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 801 - 820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 801 | 2025-12-30 |
Basic Science and Pathogenesis
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70855_099341
PMID:41454832
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于分析阿尔茨海默病APP/PS1转基因小鼠模型中淀粉样蛋白斑块微环境中的星形胶质细胞和小胶质细胞的时空动态变化 | 采用可解释的机器学习模型区分反应性星形胶质细胞的肥大形态，并开发了区分血管与非血管淀粉样蛋白斑块的ML模型，提供了比传统染色密度更敏感的疾病进展测量指标 | 研究基于转基因小鼠模型，可能无法完全反映人类阿尔茨海默病的复杂性；样本量相对有限（6、9、12月龄小鼠） | 评估阿尔茨海默病淀粉样蛋白斑块微环境中星形胶质细胞增生和小胶质细胞增生的时空动态变化 | APP/PS1转基因阿尔茨海默病小鼠模型中的星形胶质细胞和小胶质细胞 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 多重免疫荧光组织切片分析 | 深度学习, 机器学习 | 图像 | 6、9、12月龄APP/PS1转基因小鼠的组织切片 | 未明确说明 | 未明确说明 | 统计显著性 | NA |
| 802 | 2025-12-30 |
Automated detection of fin whales with distributed acoustic sensing in the Arctic and Mediterranean
2025-Dec-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0041855
PMID:41460012
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研究论文 | 本研究提出了一种基于分布式声学传感（DAS）和深度学习的自动化检测管道，用于在北极和地中海地区大规模监测长须鲸的低频叫声 | 首次将YOLO深度学习模型应用于DAS数据中的鲸鱼叫声检测，并展示了其在跨地理位置和海床环境下的强泛化能力，无需微调即可实现高性能 | 研究仅基于两条海底电缆的数据集（挪威斯瓦尔巴和摩纳哥-意大利），可能未覆盖所有海洋环境或鲸鱼叫声变体 | 开发一种自动化、可扩展的管道，用于利用分布式声学传感技术监测海洋哺乳动物（特别是长须鲸）的叫声 | 长须鲸的低频叫声 | 机器学习 | NA | 分布式声学传感（DAS） | YOLO, Hough变换, DBSCAN, 模板匹配, LightGBM | 声学数据 | 两条海底电缆的数据集：挪威斯瓦尔巴135公里和摩纳哥-意大利162公里 | NA | YOLO | F1分数 | NA |
| 803 | 2025-12-30 |
Hankel-FNO: Fast underwater acoustic charting via physics-encoded Fourier neural operator
2025-Dec-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0041890
PMID:41460013
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研究论文 | 本文提出了一种基于傅里叶神经算子的快速水下声学制图方法，通过结合物理知识实现高效准确的声场预测 | 提出了Hankel-FNO模型，将声传播知识和地形信息编码到傅里叶神经算子中，解决了传统数据驱动方法在固定分辨率和显式偏微分方程依赖方面的限制 | 未明确说明模型在极端复杂环境或噪声干扰下的性能表现，且对大规模实时应用的泛化能力仍需进一步验证 | 开发快速准确的水下声学制图方法，以支持环境感知传感器部署优化和自主车辆路径规划等下游任务 | 水下声场传播与声学制图 | 机器学习 | NA | 傅里叶神经算子 | FNO | 声场数据、地形数据 | NA | NA | Hankel-FNO | 准确性、计算速度、长程预测性能 | NA |
| 804 | 2025-12-29 |
Application of Noise2Inverse and adaptation (Noise2Phase) to single-mask x-ray phase contrast micro-computed tomography
2025-Dec-27, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.70056
PMID:41454755
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研究论文 | 本文探讨了将深度学习去噪技术Noise2Inverse及其改进版本Noise2Phase应用于单掩模X射线相位对比显微CT中，以降低曝光时间需求 | 提出了Noise2Phase方法，该方法利用成像系统特性，无需按投影分割CT数据集，从而优化了去噪流程 | 未明确说明方法在极端噪声水平下的具体性能限制或适用范围 | 旨在通过集成深度学习去噪技术，减少单掩模边缘照明XPCI显微CT的曝光时间，提高成像效率 | 弱衰减材料样本的3D成像 | 计算机视觉 | NA | 单掩模边缘照明X射线相位对比成像，显微CT | 深度学习 | 图像 | NA | NA | Noise2Inverse, Noise2Phase | NA | NA |
| 805 | 2025-12-29 |
Deep Learning-Based denoising improves myocardial late enhancement imaging with spectral photon-counting CT
2025-Dec-26, Journal of cardiovascular computed tomography
IF:5.5Q1
DOI:10.1016/j.jcct.2025.12.002
PMID:41455687
