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 13461 - 13480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13461 | 2025-10-07 |
Secure deep learning for distributed data against malicious central server
2022, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0272423
PMID:35913921
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研究论文 | 提出一种针对分布式数据的深度学习安全系统，能够检测恶意中央服务器活动并支持多种神经网络训练方式 | 系统具备恶意服务器检测能力和支持垂直/水平神经网络训练的独特特性 | NA | 开发安全的分布式深度学习系统以防范恶意中央服务器 | 分布式训练器与中央参数服务器组成的系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 磁共振图像，X射线图像 | NA | NA | NA | AUC（曲线下面积） | NA |
| 13462 | 2025-04-20 |
Prior guided deep difference meta-learner for fast adaptation to stylized segmentation
2025-Jun-30, Machine learning: science and technology
DOI:10.1088/2632-2153/adc970
PMID:40247921
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研究论文 | 提出一种先验引导的深度差异元学习器（DDL），用于快速适应不同风格的解剖结构分割，以提高放疗治疗计划中分割的精确性 | 利用初始患者数据学习分割风格与解剖定义之间的一致差异，并将其应用于预训练模型，无需重新训练即可适应新风格 | 需要一定数量的初始患者数据来学习风格差异，且测试数据规模相对较小（30例） | 提高放疗治疗计划中解剖结构分割的精确性和效率 | 前列腺临床靶区（CTV）、腮腺和直肠的轮廓 | 数字病理 | 前列腺癌 | 深度学习 | Prior-guided deep difference meta-learner (DDL) | 医学图像 | 440例患者用于模型开发，30例用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 13463 | 2025-10-07 |
Deep learning-based prediction of tumor aggressiveness in RCC using multiparametric MRI: a pilot study
2025-May, International urology and nephrology
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s11255-024-04300-5
PMID:39671158
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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多参数MRI融合模型，用于术前预测肾细胞癌的肿瘤侵袭性 | 首次将多b值图像与临床特征通过CNN融合模型结合，用于RCC侵袭性预测 | 样本量较小（47例患者），为初步研究 | 开发非侵入性方法预测肾细胞癌的肿瘤侵袭性 | 47例经病理证实的肾细胞癌患者 | 计算机视觉 | 肾细胞癌 | 多参数磁共振成像 | CNN | 医学影像 | 47例患者（37名男性，10名女性） | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 13464 | 2025-10-07 |
A novel clinical investigation using deep learning and human-in-the-loop approach in orbital volume measurement
2025-May, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery
DOI:10.1016/j.jcms.2025.01.007
PMID:39875226
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研究论文 | 本研究开发了一种结合深度学习和人机协同方法进行眼眶体积测量的临床研究 | 首次将人机协同方法应用于眼眶体积测量，在保持高精度的同时显著提升测量效率 | 研究仅纳入无眼眶创伤或先天异常的患者，样本代表性可能存在局限 | 开发高效准确的眼眶体积测量方法以辅助手术规划 | 349名19岁及以上接受三维面部CT扫描的患者 | 医学影像分析 | 眼眶疾病 | 三维计算机断层扫描(3DCT) | 深度学习 | 医学影像 | 349名患者的三维CT数据 | NA | NA | Dice系数, 推理时间 | NA |
| 13465 | 2025-10-07 |
Sleep Apnea Detection Using EEG: A Systematic Review of Datasets, Methods, Challenges, and Future Directions
2025-May, Annals of biomedical engineering
IF:3.0Q3
DOI:10.1007/s10439-025-03691-5
PMID:39939549
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系统综述 | 本文系统回顾了基于脑电图（EEG）检测睡眠呼吸暂停（SA）的数据集、方法、挑战和未来方向 | 首次系统分析了过去十年间EEG信号在SA检测中的应用，重点关注各种深度学习和机器学习技术 | 仅纳入了2010年至2024年间的63篇论文，可能遗漏部分相关研究 | 回顾和分析EEG信号在睡眠呼吸暂停检测和分类中的潜力 | 睡眠呼吸暂停患者的EEG信号 | 医疗信号处理 | 睡眠呼吸暂停 | EEG信号分析 | 深度学习, 机器学习 | EEG信号 | 402篇论文筛选，63篇深入分析 | NA | NA | NA | NA |
| 13466 | 2025-10-07 |
Incorporating indirect MRI information in a CT-based deep learning model for prostate auto-segmentation
2025-May, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.110806
PMID:39988305
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研究论文 | 开发了一种基于CT的深度学习模型，用于前列腺癌放疗中的自动分割，该模型旨在在CT图像中实现MRI标准的轮廓分割 | 首个设计用于在CT成像中实施MRI轮廓分割指南的深度学习模型，也是首个按照ESTRO-ACROP轮廓分割指南训练的模型 | 模型在开发过程中从未接触过MRI图像，仅依赖于CT扫描数据 | 开发能够在CT图像中准确分割前列腺和危及器官的深度学习模型 | 165名前列腺癌患者的CT扫描数据 | 数字病理 | 前列腺癌 | CT扫描，MRI图像融合 | 深度学习 | CT图像 | 165名患者（136个训练样本，29个测试样本） | NA | 三维U-Net | Dice相似系数，95百分位Hausdorff距离 | NA |
| 13467 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence for osteoporosis detection on panoramic radiography: A systematic review and meta analysis
2025-May, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.105650
PMID:40010536
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系统综述与荟萃分析 | 本文系统回顾和荟萃分析了人工智能在全景X线片上检测骨质疏松症的应用效果 | 首次对AI在全景X线片上检测骨质疏松症进行系统综述和荟萃分析，量化评估其诊断准确性 | 研究间存在显著异质性，可能存在小样本效应和发表偏倚，需要进一步验证和标准化 | 评估人工智能在全景X线片上检测骨质疏松症的诊断准确性 | 使用AI检测骨质疏松症的全景X线影像研究 | 数字病理 | 骨质疏松症 | 全景X线摄影 | 深度学习 | X线影像 | 24项研究纳入分析 | NA | NA | 准确率, 敏感性, 特异性, 诊断比值比, 阳性似然比 | NA |
| 13468 | 2025-04-20 |
Geometric and Dosimetric Evaluation of a RayStation Deep Learning Model for Auto-Segmentation of Organs at Risk in a Real-World Head and Neck Cancer Dataset
2025-May, Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain))
DOI:10.1016/j.clon.2025.103796
PMID:40120536
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研究论文 | 评估基于深度学习的自动分割模型在头颈癌患者真实数据集中的几何准确性和剂量学影响 | 在大型、多样化的头颈癌患者数据集上评估3D U-Net深度学习分割模型的性能，并分析其剂量学影响 | 模型在11例具有显著解剖挑战和伪影的患者中失败，部分器官的剂量学差异较大 | 评估深度学习分割模型在头颈癌患者器官风险自动分割中的准确性和剂量学影响 | 124例接受强度调制质子治疗的头颈癌患者 | 数字病理 | 头颈癌 | 强度调制质子治疗(IMPT) | 3D U-Net | CT图像 | 124例头颈癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 13469 | 2025-04-20 |
CT-based artificial intelligence system complementing deep learning model and radiologist for liver fibrosis staging
2025-Apr-18, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.112224
PMID:40248124
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研究论文 | 本研究开发了一种基于CT的人工智能系统，结合深度学习模型和放射科医生进行肝纤维化分期 | 提出了深度学习-放射科医生互补决策系统（DRCDS），通过决策模型决定采用Model-C的诊断还是放射科医生的诊断，解决了模型泛化和人机互补问题 | 未提及具体样本量及数据来源的详细信息 | 开发非侵入性肝纤维化分期方法，提高诊断准确性 | 肝纤维化患者 | 数字病理 | 肝纤维化 | 深度学习 | Model-C（基于深度学习的分类模型） | CT图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13470 | 2025-04-20 |
Rapid pathologic grading-based diagnosis of esophageal squamous cell carcinoma via Raman spectroscopy and a deep learning algorithm
2025-Apr-14, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i14.104280
PMID:40248385
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research paper | 该研究利用拉曼光谱和深度学习算法快速诊断食管鳞状细胞癌的病理分级 | 提出了一种1D-transformer网络模型用于分类食管鳞状细胞癌的光谱数据，并结合深度学习模型可视化拉曼光谱数据并解释其分子特征 | 样本量相对较小（360组拉曼光谱数据），可能需要更大样本量验证模型的泛化能力 | 检测食管肿瘤不同阶段的拉曼光谱信息变化，提高分类准确性 | 不同分级的食管病变组织 | digital pathology | esophageal squamous cell carcinoma | Raman spectroscopy | 1D-transformer network | spectral data | 360组拉曼光谱数据 | NA | NA | NA | NA |
| 13471 | 2025-04-20 |
Automatic Generation of Liver Virtual Models with Artificial Intelligence: Application to Liver Resection Complexity Prediction
2025-Apr-11, Annals of surgery
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/SLA.0000000000006722
PMID:40211963
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的自动工具，用于从术前CT扫描预测肝切除手术的复杂性 | 提出了一种新的解剖参考框架（HCZ）和全自动管道来量化肿瘤位置，并通过AI模型预测手术复杂性 | 研究仅针对145名HCC患者，样本量有限 | 预测肝切除手术的复杂性以改善手术规划 | 肝切除手术患者 | 数字病理 | 肝癌 | Deep Learning | NA | CT扫描图像 | 145名HCC患者 | NA | NA | NA | NA |
| 13472 | 2025-10-07 |
The STRIPED Dietary Supplement Label Explorer: A Tool to Identify Supplements Sold with Weight-Loss, Muscle-Building, and Cleanse/Detox Claims
2025-Apr, The Journal of nutrition
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.tjnut.2025.02.007
PMID:39954739
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研究论文 | 开发了一个基于膳食补充剂标签数据库的分类工具，用于识别具有减肥、增肌和排毒/清洁声称的补充剂 | 首次利用DSLD API开发了专门针对减肥、增肌和排毒声称的补充剂分类工具，结合了系统启发式方法和多模态深度学习模型 | 系统启发式方法虽然性能更好但效率较低（110小时对比30小时），且仅针对三种特定声称类型 | 开发易于使用的工具来分类具有减肥、增肌和排毒/清洁声称的膳食补充剂标签 | 美国销售的膳食补充剂标签 | 自然语言处理 | NA | API数据获取，文本分类 | 多模态深度学习模型 | 文本标签数据 | 4745个DSLD标签（初始5000个） | NA | NA | 召回率，特异性，精确度，阴性预测值，F1分数，准确度，ROC曲线 | NA |
| 13473 | 2025-10-07 |
Multiscale Dissection of Spatial Heterogeneity by Integrating Multi-Slice Spatial and Single-Cell Transcriptomics
2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202413124
PMID:39999288
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研究论文 | 提出一种名为SMILE的新型深度学习方法，用于整合多切片空间和单细胞转录组数据以解析空间异质性 | 首次将图对比自编码器与多层感知器结合局部约束，实现多尺度空间表征学习，能同时处理跨切片域对齐和单切片内细胞类型解卷积 | 未明确说明方法对数据质量和规模的敏感性，以及计算复杂度分析 | 开发能够同时解析多尺度空间异质性的计算方法 | 空间分辨转录组数据（SRT）和单细胞转录组数据 | 生物信息学 | NA | 空间分辨转录组学（SRT），单细胞转录组学 | 图对比自编码器，多层感知器（MLP） | 空间转录组数据，单细胞转录组数据 | 模拟数据集和真实数据集（具体数量未说明） | NA | 图对比自编码器，多层感知器 | 空间对齐，域识别，细胞类型解卷积 | NA |
| 13474 | 2025-10-07 |
Deep mutational learning for the selection of therapeutic antibodies resistant to the evolution of Omicron variants of SARS-CoV-2
2025-Apr, Nature biomedical engineering
IF:26.8Q1
DOI:10.1038/s41551-025-01353-4
PMID:40044817
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研究论文 | 本研究通过深度突变学习筛选对SARS-CoV-2奥密克戎变异株进化具有增强抵抗力的治疗性抗体 | 首次将深度突变学习应用于抗体筛选，通过构建高突变距离的RBD库并训练集成深度学习模型预测抗体结合与逃逸 | 研究主要针对奥密克戎BA.1变异株，对其他变异株的适用性需要进一步验证 | 开发对SARS-CoV-2变异株具有广谱中和能力的治疗性抗体 | SARS-CoV-2奥密克戎变异株的受体结合域(RBD)和治疗性抗体 | 机器学习 | COVID-19 | 深度测序, 深度突变学习 | 集成深度学习模型 | 蛋白质序列数据 | 包含数百万奥密克戎序列的RBD突变库 | NA | 集成深度学习模型 | 结合预测准确率, 逃逸预测准确率 | NA |
| 13475 | 2025-10-07 |
Accuracy of vestibular schwannoma segmentation using deep learning models - a systematic review & meta-analysis
2025-Mar, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-024-03449-1
PMID:39179652
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在前庭神经鞘瘤分割中的准确性 | 首次对前庭神经鞘瘤深度学习分割算法进行系统性评估和荟萃分析 | 仅基于现有文献分析，未进行原始实验验证 | 评估深度学习算法在前庭神经鞘瘤MRI图像分割中的应用现状和准确性 | 前庭神经鞘瘤患者 | 医学影像分析 | 前庭神经鞘瘤 | MRI | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | 分割准确性 | NA |
| 13476 | 2025-10-07 |
Training deep learning models on personalized genomic sequences improves variant effect prediction
2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.10.15.618510
PMID:39463940
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研究论文 | 通过使用匹配个人基因组的功能基因组数据训练深度学习模型，可提高基因变异效应预测性能 | 首次证明在匹配个人基因组的功能基因组数据上训练模型能显著提升变异效应预测效果，且变异效应表征在不同细胞环境和实验读数中具有可迁移性 | NA | 提升基因变异效应预测的准确性和泛化能力 | 个人基因组序列和功能基因组数据 | 机器学习 | NA | 基因组测序 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | 序列到函数模型 | 变异效应预测性能 | NA |
| 13477 | 2025-10-07 |
Leveraging deep learning to detect stance in Spanish tweets on COVID-19 vaccination
2025-Feb, JAMIA open
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf007
PMID:40008184
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研究论文 | 本研究开发了用于检测西班牙语推文中关于COVID-19疫苗接种立场的深度学习模型 | 首次针对西班牙语推文开发立场检测模型，填补了非英语社交媒体分析的研究空白 | 语言特定嵌入模型未能超越多语言嵌入或TF-IDF特征，因为BERT或RoBERTa嵌入不熟悉Twitter常用俚语和疫情期间特定语境 | 开发西班牙语社交媒体帖子的立场检测模型 | 关于COVID-19疫苗接种的西班牙语推文 | 自然语言处理 | COVID-19 | 深度学习，文本挖掘 | BERT, BiLSTM, RoBERTa, SVM | 文本 | 6170条推文（2020年3月1日至2022年1月4日期间发布） | NA | BERT-Multi+BiLSTM, BETO+BiLSTM, RoBERTa BNE-LSTM | F1分数, Matthews相关系数, AUC | NA |
| 13478 | 2025-04-20 |
A method of rice panicle number counting based on improved CSRNet model
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1494564
PMID:40247946
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研究论文 | 本研究提出了一种基于改进CSRNet模型的水稻穗粒数计数方法 | 改进CSRNet模型并应用于水稻穗粒数计数，开发了Android端实时计数APP和PC端批量计数软件 | 未提及模型在不同光照或品种条件下的泛化能力 | 为水稻穗粒数计数提供理论依据和技术支持 | 水稻穗粒 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 改进的CSRNet | 图像 | 未明确说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 13479 | 2025-04-20 |
Protein structure prediction via deep learning: an in-depth review
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1498662
PMID:40248099
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综述 | 本文深入探讨了深度学习在蛋白质结构预测中的应用及其对药物发现和开发的影响 | 全面回顾了深度学习在蛋白质结构预测中的最新进展，包括大型语言模型和尖端深度学习方法 | 未提及具体实验验证或实际应用案例 | 探讨深度学习在蛋白质结构预测领域的应用及其潜力 | 蛋白质结构预测 | 机器学习 | NA | 深度学习、大型语言模型 | NA | 蛋白质序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13480 | 2025-04-20 |
Clinical and Radiological Fusion: A New Frontier in Predicting Post-Transplant Diabetes Mellitus
2025, Transplant international : official journal of the European Society for Organ Transplantation
IF:2.7Q2
DOI:10.3389/ti.2025.14377
PMID:40248509
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研究论文 | 本研究通过整合临床和放射学数据，开发了一个预测移植后糖尿病（PTDM）的模型，以识别高风险肾移植受者 | 结合临床指标和深度学习分析的CT图像，专注于体成分参数（如脂肪组织和肌肉质量），而非BMI或其他生物标志物 | 研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本仅来自三个Mayo Clinic站点 | 预测肾移植受者术后糖尿病（PTDM）的发生风险 | 2005名非糖尿病肾移植受者 | 数字病理学 | 糖尿病 | 深度学习分析 | 深度学习模型 | 临床数据和CT图像 | 2005名非糖尿病肾移植受者，其中335名（16.7%）在术后一年内发展为PTDM | NA | NA | NA | NA |