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 3821 - 3840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3821 | 2025-10-06 |
Comparison of Deep Learning Models for fast and accurate dose map prediction in Microbeam Radiation Therapy
2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105012
PMID:40602228
|
研究论文 | 比较基于图卷积网络和3D U-Net的深度学习模型在微束放射治疗中剂量图预测的性能 | 首次在微束放射治疗领域系统比较图卷积网络与3D U-Net两种不同架构的深度学习模型 | 研究仅基于大鼠的临床前数据，未涉及人体数据 | 开发快速准确的剂量预测方法以替代计算密集的蒙特卡洛模拟 | 微束放射治疗中的3D剂量分布 | 医学影像分析 | 癌症放射治疗 | 蒙特卡洛模拟，深度学习 | 图卷积网络，3D U-Net | 3D剂量图 | 用于MRT临床前研究的大鼠数据 | NA | 图卷积网络，3D U-Net | 平均绝对误差，平均相对误差，体素级γ指数 | NA |
| 3822 | 2025-10-06 |
The role of metabolism in shaping enzyme structures over 400 million years
2025-Aug, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-025-09205-6
PMID:40634610
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研究论文 | 通过分析11,269个酶结构研究代谢在400百万年酵母亚门进化过程中如何塑造酶结构演化 | 首次将深度学习预测的蛋白质结构与代谢进化研究相结合，揭示代谢在多尺度上塑造结构演化的新模式 | 研究局限于酵母亚门物种，可能不适用于其他生物类群 | 探究代谢如何影响酶结构在长期进化过程中的演化 | 酵母亚门中催化361个代谢反应的11,269个预测和实验确定的酶结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习蛋白质结构预测，进化基因组学 | AlphaFold2 | 蛋白质结构数据，代谢通路数据 | 11,269个酶结构，覆盖225个代谢通路 | AlphaFold2 | AlphaFold2架构 | NA | NA |
| 3823 | 2025-10-06 |
Impact of heart rate on coronary artery stenosis grading accuracy using deep learning-based fast kV-switching CT: A phantom study
2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105046
PMID:40651284
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研究论文 | 本研究通过体模实验评估基于深度学习的快速kV切换CT在不同心率下对冠状动脉狭窄分级准确性的影响 | 首次系统评估深度学习辅助的双能CT在不同心率条件下对冠状动脉狭窄定量分析的准确性 | 研究基于体模实验，未涉及真实患者数据，结果外推需谨慎 | 探究心率对基于深度学习的快速kV切换CT在冠状动脉狭窄分级准确性的影响 | 带有狭窄的冠状动脉体模和搏动心脏体模 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 快速kV切换双能CT，深度学习图像重建 | 神经网络 | CT影像数据 | 冠状动脉体模在不同心率设置下(0-70 bpm)的扫描数据 | NA | NA | 图像锐度，狭窄比率误差 | NA |
| 3824 | 2025-10-06 |
Validation of syncope short-term outcomes prediction by machine learning models in an Italian emergency department cohort
2025-Aug, Internal and emergency medicine
IF:3.2Q1
DOI:10.1007/s11739-025-04034-x
PMID:40668516
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研究论文 | 本研究在意大利急诊科队列中验证了机器学习模型对晕厥患者短期不良结局的预测能力 | 首次在外部验证梯度提升和逻辑回归模型对晕厥结局的预测性能，并比较了新型深度学习模型TabPFN和大语言模型TabLLM的表现 | 样本量相对较小（257例患者），验证队列的事件发生率较高可能影响模型泛化能力 | 验证和比较不同机器学习模型对晕厥患者短期不良结局的预测性能 | 晕厥急诊患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习算法 | 梯度提升, 逻辑回归, 深度学习, 大语言模型 | 临床数据 | 257例非低风险晕厥患者 | NA | 梯度提升, 逻辑回归, TabPFN, TabLLM | AUC, Matthews相关系数, Brier分数 | NA |
| 3825 | 2025-10-06 |
Detecting structural heart disease from electrocardiograms using AI
2025-Aug, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-025-09227-0
PMID:40670798
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研究论文 | 开发了一种名为EchoNext的深度学习模型，通过心电图检测多种结构性心脏病 | 在大型多样化健康系统中使用超过100万条心电节律和影像记录进行训练，能够检测多种形式的结构性心脏病，并在不同护理环境和种族/民族群体中表现一致 | NA | 利用人工智能扩大心脏病筛查的可及性 | 结构性心脏病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图，心脏影像 | 深度学习 | 心电节律数据，影像记录 | 超过100万条心电节律和影像记录 | NA | NA | 诊断准确率 | NA |
| 3826 | 2025-10-06 |
Effect of arc length on the deep learning prediction of monitor units in lung stereotactic ablative radiation therapy treatment
2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105018
PMID:40684542
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研究论文 | 本研究探讨弧长对深度学习预测肺癌立体定向消融放疗中监测单位的影响 | 首次研究不同弧长设置对深度学习模型预测放疗监测单位性能的影响 | 研究基于单一机构的回顾性数据，样本量相对有限 | 开发自动化的肺癌多病灶立体定向消融放疗计划系统 | 肺癌患者接受立体定向消融放疗的治疗数据 | 医疗人工智能 | 肺癌 | 立体定向消融放疗 | 深度学习 | 放疗治疗计划数据 | 257名患者的295次治疗，共60,720个样本 | NA | NA | 平均绝对百分比误差, gamma通过率 | NA |
| 3827 | 2025-10-06 |
Imaging-aided diagnosis and treatment based on artificial intelligence for pulmonary nodules: A review
2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105050
PMID:40700795
|
综述 | 本文综述了基于人工智能的肺结节影像辅助诊断与治疗方法 | 系统比较了传统规则方法、手工特征机器学习、影像组学、深度学习及融合Transformer或注意力机制的混合模型在肺结节管理中的应用 | 存在领域偏移、高计算需求、有限可解释性以及多中心数据集变异等挑战 | 评估人工智能在肺结节诊断和治疗中的性能、适用性和局限性 | 肺结节 | 医学影像分析 | 肺癌 | 多模态影像融合(CT, PET, MRI) | 深度学习, 机器学习, Transformer, 注意力机制 | 医学影像 | NA | NA | Transformer | 准确率 | NA |
| 3828 | 2025-10-06 |
Use of artificial intelligence in animal experimentation: A review
2025-Aug, Toxicology letters
IF:2.9Q2
DOI:10.1016/j.toxlet.2025.07.1417
PMID:40712858
|
综述 | 探讨人工智能在动物实验替代方法中的应用及其对毒理学和安全评估的改进 | 系统分析AI技术如何通过计算机建模和机器学习提升毒性预测的准确性，并推动动物实验3R原则（替代、减少、优化）的实施 | 监管验证仍是当前面临的主要挑战 | 评估人工智能在毒理学和安全评估领域替代动物实验的潜力 | 毒性预测、药物安全评估和化学危害分类 | 机器学习 | NA | 计算机毒理学、体外数据与AI工具结合的混合方法 | 深度学习, QSAR模型 | 化学结构数据、体外实验数据 | NA | NA | NA | 预测准确性 | NA |
| 3829 | 2025-10-06 |
Development and Validation of Survival Prediction Models for Patients With Pineoblastomas Using Deep Learning: A SEER-Based Study
2025-Aug, Cancer reports (Hoboken, N.J.)
DOI:10.1002/cnr2.70303
PMID:40771018
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研究论文 | 本研究基于SEER数据库开发深度学习模型预测松果体母细胞瘤患者的3年生存率 | 首次将深度学习模型应用于罕见肿瘤松果体母细胞瘤的生存预测，相比传统Cox比例风险模型表现更优 | 样本量较小（仅145例患者），数据来源于单一数据库 | 开发松果体母细胞瘤患者的生存预测模型 | 松果体母细胞瘤患者 | 医疗人工智能 | 松果体母细胞瘤 | 深度学习 | 深度神经网络 | 临床数据 | 145例患者 | NA | 深度神经网络 | AUC, 校准曲线, 斜率, 截距 | NA |
| 3830 | 2025-10-06 |
Constructing high-quality enhanced 4D-MRI with personalized modeling for liver cancer radiotherapy
2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104955
PMID:40578043
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的个性化建模方法，用于重建高质量的增强4D-MRI图像以支持肝癌放疗 | 采用个性化建模策略应对患者异质性，通过配对呼吸保持4D-MRI图像指导模型生成高质量4D-MRI | 研究仅针对58例肝癌患者，样本规模有限，且方法在肝癌放疗中的实际应用潜力仍需进一步验证 | 开发高质量4D-MRI重建方法以改善肝癌放疗中的肿瘤运动描绘和监测 | 58例肝癌患者的MRI图像数据 | 医学影像分析 | 肝癌 | 高速多相3D快速扰相梯度回波序列，磁共振成像 | 深度学习模型 | MRI图像 | 58例肝癌患者 | NA | NA | 峰值信噪比，结构相似性，归一化均方根误差，模糊检测累积概率 | NA |
| 3831 | 2025-10-06 |
Computational Pathology for Accurate Prediction of Breast Cancer Recurrence: Development and Validation of a Deep Learning-Based Tool
2025-Jul-16, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2025.100847
PMID:40680854
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的计算病理学工具Deep-Breast-Cancer-Recurrence-Auto，用于从常规H&E染色全切片图像预测乳腺癌复发风险 | 首次提出基于深度学习的计算病理学方法，仅使用常规H&E染色全切片图像即可预测乳腺癌复发风险，为现有基因组学工具提供成本效益更高的替代方案 | 研究仅在两个独立队列中进行验证，需要更多样化的临床环境进一步验证其普适性 | 开发准确预测乳腺癌复发风险的计算病理学工具 | 乳腺癌患者 | 计算病理学 | 乳腺癌 | 苏木精-伊红染色全切片成像 | 深度学习 | 病理图像 | 两个独立队列：癌症基因组图谱计划乳腺癌数据集和俄亥俄州立大学内部数据集 | NA | NA | AUC, 准确率, 特异性, 敏感性 | NA |
| 3832 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in pediatric otolaryngology: A state-of-the-art review of opportunities and pitfalls
2025-Jul, International journal of pediatric otorhinolaryngology
IF:1.2Q3
DOI:10.1016/j.ijporl.2025.112369
PMID:40334638
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综述 | 对人工智能在儿科耳鼻喉科应用现状、机遇与挑战进行系统性评述 | 首次系统梳理AI在儿科耳鼻喉科的独特应用场景，强调儿童生理发育特性对AI模型的特殊要求 | 成人训练数据在儿科应用的泛化能力不足，儿科专项数据相对匮乏 | 评估AI在儿科耳鼻喉科的临床应用潜力与发展方向 | 儿科耳鼻喉疾病患者及相关医疗数据 | 医疗人工智能 | 儿科耳鼻喉疾病 | 深度学习, 预测建模, 大语言模型 | 深度学习模型 | 医学图像, 临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3833 | 2025-10-06 |
UniScore, a Unified and Universal Measure for Peptide Identification by Multiple Search Engines
2025-Jul, Molecular & cellular proteomics : MCP
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.mcpro.2025.101010
PMID:40466863
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研究论文 | 提出UniScore作为统一度量标准，用于整合和标准化多种搜索引擎在基于LC/MS/MS的自下而上蛋白质组学数据分析中的输出结果 | 仅使用产物离子的注释信息计算得分，不依赖深度学习的光谱预测，能够处理更大规模数据且计算资源需求低 | NA | 开发一种统一且通用的肽段识别度量方法 | 数据依赖性采集(DDA)数据中的肽段识别 | 生物信息学 | NA | LC/MS/MS, 自下而上蛋白质组学 | NA | 质谱数据 | 大规模全局蛋白质组数据和磷酸化蛋白质组数据 | NA | NA | 假发现率 | 最小计算资源 |
| 3834 | 2025-10-06 |
Accelerated Non-Contrast-Enhanced Three-Dimensional Cardiovascular Magnetic Resonance Deep Learning Reconstruction
2025-Jul, Reviews in cardiovascular medicine
IF:1.9Q3
DOI:10.31083/RCM37399
PMID:40776949
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研究论文 | 本研究评估Adaptive CS-Net深度学习算法在无对比剂三维心血管磁共振成像中的重建性能 | 首次将供应商支持的深度学习重建算法Adaptive CS-Net应用于无对比剂三维全心REACT序列成像 | 样本量较小（30名参与者），仅针对特定血管区域进行评估 | 比较深度学习重建算法与传统压缩感知在心血管磁共振成像中的性能差异 | 人类心血管系统，特别是肺静脉、颈部和上胸部血管 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 心血管磁共振成像，REACT序列，bSSFP序列 | 深度学习 | 三维磁共振图像 | 30名参与者 | Adaptive CS-Net | CS-Net | 对比噪声比，主观图像质量评估，血管横截面积测量 | NA |
| 3835 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence-based Approaches for Characterizing Plaque Components From Intravascular Optical Coherence Tomography Imaging: Integration Into Clinical Decision Support Systems
2025-Jul, Reviews in cardiovascular medicine
IF:1.9Q3
DOI:10.31083/RCM39210
PMID:40776963
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综述 | 本文综述了基于人工智能的血管内光学相干断层扫描图像斑块成分分析方法及其临床决策支持系统的整合 | 系统总结了AI技术在IVOCT斑块特征分析中的最新进展，并探讨了从研究工具向临床决策辅助工具的转化路径 | 现有方法评估的斑块特征范围有限，且多数解决方案局限于特定的监管或研究环境 | 提高IVOCT图像分析的效率、精确性和可重复性，促进其在临床实践中的广泛应用 | 冠状动脉粥样硬化斑块 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 血管内光学相干断层扫描(IVOCT) | CNN | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3836 | 2025-10-06 |
Harnessing Artificial Intelligence in Interventional Cardiology: A Systematic Review of Current Applications
2025-Jul, Cureus
DOI:10.7759/cureus.87494
PMID:40777718
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系统综述 | 系统回顾人工智能在介入心脏病学中的当前应用、方法和前景 | 首次系统梳理AI在介入心脏病学的应用现状，涵盖机器学习与深度学习在心律失常检测、斑块表征和影像解读等多领域的创新应用 | 数据隐私保护、算法透明度不足、模型泛化能力有限等挑战尚未解决 | 评估人工智能技术在介入心脏病学领域的应用现状与发展前景 | 介入心脏病学相关临床研究文献（共20项研究） | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 机器学习、深度学习 | ML, DL | 医学影像、生理信号、临床数据 | 基于20项研究的汇总分析 | NA | NA | 诊断准确性、手术效率 | NA |
| 3837 | 2025-10-06 |
Deep learning-assisted terahertz intelligent detection and identification of cancer tissue
2025-Jul, Fundamental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.fmre.2025.03.013
PMID:40777781
|
研究论文 | 提出一种基于密集高效通道注意力网络的太赫兹诊断系统，用于癌症组织的智能检测与识别 | 首次将太赫兹检测技术与密集高效通道注意力网络相结合，实现端到端的癌症组织分类 | 仅验证了乳腺癌和皮肤癌组织样本，未涉及其他癌症类型 | 开发基于人工智能的太赫兹癌症早期筛查系统 | 乳腺癌和皮肤癌组织样本 | 计算机视觉 | 乳腺癌,皮肤癌 | 太赫兹检测技术 | 深度学习 | 太赫兹信号 | NA | NA | DECANet（密集高效通道注意力网络） | NA | NA |
| 3838 | 2025-10-06 |
Advancing Spine Fracture Detection: The Role of Artificial Intelligence in Clinical Practice
2025-Jul, Korean journal of neurotrauma
DOI:10.13004/kjnt.2025.21.e22
PMID:40778250
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综述 | 本文综述了人工智能在脊柱骨折检测中的临床应用及最新进展 | 系统总结了深度学习与机器学习在脊柱骨折诊断中的最新应用，强调了AI辅助工作流程在提升诊断效率方面的优势 | 面临数据集变异性大、需要大规模标注数据集和评估指标标准化等挑战 | 改善脊柱骨折诊断和患者管理 | 椎体骨折 | 医学影像 | 脊柱骨折 | 医学影像分析 | 深度学习, 机器学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 准确率 | NA |
| 3839 | 2025-10-06 |
Advancing smart communities with a deep learning framework for sustainable resource management
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0329492
PMID:40773471
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研究论文 | 提出一个深度学习框架用于智慧社区可持续资源管理，优化能源、水资源和废物管理系统 | 整合LSTM、CNN和自编码器三种深度学习模型，分别处理时序数据、空间分析和异常检测，实现智慧社区资源管理的综合优化 | NA | 构建和验证深度学习框架以优化智慧社区资源管理 | 智慧社区的能源、水资源和废物管理系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM, CNN, Autoencoder | 时空数据 | 来自阿姆斯特丹开放数据平台、新加坡政府开放数据门户以及FixMyStreet和OneService众包平台的数据 | NA | LSTM, CNN, Autoencoder | MAE, RMSE, R², F1-score | NA |
| 3840 | 2025-10-06 |
FCMI-YOLO: An efficient deep learning-based algorithm for real-time fire detection on edge devices
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0329555
PMID:40773480
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研究论文 | 提出一种面向边缘设备的实时火焰检测算法FCMI-YOLO，通过轻量化设计平衡精度与推理速度 | 提出FasterNext轻量化模块、跨尺度特征融合模块CCFM、混合局部通道注意力机制MLCA以及Inner-DIoU损失函数 | 仅在自定义火焰数据集上进行验证，未在更广泛场景测试 | 开发适用于边缘设备的实时火焰检测算法 | 火焰目标检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO | 图像 | 自定义火焰数据集 | PyTorch | YOLOv5s, FasterNext, CCFM, MLCA | mAP@50, 参数量, GFLOPs | 边缘设备 |