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 806 | 2025-12-29 |
Development and validation of a deep learning model for severe mitral stenosis detection from chest X-rays
2025-Dec-25, Open heart
IF:2.8Q2
DOI:10.1136/openhrt-2025-003519
PMID:41448847
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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的AI模型，用于从胸部X光片中检测严重二尖瓣狭窄 | 首次利用深度学习模型从胸部X光片中自动检测二尖瓣狭窄，并生成显著性图以可视化模型关注区域 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（515张图像），且仅使用后前位胸部X光片 | 开发一种基于深度学习的AI模型，用于从胸部X光片中检测二尖瓣狭窄，以提供便捷的筛查工具 | 二尖瓣狭窄患者（285例）和健康对照者（230例）的胸部X光图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 胸部X光成像 | 深度学习模型 | 图像 | 515张后前位胸部X光图像（285张来自二尖瓣狭窄患者，230张来自健康对照） | NA | NA | AUC, 精确率, 召回率, F1分数, 准确率 | NA |
| 807 | 2025-12-29 |
Association of deep learning-derived epicardial fat volume with target organ damage in subjects with nonobstructive coronary artery disease
2025-Dec-25, Journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1186/s44348-025-00062-5
PMID:41449432
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研究论文 | 本研究探讨了基于CT的索引化心外膜脂肪体积与非阻塞性冠状动脉疾病患者靶器官损伤参数之间的关联 | 首次使用深度学习衍生的心外膜脂肪体积与左心室舒张功能等靶器官损伤参数进行关联分析，并确定了EFVi的阈值 | 样本量较小（仅75名患者），且为单中心前瞻性队列研究，可能限制了结果的普遍性 | 研究心外膜脂肪体积与靶器官损伤参数之间的关联，特别是左心室舒张功能 | 75名非阻塞性冠状动脉疾病患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心电图门控计算机断层扫描 | 深度学习 | CT图像 | 75名患者 | NA | NA | ROC曲线下面积, 敏感性, 特异性 | NA |
| 808 | 2025-12-26 |
Translational deep learning models for risk stratification to predict prognosis and immunotherapy response in gastric cancer using digital pathology
2025-Dec-24, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-025-07416-z
PMID:41444960
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 809 | 2025-12-29 |
D‑Blur: A Deep Learning Approach for Mapping Subdiffraction Diffusion with Motion-Blurred Images
2025-Dec-22, Chemical & biomedical imaging
DOI:10.1021/cbmi.5c00042
PMID:41450466
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的D-Blur算法，用于从运动模糊图像中定位单粒子并预测其扩散系数，以重建多孔材料中的扩散图 | 开发了基于U-Net的CNN算法，直接从运动模糊的PSF中提取扩散系数，无需轨迹链接，克服了传统单粒子追踪方法的局限性 | NA | 旨在通过深度学习改进单粒子追踪，实现对复杂系统中亚衍射扩散的映射 | 模拟发射器和实验数据中的自由扩散粒子 | 计算机视觉 | NA | 荧光显微镜成像 | CNN | 图像 | NA | NA | U-Net | NA | NA |
| 810 | 2025-12-29 |
Changes in the Neighborhood Built Environment and Chronic Health Conditions in Washington, DC, in 2014-2019: Longitudinal Analysis
2025-Dec-10, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/74195
PMID:41370817
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研究论文 | 本研究利用Google街景图像和计算机视觉技术，分析了华盛顿特区2014年至2019年间邻里建成环境的变化、人口统计转移与健康结果之间的纵向关联 | 首次结合Google街景图像与卷积神经网络进行大规模纵向分析，以量化城市建成环境变化对慢性健康状况的影响 | 研究仅聚焦于华盛顿特区，可能无法推广到其他城市；依赖街景图像可能无法捕捉所有环境特征；未考虑个体层面的行为因素 | 探究城市建成环境变化与慢性健康状况之间的纵向关联 | 华盛顿特区的邻里建成环境特征、人口统计数据和健康结果 | 计算机视觉 | 慢性疾病 | Google街景图像分析 | CNN | 图像 | 434,115张Google街景图像 | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 811 | 2025-12-29 |
Temporally Continuous Automated Sleep-Wake Classification Using Deep Learning
2025-Dec-04, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2025.12.03.25341129
PMID:41404297
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的、高时间分辨率的睡眠-觉醒分类器，利用时间连续的手动参考评分，旨在克服传统30秒固定时段评分的局限性 | 首次采用时间连续的手动评分作为参考，结合迁移学习技术，实现了无需固定时段边界的高时间分辨率睡眠-觉醒分类 | 研究样本量有限，特别是在时间连续评分的数据集上（n=39用于微调，n=40和n=20用于验证），可能影响模型的泛化能力 | 开发一种更符合生理动态的睡眠-觉醒评估方法，以替代传统的30秒固定时段评分 | 睡眠数据，包括睡眠-觉醒状态和觉醒事件 | 机器学习 | NA | 深度学习，迁移学习 | CNN | 时间序列数据（睡眠数据） | 总样本量涉及三个独立数据集，包括2034个使用30秒时段评分的样本，以及59个时间连续评分的样本（39个用于微调，40个和20个用于验证） | NA | U-Net | 整体一致性（百分比），Cohen's kappa系数（κ），相关系数（r） | NA |
| 812 | 2025-12-29 |
Fully Automated Deep Learning-Based Pipeline for Evans Index Measurement from Raw 3D MRI
2025-Dec-02, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2025.11.30.25341302
PMID:41409679
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的全自动流程，用于从原始3D MRI中测量Evans指数 | 开发了一个端到端的深度学习流程，无需手动干预即可直接从原始T1加权MPRAGE MRI扫描中计算Evans指数，提高了测量的可重复性和可扩展性 | 未明确说明模型在更广泛或不同扫描协议下的泛化能力，且依赖于特定注释数据集进行训练 | 实现Evans指数的自动化、标准化测量，以支持大规模和多中心神经影像研究 | 原始T1加权MPRAGE MRI扫描，用于评估脑室扩大 | 数字病理学 | 老年疾病 | MRI | CNN | 图像 | 内部验证使用巴尔的摩纵向衰老研究、BIOCARD和约翰霍普金斯队列数据；外部验证使用PENS试验数据，包括分流前后的NPH扫描 | nnU-Net | BrainSignsNet, nnU-Net | Dice系数, 平均偏差, 平均绝对误差, 相关系数 | NA |
| 813 | 2025-12-29 |
Interpretable Thermodynamic Score-based Classification of Relaxation Excursions
2025-Dec-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.26.690838
PMID:41377511
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研究论文 | 本文提出了一种名为Keeping SCORE的物理启发式方法，将扩散模型转化为分类和回归的概率引擎，通过测量不同类别假设下噪声轨迹的耗散来计算精确的类别似然和预测置信度 | 将扩散模型应用于分类和回归任务，提供不确定性估计和特征归因解释，无需修改现有训练模型 | NA | 开发一种可解释且具有不确定性感知的分类和回归框架，应用于计算生物学和科学领域 | 图像识别任务（手写数字、自然照片）、单细胞基因组学（细胞身份区分、基因扰动效应映射）和分子生物物理学（突变对蛋白质折叠能量的影响预测） | 机器学习 | NA | 扩散模型 | 扩散模型 | 图像、基因组数据、分子生物物理数据 | NA | NA | NA | 准确概率估计 | NA |
| 814 | 2025-12-29 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_101601
PMID:41447673
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研究论文 | 本研究提出并评估了一种结合年龄和性别信息的深度学习模型，用于区分认知正常与认知受损个体，基于OASIS-1数据集中的T1加权MRI数据 | 在卷积神经网络中显式整合年龄和性别作为输入特征，以提升阿尔茨海默病的分类性能 | 样本量相对较小（416名受试者），且敏感性较低（39%），可能影响模型在临床中的泛化能力 | 开发一个结合人口统计学因素的深度学习模型，以改善阿尔茨海默病的早期检测和分类 | OASIS-1数据集中的416名受试者，包括认知正常（CDR=0.0）和认知受损（CDR>0.0）个体 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | T1加权MRI | CNN | 图像 | 416名受试者（316名认知正常，100名认知受损） | PyTorch | 六层全卷积神经网络 | 准确率, 特异性, 敏感性, ROC-AUC | NA |
| 815 | 2025-12-29 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_101680
PMID:41447674
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研究论文 | 本文提出了一种名为'purple-mri'的完整半球离体到原位/在体分割与配准流程，用于处理多分辨率、跨模态的死后MRI数据 | 结合深度学习分割架构与经典基于表面的建模技术，开发了两阶段跨模态微分同胚图像配准方法，以解决离体与在体MRI之间的配准挑战 | 厚度测量因组织损伤或缺失区域的缺乏分割而存在噪声，导致整体相关性略有下降 | 开发一种流程以促进离体与在体MRI之间的准确配准，从而加强形态计量学与组织病理学检查之间的关联研究 | 21个对照样本的离体与原位MRI数据 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | MRI | 深度学习 | 图像 | 21个对照样本（年龄57-88岁；女性9例/男性12例） | FreeSurfer | NA | Spearman相关系数 | NA |
| 816 | 2025-12-29 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_101785
PMID:41447687
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研究论文 | 本研究使用端到端深度学习模型，基于静息态功能磁共振成像预测主观认知下降人群在嗅觉任务中的大脑活动，以探索阿尔茨海默病早期嗅觉功能变化的神经机制 | 利用端到端深度学习模型从静息态fMRI预测嗅觉任务中的大脑活动，为大规模样本研究提供了新方法 | 研究仅针对主观认知下降人群，未涉及其他阿尔茨海默病阶段；且依赖特定的成像数据获取 | 探索阿尔茨海默病早期嗅觉功能变化的神经机制 | 主观认知下降人群 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 功能磁共振成像 | 深度学习模型 | 图像 | 256名主观认知下降参与者 | NA | 端到端深度学习模型 | 皮尔逊相关系数 | NA |
| 817 | 2025-12-29 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_101856
PMID:41447719
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研究论文 | 本研究利用预训练的3D卷积神经网络Med3D，通过迁移学习从脑部MRI数据中检测帕金森病，显著提升了诊断性能 | 采用在多种医学影像任务上预训练的Med3D模型进行迁移学习，以解决帕金森病MRI数据标注不足的问题，并针对类别不平衡实施了采样技术 | 研究依赖于单一数据库（PPMI），样本量相对有限，且模型特异性较低（60%），可能影响在更广泛人群中的泛化能力 | 开发一种基于迁移学习的深度学习模型，用于从脑部MRI中准确检测帕金森病 | 帕金森病患者的脑部3D MRI扫描数据 | 数字病理学 | 帕金森病 | 磁共振成像 | CNN | 图像 | 662个3D MRI扫描（来自PPMI数据库） | PyTorch | Med3D | 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, AUC-ROC | NA |
| 818 | 2025-12-29 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_101717
PMID:41448148
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型评估脑年龄，并探究阿尔茨海默病与路易体病理共存对脑老化、萎缩及认知功能的影响 | 首次结合α-突触核蛋白种子扩增检测与深度学习脑年龄模型，系统分析AD与LB病理共存对神经退行性变的协同放大效应 | 研究样本主要来自认知障碍队列，未涵盖更广泛的临床前阶段；横断面设计限制因果推断 | 探究AD与LB病理共存对脑老化加速、区域萎缩及认知衰退的影响机制 | 认知未受损个体（用于模型训练）及认知受损参与者（用于病理分组分析） | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | α-突触核蛋白种子扩增检测、脑脊液生物标志物检测、结构MRI | 深度学习 | 结构MRI图像、脑脊液生物标志物数据、认知评估数据 | 训练集4355名认知未受损个体，验证集803名认知受损参与者 | NA | 3D-DenseNet | 脑年龄差平均值、相关系数r、显著性p值 | NA |
| 819 | 2025-12-29 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_101596
PMID:41448203
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研究论文 | 本文提出了一种基于MRI的高泛化性深度学习方法，用于早期诊断轻度认知障碍向阿尔茨海默病的进展 | 采用多平面特征提取策略结合注意力机制，以应对MRI数据的异质性，从而提升分类性能和泛化能力 | NA | 早期诊断轻度认知障碍向阿尔茨海默病的进展 | 来自ADNI和GARD数据库的认知正常、轻度认知障碍、进展性轻度认知障碍和稳定性轻度认知障碍参与者 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 图像 | 来自ADNI和GARD数据库的参与者，具体数量未明确说明 | NA | NA | 准确率, AUC | NA |
| 820 | 2025-12-29 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_101952
PMID:41448577
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研究论文 | 本文提出了一种无监督深度学习模型UDIP-FA，用于从FA图像中提取128维特征，以更无偏和可遗传地描述白质微结构，并探索其与脑部疾病的遗传关联 | 采用无监督深度学习从FA图像中提取特征，避免了传统图谱方法的偏差，并首次系统评估了这些特征在脑部疾病分类和遗传分析中的应用 | 研究基于UK Biobank数据，可能受人群特异性限制；无监督方法可能难以解释所有提取特征的生物学意义 | 开发一种无偏的白质微结构表征方法，并探索其与脑部疾病的遗传机制 | 来自UK Biobank的6000名参与者的FA图像，以及后续GWAS分析中的25875名参与者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 扩散张量成像，全基因组关联研究 | 无监督深度神经网络 | MRI图像 | 初始训练6000人，GWAS分析25875人 | NA | NA | AUC | NA |