深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36465 篇文献，本页显示第 2821 - 2840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2821 | 2025-11-25 |
High-accuracy SNV calling for bacterial isolates using deep learning with AccuSNV
2025-Sep-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.26.678787
PMID:41256411
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研究论文 | 开发基于深度学习的AccuSNV工具，用于细菌分离株的高精度单核苷酸变异检测 | 首次将卷积神经网络应用于多样本整合分析，通过跨样本模式学习提高SNV检测精度 | 未明确说明工具在不同细菌物种间的泛化能力限制 | 开发高精度、自动化的细菌单核苷酸变异检测工具 | 细菌分离株的全基因组测序数据 | 生物信息学 | 细菌感染 | 全基因组测序 | CNN | 基因组序列比对数据 | 六个细菌物种的模拟数据和多个精选细菌数据集 | NA | 卷积神经网络 | 精度, 假阳性率 | NA |
| 2822 | 2025-11-25 |
Multi-modal CT Perfusion-based Deep Learning for Predicting Stroke Lesion Outcomes in Complete and No Recanalization Scenarios
2025-Sep-19, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9016
PMID:40973461
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研究论文 | 开发基于多模态CT灌注的深度学习模型，预测急性缺血性卒中患者在不同再通情况下的最终梗死病灶 | 针对完全再通和无再通两种不同临床场景分别开发专门的深度学习模型，相比传统单模态阈值方法提供更准确的病灶预测 | 样本量相对有限，特别是无再通组样本较少(n=138) | 预测急性缺血性卒中患者的最终梗死病灶位置和体积 | 急性缺血性卒中患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT灌注成像，扩散加权成像 | 深度学习 | 医学影像 | 完全再通患者350例，无再通患者138例 | PyTorch | 3D nnU-Net | Dice系数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离 | NA |
| 2823 | 2025-11-25 |
MRI on a Budget: Leveraging Low and Ultra-Low Intensity Technology in Africa
2025-Sep-18, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9014
PMID:40968019
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综述 | 探讨低场和超低场磁共振成像技术在非洲资源受限地区的应用现状与发展前景 | 系统分析低场MRI技术在非洲医疗环境中的创新应用，包括永磁Halbach阵列磁体、便携式扫描仪设计和深度学习图像重建方法 | 信噪比较低、体素尺寸要求较大、易受运动伪影影响，无法完全替代高场扫描仪检测细微病变 | 评估低场MRI技术在资源受限地区扩大神经影像诊断能力的可行性与应用价值 | 非洲地区的低场和超低场磁共振成像系统及其临床应用 | 医学影像 | 神经系统疾病 | 低场磁共振成像，深度学习图像重建 | CNN, U-Net | 磁共振图像 | NA | NA | 残差U-Net | 信噪比，图像质量 | NA |
| 2824 | 2025-11-25 |
Prediction of cerebrospinal fluid intervention in fetal ventriculomegaly via AI-powered normative modelling
2025-Sep-16, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9000
PMID:40957691
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研究论文 | 开发基于AI的胎儿脑室分割和体积量化方法，用于预测胎儿脑室扩大是否需要产后脑脊液干预 | 首次利用nnUNet建立胎儿脑室体积的规范性参考范围，并基于此预测产后干预需求 | 回顾性研究，样本量有限（222例患者），需要外部验证 | 开发客观、可重复的胎儿脑室量化方法，准确区分脑室扩大和需要干预的脑积水 | 胎儿脑MRI图像，包括正常胎儿和脑室扩大胎儿 | 数字病理 | 胎儿脑室扩大 | 胎儿脑MRI | 深度学习 | 医学图像 | 222例单胎妊娠患者（20例机构数据+80例公开数据用于训练，138例正常胎儿用于建立参考范围，64例脑室扩大胎儿用于验证） | nnUNet | nnUNet | Dice系数, ROC曲线, AUC, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 2825 | 2025-11-25 |
External Validation of a Winning Artificial Intelligence Algorithm from the RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection Challenge
2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8715
PMID:39993795
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研究论文 | 对RSNA 2022颈椎骨折检测挑战赛获奖AI算法进行外部验证研究 | 首次对竞赛获奖算法在真实临床环境中的泛化能力进行验证 | 样本量较小（100例），仅测试单一算法，存在年龄相关合并症的影响 | 评估AI算法在临床实践中的可行性和泛化能力 | 颈椎CT扫描图像 | 医学影像分析 | 颈椎骨折 | CT扫描 | CNN | 医学影像 | 100例CT检查（50例阳性，50例阴性） | NA | 卷积神经网络 | 灵敏度, 特异度, F1分数, AUC | 本地安装，处理速度6.4秒/例 |
| 2826 | 2025-11-25 |
Evaluation of Stapes Image Quality with Ultra-High-Resolution CT in Comparison with Conebeam CT and High-Resolution CT in Cadaveric Heads
2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8748
PMID:40127966
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研究论文 | 比较超高清CT、锥束CT和高清CT在尸体头部镫骨成像质量方面的表现 | 首次系统比较了包括深度学习重建技术在内的多种CT成像方式对镫骨的成像能力，并以微CT作为参考标准 | 研究样本量较小（11例颞骨标本），且为尸体标本而非活体 | 评估不同CT成像技术对镫骨的成像质量 | 尸体头部颞骨标本 | 医学影像 | 耳科疾病 | CT成像, 微CT, 深度学习重建 | NA | 医学影像 | 11例颞骨标本 | NA | NA | 图像质量评分, 噪声值, 辐射剂量 | NA |
| 2827 | 2025-11-25 |
3D MR Neurography of Craniocervical Nerves: Comparing Double-Echo Steady-State and Postcontrast STIR with Deep Learning-Based Reconstruction at 1.5T
2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8750
PMID:40139904
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研究论文 | 比较双回波稳态序列和对比后STIR序列在1.5T磁共振神经成像中对颅颈神经的显示效果 | 首次在头颈部区域应用深度学习重建技术比较DESS和对比后STIR序列的神经显示效果 | 样本量较小（18例患者），回顾性研究设计 | 评估不同MRI序列在颅颈神经成像中的性能差异 | 颅外孔颅神经和脊神经（下牙槽神经、舌神经、面神经、舌下神经、枕大神经、枕小神经、耳大神经） | 医学影像分析 | 头颈部疾病 | 3D MR神经成像，双回波稳态序列，对比后STIR序列 | 深度学习 | 磁共振图像 | 18例患者 | NA | NA | 视觉评分，表观信噪比，对比噪声比 | 1.5T MRI设备 |
| 2828 | 2025-11-25 |
Delineation of the Centromedian Nucleus for Epilepsy Neuromodulation Using Deep Learning Reconstruction of White Matter-Nulled Imaging
2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8766
PMID:40813213
|
研究论文 | 本研究利用深度学习重建的白质抑制成像技术描绘丘脑中央中核，以改善癫痫神经调控的靶向精度 | 首次将深度学习重建技术与FGATIR序列结合，实现丘脑中央中核的可视化与分割，为深部脑刺激提供直接靶向方法 | 样本量较小（12例患者），为回顾性研究设计 | 评估DLR-FGATIR技术对丘脑中央中核的可视化效果及其与图谱定义边界的一致性 | 12例药物抵抗性癫痫患者接受丘脑神经调控治疗 | 医学影像分析 | 癫痫 | 深度学习重建、FGATIR序列、MRI、术后CT | 深度学习 | 医学影像（MRI、CT） | 12例药物抵抗性癫痫患者 | NA | NA | Sorenson-Dice系数、体积比、对比噪声比 | NA |
| 2829 | 2025-11-25 |
Automated Midline Shift Detection in Head CT Using Localization and Symmetry Techniques Based on User-Selected Slice
2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8767
PMID:40835418
|
研究论文 | 开发基于深度学习的自动中线移位检测方法，用于头部CT扫描分析 | 提出结合定位和对称性技术的完整严重程度范围检测方法，能够处理严重病例中透明隔消失的情况 | 仅使用单机构981例CT扫描数据，模型性能有待进一步验证 | 实现头部CT扫描中中线移位的快速准确检测 | 头部CT扫描图像中的中线移位病理特征 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | CT扫描 | 目标检测 | 医学影像 | 981例患者CT扫描（400例标注训练，581例测试） | YOLO | You Only Look Once | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 2830 | 2025-11-25 |
Inference of germinal center evolutionary dynamics via simulation-based deep learning
2025-Aug-13, ArXiv
PMID:40832049
|
研究论文 | 通过基于模拟的深度学习方法推断生发中心B细胞的进化动力学 | 首次使用深度学习结合模拟推断来学习B细胞亲和力与繁殖力之间的响应函数 | 基于特定GC条件的重复实验，可能不适用于所有生发中心环境 | 揭示B细胞亲和力与繁殖力之间的确切关系 | 生发中心中的B细胞 | 机器学习 | NA | 模拟推断 | 深度学习 | 实验数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2831 | 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 |
| 2832 | 2025-11-25 |
mamp-ml: A deep learning approach to epitope immunogenicity in plants
2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.11.664399
PMID:40791437
|
研究论文 | 开发了基于深度学习的植物受体-配体相互作用预测框架mamp-ml | 结合蛋白质语言模型ESM-2与二十年功能数据，无需实验结构即可预测免疫原性结果 | 预测准确率为73%，仍有提升空间 | 预测植物受体-配体相互作用和免疫原性结果 | 植物LRR受体与配体组合 | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | 基于二十年研究积累的功能数据 | NA | ESM-2 | 准确率 | NA |
| 2833 | 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
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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 |
| 2834 | 2025-11-25 |
Random rotational embedding Bayesian optimization for human-in-the-loop personalized music generation
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0335853
PMID:41270084
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研究论文 | 提出一种随机旋转嵌入贝叶斯优化方法，用于人机交互的个性化音乐生成 | 引入随机旋转嵌入策略，可在具有旋转对称性的高维高斯空间中高效采样和优化 | 样本量相对较小（n=16），需要更多用户验证 | 开发高效的人机交互优化方法，实现生成模型的个性化定制 | 音乐生成模型和人类用户偏好 | 机器学习 | NA | 贝叶斯优化，生成深度学习 | 生成深度学习模型 | 音乐数据，用户反馈 | 16名人类志愿者 | 贝叶斯优化框架 | 随机旋转嵌入贝叶斯优化（ROMBO） | 损失减少率，发现喜爱作品的频率，优化速度，时间节省率 | NA |
| 2835 | 2025-11-25 |
Lightweight deep neural networks: Optimization of vehicle classification using ICBAM based on depthwise separable convolutions
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0335967
PMID:41270095
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研究论文 | 提出一种基于深度可分离卷积和改进卷积块注意力模块的轻量级深度神经网络DSICBAMNet，用于车辆分类任务 | 结合深度可分离卷积降低计算复杂度，并通过改进的注意力模块ICBAM增强抗过拟合能力和特征权重分配机制 | NA | 开发轻量高效的车辆分类模型以满足智能交通系统对计算效率和泛化能力的需求 | 车辆图像数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | MIO-TCD数据集286个测试样本，Stanford Cars数据集1060个测试样本 | NA | DSICBAMNet（基于深度可分离卷积和ICBAM模块） | 准确率 | NA |
| 2836 | 2025-11-25 |
Spatio-temporal fusion of meteorological factors for multi-site PM2.5 prediction: A deep learning and time-variant graph approach
2023-12-15, Environmental research
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.envres.2023.117286
PMID:37797668
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研究论文 | 提出一种基于深度学习和时变图的多站点PM2.5预测模型，通过融合气象因素的时空特征提升预测精度 | 创新性地结合图卷积网络和长短期记忆网络构建多图模型，能够深度挖掘多监测站点与气象因素的联合影响 | 仅以北京为研究案例，未验证模型在其他地区的适用性 | 提高多站点PM2.5浓度预测的准确性 | 北京市多个空气质量监测站点的PM2.5浓度数据 | 环境科学 | NA | 深度学习 | GCN, LSTM | 时间序列数据，气象数据，空气质量监测数据 | NA | NA | 图卷积网络，长短期记忆网络，注意力机制 | NA | NA |
| 2837 | 2025-11-24 |
Artificial Intelligence and Radiogenomics for Pediatric CNS Neoplasms
2026-Feb, Neuroimaging clinics of North America
IF:1.3Q3
DOI:10.1016/j.nic.2025.09.003
PMID:41274766
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综述 | 本文探讨人工智能和影像基因组学在儿童中枢神经系统肿瘤诊断和治疗中的应用 | 整合WHO第五版CNS肿瘤分类标准，强调分子特征与影像学特征的关联，通过AI技术实现无创肿瘤表征 | 面临数据变异性和伦理问题等挑战 | 推进儿童神经肿瘤学的精准诊断和个性化治疗 | 儿童中枢神经系统肿瘤 | 数字病理 | 中枢神经系统肿瘤 | DNA甲基化分析, 下一代测序 | 机器学习, 深度学习 | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2838 | 2025-11-24 |
Walking Assistance System with Electrical Stimulation from Secondary Muscle Groups
2026, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-3-032-03398-7_49
PMID:41273591
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研究论文 | 本文提出了一种结合电刺激和电子手套设备的创新足部运动康复系统 | 通过将手部动作转化为腿部肌肉电刺激，利用次要肌群实现下肢康复的新方法 | NA | 开发更易获取且可定制的下肢康复解决方案 | 足部运动功能障碍患者 | 医疗康复工程 | 运动功能障碍 | 电刺激技术 | 深度学习模型 | 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2839 | 2025-11-24 |
Deep Learning Discrimination for BCI Implementation Using 3D Convolutional Neural Network and EEG Topographic Maps
2026, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-3-032-03398-7_38
PMID:41273580
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研究论文 | 本研究利用分层3D卷积神经网络对脑电图地形图进行分类，以提升脑机接口系统中运动意图识别的性能 | 提出将分层3D卷积神经网络应用于脑电图地形图分析，采用分步分类策略解码运动意图，并比较了三种优化器的性能表现 | 仅涉及4种运动任务的分类，未说明样本规模和数据多样性限制 | 通过深度学习技术提升脑机接口系统的分类准确性和可靠性 | 运动障碍患者的脑电图信号 | 脑机接口 | 运动障碍 | 脑电图信号采集与地形图提取 | 3D CNN | 脑电图地形图 | NA | NA | 分层3D卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 2840 | 2025-11-24 |
Integrating Neuroimaging and Machine Learning to Predict Mental Disorder Outcomes: A Systematic Review
2026, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-3-032-03398-7_41
PMID:41273583
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综述 | 系统回顾神经影像学与机器学习整合应用于精神障碍预后预测的研究进展 | 系统整合多模态神经影像数据与机器学习方法，探索精神障碍的神经生物标志物预测模型 | 模型可解释性、泛化能力和临床适用性存在局限 | 通过神经影像与机器学习预测精神障碍的诊疗结果 | 精神障碍患者（包括精神分裂症、抑郁症、双相情感障碍、自闭症谱系障碍） | 机器学习 | 精神疾病 | 结构成像、功能成像、弥散张量成像（DTI） | 支持向量机、随机森林、深度学习 | 神经影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |