深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32843 篇文献，本页显示第 4141 - 4160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4141 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence and digital health in vascular surgery: a 2-decade bibliometric analysis of research landscapes and evolving frontiers
2025-Aug-06, Journal of robotic surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1007/s11701-025-02583-z
PMID:40767924
|
文献计量分析 | 通过文献计量学方法分析血管外科领域人工智能与数字健康应用在过去二十年的结构演变和发展轨迹 | 首次系统描绘血管外科AI与数字健康研究的演变历程，识别出7个新兴研究子领域和范式转变 | 仅基于WoSCC数据库文献，可能遗漏其他重要数据库的研究成果 | 分析血管外科人工智能与数字健康应用的历史发展轨迹和研究前沿 | 血管外科领域与人工智能和数字健康相关的学术出版物 | 医学信息学 | 血管疾病 | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 675篇爆发性引用论文，涵盖123个相关学科和505个关键词 | CiteSpace, HistCite | NA | NA | NA |
| 4142 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence improves risk prediction in cardiovascular disease
2025-Aug, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-024-01438-z
PMID:39576563
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研究论文 | 本研究使用人工智能模型改善70岁及以上相对健康成年人群的心血管疾病风险预测 | 深度学习模型在心血管疾病风险预测中表现出优于传统方法和机器学习方法的性能，且能更有效地指导患者治疗 | AI工具应作为医疗专业人员的辅助工具而非替代品，且研究建议对其他风险评分进行类似重新评估 | 利用人工智能模型改进心血管疾病风险预测 | 70岁及以上的相对健康成年人群体 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习,机器学习 | 临床数据 | 大型队列研究 | NA | DeepSurv,Neural Multi-Task Logistic Regression,Random Survival Forest,Cox | C-index,Integrated Brier Score | 本地部署的Web应用程序 |
| 4143 | 2025-10-06 |
Preserved brain youthfulness: longitudinal evidence of slower brain aging in superagers
2025-Aug, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-025-01531-x
PMID:39871070
|
研究论文 | 本研究通过深度学习模型探索超级老人大脑年龄与认知能力的关系 | 首次使用深度学习模型结合纵向数据证明超级老人具有更年轻的大脑年龄和更慢的大脑衰老速度 | 样本量相对有限，仅包含153名老年人，随访时间仅为两年 | 研究超级老人是否具有生物学上更年轻的大脑结构 | 153名61-93岁的老年人，其中63名超级老人和90名典型老年人 | 医学影像分析 | 老年疾病 | 脑结构MRI | 深度学习 | 脑结构影像 | 153名老年人（训练集899名31-100岁成年人） | NA | NA | 脑年龄差距（BAG） | NA |
| 4144 | 2025-10-06 |
Miniaturized High-Throughput and High-Resolution Platform for Continuous Live-Cell Monitoring via Lens-Free Imaging and Deep Learning
2025-Aug, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202401855
PMID:40091386
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研究论文 | 开发了一种集成定制传感器与无透镜成像技术的微型化平台，用于实现高通量高分辨率的连续活细胞监测 | 结合500纳米像素尺寸的4亿像素传感器与无透镜成像技术，突破传统显微镜在视野与分辨率之间的权衡限制 | 未明确说明平台对不同细胞类型的普适性及长期稳定性验证 | 开发能够同时实现高通量和高分辨率活细胞监测的成像平台 | 单个细胞和细胞群体的形态与动态 | 计算机视觉 | NA | 无透镜阴影成像技术 | 深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | 信噪比 | NA |
| 4145 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence for Classification of Endoscopic Severity of Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review and Critical Appraisal
2025-Aug-01, Inflammatory bowel diseases
IF:4.5Q1
DOI:10.1093/ibd/izaf050
PMID:40163659
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系统综述 | 本文系统综述并批判性评估了人工智能在炎症性肠病内镜严重程度分类中的应用研究 | 首次使用APPRAISE-AI工具对AI辅助内镜IBD严重程度分类研究进行系统质量评估 | 克罗恩病相关研究有限（仅3项），研究质量多处于中等水平，结果稳健性和可重复性评分较低 | 评估人工智能在标准化炎症性肠病内镜严重程度评估中的应用潜力 | 溃疡性结肠炎和克罗恩病患者的内镜图像和视频数据 | 计算机视觉 | 炎症性肠病 | 内镜检查 | 深度学习模型 | 静态图像, 完整结肠镜检查视频 | 31项研究（2019-2024年） | NA | NA | NA | NA |
| 4146 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Biliopancreatic Disorders: Applications in Cross-Sectional Imaging and Endoscopy
2025-Aug, Gastroenterology
IF:25.7Q1
DOI:10.1053/j.gastro.2025.04.011
PMID:40311821
|
综述 | 探讨人工智能在胆胰疾病诊断与管理中的变革潜力，重点关注横断面成像和内窥镜检查应用 | 系统总结了AI在胆胰疾病领域的前沿应用，包括深度学习技术在内窥镜和影像学中的创新性整合 | 主要基于早期研究结果，需要更多临床验证和前瞻性研究支持 | 评估人工智能在胆胰疾病诊疗中的应用现状与发展前景 | 胆胰系统疾病及相关影像学和内窥镜检查数据 | 医学影像分析 | 胆胰疾病 | 深度学习，卷积神经网络 | CNN | 医学影像，内窥镜图像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 4147 | 2025-10-06 |
Accelerated deep learning-based function assessment in cardiovascular magnetic resonance
2025-Aug, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02019-6
PMID:40381163
|
研究论文 | 评估深度学习电影序列在心血管磁共振中对左右心室功能参数诊断准确性和图像质量 | 首次系统比较深度学习电影序列与传统bSSFP序列在心室参数定量和图像质量方面的表现 | 样本量相对较小（62例患者），研究时间范围有限（2024年1-4月） | 验证深度学习加速的心血管磁共振功能评估的临床可行性 | 临床需要进行心血管磁共振检查的患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 心血管磁共振，深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 62例患者（平均年龄47±17岁，41名男性） | NA | NA | Bland-Altman分析，t检验，Wilcoxon符号秩检验，Likert量表评分 | NA |
| 4148 | 2025-10-06 |
deepTFBS: Improving within- and Cross-Species Prediction of Transcription Factor Binding Using Deep Multi-Task and Transfer Learning
2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202503135
PMID:40411397
|
研究论文 | 提出一种基于深度多任务学习和迁移学习的深度学习框架deepTFBS，用于提高植物物种内和跨物种的转录因子结合位点预测精度 | 构建了稳健的DNA语言模型，通过多任务深度学习和迁移学习利用大规模TF结合谱知识来增强小样本训练和跨物种预测任务 | NA | 提高转录因子结合位点（TFBSs）在物种内和跨物种预测的准确性 | 植物转录因子结合位点，包括拟南芥和小麦的转录因子 | 生物信息学 | NA | 深度学习，多任务学习，迁移学习 | 深度学习框架 | DNA序列数据，转录因子结合谱数据 | 359个拟南芥转录因子的可用信息 | 深度学习框架 | DNA语言模型 | 精确召回曲线下面积（PRAUC） | NA |
| 4149 | 2025-10-06 |
The Role of Artificial Intelligence in Chronic Liver Diseases and Liver Transplantation
2025-Aug, Gastroenterology
IF:25.7Q1
DOI:10.1053/j.gastro.2025.05.012
PMID:40412666
|
综述 | 探讨人工智能在慢性肝病和肝移植领域的诊断、预后和治疗应用 | 系统梳理人工智能在肝病学中模拟临床医生决策思维过程的能力，强调通过多中心合作和临床工作流整合推进个体化预测 | 依赖高质量无偏数据，需要前瞻性临床验证和多方利益相关者参与 | 评估人工智能技术在肝病临床护理中的潜在应用价值 | 慢性肝病患者及肝移植相关临床数据 | 机器学习 | 慢性肝病 | 机器学习、深度学习、大语言模型 | NA | 实验室数据、临床特征、遗传数据、环境与生活方式因素 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4150 | 2025-10-06 |
Pulse Pressure, White Matter Hyperintensities, and Cognition: Mediating Effects Across the Adult Lifespan
2025-Aug, Annals of clinical and translational neurology
IF:4.4Q1
DOI:10.1002/acn3.70086
PMID:40413732
|
研究论文 | 研究脉压和平均动脉压对年龄与白质高信号负荷关系的介导作用，以及白质高信号对认知功能的影响 | 首次使用深度学习工具TrUE-Net进行白质分割，并验证脉压（而非平均动脉压）在年龄与白质高信号关系中的特异性介导作用 | 样本量有限（231人），回顾性研究设计，仅使用蒙特利尔认知评估量表评估认知功能 | 探究血压参数在年龄相关白质高信号和认知功能下降中的介导机制 | 231名无中风和痴呆的成年人 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | T2-FLAIR磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 231名成年人 | NA | TrUE-Net | NA | NA |
| 4151 | 2025-10-06 |
An Explainable Multimodal Artificial Intelligence Model Integrating Histopathological Microenvironment and EHR Phenotypes for Germline Genetic Testing in Breast Cancer
2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202502833
PMID:40439693
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研究论文 | 提出一种可解释的多模态人工智能模型MAIGGT，整合组织病理学微环境特征和电子健康记录表型，用于乳腺癌胚系基因检测的精准预筛 | 首次提出整合全切片图像组织病理微环境特征与电子健康记录临床表型的多模态深度学习框架，采用跨模态潜在表示统一机制捕捉互补生物学信息 | NA | 开发精准、可扩展且具有生物学可解释性的胚系BRCA1/2突变预筛方法 | 乳腺癌患者胚系BRCA1/2突变 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 全切片图像分析，电子健康记录分析 | Transformer，深度生成模型 | 图像，临床文本数据 | 三个独立队列验证 | NA | 多尺度Transformer，跨模态潜在表示统一架构 | AUC，95%置信区间 | NA |
| 4152 | 2025-10-06 |
Applications of Artificial Intelligence (AI) for Diagnosis of Periodontal/Peri-Implant Diseases: A Narrative Review
2025-Aug, Journal of oral rehabilitation
IF:3.1Q1
DOI:10.1111/joor.14045
PMID:40464289
|
综述 | 本文综述了人工智能在牙周病/种植体周围疾病诊断中的应用现状 | 系统总结了AI在牙周病诊断中的多种应用场景，包括解剖标志识别、疾病严重程度评估和预后判断 | 叙述性综述方法可能存在选择偏倚，未进行定量分析 | 探讨人工智能在牙周病/种植体周围疾病诊断和风险预测中的应用证据 | 牙周病和种植体周围疾病相关研究文献 | 医学人工智能 | 牙周病 | NA | CNN, ANN, DNN, ML, DL | 患者相关数据、疾病体征症状、免疫学生物标志物、微生物谱 | NA | NA | NA | 诊断效果、诊断速度 | NA |
| 4153 | 2025-10-06 |
Stretchable, Multiplexed, and Bimodal Sensing Electronic Armor for Colonoscopic Continuum Robot Enhanced by Triboelectric Artificial Synapse
2025-Aug, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202502203
PMID:40474423
|
研究论文 | 本文提出了一种用于结肠镜连续机器人的可拉伸电子装甲，通过摩擦电人工突触机制实现多点触觉和应变同步传感 | 开发了具有3D交联结构的可拉伸电子装甲，采用双层共电极策略集成48个触觉传感点，结合摩擦电编码智能与可拉伸摩擦电互连薄膜形成人工突触 | NA | 增强结肠镜连续机器人的传感能力，防止组织损伤 | 结肠镜连续机器人 | 机器人技术 | 结肠疾病 | 摩擦电传感，深度学习 | CNN, LSTM | 触觉信号，应变信号 | NA | NA | CNN-LSTM混合架构 | 准确率 | NA |
| 4154 | 2025-10-06 |
Integrating computational pathology and multi-transcriptomics to characterize lung adenocarcinoma heterogeneity and prognostic modeling
2025-Aug-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002639
PMID:40474806
|
研究论文 | 本研究通过整合计算病理学和单细胞多组学分析，构建了一个多维框架来表征肺腺癌异质性并开发预后模型 | 首次将计算病理学特征与单细胞多组学数据整合，识别出与拷贝数变异相关的影像学特征和关键分子调控因子 | 主要基于回顾性生物信息学分析，缺乏前瞻性队列和实验研究验证，临床实用性需进一步确认 | 表征肺腺癌异质性并建立预后预测模型 | 肺腺癌患者组织样本和单细胞数据 | 数字病理学 | 肺腺癌 | 单细胞多组学分析，全切片图像分析，拷贝数变异推断 | CNN，机器学习 | 全切片图像，基因表达数据，单细胞数据 | TCGA-LUAD数据集 | CellProfiler，Monocle2，CellChat | ResNet-50 | 生存预测准确性，免疫浸润评估 | NA |
| 4155 | 2025-10-06 |
Hypothalamus and intracranial volume segmentation at the group level by use of a Gradio-CNN framework
2025-Aug, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03438-6
PMID:40478471
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研究论文 | 开发并评估基于Gradio-CNN框架的自动化下丘脑和颅内体积分割图形用户界面 | 结合Gradio库开发基于Web的图形界面，集成U-Net深度学习模型，通过ngrok实现便捷部署和跨平台访问 | 样本量相对有限（90名帕金森病患者和39名对照组），仅验证了特定疾病群体的适用性 | 开发用于脑MRI扫描中下丘脑和颅内体积自动分割的用户友好工具 | 帕金森病患者和健康对照者的脑MRI扫描数据 | 医学影像分析 | 帕金森病 | 脑MRI扫描 | CNN | 医学影像 | 90名帕金森病患者和39名健康对照者 | Gradio, ngrok | U-Net | 处理时间（下丘脑分割18秒，ICV分割44秒），连接时间（平均小于5秒） | NVIDIA GeForce GTX 1060 GPU（6GB显存） |
| 4156 | 2025-10-06 |
A multimodal vision foundation model for clinical dermatology
2025-Aug, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-025-03747-y
PMID:40481209
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研究论文 | 开发了一个用于临床皮肤病学的多模态视觉基础模型PanDerm | 通过自监督学习在超过200万真实世界皮肤病图像上预训练，支持多种成像模态和临床任务 | NA | 开发能够满足临床实践复杂多模态需求的皮肤病诊断模型 | 皮肤病图像数据 | 计算机视觉 | 皮肤病 | 多模态成像 | 基础模型 | 图像 | 超过200万张真实世界皮肤病图像，来自11个临床机构的4种成像模态 | NA | NA | 准确率, 诊断准确性 | NA |
| 4157 | 2025-10-06 |
A Fully Automatic Pipeline of Identification, Segmentation, and Subtyping of Aortic Dissection from CT Angiography
2025-Aug, Cardiovascular engineering and technology
IF:1.6Q4
DOI:10.1007/s13239-025-00787-w
PMID:40481307
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研究论文 | 开发用于CT血管造影图像中主动脉夹层自动识别、分割和Stanford分型的深度学习流程 | 提出首个完全自动化的主动脉夹层处理流程，集成四个相互连接的模块，采用多视图投影和3D nnU-Net架构 | 仅使用386个CTA扫描样本，样本量相对有限 | 实现主动脉夹层的快速准确诊断和分型 | 主动脉夹层患者的CT血管造影图像 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | CT血管造影 | 深度学习 | 3D医学影像 | 386个CTA扫描 | PyTorch | 3D nnU-Net | 准确率,Dice系数 | NA |
| 4158 | 2025-10-06 |
Targeted Intervention Strategies for Maternal-Offspring Transmission of Christensenellaceae in Pigs via a Deep Learning Model
2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202503411
PMID:40492389
|
研究论文 | 开发深度学习模型MOMTM预测母猪微生物传播动态，并通过干预策略促进Christensenellaceae在仔猪肠道中的定植 | 首次提出专门针对猪品种和发育阶段的母源微生物传播深度学习框架，成功预测关键传播菌群并验证干预策略 | 研究聚焦特定菌群Christensenellaceae，可能未涵盖其他重要传播微生物 | 探究母源微生物传播机制并开发早期肠道菌群干预策略 | 母猪与仔猪的微生物传播过程 | 机器学习 | NA | 微生物传播分析，半乳寡糖干预 | 深度学习 | 微生物组数据 | 多品种猪在不同发育阶段 | NA | MOMTM（母源-后代微生物传播模型） | 传输中心性预测准确度 | NA |
| 4159 | 2025-10-06 |
Machine learning is changing osteoporosis detection: an integrative review
2025-Aug, 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/s00198-025-07541-x
PMID:40493238
|
综述 | 本文系统回顾了机器学习在骨质疏松检测中的应用进展，从基础算法到深度学习技术 | 整合分析了过去十年间从基础机器学习到深度学习在骨质疏松检测中的演变，提出了未来结合多模态数据的骨骼健康监测系统构想 | 深度学习存在黑箱问题、依赖大量标注数据、临床可解释性差等挑战 | 评估机器学习技术在骨质疏松早期诊断和风险检测中的应用效果与发展前景 | 骨质疏松检测相关的研究文献和技术方法 | 机器学习 | 骨质疏松 | 机器学习，深度学习，医学影像分析 | 机器学习算法，深度学习算法 | 临床数据，X射线，CT，MRI影像数据 | NA | NA | 人工神经网络 | 检测准确率 | NA |
| 4160 | 2025-10-06 |
Multitarget Generate Electrolyte Additive for Lithium Metal Batteries
2025-Aug, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202502086
PMID:40534252
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研究论文 | 开发深度学习辅助生成模型用于锂金属电池电解质添加剂的多目标优化 | 采用分子分类衍生方法扩展数据集，结合异步有限解码器和潜在分布对抗调节策略，在广阔化学空间中实现结构复杂多样分子的100%生成效率 | 面临数据稀缺的挑战，在严重数据约束条件下进行研究 | 开发安全可靠的锂电池电解质，特别是针对锂金属电池的电解质添加剂设计 | 锂金属电池电解质添加剂 | 机器学习 | NA | 深度学习辅助生成模型，分子分类衍生方法 | 生成模型 | 分子数据，电化学性能数据 | 从单属性数据点扩展至70,095个多属性数据点 | NA | 异步有限解码器，对抗调节策略 | 生成效率，容量保留率提升 | NA |