深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1104 篇文献，本页显示第 201 - 220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 2025-11-21 |
Efficacy and safety of platelet-rich plasma injections for the treatment of knee osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
2025-Oct-17, European journal of medical research
IF:2.8Q2
DOI:10.1186/s40001-025-03253-4
PMID:41107915
|
系统评价与荟萃分析 | 通过系统评价和荟萃分析评估富血小板血浆注射治疗膝骨关节炎的疗效和安全性 | 首次结合神经网络模型预测PRP治疗结果，识别最佳PRP浓度范围和注射方案，并发现PRP与其他治疗的协同效应 | 长期随访数据有限，评价标准缺乏标准化，生物学可解释性和临床实施存在挑战 | 全面评估PRP注射治疗膝骨关节炎的疗效和安全性 | 膝骨关节炎患者 | 医学研究 | 骨关节炎 | PRP注射治疗，神经网络模型 | 神经网络 | 临床试验数据 | 28项随机对照试验，共3246名KOA患者 | NA | 神经网络 | 疼痛缓解，功能改善，治疗反应预测准确性 | NA |
| 202 | 2025-11-21 |
Accuracy of Deep Learning-Aided Detection of Microsatellite Instability in Colorectal Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Oct-15, Clinical colorectal cancer
IF:3.3Q2
DOI:10.1016/j.clcc.2025.09.004
PMID:41260961
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系统评价与Meta分析 | 通过系统评价和Meta分析评估深度学习在结直肠癌微卫星不稳定性检测中的准确性 | 首次对基于病理切片的深度学习检测结直肠癌微卫星不稳定性的准确性进行系统评价和Meta分析 | 基于MRI、结肠镜和拉曼光谱的深度学习研究数量极少，需要更多验证 | 评估深度学习在结直肠癌微卫星不稳定性检测中的准确性 | 结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 病理切片图像、MRI图像、结肠镜图像、拉曼光谱数据 | 30项原始研究 | NA | NA | 特异性、敏感性、汇总受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 203 | 2025-11-21 |
Comparative Diagnostic Accuracy of AI-Assisted Fluorine-18 Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography Versus Structural Magnetic Resonance Imaging in Alzheimer Disease: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Oct-08, JMIR aging
IF:5.0Q1
DOI:10.2196/76981
PMID:41061249
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系统综述与Meta分析 | 通过系统综述和Meta分析比较AI辅助的18F-FDG PET与结构MRI在阿尔茨海默病诊断中的准确性 | 首次系统比较AI辅助的两种神经影像技术（18F-FDG PET和sMRI）在AD诊断中的性能差异 | 研究质量分层、算法类型和验证策略导致的异质性 | 比较AI辅助的18F-FDG PET与结构MRI在阿尔茨海默病诊断中的性能差异 | 阿尔茨海默病患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 18F-FDG PET, 结构MRI | 机器学习, 深度学习 | 医学影像 | 38项研究纳入分析 | NA | NA | 敏感度, 特异度, SROC-AUC | NA |
| 204 | 2025-11-21 |
YOLOv12 Algorithm-Aided Detection and Classification of Lateral Malleolar Avulsion Fracture and Subfibular Ossicle Based on CT Images: Multicenter Study
2025-Oct-03, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/79064
PMID:40924436
