深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19703 篇文献，本页显示第 1801 - 1820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1801 | 2025-12-18 |
From big to small: Emerging methods for enhancing precision psychiatry through transfer learning
2025-Oct-29, Biological psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.biopsych.2025.10.022
PMID:41173199
|
综述 | 本文综述了迁移学习在脑-行为预测建模中的应用，旨在通过利用大规模神经影像数据集提升精准精神病学中的临床预测精度 | 将迁移学习策略引入脑-行为预测建模，通过预训练模型在大型人群数据集上提取可泛化关联，并微调以适应小规模临床数据，从而增强模型在精准精神病学中的泛化能力和可解释性 | NA | 探讨迁移学习如何通过利用大规模神经影像数据来提升精准精神病学中个体神经生物学特征与症状或治疗结果关联的预测精度 | 神经影像数据和临床数据，特别是来自大型联盟数据集和个体患者群体的数据 | 机器学习 | 精神疾病 | 神经影像学 | NA | 神经影像数据，临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1802 | 2025-12-18 |
Advancing Point-of-Care Still's Murmur Identification: Evaluating the Efficacy of ConvNets and Transformers Using the StethAid Multicenter Heart Sound Database
2025-Sep-04, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3606341
PMID:40907040
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研究论文 | 本研究评估了卷积神经网络和Transformer模型在识别儿童Still's杂音方面的效能，使用StethAid多中心心音数据库 | 首次收集并利用专门针对儿科人群的StethAid数据集，结合多种深度学习模型（包括SQ-NET、ResNet18、AST、DeiT、Swin Transformer、DINO）进行Still's杂音识别，填补了现有方法主要关注成人病理性杂音或杂音检测的空白 | 研究依赖于特定设备（StethAid数字听诊平台）采集的数据，可能限制了模型的泛化能力；数据集规模相对有限（527个PCG），且未详细讨论模型在真实临床环境中的部署挑战 | 开发并评估深度学习模型，以辅助初级保健提供者准确识别儿童Still's杂音，减少不必要的专科转诊和超声心动图使用 | 儿科患者的心音图数据，包括Still's杂音、其他良性杂音和病理性杂音 | 机器学习 | 心血管疾病 | 数字听诊技术 | CNN, Transformer | 心音图数据 | 527个心音图记录（来自StethAid数据集），加上先前Littmann 4100数据集的1450个记录 | NA | SQ-NET, ResNet18, AST, DeiT, Swin Transformer, DINO | 灵敏度, 特异度, 准确度 | NA |
| 1803 | 2025-12-18 |
A multi-stage training and deep supervision based segmentation approach for 3D abdominal multi-organ segmentation
2025-Sep, Journal of X-ray science and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1177/08953996251355806
PMID:40671620
|
研究论文 | 本文提出了一种基于多阶段训练和深度监督的分割方法，用于三维腹部多器官分割 | 整合了多阶段训练、伪标签技术和带有注意力机制的深度监督模型（DLAU-Net），以解决腹部器官分布复杂、标记数据稀缺和结构多样性的挑战 | NA | 提高三维CT图像腹部多器官分割的准确性和效率 | 腹部器官（如肝脏、脾脏和肾脏） | 计算机视觉 | 腹部疾病 | X射线计算机断层扫描（CT） | CNN | 三维CT图像 | NA | NA | DLAU-Net | 平均器官准确率（AVG）, Dice相似系数（DSC） | NA |
| 1804 | 2025-12-18 |
Spatial Transcriptomics of the Respiratory System
2025-02, Annual review of physiology
IF:15.7Q1
|
综述 | 本文综述了呼吸系统空间转录组学的最新技术进展，包括常用分析流程及其优缺点，并展望了机器学习和人工智能在解读空间数据方面的应用前景 | 系统梳理了新兴空间解析基因表达技术与计算工具（特别是机器学习和深度学习）的结合应用，展示了其在呼吸系统研究中的转化潜力 | 作为综述文章，未提出原创性实验方法或模型，主要总结现有技术 | 探讨如何利用空间转录组学技术理解呼吸系统中细胞类型在三维空间中的相互作用及其在健康和疾病状态下的功能 | 呼吸系统（肺部和气道）的细胞类型及其空间组织 | 数字病理学 | 肺癌 | 空间转录组学 | 机器学习, 深度学习 | 空间基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1805 | 2025-12-18 |
Effect of feedback-integrated reflection, on deep learning of undergraduate medical students in a clinical setting
2025-Jan-14, BMC medical education
IF:2.7Q1
DOI:10.1186/s12909-025-06648-3
PMID:39810114
|
研究论文 | 本研究探讨了反馈整合反思与单独反思相比，对本科医学生在妇科临床环境中高阶多选题成绩的影响 | 通过随机对照试验，首次在妇科临床教育环境中量化比较了反馈整合反思与单独反思对医学生高阶认知学习效果的影响 | 样本量较小（68人），且研究聚焦于单一专业（妇科）和短期教学干预，结果的普适性有待进一步验证 | 评估反馈整合反思对医学生有意义学习及高阶多选题成绩的影响 | 68名本科五年级医学生 | 医学教育 | NA | 随机对照试验 | NA | 测试成绩数据、反思文本 | 68名本科五年级医学生 | NA | NA | 测试分数、百分比增益、标准化学习增益、净学习增益 | NA |
| 1806 | 2025-12-18 |
Computational models for pan-cancer classification based on multi-omics data
2025, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2025.1667325
PMID:41220429
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综述 | 本文综述了基于多组学数据的泛癌分类计算模型，总结了现有数据、数据库、方法及其优缺点，并探讨了未来研究方向 | 系统性地比较了基于机器学习和深度学习的泛癌分类方法，并指出了当前框架在整合肿瘤动态时间变化和空间异质性方面的不足 | 现有框架难以整合肿瘤内的动态时间变化和空间异质性，限制了其实时临床应用性 | 研究泛癌分类的计算模型，以应对肿瘤异质性带来的诊断和治疗挑战 | 多组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学）及泛癌图谱 | 机器学习 | 泛癌 | 多组学数据整合 | 机器学习, 深度学习 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1807 | 2025-12-18 |
A deep learning-driven cataract screening model derived from multicenter real-world dataset
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1691419
PMID:41393146
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个基于多中心真实世界数据的深度学习模型，用于白内障筛查 | 采用多中心、真实世界的大规模数据集训练模型，并设计了一个模拟临床诊断流程的级联框架，以提高模型在噪声数据上的可靠性和泛化能力 | 未明确提及模型在更广泛或国际数据集上的测试表现，以及在实际临床部署中的具体挑战 | 开发一个稳健且可泛化的深度学习模型，用于大规模眼科筛查，特别是白内障的检测 | 来自中国12个省市21家眼科机构的22,094张裂隙灯图像 | 计算机视觉 | 白内障 | 裂隙灯成像 | CNN | 图像 | 22,094张裂隙灯图像 | NA | ResNet50-IBN | 准确率, 特异性, AUC | NA |
| 1808 | 2025-12-18 |
Hybrid Deep Learning for Brain Tumor Detection: Combining DenseNet and Custom CNN for Enhanced Accuracy
2025, Biomedical engineering and computational biology
IF:2.3Q3
DOI:10.1177/11795972251395954
PMID:41393347
|
研究论文 | 本文提出了一种结合DenseNet和自定义CNN的混合深度学习架构，用于提高脑肿瘤检测的准确率、敏感性和特异性 | 创新点在于将DenseNet的特征重用和连接性与针对特定领域设计的自定义CNN相结合，以提取高级语义和细粒度特征，从而提升分类性能 | 未明确提及具体局限性，但可能涉及计算资源需求或模型泛化能力 | 研究目标是开发一种混合深度学习架构，以提高脑肿瘤医学图像分类的准确性、敏感性和特异性 | 研究对象是脑肿瘤医学图像数据集 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | 未明确提及 | DenseNet, 自定义CNN | 准确率, 敏感性, 特异性, FPS | 未明确提及 |
| 1809 | 2025-12-18 |
