深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19351 篇文献，本页显示第 461 - 480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 461 | 2026-03-01 |
A multi-scale network for thyroid segmentation and dose assessment in hyperthyroid patients with uncertainty quantification
2025-Nov, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70072
PMID:41126017
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研究论文 | 本研究提出了一种多尺度深度学习模型MSRA-UNet++，用于甲状腺分割和剂量评估，并引入了不确定性量化模块以提高可靠性 | 首次将不确定性量化模块引入甲状腺功能亢进患者的CT图像分割过程，并结合患者特异性甲状腺体素模型与个体化放射性碘动力学数据评估吸收剂量 | 未明确说明临床数据集的样本量大小，且代码尚未发布，需等待验证 | 提高甲状腺功能亢进患者基于MIRD方案的吸收剂量计算的准确性和可靠性 | 甲状腺功能亢进患者的CT和MR图像 | 数字病理学 | 甲状腺功能亢进 | CT, MR, 蒙特卡洛模拟 | 深度学习模型 | 图像 | 公开数据集HaN-Seg及临床数据集（具体样本量未明确） | PyTorch（基于代码发布链接推断） | UNet++, MSRA-UNet++ | Dice相似系数, Hausdorff距离95%, Jaccard指数 | NA |
| 462 | 2026-03-01 |
Clinical insights to improve medical deep learning design: A comprehensive review of methods and benefits
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110780
PMID:40782553
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综述 | 本文全面回顾了医学深度学习设计中融入临床洞察的方法及其益处 | 系统性地调查了临床知识在深度学习设计各阶段的应用，特别是在三维CT图像数据中的整合方法 | NA | 探讨如何通过临床洞察提升医学深度学习模型的性能与可信度 | 三维CT图像数据及临床诊断过程 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习模型 | 三维CT图像 | 基于400篇研究文章的调查，其中47篇详细分析 | NA | NA | 准确性、鲁棒性、可解释性 | NA |
| 463 | 2026-03-01 |
Safe Breast Cancer Diagnosis Resilient to Mammographic Adversarial Samples
2025-Sep, Artificial Intelligence and Imaging for Diagnostic and Treatment Challenges in Breast Care : first Deep Breast Workshop, Deep-Breath 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, Proceedings. Deep-Bre...
DOI:10.1007/978-3-031-77789-9_23
PMID:41756191
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研究论文 | 本研究提出了一种新颖的对抗鲁棒特征学习方法，用于构建对对抗样本具有弹性的乳腺癌诊断模型 | 提出了一种结合特征相关性度量的对抗鲁棒特征学习方法，以促进对抗训练，鼓励学习鲁棒特征并抑制虚假特征 | 仅使用了两个独立临床数据集，可能需要在更广泛的数据集上进行验证 | 开发对对抗样本具有弹性且对标准数据保持准确的深度学习模型，以实现安全的乳腺癌诊断 | 乳腺X线摄影图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | 深度学习模型 | 图像 | 9,548张乳腺X线摄影图像 | NA | NA | NA | NA |
| 464 | 2026-03-01 |
Safe-by-Design Strategies for Intranasal Drug Delivery Systems: Machine and Deep Learning Solutions to Differentiate Epithelial Tissues via Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared Spectroscopy
2025-Mar-14, ACS pharmacology & translational science
IF:4.9Q1
DOI:10.1021/acsptsci.4c00643
PMID:40109738
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研究论文 | 本研究结合ATR-FTIR光谱与机器学习和深度学习技术，有效区分鼻至脑上皮组织，为鼻内药物递送系统开发安全设计模型 | 首次将ATR-FTIR光谱与ML/DL结合用于区分鼻上皮组织，并引入SHAP值分析解释模型决策，构建去噪自编码器提升光谱质量 | 研究基于离体猪组织实验，可能无法完全反映体内复杂生理环境，样本量未明确说明 | 开发鼻内药物递送系统的安全设计监测策略 | 嗅觉上皮、呼吸上皮和气管组织 | 机器学习 | NA | 衰减全反射傅里叶变换红外光谱 | 前馈神经网络, 支持向量机, 自编码器 | 光谱数据 | NA | NA | 前馈神经网络, 去噪自编码器 | 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 465 | 2026-03-01 |
Feature-Based Audiogram Value Estimator (FAVE): Estimating Numerical Thresholds from Scanned Images of Handwritten Audiograms
2025-Feb-27, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-025-02146-7
PMID:40011323
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研究论文 | 本研究开发了一种基于机器学习的模型FAVE，用于从手写听力图的扫描图像中估计数值阈值 | 首次提出基于滑动窗口和聚合通道特征的单类物体检测器，专门用于手写听力图的数值提取，相比预训练的深度学习方法在特定测试集上表现更优 | 数值阈值估计的准确性有待提高，仅78.3%的估计无误差，且符号和轴刻度标签检测存在局限性 | 开发机器学习模型以从手写听力图图像中自动提取数值阈值，促进公共卫生研究中的数据可访问性 | 手写听力图的扫描图像 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 纯音听力测定 | 物体检测器 | 图像 | 556份手写听力图，来自一项年龄相关性听力损失的纵向队列研究 | NA | 基于聚合通道特征的滑动窗口单类物体检测器 | 召回率, 精确率, 误差率 | NA |
| 466 | 2026-03-01 |
FedPneu: Federated Learning for Pneumonia Detection across Multiclient Cross-Silo Healthcare Datasets
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本文提出了一种基于联邦学习的肺炎检测模型FedPneu，利用多客户端跨机构医疗数据集进行早期肺炎检测 | 采用联邦学习框架构建隐私保护的肺炎检测模型，解决了传统深度学习模型在集中式系统中面临的数据隐私泄露风险 | 未明确说明模型在更大规模或更复杂数据集上的泛化能力，且仅基于X射线图像进行验证 | 开发一种隐私保护的肺炎检测模型，以提高医疗数据安全性并改善预测结果 | 肺炎的早期检测 | 计算机视觉 | 肺炎 | X射线成像 | 深度学习模型 | 图像 | 未明确说明具体样本数量，但涉及多客户端跨机构数据集 | 未明确指定，但可能基于PyTorch或TensorFlow等框架 | 未明确指定具体架构，但为基于联邦学习的深度学习模型 | 准确率, 损失, 计算时间 | 未明确说明具体计算资源 |
| 467 | 2026-03-01 |
Attention-aware Deep Learning Models for Dermoscopic Image Classification for Skin Disease Diagnosis
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合注意力机制的深度学习模型，用于皮肤镜图像的多分类，以辅助皮肤疾病的诊断 | 将通道注意力和空间注意力机制集成到预训练的CNN架构中，以增强模型对皮肤镜图像关键区域的关注，从而提高分类准确性 | NA | 利用深度学习技术分析皮肤镜图像，实现对皮肤疾病的准确预测和诊断辅助 | 皮肤镜图像中的皮肤病变 | 计算机视觉 | 皮肤疾病 | NA | CNN | 图像 | NA | NA | RegNetX, EfficientNetB3, VGG19, ResNet-152 | 准确率 | NA |
| 468 | 2026-03-01 |
AI and emerging technologies for diagnosis
2025, Progress in brain research
DOI:10.1016/bs.pbr.2025.08.004
PMID:41314747
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综述 | 本章探讨人工智能在医学诊断中的变革作用，包括其应用、优势及临床整合挑战 | 综述了AI在医学诊断中的最新进展，强调其在提升效率、精度及早期疾病识别方面的创新潜力 | 未涉及具体实验数据或模型验证，主要基于理论分析和现有应用案例的总结 | 分析人工智能及新兴技术在医学诊断领域的应用、优势与挑战 | 医学诊断过程，包括疾病检测、分析与治疗 | 机器学习 | 癌症, 心血管疾病, 神经系统疾病 | 机器学习, 深度学习 | NA | 医学影像数据（如MRI、CT扫描、X射线） | NA | NA | NA | 诊断准确性, 假阳性率, 假阴性率 | NA |
