深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1720 篇文献，本页显示第 301 - 320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2025-12-20 |
Unconstrained deep learning-based sleep stage classification using cardiorespiratory and body movement activities in adults with suspected sleep apnea
2025-Nov-11, Proceedings of the Japan Academy. Series B, Physical and biological sciences
DOI:10.2183/pjab.101.032
PMID:40887298
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研究论文 | 本研究评估了使用床垫下压电传感器获取的心肺和身体活动数据，通过深度学习进行无约束睡眠分期分类的可行性 | 提出了一种基于床垫压电传感器的无约束睡眠监测方法，利用心肺变异性和身体活动特征，通过双向LSTM网络实现睡眠分期，为家庭睡眠监测提供了新方案 | 研究样本仅包括疑似睡眠呼吸暂停的成人患者（106人），模型性能（平衡准确率0.70）仍有提升空间，未在更广泛人群或不同睡眠障碍患者中验证 | 开发无需传统多导睡眠图（PSG）束缚的自动化睡眠分期方法，推动家庭睡眠监测技术的发展 | 106名未经治疗的疑似睡眠呼吸暂停成年患者 | 机器学习 | 睡眠呼吸暂停 | 压电传感器信号采集，多导睡眠图（PSG） | 双向长短期记忆网络（BiLSTM） | 时序生理信号数据（心率、呼吸率、身体运动等） | 106名疑似睡眠呼吸暂停的成人参与者 | NA | 双向长短期记忆网络（BiLSTM） | 平衡准确率，Cohen's κ系数，F1分数，Deming回归，Bland-Altman分析 | NA |
| 302 | 2025-12-20 |
Deep learning-based non-invasive differential diagnosis of eyelid basal cell and sebaceous gland carcinomas using photographic images
2025-Nov-04, International ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1007/s10792-025-03801-1
PMID:41186742
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研究论文 | 本研究开发了一种基于ResNet50的深度学习模型，利用眼睑基底细胞癌和皮脂腺癌的摄影图像进行非侵入性鉴别诊断 | 首次提出基于摄影图像的深度学习模型用于眼睑基底细胞癌和皮脂腺癌的非侵入性鉴别诊断，相比传统病理检查具有无创、快速的优势 | 研究数据仅来自单一医疗中心，样本量相对有限（共370张图像），需要多中心验证以提高泛化能力 | 开发一种非侵入性的早期鉴别诊断方法，用于区分眼睑基底细胞癌和皮脂腺癌，减少诊断延迟并提高准确性 | 眼睑基底细胞癌和皮脂腺癌的摄影图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 摄影图像采集 | CNN | 图像 | 370张摄影图像（199张眼睑基底细胞癌，171张眼睑皮脂腺癌） | NA | ResNet50 | 准确率, F1分数, 敏感性, 特异性 | NA |
| 303 | 2025-12-20 |
Light scattering patterns of triaxial ellipsoidal drops and their use in inferring drops' shapes, aided by deep learning
2025-Nov-03, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.579521
PMID:41414109
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研究论文 | 本研究通过扩展矢量复射线模型（VCRM3D）来探究三轴椭球液滴的光散射特性，并利用深度学习从单次光散射图案中推断液滴的三维形状 | 首次将VCRM3D模型扩展至三轴椭球液滴的光散射研究，建立了首个椭球液滴光散射图案数据库，并利用卷积神经网络从单次散射图案中实现高精度三维形状重建 | 研究基于合成数据库进行训练和验证，未明确提及在真实实验环境中的泛化性能或噪声影响 | 开发一种基于单次光散射图案的非球形液滴三维形状推断方法，以替代传统多视角成像技术 | 三轴椭球液滴（非球形液滴） | 机器视觉 | NA | 光散射模拟、深度学习 | CNN | 图像（光散射图案） | NA | NA | NA | 平均相对误差 | NA |
| 304 | 2025-12-20 |
DLAO: a physics-informed deep learning framework for aberration correction in optical coherence tomography
2025-Nov-03, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.576331
PMID:41414138
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研究论文 | 本文提出了一种基于物理信息深度学习的自适应光学框架DLAO，用于高效校正光学相干断层扫描图像中的复杂像差 | 引入了伪点扩散函数预处理步骤，将高维图像恢复任务转化为低维物理参数估计问题；设计了层间自适应渐进注意力网络，结合多尺度特征融合机制和新型LAPA模块，以增强对分层、多尺度特征的捕获能力 | 未明确提及 | 解决光学相干断层扫描中因系统缺陷和样本不均匀性引起的像差问题，以提升图像质量 | 光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | NA | 光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | 层间自适应渐进注意力网络 | 峰值信噪比, 结构相似性指数 | NA |
| 305 | 2025-12-20 |
MSSPUNet: phase unwrapping using a multi-scale, multi-stage deep neural network for digital holographic tomography
2025-Nov-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision
DOI:10.1364/JOSAA.571895
PMID:41411586
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研究论文 | 本文提出了一种用于数字全息层析成像相位解缠的多尺度、多阶段深度神经网络MSSPUNet | 提出了一种结合多尺度特征融合与多阶段优化策略的Transformer网络，以增强跨尺度相位解缠的精度和鲁棒性 | 未明确说明模型在极端噪声或复杂畸变条件下的性能边界，且真实数据验证范围有限 | 解决数字全息层析成像中相位解缠的精度和鲁棒性问题 | 细胞、类器官、仿体以及传统3D打印结构的数字全息层析图像 | 计算机视觉 | NA | 数字全息层析成像 | Transformer网络 | 相位图像 | 大量模拟数据集及真实DHT图像（细胞、类器官、仿体、3D打印结构） | NA | MSSPUNet（多尺度多阶段Transformer网络） | 准确性、鲁棒性、泛化能力 | NA |
| 306 | 2025-12-19 |
Sequential Human Assembly and Disassembly Motions in Human-Robot Coexisting Environments
2025-Nov-11, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06042-0
PMID:41219251
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研究论文 | 本文提出了一种专注于人机共存环境中顺序性人体装配与拆卸动作的新型数据集 | 数据集针对人机共存环境设计，包含多视角采集的同步RGB视频与2D/3D人体骨骼数据，并特别关注了局部遮挡、相似重复动作及行为差异等实际挑战 | 未明确说明数据采集场景的具体复杂度限制或参与者行为模式的覆盖全面性 | 为人机交互、自主机器人运动规划等领域提供任务导向的行为研究数据支持 | 人机共存环境中的人类顺序性装配与拆卸动作 | 计算机视觉 | NA | 多视角相机采集、2D/3D人体骨骼估计 | 深度学习模型 | RGB视频、2D/3D人体骨骼数据 | 33名具有不同身体特征和行为偏好的参与者，超过10,000个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 307 | 2025-12-19 |
Machine Learning Analysis of Cilia-Driven Particle Transport Distinguishes Primary Ciliary Dyskinesia Cilia from Normal Cilia
2025-Nov-04, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.02.686130
PMID:41279745
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研究论文 | 本研究利用机器学习和深度学习技术，通过分析纤毛驱动的粒子运输轨迹来区分原发性纤毛运动障碍（PCD）与正常纤毛 | 首次结合特征机器学习和图像深度学习，客观量化纤毛定向粒子运输，以检测PCD相关纤毛功能障碍 | 样本量相对较小（仅14名PCD患者和10名健康供体），且未涉及其他纤毛疾病类型的广泛比较 | 开发一种客观、准确的诊断工具，用于识别原发性纤毛运动障碍（PCD） | 来自PCD患者、健康供体和囊性纤维化患者的气道上皮细胞及其纤毛驱动的荧光微球运输轨迹 | 计算机视觉, 机器学习 | 原发性纤毛运动障碍 | 高速视频显微镜, 荧光微球追踪 | CNN | 视频, 轨迹数据 | 14名PCD患者, 10名健康供体, 2名囊性纤维化患者, 共计602个视频 | Python, Jython, 自定义Python包CiliaTracks | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 308 | 2025-12-19 |
Commercial Products Using Generative Artificial Intelligence Include Ambient Scribes, Automated Documentation and Scheduling, Revenue Cycle Management, Patient Engagement and Education, and Prior Authorization Platforms
2025-Nov, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association
IF:4.4Q1
DOI:10.1016/j.arthro.2025.05.021
PMID:40419172
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综述 | 本文综述了生成式人工智能在医疗保健领域的商业应用现状，重点介绍了大型语言模型如何优化临床工作流程 | 系统梳理了生成式AI在医疗领域的五大商业应用方向，并首次量化统计了环境记录类产品的平台数量（约90个） | 缺乏监管监督、存在固有偏见、与电子健康记录的互操作性不一致、以及临床医生对LLM输出结果缺乏信任导致接受度低 | 探讨生成式人工智能在临床实践中的商业应用现状、挑战与未来发展方向 | 医疗保健领域的商业生成式AI产品平台 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理，深度学习 | 大型语言模型 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 309 | 2025-12-19 |
INVESTIGATING CORRELATIONS BETWEEN MENTAL DISORDERS AND FUNDUS IMAGING DATA USING DEEP LEARNING: A Study From the UK Biobank
2025-11-01, Retina (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/IAE.0000000000004574
PMID:40601933
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术，基于UK Biobank数据库中的眼底图像和光学相干断层扫描数据，探索精神障碍与眼底生物标志物之间的关联 | 首次提出基于深度学习的多模态训练方法，用于自动识别精神行为障碍并解释其与眼底成像特征之间的潜在关联 | 样本量相对有限（1494名参与者），且研究结果仅为初步发现，需要更大规模的数据集进行验证 | 自动识别精神行为障碍，并探索精神疾病与眼底生物标志物之间的关联 | UK Biobank数据库中1494名参与者的眼底图像和光学相干断层扫描数据 | 数字病理学 | 精神障碍 | 光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 1494名参与者 | NA | 多模态模型 | ROC曲线下面积, 敏感性, 特异性 | NA |
| 310 | 2025-12-18 |
Artificial intelligence tools for the assessment and management of dysphagia: protocol for a scoping review
2025-Nov-26, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2025-108726
PMID:41298263
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综述 | 本文是关于人工智能工具在吞咽困难评估与管理中应用的范围综述研究方案 | 首次系统性地规划对人工智能（包括机器学习和深度学习）在吞咽困难领域应用文献的范围综述，旨在填补现有文献综合的空白 | 排除仅涉及儿科人群的研究，且不涉及患者个体数据的收集 | 系统梳理和综合人工智能工具在吞咽困难评估与管理方面的现有文献，为临床实施提供更清晰的指南 | 关注人工智能工具（如机器学习、深度学习和计算机视觉）用于评估和管理吞咽困难的研究 | 自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习 | 吞咽困难 | NA | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 311 | 2025-12-18 |
MedNet: a lightweight attention-augmented CNN for medical image classification
2025-Nov-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-25857-w
PMID:41290816
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研究论文 | 提出一种名为MedNet的轻量级注意力增强CNN模型，用于医学图像分类任务 | 结合深度可分离卷积与CBAM注意力机制，高效提取并精炼空间和上下文相关特征，在保持高精度的同时显著减少参数和计算成本 | 仅在公开的MedMNIST和Fitzpatrick17k数据集上进行了验证，未在更多样化或更大规模的临床数据集上进行测试 | 开发一种高效、轻量化的深度学习架构，以提升医学图像分类的准确性和泛化能力 | 医学图像分类任务 | 计算机视觉 | 皮肤病 | NA | CNN | 图像 | DermaMNIST、BloodMNIST、OCTMNIST（来自MedMNIST）和Fitzpatrick17k数据集 | NA | ResidualDSCBAMBlock, CBAM | 准确率 | NA |
| 312 | 2025-12-18 |
Development and validation of a machine learning-based prognostic model for gastric cancer: a multicenter retrospective study
2025-Nov-21, Langenbeck's archives of surgery
DOI:10.1007/s00423-025-03883-6
PMID:41269322
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于机器学习的胃癌预后预测模型，并在多中心真实世界数据中进行了评估 | 首次将多种特征选择方法与四种建模算法（包括Cox、RSF、CoxBoost和Deepsurv_Cox）结合，构建了用于胃癌总体生存期和癌症特异性生存期预测的集成模型，并在独立测试中超越了传统的TNM分期系统 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；模型在外部验证中的表现仍需在更多样化的患者群体中进一步确认 | 开发并验证一种基于机器学习的胃癌预后预测模型，以提高生存预测的准确性 | 胃癌患者 | 机器学习 | 胃癌 | NA | Cox, RSF, CoxBoost, Deepsurv_Cox | 临床数据 | SEER数据库21,559名患者，两个中国医疗中心3,805名患者 | NA | 集成模型（堆叠模型） | C-index, 综合Brier评分, 平均AUC, 时间依赖性ROC曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 313 | 2025-12-18 |
Application of MobileNet and Xception neural networks to identify Sillago sihama populations in Vietnam's coastal waters based on otolith morphology
2025-Nov, Journal of fish biology
IF:1.7Q2
DOI:10.1111/jfb.70130
PMID:40731378
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研究论文 | 本研究应用MobileNet和Xception深度学习模型，基于耳石形态对越南沿海水域的印度-太平洋鳕鱼种群进行识别 | 首次将MobileNet和Xception深度学习模型应用于耳石形态分析，显著提升了鱼类种群分类的准确性 | 研究仅基于越南三个沿海区域的样本，可能无法代表更广泛地理范围内的种群多样性 | 通过耳石形态分析识别越南沿海印度-太平洋鳕鱼的种群结构 | 越南沿海三个区域（包括Son Cha和Cat Ba）的印度-太平洋鳕鱼耳石样本 | 计算机视觉 | NA | 耳石形态分析 | CNN | 图像 | 来自越南三个沿海区域的印度-太平洋鳕鱼耳石样本 | NA | MobileNet, Xception | 准确率 | NA |
| 314 | 2025-12-18 |
Effectiveness of AI-Based Tools in Detecting Diabetic Retinopathy in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review of Diagnostic Performance and Implementation Feasibility
2025-Nov, Cureus
DOI:10.7759/cureus.96554
PMID:41393614
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系统综述 | 本文系统综述了在低收入和中等收入国家中，基于AI的工具在检测糖尿病视网膜病变方面的诊断性能和实施可行性 | 聚焦于低收入和中等收入国家，系统评估AI工具在糖尿病视网膜病变筛查中的诊断准确性和实施可行性，填补了该领域证据分散的空白 | 符合条件的原始研究数量较少，且对基础设施需求、监管考虑和长期可持续性的报告有限 | 评估AI工具在低收入和中等收入国家中检测糖尿病视网膜病变的有效性和实施可行性 | 基于视网膜成像的AI、机器学习或深度学习工具 | 数字病理学 | 糖尿病视网膜病变 | 视网膜成像 | 深度学习, 机器学习 | 图像 | NA | NA | NA | 诊断准确性 | NA |
| 315 | 2025-12-18 |
Artificial Intelligence in Radiology: Transforming Cancer Detection and Diagnosis
2025-Nov, Cureus
DOI:10.7759/cureus.96518
PMID:41393619
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综述 | 本文综述了人工智能在放射肿瘤学中的应用，涵盖多种癌症类型和成像技术，探讨了其在癌症检测和诊断中的最新进展与挑战 | 综合了深度学习、放射组学和放射基因组学框架在多种癌症类型中的最新应用，并强调了AI作为放射科医生协作伙伴的角色，而非替代 | 模型在不同人群和机构间的泛化能力有限，存在数据孤岛、监管不确定性，以及临床环境中可解释AI输出的需求 | 评估人工智能在放射肿瘤学中的当前应用，并为其安全、公平和有效的实施提供战略方向 | 乳腺癌、肺癌、前列腺癌、脑癌、胃肠道癌和转移性疾病等主要癌症类型 | 数字病理学 | 肺癌, 前列腺癌, 乳腺癌, 脑癌, 胃肠道癌 | CT, MRI, PET/CT, 数字乳腺X线摄影 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 准确性, 分割精度, 风险预测, 分子表型推断 | NA |
| 316 | 2025-12-18 |
Efficiency of Artificial Intelligence in Three-Dimensional Reconstruction of Medical Imaging
2025-Nov, Cureus
DOI:10.7759/cureus.96580
PMID:41393720
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综述 | 本文综述了人工智能在医学影像三维重建中的效率，探讨了其如何提升准确性、速度及临床效用 | 系统性地回顾了近10年AI驱动的三维重建技术，重点评估了深度学习模型在提升重建自动化、精度及临床应用方面的突破 | 研究仅纳入成人影像数据，排除了儿科及临床前研究，且存在高计算需求、标准化数据集缺乏、真实世界验证不足等挑战 | 评估人工智能在医学影像三维重建中的效率、临床应用及现存挑战 | 近10年发表的、针对成人人类影像的、基于AI的三维重建研究 | 计算机视觉 | NA | 医学影像三维重建 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | U-Net, V-Net, DenseVNet, GAN | Dice系数 | NA |
| 317 | 2025-12-18 |
Benchmarking robustness of automated CT pancreas segmentation: achieving human-level reliability through human-in-the-loop optimization
2025-Nov, Radiology advances
DOI:10.1093/radadv/umaf040
PMID:41394428
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研究论文 | 本研究系统评估了深度学习模型在CT胰腺分割中的鲁棒性，并通过人机协同优化策略提升其可靠性，以达到人类水平的性能 | 引入分数阈值指标量化模型达到人类最小性能的比例，并采用主动学习策略识别高不确定性预测进行人工修订，显著提升模型鲁棒性 | 研究主要基于健康人群的CT数据，未充分验证在异常病例或不同扫描仪间的泛化能力 | 评估深度学习模型在CT胰腺分割中的鲁棒性，并探索提升其可靠性的方法 | CT扫描图像中的胰腺分割 | 数字病理学 | 胰腺疾病 | CT扫描 | 深度学习模型 | CT图像 | 903例静脉期CT扫描，其中803例用于训练/验证，100例健康测试病例 | NA | 3D U-Net | Dice相似系数, 归一化表面Dice, 分数阈值 | NA |
| 318 | 2025-12-17 |
Early diagnosis of transient ischemic attack facilitated by SERS-based artificial intelligence sensors
2025-Nov-27, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07699-5
PMID:41307575
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研究论文 | 本研究开发了一种基于荷叶/铜/二氧化硅/银多层膜的表面增强拉曼散射检测平台，结合人工智能算法，用于早期诊断短暂性脑缺血发作 | 结合SERS多层膜传感器与多种深度学习模型，实现了对TIA血清炎症标志物的高特异性检测，其中LightGBM模型准确率达99.64% | 未提及样本量的具体限制或外部验证的广泛性 | 通过SERS与人工智能技术提高短暂性脑缺血发作的早期诊断准确率 | 短暂性脑缺血发作患者与健康对照者的血清样本 | 机器学习 | 心血管疾病 | 表面增强拉曼散射 | LightGBM, ANN, 1D-CNN, BiLSTM, Transformer, AlexNet | 血清SERS光谱 | TIA患者与健康对照者的血清样本（具体数量未明确） | NA | LightGBM, ANN, 1D-CNN, BiLSTM, Transformer, AlexNet4 | 准确率 | NA |
| 319 | 2025-12-17 |
Deep Learning-Assisted Automated Diagnosis of Osteoporosis Based on Computed Tomography Scans: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Nov-24, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/77155
PMID:41284986
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述与荟萃分析，评估了基于CT扫描的深度学习模型在骨质疏松症诊断中的性能 | 首次对基于CT扫描的深度学习模型在骨质疏松症诊断中的性能进行系统综述与荟萃分析，并识别了影响模型性能的关键因素，如DenseNet变体、多切片输入、3D架构和CT作为参考标准 | 纳入研究间存在显著的异质性，外部验证有限，且缺乏完整的端到端流程，这限制了所提模型的普适性 | 调查基于CT扫描的深度学习模型在诊断骨质疏松症方面的诊断性能 | 接受CT扫描的成年参与者 | 计算机视觉 | 骨质疏松症 | 计算机断层扫描（CT） | 深度学习模型 | CT图像 | 24项研究，包含来自29,808名参与者的CT图像 | NA | DenseNet, 3D架构 | 灵敏度, 特异性, 曲线下面积 | NA |
| 320 | 2025-12-17 |
Quantitative profiling of whole-brain connectomes at single-axon resolution using deep learning and high-resolution light sheet microscopy
2025-Nov-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.14.688340
PMID:41292859
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研究论文 | 本文介绍了一种名为MAPL3的端到端流程，结合自监督学习和创新深度架构，用于在单轴突分辨率下定量分析全脑连接组 | MAPL3整合了自监督学习与创新深度架构，能够捕获局部和全局的脑范围轴突投射，支持个体和群体水平的定量层析分析，并在跨实验泛化能力上优于现有方法 | NA | 开发一种技术来揭示单个轴突如何形成全脑连接组，以理解大脑功能和行为 | 全脑连接组，特别是单个轴突和脑范围轴突投射 | 计算机视觉 | NA | 高分辨率光片显微镜 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |