深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36465 篇文献，本页显示第 3361 - 3380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3361 | 2025-11-19 |
Combining MEA-Net and LAP-Net for Pneumoconiosis Staging Framework
2025-Nov-14, Journal of occupational and environmental medicine
IF:2.3Q2
DOI:10.1097/JOM.0000000000003618
PMID:41247264
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研究论文 | 提出一种结合MEA-Net和LAP-Net的深度学习框架用于尘肺病分期诊断 | 首次将MEA-Net和LAP-Net网络结合应用于尘肺病分期任务 | NA | 改进尘肺病诊断的主观过程，提高分期准确性 | 尘肺病患者的肺部X光片 | 计算机视觉 | 尘肺病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | MEA-Net, LAP-Net | 准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, AUC | NA |
| 3362 | 2025-11-19 |
A comparative analysis of deep learning-based quantitative hemorrhagic CT parameters versus traditional semi-quantitative CT scores for predicting delayed cerebral ischemia in aneurysmal subarachnoid hemorrhage: a multicenter cohort study
2025-Nov-14, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000004024
PMID:41247872
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研究论文 | 比较基于深度学习的定量出血CT参数与传统半定量CT评分在预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血中的表现 | 首次使用3D-UNet深度学习模型量化出血参数，并与传统评分方法进行多中心比较 | 研究为观察性研究，需要进一步前瞻性验证 | 评估深度学习定量CT参数在预测迟发性脑缺血方面的优越性 | 动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | CT影像分析 | 深度学习 | CT影像 | 多中心队列研究（回顾性队列2021.01-2023.12，前瞻性队列2024.01-2024.12，外部验证队列2018.07-2024.11） | NA | 3D-UNet | AUC, ROC分析, 决策曲线分析 | NA |
| 3363 | 2025-11-19 |
Measurement of Choroidal Vascularity Index and Choroidal Thickness Using Deep Learning-Based Methods with SS-OCT
2025-Nov-12, Retina (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/IAE.0000000000004733
PMID:41248233
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研究论文 | 本研究利用基于深度学习的卷积神经网络实现SS-OCT图像中脉络膜厚度和脉络膜血管指数的全自动测量 | 首次将深度学习技术应用于SS-OCT图像的脉络膜区域自动检测和参数计算，实现了脉络膜厚度和血管指数的全自动化测量 | 研究样本量相对有限（791张图像），仅包含18岁及以上人群，未涵盖更广泛的年龄群体 | 开发基于人工智能的自动化方法测量脉络膜厚度和脉络膜血管指数 | SS-OCT图像中的脉络膜区域 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT） | CNN | 医学图像 | 791张SS-OCT图像（来自652名患者），其中474张训练，237张验证，80张测试 | NA | 卷积神经网络 | 准确率，平均绝对误差，交并比，曲线下面积，组内相关系数 | NA |
| 3364 | 2025-11-19 |
Koina: Democratizing machine learning for proteomics research
2025-Nov-11, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-64870-5
PMID:41219230
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研究论文 | 介绍Koina开源平台，旨在促进蛋白质组学中机器学习模型的发布与应用 | 开发了首个去中心化、在线可访问的蛋白质组学机器学习模型库，解决了模型可发现性和可用性问题 | 仅以FragPipe平台为例展示集成效果，尚未验证与其他蛋白质组学工具的广泛兼容性 | 降低蛋白质组学领域机器学习模型的使用门槛，促进模型在数据分析流程中的集成 | 蛋白质组学机器学习模型及其在数据分析流程中的应用 | 机器学习 | NA | 蛋白质组学分析 | NA | 质谱数据、蛋白质组学数据 | NA | NA | NA | NA | 在线可访问平台 |
| 3365 | 2025-11-19 |
Enhancing Bone MRI With Vendor-Independent Deep Learning: A Comparative Study of CT and 3D VIBE CAIPI-Dixon Sequences for Shoulder Assessment
2025-Nov-11, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001819
PMID:41249023
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研究论文 | 本研究评估了使用厂商无关深度学习从肩部3D-VIBE CAIPIRINHA Dixon MRI生成高分辨率CT样骨图像的可行性 | 开发了厂商无关的深度学习重建方法，能够从MRI生成CT样骨图像，实现无辐射骨成像 | 回顾性研究设计，样本量相对有限(99例)，仅针对肩关节评估 | 评估深度学习重建在肩部MRI生成CT样骨图像中的可行性和性能 | 接受肩部MRI和CT检查的患者 | 医学影像分析 | 骨骼肌肉疾病 | 3D多回波VIBE CAIPIRINHA-Dixon序列，深度学习后处理 | 深度学习 | 医学影像(MRI和CT) | 99例患者(52男，47女，年龄17-87岁) | NA | NA | 相对信噪比(rSNR), 相对对比噪声比(rCNR), Likert量表评分, 组内相关系数 | 3.0-T MRI系统，专用线圈 |
| 3366 | 2025-11-19 |
Using item response theory as a methodology to impute categorical missing values
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-20032-7
PMID:41193533
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研究论文 | 本研究提出使用项目反应理论(IRT)作为分类缺失值插补的方法，并与多种现有机器学习方法进行比较 | 首次将项目反应理论应用于分类缺失值插补，通过概率项生成确定缺失单元格的类别归属 | 仅针对分类数据进行了测试，未涉及连续型缺失值的处理 | 开发更有效的分类数据缺失值插补方法 | 具有缺失值的分类数据集 | 机器学习 | NA | 项目反应理论 | IRT, kNN, MICE, 深度学习 | 分类数据（顺序、名义、二元） | 三个不同的数据集 | NA | DataWig | 准确率, 预测性能 | Amazon Web Services (AWS) |
| 3367 | 2025-11-19 |
Performance Assessment of a Deep Learning-based Algorithm for Ovarian Cancer Histotyping in an Independent Data Set
2025-Nov-05, The American journal of surgical pathology
DOI:10.1097/PAS.0000000000002481
PMID:41251420
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研究论文 | 评估基于深度学习的AIDA算法在独立数据集上对卵巢癌组织学分型的性能表现 | 开发了基于对抗傅里叶域适应的AIDA模型来解决机构间病理切片变异导致的领域偏移问题 | 对子宫内膜样癌的分类准确率较低，某些类型间存在常见误分类 | 评估深度学习算法在卵巢癌组织学分型中的临床应用潜力 | 上皮性卵巢癌患者的病理切片 | 数字病理 | 卵巢癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 病理切片图像 | 阿姆斯特丹大学医学中心1985-2022年间经手术治疗的卵巢癌患者 | NA | AIDA（对抗傅里叶域适应模型） | 平衡准确率 | NA |
| 3368 | 2025-11-19 |
From model based to learned regularization in medical image registration: A comprehensive review
2025-Nov-03, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103854
PMID:41248566
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综述 | 本文系统回顾了医学图像配准中从基于模型到学习型正则化方法的发展历程 | 提出了新颖的分类法系统性地对正则化方法进行分类，并重点介绍了利用数据驱动技术自动从数据中推导变形特性的学习型正则化这一新兴领域 | NA | 填补医学图像配准中正则化方法全面结构化综述的空白 | 医学图像配准中的正则化方法 | 医学图像处理 | NA | NA | 深度学习 | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3369 | 2025-11-19 |
The role of artificial intelligence in implant dentistry: a systematic review
2025-Nov, International journal of oral and maxillofacial surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.ijom.2025.04.005
PMID:40436717
|
系统综述 | 系统分析人工智能在牙科种植学中应用的近期研究 | 首次系统综述人工智能在牙科种植学多个方面的应用现状和发展趋势 | 纳入研究存在偏倚风险，其中11项研究具有高偏倚风险 | 分析人工智能在牙科种植学中的应用 | 牙科种植学相关研究文献 | 数字病理 | 口腔疾病 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像数据 | 120篇相关论文 | NA | NA | NA | NA |
| 3370 | 2025-11-19 |
Current applications of deep learning in vertebral fracture diagnosis
2025-Nov, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA
IF:4.2Q1
DOI:10.1007/s00198-025-07604-z
PMID:40764417
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综述 | 本文综述了深度学习在椎体骨折诊断中的当前应用 | 总结了深度学习在椎体识别和骨折类型分类方面的最新进展及其对临床工作流程的优化潜力 | NA | 探讨深度学习在椎体骨折诊断中的应用现状 | 椎体骨折诊断的深度学习模型 | 医学影像分析 | 椎体骨折 | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3371 | 2025-11-19 |
