深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36434 篇文献，本页显示第 4321 - 4340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4321 | 2025-11-06 |
Multimodal synthetic CT generation in tumor radiotherapy
2025-Nov, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70117
PMID:41188014
|
研究论文 | 提出基于Mamba块和残差约束策略的RC-MambaGAN模型，用于从MRI生成高质量合成CT图像 | 首次将Mamba块集成到生成对抗网络中，结合残差约束策略，在最小增加计算复杂度的情况下显著提升合成CT的全局上下文建模能力和局部细节精度 | 研究主要针对肿瘤和盆腔区域数据，在其他解剖区域的泛化能力有待验证 | 提高从MRI生成合成CT图像的准确性，推进仅使用MRI的放疗工作流程 | 肿瘤和盆腔区域的多中心医学影像数据 | 医学影像分析 | 肿瘤 | MRI, CT | GAN | 医学影像 | 多中心数据集，包含肿瘤和盆腔区域数据 | NA | RC-MambaGAN, Mamba块, 残差约束 | MAE, PSNR, SSIM, MI | NA |
| 4322 | 2025-11-06 |
Bridging Radiologic Reasoning and Artificial Intelligence: Explainable Deep Learning for Focal Liver Lesions
2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250806
PMID:41190941
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4323 | 2025-11-06 |
Multimodal deep learning integration of cryo-EM and AlphaFold3 for high-accuracy protein structure determination
2025-Oct-31, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-025-01718-5
PMID:41174029
|
研究论文 | 提出一种结合冷冻电镜密度图和AlphaFold3预测结构的多模态深度学习方法MICA，用于高精度蛋白质结构测定 | 在输入和输出层面整合冷冻电镜密度图和AlphaFold3预测结构，采用多任务编码器-解码器架构和特征金字塔网络实现全自动蛋白质结构建模 | NA | 提高从冷冻电镜密度图自动构建蛋白质结构的准确性和完整性 | 蛋白质结构，特别是大型蛋白质复合物 | 计算生物学 | NA | 冷冻电镜(cryo-EM), AlphaFold3 | 深度学习, 多模态学习 | 冷冻电镜密度图, 蛋白质结构数据 | NA | NA | 编码器-解码器架构, 特征金字塔网络 | TM-score | NA |
| 4324 | 2025-11-06 |
Diffusion-weighted magnetic resonance imaging of the pancreas: A narrative review
2025-Oct-28, World journal of radiology
IF:1.4Q3
DOI:10.4329/wjr.v17.i10.112271
PMID:41180908
|
综述 | 本文综述了胰腺扩散加权磁共振成像的采集参数、后处理技术和定量方法 | 系统评估了多种后处理模型（包括单指数、双指数、拉伸指数和非高斯峰度模型）及深度学习网络在胰腺疾病诊断中的临床应用价值 | 胰腺肿瘤的重测可重复性阈值仍需进一步研究，需要标准化协议和多中心研究 | 提高胰腺扩散加权磁共振成像定量结果的准确性以增强其临床有效性 | 胰腺疾病患者 | 医学影像 | 胰腺疾病 | 扩散加权磁共振成像 | 深度学习网络 | 磁共振影像 | NA | NA | NA | 表观扩散系数 | NA |
| 4325 | 2025-11-06 |
Artificial intelligence in colonoscopy: Enhancing quality indicators for optimal patient outcomes
2025-Oct-28, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i40.111499
PMID:41180992
|
综述 | 探讨人工智能在结肠镜检查中优化质量指标以提升患者预后的作用 | 系统阐述AI技术如何通过深度学习、计算机视觉和实时反馈机制改变结肠镜检查的质量控制范式 | 提及AI整合面临的成本效益问题和对内镜医师培训的影响 | 提升结肠镜检查质量指标和患者预后 | 结肠镜检查过程及其质量指标（检出率、退镜时间等） | 计算机视觉, 数字病理 | 结直肠癌 | 深度学习, 实时反馈机制 | 深度学习模型 | 结肠镜图像/视频 | NA | NA | NA | 检出率, 退镜时间, 肠道准备充分率, 盲肠插管率 | NA |
| 4326 | 2025-11-06 |
The Synergy of Artificial Intelligence and 3D Bioprinting: Unlocking New Frontiers in Precision and Tissue Fabrication
2025-Oct-28, Advanced functional materials
IF:18.5Q1
DOI:10.1002/adfm.202509530
PMID:41181574
|
综述 | 探讨人工智能在3D生物打印中提升精度、功能性和可扩展性的变革性作用 | 系统阐述AI技术（机器学习、计算机视觉、机器人学等）如何通过实时过程监控、误差校正和参数优化推动生物打印技术发展 | 在过程监控、质量控制和生物打印系统可扩展性方面仍存在挑战 | 研究人工智能与3D生物打印的协同作用，推动精准组织制造发展 | 3D生物打印技术及其在再生医学和个性化医疗中的应用 | 计算机视觉,自然语言处理,机器学习 | NA | 3D生物打印技术 | 深度学习,机器学习算法 | 复杂数据集 | NA | NA | NA | 细胞存活率,结构保真度,生物墨水浪费量 | NA |
| 4327 | 2025-11-06 |
Artificial intelligence in inflammatory bowel disease: Current applications and future directions
2025-Oct-21, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i39.111353
PMID:41180785
|
综述 | 本文系统综述人工智能在炎症性肠病领域的当前应用与未来发展方向 | 首次按诊断、组织学和治疗领域对AI应用进行结构化梳理，并强调AI在减少诊断变异性和预测治疗反应方面的突破性能力 | 作为综述文章未涉及原始数据收集和模型验证 | 探讨人工智能技术在炎症性肠病诊疗中的临床应用价值与发展前景 | 炎症性肠病患者的诊断评估、治疗反应预测和临床工作流程 | 数字病理 | 炎症性肠病 | NA | 随机森林, 支持向量机, 卷积神经网络, 循环神经网络 | 医学影像, 临床数据 | NA | NA | NA | 准确率, AUC | NA |
| 4328 | 2025-11-06 |
Multi-model applications and cutting-edge advancements of artificial intelligence in hepatology in the era of precision medicine
2025-Oct-21, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i39.111323
PMID:41180782
|
综述 | 本文系统总结了人工智能在肝病学领域的最新理论与应用进展 | 全面梳理了AI在肝病学多模态应用的前沿发展，并探讨了精准医疗时代下的机遇与挑战 | 作为小型综述未包含原始实验数据，主要基于现有文献分析 | 指导肝病学领域发展并改善患者预后 | 肝病患者（包括代谢相关脂肪肝病、病毒性肝炎、酒精性肝病等） | 医学人工智能 | 肝病 | 深度学习, 影像组学, 基因组分析 | 深度学习模型, 机器学习模型 | 医学影像（CT, MRI）, 病理切片, 临床数据, 实验室数据, 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4329 | 2025-11-06 |
Emerging role of artificial intelligence in gastroenterology and hepatology
2025-Oct-21, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i39.111495
PMID:41180786
|
综述 | 本文综述人工智能在胃肠病学和肝病学领域的术语、现状、应用及伦理问题 | 系统整合AI在消化系统疾病中的多技术应用场景，涵盖从诊断到管理的全流程 | 未提供具体临床验证数据，主要基于现有文献综述 | 探讨AI技术在消化系统疾病领域的应用前景与发展趋势 | 胃肠道疾病（食管肿瘤、胃癌、炎症性肠病等）和肝脏疾病（脂肪肝、病毒性肝炎、肝硬化等） | 自然语言处理,计算机视觉,机器学习 | 胃肠道疾病,肝脏疾病 | 机器学习,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,生成式AI | 卷积神经网络,大语言模型 | 文本,图像,视频,波形,电子健康记录 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4330 | 2025-11-06 |
Artificial intelligence in pancreatitis: A narrative review on advancing precision diagnosis, prognosis, and therapeutic strategies
2025-Oct-21, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i39.110971
PMID:41180795
|
综述 | 本文系统综述人工智能在胰腺炎精准诊断、预后预测和治疗策略中的最新应用进展 | 首次全面整合人工智能在胰腺炎三大领域的应用：诊断平台、预后模型和药物发现，特别关注与传统中医药结合的网络药理学方法 | 面临数据标准化不足、模型透明度有限和临床验证不充分等挑战 | 探讨人工智能技术在胰腺炎精准医疗中的应用前景和发展方向 | 胰腺炎患者及相关临床数据 | 数字病理 | 胰腺炎 | 放射组学、深度学习影像分析、生物标志物优化、网络药理学 | 深度学习 | 医学影像、临床数据、组学数据 | NA | NA | NA | 敏感性、预后价值 | NA |
| 4331 | 2025-11-06 |
