深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 9101 - 9120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9101 | 2025-10-06 |
RS-MAE: Region-State Masked Autoencoder for Neuropsychiatric Disorder Classifications Based on Resting-State fMRI
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3449949
PMID:39325609
|
研究论文 | 提出一种基于静息态fMRI的区域状态掩码自编码器用于神经精神疾病分类 | 引入掩码自编码器减少DFC矩阵冗余，提出区域状态块嵌入适应连接性数据，采用随机状态拼接缓解训练样本不足问题 | 未明确说明模型在小样本情况下的泛化能力及计算复杂度 | 基于静息态功能磁共振成像的神经精神疾病分类 | 注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、阿尔茨海默病和精神分裂症患者 | 医学影像分析 | 神经精神疾病 | 静息态功能磁共振成像 | 掩码自编码器 | 动态功能连接矩阵 | 四个公开数据集（具体样本数未明确说明） | NA | RS-MAE | 准确率 | NA |
| 9102 | 2025-10-06 |
Hyperparameter Recommendation Integrated With Convolutional Neural Network
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3476439
PMID:39423079
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研究论文 | 提出一种集成卷积神经网络的超参数推荐方法 | 首次将CNN应用于超参数推荐领域，开发了具有特征选择能力的CNN回归器和卷积去噪自编码器，能够深度挖掘数据特征和超参数性能的空间结构 | 仅针对SVM分类器进行验证，未扩展到其他机器学习模型 | 开发基于深度学习的超参数推荐系统 | 分类问题的超参数优化 | 机器学习 | NA | 元学习 | CNN, ConvDAE | 数据集特征，超参数性能数据 | 400个真实分类问题 | NA | 卷积神经网络，卷积去噪自编码器，双分支CNN | NA | NA |
| 9103 | 2025-10-06 |
Spike-and-Slab Shrinkage Priors for Structurally Sparse Bayesian Neural Networks
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3485529
PMID:39480710
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研究论文 | 本文提出两种基于尖峰-平板先验的结构化稀疏贝叶斯神经网络，用于模型压缩和计算效率提升 | 首次将尖峰-平板群组Lasso和尖峰-平板群组Horseshoe先验应用于贝叶斯神经网络的结构化稀疏化 | 未明确说明具体数据集规模和实验设置的局限性 | 开发结构化稀疏的贝叶斯神经网络以实现模型压缩和计算效率优化 | 贝叶斯神经网络的结构化稀疏化 | 机器学习 | NA | 变分推断，连续松弛技术 | 贝叶斯神经网络 | NA | NA | NA | 结构化稀疏神经网络 | 预测准确率，模型压缩率，推理延迟 | NA |
| 9104 | 2025-06-05 |
The Pivotal Role of Baseline LDCT for Lung Cancer Screening in the Era of Artificial Intelligence
2025-Jun, Archivos de bronconeumologia
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.arbres.2024.11.001
PMID:39643515
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综述 | 本文探讨了在人工智能时代，基线低剂量计算机断层扫描（LDCT）在肺癌筛查中的关键作用及其面临的挑战 | 探讨了人工智能如何通过分析LDCT的放射组学特征来区分良恶性结节，并预测肺癌和心血管疾病的风险，实现个性化筛查 | 人工智能在LDCT筛查路径中的主要障碍是性能的普适性和可解释性 | 评估基线LDCT检查在肺癌筛查中的重要性，并探索人工智能在克服筛查挑战中的作用 | 肺癌筛查参与者及其基线LDCT检查结果 | 数字病理学 | 肺癌 | LDCT, 深度学习 | DL | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9105 | 2025-06-05 |
Deep learning for tibial plateau fracture detection and classification
2025-Jun, The Knee
DOI:10.1016/j.knee.2025.02.001
PMID:40023913
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，用于胫骨平台骨折的检测和Schatzker分类 | 首次开发了针对胫骨平台骨折的计算机视觉模型，并应用Schatzker分类系统 | 在骨折分类方面的准确性较低，Schatzker分类系统在常规X光片上的观察者间一致性较低 | 开发深度学习模型以检测和分类胫骨平台骨折 | 胫骨平台骨折的X光片 | 计算机视觉 | 骨折 | 深度学习 | CNN（GoogleNet和ResNet） | X光图像 | 753名患者的1506张膝关节X光片（368例胫骨平台骨折和385例健康膝盖） | NA | NA | NA | NA |
| 9106 | 2025-06-05 |
PET and CT based DenseNet outperforms advanced deep learning models for outcome prediction of oropharyngeal cancer
2025-Jun, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.110852
PMID:40118186
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research paper | 本研究探讨了使用优化的DenseNet架构在头颈癌患者复发自由期预测中的表现，并与现有先进深度学习模型进行比较 | 研究表明，使用81层DenseNet架构在内部测试集上表现与现有先进模型相当，在外部测试集上表现更优，且晚期融合CT和PET影像数据在外部测试中表现更佳 | 研究仅针对口咽癌患者，未涵盖其他类型的头颈癌 | 比较DenseNet架构与现有先进深度学习模型在头颈癌患者复发自由期预测中的表现 | 口咽癌患者 | digital pathology | oropharyngeal cancer | PET和CT影像分析 | DenseNet | image | HECKTOR 2022数据集中的489名口咽癌患者（内部测试集369名，独立测试集120名）及额外400名口咽癌患者（外部测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 9107 | 2025-10-06 |
G-Diff: A Graph-Based Decoding Network for Diffusion Recommender Model
2025-Jun, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3491827
PMID:39531577
|
研究论文 | 本文提出一种基于图的解码网络G-Diff来改进扩散推荐模型，通过引入物品关系图提升推荐性能 | 在扩散模型的反向过程中引入精心设计的基于图的解码网络，利用物品间关系提升推荐效果，同时通过跳跃连接和归一化层保留低阶邻居信息 | NA | 改进扩散推荐模型的性能，更好地利用推荐系统中物品的集体信号 | 推荐系统中的用户偏好预测 | 机器学习 | NA | 扩散模型 | 图神经网络,扩散模型 | 推荐系统数据 | 三个真实世界数据集 | NA | G-Diff,基于图的解码网络 | 推荐性能指标 | NA |
| 9108 | 2025-06-05 |
Learning topological horseshoes in time series via deep neural networks
2025-Jun-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0270132
PMID:40465250
|
research paper | 提出了一种基于深度学习的几何方法，用于识别时间序列中的混沌动力学 | 结合拓扑马蹄理论和深度神经网络，为复杂非线性系统中混沌行为的检测提供了新工具 | NA | 识别时间序列中的混沌动力学 | 时间序列数据 | machine learning | NA | deep learning | deep neural networks | time series | Hénon map, Lorenz system, Duffing system | NA | NA | NA | NA |
| 9109 | 2025-06-05 |
Bayesian Optimization with Gaussian Processes Assisted by Deep Learning for Material Designs
2025-May-29, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.5c00592
PMID:40383929
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research paper | 本研究探讨了结合深度学习和高斯过程的贝叶斯优化方法在材料设计中的应用 | 提出了一种结合神经网络和高斯过程的深度核学习（DKL）方法，用于提升贝叶斯优化的效率 | 在寻找具有最高居里温度的合金时，标准高斯过程方法优于DKL模型，因为可以直接利用与居里温度强相关的描述符 | 提高材料探索中贝叶斯优化的效率 | 氧化物数据集（922个）和混合有机-无机钙钛矿合金（610个）的带隙、离子介电常数、电子有效质量等性质 | machine learning | NA | deep kernel learning (DKL), Bayesian optimization (BO), Gaussian processes (GPs) | neural network, Gaussian processes | material property data | 922 oxide data sets, 610 hybrid organic-inorganic perovskite alloys, 4560 alloys | NA | NA | NA | NA |
| 9110 | 2025-06-05 |
iPSC-RPE patch restores photoreceptors and regenerates choriocapillaris in a pig retinal degeneration model
2025-May-22, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.179246
PMID:40401519
|
research paper | 该研究开发了一种基于诱导多能干细胞衍生的视网膜色素上皮（iRPE）贴片，用于治疗干性年龄相关性黄斑变性（AMD），并在猪视网膜退化模型中验证了其恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的能力 | 使用可生物降解的PLGA支架成熟iRPE细胞，开发了一种临床兼容的制造工艺，并通过深度学习算法和自适应光学成像验证了治疗效果 | 研究仅在猪模型中进行，尚未在人体临床试验中验证 | 开发并验证一种能够恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的治疗方法，以治疗干性年龄相关性黄斑变性 | 激光诱导的外视网膜退化的猪模型 | digital pathology | age-related macular degeneration | optical coherence tomography (OCT), OCT-angiography, adaptive optics imaging | deep learning algorithm | image | 猪模型中的视网膜区域 | NA | NA | NA | NA |
| 9111 | 2025-06-05 |
Evaluation of data collection and annotation approaches of driver gaze dataset
2025-May-14, Behavior research methods
IF:4.6Q1
DOI:10.3758/s13428-025-02679-2
PMID:40369353
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research paper | 本研究评估了驾驶员视线数据集的三种标注方法，并提出了一种新的基于移动指针的标注方法 | 引入了一种新的基于移动指针的标注方法，该方法受到基于屏幕的视线数据收集的启发 | 手动标注和Speak2Label方法的准确性较低，需要进一步分析误分类原因 | 评估不同数据收集和标注方法在驾驶员视线估计中的效果 | 驾驶员视线数据集 | computer vision | NA | eye tracker | supervised machine learning, deep learning | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9112 | 2025-06-05 |
Artificial Intelligence in Outpatient Primary Care: A Scoping Review on Applications, Challenges, and Future Directions
2025-May-13, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.12.25327223
PMID:40463551
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综述 | 本文探讨了人工智能在门诊初级保健中的应用、挑战及未来发展方向 | 综述了AI在非紧急门诊初级保健中的功能、试验及整合情况，填补了该领域的研究空白 | 仅纳入2019年至2024年的英文文献，且未涉及提供者认知支持、工作流自动化或风险调整面板等应用 | 评估AI在门诊初级保健中的实施程度和应用效果 | 门诊初级保健中的人工智能技术 | 医疗人工智能 | NA | 机器学习、深度学习和transformer | NA | 文本数据（文献） | 筛选了3,203篇文献，最终纳入61篇符合条件的研究 | NA | NA | NA | NA |
| 9113 | 2025-06-05 |
Combining structural modeling and deep learning to calculate the E. coli protein interactome and functional networks
2025-May-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.07.652715
PMID:40463260
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研究论文 | 本文报告了三种计算方法的整合，用于在全蛋白质组范围内预测两个蛋白质是否可能形成二元复合物 | 整合了PrePPI、Topsy-Turvy和ZEPPI三种方法，显著提高了高置信度蛋白质相互作用的预测数量 | 方法依赖于计算预测，需要进一步的实验验证 | 预测大肠杆菌蛋白质相互作用组和功能网络 | 大肠杆菌蛋白质 | 计算生物学 | NA | PrePPI、Topsy-Turvy、ZEPPI、AF3Complex | 蛋白质语言模型 | 蛋白质序列和结构数据 | 400个蛋白质-蛋白质相互作用 | NA | NA | NA | NA |
| 9114 | 2025-06-05 |
Evaluating Vision and Pathology Foundation Models for Computational Pathology: A Comprehensive Benchmark Study
2025-May-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.08.25327250
PMID:40463538
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research paper | 该研究对31种计算病理学AI基础模型进行了全面基准测试，评估它们在多样组织病理学数据集和任务中的表现 | 首次系统比较了不同类型病理学基础模型的性能，并发现模型大小与数据规模并不总是与性能提升相关 | 未深入探讨影响模型性能的潜在因素，且测试数据集可能仍有限 | 评估和比较不同病理学基础模型在计算病理学中的表现 | 31种AI基础模型（包括通用视觉模型、病理专用视觉模型等） | digital pathology | NA | deep learning | foundation models (VM, VLM, Path-VM, Path-VLM) | histopathological images | 41个任务的数据集（来自TCGA、CPTAC等） | NA | NA | NA | NA |
| 9115 | 2025-06-05 |
Evolution-guided protein design of IscB for persistent epigenome editing in vivo
2025-May-07, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02655-3
PMID:40335752
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研究论文 | 通过结合进化指导和深度学习，设计了一种改进的RNA引导内切酶IscB及其引导RNA，用于体内持久性表观基因组编辑 | 结合直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程和深度学习结构预测，开发了改进的NovaIscB变体，其活性比野生型提高了约100倍，并提高了特异性 | NA | 设计具有增强活性和特异性的RNA引导内切酶，用于分子生物学应用 | IscB RNA引导内切酶及其引导RNA | 分子生物学 | NA | 直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程、深度学习结构预测 | NA | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9116 | 2025-10-06 |
Significance of Image Reconstruction Parameters for Future Lung Cancer Risk Prediction Using Low-Dose Chest Computed Tomography and the Open-Access Sybil Algorithm
2025-May-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001131
PMID:39437009
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研究论文 | 本研究评估了图像重建参数和CT扫描仪制造商对Sybil深度学习算法预测肺癌风险性能的影响 | 首次系统评估了不同图像重建参数对深度学习肺癌风险预测模型性能的影响，并发现了参数组合对中长期预测性能的显著影响 | 研究仅基于美国国家肺癌筛查试验的特定子集数据，且仅比较了两种CT扫描仪制造商 | 评估图像重建参数和CT扫描仪制造商对Sybil算法预测肺癌风险性能的影响 | 美国国家肺癌筛查试验参与者的低剂量胸部CT扫描数据 | 数字病理 | 肺癌 | 低剂量计算机断层扫描(LDCT) | 深度学习算法 | 医学影像 | 1049对标准与骨重建滤波器扫描，1961对标准与肺重建滤波器扫描，1288对2mm与5mm层厚扫描 | NA | Sybil算法 | AUC, 95%置信区间, P值 | NA |
| 9117 | 2025-06-05 |
Comparison between two artificial intelligence models to discriminate cancerous cell nuclei based on confocal fluorescence imaging in hepatocellular carcinoma
2025-May, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.dld.2024.11.026
PMID:39674779
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研究论文 | 比较两种人工智能模型在基于共聚焦荧光成像的肝细胞癌中区分癌细胞核的能力 | 首次在肝细胞癌中应用并比较了机器学习和深度学习模型对癌细胞核的自动识别能力 | 研究样本来自商业组织芯片，可能无法完全代表真实临床样本的多样性 | 开发自动识别肝细胞癌细胞核的人工智能工具 | 肝细胞癌细胞核和正常肝细胞核 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 共聚焦显微镜成像 | 机器学习(ML)和深度学习(DL) | 图像 | 商业组织芯片中的健康肝脏和肝细胞癌样本 | NA | NA | NA | NA |
| 9118 | 2025-06-05 |
Metastasis Detection Using True and Artificial T1-Weighted Postcontrast Images in Brain MRI
2025-May-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001137
PMID:39688447
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research paper | 本研究比较了在脑MRI中使用真实对比增强T1加权图像和通过深度学习方法合成的低剂量图像在转移瘤检测中的敏感性和精确度 | 使用深度学习从低剂量图像合成T1加权图像，并与真实对比增强图像在转移瘤检测中的表现进行比较 | 研究样本量较小（40名参与者），且两位放射科医生的检测结果存在差异 | 评估低剂量对比剂MRI在脑转移瘤检测中的可行性 | 脑转移瘤患者和正常脑部发现的参与者 | digital pathology | brain metastasis | MRI, deep learning | NA | image | 40名参与者（24名男性，平均年龄54.3±15.1岁），共917名参与者接受扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 9119 | 2025-06-05 |
Endpoint-aware audio-visual speech enhancement utilizing dynamic weight modulation based on SNR estimation
2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107152
PMID:39874821
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研究论文 | 本研究提出了一种新颖的音频-视觉语音增强系统（AVSE），通过动态调整音频和视觉端点信息权重，基于环境噪声水平优化语音清晰度 | 利用基于SNR估计的注意力技术动态调整音频和视觉端点信息权重，提出端点感知网络（EANet）以优化多模态信息融合效果 | 未提及具体的数据集规模或实验条件的局限性 | 提高在广泛SNR范围内音频-视觉语音增强系统的性能 | 音频和视觉语音信号 | 语音增强 | NA | SNR估计，注意力机制 | EANet | 音频和视频数据 | 使用基准数据集进行实验，具体样本量未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 9120 | 2025-06-05 |
A Bi-modal Temporal Segmentation Network for Automated Segmentation of Focal Liver Lesions in Dynamic Contrast-enhanced Ultrasound
2025-05, Ultrasound in medicine & biology
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的双模态时间分割网络（BTS-Net），用于动态对比增强超声（CEUS）视频中肝脏局灶性病变（FLL）的自动分割 | 提出了一种新型的双模态时间分割网络（BTS-Net），用于自动分割动态CEUS视频中的FLL，并在多个测试集中表现出色 | 研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚，且样本量相对较小（232例患者） | 开发一种自动化的深度学习模型，用于动态CEUS视频中FLL的准确分割 | 肝脏局灶性病变（FLL）患者 | 数字病理学 | 肝脏疾病 | 动态对比增强超声（CEUS） | BTS-Net | 视频 | 232例患者（160名男性，中位年龄56岁） | NA | NA | NA | NA |