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 3061 - 3080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3061 | 2025-11-22 |
Assessing genotype-phenotype correlations in colorectal cancer with deep learning: a multicentre cohort study
2025-Aug, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/j.landig.2025.100891
PMID:40829965
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的多目标模型，用于从结直肠癌组织病理切片中同时预测多种基因突变及其相关表型 | 首次系统性地开发了能够同时预测多种基因改变的多目标深度学习模型，超越了传统仅关注MSI、BRAF和KRAS的单目标模型 | 模型预测性能高度依赖于与MSI相关的形态学特征，对其他生物标志物的特异性模式识别能力有限 | 评估结直肠癌基因型与表型相关性，开发基于深度学习的生物标志物预测模型 | 结直肠癌患者的组织样本 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 苏木精-伊红染色，全切片数字化成像，综合panel测序 | Transformer | 病理图像 | 主要数据集1376名患者（5个队列），验证数据集536名患者（2个公共数据集） | NA | Transformer | AUROC | NA |
| 3062 | 2025-11-22 |
Evaluation of recent lightweight deep learning architectures for lung cancer CT classification
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1647701
PMID:41049845
|
研究论文 | 评估三种轻量级深度学习架构在肺癌CT分类任务中的性能表现 | 首次系统评估MobileOne-S0、FastViT-S12和MambaOut-Femto等新兴轻量级模型在医学影像特别是肺癌分类中的应用潜力 | 研究样本量相对有限（公共数据集95例，私有数据集274例），未在更多样化的临床环境中验证 | 为资源受限环境下的临床部署提供基于证据的模型选择指导 | 肺癌CT图像的分类任务 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 公共数据集95例，私有数据集274例 | NA | MobileOne-S0, FastViT-S12, MambaOut-Femto, ResNet, Swin Transformer | 准确率, AUC, 推理时间, 参数量, FLOPs | NA |
| 3063 | 2025-11-22 |
Correction: Evaluation of recent lightweight deep learning architectures for lung cancer CT classification
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1715188
PMID:41195277
|
修正 | 对先前发表的关于轻量级深度学习架构在肺癌CT分类中评估的文章进行修正 | NA | NA | NA | NA | NA | 肺癌 | CT | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3064 | 2025-11-22 |
DeepAttNet: deep neural network incorporating cross-attention mechanism for subject-independent mental stress detection in passive brain-computer interfaces using bilateral ear-EEG
2025, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2025.1685087
PMID:41255549
|
研究论文 | 提出了一种基于交叉注意力机制的深度神经网络DeepAttNet，用于被动脑机接口中独立于被试的心理压力检测 | 引入了休息对休息范式来隔离任务相关干扰，开发了专门建模半球间神经动力学的交叉注意力机制和逐点时间压缩模块 | 样本量相对较小（32名成人参与者），仅使用双耳EEG记录 | 开发独立于被试的心理压力检测方法，提升被动脑机接口在现实场景中的应用 | 32名成人参与者的双耳EEG数据 | 脑机接口 | 心理健康 | 脑电图 | 深度学习, CNN | EEG信号 | 32名成人参与者 | NA | DeepAttNet, EEGNet, ShallowConvNet, DeepConvNet, TSception | 准确率, 宏F1值 | NA |
| 3065 | 2025-11-22 |
Multi-Omics Meets Premalignancy: Paving the Way for Early Prevention of Cancer
2025, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0930
PMID:41255572
|
综述 | 本文系统探讨多组学技术与人工智能在癌前病变研究中的整合应用及其对癌症早期预防的推动作用 | 首次系统梳理15种癌症类型的临床公认癌前病变，并强调多组学与人工智能融合在肿瘤发生轨迹推断中的创新应用 | 未涉及具体临床验证数据，主要基于现有研究进行理论梳理与展望 | 推动癌症早期检测与药物预防策略发展 | 癌前病变及其向恶性肿瘤转化的动态过程 | 数字病理 | 泛癌种 | 多组学技术, 单细胞测序, 空间组学 | 深度学习 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3066 | 2025-11-22 |
Two-decade dialogue between artificial intelligence and osteoporosis: research trajectories and frontier projections under bibliometric and visual analysis
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1606361
PMID:41255602
|
文献计量分析 | 通过文献计量和可视化方法系统分析2004-2024年间人工智能在骨质疏松症研究领域的发展轨迹和前沿趋势 | 首次对骨质疏松症领域人工智能研究进行全面的文献计量分析，识别了该领域的发展轨迹、新兴前沿和关键挑战 | 仅基于Web of Science数据库的英文文献，可能存在语言和数据库偏倚 | 评估人工智能在骨质疏松症研究中的知识进展和发展趋势 | 2004-2024年间发表的骨质疏松症与人工智能相关文献 | 文献计量学 | 骨质疏松症 | 文献计量分析，可视化分析 | NA | 文献元数据 | 408篇出版物（343篇文章，65篇综述） | VOSviewer, CiteSpace, Scimago Graphica, Bibliometrix | NA | NA | NA |
| 3067 | 2025-11-22 |
Deep learning-driven MRI for accurate brain volumetry in murine models of neurodegenerative diseases
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1632169
PMID:41255818
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的MRI分割方法，用于精确测量神经退行性疾病小鼠模型的脑体积 | 采用深度学习分割方法在7特斯拉MRI上实现快速（4.3分钟）高分辨率脑体积测量，显著减少采集时间并提高动物福利 | 需要麻醉可能影响采集参数，研究主要聚焦小鼠模型 | 开发可靠的小鼠脑体积定量方法以评估神经退行性疾病进程和治疗干预 | 健康C57BL/6J小鼠和肌萎缩侧索硬化、铜宗诱导脱髓鞘、多发性硬化疾病模型小鼠 | 数字病理 | 神经退行性疾病 | MRI, T1加权成像 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | 健康C57BL/6J小鼠和疾病模型小鼠 | NA | NA | 重现性 | NA |
| 3068 | 2025-11-22 |
Thyroid nodule and lymph node metastasis assessment from ultrasound images using deep learning
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1684104
PMID:41255824
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的超声图像诊断模型，用于术前区分良性甲状腺结节、非转移性恶性甲状腺结节和转移性恶性甲状腺结节 | 首次建立能够同时区分三种甲状腺结节类型（BTN、NMTN、MMTN）的AI诊断模型，并在多中心数据上验证其性能优于放射科医生 | 样本量相对较小（195例患者），且各类别样本数量不均衡（MMTN样本最多，NMTN样本最少） | 开发AI辅助诊断工具以提高甲状腺结节超声诊断的准确性和一致性 | 甲状腺结节患者的超声图像 | 计算机视觉 | 甲状腺癌 | 超声成像 | CNN | 图像 | 195名患者（BTN=60，NMTN=15，MMTN=120），共3,537张超声图像 | NA | NA | AUC, 准确率, ROC曲线, 混淆矩阵 | NA |
| 3069 | 2025-11-22 |
Prospects and challenges of deep learning in gynecologic malignancies
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1592078
PMID:41256318
|
综述 | 概述深度学习在妇科恶性肿瘤诊疗中的应用现状与挑战 | 系统探讨深度学习在妇科肿瘤影像分析中的多任务应用潜力及多组学数据整合方向 | 未涉及具体临床验证数据与实际部署障碍的量化分析 | 评估深度学习技术在妇科恶性肿瘤诊疗中的发展前景 | 妇科恶性肿瘤的影像与病理数据 | 数字病理学 | 妇科肿瘤 | 医学影像分析（X射线、CT、MRI、SPECT） | 深度学习模型 | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3070 | 2025-11-22 |
Predicting alcohol use disorder risk in firefighters using a multimodal deep learning model: a cross-sectional study
2025, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2025.1643552
PMID:41256950
|
研究论文 | 开发并验证了一种融合结构磁共振成像和神经心理学评估的多模态深度学习框架，用于预测消防员的酒精使用障碍风险 | 首次将结构MRI与神经心理学评估相结合，通过多模态深度学习实现酒精使用障碍的客观风险分层，避免了传统自我报告方法的系统性漏报问题 | 横断面研究设计无法建立因果关系，样本主要为男性消防员可能限制结果的普适性 | 开发客观的酒精使用障碍风险预测模型，用于高风险职业人群的早期筛查 | 689名现役消防员 | 数字病理 | 酒精使用障碍 | 结构磁共振成像, 神经心理学评估 | CNN, Transformer, 多层感知机 | 图像, 临床数据 | 689名现役消防员（平均年龄43.3±8.8岁，93%为男性） | PyTorch, TensorFlow | ResNet-50, Vision Transformer | 准确率, AUC, ROC曲线 | NA |
| 3071 | 2025-11-22 |
Deep learning-based classification of colorectal cancer in histopathology images for category detection
2025, Biology methods & protocols
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/biomethods/bpaf077
PMID:41256969
|
研究论文 | 本研究开发基于深度学习的结直肠癌组织病理图像分类系统，用于自动识别不同癌症类别 | 提出两阶段预测框架，先进行异常检测再进行多类别分类，显著提升对代表性不足和形态复杂类别的分类鲁棒性 | Swin Transformer模型计算需求较高，部分类别样本量可能不足 | 开发自动化的结直肠癌分类系统以辅助病理学家诊断 | 结直肠癌组织病理图像 | 数字病理 | 结直肠癌 | 苏木精-伊红染色组织病理学成像 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | ResNet-34, ResNet-50, Swin Transformer V2 | 准确率, ROC AUC, F1-score | NA |
| 3072 | 2025-11-22 |
The role of health monitoring technologies in optimising athletes' self-regulation
2025, Wiadomosci lekarskie (Warsaw, Poland : 1960)
DOI:10.36740/WLek/209507
PMID:41075206
|
研究论文 | 开发结合可穿戴设备、云计算和深度学习的智能系统来监测运动员表现和健康 | 整合最新可穿戴设备与深度学习技术实现运动员健康状态的实时监测和预测 | NA | 分析当前运动员表现和健康监测方法，开发智能监测系统 | 运动员的健康监测和训练优化 | 机器学习 | NA | 可穿戴设备监测 | 深度学习 | 生理参数数据 | NA | NA | NA | 预测准确率 | 云计算 |
| 3073 | 2025-11-22 |
Deep learning estimation of proton stopping power with photon-counting computed tomography: a virtual study
2024-Dec, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.S1.S12809
PMID:39574807
|
研究论文 | 本研究通过深度学习模型从光子计数计算机断层扫描图像估计质子阻止本领 | 首次将光子计数CT与U-Net深度学习网络结合用于质子阻止本领估计，相比传统单能和双能CT方法显著提高了精度 | 基于虚拟仿真研究，尚未在真实患者数据上验证 | 提高质子放射治疗中质子阻止本领的估计精度 | 头部XCAT体模的仿真PCCT图像和质子阻止本领图 | 医学影像分析 | 癌症治疗 | 光子计数计算机断层扫描(PCCT) | 深度学习 | 医学影像 | 基于XCAT体模的仿真数据 | NA | U-Net | 均方根误差(RMSE) | NA |
| 3074 | 2025-11-22 |
Applications of Deep Learning Techniques in Healthcare Systems: A Review
2024-Nov, Journal of clinical practice and research
DOI:10.14744/cpr.2024.25381
PMID:41257169
|
综述 | 本文综述了深度学习技术在医疗保健系统中的应用研究 | 系统梳理了卷积神经网络、堆叠自编码器和循环神经网络等主流深度学习方法在医疗领域的应用现状 | 未涉及具体实验验证和性能对比分析 | 探讨深度学习技术在医疗保健领域的应用前景 | 医疗图像分析、药物研发和远程患者监测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, SAE, RNN | 图像, 时间序列数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 堆叠自编码器, 循环神经网络 | NA | NA |
| 3075 | 2025-11-22 |
Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones
2023-11-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000000626
PMID:37462988
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3076 | 2025-11-22 |
Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones: a diagnostic study
2023-Jun-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000000391
PMID:37055021
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研究论文 | 开发并验证了一种集成深度学习的iOS智能手机应用，用于量化监测口腔外游离皮瓣的静脉淤血状况 | 首次将深度学习模型集成到智能手机应用中实现游离皮瓣监测的客观量化，替代传统主观人工观察方法 | 单中心回顾性研究，样本量有限（642名患者），仅适用于iOS平台 | 开发一种能够科学监测和量化游离皮瓣状况的智能诊断工具 | 接受显微外科手术患者的游离皮瓣 | 计算机视觉 | 外科手术并发症 | 计算机视觉，深度学习 | CNN | 图像 | 642名患者的1761张照片 | NA | NA | 准确率, 敏感性, 特异性, AUC | 智能手机iOS平台 |
| 3077 | 2025-11-21 |
Gene expression and protein abundance: Just how associated are these molecular traits?
2026 Jan-Feb, Biotechnology advances
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108720
PMID:41038299
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综述 | 本文系统回顾了基因表达与蛋白质丰度关联性的研究方法、影响因素及在生物技术中的应用前景 | 整合了单细胞分析最新进展，系统比较不同实验环境下分子特征关联性研究方法 | 主要依赖相关性分析方法，受限于蛋白质定量技术发展滞后 | 探讨基因表达与蛋白质丰度的关联程度及其在生物技术中的应用潜力 | 转录组学与蛋白质组学数据关联性研究 | 生物信息学 | NA | 转录组学, 蛋白质组学, 单细胞分析 | NA | 基因表达数据, 蛋白质丰度数据 | NA | NA | NA | 相关性指标 | NA |
| 3078 | 2025-11-21 |
Enhanced CT image classification for kidney stones using pruned ConvNeXt and two-tier optimization
2025-Dec, Acta clinica Belgica
IF:1.1Q2
DOI:10.1080/17843286.2025.2586626
PMID:41217965
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研究论文 | 提出一种用于肾脏结石CT图像分类的两层优化深度学习模型 | 结合动态通道剪枝的改进ConvNeXt架构和河豚优化算法的特征选择方法 | NA | 提高肾脏结石在CT图像中的检测准确率和效率 | 肾脏CT图像 | 计算机视觉 | 肾脏结石 | CT成像 | CNN, LightGBM | 医学图像 | NA | NA | ConvNeXt | 准确率 | NA |
| 3079 | 2025-11-21 |
A comparative deep learning methodology for plant insect image classification: Assessment of CNN architectures and augmentation techniques
2025-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103680
PMID:41246037
|
研究论文 | 提出一种用于植物昆虫图像分类的深度学习方法，评估不同CNN架构和数据增强技术 | 在小型野外采集数据集上系统比较了四种CNN架构、六种单因素数据增强技术和三种优化器的组合效果 | 研究基于有限的小型数据集，未在大规模数据集上验证方法的普适性 | 开发适用于数据稀缺场景的鲁棒昆虫识别方法，为农业决策提供支持 | 植物昆虫图像 | 计算机视觉 | NA | 图像分类 | CNN | 图像 | BAU-Insectv2数据集中的植物昆虫图像 | NA | ResNet101V2, EfficientNet-B1, InceptionV3, InceptionResNetV1 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 3080 | 2025-11-21 |
Utility of Thin-slice Single-shot T2-weighted MR Imaging with Deep Learning Reconstruction as a Protocol for Evaluating Pancreatic Cystic Lesions
2025-Nov-20, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.mp.2025-0042
PMID:40518300
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研究论文 | 评估深度学习重建超分辨率技术在2mm薄层单次激发T2加权MR成像中对胰腺囊性病变的诊断价值 | 首次将工业开发的深度学习重建超分辨率技术应用于2mm薄层单次激发T2加权MR成像，并与传统5mm层厚图像进行对比 | 样本量较小（仅30例患者），研究时间范围较短（2024年6-7月） | 评估深度学习重建超分辨率技术对胰腺囊性病变MR图像质量的影响 | 胰腺囊性病变患者 | 医学影像分析 | 胰腺囊性病变 | 单次激发涡轮自旋回波MR成像，深度学习重建超分辨率技术 | 深度学习重建模型 | MR图像 | 30例连续胰腺囊性病变患者 | NA | NA | 信噪比，对比噪声比，图像质量评分，诊断置信度 | NA |