深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 16751 篇文献，本页显示第 161 - 180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 161 | 2025-11-21 |
Integrative multi-omics analysis of gastric cancer evolution from precancerous lesions to metastasis identifies a deep learning-based prognostic model
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1680517
PMID:41246350
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研究论文 | 通过整合单细胞RNA测序、空间转录组学和深度学习技术，构建胃癌从癌前病变到转移的演化图谱并开发预后模型 | 首次在胃癌研究中整合多组学数据揭示肿瘤微环境动态重塑过程，并开发基于深度学习的预后分层模型 | 样本量相对有限（252,399个细胞），需要更大规模验证 | 解析胃癌演进过程中的肿瘤微环境异质性和细胞间通讯网络 | 胃炎、肠上皮化生、原发肿瘤、癌旁正常组织和转移病灶的细胞 | 数字病理 | 胃癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, WGCNA | 深度学习 | 基因表达数据, 空间定位数据 | 252,399个细胞，来自6种组织类型 | NA | NA | 生存分层准确性, 临床特征相关性 | NA |
| 162 | 2025-11-21 |
Predicting gene expression using millions of yeast promoters reveals cis-regulatory logic
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf130
PMID:40567341
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型Camformer预测酵母启动子与基因表达之间的关系，揭示了顺式调控逻辑 | 开发了基于残差卷积神经网络的Camformer模型，在Random Promoter DREAM Challenge 2022中排名第四，提供了对顺式调控逻辑的详细洞察 | 仅针对酵母启动子进行研究，未涉及其他生物体的调控机制 | 研究启动子与基因表达之间的关联，探索深度学习在基因调控研究中的最佳应用方式 | 670万个酵母启动子序列 | 生物信息学 | NA | 并行报告基因检测，深度学习 | CNN | DNA序列 | 670万个启动子序列 | NA | 残差卷积神经网络 | r², ρ | NA |
| 163 | 2025-11-21 |
CEAF: Capsule network enhanced feature fusion architecture for Chinese Named Entity Recognition
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0332622
PMID:41056347
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研究论文 | 提出一种用于中文命名实体识别的胶囊网络增强特征融合架构CEAF，解决嵌套实体和边界歧义问题 | 创新性地引入深度上下文特征注意力模块，将胶囊路由协议与位置感知注意力机制相结合，通过双并行路径处理信息 | 未明确说明模型的计算复杂度和在实际应用场景中的性能表现 | 解决中文命名实体识别中的嵌套实体层次结构依赖建模和边界歧义消解问题 | 中文和英文文本中的命名实体 | 自然语言处理 | NA | NA | 胶囊网络, BiLSTM, BERT, 注意力机制 | 文本 | 三个中文基准数据集和一个英文数据集 | NA | CEAF, DCAM, AFFN, BiLSTM-CRF, Transformer | NA | NA |
| 164 | 2025-11-21 |
Robust Human Gait Speed Recognition Under Non-Ideal Conditions for Suspension-Assisted Walking Systems
2025 Jan-Dec, Healthcare technology letters
IF:2.8Q3
DOI:10.1049/htl2.70029
PMID:41262208
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研究论文 | 提出一种基于IMU信号和混合深度学习模型的步态速度估计框架，用于非理想条件下的可靠步态分析 | 结合CNN和BiLSTM的混合深度学习模型，采用多部位IMU传感器融合和两阶段特征选择策略，在非理想条件下实现高精度步态速度估计 | 仅使用8名健康受试者数据，未在临床患者群体中验证 | 开发在非理想条件下可靠的步态速度识别方法 | 人类步态运动 | 机器学习 | NA | 惯性测量单元(IMU) | CNN, BiLSTM, LSTM, GRU | 运动传感器信号 | 8名健康受试者 | NA | CNN-BiLSTM混合模型 | 准确率, RMSE | NA |
| 165 | 2025-11-21 |
Engineering Macrophage via Biomaterial-Mediated Mitochondrial Regulation: Mechanisms and Strategies
2025, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0883
PMID:41262353
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综述 | 本文综述了通过生物材料介导的线粒体调控工程化改造巨噬细胞的机制与策略 | 提出人工智能驱动的深度学习方法加速靶向线粒体疗法开发，建立理性设计原则和标准化评估方案 | 面临单细胞中心调控、线粒体互作复杂性及传统试错策略效率低下等转化挑战 | 开发针对炎症相关疾病的精准免疫治疗策略 | 巨噬细胞的线粒体稳态与表型极化 | 生物医学工程 | 炎症性疾病 | 深度学习材料设计、代谢网络建模、小分子合成 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 166 | 2025-11-21 |
