深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2151 篇文献，本页显示第 1701 - 1720 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1701 | 2025-12-06 |
Recent advances in glycated hemoglobin test methods: From lab to point of care testing devices
2025-Dec, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148742
PMID:41237883
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综述 | 本文综述了2018年至2025年7月期间糖化血红蛋白检测方法的最新进展，涵盖从实验室标准方法到即时检测设备的发展历程、技术原理及未来趋势 | 系统性地整合了糖化血红蛋白检测的多种新兴技术，包括各类生物传感器、芯片技术以及人工智能预测方法，并对公开可用的即时检测设备进行了比较评估 | 排除了信件、百科全书、会议材料、摘要和会议记录等来源，可能遗漏部分最新或非正式发表的研究成果 | 探讨糖化血红蛋白检测技术的发展现状、标准化进程以及未来技术融合方向 | 糖化血红蛋白检测技术、即时检测设备、生物传感器、人工智能预测模型 | NA | 糖尿病 | 电化学传感器、光学传感器、电化学发光传感器、质量传感器、比色法、荧光检测、芯片技术、微流控/芯片实验室系统 | 深度学习, 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1702 | 2025-12-03 |
Development, performance evaluation and prediction of optimal operational conditions for a double-row sugarcane harvester using deep learning
2025-Dec-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-30739-2
PMID:41326634
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1703 | 2025-12-06 |
Enhancing prediction accuracy for muscle invasion in bladder cancer using a dual-energy CT-based interpretable model incorporating habitat radiomics and deep learning
2025-Dec-01, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-15107-7
PMID:41327160
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研究论文 | 本研究通过整合双能CT的定量参数、栖息地放射组学特征和2.5D深度学习特征，开发了一个可解释的模型，用于提高膀胱癌肌层浸润状态的术前预测准确性 | 结合栖息地分析和2.5D深度学习，利用双能CT图像构建可解释的集成模型，以增强膀胱癌肌层浸润的术前评估 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（200例患者），且仅基于单一机构的双能CT尿路造影数据 | 提高膀胱癌肌层浸润状态的术前预测准确性，以支持个性化治疗计划的制定 | 膀胱癌患者 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 双能CT成像，碘基物质分解成像，K-means聚类 | 深度学习，放射组学 | 双能CT图像 | 200例膀胱癌患者（训练队列140例，测试队列60例） | NA | ResNet 101 | AUC，校准曲线 | NA |
| 1704 | 2025-12-06 |
Aortic dissection mortality in the United States, 1968-2023: Trends, disparities, and deep learning forecasts
2025-Dec, International journal of cardiology. Cardiovascular risk and prevention
DOI:10.1016/j.ijcrp.2025.200547
PMID:41333716
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研究论文 | 本研究分析了美国1968年至2023年主动脉夹层死亡率趋势、差异，并使用深度学习模型预测至2033年的死亡率 | 首次结合长期历史数据分析主动脉夹层死亡率趋势，并应用Bi-GRU深度学习模型进行未来十年死亡率预测 | 研究基于死亡证明数据，可能存在编码错误或漏报；预测模型未考虑未来医疗政策或技术突破的影响 | 评估美国主动脉夹层死亡率的历史趋势、人口差异，并预测未来死亡率变化 | 美国1968-2023年主动脉夹层相关死亡病例 | 机器学习 | 心血管疾病 | 死亡数据分析，深度学习预测 | Bi-GRU | 结构化死亡记录数据 | 175,930例主动脉夹层相关死亡病例 | NA | Bi-GRU | 年度百分比变化，平均年度百分比变化 | NA |
| 1705 | 2025-12-06 |
An end-to-end deep learning method for reconstructing SMS-PI accelerated musculoskeletal MRI
2025-Dec, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70178
PMID:41345328
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研究论文 | 本文提出了一种端到端深度学习框架，用于重建SMS-PI加速的肌肉骨骼MRI图像，实现高达8倍及以上的加速，同时保持临床诊断所需的图像质量 | 将同时多层成像与并行成像结合到深度学习重建框架中，通过嵌入完整的SMS前向模型统一切片分离和k空间到图像重建，并引入超分辨率模块提升图像清晰度 | 研究仅基于20名受试者进行临床评估，样本规模相对较小；且初步结果虽显示12倍加速潜力，但需进一步验证 | 开发一种深度学习重建框架，以提升肌肉骨骼MRI的加速能力和图像质量 | 肌肉骨骼MRI图像数据 | 计算机视觉 | NA | Turbo Spin Echo MRI, Simultaneous Multislice imaging, Parallel Imaging | 深度学习网络 | MRI图像 | 超过200,000个切片，来自1.5T至3T扫描，涵盖多样采集设置 | NA | 端到端深度学习框架，结合近端梯度算法与Nesterov动量 | PSNR, SSIM | NA |
| 1706 | 2025-12-05 |
Directed Vectors for Generation of Independent Subspaces in the Bio-inpired Networks
2025-Dec-15, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500790
PMID:41293813
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研究论文 | 本文提出了一种基于生物视网膜网络的不对称网络，用于解释网络功能并生成独立子空间 | 通过计算模拟展示了分层不对称网络中生成方向性运动向量，这些向量能创建独立子空间，从而促进感官信息向高效特征提取、分类和学习的传输 | NA | 解释复杂深度神经网络的结构和功能，并探索生物启发网络在特征提取和分类中的应用 | 生物视网膜网络和不对称神经网络 | 机器学习 | NA | NA | 神经网络 | NA | NA | NA | 不对称网络 | 分类性能 | NA |
| 1707 | 2025-12-05 |
Automatic rib fracture detection on postmortem CT data using deep learning
2025-Dec-04, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-025-03669-x
PMID:41339543
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研究论文 | 本文评估了深度学习模型nnDetection在死后CT扫描数据上自动检测肋骨骨折的性能，并分析了临床与死后CT成像之间的领域偏移因素 | 首次将深度学习模型应用于死后CT扫描数据进行肋骨骨折检测，并系统性地识别了临床与死后CT数据之间的领域偏移主要因素 | 样本量相对较小（仅50例死后CT扫描），且未探索更先进的技术来克服领域偏移因素 | 评估深度学习模型在死后CT数据上自动检测肋骨骨折的性能，并识别临床与死后CT成像之间的领域偏移因素 | 死后CT扫描数据和临床CT扫描数据中的肋骨骨折 | 计算机视觉 | 肋骨骨折 | CT扫描 | 深度学习模型 | CT图像 | 50例死后CT扫描（24%女性；平均年龄61岁，范围19-96岁）和660例临床CT扫描（36%女性；平均年龄55岁，范围21-94岁） | nnDetection | nnDetection | 平均灵敏度, 平均精确度（在0.1交并比下） | NA |
| 1708 | 2025-12-05 |
Feasibility study on automated cytokinesis-block micronucleus assay analysis in cytogenetic biodosimetry using YOLOv5 object detection
2025-Dec-04, International journal of radiation biology
IF:2.1Q2
DOI:10.1080/09553002.2025.2588409
PMID:41342911
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研究论文 | 本研究探讨了使用YOLOv5对象检测技术自动化分析细胞遗传学生物剂量学中的胞质分裂阻滞微核试验的可行性 | 首次将基于深度学习的对象检测（YOLOv5）应用于细胞遗传学生物剂量学中的微核分析，以实现快速、可靠的自动化检测 | 研究仍处于初步阶段，训练图像数量较少，可能通过数据增强进一步改进模型 | 应用深度学习对象检测技术分析微核，以加速细胞遗传学生物剂量学中的剂量估计，支持辐射应急医学中的快速分诊 | 健康志愿者的外周血样本，经0、2和3 Gy照射处理 | 计算机视觉 | 辐射损伤 | 细胞培养、全玻片成像 | CNN | 图像 | 来自健康志愿者的外周血样本，具体数量未明确说明 | YOLOv5 | YOLOv5 | 分类性能、剂量-响应曲线比较 | NA |
| 1709 | 2025-12-05 |
Deep learning-based framework for comprehensive quantification of thigh and calf muscles and adipose tissues from MRI
2025-Dec-04, Magma (New York, N.Y.)
DOI:10.1007/s10334-025-01308-5
PMID:41342972
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于从MRI中自动量化大腿和小腿的肌肉及脂肪组织 | 开发了一个3D Attention-Res-V-Net级联模型，首次实现了对下肢13块大腿肌肉和9块小腿肌肉的细粒度量化，并公开了高质量专家标注数据集 | 样本量较小（仅25名参与者），且部分肌肉内脂肪组织（IntraMAT）的误差范围较大（最高达58.8%） | 开发自动化工具以量化下肢肌肉和脂肪组织，用于神经肌肉、肌肉骨骼和代谢性疾病的病理变化表征 | 亚洲印度糖尿病前期研究中的25名参与者（平均年龄40.5岁，64%男性）的大腿和小腿MRI数据 | 数字病理学 | 代谢性疾病 | 轴向两点Dixon磁共振成像 | CNN | MRI图像 | 25名参与者 | NA | Attention-Res-V-Net | Dice相似系数, 相对误差 | NA |
| 1710 | 2025-12-05 |
Glioblastoma survival prediction through MRI and clinical data integration with transfer learning
2025-Dec-04, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03548-1
PMID:41343123
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研究论文 | 本研究通过整合多模态MRI数据和临床变量，利用深度学习模型进行胶质母细胞瘤患者的生存预测 | 采用预训练的U-Net模型进行自动分割和特征提取，结合编码器潜在空间的高维特征与临床变量，并通过PCA降维提升计算效率，相比传统影像组学方法能捕获更复杂的成像模式 | 未在摘要中明确说明研究的局限性 | 准确预测胶质母细胞瘤患者的总生存期，以推进个性化治疗和改善临床试验设计 | 胶质母细胞瘤患者 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | MRI | U-Net, 随机森林, XGBoost, 多层感知机 | 图像, 临床数据 | BraTS2020数据集和IRCCS Besta专有数据集 | NA | U-Net | F1分数, AUC, 准确率 | NA |
| 1711 | 2025-12-05 |
Graph-based deep reinforcement learning for haplotype assembly with Ralphi
2025-Dec-03, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.280569.125
PMID:41238397
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研究论文 | 本文介绍了一种基于图结构深度强化学习的新型单倍型组装框架Ralphi，用于从读段比对数据中准确重建二倍体基因组的两个单倍型 | 首次将深度强化学习与图表示学习相结合用于单倍型组装问题，通过片段图拓扑结构设置强化学习奖励目标 | 训练数据主要基于1000基因组计划的基因组数据，可能对其他种群或特殊基因组的泛化能力有限 | 开发更准确、更长的单倍型组装方法，以理解不同变异组合对表型的影响 | 二倍体基因组的单倍型组装 | 机器学习 | NA | 读段比对，深度强化学习 | 深度强化学习 | 基因组测序读段比对数据，片段图 | 基于1000基因组计划基因组构建的多样化片段图拓扑数据集 | NA | NA | 错误率，单倍型区块长度 | NA |
| 1712 | 2025-12-05 |
Towards real-time non-invasive detection of hyperlipidemia through finger pulse image analysis using deep learning
2025-Dec-03, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae212a
PMID:41259810
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术分析手指脉搏图像，开发了一种非侵入性、高性价比的高脂血症检测方法 | 首次提出通过分析手指脉搏图像波形模式来检测高脂血症，并开发了定制的CNN模型，实现了高精度的非侵入性诊断 | 样本量相对较小（81名患者和65名对照组），且研究为单中心，需要更大规模的多中心验证 | 开发一种非侵入性、实时的高脂血症检测方法，替代传统的侵入性血液检测 | 高脂血症患者和健康对照者的手指脉搏图像波形 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 脉搏图像采集与分析 | CNN | 图像 | 81名高脂血症患者和65名健康对照者，每组选取700个单脉搏波周期 | TensorFlow, Keras | 自定义CNN, VGG16 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1713 | 2025-12-05 |
PSMA PET Evaluation with a Deep Learning Platform Compared with a Standard Image Viewer and Histopathology
2025-Dec-03, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.125.270242
PMID:41101977
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研究论文 | 本研究评估了深度学习分割软件aPROMISE与标准图像查看器ISP在PSMA PET/CT评估中的性能，并与组织病理学进行对比 | 首次将深度学习分割软件aPROMISE应用于PSMA PET/CT评估，并与标准图像查看器及组织病理学进行系统性比较 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小（96例患者），且未详细说明深度学习模型的训练细节 | 评估深度学习软件在PSMA PET/CT图像评估中的性能，以提升前列腺癌诊断的标准化和可重复性 | 96例前列腺切除术后生化持续或复发的患者，接受PSMA放射性引导手术 | 数字病理学 | 前列腺癌 | PSMA PET/CT成像 | 深度学习分割模型 | 医学图像（PET/CT） | 96例患者 | NA | NA | Cohen κ值，一致性率，主要差异比例 | NA |
| 1714 | 2025-12-05 |
Patterns of interspecific variation in labial microarchitecture among anthropoid primates and the evolution of the hominin lips
2025-Dec-03, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007)
DOI:10.1002/ar.70103
PMID:41334680
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研究论文 | 本研究首次系统性地调查了15种灵长类动物（包括人类）的唇部微观结构，揭示了人类唇部在肌肉、脂肪和结缔组织比例及解剖配置上的独特特征 | 首次对灵长类动物唇部微观结构进行系统组织学和形态计量学研究，并应用深度学习分割技术量化组织成分 | 未提供直接的功能性证据 | 研究灵长类动物唇部微观结构的种间变异，探讨人类唇部特征的演化及其与面部表情和言语进化的关联 | 15种灵长类物种，包括人类、非人大型猿类、猴科、卷尾猴科和狐猴科 | NA | NA | 组织学染色（Masson三色染色）、深度学习分割、手动标注 | NA | 组织切片图像 | 15种灵长类物种 | NA | NA | NA | NA |
| 1715 | 2025-12-05 |
Enhancing digital pathology workflows: computational blur detection for H&E image quality control in preclinical toxicology
2025-Dec-03, Journal of histotechnology
IF:0.6Q4
DOI:10.1080/01478885.2025.2585615
PMID:41334851
|
研究论文 | 本文介绍了一种集成计算模型MiQC，用于检测和量化H&E染色全玻片图像中的失焦区域，以增强数字病理工作流程中的图像质量控制 | 结合局部二值模式和基于DeepFocus的深度学习算法，开发了生产化的计算模型MiQC，用于自动识别WSI中的模糊区域，并通过热图辅助技术员审查，显著提高了图像质量控制的效率和可扩展性 | 未明确提及模型在多样化病理样本或不同扫描仪设置下的泛化能力评估 | 提升临床前毒理学中数字病理工作流程的图像质量控制效率和自动化水平 | H&E染色的全玻片图像 | 数字病理 | NA | 数字成像 | 深度学习算法 | 图像 | 未明确指定具体样本数量，但涉及常规工作流程中的WSI | 未明确指定 | DeepFocus | 未明确指定具体指标，但提及扫描仪焦点分数和审查时间减少 | 未明确指定 |
| 1716 | 2025-12-05 |
Machine learning models for predicting response to epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors in non-small cell lung cancer brain metastases: a systematic review and meta-analysis
2025-Dec-03, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12094-025-04148-w
PMID:41335187
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了机器学习模型在预测非小细胞肺癌脑转移患者对表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂治疗反应方面的性能 | 首次对用于预测EGFR-TKI在非小细胞肺癌脑转移中反应的机器学习模型进行了系统性的性能评估和荟萃分析 | 纳入研究多为小型回顾性数据集，且缺乏外部验证，限制了模型在临床实践中的直接应用 | 评估机器学习模型在预测非小细胞肺癌脑转移患者对EGFR-TKI治疗反应方面的预测性能 | 非小细胞肺癌脑转移患者 | 机器学习 | 肺癌 | NA | 逻辑回归, 决策树, 深度学习 | 临床数据 | 1322名肺癌脑转移患者 | NA | DL-Cox | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 诊断比值比 | NA |
| 1717 | 2025-12-05 |
Laparoscopic augmented reality navigation system based on deep learning and SLAM
2025-Dec-03, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03487-8
PMID:41335230
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1718 | 2025-12-05 |
HypoChainer: a Collaborative System Combining LLMs and Knowledge Graphs for Hypothesis-Driven Scientific Discovery
2025-Dec-03, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3633887
PMID:41336152
|
研究论文 | 本文提出了HypoChainer，一个结合LLMs和知识图谱的协作可视化框架，用于增强假设驱动的科学发现 | 通过整合人类专业知识、LLM驱动的推理和知识图谱，提出一个三阶段协作框架，以解决传统假设驱动研究中的认知限制和LLM幻觉问题 | 仅通过案例研究和专家访谈进行评估，缺乏大规模实证验证 | 增强假设驱动的科学发现，特别是在生物学领域，通过视觉化协作系统整合预测、知识和推理 | 科学发现过程，特别是生物学中的假设生成和验证 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 检索增强生成（RAG）, 图神经网络（GNNs） | LLM, GNN | 知识图谱, 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1719 | 2025-12-05 |
Physics-Driven Neural Compensation For Electrical Impedance Tomography
2025-Dec-03, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3639647
PMID:41336161
|
研究论文 | 提出一种名为PhyNC的无监督深度学习框架，用于解决电阻抗断层成像中的逆问题病态性和灵敏度分布不均问题 | 将EIT物理原理融入无监督深度学习框架，通过动态分配神经表示能力至低灵敏度区域，实现准确且平衡的电导率重建 | 未明确说明框架在其他成像模态中的具体适应性和泛化性能验证 | 提升电阻抗断层成像的重建质量和鲁棒性 | 电阻抗断层成像的电导率重建 | 机器学习 | NA | 电阻抗断层成像 | 深度学习 | 模拟数据和实验数据 | NA | NA | PhyNC | 细节保持和抗伪影能力 | NA |
| 1720 | 2025-12-05 |
Dermoscopically informed deep learning model for classification of actinic keratosis and cutaneous squamous cell carcinoma
2025-Dec-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-31259-9
PMID:41339470
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研究论文 | 本研究开发了一种基于卷积神经网络的双分支深度学习模型，用于通过皮肤镜图像准确区分光化性角化病和皮肤鳞状细胞癌 | 提出了一种结合临床知识的预处理方法，通过双分支架构整合原始RGB图像和增强血管及角化模式的预处理通道，显著提升了模型性能 | 研究仅针对AK和cSCC两种病变进行分类，模型在更广泛的皮肤病变或不同肤色人群中的泛化能力尚未验证 | 开发一种能够准确区分光化性角化病和皮肤鳞状细胞癌的AI辅助诊断工具 | 皮肤镜图像中的光化性角化病和皮肤鳞状细胞癌病变 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 皮肤镜成像 | CNN | 图像 | 2000张原始图像，通过数据增强扩展到近20万训练实例 | NA | EfficientNetB0, 双分支卷积架构 | 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, 损失值 | NA |