深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33776 篇文献，本页显示第 301 - 320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2025-11-14 |
Artificial Intelligence in Pancreatobiliary Endoscopy: Current Advances, Opportunities, and Challenges
2025-Oct-23, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14217519
PMID:41226916
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综述 | 本文综述了人工智能在胰胆管内镜诊疗中的当前进展、机遇与挑战 | 系统总结了AI在EUS、ERCP和DSOC等胰胆管内镜技术中的创新应用，包括病灶检测、胰腺肿块鉴别、囊性病变分类和恶性胆道狭窄诊断等 | 当前AI模型主要处于实验阶段，受限于单中心小样本数据集、缺乏外部验证、无FDA批准系统，存在数据采集不一致、硬件平台互操作性有限等障碍 | 探讨人工智能技术在胰胆管内镜领域应用的现状与发展前景 | 胰胆管内镜检查技术（EUS、ERCP、DSOC）及其相关疾病诊断 | 医学人工智能 | 胰腺疾病,胆道疾病 | 内镜超声,内镜逆行胰胆管造影,数字单操作者胆道镜 | 机器学习,深度学习 | 内镜图像,医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 302 | 2025-11-14 |
Deep Learning-Based Inverse Design of Stochastic-Topology Metamaterials for Radar Cross Section Reduction
2025-Oct-23, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18214841
PMID:41227803
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的随机拓扑超材料逆向设计方法，用于实现雷达散射截面缩减 | 将CBAM增强的变分自编码器与基于Transformer的预测器相结合，显著提升模型对超材料关键结构特征的提取和电磁响应预测能力 | 仅针对1比特编码超材料进行设计验证，设计空间覆盖范围有限 | 开发高效的电磁超材料逆向设计方法 | 随机拓扑结构的电磁超材料 | 机器学习 | NA | 全波仿真，电磁响应测量 | VAE, Transformer | 结构图像，电磁响应数据 | 基于单元填充率随机生成的小规模数据集 | PyTorch, TensorFlow | CBAM-VAE, Transformer encoder | 雷达散射截面缩减值(dB) | GPU加速计算 |
| 303 | 2025-11-14 |
Radiomics for Dynamic Lung Cancer Risk Prediction in USPSTF-Ineligible Patients
2025-Oct-23, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17213406
PMID:41228201
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研究论文 | 开发基于纵向影像组学的肺癌风险预测模型，针对不符合USPSTF筛查标准的患者 | 首次将时间变化的影像组学特征与深度学习模型Sybil结合，用于不符合传统筛查标准患者的动态肺癌风险预测 | 样本量相对较小（122例患者），主要基于回顾性数据 | 提高不符合USPSTF筛查标准患者的肺癌早期检测能力 | 122例后来确诊为肺癌的患者，包括69%前吸烟者和30%从不吸烟者 | 数字病理 | 肺癌 | CT影像分析，影像组学特征提取 | 生存分析模型，深度学习模型 | 胸部CT扫描图像 | 122例患者，共622次CT扫描 | NA | Sybil | C-index，准确率，敏感性，特异性 | NA |
| 304 | 2025-11-14 |
Fall Detection in Elderly People: A Systematic Review of Ambient Assisted Living and Smart Home-Related Technology Performance
2025-Oct-23, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216540
PMID:41228764
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系统综述 | 系统评估环境辅助生活和智能家居中老年人跌倒检测系统的性能表现 | 首次系统比较不同传感器类别和算法方法在跌倒检测中的性能差异 | 纳入研究的方法学异质性可能影响结果比较 | 评估环境辅助生活和智能家居中跌倒检测系统的性能 | 老年人跌倒检测系统 | 环境辅助生活 | 老年疾病 | NA | 深度学习, 机器学习, 阈值方法 | 传感器数据 | 80项研究 | NA | NA | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, 训练时间, 测试时间 | NA |
| 305 | 2025-11-14 |
Artificial Intelligence for Lymph Node Detection and Malignancy Prediction in Endoscopic Ultrasound: A Multicenter Study
2025-Oct-22, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17213398
PMID:41228191
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的内镜超声淋巴结检测与恶性预测系统 | 首次评估深度学习系统在内镜超声淋巴结评估中的性能，采用YOLO架构同时实现检测和分类功能 | 多中心研究但仍需更大规模验证，未提及模型泛化能力测试 | 评估基于人工智能的系统在内镜超声图像中预测淋巴结恶性的有效性 | 内镜超声图像中的淋巴结 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 内镜超声成像 | CNN | 图像 | 82次内镜超声检查的59,992张图像 | NA | YOLO | 灵敏度, 特异度, 精确度, 阴性预测值, 阳性预测值, 诊断准确率 | NA |
| 306 | 2025-11-14 |
Human-Machine Collaborative Learning for Streaming Data-Driven Scenarios
2025-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216505
PMID:41228729
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研究论文 | 提出一种人机协同学习框架，结合人类智能与机器智能处理流数据驱动任务 | 首次将人类决策与深度学习在流数据场景中通过交互式协作模式进行整合 | 需要少量人工干预，在完全自动化场景中适用性受限 | 开发人机协同学习框架以提升动态环境下复杂任务的性能 | 视频异常检测、行人重识别、声音事件检测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 视频、音频、图像数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 307 | 2025-11-14 |
3D Neighbor2Neighbor-based unsupervised deep learning for noise reduction in OCT imaging: insights from multiple clinical datasets
2025-Oct-20, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.564313
PMID:41215161
|
研究论文 | 提出基于3D Neighbor2Neighbor的无监督深度学习策略用于OCT成像中的噪声降低 | 将Neighbor2Neighbor方法扩展到三维空间，并优化ResNet网络以适应OCT三维体积数据特性 | NA | 降低OCT成像中的散斑和电噪声干扰 | OCT三维体积数据 | 计算机视觉 | 眼科疾病,皮肤科疾病 | 光学相干断层扫描 | 无监督深度学习 | 三维医学图像 | NA | NA | ResNet | NA | NA |
| 308 | 2025-11-14 |
Phase unwrapping based on transformer-enhanced residual network for Doppler OCT flow measurement
2025-Oct-20, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.573074
PMID:41215207
|
研究论文 | 提出一种基于Transformer增强残差网络的相位解包裹方法，用于多普勒OCT血流测量 | 将相位解包裹作为回归任务，首次将Transformer与残差网络结合，通过自注意力机制实现局部特征提取与全局上下文感知的协同 | 未明确说明模型在极端噪声条件下的性能边界和计算效率 | 解决多普勒OCT中相位包裹问题，提高血流速度测量精度 | 大鼠大脑中动脉多普勒图像和血流速度数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 多普勒光学相干断层扫描 | CNN, Transformer | 相位图像 | 大鼠大脑中动脉多普勒图像数据集 | NA | TRNet, 残差网络, Transformer | 信噪比, 视觉检查, 定量评估, 相关性分析 | NA |
| 309 | 2025-11-14 |
A data-driven modeling approach to prediction of persistent foot drop after gastroc-soleus lengthening surgery in children with cerebral palsy
2025-Oct-14, Gait & posture
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.110010
PMID:41223483
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于预测脑瘫儿童腓肠肌-比目鱼肌延长术后持续性足下垂的风险 | 首次将卷积神经网络和前馈神经网络结合，利用术前步态和临床数据预测术后足下垂，并采用SHAP方法识别关键风险因素 | 样本量相对有限（110名患者），且仅针对脑瘫儿童群体 | 预测脑瘫儿童腓肠肌-比目鱼肌延长术后足下垂风险并识别相关风险因素 | 110名脑瘫儿童（36名单瘫，74名双瘫） | 医疗健康数据分析 | 脑瘫 | 三维步态分析，物理检查 | CNN, 前馈神经网络 | 步态数据，临床数据 | 110名脑瘫儿童 | NA | 卷积神经网络结合前馈神经网络 | RMS误差，准确率 | NA |
| 310 | 2025-11-14 |
Polarimetric feature analysis of Mueller matrices for brain tumor image segmentation
2025-Oct-06, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.561518
PMID:41215153
|
研究论文 | 本研究利用穆勒矩阵偏振测量数据开发深度学习模型，用于脑肿瘤图像分割 | 比较基于原始穆勒矩阵测量值与Lu-Chipman特征图的深度学习模型性能，展示单波长偏振测量在脑肿瘤分割中的潜力 | 数据收集和标注过程劳动密集型，临床推广应用面临挑战 | 探索穆勒矩阵偏振测量在脑肿瘤识别和分割中的应用价值 | 人脑组织样本 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 穆勒矩阵偏振测量，单波长偏振成像系统 | 深度学习模型 | 偏振图像 | NA | NA | NA | 分割准确度 | NA |
| 311 | 2025-11-14 |
From Single-Cancer to Pan-Cancer Prognosis: A Multimodal Deep Learning Framework for Survival Analysis with Robust Generalization Capability
2025-Oct, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2025.06.006
PMID:40651540
|
研究论文 | 提出统一多模态泛癌生存网络UMPSNet，通过整合组织病理学图像、基因组表达谱和元数据实现跨癌症类型的生存预后预测 | 首次提出基于最优传输注意力机制的多模态特征对齐方法和引导专家混合机制，解决癌症类型分布偏移问题，实现零样本迁移能力 | 模型在零样本迁移评估中仅验证了胰腺腺癌一种癌症类型，需要更多外部验证 | 开发具有强大泛化能力的多模态深度学习框架，实现从单癌症到泛癌的生存分析 | 癌症患者的多模态医疗数据，包括组织病理学图像、基因组表达谱和临床元数据 | 数字病理学 | 泛癌 | 全切片图像分析，基因组表达谱分析 | 深度学习 | 图像，基因组数据，文本元数据 | 3523张全切片图像（2831例患者），外加392张胰腺腺癌图像（66例患者）用于验证 | NA | UMPSNet | 一致性指数 | NA |
| 312 | 2025-11-14 |
Correlation of fetal heartbeat outcome after Day 3 or Day 5 single embryo transfer of morphologically selected embryos with an annotation-free deep learning scoring system: Results from a multi-center study
2025-Oct, Journal of assisted reproduction and genetics
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10815-025-03570-x
PMID:40794157
|
研究论文 | 本研究通过多中心验证比较了基于AI的胚胎评分系统与形态学评估在预测胎儿心跳结局方面的表现 | 首次在多中心研究中验证了全自动无标注深度学习评分系统在胚胎选择中的有效性 | 回顾性观察研究设计，可能存在选择偏倚 | 评估AI胚胎评分系统在预测胚胎着床成功率方面是否等同于或优于形态学评估 | 第3天或第5天单胚胎移植的形态学筛选胚胎 | 数字病理 | 生殖医学 | 延时摄影视频分析 | 深度学习 | 胚胎延时摄影视频 | 第3天移植2965例，第5天及以上移植6970例 | NA | iDAScore V2 | AUC, FHB率 | NA |
| 313 | 2025-11-14 |
How Can Clinicians Leverage Vibe Coding for Machine Learning and Deep Learning Research?
2025-Oct, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea)
DOI:10.3803/EnM.2025.2675
PMID:41208262
|
综述 | 介绍vibe coding如何帮助临床医生进行机器学习和深度学习研究 | 提出vibe coding作为临床医生进行机器学习研究的新方法，通过自然语言指令降低编程门槛 | 未提供具体性能对比数据，主要依赖概念性介绍和案例展示 | 探讨临床医生如何利用vibe coding技术开展机器学习和深度学习研究 | 临床医生、住院医师和医学生 | 机器学习 | NA | 生成式人工智能 | NA | 公开可用数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 314 | 2025-11-14 |
The Use of Artificial Intelligence in ECG Interpretation in the Outpatient Setting: A Scoping Review
2025-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.94113
PMID:41209885
|
综述 | 本文通过范围综述总结了深度学习算法在门诊心电图解读中的应用现状与临床价值 | 首次系统评估AI在门诊场景下心电图解读的有效性，重点关注非医院环境下的应用潜力 | 样本量小且同质性强，部分算法存在过度诊断倾向，训练数据缺乏多样性，外部验证不足 | 评估人工智能在门诊心电图解读中的诊断准确性和临床效用 | 门诊心电图数据及基于AI的心电图解读研究 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 深度学习，心电图分析 | CNN | 心电图信号数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | 诊断准确率 | NA |
| 315 | 2025-11-14 |
Comparison of deep learning-based segmentation and registration using pre-treatment contours for online rectal delineation in magnetic resonance-guided radiotherapy
2025-Oct, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100854
PMID:41210596
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研究论文 | 比较基于深度学习的分割和配准方法在磁共振引导放疗中直肠轮廓在线勾画的效果 | 首次系统比较基于U-Net的分割和配准模型在整合计划轮廓进行在线直肠勾画中的性能差异 | 样本量相对有限（104例患者），仅针对直肠癌单一病种进行研究 | 评估深度学习模型整合计划轮廓进行在线直肠轮廓勾画的最佳方法 | 104例直肠癌患者的磁共振影像数据 | 医学影像分析 | 直肠癌 | 磁共振成像（MRI） | CNN | 医学影像 | 104例直肠癌患者（训练68例，验证14例，测试22例） | NA | U-Net | 豪斯多夫距离（HD）, Dice系数, 定性评分 | NA |
| 316 | 2025-11-14 |
Modelling transcription with explainable AI uncovers context-specific epigenetic gene regulation at promoters and gene bodies
2025-Oct, PLoS genetics
IF:4.0Q1
DOI:10.1371/journal.pgen.1011908
PMID:41129591
|
研究论文 | 本研究利用可解释人工智能建模转录过程，揭示启动子和基因体区域背景特异性表观遗传基因调控机制 | 首次将SHAP可解释AI方法应用于未扰动条件下染色质相关蛋白数据的转录调控机制分析，成功预测扰动实验的直接靶标 | 依赖于深度学习模型的预测准确性，需要实验验证来确认计算发现的生物学意义 | 解析转录调控中染色质相关蛋白的复杂相互作用机制 | RNA Pol-II占据位点、染色质相关蛋白谱、SET1A、ZC3H4、INTS11等调控因子 | 机器学习 | NA | 深度学习方法、SHAP可解释AI、degron-based扰动实验 | 深度学习模型 | 染色质相关蛋白谱数据、RNA Pol-II占据数据、基因表达数据 | NA | NA | NA | SHAP重要性排序、差异基因表达预测、转录变化幅度捕获 | NA |
| 317 | 2025-11-14 |
Determination of Diagnosis and Prognosis in Spinal Cord Injury Using Machine Learning
2025-Oct, Korean journal of neurotrauma
DOI:10.13004/kjnt.2025.21.e33
PMID:41220891
|
研究论文 | 利用机器学习和人工智能技术改进创伤性脊髓损伤的诊断和预后预测 | 首次系统评估基于卷积神经网络和深度学习放射组学的AI方法在脊髓损伤诊断和预后预测中的应用潜力 | 数据集规模有限、研究间存在异质性、缺乏外部验证 | 提升创伤性脊髓损伤的诊断准确性和预后预测可靠性 | 创伤性脊髓损伤患者 | 机器学习 | 脊髓损伤 | 磁共振成像、弥散张量成像 | CNN, 神经网络, 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 318 | 2025-11-14 |
Performance of FDA-Approved AI Algorithms in Detecting Acute Pulmonary Embolism on Computed Tomographic Pulmonary Angiography (CTPA): A Meta-Analysis of Real-World Retrospective Studies
2025-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.94391
PMID:41230302
|
荟萃分析 | 评估FDA批准的AI算法在CTPA中检测急性肺栓塞的诊断性能 | 首次对FDA批准的AI算法在真实世界CTPA数据中检测肺栓塞的性能进行系统评价和荟萃分析 | 仅纳入回顾性研究，需要前瞻性试验验证临床影响 | 评估FDA批准的机器学习算法在CT肺动脉造影中检测急性肺栓塞的诊断性能 | 急性肺栓塞患者的CTPA扫描图像 | 医学影像分析 | 肺栓塞 | 计算机断层扫描肺动脉造影(CTPA) | 机器学习,深度学习 | 医学影像 | 6项回顾性研究，共9,102例CTPA扫描 | Aidoc, CINA-PE | NA | 灵敏度,特异度 | NA |
| 319 | 2025-11-14 |
Modeling protein-small molecule conformational ensembles with PLACER
2025-Sep-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.25.614868
PMID:39386615
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研究论文 | 开发了一种名为PLACER的图神经网络，用于建模蛋白质-小分子相互作用的构象集合 | 提出首个基于原子级图神经网络的构象集合解析方法，相比传统残基级描述在速度和通用性方面具有优势 | 方法依赖于剑桥结构数据库和蛋白质数据库的训练数据，可能受限于现有数据的覆盖范围 | 解决蛋白质-小分子相互作用构象异质性的建模挑战 | 蛋白质-小分子复合物系统 | 计算生物学 | NA | 图神经网络 | GNN | 三维分子结构数据 | 来自剑桥结构数据库和蛋白质数据库的结构数据 | NA | PLACER | 结构生成准确性、酶设计成功率、催化活性 | NA |
| 320 | 2025-11-14 |
Foundation models in ophthalmology: a preliminary study on AI-assisted diagnosis of myopic maculopathy and posterior staphyloma using ultra-widefield fundus images
2025-Aug-28, BMJ open ophthalmology
IF:2.0Q2
DOI:10.1136/bmjophth-2024-002073
PMID:40876931
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研究论文 | 本研究使用基于眼科基础模型的深度学习方法，通过超广角眼底图像辅助诊断病理性近视的黄斑病变和后巩膜葡萄肿 | 首次将眼科基础模型RETFound应用于超广角眼底图像分析，在病理性近视特征检测中表现出优越性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（1105张训练图像），仅在中国两家医院收集数据 | 开发基于人工智能的病理性近视眼底病变辅助诊断系统 | 高度近视患者的超广角眼底图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 超广角眼底成像 | 深度学习 | 图像 | 训练集：1105张图像来自543名患者；外部测试集：293张图像来自150名患者 | NA | RETFound | 准确率, F1分数, AUROC | NA |