深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36487 篇文献，本页显示第 2561 - 2580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2561 | 2025-11-27 |
Artificial intelligence-enabled hydrogels: innovations and applications
2025-Nov-26, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d5tb01944c
PMID:41165199
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综述 | 本文综述了人工智能在水凝胶材料设计与性能优化中的创新方法及其在3D打印、环境检测和伤口愈合等领域的多场景应用 | 将人工智能技术（机器学习和深度学习）与传统水凝胶研究交叉融合，推动水凝胶向智能化和功能化方向发展 | AI驱动的水凝胶研究仍面临方法局限性和技术挑战 | 探讨人工智能在水凝胶材料研究中的创新应用和发展趋势 | 水凝胶材料及其在生物医学等领域的应用 | 材料科学,生物医学工程 | NA | 机器学习,深度学习 | NA | 材料性能数据,应用场景数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2562 | 2025-11-27 |
Recent Advances in Integrating Machine Learning with Omics Approaches in Food Science and Nutrition Research
2025-Nov-26, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c08522
PMID:41229200
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综述 | 探讨机器学习与多组学技术在食品科学与营养研究中的整合应用现状与前景 | 系统整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据与机器学习方法的协同应用 | 面临数据质量、模型可靠性和可解释性方面的挑战 | 推动机器学习与组学技术在食品加工、安全评估和营养干预中的预测模型开发 | 食品成分、微生物组及食品与人类健康的复杂关系 | 机器学习 | NA | 基因组学, 转录组学, 蛋白质组学, 代谢组学, 多组学整合 | 经典机器学习, 深度学习, 人工神经网络 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2563 | 2025-11-27 |
Expediting hit-to-lead progression in drug discovery through reaction prediction and multi-dimensional optimization
2025-Nov-26, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-66324-4
PMID:41290653
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研究论文 | 本研究开发了一种结合高通量实验与深度学习的药物发现工作流程，用于加速先导化合物优化阶段 | 将微型化高通量实验与深度图神经网络相结合，通过反应预测和多维优化加速先导化合物发现 | 仅针对MAGL抑制剂进行研究，方法在其他靶点的普适性有待验证 | 加速药物发现过程中的先导化合物优化阶段 | 单酰基甘油脂肪酶(MAGL)抑制剂 | 机器学习 | NA | 高通量实验(HTE), Minisci型C-H烷基化反应, 共结晶 | 深度图神经网络 | 化学反应数据, 分子结构数据 | 13,490个Minisci型C-H烷基化反应, 26,375个虚拟分子, 14个合成化合物 | NA | 图神经网络 | 活性提升倍数(最高4500倍), 亚纳摩尔级活性 | NA |
| 2564 | 2025-11-27 |
The remote sensing method for large-scale asphalt pavement aging assessment with automated sample generation and deep learning
2025-Nov-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-29966-4
PMID:41290981
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研究论文 | 提出一种结合多端元混合像元分解、自动样本生成和深度学习的创新框架，用于大范围沥青路面老化评估 | 集成多端元混合像元分解、自动样本生成和一维卷积神经网络，结合无监督零样本迁移方法实现大范围路面老化快速评估 | 仅基于WorldView-3遥感数据验证，未与其他遥感数据源对比 | 实现大范围沥青路面老化的快速准确评估 | 沥青路面老化状态 | 遥感图像分析 | NA | 多端元混合像元分解，遥感图像分析 | 1D-CNN | 遥感图像 | 武汉经济技术开发区中南部和北部两个研究区域 | NA | 一维卷积神经网络 | 总体分类精度，Kappa系数 | NA |
| 2565 | 2025-11-27 |
Physics-aware imaging AI for quantitative MASLD biomarker mapping: a systematic review of deep learning and radiomics across ultrasound, CT, and MRI
2025-Nov-26, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05317-9
PMID:41291295
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系统性综述 | 系统评估物理感知人工智能在MASLD定量生物标志物成像中的深度学习与影像组学应用 | 首次系统比较三种影像模态（超声、CT、MRI）在MASLD定量生物标志物映射中的物理感知AI技术 | 缺乏标准化纵向流程、多厂商数据协调不足、MASLD特异性纤维化验证不充分 | 评估医学影像AI在代谢相关脂肪肝病定量生物标志物映射中的应用现状 | MASLD/MASH患者的超声、CT和MRI影像数据 | 医学影像分析 | 代谢相关脂肪肝病 | 深度学习, 影像组学 | 深度学习模型 | 医学影像 | 33项研究（从842条记录中筛选） | NA | NA | 定量映射准确性, 外部验证效果 | NA |
| 2566 | 2025-11-27 |
[Artificial intelligence accelerates bridging the gap in intelligent surgery through medical-engineering-mathematical integration]
2025-Nov-26, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery]
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综述 | 探讨人工智能在推动医学-工程-数学融合以缩小智能外科差距中的关键作用 | 系统阐述AI技术（深度学习、计算机视觉、自然语言处理和多模态融合）在 bridging 医学-工程-数学融合差距中的核心驱动作用 | 主要基于肝胆胰外科案例和实践进行分析，未涵盖其他外科专科的验证 | 分析当前阻碍外科领域医学-工程-数学融合的关键障碍，并提出AI驱动的解决方案 | 外科手术领域的医学-工程-数学融合过程 | 计算机视觉,自然语言处理,机器学习 | 肝胆胰疾病 | 深度学习,计算机视觉,自然语言处理,多模态融合 | NA | 多模态医疗数据 | 基于国际案例研究和机构实践 | NA | NA | NA | NA |
| 2567 | 2025-11-27 |
[Advances in the treatment and prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma]
2025-Nov-26, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery]
|
综述 | 本文综述肝内胆管癌的治疗进展与预后管理策略 | 系统整合人工智能放射组学与深度学习技术在诊断、预后评估及淋巴结转移预测中的创新应用 | 晚期肝内胆管癌的生存结局仍不理想 | 探讨肝内胆管癌的治疗策略与预后改善方法 | 肝内胆管癌（ICC）患者 | 数字病理 | 胆管癌 | 放射组学, 深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | 5年生存率 | NA |
| 2568 | 2025-11-27 |
Deformation Prediction of 4D-Printed Active Composite Structures Based on Data Mining
2025-Nov-26, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202516989
PMID:41293877
|
研究论文 | 提出一种基于数据挖掘的可扩展变形预测方法，用于4D打印主动复合结构的变形预测 | 开发了曲率驱动序列点生成算法，能够预测任意长度体素编码的变形，相比传统方法显著提升预测效率和精度 | 未明确说明方法在极端复杂结构或大规模体素系统中的适用性限制 | 解决4D打印主动复合结构在体素数量增加时的变形预测挑战 | 4D打印的主动复合结构 | 机器学习 | NA | 4D打印技术 | 数据挖掘算法 | 体素编码数据 | NA | NA | 曲率驱动序列点生成算法 | 预测效率, 预测精度, 泛化能力 | 基于Web的交互平台 |
| 2569 | 2025-11-27 |
Evaluation of trajectory analysis for disease risk assessment: a scoping review
2025-Nov-26, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocaf208
PMID:41293989
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综述 | 本文通过范围综述评估了利用电子健康记录进行疾病轨迹分析的研究特征、模型类型及性能表现 | 首次系统评估疾病轨迹分析领域的研究现状，比较不同模型在风险预测中的表现差异 | 研究领域尚不成熟，缺乏初级护理数据集应用、疾病多样性不足、外部验证有限且临床适用性考虑不充分 | 评估轨迹分析在疾病风险评估中的应用现状和效果 | 使用时间序列电子健康记录识别疾病特征或预测疾病存在的研究 | 医疗数据分析 | 心血管疾病 | 电子健康记录时序分析 | 统计方法,深度学习 | 电子健康记录 | 62项研究 | NA | NA | AUC | NA |
| 2570 | 2025-11-27 |
Zeolitic Imidazolate Framework-8 Doped Intermediate Layer Strategy Enhances the Performance of Self-Powered Fibrous Triboelectric Sensors for Multi-Scenario Sensing and Barrier-Free Communication
2025-Nov-26, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202512712
PMID:41294056
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研究论文 | 通过掺杂沸石咪唑酯骨架-8的中间层策略提升自供能纤维摩擦电传感器的性能，实现多场景传感和无障碍通信 | 提出ZIF-8掺杂中间层的三层同轴结构设计，显著提升传感器电荷保持能力和灵敏度 | 未明确说明传感器长期稳定性和环境适应性 | 开发高性能自供能纤维摩擦电传感器用于可穿戴电子设备 | 柔性摩擦电传感器及其在人体运动监测和材料识别中的应用 | 可穿戴电子 | NA | 湿法纺丝结合浇铸技术 | LSTM | 传感器信号数据 | 9种不同材料 | 深度学习框架 | LSTM | 准确率 | NA |
| 2571 | 2025-11-27 |
Rethinking Privacy in Medical Imaging AI: From Metadata and Pixel-level Identification Risks to Federated Learning and Synthetic Data Challenges
2025-Nov-26, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250273
PMID:41295085
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综述 | 探讨医学影像AI中的隐私风险及保护方法 | 指出除元数据外，像素级图像信息同样存在隐私泄露风险，并分析联邦学习和合成数据等隐私保护方法的局限性 | 联邦学习和合成数据方法仍存在模型反转和推理攻击等漏洞 | 分析医学影像AI中的隐私风险并提出保护策略 | 医学影像数据及其隐私保护方法 | 医学影像AI | NA | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2572 | 2025-11-27 |
Gastric Neoplasm Detection on Contrast-enhanced CT with Deep Learning
2025-Nov-26, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250145
PMID:41295087
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的胃肿瘤检测系统GANDA，用于在临床常规增强CT上自动检测、诊断和分割胃肿瘤 | 提出联合分割和分类的三维深度学习模型，在多个测试队列中验证其性能，并与资深放射科医生进行对比 | 回顾性研究设计，模型分割性能有待提升（Dice系数0.45-0.52） | 开发自动化胃肿瘤检测和诊断系统 | 胃肿瘤患者和对照组患者 | 医学影像分析 | 胃肿瘤 | 对比增强CT | 三维深度学习模型 | CT影像 | 总共4,606名患者（内部测试266人，外部测试2,657人，真实世界测试7,695人） | NA | 联合分割和分类三维深度学习架构 | 灵敏度, 特异度, 准确率, ROC分析, Dice系数 | NA |
| 2573 | 2025-11-27 |
Deep learning model outperforms traditional models in clinical data-based prognostic prediction for adult-type diffuse glioma
2025-Nov-26, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-04123-5
PMID:41296239
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研究论文 | 本研究系统比较了传统统计方法与机器学习方法在成人型弥漫性胶质瘤生存预测中的表现 | 首次系统比较多种生存预测模型在真实世界胶质瘤数据上的表现，并证明深度学习模型DeepSurv的优越性 | 基于回顾性真实世界数据，存在异质性和部分数据缺失 | 评估不同生存预测模型在成人型弥漫性胶质瘤预后预测中的性能 | 成人型弥漫性胶质瘤患者 | 机器学习 | 脑肿瘤 | 生存分析 | Cox Proportional Hazards, Random Survival Forest, Neural Multi Task Logistic Regression, DeepSurv | 临床数据 | 两个公共数据集和一个私有回顾性队列 | NA | DeepSurv | 生存预测性能, 稳定性 | NA |
| 2574 | 2025-11-27 |
Examination of simple artificial intelligence-based analysis of dopamine transporter scintigraphy for supporting a diagnosis of Parkinson's disease
2025-Nov-26, Annals of nuclear medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.1007/s12149-025-02132-6
PMID:41296269
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研究论文 | 开发基于深度学习的简单图像分析方法用于评估多巴胺转运体SPECT图像以支持帕金森病诊断 | 首次将六种预训练卷积神经网络架构应用于DAT SPECT图像分析，创建了简单而准确的AI模型 | 研究样本量相对有限，仅包含396名开发队列患者和96名验证队列患者 | 开发人工智能辅助诊断工具以支持帕金森病的诊断 | 帕金森病患者和非神经退行性疾病对照患者的DAT SPECT图像 | 医学影像分析 | 帕金森病 | 多巴胺转运体单光子发射计算机断层扫描 | CNN | 医学影像 | 开发队列：300名PD患者和102名对照患者；验证队列：96名PD患者 | NA | 六种预训练卷积神经网络架构 | 准确率, 灵敏度, ROC曲线下面积 | NA |
| 2575 | 2025-11-27 |
Dose stratification-based convolutional neural networks for dose distribution prediction in radiotherapy
2025-Nov-25, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae183f
PMID:41151107
|
研究论文 | 提出基于剂量分层的卷积神经网络方法，用于提高放射治疗中剂量分布预测的精度 | 首次将剂量分层策略与分层预测机制相结合，通过四分量独立预测和同质性损失函数优化局部高梯度区域预测 | 目前仅在头颈癌病例和OpenKBP数据集上进行验证，需要扩展至其他癌症类型 | 提升放射治疗计划中剂量分布预测的准确性和临床适用性 | 头颈癌患者的放射治疗剂量分布 | 医学影像分析 | 头颈癌 | 放射治疗计划 | CNN | 医学影像数据 | OpenKBP数据集中的头颈癌病例 | NA | 卷积神经网络 | 剂量分布预测精度，同质性指数 | NA |
| 2576 | 2025-11-27 |
DART Predictor: A Multi-Label Attention Model for High-Throughput Screening of Chemicals with Developmental and Reproductive Toxicity (DART)
2025-Nov-25, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c11641
PMID:41232073
|
研究论文 | 开发基于多标签注意力机制的深度学习模型DART Predictor，用于高通量筛选具有发育和生殖毒性的化学品 | 首次将暴露参数与分子描述符和生物测定活性特征整合，采用标签感知注意力机制预测六种DART结局 | 模型性能依赖于暴露参数的准确性，外部验证数据集规模有限 | 建立暴露信息增强的发育和生殖毒性化学品风险评估新方法 | 具有发育和生殖毒性的化学品 | 机器学习 | 发育和生殖毒性相关疾病 | 深度学习，高通量筛选 | 多标签注意力模型 | 分子描述符，生物测定活性特征，暴露参数 | 25,175条化学多样性记录 | NA | 标签感知注意力机制 | AUC, 召回率 | 云平台部署 |
| 2577 | 2025-11-27 |
Single-channel EEG-based sleep stage classification via hybrid data distillation
2025-Nov-25, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ae1f3c
PMID:41232135
|
研究论文 | 提出一种混合数据蒸馏方法，用于单通道脑电信号的睡眠分期分类 | 结合梯度匹配和分布匹配的混合数据蒸馏方法，通过将大型真实数据集蒸馏成小型隐私保护的合成数据集来降低计算负担和隐私风险 | 仅在三个公共数据集上验证，未在更广泛的数据集上测试 | 开发计算成本低且保护隐私的自动睡眠分期分类方法 | 单通道脑电信号数据 | 机器学习 | 睡眠障碍 | 脑电信号分析 | 深度学习模型 | 脑电信号时间序列数据 | 三个公共数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2578 | 2025-11-27 |
Spontaneous Wrinkle Collapse in Anisotropic Condensed Matter Predicted by Deep Learning
2025-Nov-25, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202510844
PMID:41288205
|
研究论文 | 提出基于深度学习的框架预测向列相液晶平衡构型，实现毫秒级预测并验证其与实验观测的一致性 | 首次将3D U-Net应用于向列相液晶构型预测，准确捕捉全局取向序和局部缺陷结构，实现高能缺陷自发坍缩和分裂的精确重现 | 模型性能依赖于有限元Landau-de Gennes求解器生成的数据集质量 | 开发数据驱动的向列相液晶系统替代模型，桥接理论与实验 | 向列相液晶的平衡构型、缺陷结构和拓扑纹理 | 凝聚态物理, 机器学习 | NA | 有限元Landau-de Gennes求解器, 光配向技术 | CNN | 3D模拟数据, 实验图像 | NA | NA | 3D U-Net | 预测精度, 与实验观测一致性 | NA |
| 2579 | 2025-11-27 |
Multimodal Cardiovascular Risk Profiling Using Self-Supervised Learning of Polysomnography
2025-Nov-25, Sleep
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/sleep/zsaf371
PMID:41288599
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研究论文 | 开发基于自监督学习的多模态心血管风险分析框架，利用多导睡眠图数据预测心血管疾病 | 首次应用自监督学习框架从多导睡眠图数据中提取心血管风险特征，无需依赖人工标注的睡眠分期 | 研究样本主要来自特定队列，需要在更广泛人群中验证通用性 | 开发可解释的心血管疾病风险预测框架 | 多导睡眠图信号（脑电图、心电图、呼吸信号） | 机器学习 | 心血管疾病 | 多导睡眠监测 | 自监督深度学习 | 生理信号数据 | 训练集4,398名参与者，外部验证集1,093名参与者 | NA | NA | AUC | NA |
| 2580 | 2025-11-27 |
Delineating white matter phenotypes of sensori-/psychomotor functioning in large-scale cohorts of healthy individuals and patients with mental disorders across the lifespan (whiteSPAN): rationale and methods of an interdisciplinary bicentric project
2025-Nov-25, European archives of psychiatry and clinical neuroscience
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s00406-025-02138-1
PMID:41288695
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研究论文 | 通过大规模神经影像数据研究感觉/精神运动功能与白质微结构之间的跨诊断关联 | 首次在跨诊断框架下整合多种精神障碍和神经退行性疾病，结合先进计算方法识别感觉/精神运动功能的白质表型 | 依赖现有数据集的可用性和质量，样本来源存在异质性 | 建立感觉/精神运动功能障碍的白质表型图谱，为精准医学提供生物标志物 | 健康个体和焦虑障碍、重度抑郁症、精神分裂症谱系障碍、轻度认知障碍及阿尔茨海默病患者 | 神经影像学 | 精神障碍和神经退行性疾病 | 弥散磁共振成像 | 深度学习 | 神经影像数据 | 超过2,400名健康个体和1,600名患者，包含400多名深度表型的精神分裂症和抑郁症患者 | NA | NA | NA | NA |