深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19306 篇文献，本页显示第 10741 - 10760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10741 | 2025-10-06 |
Weakly Supervised Bayesian Shape Modeling from Unsegmented Medical Images
2025, Shape in medical imaging : International Workshop, ShapeMI 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings. ShapeMI (Workshop) (2024 : Marrakech, Morocco)
PMID:39605948
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研究论文 | 提出一种从无分割医学图像中弱监督学习贝叶斯形状建模的方法 | 使用点云监督而非传统对应点强监督，以数据驱动方式学习形状对应关系，无需先验形状变异假设 | 在完全监督场景下精度和不确定性估计相似但未超越，模型训练可行性提升但未完全消除传统流程依赖 | 开发无需分割的医学图像形状分析方法，简化统计形状建模流程 | 解剖形状，医学图像 | 医学图像分析 | NA | 深度学习，形状建模 | 贝叶斯变分信息瓶颈模型 | 医学图像，点云 | NA | NA | BVIB-DeepSSM | 精度，不确定性估计 | NA |
| 10742 | 2025-10-06 |
SDCoT++: Improved Static-Dynamic Co-Teaching for Class-Incremental 3D Object Detection
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2024.3518774
PMID:40030754
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研究论文 | 提出改进的静态-动态协同教学框架SDCoT++，用于解决3D目标检测中的类增量学习问题 | 提出静态-动态双教师协同教学框架，通过静态教师保留旧知识、动态教师传递新知识，并引入伪标签生成和概率校准机制 | 未明确说明计算资源需求和具体数据集规模 | 解决3D目标检测中的灾难性遗忘问题，实现类增量学习 | 3D目标检测模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 教师-学生模型 | 3D点云数据 | NA | PyTorch | VoteNet, 3DETR, CAGroup3D | 检测精度 | NA |
| 10743 | 2025-10-06 |
Vibration-based gearbox fault diagnosis using a multi-scale convolutional neural network with depth-wise feature concatenation
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0324905
PMID:40623058
|
研究论文 | 提出一种基于振动信号的齿轮箱故障诊断新方法MixNet，采用多尺度卷积神经网络和深度特征拼接技术 | 首次将多尺度卷积层与深度特征拼接相结合用于齿轮箱故障诊断，能够从振动信号频谱图中提取更具判别性的特征 | NA | 开发高精度、高效率的齿轮箱故障诊断方法以提高工业设备可靠性 | 齿轮箱振动信号 | 机器学习 | NA | 短时傅里叶变换(STFT) | CNN | 振动信号频谱图 | 齿轮箱故障诊断数据集 | NA | MixNet, 多尺度卷积神经网络 | 准确率 | 训练时间4分29秒 |
| 10744 | 2025-10-06 |
Plant attribute extraction: An enhancing three-stage deep learning model for relational triple extraction
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0327186
PMID:40627606
|
研究论文 | 提出一种增强型三阶段深度学习模型用于植物属性关系三元组抽取 | 采用三阶段方法分别处理实体匹配、属性分类和关系匹配，改进了BERT词嵌入层并优化关系预测中的多级信息融合 | 基于标注的方法可能存在错误传播和参数更新不稳定的问题 | 从文本中抽取植物属性关系三元组以构建结构化知识 | 植物实体及其属性（生长环境、生长周期、生态分布等） | 自然语言处理 | NA | 关系抽取 | 深度学习 | 文本 | NA | BERT | Bwdgv（三阶段模型） | F1-score | NA |
| 10745 | 2025-10-06 |
Deep learning-based risk stratification of ductal carcinoma in situ using mammography and abbreviated breast magnetic resonance imaging
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1587882
PMID:40630196
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研究论文 | 本研究开发基于深度学习的多模态模型，利用乳腺X线摄影和简化乳腺磁共振成像对导管原位癌进行风险分层 | 首次结合深度学习和自然语言处理技术开发针对纯导管原位癌和浸润性导管癌的多模态预测模型，并验证简化MRI协议与完整诊断协议具有相似的诊断准确性 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（共383例患者），需要更大规模的前瞻性验证 | 开发导管原位癌的风险分层工具以优化治疗策略，避免过度治疗 | 导管原位癌患者，包括纯导管原位癌和伴有导管原位癌的浸润性导管癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影，磁共振成像，自然语言处理 | 深度学习 | 医学影像，临床数据，病理特征 | 两个队列：173例BI-RADS 3级或以上患者，210例同时有乳腺X线摄影和简化MRI的患者 | NA | NA | AUC，准确率，F1分数 | NA |
| 10746 | 2025-10-06 |
Combining radiomics and deep learning to predict liver metastasis of gastric cancer on CT image
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1613972
PMID:40630210
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研究论文 | 本研究结合影像组学和深度学习技术，基于CT图像预测胃癌肝转移 | 首次将经典影像组学特征与深度学习特征融合构建预测模型，并评估其在区分同步与异时性肝转移中的价值 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，需要外部验证 | 预测胃癌肝转移的发生 | 胃癌患者 | 医学影像分析 | 胃癌 | CT成像 | 深度学习 | CT图像 | 1001例经病理证实的胃癌患者（非肝转移组689例，肝转移组312例） | NA | NA | AUC, 95% CI | NA |
| 10747 | 2025-10-06 |
Machine Learning for 1-Year Mortality Prediction in Lung Transplant Recipients: ISHLT Registry
2025, Transplant international : official journal of the European Society for Organ Transplantation
IF:2.7Q2
DOI:10.3389/ti.2025.14121
PMID:40630785
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研究论文 | 本研究利用国际心肺移植学会注册数据开发深度学习模型，预测肺移植患者术后1年死亡率 | 首次基于大规模ISHLT注册数据构建肺移植1年死亡率预测模型，并通过SHAP值识别关键预测因子，证明仅需10个前置因素即可达到最优性能 | 外部验证数据集与ISHLT数据集存在显著组成差异，可能影响模型泛化能力 | 优化肺移植候选者选择以提升资源利用效率和患者预后 | 肺移植接受者 | 机器学习 | 肺移植 | NA | GBM, Multilayer Perceptron | 临床注册数据 | ISHLT注册数据29,364例患者（其中4,729例1年内死亡），外加独立内部验证数据集 | NA | 梯度提升机，多层感知器 | AUC, 准确率 | NA |
| 10748 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in atrial fibrillation: emerging applications, research directions and ethical considerations
2025, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2025.1596574
PMID:40630898
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综述 | 本文探讨人工智能在心房颤动诊疗中的新兴应用、研究方向及伦理考量 | 系统梳理AI在房颤检测、风险预测、治疗优化和远程监护等关键领域的突破性应用，并提出可解释AI对临床实践的重要性 | 存在算法透明度不足、数据偏差、多源数据整合困难及监管障碍等挑战 | 评估人工智能技术在房颤全周期管理中的应用潜力与发展方向 | 心房颤动患者及相关医疗数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习, 深度学习 | NA | 心电图, 可穿戴设备数据, 临床数据, 影像数据, 基因组数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 10749 | 2025-10-06 |
Integrating artificial intelligence in healthcare: applications, challenges, and future directions
2025-Dec, Future science OA
IF:2.4Q3
DOI:10.1080/20565623.2025.2527505
PMID:40616302
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综述 | 本文探讨人工智能在医疗领域的应用、挑战及未来发展方向 | 系统整合了AI在癌症检测、牙科医学、脑肿瘤数据库管理和个性化治疗等多元医疗场景的应用现状 | 面临数据隐私、算法偏见和监管问题等挑战 | 分析AI在医疗领域的应用潜力与发展路径 | 医疗诊断系统、医学数据管理和个性化治疗方案 | 医疗人工智能 | 癌症, 脑肿瘤, 口腔疾病 | 机器学习, 深度学习 | NA | 医学影像, 基因数据, 临床数据, 生活方式数据 | NA | NA | NA | 诊断准确率 | NA |
| 10750 | 2025-10-06 |
AI as teacher: effectiveness of an AI-based training module to improve trainee pediatric fracture detection
2025-Sep, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-025-04927-0
PMID:40227327
|
研究论文 | 评估基于AI的无监督训练模块在提高儿科骨折检测能力方面的教育效果 | 首次将开源深度学习骨折检测算法作为教学工具，通过自动生成标注病例实现可扩展的教学方法 | 医学生组未显示显著改善，可能由于任务背景知识不足；样本量相对有限 | 评估AI辅助训练模块对儿科骨折检测准确性的提升效果 | 儿科上肢放射影像和受训医生（医学生和放射科住院医师） | 数字病理 | 儿科骨折 | 放射影像分析 | 深度学习 | 放射影像 | 240例儿科上肢放射检查，8名参与者（4名医学生和4名PGY-2放射科住院医师） | 开源深度学习算法（www.childfx.com） | NA | 准确率，卡方检验 | NA |