| 469 | 2026-03-01 |
Uncovering hidden factors of cognitive resilience in Alzheimer's disease using a conditional-Gaussian mixture variational autoencoder
2025, NPJ dementia
DOI:10.1038/s44400-025-00042-y
PMID:41756363
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研究论文 | 本研究开发了一种条件高斯混合变分自编码器（C-GMVAE），用于从单细胞转录组数据中揭示阿尔茨海默病认知弹性的潜在分子机制 | 首次将条件高斯混合变分自编码器应用于整合单细胞转录组数据与行为表型，通过结构化潜在空间捕捉与认知弹性相关的协调转录组模式 | 研究基于携带5XFAD突变的BXD小鼠模型，结果向人类阿尔茨海默病的直接转化需要进一步验证 | 揭示阿尔茨海默病中认知弹性的分子机制和遗传调控程序 | 携带5XFAD突变的遗传多样性BXD小鼠群体的单细胞转录组数据和行为表型 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 单细胞转录组测序 | 变分自编码器（VAE） | 单细胞转录组数据，行为表型数据 | 遗传多样性BXD小鼠群体（具体数量未明确说明） | NA | 条件高斯混合变分自编码器（C-GMVAE） | 遗传性评估，潜在变量生物学意义分析 | NA |
| 470 | 2026-03-01 |
Connecting the dots: deep learning-based automated model building methods in cryo-EM
2025, Frontiers in molecular biosciences
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fmolb.2025.1613399
PMID:41757224
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综述 | 本文综述了基于深度学习的自动化模型构建方法在冷冻电镜密度图中的应用，旨在加速和简化结构解析过程 | 利用深度学习技术自动化冷冻电镜密度图的模型构建，根据生物大分子的层次结构（初级、二级、三级、四级）对方法进行分类，并区分了直接预测和混合预测两种策略 | 训练网络需要足够大且多样化的数据集来建模不同类型的生物分子，且构建能捕捉冷冻电镜图中常见构象异质性的训练集仍是一个开放挑战 | 探讨深度学习如何自动化冷冻电镜密度图中的模型构建，以加速结构生物学中的结构解析 | 冷冻电镜密度图中的生物大分子结构 | 机器学习 | NA | 冷冻电镜 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 471 | 2026-02-28 |
OpenVocabCT: Towards Universal Text-driven CT Image Segmentation
2025-Dec-18, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3646046
PMID:41411350
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研究论文 | 本文提出了一种基于大规模3D CT图像预训练的视觉语言模型OpenVocabCT，用于实现通用的文本驱动CT图像分割 | 提出了一种在大规模3D CT图像上预训练的视觉语言模型，利用大语言模型将诊断报告分解为细粒度器官级描述进行多粒度对比学习，实现了对未见文本提示的开放词汇分割能力 | 模型性能依赖于预训练数据集的质量和规模，且在处理极其复杂或罕见的临床场景时可能仍存在挑战 | 开发一种能够处理多样化真实世界临床数据的通用文本驱动CT图像分割方法 | CT图像中的器官和病灶 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | 视觉语言模型 | 3D CT图像，文本报告 | 使用大规模CT-RATE数据集进行预训练，并在14个公共数据集和1个机构数据集上进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 472 | 2026-02-28 |
Deep learning reveals how cells pull, buckle, and navigate fibrous environments
2025-Nov-25, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2424047122
PMID:41269797
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研究论文 | 本研究结合深度学习与相显微镜技术，开发了DLFM方法，实时映射细胞在纤维环境中的力学力，揭示了力方向性而非基质刚度是迁移细胞收缩性的主要调节因子 | 首次通过深度学习实时映射细胞在纤维环境中的力学力，发现力方向性超越基质刚度作为细胞收缩性的主要调节因子，并揭示了细胞在纤维基质中形成全身力生成粘附的独特机制 | 未明确说明样本量或实验重复次数，可能限制结果的普适性；技术依赖特定纤维环境模拟，可能不完全反映体内复杂情况 | 探究细胞在生理纤维环境中力学力的建立机制，及其对细胞行为如迁移、分裂和分化的影响 | 细胞在纤维细胞外基质环境中的力学行为 | 机器学习和生物力学交叉领域 | 癌症侵袭、组织工程和再生医学相关疾病 | 相显微镜结合深度学习的实时力映射技术（DLFM） | 深度学习模型 | 图像数据（相显微镜图像） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 473 | 2026-02-28 |
Enhancing lymph node diagnosis: integrating deep learning with endoscopic ultrasonography: a retrospective study in China
2025-Nov, Clinical endoscopy
IF:2.1Q3
DOI:10.5946/ce.2025.113
PMID:41147107
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研究论文 | 本研究开发了一种结合深度学习与内镜超声（EUS）的机器学习模型，用于辅助诊断纵隔和腹腔内淋巴结 | 将U-Net分割模型与六种深度学习架构结合K近邻算法用于淋巴结分类，并整合专家诊断和逻辑回归模型，显著提升了诊断性能 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（93名患者），且仅基于中国单中心数据，可能影响模型泛化能力 | 提升内镜超声对纵隔和腹腔内淋巴结的诊断准确性，同时降低医疗成本 | 纵隔和腹腔内淋巴结的EUS图像 | 计算机视觉 | 淋巴结病变 | 内镜超声（EUS） | CNN, U-Net | 图像 | 93名患者提供的630张EUS图像 | 未明确说明 | U-Net, ResNet-50 | F1分数, 灵敏度, AUC | NA |
| 474 | 2026-02-28 |
Predicting prognosis of light-chain cardiac amyloidosis by magnetic resonance imaging and deep learning
2025-Oct-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeaf248
PMID:40891072
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的全自动模型，利用心血管磁共振晚期钆增强图像预测轻链型心脏淀粉样变性的个体化预后 | 采用基于Transformer的深度学习模型进行全心脏分析，结合对比预训练策略增强特征区分并减少过拟合，以及集成学习策略整合多个生存时间点的预测 | 研究样本量相对有限（394例患者），且仅基于LGE图像，未整合其他临床或影像学数据 | 开发一种个体化的预后预测方法，以补充现有的Mayo分期系统 | 轻链型心脏淀粉样变性患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心血管磁共振成像 | 深度学习 | 图像 | 394例AL-CA患者，其中测试集79例 | NA | Transformer | C-index, AUC, HR | NA |
| 475 | 2026-02-28 |
Visible-Light Hyperspectral Reconstruction and PCA-Based Feature Extraction for Malignant Pleural Effusion Cytology
2025-10-28, Biosensors
DOI:10.3390/bios15110714
PMID:41294726
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研究论文 | 本研究提出了一种结合可见光高光谱成像和主成分分析的计算机辅助诊断模型，用于恶性胸腔积液细胞学图像的分类分析 | 将高光谱成像技术应用于胸腔积液细胞学分析，结合主成分分析进行特征提取，为肺癌诊断提供新的光谱变异分类方法 | 未使用深度学习技术进行自动细胞分类，数据维度仍需优化以提高诊断速度和计算效率 | 开发先进的胸腔积液细胞学图像分析模型，辅助肺癌诊断和分期 | 恶性胸腔积液细胞学图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | 高光谱成像，吉姆萨染色 | PCA | 高光谱图像 | NA | NA | NA | NA | 显微镜搭载的敏感CCD |
| 476 | 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
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 477 | 2026-02-28 |
Embryo selection at the cleavage stage using Raman spectroscopy of day 3 culture medium and machine learning: a preliminary study
2025, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2025.1608318
PMID:41030854
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研究论文 | 本研究探讨了结合拉曼光谱与机器学习预测第3天胚胎培养液以评估胚胎发育潜力，为卵裂期胚胎选择提供非侵入性方法 | 首次将拉曼光谱与机器学习结合用于第3天胚胎培养液分析，以实现卵裂期胚胎的非侵入性选择，可能避免延长培养对子代健康的影响 | 初步研究，样本量较小（172个样本），需进一步验证和扩大样本以确认临床适用性 | 研究机器学习结合拉曼光谱能否预测第3天胚胎的延长培养结果，从而在卵裂期进行胚胎选择 | 第3天胚胎培养液样本 | 机器学习 | 生殖医学 | 拉曼光谱 | 深度学习, 传统机器学习 | 光谱数据 | 172个第3天培养液样本，来自78对夫妇 | NA | 多层感知机, 人工神经网络, 门控循环单元, 线性判别分析 | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 478 | 2026-02-28 |
Integrating Direct Observation of Procedural Skills as a workplace‑based assessment tool for residents working in an intensive care unit
2025, African journal of thoracic and critical care medicine
DOI:10.7196/AJTCCM.2025.v31i4.3120
PMID:41685281
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研究论文 | 本研究评估了将直接观察程序技能作为工作场所评估工具，用于重症监护室住院医师的超声引导中心静脉导管插入培训 | 将DOPS作为工作场所评估工具引入重症监护室住院医师的超声引导中心静脉导管插入培训，并结合Pendleton模型提供结构化反馈 | 样本量较小（25名住院医师），且研究设计为混合方法，可能受主观反馈影响 | 评估DOPS作为工作场所评估工具在重症监护室住院医师培训中的有效性和接受度 | 重症监护室的住院医师（注册医师） | 医学教育 | NA | 直接观察程序技能评估 | NA | 问卷反馈、评分数据 | 25名住院医师 | NA | NA | 满意度指数、p值 | NA |
| 479 | 2026-02-28 |
Research on a method for early diagnosis and progression prediction of cervical cancer based on imaging omics and molecular omics
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1670852
PMID:41743184
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研究论文 | 本研究提出了一种基于影像组学和分子组学整合的新型计算框架，用于宫颈癌的早期诊断和进展预测 | 提出了一种基于Transformer的诊断编码器CervixFormer，结合了分层注意力机制和跨模态特征融合，并引入了领域感知校准策略（DACS）进行不确定性建模和临床先验整合 | 未明确说明研究的具体局限性 | 开发一种用于宫颈癌早期诊断和进展预测的可靠且可解释的诊断工具 | 宫颈癌患者 | 计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习 | 宫颈癌 | 影像组学, 分子组学 | Transformer | 图像, 组学数据 | 大规模多模态数据集 | NA | CervixFormer | 诊断准确性, 鲁棒性, 校准可靠性 | NA |
| 480 | 2026-02-27 |
Enhancing CBCT-based CT synthesis using planning MRI in adaptive proton therapy for head cancer: A deep learning approach
2025-Dec, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70367
PMID:41373115
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研究论文 | 本研究提出了一种结合CBCT和MRI的深度学习方法来合成CT图像，以提升头癌自适应质子治疗中的剂量计算精度 | 首次将MRI数据整合到CBCT-based CT合成中，以改善软组织轮廓的恢复和剂量计算的准确性 | 数据集规模有限，未来需要更大数据集进行验证 | 提升自适应质子治疗中基于CBCT的CT合成质量，以改善剂量计算精度 | 头癌患者 | 医学影像分析 | 头癌 | CBCT, MRI | cGAN, CycleGAN | 图像 | NA | NA | ResUnet, SwinUnet | HU误差, 剂量差异, 剂量分布 | NA |