深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33366 篇文献，本页显示第 16161 - 16180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16161 | 2025-10-07 |
Evolution of white matter hyperintensity segmentation methods and implementation over the past two decades; an incomplete shift towards deep learning
2024-Oct, Brain imaging and behavior
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s11682-024-00902-w
PMID:39083144
|
系统综述 | 系统回顾了过去二十年白质高信号分割方法的演变历程和实施情况 | 首次系统性地分析了过去二十年WMH分割工具的方法学演变，特别关注了深度学习技术的兴起趋势 | 仅包含公开可用技术且详细描述方法的文献，可能遗漏部分商业或未公开方法 | 分析白质高信号分割方法的发展趋势和实施差异 | 白质高信号分割工具和方法 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 系统综述方法 | 深度学习,传统图像分割方法 | 医学影像数据 | 1007个视觉评分量表研究,118个流程开发文章,509个实施文章 | NA | NA | 评估标准 | NA |
| 16162 | 2025-10-07 |
A Deep Learning Model for Predicting Molecular Subtype of Breast Cancer by Fusing Multiple Sequences of DCE-MRI From Two Institutes
2024-09, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.03.002
PMID:38637240
|
研究论文 | 开发深度学习模型通过融合两个机构的DCE-MRI多序列数据预测乳腺癌分子亚型 | 提出多分支卷积神经网络架构，采用外观变换技术缓解小数据和类别不平衡问题，并探索不同ROI和融合策略 | 样本量相对有限，部分亚型预测结果未达到统计学显著性 | 评估深度学习在利用DCE-MRI预测乳腺癌分子亚型方面的性能 | 乳腺癌患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | DCE-MRI | CNN, CLSTM, MBCNN | 医学影像 | 366例乳腺癌患者（训练集292例，验证集49例，测试集25例） | NA | 多分支卷积神经网络 | AUC, 准确率 | NA |
| 16163 | 2025-10-07 |
Develop and Validate a Nomogram Combining Contrast-Enhanced Spectral Mammography Deep Learning with Clinical-Pathological Features to Predict Neoadjuvant Chemotherapy Response in Patients with ER-Positive/HER2-Negative Breast Cancer
2024-09, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.03.035
PMID:38641451
|
研究论文 | 开发并验证结合对比增强光谱乳腺摄影深度学习与临床病理特征的列线图，用于预测ER阳性/HER2阴性乳腺癌患者的新辅助化疗反应 | 首次将CESM深度学习特征与临床病理特征结合构建预测新辅助化疗反应的列线图 | 回顾性研究设计，样本量相对有限(265例患者) | 预测ER阳性/HER2阴性乳腺癌患者的新辅助化疗反应 | ER阳性/HER2阴性乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 对比增强光谱乳腺摄影(CESM) | 深度学习,逻辑回归 | 医学影像(低能量和减影CESM图像),临床病理数据 | 265例乳腺癌患者，按4:1比例分为训练集和测试集 | PyTorch | ResNet34 | ROC曲线下面积,准确率,特异性,召回率,阴性预测值,阳性预测值,平衡准确率,F1分数,决策曲线分析 | NA |
| 16164 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Reconstruction Improves the Image Quality of Low-Dose CT Colonography
2024-08, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.01.021
PMID:38290889
|
研究论文 | 评估基于深度学习的重建方法在低剂量CT结肠成像中的图像质量改善效果 | 首次系统比较深度学习重建与迭代重建在低剂量CT结肠成像中的性能表现 | 样本仅来自单一中心，未进行多中心验证 | 评估深度学习重建技术在低剂量CT结肠成像中的图像质量 | 270名成年志愿者（平均年龄47.94岁，115名男性） | 医学影像 | 结直肠癌 | CT结肠成像 | 深度学习 | 医学影像 | 270名志愿者，按BMI分为四组 | NA | NA | 噪声、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、主观图像质量评分 | NA |