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研究论文 | 基于CT图像使用YOLOv12算法辅助检测和分类外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的多中心研究 | 首次将最新YOLOv12算法应用于外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的CT图像检测与分类，并在多中心数据上验证其性能优于放射科医生单独阅读CT | 回顾性研究设计，仅来自两家医院的数据，需要进一步前瞻性验证 | 评估深度学习模型在CT图像上检测和分类外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的性能 | 1918名患者（外踝撕脱性骨折1253例，腓骨下籽骨665例）的CT图像 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | CT成像，MRI成像 | CNN | 医学图像 | 1918名患者，训练集1092例，内部验证集476例，外部测试集350例 | NA | YOLOv12, Faster R-CNN, SSD, RetinaNet | mAP50, AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 205 | 2025-11-21 |
Development and Validation an Integrated Deep Learning Model to Assist Eosinophilic Chronic Rhinosinusitis Diagnosis: A Multicenter Study
2025-Oct, International forum of allergy & rhinology
IF:7.2Q1
DOI:10.1002/alr.23595
PMID:40387008
|
研究论文 | 开发并验证一种集成深度学习模型，用于辅助嗜酸性慢性鼻窦炎的术前诊断 | 首次结合CT影像特征和临床参数构建集成深度学习模型，并探索模型预测的生物学基础 | 样本量相对有限（1098例），蛋白质组学分析仅包含34例患者 | 开发非侵入性术前预测方法用于嗜酸性慢性鼻窦炎的诊断 | 慢性鼻窦炎患者 | 医学影像分析 | 慢性鼻窦炎 | 计算机断层扫描（CT），蛋白质组学分析 | 3D-CNN, SVM | CT影像，临床参数 | 1098例患者（来自两家医院），其中34例进行蛋白质组学分析 | NA | 3D-ResNet, 3D-Xception, HR-Net | AUC, 敏感度, 特异度, 准确度 | NA |
| 206 | 2025-11-21 |
3D auto-segmentation of pancreas cancer and surrounding anatomical structures for surgical planning
2025-Oct-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002835
PMID:40576127
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研究论文 | 开发基于深度学习的胰腺癌及周围解剖结构自动分割模型，用于手术规划 | 采用分层Swin Transformer V2模型进行胰腺癌三维自动分割，并在多中心数据上进行验证 | 胰腺癌分割准确度相对较低（DSC 54.5-57.0），小肿瘤分割性能有待提升 | 通过CT图像自动分割胰腺癌及周围结构以改善手术规划 | 胰腺癌患者及胰腺周围解剖结构 | 数字病理 | 胰腺癌 | 计算机断层扫描（CT） | Transformer | 三维CT图像 | 275名患者（176训练，59内部验证，40外部验证） | NA | Swin Transformer V2 | Dice相似系数, 定性评估 | NA |
| 207 | 2025-11-21 |
Development and validation of a deep learning ultrasound radiomics model for predicting drug resistance in lymph node tuberculosis a multicenter study
2025-Oct-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002850
PMID:40607926
|
研究论文 | 开发并验证基于深度学习超声影像组学模型用于预测淋巴结结核耐药性 | 首次将集成机器学习算法与AdaBoost相结合应用于淋巴结结核耐药预测，并通过多中心外部验证 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（234例） | 预测淋巴结结核患者的耐药性 | 234例颈部淋巴结结核患者 | 医学影像分析 | 结核病 | 超声影像 | 集成机器学习, AdaBoost | 超声图像 | 234例患者（来自三个医疗中心） | NA | 集成机器学习模型 | AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 决策曲线分析 | NA |
| 208 | 2025-11-21 |
Multichannel deep learning prediction of major pathological response after neoadjuvant immunochemotherapy in lung cancer: a multicenter diagnostic study
2025-Oct-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002821
PMID:40607969
|
