深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36487 篇文献，本页显示第 3321 - 3340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3321 | 2025-11-20 |
Development and validation of a deep learning model for individualized survival prediction in advanced cervical cancer
2025-Nov-18, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-03920-2
PMID:41258562
|
研究论文 | 开发并验证了一种用于晚期宫颈癌个体化生存预测的深度学习模型 | 首次利用晚期宫颈癌数据库和深度学习方法开发新型预后模型 | NA | 开发个体化生存预测模型以改善晚期宫颈癌预后评估 | 晚期宫颈癌患者 | 机器学习 | 宫颈癌 | 深度学习 | 深度生存学习模型 | 流行病学、临床和血液学变量 | 内部数据集1143例患者（训练集914例，测试集229例），外部验证集3495例患者 | NA | DSLM | AUROC | NA |
| 3322 | 2025-11-20 |
Integrating Deep Feature Extraction and MRI Radiomics for Survival Prediction in Breast Cancer After Neoadjuvant Chemotherapy
2025-Nov-17, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.10.050
PMID:41253608
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研究论文 | 本研究通过整合深度学习特征提取和MRI影像组学开发多模态Cox模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的生存期 | 首次将CNN提取的深度病理特征与MRI影像组学特征相结合构建多模态预后模型，突破了以往单模态研究的局限 | 样本量相对有限（216例患者），且为多中心回顾性研究 | 开发更精确的预后工具以优化乳腺癌新辅助化疗患者的临床决策 | 216例完成新辅助化疗的乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 多参数MRI, 深度学习特征提取 | CNN, Cox比例风险模型 | 医学影像, 临床数据, 病理数据 | 216例乳腺癌患者 | NA | ResNet50 | AUC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 3323 | 2025-11-20 |
A Novel Instance Segmentation Method for Real-Time Detection of Thyroid Nodules in Ultrasound Videos: A Multi-Center Study
2025-Nov-17, Ultrasound in medicine & biology
|
研究论文 | 提出一种用于甲状腺超声视频中多结节实时检测的实例分割方法 | 引入可变卷积网络增强结节纹理特征提取能力，提出双向mamba模块增强视频数据长程建模能力，结合Sobel边缘算子提升结节边界精度 | NA | 提高甲状腺结节分割的准确性和检测率 | 甲状腺超声视频中的多发性结节 | 计算机视觉 | 甲状腺结节 | 超声成像 | 实例分割模型 | 超声视频 | 多医院验证集 | NA | 可变卷积网络, 双向mamba模块, Sobel边缘算子 | dice score, 检测率 | NA |
| 3324 | 2025-11-20 |
Estimating 10-Year Cardiovascular Disease Risk in Primary Prevention Using UK Electronic Health Records and a Hybrid Multitask BERT Model: Retrospective Cohort Study
2025-Nov-13, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/76659
PMID:41232034
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研究论文 | 开发一种混合多任务深度学习模型，整合电子健康记录中的结构化和文本特征，用于预测10年心血管疾病风险 | 首次将结构化变量和临床文本结合，采用多任务BERT模型进行心血管风险预测，支持跨模态交互建模和事件时间估计 | 在贫困和少数民族亚组中表现有所下降，存在跨人口统计学群体的异质性 | 开发心血管疾病风险预测模型，支持个体化分层和公平评估 | 40-85岁患者群体，来自英国临床实践研究数据链数据库 | 自然语言处理,机器学习 | 心血管疾病 | 电子健康记录分析 | BERT,多任务学习,深度学习 | 结构化数据,文本数据 | 469,496名患者用于模型开发，711,052个测试样本，144,370个外部验证样本 | PyTorch或TensorFlow（具体未明确说明） | DistilBERT,多层感知机,多头注意力机制 | AUROC,一致性指数,Brier分数,对数秩检验 | NA |
| 3325 | 2025-11-20 |
Deep learning-based eye sign communication system for people with speech impairments
2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2532698
PMID:40684450
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的眼动符号通信系统，帮助言语障碍人士通过标准网络摄像头进行交流 | 无需预校准即可在各种光照条件下工作，集成了文本预测功能，直接通过标准网络摄像头采集眼动符号 | 仅在18-35岁年龄段参与者中测试，未在更广泛年龄群体中验证 | 开发适用于言语障碍人士的辅助通信系统 | 言语障碍或瘫痪人士 | 计算机视觉 | 言语障碍 | 深度学习 | CNN | 图像 | 18-35岁年龄段参与者 | NA | NA | 准确率 | 标准网络摄像头 |
| 3326 | 2025-11-20 |
Hazard-free outdoor path navigator for visually challenged people
2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2530674
PMID:40705835
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研究论文 | 提出一种面向视障人士的无障碍户外路径导航系统 | 采用模糊可信无危险路径规划算法(FTHRP)，结合在线/离线双模式导航和多技术融合方法 | NA | 为视障人士开发能够识别和规避户外危险的无障碍导航系统 | 视障人士的户外导航需求 | 机器学习和人工智能应用 | 视力障碍 | 人工智能、深度学习、机器学习、模糊逻辑 | 深度学习模型 | 路径数据、环境感知数据 | 使用'hazard-route data set'数据集 | NA | NA | NA | 云端计算、张量处理单元(TPU) |
| 3327 | 2025-11-20 |
Automated Deep Learning-based Segmentation of the Dentate Nucleus Using Quantitative Susceptibility Mapping MRI
2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240478
PMID:40767617
|
研究论文 | 开发基于深度学习的齿状核自动分割工具，使用定量磁化率成像MRI数据 | 提出两步法分割流程（定位模型+分割模型），在多个数据集上验证了模型的泛化能力，性能优于现有领先工具 | 回顾性研究，样本年龄范围有限（11-64岁），仅针对特定疾病群体 | 开发齿状核的自动分割方法以提高MRI图像分析的准确性和效率 | 健康对照者和小脑性共济失调或多发性硬化症患者的脑QSM图像 | 医学图像分析 | 神经系统疾病 | 定量磁化率成像（QSM）MRI | CNN | 3D医学图像 | 328名个体（141名健康人，187名患者），来自9个不同数据集 | nnU-Net | U-Net | Dice分数, ICC, Pearson相关系数 | NA |
| 3328 | 2025-11-20 |
Artificial Intelligence-Led Whole Coronary Artery OCT Analysis; Validation and Identification of Drug Efficacy and Higher-Risk Plaques
2025-Nov, Circulation. Cardiovascular imaging
DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018133
PMID:40995622
|
研究论文 | 开发并验证基于人工智能的全冠状动脉OCT自动分析系统AutoOCT，用于识别药物疗效和更高风险斑块 | 首次开发能够自动校正OCT图像分割错误、识别斑块成分并测量多种参数的深度学习系统，实现全冠状动脉OCT的快速分析 | 模型开发仅使用106名患者的数据，样本量相对有限 | 验证人工智能OCT分析系统在识别药物疗效和高风险斑块方面的准确性和实用性 | 冠状动脉OCT图像和斑块特征 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | 深度学习 | 医学影像 | 开发集：36,212帧图像（127个完整回拉，106名患者）；验证集：IBIS-4研究83名患者，CLIMA研究62名患者 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 3329 | 2025-11-20 |
Insights into the Impact of Artificial Intelligence on Psoriasis Treatment Strategies: A Mini Review
2025-Nov-01, Indian dermatology online journal
IF:1.9Q3
DOI:10.4103/idoj.idoj_1055_24
PMID:40788101
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综述 | 本文探讨人工智能在银屑病治疗策略中的影响，重点关注AI在诊断精度和治疗选择方面的应用 | 系统综述AI在银屑病治疗四大领域的整合应用：光疗结果预测、皮损分割与严重程度评估、远程监测系统及生物制剂疗效预测 | 数据集多样性不足、标准化欠缺和验证不充分 | 评估人工智能技术在银屑病精准医疗中的应用潜力 | 银屑病患者临床数据、影像资料和多组学数据 | 数字病理 | 银屑病 | 临床数据分析、影像分析、多组学数据分析 | 随机森林,CNN,多尺度超像素聚类,梯度提升决策树 | 临床数据,图像,多组学数据 | NA | NA | NA | 敏感度,准确率,像素准确率,组内相关系数 | NA |
| 3330 | 2025-11-20 |
Advancing toxicity AI-based prediction with multilevel systems biology: a case study on genotoxicity
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf594
PMID:41241819
|
研究论文 | 提出一种多模态深度学习框架GenotoxNet，通过整合化学结构、体外实验数据和转录组学数据来提升遗传毒性预测能力 | 首次系统整合化学结构、高通量体外实验数据和转录组学数据，通过多模态深度学习捕捉细胞异质性和机制复杂性 | 未明确说明模型在更广泛化学物质上的泛化能力限制 | 开发高精度的遗传毒性预测计算方法以支持健康风险评估 | 化学物质及其诱导的遗传毒性效应 | 机器学习 | NA | 高通量体外实验, 转录组学分析 | 深度学习 | 化学结构数据, 体外实验数据, 转录组学数据 | NA | NA | GenotoxNet | AUCROC | NA |
| 3331 | 2025-11-20 |
Smart Total Knee Replacement: Recognition of Activities of Daily Living Using Embedded IMU Sensors and a Novel AI Model in a Cadaveric Proof-of-Concept Study
2025-Oct-31, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216657
PMID:41228880
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研究论文 | 本研究通过植入人工膝关节的IMU传感器和新型AI模型，实现了对日常活动动作的自动识别 | 首次在尸体膝关节中植入IMU传感器，并开发了新型多模态深度学习模型用于活动识别 | 仅为尸体概念验证研究，样本量有限，需进一步临床验证 | 开发智能膝关节置换术的活动监测技术 | 植入IMU传感器的膝关节假体在尸体模型中的运动数据 | 医疗人工智能 | 膝关节疾病 | 惯性测量单元(IMU)传感技术 | 多模态深度学习 | 运动传感器数据 | 1具尸体膝关节，多种日常活动动作数据 | NA | NA | 准确率,F1分数 | NA |
| 3332 | 2025-11-20 |
Accurate and Efficient Phylogenetic Inference through End-To-End Deep Learning
2025-Oct-29, Molecular biology and evolution
IF:11.0Q1
DOI:10.1093/molbev/msaf260
PMID:41129273
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研究论文 | 提出一种基于端到端深度学习的系统发育推断方法NeuralNJ，通过可学习的邻接合并机制和强化学习树搜索提高推断准确性和效率 | 采用端到端框架直接构建系统发育树，避免分阶段推断的不准确性；引入可学习的邻接合并机制，通过学习的优先级分数迭代合并邻居节点 | 未明确说明方法在超大规模数据集（如超过数百个分类群）上的具体性能表现 | 开发准确高效的系统发育推断方法 | 生物物种的系统发育关系 | 机器学习 | NA | 深度学习，强化学习 | 深度学习模型 | 模拟数据和实证数据 | 可处理超过20个物种，支持数百个分类群 | NA | NeuralNJ | 计算效率，重建准确性 | NA |
| 3333 | 2025-11-20 |
Lung Ultrasound Imaging Dataset for Accurate Detection and Localization of LUS Vertical Artifact
2025-Oct-16, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05854-4
PMID:41102221
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研究论文 | 本研究构建了一个用于肺超声垂直伪影检测和定位的标注数据集 | 提供了首个专门针对LUS垂直伪影的带多边形边界框标注的高分辨率图像数据集 | 数据样本量相对有限（401张图像），仅来自乌干达两家医院 | 开发AI驱动的诊断工具，用于呼吸系统疾病的早期检测和监测 | 肺超声图像中的垂直伪影 | 医学影像分析 | 肺部疾病 | 肺超声成像 | 深度学习模型 | 医学图像 | 401张高分辨率LUS图像，来自152名肺部疾病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 3334 | 2025-11-20 |
Discovery of Novel 4,5-Dihydropyrrolo[3,4-c]pyrazol-6(2H)-one-Based Tubulin Inhibitors Targeting Colchicine Binding Site with Potent Anti-Ovarian Cancer Activity
2025-Oct-09, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00014
PMID:40974592
|
研究论文 | 本研究通过深度学习模型筛选发现新型4,5-二氢吡咯并[3,4-c]吡唑-6(2H)-酮类微管蛋白抑制剂，并验证其抗卵巢癌活性 | 首次利用GeminiMol深度学习模型从Zinc20数据库中筛选出靶向秋水仙碱结合位点的新型支架化合物，并通过晶体结构确认结合模式 | 研究主要聚焦于SKOV3细胞系和移植瘤模型，尚未在其他卵巢癌细胞模型或临床样本中验证 | 开发低毒性的新型微管蛋白抑制剂用于卵巢癌治疗 | 卵巢癌细胞SKOV3及移植瘤模型 | 药物发现 | 卵巢癌 | 深度学习虚拟筛选、晶体结构解析、细胞功能实验 | 深度学习模型 | 化学数据库、晶体结构数据、细胞实验数据 | Zinc20数据库化合物库、SKOV3细胞系及移植瘤模型 | GeminiMol | NA | IC50值、克隆形成抑制率、迁移抑制率、侵袭抑制率、肿瘤抑制率 | NA |
| 3335 | 2025-11-20 |
Machine Learning Guided Video Analysis Identifies Sound-Evoked Pain Behaviors from Facial Grimace and Body Cues in Mice
2025-Oct-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.30.679579
PMID:41256403
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研究论文 | 开发基于深度学习的视频分析方法，通过分析小鼠面部表情和身体姿态量化声音诱发的疼痛行为 | 首次将深度学习应用于自由活动小鼠的视频分析，结合面部表情和身体姿态多模态特征建立声音诱发疼痛的客观评估方法 | 方法验证仅基于CGRP诱导的偏头痛模型，在其他疼痛模型中的普适性需要进一步验证 | 开发测量声音诱发疼痛的行为学方法，揭示听觉疼痛的神经机制 | 自由活动的小鼠（包括野生型和TMIE基因敲除型） | 计算机视觉 | 听觉疼痛 | 视频行为分析 | 深度神经网络 | 视频 | 未明确说明具体数量，包含野生型和TMIE基因敲除小鼠 | NA | NA | 疼痛阈值 | NA |
| 3336 | 2025-11-20 |
Automated Detection of Cancer-Suspicious Findings in Japanese Radiology Reports with Natural Language Processing: A Multicenter Study
2025-Oct, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01338-w
PMID:39843717
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研究论文 | 开发基于规则的自然语言处理算法，用于从日本多机构放射学报告中自动检测癌症可疑发现 | 针对日语放射学报告开发基于规则的NLP算法，并在多中心数据集上进行内部和外部验证，证明其优于深度学习基线模型 | 仅针对胸部和腹部CT报告，未涵盖其他影像学检查类型 | 通过自然语言处理技术减少关键影像学发现的漏诊，改善患者随访和治疗及时性 | 来自六个机构的胸部和腹部CT放射学报告 | 自然语言处理 | 癌症 | 自然语言处理 | 基于规则算法, BERT | 文本 | 来自六个机构的多中心CT报告数据集 | NA | 基于规则算法, BERT | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 3337 | 2025-11-20 |
The diagnostic value of artificial intelligence in oral squamous cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis
2025-Oct, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2025.102429
PMID:40518015
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系统评价与荟萃分析 | 通过系统评价和荟萃分析评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的性能 | 首次对人工智能在OSCC诊断中的性能进行系统性量化评估，发现深度学习算法优于传统机器学习方法 | 研究间存在显著异质性，需要标准化方法和外部验证 | 评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的准确性和临床应用价值 | 口腔鳞状细胞癌诊断相关的研究文献和临床标本 | 医学人工智能 | 口腔鳞状细胞癌 | 人工智能诊断技术 | 深度学习算法, 传统机器学习方法 | 医学图像和临床数据 | 24项研究，包含18,574份标本 | NA | NA | 敏感度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比 | NA |
| 3338 | 2025-11-20 |
A Deep Learning Pipeline for Epilepsy Genomic Analysis Using GPT-2 XL and NVIDIA H100
2025-Oct-01, ArXiv
PMID:41256893
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研究论文 | 提出一种结合GPT-2 XL和NVIDIA H100 GPU的深度学习流程，用于癫痫基因组分析 | 首次将拥有15亿参数的GPT-2 XL大型语言模型应用于基因组序列分析，并利用最新NVIDIA H100张量核心GPU进行加速计算 | 仅使用两个癫痫数据集进行验证，样本规模有限 | 开发高效的深度学习流程用于癫痫转录组特征分析 | 癫痫相关的基因表达模式和转录组修饰 | 自然语言处理, 机器学习 | 癫痫 | RNA测序, 高通量测序 | Transformer | 基因组序列, 转录组数据 | 两个癫痫数据集(GEO GSE264537和GSE275235) | PyTorch, TensorFlow | GPT-2 XL | 模式识别效果, 计算效率 | NVIDIA H100 Tensor Core GPU基于Hopper架构 |
| 3339 | 2025-11-20 |
Deep Learning Prediction of Left Atrial Structure and Function from 12-lead Electrocardiograms
2025-Sep-30, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.09.29.25336490
PMID:41256128
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研究论文 | 开发基于12导联心电图的深度学习模型预测左心房结构和功能 | 首次使用深度学习从常规心电图预测心脏结构和功能，优于传统影像学指标和临床风险因素 | 模型训练数据主要来自心脏磁共振扫描，可能受限于特定人群 | 开发低成本、易获取的心房病变筛查工具 | 左心房结构和功能异常（心房病变） | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像，12导联心电图 | 深度学习 | 心电图信号，医学影像 | 21,749例心脏磁共振扫描 | NA | NA | 风险预测准确性，临床风险比较 | NA |
| 3340 | 2025-11-20 |
Designing proteins with reduced T-cell epitopes through policy optimization
2025-Sep-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.27.678937
PMID:41256383
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研究论文 | 通过策略优化设计减少T细胞表位的蛋白质 | 开发了整合MHC I类通路中切割、洗脱和结合亲和力预测的统一不确定性估计方法，并采用群体相对策略优化和课程学习框架优化蛋白质免疫兼容性 | NA | 设计具有免疫兼容性的治疗和工业用蛋白质 | 蛋白质序列和结构 | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型, 证据深度学习 | 生成模型 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | 蛋白质语言模型 | NA | NA |