深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33074 篇文献，本页显示第 4061 - 4080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4061 | 2025-10-06 |
STAD-CoAtt: Integration of Evolving Gene Graphs in the Assessment of Neuropathological Stages Using Spatiotemporal Representations of Brain Transcriptomics Data
2025-Sep-04, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3605968
PMID:40907046
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研究论文 | 提出一种融合时空图学习和共注意力机制的STAD-CoAtt方法，用于分析阿尔茨海默病的脑转录组数据并评估神经病理学阶段 | 首次将演化基因图特征与时空表示相结合，通过共注意力网络和非线性流形对齐融合块挖掘阿尔茨海默病特异性调控网络的结构信息 | 方法主要针对阿尔茨海默病，在其他神经系统疾病中的泛化能力有待验证 | 开发基于脑转录组数据的神经病理学阶段评估方法 | 阿尔茨海默病和痴呆症相关的脑单核RNA测序数据 | 生物信息学 | 阿尔茨海默病 | 单核RNA测序(snRNA-seq) | ST-GCN, 共注意力网络 | 基因表达数据, 图数据 | 来自ROSMAP和GSE平台的两个基准RNA-seq数据集 | NA | 时空图卷积网络(ST-GCN), 共注意力网络, 非线性流形对齐融合块 | 分类准确率, 神经病理学阶段评估性能 | NA |
| 4062 | 2025-10-06 |
Estimation of Segmental Longitudinal Strain in Transesophageal Echocardiography by Deep Learning
2025-Sep-04, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3605793
PMID:40907054
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研究论文 | 本研究开发了首个基于深度学习的自动化管道autoStrain，用于经食管超声心动图中左心室节段纵向应变的自动估计 | 首次将深度学习运动估计方法应用于经食管超声心动图的节段纵向应变自动评估，并比较了两种不同的深度学习模型 | 真实超声心动图序列的运动真值数据难以获取，依赖合成数据集进行模型训练和评估 | 开发自动化管道以提升心脏功能评估的精确度和效率 | 左心室节段纵向应变 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 经食管超声心动图 | 深度学习 | 超声图像序列 | 80例患者的合成TEE数据集用于训练评估，16例患者用于临床验证 | NA | RAFT, CoTracker | 平均距离误差，平均差异，一致性界限 | NA |
| 4063 | 2025-09-06 |
Deep Learning for Segmenting Ischemic Stroke Infarction in Non-contrast CT Scans by Utilizing Asymmetry
2025-Sep-04, Clinical neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00062-025-01559-8
PMID:40908314
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研究论文 | 本研究开发了一种结合对称性原理与nnUNet模型的分割方法，用于在非增强CT扫描中自动分割缺血性卒中梗死区域 | 引入了基于对称性学习的生成模块和上游分割模块，创新性地采用强度病变概率(ILP)函数和特定输入通道来增强模型敏感性 | 外部测试集的DSC指标相对较低(0.4891)，表明模型在外部数据上的泛化能力仍有提升空间 | 开发缺血性卒中病变的自动分割方法以辅助临床决策 | 急性缺血性卒中患者的非增强CT扫描图像 | 医学图像分析 | 缺血性卒中 | CT成像 | nnUNet, 2.5D ResUNet | 医学图像 | 397例NCCT扫描（内部数据集345训练+52测试），外加60例外部验证病例 | NA | NA | NA | NA |
| 4064 | 2025-09-06 |
Deciphering Gut Microbiome Dynamics in Irritable Bowel Syndrome Using Deep Learning
2025-Sep-04, Neurogastroenterology and motility
IF:3.5Q2
DOI:10.1111/nmo.70153
PMID:40908531
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析肠道微生物组数据以辅助肠易激综合征的诊断 | 采用深度神经网络处理高维度微生物组数据，在疾病分类中实现92.79%的准确率 | NA | 探索肠道微生物组在肠易激综合征中的作用并开发诊断方法 | 人类肠道微生物组数据 | 机器学习 | 肠易激综合征 | 微生物组分析 | DNN, XGBoost, RandomForest, Logistic Regression, LightGBM | 微生物组谱数据 | 综合微生物组数据集（具体数量未说明） | NA | NA | NA | NA |
| 4065 | 2025-09-06 |
Toward clinical translation of AI-Led drug discovery in endometrial cancer
2025-Sep-04, Expert review of anticancer therapy
IF:2.9Q2
DOI:10.1080/14737140.2025.2557602
PMID:40908794
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综述 | 本文综述了深度学习在子宫内膜癌药物发现中的应用及其临床转化挑战 | 系统分析子宫内膜癌领域AI药物发现的临床转化瓶颈并提出多学科解决方案 | 面临数据稀缺、模型可解释性不足、生物学验证缺失和监管不确定性等挑战 | 推动人工智能驱动的药物发现技术在子宫内膜癌临床治疗中的实际应用 | 子宫内膜癌(EC) | 人工智能药物发现 | 子宫内膜癌 | 深度学习(DL) | NA | 多模态生物医学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4066 | 2025-09-06 |
Artificial intelligence oculomics for systemic health and longevity medicine: 2025 and beyond
2025-Sep-04, Current opinion in ophthalmology
IF:3.0Q1
DOI:10.1097/ICU.0000000000001174
PMID:40910901
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4067 | 2025-10-06 |
Vision transformer network discovers the prognostic value of pancreatic cancer pathology sections via interpretable risk scores
2025-Sep-03, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-03547-3
PMID:40897976
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研究论文 | 本研究开发了一种改进的视觉Transformer模型，通过可解释风险评分从胰腺癌病理切片中发现预后价值 | 首次将改进的视觉Transformer模型应用于胰腺癌病理切片分析，结合空间注意力机制和ImageNet2012微调，生成可解释的风险评分 | 样本量相对有限（125例公共数据库病例和28例真实世界患者），验证集C-index相对较低（0.62） | 利用深度学习预测胰腺癌患者预后，推进病理切片的精准肿瘤学应用 | 胰腺癌及癌前病变患者的H&E染色全切片图像 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | H&E染色病理切片成像 | Vision Transformer (ViT) | 病理图像 | 153例（125例公共数据库病例，28例真实世界患者） | PyTorch, TensorFlow | 改进的Vision Transformer with spatial attention | C-index, AUC, 中位生存期 | NA |
| 4068 | 2025-09-06 |
From shadow to sustainability: How informality, environmental taxes, and green innovation reshape carbon and biodiversity futures in the G7 countries
2025-Sep-03, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127153
PMID:40907225
|
研究论文 | 本研究提出一个结合计量经济学模型与深度学习的集成框架，分析G7国家中非正规经济、环境税和绿色创新对消费碳排放和生物多样性的影响 | 首次将计量经济模型（CS-ARDL和FMOLS）与深度学习模型（LSTM和CNN）结合，量化非正规经济在气候与生物多样性政策中的影响 | 研究仅限于G7国家1994-2020年数据，可能无法完全推广到其他国家或时期 | 探讨非正规经济、环境税和绿色创新如何共同影响碳排放和生物多样性，以支持可持续发展转型 | G7国家（加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国、美国） | 机器学习 | NA | 计量经济分析，深度学习 | LSTM, CNN, CS-ARDL, FMOLS | 时间序列数据 | G7国家1994-2020年的年度数据 | NA | NA | NA | NA |
| 4069 | 2025-09-06 |
Voxel-level Radiomics and Deep Learning Based on MRI for Predicting Microsatellite Instability in Endometrial Carcinoma: A Two-center Study
2025-Sep-03, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.08.028
PMID:40908231
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于多序列MRI和体素级放射组学的深度学习模型，用于预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性状态 | 首次将体素级放射组学特征与Vision-Mamba架构的双通道3D深度神经网络结合，优于传统放射组学和ViT/3D-ResNet模型 | 回顾性研究，样本量有限（375例），仅来自两个医疗中心 | 预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性状态 | 经病理确诊的子宫内膜癌患者 | 医学影像分析 | 子宫内膜癌 | 多参数MRI（T2WI, DWI, CE-T1WI），免疫组化 | Vision-Mamba架构的双通道3D深度神经网络 | MRI图像 | 375例子宫内膜癌患者（来自两个医疗中心） | NA | NA | NA | NA |
| 4070 | 2025-09-06 |
Automated Kidney Tumor Segmentation in CT Images Using Deep Learning: A Multi-Stage Approach
2025-Sep-03, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.08.020
PMID:40908232
|
研究论文 | 提出基于DeepMedic 3D卷积神经网络的自动分割框架，用于CT图像中肾脏和肾肿瘤的精确分割 | 采用多尺度特征提取和三维卷积神经网络实现全自动分割，显著提升肾脏肿瘤分割的准确性与效率 | 研究依赖于单一中心数据集，未进行外部验证，可能影响模型泛化能力 | 开发自动化工具以解决肾脏肿瘤CT分割中人工操作耗时及观察者间差异问题 | 肾脏和肾肿瘤 | 计算机视觉 | 肾癌 | CT扫描，3D卷积神经网络 | DeepMedic 3D CNN | 三维医学影像（CT） | 382例增强CT扫描，由经验医师手动标注 | NA | NA | NA | NA |
| 4071 | 2025-10-06 |
Development and evaluation of deep learning models for detecting and classifying various bone tumours in full-field limb radiographs using automated object detection models
2025-Sep-02, Bone & joint research
IF:4.7Q1
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研究论文 | 开发并评估用于在全视野肢体X光片中检测和分类良恶性骨肿瘤的深度学习模型 | 首次将DINO目标检测模型应用于骨肿瘤的自动检测和分类，并与专业医生的诊断性能进行系统比较 | 模型诊断错误主要发生在骨科肿瘤专家也难以诊断的病例或出现在不典型部位的肿瘤 | 开发全自动深度学习模型检测和分类骨肿瘤，并比较模型与医生的诊断性能 | 来自三个机构的642例肢体骨肿瘤病例（378例良性，264例恶性包括中间类型） | 计算机视觉 | 骨肿瘤 | X射线成像 | 目标检测模型 | X光图像 | 642例肢体骨肿瘤病例，包含40种病理确诊的诊断类型 | NA | DINO,YOLO | 准确率,灵敏度,特异性,精确率,F-measure,检测率 | NA |
| 4072 | 2025-10-06 |
Deep learning model for screening causes of activated partial thromboplastin time prolongation using clot waveform analysis at multiple wavelengths
2025-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-15089-3
PMID:40897743
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研究论文 | 开发基于深度学习的多波长凝血波形分析模型，用于筛查活化部分凝血活酶时间延长的病因 | 首次将深度学习技术应用于多波长凝血波形分析，利用凝血波形及其一阶和二阶导数曲线的隐藏特征提高分类准确性 | 模型性能可能受试剂和/或分析仪的影响，需要在各实验室分别构建 | 开发高精度的APTT延长病因筛查工具 | 683个临床样本（包括血友病、狼疮抗凝物阳性、肝素治疗、华法林治疗和直接口服抗凝药治疗患者） | 医学人工智能 | 凝血功能障碍 | 凝血波形分析、多波长检测系统 | CNN | 凝血波形曲线数据 | 683个临床样本 | NA | 卷积神经网络 | AUC, 敏感性, 特异性, 准确率 | NA |
| 4073 | 2025-10-06 |
A dual-stream deep learning framework for skin cancer classification using histopathological-inherited and vision-based feature extraction
2025-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-01319-1
PMID:40897750
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研究论文 | 提出一种结合组织病理学继承特征和视觉特征提取的双流深度学习框架用于皮肤癌分类 | 首次将组织病理学继承特征与视觉特征通过双流深度学习框架进行融合，提高了皮肤病变诊断的准确性和鲁棒性 | 仅在HAM10000数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力 | 开发准确高效的皮肤病变诊断方法 | 皮肤病变图像，特别是黑色素瘤 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习特征提取 | U-Net, Virchow2, Nomic, MLP | 皮肤病变图像 | HAM10000数据集 | NA | U-Net, Virchow2, Nomic, 多层感知机 | 准确率, F1分数 | NA |
| 4074 | 2025-10-06 |
Precision diagnosis of citrus leaf diseases using image enhancement and nonlinear fuzzy ranking ensemble approach NLFuRBe
2025-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-16923-4
PMID:40897789
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研究论文 | 本文提出一种结合图像增强和非线性模糊排序集成方法的柑橘叶片疾病自动检测与分类系统 | 提出非线性模糊排序集成方法(NL-FuRBE)，整合三种深度学习架构并通过非线性变换解决预测不确定性和模型偏差问题 | 仅针对柑橘叶片疾病，数据集规模相对有限(1354张图像) | 开发自动化的柑橘叶片疾病精确诊断方法以支持精准农业 | 柑橘叶片疾病图像 | 计算机视觉 | 植物疾病 | 图像增强技术 | CNN,集成学习 | 图像 | 1354张图像，涵盖9个疾病类别 | NA | VGG19,AlexNet,Xception | 准确率,PSNR,SSIM,NIQE | NA |
| 4075 | 2025-10-06 |
Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries via spatial attention TLSTM and dilated CNN with evolutionary optimization
2025-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-17610-0
PMID:40897814
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研究论文 | 提出一种结合空间注意力TLSTM和一维膨胀卷积的深度学习框架，用于锂离子电池剩余使用寿命预测 | 首次将空间注意力驱动的TLSTM与膨胀卷积及基于聚类的差分进化优化在多通道背景下结合，有效解决容量再生效应问题 | 仅基于公开NASA数据集验证，未在更广泛的实际应用场景中测试 | 提高锂离子电池剩余使用寿命预测的准确性和鲁棒性 | 锂离子电池 | 机器学习 | NA | 深度学习 | TLSTM, CNN | 时间序列数据 | NASA锂离子电池公开数据集 | NA | 空间注意力TLSTM, 一维膨胀卷积 | 平均绝对百分比误差 | NA |
| 4076 | 2025-10-06 |
GenoDense-Net: unraveling the genomic puzzle of the global pathogen
2025-Sep-02, Tropical diseases, travel medicine and vaccines
DOI:10.1186/s40794-025-00267-y
PMID:40898274
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研究论文 | 提出基于DenseNet-16的GenoDense-Net架构，用于COVID-19基因组序列分类 | 首次将DenseNet-16架构应用于COVID-19基因组序列分类，结合NearKbest插值预处理和Adam优化器 | 数据集规模有限且需要进一步验证 | 开发深度学习方法来早期识别和诊断COVID-19等传染病 | COVID-19基因组序列 | 机器学习 | COVID-19 | 基因组测序 | CNN | 基因组序列数据 | NA | NA | DenseNet-16, GenoDense-Net | 准确率 | GPU支持平台 |
| 4077 | 2025-10-06 |
Deep learning-based histomorphological subtyping and risk stratification of small cell lung cancer from hematoxylin and eosin-stained whole slide images
2025-Sep-02, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-025-01526-5
PMID:40898302
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研究论文 | 基于深度学习的组织形态学分型和风险分层系统，利用小细胞肺癌H&E染色全切片图像进行预后预测 | 首次开发基于无监督深度表示学习的组织形态学表型识别方法，建立可重复的图像亚型分类系统 | 研究样本量相对有限（517例），需要更多外部验证 | 开发小细胞肺癌的组织形态学分型和风险分层系统 | 小细胞肺癌患者及其H&E染色全切片图像 | 数字病理学 | 肺癌 | H&E染色，全切片图像分析 | 无监督深度表示学习模型，深度学习分层系统 | 全切片图像 | 517例小细胞肺癌患者，来自三个独立医疗机构 | NA | 混合聚类无监督深度表示学习模型 | 总生存期，无病生存期，Cox比例风险回归 | NA |
| 4078 | 2025-10-06 |
Visual analysis of research hot topics and trends of clinical decision support system based on CiteSpace
2025-Sep-02, Langenbeck's archives of surgery
DOI:10.1007/s00423-025-03843-0
PMID:40892148
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研究论文 | 基于CiteSpace对临床决策支持系统研究热点与趋势进行可视化分析 | 首次系统分析1969-2023年间CDSS研究的发展脉络，揭示人工智能与CDSS结合的前沿趋势 | 仅基于Web of Science核心合集数据库，可能存在文献收录范围限制 | 分析临床决策支持系统领域的研究现状、热点主题和发展趋势 | 1969-2023年Web of Science核心合集中的2473篇相关文献 | 文献计量学 | NA | CiteSpace可视化分析 | NA | 文献数据 | 2473篇文献 | CiteSpace | NA | NA | NA |
| 4079 | 2025-09-06 |
Confining thrombus morphospace through targeted inhibition of platelet mechanosensory signaling
2025-Sep-02, Journal of thrombosis and haemostasis : JTH
IF:5.5Q1
DOI:10.1016/j.jtha.2025.08.013
PMID:40907704
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的框架，用于在体内追踪大量血小板活动，并评估靶向抑制血小板机械感应信号对血栓形态的影响 | 首次通过选择性药物抑制血小板机械感应信号（iPMS），揭示了其对血栓形态空间的控制作用，同时保持止血关键区域的结构完整性 | 研究主要针对高流量肠系膜静脉损伤模型，其他血管类型或血流条件下的适用性尚需验证 | 探索如何通过调节血小板结构功能关系来改善抗血小板治疗的风险/效益比 | 血小板及其在血栓形成过程中的动态行为 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习框架、活体血小板追踪技术 | 深度学习模型 | 视频图像数据 | 大量血小板活动的体内追踪数据 | NA | NA | NA | NA |
| 4080 | 2025-10-06 |
Short-Term Residential Load Forecasting Framework Based on Spatial-Temporal Fusion Adaptive Gated Graph Convolution Networks
2025-Sep, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3551778
PMID:40184286
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研究论文 | 提出一种基于时空融合自适应门控图卷积网络的短期住宅负荷预测框架 | 引入时空融合图构建和自适应门控融合图卷积机制，动态隐式建模时空相关性 | 未明确说明模型对未知区域或极端场景的泛化能力 | 提升短期住宅电力负荷预测的准确性和鲁棒性 | 住宅电力负荷数据 | 机器学习 | NA | 时空数据分析 | 图卷积网络, 时间卷积网络 | 时空序列数据 | 真实世界数据集（未指定具体样本量） | NA | STFAG-GCN, STFGCN, Gated TCN, AFG-Conv | 准确性, 鲁棒性 | NA |