深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33776 篇文献，本页显示第 421 - 440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 421 | 2025-11-13 |
Developments in diagnosis and treatment of early hypopharyngeal carcinoma and precancerous lesions: A review
2025-Nov-07, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000045617
PMID:41204550
|
综述 | 总结早期下咽癌及癌前病变诊断与治疗的最新进展 | 专门聚焦早期下咽癌的综述，系统整合了窄带成像放大内镜和人工智能等新兴诊断技术以及经口微创手术等治疗进展 | NA | 探讨早期下咽癌及癌前病变的诊断与治疗策略 | 下咽癌患者及癌前病变 | 数字病理 | 下咽癌 | 窄带成像放大内镜(ME-NBI), 深度学习 | 深度学习算法 | 内镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 422 | 2025-11-13 |
Quantitative evaluation of the myocardial bridge anatomical features and FFRCT in patients with myocardial bridging stratified by age
2025-Nov-07, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000045686
PMID:41204561
|
研究论文 | 本研究通过冠状动脉CT血管成像评估年龄对左前降支心肌桥解剖特征和CT血流储备分数的影响 | 首次按年龄分层分析心肌桥解剖特征与FFRCT的关系，并发现中年和老年患者特定解剖参数与FFRCT降低相关 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，特别是年轻组和老年组样本数较少 | 评估年龄对心肌桥解剖特征和CT血流储备分数的影响 | 139例左前降支心肌桥患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管成像，深度学习软件分析 | 深度学习 | 医学影像数据 | 139例患者（短心肌桥组58例，长心肌桥组81例；年轻组28例，中年组89例，老年组22例） | NA | NA | 统计学显著性(P值) | NA |
| 423 | 2025-11-13 |
MaskTerial: a foundation model for automated 2D material flake detection
2025-Nov-03, Digital discovery
IF:6.2Q1
DOI:10.1039/d5dd00156k
PMID:41220578
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研究论文 | 提出了一种用于自动检测二维材料薄片的基础模型MaskTerial | 使用合成数据生成器进行广泛预训练，仅需5-10张图像即可快速适应新材料，并采用不确定性估计模型基于光学对比度进行分类 | NA | 自动化检测和分类剥离的二维材料薄片 | 光学显微镜图像中的二维材料薄片 | 计算机视觉 | NA | 光学显微镜成像 | 实例分割网络 | 图像 | 八个不同数据集，包含五种不同的二维材料 | NA | MaskTerial | NA | NA |
| 424 | 2025-11-13 |
An Integrated Model Combined Conventional Radiomics and Deep Learning Features to Predict Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma Eligible for Curative Ablation: A Multicenter Cohort Study
2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001764
PMID:40338065
|
研究论文 | 开发并验证结合深度学习影像组学和传统影像组学特征的DLRR模型，用于预测肝细胞癌根治性消融术后早期复发 | 首次将深度学习影像组学与传统影像组学特征相结合构建预测模型，采用三步特征选择方法(ICC-LASSO-RFE)和多中心验证 | 回顾性研究设计，样本量相对有限(288例患者) | 预测肝细胞癌患者根治性消融术后早期复发风险 | 肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 对比增强计算机断层扫描(CECT) | 深度学习, 机器学习 | 医学影像 | 288例患者(来自3个医疗中心) | PyTorch, PyRadiomics, Scikit-learn | 3D ResNet-18 | AUC, NRI, IDI, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 425 | 2025-11-13 |
Self-supervised representation learning on gene expression data
2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf533
PMID:41028963
|
研究论文 | 本研究探索自监督学习方法在基因表达数据表型预测中的应用 | 首次将自监督学习应用于批量RNA-Seq数据，减少对标注数据的依赖 | 仅使用公开数据集，未涉及私有或临床数据验证 | 通过自监督学习提高基因表达数据表型预测的准确性 | 批量基因表达数据 | 机器学习 | NA | RNA-seq | 自监督学习 | 基因表达数据 | 多个公开基因表达数据集 | NA | NA | 预测准确率 | NA |
| 426 | 2025-11-13 |
Molecular, metabolic, and histological subtypes of pancreatic ductal adenocarcinoma and its tumor microenvironment: Insights into tumor heterogeneity and clinical implications
2025-Nov-01, Pharmacology & therapeutics
IF:12.0Q1
DOI:10.1016/j.pharmthera.2025.108946
PMID:41183744
|
综述 | 本文系统综述了胰腺导管腺癌的分子、代谢和组织学亚型分类方法及其临床意义 | 整合单细胞/空间转录组学、代谢组学和深度学习病理分析，揭示PDAC亚型异质性和可塑性 | 作为综述文章，未提供原始实验数据和新方法验证 | 建立PDAC多组学亚型分类框架以指导精准医疗 | 胰腺导管腺癌及其肿瘤微环境 | 数字病理 | 胰腺癌 | 单细胞转录组学, 空间转录组学, 代谢组学, 深度学习 | 深度学习 | 基因表达数据, 代谢物数据, H&E染色病理图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 427 | 2025-11-13 |
AI-based detection of MRI-invisible prostate cancer with nnU-Net
2025-Oct-30, The Canadian journal of urology
DOI:10.32604/cju.2025.068853
PMID:41220354
|
研究论文 | 开发基于nnU-Net自适应神经网络的人工智能图像识别系统，用于检测MRI不可见的前列腺癌 | 首次将nnU-Net框架应用于MRI不可见前列腺癌的检测，针对PI-RADS评分≤3的疑难病例提供诊断辅助 | 回顾性单中心研究，样本量相对有限（150例患者），模型性能仍需进一步验证 | 开发AI系统辅助临床医生检测MRI不可见的前列腺癌 | 经病理证实为临床显著前列腺癌但术前MRI阴性的患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 多参数MRI（T2WI、DWI、ADC序列） | CNN | 医学影像 | 150例患者，1475张MRI图像 | nnU-Net | nnU-Net | Dice相似系数, 敏感度, 特异度, 假阳性率, 假阴性率 | NA |
| 428 | 2025-11-13 |
RL-I2IT: Image-to-image translation with deep reinforcement learning
2025-Oct-29, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108264
PMID:41218403
|
研究论文 | 提出基于深度强化学习的图像到图像转换框架RL-I2IT，通过迭代决策过程逐步转换图像 | 将I2IT重新建模为迭代决策问题，引入元策略和低维“概念计划”处理高维连续动作空间 | 未明确说明具体计算效率提升程度和模型参数减少量 | 解决传统单步图像转换模型参数多、易过拟合的问题 | 图像到图像转换任务 | 计算机视觉 | NA | 深度强化学习 | Actor-Critic | 图像 | NA | PyTorch, TensorFlow | Actor-Critic | NA | NA |
| 429 | 2025-11-13 |
Identification of essential tremor and dystonic tremor using Graph Convolutional Networks with multiple connectivity patterns
2025-Oct-28, Parkinsonism & related disorders
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.parkreldis.2025.108104
PMID:41218287
|
研究论文 | 本研究利用多连接模式的图卷积网络识别特发性震颤和肌张力障碍性震颤的显著脑区 | 首次将多连接模式图卷积网络应用于震颤疾病的脑功能连接分析，能够同时识别多种脑连接模式下的关键脑区 | 样本量相对有限（共158名参与者），仅使用静息态功能磁共振数据 | 探索特发性震颤和肌张力障碍性震颤的神经病理机制 | 特发性震颤患者、肌张力障碍性震颤患者和健康对照者 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 静息态功能磁共振成像 | GCN | 脑功能连接矩阵 | 55名ET患者、51名DT患者和52名健康对照 | NA | 四种不同的图卷积网络架构 | 准确率 | NA |
| 430 | 2025-11-13 |
Comparative investigation into flexible alginate-based hydrogel sponges with excellent biocompatibility and breathability for reliable strain and pressure sensors
2025-Oct-21, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07620-0
PMID:41117919
|
研究论文 | 通过比较研究开发具有优异生物相容性和透气性的柔性藻酸盐基水凝胶海绵传感器 | 采用一锅法定向冷冻工艺制备各向异性多孔结构，实现应变/压力刺激的区分识别，结合深度学习和莫尔斯码实现信息编码转换 | NA | 开发兼具透气性、生物相容性和高灵敏度的柔性应变/压力传感器 | 藻酸盐/丝素蛋白水凝胶海绵材料 | NA | NA | 定向冷冻工艺 | 深度学习模型 | 电阻信号，生理信号 | NA | NA | NA | 灵敏度(1.69)，压力灵敏度(-1.10 kPa)，循环稳定性(3750次)，准确率(99.2%) | 微处理器 |
| 431 | 2025-11-13 |
Deep learning based retinal hard exudates quantification of optical coherence tomography
2025-Oct-17, International journal of retina and vitreous
IF:1.9Q2
DOI:10.1186/s40942-025-00715-z
PMID:41107968
|
研究论文 | 开发基于深度学习的视网膜硬性渗出物分割模型，用于光学相干断层扫描图像的量化分析 | 采用改进的U-Net架构实现视网膜硬性渗出物的三维体积量化，相比传统二维成像提供更丰富的结构信息 | 训练数据仅来自15名患者，样本量有限；与眼底照片的手动测量结果仅呈现中等相关性 | 开发视网膜硬性渗出物的自动分割和量化方法 | 糖尿病视网膜病变和视网膜分支静脉阻塞患者的视网膜硬性渗出物 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 光学相干断层扫描 | CNN | 图像 | 15名患者的1,811个OCT扫描 | NA | U-Net | Dice系数, 准确率 | NA |
| 432 | 2025-11-13 |
Semi-supervised deep learning for uterus and bladder segmentation on female pelvic floor magnetic resonance imaging with limited labeled data
2025-Oct-17, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2025.10.004
PMID:41109500
|
研究论文 | 提出一种用于女性盆腔磁共振成像中子宫和膀胱分割的半监督深度学习框架 | 开发了一种结合自监督图像修复任务和伪标签生成的半监督学习方法，显著减少了对标注数据的依赖 | 研究仅针对子宫和膀胱两个器官，样本量相对有限（48名受试者） | 改进盆腔器官的自动分割技术，减少对大量标注数据的依赖 | 女性盆腔磁共振成像中的子宫和膀胱 | 医学影像分析 | 盆腔器官脱垂 | 磁共振成像 | 深度学习 | 磁共振图像 | 48名女性受试者的4103张磁共振图像 | NA | NA | Dice相似系数, 平均表面距离, 95% Hausdorff距离 | NA |
| 433 | 2025-11-13 |
Machine learning-assisted N-doped carbon dots for sensitive Pd2+ detection and high-performance LED applications in plant cultivation
2025-Oct-13, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07604-0
PMID:41081953
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研究论文 | 开发了一种氮掺杂碳点用于钯离子检测和植物栽培LED应用 | 结合深度学习算法的智能手机传感平台实现钯离子的现场检测，以及具有植物生长所需光谱的暖白光LED | NA | 开发多功能氮掺杂碳点用于环境监测和光电应用 | 钯离子检测和植物栽培LED | 机器学习和光电材料 | NA | 水热合成法，荧光猝灭检测 | CNN | 智能手机采集的图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 检测限0.058μM，回收率95.3-103.5%，相对标准偏差<1.51% | NA |
| 434 | 2025-11-13 |
Leveraging MobileNetV2 and deep learning innovation for high accuracy Plasmodium Vivax detection in blood smears
2025-Sep-29, Saudi pharmaceutical journal : SPJ : the official publication of the Saudi Pharmaceutical Society
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s44446-025-00019-1
PMID:41021108
|
研究论文 | 本研究提出一种基于改进MobileNetV2和YOLOv3的深度学习模型，用于血液涂片中疟原虫的自动检测 | 在YOLOv3的主干网络中引入改进的MobileNetV2，并在瓶颈层使用提出的TCL（变换卷积层），根据不同类别的图像特征计算权重 | 准确率仍然是检测和分类薄血涂片类别的关键缺点之一 | 提高疟原虫检测模型的性能和速度，为医疗专业人员提供更好的诊断方法 | 薄血涂片图像中的间日疟原虫感染细胞和未感染细胞 | 计算机视觉 | 疟疾 | 显微镜血液涂片检查 | YOLOv3, CNN | 图像 | NA | NA | YOLOv3, MobileNetV2 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 平均精度均值 | NA |
| 435 | 2025-11-13 |
Cross-Modality Learning for Predicting Immunohistochemistry Biomarkers from Hematoxylin and Eosin-Stained Whole Slide Images
2025-Sep-12, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2025.08.014
PMID:40946794
|
研究论文 | 提出一种名为HistoStainAlign的深度学习框架，可直接从H&E全切片图像预测免疫组化染色模式 | 通过对比训练策略整合配对的H&E和IHC嵌入，无需切片级标注或组织配准即可捕获跨染色模式的互补特征 | 仅在胃肠道和肺组织上验证了三种IHC标志物，需要进一步扩展验证范围 | 开发计算方法来预测IHC生物标志物，作为IHC染色的预筛选工具 | 胃肠道和肺组织全切片图像 | 数字病理学 | 癌症 | H&E染色，免疫组化染色 | 深度学习 | 全切片图像 | 胃肠道和肺组织全切片图像，包含三种IHC染色（P53、PD-L1、Ki-67） | NA | HistoStainAlign | 加权F1分数 | NA |
| 436 | 2025-11-13 |
EDLNet: ensemble deep learning network model for automatic brain tumor classification and segmentation
2025-Sep, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2024.2311343
PMID:38345061
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研究论文 | 提出一种集成深度学习网络模型EDLNet，用于自动脑肿瘤分类和分割 | 提出新的集成深度学习网络模型，结合改进的Faster RCNN进行分类和基于DRCNN的分割方法 | NA | 开发自动脑肿瘤分类和分割模型以辅助疾病检测和治疗 | 脑部MRI扫描图像 | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | MRI成像 | 集成深度学习, Faster RCNN, 深度循环卷积神经网络 | 医学图像 | 两个公开数据集(D1和D2)，具体样本数量未明确说明 | NA | EDLNet, Modified Faster RCNN, DRCNN | 准确率 | NA |
| 437 | 2025-11-13 |
Fully Automatic Volume Segmentation Using Deep Learning Approaches to Assess the Thoracic Aorta, Visceral Abdominal Aorta, and Visceral Vasculature
2025-Aug-12, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.ejvs.2025.08.025
PMID:40812505
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的全自动体积分割技术在胸主动脉、内脏腹主动脉及内脏血管分割中的准确性 | 首次将全自动体积分割技术应用于胸主动脉和内脏主动脉分割的验证研究，并与医师手动分割进行系统比较 | 回顾性研究设计，样本量相对较小（50例CTA），仅针对腹主动脉瘤患者 | 评估深度学习全自动分割技术在主动脉血管影像分析中的准确性和临床应用价值 | 腹主动脉瘤患者的计算机断层扫描血管成像数据 | 医学影像分析 | 腹主动脉瘤 | 计算机断层扫描血管成像 | 深度学习 | 医学影像 | 50例术前CTA扫描 | NA | NA | Dice相似系数, Jaccard指数, 敏感性, 特异性, Bland-Altman一致性界限 | NA |
| 438 | 2025-11-13 |
A longitudinal observational study with ecological momentary assessment and deep learning to predict non-prescribed opioid use, treatment retention, and medication nonadherence among persons receiving medication treatment for opioid use disorder
2025-Jun, Journal of substance use and addiction treatment
DOI:10.1016/j.josat.2025.209685
PMID:40127869
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研究论文 | 本研究使用生态瞬时评估和深度学习预测接受阿片类药物使用障碍治疗患者的非处方阿片使用、治疗保留和药物不依从性 | 结合生态瞬时评估和深度学习模型，采用7天滑动窗口预测次日结果，并利用SHAP解释特征延迟和重要性 | 样本量相对较小（62名参与者），模型性能在不同结果间存在差异（AUC 0.58-0.97） | 预测阿片类药物使用障碍治疗患者的不良结局，包括非处方阿片使用、治疗中断和药物不依从 | 接受阿片类药物使用障碍治疗的成年患者 | 机器学习 | 阿片类药物使用障碍 | 生态瞬时评估，电子健康记录分析 | 循环深度学习模型 | 生态瞬时评估数据，电子健康记录 | 62名成年人，14,322次观察 | NA | 循环神经网络 | AUC | NA |
| 439 | 2025-11-13 |
AI Opportunistic Coronary Calcium Screening at Veterans Affairs Hospitals
2025-May-16, NEJM AI
DOI:10.1056/aioa2400937
PMID:40746702
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研究论文 | 开发了一种用于非门控CT扫描自动量化冠状动脉钙化的深度学习算法AI-CAC | 利用来自退伍军人事务部全国医疗系统98个医疗中心的影像数据，捕捉了成像方案、扫描仪和患者的广泛异质性 | NA | 开发自动量化冠状动脉钙化的深度学习算法 | 冠状动脉钙化 | 数字病理 | 心血管疾病 | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 446个专家分割用于算法开发，795名患者用于性能验证，8052个低剂量CT用于模拟筛查 | NA | NA | 准确率,F1分数,Cox风险比 | NA |
| 440 | 2025-11-13 |
A systematic review of decision tools for process selection and performance improvement in manufacturing
2025, The International journal, advanced manufacturing technology
DOI:10.1007/s00170-025-16806-y
PMID:41208918
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系统综述 | 系统评估制造业中用于工艺选择和性能改进的决策工具 | 提出结构化框架指导未来研究，重点关注数据管理、人工智能集成和工具可扩展性 | 仅包含37篇期刊文章，高级工具在超越工艺层面扩展方面面临挑战 | 比较评估应用于制造业单元工艺层面的决策工具 | 制造业中的工艺选择和特定工艺优化 | 制造业 | NA | 多标准决策分析(MCDA)、生命周期评估(LCA)、直接比较、深度学习、计算模拟 | 深度学习 | NA | 37篇期刊文章 | NA | NA | NA | NA |