Use of Artificial Intelligence to Detect Cardiac Rhythm Disturbances in Athletes: A Scoping Review
2025 Nov-Dec, Journal of veterinary internal medicine
IF:2.1Q1
DOI:10.1111/jvim.70257
PMID:41017277
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综述 | 本范围综述评估人工智能在运动员（特别是马匹）心电图心律失常检测中的应用现状与潜力 | 首次系统评估AI技术在运动性心律失常检测中的应用，特别关注马匹等运动物种的物种特异性挑战 | 样本量较小且物种特异性心电图形态学差异限制了在兽医医学中的广泛应用 | 评估人工智能在心电图心律失常检测中的应用，特别关注运动物种的当前和潜在用途 | 人类、马匹和犬类的心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析 | CNN,深度学习 | 心电图信号 | 包含17项研究（人类13项、马匹3项、犬类1项） | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 3372 | 2025-11-19 |
Improved reconstruction of single-cell developmental potential with CytoTRACE 2
2025-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02857-2
PMID:41145665
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研究论文 | 开发了CytoTRACE 2深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据预测细胞发育潜能 | 提出了可解释的深度学习框架，能够预测绝对发育潜能并在多种平台和组织中优于现有方法 | NA | 识别细胞潜能分子标志物并预测细胞发育能力 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3373 | 2025-11-19 |
Universal consensus 3D segmentation of cells from 2D segmented stacks
2025-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02887-w
PMID:41219412
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研究论文 | 开发了一种无需训练数据的2D到3D细胞分割方法u-Segment3D，可将2D实例分割转换为3D共识分割 | 提出无需训练数据即可将2D细胞分割转换为3D共识分割的理论和工具箱，兼容任何生成像素级实例细胞掩码的2D方法 | 依赖于2D分割方法的质量，在11个真实数据集上验证但未涉及所有可能的细胞类型和成像模式 | 解决3D细胞分割中密集标注的挑战，开发通用的2D到3D分割方法 | 显微镜图像中的细胞，包括单细胞、细胞聚集体和组织 | 数字病理 | NA | 显微镜成像 | NA | 3D显微镜图像，2D分割堆栈 | 11个真实数据集，包含超过70,000个细胞 | NA | NA | 与原生3D分割方法比较的竞争性表现 | NA |
| 3374 | 2025-11-19 |
Age- and sex-related changes in proximal humeral volumetric BMD assessed via chest CT with a deep learning-based segmentation model
2025-Nov, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA
IF:4.2Q1
DOI:10.1007/s00198-025-07671-2
PMID:40879742
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研究论文 | 开发基于深度学习的近端肱骨体积骨密度评估方法并分析年龄和性别相关变化 | 首次使用深度学习模型自动分割评估近端肱骨体积骨密度，并揭示性别特异性年龄相关变化模式 | 未明确说明样本量大小和模型验证的详细指标 | 研究近端肱骨体积骨密度的年龄和性别相关变化规律 | 通过胸部CT扫描获取的近端肱骨影像数据 | 数字病理学 | 骨骼疾病 | CT扫描 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3375 | 2025-11-19 |
Reimagining chronic total occlusion management interventions: the role of artificial intelligence in imaging, planning, and procedural guidance
2025-Nov, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-025-03527-2
PMID:41105294
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综述 | 探讨人工智能在慢性完全闭塞病变管理的影像评估、手术规划和实时引导中的应用潜力 | 系统阐述AI在CTO诊疗全流程中的整合应用，包括深度学习在OCT和CCTA影像分析、机器学习在手术策略预测方面的创新 | 在CTO特定场景下的验证研究仍然有限，需要更多临床验证 | 优化慢性完全闭塞病变的经皮冠状动脉介入治疗管理流程 | 慢性完全闭塞病变患者 | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描，冠状动脉CT血管成像 | 深度学习，机器学习，XGBoost | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3376 | 2025-11-19 |
DiffBreed: automatic differentiation enables efficient gradient-based optimization of breeding strategies
2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf586
PMID:41129300
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研究论文 | 提出了一种名为DiffBreed的可微分育种模拟器，通过自动微分实现基于梯度的育种策略优化 | 开发了首个可微分育种模拟器，解决了现有育种模拟器不可微分的问题，能够与现代深度学习工作流集成 | 优化结果文件因大小问题未在GitHub仓库中共享，需要从Zenodo获取完整数据集 | 通过梯度优化方法最大化遗传增益，优化育种策略 | 育种策略优化，特别是子代分配策略 | 机器学习 | NA | 自动微分，梯度优化 | NA | 模拟数据集 | NA | PyTorch | NA | 遗传增益 | NA |
| 3377 | 2025-11-19 |
Automated coronary calcium detection and scoring on multicenter, multiprotocol noncontrast CT
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.6.064502
PMID:41246564
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研究论文 | 提出基于nnU-Net的深度学习方法，用于非对比CT扫描中冠状动脉钙化斑块的自动检测和评分 | 采用多中心多协议数据，结合主动脉、心脏和肺的同时分割以减少假阳性，实现跨种族和扫描仪类型的一致性评估 | 训练数据仅包含641个标注CT扫描，未标注数据集缺乏金标准验证 | 开发自动冠状动脉钙化检测和评分系统以辅助心血管风险评估 | 冠状动脉钙化斑块 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 非对比CT扫描 | 深度学习 | CT影像 | 641个标注CT扫描用于训练，160个标注CT扫描用于测试，另有两个未标注数据集 | nnU-Net | nnU-Net | 精度, 召回率, Dice系数, 准确率, Cohen's Kappa, 决定系数(r²) | NA |
| 3378 | 2025-11-19 |
Detection of <em>Schistosoma</em> Eggs Using an AI-Based Deep Learning Model on Urinary Bladder Histopathology Images
2025-Nov, Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan : JCPSP
DOI:10.29271/jcpsp.2025.11.1385
PMID:41247676
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研究论文 | 本研究评估了基于YOLO的分割模型在膀胱组织病理学图像中检测血吸虫卵的准确性和临床应用价值 | 首次系统评估多种YOLO变体模型在血吸虫卵检测任务中的性能，包括边界框和掩码分割任务 | 需要更大数据集的大规模验证研究进行进一步确认，较小模型在敏感性和精确度方面存在局限 | 评估基于YOLO的分割模型在膀胱组织病理学图像中检测血吸虫卵的准确性和临床应用价值 | 膀胱组织病理学切片图像中的血吸虫卵 | 数字病理学 | 血吸虫病 | 组织病理学成像 | YOLO系列模型 | 图像 | 681张图像，包含2,751个血吸虫卵（训练集476张/1,932个，验证集136张/539个，测试集69张/280个） | NA | YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv11的各种变体(n/s/m/l/x/c/e) | 精确度, 召回率, F1分数, mAP50, mAP50-95 | NA |
| 3379 | 2025-11-19 |
A Deep Learning Approach for Detecting Periapical Lesions on Panoramic Radiographic Images
2025-Nov, Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan : JCPSP
DOI:10.29271/jcpsp.2025.11.1461
PMID:41247689
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研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLOv5深度学习模型的根尖周病变检测方法，用于在口腔全景X光片上自动分割根尖周病变 | 首次将YOLOv5算法应用于口腔全景X光片中的根尖周病变分割任务 | 数据集规模有限，未来需要收集更多数据来提升检测效果 | 评估深度学习模型在口腔全景X光片上检测根尖周病变分割的性能 | 根尖周病变 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 全景X光摄影 | YOLO | 医学影像 | 1,500张匿名全景X光片（训练集1,200张/2,628个标签，验证集150张/325个标签，测试集150张/368个标签） | PyTorch | YOLOv5 | 敏感度, 精确率, F1分数 | NA |
| 3380 | 2025-11-19 |
Glycolysis-compatible urethanases for polyurethane recycling
2025-Oct-30, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adw4487
PMID:41166494
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研究论文 | 开发基于图神经网络的深度学习框架GRASE，用于发现适用于工业糖酵解条件的聚氨酯降解酶 | 首次将自监督与监督学习结合的图神经网络框架应用于工业兼容性脲酶发现，识别出在苛刻溶剂中保持高活性的PURase酶 | 未明确说明模型在其他工业条件下的泛化能力及酶的长周期稳定性验证 | 解决热固性聚氨酯因交联结构和稳定化学键导致的回收难题 | 聚氨酯降解酶（脲酶） | 机器学习 | NA | 糖酵解、结构分析 | 图神经网络（GNN） | 分子结构数据 | NA | NA | 自监督学习与监督学习结合的图神经网络 | 酶活性比较、降解效率 | NA |