深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 2081 - 2100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2081 | 2025-10-06 |
FCM-NPOA: A hybrid Fuzzy C-means clustering with nomadic people optimizer for ovarian cancer detection
2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329241302736
PMID:40105378
|
研究论文 | 开发了一种结合模糊C均值聚类和游牧人群优化器的混合模型用于卵巢癌检测 | 提出FCM-NPOA混合模型，整合遗传和病理影像数据，优化模糊C均值聚类算法 | 仅使用349名患者数据，样本规模有限 | 卵巢癌早期诊断和分类 | 妇科腹盆腔肿瘤 | 机器学习 | 卵巢癌 | 遗传和病理影像数据整合 | CNN, Transformer, 随机森林, 逻辑回归, SVM, 决策树 | 临床数据, 影像数据 | 349名患者 | NA | UNeT, Transformer, FCM-NPOA-PM-UI | 准确率, 精确率, F1分数, Dice系数 | NA |
| 2082 | 2025-10-06 |
Brain tumor detection using hybrid transfer learning and patch antenna-enhanced microwave imaging
2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329251325740
PMID:40208040
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研究论文 | 提出一种结合混合迁移学习和贴片天线增强微波成像的创新脑肿瘤检测方法 | 将预训练深度学习模型与高分辨率微波成像技术相结合，利用贴片天线系统和MobileNet V2实现非侵入式实时脑肿瘤检测 | 仅通过仿真实验验证，尚未进行临床实际应用验证 | 开发一种非侵入式实时脑肿瘤检测技术以克服当前诊断方法的局限性 | 脑肿瘤 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 微波成像，SAR分析 | CNN | 微波图像 | NA | TensorFlow, PyTorch或Keras（具体框架未明确说明） | MobileNet V2 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性 | NA |
| 2083 | 2025-10-06 |
A systematic review of artificial intelligence techniques based on electroencephalography analysis in the diagnosis of epilepsy disorders: A clinical perspective
2025-Sep, Epilepsy research
IF:2.0Q3
DOI:10.1016/j.eplepsyres.2025.107582
PMID:40393108
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系统综述 | 从临床角度系统回顾基于脑电图分析的人工智能技术在癫痫诊断中的应用 | 重点关注注意力机制而非传统深度学习或机器学习方法，并将研究范围从通用脑成像技术聚焦到癫痫诊断的脑电图数据分析 | 需要更多多中心合作以收集高质量数据并确保代码工具的开放访问 | 探讨人工智能在癫痫诊断领域的应用潜力 | 癫痫患者的脑电图数据 | 自然语言处理 | 癫痫 | 脑电图 | 注意力机制, ANN | 脑电图信号 | NA | NA | 注意力机制, 人工神经网络 | NA | NA |
| 2084 | 2025-10-06 |
Performance of AI methods in PET-based imaging for outcome prediction in lymphoma: A systematic review and meta-analysis
2025-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112204
PMID:40466216
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系统综述与荟萃分析 | 通过系统综述和荟萃分析评估基于PET影像的人工智能方法在淋巴瘤预后预测中的性能 | 首次对基于PET影像的AI方法在淋巴瘤预后预测中的性能进行系统评估，并比较了不同AI方法的预测效果 | 纳入研究存在异质性，需要更多前瞻性研究验证临床适用性 | 评估人工智能方法在淋巴瘤PET影像预后预测中的性能 | 淋巴瘤患者，主要为非霍奇金淋巴瘤 | 医学影像分析 | 淋巴瘤 | PET影像分析 | 深度学习, 机器学习, 影像组学 | PET医学影像 | 75项研究，其中61项聚焦非霍奇金淋巴瘤 | NA | NA | HR, AUC, C-index, OR | Stata软件 |
| 2085 | 2025-10-06 |
Predicting survival rates of critically ill septic patients with heart failure using interpretable machine learning models
2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329251346284
PMID:40495578
|
研究论文 | 本研究开发了一种可解释的机器学习模型，用于预测伴有心力衰竭的危重脓毒症患者的生存率 | 首次针对伴有心力衰竭的脓毒症患者开发专用的可解释生存预测模型，并采用SHAP方法增强模型解释性 | 研究数据来源于公开数据库，可能存在选择偏倚，且仅验证了两个数据库的数据 | 开发可解释的预测模型来预测伴有心力衰竭的脓毒症患者的生存率 | 伴有心力衰竭的危重脓毒症患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 生存分析 | DeepSurv | 临床数据 | 11,778名患者 | NA | DeepSurv | AUC,C-index,Integrated Brier Score,Decision Curve Analysis | NA |
| 2086 | 2025-10-06 |
TME-guided deep learning predicts chemotherapy and immunotherapy response in gastric cancer with attention-enhanced residual Swin Transformer
2025-Aug-19, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102242
PMID:40695288
|
研究论文 | 提出基于肿瘤微环境引导的深度学习模型，用于预测胃癌患者的化疗和免疫治疗反应 | 首次将注意力增强的残差Swin Transformer网络应用于胃癌治疗反应预测，并利用中间任务提升模型性能 | 需要前瞻性研究验证临床实用性 | 预测胃癌患者对化疗和免疫治疗的反应 | 3,095例胃癌患者的多队列数据 | 数字病理学 | 胃癌 | 深度学习 | Transformer | 医学图像数据 | 3,095例胃癌患者 | NA | 注意力增强残差Swin Transformer | 准确率 | NA |
| 2087 | 2025-10-06 |
Deep learning for detection and diagnosis of intrathoracic lymphadenopathy from endobronchial ultrasound multimodal videos: A multi-center study
2025-Aug-19, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102243
PMID:40695290
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研究论文 | 开发基于深度学习的AI-CEMA系统，用于从支气管内超声多模态视频中自动检测和诊断胸内淋巴结病变 | 首次提出基于多模态视频的深度学习系统，能够自动选择代表性图像、识别淋巴结并区分良恶性 | 初始训练数据仅来自单中心，需要更多多中心验证 | 开发自动化诊断系统辅助胸内淋巴结病变的诊断 | 胸内淋巴结和肺部病变 | 医学影像分析 | 胸内淋巴结病变 | 凸探头支气管内超声(CP-EBUS) | 深度学习 | 多模态视频 | 1,006个淋巴结(单中心训练) + 267个淋巴结(多中心验证) | NA | NA | AUC | NA |
| 2088 | 2025-10-06 |
A systematic review: Brain age gap as a promising early diagnostic biomarker for Alzheimer's disease
2025-Aug-15, Journal of the neurological sciences
IF:3.6Q2
DOI:10.1016/j.jns.2025.123563
PMID:40494037
|
系统综述 | 本文系统综述了脑年龄差作为阿尔茨海默病早期诊断生物标志物的研究现状和进展 | 重点关注深度学习在脑年龄预测中的应用，并系统分析了脑年龄差作为AD早期诊断生物标志物的潜力 | 存在站点效应、数据不足、硬件要求高、模型准确性和临床适用性等挑战 | 探讨脑年龄差作为阿尔茨海默病早期诊断生物标志物的研究现状和未来发展 | 阿尔茨海默病患者和健康个体的神经影像数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 神经影像技术 | 深度学习 | 神经影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2089 | 2025-10-06 |
Improved early-stage crop classification using a novel fusion-based machine learning approach with Sentinel-2A and Landsat 8-9 data
2025-Aug-06, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-025-14420-9
PMID:40767980
|
研究论文 | 提出一种基于融合的深度学习方法，结合Sentinel-2A和Landsat 8-9数据改进早期作物分类精度 | 使用Gram-Schmidt融合方法整合多源卫星数据，结合纹理和光谱特征，采用多补丁GLCM技术和植被指数进行特征提取 | NA | 提高早期作物分类的准确性 | 早期生长阶段的农作物 | 机器学习 | NA | Gram-Schmidt融合方法，多补丁GLCM，光谱指数方法 | DNN, 1D CNN, 决策树, 支持向量机, 随机森林 | 卫星遥感图像 | NA | NA | 深度神经网络, 一维卷积神经网络 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 2090 | 2025-10-06 |
A systematic review of AI as a digital twin for prostate cancer care
2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108804
PMID:40347618
|
系统综述 | 本文系统综述了基于人工智能的数字孪生技术在前列腺癌诊疗中的应用进展 | 首次系统性地总结了AI驱动数字孪生在前列腺癌领域的最新进展（2020-2025），并提出了整合多模态数据与大语言模型、视觉语言模型的未来方向 | 存在实时数据整合不足、AI模型可解释性有待提升、临床验证不够充分等局限性 | 探讨人工智能数字孪生技术在前列腺癌诊疗中的应用与发展 | 前列腺癌患者的数字孪生模型 | 数字病理 | 前列腺癌 | 机器学习、深度学习 | NA | 多模态医疗数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2091 | 2025-10-06 |
Deep learning techniques for automated coronary artery segmentation and coronary artery disease detection: A systematic review of the last decade (2013-2024)
2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108858
PMID:40408829
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系统综述 | 本文系统回顾了过去十年（2013-2024）用于冠状动脉自动分割和冠心病检测的深度学习技术 | 首次对过去十年深度学习在冠状动脉分割和冠心病检测领域的应用进行全面系统回顾，涵盖97项高质量研究 | 存在公共数据集有限、性能指标不一致和模型复杂性等挑战 | 系统评估深度学习技术在冠状动脉分割和冠心病检测中的应用现状和发展趋势 | 冠状动脉影像数据 | 医学影像分析 | 冠心病 | 深度学习 | CNN | 医学影像 | 97项高质量研究 | NA | U-Net, CNN, 注意力机制, 图神经网络 | NA | NA |
| 2092 | 2025-10-06 |
Accuracy and time efficiency of deep learning-based three-dimensional crown segmentation on intraoral scanning: a systematic review and meta-analysis
2025-Aug, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.105842
PMID:40414275
|
系统综述和荟萃分析 | 评估基于深度学习的口腔内扫描三维牙冠分割的准确性和时间效率 | 首次系统评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的表现，并进行亚组分析比较不同牙齿类型的分割效果 | 纳入研究存在数据选择和指标测试的异质性，缺乏公开数据集 | 评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的准确性和时间效率 | 口腔内扫描数据中的牙齿分割 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 口腔内扫描 | 深度学习 | 三维网格数据 | 44项符合纳入标准的研究（从1220项研究中筛选） | NA | NA | 平均交并比, 95%置信区间 | NA |
| 2093 | 2025-10-06 |
Enhancing and advancements in deep learning for melanoma detection: A comprehensive review
2025-Aug, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110533
PMID:40483855
|
综述 | 本文系统回顾了2016年至2025年间深度学习在黑色素瘤检测中的应用进展与挑战 | 首次系统梳理了近十年深度学习在黑色素瘤检测领域的发展轨迹，特别关注模型可复现性和泛化能力问题 | 基于欧洲和北美数据训练的模型对非洲、亚洲和拉丁美洲人群的适用性有限，研究方法透明度不足 | 评估深度学习在黑色素瘤检测中的应用趋势和技术缺口 | 2016-2025年间发表的深度学习辅助黑色素瘤检测研究 | 计算机视觉 | 黑色素瘤 | 图像分析 | 深度学习 | 皮肤镜图像 | 使用公开数据库（ISIC、HAM10000）但具体样本数量未明确 | NA | ResNet, Inception | 准确率 | NA |
| 2094 | 2025-10-06 |
Relationship between Artificial Intelligence-Based Cell Detection and Cytomorphological Variations Induced by Cell Processing Solutions: Usefulness of Data Augmentation in Artificial Intelligence Cytology
2025-Jul-21, Acta cytologica
IF:1.6Q3
DOI:10.1159/000547485
PMID:40690907
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研究论文 | 本研究探讨细胞处理溶液引起的细胞形态变化对AI细胞检测准确性的影响，并验证数据增强技术在AI细胞学中的有效性 | 首次系统分析细胞处理溶液诱导的细胞形态变化与AI细胞检测性能的关系，并证明数据增强能有效提升检测准确率 | 研究仅使用MKN45人胃癌细胞系，样本类型相对单一 | 研究细胞处理溶液引起的细胞形态变化与AI细胞检测准确性的关系，验证数据增强技术的有效性 | 未经处理的MKN45人胃癌细胞和经四种不同细胞处理溶液处理的细胞 | 数字病理 | 胃癌 | 巴氏染色，HSB值分析，深度学习 | 深度学习模型 | 细胞图像 | MKN45人胃癌细胞系（对照组和四种处理组） | NA | NA | 细胞检测率 | NA |
| 2095 | 2025-10-06 |
The REgistry of Flow and Perfusion Imaging for Artificial INtelligEnce with PET (REFINE PET): Rationale and Design
2025-Jul-11, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.07.10.25330435
PMID:40672503
|
研究论文 | 介绍REFINE PET注册研究的设计理念与数据架构，该注册表整合全球多中心的PET/CT影像与临床数据 | 建立首个专注于PET血流灌注影像与人工智能结合的国际多中心注册研究平台 | NA | 推动PET/CT心肌灌注成像在诊断和风险分层中的应用 | 心血管疾病患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | PET, CT, 深度学习 | 深度学习 | 医学影像, 临床数据 | 35,588名患者来自14个中心，其中5,972例有血管造影数据 | NA | NA | NA | NA |
| 2096 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in the Management of Malnutrition in Cancer Patients: A Systematic Review
2025-Jul, Advances in nutrition (Bethesda, Md.)
DOI:10.1016/j.advnut.2025.100438
PMID:40334987
|
系统评价 | 评估人工智能在癌症患者营养不良管理中的应用效果 | 首次系统评价AI在癌症患者营养不良管理中的多种应用，包括营养状况评估、预测、临床结局和身体成分监测 | 需要进一步研究以标准化AI模型并确保临床适用性 | 评估人工智能在癌症患者营养不良识别和管理中的作用 | 癌症患者 | 医疗人工智能 | 癌症 | 机器学习，深度学习，医学影像分析 | 决策树，随机森林，支持向量机，深度学习模型 | 医疗数据，医学影像 | 11项研究，共52,228名患者 | NA | NA | 曲线下面积，Dice相似系数，准确率 | NA |
| 2097 | 2025-10-06 |
A systematic review and meta-analysis of the utility of quantitative, imaging-based approaches to predict radiation-induced toxicity in lung cancer patients
2025-Jul, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.110935
PMID:40360049
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系统综述与荟萃分析 | 通过系统综述和荟萃分析评估影像组学、剂量组学和机器学习在预测肺癌患者放疗毒性方面的性能 | 首次对影像组学、剂量组学和机器学习在胸部放疗毒性预测中的表现进行系统性比较和荟萃分析 | 研究主要集中于放射性肺炎预测，对其他器官毒性预测研究较少 | 评估定量影像学方法预测肺癌患者放疗诱导毒性的效用 | 肺癌患者接受胸部放疗的毒性反应 | 医学影像分析 | 肺癌 | 影像组学、剂量组学、机器学习 | 经典机器学习模型、深度学习模型 | 医学影像数据、剂量数据 | 104项研究，包含23,373名患者 | NA | NA | AUC（曲线下面积） | NA |
| 2098 | 2025-10-06 |
MRI-derived deep learning models for predicting 1p/19q codeletion status in glioma patients: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies
2025-Jul, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03631-z
PMID:40369298
|
系统评价与荟萃分析 | 评估基于MRI的深度学习模型预测胶质瘤1p/19q共缺失状态的诊断准确性 | 首次对MRI衍生深度学习模型预测胶质瘤1p/19q共缺失状态进行系统性评估和荟萃分析 | 纳入研究数量有限（20篇系统评价，10篇荟萃分析），存在异质性来源 | 评估深度学习模型在预测胶质瘤1p/19q共缺失状态中的诊断性能 | 胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 胶质瘤 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | 端到端深度学习模型 | 敏感度,特异度,诊断似然比,诊断比值比,曲线下面积 | NA |
| 2099 | 2025-10-06 |
Can machine learning be a reliable tool for predicting hematoma progression following traumatic brain injury? A systematic review and meta-analysis
2025-Jul, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03657-3
PMID:40397134
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系统综述与荟萃分析 | 评估人工智能算法在预测创伤性脑损伤后血肿进展中的性能 | 首次通过系统综述和荟萃分析综合评估机器学习在血肿进展预测中的表现，发现XGBoost算法具有最佳预测性能 | 纳入研究数量有限（仅5项），需要标准化数据集和更多样化的患者群体以提高模型适用性 | 评估人工智能算法预测创伤性脑损伤后血肿进展的可靠性 | 创伤性脑损伤患者的血肿进展 | 机器学习 | 创伤性脑损伤 | 机器学习，深度学习 | XGBoost, AI算法 | 影像组学特征，临床特征 | 基于5项符合纳入标准的研究（从1240项研究中筛选） | NA | NA | 敏感度，特异度，AUC，准确率，阳性似然比，阴性似然比，诊断比值比 | NA |
| 2100 | 2025-10-06 |
Preoperative Differentiation of Spinal Schwannoma and Meningioma Using Machine Learning-Based Models: A Systematic Review and Meta-Analysis
2025-07, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2025.124096
PMID:40398809
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系统综述与荟萃分析 | 评估基于机器学习的模型在术前区分脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤中的诊断性能 | 首次系统评估机器学习模型在脊柱肿瘤术前鉴别诊断中的表现 | 仅纳入6项研究，样本量相对有限（644例患者） | 评估机器学习模型在脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤术前鉴别诊断中的准确性 | 脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤患者 | 机器学习 | 脊柱肿瘤 | 医学影像分析 | 深度学习, 机器学习 | 医学影像数据 | 644例患者（364例神经鞘瘤，258例脑膜瘤） | NA | NA | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 诊断比值比 | NA |