深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36734 篇文献，本页显示第 101 - 120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2025-12-19 |
INVESTIGATING CORRELATIONS BETWEEN MENTAL DISORDERS AND FUNDUS IMAGING DATA USING DEEP LEARNING: A Study From the UK Biobank
2025-11-01, Retina (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/IAE.0000000000004574
PMID:40601933
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术，基于UK Biobank数据库中的眼底图像和光学相干断层扫描数据，探索精神障碍与眼底生物标志物之间的关联 | 首次提出基于深度学习的多模态训练方法，用于自动识别精神行为障碍并解释其与眼底成像特征之间的潜在关联 | 样本量相对有限（1494名参与者），且研究结果仅为初步发现，需要更大规模的数据集进行验证 | 自动识别精神行为障碍，并探索精神疾病与眼底生物标志物之间的关联 | UK Biobank数据库中1494名参与者的眼底图像和光学相干断层扫描数据 | 数字病理学 | 精神障碍 | 光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 1494名参与者 | NA | 多模态模型 | ROC曲线下面积, 敏感性, 特异性 | NA |
| 102 | 2025-12-19 |
graphB3-an interpretable graph learning approach for predicting blood-brain barrier permeability
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf679
PMID:41405959
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研究论文 | 提出了一种名为graphB3的图卷积模型，用于预测候选药物的血脑屏障渗透性 | graphB3模型利用分子中原子的详细信息进行预测，不仅性能优于现有方法，还能解释分子中哪些部分对穿过血脑屏障最重要 | NA | 预测候选药物的血脑屏障渗透性，以辅助脑相关疾病的药物发现 | 候选药物分子 | 机器学习 | 脑相关疾病 | 图卷积 | GCN | 分子图数据 | NA | NA | graphB3 | NA | NA |
| 103 | 2025-12-19 |
Artificial Intelligence as a Tool in the Diagnosis of Bladder Cancer: A Narrative Review
2025-Nov, Cureus
DOI:10.7759/cureus.96958
PMID:41409960
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综述 | 本文是一篇关于人工智能在膀胱癌诊断中应用的叙述性综述，总结了截至2025年4月的最新进展 | 综述了AI在膀胱癌诊断中的多种应用，包括通过深度学习提升膀胱镜检测、辅助病理分级分类、整合生物标志物与基因组数据实现个性化风险预测，并强调了可解释模型和多中心合作的重要性 | 当前AI的临床应用仍需解决数据质量、算法透明度及伦理治理等问题 | 总结并批判性评估人工智能在膀胱癌诊断各模态中的应用进展 | 膀胱癌的诊断过程，包括膀胱镜检查、组织病理学、细胞学、尿液生物标志物和基因组数据 | 数字病理学 | 膀胱癌 | NA | 深度学习 | 图像, 生物标志物数据, 基因组数据 | NA | NA | NA | 准确性 | NA |
| 104 | 2025-12-19 |
Dose-Dependent Analysis of Image Quality in Pediatric Head CT Scans Across Different Scanners to Optimize Clinical Protocols Using Phantom-Based Assessment
2025-Oct-27, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
DOI:10.3390/tomography11110119
PMID:41295553
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研究论文 | 本研究通过整合多中心临床数据与体模评估，建立了儿科头部CT扫描中噪声和对比噪声比的定量阈值，以优化临床协议 | 结合多中心临床图像与体模实验，首次为儿科头部CT建立了噪声和对比噪声比的定量阈值，并验证了剂量-图像质量关系在不同扫描仪间的一致性 | 研究主要基于回顾性数据，且未深入评估深度学习重建算法在进一步降低剂量方面的具体效果 | 优化儿科头部CT协议，在最小化辐射剂量的同时保持诊断图像质量 | 儿科头部CT扫描图像及Catphan体模数据 | 医学影像 | 儿科疾病 | CT扫描 | NA | 图像 | 来自八家医院的CT系统数据，包括体模实验和儿科头部CT临床数据 | NA | NA | 噪声标准差, 对比噪声比 | NA |
| 105 | 2025-12-19 |
A Deep Learning-Driven Autonomous System for Retinal Vein Cannulation: Validation Using a Chicken Embryo Model
2025-Oct, Proceedings of the ... IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
DOI:10.1109/iros60139.2025.11246284
PMID:41399488
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自主系统，用于视网膜静脉插管，并在鸡胚胎模型中进行了验证 | 整合了自上而下的显微镜和B扫描光学相干断层扫描成像进行精确深度感知，并利用深度学习模型实现实时针头导航、接触检测和静脉穿刺识别 | 使用鸡胚胎模型作为人类视网膜静脉的替代，可能无法完全模拟人类生理条件 | 通过机器人辅助提高视网膜静脉插管的准确性和稳定性，以治疗视网膜静脉阻塞 | 鸡胚胎模型作为人类视网膜静脉的替代 | 计算机视觉 | 视网膜静脉阻塞 | B扫描光学相干断层扫描成像 | 深度学习模型 | 图像 | 未明确指定样本数量，但使用了鸡胚胎模型 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 106 | 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 |
| 107 | 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
|
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 |
| 108 | 2025-12-19 |
MedImg: An Integrated Database for Public Medical Images
2025-09-22, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf068
PMID:40833036
|
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 |
| 109 | 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
|
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 |
| 110 | 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 |
| 111 | 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 |
| 112 | 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
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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 |
| 113 | 2025-12-19 |
Leveraging artificial intelligence for diagnosis of children autism through facial expressions
2025-Apr-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96014-6
PMID:40200029
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研究论文 | 本研究通过评估深度学习模型，利用儿童面部表情图像数据诊断自闭症谱系障碍（ASD） | 提出了一种结合ResNet152与Vision Transformers（ViT）的混合深度学习模型，以提高ASD诊断的准确性和泛化能力 | 研究仅使用RGB图像数据，未来需纳入多种数据类型并扩展数据集多样性以优化混合架构系统 | 评估人工智能工具在儿童自闭症谱系障碍早期诊断中的应用潜力 | 被诊断为自闭症谱系障碍（ASD）的儿童 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 深度学习，迁移学习，微调方法 | CNN, Transformer | 图像 | 未明确指定样本数量，但使用了ASD诊断儿童的RGB图像数据集 | 未明确指定，但可能基于常见深度学习框架如TensorFlow或PyTorch | DenseNet201, ResNet152, VGG16, VGG19, MobileNetV2, EfficientNet-B0, Vision Transformers (ViT) | 准确率 | 未明确指定 |
| 114 | 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
|
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 |
| 115 | 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
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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 |
| 116 | 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
|
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 |
| 117 | 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 |
| 118 | 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 |
| 119 | 2025-12-19 |
Optimization of house price evaluation model based on multi-source geographic big data and deep neural network
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0335722
PMID:41191568
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研究论文 | 本文提出了一种基于多源地理大数据和深度神经网络的房价评估模型（HPEM），通过集成注意力机制与空间特征提取，并利用蝙蝠优化算法提升模型的解释性和准确性 | 引入蝙蝠优化的注意力机制与空间网络，动态调整高影响力特征，有效解决了特征重要性不稳定、计算效率低和泛化能力差的问题，同时通过回声定位启发的方法平衡探索与利用，将训练时间减少了30% | NA | 优化房价评估模型，提高预测的准确性、计算效率和解释性 | 房地产市场的房价数据 | 机器学习 | NA | 多源地理大数据分析 | 深度神经网络 | 地理数据 | NA | NA | 注意力机制与空间特征提取的混合深度学习网络 | 特征稳定性、平均绝对误差（MAE） | NA |
| 120 | 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 |