深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 篇文献，本页显示第 5781 - 5800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5781 | 2025-10-06 |
A novel staging system based on deep learning for overall survival in patients with esophageal squamous cell carcinoma
2023-Sep, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-04842-8
PMID:37154930
|
研究论文 | 开发基于深度学习的食管鳞癌患者总生存期预测模型及新型分期系统 | 提出基于深度学习模型风险评分的新型分期系统，相比传统列线图具有更好的预测性能 | 回顾性研究设计，数据来源于单一数据库 | 预测食管鳞癌患者总生存期并建立新型分期系统 | 食管鳞癌患者 | 机器学习 | 食管癌 | 深度学习 | DeepSurv | 临床数据 | 6020例食管鳞癌患者 | NA | DeepSurv | C-index, AUC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 5782 | 2025-10-06 |
Segmentation and classification of brain tumors using fuzzy 3D highlighting and machine learning
2023-Sep, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-04754-7
PMID:37166578
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研究论文 | 提出结合模糊3D高亮分割与机器学习的方法用于脑肿瘤的自动分割和分类 | 采用模糊3D高亮方法进行脑肿瘤分割，并结合两种优化算法（GOA-SVM和GA-DNN）进行肿瘤分类 | NA | 开发有效的脑肿瘤自动诊断方法 | 脑肿瘤MRI图像 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | MRI扫描 | SVM, DNN | 3D医学图像 | NA | MATLAB | GA-DNN, GOA-SVM | 敏感度, 准确率, 特异性, Youden指数 | NA |
| 5783 | 2025-10-06 |
Differential diagnosis of hepatocellular carcinoma and intrahepatic cholangiocarcinoma based on spatial and channel attention mechanisms
2023-Sep, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-04935-4
PMID:37268850
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研究论文 | 开发基于通道和空间注意力机制的深度学习模型CSAM-Net，用于肝细胞癌和肝内胆管癌的术前非侵入性鉴别诊断 | 首次将通道和空间注意力机制结合应用于肝脏肿瘤的CT图像鉴别诊断，显著提高了诊断准确率 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（共494例患者），需要进一步前瞻性验证 | 建立有效的术前非侵入性方法用于肝细胞癌和肝内胆管癌的鉴别诊断 | 395例肝细胞癌患者和99例肝内胆管癌患者的CT图像 | 计算机视觉 | 肝癌 | CT成像 | 深度学习,注意力机制 | 医学图像 | 494例患者（395例HCC，99例ICC） | NA | CSAM-Net（基于通道和空间注意力机制） | AUC,准确率 | NA |
| 5784 | 2025-10-06 |
A deep-learning-based clinical risk stratification for overall survival in adolescent and young adult women with breast cancer
2023-Sep, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-04955-0
PMID:37277578
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研究论文 | 本研究构建了一种基于深度学习的临床风险分层模型，用于预测青少年和年轻成年女性乳腺癌患者的总生存期 | 首次将DeepSurv深度学习算法应用于青少年和年轻成年女性乳腺癌患者的生存预测，并开发了用户友好的网络计算器 | 研究数据仅来源于SEER数据库，缺乏外部验证 | 开发乳腺癌青少年和年轻成年女性患者的总生存期预测模型 | 14,243名来自SEER数据库的青少年和年轻成年女性乳腺癌患者 | 机器学习 | 乳腺癌 | 深度学习 | DeepSurv | 临床数据和人口统计学数据 | 14,243名患者 | NA | DeepSurv | C-index, ROC曲线, 校准图, 决策曲线分析 | NA |
| 5785 | 2025-10-06 |
Machine learning and deep learning techniques for breast cancer diagnosis and classification: a comprehensive review of medical imaging studies
2023-Sep, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-04956-z
PMID:37278831
|
综述 | 本文全面回顾了机器学习和深度学习技术在乳腺癌诊断和分类中应用于医学影像的研究 | 系统性地比较了五种医学影像模态（乳腺X线摄影、超声、MRI、组织学和热成像）和多种机器学习及深度学习技术的应用效果 | 作为综述文章，不涉及原始研究数据的分析，主要基于已有文献进行总结 | 评估机器学习和深度学习技术在乳腺癌诊断和分类中的应用效果 | 乳腺癌医学影像数据 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 医学影像分析 | CNN, ANN, SVM, DT | 医学影像（乳腺X线摄影、超声、MRI、组织学、热成像） | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 5786 | 2025-10-06 |
Clinical concept and relation extraction using prompt-based machine reading comprehension
2023-08-18, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocad107
PMID:37316988
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研究论文 | 开发基于提示的机器阅读理解统一架构，用于临床概念抽取和关系抽取任务 | 提出统一的提示式机器阅读理解架构同时解决临床概念抽取和关系抽取任务，在跨机构应用中展现良好泛化能力 | 未明确说明模型在更广泛临床文本类型上的性能表现 | 开发具有良好泛化能力的自然语言处理系统，用于临床概念和关系抽取 | 临床文本中的医疗概念和关系 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理 | Transformer | 文本 | 使用2018年n2c2挑战赛（药物和不良药物事件）和2022年n2c2挑战赛（社会健康决定因素关系）的两个基准数据集 | NA | GatorTron-MRC, BERT-MIMIC-MRC | F1-score | NA |
| 5787 | 2025-10-06 |
The Objective Dementia Severity Scale Based on MRI with Contrastive Learning: A Whole Brain Neuroimaging Perspective
2023-Aug-02, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23156871
PMID:37571654
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研究论文 | 提出基于MRI和对比学习的客观痴呆严重程度评分系统，用于自动评估阿尔茨海默病患者的神经功能 | 首次将对比学习策略应用于全脑结构MRI数据，开发无需人工干预的客观痴呆评估方法 | 仅使用ADNI数据集进行验证，未在其他独立数据集上测试 | 开发客观的痴呆严重程度评估方法以改进阿尔茨海默病的诊断和治疗 | 阿尔茨海默病患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 结构磁共振成像 | 深度学习 | 脑部MRI图像 | ADNI数据集样本 | NA | 对比学习框架 | 相关性分析，阶段区分准确率 | NA |
| 5788 | 2025-10-06 |
Invasiveness assessment by artificial intelligence against intraoperative frozen section for pulmonary nodules ≤ 3 cm
2023-Aug, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-023-04713-2
PMID:37016100
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研究论文 | 本研究开发了一种基于3D卷积神经网络的人工智能系统，用于评估≤3cm肺结节的恶性程度和侵袭性 | 首次在多中心队列中验证AI系统在肺结节侵袭性评估方面的性能，并与术中冰冻切片检查进行对比 | AI系统对直径大于1cm的实性结节存在误诊情况，与冰冻切片检查的一致性有待提高 | 评估人工智能算法在肺结节恶性肿瘤和侵袭性判断方面的性能 | 直径不超过3cm的肺结节 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | CNN | CT图像 | 466个切除的肺结节 | NA | 3D卷积神经网络 | AUC, 敏感性, 特异性, 一致性率 | NA |
| 5789 | 2025-10-06 |
Noise Suppression With Similarity-Based Self-Supervised Deep Learning
2023-06, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2022.3231428
PMID:37015446
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研究论文 | 提出一种基于相似性的自监督深度学习去噪方法Noise2Sim，用于抑制CT图像中的独立和相关噪声 | 首个基于相似性的自监督深度去噪方法，能以非局部和非线性方式处理相关噪声，理论上在温和条件下与监督学习方法渐近等价 | 未明确说明方法在极端噪声条件下的性能表现 | 开发无需配对干净样本的自监督图像去噪方法 | 低剂量CT和光子计数CT图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | 深度学习 | 医学图像 | NA | NA | NA | 视觉评估,定量分析,统计分析 | NA |
| 5790 | 2025-10-06 |
Combined diagnosis of multiparametric MRI-based deep learning models facilitates differentiating triple-negative breast cancer from fibroadenoma magnetic resonance BI-RADS 4 lesions
2023-Jun, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-022-04142-7
PMID:35771263
|
研究论文 | 本研究开发基于多参数MRI的深度学习模型组合诊断方法，用于区分三阴性乳腺癌与纤维腺瘤BI-RADS 4类病变 | 首次将多参数MRI（增强T1加权、扩散加权和T2加权成像）的深度学习模型组合应用于三阴性乳腺癌与纤维腺瘤的鉴别诊断 | 回顾性研究设计，样本量有限（319例），缺乏外部验证 | 评估多参数MRI深度学习模型组合在区分三阴性乳腺癌与纤维腺瘤BI-RADS 4类病变中的价值 | 319例女性患者的319个病理证实的BI-RADS 4类乳腺病变 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 多参数MRI（增强T1加权成像、扩散加权成像、T2加权成像） | 深度学习模型 | 医学影像 | 319例女性患者，随机分为训练集、验证集和测试集 | NA | NA | AUC, 敏感度, 特异度, 准确度, 加权kappa值 | NA |
| 5791 | 2025-10-06 |
MKMR: a multi-kernel machine regression model to predict health outcomes using human microbiome data
2023-05-19, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad158
PMID:37099694
|
研究论文 | 提出一种多核机器回归模型MKMR，用于利用人类微生物组数据预测健康结果 | 首次开发能够同时利用多种微生物组-结果关联形式的预测模型，通过多核学习捕捉不同类型的微生物组信号 | NA | 开发能够整合多种微生物组信号的健康结果预测模型 | 人类微生物组数据与健康结果的关联 | 机器学习 | NA | 微生物组分析 | 多核机器回归 | 微生物组数据 | NA | NA | 多核学习 | 预测性能 | NA |
| 5792 | 2025-10-06 |
Three-dimensional genome rewiring in loci with human accelerated regions
2023-04-28, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.abm1696
PMID:37104607
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研究论文 | 本研究通过比较基因组学和三维基因组建模揭示了人类加速区域在人类特异性性状进化中的作用机制 | 结合深度学习与染色质构象捕获实验，首次发现人类加速区域在改变三维基因组组织的人类特异性变异中的富集现象 | 研究主要聚焦于神经祖细胞，可能无法完全代表其他细胞类型或发育阶段的情况 | 探索人类加速区域在人类特异性基因组进化中的作用机制 | 人类和黑猩猩的神经祖细胞 | 基因组学, 生物信息学 | NA | 染色质构象捕获实验, 深度学习, 哺乳动物基因组比对 | 深度学习模型 | 基因组序列数据, 染色质相互作用数据, 基因表达数据 | 241个哺乳动物基因组 | NA | NA | NA | NA |
| 5793 | 2025-10-06 |
Integrating structured and unstructured data for timely prediction of bloodstream infection among children
2023-03, Pediatric research
IF:3.1Q1
DOI:10.1038/s41390-022-02116-6
PMID:35854085
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研究论文 | 本研究开发了一种结合结构化和非结构化电子健康记录数据的深度学习模型，用于预测儿童中心静脉导管相关血流感染 | 首次将临床笔记中的上下文词嵌入与结构化EHR数据相结合，显著提升了儿童血流感染预测性能 | 单中心回顾性研究，外部验证尚未进行 | 开发及时预测儿童中心静脉导管相关严重血流感染的深度学习模型 | 住院儿童中心静脉导管患者 | 医疗人工智能 | 血流感染 | 深度学习，上下文词嵌入 | 深度学习模型 | 结构化EHR数据，临床笔记文本 | 24,351例患者就诊记录 | NA | NA | 特异性，阳性预测值，敏感性 | NA |
| 5794 | 2025-10-06 |
Multiple generation distinct toxicant exposures induce epigenetic transgenerational inheritance of enhanced pathology and obesity
2023, Environmental epigenetics
IF:4.8Q1
DOI:10.1093/eep/dvad006
PMID:38162685
|
研究论文 | 研究多代不同毒物暴露对大鼠表观遗传跨代遗传的影响，发现会增强病理变化和肥胖 | 首次研究连续多代暴露于不同毒物对表观遗传跨代遗传的复合影响，并采用深度学习进行组织病理学分析 | 研究仅限于大鼠模型，人类相关性需要进一步验证 | 评估多代不同毒物暴露对表观遗传和疾病易感性的跨代影响 | 多代大鼠（F0-F5代） | 数字病理学 | 肥胖 | 表观遗传分析，DNA甲基化检测 | 深度学习 | 组织病理学图像，表观遗传数据 | 多代大鼠群体（F0-F5代） | NA | NA | NA | NA |
| 5795 | 2025-10-06 |
Deep learning models for cancer stem cell detection: a brief review
2023, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2023.1214425
PMID:37441078
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综述 | 本文简要回顾了深度学习在癌症干细胞检测领域的研究进展 | 系统梳理了基于卷积神经网络的深度学习模型在癌症干细胞研究中的新兴应用趋势 | 作为简要综述，未深入探讨具体技术细节和全面性能比较 | 探索深度学习在癌症干细胞研究领域的应用现状和发展前景 | 癌症干细胞及其生物图像数据 | 数字病理学 | 癌症 | 生物图像分析 | CNN | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 5796 | 2025-10-06 |
Computer-aided detection and prognosis of colorectal cancer on whole slide images using dual resolution deep learning
2023-Jan, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-022-04435-x
PMID:36331654
|
研究论文 | 提出基于弱监督学习的双分辨率深度学习网络，用于结直肠癌的识别和预后预测 | 采用双分辨率深度学习网络同时利用局部和全局图像信息，无需病理学家标注感兴趣区域 | NA | 实现结直肠癌的快速诊断和风险分层 | 结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 全切片图像分析 | 深度学习 | 组织病理学图像 | TCGA数据集和广州医科大学附属肿瘤医院外部数据集 | NA | 双分辨率深度学习网络(WDRNet) | 准确率,C-index,风险比(HR),p值 | NA |
| 5797 | 2025-10-06 |
Deep learning-based automated pipeline for blood vessel detection and distribution analysis in multiplexed prostate cancer images
2023, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2023.1296667
PMID:38323039
|
研究论文 | 提出基于深度学习的自动化流程，用于前列腺癌多重图像中血管检测和分布分析 | 开发结合CD31、CD34和胶原蛋白IV图像的深度学习模型，实现血管自动分割和分布模式分析 | 模型性能存在一定标准差，分割精度有待进一步提升 | 开发自动化血管分析流程以替代人工分割 | 前列腺癌患者的多重显微镜图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 多重免疫荧光成像 | 深度学习分割模型 | 显微镜图像 | 215名前列腺癌患者 | NA | NA | 精确度,召回率,Dice相似系数 | NA |
| 5798 | 2025-10-06 |
Deep residual inception encoder-decoder network for amyloid PET harmonization
2022-12, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.12564
PMID:35142053
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的淀粉样蛋白PET图像协调方法，用于不同示踪剂图像之间的标准化 | 提出了一种新颖的残差初始编码器-解码器神经网络架构，首次实现不同淀粉样蛋白PET示踪剂图像间的协调处理 | 目前仅验证了两种示踪剂（Pittsburgh Compound-B和florbetapir），需要扩展到更多示踪剂 | 解决不同淀粉样蛋白PET示踪剂成像数据的一致性问题，实现定量分析的标准化 | 淀粉样蛋白PET图像数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 正电子发射断层扫描（PET） | 编码器-解码器网络 | 医学影像 | 训练集92名受试者（10折交叉验证），外部测试集46名受试者 | NA | Residual Inception Encoder-Decoder Neural Network | 相关性分析（P值） | NA |
| 5799 | 2025-10-06 |
OrganoID: A versatile deep learning platform for tracking and analysis of single-organoid dynamics
2022-11, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1010584
PMID:36350878
|
研究论文 | 开发了一个名为OrganoID的深度学习平台，用于自动识别、标记和跟踪单个类器官的动态变化 | 提出了首个能够像素级自动识别、标记和跟踪单个类器官的通用深度学习平台，无需参数调整即可在多种癌症类器官上实现高精度分析 | 在四天延时显微镜研究中单类器官跟踪准确率保持在89%以上，仍有提升空间 | 开发自动化类器官图像分析平台以加速药物发现和个性化药物筛选 | 胰腺癌、肺癌、结肠癌和腺样囊性癌类器官 | 计算机视觉 | 多种癌症 | 明场和相差显微镜 | 深度学习 | 显微镜图像 | 多种癌症类器官图像数据集 | NA | NA | 类器官计数准确率95%，大小测量准确率97%，单类器官跟踪准确率89% | NA |
| 5800 | 2025-10-06 |
Deep learning combined with radiomics for the classification of enlarged cervical lymph nodes
2022-Oct, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-022-04047-5
PMID:35562596
|
研究论文 | 本研究探讨深度学习结合传统影像组学方法在颈部肿大淋巴结分类中的应用 | 将深度学习特征与传统影像组学特征相结合构建分类模型，显著优于放射科医生的诊断性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（276例患者） | 开发基于CT影像的颈部肿大淋巴结自动分类方法 | 276例颈部肿大淋巴结患者（150例淋巴结转移，65例淋巴瘤，61例良性淋巴结病） | 医学影像分析 | 淋巴结疾病 | CT成像 | 深度学习 | CT影像 | 276例患者，按8:2比例随机分为训练组和测试组 | PyTorch | 卷积神经网络 | AUC, 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |