深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36908 篇文献，本页显示第 441 - 460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 441 | 2025-12-19 |
Statistical process control for performance monitoring and continuous quality assurance of deep learning segmentations in radiotherapy
2025-Oct, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100873
PMID:41399697
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研究论文 | 本文提出了一种基于统计过程控制（SPC）和调整版Nelson规则的连续质量保证（CQA）框架，用于自动监测和报告放射治疗中深度学习分割（DLS）模型的性能异常和趋势变化 | 首次将统计过程控制（SPC）和调整版Nelson规则应用于放射治疗中深度学习分割模型的连续质量保证，实现了对模型输出性能的自动监控和异常检测 | 研究仅基于6个月的数据（545个DLS结构文件和3093个感兴趣区域），样本量相对有限，且未详细讨论框架在不同解剖结构或疾病类型中的泛化能力 | 开发并实施一个连续质量保证（CQA）框架，以监控放射治疗中深度学习分割模型的性能，确保其临床应用的可靠性和安全性 | 放射治疗中深度学习分割模型生成的直接输出与临床批准的分割结果 | 数字病理学 | NA | 深度学习分割 | 深度学习模型 | 图像（放射治疗结构文件） | 545个深度学习分割结构文件及其对应的临床批准分割，包含3093个感兴趣区域 | NA | NA | 几何度量（具体未指定，如Dice系数、Hausdorff距离等） | NA |
| 442 | 2025-12-19 |
Precision in Predicting Protein-Nucleic Acid Complexes: Establishing a Benchmark Data Set and Comparative Metrics
2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01372
PMID:40932245
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研究论文 | 本研究介绍了ProNASet基准数据集和多维评估框架，用于评估蛋白质-核酸复合物结构预测方法 | 创建了包含100个实验解析结构的蛋白质-核酸复合物基准数据集ProNASet，并首次系统比较了深度学习和物理驱动对接方法在该任务上的性能 | 基准数据集规模有限（仅100个结构），且深度学习方法的预测性能明显落后于物理驱动方法 | 评估和比较不同计算方法在预测蛋白质-核酸复合物结构方面的性能 | 蛋白质-核酸复合物结构 | 计算生物学 | NA | 结构生物学实验解析 | 深度学习算法, 物理驱动对接方法 | 蛋白质-核酸复合物三维结构 | 100个实验解析的蛋白质-核酸复合物结构 | NA | AlphaFold3, Chai-1, HelixFold3, Protenix, HDOCK, HDOCK_NT | RMSD, TM-score, LDDT | NA |
| 443 | 2025-12-19 |
MedImg: An Integrated Database for Public Medical Images
2025-09-22, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf068
PMID:40833036
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研究论文 | 本文介绍了一个整合了多种公共医学图像数据集的在线数据库MedImg，旨在促进基于深度学习的医学图像分析研究 | 整合了来自多个公共来源的105个数据集、总计1,995,671张图像，涵盖14种成像模态和13个器官，构建了一个系统化组织的开放访问平台 | 未提及具体模型性能验证或临床转化挑战的解决方案，主要聚焦于数据整合与平台构建 | 解决医学图像分析领域大规模、高质量数据集缺乏的问题，促进深度学习模型的泛化验证 | 公共医学图像数据集 | 医学图像分析 | NA | 医学成像（X射线、CT、MRI、OCT、超声、内窥镜等） | NA | 医学图像 | 105个数据集，总计1,995,671张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 444 | 2025-12-19 |
Prognostic models for radiation-induced complications after radiotherapy in head and neck cancer patients
2025-09-10, The Cochrane database of systematic reviews
DOI:10.1002/14651858.CD014745.pub2
PMID:40927975
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系统综述 | 本文对头颈癌患者放疗后放射性并发症的预测模型进行了系统回顾与评估 | 首次系统评估了头颈癌放疗后并发症预测模型的质量、偏倚风险及预测性能，并识别出仅有少数模型经过充分外部验证 | 大多数验证研究存在高偏倚风险，主要源于分析领域的问题，且许多模型的校准性能未充分报告 | 识别、描述和评估用于预测头颈癌患者放疗后放射性并发症风险的正常组织并发症概率模型 | 头颈癌患者 | 医学预测模型 | 头颈癌 | 正常组织并发症概率建模 | NA | 临床数据 | 140,767名头颈癌患者（模型开发），34,304名患者（外部验证） | NA | NA | C统计量, 校准性能 | NA |
| 445 | 2025-12-19 |
Spatially resolved subcellular protein-protein interactomics in drug-perturbed lung-cancer cultures and tissues
2025-Jul, Nature biomedical engineering
IF:26.8Q1
DOI:10.1038/s41551-024-01271-x
PMID:39478233
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研究论文 | 本文提出了一种结合多重邻近连接检测与图卷积网络的方法，用于可视化药物扰动下肺癌细胞和组织中蛋白质-蛋白质相互作用的亚细胞空间分布 | 开发了一种可同时分析多达47种蛋白质相互作用的多重邻近连接检测方法，并结合图卷积网络对空间解析的PPI数据进行深度学习预测 | 方法主要针对非小细胞肺癌中EGFR突变型，尚未验证在其他癌症类型或更广泛蛋白质网络中的适用性 | 研究药物扰动下肺癌细胞中蛋白质-蛋白质相互作用的亚细胞空间分布与信号网络调控机制 | 非小细胞肺癌细胞培养物和组织样本（EGFR突变型） | 数字病理学 | 肺癌 | 多重邻近连接检测，免疫荧光 | 图卷积网络 | 空间蛋白质相互作用图像数据 | NA | NA | 图卷积网络 | 预测准确率 | NA |
| 446 | 2025-12-19 |
High-definition motion-resolved MRI using 3D radial kooshball acquisition and deep learning spatial-temporal 4D reconstruction
2025-Jun-17, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ade195
PMID:40472864
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研究论文 | 本文开发了一种结合3D径向kooshball采集和时空深度学习4D重建的自由呼吸高分辨率肺部MRI方法 | 提出了高分辨率Movienet深度学习模型，实现了1.1毫米各向同性分辨率的运动解析4D MRI，扫描时间缩短至5分钟以内 | 研究样本量较小（8名健康志愿者和10名肺癌患者），且3D-based HD-Movienet模型以更长的重建时间为代价提升质量 | 开发自由呼吸高分辨率肺部MRI技术，用于运动解析的容积成像 | 健康志愿者和肺癌患者的肺部 | 医学影像 | 肺癌 | 3D径向kooshball序列采集，包括半辐条超短回波时间和全辐条T1加权采集 | CNN | 3D径向kooshball MRI数据 | 8名健康志愿者和10名肺癌患者 | NA | 2D-based HD-Movienet, 3D-based HD-Movienet | 图像质量，重建时间 | GPU优化 |
| 447 | 2025-12-19 |
Deep learning neural network prediction of postoperative complications in patients undergoing laparoscopic right hemicolectomy with or without CME and CVL for colon cancer: insights from SICE (Società Italiana di Chirurgia Endoscopica) CoDIG data
2025-Jun-11, Techniques in coloproctology
IF:2.7Q1
DOI:10.1007/s10151-025-03165-9
PMID:40498162
|
研究论文 | 本研究利用深度学习神经网络预测结肠癌患者腹腔镜右半结肠切除术后并发症，基于意大利多中心数据库数据 | 首次将深度学习神经网络应用于预测腹腔镜右半结肠切除术后的并发症，并比较了其与其他机器学习模型的性能 | 研究基于单一国家（意大利）的多中心数据库，需要外部验证以推广到更广泛的临床环境 | 评估机器学习模型，特别是深度学习神经网络，在预测结肠癌腹腔镜右半结肠切除术后并发症中的应用 | 接受腹腔镜右半结肠切除术（伴或不伴完整结肠系膜切除和中央血管结扎）的结肠癌患者 | 机器学习 | 结肠癌 | 机器学习，深度学习 | 深度学习神经网络，决策树，随机森林 | 人口统计学、临床和手术因素数据 | 来自CoDIG多中心数据库的患者数据，具体样本量未明确 | 未明确指定，可能涉及Scikit-learn等 | 深度学习神经网络（具体架构未指定），决策树，随机森林 | 准确率，精确率，召回率，F1分数 | 未明确指定 |
| 448 | 2025-12-19 |
High-Performance Method and Architecture for Attention Computation in DNN Inference
2025-04, IEEE transactions on biomedical circuits and systems
IF:3.8Q2
DOI:10.1109/TBCAS.2024.3436837
PMID:39088504
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研究论文 | 本文提出了一种基于存内计算宏的在线可编程注意力硬件架构，用于深度神经网络推理中的注意力计算 | 将注意力计算分解为级联组合矩阵运算以降低硬件实现复杂度，并设计在线可编程CIM架构通过动态调整权重提高计算精度 | 仅通过Spice仿真验证，未在实际硬件平台上部署测试；基于100nm CMOS工艺，可能未考虑更先进工艺的影响 | 解决注意力机制在硬件部署时的高资源消耗和低精度问题，提升DNN加速器的推理效率 | 注意力计算硬件架构 | 机器学习 | NA | 存内计算 | 深度神经网络 | NA | NA | NA | 注意力机制 | 集成密度、能效、延迟、计算效率 | 100nm CMOS工艺，Spice仿真 |
| 449 | 2025-12-19 |
phyddle: software for exploring phylogenetic models with deep learning
2025-Feb-28, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.06.606717
PMID:39149349
|
研究论文 | 介绍用于通过深度学习探索系统发育模型的软件phyddle | 开发了基于流水线的软件，可在缺乏易处理似然函数的系统发育模型中使用无似然深度学习进行推断 | NA | 开发一种软件工具，使研究人员能够使用深度学习进行系统发育建模和推断 | 系统发育树 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 系统发育树数据 | NA | NA | NA | 准确性, 覆盖率测试 | NA |
| 450 | 2025-12-19 |
RVDLAHA: An RISC-V DLA Hardware Architecture for On-Device Real-Time Seizure Detection and Personalization in Wearable Applications
2025-02, IEEE transactions on biomedical circuits and systems
IF:3.8Q2
DOI:10.1109/TBCAS.2024.3442250
PMID:39137083
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研究论文 | 本文提出了一种用于可穿戴设备的实时癫痫发作检测与个性化硬件架构及算法 | 提出了支持实时癫痫检测与个性化算法的RISC-V深度学习加速器硬件架构及专用编译器 | 实验仅在实验室大鼠中进行，尚未在人类患者中进行临床验证 | 开发用于可穿戴设备的实时癫痫发作检测与个性化治疗系统 | 癫痫患者的脑电信号（通过动物实验验证） | 机器学习 | 癫痫 | 脑电信号处理，硬件加速 | CNN | 时间序列信号（脑电信号） | 实验室大鼠的脑电数据（具体数量未明确说明） | 自定义硬件架构 | CNN（具体架构未说明） | 准确率 | Xilinx PYNQ-Z2 FPGA平台，运行频率1MHz，功耗0.107W |
| 451 | 2024-08-07 |
Author Response: Deep learning-assisted detection and segmentation of intracranial hemorrhage in noncontrast computed tomography scans of acute stroke patients: a systematic review and meta-analysis
2025-Jan-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001963
PMID:39017750
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 452 | 2025-12-19 |
A GAN-Based Approach for enhancing security in satellite based IoT networks using MPI enabled HPC
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0331019
PMID:40997099
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研究论文 | 本文提出了一种基于GAN的安全框架DLGAN，用于增强卫星物联网网络的安全性，通过结合CNN进行实时异常检测和GAN生成合成攻击数据，并利用MPI在HPC系统上实现可扩展并行处理 | 提出DLGAN框架，首次将CNN与GAN结合用于卫星物联网安全，通过生成合成攻击数据解决网络安全研究中数据集不平衡问题，并利用MPI在HPC系统上实现高效并行处理 | 未明确说明实验数据的具体来源和规模，以及在实际卫星物联网环境中的部署验证情况 | 增强卫星物联网网络的安全性，解决机密信息在卫星链路传输中的安全挑战 | 卫星物联网网络及其安全威胁 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, GAN | 网络流量数据 | NA | NA | NA | 检测准确率, 训练时间 | HPC系统, AI-enabled GPUs, MPI并行处理 |
| 453 | 2025-12-19 |
LPATR-Net: Learnable Piecewise Affine Transformation Regression Assisted Data-Driven Dehazing Framework
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3637687
PMID:41348791
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研究论文 | 本文提出了一种名为LPATR-Net的新型图像去雾框架，通过可学习的分段仿射变换回归来抑制错误地面真值样本的干扰 | 引入拟合能力抑制机制，结合传统多数决定固定形式回归与现代全自由数据驱动深度学习，以应对图像去雾中固有的错误地面真值样本问题 | 未明确讨论在极端天气或复杂场景下的泛化能力，且未提供计算效率的详细分析 | 开发一种鲁棒的图像去雾框架，以处理训练数据中存在的错误地面真值样本 | 图像去雾任务中的有雾图像及其对应的地面真值清晰图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 在五个常用公共数据集上进行实验，具体样本数量未明确说明 | 未明确指定，但提及了数据驱动深度学习框架 | LPATR-Net，包含可学习的分段仿射变换回归组件和All-Mattering组件 | 未明确列出，但通过实验验证了有效性 | 未明确指定 |
| 454 | 2025-12-19 |
Artificial intelligence in Brazilian Primary Health Care: scoping review
2025, Revista brasileira de enfermagem
IF:1.2Q3
DOI:10.1590/0034-7167-2024-0363
PMID:41370529
|
综述 | 本文通过范围综述，探讨了人工智能在巴西初级卫生保健中的应用情况 | 首次对巴西初级卫生保健中人工智能应用进行系统性范围综述，总结了现有研究的应用方向、优势与挑战 | 仅基于截至2025年2月的文献，可能未涵盖最新进展；研究数量有限（27篇），且为叙述性综述，缺乏定量分析 | 提供人工智能在巴西初级卫生保健中应用的证据 | 巴西初级卫生保健系统及相关人工智能应用研究 | 机器学习 | NA | 机器学习，深度学习 | NA | NA | 27项研究（从981篇检索文献中筛选） | NA | NA | NA | NA |
| 455 | 2025-12-19 |
Early Dengue Prediction in Bangladesh: A Comparative Study With Feature Analysis, Explainable Artificial Intelligence, and Model Optimization
2025, Journal of tropical medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1155/jotm/1709439
PMID:41399677
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研究论文 | 本研究对13种机器学习和深度学习模型进行了全面的比较分析，用于基于症状的登革热早期预测，重点关注孟加拉国人群 | 首次在孟加拉国人群中进行广泛的模型比较，并采用可解释人工智能（SHAP）识别关键预测因子，同时展示了定制化超参数调整人工神经网络在此任务中的优越性 | 研究样本量相对较小（500条患者记录），且仅基于症状特征，未包含临床实验室数据 | 开发可靠的基于症状的登革热早期预测工具，以支持公共卫生干预 | 孟加拉国登革热患者 | 机器学习 | 登革热 | 症状特征分析 | 人工神经网络, 随机森林, 额外树, 装袋法, 逻辑回归, SGD分类器 | 结构化症状数据 | 500条患者记录，包含22个症状特征 | Scikit-learn | 自定义人工神经网络 | 准确率 | NA |
| 456 | 2025-12-19 |
FusDRM-m5C: a hybrid model for accurate prediction of 5-methylcytosine modification sites based on feature fusion and attention mechanism
2025, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2025.1642286
PMID:41399733
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研究论文 | 本文提出了一种名为FusDRM-m5C的混合深度学习模型，用于从RNA序列中高精度预测5-甲基胞嘧啶修饰位点 | 该模型采用多分支架构融合了三种不同的特征类型，并结合了扩张卷积神经网络和多头自注意力机制，以捕捉多尺度模式并权衡上下文依赖信息 | NA | 开发一个计算模型来高精度预测RNA序列中的5-甲基胞嘧啶修饰位点 | RNA序列中的5-甲基胞嘧啶修饰位点 | 生物信息学 | NA | RNA序列分析 | 深度学习 | 序列数据 | NA | NA | Dilated Convolutional Neural Network, Multi-Head Self-Attention | 灵敏度, 特异性, 准确率, 马修斯相关系数, AUC | NA |
