深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36734 篇文献，本页显示第 4721 - 4740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4721 | 2025-11-06 |
Letter to editor on "deep learning facilitated discovery of prognosis biomarkers and their ligands to improve liver cancer treatment"
2025-Nov-05, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003656
PMID:41190371
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4722 | 2025-11-06 |
Application of multi-scale feature extraction and explainable machine learning in chest x-ray position evaluation within an integrated learning framework
2025-Nov-05, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-12097-9
PMID:41191081
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和机器学习的融合网络，用于胸部X射线定位的定量和可解释评估 | 提出了基于分割的随机森林融合网络，结合SHAP方法增强模型临床可解释性 | 回顾性研究，数据来源于单一医疗机构 | 分析胸部X射线患者定位布局中的关键因素 | 胸部X射线图像 | 医学影像分析 | 胸部疾病 | X射线成像 | 深度学习, 机器学习 | 医学图像 | 3300张胸部X射线图像，来自中国医疗机构（2021年3月-2022年12月） | NA | U-net++, U-net, Random Forest Fusion Network | AUC, 准确率, 敏感性, 特异性, Dice系数 | NA |
| 4723 | 2025-11-06 |
Automated analysis of paraspinal muscles: segmentation and multi-parameter quantification in lumbar CT using convolutional neural network
2025-Nov-05, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-025-09541-1
PMID:41191112
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研究论文 | 开发基于卷积神经网络的深度学习算法，用于腰椎CT中八块椎旁肌的自动分割和多参数量化 | 首次在腰椎CT中实现八块椎旁肌的自动分割和多参数量化，克服了手动分割耗时且存在变异性的问题 | 样本量相对较小（100例腰椎CT扫描），需要进一步验证在更大样本和不同人群中的泛化能力 | 开发自动化的椎旁肌分割和量化方法，支持大规模椎旁肌和脊柱相关疾病的流行病学研究 | 腰椎椎旁肌（双侧腰大肌、腰方肌、竖脊肌和多裂肌） | 医学影像分析 | 脊柱相关疾病 | CT成像 | CNN | CT图像 | 100例腰椎CT扫描（年龄55.02±16.2岁，62例女性） | NA | TransUNet | Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均交并比, 组内相关系数 | NA |
| 4724 | 2025-11-06 |
Unveiling Hearts: Deep Learning-Based Electrocardiogram Classification for Congenital Heart Disease Detection
2025-Nov-05, Current medical science
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s11596-025-00134-z
PMID:41191231
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的先天性心脏病心电图分类方法 | 结合CNN和RNN分析心电图信号，并应用SMOTE技术解决类别不平衡问题 | 需要在更多数据集上验证模型，并解决噪声处理和外部验证等现实挑战 | 开发准确分类先天性心脏病的深度学习方法 | 心电图信号 | 机器学习 | 先天性心脏病 | 心电图分析 | CNN,RNN | 时间序列数据 | MIT-BIH心律失常数据库 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 4725 | 2025-11-06 |
Automatically Measuring Kidney, Liver, and Cyst Volumes in Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease
2025-Nov-04, Journal of the American Society of Nephrology : JASN
IF:10.3Q1
DOI:10.1681/ASN.0000000904
PMID:41186985
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研究论文 | 开发基于深度学习的三维分割模型，用于自动测量常染色体显性多囊肾病患者的肾脏、肝脏和囊肿体积 | 提出结合U-Net和Transformer的3D混合模型，并开发了首个基于网络的自动体积测量平台 | 模型在肝脏囊肿分割性能相对较低(Dice分数0.82)，且外部验证数据集规模有限 | 开发自动、准确的ADPKD肾脏、肝脏和囊肿体积测量工具 | 常染色体显性多囊肾病患者和健康对照者 | 数字病理学 | 常染色体显性多囊肾病 | MRI, CT扫描 | 3D混合模型 | 医学影像 | 720名参与者(611名ADPKD患者，109名对照) | NA | U-Net, Transformer | Dice系数, 平均绝对百分比差异 | 基于网络的平台 |
| 4726 | 2025-11-06 |
Structure-Preserving Two-Stage Diffusion Model for CBCT Metal Artifact Reduction
2025-Nov-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3628764
PMID:41187053
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研究论文 | 提出一种用于CBCT金属伪影减少的结构保持两阶段扩散模型 | 采用两阶段扩散框架，结合结构感知扩散模型和分割引导采样策略，强调结构保持和领域泛化能力 | 需要配对的口内扫描数据和CBCT图像进行监督训练 | 解决CBCT中金属植入物引起的伪影问题，提高诊断准确性 | 牙科CBCT图像中的金属伪影 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 锥束计算机断层扫描(CBCT), 口内扫描(IOS) | 扩散模型 | 医学图像 | 模拟数据和真实世界数据 | NA | 两阶段扩散框架 | 伪影减少效果, 结构保持能力 | NA |
| 4727 | 2025-11-06 |
Integration of deep learning and Bayesian networks for personalized tooth color prediction in dental esthetics: A study in Chinese Han population
2025-Nov-04, Journal of prosthodontics : official journal of the American College of Prosthodontists
DOI:10.1111/jopr.70049
PMID:41187324
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合深度学习与贝叶斯网络的混合模型，用于预测中国汉族人群的个性化牙齿颜色偏好 | 首次将卷积神经网络与贝叶斯网络相结合用于牙齿颜色预测，显著提高了预测准确率 | 样本量相对较小（128名参与者），仅针对中国汉族人群进行研究 | 研究肤色、年龄和性别如何影响牙齿颜色偏好，为个性化牙齿美学提供量化指导 | 中国汉族人群（包括牙科专业人士和非专业人士）对标准化微笑图像的牙齿颜色偏好 | 计算机视觉 | NA | 牙齿颜色评估，VITA经典色标系统 | CNN, 贝叶斯网络 | 图像 | 128名参与者（62名男性，66名女性；60名牙科专业人士，68名非专业人士） | NA | 卷积神经网络与贝叶斯网络混合架构 | 准确率 | NA |
| 4728 | 2025-11-06 |
Impact of Deep Learning-Based Time-of-Flight PET Images of Small Tumors Using a Human Anatomic Phantom
2025-Nov-04, Journal of nuclear medicine technology
IF:1.0Q4
DOI:10.2967/jnmt.125.270450
PMID:41188046
|
研究论文 | 本研究使用人体解剖模型定量评估深度学习飞行时间技术对PET小肿瘤图像质量的影响 | 首次系统评估不同精度水平的深度学习飞行时间技术对PET图像中肿瘤可见度和对比度的定量影响 | 研究基于人体模型而非真实患者，临床验证样本有限 | 评估深度学习增强的飞行时间PET成像技术对小肿瘤检测性能的改善效果 | 模拟人体解剖结构的胸腹部模型中的肺部和肝脏肿瘤 | 医学影像分析 | 肿瘤疾病 | PET/CT成像, 飞行时间技术, 深度学习图像重建 | 深度学习模型 | PET医学影像 | 人体解剖模型，包含多个器官和肿瘤，在6个不同采集时间点进行扫描 | NA | 高精度深度学习模型(HDL) | SUVmax, 形状指数, 肿瘤可见度, 对比度 | BGO晶体PET/CT扫描仪 |
| 4729 | 2025-11-06 |
Applications and clinical translation of artificial intelligence in CBCT-based detection of endodontic lesions: a scoping review
2025-Nov-04, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-025-00876-5
PMID:41188594
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综述 | 本范围综述探讨了人工智能在CBCT影像中检测牙髓根尖周病变的应用现状与临床转化前景 | 系统评估了AI在CBCT牙髓病变检测中的最新进展，包括商业软件Diagnocat和新型架构PALNet的应用 | 多数研究为回顾性设计，使用小型或同质化数据集，缺乏外部验证和标准金标准对照（如组织学关联） | 评估人工智能在CBCT影像中检测、分类和分割牙髓根尖周病变的应用效果与临床转化潜力 | 基于CBCT影像的牙髓根尖周病变 | 医学影像分析 | 牙髓根尖周病变 | CBCT成像 | CNN | 医学影像 | NA | NA | U-Net, DenseNet, PALNet | 敏感度, AUC | NA |
| 4730 | 2025-11-06 |
Performance Comparison Between Two Versions of a Commercial Artificial Intelligence System for Chest Radiograph Interpretation: A Multicenter Study
2025-Nov-04, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01731-z
PMID:41188640
|
研究论文 | 比较商业AI系统Gleamer ChestView两个版本在胸部X光片解读中的诊断性能 | 首次对同一AI系统的两个连续版本进行多中心性能比较验证 | 样本量相对有限(187例)，部分病例依赖放射科医生共识而非CT金标准 | 评估AI系统版本升级对胸部X光片诊断性能的影响 | 胸部X光片中的多种胸部病变(胸腔积液、肺泡疾病、纵隔肿块、气胸、肺结节) | 医学影像分析 | 胸部疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 胸部X光图像 | 187例胸部X光片，来自6个中心，4家设备制造商 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 精确度, F1分数 | NA |
| 4731 | 2025-11-06 |
Deep Learning Segmentation and Quantification of the Left Ventricle from the Parasternal Short-Axis View in Echocardiography
2025-Nov-03, Ultrasound in medicine & biology
|
研究论文 | 开发基于深度学习的超声心动图左心室自动分割与定量测量方法 | 首次使用nnU-Net模型实现超声心动图左心室腔和心肌的自动分割，并自动提取临床相关定量测量指标 | 研究样本量有限，仅验证了与两位人工观察者的一致性 | 开发自动化的超声心动图定量测量方法以减少测量变异性和时间消耗 | 超声心动图胸骨旁短轴切面图像中的左心室 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | nnU-Net | 医学图像 | 未明确说明具体样本数量 | nnU-Net | nnU-Net | Dice系数, 95百分位Hausdorff距离, 受试者水平可行性 | NA |
| 4732 | 2025-11-06 |
Clinical validation of a deep learning model for low-count PET image enhancement
2025-Nov, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07370-4
PMID:40471320
|
研究论文 | 本研究验证了深度学习模型RaDynPET在四倍降计数全身PET图像增强中的临床效果 | 开发了能够从25%标准采集时间的PET数据中恢复高质量图像的动态深度学习模型，并在内外部队列中进行了全面验证 | 样本量相对有限（120例患者），需要进一步多中心验证 | 验证深度学习模型在低计数PET图像增强中的临床可行性 | 接受18F-FDG PET/CT检查的120名患者（84例内部队列，36例外部队列） | 医学影像分析 | 肿瘤疾病 | PET/CT成像，OSEM重建算法 | 深度学习模型 | PET医学影像 | 120例患者（84内部+36外部） | NA | RaDynPET | 图像质量评分，标准化摄取值，信噪比，肿瘤背景比，对比噪声比，敏感性，特异性，PSNR，SSIM | NA |
| 4733 | 2025-11-06 |
Dynamic Early Survival Prediction Model for Hepatocellular Carcinoma Patients Treated With Atezolizumab and Bevacizumab: A Longitudinal Deep Learning Analysis
2025-Nov, Hepatology research : the official journal of the Japan Society of Hepatology
IF:3.9Q1
DOI:10.1111/hepr.70005
PMID:40702678
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研究论文 | 开发用于预测接受阿特珠单抗和贝伐珠单抗治疗的肝细胞癌患者早期总生存期的动态深度学习模型 | 首次将随机生存森林方法与深度学习架构结合构建动态生存预测模型DynSurv-HCC，可在不同病因和基线AFP水平下保持稳定的预测性能 | 研究样本量相对有限（415例患者），且仅基于两项临床试验数据 | 改善不可切除肝细胞癌患者在接受阿特珠单抗和贝伐珠单抗治疗时的早期总生存期预测 | 不可切除肝细胞癌患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 纵向生存分析 | 深度学习, 随机生存森林 | 临床试验数据 | 415例不可切除肝细胞癌患者（训练集291例，验证集124例） | NA | DynSurv-HCC | AUC | NA |
| 4734 | 2025-11-06 |
An Explainable Deep Learning Model for Focal Liver Lesion Diagnosis Using Multiparametric MRI
2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240531
PMID:40928343
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研究论文 | 开发基于多参数MRI的可解释深度学习模型用于局灶性肝脏病变的诊断分类 | 结合nnU-Net分割和Liver Imaging Feature Transformer分类的可解释深度学习模型，能提升放射科医生诊断准确性和效率 | 研究主要基于中国医院数据，需要更多外部验证 | 评估可解释深度学习模型在局灶性肝脏病变诊断中的效果 | 局灶性肝脏病变患者 | 计算机视觉 | 肝脏疾病 | 多参数MRI | CNN, Transformer | 医学影像 | 2131名局灶性肝脏病变患者 | PyTorch | nnU-Net, Liver Imaging Feature Transformer | Dice相似系数, 准确率 | NA |
| 4735 | 2025-11-06 |
Residual bayesian attention networks for uncertainty quantification in regression tasks
2025-Nov-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24093-6
PMID:41176534