Artificial intelligence-assisted accurate diagnosis of anterior cruciate ligament tears using customized CNN and YOLOv9
2025, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2025.1691048
PMID:41262491
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研究论文 | 本研究开发了一种基于定制CNN和YOLOv9的人工智能系统，用于通过膝关节MRI准确诊断前交叉韧带撕裂 | 提出定制化CNN架构，采用手术验证数据集，同时包含部分和完全撕裂病例，并采用患者级别数据分割方法 | 单中心研究，未来需要扩展到多中心数据集、多样化MRI协议和前瞻性读者研究 | 评估多种CNN架构在前交叉韧带撕裂检测中的性能 | 前交叉韧带撕裂患者 | 计算机视觉 | 运动损伤 | 磁共振成像 | CNN, YOLOv9 | 图像 | 8,086个质子密度加权矢状位膝关节MRI切片 | NA | CustomCNN, DenseNet121, InceptionResNetV2 | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | NA |
| 167 | 2025-11-21 |
Artificial intelligence for mental health: A narrative review of applications, challenges, and future directions in digital health
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251395548
PMID:41262770
|
综述 | 本文综述了人工智能在心理健康领域的应用现状、挑战和未来发展方向 | 系统梳理了非生成式AI在心理健康领域的应用前景，重点关注算法公平性和临床可解释性 | 数据集多样性不足、算法偏见、缺乏临床验证 | 探索人工智能在心理健康领域的应用潜力与发展方向 | 心理健康数字健康干预 | 自然语言处理,机器学习 | 精神疾病 | 机器学习,深度学习,自然语言处理 | NA | 多模态数据 | NA | NA | NA | 诊断准确性,治疗个性化程度 | NA |
| 168 | 2025-11-21 |
The Hydractinia Genome Project Portal: multi-omic annotation and visualization of Hydractinia genomic datasets
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf215
PMID:41262968
|
研究论文 | 介绍Hydractinia基因组项目门户网站，提供多组学数据注释和可视化工具 | 首次为两种Hydractinia物种提供全面的基因组、转录组和蛋白质组数据集，包含独特的单细胞基因表达图谱和基于结构的深度学习注释方法 | 主要专注于Hydractinia物种，可能不直接适用于其他生物模型 | 通过多组学数据注释和可视化工具，促进对基因组与形态复杂性关系、多细胞性进化和新细胞类型出现的研究 | 两种广泛研究的Hydractinia物种（殖民水螅） | 生物信息学 | NA | 基因组测序, 转录组测序, 蛋白质组测序, 单细胞基因表达分析 | 深度学习 | 基因组数据, 转录组数据, 蛋白质组数据 | NA | DeepFRI | NA | NA | NA |
| 169 | 2025-11-20 |
Deep Learning for Detecting Dental Plaque and Gingivitis From Oral Photographs: A Systematic Review
2025-Dec, Community dentistry and oral epidemiology
IF:1.8Q3
DOI:10.1111/cdoe.70001
PMID:40571994
|
系统综述 | 评估深度学习模型在口腔RGB照片中检测牙菌斑和牙龈炎性能的系统综述 | 首次系统评估深度学习在牙菌斑和牙龈炎检测中的性能，发现DL模型在未使用显色剂时优于牙医识别牙菌斑的能力 | 缺乏外部测试和多中心研究，报告一致性不足，影响实际应用可行性 | 评估深度学习模型在口腔照片中检测牙菌斑和牙龈炎的诊断性能 | 牙菌斑和牙龈炎 | 计算机视觉 | 牙周病 | RGB口腔摄影 | 深度学习 | 图像 | 23项符合纳入标准的研究（10项牙菌斑，11项牙龈炎，2项两者） | NA | NA | IoU | NA |
| 170 | 2025-11-20 |
Novel deep learning framework for simultaneous assessment of left ventricular mass and longitudinal strain: clinical feasibility and validation in patients with hypertrophic cardiomyopathy
2025-Dec, Journal of echocardiography
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s12574-025-00694-y
PMID:40650815
|
研究论文 | 提出一种基于人工智能的超声心动图分析框架SMART，用于自动评估左心室质量和纵向应变 | 首次结合运动追踪和心肌分割技术实现左心室质量和纵向应变的同步自动评估 | 仅在肥厚型心肌病患者中验证，样本量有限(111例) | 开发并验证用于心脏功能评估的自动化人工智能系统 | 肥厚型心肌病患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 经胸超声心动图(TTE), 心脏磁共振成像(CMR) | 深度学习 | 医学影像 | 111例肥厚型心肌病患者(中位年龄58岁，69%男性) | NA | NA | Pearson相关系数, 平均差异, AUC | NA |
| 171 | 2025-11-20 |
Dose reduction in radiotherapy treatment planning CT via deep learning-based reconstruction: a single‑institution study
2025-Dec, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-025-00967-2
PMID:40987935
|
研究论文 | 本研究评估深度学习重建算法在放疗计划CT中的剂量降低效果 | 首次在放疗计划CT中系统比较深度学习重建算法与传统迭代重建算法的剂量降低效果 | 单中心回顾性研究，样本量有限 | 量化深度学习重建算法在放疗计划CT中的剂量降低效果 | 放疗计划CT扫描（头部、头颈部、肺部和盆腔） | 医学影像 | 肿瘤放疗 | CT扫描，深度学习重建 | 深度学习 | CT影像 | IR重建820例，DLR重建854例 | AiCE | NA | CTDI, DLP, 剂量降低率 | NA |
| 172 | 2025-11-20 |
Characterization and classification of chronic kidney disease by spatial MIST and deep learning algorithm
2025-Dec-01, American journal of physiology. Renal physiology
DOI:10.1152/ajprenal.00265.2025
PMID:41134685
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研究论文 | 本研究通过空间多重免疫染色技术和深度学习算法对慢性肾脏病进行表征和分类 | 首次将空间多重免疫染色信号标记技术应用于人类肾脏组织标本，结合图神经网络分类器识别纤维化等级的关键预测标志物 | 样本量相对有限，研究结果需要在更大规模队列中验证 | 开发基于空间蛋白质组学特征的慢性肾脏病分类和生物标志物发现方法 | 人类肾脏活检组织标本，包括对照组/低级别纤维化和高级别纤维化样本 | 数字病理学 | 慢性肾脏病 | 空间多重免疫染色信号标记，蛋白质表达定量分析 | 图神经网络 | 空间蛋白质组学数据，组织图像数据 | 未明确具体样本数量，包括对照组/低级别纤维化和高级别纤维化肾脏活检样本 | 未明确指定 | 图神经网络分类器 | 分类准确性，特征重要性分析 | NA |
| 173 | 2025-11-20 |
GAN-MRI enhanced multi-organ MRI segmentation: a deep learning perspective
2025-Dec, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-025-00938-7
PMID:40779148
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研究论文 | 提出一种集成GAN的MRI图像增强与多器官分割的端到端深度学习框架 | 结合GAN-MRI图像增强与注意力残差U-Net分割模型，能处理多扫描仪数据并显著提升图像质量与分割精度 | 脑部分割指标提升不明显，样本量相对有限（共117例扫描） | 通过深度学习缩短MRI扫描时间并提升多器官分割精度 | 脑部、腹部和大腿的MRI图像 | 医学影像分析 | 多器官解剖分析 | 磁共振成像 | GAN, CNN, U-Net | 医学影像 | 30例脑部扫描（5400切片）、32例腹部扫描（1920切片）、55例大腿扫描（2200切片） | NA | GAN-MRI, AssemblyNet, 注意力残差U-Net | SNR, CNR, 肌肉分割提升21%, IMAT分割提升9%, SSAT分割提升1%, DSAT分割提升2%, VAT分割提升12% | NA |
| 174 | 2025-11-20 |
Automatic segmentation of cone beam CT images using treatment planning CT images in patients with prostate cancer
2025-Dec, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-025-00946-7
PMID:40813534
|
研究论文 | 本研究提出一种结合高斯噪声和傅里叶域适应的混合方法，用于提升基于治疗计划CT的锥形束CT图像自动分割精度 | 通过生成人工伪CBCT数据集桥接tpCT与CBCT图像质量差异，无需改变原始tpCT图像或其轮廓 | 仅使用80例tpCT数据集，样本量有限；未与其他深度学习方法进行对比 | 改进前列腺癌患者锥形束CT图像的分割精度 | 男性骨盆区域的临床靶区、膀胱和直肠 | 数字病理 | 前列腺癌 | 锥形束CT，治疗计划CT，傅里叶域适应 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | 80例治疗计划CT数据集 | NA | NA | Dice相似系数 | NA |
| 175 | 2025-11-20 |
Artificial intelligence in echocardiography: current applications and future perspectives
2025-Dec, Journal of echocardiography
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s12574-025-00703-0
PMID:40839151
|
综述 | 本文综述人工智能在超声心动图领域的当前应用与未来展望 | 系统阐述AI如何解决超声心动图操作者依赖性和观察者间变异性的长期局限 | 存在数据偏见、跨人群和设备泛化能力有限、AI模型黑箱问题等临床采纳障碍 | 探讨人工智能在超声心动图领域的技术应用与发展前景 | 超声心动图检查流程与临床诊断 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 超声图像 | NA | NA | NA | 诊断准确性 | NA |
| 176 | 2025-11-20 |
Generative AI and foundation models in medical image
2025-Dec, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-025-00968-1
PMID:41051729
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综述 | 本文概述了生成式AI和基础模型在医学影像领域的应用与发展趋势 | 系统性地探讨了生成式AI和基础模型如何根本性改变医疗AI开发框架，并提出利用国家数据和计算资源开发医疗基础模型的路径 | NA | 概述生成式AI和基础模型在医学影像处理中的应用，探讨医疗AI发展新范式 | 扩散模型、大语言模型和基础模型在医疗支持任务中的应用 | 医学影像 | NA | 扩散模型、大语言模型 | 生成式AI、基础模型 | 医学影像、文本数据 | NA | NA | DALL·E 3, Stable Diffusion, ChatGPT, Gemini | NA | 基于扩展定律的大规模计算资源、国家数据与计算资源 |
| 177 | 2025-11-20 |
Prospective multi-institutional study of library-based adaptive radiotherapy for cervical cancer: Evaluation of plan-of-the-day selection and population analysis
2025-Dec, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70356
PMID:41253687
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研究论文 | 评估宫颈癌患者基于计划库的自适应放疗中每日计划选择的几何和剂量学影响 | 首次在多中心研究中比较手动选择与基于深度学习靶区覆盖最大化选择的计划选择策略，并开发决策树识别最能从自适应放疗中获益的患者亚群 | 样本量相对有限（49例患者），研究结果需要更大规模验证 | 评估宫颈癌自适应放疗中每日计划选择的准确性和剂量学效益 | 49例局部晚期宫颈癌患者 | 数字病理 | 宫颈癌 | 锥形束CT, 自适应放疗, 深度学习分割 | 深度学习模型 | CT图像, CBCT图像 | 49例宫颈癌患者 | NA | NA | D95%-CTV, 几何覆盖率, 剂量学覆盖率 | NA |
| 178 | 2025-11-20 |
OrnAsia: A dataset of asian ornaments for image classification and cultural identification
2025-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112195
PMID:41255856
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研究论文 | 本文介绍了一个包含1088张亚洲传统饰品高分辨率图像的数据集，用于图像分类和文化识别研究 | 填补了饰品相关数据集在文化背景和图像多样性方面的空白，提供了平衡的传统饰品类型和经过验证的标注 | 数据采集仅限于孟加拉国米尔普尔地区，可能无法完全代表整个亚洲地区的饰品多样性 | 支持计算机视觉和人工智能技术在文化饰品分类识别中的应用 | 六种亚洲传统饰品：手镯、戒指、耳环、头饰、项链和脚链 | 计算机视觉 | NA | 智能手机摄影 | 深度学习模型 | 图像 | 1088张高分辨率原始图像，分为6个类别 | NA | NA | NA | NA |
| 179 | 2025-11-20 |
Deep learning-based noise reduction method for the system matrix in magnetic particle imaging
2025-Nov-19, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae19c9
PMID:41166879
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的磁粒子成像系统矩阵噪声抑制方法 | 首次将残差块与Swin Transformer模块结合的混合编码器-解码器网络用于MPI系统矩阵去噪 | 仅在模拟数据集和有限真实数据集上验证，未在更广泛的临床场景中测试 | 开发高效的噪声抑制方法以提升磁粒子成像图像质量 | 磁粒子成像系统矩阵 | 医学影像处理 | NA | 磁粒子成像 | 深度学习 | 系统矩阵数据 | 模拟数据集、OpenMPI数据集和内部MPI系统采集数据集 | NA | 混合编码器-解码器网络,Res-Blocks,Swin Transformer | 信噪比,峰值信噪比,结构相似性指数 | NA |
| 180 | 2025-11-20 |
Diagnostic performance of X-ray-based deep learning models for detecting ankle and foot fractures: a systematic review and meta-analysis
2025-Nov-19, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-025-05078-y
PMID:41254255
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系统评价与荟萃分析 | 评估基于X射线的深度学习模型在检测踝足骨折中的诊断性能 | 首次对深度学习模型在踝足骨折X射线检测中的诊断准确性进行系统性综述和荟萃分析 | 纳入研究数量有限(14项)，需要更大样本量和外部验证的进一步研究 | 评估AI模型使用X射线图像检测踝足骨折的诊断准确性 | 踝部和足部骨折 | 医学影像分析 | 骨科创伤 | X射线成像 | 深度学习模型 | X射线图像 | 基于14项研究的汇总分析 | NA | NA | 灵敏度,特异性,F1分数,DOR | NA |