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 3641 - 3660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3641 | 2025-11-16 |
Automated Multi-Class Classification of Retinal Pathologies: A Deep Learning Approach to Unified Ophthalmic Screening
2025-Oct-29, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15212745
PMID:41226037
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研究论文 | 开发并验证了一个统一的深度学习框架，用于从眼底照片自动分类多种视网膜病变 | 超越了单一疾病模型的局限，建立了能够同时分类九种不同视网膜疾病的综合筛查工具 | 使用公开数据集，样本量相对有限（1841张图像），可能存在类别不平衡问题 | 开发一个统一的深度学习框架，用于自动多类别分类视网膜病变 | 眼底照片中的多种视网膜病变，包括糖尿病视网膜病变、青光眼和健康视网膜等 | 计算机视觉 | 视网膜病变 | 深度学习 | CNN | 图像 | 1841张眼底照片，涵盖九个类别 | NA | ResNet-152, EfficientNetV2, YOLOv11 | 准确率, 宏平均F1分数, AUC | NA |
| 3642 | 2025-11-16 |
Automated Detection of Lumbosacral Transitional Vertebrae on Plain Lumbar Radiographs Using a Deep Learning Model
2025-Oct-29, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14217671
PMID:41227066
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的AI模型用于自动检测腰椎平片中的腰骶移行椎 | 首次将多种深度学习架构应用于腰骶移行椎的自动检测，并通过部分微调的ResNet-50模型实现了最佳性能 | 研究为回顾性观察研究，样本量相对有限（3116张X光片） | 开发自动检测腰骶移行椎的AI模型以减少诊断错误和手术风险 | 腰椎侧位X光片中的腰骶移行椎 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | X射线成像 | CNN | 图像 | 3116张站立位腰椎侧位X光片 | PyTorch | DINOv2,CLIP(ViT-B/32),ResNet-50 | 准确率,敏感度,特异性,AUC | NA |
| 3643 | 2025-11-16 |
Hardness and Surface Roughness of 3D-Printed ASA Components Subjected to Acetone Vapor Treatment and Different Production Variables: A Multi-Estimation Work via Machine Learning and Deep Learning
2025-Oct-29, Polymers
IF:4.7Q1
DOI:10.3390/polym17212881
PMID:41228641
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研究论文 | 本研究首次结合机器学习与深度学习策略，分析丙酮蒸汽处理和3D打印参数对ASA组件硬度和表面粗糙度的影响 | 首次在技术文献中结合机器学习与深度学习方法来优化3D打印ASA组件的后处理工艺 | 研究仅针对特定范围的蒸汽处理时间、层厚度和填充率参数 | 通过机器学习方法优化3D打印ASA组件的硬度和表面质量 | 丙烯腈苯乙烯丙烯酸酯（ASA）3D打印组件 | 机器学习 | NA | 3D打印、丙酮蒸汽处理 | SVR, 1D-CNN, GB, RNN | 实验数据 | 4种蒸汽处理时间×3种层厚度×3种填充率=36种参数组合 | NA | 一维卷积神经网络, 循环神经网络 | 预测误差 | NA |
| 3644 | 2025-11-14 |
Correction to 'Deep learning guided programmable design of Escherichia coli core promoters from sequence architecture to strength control'
2025-Oct-28, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf1308
PMID:41224125
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3645 | 2025-11-16 |
DeepCMS: A Feature Selection-Driven Model for Cancer Molecular Subtyping with a Case Study on Testicular Germ Cell Tumors
2025-Oct-28, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15212730
PMID:41226022
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研究论文 | 提出了一种基于特征选择的深度学习框架DeepCMS，用于癌症分子分型分类 | 结合前馈神经网络、基因集富集分析和特征选择技术构建代表性特征子集 | 虽然使用结肠癌基因表达数据开发，但方法可应用于任何基因表达数据 | 开发准确的癌症分子分型分类框架 | 癌症分子亚型 | 机器学习 | 癌症 | 基因表达分析，基因集富集分析 | 前馈神经网络 | 基因表达数据 | NA | NA | 前馈神经网络 | 准确率，灵敏度，特异性，平衡准确率 | NA |
| 3646 | 2025-11-16 |
Transforming Endoscopic Image Classification with Spectrum-Aided Vision for Early and Accurate Cancer Identification
2025-Oct-28, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15212732
PMID:41226023
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研究论文 | 本研究探讨了光谱辅助视觉增强器(SAVE)在食管癌内镜图像分类中的效果，与传统白光成像和窄带成像相比具有更优的诊断性能 | 首次将SAVE高光谱成像技术应用于食管癌内镜图像分类，通过波段选择增强特征提取，提高了诊断准确性 | 样本仅来自单一医疗中心，模型性能在不同架构间存在不一致性 | 评估高光谱成像技术在食管癌早期诊断中的效果，提升内镜图像分类准确性 | 食管癌内镜图像 | 计算机视觉 | 食管癌 | 高光谱成像(HSI), 白光成像(WLI), 窄带成像(NBI) | 逻辑回归, CNN, YOLO | 图像 | 2400张图像，包含8种疾病类型 | NA | VGG16, YOLOv8, MobileNetV2 | 精确率, 召回率, F1分数, 准确率 | NA |
| 3647 | 2025-11-16 |
Hierarchical Multi-Stage Attention and Dynamic Expert Routing for Explainable Gastrointestinal Disease Diagnosis
2025-Oct-27, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15212714
PMID:41226006
|
研究论文 | 提出GID-Xpert深度学习框架，通过分层多阶段注意力和动态专家路由实现可解释的胃肠道疾病诊断 | 集成分层多阶段注意力驱动的专家混合模型与动态路由机制，结合空间-通道注意力与专家块专业化设计 | 在GastroEndoNet数据集上性能相对较低(75.32%)，尚未在更广泛的胃肠道病理和临床环境中验证 | 提高胃肠道疾病分类的特征学习能力、准确性和可解释性 | 胃肠道疾病诊断 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 深度学习 | 注意力机制, 专家混合模型 | 医学图像 | 三个基准数据集: WCEBleedGen, GastroEndoNet, KAUHC数据集 | NA | 分层多阶段注意力, 动态专家路由 | 准确率 | NA |
| 3648 | 2025-11-16 |
From Innovation to Application: Can Emerging Imaging Techniques Transform Breast Cancer Diagnosis?
2025-Oct-27, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15212718
PMID:41226009
|
综述 | 本文综述六种新兴成像技术在乳腺癌诊断中的应用与潜力 | 系统比较光学相干断层扫描、拉曼光谱、光声成像等六种新型成像技术与传统方法的优劣 | 多数技术尚未应用于标准临床实践，需要进一步验证和标准化 | 探讨新兴成像技术如何改变乳腺癌诊断现状 | 乳腺癌诊断成像技术 | 医学影像 | 乳腺癌 | OCT, RS, PAI, HSI, CESM, MSI | NA | 医学影像数据 | NA | NA | NA | 灵敏度, 特异性, 诊断准确率 | NA |
| 3649 | 2025-11-16 |
Lightweight Deep Learning Models with Explainable AI for Early Alzheimer's Detection from Standard MRI Scans
2025-Oct-26, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15212709
PMID:41226002
|
研究论文 | 开发轻量级深度学习模型用于从标准MRI扫描中早期检测阿尔茨海默病 | 结合轻量级深度学习模型与可解释AI方法，为资源受限的临床环境提供早期阿尔茨海默病检测方案 | 未明确说明数据集的规模限制和模型在更广泛人群中的泛化能力 | 开发计算效率高的早期阿尔茨海默病检测工具 | 认知正常(CN)、早期轻度认知障碍(EMCI)和晚期轻度认知障碍(LMCI)患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 结构磁共振成像(MRI) | CNN | 2D MRI图像切片 | NA | NA | MobileNetV2, EfficientNetV2B0 | 准确率 | NA |
| 3650 | 2025-11-16 |
Hierarchical Dual-Model Detection Framework for Spotted Seals Using Deep Learning on UAVs
2025-Oct-25, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15213100
PMID:41227431
|
研究论文 | 提出基于深度学习的层次化双模型检测框架，利用无人机准确监测辽河口斑海豹 | 采用轻量化FF-YOLOv10模型进行快速目标定位与增强型PP-YOLOv7模型进行精确检测的协同框架，显著提升计算效率与检测精度 | 未明确说明模型在极端天气条件下的鲁棒性及长期部署的稳定性 | 开发高效精准的濒危海洋物种生态监测技术方案 | 辽河口斑海豹 | 计算机视觉 | NA | 无人机航拍 | CNN | 图像 | NA | NA | FF-YOLOv10, PP-YOLOv7 | 精确率, 召回率, 计算复杂度, 推理速度 | 无人机边缘计算设备, 地面工作站 |
| 3651 | 2025-11-16 |
Toward Artificial Intelligence in Oncology and Cardiology: A Narrative Review of Systems, Challenges, and Opportunities
2025-Oct-24, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14217555
PMID:41226952
|
综述 | 本文综述了人工智能在肿瘤学和心脏病学领域的应用现状、挑战与发展机遇 | 系统梳理了AI在两大重要医学领域（肿瘤学和心脏病学）的最新应用进展，并首次将数字孪生和AI-ECG等新兴技术纳入讨论范围 | 仅基于PubMed数据库2019-2025年的英文文献，排除了会议摘要和灰色文献，可能存在发表偏倚 | 探索人工智能在临床研究中的应用潜力，重点关注肿瘤学和心脏病学领域 | 人工智能技术在医学领域的应用系统、挑战和发展方向 | 机器学习 | 肿瘤学, 心脏病学 | NA | NA | 图像数据, 信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3652 | 2025-11-16 |
A Hybrid Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM)-Attention Model Architecture for Precise Medical Image Analysis and Disease Diagnosis
2025-Oct-23, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15212673
PMID:41225966
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研究论文 | 提出一种融合CNN-LSTM和注意力机制的混合深度学习模型MediVision，用于医学图像分析和疾病诊断 | 结合CNN特征提取、LSTM序列依赖识别和注意力机制，并引入跳跃连接和Grad-CAM热力图增强特征表示和可解释性 | NA | 提高医学图像分类的准确性和可解释性，实现自动化疾病诊断 | 医学图像数据 | 计算机视觉 | 多种疾病 | 深度学习 | CNN, LSTM, 注意力机制 | 医学图像 | 十个不同的医学图像数据集 | NA | CNN-LSTM-Attention混合架构 | 准确率 | NA |
| 3653 | 2025-11-16 |
Artificial Intelligence in Pancreatobiliary Endoscopy: Current Advances, Opportunities, and Challenges
2025-Oct-23, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14217519
PMID:41226916
|
综述 | 本文综述了人工智能在胰胆内镜领域的当前进展、机遇与挑战 | 系统总结了AI在胰胆内镜中的创新应用，包括病变检测、胰腺肿块鉴别、囊性病变分类和恶性胆道狭窄诊断 | 当前AI模型主要处于实验阶段，受限于小规模单中心数据集、缺乏外部验证且无FDA批准系统 | 探讨人工智能在胰胆内镜检查中的应用潜力与发展方向 | 胰胆内镜检查程序（EUS、ERCP、DSOC）及相关疾病 | 医学人工智能 | 胰腺和胆道疾病 | 内镜超声、内镜逆行胰胆管造影、数字单操作者胆道镜检查 | 机器学习,深度学习 | 内镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3654 | 2025-11-16 |
Deep Learning-Based Inverse Design of Stochastic-Topology Metamaterials for Radar Cross Section Reduction
2025-Oct-23, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18214841
PMID:41227803
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的随机拓扑超材料逆向设计方法，用于实现雷达散射截面缩减 | 集成CBAM增强的变分自编码器与Transformer预测器，显著提升模型对超材料关键结构特征的提取和电磁响应预测能力 | 仅针对1比特编码超材料进行设计验证，设计空间采样率较低 | 开发高效的电磁超材料逆向设计方法 | 随机拓扑结构的电磁超材料 | 机器学习 | NA | 全波仿真，电磁响应测量 | VAE, Transformer | 结构图像，电磁响应数据 | 基于单元填充率随机生成的小规模数据集 | PyTorch, TensorFlow | CBAM-VAE, Transformer encoder | 雷达散射截面缩减值(dB) | GPU加速计算 |
| 3655 | 2025-11-16 |
Distinguishing symptomatic and asymptomatic trigeminal nerves through radiomics and deep learning: A microstructural study in idiopathic TN patients and asymptomatic control group
2025-Oct, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03691-1
PMID:40668403
|
研究论文 | 本研究通过放射组学和深度学习分析三叉神经微观结构，以区分特发性三叉神经痛患者与无症状对照组的三叉神经 | 首次结合放射组学特征和定制化深度学习模型（DenseASPP-201和MobileASPPV2）来区分有症状和无症状的三叉神经 | 需要进一步研究血管和非血管病因对特发性三叉神经痛的影响 | 利用人工智能区分特发性三叉神经痛患者与无症状对照组的三叉神经微观结构差异 | 78例特发性三叉神经痛患者的有症状三叉神经（1级神经血管冲突）和182例无症状对照组三叉神经（91例1级和91例0级神经血管冲突） | 医学影像分析 | 三叉神经痛 | MRI成像，放射组学分析 | 集成学习，支持向量机，K近邻，深度学习 | MRI图像 | 260个三叉神经样本（78个有症状，182个无症状） | NA | DenseASPP-201, MobileASPPV2, 子空间判别集成学习，支持向量机，K近邻 | 准确率 | NA |
| 3656 | 2025-11-16 |
Investigating brain tumor classification using MRI: a scientometric analysis of selected articles from 2015 to 2024
2025-Oct, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03685-z
PMID:40679613
|
文献计量分析 | 对2015-2024年间基于MRI的脑肿瘤分类研究进行科学计量分析 | 首次对该领域进行系统的科学计量分析，揭示研究趋势和知识结构 | 仅基于Scopus数据库的348篇文献，可能未涵盖所有相关研究 | 分析脑肿瘤分类研究的现状、趋势和研究空白 | 348篇同行评审的科学文献 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | MRI, 科学计量分析 | NA | 文献元数据 | 348篇文献 | CiteSpace, VOSviewer | NA | 引用频率, 合作网络, 共现分析 | NA |
| 3657 | 2025-11-16 |
Artificial intelligence in forensic neuropathology: A systematic review
2025-Oct, Journal of forensic and legal medicine
IF:1.2Q3
DOI:10.1016/j.jflm.2025.102944
PMID:40782772
|
系统综述 | 本文系统综述了人工智能在法医神经病理学中的应用进展 | 首次系统性地总结人工智能在法医神经病理学领域的关键应用，重点关注创伤性脑损伤和癫痫相关病症 | 仅纳入34篇相关文献，可能未覆盖该领域所有研究成果 | 评估人工智能在法医神经病理学诊断中的应用价值 | 法医神经病理学相关的脑部疾病和损伤 | 数字病理学 | 神经系统疾病 | 组织病理学分析，死后计算机断层扫描(PMCT) | 机器学习(ML)，深度学习(DL) | 医学影像，组织病理学数据 | 34篇研究文章 | NA | NA | NA | NA |
| 3658 | 2025-11-16 |
Optimization of carotid CT angiography image quality with deep learning image reconstruction with high setting (DLIR-H) algorithm under ultra-low radiation and contrast agent conditions
2025-Oct, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.103154
PMID:40914000
|
研究论文 | 本研究评估了DLIR-H算法在超低辐射和低对比剂条件下对颈动脉CTA图像质量的优化效果 | 首次在颈动脉双能CTA中应用DLIR-H算法，并在超低剂量条件下实现图像质量显著提升 | 样本量相对有限（120例患者），未包含所有患者群体 | 评估DLIR-H算法在超低辐射和低对比剂条件下对颈动脉CTA图像质量的改善效果 | 接受颈动脉双能CTA检查的120例患者 | 医学影像处理 | 颈动脉疾病 | 双能CT血管成像（DE-CTA），虚拟单能成像（VMI） | 深度学习图像重建（DLIR） | CT医学影像 | 120例患者分为4组（1个对照组和3个实验组） | 深度学习图像重建算法 | DLIR-H（高设置深度学习图像重建算法） | CT值、图像噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、5点Likert量表主观评分 | NA |
| 3659 | 2025-11-16 |
Performance of FDA-Approved AI Algorithms in Detecting Acute Pulmonary Embolism on Computed Tomographic Pulmonary Angiography (CTPA): A Meta-Analysis of Real-World Retrospective Studies
2025-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.94391
PMID:41230302
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荟萃分析 | 评估FDA批准的AI算法在CTPA中检测急性肺栓塞的诊断性能 | 首次对FDA批准的AI算法在真实世界CTPA数据中检测肺栓塞的性能进行系统评价和荟萃分析 | 仅纳入回顾性研究，需要前瞻性试验验证临床影响 | 评估FDA批准的机器学习算法在CTPA中检测急性肺栓塞的诊断性能 | 急性肺栓塞患者的CTPA扫描图像 | 医学影像分析 | 肺栓塞 | 计算机断层肺血管造影(CTPA) | 机器学习,深度学习 | 医学影像 | 6项研究共9,102例CTPA扫描 | NA | Aidoc, CINA-PE | 敏感度,特异度 | NA |
| 3660 | 2025-11-16 |
Early diagnosis of knee osteoarthritis severity using vision transformer
2025-Sep-30, BMC musculoskeletal disorders
IF:2.2Q3
DOI:10.1186/s12891-025-09137-2
PMID:41029374
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研究论文 | 本研究利用视觉变换器(ViT)实现膝关节骨关节炎严重程度的早期诊断和KL分级 | 首次将视觉变换器(ViT)应用于膝关节骨关节炎的KL分级，并通过简单的迁移学习技术获得了优于复杂架构的性能 | 未详细说明数据集的具体规模和多样性，缺乏与其他先进方法的全面对比 | 开发基于深度学习的膝关节骨关节炎自动诊断系统以提高临床效率 | 膝关节骨关节炎患者的医学影像数据 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | MRI, X-ray | ViT | 医学影像 | NA | NA | Vision Transformer | 准确率 | NA |