深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42799 篇文献，本页显示第 3201 - 3220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3201 | 2026-02-27 |
Autonomic dysfunction and hypothalamic atrophy in frontotemporal dementia and primary psychiatric disorders
2026 Jan-Mar, Alzheimer's & dementia (Amsterdam, Netherlands)
DOI:10.1002/dad2.70284
PMID:41743836
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研究论文 | 本研究探讨了额颞叶痴呆和原发性精神障碍中自主神经功能障碍与下丘脑萎缩的关系 | 首次使用深度学习方法分析MRI数据，比较了额颞叶痴呆、原发性精神障碍和对照组的自主神经症状与下丘脑体积的关联 | 样本量相对较小，特别是自主神经症状问卷数据部分，且研究为横断面设计，无法确定因果关系 | 研究额颞叶痴呆和原发性精神障碍中自主神经症状与下丘脑病理学的关系 | 额颞叶痴呆患者、原发性精神障碍患者和健康对照者 | 医学影像分析 | 额颞叶痴呆, 原发性精神障碍 | MRI, 自主神经症状问卷 | 深度学习 | MRI图像, 问卷数据 | 自主神经症状问卷数据：FTD n=31, PPD n=30, 对照 n=30；MRI数据：FTD n=259, PPD n=44, 对照 n=62 | NA | NA | p值 | NA |
| 3202 | 2026-02-27 |
Assessing arterial stiffness using characteristics of Korotkoff sounds
2026, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2026.1654162
PMID:41743963
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研究论文 | 本研究探讨了从袖带血压测量中记录的柯氏音中提取动脉僵硬度相关信息的可行性，并应用特征分析和机器学习方法进行分类 | 首次利用柯氏音特征结合机器学习评估动脉僵硬度，为临床和家庭环境提供了一种非侵入性、便捷的潜在评估工具 | 主要使用年龄作为替代标签，未评估临床结局，无法确定其在心血管风险分层中超越年龄和血压的增量价值，需要更大规模研究及前瞻性验证 | 评估从柯氏音中提取动脉僵硬度信息的可行性，并探索机器学习在血管老化相关群体区分中的应用 | 年轻参与者、老年参与者以及医院中测量了臂踝脉搏波速度的参与者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 柯氏音记录、特征提取（时域和频域） | 深度学习模型 | 音频信号（柯氏音） | 123名年轻参与者、112名老年参与者、81名医院参与者 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 3203 | 2026-02-27 |
Enhancing CBCT-based CT synthesis using planning MRI in adaptive proton therapy for head cancer: A deep learning approach
2025-Dec, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70367
PMID:41373115
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研究论文 | 本研究提出了一种结合CBCT和MRI的深度学习方法来合成CT图像，以提升头癌自适应质子治疗中的剂量计算精度 | 首次将MRI数据整合到CBCT-based CT合成中，以改善软组织轮廓的恢复和剂量计算的准确性 | 数据集规模有限，未来需要更大数据集进行验证 | 提升自适应质子治疗中基于CBCT的CT合成质量，以改善剂量计算精度 | 头癌患者 | 医学影像分析 | 头癌 | CBCT, MRI | cGAN, CycleGAN | 图像 | NA | NA | ResUnet, SwinUnet | HU误差, 剂量差异, 剂量分布 | NA |
| 3204 | 2026-02-27 |
Current State of Artificial Intelligence in Assessing Cardiac Function
2025-Nov-27, Current cardiology reports
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11886-025-02314-8
PMID:41307845
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综述 | 本文综述了人工智能在评估心脏功能方面的最新进展，涵盖心电图、超声心动图、心脏CT/MRI及电子健康记录等多种数据模态 | 整合了跨模态AI应用的最新成果，包括基础模型和多模态架构的兴起，这些技术推动了标签高效学习、自动化报告生成和可扩展的群体筛查 | 需要更多稳健的多中心验证、开源代码透明度和前瞻性试验来确认模型的泛化能力并量化患者层面的益处 | 综述人工智能在心血管医学中评估心脏功能的应用进展，旨在促进AI从概念验证向临床不可或缺工具的转变 | 心血管疾病，特别是心脏功能的评估 | 机器学习 | 心血管疾病 | ECG, 超声心动图, 心脏CT/MRI, EHR文本分析 | 深度学习算法, 基础模型, 多模态架构 | 心电图, 图像, 文本 | NA | NA | NA | 准确性 | NA |
| 3205 | 2026-02-27 |
Impact of patient-specific deep learning lung organs-at-risk segmentation on accumulated dose in online adaptive 0.35 T MR-guided radiotherapy
2025-Nov-14, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae16fb
PMID:41130258
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研究论文 | 本研究评估了在0.35 T MR引导放疗中，使用患者特异性深度学习模型进行危及器官自动分割对累积剂量的影响 | 通过患者特异性微调预训练的3D U-Net模型，提升了危及器官分割的准确性，并改善了靶区覆盖和器官保护，为在线自适应MR引导放疗提供了更高效的解决方案 | 研究为回顾性分析，样本量较小（仅11名患者），且未考虑手动修改分割结果的情况 | 评估在在线自适应MR引导放疗中，使用未修改的深度学习方法进行危及器官分割对累积剂量的影响 | 11名接受0.35 T磁共振直线加速器治疗的肺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | 磁共振成像引导放疗 | 深度学习 | 磁共振图像 | 11名肺癌患者 | NA | 3D U-Net | 分割准确性, D1cc, PTVD95%, GTVD98%, 剂量体积直方图参数 | NA |
| 3206 | 2026-02-27 |
Current Advancements in Digital Neuropathology and Machine Learning for the Study of Neurodegenerative Diseases
2025-Nov, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2024.12.018
PMID:39954963
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综述 | 本文综述了数字神经病理学与机器学习在神经退行性疾病研究中的当前进展与应用潜力 | 强调了利用全切片图像和先进机器学习/人工智能技术进行神经退行性疾病分析的计算神经病理学这一新兴领域，包括自动化疾病分期、识别新型形态学生物标志物以及通过多模态AI方法揭示新临床见解 | 领域面临专家标注有限、切片扫描不可及、机构间差异以及共享大型全切片图像数据集的复杂性等挑战 | 探讨计算神经退行性神经病理学如何增强神经病理学评估、诊断和研究，以推进对神经退行性疾病的理解 | 神经退行性疾病的神经病理学数据，特别是全切片图像 | 数字病理学 | 神经退行性疾病 | 全切片成像，机器学习/人工智能技术 | 深度学习模型，无监督学习模型，可解释AI模型 | 图像（全切片图像） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3207 | 2026-02-27 |
ESCMID workshop: Artificial intelligence and machine learning in medical microbiology diagnostics
2025 Nov-Dec, Microbes and infection
IF:2.6Q3
DOI:10.1016/j.micinf.2025.105562
PMID:40915468
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会议报告 | 本文介绍了ESCMID举办的关于人工智能和机器学习在医学微生物学诊断中应用的研讨会内容 | 汇集了专家讲座、实践课程和小组讨论，全面探讨了AI/ML在病原体识别、抗菌药物敏感性预测和疫情检测等关键应用，并特别强调了标准化协议、监管合规和伦理考量 | NA | 探讨人工智能和机器学习在医学微生物学诊断领域的应用潜力、挑战和未来发展方向 | 医学微生物学诊断技术、AI/ML工具与平台 | 机器学习 | NA | 全基因组测序、MALDI-TOF质谱分析、数字显微镜 | 深度学习 | 基因组数据、质谱数据、显微图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3208 | 2026-02-27 |
Prediction of Proto-Oncogene Using Bidirectional GRU and Attention
2025-Nov-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP
DOI:10.31557/APJCP.2025.26.11.3959
PMID:41312920
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研究论文 | 本研究提出两种基于注意力机制的深度学习方法，用于预测原癌基因蛋白序列 | 结合注意力机制与卷积神经网络（ACNN）及双向门控循环单元（ABiGRU），提高了蛋白序列分类的准确性和可解释性 | 未提及模型在更广泛数据集或实际临床环境中的泛化能力验证 | 预测原癌基因蛋白序列，以辅助癌症早期预后和靶向药物开发 | 原癌基因蛋白序列 | 生物信息学 | 癌症 | 基因组测序技术 | CNN, GRU | 蛋白序列数据 | 基于Uniprot基准数据集，具体样本数未明确 | NA | ACNN, ABiGRU | 准确率 | NA |
| 3209 | 2026-02-27 |
Deciphering the unique autoregulatory mechanisms and substrate specificity of the understudied DCLK3 kinase linked to neurodegenerative diseases
2025-10, The Journal of biological chemistry
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbc.2025.110664
PMID:40902973
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研究论文 | 本文揭示了与神经退行性疾病相关的未充分研究的激酶DCLK3的独特自调节机制和底物特异性 | 首次发现了DCLK3通过其截短的尾部进行自磷酸化，并以不同于其旁系同源物DCLK1的方式将其锚定在催化结构域上；利用深度学习模型预测并验证了微管相关蛋白Tau作为DCLK3的潜在底物 | 研究主要基于体外实验和计算预测，体内功能验证和病理相关性仍需进一步探索 | 阐明未充分表征的激酶DCLK3的调控机制和细胞功能，为神经退行性疾病提供潜在治疗靶点 | 双皮质素样激酶3（DCLK3）及其细胞底物 | 计算生物学, 生物信息学 | 神经退行性疾病（如亨廷顿病） | 计算分析, 实验分析, 肽库数据集, 体外测定, 质谱分析 | 深度学习模型 | 肽序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3210 | 2026-02-27 |
Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14
2025-10, The Journal of biological chemistry
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbc.2025.110611
PMID:40848973
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研究论文 | 本研究通过结构引导的虚拟筛选和机器学习增强的对接技术，发现并验证了一类可选择性、非共价抑制RGS14 GTP酶加速蛋白活性的小分子抑制剂 | 首次实现了对RGS14这一“不可成药”蛋白GTP酶加速活性的非共价、小分子抑制，并利用机器学习增强的对接技术指导针对浅表蛋白表面的配体优化 | 未在动物疾病模型中验证抑制剂的治疗潜力，且针对的蛋白-蛋白相互作用界面较浅，可能影响后续药物开发的难度 | 开发针对RGS14蛋白GTP酶加速活性的选择性小分子抑制剂，探索其作为中枢神经系统和代谢性疾病潜在治疗药物的可能性 | RGS14蛋白及其GTP酶加速蛋白活性 | 药物发现，计算化学 | 中枢神经系统疾病，代谢性疾病 | 结构引导虚拟筛选，配体对接，荧光检测，放射性GTP水解测定，深度学习评分 | 深度学习模型 | 分子结构数据，生物化学测定数据 | 超过40个第二代类似物 | NA | NA | 抑制活性，亲和力增益，细胞毒性，药代动力学参数，中枢神经系统渗透性 | NA |
| 3211 | 2026-02-27 |
Integrating artificial intelligence with Gamma Knife radiosurgery in treating meningiomas and schwannomas: a review
2025-Sep-18, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-025-03820-7
PMID:40965768
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综述 | 本文综述了人工智能与伽玛刀放射外科技术在治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的整合应用 | 系统性地回顾了AI（特别是深度学习与影像组学）在伽玛刀治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的最新应用，包括肿瘤分割、体积评估、疗效预测及并发症预测 | 纳入研究数量有限（9项），存在外部验证不足、标准化缺乏以及计算需求高等挑战，限制了临床转化 | 评估人工智能技术在伽玛刀放射外科治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的应用潜力与现状 | 接受伽玛刀放射外科治疗的脑膜瘤和神经鞘瘤患者 | 数字病理学 | 脑膜瘤, 神经鞘瘤 | 伽玛刀放射外科, MRI (T1加权, T2加权) | 深度学习, 机器学习, 卷积神经网络, 随机生存森林 | 医学影像 (MRI), 临床数据, 影像组学特征 | 861名患者（一项研究） | NA | 双通路卷积神经网络, 随机生存森林 | Dice相似系数, C-index | NA |
| 3212 | 2026-02-27 |
The efficacy of machine learning algorithms in evaluating factors associated with shunt-dependent hydrocephalus after subarachnoid hemorrhage: a systematic review and meta-analysis
2025-Sep-01, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-025-03773-x
PMID:40887550
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了机器学习算法在分析自发性蛛网膜下腔出血后慢性分流依赖性脑积水相关因素中的效能 | 首次对机器学习算法在预测蛛网膜下腔出血后慢性分流依赖性脑积水中的应用进行了系统综述和荟萃分析，并比较了不同特征数量对模型性能的影响 | 纳入的研究数量有限（仅5项），且存在中度异质性，可能影响结果的普遍性 | 评估机器学习算法在识别自发性蛛网膜下腔出血后慢性分流依赖性脑积水相关风险因素中的效能 | 自发性蛛网膜下腔出血后发生慢性分流依赖性脑积水的患者 | 机器学习 | 脑积水 | 机器学习算法分析 | 线性模型, 树基模型, 深度学习模型 | 临床数据集 | 来自5项符合条件的研究的数据 | NA | NA | AUC-ROC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数 | NA |
| 3213 | 2026-02-27 |
An explainable covariate compartmental model for predicting the spatio-temporal patterns of dengue in Sri Lanka
2025-Sep, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013540
PMID:41004532
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研究论文 | 本文提出了一种可解释的协变量区室模型，用于预测斯里兰卡登革热的时空模式 | 应用了一种新颖的深度学习可解释人工智能（XAI）区室模型，结合协变量驱动和动态反馈，以预测和解释登革热发病率 | 未明确提及具体限制，但可能涉及模型在复杂非线性影响和反馈中的泛化能力 | 预测和解释斯里兰卡登革热的时空发病率模式 | 斯里兰卡的登革热发病率数据 | 机器学习 | 登革热 | 深度学习，可解释人工智能（XAI） | 深度学习模型，SEIR区室模型 | 时空数据，包括气象、社会人口学和植被指数数据 | NA | NA | 协变量区室混合模型 | NA | NA |
| 3214 | 2026-02-27 |
Evaluating artificial intelligence models for rupture risk prediction in unruptured intracranial aneurysms: a focus on vessel geometry and hemodynamic insights
2025-Jul-02, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-025-03689-6
PMID:40593222
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综述 | 本文综述了人工智能模型在未破裂颅内动脉瘤破裂风险预测中的应用，特别关注血管几何和血流动力学因素的整合 | 聚焦于将几何与血流动力学变量（如壁面剪切应力和血流动力学）结合在AI预测模型中的综合方法，超越了传统的基于大小的评估 | 缺乏大规模高质量数据集，且模型预测的可解释性仍面临挑战 | 评估人工智能模型在未破裂颅内动脉瘤破裂风险预测中的性能，以改进患者特异性风险评估和治疗策略优化 | 未破裂颅内动脉瘤 | 机器学习 | 心血管疾病 | 计算流体动力学 | SVM, CNN | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3215 | 2026-02-27 |
An Open-Source Deep Learning-Based GUI Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA)
2025-Jun-20, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6735294/v1
PMID:40585236
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的开源图形用户界面工具ABRA，用于自动化分析听觉脑干响应波形 | 开发了首个结合深度学习与图形界面的开源工具，实现ABR波形的快速、无偏分析，提升跨实验室研究的可重复性 | 未明确说明模型在极端或罕见病理条件下的泛化能力，以及训练数据集的详细多样性限制 | 自动化听觉脑干响应分析，以减少主观误差并提高研究效率 | 听觉脑干响应波形数据 | 机器学习 | 听力损失 | 电生理记录 | CNN | 电生理信号 | NA | NA | 卷积神经网络 | 峰值幅度、潜伏期、听觉阈值估计 | NA |
| 3216 | 2026-02-27 |
DWI-based deep learning radiomics nomogram for predicting the impaired quality of life in patients with unruptured intracranial aneurysm developing new iatrogenic cerebral infarcts following stent placement: a multicenter cohort study
2025-Jun-13, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-025-03628-5
PMID:40512286
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研究论文 | 本研究开发了一种基于DWI的放射组学列线图，用于预测支架置入后发生新医源性脑梗死（NICI）的未破裂颅内动脉瘤患者健康相关生活质量（HRQOL）受损情况 | 整合临床特征、放射组学特征和深度学习特征构建综合DLRN模型，并采用超分辨率重建优化放射组学特征提取，在多中心队列中验证了其预测性能优于单一模态模型 | 研究仅基于回顾性多中心数据，未来需要前瞻性研究进一步验证模型的泛化能力和临床实用性 | 预测支架置入后发生新医源性脑梗死的未破裂颅内动脉瘤患者的健康相关生活质量受损情况 | 522例来自多家医院的未破裂颅内动脉瘤支架置入术后发生新医源性脑梗死的患者 | 数字病理学 | 颅内动脉瘤 | DWI（弥散加权成像），超分辨率重建 | 深度学习，逻辑回归 | 医学影像（DWI图像） | 522例患者，分为训练队列和两个外部验证队列 | NA | GoogleNet | AUC（曲线下面积），校准曲线，决策曲线分析 | NA |
| 3217 | 2026-02-27 |
AITom: AI-guided cryo-electron tomography image analyses toolkit
2025-Jun, Journal of structural biology
IF:3.0Q3
DOI:10.1016/j.jsb.2025.108207
PMID:40378936
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研究论文 | 本文介绍了AITom，一个专为冷冻电子断层扫描（cryo-ET）研究人员设计的开源人工智能平台，旨在解决三维亚细胞成分定位、识别、分割和结构恢复的挑战 | AITom整合了传统模板方法和无模板方法，以及先进的深度学习技术，为cryo-ET数据分析提供了一个全面的开源AI平台 | NA | 开发高效准确的大规模图像分析方法，以应对cryo-ET中三维亚细胞成分分析的复杂性 | 冷冻电子断层扫描图像中的三维大分子复合物和亚细胞结构 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电子断层扫描（cryo-ET） | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3218 | 2026-02-27 |
Refined selection of individuals for preventive cardiovascular disease treatment with a transformer-based risk model
2025-Jun, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/j.landig.2025.03.005
PMID:40461349
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于Transformer的深度学习模型TRisk，用于预测心血管疾病在初级预防人群和糖尿病患者中的10年风险 | 首次将Transformer架构应用于心血管疾病风险评估，相比传统统计模型和现有深度学习方法，能更精准地识别高风险个体，减少过度治疗 | 研究未提及外部验证或跨地域泛化能力，且未说明模型的可解释性如何 | 开发一种新型深度学习模型，以改进心血管疾病预防治疗中的个体选择策略 | 英国25-84岁的成年人群，包括初级预防人群和糖尿病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | Transformer | 电子健康记录 | 约300万成年人，来自389家全科诊所 | NA | Transformer | C指数, 净收益, 假阴性率 | NA |
| 3219 | 2026-02-27 |
Applications of Artificial Intelligence in Constrictive Pericarditis: A Short Literature Review
2025-Mar-11, Current cardiology reports
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11886-025-02222-x
PMID:40067491
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综述 | 本文是一篇关于人工智能在缩窄性心包炎中应用的简短文献综述 | 探讨了新兴人工智能应用（如认知机器学习和深度学习算法ResNet50）在区分缩窄性心包炎与限制性心肌病方面的潜力，AUC值超过0.95 | 模型存在泛化性和可解释性问题，且由于难以获取大规模高质量超声心动图数据集，该领域的人工智能应用发展仍处于早期阶段 | 回顾人工智能在缩窄性心包炎诊断、风险分层和治疗规划中的应用，以改善患者预后 | 缩窄性心包炎 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 超声心动图、计算机断层扫描、磁共振成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | ResNet50 | AUC | NA |
| 3220 | 2026-02-27 |
Application of artificial intelligence in forecasting survival in high-grade glioma: systematic review and meta-analysis involving 79,638 participants
2025-Feb-15, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-025-03419-y
PMID:39954167
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了人工智能模型在预测高级别胶质瘤患者生存结局方面的性能 | 本研究特别关注了AI在高级别胶质瘤复发预测中的潜力，并整合了临床、影像组学和遗传学等多模态数据，发现整合模型优于单一数据类型模型 | 需要在前瞻性、多中心研究中进行进一步验证以确保临床适用性 | 评估人工智能模型在预测高级别胶质瘤患者生存结局方面的性能 | 高级别胶质瘤患者 | 机器学习 | 高级别胶质瘤 | NA | 机器学习, 深度学习 | 临床数据, 影像数据, 遗传数据 | 79,638名患者 | NA | 随机森林, 逻辑回归 | AUC | NA |