| 457 | 2025-12-19 |
Deep learning for segmentation of colorectal carcinomas on endoscopic ultrasound
2024-Dec-13, Techniques in coloproctology
IF:2.7Q1
DOI:10.1007/s10151-024-03056-5
PMID:39671056
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研究论文 | 本研究开发了一种基于卷积神经网络的自动化图像分割方法，用于内镜超声图像中结直肠癌的分割，以标准化早期直肠癌的浸润深度评估 | 首次将深度学习应用于内镜超声图像的结直肠癌自动分割，旨在解决现有方法（如磁共振成像分辨率不足和内镜超声解释依赖操作者）的局限性，提供标准化的肿瘤浸润深度评估 | 研究基于373个专家手动分割样本，样本量相对有限，且未在更广泛或多样化的临床数据集中进行外部验证，可能影响模型的泛化能力 | 开发自动化图像分割技术，以标准化内镜超声对早期直肠癌浸润深度的解释，辅助临床决策 | 早期直肠癌的内镜超声图像，重点关注黏膜下层、肌层和肿瘤的分割 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 内镜超声 | CNN | 图像 | 373个专家手动分割的内镜超声图像样本 | NA | NA | 平均表面距离, 豪斯多夫距离, Dice相似性指数 | NA |
| 458 | 2025-12-19 |
Strategies to optimise machine learning classification performance when using biomechanical features
2024-03, Journal of biomechanics
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.111998
PMID:38377743
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研究论文 | 本研究探讨了在生物力学特征有限样本量下，利用现代机器学习算法优化分类性能的策略 | 比较了多种机器学习算法（包括传统回归、XGBoost、深度学习时间序列算法）在生物力学数据分类中的表现，并探索了数据增强和迁移学习对样本量限制问题的缓解效果 | 研究基于两个特定生物力学数据集（行走和跳跃），样本量差异较大（2295 vs 31），可能影响结果的普适性 | 优化生物力学特征在有限样本量下的机器学习分类性能 | 行走数据集中的2295名参与者（健康、跟骨、踝、膝、髋疾病分类）和跳跃数据集中的31名参与者（健康 vs 髌股疼痛综合征） | 机器学习 | 骨科疾病 | 三维地面反作用力（GRFs）测量 | 多分类/LASSO回归, XGBoost, 深度学习时间序列算法 | 时间序列生物力学数据 | 行走数据集2295名参与者，跳跃数据集31名参与者 | NA | InceptionTime | 加权多分类AUC | NA |
| 459 | 2025-12-19 |
A systematic review of artificial intelligence algorithms for predicting acute kidney injury
2023-10, European review for medical and pharmacological sciences
DOI:10.26355/eurrev_202310_34164
PMID:37916354
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系统综述 | 本文对使用人工智能算法预测住院成人急性肾损伤的研究进行了系统综述 | 系统性地评估了机器学习在急性肾损伤预测中的应用，并比较了不同模型在重症监护和普通住院患者中的表现 | 多数研究为单中心，且部分研究使用相同数据库，人群主要为高加索人种，缺乏多样性，可能影响结果的泛化性 | 分析机器学习在住院成人急性肾损伤预测中的应用效果 | 住院成人患者 | 机器学习 | 急性肾损伤 | 机器学习，深度学习 | 深度学习，逻辑回归，决策树 | 电子健康记录，生物标志物数据 | 涉及242,251名患者 | NA | NA | AUC | NA |
| 460 | 2025-12-19 |
Image harmonization: A review of statistical and deep learning methods for removing batch effects and evaluation metrics for effective harmonization
2023-07-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120125
PMID:37084926
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综述 | 本文综述了用于去除医学影像中批次效应的统计和深度学习方法，并评估了有效协调的评价指标 | 提出了一个标准化框架来评估新提出的协调方法，并提供了促进更有效使用现有方法和指导未来发展的建议 | NA | 去除医学影像中的批次效应，提高下游分析结果的泛化性和可重复性 | 磁共振成像和计算机断层扫描影像 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |