radiologie (Heidelberg, Germany)
DOI:10.1007/s00117-025-01513-2
PMID:40956404
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系统综述和荟萃分析 | 评估机器学习和深度学习技术在基于MRI的肝脏铁过载定量中的诊断准确性和临床应用价值 | 首次对机器学习和深度学习在MRI肝脏铁定量中的应用进行系统评价和荟萃分析 | 研究存在异质性、泛化能力有限且外部验证集规模较小 | 评估ML和DL技术在MRI肝脏铁定量中的诊断准确性、算法性能和临床适用性 | 肝脏铁过载患者，包括遗传性血色素沉着症和β-地中海贫血患者 | 医学影像分析 | 肝脏铁过载 | MRI | CNN, 放射组学, 模糊C均值聚类 | MRI图像 | 8项研究纳入分析 | NA | 卷积神经网络 | 灵敏度, 特异度, AUC, 相关系数, 平均绝对误差 | NA |
| 2519 | 2025-10-06 |
Update Disturbance-Resilient Analog ReRAM Crossbar Arrays for In-Memory Deep Learning Accelerators
2025-Sep-16, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202504578
PMID:40956570
|
研究论文 | 本研究提出了一种抗更新干扰的模拟ReRAM交叉阵列，用于内存深度学习加速器 | 开发了具有优异抗干扰性能的ReRAM器件，可承受超过10万次脉冲，并实现了无干扰并行权重映射 | 研究仍处于早期阶段，技术基于350nm硅工艺，尚未实现大规模商业化应用 | 解决内存训练加速中权重更新干扰的关键挑战 | 基于HfO层纳米导电细丝的阻变存储器器件 | 机器学习 | NA | COMSOL Multiphysics模拟，阻变存储技术 | NA | 电信号数据，模拟信号 | NA | NA | 神经网络 | 抗干扰能力，开关速度，耐久性 | COMSOL Multiphysics仿真软件 |
| 2520 | 2025-10-06 |
Deep learning facilitated discovery of prognosis biomarkers and their ligands to improve liver cancer treatment
2025-Sep-12, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003455
PMID:40956187
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研究论文 | 开发基于深度学习的DLCP框架用于肝细胞癌患者分层、预后生物标志物识别和抗HCC药物推荐 | 首次整合多组学数据和临床表型，通过深度学习识别预后生物标志物并筛选其配体，加速候选药物发现 | 研究主要基于TCGA和LIRI-JP队列数据，需要更多独立队列验证 | 改善肝细胞癌治疗策略，发现新型预后生物标志物和相应配体 | 肝细胞癌患者、小鼠模型、化学小分子和天然产物 | 生物信息学 | 肝癌 | 多组学整合分析、分子对接、分子动力学模拟、表面等离子共振、细胞热位移分析 | 深度神经网络 | 基因组学、转录组学、表观遗传学、临床生存数据 | TCGA HCC患者队列和LIRI-JP验证队列 | 深度学习框架 | 深度神经网络 | 生存分析、KD值、热稳定性变化 | NA |