深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 38016 篇文献，本页显示第 4661 - 4680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4661 | 2025-11-26 |
Foundation Model With Uncertainty Estimation-Based Active Learning for Retinal Image Classification
2025-Nov-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3633513
PMID:41284431
|
研究论文 | 提出一种基于基础模型和不确定性估计的主动学习框架，用于视网膜图像分类 | 首次将基础模型与证据不确定性估计相结合用于视网膜图像分类，在低标注场景下显著优于传统主动学习方法 | 未明确说明模型在更广泛疾病类型上的泛化能力 | 解决视网膜疾病诊断中的标注瓶颈问题，提高自动化诊断系统的部署效率 | 光学相干断层扫描(OCT)和彩色眼底照相(CFP)视网膜图像 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 光学相干断层扫描(OCT), 彩色眼底照相(CFP) | 基础模型, 证据深度学习 | 医学图像 | 四个视网膜数据集 | NA | FMUE | 准确率 | NA |
| 4662 | 2025-11-26 |
Evaluation of Self-Supervised Representation Learning for Mitosis Detection in Histopathological Images
2025-Nov-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3629587
PMID:41284437
|
研究论文 | 评估自监督学习方法在组织病理学图像有丝分裂检测中的表示学习性能 | 首次将基于DINO自监督学习的基础模型应用于组织病理学图像有丝分裂检测，无需昂贵的训练阶段 | 在部分数据集上性能略低于监督学习模型 | 探索自监督表示学习在组织病理学图像分析中的适用性 | 组织病理学图像中的有丝分裂细胞 | 数字病理学 | 癌症 | 自监督表示学习 | Vision Transformer, Cross-Covariance Image Transformers, CNN | 组织病理学图像 | MIDOG2021、MIDOG2022和ICPR2014三个数据集 | NA | ViT, XCiT, ResNet-50 | F1-score | 较监督模型更少的计算资源 |
| 4663 | 2025-11-26 |
Deep Learning Framework for Classifying Whole-Slide Multiplex Immunofluorescence Images to Predict Immunotherapy Response in Melanoma Patients
2025-Nov-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3623576
PMID:41284441
|
研究论文 | 提出一种用于分类全玻片多重免疫荧光图像以预测黑色素瘤患者免疫治疗反应的深度学习框架 | 开发了通道优化与多示例学习(COMIL)框架，通过建模通道间关系和结合多示例学习来提升分类性能 | NA | 预测黑色素瘤患者的免疫治疗反应 | 黑色素瘤患者 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 多重免疫荧光成像 | 深度学习 | 全玻片多重免疫荧光图像 | 来自澳大利亚黑色素瘤研究所的mIF图像 | NA | 多示例学习框架 | AUC | NA |
| 4664 | 2025-11-26 |
Deconver: A Deconvolutional Network for Medical Image Segmentation
2025-Nov-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3623381
PMID:41284450
|
研究论文 | 提出一种融合传统反卷积技术的医学图像分割网络Deconver | 将传统图像恢复中的反卷积技术作为可学习核心组件集成到U型架构中，用高效非负反卷积操作替代计算昂贵的注意力机制 | 未明确说明模型在更广泛医学图像数据上的泛化能力 | 开发计算效率更高的医学图像分割方法 | 医学图像分割任务 | 数字病理 | 多疾病类别（涵盖脑部、脾脏、乳腺等多种器官病变） | 深度学习 | CNN, 反卷积网络 | 2D和3D医学图像 | 五个数据集（ISLES'22, Spleen, BraTS'23, GlaS, FIVES） | NA | U-Net, Deconver | Dice系数, Hausdorff距离, FLOPs | NA |
| 4665 | 2025-11-26 |
AI-Driven Quantitative Analysis of Pathological Images for Membranous Nephropathy Across Macro and Micro Modalities
2025-Nov-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3624618
PMID:41284446
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研究论文 | 提出基于Mamba模型的AI驱动框架，通过整合光镜和电镜图像对膜性肾病进行多尺度定量分析和进展预测 | 首次将Mamba模型应用于病理图像分析，模拟病理医生诊断流程整合宏观和微观图像进行联合分析 | 仅使用109例外部数据集进行验证，样本量相对有限 | 开发能够量化病理变化并预测膜性肾病进展的深度学习方法 | 膜性肾病患者的肾小球基底膜病理变化 | 数字病理学 | 膜性肾病 | 光镜,透射电镜 | Mamba模型,经典机器学习模型 | 图像 | 109例病例 | NA | Mamba | 肾小球分类性能,GBM分割性能,MN进展预测性能 | NA |
| 4666 | 2025-11-26 |
EMI Cancellation for Shielding-Free Ultra-Low-Field MRI
2025-Nov-24, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3635911
PMID:41284462
|
研究论文 | 开发基于深度学习的电磁干扰抑制方法用于无屏蔽超低场磁共振成像 | 提出融合Transformer和混合注意力机制的U-Net架构EMIC-Net，实现从传感线圈信号到射频接收线圈干扰的数据驱动非线性映射 | NA | 解决无屏蔽环境中超低场磁共振成像的电磁干扰问题 | 人体大脑成像 | 医学影像处理 | NA | 超低场磁共振成像 | U-Net, Transformer, CNN | 磁共振信号数据 | 小规模数据集（具体数量未明确说明） | NA | U-Net, Transformer, 混合注意力机制 | SNR, PSNR, SSIM | NA |
| 4667 | 2025-11-26 |
Helixer: ab initio prediction of primary eukaryotic gene models combining deep learning and a hidden Markov model
2025-Nov-24, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02939-1
PMID:41286201
|
研究论文 | 介绍Helixer——一种结合深度学习和隐马尔可夫模型的从头真核生物基因预测工具 | 无需RNA测序等实验数据即可实现跨物种高精度基因预测，结合深度学习与隐马尔可夫模型的新方法 | NA | 开发适用于多种真核生物基因组的从头基因预测工具 | 真菌、植物、脊椎动物和无脊椎动物基因组 | 生物信息学 | NA | 深度学习，隐马尔可夫模型 | 深度学习模型，隐马尔可夫模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | 多评估指标 | NA |
| 4668 | 2025-11-26 |
Enhanced Visualization of Intracranial Cortical Arteries Using Deep Learning Reconstruction in Vessel Wall MR Imaging
2025-Nov-22, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.tn.2025-0091
PMID:41285511
|
研究论文 | 本研究评估深度学习重建在血管壁成像中对颅内皮质动脉可视化效果的提升 | 首次将深度学习重建技术应用于血管壁磁共振成像，显著提升皮质动脉的可视化质量 | 样本量较小（17例患者），仅评估了特定序列的血管壁成像 | 评估深度学习重建在脑血管壁成像中的临床应用价值 | 颅内动脉系统，包括皮质动脉、颈内动脉、椎动脉、基底动脉等29个动脉节段 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 3D T1WI-CUBE血管壁磁共振成像 | 深度学习重建 | 磁共振图像 | 17例患者 | NA | NA | 图像质量评分、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR) | NA |
| 4669 | 2025-11-26 |
Dynamic frame-by-frame motion correction for 18F-flurpiridaz PET-MPI using convolution neural network
2025-Nov-20, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07660-x
PMID:41261210
|
研究论文 | 提出基于卷积神经网络的深度学习框架，用于18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像的动态逐帧运动校正 | 首次将3D-ResNet架构应用于PET图像的运动校正，实现自动化处理并减少人工干预的需求 | 研究依赖于两个经验丰富操作者的手动校正作为金标准，可能存在主观偏差 | 开发自动化的运动校正方法以提高心肌血流量定量的准确性和效率 | 接受18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像的患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | PET成像, 深度学习 | CNN | 3D PET图像 | 来自32个中心的III期临床试验数据（NCT01347710），采用5折交叉验证 | NA | 3D-ResNet | AUC, 一致性界限, 平均差异 | NA |
| 4670 | 2025-11-26 |
Boosting reservoir computing with brain-inspired adaptive control of E-I balance
2025-Nov-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-64978-8
PMID:41266325
|
研究论文 | 通过大脑启发的兴奋-抑制平衡自适应控制机制提升储备池计算性能 | 首次在储备池计算中引入动态调节兴奋-抑制平衡的自适应机制，并发现适度抑制状态能产生最佳性能 | 未明确说明实验数据规模和具体应用场景的局限性 | 提升储备池计算的性能并减少超参数调优成本 | 储备池计算网络 | 机器学习 | NA | 储备池计算 | 循环神经网络 | 时间序列数据 | NA | NA | 储备池计算 | 记忆容量, 时间序列预测精度 | NA |
| 4671 | 2025-11-26 |
Non-coding genetic variants underlying higher prostate cancer risk in men of African ancestry
2025-Nov-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-64631-4
PMID:41266362
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型识别影响前列腺癌风险的非洲裔人群特异性非编码遗传变异 | 首次使用深度学习模型系统识别非洲裔人群中影响前列腺增强子功能的非编码SNP，并揭示其通过两种机制促进癌症发展的新途径 | 研究主要关注非洲裔人群，需要进一步验证在其他人群中的适用性；大部分预测的SNP尚未进行实验验证 | 探索非洲裔男性前列腺癌风险更高的遗传机制，特别是非编码调控SNP的作用 | 非洲裔和欧洲裔男性的前列腺癌遗传数据 | 计算生物学 | 前列腺癌 | 深度学习，全基因组关联研究(GWAS) | 深度学习模型 | 基因组序列数据，增强子功能数据 | NA | NA | NA | 风险预测改善效果 | NA |
| 4672 | 2025-11-26 |
Piscis: A loss estimator of the F1 score enables accurate spot detection in fluorescence microscopy images via deep learning
2025-Nov-19, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2025.101448
PMID:41265398
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的荧光显微镜图像斑点检测算法Piscis，使用近似F1分数的损失函数实现自动检测 | 开发了SmoothF1损失函数，直接惩罚假阳性和假阴性，同时保持可微性以用于深度学习训练 | NA | 开发无需手动参数调优的自动斑点检测算法 | 荧光显微镜图像中的RNA转录本斑点 | 计算机视觉 | NA | RNA FISH空间转录组学 | 深度学习 | 图像 | 358张手动标注的实验RNA FISH图像和240张合成图像 | NA | NA | F1分数 | NA |
| 4673 | 2025-11-26 |
DNALONGBENCH: a benchmark suite for long-range DNA prediction tasks
2025-Nov-18, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-65077-4
PMID:41253815
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研究论文 | 本文提出了一个用于评估长距离DNA依赖任务性能的基准测试套件DNALONGBENCH | 首次构建了覆盖五个关键基因组学任务、支持长达100万碱基对长距离依赖评估的标准化基准数据集 | 基准测试仅包含五个特定基因组学任务，可能无法覆盖所有长距离DNA依赖场景 | 解决长距离DNA依赖建模的评估标准缺失问题，促进基因组深度学习模型的发展 | DNA序列中的长距离依赖关系 | 生物信息学 | NA | 基因组测序 | CNN, 基础模型 | DNA序列数据 | NA | NA | HyenaDNA, Caduceus-Ph, Caduceus-PS | NA | NA |
| 4674 | 2025-11-26 |
Deep generative modeling of temperature-dependent structural ensembles of proteins
2025-Nov-18, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-025-01737-2
PMID:41254233
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的蛋白质结构集成生成模型，能够模拟温度依赖的蛋白质构象集合 | 提出了首个能够生成温度条件化蛋白质原子级结构集成的潜在扩散模型 | 模型训练依赖于分子动力学模拟数据，计算成本仍然较高 | 开发高效生成蛋白质结构集成的方法，替代计算昂贵的分子动力学模拟 | 蛋白质重原子结构集成 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟，深度学习 | 潜在扩散模型，自编码器 | 分子结构数据 | mdCATH数据集 | NA | 潜在扩散模型，自编码器 | 侧链和主链扭转角分布准确性，温度依赖性集成特性，与长时MD模拟比较 | NA |
| 4675 | 2025-11-26 |
Artificial intelligence prediction of age from echocardiography as a marker for cardiovascular disease
2025-Nov-18, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-02050-x
PMID:41254301
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，通过超声心动图视频预测患者年龄，并探索其作为心血管疾病风险标志物的潜力 | 首次利用大规模超声心动图视频数据开发年龄预测模型，揭示了生物年龄与心血管疾病风险之间的关联 | 研究基于回顾性数据，需要前瞻性验证；模型性能可能受数据质量和采集协议差异影响 | 开发基于超声心动图的年龄预测模型，探索其作为心血管疾病风险评估工具的临床应用价值 | 90,738名患者的166,508项研究中的2,610,266个超声心动图视频 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 多视角超声心动图 | 深度学习 | 视频 | 90,738名患者的2,610,266个视频 | NA | NA | 平均绝对误差, 决定系数 | NA |
| 4676 | 2025-11-20 |
AllergenAI: a deep learning model predicting allergenicity based on protein sequence
2025-Nov-18, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06302-1
PMID:41254570
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4677 | 2025-11-26 |
Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm
2025-Nov-11, Psychometrika
IF:2.9Q1
DOI:10.1017/psy.2025.10059
PMID:41216666
|
研究论文 | 提出基于生成对抗网络的对抗变分贝叶斯方法用于高维项目因子分析 | 将变分自编码器与生成对抗网络结合，通过辅助判别器网络构建双玩家博弈框架，突破了潜变量必须服从标准正态分布的限制 | 未明确说明计算复杂度增加的具体程度和训练稳定性问题 | 开发更灵活高效的推断算法用于项目反应理论中的项目因子分析 | 高维潜变量模型和参数估计方法 | 机器学习 | NA | 项目因子分析 | GAN, VAE | 心理测量数据 | NA | NA | 对抗变分贝叶斯, 重要性加权对抗变分贝叶斯 | 似然度, 均方误差 | NA |
| 4678 | 2025-11-26 |
Curvature-aware selective feature interaction network for skin lesion segmentation
2025-Nov-11, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108314
PMID:41285053
|
研究论文 | 提出一种用于皮肤病变分割的曲率感知选择性特征交互网络 | 提出多粒度特征交互模块和曲率感知选择性特征模块，通过注意力机制和曲率评估来增强特征交互并减少冗余信息 | NA | 解决皮肤病变分割中特征交互不足和冗余信息的问题 | 皮肤病变图像 | 医学图像分析 | 皮肤病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 三个皮肤图像数据集 | NA | 编码器-解码器架构,CASFI-Net | NA | 低计算成本 |
| 4679 | 2025-11-26 |
A Mandibular Defect Dataset for Autonomous Reconstruction Planning in Oral and Maxillofacial Surgery
2025-Nov-10, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06048-8
PMID:41214004
|
研究论文 | 本文介绍了首个临床来源的下颌骨缺损数据集，包含147个不同下颌骨缺损模型，用于口腔颌面外科自主重建规划 | 首个临床来源的下颌骨缺损数据集，准确呈现临床缺损边界复杂性和患者个体解剖结构多样性 | 样本量相对有限（147个模型），可能影响模型的泛化能力 | 为基于深度学习的下颌骨缺损重建算法提供高质量数据集支持 | 下颌骨缺损模型 | 数字病理 | 口腔颌面外科疾病 | 临床数据采集与标注 | 深度学习模型 | 3D模型数据 | 147个下颌骨缺损模型 | NA | NA | NA | NA |
| 4680 | 2025-11-26 |
Delineating the Role of Alpha Waves in Exercise-induced Neural Changes through Resting-state EEG
2025-Nov-07, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/68737
PMID:41284639
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研究论文 | 本研究通过静息态脑电图和深度学习算法探索运动干预对高特质焦虑大学生前额叶alpha波神经振荡的重编程机制 | 首次识别前额叶Alpha兴奋性再平衡作为运动介导焦虑缓解的核心机制，开发了alpha波段时频预测模型 | 样本量较小（40名大学生），仅针对特质焦虑人群，需要更大规模验证 | 阐明运动诱导神经变化的alpha波作用机制，为精准运动处方开发提供依据 | 40名高特质焦虑大学生 | 机器学习 | 焦虑症 | 静息态脑电图（EEG） | 深度学习 | 脑电图时间序列数据 | 40名大学生（运动干预组20人，对照组20人） | NA | NA | 准确率, F1分数, Kappa系数 | NA |