深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43650 篇文献，本页显示第 501 - 520 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 501 | 2026-04-24 |
Integrating artificial intelligence into orthopedics: Opportunities, challenges, and future directions
2025-Jul, Journal of hand and microsurgery
IF:0.3Q4
DOI:10.1016/j.jham.2025.100257
PMID:40395968
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综述 | 综述人工智能在骨科中的应用，包括诊断准确性、手术规划优化和个性化治疗等方面的机遇与挑战 | 系统评估AI在骨科多个领域（如骨折检测、关节重建、脊柱手术和康复）的应用效果，并提出了未来多中心临床试验和数据协议优化的方向 | 存在数据标准化和临床验证不足等挑战 | 评估AI在骨科中的应用潜力及其对患者护理的影响 | 骨科相关的AI应用研究，包括骨折检测、治疗规划、关节重建、脊柱手术和康复 | 机器学习 | 骨科疾病 | NA | 机器学习、深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 502 | 2026-04-24 |
PackPPI: An integrated framework for protein-protein complex side-chain packing and ΔΔG prediction based on diffusion model
2025-May, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.70110
PMID:40260988
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研究论文 | 提出一个基于扩散模型的集成框架PackPPI，用于蛋白质-蛋白质复合物侧链包装和ΔΔG预测 | 首次将扩散模型与近端优化算法结合，统一处理蛋白质复合体的侧链包装和突变效应预测两大任务 | 未在摘要中提及明显的限制 | 开发一个鲁棒且通用的计算工具，提升蛋白质复合体的侧链构象预测和结合亲和力变化预测性能 | 蛋白质-蛋白质复合体及其侧链包装和突变引起的结合亲和力变化 | 机器学习 | NA | 扩散模型、近端优化算法 | 扩散模型 | 蛋白质结构数据 | CASP15数据集和SKEMPI v2.0数据集 | PyTorch | 扩散模型 | 原子RMSD、低能量景观 | 未在摘要中提及 |
| 503 | 2026-04-24 |
An end-to-end neural network for 4D cardiac CT reconstruction using single-beat scans
2025-Apr-22, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adcafb
PMID:40203865
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的端到端重建框架，用于单次心跳快速CT扫描的动态心脏成像，以减少运动伪影 | 首次采用端到端方式结合去噪与配准网络，仅利用单周期扫描数据实现运动补偿重建，无需心率限制 | 研究基于模拟投影数据，未在真实临床数据上验证，且30名患者样本量有限，可能影响泛化能力 | 开发一种减少心脏CT运动伪影的深度学习方法，提升动态成像质量 | 心脏CT图像中的运动伪影矫正与冠状动脉等关键结构恢复 | 医学影像 | 心脏疾病 | 心脏CT成像 | 神经网络 | CT投影数据 | 30名真实患者的模拟投影数据，外部机构模拟数据集和XCAT生成连续体模 | NA | 去噪网络、配准网络 | 结构相似性（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）、均方根误差（RMSE）、Dice相似系数 | NA |
| 504 | 2026-04-24 |
The benefit of automated sac volume measurements in postoperative endovascular aortic repair surveillance
2025-03, Journal of vascular surgery
IF:3.9Q1
DOI:10.1016/j.jvs.2024.10.070
PMID:39522568
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研究论文 | 本研究比较了自动测量的动脉瘤囊体积与最大直径在评估腹主动脉瘤腔内修复术后囊行为方面的差异 | 首次系统评估基于深度学习的自动体积测量在EVAR术后监测中相比传统直径测量的额外临床价值 | 样本量较小（89例），且为回顾性研究，需要更大规模研究验证 | 探讨EVAR术后自动动脉瘤囊体积测量是否能提供比直径测量更细致的囊行为信息 | 接受标准或开窗EVAR治疗的腹主动脉瘤患者 | 数字病理学 | 腹主动脉瘤 | CTA | 深度学习 | 影像 | 89例患者（标准EVAR 46例，开窗EVAR 43例） | NA | NA | t检验，χ2检验或Fisher检验 | NA |
| 505 | 2026-04-24 |
Dimensionality reduction in 3D causal deep learning for neuroimage generation: an evaluation study
2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024506
PMID:40276097
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研究论文 | 评估不同降维方法对三维因果深度学习模型生成反事实神经影像的影响 | 首次系统比较多种降维技术（2D PCA、2.5D PCA、3D PCA、自编码器和VQ-VAE）在三维因果深度学习生成反事实医学影像中的应用效果 | 仅评估了年龄和性别两个变量变化，未考虑其他临床相关变量；降维方法可能丢失部分空间信息影响生成图像质量 | 比较不同降维方法对因果深度学习模型生成反事实神经影像的影响，确定最优降维策略 | 三维脑部医学影像（23,692张） | 计算机视觉, 数字病理学 | NA | 因果深度学习, 正态化流, 主成分分析(PCA), 自编码器, 向量量化变分自编码器(VQ-VAE) | 卷积神经网络（CNN） | 三维图像 | 23,692张三维脑部MRI图像 | NA | CNN | 平均绝对误差(MAE), 分类准确率(Accuracy) | NA |
| 506 | 2026-04-24 |
BIBSNet: A Deep Learning Baby Image Brain Segmentation Network for MRI Scans
2025-Jan-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.03.22.533696
PMID:36993540
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研究论文 | 介绍了一种用于婴儿MRI脑图像分割的深度学习网络BIBSNet，该模型通过数据增强和大量手动标注图像实现鲁棒且可泛化的分割 | 提出开源社区驱动模型BIBSNet，结合真实手动标注和SynthSeg合成图像训练，分割速度比联合标签融合快600倍，输出与FreeSurfer兼容的分割标签 | NA | 开发一种适用于0-8个月婴儿大脑MR图像的可泛化分割方法，支持典型和非典型脑发育研究 | 从90名0-8月龄参与者采集的MR脑图像（中位年龄4.6个月） | 计算机视觉, 数字病理学 | NA | MRI扫描 | 深度学习神经网络 | 医学图像（MRI） | 90名参与者 | NA | BIBSNet | Dice相似系数, 皮质厚度, 静息态连接性, 脑区体积 | NA |
| 507 | 2026-04-24 |
Enhanced Detection of Colon Diseases via a Fused Deep Learning Model with an Auxiliary Fusion Layer and Residual Blocks on Endoscopic Images
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 提出一种融合深度学习模型，结合辅助融合层和残差模块，利用内窥镜图像增强结肠疾病的检测能力 | 提出融合多个预训练骨干网络（EfficientNetB0、MobileNetV2、ResNet50V2）并创新引入辅助融合层和融合残差块，通过特征融合与残差学习缓解梯度消失问题，提升分类准确性和鲁棒性 | 未提及具体局限性 | 提升内窥镜图像中结肠疾病的自动检测与分类准确率 | 内窥镜图像中的结肠病变（如胃肠道异常） | 计算机视觉 | 结肠疾病 | NA | CNN | 图像 | 大范围内窥镜图像数据集（具体数量未明确） | NA | EfficientNetB0, MobileNetV2, ResNet50V2 | 分类准确率, 鲁棒性（具体指标未明确） | NA |
| 508 | 2026-04-24 |
Exercise mitigates high-fat diet-induced cardiac dysfunction via APOE genotype- and immune-dependent mechanisms: A photon-counting CT study in adult mice
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0339293
PMID:41417779
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研究论文 | 利用光子计数CT和深度学习分割技术，研究运动如何通过APOE基因型和免疫依赖机制减轻高脂饮食诱导的小鼠心脏功能障碍 | 首次结合光子计数CT和深度学习分割技术，在APOE基因靶向替换小鼠中系统研究运动、饮食与APOE基因型及免疫反应的交互作用对心脏功能的影响 | 未提供具体的模型性能指标和计算资源信息 | 探讨运动对高脂饮食诱导的心脏功能障碍的保护作用及其与APOE基因型和免疫反应的依赖机制 | APOE2、APOE3和APOE4基因型的人源化APOE靶向替换小鼠，包括不同性别、运动状态、饮食和NOS2介导的先天免疫反应状态 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 光子计数CT成像、深度学习图像分割 | 3D U-Net | 图像 | 251只成年小鼠 | NA | 3D U-Net | NA | NA |
| 509 | 2026-04-24 |
Octascope: A Lightweight Pre-Trained Model for Optical Coherence Tomography
2025, IEEE access : practical innovations, open solutions
IF:3.4Q2
DOI:10.1109/access.2025.3595838
PMID:40874077
|
研究论文 | 开发了一种轻量级域特定卷积神经网络模型Octascope，用于光学相干断层扫描图像分析 | 采用课程学习策略，先在自然图像（ImageNet）上预训练，再在视网膜、腹部和肾脏组织的OCT图像上训练，实现多领域迁移；相比Transformer模型RETFound，推理速度快2至4.4倍且预测精度略高 | NA | 解决OCT图像分析中训练数据有限和实时应用高推理延迟的挑战 | OCT图像（视网膜、腹部、肾脏组织）以及硬膜外组织检测和视网膜诊断两个下游任务 | 计算机视觉 | NA | 光学相干断层扫描（OCT） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | NA | NA | Octascope | 准确率 | NA |
| 510 | 2026-04-24 |
Global Research Landscape of Artificial Intelligence in Urology: A Systematic Analysis of Emerging Trends, Clinical Impact, and Collaborative Networks (1971-2024)
2025, Medical journal of the Islamic Republic of Iran
DOI:10.47176/mjiri.39.156
PMID:42021824
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综述 | 对1971年至2024年人工智能在泌尿外科领域的研究进行全面系统分析，涵盖发展趋势、临床影响和国际合作网络 | 首次系统梳理AI在泌尿外科领域50多年的研究演变，揭示从基础机器学习到先进临床工具的转变趋势，并特别关注深度学习在泌尿系统癌症检测中的应用 | 仅纳入英文文献，可能遗漏非英语国家的重要研究；数据库仅限Scopus，可能存在出版偏差 | 系统分析人工智能在泌尿外科领域的研究演变、临床影响和合作网络，为未来发展方向提供见解 | 1971年至2024年发表的5755篇AI相关泌尿外科文献，包括5109篇原创文章和646篇综述 | 自然语言处理, 机器学习 | 前列腺癌, 泌尿系统癌症, 慢性肾病 | 深度学习, 机器学习 | 深度学习模型 | 文献元数据, 图像 | 5755篇文献，包括5109篇原创文章和646篇综述 | VOSviewer, GraphPad Prism, Data Wrapper | NA | 文献数量, 被引次数, 合作网络强度 | NA |
| 511 | 2026-04-24 |
CD4+ T cells exhibit distinct transcriptional phenotypes in the lymph nodes and blood following mRNA vaccination in humans
2024-Sep, Nature immunology
IF:27.7Q1
DOI:10.1038/s41590-024-01888-9
PMID:39164479
|
研究论文 | 利用单细胞转录组学分析了BNT162b2 mRNA疫苗接种后人类淋巴结和血液中SARS-CoV-2刺突蛋白特异性CD4+ T细胞的转录表型 | 首次系统描绘了mRNA疫苗接种后3个月和6个月人类引流淋巴结和血液中刺突蛋白特异性CD4+ T细胞的转录图谱，并利用深度学习反向表位映射方法Trex预测抗原特异性 | NA | 探究mRNA疫苗接种后人类CD4+ T细胞在淋巴结和血液中的转录表型差异及其随时间的变化 | SARS-CoV-2刺突蛋白特异性CD4+ T细胞 | 机器学习 | NA | 单细胞转录组学 | 深度学习 | 单细胞转录组数据 | 1277个刺突蛋白特异性CD4+ T细胞，其中238个由Trex预测 | NA | Trex | NA | NA |
| 512 | 2026-04-24 |
Integrating Phenotypic Information of Obstructive Sleep Apnea and Deep Representation of Sleep-Event Sequences for Cardiovascular Risk Prediction
2024-Mar-15, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4084889/v1
PMID:38559110
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研究论文 | 通过整合阻塞性睡眠呼吸暂停的表型信息和睡眠事件序列的深度表示，实现精准的心血管风险预测 | 首次联合OSA表型聚类和睡眠事件序列深度表示，提出表型对比训练策略，提升心血管风险预测性能 | NA | 探索整合OSA表型信息和夜间生理信息进行普通人群精准心血管风险预测的有效策略 | MESA数据集中1874名无心血管病史的参与者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 多导睡眠监测（PSG） | 机器学习模型与深度学习模型 | 静态PSG特征与夜间睡眠事件特征序列 | 1874名参与者 | NA | K-means聚类、深度学习模型 | ROC曲线下面积（AUC） | NA |
| 513 | 2026-04-24 |
Adopting artificial intelligence in cardiovascular medicine: a scoping review
2024-03, Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension
IF:4.3Q1
DOI:10.1038/s41440-023-01469-7
PMID:37907600
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综述 | 对人工智能在心血管医学中应用的范围进行综述，涵盖多个亚专科及技术趋势 | 发现过去五年中心血管医学与AI的结合增长了十倍以上，并展示了深度学习在诊断和预后中的主导作用 | AI在临床决策框架中的全面整合仍存在明显差距 | 捕捉AI在心血管科学中应用的广度并识别当前趋势 | 心血管医学及其亚专科，如普通心脏病学、缺血性心脏病、心力衰竭和心律失常 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习 | 医院数据集、心电图、超声心动图、组学数据 | 140项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 514 | 2026-04-24 |
Implementing focused echocardiography and AI-supported analysis in a population-based survey in Lesotho: implications for community-based cardiovascular disease care models
2024-03, Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension
IF:4.3Q1
DOI:10.1038/s41440-023-01559-6
PMID:38228749
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研究论文 | 本文探讨在资源有限地区，通过短期培训护士使用手持超声设备并结合人工智能分析，进行人群调查中聚焦心脏超声的可行性 | 首次在莱索托社区环境中评估护士经短期培训后使用低成本手持超声设备结合深度学习算法进行左心室肥厚诊断的效果 | 研究仅评估了胸骨旁长轴切面，未探索其他心脏视图；且由护士获取的图像需经过心脏病专家确认，其长期效果和可推广性有待进一步验证 | 评估在缺乏专家超声心动图检查资源的地区，结合人工智能分析的聚焦超声心动图用于左心室肥厚诊断和监测的可行性 | 莱索托南部16名无超声经验的护士或护士助理以及756例超声心动图样本 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 聚焦心脏超声 | 深度学习 | 超声心动图图像 | 756份超声心动图（来自16名操作者） | NA | 深度学习算法（具体未指定） | 可评估率、心脏病专家确认率 | 巴塞尔大学医院的计算资源（具体GPU等信息未提供） |
| 515 | 2026-04-24 |
Development and Validation of a Deep Learning Strategy for Automated View Classification of Pediatric Focused Assessment With Sonography for Trauma
2022-Aug, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.15868
PMID:34741469
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研究论文 | 开发和验证用于儿科创伤重点超声评估视图分类的深度学习策略 | 使用大规模异质性真实世界临床数据集，由多位临床医生执行儿科FAST检查，开发高准确率的深度学习视图分类器 | NA | 开发并验证准确的深度学习视图分类器，用于儿科创伤重点超声评估（FAST）的自动视图分类 | 两个儿科急诊室由30位不同临床医生对18岁以下受伤儿童执行的真实FAST检查 | 计算机视觉 | 创伤 | 超声成像 | 深度学习分类器 | 超声视频片段和静态帧图像 | 699项FAST研究，包含4925个视频片段和1,062,612个静态帧 | NA | NA | 准确率，95%置信区间 | NA |
| 516 | 2026-04-23 |
Examining the development, effectiveness, and limitations of computer-aided diagnosis systems for retained surgical items detection: a systematic review
2026-May, Ergonomics
IF:2.0Q3
DOI:10.1080/00140139.2025.2487558
PMID:40208001
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系统综述 | 本文系统综述了用于检测手术遗留物的计算机辅助诊断系统的开发、有效性和局限性 | 首次系统性地总结和评估了用于手术遗留物检测的CAD系统的特性，并提出了改进机会 | 大多数研究使用合成的RSI X光片开发CAD系统，这引发了泛化性问题；且基于深度学习的CAD系统未整合可解释人工智能技术以确保决策透明度 | 总结用于检测手术遗留物的CAD系统的特征，评估其开发、有效性和局限性，并提出改进机会 | 用于检测手术遗留物的计算机辅助诊断系统 | 计算机视觉 | 手术并发症 | 计算机辅助检测 | 深度学习 | X光图像 | NA | NA | NA | 灵敏度, 特异性 | NA |
| 517 | 2026-04-23 |
Relationships Between Vocal Fold Adduction Patterns, Vocal Acoustic Quality, and Vocal Effort in Individuals With and Without Hyperfunctional Voice Disorders
2026-May, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation
IF:2.5Q1
DOI:10.1016/j.jvoice.2023.12.012
PMID:38195336
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研究论文 | 本研究旨在量化声带内收模式，并探讨其与声学质量和自我感知发声努力程度之间的关系 | 首次将一种先前为声带麻痹患者开发并验证的量化方法应用于功能性发声障碍患者，以客观量化声带内收模式 | 样本量相对较小（共60例喉镜检查），且未发现声带内收模式在组间存在显著差异，表明可能需要探索其他生理机制 | 探究功能性发声障碍中声带内收模式、发声努力程度和声学质量之间的关系 | 患有原发性肌紧张性发声障碍、声带创伤性病变的个体以及健康对照者 | NA | 功能性发声障碍 | 喉镜视频分析，声学分析（CPP, H1-H2） | 深度学习 | 视频（喉镜视频），音频（语音样本） | 60例喉镜检查（20例原发性肌紧张性发声障碍，20例声带创伤性病变，20例健康对照） | NA | Automated Glottic Action Tracking using artificial Intelligence | NA | NA |
| 518 | 2026-04-23 |
Evaluation of Vertical Level Differences Between Left and Right Vocal Folds Using Artificial Intelligence System in Excised Canine Larynx
2026-May, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation
IF:2.5Q1
DOI:10.1016/j.jvoice.2023.11.025
PMID:38216386
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研究论文 | 本研究开发了一个基于人工智能的系统，用于分类声带发声时的垂直水平差异，并在离体犬喉模型上评估了其分类准确性 | 首次引入DenseNet121-ConvLSTM模型进行声带垂直水平差异的多类分类，实现了高精度的自动化评估 | 研究基于离体犬喉模型，可能无法完全模拟人类活体声带的生理条件，且外部数据集验证的样本规模未明确说明 | 建立人工智能系统以分类和评估声带发声时左右声带之间的垂直水平差异 | 离体犬喉模型中的声带 | 计算机视觉 | 单侧声带麻痹 | 高速摄像系统与全局快门彩色互补金属氧化物半导体相机 | CNN, LSTM | 图像 | 28,000张图像（20,000张用于建模，8,000张用于测试） | NA | DenseNet121-ConvLSTM | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 519 | 2026-04-23 |
Mixed Outcomes in Recombination Rates After Domestication: Revisiting Theory and Data
2025-Dec, Molecular ecology
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/mec.17773
PMID:40271548
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研究论文 | 本文通过回顾理论、实验室实验和比较野生祖先与驯化后代的基因组重组率数据，探讨了驯化过程对基因组重组率的影响 | 利用种群测序数据和深度学习方法推断鸡/红原鸡、绵羊/摩弗伦羊和山羊/野山羊的基因组重组率，提供了新的比较证据 | 研究结果在鸡中呈现混合结果，绵羊中重组率普遍下降，未能一致支持驯化导致基因组重组率增加的假设 | 验证驯化是否间接选择导致基因组重组率增加的理论假设 | 驯化动物（鸡、绵羊、山羊）及其野生祖先（红原鸡、摩弗伦羊、野山羊） | 机器学习 | NA | 种群测序 | 深度学习 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 520 | 2026-04-23 |
Prediction of real-time cine-MR images during MRI-guided radiotherapy of liver cancer using a GAN-ConvLSTM network
2025-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17609
PMID:39755123
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研究论文 | 本研究提出了一种改进的生成对抗网络（GAN），用于实时预测肝癌症患者放疗过程中的实时电影磁共振（cine-MR）图像 | 将pix2pix GAN的生成器替换为卷积长短期记忆（ConvLSTM），以预测未来五帧图像，相比现有先进网络（ConvLSTM、E3D-LSTM、SwinLSTM）在多项指标上表现更优 | 样本量较小（仅15名患者），且为个性化模型训练，可能限制泛化能力 | 通过深度学习预测实时电影磁共振图像，以补偿放疗系统中的系统延迟，提高肝癌症放疗的精准性 | 肝癌症患者 | 计算机视觉 | 肝癌 | 电影磁共振成像 | GAN, ConvLSTM | 图像 | 15名肝癌症患者的电影磁共振图像序列，每名患者300帧图像 | NA | pix2pix GAN, ConvLSTM | 峰值信噪比, 结构相似性指数, 视觉信息保真度, 皮尔逊相关系数, 呼吸运动精度 | NA |