深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1495 篇文献，本页显示第 1 - 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-02-20 |
Automated Remote Detection of Falls Using Direct Reconstruction of Optical Flow Principal Motion Parameters
2025-Sep-11, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25185678
PMID:41012917
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研究论文 | 本文提出了一种基于光学流主运动参数直接重构的全自动跌倒检测方法，旨在提高检测精度并降低计算成本 | 通过直接重构主运动参数，避免了计算密集型的光学流全重建，同时提供了有效的描述符以实现精确检测 | 未明确提及具体样本量或数据集细节，且未来需在资源受限环境中进行优化和深度学习增强 | 开发一种高效、自动化的跌倒检测技术，适用于医疗保健和辅助技术领域 | 跌倒检测系统，重点关注视频监控中的运动分析 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 光学流分析 | NA | 视频 | NA | NA | NA | 检测准确率, 计算效率 | NA |
| 2 | 2026-02-19 |
A phase-aware Cross-Scale U-MAMba with uncertainty-aware segmentation and Switch Atrous Bifovea EfficientNetB7 classification of kidney lesion subtype
2025-Sep-30, Lasers in medical science
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s10103-025-04644-z
PMID:41026235
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研究论文 | 本文提出了一种名为PCU-SABENet的统一框架，用于肾脏病灶亚型的识别，该框架集成了多期相重建、细粒度病灶分割和鲁棒的亚型分类功能 | 提出了一个集成了多期相重建、不确定性感知分割和分类的统一框架PCU-SABENet，其中PhaseGAN-3D用于合成缺失的CT期相，PCU分割模块结合了上下文注意力块和跨尺度跳跃连接，SABENet分类器采用了Switch Atrous卷积和双焦点自注意力机制，以应对形态多样性和不完整数据 | 未在摘要中明确提及 | 提高肾脏病灶亚型识别的准确性和鲁棒性，以支持精准诊断和个性化治疗规划 | 肾脏病灶 | 数字病理学 | 肾脏癌 | 多期相CT成像 | GAN, CNN | CT图像 | NA | NA | PhaseGAN-3D, U-MAMba, EfficientNetB7 | 准确率, Dice相似系数, IoU, 精确率, 召回率, 期相一致性分数, 亚型置信度偏差 | NA |
| 3 | 2026-02-19 |
A deep learning method for diagnosis of oral potentially malignant disorders
2025-Sep-26, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.106138
PMID:41016582
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种用于诊断口腔潜在恶性病变的两阶段深度学习方法 | 提出了一种两阶段深度学习方法，用于从临床图像中诊断口腔潜在恶性病变，并展示了其作为临床决策支持工具的实用性 | NA | 开发并验证一种用于诊断口腔潜在恶性病变的深度学习方法，并评估其作为临床决策支持工具的效果 | 口腔潜在恶性病变 | 数字病理学 | 口腔潜在恶性病变 | 深度学习 | 深度学习 | 图像 | 内部数据集（ZJUSS，n = 3305）和两个外部多中心数据集（WCHS 和 CS-SJTU，n = 1756） | NA | NA | F1分数 | NA |
| 4 | 2026-02-19 |
Full-Spectrum phototherapy in hair loss management: a systematic review of wavelength-dependent mechanisms, clinical efficacy, and future directions
2025-Sep-19, Lasers in medical science
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s10103-025-04616-3
PMID:40968340
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综述 | 本文系统综述了全光谱光疗在脱发管理中的波长依赖机制、临床疗效及未来发展方向 | 提出了新颖的“波长-穿透深度-靶向机制”模型，以阐明全光谱光疗对毛囊再生的多层次调控作用，并探讨了人工智能驱动的参数优化等未来研究方向 | 存在治疗窗口窄、患者反应不一、组织穿透有限等未解决的挑战 | 阐明全光谱光疗在脱发管理中的作用机制、临床疗效并探索其未来发展路径 | 脱发（包括斑秃、雄激素性脱发和瘢痕性脱发）患者及毛囊再生过程 | NA | 脱发 | 全光谱光疗（涵盖紫外线至中红外波长） | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5 | 2026-02-15 |
Big data and AI: Potential and challenges for digital transformation in toxicology
2025-Sep, Environmental analysis, health and toxicology
DOI:10.5620/eaht.2025s07
PMID:41265416
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综述 | 本文探讨了大数据和人工智能在毒理学领域数字化转型中的潜力与挑战，重点关注AI在毒性预测和化学风险评估中的应用 | 系统性地综述了AI（包括机器学习、深度学习和大型语言模型）在毒理学中的最新应用，并强调了可解释性AI与不良结局路径框架结合以提升模型可解释性的必要性 | 高质量、同质化数据集的可用性有限，以及AI模型的黑箱性质阻碍了监管接受度 | 推动毒理学从观测科学向预测科学转型，通过AI现代化化学风险评估 | 毒性数据库、AI毒性预测模型及其在化学优先级排序等领域的应用案例 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习, 深度学习, 大型语言模型 | 大数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6 | 2026-02-15 |
Revolutionizing multi-omics analysis with artificial intelligence and data processing
2025-Sep, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.70002
PMID:41675959
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综述 | 本文探讨了人工智能与数据处理技术在多组学分析中的应用，旨在改变对复杂生物系统的理解 | 整合人工智能技术（如机器学习、深度学习）以处理和分析多组学数据，加速生物标志物发现和个性化医疗发展 | 需要高质量数据集，且有效算法和模型的开发仍面临挑战 | 探索人工智能和数据处理技术在多组学分析中的潜力，以推动生物系统研究和医学应用 | 多组学数据（包括多种分子数据类型） | 机器学习 | NA | 多组学方法 | 机器学习, 深度学习, 神经网络 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7 | 2026-02-15 |
Loc4Lnc: Accurate prediction of long noncoding RNA subcellular localization via enhanced RNA sequence representation
2025-Sep, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.100
PMID:41675960
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研究论文 | 本文提出了一种名为Loc4Lnc的深度学习框架，用于准确预测长链非编码RNA的亚细胞定位 | 通过整合卷积层和Transformer模块，有效捕获RNA序列中的局部基序和长程依赖关系，并利用TextCNN进行分类，显著提升了预测准确性 | NA | 开发一个深度学习框架以准确预测lncRNA的亚细胞定位，从而帮助理解其在生物通路中的功能 | 长链非编码RNA及其在五个亚细胞位置（细胞质、细胞核、细胞溶质、染色质和外泌体）的定位 | 自然语言处理 | NA | RNA序列分析 | CNN, Transformer | RNA序列 | 基于RNALocate v2.0数据库构建的基准数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | 卷积层, Transformer块, TextCNN | 准确率 | NA |
| 8 | 2026-02-14 |
Automatic quantitative analysis of atherosclerotic aortic plaques in patients with embolic cerebral infarction using deep learning
2025-09, The Korean journal of internal medicine
DOI:10.3904/kjim.2024.360
PMID:40859808
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研究论文 | 本研究开发了一种基于U-net的自动斑块分割模型，用于分析经食管超声心动图（TEE）图像中的动脉粥样硬化主动脉斑块，并评估其在预测复杂斑块和心血管事件中的临床价值 | 首次将U-net深度学习模型应用于TEE图像的自动斑块分割，以量化主动脉斑块面积（APA）和斑块比例（APR），并探索其在预测复杂主动脉斑块和心血管事件中的潜力 | U-net模型估计的APA或APR在预测主要不良心脑血管事件方面未显示出额外价值，可能需要结合斑块的其他特征（如活动性和形态）进行更全面的定量分析 | 开发自动斑块分割模型并评估其在不明原因栓塞性脑卒中（ESUS）患者中的临床实用性 | 来自心血管中心的患者TEE主动脉图像，包括711名因各种原因就诊的患者和ESUS患者临床数据集 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 经食管超声心动图（TEE） | CNN | 图像 | 711名患者的TEE主动脉图像数据集，以及来自三个心血管中心的ESUS患者临床数据集 | NA | U-net | 平均交并比（IoU） | NA |
| 9 | 2026-02-13 |
MetaChrome: An Open-Source, User-Friendly Tool for Automated Metaphase Chromosome Analysis
2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.02.673813
PMID:41019638
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研究论文 | 介绍了一个名为MetaChrome的开源软件平台，用于自动化中期染色体分析和FISH信号共定位分析 | 开发了一个结合图形用户界面的开源软件，通过微调的深度学习模型实现中期染色体的自动化分割和FISH信号共定位分析，相比传统图像处理方法提高了分割精度 | 未明确说明 | 解决DNA-FISH染色体图像分析中染色体自动分割和FISH信号共定位的挑战，推进高通量染色体分析工作流程 | 中期染色体图像、染色体特异性FISH探针和免疫荧光标记蛋白 | 数字病理学 | NA | DNA荧光原位杂交(FISH)、高通量成像(HTI) | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | Cellpose | 分割精度 | NA |
| 10 | 2026-02-13 |
Reconstruction of total-body multi parametric images with shortened-duration dynamic [68Ga]Ga-PSMA-11 and [68Ga]Ga-FAPI-04 PET scans
2025-Sep-02, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adfe33
PMID:40840511
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术，从缩短至20分钟的全身动态PET扫描中重建多参数图像 | 提出了一种结合动态PET帧预测、参数线性拟合和生成对抗网络的深度学习框架，首次实现了从20分钟动态PET数据重建[68Ga]Ga-PSMA-11和[68Ga]Ga-FAPI-04的多参数图像，将扫描时间从1小时以上大幅缩短至20分钟 | 研究样本量相对较小（49名受试者），且仅针对两种特定示踪剂（[68Ga]Ga-FAPI-04和[68Ga]Ga-PSMA-11）进行了验证，未涵盖其他PET示踪剂或更广泛的临床场景 | 开发一种基于深度学习的图像重建方法，以缩短动态PET扫描时间，减少患者不适、运动伪影和成本 | 49名接受全身动态PET扫描的受试者（18名使用[68Ga]Ga-FAPI-04示踪剂，31名使用[68Ga]Ga-PSMA-11示踪剂） | 医学影像分析 | 前列腺癌 | 动态正电子发射断层扫描（PET），[68Ga]Ga-PSMA-11和[68Ga]Ga-FAPI-04示踪剂成像 | 生成对抗网络（GAN） | 动态PET图像序列 | 49名受试者（18名[68Ga]Ga-FAPI-04，31名[68Ga]Ga-PSMA-11） | NA | GAN | 峰值信噪比（PSNR），结构相似性指数（SSIM），皮尔逊相关系数（PCC） | NA |
| 11 | 2026-02-13 |
mmWave Radar for Sit-to-Stand Analysis: A Comparative Study With Wearables and Kinect
2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3548092
PMID:40042953
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研究论文 | 本研究探讨了使用毫米波雷达技术分析坐立动作的新方法，旨在开发一种非接触式、保护隐私且可全天候运行的医疗保健解决方案 | 首次将毫米波雷达技术应用于坐立动作分析，并与可穿戴设备和Kinect进行对比研究，提出了一种非接触式、隐私保护的解决方案 | 毫米波雷达在精细动作分析方面仍存在挑战，且未与金标准VICON系统进行验证，计划未来进行验证 | 开发用于医疗保健应用的非接触式、隐私保护且全天候运行的坐立动作分析系统，以进行跌倒风险评估 | 45名参与者执行坐立动作 | 机器学习和计算机视觉 | 老年疾病 | 毫米波雷达技术，深度学习姿态估计模型，逆运动学 | 深度学习姿态估计模型 | 雷达点云数据 | 45名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 12 | 2026-02-12 |
Fusion of habitat analysis and deep learning on contrast-enhanced T1-weighted imaging for predicting Ki-67 status in pediatric brain tumors
2025-Sep-27, Child's nervous system : ChNS : official journal of the International Society for Pediatric Neurosurgery
DOI:10.1007/s00381-025-06934-x
PMID:41014337
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研究论文 | 本研究通过融合生境分析和深度学习技术，基于对比增强T1加权成像预测儿童脑肿瘤的Ki-67状态 | 首次将肿瘤生境分析与深度学习特征融合，用于量化儿童脑肿瘤的瘤内异质性并预测Ki-67指数 | 回顾性研究设计，样本量较小（140例），且仅基于单一成像模态（CE-T1WI） | 预测儿童脑肿瘤的Ki-67指数，以指导治疗和评估患者预后 | 儿童脑肿瘤患者 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 对比增强T1加权成像（CE-T1WI） | 随机森林 | 医学图像 | 140例儿童患者 | Scikit-learn | 随机森林 | AUC | NA |
| 13 | 2026-02-12 |
Variational inference of single cell time series
2025-Sep-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.29.610389
PMID:39257806
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SNOW的深度学习算法，用于解卷积单细胞时间序列数据，分离时间依赖和独立成分 | 提出SNOW算法，能够构建有生物学意义的潜在空间、去除批次效应并生成逼真的单细胞时间序列 | NA | 分析时间过程单细胞RNA测序数据，解决时间与细胞类型贡献解卷积、区分真实动态与批次效应等挑战 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14 | 2026-02-12 |
Deep learning-based super-resolution method for projection image compression in radiotherapy
2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2024-2962
PMID:40893517
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研究论文 | 本文研究了一种基于深度学习的超分辨率方法，用于压缩放疗中的投影图像，以经济地存储大规模图像数据 | 结合超分辨率深度学习网络与视频编解码算法，对放疗投影图像进行压缩，在提高压缩比的同时保持图像质量 | 未明确提及方法在临床实际应用中的验证或与其他先进压缩方法的直接比较 | 开发一种经济有效的投影图像压缩方法，用于放疗中的图像存储 | 锥形束计算机断层扫描（CBCT）的投影图像 | 计算机视觉 | 癌症 | 锥形束计算机断层扫描（CBCT）成像 | CNN, ResNet, GAN | 图像 | 基于自然图像和投影图像的两个数据库 | NA | 卷积神经网络, 残差网络, 生成对抗网络 | 压缩比（CR）, 峰值信噪比（PSNR）, 视频质量度量（VQM）, 结构相似性指数（SSIM） | NA |
| 15 | 2026-02-10 |
Deep Learning-based Alignment Measurement in Knee Radiographs
2025-Sep-19, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-032-04965-0_12
PMID:41568201
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的方法，用于在膝关节前后位X光片中通过自动定位膝关节解剖标志来测量膝关节对齐 | 首次基于深度学习定位超过100个膝关节解剖标志以完整勾勒膝关节形状，并整合术前和术后图像的膝关节对齐测量 | NA | 自动化膝关节对齐测量以预测关节健康和全膝关节置换术后的手术结果 | 膝关节前后位X光片 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | Hourglass网络 | 平均绝对差异, 组内相关系数 | NA |
| 16 | 2026-02-09 |
Poor-prognosis young-onset colorectal cancer is defined by the mesenchymal subtype and can be predicted by integrating molecular and histopathological characteristics
2025-Sep, ESMO gastrointestinal oncology
DOI:10.1016/j.esmogo.2025.100181
PMID:41647998
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研究论文 | 本研究通过分析年轻发病结直肠癌的分子和临床特征，揭示了其与晚发病例的异质性，并开发了一个结合分子和组织学标志物的风险评分模型来预测CMS4间充质亚型 | 首次整合了深度学习和分子标记（如SDI、微卫星状态和miR-200s启动子甲基化）来预测年轻发病结直肠癌中的CMS4间充质亚型，并建立了有效的风险评分模型 | 研究依赖于回顾性队列数据，可能受到样本选择偏差的影响，且外部验证的广泛性有待进一步确认 | 解析结直肠癌的年龄依赖性分子异质性，并开发识别高风险年轻发病患者的模型 | 年轻发病结直肠癌患者（年龄<50岁）的临床和分子数据 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习分析、分子亚型分型、微卫星状态检测、启动子甲基化分析 | 深度学习框架 | 苏木精-伊红染色全切片图像、临床数据、分子数据 | 总临床数据涉及564,439个患者样本，分子特征分析使用1,874个患者样本 | NA | NA | 曲线下面积 | NA |
| 17 | 2026-02-07 |
Exploiting correlations across trials and behavioral sessions to improve neural decoding
2025-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.14.613047
PMID:39314484
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研究论文 | 本文提出了两种利用跨试验和跨行为会话相关性的新型神经解码模型，以提高神经解码的准确性 | 提出了多会话降秩回归模型和多会话状态空间模型，首次系统性地利用跨试验和跨会话的神经活动相关性来改进解码，相比传统方法具有更好的解释性和计算效率 | 未明确说明模型在实时解码场景下的性能表现，也未讨论模型对噪声和异常数据的鲁棒性 | 改进神经解码的准确性，通过利用跨试验和跨行为会话的神经活动相关性 | 小鼠的神经活动数据与行为数据 | 机器学习 | NA | Neuropixels记录技术 | 降秩回归模型, 状态空间模型 | 神经活动数据, 行为数据 | 433个行为会话，覆盖270个脑区，来自国际脑实验室公开的小鼠Neuropixels数据集 | NA | 多会话降秩回归模型, 多会话状态空间模型 | 解码准确率 | NA |
| 18 | 2026-02-07 |
Longitudinal methods for Alzheimer's cognitive status prediction with deep learning
2025-Sep, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.70488
PMID:40994414
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研究论文 | 本文开发了一种新的深度学习技术，用于预测阿尔茨海默病认知状态在3-10年内的变化 | 提出了两种新的建模技术：分离标准化基线特征与偏离基线的方法，以及一种新的基于线性注意力的插补方法，以扩展预测时间范围至3-10年 | 预测3-10年内最终导致阿尔茨海默病的aMCI仍然具有挑战性，且研究可能受限于数据库样本 | 开发机器学习技术以延长阿尔茨海默病认知状态的预测时间范围 | 遗忘型轻度认知障碍（aMCI）和阿尔茨海默病（AD）患者 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 神经心理学数据、患者历史数据 | 使用国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）数据库，具体样本数量未明确 | 未明确指定 | 未明确指定 | 1vA准确率 | 未明确指定 |
| 19 | 2026-02-06 |
RETRACTED ARTICLE: Personalised sports rehabilitation analysis using a fitness enhanced model based on big data and deep learning
2025-Sep-29, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2561926
PMID:41020342
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研究论文 | 本研究通过结合可穿戴设备、传感器和大数据分析，开发了一种基于健身气功的现代健康康复管理模型，用于个性化运动康复分析 | 将嵌入式技术和大数据分析应用于健身气功，创建了一个技术增强的个性化康复模型，相比传统方法在生理指标和依从率上显示出显著提升 | NA | 建立一个现代健康康复管理模型，以改善生理功能并提升整体生活质量 | 健身气功练习者，通过可穿戴设备和环境传感器收集数据 | 机器学习 | NA | 大数据分析，可穿戴设备与传感器技术 | 深度学习模型 | 生理数据（如心率变异性、呼吸率、运动效率、压力水平） | NA | NA | NA | 心率变异性增加百分比，呼吸率降低百分比，运动效率提升百分比，压力水平下降百分比，依从率，相关性系数（r值） | NA |
| 20 | 2026-02-06 |
RETRACTED ARTICLE: Enhancing communication for people with hearing disabilities through robust sign language recognition using deep learning and the internet of things
2025-Sep-24, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2562454
PMID:40990717
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和物联网的鲁棒手语识别方法，以增强听力障碍人士的沟通能力 | 提出ECRSLR-SAEHD方法，整合高斯滤波、EfficientNetB7特征提取、稀疏自编码器识别及芬尼克狐算法超参数调优，并利用物联网辅助应用 | 未提及方法在复杂背景、光照变化或实时性方面的具体表现，也未说明数据集的具体规模和多样性 | 通过鲁棒的手语识别技术改善听力障碍人士的日常交流、教育获取和生活质量 | 听力障碍人士及其照顾者 | 计算机视觉 | 听力障碍 | 深度学习，物联网 | 稀疏自编码器，EfficientNetB7 | 图像 | NA | NA | EfficientNetB7，稀疏自编码器 | 准确率 | NA |