深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1660 篇文献，本页显示第 941 - 960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 941 | 2025-10-06 |
Brain tumor detection using hybrid transfer learning and patch antenna-enhanced microwave imaging
2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329251325740
PMID:40208040
|
研究论文 | 提出一种结合混合迁移学习和贴片天线增强微波成像的创新脑肿瘤检测方法 | 将预训练深度学习模型与高分辨率微波成像技术相结合，利用贴片天线系统和MobileNet V2实现非侵入式实时脑肿瘤检测 | 仅通过仿真实验验证，尚未进行临床实际应用验证 | 开发一种非侵入式实时脑肿瘤检测技术以克服当前诊断方法的局限性 | 脑肿瘤 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 微波成像，SAR分析 | CNN | 微波图像 | NA | TensorFlow, PyTorch或Keras（具体框架未明确说明） | MobileNet V2 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性 | NA |
| 942 | 2025-10-06 |
A systematic review of artificial intelligence techniques based on electroencephalography analysis in the diagnosis of epilepsy disorders: A clinical perspective
2025-Sep, Epilepsy research
IF:2.0Q3
DOI:10.1016/j.eplepsyres.2025.107582
PMID:40393108
|
系统综述 | 从临床角度系统回顾基于脑电图分析的人工智能技术在癫痫诊断中的应用 | 重点关注注意力机制而非传统深度学习或机器学习方法，并将研究范围从通用脑成像技术聚焦到癫痫诊断的脑电图数据分析 | 需要更多多中心合作以收集高质量数据并确保代码工具的开放访问 | 探讨人工智能在癫痫诊断领域的应用潜力 | 癫痫患者的脑电图数据 | 自然语言处理 | 癫痫 | 脑电图 | 注意力机制, ANN | 脑电图信号 | NA | NA | 注意力机制, 人工神经网络 | NA | NA |
| 943 | 2025-10-06 |
Performance of AI methods in PET-based imaging for outcome prediction in lymphoma: A systematic review and meta-analysis
2025-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112204
PMID:40466216
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系统综述与荟萃分析 | 通过系统综述和荟萃分析评估基于PET影像的人工智能方法在淋巴瘤预后预测中的性能 | 首次对基于PET影像的AI方法在淋巴瘤预后预测中的性能进行系统评估，并比较了不同AI方法的预测效果 | 纳入研究存在异质性，需要更多前瞻性研究验证临床适用性 | 评估人工智能方法在淋巴瘤PET影像预后预测中的性能 | 淋巴瘤患者，主要为非霍奇金淋巴瘤 | 医学影像分析 | 淋巴瘤 | PET影像分析 | 深度学习, 机器学习, 影像组学 | PET医学影像 | 75项研究，其中61项聚焦非霍奇金淋巴瘤 | NA | NA | HR, AUC, C-index, OR | Stata软件 |
| 944 | 2025-10-06 |
Predicting survival rates of critically ill septic patients with heart failure using interpretable machine learning models
2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329251346284
PMID:40495578
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研究论文 | 本研究开发了一种可解释的机器学习模型，用于预测伴有心力衰竭的危重脓毒症患者的生存率 | 首次针对伴有心力衰竭的脓毒症患者开发专用的可解释生存预测模型，并采用SHAP方法增强模型解释性 | 研究数据来源于公开数据库，可能存在选择偏倚，且仅验证了两个数据库的数据 | 开发可解释的预测模型来预测伴有心力衰竭的脓毒症患者的生存率 | 伴有心力衰竭的危重脓毒症患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 生存分析 | DeepSurv | 临床数据 | 11,778名患者 | NA | DeepSurv | AUC,C-index,Integrated Brier Score,Decision Curve Analysis | NA |
| 945 | 2025-10-06 |
LncMamba: A deep learning model for LncRNA localization prediction based on the Mamba model
2025-Sep-25, Biochemical and biophysical research communications
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.bbrc.2025.152521
PMID:40876294
|
研究论文 | 提出基于Mamba模型的深度学习框架LncMamba，用于长链非编码RNA亚细胞定位预测 | 首次将Mamba网络引入LncRNA定位预测任务，改进定位特异性注意力机制，并揭示核苷酸基序与亚细胞定位的潜在关系 | NA | 准确预测长链非编码RNA的亚细胞定位以理解其生物学功能 | 长链非编码RNA | 生物信息学 | NA | 深度学习 | Mamba网络, FPN | RNA序列数据 | NA | NA | 双层FPN网络, Mamba网络 | NA | NA |
| 946 | 2025-10-06 |
Image analysis of cardiac hepatopathy secondary to heart failure: Machine learning vs gastroenterologists and radiologists
2025-Sep-14, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i34.108807
PMID:40937455
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析心力衰竭继发淤血性肝病的CT影像特征 | 首次将ResNet架构应用于淤血性肝病影像分析，并与临床专家进行性能对比 | 回顾性研究，样本量有限（179例），仅使用单一CT层面图像 | 利用机器学习捕捉淤血性肝病的影像学特征 | 慢性心力衰竭患者 | 医学影像分析 | 心力衰竭，淤血性肝病 | 计算机断层扫描（CT） | CNN | 医学影像 | 179例慢性心力衰竭患者（120例男性，平均年龄73.1±14.4岁） | NA | ResNet | 准确率 | NA |
| 947 | 2025-10-06 |
ACP-EPC: an interpretable deep learning framework for anticancer peptide prediction utilizing pre-trained protein language model and multi-view feature extracting strategy
2025-Sep-13, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-025-11352-x
PMID:40946136
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研究论文 | 开发了一种名为ACP-EPC的可解释深度学习框架，用于直接从蛋白质序列预测抗癌肽 | 整合了预训练蛋白质语言模型ESM-2的上下文表征与手工物理化学描述符，并采用跨注意力机制进行多模态特征融合 | 未明确提及具体局限性 | 开发高效准确的抗癌肽预测方法以替代传统生物实验 | 抗癌肽(ACPs) | 生物信息学 | 癌症 | 深度学习 | 深度学习框架 | 蛋白质序列 | ACP135和ACP99两个测试集 | NA | Cross-Attention机制 | 准确率 | NA |
| 948 | 2025-10-06 |
DeepInMiniscope: Deep learning-powered physics-informed integrated miniscope
2025-Sep-12, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr6687
PMID:40938981
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的小型化集成显微镜，用于高效三维成像 | 结合定制光学掩模和物理信息深度学习模型，显著降低计算需求，实现大规模数据的高质量快速重建 | NA | 开发高效的计算重建算法用于集成显微镜的大规模三维成像 | 小鼠皮层神经元活动 | 计算机视觉 | NA | 荧光显微镜，掩模成像 | 深度学习 | 三维图像 | NA | NA | 物理信息深度学习模型 | 重建质量，重建速度 | NA |
| 949 | 2025-10-06 |
A switchable dynamic-static tactile system for augmented haptic secret communication
2025-Sep-12, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adx6959
PMID:40938980
|
研究论文 | 开发了一种可通过光调制在动态和静态模式间快速切换的仿生触觉系统 | 实现了1毫秒级动态-静态模式快速切换、全一体化结构、高灵敏度与宽压力范围的平衡、可调灵敏度及传感-反馈闭环 | 未明确说明系统在极端环境下的稳定性及长期使用耐久性 | 开发具有动态静态双模式快速切换能力的仿生触觉系统 | 触觉传感系统及其在增强触觉秘密通信中的应用 | 人机交互 | NA | 光调制技术 | 深度学习 | 触觉压力数据、振动数据 | NA | NA | NA | 灵敏度(198.45/kPa)、压力范围(0.0137-207 kPa) | NA |
| 950 | 2025-10-06 |
Enhancing Oral Health Diagnostics With Hyperspectral Imaging and Computer Vision: Clinical Dataset Study
2025-Sep-11, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/76148
PMID:40935589
|
研究论文 | 本研究开发了一个大规模口腔内窥镜高光谱成像数据集，并利用深度学习模型实现口腔组织的自动分割和分类 | 创建了首个大规模口腔内窥镜高光谱成像临床数据集，并验证了深度学习模型在该数据上的组织分割性能 | 样本量相对有限（226名参与者），且年龄分布可能不够均衡 | 开发口腔内窥镜高光谱成像数据集并实现口腔组织的自动可靠区分 | 226名参与者（166名女性，60名男性，年龄24-87岁）的口腔组织 | 计算机视觉 | 口腔鳞状细胞癌 | 内窥镜高光谱成像 | 深度学习 | 高光谱图像 | 226名参与者 | TensorFlow, PyTorch | DeepLabv3, U-Net, ResNet-50, ResNet-101, EfficientNet-B0 | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 951 | 2025-10-06 |
The Combined Use of Cervical Ultrasound and Deep Learning Improves the Detection of Patients at Risk for Spontaneous Preterm Delivery
2025-Sep-11, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2025.09.012
PMID:40945809
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的AI模型，用于通过宫颈超声图像预测自发性早产，并与传统宫颈长度测量方法进行比较 | 首次大规模多中心研究证明AI在预测自发性早产方面比宫颈长度测量更敏感，能够整合更多解剖特征信息 | 超声检查指征未系统记录，扫描可能基于风险因素或早产症状进行 | 开发并验证用于自发性早产预测的AI模型 | 接受宫颈超声扫描的孕妇 | 医学影像分析 | 早产 | 宫颈超声 | 深度学习 | 超声图像 | 4,224例妊娠和7,862张宫颈超声图像 | NA | NA | AUC, 敏感度, 特异度, 似然比 | NA |
| 952 | 2025-10-06 |
Biological Age Estimation From the Age Gap Using Deep Learning Integrating Morbidity and Mortality: Model Development and Validation Study
2025-Sep-10, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/71592
PMID:40930058
|
研究论文 | 开发并验证一种基于Transformer的生物年龄估计模型，整合发病率和死亡率数据以提高预测准确性 | 提出首个整合发病率和死亡率信息的Transformer架构生物年龄估计模型，采用多目标学习策略 | 女性群体的死亡率预测趋势未达到统计学显著性，需要在更多样化人群中进一步验证 | 开发更准确的生物年龄估计模型以改善年龄相关疾病风险的早期识别 | 151,281名18岁及以上接受常规健康检查的成年人 | 机器学习 | 老年疾病 | 健康检查数据 | Transformer | 临床健康数据 | 151,281名成年人 | NA | 自定义Transformer架构 | BA差距分布，健康状态分层，死亡率预测，Kaplan-Meier分析 | NA |
| 953 | 2025-10-06 |
Deep learning enhanced quantitative debonding evaluation in tile panels using Lamb waves
2025-Sep-10, Ultrasonics
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ultras.2025.107821
PMID:40945330
|
研究论文 | 提出一种基于Lamb波信号和数据驱动深度学习的陶瓷瓷砖面板脱粘定量评估方法 | 首次将二维卷积神经网络与Lamb波时频分析相结合用于瓷砖脱粘定量评估，并采用仿真与实验数据混合训练策略 | NA | 开发可靠的瓷砖结构无损评估方法 | 外墙陶瓷瓷砖面板的脱粘缺陷 | 计算机视觉 | NA | Lamb波检测，连续小波变换 | CNN | 时频图像 | NA | NA | 多分支2D-CNN | NA | NA |
| 954 | 2025-10-06 |
Residual motion artifact removal enables dynamic μMRI of a behaving Pachnoda marginata
2025-Sep-04, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997)
DOI:10.1016/j.jmr.2025.107954
PMID:40945107
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合回顾性门控μMRI重建与深度学习技术的残余运动伪影去除方法，用于活体昆虫的动态显微磁共振成像 | 开发了完全回顾性门控策略结合U-Net深度学习网络来补偿昆虫腹部大尺度非刚性运动伪影 | 方法在活体昆虫上的验证仍需进一步研究，模拟数据训练可能无法完全覆盖真实场景 | 开发有效的运动伪影去除技术以实现活体行为昆虫的动态显微磁共振成像 | 行为中的Pachnoda marginata昆虫 | 计算机视觉,数字病理 | NA | 显微磁共振成像(μMRI),计算机视觉 | CNN | 图像 | NA | NA | U-Net | NA | NA |
| 955 | 2025-10-06 |
Research Progress in Artificial Intelligence for Central Serous Chorioretinopathy: A Systematic Review
2025-Sep, Ophthalmology and therapy
IF:2.6Q2
DOI:10.1007/s40123-025-01209-9
PMID:40694226
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能在中心性浆液性脉络膜视网膜病变中的应用进展、挑战和未来研究方向 | 首次系统总结AI在CSCR领域的应用进展，从疾病分类发展到动态预后预测，并引入可解释AI增强临床适用性 | 存在单中心数据依赖、观察者间标注变异、静态框架无法捕捉动态病变进展等局限性 | 指导个性化诊断和治疗策略，促进AI在CSCR领域的临床转化 | 中心性浆液性脉络膜视网膜病变(CSCR)相关研究 | 计算机视觉 | 中心性浆液性脉络膜视网膜病变 | 光学相干断层扫描(OCT)、OCT血管成像(OCTA)、眼底荧光血管造影(FFA) | 深度学习,神经网络 | 多模态医学影像 | 73项原始研究(从698条记录中筛选) | NA | NA | 定性诊断准确率,定量诊断准确率 | NA |
| 956 | 2025-10-06 |
Network and pharmacophore guided and BCL2 and HSP90AA1 targeted drug repurposable approaches against rheumatoid arthritis mediated diffuse large B-cell lymphoma
2025-Sep, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.146985
PMID:40889653
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研究论文 | 本研究开发了一种GCNConv深度学习流程，通过网络和药效团引导的方法识别类风湿关节炎介导的弥漫大B细胞淋巴瘤的潜在治疗靶点并进行药物重定位 | 首次将GCNConv深度学习应用于RA和DLBCL共享基因网络分析，发现BCL2和HSP90AA1作为双重治疗靶点，并识别出优于现有FDA批准药物的候选化合物 | 研究基于计算预测和虚拟筛选，需要实验验证；分析局限于804种非专利FDA批准药物 | 探索类风湿关节炎介导的弥漫大B细胞淋巴瘤的分子机制并开发治疗干预策略 | RA和DLBCL共享的失调基因网络及FDA批准药物 | 生物信息学，计算生物学 | 类风湿关节炎，弥漫大B细胞淋巴瘤 | 网络分析，药效团建模，虚拟筛选，深度学习 | GCNConv | 基因表达数据，药物分子结构数据 | 86个RA和DLBCL共享失调基因，804种FDA批准药物 | NA | GCNConv | R值（训练集0.9480，验证集0.9288，测试集0.9117），结合能（kcal/mol） | NA |
| 957 | 2025-10-06 |
The detection of algebraic auditory structures emerges with self-supervised learning
2025-Sep, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013271
PMID:40911653
|
研究论文 | 本研究通过自监督学习训练深度学习模型，探索人类自发检测听觉代数结构能力的形成机制 | 首次使用深度学习模型验证人类检测代数结构能力可以通过经验学习自发形成，无需先天特定机制 | 模型训练数据仅限于自然声音、语音和音乐，未涵盖所有可能的听觉刺激类型 | 探究人类自发检测听觉代数结构能力的形成机制 | 深度学习模型在听觉代数结构检测任务中的表现 | 机器学习 | NA | 自监督学习 | 深度学习模型 | 音频 | 多种自然声音、语音和音乐数据集 | NA | NA | 序列重复检测能力、概率组块检测能力、复杂代数结构检测能力 | NA |
| 958 | 2025-10-06 |
Automatic quantitative analysis of atherosclerotic aortic plaques in patients with embolic cerebral infarction using deep learning
2025-Sep, The Korean journal of internal medicine
DOI:10.3904/kjim.2024.360
PMID:40859808
|
研究论文 | 本研究基于U-net开发了自动斑块分割模型，用于分析栓塞性脑梗死患者的动脉粥样硬化主动脉斑块 | 首次将U-net深度学习模型应用于经食道超声心动图主动脉斑块的自动定量分析，并评估其在预测心血管事件中的临床价值 | 模型预测的斑块面积和比例在预测主要不良心脑血管事件方面未显示出额外价值，需要结合斑块活动性和形态等更多特征 | 开发自动斑块分割模型并评估其在栓塞性卒中患者中的临床应用价值 | 栓塞性脑梗死患者和心血管中心就诊患者的主动脉斑块 | 数字病理 | 心血管疾病 | 经食道超声心动图 | CNN | 图像 | 711名患者来自两个心血管中心，临床测试集来自三个心血管中心的ESUS患者 | NA | U-net | 交并比 | NA |
| 959 | 2025-10-06 |
The Role of Deep Cerebral Tracts in Predicting Postoperative Aphasia: An nTMS-Based Investigation of the Corticothalamic Fibers
2025-Sep, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.70344
PMID:40931689
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研究论文 | 本研究利用nTMS语言映射和DTI纤维束成像结合深度学习算法预测术后失语症 | 首次将nTMS语言映射与DTI纤维束成像结合深度学习算法用于预测术后失语症，特别关注皮质丘脑纤维的作用 | 皮质丘脑纤维在模型中的个体预测贡献有限，研究为回顾性设计 | 提高术后失语症的预测准确性 | 100例左半球病变患者（43例术后失语，57例无失语） | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 导航经颅磁刺激(nTMS), 扩散张量成像(DTI), 纤维束成像 | 深度学习 | 医学影像数据 | 100例患者 | NA | 二分类深度学习模型 | 敏感性, 特异性, AUC | NA |
| 960 | 2025-10-06 |
AI-based satellite survey offers independent assessment of migratory wildebeest numbers in the Serengeti
2025-Sep, PNAS nexus
IF:2.2Q1
DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf264
PMID:40933365
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研究论文 | 本研究首次利用AI驱动的卫星调查，通过深度学习模型对塞伦盖蒂-马拉生态系统的角马迁徙数量进行独立评估 | 首次采用AI赋能的卫星调查方法，结合U-Net和YOLOv8两种深度学习模型，实现了大范围角马自动检测与计数 | 调查方法在时空覆盖范围上可能存在差异，可能导致与传统估算方法的偏差 | 开发独立监测工具以改进角马种群数量估算，深化对角马迁徙动态的理解 | 塞伦盖蒂-马拉生态系统的迁徙角马种群 | 计算机视觉 | NA | 卫星遥感技术 | 深度学习 | 卫星图像 | 超过4,000平方公里区域，覆盖2022年8月和2023年8月两个连续年份 | NA | U-Net,YOLOv8 | F1分数,精确率,召回率 | NA |