Deep learning meets small-bowel capsule endoscopy: A step toward faster and more consistent diagnosis of obscure gastrointestinal bleeding
2025-Oct-16, World journal of gastrointestinal endoscopy
IF:1.4Q4
DOI:10.4253/wjge.v17.i10.113184
PMID:41181544
|
研究论文 | 开发基于卷积神经网络的系统，用于小肠胶囊内镜视频的胃肠段定位和多病灶检测 | 提出集成“定位+检测”方法，结合两步检测分类流程、时间平滑和集成学习，模拟人类阅片工作流程 | 单平台训练、仅关注三种病灶类型、外部验证规模有限 | 提高小肠胶囊内镜检查的诊断效率和一致性 | 小肠胶囊内镜视频 | 计算机视觉 | 消化道出血 | 胶囊内镜 | CNN | 视频 | NA | NA | NA | 定位准确率, 病灶检测准确率 | NA |
| 4332 | 2025-11-06 |
Automatic SNR measurement of brain MR images using a deep learning-based approach
2025-Oct, Acta radiologica open
IF:0.9Q4
DOI:10.1177/20584601251387564
PMID:41178909
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的自动测量脑部MR图像信噪比的方法 | 首次使用Pix2Pix框架结合U-Net++生成器和GAN判别器从单张MR图像自动生成信号和噪声图 | 研究仅限于3T扫描仪获取的脑部MRI图像，未验证在其他场强或身体部位的应用 | 开发自动化的MR图像信噪比测量方法以替代传统耗时且操作者依赖的方法 | 脑部MR图像（T1WI、T2WI和FLAIR序列） | 医学图像分析 | 神经系统疾病 | MRI | GAN, U-Net | 医学图像 | 未明确说明具体样本数量 | 未明确说明 | Pix2Pix, U-Net++ | SSIM, 相关系数, Bland-Altman分析, 相对误差 | NA |
| 4333 | 2025-11-06 |
A practical guide to the implementation of artificial intelligence in orthopaedic research-Part 3: How orthopaedic research benefits from the implementation of artificial intelligence
2025-Oct, Journal of experimental orthopaedics
IF:2.0Q2
DOI:10.1002/jeo2.70481
PMID:41180563
|
综述 | 本文概述了人工智能在骨科研究中的实施益处与挑战 | 系统阐述人工智能在骨科领域的具体应用场景和实施价值 | 未提供具体实验数据或模型性能验证 | 探讨人工智能在骨科研究中的实施益处及相关挑战 | 骨科研究领域的人工智能应用 | 机器学习, 自然语言处理 | 骨科疾病 | 机器学习, 深度学习, 自然语言处理 | NA | 医学图像, 电子病历文本数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4334 | 2025-11-06 |
Noncontact Monitoring and AI-Driven Stroke Prediction: National Center for Neurological Disorders-Based Approach Using Smart Beds
2025-Oct, Health care science
DOI:10.1002/hcs2.70034
PMID:41181062
|
研究论文 | 基于智能床非接触监测和电子病历多模态数据的人工智能卒中预测研究 | 首次结合非侵入式智能床监测数据与电子病历多模态时序数据，开发实时卒中预测系统 | 仅使用单一医疗中心数据，未提及外部验证结果 | 开发实时卒中预测工具，特别针对居家老年人提供早期预警 | 国家神经系统疾病中心的住院患者 | 机器学习 | 卒中 | 非接触式智能床监测，电子病历数据分析 | 随机森林，深度学习模型 | 时序监测数据，电子病历数据 | 37,041个样本，其中7,020名卒中患者 | NA | NA | AUROC，准确率 | NA |
| 4335 | 2025-11-06 |
AI-powered CT imaging for early detection of subclinical pulmonary fibrosis in antisynthetase syndrome: a new era in autoimmune lung diagnostics
2025-Oct, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000003795
PMID:41181456
|
评论 | 探讨人工智能在抗合成酶综合征亚临床肺纤维化早期CT检测中的应用与挑战 | 首次系统提出将多特征纹理分析、CALIPER和深度学习分割工具等AI技术整合用于自身免疫性肺病的早期诊断 | 罕见病数据稀缺、算法偏差验证困难、临床转化存在障碍 | 推动AI技术在自身免疫性肺病早期诊断中的临床应用 | 抗合成酶综合征患者的亚临床肺纤维化 | 数字病理 | 肺纤维化 | 高分辨率计算机断层扫描(HRCT) | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4336 | 2025-11-06 |
