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 1521 - 1540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1521 | 2025-11-06 |
Classification and Segmentation of Mucus Morphology Using Deep Learning During Diagnostic Nasal Endoscopy
2025-Nov, International forum of allergy & rhinology
IF:7.2Q1
DOI:10.1002/alr.70004
PMID:40879571
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于在诊断性鼻内窥镜检查中对黏液形态进行分类和分割 | 这是首个在鼻腔环境中客观分类黏液形态的研究 | NA | 通过深度学习模型检测鼻窦炎症 | 鼻内窥镜检查中遇到的黏液形态 | 计算机视觉 | 鼻窦炎 | 深度学习 | 预训练深度学习模型 | 内窥镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1522 | 2025-11-06 |
Multisensory Integration for Identifying the Milling States in Robot-Assisted Cervical Laminectomy
2025-Nov, Orthopaedic surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1111/os.70182
PMID:41067886
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研究论文 | 本研究通过整合触觉和听觉感知来识别机器人辅助颈椎椎板切除术中的高速磨钻状态 | 首次将振动和声音信号融合用于脊柱手术中磨钻状态识别，并采用LSTM深度学习模型实现高精度分类 | 实验仅在绵羊颈椎上进行，未在人体验证；设置的磨削状态相对有限 | 提高机器人辅助颈椎椎板切除术中磨钻状态识别的准确性，保障患者安全 | 绵羊颈椎椎板切除术中的高速磨钻状态 | 医疗机器人 | 脊柱疾病 | 振动信号采集，声音信号采集，快速傅里叶变换 | LSTM, SVM, KNN, Naive Bayes, LDA, DT | 振动信号，声音信号 | 6600组高速磨钻磨削数据 | NA | 单层LSTM（12个记忆单元） | 准确率 | NA |
| 1523 | 2025-11-06 |
Deep learning approaches for resolving genomic discrepancies in cancer: a systematic review and clinical perspective
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf541
PMID:41176790
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系统综述 | 系统评估深度学习在解决癌症基因组差异方面的应用现状与临床前景 | 首次系统综述78项研究（2015-2024），提出结合联邦学习和注意力机制的未来研究方向 | 存在数据稀缺、批次效应和黑盒模型可解释性等挑战 | 评估深度学习在癌症基因组差异识别和校正中的性能与临床转化 | 癌症基因组测序数据 | 生物信息学 | 癌症 | 基因组测序 | CNN, 图神经网络 | 基因组序列数据 | 78项研究（未明确总样本量） | NA | 卷积架构, 图基础架构 | 假阴性率, 准确率 | NA |
| 1524 | 2025-11-06 |
A deep learning algorithm to detect proximal humerus fractures on radiographs
2025-Nov, JSES reviews, reports, and techniques
DOI:10.1016/j.xrrt.2025.07.025
PMID:41179412
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研究论文 | 开发用于检测X光片中肱骨近端骨折的深度学习算法 | 首次开发专门针对肱骨近端骨折检测的深度学习算法，并通过显著图验证模型关注区域 | 研究主要依赖单一机构数据，外部验证集规模较小（116例） | 开发可靠且可信的深度学习方法来检测X光片中的肱骨近端骨折 | 肱骨近端X光片，包括骨折（996例）和非骨折（607例）病例 | 数字病理 | 骨科骨折 | 放射影像分析 | 深度学习 | X光图像 | 1603例训练数据（996例骨折，607例非骨折），116例外部测试数据 | NA | NA | 准确率，F1分数，灵敏度 | NA |
| 1525 | 2025-11-06 |
Self-Assessment of acute rib fracture detection system from chest X-ray: Preliminary study for early radiological diagnosis
2025-Nov, Journal of X-ray science and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1177/08953996251361041
PMID:40718897
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研究论文 | 提出一种用于胸部X光片中肋骨骨折自动检测和分割的深度学习系统 | 结合CenterNet与HRNet v2进行骨折区域识别，并利用HRNet-W48增强肋骨分割的上下文表征能力 | 仅使用单一医疗机构数据（1006张胸部X光片），需要更多外部验证 | 开发自动化肋骨骨折检测和分割系统以辅助放射科医生诊断 | 胸部X光片中的肋骨骨折区域 | 医学影像分析 | 肋骨骨折 | 深度学习 | CNN | X光图像 | 1006张胸部X光片（训练集704张，验证集201张，测试集101张） | NA | CenterNet, HRNet v2, HRNet-W48 | 敏感度, Dice系数 | NA |
| 1526 | 2025-11-06 |
Deep-Learning-Aided Quantification of Steatohepatitis-Associated Pathological Findings in Liver Specimens
2025-Nov, Hepatology research : the official journal of the Japan Society of Hepatology
IF:3.9Q1
DOI:10.1111/hepr.70015
PMID:40802556
|
研究论文 | 开发深度学习模型量化肝组织标本中脂肪性肝炎相关病理特征 | 首次使用卷积神经网络对脂肪性肝炎相关病理表现（脂肪变性、气球样变、纤维化）进行自动量化分析 | 样本量有限（训练集仅26例），模型仅用于病理特征量化而非疾病诊断 | 开发基于深度学习的肝组织病理特征量化方法 | 肝组织标本（脂肪性肝炎和慢性肝炎患者） | 数字病理学 | 脂肪性肝炎 | 组织病理学分析 | CNN | 图像 | 训练集26例（18例脂肪性肝炎+8例慢性肝炎），验证集233例 | NA | NA | 相关系数R | NA |
| 1527 | 2025-11-06 |
PET/CT radiomics for non-invasive prediction of immunotherapy efficacy in cervical cancer
2025-Nov, Journal of X-ray science and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1177/08953996251367203
PMID:40874782
|
研究论文 | 开发基于深度学习的PET/CT影像组学模型，用于预测宫颈癌免疫治疗疗效 | 结合医学先验知识开发深度学习自动分割模型，探索PET/CT影像组学特征与PD-L1表达的相关性，并构建免疫治疗疗效预测模型 | 回顾性研究，样本量相对有限（283例），需要进一步前瞻性验证 | 预测宫颈癌患者免疫治疗疗效，开发非侵入性预测工具 | 283例经病理确诊的宫颈癌患者 | 数字病理 | 宫颈癌 | F-FDG PET/CT成像 | 深度学习, SVM | PET/CT医学影像 | 283例宫颈癌患者（分为三个子集：97例用于分割模型开发，101例用于特征相关性分析，85例用于预测模型验证） | NA | Attention-UNet | IoU, ICC, AUC, P值 | NA |
| 1528 | 2025-11-06 |
Multimodal synthetic CT generation in tumor radiotherapy
2025-Nov, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70117
PMID:41188014
|
研究论文 | 提出基于Mamba块和残差约束策略的RC-MambaGAN模型，用于从MRI生成高质量合成CT图像 | 首次将Mamba块集成到生成对抗网络中，结合残差约束策略，在最小增加计算复杂度的情况下显著提升合成CT的全局上下文建模能力和局部细节精度 | 研究主要针对肿瘤和盆腔区域数据，在其他解剖区域的泛化能力有待验证 | 提高从MRI生成合成CT图像的准确性，推进仅使用MRI的放疗工作流程 | 肿瘤和盆腔区域的多中心医学影像数据 | 医学影像分析 | 肿瘤 | MRI, CT | GAN | 医学影像 | 多中心数据集，包含肿瘤和盆腔区域数据 | NA | RC-MambaGAN, Mamba块, 残差约束 | MAE, PSNR, SSIM, MI | NA |
| 1529 | 2025-11-06 |
Bridging Radiologic Reasoning and Artificial Intelligence: Explainable Deep Learning for Focal Liver Lesions
2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250806
PMID:41190941
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1530 | 2025-11-05 |
AI-Enhanced Lateral Flow Assay Enables 3-Minute Quantitative Detection with Laboratory-Grade Accuracy
2025-Nov-04, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c05108
PMID:41124618
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的快速定量侧向流动检测方法，可在3分钟内实现实验室级别的精准检测 | 融合ResNet空间特征提取和DyFormer动态时序建模的创新架构，首次实现3分钟快速定量检测 | 仅在COVID-19和乙肝病毒数据集上验证，需要更多疾病类型的验证 | 克服传统侧向流动检测技术检测时间长且只能定性分析的局限性 | 侧向流动免疫检测平台 | 计算机视觉 | 传染病 | 侧向流动免疫检测 | 深度学习 | 图像 | COVID-19和乙肝病毒数据集 | NA | ResNet,DyFormer | 准确率,灵敏度,特异性,决定系数 | NA |
| 1531 | 2025-11-05 |
Deep Learning for Automated Measures of SUV and Molecular Tumor Volume in [68Ga]PSMA-11 or [18F]DCFPyL, [18F]FDG, and [177Lu]Lu-PSMA-617 Imaging with Global Threshold Regional Consensus Network
2025-Nov-03, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.125.270077