Artificial intelligence applications in intensive care unit nursing: A narrative review (2020-2025)
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251406302
PMID:41393841
|
综述 | 本文综述了2020年至2025年间人工智能在重症监护室护理中的应用研究，总结了趋势并指出了整合挑战 | 系统性地综合了近五年人工智能在ICU护理领域的最新研究进展，突出了早期预警、风险预测及工作流支持等应用趋势 | 纳入的研究多为回顾性，且缺乏校准、外部验证和人为因素评估的详细描述 | 综述人工智能在重症监护室护理中的应用，以识别趋势和整合挑战 | 2020年至2025年间发表的英文研究，重点关注ICU护理中的人工智能应用 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习, 深度学习 | 电子健康记录, 数据库数据 | 37项研究（从4138篇文章中筛选） | NA | NA | AUC | NA |
| 1810 | 2025-12-18 |
Cluster segmentation and stereo vision-based apple localization algorithm for robotic harvesting
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1598414
PMID:41393871
|
研究论文 | 本文提出了一种结合增强K-Means聚类分割算法和立体视觉系统的苹果三维定位方法，用于机器人采摘 | 通过多特征融合（颜色、形态、纹理）提升分割鲁棒性，并集成立体视觉进行精确三维定位，无需大规模标注数据集或高性能硬件 | 未来工作需关注大规模果园部署、并行优化及扩展到其他水果类型 | 开发一种适用于复杂果园环境的自动化苹果采摘机器人定位算法 | 苹果 | 计算机视觉 | NA | 立体视觉 | K-Means聚类 | 图像 | NA | NA | K-Means, 块匹配立体模型 | 识别准确率, 平均精度均值, 平均坐标偏差, 正确识别率, 帧每秒, 深度定位误差 | 低计算需求，无需高性能硬件 |
| 1811 | 2025-12-18 |
Deep learning-based phenotyping of lettuce diseases using Efficient-FBM-FRMNet for precision agriculture
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1704647
PMID:41393894
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为Efficient-FBM-FRMNet的模块化深度学习框架，用于自动化检测生菜病害 | 该模型整合了EfficientNetB4、扩张卷积、特征瓶颈模块、推理引擎和特征细化模块，增强了判别性特征学习、可解释性和稳定性，同时降低了计算成本 | NA | 实现快速准确的生菜病害识别，以支持精准农业和可持续作物管理 | 生菜叶片图像 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN | 图像 | 2,813张生菜叶片图像 | NA | EfficientNetB4, ResNet50, DenseNet121 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1812 | 2025-12-18 |
PLFYNet-based edge-deployable detection system for Ginkgo biloba leaf diseases
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1679455
PMID:41393897
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为PLFYNet的轻量级深度学习模型，用于在资源受限的嵌入式设备上实时检测银杏叶病害 | 提出了一种优化的轻量级主干网络，集成了注意力机制、改进的检测头、高效卷积技术和自定义特征融合模块，并应用了层自适应幅度剪枝技术，在保持精度的同时显著减少了模型参数量 | 研究仅针对银杏叶的三种病害类别（褪绿病、虫害、物理损伤），模型在其他作物或更复杂病害场景下的泛化能力有待验证 | 开发适用于复杂种植环境的轻量级实时病害检测系统，以解决现有系统在边缘部署时精度下降、效率低下和计算开销大的问题 | 银杏叶病害 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习，图像增强 | CNN, YOLO | 图像 | 7,158张增强图像，覆盖三种病害类别 | NA | LCNet-FusionYOLO, PLFYNet, YOLOv7-tiny | mAP@0.5, FPS, 参数量 | Jetson Orin Nano嵌入式平台 |
| 1813 | 2025-12-18 |
Development of a multimodal model combining radiomics and deep learning to predict malignant cerebral edema after endovascular thrombectomy
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1716443
PMID:41393997
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研究论文 | 本研究开发了一种结合放射组学和深度学习的多模态模型，用于预测急性缺血性卒中患者接受血管内血栓切除术后恶性脑水肿的风险 | 首次整合临床数据、放射组学特征和深度学习特征构建多模态预测模型，显著提高了恶性脑水肿预测的准确性 | 研究样本量相对较小（共290例患者），且仅进行了内部验证，缺乏外部独立队列验证 | 提高急性缺血性卒中患者血管内血栓切除术后恶性脑水肿的风险预测准确性 | 接受血管内血栓切除术的急性缺血性卒中患者 | 医学影像分析 | 急性缺血性卒中 | 放射组学分析、深度学习特征提取 | 深度学习融合模型 | 临床数据、医学影像数据 | 290例患者（训练集189例，验证集47例，内部测试集54例） | NA | NA | AUC（曲线下面积） | NA |
| 1814 | 2025-12-18 |
The mediating role of psychological resilience in the relationship between deep learning approach and mathematical creativity: integrating structural equation model and network analysis
2025, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2025.1697817
PMID:41394065
|
研究论文 | 本研究通过整合结构方程模型和网络分析方法，探讨了深度学习方式、心理韧性与数学创造力之间的关系 | 首次将结构方程模型与网络分析方法结合，揭示学习方式、心理韧性与数学创造力之间的中介关系与网络关系 | 研究样本仅为中国大学生，结果可能受文化背景限制；采用横断面设计，无法确定因果关系 | 探究深度学习方式如何通过心理韧性预测数学创造力，并揭示三者间的网络关系 | 中国大学生 | 教育心理学 | NA | 问卷调查法 | 结构方程模型, 网络分析 | 问卷数据 | 986名中国大学生 | NA | NA | 节点中心性指标（强度、接近度、预期影响力） | NA |
| 1815 | 2025-12-18 |
RNA-EFM: energy-based flow matching for protein-conditioned RNA sequence-structure co-design
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf258
PMID:41394077
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研究论文 | 提出了一种名为RNA-EFM的深度学习框架，用于蛋白质条件化的RNA序列与结构协同设计，通过结合基于能量的精炼和流匹配方法，以优化RNA的几何对齐和热力学稳定性 | 首次将基于能量的精炼与流匹配相结合，用于RNA序列与结构的协同设计，并整合了生物物理先验如Lennard-Jones势能和序列衍生的自由能，以确保生成的RNA在几何上合理且热力学稳定 | 未明确提及模型在处理大规模数据集或复杂蛋白质-RNA相互作用时的计算效率或泛化能力限制 | 开发一种能够设计特异性结合目标蛋白质的RNA分子的方法，同时考虑结构对齐、序列恢复和生物物理因素 | RNA分子及其与目标蛋白质的相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习框架，结合基于能量的精炼和流匹配 | NA | RNA序列和结构数据 | NA | NA | RNA-EFM（自定义框架，结合流匹配和基于能量的精炼） | RMSD, lDDT, 序列恢复率, 结合能改进 | NA |
| 1816 | 2025-12-18 |
Leveraging TabTransformer Deep Learning on Conventional MRI Radiomics for Accessible and Interpretable Diagnosis of Autism Spectrum Disorder
2025, Neuropsychiatric disease and treatment
IF:2.5Q2
DOI:10.2147/NDT.S550477
PMID:41394445
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研究论文 | 本研究利用常规MRI序列的放射组学特征，结合TabTransformer深度学习模型，对自闭症谱系障碍进行诊断，并探索影像特征与临床症状严重程度的相关性 | 首次将TabTransformer深度学习模型应用于多区域常规MRI放射组学分析，用于自闭症谱系障碍的诊断，并识别出与核心临床症状相关的特定影像生物标志物 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限，缺乏外部验证，且依赖手动分割，未来需要更大规模、多中心的前瞻性研究及自动化分割方法的探索 | 评估基于常规MRI序列的多区域放射组学分析对自闭症谱系障碍的诊断效能，并探索影像特征与临床症状严重程度的相关性 | 207名儿科参与者（91名自闭症谱系障碍患者，116名典型发育对照） | 医学影像分析 | 自闭症谱系障碍 | 常规MRI序列（T1加权成像和T2加权成像） | TabTransformer, 逻辑回归, 支持向量机 | MRI图像 | 207名儿科参与者（91例ASD，116例对照） | NA | TabTransformer | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 1817 | 2025-12-18 |
Inference of Gene Regulatory Networks for Breast Cancer Based on Genetic Modules
2025, BME frontiers
IF:5.0Q1
DOI:10.34133/bmef.0154
PMID:41394782
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研究论文 | 本研究提出了一种结合遗传模块和卷积神经网络的新方法，从乳腺癌RNA测序数据中推断基因调控网络 | 该方法整合了遗传数据分析和深度学习视角，通过加权基因共表达网络分析筛选关键基因，并将基因模块中的调控关联转化为二维直方图类型，使用卷积神经网络进行拟合和推断 | 未明确说明方法在其他肿瘤类型或更大数据集上的泛化能力 | 开发一种新的基因调控网络推断方法，以促进乳腺癌的靶向治疗 | 乳腺癌的基因调控网络 | 机器学习 | 乳腺癌 | RNA测序 | CNN | 基因表达数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 1818 | 2025-12-18 |
Utilization of artificial intelligence in prostate cancer detection: a comprehensive review of innovations in screening and diagnosis
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1670671
PMID:41394863
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在前列腺癌筛查与诊断中的创新应用 | 详细阐述了AI如何通过深度学习算法改进多参数MRI解读、自动化Gleason分级以及整合多模态数据，推动前列腺癌诊疗向更精准、高效和个性化的新标准转变 | 面临前瞻性验证、数据公平性和监管审批等方面的重大挑战 | 探讨人工智能在前列腺癌管理中的变革性作用，特别是在筛查、诊断和治疗个性化方面的应用 | 前列腺癌的筛查、诊断及治疗过程 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 多参数MRI (mpMRI), 深度学习 | 深度学习算法 | 影像数据, 生物标志物数据, 临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1819 | 2025-12-18 |
PathoEye: A deep learning framework for the whole-slide image analysis of skin tissue
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.11.052
PMID:41395109
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研究论文 | 本文介绍了一个名为PathoEye的深度学习框架，用于皮肤组织全玻片图像分析，专注于真皮-表皮连接区域以丰富皮肤病的病理特征 | NA | NA | 开发一个可解释的计算框架，用于分析皮肤活检中的全玻片图像，以研究各种皮肤状况的病理特征 | 皮肤组织全玻片图像，特别是真皮-表皮连接区域（基底膜区） | 数字病理学 | 皮肤病 | 全玻片图像分析 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1820 | 2025-12-18 |
Advances in machine and deep learning for ECG beat classification: a systematic review
2025, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2025.1649923
PMID:41395626
|
系统综述 | 本文系统回顾了2014年至2024年间发表的106篇相关文献，总结了机器学习和深度学习在心电图（ECG）搏动分类方面的进展、挑战和未来方向 | 系统梳理了从传统特征工程方法向基于卷积神经网络、循环神经网络及注意力机制等先进架构的自动化特征提取与分类方法的演变过程 | 现有研究普遍存在数据不平衡、患者间变异大以及缺乏统一评估指标等问题，限制了公平比较和临床转化 | 调查ECG信号分析技术，以更准确、高效地识别和分类各种心搏 | 心电图（ECG）信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | CNN, RNN, 混合框架 | 信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |