深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36465 篇文献，本页显示第 2781 - 2800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2781 | 2025-11-25 |
Motion-Informed 3D Deep Learning Reconstruction in Patients with Cognitive Impairment
2025-Nov-13, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8977
PMID:41062184
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研究论文 | 开发并验证一种集成运动校正的深度学习重建方法，用于改善认知障碍患者3D T1加权脑MRI的图像质量 | 将回顾性运动校正整合到深度学习重建流程中，专门针对3D脑MRI采集中的运动伪影问题 | 样本量相对较小（41名参与者），研究时间范围有限（2022年10月至2023年8月） | 验证集成运动校正的深度学习重建方法在3D脑MRI中的效果 | 健康志愿者和记忆丧失评估患者 | 医学影像分析 | 认知障碍 | 3D MPRAGE序列，SAMER采集技术 | 深度学习 | 3D脑MRI图像 | 41名参与者（15名女性，37%），154个图像体积 | NA | NA | 分割误差，Likert量表评分，Wilcoxon检验，组内相关系数 | NA |
| 2782 | 2025-11-25 |
The Ongoing Evolution of AI in Craniofacial Surgery: From Theory to Reality and Beyond
2025-Nov-10, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000012123
PMID:41213058
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综述 | 概述人工智能在颅面外科领域的理论发展、当前应用及未来方向 | 系统梳理AI在颅面外科围手术期各阶段的应用场景，并提出联邦学习、生成设计和可解释AI等未来发展方向 | 数据集有限、技术准确性存疑、临床接受度不足、缺乏外部验证和通用性、透明度与伦理问题 | 探讨人工智能在颅面外科领域的应用演进与发展前景 | 颅面外科相关疾病与手术流程 | 数字病理 | 颅面畸形 | 机器学习,深度学习 | NA | CT扫描,影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2783 | 2025-11-25 |
Predicting intracranial aneurysm rupture risk and intervention outcomes using denoising-enhanced CT Angiography
2025-Nov-10, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9093
PMID:41213812
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研究论文 | 开发了一种结合去噪技术的多模态框架，用于评估颅内动脉瘤破裂风险和预测介入治疗结果 | 提出新型去噪算法增强CTA图像质量，并整合临床变量、影像组学特征和深度学习形态学数据的多模态框架 | 回顾性多中心研究，样本量相对有限（352例患者） | 评估颅内动脉瘤破裂风险并预测介入治疗结果 | 颅内动脉瘤患者 | 医学影像分析 | 颅内动脉瘤 | CT血管成像（CTA），去噪算法 | 深度学习模型 | 医学影像（CTA图像），临床数据 | 352例接受CTA检查的颅内动脉瘤患者 | NA | NA | AUC（曲线下面积），Hunt-Hess评分，WFNS评分，改良Rankin量表 | NA |
| 2784 | 2025-11-25 |
Deep-Learning Accelerated Vessel Wall Imaging Using T1-SPACE at Ultra-High Field Strength MRI
2025-Nov-10, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9097
PMID:41213815
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研究论文 | 评估基于深度学习的图像重建技术在7T超高场强MRI中对颅内血管壁成像的可行性和技术性能 | 首次在7T超高场强MRI中应用深度学习加速的T1-SPACE序列进行颅内血管壁成像，显著缩短采集时间并提升图像质量 | 单中心回顾性研究，样本量较小（36例患者） | 评估深度学习加速血管壁成像技术在超高场强MRI中的临床应用价值 | 颅内血管壁 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 7T MRI, T1-SPACE序列, 深度学习图像重建 | 深度学习 | MRI图像 | 36例患者（21名女性，平均年龄53.3±16.2岁） | NA | NA | 图像质量评分, 信噪比, 对比噪声比, Bland-Altman分析, 组内相关系数 | NA |
| 2785 | 2025-11-25 |
ModeTv2: GPU-accelerated motion decomposition transformer for pairwise optimization in medical image registration
2025-Nov-10, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103862
PMID:41275578
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研究论文 | 提出一种GPU加速的运动分解Transformer网络用于医学图像配准中的成对优化 | 引入增强版运动分解Transformer算子(ModeTv2)，通过CUDA扩展提升计算效率，并提出RegHead模块优化形变场 | NA | 开发高效精确的医学图像配准方法 | 脑部MRI和腹部CT图像 | 医学图像处理 | NA | 医学图像配准 | Transformer, 金字塔网络 | 医学图像(MRI, CT) | 三个公共脑部MRI数据集和一个腹部CT数据集 | PyTorch, CUDA | ModeTv2, 金字塔网络 | 精度, 效率, 泛化性 | GPU加速, CUDA扩展 |
| 2786 | 2025-11-25 |
Artificial intelligence-based lesion characterization and outcome prediction of prostate cancer on [18F]DCFPyL PSMA imaging
2025-Nov-05, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.111265
PMID:41202884
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研究论文 | 开发基于人工智能的模型用于前列腺癌病灶特征描述和预后预测 | 首次结合[18F]DCFPyL PET/CT多模态成像开发深度学习模型，同时实现PSMA-RADS评分、恶性分类、治疗反应预测和生存预测四项任务 | 样本量相对有限，生存预测的C指数较低(0.58-0.60)，模型性能有待进一步提升 | 开发人工智能工具辅助前列腺癌临床决策 | 接受[18F]DCFPyL PET/CT成像的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | [18F]DCFPyL PET/CT成像，PSMA-Reporting and Data System (RADS) | 深度学习 | 医学影像(PET和CT) | 训练和内部测试集238例，前瞻性测试集36例 | NA | 输入串联模型(单模态和多模态) | AUROC, C-index | NA |
| 2787 | 2025-11-25 |
Deep Learning Reconstruction for 7T MP2RAGE and SPACE MRI: Improving Image Quality at High Acceleration Factors
2025-Nov-03, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8841
PMID:40393739
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的图像重建技术在7T脑部MRI中的性能表现 | 将深度学习重建技术应用于超高场7T MRI，并在MP2RAGE和SPACE两种序列上验证其性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（60例患者） | 评估深度学习重建技术在7T MRI中的图像质量改善效果 | 脑部MRI图像 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | MP2RAGE, SPACE FLAIR MRI序列 | 深度学习 | 医学影像 | 60例患者（30例MP2RAGE数据，30例SPACE FLAIR数据） | NA | NA | 图像质量评分, 对比噪声比, 噪声水平, 伪影评估 | NA |
| 2788 | 2025-11-25 |
Comparison of Three-Dimensional Choroidal Contour in Patients With Neovascular Age-Related Macular Degeneration and Their Fellow Eyes
2025-Nov-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.11.26
PMID:41251528
|
研究论文 | 比较新生血管性年龄相关性黄斑变性患者患眼与对侧眼的三维脉络膜轮廓差异 | 首次使用深度学习模型生成的宽场三维脉络膜轮廓图比较nAMD患眼与对侧眼的脉络膜形态差异 | 样本量较小（30例患者），未纳入健康对照组 | 探究nAMD患者双眼脉络膜轮廓的差异特征 | 30例单眼nAMD伴对侧眼早期/中期AMD患者 | 数字病理 | 年龄相关性黄斑变性 | 扫频源光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 三维 volumetric 扫描图像 | 30例患者（60只眼） | NA | NA | 配对t检验，P值 | NA |
| 2789 | 2025-11-25 |
Three-Dimensional Choroidal Contour Mapping in Central Serous Chorioretinopathy and Fellow Eyes
2025-Nov-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.11.23
PMID:41251531
|
研究论文 | 本研究通过三维脉络膜轮廓映射定量评估中心性浆液性脉络膜视网膜病变患眼及对侧眼的脉络膜形态特征 | 首次结合深度学习与三维平滑方法对脉络膜内外边界进行三维轮廓映射分析，揭示CSCR患眼与对侧眼的形态差异 | 回顾性研究设计且样本量有限（29例患者），结果需更大样本验证 | 定量分析单侧CSCR患者患眼与对侧眼的脉络膜三维形态特征 | 29例单侧CSCR患者的58只眼睛（包括患眼与对侧眼） | 数字病理 | 中心性浆液性脉络膜视网膜病变 | 扫频源光学相干断层扫描 | 深度学习 | 三维医学影像 | 29例患者58只眼睛 | NA | NA | 球形半径拟合值，相关系数，P值 | NA |
| 2790 | 2025-11-25 |
An efficient deep learning-based strategy to screen inhibitors for GluN1/GluN3A receptor
2025-Nov, Acta pharmacologica Sinica
IF:6.9Q1
DOI:10.1038/s41401-025-01513-x
PMID:40069493
|
研究论文 | 开发基于深度学习的策略高效筛选GluN1/GluN3A受体抑制剂 | 结合序列和复合物评分函数的多阶段深度学习筛选策略，平衡效率与准确性 | 药理研究仍处于早期阶段，筛选方法需进一步验证 | 开发高效准确的GluN1/GluN3A受体抑制剂筛选方法 | GluN1/GluN3A受体及其抑制剂 | 机器学习 | 神经精神疾病 | 全细胞电压钳电生理学 | 深度学习 | 化合物序列数据 | 1800万化合物库筛选至约10个候选分子 | NA | IGModel, RTMScore | IC50值（2.87±0.80μM） | NA |
| 2791 | 2025-11-25 |
Discovery of novel GluN1/GluN3A NMDA receptor inhibitors using a deep learning-based method
2025-Nov, Acta pharmacologica Sinica
IF:6.9Q1
DOI:10.1038/s41401-025-01571-1
PMID:40355656
|
研究论文 | 本研究使用基于深度学习的分子表示框架GeminiMol进行配体虚拟筛选，发现了新型GluN1/GluN3A NMDA受体抑制剂GM-10 | 开发了结合生物活性构象空间信息的深度学习分子表示框架，实现了基于配体的虚拟筛选和骨架跃迁 | 发现的抑制剂GM-10对GluN1/GluN2A和GluN1/GluN3B的选择性有待进一步提高 | 发现新型GluN1/GluN3A NMDA受体抑制剂 | NMDA受体抑制剂 | 机器学习 | 神经系统疾病 | 配体虚拟筛选，全细胞膜片钳记录 | 深度学习 | 分子结构数据 | 1800万化合物库 | GeminiMol | NA | IC50值 | NA |
| 2792 | 2025-11-25 |
Deep Learning-Enhanced Noninvasive Detection of Pulmonary Hypertension and Subtypes via Chest Radiographs, Validated by Catheterization
2025-Nov, Chest
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.chest.2025.06.008
PMID:40541737
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研究论文 | 本研究开发了基于胸部X光片的深度学习模型，用于无创检测肺动脉高压及其亚型 | 首次开发专门针对先天性心脏病相关肺动脉高压亚型检测的深度学习模型，并在多种临床队列中验证性能 | 需要更多样化人群的进一步验证以增强临床普适性 | 开发非侵入性、可访问且准确的肺动脉高压诊断工具 | 肺动脉高压患者，特别是先天性心脏病相关肺动脉高压亚型患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 胸部X光摄影，右心导管检查，经胸超声心动图 | 深度学习 | 图像 | 4,576名患者（2,288名PH患者），包括内部测试集2,140名患者和外部验证集90名患者 | NA | CXR-PH-Net, CXR-CHD-PAH-Net | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 2793 | 2025-11-25 |
Preoperative risk prediction of major cardiovascular events in noncardiac surgery using the 12-lead electrocardiogram: an explainable deep learning approach
2025-Nov, British journal of anaesthesia
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.bja.2025.07.085
PMID:40967934
|
研究论文 | 本研究开发了一种可解释的深度学习模型，通过整合术前12导联心电图和临床数据来预测非心脏手术患者的主要心血管不良事件 | 首次将深度学习应用于术前心电图分析，结合临床变量构建融合模型，并采用生成对抗框架提供波形层面的可解释性分析 | 研究基于单一医疗数据库的回顾性数据，需要外部验证来确认模型的泛化能力 | 改进非心脏手术患者术前心血管风险评估的准确性 | 接受重大非心脏手术的成年患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 12导联心电图分析 | CNN | 心电图波形信号, 临床变量 | 37,081例患者 | NA | 卷积神经网络 | AUROC | NA |
| 2794 | 2025-11-25 |
Genotype-by-sex interaction analyses for alcohol use disorder across biobanks
2025-Nov, Alcohol, clinical & experimental research
DOI:10.1111/acer.70173
PMID:41017299
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研究论文 | 本研究通过基因组范围内的基因型-性别交互作用分析，探索酒精使用障碍的遗传基础及其性别差异 | 首个针对酒精使用障碍的基因组范围内基因型-性别交互作用研究，发现了多个与性别相关的遗传位点 | 研究主要基于欧洲和非洲血统样本，其他人群的代表性可能不足 | 探索遗传变异如何与生物性别相互作用影响酒精使用障碍风险 | 酒精使用障碍患者和对照人群 | 基因组学 | 酒精使用障碍 | 全基因组关联分析, 深度学习, 表达数量性状位点分析 | 深度学习 | 基因组数据, 临床数据 | 1,039,476名参与者（150,429例病例和889,046例对照） | NA | NA | p值 | NA |
| 2795 | 2025-11-25 |
Evaluation of metagenome binning: advances and challenges
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf617
PMID:41269281
|
研究论文 | 评估宏基因组分箱方法的最新进展与挑战 | 系统评估最新深度学习分箱工具，发现对比学习模型表现最佳，并提出多样本分箱的新策略 | 未明确说明评估数据集的规模和多样性限制 | 评估宏基因组分箱方法的性能与效果 | 宏基因组分箱工具和算法 | 生物信息学 | NA | 宏基因组测序 | 深度学习,对比学习 | 宏基因组序列数据 | CAMI2数据集和真实宏基因组数据集 | NA | NA | 分箱性能,嵌入精度,运行速度 | NA |
| 2796 | 2025-11-25 |
Disrupting explicit encoding paradigms: property-interactive transformers decode T-cell receptor specificity beyond dataset biases
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf609
PMID:41269278
|
研究论文 | 本文开发了一种基于Transformer的T细胞受体特异性预测模型TCRoss，通过氨基酸特性交叉映射模拟空间结构，显著提升了预测性能 | 提出通过交叉映射TCR和肽的氨基酸特性来隐式模拟空间结构，并开发了首个基于Transformer的大规模学习模型TCRoss | NA | 开发能够超越数据集偏差、准确预测T细胞受体与肽结合特异性的深度学习模型 | T细胞受体(TCRs)与肽的结合特异性 | 机器学习 | 免疫系统疾病 | 深度学习，T细胞激活实验，生物物理验证 | Transformer | 生物序列数据，氨基酸特性数据 | NA | NA | Transformer | 预测准确性，注意力机制分析 | NA |
| 2797 | 2025-11-25 |
Constructing the 3D spatial distribution of PM2.5 concentrations during the 2022 Beijing Winter Olympics using LiDAR vertical observation networks and machine learning models
2025-Nov, Environment international
IF:10.3Q1
DOI:10.1016/j.envint.2025.109875
PMID:41130189
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研究论文 | 本研究结合激光雷达垂直观测网络和机器学习模型，重构了2022年北京冬奥会期间京津冀地区PM2.5浓度的三维时空分布 | 首次将34个激光雷达站点与多种机器学习模型集成，构建了PM2.5的三维空间分布，并识别了不同奥运阶段的污染传输机制 | 研究区域仅限于京津冀地区，模型在其他地区的适用性需要进一步验证 | 研究北京冬奥会期间PM2.5的三维分布特征和传输机制 | 京津冀地区的PM2.5污染 | 机器学习 | NA | 激光雷达垂直观测，地面监测 | XGBoost, Random Forest, LightGBM, RNN, CNN-RNN, CNN-BiLSTM | 激光雷达垂直观测数据，地面监测数据 | 34个激光雷达站点数据 | NA | CNN-BiLSTM, CNN-RNN | R², RMSE, MAE | NA |
| 2798 | 2025-11-25 |
Biologically informed neural network models are robust to spurious interactions via self-pruning
2025-Oct-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.24.684155
PMID:41278889
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研究论文 | 本研究提出了一种评估生物学信息神经网络模型可靠性的新方法，通过测量模型在训练过程中自我修剪虚假相互作用的能力 | 引入了自我修剪指标来量化评估BINN模型对先验知识网络中不确定性的鲁棒性，并实现了完全GPU加速的LEMBAS框架 | 分析主要基于三个数据集，需要在更多网络设置中验证方法的通用性 | 评估生物学信息神经网络模型在细胞网络建模中的机制可靠性 | 细胞内信号传导动力学网络 | 机器学习 | NA | 深度学习，神经网络建模 | RNN | 信号网络数据 | 3个不同数据集 | PyTorch | LEMBAS | 预测准确性，自我修剪程度 | GPU加速 |
| 2799 | 2025-11-25 |
Vessel Wall Imaging at 7T: State of the Art
2025-Oct-24, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9065
PMID:41136333
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综述 | 本文综述了7T磁共振在颅内血管壁成像中的技术发展、临床应用及未来前景 | 系统总结了7T-MRI在血管壁成像中的技术优势，包括更高空间分辨率、信噪比和对比度，以及深度学习重建等新兴技术 | 存在B1场不均匀性和缺乏标准化协议等挑战 | 探讨7T-MRI在神经血管疾病诊断中的应用价值和技术发展 | 颅内血管壁成像技术及其在脑血管疾病中的应用 | 医学影像 | 脑血管疾病 | 7T-MRI, MPIR-TSE, SPACE, CUBE, CSF抑制技术 | NA | 磁共振影像 | NA | NA | NA | 空间分辨率, 信噪比, 对比噪声比 | NA |
| 2800 | 2025-11-25 |
Deep multi-instance learning model based on gadoxetic acid-enhanced MRI for predicting microvascular invasion of hepatocellular carcinoma: a multicenter, retrospective study
2025-Oct-22, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-14971-7
PMID:41126066
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研究论文 | 基于钆塞酸增强MRI开发深度学习模型用于预测肝细胞癌微血管侵犯的多中心回顾性研究 | 比较不同感兴趣区域和图像输入维度对深度学习模型性能的影响，提出基于所有轴向切片的2.5D深度多示例学习模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（206例患者） | 术前无创预测肝细胞癌微血管侵犯 | 经病理证实的肝细胞癌患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | 钆塞酸增强MRI，包括肝胆期图像、T1WI-FS和T2WI-FS序列 | 深度学习，多示例学习 | 医学影像 | 206例来自三家医院的患者 | NA | 2D DL, 3D DL, 2.5D MIL | AUC | NA |