深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1977 篇文献，本页显示第 581 - 600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 581 | 2026-01-06 |
Qualitative and quantitative analysis of Paris polyphylla var. yunnanensis from different origin using multi-dimensions FT-MIR and NIR spectroscopy, data fusion combined with machine learning
2025-Dec-29, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.127414
PMID:41485381
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研究论文 | 本研究利用多维FT-MIR和NIR光谱、数据融合结合机器学习，对云南重楼进行定性和定量分析，以评估其地理来源和质量控制 | 采用多维光谱（包括1D、2DCOS、3DCOS）与数据融合技术，结合传统机器学习和深度学习模型ResNet，实现了对云南重楼地理来源的快速、准确识别和总皂苷含量预测 | 未明确提及样本的具体数量或多样性限制，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种快速、稳健的策略，用于传统中药云南重楼的地理溯源和质量控制 | 云南重楼（Paris polyphylla var. yunnanensis） | 机器学习 | NA | FT-MIR光谱、NIR光谱、数据融合 | ResNet, PCA, t-SNE, PLS-DA, OPLS-DA, PLSR | 光谱图像 | NA | NA | ResNet | RX, RY, Q, RMSEE, RMSECV, RMSEP, 准确率, RPD, Rc, Rp | NA |
| 582 | 2026-01-06 |
WEAKLY SUPERVISED SEGMENTATION AND CLASSIFICATION OF ALPHA-SYNUCLEIN AGGREGATES IN BRIGHTFIELD MIDBRAIN IMAGES
2025-Dec-19, ArXiv
PMID:41333166
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研究论文 | 本研究开发了一种基于弱监督分割的自动化图像处理流程，用于在帕金森病和偶发性路易体病的中脑组织全玻片图像中分割和分类α-突触核蛋白聚集体 | 提出了一种对免疫组化标记变异性具有鲁棒性的弱监督分割方法，结合ResNet50分类器，能够自动区分路易体和神经突等主要聚集体形态 | 未明确说明样本量的具体细节，且方法在更广泛的组织类型或染色协议中的泛化能力有待验证 | 开发自动化工具以更好地理解α-突触核蛋白聚集体的空间组织和异质性 | 帕金森病和偶发性路易体病患者的中脑组织样本 | 数字病理学 | 帕金森病 | 免疫组化染色 | CNN | 图像 | NA | NA | ResNet50 | 平衡准确率 | NA |
| 583 | 2026-01-06 |
Trustworthy deep learning for malaria diagnosis using explainable artificial intelligence
2025-Dec-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-28387-7
PMID:41419508
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型和可解释人工智能技术，从血液涂片图像中自动诊断疟疾，旨在提高诊断准确性和临床可信度 | 结合了四种CNN模型进行实证评估，并采用两种先进的混合架构进行微调，同时应用三种XAI技术（Grad-CAM、LIME、SHAP）提供多层次的模型决策透明度，增强了临床信任 | 未明确提及模型在更广泛或更具挑战性的临床环境中的泛化能力测试，以及计算资源需求的具体分析 | 开发一个高精度、可解释且可扩展的AI诊断框架，用于疟疾的自动检测，以应对资源有限医疗环境中的诊断挑战 | 血液涂片图像，包括薄涂片和厚涂片，用于疟疾寄生虫的检测 | 计算机视觉 | 疟疾 | 显微镜成像 | CNN | 图像 | 27,090张图像来自Kaggle疟疾数据集，以及一个独立的哈佛Dataverse数据集包含厚涂片图像 | NA | MobileNetV2, VGG19, InceptionV3, ResNet18, Xception, Inception-ResNetV2 | F1-score, 准确率 | NA |
| 584 | 2026-01-06 |
Long-term, ambulatory 12-lead ECG from a single non-standard lead using perceptual reconstruction
2025-Dec-19, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2025.12.17.25342224
PMID:41445642
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的方法，从单个非标准导联（模拟植入式心脏监测器信号）重建12导联心电图，用于连续监测心脏功能变化 | 首次使用感知损失训练深度U-Net模型（ECG12-PerceptNet），从单个ICM导联重建12导联心电图，实现了对传导、复极、心律和心脏功能变化的连续监测 | 研究基于模拟ICM信号进行重建，未在真实ICM设备上验证；样本标注依赖于临床医生解释的规则解析，可能存在偏差 | 从单个ICM导联重建12导联心电图，以检测心脏传导、复极、心律和功能变化 | 75,450个超声心动图-心电图配对数据，标注了右束支传导阻滞、左束支传导阻滞、心房颤动、QT间期延长和低左心室射血分数五种疾病标签 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图信号处理，深度学习重建 | U-Net | 心电图信号 | 75,450个超声心动图-心电图配对样本 | NA | U-Net | 分类性能（具体指标未明确），回归模型预测左心室射血分数 | NA |
| 585 | 2026-01-06 |
Learning Patient Similarity from Genomics for Precision Oncology
2025-Dec-18, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2025.12.17.25342480
PMID:41445600
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研究论文 | 本文开发了一个基于深度学习的患者相似性建模框架，利用真实世界的临床基因组数据，通过嵌入肿瘤基因组图谱来测量患者相似性，并评估患者亚组与共享治疗结果之间的关联 | 该框架能够从复杂的分子和临床数据中提取简洁、上下文特定的见解，支持无可用生物标志物或未知原发癌症患者的决策，并在持续学习场景中随时间动态更新 | 未明确提及具体局限性，可能包括数据来源的单一性、模型泛化能力或临床验证的不足 | 开发一个基于患者相似性的决策支持模型，以促进精准肿瘤学的更广泛实现 | 乳腺癌患者和泛癌种患者，包括无可用基因组生物标志物或未知原发癌症的患者 | 机器学习 | 癌症 | 肿瘤基因组分析 | 深度学习 | 基因组数据和临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 586 | 2026-01-06 |
A deep learning framework for comprehensive segmentation of deep grey nuclei
2025-Dec-18, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2025.12.16.25342423
PMID:41445621
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研究论文 | 本文介绍了一个名为THOMASINA的深度学习框架，用于从标准T1加权和WMn MRI中全面分割深部灰质核团 | 结合合成WMn对比度与先进的深度学习分割模型，提供快速、可重复且可扩展的解决方案，解决了传统多图谱分割方法的预处理时间长和工具分散问题 | 未明确说明数据集的详细样本特征或潜在偏差，且合成WMn对比度的有效性可能依赖于特定成像条件 | 开发一个深度学习框架，以准确、高效地分割深部灰质核团，用于神经疾病研究和生物标志物发现 | 深部灰质结构，如丘脑和基底核，从标准T1加权和WMn MRI图像中 | 计算机视觉 | 神经疾病 | MRI成像，包括T1加权和WMn对比 | 深度学习模型 | 医学图像（MRI） | 未在摘要中明确指定具体样本数量 | 未指定具体框架，但可能基于PyTorch或TensorFlow等深度学习库 | SwinUNETR, DiNTS, SegResNet | Dice系数 | 未在摘要中明确指定 |
| 587 | 2026-01-06 |
Deciphering the biological underpinnings behind prognostic MRI-based imaging signatures in breast cancer: a systematic review
2025-Dec-17, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-025-07341-1
PMID:41408570
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综述 | 本文系统回顾了乳腺癌中基于MRI的预后影像特征（包括放射组学和深度学习特征）的生物学基础，并评估了现有研究的方法学质量 | 首次系统性地综述了乳腺癌预后影像特征的生物学关联，并整合了放射组学和深度学习方法，强调了从影像到多组学数据的生物学解释 | 纳入研究的方法学严谨性有限，整体偏倚风险较高，且样本量范围较大（61-2279例），可能影响结论的普适性 | 探索乳腺癌MRI预后影像特征的生物学基础，并评估相关研究的方法学质量 | 乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | MRI, 基因组学, 转录组学, 多组学分析 | 监督机器学习, 无监督机器学习 | 影像数据, 基因组数据, 转录组数据, 多组学数据 | 16项研究，共涉及61至2279名乳腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 588 | 2026-01-06 |
De novo design of protein competitors for small molecule immunosensing
2025-Dec-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2025.12.16.694474
PMID:41446193
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研究论文 | 本文利用深度学习模型设计蛋白质竞争性结合剂，用于小分子免疫传感，实现了对地高辛的灵敏检测 | 采用BindCraft管道设计针对抗原结合位点的竞争性结合剂，并通过筛选选择与小分子分析物产生空间冲突的结合剂，避免了传统竞争性免疫分析中需要定制合成竞争分子的繁琐步骤 | 设计的结合剂结合亲和力从低到中等（42 nM - 1.1 μM），可能在某些高灵敏度应用中受限 | 开发一种基于深度学习设计蛋白质竞争性结合剂的方法，以简化小分子生物标志物的竞争性免疫分析 | 小分子生物标志物（如地高辛）的检测 | 机器学习 | NA | 竞争性免疫分析，生物发光测定 | 深度学习模型 | NA | 在细菌裂解液中直接筛选了10个结合剂，其中7个成功 | NA | BindCraft管道 | 结合亲和力（Kd），检测灵敏度（IC50） | NA |
| 589 | 2026-01-06 |
scCotag: Diagonal integration of single-cell multi-omics data via prior-informed co-optimal transport and regularized barycentric mapping
2025-Dec-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2025.12.11.693589
PMID:41446270
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研究论文 | 本文提出了一种名为scCotag的深度学习框架，用于单细胞多组学数据的对角线整合，通过先验信息引导的共最优传输和正则化重心映射来提高细胞对齐和特征嵌入的准确性 | 该方法首次结合先验信息引导的共最优传输（COOT）与正则化重心映射，迭代推断细胞对齐和特征对应关系，解决了现有方法假设所有细胞可对齐且先验特征对应完全可靠的局限性 | 未明确说明计算资源需求或框架在超大规模数据集上的可扩展性限制 | 开发一种鲁棒的单细胞多组学数据对角线整合方法，以提升细胞对齐精度和生物调控机制的细粒度解析 | 单细胞RNA-seq和ATAC-seq数据，涉及人类大脑、骨髓和血液样本，以及阿尔茨海默病（AD）和非AD（NoAD）患者的死后脑组织数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 单细胞RNA-seq, ATAC-seq | 深度学习框架 | 单细胞多组学数据 | 涉及人类大脑、骨髓和血液数据集，具体样本数量未明确说明 | 未明确指定（如TensorFlow, PyTorch等），但基于深度学习框架 | 基于共最优传输（COOT）和正则化重心映射的定制架构 | 细胞对齐精度, 嵌入精度 | NA |
| 590 | 2026-01-06 |
Lightweight deep learning models for EEG decoding: a review
2025-Dec-12, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ae2717
PMID:41330041
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综述 | 本文系统回顾了用于脑电图信号分类的轻量级深度学习模型 | 将现有轻量级模型方法归纳为三大策略：基于多尺度特征融合的信息整合策略、隐藏层优化策略以及基于结构优化的混合改进策略，并综合了最新进展、识别新兴趋势并展望未来研究方向 | NA | 回顾轻量级深度学习模型在脑电图解码中的应用，旨在为设计高效、鲁棒的脑机接口分类架构提供参考 | 脑电图信号 | 机器学习 | NA | NA | 深度神经网络 | 脑电图信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 591 | 2026-01-06 |
Landscape of 2D Deep Learning Segmentation Networks Applied to CT Scan from Lung Cancer Patients: A Systematic Review
2025-Dec, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01458-x
PMID:40038137
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系统性综述 | 本文系统综述了应用于肺癌患者CT扫描的2D深度学习分割网络的现状与前景 | 系统性地总结了2020年至2024年间2D深度学习网络在肺癌CT分割中的应用，并识别了研究中的关键概念与主要差距 | 综述主要基于2020年至2024年的文献，可能未涵盖更早或最新的技术发展；且纳入的124项研究可能存在发表偏倚 | 评估2D深度学习网络在肺癌CT图像分割中的当前应用与未来潜力，以改善诊断、治疗和患者生存 | 肺癌患者的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | CNN | 图像 | 基于124项符合纳入标准的研究，具体样本量未在摘要中明确给出，但提及LIDC-LIDR数据集是最常用数据集 | NA | U-Net及其变体 | Dice相似系数 | NA |
| 592 | 2026-01-06 |
Deep Learning for the Diagnosis and Treatment of Thyroid Cancer: A Review
2025-Dec, Endocrine practice : official journal of the American College of Endocrinology and the American Association of Clinical Endocrinologists
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.eprac.2025.07.020
PMID:40749944
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综述 | 本文综述了深度学习在甲状腺癌诊断与治疗中的应用进展 | 系统总结了深度学习在甲状腺癌诊断、治疗及预后预测中的最新应用，并指出了技术、临床和伦理方面的挑战 | 深度学习在临床广泛采用仍面临显著的技术、临床和伦理障碍 | 为临床医生提供深度学习应用于甲状腺癌诊断与治疗的最新研究进展 | 甲状腺癌 | 数字病理学 | 甲状腺癌 | 深度学习 | CNN, LSTM, GAN | 超声图像, 病理图像 | NA | NA | 卷积神经网络, 长短期记忆网络, 生成对抗网络 | NA | NA |
| 593 | 2026-01-06 |
Segmentation of honeycomb cysts, traction bronchiectasis and emphysematous lung parenchyma using the deep learning method
2025-Dec, Tuberkuloz ve toraks
DOI:10.5578/tt.2025041118
PMID:41486792
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术，在HRCT图像上对蜂窝囊肿、牵拉性支气管扩张和肺气肿区域进行分割 | 首次将U-Net架构应用于MinIP图像，对间质性肺病分类的关键参数（蜂窝囊肿、牵拉性支气管扩张和肺气肿）进行自动分割 | 研究仅包含265例患者，样本量有限；未明确说明深度学习模型的具体训练细节和超参数设置 | 开发基于深度学习的医学图像分割方法，辅助间质性肺病的分类诊断 | 265例被诊断为寻常型间质性肺炎患者的HRCT图像 | 数字病理学 | 肺病 | 高分辨率计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学图像 | 265例患者 | NA | U-Net | 灵敏度, 精确度, F1分数, AUC, 准确度 | NA |
| 594 | 2026-01-05 |
Deep learning regression model based on data pairing and pseudo-label fusion for NIR predictive modeling in food and pharmaceutical quality analysis
2025-Dec-29, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.127399
PMID:41483668
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研究论文 | 本文提出了一种基于数据配对和伪标签融合的深度学习回归模型DeepSS，用于食品和药品质量分析中的近红外预测建模 | 提出DeepSS方法，采用金字塔编码器提取近红外光谱的低维潜在特征，并引入数据配对策略通过组合样本对的潜在特征并减去其标签来增强训练数据，测试时通过将测试样本与训练特征配对生成伪标签，结合决策策略进行最终预测 | NA | 解决食品和药品行业中因样本化学成分测量困难导致标记数据集小、近红外光谱分析可靠性受限的问题 | 片剂、苹果和西洋参数据集中的关键成分 | 机器学习 | NA | 近红外光谱 | 深度学习回归模型 | 光谱数据 | NA | NA | 金字塔编码器 | 预测误差 | NA |
| 595 | 2026-01-05 |
Performance of artificial intelligence in predicting hepatocellular carcinoma recurrence after thermal ablation: A systematic review
2025-Dec-27, World journal of hepatology
IF:2.5Q2
DOI:10.4254/wjh.v17.i12.111425
PMID:41479509
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系统综述 | 本文通过系统综述评估了基于人工智能的影像组学模型在预测肝细胞癌热消融后复发方面的性能 | 整合多模态影像组学分析与临床数据，优化治疗选择，并展示影像模型在预测治疗结果方面优于单独临床参数的能力 | 仅纳入十项研究，样本量有限，且为系统综述，未进行原始数据分析 | 评估人工智能驱动的预测模型在预测肝细胞癌复发方面的有效性 | 接受热消融治疗的肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 影像组学分析 | 深度学习, 机器学习 | 影像数据, 临床实验室变量 | NA | NA | NA | 曲线下面积, 一致性指数 | NA |
| 596 | 2026-01-05 |
Cardiovascular pulsing-based ultrasound strain imaging with deep learning using paired proximal and distal strain sequences for liver fibrosis detection: a feasibility study
2025-Dec-27, Ultrasonics
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ultras.2025.107936
PMID:41483589
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研究论文 | 本研究提出了一种结合心血管搏动超声应变成像与深度学习的框架，用于检测左肝叶纤维化 | 利用心血管搏动超声应变成像结合深度学习，采用配对近端和远端应变序列策略，利用内在心脏运动进行左肝叶纤维化检测 | 样本量有限（104名患者），需要更大规模队列研究进行验证 | 评估心血管搏动超声应变成像结合深度学习在左肝叶纤维化检测中的可行性 | 肝纤维化患者 | 医学影像分析 | 肝纤维化 | 心血管搏动超声应变成像，声辐射力脉冲成像，FibroScan测量 | RNN, LSTM, GRU, Transformer, TCN | 超声图像，应变序列 | 104名患者 | NA | RNN, LSTM, GRU, Transformer, TCN | AUROC | NA |
| 597 | 2026-01-05 |
[Analysis of occupational stress risk factors and risk prediction research for female coal miners]
2025-Dec-20, Zhonghua lao dong wei sheng zhi ye bing za zhi = Zhonghua laodong weisheng zhiyebing zazhi = Chinese journal of industrial hygiene and occupational diseases
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研究论文 | 本研究分析了女性煤矿工人的职业应激风险因素，并构建了风险预测模型 | 首次将XGBoost和LightGBM等深度学习模型应用于女性煤矿工人职业应激预测，并利用SHAP算法解释模型结果 | 研究样本仅来自甘肃省一家大型煤矿，可能存在地域局限性，且为横断面研究，无法确定因果关系 | 分析女性煤矿工人职业应激的风险因素并构建风险预测模型 | 甘肃省一家大型煤矿的在岗女性工人 | 机器学习 | NA | 问卷调查 | XGBoost, LightGBM | 问卷数据 | 1435名有效问卷参与者 | NA | XGBoost, LightGBM | 决定系数, 均方误差, 均方根误差 | NA |
| 598 | 2026-01-05 |
Artificial intelligence in hepatopathy diagnosis and treatment: Big data analytics, deep learning, and clinical prediction models
2025-Dec-14, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i46.111176
PMID:41479639
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综述 | 本文综述了人工智能在肝病诊断与治疗中的应用，涵盖大数据分析、深度学习图像分析、组织病理学解读、生物标志物发现及临床预测模型等领域 | 系统性地探讨了联邦学习在保护患者隐私的跨中心模型训练中的应用，以及可解释AI技术在提升临床医生信任度方面的作用，并展望了多组学、影像与临床数据融合的精准肝病诊疗前景 | 临床转化仍面临数据异质性、算法偏差、监管不确定性以及缺乏与电子健康记录实时整合等挑战 | 探讨人工智能技术在肝病学领域的应用，旨在实现自动化数据解读、早期疾病检测和个体化治疗策略 | 慢性肝病，包括非酒精性脂肪性肝病、肝硬化和肝细胞癌 | 数字病理学 | 肝病 | 大数据分析，深度学习图像分析，组织病理学解读，生物标志物发现，临床预测建模 | CNN | 图像，临床数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 599 | 2026-01-05 |
From Sequence to Response: AI-Guided Prediction of Nucleic Acid Nanoparticles Immune Recognitions
2025-Dec, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202509459
PMID:41147065
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的框架，用于预测核酸纳米颗粒在人类小胶质细胞中诱导的细胞因子反应 | 利用基于Transformer的架构，通过系统性的链置换增强，仅基于序列预测免疫反应，无需手动特征工程，同时保持生物可解释性 | 模型在外部测试集上对IL-6的预测性能（R=0.85）略低于IFN-β（R=0.91），且训练数据规模有限（176个NANPs） | 加速核酸纳米颗粒从实验室到临床的转化，通过预测其免疫反应指导理性设计与优化 | 核酸纳米颗粒（NANPs）及其在人类小胶质细胞中诱导的细胞因子反应（IFN-β和IL-6） | 机器学习 | NA | 深度学习，序列分析 | Transformer | 序列数据 | 176个结构多样、单独组装并实验表征的核酸纳米颗粒 | NA | Transformer | R（相关系数），RMSE（均方根误差） | NA |
| 600 | 2026-01-05 |
IRESeek: structure-informed deep learning method for accurate identification of internal ribosome entry sites in circular RNAs
2025-Dec, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaf210
PMID:41480593
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研究论文 | 本文提出了一种名为IRESeek的双分支深度学习框架，用于高精度检测环状RNA中的内部核糖体进入位点 | 结合Transformer进行RNA序列建模和图卷积网络进行RNA结构指导，利用基于物理的热力学能量和碱基对概率作为结构特征，实现RNA序列与碱基对相互作用的全面联合学习 | NA | 准确识别环状RNA中的内部核糖体进入位点 | 环状RNA及其内部核糖体进入位点 | 自然语言处理 | NA | NA | Transformer, GCN | RNA序列和结构数据 | NA | NA | Transformer, GCN | NA | NA |