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 2701 - 2720 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2701 | 2025-10-06 |
Prediction of bronchopulmonary dysplasia using machine learning from chest X-rays of premature infants in the neonatal intensive care unit
2025-Sep-05, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000044322
PMID:40922342
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的人工智能模型，用于从早产儿胸部X光片中预测支气管肺发育不良及其严重程度 | 首次使用DenseNet121深度学习架构从早产儿系列胸部X光片中预测BPD严重程度分级 | 样本量有限且缺乏外部验证数据集 | 开发并验证用于预测早产儿支气管肺发育不良的人工智能模型 | 新生儿重症监护室中胎龄≤28周且体重<1250g的早产儿 | 计算机视觉 | 支气管肺发育不良 | 胸部X光成像 | 深度学习 | 医学影像 | 122名早产儿的395张胸部X光片 | NA | DenseNet121 | 曲线下面积 | NA |
| 2702 | 2025-10-06 |
Multimodal self-supervised retinal vessel segmentation
2025-Sep-02, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108011
PMID:40921125
|
研究论文 | 提出一种利用无标签多模态眼底图像的自监督预训练框架，用于视网膜血管分割 | 通过多模态特征融合和INFOMAX损失引导的实例级判别特征学习，构建包含血管信息的多模态特征融合图 | NA | 开发减少标注需求的视网膜血管自动分割方法 | 视网膜血管 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 眼底成像 | Vision Transformer | 多模态眼底图像 | NA | NA | Vision Transformer | NA | NA |
| 2703 | 2025-10-06 |
A generalist deep-learning volume segmentation tool for volume electron microscopy of biological samples
2025-Sep, Journal of structural biology
IF:3.0Q3
DOI:10.1016/j.jsb.2025.108214
PMID:40449855
|
研究论文 | 介绍了一种用于生物样本体积电子显微镜的通用深度学习体积分割工具VST | 开发了能够处理多种生物样本类型的通用体积分割工具，自动化数据预处理、增强和网络构建流程，并支持基于轮廓图的实例分割 | NA | 开发适用于体积电子显微镜图像的通用深度学习分割工具 | 生物样本的体积电子显微镜图像数据 | 计算机视觉 | NA | 体积电子显微镜，透射电子显微镜，扫描电子显微镜 | 深度学习 | 体积电子显微镜图像堆栈 | NA | NA | NA | NA | 本地硬件 |
| 2704 | 2025-10-06 |
Developing a deep learning-based surgical-skill assessment model focused on instrument handling in laparoscopic colorectal surgery
2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology
DOI:10.1016/j.ejso.2025.110260
PMID:40544713
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研究论文 | 开发基于深度学习的腹腔镜结直肠手术中器械操作技能评估模型 | 首次利用计算机视觉技术自动识别腹腔镜手术中的组织抓取行为，并基于组织抓取次数实现自动手术技能评估 | 自动识别成功/失败组织抓取的准确性不足，需要进一步提高识别精度 | 开发自动化手术技能评估方法，重点关注腹腔镜手术中的器械操作技能 | 腹腔镜结直肠手术视频 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 计算机视觉技术 | 深度学习模型 | 手术视频 | 三个不同技能水平组（高技能组、中技能组、低技能组）的手术视频 | NA | NA | 相关性分析 | NA |
| 2705 | 2025-10-06 |
Development and interpretation of a pathomics-driven ensemble predictive model for prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma
2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology
DOI:10.1016/j.ejso.2025.110295
PMID:40627917
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研究论文 | 开发并解释了一种基于病理组学的集成预测模型，用于肝内胆管癌的预后预测 | 首次开发了肝内胆管癌的病理组学集成预测模型，并通过多种方法提升模型可解释性 | NA | 开发可解释的病理组学模型以改善肝内胆管癌的临床管理和预后预测 | 肝内胆管癌患者 | 数字病理 | 肝内胆管癌 | 深度学习，K-means聚类，细胞形态学特征分析 | 集成模型，深度学习 | 术后肿瘤切片图像 | 252例iCCA患者（内部验证）+ TCGA数据库（外部验证） | NA | NA | AUC | NA |
| 2706 | 2025-10-06 |
AI Revolution in Radiology, Radiation Oncology and Nuclear Medicine: Transforming and Innovating the Radiological Sciences
2025-Sep, Journal of medical imaging and radiation oncology
IF:2.2Q2
DOI:10.1111/1754-9485.13880
PMID:40631621
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综述 | 评估人工智能在放射学、核医学和放射肿瘤学领域的影响，并强调医学教育中AI专业培训的必要性 | 系统阐述AI在放射科学三大分支领域的整合现状与教育需求，强调跨学科融合与专业人才培养的创新视角 | 作为综述文章未涉及具体实验验证，主要基于现有文献分析 | 探讨AI技术在放射科学领域的临床应用与教育整合 | 放射学、核医学和放射肿瘤学的诊断与治疗流程 | 医学影像分析 | NA | 深度学习、机器学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | 诊断准确性、工作效率 | NA |
| 2707 | 2025-10-06 |
The Use of Deep Learning in Primary Agricultural Products Freshness Assessment: A Systematic Review
2025-Sep, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.70535
PMID:40914846
|
综述 | 本文系统综述了深度学习在初级农产品新鲜度评估中的应用现状与发展趋势 | 首次系统整合机器视觉、光谱技术和电子鼻与深度学习相结合的农产品新鲜度评估方法，并指出当前技术局限与未来发展方向 | 现有技术仍存在数据标准化不足、模型泛化能力有限等挑战 | 探讨深度学习技术在初级农产品新鲜度评估领域的应用潜力 | 初级农产品（包括水果、蔬菜等生鲜产品） | 计算机视觉, 机器学习 | NA | 机器视觉, 高光谱成像, 近红外光谱, 荧光光谱, 拉曼光谱, 电子鼻 | 深度学习神经网络 | 图像数据, 光谱数据, 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2708 | 2025-10-06 |
The association of retinal age gap with schizophrenia: a cross-sectional analysis
2025-Sep, Schizophrenia research
IF:3.6Q1
DOI:10.1016/j.schres.2025.07.018
PMID:40712190
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研究论文 | 本研究通过深度学习分析视网膜图像，探讨精神分裂症与视网膜年龄差距的关联 | 首次使用视网膜年龄作为生物衰老标志物研究精神分裂症患者的神经系统加速衰老现象 | 横断面研究设计无法确定因果关系，且样本中精神分裂症患者数量相对较少 | 研究精神分裂症与视网膜年龄差距的关联及其机制 | 98,629名40岁及以上眼科医院就诊者，其中214名精神分裂症患者 | 数字病理学 | 精神分裂症 | 彩色视网膜摄影 | CNN | 图像 | 98,629名参与者（214名精神分裂症患者） | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 2709 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in advancing optical coherence tomography for disease detection and cancer diagnosis: A scoping review
2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology
DOI:10.1016/j.ejso.2025.110188
PMID:40839924
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综述 | 本文探讨人工智能在光学相干断层扫描技术中用于疾病检测和癌症诊断的应用范围综述 | 系统性地综述了AI与OCT技术结合在多种医学领域中的应用潜力，特别是实时手术决策和肿瘤边缘检测方面的创新 | 存在模型有效性不确定和临床数据集不完整的问题，需要解决数据集偏差和模型优化 | 研究人工智能如何提升光学相干断层扫描技术的临床性能 | 眼科、心脏病学、皮肤病学和肿瘤学领域的疾病检测与诊断 | 医学影像分析 | 视网膜疾病、心血管疾病、上皮癌 | 光学相干断层扫描 | CNN | 医学影像 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 2710 | 2025-10-06 |
[Artificial intelligence-enhanced ECG interpretation: a new era for electrocardiography?]
2025-Sep, Giornale italiano di cardiologia (2006)
DOI:10.1714/4542.45427
PMID:40864481
|
综述 | 本文探讨人工智能技术如何革新心电图解读，将其从静态诊断工具转变为动态预测工具 | AI-ECG能够检测亚临床心室功能障碍、进行长期风险分层，并在明显临床症状出现前预测主要不良事件 | AI模型可解释性差、算法偏见、过拟合、数据治理和监管不确定性等问题仍需严格方法学审查 | 研究人工智能技术在心电图解读中的应用潜力与挑战 | 心血管疾病患者的心电图数据 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 心电图分析 | 机器学习,深度学习 | 心电图信号 | NA | NA | NA | NA | 联邦学习架构 |
| 2711 | 2025-10-06 |
A Comparative Analysis on the Classification of Pineapple Varieties Using Thermal Imaging Coupled With Transfer Learning
2025-Sep, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.70530
PMID:40923325
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研究论文 | 本研究利用热成像技术和迁移学习对菠萝品种进行分类比较分析 | 首次将热成像技术与迁移学习相结合用于菠萝品种分类，并在三种温度条件下进行数据采集 | 模型架构创新不是主要目标，仅对现有CNN模型进行基准测试 | 开发基于热成像和深度学习的菠萝品种无损分类方法 | 三种菠萝品种（Moris、Josapine和N36） | 计算机视觉 | NA | 热成像技术 | CNN | 热成像图像 | 3240张热成像图像，涵盖3个菠萝品种在3种温度条件（5°C、10°C、25°C）下的数据 | NA | ResNet, VGG16, InceptionV3 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 2712 | 2025-10-06 |
MEF2C controls segment-specific gene regulatory networks that direct heart tube morphogenesis
2025-Aug-29, Genes & development
IF:7.5Q1
DOI:10.1101/gad.352889.125
PMID:40883017
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞多组学数据和深度学习模型，揭示了转录因子MEF2C在心脏管形态发生过程中调控节段特异性基因调控网络的作用机制 | 首次构建了心脏流出道、心室和流入道各节段的发育轨迹，并发现MEF2C缺失导致心脏后部化特征及NR2F2活性异常增加的新机制 | 研究主要基于斑马鱼胚胎模型，在哺乳动物系统中的普适性需要进一步验证 | 解析早期心脏形成过程中谱系特异性基因调控网络 | 野生型和MEF2C缺失型胚胎的心脏发育过程 | 发育生物学 | 先天性心脏病 | 单核RNA测序, ATAC测序, 多组学数据整合 | 深度学习模型 | 基因组学数据, 表观基因组学数据 | 野生型和MEF2C-null胚胎的时间序列样本 | NA | NA | NA | NA |
| 2713 | 2025-10-06 |
Using deep learning to predict internalizing problems from brain structure in youth
2025-Aug-29, Translational psychiatry
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41398-025-03565-3
PMID:40883286
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研究论文 | 使用深度学习模型通过大脑结构特征预测青少年内化问题及其恶化轨迹 | 首次结合四个大规模数据集，利用深度学习从大脑结构特征中预测内化问题的横断面和纵向恶化轨迹 | 纵向模型在普通人群样本中预测性能欠佳，主要适用于神经发育条件人群 | 探索大脑结构特征与内化问题之间的生物标志物关系 | 青少年内化问题（如焦虑和抑郁） | 机器学习 | 精神健康疾病 | 脑结构测量（厚度、表面积和体积） | 深度学习 | 脑结构测量数据 | 横断面分析14,523人，纵向分析10,540人 | NA | NA | AUC | NA |
| 2714 | 2025-10-06 |
An MRI Atlas of the Human Fetal Brain: Reference and Segmentation Tools for Fetal Brain MRI Analysis
2025-Aug-28, ArXiv
PMID:40900685
|
研究论文 | 本文介绍了CRL-2025胎儿大脑图谱，这是一个包含详细组织分割和白质区划的时空胎儿大脑MRI图谱 | 相比CRL-2017图谱显著增强了解剖细节，首次包含瞬态白质分区和126个解剖区域划分，并提供了基于深度学习的多类分割模型 | 仅包含160例正常发育胎儿样本， gestational weeks范围限定在21-37周 | 建立高精度胎儿大脑MRI参考图谱和分割工具 | 人类胎儿大脑 | 医学影像分析 | 神经发育疾病 | MRI，扩散MRI | 深度学习分割模型 | MRI图像 | 160例正常发育胎儿 | NA | NA | NA | NA |
| 2715 | 2025-10-06 |
EEG-ERnet: Emotion Recognition based on Rhythmic EEG Convolutional Neural Network Model
2025-Aug-28, Journal of integrative neuroscience
IF:2.5Q3
DOI:10.31083/JIN41547
PMID:40919632
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研究论文 | 提出基于节律EEG的卷积神经网络模型EEG-ERnet用于情绪识别 | 提出深度并行CNN网络结构，将不同节律的功率谱密度投影为2D图像，综合编码通道、节律和时间特性 | 未明确说明模型对个体差异的泛化能力限制及计算复杂度分析 | 开发不依赖特定被试的情绪识别模型，提升脑机接口中的情绪识别性能 | 脑电图信号和情绪状态 | 脑机接口 | NA | 脑电图 | CNN | 脑电图信号 | 使用DEAP数据集，10折交叉验证 | NA | EEG-ERnet, 深度并行CNN | 准确率 | NA |
| 2716 | 2025-10-06 |
Transfer Learning Based Deep Learning Approach for Knee Osteoarthritis Grading Using Modified XceptionNet Architecture
2025-Aug-22, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/68720
PMID:40920575
|
研究论文 | 提出基于迁移学习的改进XceptionNet架构用于膝关节骨关节炎分级 | 采用类别平衡技术解决数据集不平衡问题，集成定制化预处理流程，并对XceptionNet进行架构改进以提升早期KOA检测能力 | NA | 开发自动化的膝关节骨关节炎放射学识别系统 | 膝关节X射线影像 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | X射线成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | XceptionNet | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's kappa | NA |
| 2717 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in the Diagnosis and Imaging-Based Assessment of Pelvic Organ Prolapse: A Scoping Review
2025-Aug-21, Medicina (Kaunas, Lithuania)
DOI:10.3390/medicina61081497
PMID:40870541
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综述 | 本范围综述系统总结了人工智能在盆腔器官脱垂影像诊断和解剖评估中的当前应用证据 | 首次系统综述AI在POP影像评估中的应用，重点关注深度学习技术在超声和MRI图像分析中的创新应用 | 所有研究均依赖内部数据集，模型可解释性有限且缺乏外部验证，临床部署和结果评估研究不足 | 评估人工智能在盆腔器官脱垂影像诊断和解剖评估中的应用现状和效果 | 盆腔器官脱垂患者的医学影像数据 | 医学影像分析 | 盆腔器官脱垂 | 超声成像, 磁共振成像 | CNN, ViT, 混合模型 | 2D/3D超声图像, 静态或应力MRI图像 | 8项符合纳入标准的研究 | NA | 卷积神经网络, 视觉变换器, 混合模型 | 诊断准确率 | NA |
| 2718 | 2025-10-06 |
Passive Sensing for Mental Health Monitoring Using Machine Learning With Wearables and Smartphones: Scoping Review
2025-Aug-14, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/77066
PMID:40811794
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综述 | 本文系统综述了基于可穿戴设备和智能手机被动感知与机器学习技术用于心理健康监测的研究现状 | 首次系统总结了被动感知技术在心理健康监测中的技术方法和临床关联模式，识别了行为特征与精神障碍的关联模式 | 样本量小（76%研究样本量<100），监测周期短（45%研究<7天），外部验证稀缺（仅2%），数据匿名化报告有限（14%） | 评估被动感知和机器学习技术在心理健康监测中的应用现状和发展方向 | 临床诊断的精神障碍患者，特别是抑郁症和焦虑症患者 | 机器学习 | 精神疾病 | 被动感知技术 | CNN, LSTM, 随机森林 | 传感器数据（心率、运动指数、步数等） | 42项研究，中位样本量60.5（IQR 54-99） | NA | 卷积神经网络-长短期记忆网络 | 准确率 | NA |
| 2719 | 2025-10-06 |
Multimodal artificial intelligence for subepithelial lesion classification and characterization: a multicenter comparative study (with video)
2025-Aug-14, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-03147-9
PMID:40814087
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研究论文 | 开发了一种融合白光内镜和微探头超声内镜的多模态人工智能模型ECMAI-WME，用于消化道黏膜下病变的分类和特征分析 | 首次提出并行融合深度学习模型，整合白光内镜和微探头超声内镜两种模态数据，实现黏膜下病变的多分类和特征识别 | 研究样本来自四家医院，虽为多中心研究但样本量相对有限，需要进一步扩大验证范围 | 提高消化道黏膜下病变的诊断准确性，区分恶性与良性病变 | 消化道黏膜下病变，包括胃肠道间质瘤、神经内分泌肿瘤和平滑肌瘤 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 白光内镜，微探头超声内镜 | 深度学习 | 内镜图像 | 523例病变用于模型开发，外部验证队列88例，多中心测试队列274例 | NA | 并行融合深度学习模型 | 准确率，敏感性，特异性 | NA |
| 2720 | 2025-10-06 |
Lateral flow and colorimetric assay for ketamine detection reinforced with deep learning model interfaced with mobile app for smart alert
2025-Aug-09, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07429-x
PMID:40781183
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研究论文 | 开发了一种结合侧向层析和比色法的氯胺酮检测方法，并集成深度学习模型与移动应用实现智能预警 | 提出双阶段深度学习框架（YOLOv5和ResNet50）用于LFA试纸条数据分类，结合移动应用实现智能预警 | 仅在合成尿液样本中进行测试，未涉及真实临床样本验证 | 开发便携、低成本的即时诊断设备用于氯胺酮检测 | 氯胺酮药物 | 计算机视觉 | NA | 侧向层析检测、比色法、适配体技术、金纳米颗粒、UV-Vis分光光度法 | 深度学习 | 图像 | NA | PyTorch | YOLOv5, ResNet50 | 准确率, 速度, 可靠性 | NA |