| 10751 | 2025-10-06 |
A dataset of microscopic spirometra mansoni for medical image segmentation
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110661
PMID:40578156
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研究论文 | 本文提出了一个专门用于曼氏裂头绦虫显微图像分割的数据集，用于训练和验证语义分割卷积神经网络 | 创建了首个专门针对曼氏裂头绦虫显微图像分割的公开数据集，包含专家标注的分割掩码和定量分析 | 数据集规模相对有限（1420张图像），仅包含确诊感染病例的样本 | 解决计算寄生虫学研究中曼氏裂头绦虫识别训练数据短缺的问题 | 曼氏裂头绦虫成虫及其虫卵的显微图像 | 计算机视觉 | 寄生虫感染 | 光学显微镜成像 | CNN | 图像 | 1420张显微图像，来自确诊感染病例的粪便悬浮液 | NA | 语义分割CNN | 分割性能基准指标 | NA |
| 10752 | 2025-10-06 |
Insights from the eyes: a systematic review and meta-analysis of the intersection between eye-tracking and artificial intelligence in dementia
2025-Aug, Aging & mental health
IF:2.8Q2
DOI:10.1080/13607863.2025.2464704
PMID:39950960
|
系统综述与荟萃分析 | 本文系统回顾并荟萃分析了眼动追踪与人工智能在痴呆检测中交叉应用的研究现状 | 首次对眼动追踪与人工智能结合用于痴呆检测的研究进行系统综述和荟萃分析 | 纳入研究数量有限（9项），样本量较小（57-583人），缺乏标准化指南，痴呆类型覆盖不全 | 评估眼动追踪与人工智能技术在痴呆检测中的应用效果 | 痴呆患者（主要为阿尔茨海默病） | 机器学习 | 老年痴呆症 | 眼动追踪技术 | 机器学习模型,深度学习模型 | 眼动数据 | 9项研究，参与者57-583人 | NA | NA | 准确率,灵敏度,特异性 | NA |
| 10753 | 2025-10-06 |
Automated Von Willebrand Factor Multimer Image Analysis for Improved Diagnosis and Classification of Von Willebrand Disease
2025-Aug, International journal of laboratory hematology
IF:2.2Q3
DOI:10.1111/ijlh.14455
PMID:40025642
|
研究论文 | 开发基于深度学习的自动化图像分析流程用于冯·维勒布兰德因子多聚体模式分类 | 首次将YOLOv8深度学习模型应用于VWF多聚体凝胶图像分析，实现自动化分类 | 对罕见亚型的分类性能较低 | 提高VWF多聚体模式分类的可重复性和效率 | 冯·维勒布兰德因子多聚体凝胶图像 | 计算机视觉 | 冯·维勒布兰德病 | 凝胶电泳图像分析 | YOLOv8 | 图像 | 训练集514张图像(6168个标注实例)，验证集192张图像(2304个实例)，测试集94张图像(1128个实例) | YOLOv8 | YOLOv8 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's kappa系数 | NA |
| 10754 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Guided Discovery of Celestolide as a Natural Allosteric Inhibitor Targeting Botrytis cinerea CYP51 and Its Application in Strawberry Preservation
2025-Jul-09, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c05257
PMID:40576401
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研究论文 | 本研究通过深度学习技术发现天然化合物celestolide可作为灰葡萄孢菌CYP51的变构抑制剂，并验证其在草莓保鲜中的应用效果 | 首次将神经关系推理框架与CorrSite2.0深度学习模型结合，主动识别CYP51变构位点，并发现天然变构抑制剂celestolide | 未明确说明样本规模及模型验证的统计显著性 | 开发针对灰葡萄孢菌CYP51的变构抑制剂并应用于果蔬保鲜 | 灰葡萄孢菌CYP51酶、天然化合物celestolide、草莓果实 | 机器学习 | 植物真菌病害 | 深度学习、体外酶抑制实验、抗真菌活性测试 | 神经网络 | 蛋白质结构数据、生物活性数据 | NA | 神经关系推理框架, CorrSite2.0 | 高斯网络模型 | IC50值（133.28 μg/mL）、保鲜效果（延长保质期1周以上） | NA |
| 10755 | 2025-10-06 |
Deep learning generalization study on optical coherence tomography image denoising
2025-Jul-09, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ade840
PMID:40562073
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研究论文 | 本研究提出一种混合训练策略结合多噪声水平数据集，用于提升光学相干断层扫描图像去噪模型的泛化能力 | 提出混合训练策略与多噪声水平数据集相结合的方法，增强模型对未见噪声条件的适应能力 | 仅针对特定噪声水平（4 dB、6 dB、10 dB）进行验证，未涵盖更广泛的噪声范围 | 提升光学相干断层扫描图像去噪模型的泛化性能 | 光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | NA | 光学相干断层扫描 | CNN | 图像 | 包含0 dB、4 dB、6 dB和10 dB噪声水平的OCT图像数据集 | NA | ResNet, U-Net, DnCNN, ADNet | PSNR, SSIM | NA |
| 10756 | 2025-10-06 |
A Novel Time-Division Multiplexing Architecture Revealed by Reconfigurable Synapse for Deep Neural Networks
2025-Jul-09, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202420218
PMID:40630032
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研究论文 | 提出一种新型石墨烯/二维钙钛矿/碳纳米管突触晶体管，实现硬件级时分复用神经网络架构 | 首次设计具有三明治结构的突触晶体管，通过二维钙钛矿层的高离子浓度特性增强突触传输效率，实现硬件级时分复用神经网络 | 未明确说明器件制备工艺的复杂性和实际系统集成可能面临的挑战 | 降低神经网络硬件实现的集成复杂度，开发智能纳米电子器件 | 突触晶体管器件和神经网络硬件架构 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 深度神经网络 | NA | NA | NA | 时分复用神经网络 | 规模、功耗、延迟 | NA |
| 10757 | 2025-10-06 |
Estimation of lower limb joint moments using consumer realistic wearable sensor locations and deep learning - finding the balance between accuracy and consumer viability
2025-Jul-09, Sports biomechanics
IF:2.0Q2
DOI:10.1080/14763141.2025.2526702
PMID:40631968
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研究论文 | 使用消费级可穿戴传感器数据和深度学习模型估计下肢关节力矩，并评估传感器数量减少对精度的影响 | 首次在消费级可穿戴传感器现实位置（手表、臂带、胸带等）基础上，通过LSTM模型估计跑步时下肢关节力矩，并系统评估传感器数量减少对精度的影响 | 研究仅针对跑步机跑步场景，未涵盖其他运动模式；样本量相对有限（50名参与者） | 开发一种能够在实际场景中为跑步者提供关节层面力矩洞察的现场工具 | 50名混合能力跑步者（25名男性，25名女性） | 机器学习 | NA | 可穿戴传感器技术，逆向动力学分析 | LSTM | 传感器原始数据，运动学数据，动力学数据 | 50名混合能力跑步者 | NA | LSTM | 相对均方根误差（rRMSE） | NA |
| 10758 | 2025-07-10 |
Correction: Image-based evaluation of single-cell mechanics using deep learning
2025-Jul-09, Cell regeneration (London, England)
DOI:10.1186/s13619-025-00251-z
PMID:40632365
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10759 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Enhanced Hand-Driven Spatial Encoding Microfluidics for Multiplexed Molecular Testing at Home
2025-Jul-08, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c04309
PMID:40627810
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的便携式微流控系统，用于家庭多重分子检测 | 结合多维空间沙漏结构设计和双化学反应，无需核酸提取纯化和加热设备，首次实现人工翻转芯片即可完成精确的时空流体控制 | NA | 开发适用于家庭环境的便携式多重分子检测系统 | HPV亚型和呼吸道病原体（SARS-CoV-2、甲型流感、乙型流感） | 数字病理 | 传染病 | RPA、CRISPR、微流控技术 | YoLov8 | 图像 | 140份宫颈拭子标本和70份呼吸道样本 | NA | YoLov8 | 灵敏度、特异性、准确度、诊断一致性 | 移动健康平台 |
| 10760 | 2025-10-06 |
Assessment of T2-weighted MRI-derived synthetic CT for the detection of suspected lumbar facet arthritis: a comparative analysis with conventional CT
2025-Jul-08, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-025-08958-y
PMID:40629162
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研究论文 | 评估基于T2加权MRI通过深度学习生成的合成CT在检测腰椎小关节关节炎结构病变方面的性能 | 首次使用Pix2Pix-GAN框架从T2加权MRI生成合成CT图像，并与传统CT比较检测腰椎小关节关节炎 | 单中心回顾性研究，样本量较小(40例患者)，缺乏外部验证 | 评估合成CT在检测腰椎小关节关节炎结构病变方面的诊断性能 | 疑似腰椎小关节关节炎患者 | 医学影像分析 | 关节炎 | T2加权MRI，CT成像 | GAN | 医学影像 | 40例患者(21名男性，19名女性)，平均年龄39±16.9岁 | Pix2Pix-GAN | Pix2Pix | SSIM, MAE, PSNR, DSC, 敏感性, 特异性, 准确率, ICC | NA |