研究论文 | 开发基于预处理CT的多通道深度学习预测模型，用于术前诊断非小细胞肺癌患者新辅助免疫化疗后的主要病理缓解 | 首次将多通道深度学习与Transformer编码器融合，用于预测肺癌新辅助免疫化疗疗效 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（332例患者） | 开发术前预测非小细胞肺癌患者新辅助免疫化疗后主要病理缓解的诊断工具 | 非小细胞肺癌患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | Transformer, CNN | 医学影像（CT图像） | 332例非小细胞肺癌患者，来自4个医疗中心 | NA | GoogLeNet, Transformer | AUC, 敏感性, 特异性, F1分数, 混淆矩阵, 校准曲线, 决策曲线分析, 综合判别改进, 净重分类改进, DeLong检验 | NA |
| 209 | 2025-11-21 |
Machine Learning-Based Detection of EGFR Mutation and HER2 Overexpression in Metastatic Brain Adenocarcinoma: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Oct-01, Topics in magnetic resonance imaging : TMRI
DOI:10.1097/RMR.0000000000000320
PMID:41032033
|
系统综述与荟萃分析 | 评估基于机器学习的MRI影像组学模型在检测转移性脑腺癌中EGFR突变和HER2过表达方面的诊断性能 | 首次系统评估机器学习模型在脑转移瘤生物标志物检测中的应用，并比较深度学习与传统机器学习模型的性能差异 | 存在方法学异质性，外部验证使用有限，需要更多前瞻性多中心研究确认临床适用性 | 评估机器学习模型在非侵入性检测脑转移腺癌EGFR突变和HER2过表达中的诊断价值 | 转移性脑腺癌患者 | 医学影像分析 | 脑转移癌 | MRI影像组学 | 深度学习, 传统机器学习 | 医学影像 | 31项研究，7925名参与者 | Python | NA | AUC, 准确率, 敏感度 | STATA 18, Python 3.10 |
| 210 | 2025-11-21 |
Transformer-based deep learning model for predicting fNIRS short-channel signals
2025-Oct, Neurophotonics
IF:4.8Q1
DOI:10.1117/1.NPh.12.4.045008
PMID:41245625
|
研究论文 | 开发基于Transformer的深度学习模型，从长通道fNIRS数据预测短通道信号，为脑血流动力学监测提供虚拟短通道解决方案 | 首次将Transformer架构应用于fNIRS短通道信号预测，提供不依赖物理硬件的虚拟短通道回归方法 | 模型性能依赖于训练数据质量，在低相干性通道下准确度有所下降 | 开发数据驱动的虚拟短通道检测器，替代物理短通道进行信号去噪 | 功能性近红外光谱(fNIRS)信号 | 生物医学信号处理 | NA | 功能性近红外光谱(fNIRS) | Transformer | 光学密度信号，血流动力学信号 | 训练集69名受试者，验证集包含三个独立数据集：23名受试者（静息态）、40名受试者（不同系统）、4名受试者（手指敲击任务） | NA | Transformer编码器 | 均方误差(MSE), 归一化均方误差(NMSE), 皮尔逊相关系数(r), 回归后残差方差 | NA |
| 211 | 2025-11-21 |
DHGT-DTI: Advancing drug-target interaction prediction through a dual-view heterogeneous network with GraphSAGE and Graph Transformer
2025-Oct, Journal of pharmaceutical analysis
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.jpha.2025.101336
PMID:41245658
|
研究论文 | 提出一种基于双视角异质图网络的药物-靶点相互作用预测方法DHGT-DTI | 通过邻域视角和元路径视角双重机制整合局部与全局网络信息，结合GraphSAGE与图Transformer的优势 | 未明确说明模型计算复杂度及对大规模网络的可扩展性 | 提升药物-靶点相互作用预测的准确性 | 药物与靶点蛋白质 | 生物信息学 | 帕金森病 | 异质图神经网络 | HGNN, Graph Transformer | 图网络数据 | 两个基准数据集，六种治疗帕金森病的药物案例研究 | NA | GraphSAGE, Graph Transformer | NA | NA |
| 212 | 2025-11-21 |
Artificial intelligence algorithms in orthopaedics: A narrative review of methods and clinical applications
2025-Oct, Journal of experimental orthopaedics
IF:2.0Q2
DOI:10.1002/jeo2.70549
PMID:41245724
|
综述 | 评估人工智能算法在骨科手术中的作用，解释主要算法方法的功能并通过骨科实例进行说明 | 系统区分不同AI算法在骨科的应用场景，并详细解释各类算法的工作原理和临床实例 | 存在算法偏见、透明度不足、计算成本高和缺乏外部验证等问题 | 探讨人工智能算法在骨科领域的应用现状和发展前景 | 骨科手术相关的AI算法和临床应用 | 机器学习,自然语言处理,计算机视觉 | 骨科疾病 | 机器学习,深度学习,自然语言处理,生成式人工智能,联邦学习 | CNN,神经网络 | 医学影像,文本数据,手术数据 | NA | NA | FracNet,YOLO,大型语言模型 | 准确率,效率,可扩展性 | NA |
| 213 | 2025-11-21 |
Examining the Effect of Deep Learning-Based Image Reconstruction on Accelerating Shoulder Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Its Impact on Image Quality
2025-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.94561
PMID:41246632
|
研究论文 | 本研究比较了基于深度学习的图像重建技术在加速肩部MRI扫描中对图像质量的影响 | 首次系统评估深度学习重建技术在肩部MRI加速中的临床应用价值 | 样本量较小(49例)，阅片者间一致性较差，仅使用1.5T扫描器 | 评估深度学习图像重建技术加速MRI扫描的可行性和图像质量 | 49名接受肩部MRI检查的患者 | 医学影像分析 | 肩部疾病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学图像 | 49名患者 | NA | NA | Wilcoxon符号秩检验, Cohen's kappa, PABAK | Philips Ingenia 1.5T MRI扫描仪 |
| 214 | 2025-11-21 |
AI-Based System for Analysis of Electron Microscope Images in Glomerular Disease
2025-Oct-01, JAMA network open
IF:10.5Q1
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研究论文 | 开发并验证基于人工智能的TEM图像分析系统TEM-AID，用于精确分割和测量肾小球超微结构并诊断肾小球疾病亚型 | 首次整合YOLO-v8检测、Segment Anything模型和人机协同优化，实现肾小球超微结构的自动分割与量化分析 | 研究仅针对特定七种肾小球疾病亚型，未涵盖所有肾脏疾病类型 | 开发人工智能辅助诊断系统提升肾小球疾病的电子显微镜图像分析效率 | 慢性肾病患者及其肾活检透射电子显微镜图像 | 数字病理 | 肾小球疾病 | 透射电子显微镜 | YOLO-v8, Segment Anything Model, 堆叠分类器 | 电子显微镜图像 | 31,670名患者的160,727张TEM图像 | NA | YOLO-v8, Segment Anything Model | 平均交并比, Dice系数, 准确率, AUC | NA |
| 215 | 2025-11-20 |
Smart Total Knee Replacement: Recognition of Activities of Daily Living Using Embedded IMU Sensors and a Novel AI Model in a Cadaveric Proof-of-Concept Study
2025-Oct-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216657
PMID:41228880
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研究论文 | 本研究通过植入人工膝关节的IMU传感器和新型AI模型，实现了对日常活动动作的自动识别 | 首次在尸体膝关节中植入IMU传感器，并开发了新型多模态深度学习模型用于活动识别 | 仅为尸体概念验证研究，样本量有限，需进一步临床验证 | 开发智能膝关节置换术的活动监测技术 | 植入IMU传感器的膝关节假体在尸体模型中的运动数据 | 医疗人工智能 | 膝关节疾病 | 惯性测量单元(IMU)传感技术 | 多模态深度学习 | 运动传感器数据 | 1具尸体膝关节，多种日常活动动作数据 | NA | NA | 准确率,F1分数 | NA |
| 216 | 2025-11-20 |
Accurate and Efficient Phylogenetic Inference through End-To-End Deep Learning
2025-Oct-29, Molecular biology and evolution
IF:11.0Q1
DOI:10.1093/molbev/msaf260
PMID:41129273
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研究论文 | 提出一种基于端到端深度学习的系统发育推断方法NeuralNJ，通过可学习的邻接合并机制和强化学习树搜索提高推断准确性和效率 | 采用端到端框架直接构建系统发育树，避免分阶段推断的不准确性；引入可学习的邻接合并机制，通过学习的优先级分数迭代合并邻居节点 | 未明确说明方法在超大规模数据集（如超过数百个分类群）上的具体性能表现 | 开发准确高效的系统发育推断方法 | 生物物种的系统发育关系 | 机器学习 | NA | 深度学习，强化学习 | 深度学习模型 | 模拟数据和实证数据 | 可处理超过20个物种，支持数百个分类群 | NA | NeuralNJ | 计算效率，重建准确性 | NA |
| 217 | 2025-11-20 |
Lung Ultrasound Imaging Dataset for Accurate Detection and Localization of LUS Vertical Artifact
2025-Oct-16, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05854-4
PMID:41102221
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研究论文 | 本研究构建了一个用于肺超声垂直伪影检测和定位的标注数据集 | 提供了首个专门针对LUS垂直伪影的带多边形边界框标注的高分辨率图像数据集 | 数据样本量相对有限（401张图像），仅来自乌干达两家医院 | 开发AI驱动的诊断工具，用于呼吸系统疾病的早期检测和监测 | 肺超声图像中的垂直伪影 | 医学影像分析 | 肺部疾病 | 肺超声成像 | 深度学习模型 | 医学图像 | 401张高分辨率LUS图像，来自152名肺部疾病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 218 | 2025-11-20 |
Discovery of Novel 4,5-Dihydropyrrolo[3,4-c]pyrazol-6(2H)-one-Based Tubulin Inhibitors Targeting Colchicine Binding Site with Potent Anti-Ovarian Cancer Activity
2025-Oct-09, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00014
PMID:40974592
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型筛选发现新型4,5-二氢吡咯并[3,4-c]吡唑-6(2H)-酮类微管蛋白抑制剂，并验证其抗卵巢癌活性 | 首次利用GeminiMol深度学习模型从Zinc20数据库中筛选出靶向秋水仙碱结合位点的新型支架化合物，并通过晶体结构确认结合模式 | 研究主要聚焦于SKOV3细胞系和移植瘤模型，尚未在其他卵巢癌细胞模型或临床样本中验证 | 开发低毒性的新型微管蛋白抑制剂用于卵巢癌治疗 | 卵巢癌细胞SKOV3及移植瘤模型 | 药物发现 | 卵巢癌 | 深度学习虚拟筛选、晶体结构解析、细胞功能实验 | 深度学习模型 | 化学数据库、晶体结构数据、细胞实验数据 | Zinc20数据库化合物库、SKOV3细胞系及移植瘤模型 | GeminiMol | NA | IC50值、克隆形成抑制率、迁移抑制率、侵袭抑制率、肿瘤抑制率 | NA |
| 219 | 2025-11-20 |
Machine Learning Guided Video Analysis Identifies Sound-Evoked Pain Behaviors from Facial Grimace and Body Cues in Mice
2025-Oct-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.30.679579
PMID:41256403
|
研究论文 | 开发基于深度学习的视频分析方法，通过分析小鼠面部表情和身体姿态量化声音诱发的疼痛行为 | 首次将深度学习应用于自由活动小鼠的视频分析，结合面部表情和身体姿态多模态特征建立声音诱发疼痛的客观评估方法 | 方法验证仅基于CGRP诱导的偏头痛模型，在其他疼痛模型中的普适性需要进一步验证 | 开发测量声音诱发疼痛的行为学方法，揭示听觉疼痛的神经机制 | 自由活动的小鼠（包括野生型和TMIE基因敲除型） | 计算机视觉 | 听觉疼痛 | 视频行为分析 | 深度神经网络 | 视频 | 未明确说明具体数量，包含野生型和TMIE基因敲除小鼠 | NA | NA | 疼痛阈值 | NA |
| 220 | 2025-11-20 |
Automated Detection of Cancer-Suspicious Findings in Japanese Radiology Reports with Natural Language Processing: A Multicenter Study
2025-Oct, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01338-w
PMID:39843717
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研究论文 | 开发基于规则的自然语言处理算法，用于从日本多机构放射学报告中自动检测癌症可疑发现 | 针对日语放射学报告开发基于规则的NLP算法，并在多中心数据集上进行内部和外部验证，证明其优于深度学习基线模型 | 仅针对胸部和腹部CT报告，未涵盖其他影像学检查类型 | 通过自然语言处理技术减少关键影像学发现的漏诊，改善患者随访和治疗及时性 | 来自六个机构的胸部和腹部CT放射学报告 | 自然语言处理 | 癌症 | 自然语言处理 | 基于规则算法, BERT | 文本 | 来自六个机构的多中心CT报告数据集 | NA | 基于规则算法, BERT | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |