深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 31275 篇文献，本页显示第 1 - 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2025-09-19 |
Response to letter regarding "A deep learning approach for gastroscopic manifestation recognition based on Kyoto Gastritis Score"
2025-Dec, Annals of medicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1080/07853890.2025.2561801
PMID:40964794
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2 | 2025-06-06 |
Intrapartum electronic fetal monitoring: the importance of accurate signal capture to harness the potential of deep learning
2025-Oct, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2025.05.026
PMID:40466886
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3 | 2025-09-22 |
Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pathological markers to optimize adjuvant therapy decision
2025-Oct, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology
IF:56.7Q1
DOI:10.1016/j.annonc.2025.05.537
PMID:40480552
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研究论文 | 本研究开发了一种结合深度学习CT分类器和病理标志物的智能风险整合系统（IRIS-CRC），用于优化II期结直肠癌患者的辅助治疗决策 | 首次将基于Swin Transformer的深度学习CT影像分析与病理标志物整合，形成四层风险分层系统，显著提升风险预测精度 | 研究基于多中心回顾性数据，仍需前瞻性临床试验验证 | 开发更精确的II期结直肠癌风险分层系统以优化辅助化疗决策 | II期结直肠癌患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 深度学习影像分析、病理标志物整合 | Swin Transformer | CT影像、病理数据 | 2992例II期结直肠癌患者（来自12个中心） |
| 4 | 2025-09-22 |
Deep learning-based morphological assessment of myelodysplastic syndrome on bone marrow smears
2025-Oct, Leukemia research
IF:2.1Q3
DOI:10.1016/j.leukres.2025.107923
PMID:40749584
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研究论文 | 本文提出一种基于深度学习的骨髓涂片形态学评估方法，用于识别与细胞遗传学定义的骨髓增生异常综合征相关的形态异常 | 开发了结合红细胞二值掩模分析的新型深度学习模型，发现了人类专家先前忽视的红细胞形态特征与cMDS的强关联性 | NA | 提高骨髓增生异常综合征的诊断精确性和客观性 | 骨髓涂片全切片图像中的红细胞形态特征 | 数字病理学 | 骨髓增生异常综合征 | 全切片图像分析 | 深度学习图像分类模型 | 图像 | NA |
| 5 | 2025-08-05 |
Can radiology be first to use prognostic deep learning models for oncological treatment?
2025-Oct, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology
IF:56.7Q1
DOI:10.1016/j.annonc.2025.07.013
PMID:40754034
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6 | 2025-09-22 |
From data to decisions: Statistical tools and Artificial Intelligence in tuberculosis Operational Research
2025-Oct, The Indian journal of tuberculosis
DOI:10.1016/j.ijtb.2025.09.001
PMID:40975573
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综述 | 本文综述了结核病操作研究中应用的统计工具和人工智能技术，强调其在数据驱动决策中的作用 | 探讨了人工智能（如机器学习和深度学习）在传统统计方法基础上的新兴应用，以增强预测和实时监测能力 | NA | 优化结核病控制策略，通过统计和人工智能方法支持数据驱动的决策制定 | 结核病控制项目，包括监测、诊断、治疗评估和政策建模 | 自然语言处理 | 结核病 | 统计推断、预测建模、成本效益分析、机器学习和深度学习 | NA | NA | NA |
| 7 | 2025-09-22 |
Feasibility study of using CNN-GRU-Dense model for real-time liver tumor tracking during radiotherapy
2025-Oct, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70014
PMID:40975844
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研究论文 | 本研究探讨了使用CNN-GRU-Dense深度学习模型在放疗过程中实时跟踪肝肿瘤的可行性 | 提出了一种结合CNN、GRU和全连接层的混合深度学习模型，无需治疗中更新即可实现高精度实时肿瘤跟踪 | 基于模拟研究，使用单一患者特定数据进行训练（26分钟运动模式），样本来源有限 | 开发无需持续更新的实时肝肿瘤跟踪方法，提高放疗准确性 | 肝肿瘤患者 | 医疗影像分析 | 肝癌 | 深度学习，实时运动跟踪 | CNN-GRU-Dense混合模型 | 运动轨迹数据，X射线影像数据 | 57个来自CyberKnife系统的运动轨迹数据集，分为肝中央区、下区和上区三个区域 |
| 8 | 2025-09-22 |
Enhanced mapping of essential urban land use categories in China (EULUC-China 2.0): integrating multimodal deep learning with multisource geospatial data
2025-Sep-30, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2025.07.006
PMID:40774897
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研究论文 | 通过集成多模态深度学习与多源地理空间数据，开发了中国2022年增强版城市基本土地利用分类图（EULUC-China 2.0） | 采用多模态深度学习模型处理多源地理空间数据，并通过POI数据的图建模显著提升分类精度 | 未明确说明模型在不同地理区域的泛化能力或处理极端案例的局限性 | 提升中国城市土地利用分类的精细度和准确性，支持城市规划和可持续发展 | 中国所有城市的土地利用单元，以OpenStreetMap和天地图道路网络衍生的地块为最小分类单位 | 地理信息科学 | NA | 多模态深度学习，图建模，POI数据分析 | 深度学习（具体架构未指明） | 多源地理空间数据，包括道路网络和POI数据 | 覆盖中国所有城市的2022年土地利用数据，具体样本数量未明确 |
| 9 | 2025-09-22 |
TMolNet: a task-aware multimodal neural network for molecular property prediction
2025-Sep-21, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-025-11350-z
PMID:40975857
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研究论文 | 提出一种任务感知的多模态神经网络TMolNet，用于分子属性预测 | 采用任务感知门控模块动态调节多模态贡献，并引入模态熵正则化损失以平衡训练中的模态使用 | NA | 提升分子属性预测的准确性和泛化能力 | 分子数据（包括1D序列/指纹、2D拓扑图和3D几何构象） | 机器学习 | NA | 对比学习，深度学习 | 多模态神经网络 | 多模态数据（1D、2D、3D） | 多个基准数据集（具体数量未说明） |
| 10 | 2025-09-22 |
Artificial intelligence in revolutionizing orthodontic practice
2025-Sep-20, World journal of methodology
DOI:10.5662/wjm.v15.i3.100598
PMID:40881209
|
研究论文 | 探讨人工智能在正畸领域的变革性影响，包括应用现状、优势、挑战及未来发展趋势 | 系统分析AI在正畸实践中的多技术整合（如机器学习、计算机视觉）及其在诊断精度、治疗规划自动化和患者参与度提升方面的创新应用 | 面临数据质量、算法透明度及实际实施挑战 | 评估AI在正畸中的效率、准确性和个性化护理优势，并探讨未来发展前景 | 正畸实践中的患者数据、诊断流程及治疗规划 | 计算机视觉 | NA | 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术 | NA | 牙科影像、患者数据 | NA |
| 11 | 2025-09-22 |
Use of artificial intelligence in neurological disorders diagnosis: A scientometric study
2025-Sep-20, World journal of methodology
DOI:10.5662/wjm.v15.i3.99403
PMID:40881219
|
文献计量学研究 | 本研究通过文献计量学方法分析了人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状与热点 | 首次系统梳理2000-2024年间该领域的文献分布、主要贡献者和研究热点 | 仅基于Web of Science数据库，未涵盖其他文献来源 | 探索人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和关键亮点 | 276篇相关学术出版物 | 医疗人工智能 | 神经系统疾病 | 文献计量分析，VOSviewer网络可视化 | NA | 文献元数据 | 276篇出版物（2000-2024年） |
| 12 | 2025-09-22 |
Discovery of Novel 4,5-Dihydropyrrolo[3,4-c]pyrazol-6(2H)-one-Based Tubulin Inhibitors Targeting Colchicine Binding Site with Potent Anti-Ovarian Cancer Activity
2025-Sep-20, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00014
PMID:40974592
|
研究论文 | 利用深度学习模型筛选并优化出一种新型靶向秋水仙碱结合位点的微管蛋白抑制剂，具有强效抗卵巢癌活性 | 首次发现基于4,5-二氢吡咯并[3,4-c]吡唑-6(2H)-酮骨架的微管蛋白抑制剂，并通过共晶结构验证其结合模式 | NA | 开发低毒性高效微管蛋白抑制剂用于卵巢癌治疗 | 卵巢癌细胞(SKOV3)及异种移植模型 | 药物发现 | 卵巢癌 | 深度学习筛选、晶体结构解析 | GeminiMol | 化学数据库 | Zinc20数据库筛选，SKOV3细胞系及异种移植模型 |
| 13 | 2025-09-22 |
Endoplasmic reticulum junctions serve as a platform for endosome-lysosome interactions through their stop-and-go motion switching
2025-Sep-19, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adv4437
PMID:40961183
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研究论文 | 本研究揭示内质网连接点作为内体-溶酶体相互作用平台，通过调控其停-走运动切换协调细胞器动态 | 首次发现内质网连接点通过停-走运动切换调控内溶酶体相互作用，并揭示肌动蛋白凝聚及VAP-STARD3-YWHAH通路的作用机制 | NA | 探究内溶酶体停-走运动机制及其与内质网结构的功能关联 | 内体、溶酶体、内质网连接点及其他细胞器（脂滴、过氧化物酶体） | 细胞生物学 | NA | 深度学习图像分析（粒子追踪、空间分布、形态分析） | 深度学习 | 图像 | NA |
| 14 | 2025-09-22 |
MorphoITH: a framework for deconvolving intra-tumor heterogeneity using tissue morphology
2025-Sep-19, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-025-01504-x
PMID:40968388
|
研究论文 | 提出MorphoITH框架，通过量化组织病理学切片中的表型多样性来推断分子水平的肿瘤内异质性 | 开发了一种任务无关、自监督的深度学习相似性度量方法，能够从常规组织切片中捕捉多维表型变异 | NA | 研究肿瘤内异质性和肿瘤进化，支持精准肿瘤学 | 透明细胞肾细胞癌（ccRCC） | 数字病理学 | 肾癌 | 深度学习，多区域测序 | 自监督深度学习 | 组织病理学图像 | NA |
| 15 | 2025-09-22 |
Ozone exposure, retinal microvasculature alterations, and the mediating effect of aging in diabetic population: A retrospective cohort study
2025-Sep-19, Ecotoxicology and environmental safety
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119082
PMID:40974669
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研究论文 | 一项回顾性队列研究探讨了臭氧暴露与糖尿病患者视网膜微血管改变的关系，并分析了衰老的中介效应 | 首次在大型糖尿病队列中量化臭氧暴露与视网膜微血管参数的具体关联，并引入视网膜年龄差作为加速衰老的生物标志物进行中介分析 | 研究设计为观察性研究，无法完全排除混杂因素；结果基于特定地区（上海）人群，外推性需谨慎验证 | 阐明长期臭氧暴露如何通过加速衰老影响视网膜微血管结构，从而揭示其与脑血管风险的潜在机制 | 55,463名2型糖尿病患者 | 数字病理 | 糖尿病 | 卫星遥感臭氧浓度估算、深度学习视网膜年龄预测、双重机器学习回归分析 | 深度学习 | 环境暴露数据、视网膜影像数据、临床数据 | 55,463名来自上海17个行政区249个社区健康中心的糖尿病患者 |
| 16 | 2025-09-22 |
Enhancing the reliability of Alzheimer's disease prediction in MRI images
2025-Sep-19, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111111
PMID:40974861
|
研究论文 | 提出一种增强MRI图像中阿尔茨海默病预测可靠性的反向验证框架 | 引入反向验证范式，通过系统重新定位解剖结构来验证模型是否基于解剖特征而非空间记忆进行识别 | NA | 提高基于MRI的阿尔茨海默病诊断的可靠性和准确性 | 阿尔茨海默病的MRI图像诊断 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | MRI分析 | YOLO, MobileNet | 图像 | NA |
| 17 | 2025-09-22 |
Fusion of X-Ray Images and Clinical Data for a Multimodal Deep Learning Prediction Model of Osteoporosis: Algorithm Development and Validation Study
2025-Sep-18, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/70738
PMID:40966528
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研究论文 | 开发并验证一种融合胸部X光图像和临床数据的多模态深度学习模型，用于骨质疏松症的预测 | 采用基于梯度的Wavelet特征提取方法结合注意力机制辅助特征融合，增强模型对图像关键区域的关注并提升特征提取能力 | 数据集规模可能不足以覆盖人群多样性，回顾性研究可能存在选择偏倚，缺乏外部验证限制了结果的普适性 | 骨质疏松症的机会性筛查 | 1780名患者 | 数字病理 | 骨质疏松症 | 迁移学习 | CNN | 图像和临床数据 | 1780名患者的胸部X光图像和临床数据 |
| 18 | 2025-09-22 |
Optimized deep learning-accelerated single-breath-hold abdominal HASTE with and without fat saturation improves and accelerates abdominal imaging at 3 Tesla
2025-Sep-18, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01838-3
PMID:40968371
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研究论文 | 本研究评估了深度学习加速的单次屏气腹部HASTE序列（含与不含脂肪抑制）在3特斯拉MRI中的图像质量与技术可行性 | 首次系统比较了深度学习加速HASTE序列在有无脂肪饱和条件下的性能，并优化了翻转角和视野参数 | 样本量有限（60例），未涉及更多病理状况的验证 | 提升腹部MRI成像速度与质量 | 健康志愿者与患者的上腹部影像 | 医学影像分析 | NA | 深度学习加速MRI序列（DL-HASTE） | 深度学习（具体架构未说明） | 医学影像 | 10名健康志愿者和50名患者 |
| 19 | 2025-09-22 |
Dose reduction in 4D CT imaging: Breathing signal-guided deep learning-driven data acquisition
2025-Sep-18, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.08.047
PMID:40975131
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研究论文 | 提出一种基于呼吸信号引导的深度学习驱动数据采集方法，用于减少4D CT成像中的辐射剂量 | 首次将患者呼吸信号与深度学习模型结合，智能预测最佳投影数据采集时机，实现剂量减少的同时保持图像质量 | 回顾性研究，需要在更大规模前瞻性临床试验中验证 | 开发降低4D CT成像辐射剂量的智能数据采集方法 | 294名患者的呼吸信号和104个独立临床4D CT扫描 | 医学影像分析 | 胸部肿瘤 | 4D CT成像，深度学习 | 深度学习模型 | 呼吸信号，CT投影数据 | 294名患者的1,415个呼吸信号，104个独立4D CT扫描 |
| 20 | 2025-09-22 |
AI-enhanced orthodontic treatment planning - A scoping review on Evidence-based clinical application with commercial software overview
2025-Sep-18, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.106112
PMID:40975160
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综述 | 本文对AI增强的正畸治疗规划工具进行了范围综述，评估了学术验证工具与商业软件的临床适用性 | 首次系统梳理AI在正畸治疗规划中的证据基础，并对比学术工具与商业解决方案的差异 | 商业AI工具普遍缺乏公开验证研究，存在学术与临床应用之间的验证差距 | 识别基于证据的AI增强正畸治疗规划工具并评估其临床相关性 | 正畸治疗规划中的AI工具，包括学术验证工具和商业软件 | 医疗人工智能 | 口腔正畸 | 机器学习、深度学习、大语言模型(LLMs) | 机器学习、深度学习、LLMs | 文本输入、原始临床数据（如口内扫描数据） | 17项符合纳入标准的研究，涉及307项初步识别的研究 |