深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1753 篇文献，本页显示第 1101 - 1120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1101 | 2025-11-19 |
Measurement of Choroidal Vascularity Index and Choroidal Thickness Using Deep Learning-Based Methods with SS-OCT
2025-Nov-12, Retina (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/IAE.0000000000004733
PMID:41248233
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研究论文 | 本研究利用基于深度学习的卷积神经网络实现SS-OCT图像中脉络膜厚度和脉络膜血管指数的全自动测量 | 首次将深度学习技术应用于SS-OCT图像的脉络膜区域自动检测和参数计算，实现了脉络膜厚度和血管指数的全自动化测量 | 研究样本量相对有限（791张图像），仅包含18岁及以上人群，未涵盖更广泛的年龄群体 | 开发基于人工智能的自动化方法测量脉络膜厚度和脉络膜血管指数 | SS-OCT图像中的脉络膜区域 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT） | CNN | 医学图像 | 791张SS-OCT图像（来自652名患者），其中474张训练，237张验证，80张测试 | NA | 卷积神经网络 | 准确率，平均绝对误差，交并比，曲线下面积，组内相关系数 | NA |
| 1102 | 2025-11-19 |
Koina: Democratizing machine learning for proteomics research
2025-Nov-11, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-64870-5
PMID:41219230
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研究论文 | 介绍Koina开源平台，旨在促进蛋白质组学中机器学习模型的发布与应用 | 开发了首个去中心化、在线可访问的蛋白质组学机器学习模型库，解决了模型可发现性和可用性问题 | 仅以FragPipe平台为例展示集成效果，尚未验证与其他蛋白质组学工具的广泛兼容性 | 降低蛋白质组学领域机器学习模型的使用门槛，促进模型在数据分析流程中的集成 | 蛋白质组学机器学习模型及其在数据分析流程中的应用 | 机器学习 | NA | 蛋白质组学分析 | NA | 质谱数据、蛋白质组学数据 | NA | NA | NA | NA | 在线可访问平台 |
| 1103 | 2025-11-19 |
Enhancing Bone MRI With Vendor-Independent Deep Learning: A Comparative Study of CT and 3D VIBE CAIPI-Dixon Sequences for Shoulder Assessment
2025-Nov-11, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001819
PMID:41249023
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研究论文 | 本研究评估了使用厂商无关深度学习从肩部3D-VIBE CAIPIRINHA Dixon MRI生成高分辨率CT样骨图像的可行性 | 开发了厂商无关的深度学习重建方法，能够从MRI生成CT样骨图像，实现无辐射骨成像 | 回顾性研究设计，样本量相对有限(99例)，仅针对肩关节评估 | 评估深度学习重建在肩部MRI生成CT样骨图像中的可行性和性能 | 接受肩部MRI和CT检查的患者 | 医学影像分析 | 骨骼肌肉疾病 | 3D多回波VIBE CAIPIRINHA-Dixon序列，深度学习后处理 | 深度学习 | 医学影像(MRI和CT) | 99例患者(52男，47女，年龄17-87岁) | NA | NA | 相对信噪比(rSNR), 相对对比噪声比(rCNR), Likert量表评分, 组内相关系数 | 3.0-T MRI系统，专用线圈 |
| 1104 | 2025-11-19 |
Using item response theory as a methodology to impute categorical missing values
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-20032-7
PMID:41193533
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研究论文 | 本研究提出使用项目反应理论(IRT)作为分类缺失值插补的方法，并与多种现有机器学习方法进行比较 | 首次将项目反应理论应用于分类缺失值插补，通过概率项生成确定缺失单元格的类别归属 | 仅针对分类数据进行了测试，未涉及连续型缺失值的处理 | 开发更有效的分类数据缺失值插补方法 | 具有缺失值的分类数据集 | 机器学习 | NA | 项目反应理论 | IRT, kNN, MICE, 深度学习 | 分类数据（顺序、名义、二元） | 三个不同的数据集 | NA | DataWig | 准确率, 预测性能 | Amazon Web Services (AWS) |
| 1105 | 2025-11-19 |
From model based to learned regularization in medical image registration: A comprehensive review
2025-Nov-03, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103854
PMID:41248566
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综述 | 本文系统回顾了医学图像配准中从基于模型到学习型正则化方法的发展历程 | 提出了新颖的分类法系统性地对正则化方法进行分类，并重点介绍了利用数据驱动技术自动从数据中推导变形特性的学习型正则化这一新兴领域 | NA | 填补医学图像配准中正则化方法全面结构化综述的空白 | 医学图像配准中的正则化方法 | 医学图像处理 | NA | NA | 深度学习 | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1106 | 2025-11-19 |
The role of artificial intelligence in implant dentistry: a systematic review
2025-Nov, International journal of oral and maxillofacial surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.ijom.2025.04.005
PMID:40436717
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系统综述 | 系统分析人工智能在牙科种植学中应用的近期研究 | 首次系统综述人工智能在牙科种植学多个方面的应用现状和发展趋势 | 纳入研究存在偏倚风险，其中11项研究具有高偏倚风险 | 分析人工智能在牙科种植学中的应用 | 牙科种植学相关研究文献 | 数字病理 | 口腔疾病 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像数据 | 120篇相关论文 | NA | NA | NA | NA |
| 1107 | 2025-11-19 |
Current applications of deep learning in vertebral fracture diagnosis
2025-Nov, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA
IF:4.2Q1
DOI:10.1007/s00198-025-07604-z
PMID:40764417
|
综述 | 本文综述了深度学习在椎体骨折诊断中的当前应用 | 总结了深度学习在椎体识别和骨折类型分类方面的最新进展及其对临床工作流程的优化潜力 | NA | 探讨深度学习在椎体骨折诊断中的应用现状 | 椎体骨折诊断的深度学习模型 | 医学影像分析 | 椎体骨折 | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1108 | 2025-11-19 |
Use of Artificial Intelligence to Detect Cardiac Rhythm Disturbances in Athletes: A Scoping Review
2025 Nov-Dec, Journal of veterinary internal medicine
IF:2.1Q1
DOI:10.1111/jvim.70257
PMID:41017277
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综述 | 本范围综述评估人工智能在运动员（特别是马匹）心电图心律失常检测中的应用现状与潜力 | 首次系统评估AI技术在运动性心律失常检测中的应用，特别关注马匹等运动物种的物种特异性挑战 | 样本量较小且物种特异性心电图形态学差异限制了在兽医医学中的广泛应用 | 评估人工智能在心电图心律失常检测中的应用，特别关注运动物种的当前和潜在用途 | 人类、马匹和犬类的心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析 | CNN,深度学习 | 心电图信号 | 包含17项研究（人类13项、马匹3项、犬类1项） | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 1109 | 2025-11-19 |
Improved reconstruction of single-cell developmental potential with CytoTRACE 2
2025-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02857-2
PMID:41145665
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研究论文 | 开发了CytoTRACE 2深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据预测细胞发育潜能 | 提出了可解释的深度学习框架，能够预测绝对发育潜能并在多种平台和组织中优于现有方法 | NA | 识别细胞潜能分子标志物并预测细胞发育能力 | 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 |
| 1110 | 2025-11-19 |
Universal consensus 3D segmentation of cells from 2D segmented stacks
2025-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02887-w
PMID:41219412
|
研究论文 | 开发了一种无需训练数据的2D到3D细胞分割方法u-Segment3D，可将2D实例分割转换为3D共识分割 | 提出无需训练数据即可将2D细胞分割转换为3D共识分割的理论和工具箱，兼容任何生成像素级实例细胞掩码的2D方法 | 依赖于2D分割方法的质量，在11个真实数据集上验证但未涉及所有可能的细胞类型和成像模式 | 解决3D细胞分割中密集标注的挑战，开发通用的2D到3D分割方法 | 显微镜图像中的细胞，包括单细胞、细胞聚集体和组织 | 数字病理 | NA | 显微镜成像 | NA | 3D显微镜图像，2D分割堆栈 | 11个真实数据集，包含超过70,000个细胞 | NA | NA | 与原生3D分割方法比较的竞争性表现 | NA |
| 1111 | 2025-11-19 |
Age- and sex-related changes in proximal humeral volumetric BMD assessed via chest CT with a deep learning-based segmentation model
2025-Nov, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA
IF:4.2Q1
DOI:10.1007/s00198-025-07671-2
PMID:40879742
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研究论文 | 开发基于深度学习的近端肱骨体积骨密度评估方法并分析年龄和性别相关变化 | 首次使用深度学习模型自动分割评估近端肱骨体积骨密度，并揭示性别特异性年龄相关变化模式 | 未明确说明样本量大小和模型验证的详细指标 | 研究近端肱骨体积骨密度的年龄和性别相关变化规律 | 通过胸部CT扫描获取的近端肱骨影像数据 | 数字病理学 | 骨骼疾病 | CT扫描 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1112 | 2025-11-19 |
Reimagining chronic total occlusion management interventions: the role of artificial intelligence in imaging, planning, and procedural guidance
2025-Nov, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-025-03527-2
PMID:41105294
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综述 | 探讨人工智能在慢性完全闭塞病变管理的影像评估、手术规划和实时引导中的应用潜力 | 系统阐述AI在CTO诊疗全流程中的整合应用，包括深度学习在OCT和CCTA影像分析、机器学习在手术策略预测方面的创新 | 在CTO特定场景下的验证研究仍然有限，需要更多临床验证 | 优化慢性完全闭塞病变的经皮冠状动脉介入治疗管理流程 | 慢性完全闭塞病变患者 | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描，冠状动脉CT血管成像 | 深度学习，机器学习，XGBoost | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1113 | 2025-11-19 |
DiffBreed: automatic differentiation enables efficient gradient-based optimization of breeding strategies
2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf586
PMID:41129300
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研究论文 | 提出了一种名为DiffBreed的可微分育种模拟器，通过自动微分实现基于梯度的育种策略优化 | 开发了首个可微分育种模拟器，解决了现有育种模拟器不可微分的问题，能够与现代深度学习工作流集成 | 优化结果文件因大小问题未在GitHub仓库中共享，需要从Zenodo获取完整数据集 | 通过梯度优化方法最大化遗传增益，优化育种策略 | 育种策略优化，特别是子代分配策略 | 机器学习 | NA | 自动微分，梯度优化 | NA | 模拟数据集 | NA | PyTorch | NA | 遗传增益 | NA |
| 1114 | 2025-11-19 |
Automated coronary calcium detection and scoring on multicenter, multiprotocol noncontrast CT
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.6.064502
PMID:41246564
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研究论文 | 提出基于nnU-Net的深度学习方法，用于非对比CT扫描中冠状动脉钙化斑块的自动检测和评分 | 采用多中心多协议数据，结合主动脉、心脏和肺的同时分割以减少假阳性，实现跨种族和扫描仪类型的一致性评估 | 训练数据仅包含641个标注CT扫描，未标注数据集缺乏金标准验证 | 开发自动冠状动脉钙化检测和评分系统以辅助心血管风险评估 | 冠状动脉钙化斑块 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 非对比CT扫描 | 深度学习 | CT影像 | 641个标注CT扫描用于训练，160个标注CT扫描用于测试，另有两个未标注数据集 | nnU-Net | nnU-Net | 精度, 召回率, Dice系数, 准确率, Cohen's Kappa, 决定系数(r²) | NA |
| 1115 | 2025-11-19 |
Detection of <em>Schistosoma</em> Eggs Using an AI-Based Deep Learning Model on Urinary Bladder Histopathology Images
2025-Nov, Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan : JCPSP
DOI:10.29271/jcpsp.2025.11.1385
PMID:41247676
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研究论文 | 本研究评估了基于YOLO的分割模型在膀胱组织病理学图像中检测血吸虫卵的准确性和临床应用价值 | 首次系统评估多种YOLO变体模型在血吸虫卵检测任务中的性能，包括边界框和掩码分割任务 | 需要更大数据集的大规模验证研究进行进一步确认，较小模型在敏感性和精确度方面存在局限 | 评估基于YOLO的分割模型在膀胱组织病理学图像中检测血吸虫卵的准确性和临床应用价值 | 膀胱组织病理学切片图像中的血吸虫卵 | 数字病理学 | 血吸虫病 | 组织病理学成像 | YOLO系列模型 | 图像 | 681张图像，包含2,751个血吸虫卵（训练集476张/1,932个，验证集136张/539个，测试集69张/280个） | NA | YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv11的各种变体(n/s/m/l/x/c/e) | 精确度, 召回率, F1分数, mAP50, mAP50-95 | NA |
| 1116 | 2025-11-19 |
A Deep Learning Approach for Detecting Periapical Lesions on Panoramic Radiographic Images
2025-Nov, Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan : JCPSP
DOI:10.29271/jcpsp.2025.11.1461
PMID:41247689
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研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLOv5深度学习模型的根尖周病变检测方法，用于在口腔全景X光片上自动分割根尖周病变 | 首次将YOLOv5算法应用于口腔全景X光片中的根尖周病变分割任务 | 数据集规模有限，未来需要收集更多数据来提升检测效果 | 评估深度学习模型在口腔全景X光片上检测根尖周病变分割的性能 | 根尖周病变 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 全景X光摄影 | YOLO | 医学影像 | 1,500张匿名全景X光片（训练集1,200张/2,628个标签，验证集150张/325个标签，测试集150张/368个标签） | PyTorch | YOLOv5 | 敏感度, 精确率, F1分数 | NA |
| 1117 | 2025-11-18 |
Visual language model-assisted spectral CT reconstruction by diffusion and low-rank priors from limited-angle measurements
2025-Nov-17, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae0974
PMID:40972665
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研究论文 | 提出一种视觉语言模型辅助的谱CT重建方法，通过扩散模型和低秩先验从有限角度测量中重建高质量图像 | 首次将视觉语言模型与扩散模型结合用于谱CT重建，通过提示工程表征有限角度伪影特征，实现单一模型适应多种扫描配置 | NA | 解决有限角度扫描下的CT图像重建问题，实现辐射剂量降低和扫描灵活性提升 | 谱CT图像重建 | 医学影像重建 | NA | 谱CT成像 | 扩散模型, 视觉语言模型 | CT图像 | NA | NA | 扩散模型 | 峰值信噪比 | NA |
| 1118 | 2025-11-18 |
Deep Learning for Diagnosis of Tinea Corporis and Tinea Cruris
2025-Nov-16, Journal of cutaneous medicine and surgery
IF:3.1Q2
DOI:10.1177/12034754251391809
PMID:41242975
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研究论文 | 开发用于诊断体癣和股癣的深度学习模型，并与医生诊断性能进行比较 | 采用多任务学习方法整合分类和分割，通过自适应加权实现感兴趣区域分割以提升相关特征关注度 | 回顾性研究，主要针对泰国人群（Fitzpatrick皮肤类型III和IV），样本量有限 | 开发深度学习模型区分皮肤癣菌病和非皮肤癣菌病，并与医生诊断性能进行比较 | 皮肤癣菌病（体癣/股癣）和非皮肤癣菌病（湿疹、银屑病、扁平苔藓）的临床图像 | 计算机视觉 | 皮肤真菌感染 | 临床图像分析 | 深度学习 | 图像 | 580名泰国患者的1400张图像（600张皮肤癣菌病，840张非皮肤癣菌病） | NA | 多任务学习架构 | AUC, 敏感度, 特异度, 准确率, F1分数 | NA |
| 1119 | 2025-11-18 |
Deciphering the nexus of aging and pan-cancer: Single-cell sequencing reveals microenvironmental remodeling and cellular drivers
2025-Nov-15, Bioscience trends
IF:5.7Q1
DOI:10.5582/bst.2025.01307
PMID:41139485
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综述 | 通过单细胞测序技术解析衰老与泛癌发展的关联机制及肿瘤微环境重塑过程 | 整合单细胞测序数据揭示衰老细胞亚群通过分泌SASP因子重塑肿瘤微环境的具体机制 | 单细胞测序数据存在批次效应，衰老细胞丰度低（<5%）影响检测灵敏度 | 探究衰老作为泛癌发展风险因素的生物学机制 | 衰老组织中的细胞亚群（如CDKN2A/LMNB1细胞）及肿瘤微环境组分 | 生物信息学 | 泛癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）, 多组学分析 | 深度学习 | 单细胞测序数据 | TCGA和GEO数据库数据（具体样本数未明确） | NA | NA | 检测灵敏度 | NA |
| 1120 | 2025-11-18 |
A parcel-level cropland dataset with field shape indicators for Xizang (Tibet) from VHR remote sensing
2025-Nov-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06064-8
PMID:41238553
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研究论文 | 本研究利用深度学习和高分辨率遥感影像创建了西藏首个地块级别的耕地数据集 | 首次生成西藏地块级耕地数据集，提供地块形状指标，填补了该地区高分辨率耕地数据的空白 | 数据集验证仅基于155个无人机样本，样本数量相对有限 | 为西藏地区农业研究提供高分辨率耕地数据支持 | 西藏地区的耕地地块 | 计算机视觉 | NA | VHR遥感，Google Earth影像，无人机验证 | 深度学习 | 遥感影像 | 1,072,110个地块，总面积约290,721.35公顷，验证样本155个无人机样本 | NA | NA | 面积匹配精度90%，线性相关系数R=0.87和0.90 | NA |