深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1042 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2025-11-08 |
Predicting and explaining customer satisfaction: A deep learning and sentiment analysis of emotional impacts
2025-Oct, Acta psychologica
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.actpsy.2025.105597
PMID:41005156
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研究论文 | 通过深度学习和情感分析研究零售购物场景中客户满意度的预测与解释 | 使用ChatGPT生成满意度相关关键词集，结合深度学习和情感词典分析情绪对客户满意度的影响 | 研究仅限于Yelp平台的零售评论数据，未考虑其他渠道的客户反馈 | 探究情感因素对零售业客户满意度的影响机制 | Yelp平台上的零售购物客户评论 | 自然语言处理 | NA | 情感分析，关键词特征工程，情感词典分析 | LSTM, CNN | 文本评论 | 超过50万条评论 | NA | LSTM, CNN | NA | NA |
| 182 | 2025-11-08 |
Single-cell foundation models: bringing artificial intelligence into cell biology
2025-Oct, Experimental & molecular medicine
DOI:10.1038/s12276-025-01547-5
PMID:41028523
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综述 | 本文概述了单细胞基础模型（scFMs）在整合和分析单细胞基因组学数据方面的关键概念、应用及挑战 | 将基础模型技术扩展到单细胞分析领域，利用Transformer架构整合多组学数据，从细胞和基因/特征层面提取潜在模式 | 面临组学数据的非序列性、数据质量不一致性、训练和微调的计算强度大以及潜在嵌入生物学相关性解释困难等挑战 | 推动单细胞基础模型在单细胞基因组学中的应用，增强对细胞功能和疾病机制的深入理解 | 单细胞基因组学数据 | 机器学习 | NA | 单细胞基因组学 | Transformer | 多组学数据 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
| 183 | 2025-11-08 |
Development of AI model for dual detection of low bone mineral density in the femoral neck and lumbar vertebrae using chest radiographs
2025 Oct-Dec, Journal of clinical densitometry : the official journal of the International Society for Clinical Densitometry
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.jocd.2025.101604
PMID:40730100
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研究论文 | 开发基于胸部X光片的深度学习模型，用于同时检测股骨颈和腰椎的低骨密度 | 首次开发能够同时检测股骨颈和腰椎低骨密度的AI模型，通过可解释AI技术可视化骨丢失相关区域 | 研究仅包含女性受试者，样本量相对有限（2728人），未包含男性数据 | 开发AI模型实现股骨颈和腰椎低骨密度的早期检测和筛查 | 2728名女性受检者的胸部X光片和DXA测量的骨密度数据 | 数字病理 | 骨质疏松症 | 双能X线吸收测定法（DXA），胸部X光摄影 | 深度学习 | 医学影像（胸部X光片） | 2728名女性受试者（股骨颈低骨密度：1358例，正常：1370例；腰椎低骨密度：562例，正常：2166例） | NA | ResNet50 | 灵敏度，特异性，总体准确率，AUC | NA |
| 184 | 2025-11-07 |
Artificial intelligence for detection of age-related macular degeneration based on fundus images: A systematic review
2025-Oct-30, Survey of ophthalmology
IF:5.1Q1
|
系统综述 | 系统回顾基于眼底图像使用人工智能技术检测年龄相关性黄斑变性的应用与性能 | 首次系统评估不同机器学习/深度学习算法在AMD检测中的性能比较，明确ResNet架构表现最优 | 缺乏校准性、公平性、可解释性评估，外部验证和临床前瞻性验证不足 | 评估人工智能技术在年龄相关性黄斑变性检测中的性能和应用现状 | 年龄相关性黄斑变性患者的眼底图像 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 眼底成像 | CNN | 图像 | 42篇研究论文（主要使用AREDS数据集，22篇研究） | NA | ResNet, CNN | 准确率 | NA |
| 185 | 2025-11-07 |
Segmentation algorithm of Ochotona curzoniae-induced bare patches in alpine meadow based on deep lear-ning
2025-Oct-18, Ying yong sheng tai xue bao = The journal of applied ecology
DOI:10.13287/j.1001-9332.202510.031
PMID:41194739
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的波浪增强U型卷积神经网络用于无人机影像中高原鼠兔导致的裸斑分割 | 在UNet架构中引入坐标注意力机制增强空间定位能力，使用小波变换卷积提升高频信息提取和细粒度特征恢复，采用复合损失函数解决类别不平衡问题 | NA | 开发高效准确的高原鼠兔导致的裸斑分割方法 | 高原鼠兔导致的草地裸斑 | 计算机视觉 | NA | 无人机影像 | CNN | 图像 | NA | NA | W-UNet, UNet, VGG16 | MIoU, MPA, ACC | NA |
| 186 | 2025-11-07 |
Deep Learning-Based Segmentation of Lung Adenocarcinoma Whole-Slide Images for Objective Grading, Tumor Spread Through Air Spaces Identification, and Mutation Prediction
2025-Oct-10, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2025.100907
PMID:41075873
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研究论文 | 开发基于深度学习的多类别分割模型，用于肺腺癌全切片图像的客观分级、肿瘤气腔扩散识别和突变预测 | 首次使用深度学习模型同时实现肺腺癌组织亚型分割、客观分级、气腔扩散检测和基因组改变关联分析 | 研究基于766例切除的非黏液性肺腺癌，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性 | 解决肺腺癌形态学模式手动量化因病理学家间差异导致的重复性问题 | 非黏液性肺腺癌切除标本的数字化图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 全切片图像分析 | 深度学习分割模型 | 病理图像 | 766例非黏液性肺腺癌（108例内部标注，130例外部队列验证，528例内部任务验证） | NA | Deep Multi-Magnification Network | P值统计显著性 | NA |
| 187 | 2025-11-07 |
Prevalence, Immune Checkpoint Expression, and Spatial Interplay of Immune Cells Are Linked to Favorable Tumor Phenotype in 4915 Human Carcinomas
2025-Oct-09, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
DOI:10.1016/j.labinv.2025.104248
PMID:41067503
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研究论文 | 本研究通过深度学习框架和多重荧光免疫组化技术，系统分析了4915个肿瘤样本中上皮内免疫细胞的密度、免疫检查点表达和空间相互作用 | 首次在43种癌种中全面评估上皮内免疫细胞及其空间相互作用，并识别出与良好肿瘤表型相关的泛癌高炎症表型 | 研究基于组织微阵列技术，可能无法完全反映肿瘤异质性；样本量在不同癌种间分布不均 | 系统评估人类癌组织中上皮内免疫细胞的分布特征及其与肿瘤表型的关联 | 4915个来自43种不同癌种的肿瘤样本 | 数字病理学 | 癌症 | 多重荧光免疫组化，深度学习，组织微阵列 | 深度学习框架 | 组织图像，荧光图像 | 4915个肿瘤样本，涵盖43种癌种 | NA | NA | 细胞密度计数，统计学显著性检验 | NA |
| 188 | 2025-11-07 |
Simulating Sinogram-Domain Motion and Correcting Image-Domain Artifacts Using Deep Learning in HR-pQCT Bone Imaging
2025-Oct-03, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences
IF:4.6Q1
DOI:10.1109/trpms.2025.3617225
PMID:41180080
|
研究论文 | 提出一种深度学习方法用于HR-pQCT骨成像中的运动伪影校正 | 优化传统正弦图方法模拟运动伪影，提出边缘增强自注意力Wasserstein生成对抗网络(ESWGAN-GP)，结合边缘增强跳跃连接和自注意力机制 | 模拟的运动表示简化了真实运动复杂性，可能无法完全捕捉体内运动伪影的全部特征 | 解决HR-pQCT骨成像中的刚性运动伪影问题 | HR-pQCT骨图像中的皮质骨条纹和骨小梁模糊伪影 | 医学影像处理 | 骨骼疾病 | HR-pQCT成像 | GAN,WGAN-GP | 医学图像 | NA | PyTorch,TensorFlow | ESWGAN-GP,VGG,自注意力机制 | 信噪比,结构相似性指数,视觉信息保真度 | NA |
| 189 | 2025-11-07 |
Lung MRI: Indications, Capabilities, and Techniques-AJR Expert Panel Narrative Review
2025-Oct, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.25.32637
PMID:40397559
|
综述 | 本文系统回顾了肺部MRI的临床适应症、现有能力、扫描协议及新兴技术 | 整合了专家共识建议，并探讨了深度学习加速等新技术在肺部MRI中的潜在应用前景 | 临床应用中存在医生认知度不足、放射科医师和技术人员经验欠缺等推广障碍 | 评估肺部MRI在肺部疾病诊断和监测中的临床应用价值 | 肺部实质和气道病理变化的MRI评估 | 数字病理 | 肺癌 | MRI, 深度学习加速 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 190 | 2025-11-07 |
SAAM-VetNet: an attention-based multi-task framework for animal disease detection and severity grading
2025-Oct, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000003728
PMID:41181424
|
研究论文 | 提出一种基于注意力机制的多任务深度学习框架SAAM-VetNet，用于从医学图像中同时检测动物疾病并进行严重程度分级 | 首次将严重程度感知的注意力机制与多任务学习相结合，通过卷积块注意力模块增强特征定位和上下文表示能力 | 仅在两个公开数据集上进行验证，需要更多样化的数据来证明泛化能力 | 开发自动化动物疾病检测和严重程度分级的深度学习系统 | 动物医学图像 | 计算机视觉 | 动物疾病 | 深度学习 | CNN, 注意力机制 | 医学图像 | 两个公开数据集：动物疾病分类数据集和乳腺炎检测数据集 | NA | SAAM-VetNet, 卷积块注意力模块 | 准确率, F1分数 | NA |
| 191 | 2025-11-07 |
A robust ensemble-based deep learning framework for automated retinal disease detection
2025 Oct-Dec, Health informatics journal
IF:2.2Q3
DOI:10.1177/14604582251396416
PMID:41192815
|
研究论文 | 提出一种集成深度学习框架ResEfficientNetB3，用于自动视网膜疾病检测 | 结合EfficientNetB3的缩放能力和ResNet50的残差学习，提出新型集成模型 | NA | 开发稳健的深度学习框架用于自动多类别视网膜疾病检测，支持临床决策 | 视网膜疾病图像 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 图像增强（旋转、缩放、翻转） | CNN | 图像 | 数据集1：4217张图像（4类别），数据集2：8230张图像（8类别） | NA | EfficientNetB3, ResNet50 | 准确率 | NA |
| 192 | 2025-11-07 |
Integrating clinical guidelines with large language models for improved sepsis mortality prediction
2025 Oct-Dec, Health informatics journal
IF:2.2Q3
DOI:10.1177/14604582251387649
PMID:41195684
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种集成临床指南的大语言模型，用于提高脓毒症死亡率预测性能 | 通过低秩自适应微调大语言模型，并将临床指南显式嵌入训练过程，创新性地结合领域专业知识与预训练语言模型 | 研究仅使用MIMIC-IV单一数据库，未在外部数据集验证模型泛化能力 | 提高脓毒症患者死亡率预测的准确性和临床实用性 | 24,237名ICU脓毒症患者 | 自然语言处理 | 脓毒症 | 大语言模型微调，低秩自适应 | LLM | 临床文本数据 | 24,237名ICU脓毒症患者 | NA | 大语言模型 | 准确率，F1分数，敏感度，特异度，AUC | NA |
| 193 | 2025-11-06 |
Multimodal deep learning integration of cryo-EM and AlphaFold3 for high-accuracy protein structure determination
2025-Oct-31, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-025-01718-5
PMID:41174029
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研究论文 | 提出一种结合冷冻电镜密度图和AlphaFold3预测结构的多模态深度学习方法MICA，用于高精度蛋白质结构测定 | 在输入和输出层面整合冷冻电镜密度图和AlphaFold3预测结构，采用多任务编码器-解码器架构和特征金字塔网络实现全自动蛋白质结构建模 | NA | 提高从冷冻电镜密度图自动构建蛋白质结构的准确性和完整性 | 蛋白质结构，特别是大型蛋白质复合物 | 计算生物学 | NA | 冷冻电镜(cryo-EM), AlphaFold3 | 深度学习, 多模态学习 | 冷冻电镜密度图, 蛋白质结构数据 | NA | NA | 编码器-解码器架构, 特征金字塔网络 | TM-score | NA |
| 194 | 2025-11-06 |
Deep learning-optimized multi-enzyme hydrolysis for walnut antihypertensive peptides
2025-Oct-31, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148700
PMID:41177473
|
研究论文 | 本研究结合深度学习和实验验证优化核桃蛋白中降压肽的多酶水解生产工艺 | 首次使用大语言模型进行酶筛选，开发新型多酶组合方法生产高ACE抑制活性的核桃蛋白水解物 | NA | 优化功能性降压肽的生产工艺并验证其降压效果 | 核桃蛋白水解物及其降压肽 | 机器学习 | 心血管疾病 | 多酶水解，分子对接分析 | 深度学习，大语言模型 | 生物化学数据，动物实验数据 | 自发性高血压大鼠(SHRs) | NA | NA | ACE抑制率，自由基清除能力，血压测量，血清生物标志物变化 | NA |
| 195 | 2025-11-06 |
EEG-SGENet: A lightweight convolutional network integrating SGE for motor imagery brain-computer interfaces
2025-Oct-30, Neuroscience
IF:2.9Q2
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研究论文 | 提出一种集成空间分组增强模块的轻量级卷积神经网络EEG-SGENet，用于运动想象脑机接口分类 | 首次将空间分组增强(SGE)模块引入脑电信号解码，通过注意力机制增强有用特征并抑制噪声，实现模型轻量化与高精度的平衡 | 仅在BCI竞赛数据集上验证，未在更大规模或临床数据上测试 | 开发轻量级高精度的运动想象脑机接口解码模型 | 运动想象脑电信号 | 脑机接口 | NA | 脑电图(EEG) | CNN | 脑电信号 | BCI IV 2a和2b数据集 | NA | EEG-SGENet, SGE模块 | 准确率 | NA |
| 196 | 2025-11-06 |
Diffusion-weighted magnetic resonance imaging of the pancreas: A narrative review
2025-Oct-28, World journal of radiology
IF:1.4Q3
DOI:10.4329/wjr.v17.i10.112271
PMID:41180908
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综述 | 本文综述了胰腺扩散加权磁共振成像的采集参数、后处理技术和定量方法 | 系统评估了多种后处理模型（包括单指数、双指数、拉伸指数和非高斯峰度模型）及深度学习网络在胰腺疾病诊断中的临床应用价值 | 胰腺肿瘤的重测可重复性阈值仍需进一步研究，需要标准化协议和多中心研究 | 提高胰腺扩散加权磁共振成像定量结果的准确性以增强其临床有效性 | 胰腺疾病患者 | 医学影像 | 胰腺疾病 | 扩散加权磁共振成像 | 深度学习网络 | 磁共振影像 | NA | NA | NA | 表观扩散系数 | NA |
| 197 | 2025-11-06 |
Artificial intelligence in colonoscopy: Enhancing quality indicators for optimal patient outcomes
2025-Oct-28, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i40.111499
PMID:41180992
|
综述 | 探讨人工智能在结肠镜检查中优化质量指标以提升患者预后的作用 | 系统阐述AI技术如何通过深度学习、计算机视觉和实时反馈机制改变结肠镜检查的质量控制范式 | 提及AI整合面临的成本效益问题和对内镜医师培训的影响 | 提升结肠镜检查质量指标和患者预后 | 结肠镜检查过程及其质量指标（检出率、退镜时间等） | 计算机视觉, 数字病理 | 结直肠癌 | 深度学习, 实时反馈机制 | 深度学习模型 | 结肠镜图像/视频 | NA | NA | NA | 检出率, 退镜时间, 肠道准备充分率, 盲肠插管率 | NA |
| 198 | 2025-11-06 |
The Synergy of Artificial Intelligence and 3D Bioprinting: Unlocking New Frontiers in Precision and Tissue Fabrication
2025-Oct-28, Advanced functional materials
IF:18.5Q1
DOI:10.1002/adfm.202509530
PMID:41181574
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综述 | 探讨人工智能在3D生物打印中提升精度、功能性和可扩展性的变革性作用 | 系统阐述AI技术（机器学习、计算机视觉、机器人学等）如何通过实时过程监控、误差校正和参数优化推动生物打印技术发展 | 在过程监控、质量控制和生物打印系统可扩展性方面仍存在挑战 | 研究人工智能与3D生物打印的协同作用，推动精准组织制造发展 | 3D生物打印技术及其在再生医学和个性化医疗中的应用 | 计算机视觉,自然语言处理,机器学习 | NA | 3D生物打印技术 | 深度学习,机器学习算法 | 复杂数据集 | NA | NA | NA | 细胞存活率,结构保真度,生物墨水浪费量 | NA |
| 199 | 2025-11-06 |
Applications of artificial intelligence in rehabilitation: technological innovation and transformation of clinical practice
2025-Oct-27, SLAS technology
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.slast.2025.100360
PMID:41161419
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综述 | 探讨人工智能在康复医学中的多样化应用及其对临床实践的革新作用 | 提出AI赋能的康复模型，将碎片化流程转变为具有实时评估功能的交互式自适应系统 | 存在数据限制、伦理问题、监管要求和临床整合障碍等挑战 | 研究人工智能技术在康复医学领域的应用与转型 | 康复服务系统与患者康复过程 | 自然语言处理,计算机视觉,机器学习 | 脑卒中康复 | 机器学习,深度学习,计算机视觉,自然语言处理,机器人技术 | NA | 康复治疗数据,患者监测数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 200 | 2025-11-06 |
AI-mediated immunotherapeutics in adenoid cystic carcinoma: Challenges and current perspectives
2025-Oct-27, Critical reviews in oncology/hematology
DOI:10.1016/j.critrevonc.2025.104984
PMID:41161628
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综述 | 本文探讨人工智能在腺样囊性癌免疫治疗中的应用、挑战与未来展望 | 系统整合多种机器学习与深度学习模型，实现多模态数据融合分析并推动精准免疫治疗 | 存在临床整合困难、模型可解释性不足及数据质量问题 | 开发AI驱动的精准免疫治疗策略 | 腺样囊性癌患者 | 数字病理 | 头颈癌 | 基因组测序, 液体活检, 免疫分析 | SVM, RF, KNN, LR, GBM, CNN, ANN | 影像, 组织病理, 基因组数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 人工神经网络 | 准确率, 特异性 | NA |