PMID:40967759
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研究论文 | 开发基于深度学习的自动化工作流程用于前列腺癌PET和SPECT影像中SUV和分子肿瘤体积的测量 | 提出全局阈值区域共识网络，改进了nnU-Net的边界定义和标签准确性，在多种影像模态上实现了高精度分割 | 研究基于特定机构队列，外部验证样本量相对有限(56例) | 改进前列腺癌影像分析的计算工作流程，标准化方法以改善LuPSMA治疗的患者选择和预后预测 | 转移性去势抵抗性前列腺癌患者的PET/CT和定量SPECT/CT影像 | 数字病理 | 前列腺癌 | PET成像, SPECT成像, [68Ga]PSMA-11, [18F]DCFPyL, [18F]FDG, [177Lu]Lu-PSMA-617成像 | 深度学习, CNN | 医学影像 | 训练集: 676例[68Ga]PSMA-11或[18F]DCFPyL PET, 390例[18F]FDG PET, 477例LuPSMA SPECT; 测试集: 56例外院PET/CT | nnU-Net | Global Threshold Regional Consensus Network, nnU-Net | Dice相似系数, Pearson系数, 表面一致性 | NA |
| 1532 | 2025-11-05 |
IoT-powered wearable assist device for visually impaired
2025-Nov-03, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2582033
PMID:41182323
|
研究论文 | 开发并评估一种基于物联网的可穿戴辅助设备，通过实时物体检测、面部识别和障碍物感知技术提升视障人士的环境感知和自主导航能力 | 将SVM、ResNet-50和YOLOv4等多种深度学习算法集成到统一框架中，实现低延迟的多目标识别和面部识别功能 | 需要进一步进行大规模用户验证以提升设备的可用性、可访问性和用户舒适度 | 开发能够改善视障人士障碍物感知、移动能力和环境交互的可穿戴辅助技术 | 视障人士 | 计算机视觉 | 视力障碍 | 深度学习、机器学习 | SVM, CNN | 图像数据、传感器数据 | 未明确说明样本数量 | NA | ResNet-50, YOLOv4 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | ESP32-CAM模块, Arduino微控制器 |
| 1533 | 2025-11-05 |
MOAEAM: Multi-omics data integration with autoencoder and attention mechanisms for cancer patient classification and biomarker identification
2025-Nov-03, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3628490
PMID:41182929
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研究论文 | 提出一种基于改进自编码器和注意力机制的多组学数据整合框架MOAEAM，用于癌症患者分类和生物标志物识别 | 提出新型复合损失函数促进组学特异性特征提取，并设计多组学整合模块捕获跨组学关联信息 | NA | 开发多组学数据整合方法以提升癌症患者分类和生物标志物识别性能 | 癌症患者多组学数据 | 机器学习 | 癌症 | 多组学数据整合 | 自编码器,注意力机制 | 多组学数据 | 多个癌症数据集 | NA | 改进自编码器,注意力机制 | 分类性能 | NA |
| 1534 | 2025-11-05 |
Novel Approach for Decoding Olfactory Receptors Interactions With Molecules Based on Multimodal Feature and Deep Learning Network
2025-Nov-03, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3622055
PMID:41182946
|
研究论文 | 提出一种基于多模态特征和深度学习网络的新方法，用于预测气味分子与嗅觉受体的相互作用 | 首次利用多模态深度学习网络精确识别特定嗅觉受体，并开发了空间分布图揭示受体间的聚类模式 | NA | 推进对人类嗅觉机制的理解并帮助新型合成药物的开发 | 气味分子与嗅觉受体的相互作用 | 机器学习 | NA | 多模态深度学习 | 深度学习网络 | 分子物理化学特性数据、受体结构数据 | 新整理的数据集 | NA | 多模态深度学习网络 | 准确率 | NA |
| 1535 | 2025-11-05 |
Patch-Wise Approach with Vision Transformer for Detecting Implant Failure in Spinal Radiography
2025-Nov-03, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01724-y
PMID:41184706
|
研究论文 | 开发基于视觉Transformer的深度学习模型，用于检测脊柱植入物失败 | 提出基于分块的视觉Transformer方法，首次将DINOv2模型应用于脊柱植入物失败检测 | 模型精确度相对较低（0.37），可能产生较多假阳性 | 开发和验证用于检测脊柱植入物骨折的AI模型，并评估其对放射科医生诊断性能的影响 | 脊柱植入物和植入物骨折 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | 放射影像分析 | Vision Transformer | 图像 | 798名患者的9924张脊柱放射影像（3492项研究） | NA | DINOv2 | 准确率, F1分数, 精确率, 召回率, GEE分析 | NA |
| 1536 | 2025-11-05 |
Towards Pharmaceutical Industry 5.0: Impact of Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development
2025-Nov-03, Current pharmaceutical biotechnology
IF:2.2Q3
|
综述 | 本文探讨人工智能在制药行业5.0时代对药物发现与开发的影响 | 系统分析AI技术在制药行业5.0背景下的整合应用，涵盖从药物发现到监管合规的全流程创新 | 存在数据质量、监管问题和跨学科协作需求等整合挑战 | 研究人工智能在药物研发领域的应用现状与发展前景 | 制药行业与人工智能技术 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 机器学习, 深度学习, 自然语言处理 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1537 | 2025-11-05 |
AKIRA: Deep learning tool for image standardization, implant detection and arthritis grading to establish a radiographic registry in patients with anterior cruciate ligament injuries
2025-Nov, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA
DOI:10.1002/ksa.12618
PMID:39925136
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研究论文 | 开发用于前交叉韧带损伤患者图像标准化、植入物检测和关节炎分级的深度学习工具AKIRA，以建立影像学登记库 | 提出AKIRA系统，整合三种深度学习算法实现膝关节X光片的自动分类、标注和植入物检测 | KL分级一致性较低(0.39-0.40)，研究设计为横断面研究，证据等级为IV级 | 通过人工智能工具开发大规模标准化前交叉韧带损伤影像学登记库 | 1628名前交叉韧带损伤患者的20,836张膝关节X光片 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | X射线成像 | CNN,目标检测 | 医学影像 | 20,836张膝关节X光片，来自1628名患者 | NA | EfficientNet,YOLO,Residual Network | F1分数,精确率-召回率曲线下面积,一致性 | NA |
| 1538 | 2025-11-05 |
Method for estimating real-scale 3D human body shape from an image based on 3D camera calibration and computer graphics-based reverse projection photogrammetry
2025-Nov, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.70130
PMID:40619616
|
研究论文 | 提出一种基于3D相机标定和计算机图形学逆向投影摄影测量的方法，从单张图像估计真实比例的3D人体形状 | 结合3D相机标定和CG逆向投影摄影测量，首次实现从低分辨率图像估计真实比例的3D人体形状，无需对象先验知识 | NA | 从单张2D图像估计真实比例的3D人体形状模型 | 人体图像中的3D人体形状 | 计算机视觉 | NA | 逆向投影摄影测量，3D相机标定 | SMPL-X模型 | 图像 | 数百到数千次比较 | NA | SMPL-X | 等错误率 | NA |
| 1539 | 2025-11-05 |
MRI sequence focused on pancreatic morphology evaluation: three-shot turbo spin-echo with deep learning-based reconstruction
2025-Nov, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987)
DOI:10.1177/02841851251355844
PMID:40641210
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研究论文 | 开发并评估一种基于深度学习重建的三次激发涡轮自旋回波MRI序列用于胰腺形态评估 | 提出新型3S-TSE-DLR序列，结合高空间分辨率与深度学习重建技术，在胰腺成像中实现优于传统序列的图像质量 | 研究仅纳入50名健康志愿者，缺乏胰腺癌患者的验证数据 | 比较新型MRI序列与传统序列在胰腺成像质量方面的表现 | 健康志愿者的胰腺MRI图像 | 医学影像分析 | 胰腺癌 | 磁共振成像，深度学习重建 | 深度学习 | 医学影像 | 50名健康志愿者 | NA | NA | 运动伪影评分，边缘锐度评分，主胰管识别率 | NA |
| 1540 | 2025-11-05 |
Authentication of forged inked fingerprints utilizing silicone molds
2025-Nov, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.70111
PMID:40571990
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研究论文 | 本研究提出了一种结合拉曼光谱、形态学分析和深度学习的快速无损方法，用于检测伪造的油墨指纹 | 首次将特征金字塔网络(FPN)和多头自注意力机制(MHSA)集成到ResNet中，开发了ResNet50_AuI深度学习模型用于指纹认证 | 拉曼光谱单独使用无法区分真假指纹，各方法在实际应用中的局限性需要进一步验证 | 开发有效的伪造油墨指纹检测方法，提高司法环境中法医证据的可靠性 | 油墨指纹（包括真实和伪造样本） | 计算机视觉 | NA | 拉曼光谱，形态学分析 | CNN | 图像 | 3600个油墨指纹 | NA | ResNet50, FPN, MHSA | 准确率 | NA |