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 2941 - 2960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2941 | 2025-11-23 |
Artificial intelligence-based parotid contouring for radiation oncology in head and neck cancers
2025-Jul-01, Indian journal of cancer
IF:0.9Q4
DOI:10.4103/ijc.ijc_473_23
PMID:41272860
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的自动腮腺轮廓分割方法，用于头颈癌放射治疗规划 | 采用U-Net架构实现腮腺自动轮廓分割，提高治疗规划的精确性和效率 | 仅使用20个匿名CT数据集，样本量较小 | 开发自动腮腺轮廓分割算法以改进头颈癌放射治疗规划 | 头颈癌患者的腮腺器官 | 数字病理 | 头颈癌 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 20个匿名CT数据集 | NA | U-Net | 准确率,精确率,召回率,损失函数,交并比 | NA |
| 2942 | 2025-11-23 |
Advancing Digital Precision Medicine for Chronic Fatigue Syndrome through Longitudinal Large-Scale Multi-Modal Biological Omics Modeling with Machine Learning and Artificial Intelligence
2025-Jun-18, ArXiv
PMID:40980765
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研究论文 | 通过纵向多组学数据和人工智能方法研究慢性疲劳综合征的生物标志物和疾病机制 | 开发了可解释的深度学习框架BioMapAI，创建了首个健康和疾病状态下的多组学连接图谱，揭示了微生物-免疫-代谢组的相互作用变化 | 样本规模相对有限，疾病持续时间分组较为宽泛 | 探索慢性疲劳综合征的病因机制并开发精准医疗方法 | 慢性疲劳综合征患者和健康对照者 | 数字病理学 | 慢性疲劳综合征 | 宏基因组学, 代谢组学, 免疫分析, 临床表型分析 | 深度学习 | 多组学数据, 临床数据 | ME/CFS患者154人（短期75人，长期79人），健康对照79人 | BioMapAI | 深度学习框架 | 疾病分类精度 | NA |
| 2943 | 2025-11-23 |
Single Cell Spatial Transcriptomics Reveals Immunotherapy-Driven Bone Marrow Niche Remodeling in AML
2025-Jan-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.24.634753
PMID:39975227
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研究论文 | 本研究通过单细胞空间转录组学分析免疫治疗对急性髓系白血病骨髓微环境的重塑作用 | 整合单细胞RNA测序与空间转录组数据，开发基于深度学习的细胞分割模型，采用细胞边缘距离计算方法更精确分析肿瘤微环境 | 测序深度限制，样本量有限 | 研究免疫治疗对急性髓系白血病骨髓微环境中白血病细胞与免疫细胞时空相互作用的影响 | 难治性或复发性急性髓系白血病患者的骨髓样本 | 数字病理学 | 急性髓系白血病 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, 多组学分析 | 深度学习分割模型 | 空间转录组数据, 单细胞RNA测序数据, 图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2944 | 2025-11-23 |
Robust Human Gait Speed Recognition Under Non-Ideal Conditions for Suspension-Assisted Walking Systems
2025 Jan-Dec, Healthcare technology letters
IF:2.8Q3
DOI:10.1049/htl2.70029
PMID:41262208
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研究论文 | 提出一种基于IMU信号和混合深度学习模型的步态速度识别框架，用于非理想条件下的可靠步态分析 | 融合CNN和BiLSTM的混合深度学习模型，结合多传感器数据融合和两阶段特征选择策略，在非理想条件下实现高精度步态速度识别 | 仅使用8名健康受试者数据，未在患者群体中验证，样本规模有限 | 开发在非理想条件下鲁棒的步态速度识别方法，用于移动能力评估和智能辅助系统 | 健康受试者的下肢运动数据 | 机器学习 | NA | 惯性测量单元(IMU)信号采集，快速傅里叶变换(FFT)，连续小波变换(CWT) | CNN, BiLSTM, LSTM, GRU, BP | 运动传感器数据 | 8名健康受试者 | NA | CNN-BiLSTM混合模型 | 准确率, 均方根误差(RMSE) | NA |
| 2945 | 2025-11-23 |
Engineering Macrophage via Biomaterial-Mediated Mitochondrial Regulation: Mechanisms and Strategies
2025, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0883
PMID:41262353
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综述 | 本文综述了通过生物材料介导的线粒体调控工程化改造巨噬细胞的机制与策略 | 提出人工智能驱动的深度学习方法加速靶向线粒体疗法开发，建立理性设计原则和标准化评估方案 | 面临单细胞中心调控、线粒体互作复杂性和传统试错策略效率低下等转化挑战 | 开发针对炎症相关疾病的线粒体靶向精准免疫治疗策略 | 巨噬细胞的线粒体稳态与表型极化 | 生物医学工程 | 炎症性疾病 | 生物材料介导的线粒体调控 | 深度学习 | 代谢网络模型 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2946 | 2025-11-23 |
Artificial intelligence-assisted accurate diagnosis of anterior cruciate ligament tears using customized CNN and YOLOv9
2025, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2025.1691048
PMID:41262491
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研究论文 | 本研究开发了一种基于定制CNN和YOLOv9的人工智能系统，用于通过膝关节MRI准确诊断前交叉韧带撕裂 | 提出定制化CNN架构，采用手术验证数据集，同时包含部分和完全撕裂病例，并采用严格的患者级数据分割方法 | 单中心研究，未来需要扩展到多中心数据集、多样化MRI协议和前瞻性读者研究 | 评估多种CNN架构在前交叉韧带撕裂检测中的性能 | 前交叉韧带撕裂患者 | 计算机视觉 | 运动损伤 | 磁共振成像 | CNN, YOLOv9 | 图像 | 8,086个质子密度加权矢状位膝关节MRI切片 | NA | CustomCNN, DenseNet121, InceptionResNetV2 | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | NA |
| 2947 | 2025-11-23 |
Artificial intelligence for mental health: A narrative review of applications, challenges, and future directions in digital health
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251395548
PMID:41262770
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综述 | 本文系统回顾了人工智能在心理健康领域的应用现状、挑战和未来发展方向 | 重点关注非生成式AI在心理健康领域的应用，涵盖诊断、治疗个性化和实时监测等多个维度 | 数据集多样性不足、算法偏见、缺乏临床验证以及伦理考量等挑战 | 探索人工智能在心理健康领域的应用潜力和发展方向 | 心理健康数字健康应用 | 自然语言处理, 机器学习 | 心理健康障碍 | 机器学习, 深度学习, 自然语言处理 | NA | 多模态数据 | NA | NA | NA | 诊断准确性, 治疗个性化程度 | NA |
| 2948 | 2025-11-23 |
The Hydractinia Genome Project Portal: multi-omic annotation and visualization of Hydractinia genomic datasets
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf215
PMID:41262968
|
研究论文 | 介绍水螅基因组项目门户网站，提供水螅属两种物种的多组学数据和可视化工具 | 首次提供水螅属物种的综合性多组学数据门户，包含独特的单细胞基因表达图谱和基于结构的深度学习功能注释方法 | 仅涵盖两种水螅物种，功能注释方法仍存在已知的注释转移空白 | 推进对水螅模型生物的研究，增强对基因组与形态复杂性关系的理解 | 水螅属两种广泛研究的物种 | 生物信息学 | NA | 基因组学、转录组学、蛋白质组学、单细胞测序 | DeepFRI | 基因组序列、转录组数据、蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2949 | 2025-11-23 |
Leveraging laryngograph data for robust voicing detection in speech
2024-Nov-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0034445
PMID:39565144
|
研究论文 | 本研究提出了一种利用喉部描记数据的监督式浊音检测模型，通过改进CrossNet架构并采用预训练策略提升模型泛化能力 | 首次将喉部描记数据作为参考标准用于浊音检测，采用CrossNet架构并探索预训练策略以增强模型泛化性能 | 模型性能依赖于喉部描记数据的质量和可用性，在缺乏此类数据的场景下可能受限 | 开发具有强泛化能力的鲁棒性浊音检测方法 | 语音信号中的浊音区间 | 语音信号处理 | NA | 喉部描记术 | 深度学习 | 语音信号，喉部描记数据 | 多个喉部描记数据集（具体数量未明确说明） | NA | CrossNet | NA | NA |
| 2950 | 2025-11-23 |
SCC-NET: segmentation of clinical cancer image for head and neck squamous cell carcinoma
2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.6.065501
PMID:39583005
|
研究论文 | 提出一种基于神经架构搜索U-Net的改进模型SCC-NET，用于头颈部鳞状细胞癌内镜图像的病灶分割 | 提出可学习离散小波池化技术，结合通道注意力模块为不同层输出分配权重，并引入CSPNet的跨阶段部分设计 | 仅使用单一医疗中心数据，样本量相对有限 | 开发头颈部鳞状细胞癌内镜图像的自动分割算法 | 头颈部鳞状细胞癌内镜图像 | 数字病理 | 头颈部鳞状细胞癌 | 内镜检查 | U-Net, CSPNet | 图像 | 556张经病理确认的鳞状细胞癌照片 | NA | SCC-NET, U-Net, CSPNet | mIOU, Dice相似系数, 准确率, 召回率 | NA |
| 2951 | 2025-11-23 |
Session Introduction: Artificial Intelligence in Clinical Medicine: Generative and Interactive Systems at the Human-Machine Interface
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160265
|
会议介绍 | 介绍2024年太平洋生物计算研讨会中关于临床医学人工智能的专题会议，重点关注生成式和交互式系统在人机界面的应用 | 聚焦于生成式AI和深度学习模型在医疗领域的突破性应用，特别强调人机交互界面的创新研究 | NA | 评估AI系统在医疗保健中的潜在影响和意义，开发解决实际医疗问题的AI算法 | 临床决策支持系统、监测工具、医学影像解读和分诊能力 | 人工智能在医学中的应用 | NA | 生成式AI、深度学习 | 深度学习模型 | 非结构化文本、影像数据、结构化和表格数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2952 | 2025-11-23 |
BrainSTEAM: A Practical Pipeline for Connectome-based fMRI Analysis towards Subject Classification
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160269
|
研究论文 | 提出BrainSTEAM集成框架，通过时空模块和多种技术组合解决fMRI数据有限导致的过拟合问题，提升基于连接组的脑功能网络分析性能 | 提出结合EdgeConv图神经网络、自编码器和Mixup策略的集成框架，通过动态分割时间序列信号构建相关网络来增加训练数据 | 依赖于有限规模的神经影像数据集，在更广泛疾病类型上的泛化能力有待验证 | 开发有效的基于连接组的fMRI分析框架，用于神经模式发现和疾病诊断 | 功能脑网络和脑区连接结构 | 神经影像分析 | 自闭症 | fMRI | GNN, Autoencoder | 功能磁共振成像时间序列数据 | ABIDE和HCP两个真实世界神经影像数据集 | PyTorch | EdgeConv | 分类准确率 | NA |
| 2953 | 2025-11-23 |
Optimizing Computer-Aided Diagnosis with Cost-Aware Deep Learning Models
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160273
|
研究论文 | 本研究提出了一种集成成本敏感参数的深度学习辅助诊断系统，旨在优化医学影像诊断中的错误分类成本 | 在激活函数中引入成本敏感参数，差异化处理假阴性和假阳性错误的代价 | 仅在两个医学影像数据集上验证，未在其他疾病或影像模态上测试 | 开发成本敏感的深度学习模型以优化计算机辅助诊断系统 | 肺结节影像和乳腺癌组织学图像 | 计算机视觉 | 肺癌, 乳腺癌 | 医学影像分析 | 深度学习 | 医学影像 | LIDC和BreakHis两个数据库的样本 | NA | NA | 灵敏度, 准确率 | NA |
| 2954 | 2025-11-23 |
A deep neural network estimation of brain age is sensitive to cognitive impairment and decline
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160276
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研究论文 | 本研究利用自由水校正的扩散MRI和T1加权MRI构建深度神经网络预测大脑年龄，并探讨其与认知障碍的关系 | 首次采用自由水校正的dMRI技术分离组织与液体信号，并结合T1加权MRI构建密集连接神经网络预测大脑年龄 | 未说明具体样本量大小和参与者的详细人口统计学特征 | 开发敏感的生物标志物用于阿尔茨海默病的诊断和监测 | 认知未受损个体和轻度认知障碍参与者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 扩散MRI, T1加权MRI, 自由水校正技术 | 深度神经网络 | 神经影像数据 | NA | NA | 密集连接神经网络 | 相关系数r, p值, β系数 | NA |
| 2955 | 2025-11-23 |
Live-cell imaging in the deep learning era
2023-12, Current opinion in cell biology
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.ceb.2023.102271
PMID:37897927
|
综述 | 本文综述了深度学习时代活细胞成像的计算方法进展 | 系统总结了深度学习在活细胞成像中的最新应用，包括自主显微镜等前沿技术 | 仅简要覆盖重要计算方法，未提供详细的实施指南或性能比较 | 探讨深度学习如何改变活细胞成像的实施和数据分析方式 | 活细胞成像技术和相关计算方法 | 计算机视觉 | NA | 荧光显微镜，活细胞成像 | 深度学习 | 图像，时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2956 | 2025-11-23 |
A deep neural network estimation of brain age is sensitive to cognitive impairment and decline
2023-Oct-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.08.10.552494
PMID:37645837
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研究论文 | 本研究利用自由水校正的扩散MRI和T1加权MRI特征构建深度神经网络模型预测脑年龄，并验证其对认知障碍和认知衰退的敏感性 | 首次采用自由水校正的扩散MRI技术分离脑组织与液体成分，并构建多模态融合的深度神经网络模型预测脑年龄 | 未明确说明样本来源和具体样本量，研究范围可能受限于特定人群 | 开发敏感的生物标志物用于阿尔茨海默病的诊断和监测 | 认知未受损个体和轻度认知障碍参与者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 扩散MRI, T1加权MRI, 自由水校正技术 | 深度神经网络 | 神经影像数据 | NA | NA | 密集连接神经网络 | 相关系数, p值, β系数 | NA |
| 2957 | 2025-11-23 |
Segmenting 3D geometry of left coronary artery from coronary CT angiography using deep learning for hemodynamic evaluation
2022-11-08, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ac9e03
PMID:36317246
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研究论文 | 提出基于深度学习的CoronarySegNet框架，用于从冠状动脉CT血管造影图像中自动分割左冠状动脉并生成3D几何模型 | 结合通道感知注意力模块和带有空间丢弃的深度残差块的U-net架构，通过消除2D特征图增强特征图独立性 | NA | 开发自动分割左冠状动脉3D几何的深度学习框架，用于血流动力学评估 | 左冠状动脉 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管造影 | CNN | 医学图像 | 来自孟加拉国多家医疗中心和Rotterdam冠状动脉算法评估挑战数据集的CCTA图像 | NA | U-net | Dice相似系数 | NA |
| 2958 | 2025-11-22 |
Ergonomic handheld chip: An instrument-free RPA-CRISPR platform for rapid home self-testing
2026-Feb-01, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2025.118157
PMID:41177006
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研究论文 | 开发了一种无需仪器的便携式微流控芯片平台，用于家庭自测分子检测 | 将机械、生化和智能模块集成到手持设备中，通过单次摆动产生瞬时加速度驱动试剂流动，无需外部泵、加热器或电源 | 样本量较小(52个样本)，仅验证了HPV检测应用 | 开发低成本、无需仪器、用户友好的分子检测平台用于分散或家庭环境 | 高风险人乳头瘤病毒(HPV) | 生物医学工程 | 病毒感染疾病 | RPA-CRISPR, 微流控技术, 荧光成像 | 深度学习模型 | 智能手机采集的荧光图像 | 52个临床样本 | NA | NA | 检测限, 特异性, 准确率, 一致性 | 智能手机 |
| 2959 | 2025-11-22 |
MR Imaging of the Triangular Fibrocartilage Complex: Anatomy and Relevant Pathology
2026-Feb, Magnetic resonance imaging clinics of North America
IF:1.5Q3
DOI:10.1016/j.mric.2025.08.004
PMID:41265977
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综述 | 本文探讨了三角纤维软骨复合体磁共振成像的技术要求、解剖结构及相关病理表现 | 介绍了深度学习新技术在提高三角纤维软骨复合体磁共振成像分辨率和诊断准确性方面的应用潜力 | 磁共振成像与关节镜检查作为金标准的一致性仍面临挑战 | 优化三角纤维软骨复合体的磁共振成像技术和诊断准确性 | 三角纤维软骨复合体及其相关病理变化 | 医学影像 | 腕关节疾病 | 磁共振成像, 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2960 | 2025-11-22 |
Amplification-free detection of mycoplasma pneumoniae via CRISPR-Cas12a and deep learning-optimized crRNAs on a lateral flow platform
2026-Jan-15, Journal of pharmaceutical and biomedical analysis
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jpba.2025.117196
PMID:41129856
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研究论文 | 开发了一种基于CRISPR-Cas12a和深度学习优化crRNA的无扩增检测平台，用于肺炎支原体的快速诊断 | 结合深度学习优化的crRNA文库与侧向流平台，实现无扩增检测并显著提升检测灵敏度 | 未明确说明临床样本规模及深度学习模型的具体架构细节 | 开发快速准确的肺炎支原体检测方法 | 肺炎支原体P1基因保守区域 | 生物信息学 | 呼吸道感染 | CRISPR-Cas12a, 侧向流检测, 深度学习 | 深度学习 | 基因序列数据 | 从50多个候选crRNA中筛选出16个高活性crRNA | NA | NA | 检测限, 灵敏度, 特异性, 信号饱和度时间 | NA |