深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2152 篇文献，本页显示第 361 - 380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 361 | 2026-01-03 |
Artificial Intelligence in Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema: A Narrative Review
2025-Dec-09, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12121342
PMID:41463639
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综述 | 本文是一篇关于人工智能在糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿中应用的叙述性综述 | 系统回顾了2010年至2025年间AI在DR和DME领域的最新应用进展，涵盖了从诊断、分类到预后预测和治疗监测的多个方面 | AI工具的性能可能因图像质量、设备差异和患者群体而异，且需要更广泛的验证和系统层面的整合 | 探讨人工智能在糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿诊断、分类、预后和治疗监测中的应用潜力 | 糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿患者 | 医学影像分析 | 糖尿病视网膜病变, 糖尿病性黄斑水肿 | 深度学习 | NA | 眼底照片, 光学相干断层扫描图像 | 基于60篇符合纳入标准的研究（共筛选300条记录） | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 362 | 2026-01-03 |
Review of Aneurysms Detection Methods Focusing on Selected YOLO-Based Models
2025-Dec-09, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14248716
PMID:41464620
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综述 | 本文综述了基于YOLO模型的动脉瘤检测方法，并进行了有限的比较测试 | 聚焦于YOLO模型在动脉瘤检测中的应用，通过实际数据集测试提供了有限的比较演示 | 测试仅作为示例，并非完整的原创实验研究，且数据集规模有限 | 回顾和比较用于动脉瘤检测的深度学习方法 | 动脉瘤 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 血管造影 | YOLO | 图像 | 1342张血管造影图像 | NA | YOLO | NA | NA |
| 363 | 2026-01-03 |
Application of Artificial Intelligence Technology in Plant MicroRNA Research: Progress, Challenges, and Prospects
2025-Dec-09, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms262411854
PMID:41465283
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综述 | 本文系统回顾了人工智能技术在植物microRNA研究中的应用进展、挑战与前景 | 系统梳理了AI在植物miRNA研究中的演化历程，从传统机器学习到深度学习架构，并强调了植物miRNA的独特特征（如核定位生物合成、高靶标互补性）对计算方法的特殊要求，指出了未来多模态深度学习、可解释AI等方向 | 存在严重的数据不平衡问题（正负样本比可达1:100至1:10,000）、跨物种泛化能力有限、模型可解释性不足以及实验验证瓶颈；此外，降解组数据可能包含多种来源的RNA片段，lncRNA定义存在根本性模糊，导致预测不确定性 | 评估人工智能技术在植物microRNA研究中的应用现状、挑战及未来发展方向 | 植物microRNA（miRNA） | 自然语言处理, 机器学习 | NA | NA | SVM, 深度学习 | 序列数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 364 | 2026-01-03 |
Predicting Axillary Lymph Node Metastasis of Breast Cancer Using Joint Pre-Trained Fine-Tuning and Contrastive Learning for Contrast-Enhanced Ultrasound
2025-Dec-08, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12121335
PMID:41463633
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研究论文 | 本研究提出了一种结合预训练微调和对比学习的方法，利用对比增强超声（CEUS）视频序列预测乳腺癌腋窝淋巴结转移（ALNM） | 在文本-视频对比学习框架中，使用小规模专有数据集微调来自大型通用数据集的预训练权重，并采用随机提示优化技术根据乳腺CEUS视频特征调整文本编码器，通过自适应微调优化器优化提取的文本和视频表示 | 未明确说明数据集的具体规模和来源，且方法依赖于预训练权重和特定优化技术，可能在其他类型医学影像数据上的泛化能力有待验证 | 开发一种基于深度学习的自动化方法，辅助临床医生通过CEUS视频准确诊断乳腺癌腋窝淋巴结转移 | 乳腺癌患者的对比增强超声（CEUS）视频序列 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 对比增强超声（CEUS） | 深度学习模型（具体架构未明确说明） | 视频序列（CEUS视频） | NA | NA | NA | 灵敏度, 特异度 | NA |
| 365 | 2026-01-03 |
Beyond VI-RADS Uncertainty: Leveraging Spatiotemporal DCE-MRI to Predict Bladder Cancer Muscle Invasion
2025-Dec-08, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12121338
PMID:41463635
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，利用动态对比增强磁共振成像的时空特征来预测膀胱癌的肌肉浸润情况 | 通过整合多尺度特征提取和上下文注意力机制，全面量化DCE-MRI的时空信息，以改进VI-RADS 2/3类别中非肌层浸润性膀胱癌的诊断准确性 | 研究样本量相对有限（共184例患者），且仅针对VI-RADS 2或3类别的病例，未涵盖所有膀胱癌类型 | 提高在VI-RADS 2和3类别中区分非肌层浸润性膀胱癌与肌层浸润性膀胱癌的诊断准确性 | 膀胱癌患者，具体为VI-RADS评分为2或3的病例 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 动态对比增强磁共振成像 | 深度学习模型 | 图像 | 184例患者（训练集115例，验证集20例，测试集49例） | NA | VGG, ResNet | 灵敏度, AUC | NA |
| 366 | 2026-01-03 |
Deep Learning-Based Diagnosis of Corneal Condition by Using Raw Optical Coherence Tomography Data
2025-Dec-08, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15243115
PMID:41464119
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研究论文 | 本研究利用原始光学相干断层扫描数据和卷积神经网络，区分健康角膜与圆锥角膜 | 直接使用未经预处理的原始光学相干断层扫描数据进行诊断，避免了软件更新对预处理数据一致性的潜在影响 | 数据集规模相对有限（744例检查），且仅使用了单一设备（Casia2）的数据 | 开发一种基于原始光学相干断层扫描数据的深度学习模型，用于圆锥角膜的早期诊断 | 角膜（健康、圆锥角膜、其他疾病） | 计算机视觉 | 圆锥角膜 | 光学相干断层扫描 | CNN | 图像 | 2737次眼部检查（最终数据集包含744例检查，每例包含16张子午线切片图像） | NA | DenseNet121, EfficientNet-B0, MobileNetV3-Large, ResNet18 | 准确率, 宏平均灵敏度, 宏平均特异性, 宏平均阳性预测值, 宏平均F1分数 | NA |
| 367 | 2026-01-03 |
Unveiling the Algorithm: The Role of Explainable Artificial Intelligence in Modern Surgery
2025-Dec-08, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare13243208
PMID:41464276
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综述 | 本文综述了可解释人工智能（XAI）在现代外科手术中的作用，包括其在术前风险评估、手术规划、术中引导和术后监测中的应用，并强调了其在实现安全、负责任和以人为本的外科AI中的必要性 | 强调了XAI在连接算法能力与临床使用之间的桥梁作用，特别是在外科手术日益数据驱动的背景下，并指出生成式AI（如ChatGPT）中缺乏这些机制 | 本文是一篇综述，未涉及具体实验或模型验证，主要基于现有文献分析，可能未涵盖所有最新进展 | 探讨XAI在外科手术中的应用，以促进临床信任、伦理使用和监管批准，实现安全、负责任和透明的外科AI | 外科手术中的AI应用，包括术前、术中和术后阶段 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 368 | 2026-01-03 |
Development of a Deep Learning Model for Hip Arthroplasty Templating Using Anteroposterior Hip Radiograph
2025-Dec-08, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14248689
PMID:41464591
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习模型，利用髋关节前后位X光片预测髋关节置换术中植入物尺寸 | 首次提出仅使用普通X光片（而非依赖昂贵数字软件或经验）的深度学习模型，用于髋关节置换术前模板规划，在髋臼杯和股骨柄组件预测上展现出比传统屏幕模板法更高的准确性 | 模型在双极头的预测准确性上低于传统方法；研究为回顾性设计，样本量有限，且仅针对特定品牌（CORAIL股骨柄和PINNACLE髋臼杯）的植入物，可能影响模型的普适性 | 开发并验证一种基于深度学习的模型，用于髋关节置换术的术前模板规划，以预测植入物尺寸 | 接受初次髋关节置换术并使用特定无骨水泥股骨柄和髋臼杯的患者 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | X光成像 | 深度学习模型 | 图像（髋关节前后位X光片） | 训练集688张术前X光片，时间验证集98例病例 | NA | NA | 准确率, 平均绝对误差, 均方根误差 | NA |
| 369 | 2026-01-03 |
Acoustic Detection of Forest Wood-Boring Insects Under Co-Infestations
2025-Dec-08, Insects
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/insects16121241
PMID:41465679
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研究论文 | 本研究开发了一种基于声学信号的深度学习模型，用于在复杂共侵染场景下检测森林蛀干害虫 | 首次针对多种害虫共侵染的复杂场景，比较了基于声学特征的传统机器学习模型与基于频谱图的深度学习模型在害虫检测中的性能，证明了深度学习模型在处理混合信号时的优越性 | 研究仅涉及四种特定蛀干害虫，其结论在更广泛的害虫种类或环境噪声下的泛化能力有待验证 | 开发一种在复杂共侵染场景下提高森林蛀干害虫声学检测准确性的识别模型 | 四种森林蛀干害虫的取食振动信号 | 机器学习 | NA | 声学检测技术 | Random Forest, Support Vector Machine, Artificial Neural Network, CNN | 声学振动信号，频谱图 | 来自四种害虫的取食振动信号，设计了单物种、无混合信号共侵染和有混合信号共侵染三种侵染场景 | NA | AlexNet, ResNet, VGG | 总体准确率(OA)，Kappa系数 | NA |
| 370 | 2026-01-03 |
Gastrointestinal Lesion Detection Using Ensemble Deep Learning Through Global Contextual Information
2025-Dec-05, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12121329
PMID:41463626
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研究论文 | 本文提出了一种基于集成深度学习的框架，用于检测胃肠道病变，包括克罗恩病相关异常 | 结合EfficientNetB5、MobileNetV2和多头自注意力模块，通过全局上下文信息提升病变检测性能 | 未提及模型在更广泛或临床实际数据上的泛化能力验证 | 开发一个可泛化的胃肠道病变检测深度学习框架 | 胃肠道病变，如溃疡、息肉和食管炎，特别是小肠克罗恩病相关异常 | 计算机视觉 | 克罗恩病 | NA | CNN, 多头自注意力 | 图像 | 基于Kvasir和Kaither两个公开DBE数据集 | NA | EfficientNetB5, MobileNetV2 | 准确率 | NA |
| 371 | 2026-01-03 |
MPG-SwinUMamba: High-Precision Segmentation and Automated Measurement of Eye Muscle Area in Live Sheep Based on Deep Learning
2025-Dec-05, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15243509
PMID:41463794
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研究论文 | 提出了一种名为MPG-SwinUMamba的新型深度学习分割网络，用于从活体绵羊的B型超声图像中高精度分割眼肌区域并实现自动化测量 | 首次将状态空间模型与U-Net架构相结合，并集成了边缘增强多尺度注意力模块和金字塔注意力细化模块，以改进模糊边界的检测和全局上下文信息的捕获 | 方法主要针对绵羊眼肌区域的B型超声图像，其性能在其他动物物种或不同成像模态上的泛化能力未经验证 | 开发一种高精度、自动化的方法，用于非侵入性评估活体绵羊的眼肌区域，以支持遗传育种和生产管理 | 活体绵羊的眼肌区域 | 计算机视觉 | NA | B型超声成像 | 深度学习分割网络 | 图像 | NA | NA | MPG-SwinUMamba (基于U-Net架构，结合状态空间模型) | 交并比, Dice相似系数, 相关系数, 平均绝对百分比误差 | NA |
| 372 | 2026-01-03 |
The Application of Multimodal Data Fusion Algorithm MULTINet in Postoperative Risk Assessment of TAVR
2025-Dec-05, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14248620
PMID:41464523
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研究论文 | 本研究提出了一种名为MULTINet的多模态深度学习模型，用于预测TAVR术后30天全因死亡率 | 通过双分支结构实现单模态和多模态建模，并利用注意力池化融合模块灵活处理包含缺失模态的输入 | 研究基于MIMIC-IV队列数据，可能受限于数据集的特定性和样本量 | 优化TAVR术后风险预测，提高临床决策支持 | TAVR患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 多模态临床数据 | 基于MIMIC-IV队列的数据 | NA | MULTINet | AUC, AUPR, Recall, Brier分数 | NA |
| 373 | 2026-01-03 |
Eccentricity Fault Diagnosis System in Three-Phase Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) Based on the Deep Learning Approach
2025-Dec-05, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25247416
PMID:41471413
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的E-FDNet网络，用于三相永磁同步电机偏心故障诊断，旨在通过非侵入式电流传感实现早期检测 | 提出E-FDNet网络稳定SEF/DEF/MEF间过渡预测，采用稳态特性归一化(SSCN)提升动态响应下的特征一致性，并构建了物理-FEM-实验集成验证流程 | NA | 开发高效的三相永磁同步电机偏心故障诊断系统，以实现早期故障检测与校正 | 三相永磁同步电机(PMSM)的偏心故障 | 机器学习 | NA | NA | CNN, LSTM | 电流信号数据 | NA | NA | CNN-LSTM混合架构 | 准确率, F1分数 | NA |
| 374 | 2026-01-03 |
From Gaze to Music: AI-Powered Personalized Audiovisual Experiences for Children's Aesthetic Education
2025-Dec-04, Behavioral sciences (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bs15121684
PMID:41464027
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研究论文 | 本研究提出了一种基于AI的个性化视听体验框架，通过分析儿童观赏艺术品时的注视行为，生成与之匹配的音乐，以提升儿童的艺术理解力和审美教育效果 | 创新性地将视觉注视行为与音乐生成相结合，利用视听跨模态整合理论，通过RNN模型将注视模式转化为与艺术品语义和情感一致的音乐作品 | 研究样本规模有限（96名儿童），且未探讨长期效果；模型可能对特定艺术风格或文化背景的适应性有限 | 通过AI生成的个性化视听体验，增强儿童对艺术品的理解、专注力和审美欣赏能力 | 儿童（认知发展早期阶段）的艺术审美教育过程 | 机器学习 | NA | 眼动追踪技术 | RNN | 眼动数据（注视行为）、音乐数据 | 96名儿童（行为评估）、16名家长和5名学前教育者（定性评估） | NA | RNN | 注视持续时间、兴趣区注视频率、主观评分（5分制） | NA |
| 375 | 2026-01-03 |
A Comparative Analysis of CNN Architectures, Fusion Strategies, and Explainable AI for Fine-Grained Macrofungi Classification
2025-Dec-03, Biology
DOI:10.3390/biology14121733
PMID:41463506
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研究论文 | 本研究提出了一种深度学习框架，用于自动分类七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种 | 评估了十种先进的CNN模型和三种新颖的融合模型，并利用可解释AI技术验证了高性能模型对关键形态特征的关注 | 仅针对七种形态相似的鬼伞属物种进行研究，数据集规模相对有限（1692张图像） | 解决形态相似大型真菌物种准确分类的难题，为真菌分类学和生物多样性监测提供自动化工具 | 七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN | 图像 | 1692张高分辨率图像 | NA | DPN, Xception, LCNet, MixNet | 准确率, Matthews相关系数, AUC | NA |
| 376 | 2026-01-03 |
Classification of Osteonecrosis of the Femoral Head Stage on Radiographic Images Using Deep Learning Techniques
2025-Dec-03, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12121319
PMID:41463616
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的X射线图像方法，用于有效分类股骨头坏死（ONFH）的不同阶段，为早期诊断和疾病分期提供了一种更易获取的替代方案 | 提出了一种结合U-Net分割和变分自编码器（VAE）的深度学习方法，利用X射线图像在潜在空间中建模健康股骨头的分布，并通过马氏距离有效区分不同ONFH阶段，为资源有限环境提供了一种替代MRI的可行方案 | 早期阶段（0级和1级）的区分仍具挑战性，与已知的X射线图像细微差异一致，表明该方法在早期诊断中的敏感性有限 | 开发一种基于X射线图像的深度学习方法，以有效分类股骨头坏死的不同阶段，提高早期诊断的可及性 | 股骨头坏死（ONFH）患者的X射线图像 | 计算机视觉 | 股骨头坏死 | X射线成像 | U-Net, VAE | 图像 | 909张髋部X射线图像，产生1818个股骨头图像（0级:1495；1级:80；2级:114；3级:93；4级:36） | NA | U-Net, 变分自编码器 | Dice相似系数（DSC）, 马氏距离 | NA |
| 377 | 2026-01-03 |
From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field
2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009
PMID:41176812
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综述 | 本文提出了计算营养学作为一个新兴跨学科领域，旨在通过统计建模、机器学习和多模态数据解决营养与健康中的复杂挑战 | 首次系统性地定义计算营养学为跨学科领域，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术，推动精准营养的范式转变 | 面临可穿戴生物传感器可靠性、特征选择权衡、算法伦理与健康公平性以及算法可解释性等关键挑战 | 通过计算方法解决营养与健康领域的复杂问题，推动营养研究的范式转变 | 个性化代谢反应、营养干预效果、饮食相关疾病风险及公共营养政策 | 机器学习 | NA | 多组学技术、可穿戴生物传感器 | 机器学习、深度学习 | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 378 | 2026-01-03 |
Discovery of novel inhibitory peptides on matrix metalloproteinases and elastase for skin antiaging using batch molecular docking strategy
2025-Dec, Expert opinion on drug discovery
IF:6.0Q1
DOI:10.1080/17460441.2025.2593382
PMID:41264318
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研究论文 | 本研究利用批量分子对接策略从小球藻蛋白质中筛选出新型抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的肽段，用于皮肤抗衰老 | 开发了结合自定义Python脚本进行3D肽结构建模和AutoDock Vina的批量分子对接协议，高效筛选出多功能抗衰老肽 | NA | 发现新型抗衰老肽，用于抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的过度活性 | 从小球藻蛋白质中理论抗胃肠道消化的1,965个肽段 | 计算生物学 | 皮肤衰老 | 批量分子对接，分子动力学模拟 | NA | 肽序列，蛋白质结构 | 1,965个肽段 | AutoDock Vina, Python | NA | 结合能（kcal/mol），IC50（μM） | NA |
| 379 | 2026-01-03 |
AI based sentiment analysis of online discussions related to cervical brachytherapy
2025-Dec, Technical innovations & patient support in radiation oncology
DOI:10.1016/j.tipsro.2025.100340
PMID:41473390
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研究论文 | 本研究利用人工智能技术分析在线论坛中关于宫颈癌近距离放疗的讨论，以探索患者的情绪反应和关注点 | 首次应用RoBERTa预训练深度学习模型对宫颈癌近距离放疗相关的在线患者讨论进行情感分析，揭示了传统问卷未能捕捉的患者情绪和话题模式 | 数据来源仅限于Reddit论坛的特定子版块，可能无法代表所有患者群体，且时间范围有限（2020年11月至2024年1月） | 通过分析在线患者讨论，深入了解宫颈癌近距离放疗患者的体验、情绪反应和关注点，以改善临床实践和患者教育 | 在线论坛（Reddit的r/cervicalcancer子版块）中关于宫颈癌近距离放疗的帖子和评论 | 自然语言处理 | 宫颈癌 | 情感分析，关键词标记 | 深度学习模型 | 文本 | 898个独特的帖子和评论（从初始1075条数据中提取） | NA | RoBERTa | 情感分类比例（积极、消极、中性） | NA |
| 380 | 2026-01-03 |
Transforming drug discovery through the fusion of AI-driven analysis and protein micropatterning
2025-Dec, Expert opinion on drug discovery
IF:6.0Q1
DOI:10.1080/17460441.2025.2567300
PMID:41065671
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综述 | 本文探讨了人工智能与蛋白质微图案化技术在药物发现中的融合应用 | 提出了结合AI驱动的分析与蛋白质微图案化技术的新型范式，以加速候选药物识别并增强生理相关性 | 存在可解释AI需求、数据质量以及支持非动物模型的监管框架演变等持续挑战 | 通过融合AI与蛋白质微图案化技术，解决传统药物发现成本高、周期长、成功率低的问题 | 药物发现过程中的虚拟筛选、分子设计和结构预测 | 机器学习 | NA | 蛋白质微图案化技术 | 机器学习, 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |