深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 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 | 2025-10-06 |
The utility of artificial intelligence in characterization and detecting causes of macular edema: A spectral-domain OCT-based algorithm study
2025-Aug-30, Experimental eye research
IF:3.0Q1
DOI:10.1016/j.exer.2025.110619
PMID:40889611
|
研究论文 | 开发基于光谱域OCT图像的深度学习框架，用于自动分类黄斑水肿的病因 | 首次将可解释AI技术(Grad-CAM)应用于黄斑水肿的自动分类，并比较了三种预训练CNN模型在OCT图像上的性能 | 使用回顾性数据集，样本量相对有限(1040张OCT图像)，需要进一步前瞻性验证 | 开发能够区分糖尿病性黄斑水肿、年龄相关性黄斑变性和正常视网膜状况的自动诊断系统 | 黄斑水肿患者的OCT图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | CNN | 图像 | 1040张OCT图像(来自KAUH医院和公共数据集) | NA | ResNet152, InceptionV3, MobileNetV2 | 准确率 | NA |
| 3402 | 2025-10-06 |
DECODE: An open-source cloud-based platform for the noninvasive management of peripheral artery disease
2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109037
PMID:40902337
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研究论文 | 介绍DECODE开源云平台，该平台整合人工智能、3D可视化和计算建模用于外周动脉疾病的非侵入性管理 | 开发首个结合深度学习分割、实时体积渲染和有限元模拟的开源云平台，为外周动脉疾病提供个性化治疗规划 | 研究样本量有限（22个CT数据集和300个OCT图像），需要进一步临床验证 | 改善外周动脉疾病的非侵入性诊断和治疗规划 | 外周动脉疾病患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 计算机断层扫描，血管内光学相干断层扫描 | CNN | 医学图像 | 22个CT数据集和300个血管内OCT图像 | Django, React | U-Net, nnU-Net | Dice系数, Hausdorff距离, 系统可用性量表, 技术接受模型 | 云平台 |
| 3403 | 2025-10-06 |
Molecular characterization of an adhesion GPCR signal transduction
2025-Aug-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.14.670383
PMID:40894777
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研究论文 | 通过整合单分子力谱、分子动力学模拟和细胞实验，揭示了ADGRG1粘附GPCR机械信号转导的结构和动态机制 | 首次阐明了剪切应力诱导GAIN结构域不同变形途径的机制，提出了由GAIN动力学和取向控制的统一aGPCR激活框架 | 研究主要聚焦于ADGRG1受体，其他aGPCR家族成员可能存在不同的激活机制 | 阐明粘附GPCR机械信号转导的分子基础 | ADGRG1粘附G蛋白偶联受体 | 生物物理学 | NA | 单分子力谱, 分子动力学模拟, 细胞实验 | 深度学习 | 生物物理数据, 分子模拟数据, 细胞信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3404 | 2025-10-06 |
Precise, predictable genome integrations by deep-learning-assisted design of microhomology-based templates
2025-Aug-12, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02771-0
PMID:40796977
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习辅助设计的微同源模板方法，用于实现精确可预测的基因组整合 | 利用深度学习模型预测基因组-外源序列界面的修复过程，设计碱基对串联重复修复臂匹配双链断裂处的微同源区域 | NA | 改进CRISPR-based DNA整合和编辑的精确性，控制修复过程 | HEK293T细胞、非洲爪蟾、成年小鼠大脑细胞 | 机器学习 | NA | CRISPR基因编辑、深度学习、微同源模板设计 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | 32个基因位点（HEK293T细胞）及非洲爪蟾、小鼠模型 | NA | NA | 整合精确性、缺失减少程度 | NA |
| 3405 | 2025-10-06 |
Automatic trending and analysis of SPECT quality assurance with artificial intelligence optical character recognition
2025-Aug, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.18083
PMID:40903927
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研究论文 | 开发了一种结合人工智能光学字符识别的新型核医学质量保证系统，用于自动化SPECT和伽马相机的质量保证数据检索与分析 | 首次将AI深度学习OCR技术应用于核医学质量保证系统，实现了QA数据的自动提取、比较和趋势分析 | 研究主要针对两种特定型号的扫描仪，OCR性能在Arial字体10-14号范围内表现最佳 | 提高SPECT和伽马相机质量保证数据审查效率，实现QA数据的自动化趋势分析和存储 | SPECT和伽马相机的质量保证数据，包括本征和外征泛源图像、MHR和COR数据 | 医学影像分析 | NA | 光学字符识别，深度学习 | 深度学习OCR | 医学影像，数值数据 | 60张泛源图像和6张COR图像用于基准测试，3459张泛源扫描用于准确性评估 | Python, DCMTK, Pydicom, MySQL | 三阶段OCR架构：特征提取、序列标记、转录 | 准确率，处理速度 | Linux系统，CPU处理 |
| 3406 | 2025-10-06 |
Massively parallel characterization of non-coding de novo mutations in autism spectrum disorder
2025-Jul-28, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao
DOI:10.1016/j.jgg.2025.07.008
PMID:40738258
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研究论文 | 本研究通过整合多种技术系统评估了自闭症谱系障碍中非编码新生突变的功能影响 | 开发了结合细胞特异性调控元件注释、深度学习变异预测模型和大规模并行报告实验的优化方法，首次系统识别具有功能调控效应的非编码新生突变 | 研究主要基于特定队列数据，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性 | 阐明非编码新生突变在自闭症谱系障碍发病机制中的功能作用和分子机制 | 自闭症谱系障碍患者中的非编码新生突变 | 生物信息学 | 自闭症谱系障碍 | 深度学习, 大规模并行报告实验, 基因组注释 | 深度学习模型 | 基因组序列数据, 功能基因组学数据 | 来自Simons Simplex Collection和Autism Speaks MSSNG资源的227,878个非编码新生突变 | NA | NA | 比值比, P值 | NA |
| 3407 | 2025-10-06 |
Deep learning based classification of tibio-femoral knee osteoarthritis from lateral view knee joint X-ray images
2025-Jul-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-04869-6
PMID:40594325
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的膝关节X光图像分析方法，用于定位和分类胫股关节骨关节炎 | 首个分别针对前后位和侧位视图自动分类胫股关节骨关节炎的深度学习方法 | 侧位视图的分类性能（92.42%）低于前后位视图（98.57%） | 开发有效的深度学习方法来定位和分类胫股关节间隙宽度及骨关节炎 | 胫股膝关节X光图像 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | X射线成像 | CNN | 图像 | 4334个膝关节X光图像数据点 | NA | DenseNet 201 | 定位准确率, 分类准确率 | NA |
| 3408 | 2025-10-06 |
Multiscale wavelet attention convolutional network for facial expression recognition
2025-Jul-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-07416-5
PMID:40596501
|
研究论文 | 提出一种结合多尺度卷积和小波通道注意力机制的神经网络模型用于面部表情识别 | 首次将多尺度卷积层与小波通道注意力机制结合，提出wCA-MCNN模型，在CNN和ResNet18基础上实现显著精度提升 | 仅在两个数据集上验证，未在更大规模或更多样化的数据集上进行测试 | 提高面部表情识别的准确率 | 面部表情图像 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN, ResNet | 图像 | 两个数据集：FESR（真实课堂收集）和KDEF | NA | MCNN, wCA-CNN, wCA-MCNN, MsC-ResNet18, wCA-ResNet18, MsC-wCA-ResNet18 | 准确率 | NA |
| 3409 | 2025-10-06 |
AI analysis of medical images at scale as a health disparities probe: a feasibility demonstration using chest radiographs
2025-Apr-08, ArXiv
PMID:40297238
|
研究论文 | 本研究开发了一种利用医学影像自动提取定量指标作为健康差异指数计算输入的流程 | 首次将医学影像自动分析结果作为健康差异研究的新型数据源，并建立了影像衍生健康差异指数计算框架 | 研究样本量有限（1,571例），仅验证了两种社会人口学相关因素，需要更大规模研究验证 | 探索医学影像分析作为健康差异研究新型数据源的可行性 | 1,571例患者的胸部X光影像 | 医学影像分析 | 肺部疾病 | 深度学习影像分析 | 深度学习模型 | 医学影像 | 1,571例独特患者 | NA | NA | 组间方差、差异指数、泰尔指数、平均对数偏差 | NA |
| 3410 | 2025-10-06 |
Spatiotemporal Profiling Defines Persistence and Resistance Dynamics during Targeted Treatment of Melanoma
2025-Mar-03, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-0690
PMID:39700408
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研究论文 | 本研究通过时空转录组学分析揭示黑色素瘤靶向治疗中持久性细胞状态的形成机制和耐药动态 | 结合空间转录组学和深度学习分析，首次在患者来源异种移植模型中解析了黑色素瘤治疗过程中克隆谱系演化的时空动态 | 研究基于异种移植模型，可能与人类体内真实情况存在差异 | 阐明BRAF突变黑色素瘤靶向治疗中持久性状态和耐药性的动态机制 | BRAF突变黑色素瘤患者来源异种移植模型 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 空间转录组学, 深度学习, 系统发育追踪 | 深度学习模型 | 转录组数据, 组织病理切片图像 | 患者来源异种移植模型样本 | NA | NA | NA | NA |
| 3411 | 2025-10-06 |
HeteroMRI: Robust white matter abnormality classification across multi-scanner MRI data
2025-Jan-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf092
PMID:40844084
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研究论文 | 提出一种名为HeteroMRI的深度学习方法，用于在多扫描仪MRI数据中分类白质异常 | 通过白质组织强度聚类减少MRI数据异质性对分类性能的影响，无需额外机器学习方法处理异质性 | 在数据量减少64%和75%的有限数据场景下，模型准确率分别下降4%和12% | 开发对MRI扫描仪和采集协议高度独立的分类方法 | 人类大脑白质异常 | 医学影像分析 | 白质异常疾病 | MRI | 深度学习 | MRI图像 | 来自11个公共数据集的200个训练MRI，包含40种MRI协议 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 3412 | 2025-10-06 |
A review of the emerging technologies and systems to mitigate food fraud in supply chains
2025, Critical reviews in food science and nutrition
IF:7.3Q1
DOI:10.1080/10408398.2024.2405840
PMID:39356551
|
综述 | 本文综述了新兴技术和系统在缓解食品供应链欺诈方面的应用 | 重点探讨手持激光诱导击穿光谱和智能手机光谱等新型快速食品认证技术，以及结合深度学习策略的多功能设备 | 将实验室精密技术转化为高节奏实时工业应用存在显著差距 | 调查缓解食品欺诈的新兴技术和策略，探索其应用的主要障碍 | 食品供应链欺诈缓解技术和系统 | NA | NA | 激光诱导击穿光谱, 智能手机光谱, 光谱技术, 分离技术 | 深度学习 | 光谱数据, 食品指纹数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3413 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence and Chromothripsis
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4750-9_16
PMID:40884650
|
综述 | 探讨人工智能在基因组学领域特别是染色体碎裂检测与表征中的应用潜力 | 首次系统阐述人工智能技术在染色体碎裂研究中的创新应用，通过深度学习算法突破传统检测方法的局限 | 未涉及具体实验验证数据，主要基于理论探讨和案例研究 | 研究人工智能在基因组学领域的应用，特别是染色体碎裂的检测与表征 | 染色体碎裂现象及其相关的基因组重排 | 机器学习 | NA | 核型分析,FISH,array-CGH,NGS,多组学数据整合 | 深度学习,机器学习 | 基因组数据,多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3414 | 2025-10-06 |
Development and validation of a deep learning-based assessment tool for teacher leadership: A case study from Xinjiang, China
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0331560
PMID:40892831
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的新疆教师领导力评估工具 | 提出可解释的ITL-LSTM模型，采用对角线双向LSTM结构进行教师领导力动态分类 | 研究样本仅来自新疆地区，样本量为371人 | 开发适用于多民族多语言环境的教师领导力评估工具 | 新疆371名中小学教师 | 自然语言处理 | NA | 问卷调查 | LSTM | 文本 | 371名中小学教师 | NA | Diagonal BiLSTM, ITL-LSTM | 准确率 | NA |
| 3415 | 2025-10-06 |
Deep learning detection of retinal detachment: Optical coherence tomography staging and estimation of duration of macular detachment
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0329951
PMID:40892865
|
研究论文 | 本研究开发深度学习模型用于基于光学相干断层扫描检测和分期孔源性视网膜脱离 | 首次结合2D和3D OCT数据开发深度学习模型，能够同时检测视网膜脱离、分期并估计黄斑脱离持续时间 | 回顾性研究，样本量相对有限（252只RRD眼和770只对照眼），需要进一步前瞻性验证 | 测试深度学习模型在孔源性视网膜脱离检测、分期和持续时间估计中的适用性 | 德国汉堡大学医学中心就诊的成年患者 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像 | 252只RRD眼和770只对照眼 | NA | NA | AUC, PR AUC | NA |
| 3416 | 2025-10-06 |
DFU_DIALNet: Towards reliable and trustworthy diabetic foot ulcer detection with synergistic confluence of Grad-CAM and LIME
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0330669
PMID:40892859
|
研究论文 | 提出一种结合Grad-CAM和LIME的可解释糖尿病足溃疡检测框架DFU_DIALNet | 首次将Grad-CAM和LIME热图协同融合用于糖尿病足溃疡检测，增强模型透明度和可解释性 | 未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度分析 | 开发可靠、可信赖且透明的糖尿病足溃疡检测框架 | 糖尿病足溃疡医学图像 | 计算机视觉 | 糖尿病足溃疡 | 深度学习 | CNN | 医学图像 | DFUC2021数据集合并自收集的500张图像，并在KDFU和DFUC2020数据集上验证 | NA | DFU_DIALNet, DenseNet121, MobileNetV2, InceptionV3, EfficientNetB0, ResNet50V2, VGG16 | 准确率, F1分数, AUC | NA |
| 3417 | 2025-10-06 |
Deep learning methods to forecasting human embryo development in time-lapse videos
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0330924
PMID:40892909
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研究论文 | 开发一种基于深度学习的AI系统，通过延时摄影视频预测人类胚胎未来发育动态 | 首个能够预测胚胎未来形态变化的AI工具，通过分析过去两小时的胚胎发育视频来预测未来两小时的形态变化 | 在'避免移植'类别的胚胎预测中细胞膜清晰度较低且存在更多畸变 | 辅助生殖技术中的胚胎质量评估和最佳移植时间确定 | 人类胚胎发育过程 | 计算机视觉 | 生殖医学 | 延时摄影视频分析 | ConvLSTM | 视频 | NA | NA | 卷积LSTM | 形态预测准确性 | NA |
| 3418 | 2025-10-06 |
Exploring the Applications of Explainability in Wearable Data Analytics: Systematic Literature Review
2024-12-24, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/53863
PMID:39718820
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系统文献综述 | 本文系统回顾了可解释人工智能在可穿戴设备数据分析中的应用现状 | 首次系统梳理了可穿戴技术领域可解释性方法的应用情况，特别关注了医疗健康场景 | 用户评估方面存在不足，需要更多用户参与开发过程 | 探索可解释人工智能在可穿戴设备中的应用可能性 | 涉及可穿戴设备、传感器或手机的技术研究，使用量化自我数据 | 机器学习 | NA | 可解释人工智能 | 机器学习,深度学习 | 可穿戴设备数据 | 分析了25篇研究论文 | NA | NA | NA | NA |
| 3419 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence Applications to Measure Food and Nutrient Intakes: Scoping Review
2024-11-28, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/54557
PMID:39608003
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综述 | 本文通过范围综述系统评估人工智能在食物和营养素摄入测量中的应用效果与挑战 | 首次系统综述AI技术在膳食评估领域的应用现状，涵盖多种数据输入类型和AI模型，揭示实时监测潜力与传统方法相比的优势 | 纳入研究数量有限（25篇），存在算法适应性、数据隐私和食物多样性等未解决问题 | 评估AI工具在食物和营养素摄入测量中的有效性、准确性和挑战 | 人类膳食摄入数据 | 机器学习 | NA | 深度学习，机器学习 | CNN, SVM | 食物图像，声音数据，颌骨运动数据，文本数据 | 10至38,415名参与者 | NA | RGB-D融合网络 | 准确率，平均绝对误差 | NA |
| 3420 | 2025-10-06 |
Long-Term Efficacy of an AI-Based Health Coaching Mobile App in Slowing the Progression of Nondialysis-Dependent Chronic Kidney Disease: Retrospective Cohort Study
2024-11-25, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/54206
PMID:39402012
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研究论文 | 评估基于AI的健康指导移动应用在延缓非透析依赖慢性肾病进展方面的长期疗效 | 首次通过大规模回顾性研究验证AI驱动的移动护理系统对延缓慢性肾病进展的长期效果 | 回顾性研究设计可能存在选择偏倚，未报告AI模型的具体技术细节 | 评估智能护理系统对延缓慢性肾病进展的长期疗效 | 中国非透析依赖的慢性肾病患者 | 医疗健康AI | 慢性肾病 | 深度学习光学字符识别 | 深度学习 | 健康监测数据、文本数据 | 12,297名患者纳入分析，经倾向评分匹配后808名患者（干预组404名，对照组404名） | NA | NA | 肾小球滤过率斜率、白蛋白与肌酐比值、平均动脉压 | NA |