Precision oncology: AI's breakthrough in TNBC chemoresistance prediction
2025-Oct, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000003790
PMID:41181480
|
研究论文 | 本文探讨人工智能在预测三阴性乳腺癌新辅助化疗耐药性方面的突破性应用 | 开发了整合肿瘤微环境空间信息的图卷积网络NACNet、基于卷积神经网络的形态计量学分析以及专家认知引导的集成深度学习框架 | 当前模型在外部验证方面面临挑战，需要更广泛的数据集以减少偏差 | 通过人工智能预测三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗的耐药性，实现精准肿瘤治疗 | 三阴性乳腺癌患者及其对新辅助化疗的治疗反应 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 数字化组织病理学分析 | 图卷积网络, 卷积神经网络, 集成深度学习 | 数字化病理图像 | NA | NA | 空间图卷积网络, CNN | 预测准确率 | NA |
| 4337 | 2025-11-06 |
Identification of critical brain regions for autism diagnosis from fMRI data using explainable AI: an observational analysis of the ABIDE dataset
2025-Oct, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103452
PMID:41181843
|
研究论文 | 本研究开发了一种可解释的深度学习管道，利用fMRI数据识别自闭症谱系障碍的关键脑区 | 开发了高精度可解释的ASD分类模型，系统评估了七种可解释性方法，并通过独立神经科学文献验证了识别的生物标志物 | 需要进一步开发才能转化为个体水平的临床应用 | 开发客观的自闭症谱系障碍诊断方法 | 自闭症谱系障碍患者和典型发育对照组的fMRI数据 | 医学影像分析 | 自闭症谱系障碍 | 功能磁共振成像 | 深度学习 | 功能连接数据 | 884名参与者（408名ASD患者，476名典型发育对照组），来自17个国际站点 | NA | 堆叠稀疏自编码器 | 准确率, F1分数 | NA |
| 4338 | 2025-11-06 |
Plain language summary of disease activity and therapeutic response to pegcetacoplan for geographic atrophy identified by deep learning-based analysis of OCT
2025-Oct, Immunotherapy
IF:2.7Q3
DOI:10.1080/1750743X.2025.2569302
PMID:41132126
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4339 | 2025-11-06 |
Leveraging deep learning to combat cyberbullying on social media
2025 Sep-Dec, Industrial psychiatry journal
DOI:10.4103/ipj.ipj_47_25
PMID:41180047
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短篇通讯 | 探讨深度学习技术在社交媒体网络欺凌检测中的应用潜力 | 结合基于Transformer和循环神经网络的模型，并整合表情符号和情感分析等多模态数据提升检测精度 | 数据标注困难、网络俚语理解、语境依赖解释问题以及用户匿名性带来的识别挑战 | 开发更准确、全面且符合伦理的网络欺凌检测方法 | 社交媒体中的网络欺凌内容（文本、图像）和用户行为 | 自然语言处理 | NA | 情感分析，多模态数据分析 | Transformer, RNN | 文本，图像，多模态数据 | NA | NA | Transformer, 循环神经网络 | 检测准确率 | NA |
| 4340 | 2025-11-06 |
Brain Myelin in Children With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Longitudinal T1-Weighted/T2-Weighted Ratio Study
2025-Aug-09, Biological psychiatry. Cognitive neuroscience and neuroimaging
DOI:10.1016/j.bpsc.2025.07.012
PMID:40789484
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研究论文 | 通过纵向T1w/T2w比值研究儿童ADHD患者脑白质髓鞘发育轨迹 | 首次采用纵向T1w/T2w比值方法系统评估ADHD儿童脑白质髓鞘发育轨迹，覆盖71个白质束和三个时间点 | 未发现ADHD组与对照组在髓鞘发育上的显著差异，可能受其他白质特性影响 | 探究注意力缺陷多动障碍儿童脑白质髓鞘的发育轨迹 | 9-14岁儿童（195名ADHD患者，205名对照组） | 医学影像分析 | 注意力缺陷多动障碍 | T1加权/T2加权比值成像，扩散加权成像 | 深度学习 | 神经影像数据 | 400次扫描（195名ADHD儿童），年龄范围9-14岁 | NA | NA | 线性与非线性回归分析 | NA |