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 3401 - 3420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3401 | 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
|
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 |
| 3402 | 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
|
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 |
| 3403 | 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
|
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 |
| 3404 | 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 |
| 3405 | 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 |
| 3406 | 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
|
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 |
| 3407 | 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
|
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 |
| 3408 | 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
|
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 |
| 3409 | 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
|
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 |
| 3410 | 2025-11-19 |
Glycolysis-compatible urethanases for polyurethane recycling
2025-Oct-30, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adw4487
PMID:41166494
|
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 |
| 3411 | 2025-11-19 |
Association of Deep Learning Imaging Algorithm Measures of Microbial Keratitis With Vision Outcomes
2025-Oct-29, Cornea
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/ICO.0000000000004029
PMID:41247284
|
研究论文 | 开发人工智能图像分割算法量化微生物性角膜炎角膜特征，并比较算法预测与临床医生测量对90天视力预后的关联 | 首次开发用于微生物性角膜炎的AI图像分割算法，能够自动量化角膜基质浸润面积和前房积脓等关键形态特征 | 研究仅在美国和印度两个队列中进行，样本量相对有限，需要更多地区验证 | 比较AI算法预测与临床医生测量的角膜特征对视力预后的关联性 | 微生物性角膜炎患者 | 计算机视觉 | 角膜炎 | 角膜摄影，图像分割算法 | 深度学习分割算法 | 图像 | 479名参与者（美国138人，印度341人） | NA | NA | 回归系数(β)，95%置信区间，P值 | NA |
| 3412 | 2025-11-19 |
A systematic literature review on mammography: deep learning techniques for breast cancer detection with global and Asian perspectives
2025-Oct-22, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-14876-5
PMID:41126088
|
系统综述 | 本文系统综述了基于深度学习的乳腺X线摄影乳腺癌检测技术，特别关注亚洲人群的研究现状和挑战 | 首次系统分析亚洲人群在深度学习乳腺癌检测中的特殊挑战和研究空白，揭示全球研究对高加索人群数据集的偏向性 | 纳入研究的时间范围限制（2018-2023年），亚洲数据集代表性不足，缺乏多中心验证 | 评估深度学习在乳腺癌检测中的应用现状，特别关注亚洲人群的研究差距 | 基于乳腺X线摄影的乳腺癌检测研究，重点关注亚洲人群数据 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习，图像预处理，数据增强 | 深度学习模型 | 乳腺X线影像 | 287篇纳入研究，涉及1051条记录筛选 | NA | NA | NA | NA |
| 3413 | 2025-11-19 |
Criteria for Keratoconus Progression: A Systematic Review of Diagnostic Test Accuracy
2025-Oct-22, Cornea
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/ICO.0000000000004020
PMID:41247279
|
系统评价 | 对用于定义圆锥角膜进展标准的诊断测试准确性进行系统评价 | 首次系统评估圆锥角膜进展诊断标准的准确性，比较不同诊断方法的敏感性和特异性 | 纳入研究数量有限（15项），且主要为回顾性研究，存在潜在偏倚 | 评估圆锥角膜进展诊断标准的准确性 | 圆锥角膜患者（2654名患者的3547只眼睛） | 医学诊断 | 圆锥角膜 | 系统评价和诊断测试准确性分析 | NA | 医学研究数据 | 15项研究，2654名患者，3547只眼睛 | NA | NA | 敏感性, 特异性, 诊断比值比 | NA |
| 3414 | 2025-11-19 |
Deep Learning Algorithms in the Diagnosis of Basal Cell Carcinoma Using Dermatoscopy: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Oct-03, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/73541
PMID:41043135
|
系统评价与荟萃分析 | 评估基于皮肤镜的深度学习算法在基底细胞癌诊断中的性能表现 | 首次对基于皮肤镜的深度学习算法诊断基底细胞癌进行系统性评价和荟萃分析 | 多数纳入研究为回顾性设计，参考标准存在差异，外部验证数据集性能有限 | 评估深度学习算法在基底细胞癌皮肤镜诊断中的诊断性能 | 基底细胞癌的皮肤镜图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 皮肤镜检查 | 深度学习算法 | 图像 | 内部验证集32,069例患者或图像，外部验证集200例患者或图像 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, AUC | NA |
| 3415 | 2025-11-19 |
The Significance of Prolonged Physical Activity in Neurogenesis and Neural Regeneration: Comparing Clinical Studies With Proposed AI-Based Framework
2025-Oct, Artificial organs
IF:2.2Q3
DOI:10.1111/aor.15059
PMID:40692193
|
综述 | 本文探讨人工智能在分析运动对神经干细胞增殖影响中的应用 | 提出基于AI的框架来比较临床研究结果，预测神经再生机制 | 主要依赖现有临床研究数据，缺乏实际AI模型验证 | 研究运动对成人神经发生的影响及AI在此领域的应用潜力 | 神经干细胞、神经元、神经胶质细胞 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | NA | 机器学习算法,深度学习技术 | 临床研究数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3416 | 2025-11-19 |
A novel RHD*01N allele harboring a c.634+1G>A splice site variant results in the RhD-negative phenotype in a Chinese blood donor
2025-Oct, Transfusion
IF:2.5Q2
DOI:10.1111/trf.18390
PMID:40910776
|
研究论文 | 在中国献血者中发现一种导致RhD阴性表型的新型RHD*01N等位基因 | 首次报道了c.634+1G>A剪接位点变异导致的新型RHD*01N等位基因 | 仅针对单个病例进行研究，样本量有限 | 鉴定导致RhD阴性表型的新型RHD基因变异 | 中国献血者的血液样本 | 医学遗传学 | 血型系统疾病 | 血清学检测、Sanger测序、单分子实时测序 | 深度学习 | 基因组数据 | 1例中国献血者 | SpliceAI | NA | NA | NA |
| 3417 | 2025-11-19 |
Deep Learning for Drug-Target Interaction Prediction: A Comprehensive Review
2025-Oct, Chemical biology & drug design
IF:3.2Q3
DOI:10.1111/cbdd.70183
PMID:41121622
|
综述 | 本文系统综述了基于深度学习的药物-靶点相互作用预测方法 | 首次对深度学习在DTI预测中的各类架构进行结构化梳理，并指出自监督学习和可解释人工智能等未来方向 | 作为综述文章未提出新的原创模型 | 总结深度学习在药物-靶点相互作用预测领域的研究进展 | 药物分子和蛋白质靶点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DNN, RNN, CNN, GNN, Transformer | 分子结构数据，蛋白质序列数据 | NA | NA | 深度神经网络，循环神经网络，卷积神经网络，图神经网络，Transformer模型 | 准确率，精确率，召回率，F1分数，AUC | NA |
| 3418 | 2025-11-19 |
Super-Resolution MR Spectroscopic Imaging via Diffusion Models for Tumor Metabolism Mapping
2025-Sep-02, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01652-x
PMID:40897835
|
研究论文 | 提出基于条件去噪扩散概率模型的深度学习框架，用于磁共振波谱成像的超分辨率重建，以改善脑胶质瘤代谢成像 | 首次将条件去噪扩散概率模型应用于MRSI超分辨率重建，采用自注意力UNet骨干网络整合全局上下文特征 | 主要针对IDH突变型胶质瘤进行研究，在其他类型神经系统疾病中的适用性需进一步验证 | 开发高分辨率磁共振波谱成像技术以改善肿瘤代谢成像质量 | IDH突变型胶质瘤患者和健康志愿者的磁共振波谱成像数据 | 医学影像分析 | 脑胶质瘤 | 磁共振波谱成像 | 扩散模型 | 医学影像 | 模拟患者数据和体内MRSI数据（包括健康志愿者和胶质瘤患者） | PyTorch | Self-Attention UNet | SSIM, PSNR, LPIPS | NA |
| 3419 | 2025-11-19 |
GastroNet-5M: A Multicenter Dataset for Developing Foundation Models in Gastrointestinal Endoscopy
2025-Jul-30, Gastroenterology
IF:25.7Q1
DOI:10.1053/j.gastro.2025.07.030
PMID:40749857
|
研究论文 | 本研究提出了包含482万张内窥镜图像的GastroNet-5M多中心数据集，并基于此开发了用于胃肠道内窥镜AI应用的基础模型 | 创建了目前最大的多中心胃肠道内窥镜图像数据集，采用自监督学习开发基础模型，在17种内窥镜AI应用中展现出优越性能 | 数据集仅包含2012-2020年荷兰8家医院的图像，可能存在地域和时间的局限性 | 开发用于胃肠道内窥镜AI应用的基础模型，减少对标注数据的依赖 | 胃肠道内窥镜图像 | 数字病理 | 胃肠道疾病 | 内窥镜成像 | 深度学习基础模型 | 图像 | 4,820,653张内窥镜图像，来自约500,000次检查程序 | 自监督学习 | NA | 分类准确率, 分割准确率, 数据效率, 鲁棒性 | NA |
| 3420 | 2025-11-19 |
Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning
2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.03.606469
PMID:40654743
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研究论文 | 提出一种从静息态功能磁共振成像生成未采集任务对比图的深度学习方法 | 首次实现从静息态fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，保留个体间变异 | 依赖于特定数据集（HCP和UK Biobank），任务生成范围受训练数据限制 | 解决任务功能磁共振成像在群体神经科学研究中的扩展难题 | 人类连接组计划寿命数据和英国生物银行超过20,000名个体 | 医学影像分析 | 神经科学相关疾病 | 功能磁共振成像（fMRI），包括任务fMRI和静息态fMRI | 深度学习 | 脑功能影像数据 | 超过20,000名个体 | NA | DeepTaskGen | 重建性能，个体间变异保留，人口统计学、认知和临床变量预测性能 | NA |