深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36434 篇文献，本页显示第 2361 - 2380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2361 | 2025-11-28 |
Incremental Learning-Enabled Fault Diagnosis of Dynamic Systems: A Comprehensive Review
2025-Dec, IEEE transactions on cybernetics
IF:9.4Q1
DOI:10.1109/TCYB.2025.3586643
PMID:40737141
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综述 | 本文系统回顾了增量学习在动态系统故障诊断中的应用方法 | 首次专门针对增量学习在故障诊断中的应用进行系统性综述，提出了新的分类法和研究视角 | 作为综述文章，不涉及原始实验验证，主要基于现有文献分析 | 探讨增量学习在动态系统故障诊断中的研究现状、挑战和发展方向 | 工业系统的故障诊断方法 | 机器学习 | NA | 增量学习 | NA | 动态数据流 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2362 | 2025-11-28 |
Exploring the Terra incognita of AI-based domain classifications
2025-Dec, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.70392
PMID:41288334
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研究论文 | 本研究探索了AI方法在蛋白质结构分类中的未知领域，重点关注新型蛋白质折叠的分类挑战 | 整合结构、进化和上下文信息来解析具有挑战性的折叠分配，为扩展蛋白质分类框架进入未知结构领域提供了路线图 | 部分候选新型折叠结构可能源于结构域边界预测错误，如序列截断或紧密堆积的结构域重复 | 解决结构生物信息学中新型蛋白质折叠分类的核心挑战 | 来自TED数据库的664个候选新型折叠结构域 | 生物信息学 | NA | 深度学习, 结构生物信息学分析 | AlphaFold2 | 蛋白质结构数据, 序列数据 | 664个候选新型折叠结构域 | NA | AlphaFold2架构 | 分类置信度 | NA |
| 2363 | 2025-11-28 |
Deep Learning Model for High-Accuracy Classification of Premature Ventricular Contractions With Precordial Transition Zones in Leads V3 or V4
2025-Nov-27, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society
IF:3.1Q2
DOI:10.1253/circj.CJ-25-0534
PMID:41297935
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研究论文 | 开发基于卷积神经网络的深度学习模型，用于高精度分类V3或V4导联移行区的室性早搏起源 | 首次使用配对PVC和固有QRS数据训练CNN模型，并通过梯度加权类激活映射揭示模型决策依据的ECG特征 | 样本量相对有限（314例患者），仅针对右室或左室流出道起源的PVC进行分类 | 预测室性早搏的起源位置，特别是当移行区出现在V3和V4导联时的挑战性情况 | 314例接受导管消融治疗的室性早搏患者，其ECG显示下壁导联轴和V3或V4导联移行区 | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 心电图分析，导管消融 | CNN | 心电图信号 | 314例患者，每位患者5个数据集用于训练和验证，1个保留数据集用于测试 | NA | 卷积神经网络 | 准确率，F1分数，ROC曲线下面积 | NA |
| 2364 | 2025-11-28 |
Development of Artificial Intelligence for Quantitative Assessment of Nasal Inflammatory Cytology in Chronic Rhinitis by Whole-Slide Images
2025-Nov-27, International forum of allergy & rhinology
IF:7.2Q1
DOI:10.1002/alr.70075
PMID:41307481
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研究论文 | 开发基于全玻片图像的人工智能系统QANIC，用于慢性鼻炎鼻炎症细胞的定量评估和炎症表型分型 | 首次将深度学习与全玻片图像结合用于鼻细胞学诊断，实现鼻炎症细胞的自动定量分析 | 样本量相对有限，外部验证仅包含两个临床中心 | 建立基于人工智能的鼻炎症细胞定量评估系统，研究慢性鼻炎的炎症表型分型 | 慢性鼻炎患者的鼻分泌物涂片样本 | 数字病理学 | 慢性鼻炎 | 全玻片图像扫描 | 深度学习模型 | 病理图像 | 开发集145例，内部队列881例，外部验证队列234例 | NA | NA | NA | NA |
| 2365 | 2025-11-28 |
Early diagnosis of transient ischemic attack facilitated by SERS-based artificial intelligence sensors
2025-Nov-27, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07699-5
PMID:41307575
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研究论文 | 本研究开发了一种基于表面增强拉曼散射和人工智能算法的传感器，用于短暂性脑缺血发作的早期诊断 | 首次将荷叶/铜/二氧化硅/银多层膜SERS检测平台与多种智能算法模型结合，实现了对TIA炎症标志物的高特异性检测 | 研究样本量有限，需要更大规模临床试验验证 | 开发高灵敏度、高特异性的TIA早期诊断方法 | 短暂性脑缺血发作患者和健康对照者的血清样本 | 生物医学工程 | 脑血管疾病 | 表面增强拉曼散射(SERS), 血清炎症标志物检测 | LightGBM, ANN, 1D-CNN, BiLSTM, Transformer, AlexNet | 血清SERS光谱数据 | TIA患者和健康对照者血清样本 | NA | LightGBM, ANN, 1D-CNN, BiLSTM, Transformer, AlexNet4 | 准确率 | NA |
| 2366 | 2025-11-28 |
FigATree: a novel framework for histological subtyping and grading of lung adenocarcinoma
2025-Nov-27, Virchows Archiv : an international journal of pathology
IF:3.4Q1
DOI:10.1007/s00428-025-04355-4
PMID:41307585
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研究论文 | 提出一种名为FigATree的可解释AI框架，用于肺腺癌的组织学分型和分级诊断 | 结合基础模型增强的区域级编码器与基于XGBoost的病理学指导的玻片级分类器，提供区域和玻片级别的可解释预测 | NA | 开发可解释的AI框架以改进肺腺癌的组织学分型和分级诊断 | 肺腺癌组织样本 | 数字病理学 | 肺癌 | H&E染色 | 基础模型,XGBoost | 全玻片图像 | 1186张H&E染色全玻片图像 | XGBoost | 基础模型增强编码器 | NA | NA |
| 2367 | 2025-11-28 |
MKNet-family architectures for auto-segmentation of the residual pancreas after pancreatic resection: a deep learning comparative study
2025-Nov-27, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05211-4
PMID:41307673
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研究论文 | 开发新型MKNet系列深度学习架构用于胰腺切除术后残余胰腺的自动分割 | 提出了MKNet、MSKNet和MAKNet三种新型深度学习架构，专门针对术后胰腺分割任务 | 样本量相对有限（共163例CT扫描），且仅评估术后短期（<4周）的CT影像 | 研究深度学习架构在胰腺切除术后残余胰腺自动分割中的可行性和临床实用性 | 胰腺切除术后患者的残余胰腺组织 | 医学影像分析 | 胰腺疾病 | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 163例CT扫描（82例术前正常CT，81例术后CT） | NA | MKNet, MSKNet, MAKNet, Attention-U-Net | Hausdorff距离, 95%分位数Hausdorff距离, 归一化表面距离, Dice相似系数 | NA |
| 2368 | 2025-11-28 |
Current State of Artificial Intelligence in Assessing Cardiac Function
2025-Nov-27, Current cardiology reports
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11886-025-02314-8
PMID:41307845
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综述 | 本文综述人工智能在心脏功能评估领域的最新进展，涵盖心电图、超声心动图、心脏CT/MRI和电子健康记录等多模态数据应用 | 系统整合多模态AI应用，强调基础模型和跨模态架构在标签高效学习、自动报告生成和大规模筛查中的突破性进展 | 需要更多多中心验证、开源代码透明化和前瞻性试验来确认泛化能力和患者获益程度 | 评估人工智能在心血管疾病诊断和管理中量化心脏功能的应用现状与发展前景 | 心血管疾病患者的心脏功能评估数据（ECG、超声心动图、心脏CT/MRI、EHR文本） | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 深度学习、基础模型、多模态学习 | 深度学习算法 | 心电图、医学影像、临床文本 | NA | NA | 基础模型、多模态架构 | 准确率、泛化能力 | NA |
| 2369 | 2025-11-28 |
Deep Learning Model for Differentiating Between Neoplastic Pathologic Fracture and Nonpathologic Fracture Using Hip Radiographs
2025-Nov-26, The Journal of bone and joint surgery. American volume
DOI:10.2106/JBJS.25.00344
PMID:41296822
|
研究论文 | 开发并评估用于区分髋部X光片中肿瘤性病理性骨折与非病理性骨折的深度学习模型 | 首个专门针对髋部X光片中肿瘤性病理性骨折与非病理性骨折区分的深度学习模型，并在多中心进行外部验证 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（总计826例患者） | 提高髋部X光片中病理性骨折诊断准确性 | 急诊科就诊患者的髋部X光片 | 医学影像分析 | 骨肿瘤/骨折 | X射线摄影 | 深度学习模型 | X光图像 | 内部测试338例患者，外部验证488例患者（总计826例） | NA | NA | 准确率, 敏感度, 特异性 | NA |
| 2370 | 2025-11-28 |
Computerized Assessment of Motor Imitation for Distinguishing Autism in Video (CAMI-2DNet)
2025-Nov-26, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3637089
PMID:41296941
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的视频运动模仿评估方法CAMI-2DNet，用于区分自闭症谱系障碍儿童 | 无需人工标注和特定数据标准化处理，通过编码器-解码器架构学习解耦的运动表征 | NA | 开发自动化的运动模仿评估方法以区分自闭症谱系障碍 | 自闭症谱系障碍儿童与神经典型发育儿童 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 运动重定向技术 | 深度学习 | 视频数据 | NA | NA | 编码器-解码器架构 | 相关性分析，分类准确率 | NA |
| 2371 | 2025-11-28 |
Self-Paced Learning for Images of Antinuclear Antibodies
2025-Nov-26, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3637237
PMID:41296939
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研究论文 | 提出一种用于抗核抗体图像检测的自适应学习框架，解决多示例多标签学习任务中的复杂性问题 | 基于人类标注逻辑设计三组件框架：实例采样器、概率伪标签分配器和自步学习权重系数，实现无需手动预处理的端到端优化 | 仅在一个ANA数据集和三个公共医学MIML基准上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力 | 开发自动化抗核抗体检测系统以辅助自身免疫疾病诊断 | 抗核抗体荧光图像 | 计算机视觉 | 自身免疫疾病 | 荧光显微镜成像 | 深度学习 | 图像 | 一个ANA数据集和三个公共医学MIML基准数据集 | NA | 多示例多标签学习框架 | F1-Macro, mAP, 汉明损失, one-error | NA |
| 2372 | 2025-11-28 |
Deep Learning With Data Privacy Via Residual Perturbation
2025-Nov-26, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3637239
PMID:41296949
|
研究论文 | 提出一种基于随机微分方程的残差扰动方法，用于保护深度学习中的数据隐私 | 在ResNets的每个残差映射中注入高斯噪声，在保证差分隐私的同时减少泛化差距 | NA | 在保护数据隐私的同时维持深度学习模型的效用 | 深度学习模型中的隐私保护机制 | 机器学习 | NA | 差分隐私 | ResNet | NA | NA | NA | ResNet | 效用维护，成员隐私保护 | NA |
| 2373 | 2025-11-28 |
SpectFusion: Cross-modal Spectrum-aware Attention Network for Unsupervised Multimodal Medical Image Fusion
2025-Nov-26, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3637829
PMID:41296957
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研究论文 | 提出一种名为SpectFusion的无监督跨模态频谱感知融合框架，用于医学图像融合 | 设计了空间-频谱混合模块，通过梯度保留策略提取空间域细粒度局部特征，通过傅里叶卷积在频域捕获全局特征；开发了新颖的跨模态频谱感知注意力机制 | 未明确说明具体的数据集限制或计算复杂度分析 | 提升医学图像融合性能，增强临床诊断效果 | 多模态医学图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 医学图像融合 | Transformer, CNN | 医学图像 | NA | PyTorch | 空间-频谱混合模块，跨模态频谱感知注意力机制 | 定性评估，定量评估 | NA |
| 2374 | 2025-11-28 |
Deep Learning for Clinical Ultrasound Imaging: From Supervised Approaches to Foundation Models
2025-Nov-26, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3636830
PMID:41296965
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综述 | 本文系统回顾了深度学习在临床超声成像中的应用进展，重点探讨从监督学习到基础模型的技术演变 | 首次系统梳理超声成像领域从传统监督学习向基础模型的范式转变，强调基础模型在提升诊断性能和扩展临床应用范围的潜力 | 基础模型在超声领域的应用仍面临标注数据稀缺、领域特异性变异和用户专业知识需求等挑战 | 探讨深度学习技术在临床超声成像中的应用现状与发展趋势 | 临床超声成像数据和相关深度学习模型 | 计算机视觉 | NA | 超声成像 | 监督学习,自监督学习,判别模型,生成式AI模型,基础模型 | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2375 | 2025-11-28 |
Quantitative Assessment of Basement Membrane Loss in Melasma Using Attenuation Coefficient Estimation Based on Optical Coherence Tomography
2025-Nov-26, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202500491
PMID:41297958
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研究论文 | 本研究开发了一种基于光学相干断层扫描和深度学习的非侵入性定量评估黄褐斑基底膜损伤的方法 | 首次将衰减系数映射与改进的Unet网络（Res-Att-Unet）相结合，实现对黄褐斑基底膜损伤的定量评估 | 样本量有限，需要进一步验证临床应用的可行性 | 开发黄褐斑基底膜损伤的非侵入性定量评估方法 | 黄褐斑患者皮肤组织 | 医学影像分析 | 黄褐斑 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习 | 皮肤OCT图像 | 未明确说明具体样本数量 | 未明确说明 | Res-Att-Unet（改进的Unet网络，集成残差和注意力模块） | 准确率，F1分数，IoU | NA |
| 2376 | 2025-11-28 |
Development and validation of a novel multimodal deep learning model integrating histopathology, radiology, and clinical data to predict primary non-response to infliximab in patients with crohn's disease
2025-Nov-26, Journal of Crohn's & colitis
DOI:10.1093/ecco-jcc/jjaf206
PMID:41298328
|
研究论文 | 开发并验证了一种整合组织病理学、放射学和临床数据的多模态深度学习模型，用于预测克罗恩病患者对英夫利昔单抗的初始无应答 | 首次将TabNet模型应用于多模态数据整合，结合组织病理学、放射学和临床特征预测克罗恩病治疗反应 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（188例患者） | 提高克罗恩病患者对英夫利昔单抗治疗反应的预测准确性，推进精准医疗 | 克罗恩病患者 | 数字病理学 | 克罗恩病 | 全切片活检图像分析，计算机断层扫描肠道成像 | TabNet, 多示例学习 | 图像, 表格数据 | 188例患者（内部训练集93例，内部验证集38例，外部测试集57例） | NA | TabNet | AUC | NA |
| 2377 | 2025-11-28 |
Mental health assessment model for college students based on facial expression recognition
2025-Nov-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-29461-w
PMID:41298755
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研究论文 | 提出一种融合动态和静态面部表情信息的大学生心理健康评估模型 | 采用双分支结构结合滑动窗口Transformer和MobileViT，实现动态与静态表情特征的交叉融合 | NA | 实现大学生心理状态的快速客观识别 | 大学生面部表情数据 | 计算机视觉 | 心理健康问题 | 面部表情识别 | Transformer, CNN | 面部图像序列 | NA | NA | 分层滑动窗口Transformer, MobileViT | 准确率, F1值, AUC, 响应时间, 训练时间 | NA |
| 2378 | 2025-11-28 |
Traditional cloud pattern classification algorithm based on semi-supervision with Random Line Augment
2025-Nov-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-29225-6
PMID:41298891
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研究论文 | 提出基于半监督学习和随机线条增强的传统云纹分类算法，解决同类云纹细分类难题 | 针对同类传统云纹细分类问题，提出结合半监督学习和新型数据增强策略RLA的方法，在少量标注数据下实现高精度分类 | 主要适用于具有明显线条特征的云纹图案，对其他特征类型的图案分类效果未验证 | 解决传统云纹图案中同类不同型式的细粒度分类问题 | 传统云纹图案 | 计算机视觉 | NA | 边缘检测算法 | CNN | 图像 | NA | NA | WideResNet | 准确率 | NA |
| 2379 | 2025-11-28 |
Machine Learning Prediction of Protein Adsorption on Drug-delivering Nanoparticles: A Literature Survey and Need for Future Development
2025-Nov-26, Pharmaceutical research
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s11095-025-03981-6
PMID:41298984
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综述 | 本文综述了机器学习在预测药物递送纳米颗粒蛋白质吸附方面的应用现状与发展需求 | 系统比较了随机森林与深度学习在预测蛋白质冠组成中的互补优势，并提出整合多种生物冠成分的未来建模方向 | 当前研究主要集中于蛋白质冠，缺乏对其他生物冠成分的系统考虑，且实验数据质量和多样性有待提升 | 优化纳米颗粒设计以改善药物递送系统的生物功能 | 药物递送纳米颗粒及其表面吸附的蛋白质冠 | 机器学习 | NA | 纳米颗粒分析技术 | Random Forest, Deep Learning | 纳米颗粒特征数据，蛋白质吸附数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2380 | 2025-11-28 |
Software cost estimation using TabNet and Harris Hawks Optimization
2025-Nov-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-29908-0
PMID:41298997
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研究论文 | 提出结合TabNet和哈里斯鹰优化的混合模型用于软件成本估算 | 首次将专用于表格数据的深度学习架构TabNet与哈里斯鹰优化算法结合，通过特征工程提升软件成本估算性能 | NA | 提高软件成本估算的准确性和可靠性 | 软件开发项目的成本估算 | 机器学习 | NA | 哈里斯鹰优化算法 | TabNet | 表格数据 | 多个标准数据集（COCOMO、NASA、Desharnais、China、Albrecht） | NA | TabNet | 均方误差, 均方根误差, 平均绝对误差, 中位数相对误差, 预测准确率 | NA |