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研究论文 | 提出残差贝叶斯注意力框架，实现深度序列建模中端到端的不确定性量化能力 | 通过三个紧密耦合的核心组件实现贝叶斯推理与Transformer架构的深度集成：贝叶斯前馈层建立参数级不确定性的可微传播机制，多层残差贝叶斯注意力将径向基函数核嵌入注意力计算并引入Beta分布建模的自适应残差权重，贝叶斯协方差构造模块通过外积运算和特征值校正生成数学严谨的协方差表示 | 在中等规模结构化数据场景中表现稳定，但在多物理耦合系统建模等复杂任务中存在技术边界 | 解决深度序列建模任务中的不确定性量化问题 | 序列建模任务，包括工程优化、时间序列预测和空间建模 | 自然语言处理,机器学习 | NA | 贝叶斯推理,径向基函数核,外积运算 | Transformer | 结构化数据,序列数据 | NA | NA | 残差贝叶斯注意力框架 | 预测区间校准质量 | NA |
| 4736 | 2025-11-06 |
Classification and Segmentation of Mucus Morphology Using Deep Learning During Diagnostic Nasal Endoscopy
2025-Nov, International forum of allergy & rhinology
IF:7.2Q1
DOI:10.1002/alr.70004
PMID:40879571
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于在诊断性鼻内窥镜检查中对黏液形态进行分类和分割 | 这是首个在鼻腔环境中客观分类黏液形态的研究 | NA | 通过深度学习模型检测鼻窦炎症 | 鼻内窥镜检查中遇到的黏液形态 | 计算机视觉 | 鼻窦炎 | 深度学习 | 预训练深度学习模型 | 内窥镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4737 | 2025-11-06 |
Multisensory Integration for Identifying the Milling States in Robot-Assisted Cervical Laminectomy
2025-Nov, Orthopaedic surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1111/os.70182
PMID:41067886
|
研究论文 | 本研究通过整合触觉和听觉感知来识别机器人辅助颈椎椎板切除术中的高速磨钻状态 | 首次将振动和声音信号融合用于脊柱手术中磨钻状态识别，并采用LSTM深度学习模型实现高精度分类 | 实验仅在绵羊颈椎上进行，未在人体验证；设置的磨削状态相对有限 | 提高机器人辅助颈椎椎板切除术中磨钻状态识别的准确性，保障患者安全 | 绵羊颈椎椎板切除术中的高速磨钻状态 | 医疗机器人 | 脊柱疾病 | 振动信号采集，声音信号采集，快速傅里叶变换 | LSTM, SVM, KNN, Naive Bayes, LDA, DT | 振动信号，声音信号 | 6600组高速磨钻磨削数据 | NA | 单层LSTM（12个记忆单元） | 准确率 | NA |
| 4738 | 2025-11-06 |
Deep learning approaches for resolving genomic discrepancies in cancer: a systematic review and clinical perspective
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf541
PMID:41176790
|
系统综述 | 系统评估深度学习在解决癌症基因组差异方面的应用现状与临床前景 | 首次系统综述78项研究（2015-2024），提出结合联邦学习和注意力机制的未来研究方向 | 存在数据稀缺、批次效应和黑盒模型可解释性等挑战 | 评估深度学习在癌症基因组差异识别和校正中的性能与临床转化 | 癌症基因组测序数据 | 生物信息学 | 癌症 | 基因组测序 | CNN, 图神经网络 | 基因组序列数据 | 78项研究（未明确总样本量） | NA | 卷积架构, 图基础架构 | 假阴性率, 准确率 | NA |
| 4739 | 2025-11-06 |
A deep learning algorithm to detect proximal humerus fractures on radiographs
2025-Nov, JSES reviews, reports, and techniques
DOI:10.1016/j.xrrt.2025.07.025
PMID:41179412
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研究论文 | 开发用于检测X光片中肱骨近端骨折的深度学习算法 | 首次开发专门针对肱骨近端骨折检测的深度学习算法，并通过显著图验证模型关注区域 | 研究主要依赖单一机构数据，外部验证集规模较小（116例） | 开发可靠且可信的深度学习方法来检测X光片中的肱骨近端骨折 | 肱骨近端X光片，包括骨折（996例）和非骨折（607例）病例 | 数字病理 | 骨科骨折 | 放射影像分析 | 深度学习 | X光图像 | 1603例训练数据（996例骨折，607例非骨折），116例外部测试数据 | NA | NA | 准确率，F1分数，灵敏度 | NA |
| 4740 | 2025-11-06 |
AI in drug repurposing for cancer therapies
2025-Nov, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000003893
PMID:41180633
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评论 | 本文探讨人工智能在癌症治疗药物重定位中的应用与潜力 | 系统阐述AI技术通过分析海量数据揭示隐藏的药物-疾病关系，为癌症药物重定位提供新范式 | 未提及具体实验验证数据，主要基于理论分析和已有研究案例 | 评估人工智能在癌症药物重定位领域的应用价值与发展前景 | 现有药物及其潜在的抗癌特性 | 机器学习 | 癌症 | 机器学习, 深度学习 | NA | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |