深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 篇文献，本页显示第 3101 - 3120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3101 | 2025-10-06 |
Efficient Double Helix Detection with Steerable Filters
2025-Aug-20, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.14.670427
PMID:40894605
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研究论文 | 提出一种使用可操纵滤波器的高效双螺旋点扩散函数检测方案，用于3D单分子定位显微镜或追踪 | 仅需7次卷积即可同时提取2D位置和波瓣方向（轴向位置）估计，计算量比基于深度学习的方法少几个数量级 | NA | 开发高效的3D单分子定位显微镜检测方法 | 双螺旋点扩散函数 | 计算机视觉 | NA | 单分子定位显微镜(SMLM) | 可操纵滤波器 | 显微镜图像 | NA | PYthon Microscopy Environment (PYME) | 双高斯模型 | NA | NA |
| 3102 | 2025-10-06 |
Classification of ocular surface diseases: Deep learning for distinguishing ocular surface squamous neoplasia from pterygium
2025-Aug, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie
DOI:10.1007/s00417-025-06804-x
PMID:40186633
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研究论文 | 开发基于深度学习的模型，利用裂隙灯照片区分眼表鳞状上皮 neoplasia 和翼状胬肉 | 首次使用EfficientNet B7网络进行自动图像分割，并采用GoogleNet预训练神经网络对眼表疾病进行分类 | 样本量相对较小（162例患者），两组患者平均年龄存在统计学显著差异 | 开发能够准确区分眼表鳞状上皮 neoplasia 和翼状胬肉的深度学习模型 | 眼表疾病患者的裂隙灯照片 | 计算机视觉 | 眼表疾病 | 裂隙灯摄影 | CNN | 图像 | 162例患者（77例OSSN，85例PTG） | Python | EfficientNet B7, GoogleNet | AUC, 敏感性, F1分数, 准确率, Matthews相关系数 | NA |
| 3103 | 2025-10-06 |
Machine Listening for OSA Diagnosis: A Bayesian Meta-Analysis
2025-Aug, Chest
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.chest.2025.04.006
PMID:40220991
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meta-analysis | 通过贝叶斯荟萃分析评估机器听觉在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）诊断中的准确性 | 首次采用贝叶斯双变量荟萃分析方法系统评估机器听觉技术对OSA的诊断性能，并识别影响诊断准确性的关键因素 | 纳入研究数量有限（16项研究），部分亚组分析样本量较小，需要更多外部验证研究 | 评估机器听觉技术在OSA诊断中的准确性并优化诊断方法 | 阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者 | machine learning | sleep apnea | overnight audio recordings, breathing sound analysis | deep learning, traditional machine learning | audio | 训练集4,864名参与者，测试集2,370名参与者 | NA | NA | sensitivity, specificity, diagnostic OR, positive likelihood ratio, negative likelihood ratio | NA |
| 3104 | 2025-10-06 |
Transformative potential of artificial intelligence in US CDC HIV interventions: balancing innovation with health privacy
2025-Aug-01, AIDS (London, England)
DOI:10.1097/QAD.0000000000004220
PMID:40643081
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综述 | 探讨人工智能在美国CDC艾滋病干预中的变革潜力，重点关注创新与健康隐私的平衡 | 系统分析AI技术（包括机器学习、深度学习和生成式AI）在艾滋病预防领域的综合应用前景及其与公共卫生策略的整合 | 未涉及具体技术实施细节和实证数据支持 | 评估人工智能在艾滋病预防和治疗中的潜在应用价值及实施挑战 | 美国CDC艾滋病干预项目和全球艾滋病防治体系 | 医疗人工智能 | 艾滋病 | 机器学习(ML), 深度学习(DL), 生成式AI(Gen AI) | NA | 艾滋病相关复杂数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3105 | 2025-10-06 |
Incorporating Artificial Intelligence into Fracture Risk Assessment: Using Clinical Imaging to Predict the Unpredictable
2025-Aug, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea)
DOI:10.3803/EnM.2025.2518
PMID:40754720
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综述 | 本文综述人工智能在骨折风险评估中的最新进展，探讨其临床转化路径 | 将深度学习技术应用于常规影像数据进行机会性筛查和个体化风险评估，展示优于传统指标的预测性能 | 模型普适性不足、存在数据偏差和自动化偏差问题 | 探索人工智能作为传统骨折风险评估方法的补充工具 | 骨质疏松性骨折患者 | 医学影像分析 | 骨质疏松症 | 放射影像、计算机断层扫描 | 深度学习 | X光片、CT影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3106 | 2025-10-06 |
MRI-based Ovarian Lesion Classification via a Foundation Segmentation Model and Multimodal Analysis: A Multicenter Study
2025-Aug, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.243412
PMID:40762846
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研究论文 | 开发了一种基于MRI的卵巢病变分类流程，结合基础分割模型和多模态分析 | 首次将Meta的Segment Anything Model（SAM）用于卵巢病变分割，并结合DenseNet-121深度学习模型进行多模态分类 | 回顾性研究设计，外部验证数据集样本量相对较小 | 开发高效、可推广的MRI卵巢病变特征化流程 | 卵巢病变患者 | 医学影像分析 | 卵巢疾病 | 多参数MRI | 深度学习 | 医学影像, 临床数据 | 主要数据集：534个病灶（448名女性）；外部数据集：87个病灶（84名女性） | NA | Segment Anything Model, DenseNet-121 | Dice系数, AUC | NA |
| 3107 | 2025-10-06 |
Deep learning-based model for detection of intracranial waveforms with poor brain compliance in southern Thailand
2025-Aug, Acute and critical care
IF:1.7Q3
DOI:10.4266/acc.001425
PMID:40903411
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研究论文 | 开发基于深度学习的模型用于检测泰国南部地区颅内顺应性不良的颅内压波形 | 首次将深度学习技术应用于颅内压波形分析，实现颅内顺应性不良的自动检测 | 回顾性研究，样本量相对较小（21名患者），仅来自单一地区 | 开发深度学习模型检测指示脑顺应性不良的颅内压波形 | 脑积水术后接受脑室造口术患者的颅内压波形图像 | 医疗信号处理 | 脑积水 | 颅内压波形分析 | 深度学习 | 图像 | 21名脑积水患者的2,744张颅内压波形图像 | NA | NA | 精确率,召回率,mAP_0.5,AUC,灵敏度,特异性 | NA |
| 3108 | 2025-10-06 |
Utilizing Deep Convolutional Neural Networks and Hybrid Classification for Gastrointestinal Disease Diagnosis from Capsule Endoscopy Images
2025-Aug, Journal of biomedical physics & engineering
DOI:10.31661/jbpe.v0i0.2301-1590
PMID:40904333
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度卷积神经网络和混合分类的胶囊内镜图像胃肠道疾病诊断系统 | 提出采用模型评分和类别评分的混合分类框架，通过集成学习技术提升胃肠道病变分类性能 | 研究主要关注特定类型的胃肠道病变，数据集存在类别不平衡问题 | 建立可靠的专家诊断系统以提高胶囊内镜检查的诊断准确性 | 胶囊内镜图像中的胃肠道病变 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 无线胶囊内镜(WCE) | CNN, 集成学习 | 图像 | 包含超过60,000帧的胶囊内镜图像数据集 | NA | VGG16 | 召回率, 阴性预测值 | NA |
| 3109 | 2025-10-06 |
Short-range human cortico-cortical white matter fibers have thinner axons and are less myelinated compared to long-range fibers despite a similar g-ratio
2025-Aug, PLoS biology
IF:7.8Q1
DOI:10.1371/journal.pbio.3002906
PMID:40834043
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研究论文 | 通过二维透射电子显微镜分析比较人类大脑长程和短程白质纤维的轴突直径和髓鞘厚度差异 | 首次系统比较人类大脑长程和短程白质纤维的形态学特征，发现尽管g-ratio相似，但短程纤维具有更细的轴突和更薄的髓鞘 | 研究仅限于二维分析，未考虑三维结构特征；样本来源区域有限 | 探究人类大脑长程和短程白质纤维在轴突直径和髓鞘厚度方面的差异 | 人类大脑白质纤维，包括长程纤维（胼胝体）和短程纤维（浅表白质） | 神经科学 | NA | 二维透射电子显微镜，深度学习 | 深度学习 | 电子显微镜图像 | 约400,000条白质纤维 | NA | NA | NA | NA |
| 3110 | 2025-10-06 |
Cardiovascular magnetic resonance imaging: Principles and advanced techniques
2025 Aug-Oct, Progress in nuclear magnetic resonance spectroscopy
IF:7.3Q1
DOI:10.1016/j.pnmrs.2025.101561
PMID:40912881
|
综述 | 本文全面综述心血管磁共振成像的技术原理、现有局限及新兴发展方向 | 系统梳理了近二十年来应对CMR临床挑战的新型技术，包括自动化采集、运动处理策略、图像加速算法、多参数一体化扫描及深度学习全流程应用 | NA | 概述心血管磁共振成像的现状与未来应用前景 | 心血管磁共振成像技术体系 | 医学影像 | 心血管疾病 | 磁共振成像, 对比增强成像, 参数映射, MR血管造影 | NA | 动态/静态多对比度图像, 多参数图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3111 | 2025-10-06 |
Deep Learning-based Hierarchical Brain Segmentation with Preliminary Analysis of the Repeatability and Reproducibility
2025-Jul-31, 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.2023-0124
PMID:38960679
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研究论文 | 开发基于深度学习的层次化脑部分割方法，并评估其在脑区体积测量中的可重复性和可再现性 | 提出新型深度学习层次化脑部分割方法，能够在临床可行时间内分割107个脑亚区 | 仅使用11名健康受试者的扫描数据评估可重复性和可再现性，样本量较小 | 评估深度学习脑部分割方法在体积测量中的可重复性和可再现性 | 人脑T1加权磁共振图像 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | T1加权磁共振成像 | 深度学习模型 | 3D医学图像 | 486名受试者用于模型训练，11名健康受试者用于评估 | NA | 层次化分割架构 | 可重复性, 可再现性 | NA |
| 3112 | 2025-10-06 |
Automatic measuring of coronary atherosclerosis from medicolegal autopsy photographs based on deep learning techniques
2025-Jul-21, Forensic science, medicine, and pathology
DOI:10.1007/s12024-025-01045-0
PMID:40690102
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研究论文 | 开发基于深度学习的算法来自动测量法医尸检照片中的冠状动脉粥样硬化 | 首次将深度学习技术应用于法医尸检照片中的冠状动脉粥样硬化自动评估 | 对中度粥样硬化等级的识别性能较低，模型性能有待进一步提升 | 开发快速精确评估冠状动脉粥样硬化的深度学习算法并识别影响预测的因素 | 法医尸检中的冠状动脉照片 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 数字摄影 | 深度学习 | 图像 | 3,717张数字照片，来自1,920例法医尸检 | NA | NA | F1-score, 一致性指标, 绝对一致性指标 | NA |
| 3113 | 2025-10-06 |
Physiological Response of Tissue-Engineered Vascular Grafts to Vasoactive Agents in an Ovine Model
2025-Jul, Tissue engineering. Part C, Methods
DOI:10.1089/ten.tec.2025.0098
PMID:40548865
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种评估组织工程血管移植物在大型动物模型中血管反应性的方法 | 首次结合血管内超声成像和血流动力学监测评估TEVG对血管活性药物的反应能力，并开发了基于深度学习的IVUS图像分割软件 | 硝普钠未能在TEVG中引发可测量的血管舒张反应，可能与静脉组织结构差异、低压环境和系统混杂因素有关 | 评估组织工程血管移植物的血管反应性功能 | 绵羊模型中的组织工程血管移植物 | 数字病理 | 心血管疾病 | 血管内超声成像，血流动力学监测，深度学习图像分割 | 深度学习 | 医学图像，生理参数 | 多塞特绵羊模型中的TEVG植入物 | Python | NA | 管腔面积变化百分比，心率变化，平均动脉压变化 | NA |
| 3114 | 2025-10-06 |
Multicycle Dosimetric Behavior and Dose-Effect Relationships in [177Lu]Lu-DOTATATE Peptide Receptor Radionuclide Therapy
2025-Jun-02, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.124.269389
PMID:40274371
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研究论文 | 研究[177Lu]Lu-DOTATATE肽受体放射性核素治疗中多周期剂量学行为及剂量-效应关系 | 首次系统分析多周期治疗中肿瘤与肾脏剂量学变化模式，并建立肾功能与肾脏吸收剂量关系的预测模型 | 样本量有限（30例患者），未发现肿瘤吸收剂量与治疗反应的显著关联 | 开发个性化剂量引导治疗策略 | 转移性神经内分泌肿瘤患者 | 数字病理 | 神经内分泌肿瘤 | SPECT/CT成像，蒙特卡洛剂量率图，深度学习分割 | 深度学习算法 | 医学影像（SPECT/CT，MRI） | 30例患者（78个肿瘤病灶） | NA | NA | RECIST，改良RECIST，eGFR变化百分比 | NA |
| 3115 | 2025-10-06 |
DeepBiome: A Phylogenetic Tree Informed Deep Neural Network for Microbiome Data Analysis
2025-Apr, Statistics in biosciences
IF:0.8Q4
DOI:10.1007/s12561-024-09434-9
PMID:40894332
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研究论文 | 提出一种基于系统发育树信息的深度神经网络DeepBiome，用于微生物组数据分析和表型预测 | 首次将系统发育信息整合到神经网络架构中，能够同时分析多个分类水平并可视化微生物-表型关联网络 | 未明确说明具体样本量大小，且关联分析的具体分类水平仍需进一步确定 | 开发能够预测表型并揭示微生物-表型关联网络的分析工具 | 微生物组数据和人类表型数据 | 机器学习 | NA | 微生物组测序 | 神经网络 | 微生物丰度计数数据 | 小到中等训练样本量 | Keras, TensorFlow | 基于系统发育树指导的神经网络架构 | 准确率, 效率 | NA |
| 3116 | 2025-10-06 |
Using synthetic RNA to benchmark poly(A) length inference from direct RNA sequencing
2025-Jan-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf098
PMID:40899916
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研究论文 | 本研究开发了新型深度学习工具BoostNano，并与现有三种工具在合成RNA标准品上进行了多聚腺苷酸尾长推断的基准测试 | 提出了新的深度学习多聚腺苷酸尾长估计工具BoostNano，并首次使用已知尾长的合成RNA标准品对现有工具进行系统性基准测试 | 测试仅使用两种合成RNA标准品，性能表现存在长度和样本依赖性 | 评估和比较不同多聚腺苷酸尾长推断工具的准确性和性能 | 合成体外转录RNA标准品（Sequin和增强型绿色荧光蛋白RNA） | 生物信息学 | NA | 牛津纳米孔直接RNA测序 | 深度学习 | RNA测序数据 | 两组合成RNA标准品（Sequin：30或60个核苷酸；eGFP：10-150个核苷酸） | NA | NA | 平均误差，运行时间 | NA |
| 3117 | 2025-10-06 |
Integrating Peritumoral and Intratumoral Radiomics with Deep Learning for Preoperative Prediction of Lymphovascular Invasion in Invasive Breast Cancer Using DCE-MRI
2025 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338251374945
PMID:40899931
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研究论文 | 开发并验证了一种结合瘤内和瘤周影像组学、深度学习特征及临床风险指标的人工智能系统，用于术前预测浸润性乳腺癌的淋巴血管侵犯状态 | 首次将瘤内和瘤周(0-1, 1-3, 3-5 mm)多区域影像组学特征与深度学习特征、临床风险因素融合，构建集成模型 | 回顾性研究，样本量有限(496例)，需多中心前瞻性验证 | 术前无创预测浸润性乳腺癌的淋巴血管侵犯状态 | 浸润性乳腺癌患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 动态对比增强MRI | SVM, ResNet-50, 集成模型 | 医学影像 | 496例浸润性乳腺癌患者(训练集344例，验证集152例) | NA | ResNet-50 | 敏感性, 特异性, AUC, 决策曲线分析 | NA |
| 3118 | 2025-10-06 |
A Cross-Modal Mutual Knowledge Distillation Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis: Addressing Incomplete Modalities
2025, IEEE transactions on automation science and engineering : a publication of the IEEE Robotics and Automation Society
IF:5.9Q1
DOI:10.1109/tase.2025.3556290
PMID:40893870
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研究论文 | 提出一种用于阿尔茨海默病诊断的跨模态互知识蒸馏框架，解决实际场景中模态不完整的问题 | 提出不完整跨模态互知识蒸馏(IC-MKD)框架，通过教师-学生模型架构实现模态间知识互补，包含模态解缠教师模型和学生模型的双向知识蒸馏机制 | 仅通过ADNI数据集进行验证，需要更多临床数据集进一步验证泛化能力 | 开发能够处理不完整多模态神经影像数据的阿尔茨海默病早期诊断方法 | 阿尔茨海默病患者的多模态神经影像数据（MRI和PET） | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 多模态神经影像分析 | 深度学习,知识蒸馏 | 神经影像数据（MRI,PET） | ADNI数据集中的患者样本 | 深度学习框架 | 模态解缠教师模型(MDT),学生模型 | 理论分析,模拟研究验证 | NA |
| 3119 | 2025-10-06 |
Integrating radiomics, artificial intelligence, and molecular signatures in bone and soft tissue tumors: advances in diagnosis and prognostication
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1613133
PMID:40900793
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系统综述 | 评估影像组学、人工智能和分子标志物在骨与软组织肿瘤诊断和预后中的整合应用 | 首次系统评估影像组学-AI流程在BSTT中的应用现状，揭示三模态数据整合的缺失并提出未来发展路线图 | 分子数据整合几乎缺失，仅2项研究包含组织病理学关联，缺乏标准化多组学特征融合方法和外部验证 | 推进骨与软组织肿瘤的多模态诊断系统临床转化 | 骨与软组织肿瘤 | 医学影像分析 | 骨与软组织肿瘤 | MRI, CT, 影像组学 | 随机森林, CNN | 医学影像 | 24项研究（从1,141条初始记录中筛选） | NA | 基于注意力的神经网络, 图模型 | AUC | NA |
| 3120 | 2025-10-06 |
Hybrid feature fusion in cervical cancer cytology: a novel dual-module approach framework for lesion detection and classification using radiomics, deep learning, and reproducibility
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1595980
PMID:40900798
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研究论文 | 提出一种结合放射组学和深度学习的双模块框架，用于宫颈癌细胞学的病变检测和分类 | 首次将放射组学特征与深度学习特征融合，并采用双模块框架进行宫颈癌病变检测和分类 | 需要更大规模验证，缺乏实时部署和可解释性AI分析 | 提高宫颈癌细胞学筛查的准确性和效率 | 宫颈细胞学样本 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 放射组学分析，深度学习 | Swin Transformer, YOLOv11, Faster R-CNN, DETR, EfficientNet, XGBoost, Random Forest, CatBoost, TabNet, TabTransformer | 细胞学图像 | 4,236个宫颈细胞学样本（来自6个医疗中心），外部验证集3,619个样本 | PyTorch, TensorFlow | Swin Transformer, YOLOv11, Faster R-CNN, DETR, EfficientNet, TabTransformer | mAP, IoU, precision, recall, F1-score, accuracy, AUC | NA |