| 16165 | 2025-10-07 |
Research Progress of Artificial Intelligence in the Grading and Classification of Meningiomas
2024-08, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.02.003
PMID:38413314
|
综述 | 本文总结分析了人工智能在脑膜瘤分级分类中的研究进展，重点关注影像组学和深度学习的应用 | 系统梳理了AI技术在脑膜瘤分级分类领域的最新研究成果和发展趋势 | 现有研究存在数据样本有限、模型泛化能力不足等问题 | 促进人工智能在脑膜瘤诊疗中的未来应用 | 脑膜瘤患者 | 医学影像分析 | 脑膜瘤 | 影像组学, 深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16166 | 2025-10-07 |
A Transvaginal Ultrasound-Based Deep Learning Model for the Noninvasive Diagnosis of Myometrial Invasion in Patients with Endometrial Cancer: Comparison with Radiologists
2024-07, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.12.035
PMID:38182443
|
研究论文 | 开发基于经阴道超声的深度学习模型用于无创诊断子宫内膜癌患者肌层浸润程度 | 首次将深度学习模型应用于经阴道超声图像评估子宫内膜癌肌层浸润，并与15名放射科医生进行性能比较 | 研究样本来自多个中心但外部测试集样本量相对较小（95例患者） | 评估深度学习模型在诊断子宫内膜癌肌层浸润程度方面的可行性 | 子宫内膜癌患者 | 计算机视觉 | 子宫内膜癌 | 超声成像 | CNN | 图像 | 604例患者的1289张超声图像（训练集和内部验证集），95例患者作为外部测试集 | NA | EfficientNet-B6 | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC, 阳性似然比, 阴性似然比 | NA |
| 16167 | 2025-10-07 |
nnU-Net-Based Pancreas Segmentation and Volume Measurement on CT Imaging in Patients with Pancreatic Cancer
2024-07, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.01.004
PMID:38350812
|
研究论文 | 基于nnU-Net开发用于胰腺癌患者CT影像中胰腺分割和体积测量的深度学习方法 | 首次将3D nnU-Net架构应用于胰腺癌患者的胰腺自动分割和体积测量 | 回顾性研究设计，样本量相对有限 | 开发并验证基于深度学习的胰腺分割和体积自动测量方法 | 胰腺癌患者和正常人的胰腺CT影像 | 医学影像分析 | 胰腺癌 | CT成像 | CNN | 3D CT图像 | 851例门静脉期CT图像（499例胰腺癌，352例正常胰腺） | nnU-Net | 3D nnU-Net | Dice相似系数 | NA |
| 16168 | 2025-10-07 |
Improving Image Quality and Nodule Characterization in Ultra-low-dose Lung CT with Deep Learning Image Reconstruction
2024-07, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.01.010
PMID:38429189
|
研究论文 | 本研究探讨深度学习图像重建在超低剂量肺部CT中对图像质量和肺结节定量分析的影响 | 首次在超低剂量肺部CT中比较深度学习图像重建与传统迭代重建对肺结节特征分析的影响 | 样本量较小（56例患者），仅使用单一CAD软件进行分析 | 评估深度学习图像重建在超低剂量肺部CT中对图像质量和结节特征分析的影响 | 疑似肺结节患者（56例）和检测到的104个肺结节 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | 深度学习图像重建 | 医学影像 | 56例患者，104个肺结节（51个实性结节，26个钙化结节，27个亚实性结节） | NA | NA | 结节长度、宽度、密度、体积、风险评分、分类准确性、图像质量评分 | NA |
| 16169 | 2024-08-07 |
Correction: Displacement detection with sub-pixel accuracy and high spatial resolution using deep learning
2024-Jul, Journal of medical ultrasonics (2001)
DOI:10.1007/s10396-024-01460-w
PMID:38787517
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16170 | 2025-10-07 |
DeepLabCut-based daily behavioural and posture analysis in a cricket
2024-04-15, Biology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1242/bio.060237
PMID:38533608
|
研究论文 | 使用DeepLabCut深度学习技术对蟋蟀日常行为和姿势进行长期自动分析 | 首次将DeepLabCut应用于蟋蟀行为分析，实现多行为同步量化并通过姿势而非传统静止时间评估睡眠样状态 | 仅针对单个蟋蟀进行验证，未涉及群体行为交互分析 | 开发自动化系统研究昆虫昼夜节律调控的神经机制 | 蟋蟀（Gryllus bimaculatus）个体 | 计算机视觉 | NA | 深度学习行为分析 | 监督机器学习 | 视频图像 | 单个蟋蟀（具体数量未明确说明） | DeepLabCut | NA | 置信度评分 | NA |
| 16171 | 2025-10-07 |
Examining evolutionary scale modeling-derived different-dimensional embeddings in the antimicrobial peptide classification through a KNIME workflow
2024-Apr, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.4928
PMID:38501511
|
研究论文 | 本研究通过KNIME工作流评估ESM-2模型生成的不同维度嵌入在抗菌肽分类中的效果 | 首次系统比较ESM-2模型不同维度嵌入在抗菌肽分类中的表现，并开发可复现的KNIME工作流确保方法公平性 | 研究发现ESM-2嵌入中43%-66%的特征未被使用，存在特征冗余问题 | 评估进化尺度建模衍生的不同维度嵌入在抗菌肽分类中的有效性 | 抗菌肽(AMPs) | 生物信息学 | NA | 进化尺度建模(ESM-2), QSAR建模 | QSAR模型 | 蛋白质序列嵌入 | NA | KNIME | ESM-2(30层和33层变体) | 统计性能指标 | NA |
| 16172 | 2025-03-21 |
A full-stack platform for spiking deep learning
2023-Nov, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-023-00565-5
PMID:38177599
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16173 | 2025-03-21 |
Accurately predicting molecular spectra with deep learning
2023-Nov, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-023-00553-9
PMID:38177595
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16174 | 2025-10-07 |
A deep learning model for predicting selected organic molecular spectra
2023-Nov, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-023-00550-y
PMID:38177591
|
研究论文 | 开发了一种结合E(3)等变群和自注意力机制的深度学习模型DetaNet，用于高效预测分子光谱 | 结合E(3)等变群和自注意力机制，能够生成包括标量、向量及高阶张量在内的多种分子性质，达到量子化学计算精度 | 基于QM9S数据集进行验证，尚未在其他数据集上测试泛化能力 | 提高分子光谱预测的效率和准确性 | 有机分子光谱 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图神经网络 | 分子结构数据 | 130,000个分子物种 | NA | E(3)-等变网络,自注意力机制 | 量子化学计算精度 | NA |
| 16175 | 2025-10-07 |
High-throughput property-driven generative design of functional organic molecules
2023-Feb, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-022-00391-1
PMID:38177626
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合生成式深度学习与监督式深度学习的分子设计方法，用于高效发现具有优化电子特性的有机分子 | 通过将预测分子三维构象的生成模型与预测电子特性的监督模型相结合，实现了对多个分子特性的帕累托优化，无需在预测过程中进行量子化学计算 | 方法主要针对有机电子学应用进行验证，在其他材料领域的适用性需要进一步测试 | 开发高效的功能性有机分子生成设计方法 | 有机分子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 生成式深度学习模型, 监督式深度学习模型 | 分子三维构象数据, 电子结构数据 | NA | NA | NA | 帕累托最优性 | NA |
| 16176 | 2025-10-07 |
Dimensionally consistent learning with Buckingham Pi
2022-Dec, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-022-00355-5
PMID:38177386
|
研究论文 | 提出基于白金汉π定理的数据驱动方法，通过对称性和自相似结构自动发现最优无量纲群 | 将白金汉π定理作为约束条件，开发了三种数据驱动技术来发现最优无量纲群 | 方法在三个示例问题中验证但需进一步测试更复杂系统 | 开发自动发现物理系统最优无量纲群的数据驱动方法 | 物理系统的测量数据和参数 | 机器学习 | NA | 无量纲分析 | 深度学习, 稀疏识别 | 物理测量数据 | NA | NA | BuckiNet | 准确度, 鲁棒性, 计算复杂度 | NA |
| 16177 | 2025-10-07 |
A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table
2022-Nov, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-022-00349-3
PMID:38177366
|
研究论文 | 开发了一种基于图神经网络的通用材料间原子势能函数M3GNet，用于材料结构弛豫、动态模拟和性质预测 | 提出了首个覆盖整个元素周期表的通用间原子势能函数，结合了三体相互作用的图神经网络架构 | NA | 开发能够广泛应用于不同化学空间的材料间原子势能函数 | 材料间原子势能函数和材料稳定性预测 | 机器学习 | NA | 图神经网络，密度泛函理论计算 | 图神经网络 | 材料结构数据，能量数据 | 基于材料项目过去十年的结构弛豫数据库，筛选了3100万假设晶体结构中的180万种材料 | NA | M3GNet（具有三体相互作用的图神经网络） | 材料稳定性验证准确率（1578/2000） | NA |
| 16178 | 2025-10-07 |
Challenges and opportunities in quantum machine learning
2022-Sep, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-022-00311-3
PMID:38177473
|
综述 | 本文探讨量子机器学习在量子计算与机器学习交叉领域的潜力、挑战与发展机遇 | 系统对比量子与经典机器学习的差异，重点关注量子神经网络与量子深度学习的前沿进展 | NA | 分析量子机器学习的当前方法、应用场景及实现量子优势的潜在路径 | 量子机器学习模型与方法论 | 机器学习 | NA | 量子计算 | 量子神经网络, 量子深度学习 | 量子数据 | NA | NA | NA | NA | 量子计算设备 |
| 16179 | 2025-03-20 |
Effect of adaptive statistical iterative reconstruction-V algorithm and deep learning image reconstruction algorithm on image quality and emphysema quantification in COPD patients under ultra-low-dose conditions
2025-Apr-01, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqae251
PMID:39862404
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研究论文 | 本研究探讨了在超低剂量扫描条件下，不同重建算法（ASIR-V和DLIR）对慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者图像质量和肺气肿定量的影响 | 首次在超低剂量CT扫描条件下比较了ASIR-V和DLIR算法对COPD患者图像质量和肺气肿定量的影响，并发现DLIR-M在图像质量和肺气肿定量方面表现最佳 | 样本量相对较小（62名COPD患者），且仅使用了商业计算机辅助诊断（CAD）软件进行分析 | 探讨不同重建算法在超低剂量CT扫描条件下对COPD患者图像质量和肺气肿定量的影响 | 62名COPD患者 | 数字病理 | 慢性阻塞性肺疾病（COPD） | CT扫描、计算机辅助诊断（CAD） | ASIR-V、DLIR | CT图像 | 62名COPD患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16180 | 2025-03-20 |
X2-PEC: A Neural Network Model Based on Atomic Pair Energy Corrections
2025-Mar-30, Journal of computational chemistry
IF:3.4Q2
DOI:10.1002/jcc.70081
PMID:40099806
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研究论文 | 本文介绍了X2-PEC方法，这是一种基于原子对能量校正的神经网络模型，旨在提高低阶密度泛函理论（DFT）计算的准确性 | X2-PEC模型通过使用重叠积分和核心哈密顿积分将物理和化学信息整合到特征向量中，以描述原子相互作用，从而提升低阶DFT计算的准确性 | NA | 提升低阶密度泛函理论（DFT）计算的准确性，使其达到高阶DFT计算的水平 | 分子性质预测，特别是异构体的原子化能量 | 机器学习 | NA | 人工神经网络（ANN） | X2-PEC | 分子数据 | QM9数据集，以及G2-HCNOF、PSH36、ALKANE28、BIGMOL20和HEDM45等数据集 | NA | NA | NA | NA |