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 2421 - 2440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2421 | 2025-10-06 |
Bimodal ECG and PCG Cardiovascular Disease Detection: Exploring the Potential and Modality Contribution
2025-Sep-12, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-025-02245-5
PMID:40938506
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研究论文 | 提出一种结合心电图和心音图的双模态深度学习模型，用于心血管疾病的早期检测 | 首次将预训练于大规模音频数据的CNN模型迁移到心音图分析，并通过后期融合策略整合心电图和心音图双模态信息 | 仅使用当前唯一公开的双模态数据集MITHSDB，数据量有限且多样性不足 | 通过双模态深度学习提升心血管疾病的早期检测性能 | 心血管疾病患者的心电图和心音图信号 | 医疗信号处理 | 心血管疾病 | 心电图(ECG)、心音图(PCG) | CNN | 时序信号数据 | 基于MITHSDB数据集的增强版本 | NA | 1D-CNN | AUROC | NA |
| 2422 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in cardiac telemetry
2025-Sep-11, Heart (British Cardiac Society)
DOI:10.1136/heartjnl-2024-323947
PMID:40122590
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综述 | 本文综述了人工智能在心脏遥测技术中的当前应用状态与发展前景 | 系统梳理了从传统统计机器学习向先进深度神经网络的技术演进，强调现代AI模型在检测复杂遥测数据模式方面的优势 | NA | 探讨人工智能在心脏遥测领域的应用现状与未来发展方向 | 心脏遥测技术与人工智能模型 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 心脏遥测 | 深度神经网络 | 遥测数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2423 | 2025-10-06 |
High-performance identification of insulating materials by using generalized spectrum in laser-induced breakdown spectroscopy
2025-Sep-11, Analytical methods : advancing methods and applications
IF:2.7Q1
DOI:10.1039/d5ay01151e
PMID:40838327
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研究论文 | 提出一种基于激光诱导击穿光谱的广义谱方法，用于高性能识别绝缘材料 | 提出GSM-LIBS方法，相比传统PCA方法能整合多种光谱特征，保留全局和局部信息 | NA | 实现绝缘材料的高性能识别以减少资源浪费和污染 | 七种类型的绝缘材料 | 机器学习 | NA | 激光诱导击穿光谱 | KNN, SVM, NN | 光谱数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2424 | 2025-10-06 |
Beyond Contact: An Open-Set Biometric Identification System Using Radar-Extracted Heart Signals
2025-Sep-11, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3608801
PMID:40932807
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研究论文 | 提出一种基于雷达的非接触式生物特征识别系统，通过心脏信号提取实现开放集人员识别 | 通过雷达提取心脏运动数据重建心电图信号，结合固定类锚点聚类损失和超球面划分方法实现开放集识别 | 对突发身体运动和环境噪声敏感，在严重心律不齐情况下性能可能下降，未知身份数量增加时效果降低 | 开发安全且保护隐私的非接触式生物特征识别系统 | 人类心脏信号和生物特征识别 | 生物特征识别 | NA | 雷达信号处理，心电图信号重建 | 深度学习 | 雷达信号，心脏运动数据 | 27个受试者（闭集），14个已知和13个未知受试者（开集） | NA | ECGReconNet, InceptionTime | 准确率 | NA |
| 2425 | 2025-10-06 |
A Lightweight Network with Uncertainty-Guided Latent Space Refinement for Multi-Modal Brain Tissue and Tumor Extraction
2025-Sep-11, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3609333
PMID:40932804
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研究论文 | 提出一种用于多模态脑组织和肿瘤提取的轻量级网络UMNet，通过不确定性引导的潜在空间优化提升性能 | 提出模态特定不确定性正则化特征融合模块(M-SUM)和不确定性增强损失函数(U-Loss)，首次在多模态脑图像分割中显式建模和利用预测不确定性 | 未提及具体的数据集规模和跨中心验证情况 | 改进多模态脑组织和肿瘤的自动分割方法 | 多模态脑部医学图像 | 数字病理 | 脑肿瘤 | 医学影像分析 | CNN | 多模态医学图像 | NA | NA | UMNet | NA | NA |
| 2426 | 2025-10-06 |
Evaluation of the Detectability of Oral Potentially Malignant Diseases with a Deep Learning Approach: A Retrospective Pilot Study
2025-Sep-11, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01665-6
PMID:40936018
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研究论文 | 本研究评估基于深度学习的方法在口腔潜在恶性疾病检测中的性能 | 首次使用YOLOv8架构的深度学习模型进行口腔潜在恶性疾病的自动检测 | 回顾性研究、样本量有限、需要更大规模多中心数据集和外部验证 | 评估深度学习诊断软件在检测口腔潜在恶性疾病方面的性能 | 经组织病理学诊断的口腔扁平苔藓、口腔白斑或口腔癌患者 | 计算机视觉 | 口腔癌 | 组织病理学活检 | CNN | 图像 | 358张回顾性口腔内图像 | NA | YOLOv8 | F1分数, 敏感度, 精确度 | NA |
| 2427 | 2025-10-06 |
Training With Local Data Remains Important for Deep Learning MRI Prostate Cancer Detection
2025-Sep-11, Canadian Association of Radiologists journal = Journal l'Association canadienne des radiologistes
DOI:10.1177/08465371251367620
PMID:40936310
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研究论文 | 评估本地数据训练对MRI前列腺癌分割模型性能的重要性 | 首次在大规模队列（超过1000例）中验证领域偏移对MRI前列腺癌分割模型的影响 | 研究基于模拟的多机构联盟，可能无法完全反映真实世界临床环境 | 评估本地数据训练是否在超过1000例的大规模队列中仍优于外部数据训练 | 前列腺癌MRI分割模型 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | MRI | nnUNet | 医学影像 | PICAI数据集1241例训练+259例测试，本地数据集1400例训练+308例测试 | nnUNet-v2 | nnUNet | PICAI Score | NA |
| 2428 | 2025-10-06 |
Prognostic models for radiation-induced complications after radiotherapy in head and neck cancer patients
2025-Sep-10, The Cochrane database of systematic reviews
DOI:10.1002/14651858.CD014745.pub2
PMID:40927975
|
系统评价 | 对头颈癌患者放疗后放射性并发症的预测模型进行系统评价和偏倚风险评估 | 首次对头颈癌放疗并发症预测模型进行全面系统评价，评估了592个模型的偏倚风险和预测性能 | 大多数验证研究存在高偏倚风险，校准性能报告不完整，缺乏GRADE系统评估 | 识别、描述和评估头颈癌患者放疗并发症的预测模型质量 | 头颈癌患者放疗并发症预测模型 | 医学预测模型 | 头颈癌 | 系统评价方法，偏倚风险评估工具 | NTCP模型，深度学习模型 | 临床研究数据 | 140,767名头颈癌患者（模型开发），34,304名患者（外部验证） | NA | NA | C统计量，校准性能 | NA |
| 2429 | 2025-10-06 |
GEDI and Sentinel data integration for quantifying agroforestry tree height and stocks
2025-Sep-10, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127197
PMID:40934663
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研究论文 | 本研究通过整合GEDI和Sentinel遥感数据，利用深度学习U-Net方法估算意大利帕丹平原杨树人工林的碳储量 | 首次将GEDI波形数据与Sentinel多波段影像结合，采用U-Net深度学习模型生成10米高分辨率冠层高度模型，用于杨树人工林碳储量估算 | 模型在胸径、立木蓄积量和地上生物量估算中的RMSE分别达到30.7%、46.2%和63.2%，精度有待进一步提高 | 开发有效的遥感监测方法，量化杨树人工林的高度和碳储量，支持气候变化减缓 | 意大利帕丹平原的杨树人工林 | 遥感监测, 深度学习 | NA | 遥感监测, 激光雷达, 深度学习 | U-Net | 遥感影像, 激光雷达波形数据 | 研究区域约46,000平方公里，包含2021和2022年杨树人工林地图数据 | NA | U-Net | 平均绝对误差, RMSE | NA |
| 2430 | 2025-10-06 |
A Fusion Model of ResNet and Vision Transformer for Efficacy Prediction of HIFU Treatment of Uterine Fibroids
2025-Sep-10, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.08.054
PMID:40935773
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研究论文 | 提出融合ResNet和Vision Transformer的深度学习模型用于预测子宫肌瘤HIFU治疗效果 | 首次将ResNet的局部纹理特征与ViT的全局空间特征通过并行架构融合，用于量化子宫肌瘤异质性 | 样本量相对有限，仅来自两个医疗中心 | 提高子宫肌瘤HIFU治疗效果的预测准确率 | 子宫肌瘤患者 | 计算机视觉 | 子宫肌瘤 | T2加权磁共振成像 | CNN, Transformer | 医学图像 | 中心A训练集272例、内部验证集92例；中心B外部测试集125例 | NA | ResNet-18, Vision Transformer, Res-ViT | AUC | NA |
| 2431 | 2025-10-06 |
Deep learning based solar forecasting for optimal PV BESS sizing in ultra fast charging stations
2025-Sep-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-17408-0
PMID:40925891
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研究论文 | 提出一种结合深度学习太阳能预测与遗传算法的优化框架，用于超快速充电站中光伏和电池储能系统的最优容量规划 | 将门控循环单元(GRU)模型用于光伏输出预测，并结合遗传算法针对工作日和周末需求曲线进行优化配置 | 未提及具体数据集的时空覆盖范围和研究区域的局限性 | 优化超快速充电站中光伏和电池储能系统的容量配置以提高经济性 | 超快速充电站、光伏系统、电池储能系统 | 机器学习 | NA | 太阳能预测、遗传算法优化 | GRU | 时间序列数据、电力需求数据、太阳能发电数据 | NA | NA | GRU | 净现值(NPV)、能源充足率(ESR)、自给率(AR) | NA |
| 2432 | 2025-10-06 |
A Deep Learning Approach for Tracking Colorectal Cancer-Derived Extracellular Vesicles in Colon and Lung Models
2025-Sep-08, ACS biomaterials science & engineering
IF:5.4Q2
DOI:10.1021/acsbiomaterials.5c00380
PMID:40857079
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研究论文 | 开发基于深度学习的方法追踪结直肠癌来源的细胞外囊泡在结肠和肺模型中的行为 | 首次将深度学习技术应用于结直肠癌来源细胞外囊泡的追踪和定量分析 | 研究基于体外3D模型，尚未进行临床验证 | 探索细胞外囊泡在结直肠癌转移中的作用机制 | 结直肠癌来源的细胞外囊泡 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 深度学习,3D组织模型 | 深度学习模型 | 图像数据 | NA | NA | NA | 定量分析指标 | NA |
| 2433 | 2025-10-06 |
Large-Scale Dermatopathology Dataset for Lesion Segmentation: Model Development and Analysis
2025-Sep-08, Journal of Korean medical science
IF:3.0Q1
DOI:10.3346/jkms.2025.40.e220
PMID:40923506
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研究论文 | 构建大规模皮肤病理学图像数据集并开发基于深度学习的病变分割模型 | 创建了包含34,376张组织病理学切片图像的多机构大规模数据集，涵盖正常皮肤和六种常见皮肤病变 | 数据集可能仍存在某些特定疾病的局限性 | 开发AI辅助诊断工具以支持皮肤病理学家实现更一致的诊断 | 皮肤组织病理学图像，包括正常皮肤和六种皮肤病变 | 数字病理学 | 皮肤癌 | 组织病理学成像 | 深度学习分割模型 | 图像 | 34,376张组织病理学切片图像，来自四个机构 | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 2434 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Assisted Organogel Pressure Sensor for Alphabet Recognition and Bio-Mechanical Motion Monitoring
2025-Sep-08, Nano-micro letters
IF:31.6Q1
DOI:10.1007/s40820-025-01912-z
PMID:40924231
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研究论文 | 开发了一种基于钴纳米颗粒氮掺杂碳纳米管/PVA/明胶有机凝胶的压力传感器，结合深度学习技术实现字母识别和生物力学运动监测 | 首次报道具有抗冻、自粘、自愈合特性的多功能有机凝胶压力传感器，在宽湿度范围(-20°C至95% RH)和零下温度条件下保持稳定性能 | NA | 开发高性能可穿戴传感器用于人机交互和健康监测 | 有机凝胶压力传感器及其在字母识别和人体运动监测中的应用 | 机器学习 | NA | 电化学阻抗谱 | 深度学习 | 传感器信号数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2435 | 2025-10-06 |
Immunoelectron microscopy: a comprehensive guide from sample preparation to high-resolution imaging
2025-Sep-08, Discover nano
DOI:10.1186/s11671-025-04346-z
PMID:40924310
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综述 | 本文系统介绍了免疫电子显微镜技术的完整工作流程，从样品制备到高分辨率成像的全面指南 | 提出了基于系统随机采样和深度学习算法的定量分析框架，包括FIB-SEM 3D重建和CLEM多模态整合策略 | 前包埋标记技术细胞结构保存有限，后包埋标记技术需要平衡树脂渗透和抗原表位掩蔽问题 | 提供免疫电子显微镜技术的系统性分析和工作流程指南 | 生物分子在亚细胞尺度的空间定位 | 数字病理 | 肿瘤 | 免疫电子显微镜，FIB-SEM 3D重建，CLEM | 深度学习算法 | 电子显微镜图像，3D重建数据 | NA | NA | NA | 各向同性分辨率（5nm） | NA |
| 2436 | 2025-10-06 |
HPDAF: A practical tool for predicting drug-target binding affinity using multimodal features
2025-Sep-08, European journal of medicinal chemistry
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.ejmech.2025.118153
PMID:40934535
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研究论文 | 介绍一种名为HPDAF的多模态深度学习工具，用于提高药物-靶标结合亲和力预测的准确性 | 独特整合三种生化信息类型（蛋白质序列、药物分子图、蛋白结合口袋结构相互作用数据），并采用新型分层注意力机制动态强调最相关的结构信息 | NA | 提高药物-靶标结合亲和力预测准确性以促进药物发现和设计 | 药物-靶标结合亲和力 | 机器学习 | NA | 多模态深度学习 | 深度学习 | 蛋白质序列, 药物分子图, 结构相互作用数据 | 使用CASF-2016和CASF-2013基准数据集 | NA | 分层注意力机制 | 预测性能指标 | NA |
| 2437 | 2025-10-06 |
Dosiomics-guided deep learning for radiation esophagitis prediction in lung cancer: optimal region of interest definition via multi-branch fusion auxiliary learning
2025-Sep-06, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.111121
PMID:40921328
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研究论文 | 本研究开发了一种结合剂量组学和深度学习的模型，通过多任务辅助学习自动定义感兴趣区域，用于预测肺癌放疗患者的放射性食管炎 | 提出剂量组学引导的深度学习网络，通过多任务辅助学习基于辐射剂量分布图像自动定义准确客观的感兴趣区域 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，需要外部验证 | 开发预测肺癌患者放射性食管炎的深度学习模型 | 接受放疗的肺癌患者 | 医学影像分析 | 肺癌 | 剂量组学，深度学习 | CNN | 辐射剂量分布图像 | 488例来自三家医院的患者（训练集235例，内部验证集101例，外部验证集1为57例，外部验证集2为95例） | NA | ResNet34 | AUC | NA |
| 2438 | 2025-10-06 |
Laser spectral enhancement and analysis based on blind-spot networks and Kolmogorov-Arnold networks
2025-Sep-06, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2025.128806
PMID:40934630
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研究论文 | 提出基于盲点网络和Kolmogorov-Arnold网络的自监督深度学习框架，用于激光诱导击穿光谱的噪声抑制和定量分析 | 结合盲点网络的中心盲点卷积机制与动态掩码策略实现无干净参考数据的自监督降噪，并采用KANs架构通过自适应样条基函数改进定量分析 | 仅在不锈钢标准样品上进行验证，未涉及其他材料类型 | 提升激光诱导击穿光谱的分析性能，解决光谱噪声干扰和定量分析精度不足的问题 | 六种认证不锈钢标准材料(JZG201-JZG206B) | 机器学习 | NA | 激光诱导击穿光谱(LIBS) | 盲点网络,Kolmogorov-Arnold网络 | 光谱数据 | 6种不锈钢标准材料(36×36 mm固体块) | NA | 盲点网络,Kolmogorov-Arnold网络 | 相对标准偏差,特征峰保留率,强度保真度,决定系数,均方根误差预测 | NA |
| 2439 | 2025-10-06 |
Methods for sample preparation and signal amplification in antibiotic detection using surface-enhanced Raman scattering
2025-Sep-06, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146294
PMID:40934785
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综述 | 本文综述了基于表面增强拉曼散射的抗生素检测中样品制备与信号放大方法 | 提出将深度学习与微尺度萃取和功能化磁性纳米材料相结合以提升检测精度 | SERS耦合固/液相萃取技术研究不足，缺乏兼容的纳米颗粒和新型纳米吸附剂 | 开发抗生素检测的样品前处理与信号增强技术 | 环境与食品中的抗生素污染物 | 分析化学 | NA | 表面增强拉曼散射(SERS), 固相/溶剂(微)萃取, 微流控, 侧流(免疫)分析, 磁性富集, 分子印迹聚合物 | 深度学习 | 拉曼光谱数据 | NA | NA | NA | 检测精度 | NA |
| 2440 | 2025-09-13 |
Infant Electrocardiogram-Based Deep Learning Predicts Critical Congenital Heart Disease
2025-Sep-06, JACC. Clinical electrophysiology
DOI:10.1016/j.jacep.2025.08.005
PMID:40938228
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |