深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1872 篇文献，本页显示第 1301 - 1320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1301 | 2025-10-06 |
Enhancing ultrasonographic detection of hepatocellular carcinoma with artificial intelligence: current applications, challenges and future directions
2025-Jul-01, BMJ open gastroenterology
IF:3.3Q2
DOI:10.1136/bmjgast-2025-001832
PMID:40592728
|
综述 | 本文全面分析人工智能在肝细胞癌超声检测中的当前应用、挑战与未来发展方向 | 聚焦深度学习在超声影像中增强肝细胞癌早期检测的潜力，探讨多模态整合、可解释AI和实时诊断等新兴趋势 | 面临数据异质性、缺乏标准化、模型可解释性担忧、监管限制和临床实际应用障碍等挑战 | 改善肝细胞癌的超声检测效果，提升患者预后 | 肝细胞癌（HCC）患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | 超声成像（B-mode US） | 深度学习, CNN | 医学影像 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 1302 | 2025-10-06 |
Muscle-Driven prognostication in gastric cancer: A multicenter deep learning framework integrating Iliopsoas and erector spinae radiomics for 5-Year survival prediction
2025-Jul-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-09083-y
PMID:40596621
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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胃癌5年生存预测模型，重点关注基于CT的髂腰肌和竖脊肌2D和3D特征 | 首次将髂腰肌和竖脊肌的放射组学特征与深度学习相结合用于胃癌生存预测，并比较了2D和3D方法的性能差异 | 3D模型因包含不相关数据而表现不佳，研究为回顾性设计 | 开发胃癌患者5年生存预测模型 | 胃癌患者 | 数字病理 | 胃癌 | CT成像，放射组学 | 深度学习 | 医学影像（CT图像） | 705名来自两个中心的患者 | NA | NA | AUC | NA |
| 1303 | 2025-10-06 |
Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models in Radiology: From Theory to Practice
2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240790
PMID:40464682
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综述 | 本文综述了基于检索增强生成的大型语言模型在放射学领域的理论与实践应用 | 将检索增强生成技术引入放射学工作流程，解决传统LLM的幻觉问题和来源不透明问题 | 需要持续改进以处理大量输入数据和复杂多智能体对话 | 探索大型语言模型在放射学工作流程优化中的应用 | 放射学工作流程和诊断实践 | 自然语言处理 | NA | 检索增强生成，少样本学习，零样本学习，多步推理 | 大型语言模型 | 文本数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1304 | 2025-10-06 |
Establish a simple and quantitative deep learning-based method to analyse complicated intra- and inter-species social interaction behaviour for four stag beetle species
2025-Jul, Open biology
IF:4.5Q1
DOI:10.1098/rsob.250060
PMID:40628294
|
研究论文 | 开发基于深度学习的简单定量方法分析四种锹形虫物种复杂的社会互动行为 | 首次将DeepLabCut™姿态估计工具应用于昆虫社会行为量化分析，实现客观定量的行为测量 | 研究基于实验室环境下的 staged encounters，可能与自然行为存在差异 | 建立定量分析方法理解锹形虫社会行为的生态和进化意义 | 四种锹形虫物种的社会互动行为 | 计算机视觉 | NA | 视频行为分析，姿态估计 | CNN | 视频 | 四种锹形虫物种的高分辨率视频数据 | DeepLabCut™ | NA | 姿态估计准确性，行为参数提取精度 | NA |
| 1305 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Classification of NSCLC-Derived Extracellular Vesicles Using AFM Nanomechanical Signatures
2025-Jul-08, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c02009
PMID:40626500
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的非小细胞肺癌来源细胞外囊泡分类方法，通过原子力显微镜纳米力学特征分析实现精准诊断 | 首次展示了基于纳米力学特征的NSCLC来源细胞外囊泡分类方法，将深度学习和AFM分析相结合 | 样本变异性问题尚未解决，需要在临床样本中进一步验证性能 | 开发非小细胞肺癌液体活检的精准诊断工具 | 非小细胞肺癌来源的细胞外囊泡 | 数字病理学 | 肺癌 | 原子力显微镜 | CNN | 图像 | 来自NSCLC亚型（A549、PC9、PC9/GR）和非肿瘤性支气管上皮细胞（BEAS-2B）的细胞外囊泡 | NA | DenseNet | AUC, 准确率 | NA |
| 1306 | 2025-10-06 |
Event-Driven Taxonomy (EDT) Screening: Leveraging Effect-Based Spectral Libraries to Accelerate Semiquantitative Nontarget Analysis of AhR Agonists in Sediment in the Era of Big Data
2025-Jul-08, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c07344
PMID:40626791
|
研究论文 | 开发了一种事件驱动分类法筛选策略，用于加速沉积物中非目标生物活性污染物的识别和半定量分析 | 将效应导向分析与非目标筛选工作流程整合为单一步骤，并嵌入两种新型效应基谱库 | 仅以芳烃受体活性为例进行验证，方法在其他生物活性体系中的适用性有待进一步研究 | 加速复杂化学混合物中生物活性污染物的识别和风险评估 | 沉积物中的芳烃受体激动剂 | 环境分析化学 | NA | 液相色谱-高分辨质谱, 效应导向分析, 非目标筛选 | 深度学习 | 质谱数据, 生物活性数据 | NA | NA | NA | 识别准确率, 假阳性率, 生物活性贡献解释率 | NA |
| 1307 | 2025-10-06 |
A Meta-Analysis of the Diagnosis of Condylar and Mandibular Fractures Based on 3-dimensional Imaging and Artificial Intelligence
2025-Jul-08, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000011622
PMID:40627036
|
meta-analysis | 通过系统综述和荟萃分析评估3D影像和人工智能在髁状突及下颌骨骨折诊断中的准确性和实用性 | 首次对基于3D影像和人工智能的髁状突骨折诊断方法进行系统性荟萃分析 | 面临数据质量、模型可解释性和临床验证等挑战，需要更多多中心研究验证 | 改善髁状突骨折的快速准确分类诊断，评估人工智能在颌面外科的应用价值 | 髁状突骨折和下颌骨骨折 | medical imaging | maxillofacial fractures | 3-dimensional computed tomography (CT) | deep learning models | 3D medical images | NA | NA | NA | prediction accuracy, diagnostic efficiency | NA |
| 1308 | 2025-10-06 |
A fully automated deep learning framework for age estimation in adults using periapical radiographs of canine teeth
2025-Jul-08, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-025-03558-3
PMID:40627040
|
研究论文 | 提出了一种基于犬齿根尖周X线片的成人年龄自动估计深度学习框架 | 开发了包含牙齿检测和年龄估计的两步流程全自动框架，并比较了四种不同CNN架构在年龄估计中的表现 | 结合性别信息未能提升模型性能，且不同牙齿间的预测准确性无显著差异 | 开发用于法医鉴定的自动年龄估计工具 | 成人犬齿根尖周X线片 | 计算机视觉 | 法医鉴定 | 根尖周X线摄影 | CNN | X线图像 | 2,587张X线片来自1,004名患者（691名女性，313名男性） | NA | YOLOv8-Nano, ResNet-18, DenseNet-121, EfficientNet-B0, MobileNetV3 | F1分数, 检测成功率, 中位绝对误差 | NA |
| 1309 | 2025-10-06 |
A novel UNet-SegNet and vision transformer architectures for efficient segmentation and classification in medical imaging
2025-Jul-08, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01564-8
PMID:40627277
|
研究论文 | 提出一种结合卷积自编码器、UNet、SegNet和视觉变换器的混合深度学习模型，用于医学图像分割和分类 | 提出动态特征融合机制，集成多种架构优势；使用混合帝王企鹅优化器进行特征选择；开发HyViT-CE用于分类任务 | 未明确说明模型计算复杂度及在临床环境中的实时性能 | 解决医学图像中复杂结构的分割和分类挑战 | 脑肿瘤MRI、乳腺超声和胸部X光图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤, 乳腺癌, 胸部疾病 | MRI, 超声, X射线 | CAE, UNet, SegNet, Transformer | 医学图像 | 三个主要数据集（具体数量未说明） | NA | UNet, SegNet, Vision Transformer, 卷积自编码器 | 准确率 | NA |
| 1310 | 2025-10-06 |
Deep Learning Approach for Biomedical Image Classification
2025-Jul-08, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01590-8
PMID:40627296
|
综述 | 本文全面概述了深度学习技术在生物医学图像分类中的应用 | 系统调研了50种医疗领域深度学习方法，强调公开数据集在推动AI医疗创新中的重要作用 | NA | 探讨深度学习在生物医学图像分析中的潜力和未来研究方向 | 医疗图像数据（乳腺X光、组织病理学、放射学等） | 计算机视觉 | NA | NA | CNN, RNN, GAN | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1311 | 2025-10-06 |
Protecting Deep Learning Model Copyrights With Adversarial Example-Free Reuse Detection
2025-Jul-08, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3578664
PMID:40627481
|
研究论文 | 提出一种基于神经元功能分析的深度学习模型重用检测方法，用于保护模型版权 | 首个无需对抗样本、利用神经元功能分析进行DNN版权保护的方法，可处理异构重用场景 | 未明确说明方法在超大规模模型上的适用性 | 开发深度学习模型版权保护技术，防止未经授权的模型重用和复制 | 深度神经网络模型 | 机器学习 | NA | 神经元功能分析 | 深度神经网络 | 正常测试样本 | NA | NA | NA | F1分数 | NA |
| 1312 | 2025-10-06 |
Real-time super-resolution structured illumination microscopy: current progress in joint space and frequency reconstruction
2025-Jul-07, Reports on progress in physics. Physical Society (Great Britain)
DOI:10.1088/1361-6633/adecb1
PMID:40623425
|
研究论文 | 提出联合空间和频率重建框架实现结构光照明显微镜的实时超分辨率成像 | 提出联合空间和频率重建框架，实现2D-SIM、3D-SIM和非线性SIM的实时伪影减少超分辨率成像 | NA | 改进结构光照明显微镜的重建算法以实现实时成像 | 活细胞细胞内结构的动态相互作用 | 计算显微成像 | NA | 结构光照明显微镜 | NA | 显微图像 | NA | JSFR框架 | NA | 成像速度 | NA |
| 1313 | 2025-07-09 |
Correction to "Deep Learning Enhanced Near Infrared-II Imaging and Image-Guided Small Interfering Ribonucleic Acid Therapy of Ischemic Stroke"
2025-Jul-07, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c07799
PMID:40623919
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1314 | 2025-07-09 |
Author Correction: Detecting command injection attacks in web applications based on novel deep learning methods
2025-Jul-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-09836-9
PMID:40624202
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1315 | 2025-07-09 |
Retraction Note: A combined microfluidic deep learning approach for lung cancer cell high throughput screening toward automatic cancer screening applications
2025-Jul-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-09817-y
PMID:40624239
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1316 | 2025-10-06 |
Radiographic Bone Texture Analysis using Deep Learning Models for Early Rheumatoid Arthritis Diagnosis
2025-Jul-07, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01579-3
PMID:40624389
|
研究论文 | 使用深度学习模型分析X射线骨纹理特征以实现早期类风湿关节炎诊断 | 首次比较两种深度学习模型（Deep-TEN和ResNet-50）在早期RA诊断中的性能，实现完全自动化的骨纹理定量评估 | 模型诊断性能仅为中等水平（AUC 0.69-0.73），需要进一步优化 | 开发基于深度学习的自动化方法用于早期类风湿关节炎诊断 | 早期类风湿关节炎患者和非RA患者的双手X光片 | 计算机视觉 | 类风湿关节炎 | X射线成像 | 深度学习 | 医学影像 | 891例早期RA患者和1237例非RA患者，共计2128例双手X光片 | NA | Deep Texture Encoding Network (Deep-TEN), ResNet-50 | AUC, 阳性预测值, 比值比 | NA |
| 1317 | 2025-10-06 |
Learning interpretable network dynamics via universal neural symbolic regression
2025-Jul-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-61575-7
PMID:40617863
|
研究论文 | 开发了一种结合深度学习与符号回归的通用计算工具，用于自动学习复杂网络动态的符号模式 | 将深度学习的优秀拟合能力与预训练符号回归的方程推断能力相结合，创建通用计算工具 | NA | 发现复杂网络动态的控制方程，揭示复杂现象形成和演化的隐藏模式与机制 | 复杂网络动态系统 | 机器学习 | NA | 深度学习，符号回归 | NA | 网络动态数据 | 十余个代表性场景，包括物理、生物化学、生态学和流行病学领域 | NA | NA | 有效性，效率 | NA |
| 1318 | 2025-10-06 |
Deep learning-based extraction of Kenya's historical road network from topographic maps
2025-Jul-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05442-6
PMID:40617814
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研究论文 | 使用深度学习技术从肯尼亚历史地形图中提取道路网络数据 | 首次将深度学习方法应用于肯尼亚历史地形图道路网络提取，创建了包含5.6万公里历史道路的详细数据集 | 仅使用533张地图，验证仅基于7张代表性地图样本 | 解决肯尼亚历史道路数字数据集缺乏的问题，为环境和社会经济分析提供数据支持 | 肯尼亚1950s-1980s时期的历史道路网络 | 计算机视觉 | NA | 地形图数字化、地理配准、深度学习分类 | 深度学习 | 地形图图像 | 533张历史地形图（1:50,000和1:100,000比例尺） | NA | NA | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1319 | 2025-10-06 |
A large-scale dataset for training deep learning segmentation and tracking of extreme weather
2025-Jul-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05480-0
PMID:40617821
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研究论文 | 本文介绍了用于极端天气事件分割和追踪的最大规模专家标注数据集 | 提供了目前最大规模的专家指导手工标注极端天气事件分割掩码数据集 | NA | 解决极端天气事件检测和追踪中专家标注样本不足的挑战 | 大气河流、热带气旋和大气阻塞事件 | 计算机视觉 | NA | 再分析数据 | 深度学习分割模型 | 气象数据图像 | 49,184个标注时间步，每个事件时间步由两名独立标注者标注 | NA | NA | NA | NA |
| 1320 | 2025-10-06 |
Harnessing protein language model for structure-based discovery of highly efficient and robust PET hydrolases
2025-Jul-05, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-61599-z
PMID:40617831
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研究论文 | 本研究开发了一种结合蛋白质语言模型和结构相似性的蛋白质发现流程VenusMine，用于发现高效稳定的PET水解酶 | 首次将蛋白质语言模型与表征树结合，基于序列信息通过结构相似性识别PET水解酶，并成功发现性能优于已知酶的新型PETase | 仅使用IsPETase晶体结构作为模板，可能限制了发现的序列多样性；仅验证了34种蛋白质的活性 | 开发基于深度学习的蛋白质发现方法，寻找具有增强性能的天然PET水解酶 | 聚乙烯对苯二甲酸酯(PET)水解酶 | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型，X射线晶体学，分子动力学模拟 | 蛋白质语言模型 | 蛋白质序列，蛋白质结构 | 34种筛选蛋白质进行生化验证 | NA | 表征树 | 熔化温度，PET降解活性，催化效率 | NA |