深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 37684 篇文献，本页显示第 561 - 580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 561 | 2025-12-28 |
Comparative CFD Simulations of a Soft Robotic Fish for Undulatory Swimming Behaviors
2025-Dec-02, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics10120805
PMID:41439874
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研究论文 | 本文提出了一种用于分析波动游泳行为的机器鱼水动力性能预测策略，通过CFD模拟和深度学习模型进行性能评估 | 结合计算流体动力学模拟与基于LSTM、CNN和GRU的深度学习时间序列预测模型，对机器鱼的推力进行预测，并比较不同模型的性能 | 研究基于二维机器鱼模型进行模拟，可能未完全反映三维真实环境中的复杂流体动力学效应 | 分析机器鱼在波动游泳行为中的水动力性能，并预测其推力 | 软体机器鱼 | 机器人与流体动力学 | NA | 计算流体动力学模拟，深度学习时间序列预测 | LSTM, CNN, GRU | 模拟数据 | NA | NA | CNN-GRU, LSTM, CNN, GRU | 均方根误差 | NA |
| 562 | 2025-12-28 |
AI-Integrated Micro/Nanorobots for Biomedical Applications: Recent Advances in Design, Fabrication, and Functions
2025-Dec-02, Biosensors
DOI:10.3390/bios15120793
PMID:41440274
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综述 | 本文综述了人工智能与微/纳米机器人集成在生物医学应用中的最新进展，特别是在设计、制造和功能方面 | 将AI算法（如机器学习和深度学习）与微/纳米机器人结合，实现自主、自适应和高分辨率的生物分析，重塑生物传感领域 | 面临可扩展性、能源自主性、数据标准化和闭环控制等关键挑战 | 探讨AI集成微/纳米机器人在生物医学传感中的设计、制造和功能整合，以推动智能、响应式临床转化系统 | 微/纳米机器人系统及其在生物医学传感中的应用 | 机器学习 | NA | 光刻、软光刻、纳米压印、3D打印、自组装 | 机器学习, 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 563 | 2025-12-28 |
A review of image processing and analysis of computed tomography images using deep learning methods
2025-Dec, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01635-w
PMID:40903704
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综述 | 本文综述了深度学习在医学CT图像处理与分析中的应用，特别是在放射治疗中的增强和分析阶段 | 系统性地将深度学习的一般概念与医学CT图像处理的具体阶段（如去噪、超分辨率、生成、配准和分割）联系起来，并提供了最新文献示例 | NA | 旨在提供对深度学习方法的理解，并将其与放射治疗中的医学CT图像处理联系起来 | 医学CT图像，特别是用于放射治疗的解剖和功能图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | 深度人工神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 564 | 2025-12-28 |
Identifying suspicious naevi with dermoscopy via variational autoencoder auxiliary generative classifiers
2025-Dec, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01636-9
PMID:40960587
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研究论文 | 本研究利用变分自编码器辅助生成对抗网络（VAE-ACGAN）对可疑痣进行识别和分类，并生成高质量的合成样本以扩充数据集 | 提出了一种结合变分自编码器和辅助分类器生成对抗网络（VAE-ACGAN）的新方法，用于生成可疑痣的视觉流形表示，并通过可解释的聚类方法区分可疑与非可疑痣 | 未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力，以及合成样本的临床有效性验证可能不足 | 开发数据驱动方法用于早期黑色素瘤检测，通过识别与可疑痣相关的特征 | 皮肤痣（可疑痣与非可疑痣）的皮肤镜图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌（黑色素瘤） | 皮肤镜成像 | GAN, VAE | 图像 | NA | NA | VAE-ACGAN | 特异性, 敏感性, AUC | NA |
| 565 | 2025-12-28 |
Global research trends in MRI of temporomandibular disorders: a bibliometric study and visualization analysis via CiteSpace
2025-Dec, Journal of oral & facial pain and headache
IF:1.9Q2
DOI:10.22514/jofph.2025.072
PMID:41436112
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研究论文 | 本研究通过CiteSpace对颞下颌关节紊乱病MRI研究的文献进行计量学分析，以描绘其知识图谱和新兴趋势 | 首次对颞下颌关节紊乱病MRI研究领域进行全面的文献计量与可视化分析，识别了核心集群和研究前沿方向 | 分析仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献，且时间范围截至2024年，最新发展可能未被完全捕捉 | 进行文献计量分析，以描绘颞下颌关节紊乱病MRI研究的智力景观和新兴趋势，识别知识差距和未来方向 | 从Web of Science核心合集中检索的1017篇关于颞下颌关节紊乱病MRI研究的科学文献 | NA | 颞下颌关节紊乱病 | 磁共振成像 | NA | 文献数据 | 1017篇文章 | CiteSpace | NA | NA | NA |
| 566 | 2025-12-28 |
Deep Learning-Assisted Cactus-Inspired Osmosis-Enrichment Patch for Biosafety-Isolative Wearable Sweat Metabolism Assessment
2025-Dec-01, Biosensors
DOI:10.3390/bios15120790
PMID:41440271
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研究论文 | 本文开发了一种仿仙人掌的Janus膜用于单向传输和浓缩汗液，并结合深度学习辅助的荧光传感器进行汗液代谢物分析 | 提出了一种仿仙人掌的双向渗透富集传感贴片，实现了汗液的原位收集与生物安全隔离，并首次将深度学习模型应用于汗液荧光图像的分类与定量分析 | NA | 开发一种生物安全隔离的可穿戴汗液代谢评估系统 | 汗液中的生物标志物，如氨基酸混合物、钙离子和氯离子 | 数字病理学 | NA | 荧光传感，荧光光谱法 | CNN | 图像 | 4500张荧光图像 | NA | CNN | 分类准确率，一致性 | NA |
| 567 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_102531
PMID:41442629
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研究论文 | 本研究利用tau-PET数据和深度学习算法，识别了阿尔茨海默病谱系中基于tau蛋白空间积累模式的三种不同亚型 | 采用新颖的自监督深度学习框架结合高斯混合模型，基于tau-PET的空间模式识别阿尔茨海默病的异质性亚型 | 本研究为横断面研究，无法确定亚型的时间演变或因果关系 | 识别阿尔茨海默病谱系中基于tau蛋白空间积累模式的异质性人群亚型 | 阿尔茨海默病谱系中的个体 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | tau-PET成像 | 深度学习, 高斯混合模型 | 图像 | 318名参与者（来自ADNI Phase 3） | NA | NA | 验证准确率, 调整互信息分数 | NA |
| 568 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_103177
PMID:41442697
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研究论文 | 本研究利用先进的成像技术和自动化处理流程，识别额颞叶痴呆亚型的敏感生物标志物并优化临床试验设计 | 整合了体积和扩散MRI指标，并结合深度学习分割技术，提高了变化检测的精确性和早期性，从而降低了临床试验所需的样本量 | 研究样本主要来自FTLDNI数据库，可能无法完全代表所有额颞叶痴呆患者群体 | 识别额颞叶痴呆亚型的敏感生物标志物，优化临床试验设计，以支持疾病修饰疗法的开发 | 额颞叶痴呆患者，包括行为变异型、语义变异型原发性进行性失语和非流利变异型原发性进行性失语亚型，以及健康对照 | 数字病理学 | 额颞叶痴呆 | MRI, 扩散MRI, 深度学习分割 | 深度学习 | MRI图像 | 238名参与者（52名bvFTD, 32名nfvPPA, 35名svPPA, 117名健康对照） | NA | NA | 样本量计算, 脑萎缩减少检测 | NA |
| 569 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_099593
PMID:41443276
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研究论文 | 本研究开发了一种利用多模态MRI检测阿尔茨海默病淀粉样蛋白病理的深度学习方法，旨在提供一种成本效益高、可及性强且非侵入性的替代方案 | 创新点在于利用常规获取的MRI扫描合成淀粉样蛋白病理图像，从而避免了传统昂贵且侵入性的PET检测方法 | 模型准确度（0.71）仍有待进一步提高，且方法目前处于概念验证阶段，需要更广泛的验证 | 研究目标是开发一种非侵入性、成本效益高的方法来早期检测阿尔茨海默病的淀粉样蛋白病理，以改善患者预后 | 研究对象为阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）中的参与者，涵盖阿尔茨海默病谱系及认知健康的成年人 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 多模态MRI（T1加权和T2加权） | 深度学习模型 | 图像（MRI和PET扫描） | 1,488对AV-45淀粉样蛋白PET和MRI扫描用于训练，149名参与者用于验证 | NA | U-Net | 灵敏度, 特异性, 准确度 | NA |
| 570 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_104230
PMID:41443610
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研究论文 | 本文提出了一种名为DeepSUVR的新型深度学习方法，通过学习纵向趋势中的扫描特异性变异来校正淀粉样蛋白PET成像中的标准化摄取值比（SUVR）量化，并在多个大型队列中验证其性能 | 开发了一种基于深度学习的SUVR校正方法，该方法利用纵向数据训练模型以学习扫描特异性变异，从而在独立访问中进行推理，提高了淀粉样蛋白PET量化的准确性和一致性 | 模型训练需要纵向数据，可能限制了在缺乏此类数据的研究中的应用 | 提高淀粉样蛋白PET成像中SUVR量化的准确性和跨研究、跨示踪剂的一致性，以支持一致的决策制定和干预效果评估 | 淀粉样蛋白PET图像，来自多个大型队列（如AIBL、ADNI、OASIS3、AMYPAD、MCSA、HABS-HD、A4-LEARN）的参与者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 淀粉样蛋白PET成像，Centiloid量化 | 深度学习网络 | 图像 | 8,806名参与者，12,320次扫描 | NA | DeepSUVR | Spearman秩相关，AUC，组间分离，效应大小 | NA |
| 571 | 2025-12-28 |
Clinical Manifestations
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70857_100253
PMID:41443657
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研究论文 | AD-Detect Kenya项目旨在通过深度学习分析认知、临床和生物心理社会标志物，提升肯尼亚老年人痴呆风险预测和表型分析，为非洲阿尔茨海默病及相关痴呆症的精准预防策略奠定基础 | 首次在非洲低资源环境中整合多模态深度表型方法，结合文化验证的神经心理学工具、数字数据捕获和先进成像技术，针对非洲人群开发定制化痴呆风险预测模型 | 初步研究阶段，样本规模和长期随访数据有限，结果需进一步验证；在低资源环境中的技术实施可能面临挑战 | 开发适用于非洲人群的痴呆风险预测和表型分析方法，为痴呆临床试验和预防策略提供支持 | 肯尼亚老年人，包括健康对照组、轻度认知障碍患者和痴呆患者，涵盖不同社会经济阶层 | 数字病理学 | 老年疾病 | 深度学习分析，多模态表型方法，神经心理学评估，数字数据捕获（语音、嗅觉系统），先进成像（MRI、FDG-PET），液体生物标志物（血液、尿液、唾液） | 深度学习模型 | 多模态数据，包括认知测试数据、临床数据、生物心理社会标志物、影像数据、生物流体数据 | 初步研究涉及肯尼亚老年人群体，具体样本规模未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 572 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_098995
PMID:41443812
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研究论文 | 本文介绍了一种名为purple-mri的新型软件包，用于对死后MRI进行组织分割、解剖分区和空间标准化，并提供了一个在共同坐标系中连接形态测量与组织病理学的点状表面组级研究框架 | 开发了结合深度学习与经典技术的体素和表面联合处理流程，用于死后大脑半球的精确分区，并实现了死后与生前MRI之间的可变形图像配准，以在共同参考坐标系中关联厚度与病理分布 | 研究样本量有限（N=49匹配案例，部分分析包含额外26例），且主要关注阿尔茨海默病连续体诊断，可能无法推广到其他疾病或更大群体 | 开发并验证一个用于死后MRI大规模图像分析的软件包，以促进死后与生前MRI信息的映射，从而指导更精确和敏感的体内生物标志物开发 | 死后大脑半球MRI图像（7T，0.3mm³分辨率）及对应的生前MRI图像（3T，0.8mm³分辨率），涉及阿尔茨海默病及相关痴呆症（ADRD）连续体诊断的脑标本 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病及相关痴呆症 | MRI（7T和3T）、组织病理学检查、可变形图像配准 | 深度学习 | 图像 | 49例匹配的死后与生前MRI脑标本，额外26例仅死后MRI扫描（部分分析中总N=75） | NA | NA | NA | NA |
| 573 | 2025-12-28 |
Clinical Manifestations
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70857_099054
PMID:41444858
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研究论文 | 本研究通过新型物体-位置记忆测试，比较了早发性阿尔茨海默病、语言变异型原发性进行性失语症、后皮质萎缩症和认知正常参与者的记忆障碍模式 | 首次使用专门设计的物体-位置记忆测试来深入探究非典型阿尔茨海默病综合征中的关联记忆障碍，并揭示了不同变体在编码和存储损失方面的差异 | 样本量相对较小，且研究仅关注早期阶段患者，可能无法全面反映疾病进展中的记忆变化 | 明确非典型阿尔茨海默病综合征中记忆障碍的共享和可分离模式，以改进诊断和认知训练策略 | 早发性阿尔茨海默病、语言变异型原发性进行性失语症、后皮质萎缩症患者及认知正常对照者 | 神经科学 | 阿尔茨海默病 | 物体-位置记忆测试，方差分析，事后t检验，一般线性模型 | NA | 行为测试数据，神经影像数据 | 75名参与者（16名EOAD，9名lvPPA，21名PCA，29名CN） | NA | NA | z分数，t值，p值 | NA |
| 574 | 2025-12-28 |
Clinical Manifestations
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70857_099219
PMID:41444929
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研究论文 | 本文评估了基于自注意力的深度学习模型SAITS在阿尔茨海默病纵向认知评估数据缺失值填补中的有效性 | 首次将自注意力机制的深度学习模型SAITS应用于阿尔茨海默病纵向认知数据缺失填补，并与传统方法及先进深度学习模型进行比较 | 研究仅基于特定数据集（GERAS-EU和GERAS-US），未来需评估模型对下游任务（如认知衰退预测）的影响 | 评估深度学习填补方法在阿尔茨海默病纵向认知数据缺失处理中的效果 | 阿尔茨海默病患者的纵向认知评估数据（MMSE和ADAS-cog评分） | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 纵向认知评估数据缺失填补 | 深度学习 | 时间序列数据 | GERAS-EU研究1336名参与者，GERAS-US研究563名参与者 | NA | SAITS, iTransformer, BRITS | 平均绝对误差（MAE） | NA |
| 575 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_098859
PMID:41445100
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型RetinAD分析视网膜照片，比较了非痴呆老年受试者中RetinAD分类为“阳性”和“阴性”的视网膜血管网络差异，以探索其识别阿尔茨海默病早期风险的潜力 | 首次将已验证的深度学习模型RetinAD应用于非痴呆老年人群，评估其识别视网膜微血管病变的能力，并发现阳性受试者具有更高的血管分支系数，提示该模型可能用于早期阿尔茨海默病风险预测 | 样本量较小（仅187名受试者），且研究人群局限于香港地区的主观认知下降患者，可能限制结果的普遍性；未进行长期随访以验证模型对未来痴呆发展的预测准确性 | 比较RetinAD分类的“阳性”与“阴性”非痴呆老年受试者的视网膜血管网络测量差异，探索RetinAD在识别早期阿尔茨海默病相关视网膜微血管病变中的应用 | 香港BEAT AD服务项目中的非痴呆社区居住老年受试者（59-80岁），伴有主观认知下降 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 视网膜摄影，深度学习模型分析，视网膜血管定量测量 | 深度学习模型 | 视网膜图像 | 187名主观认知下降的受试者 | NA | RetinAD | 分支系数（动脉和静脉），年龄和平均动脉压调整后的显著性检验 | NA |
| 576 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_101044
PMID:41445122
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研究论文 | 本研究开发了一种名为DL-SHAP的可解释人工智能方法，用于基于全脑MRI体积变化预测阿尔茨海默病连续体的认知功能，并识别关键脑区 | 首次将深度学习模型与SHAP特征重要性策略相结合，系统性地研究全脑体积变化与认知功能之间的多变量预测关系，并识别出与认知预测和疾病严重程度相关的关键脑区层次结构 | 研究样本量相对有限（实验数据n=668），且年龄范围较宽（55.1-91.5岁），可能影响模型的泛化能力 | 开发可解释的AI方法以预测阿尔茨海默病连续体的认知功能，并揭示全脑体积变化与认知之间的多变量关系 | 阿尔茨海默病连续体患者 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | MRI | 深度学习, 机器学习 | 图像 | 半模拟数据1108例，实验数据668例（年龄55.1-91.5岁，女性46.1%） | 未明确说明 | 未明确说明 | Spearman相关系数 | NA |
| 577 | 2025-12-28 |
Dementia Care Research and Psychosocial Factors
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70858_097670
PMID:41445158
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研究论文 | 本文开发了一种基于视觉Transformer的自动化痴呆诊断流程，用于分析手绘时钟绘图测试图像 | 首次将视觉Transformer与CNN预处理结合，实现完全自动化的痴呆诊断，性能优于传统人工评分和现有深度学习模型 | 研究依赖于特定数据集，未在更广泛人群中进行验证，且未考虑其他认知障碍因素的干扰 | 开发一种自动化、可扩展的远程认知筛查工具，以提高痴呆诊断的可及性和舒适度 | 阿尔茨海默病及其他形式痴呆患者的认知筛查 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 时钟绘图测试图像分析 | CNN, ViT | 图像 | 训练集：NHATS数据集（n=54027）；测试集：TDRA临床队列（痴呆诊断n=522，正常认知n=340） | PyTorch, TensorFlow | Vision Transformer, MiniVGG, MobileNetV2, RF-VAE | 平衡准确度 | NA |
| 578 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_099536
PMID:41445160
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研究论文 | 本研究开发了一种融合语音和绘图数据的多模态深度学习模型，以提高痴呆症诊断的准确性 | 首次将语音和绘图数据与临床数据结合，通过加权集成学习构建多模态模型，用于痴呆症筛查 | 样本仅来自韩国五家大学医院，可能限制模型的泛化能力；绘图数据在二元分类任务中贡献有限 | 开发并评估多模态深度学习模型以改善痴呆症诊断准确性 | 来自韩国五家大学医院的1,091名参与者（包括认知正常、轻度认知障碍和痴呆患者） | 机器学习 | 老年疾病 | 语音转换为MFCC谱图，绘图预处理为灰度图像 | DenseNet, MLP | 语音、图像、临床数据 | 1,091名参与者 | NA | DenseNet, 多层感知机 | 准确率, AUC | NA |
| 579 | 2025-12-28 |
Biomarkers
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70856_100169
PMID:41445171
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研究论文 | 本研究提出了一种基于SWI MRI和Attention U-Net的自动微出血检测方法，用于评估抗淀粉样蛋白治疗中的ARIA-H严重程度 | 采用带有深度监督的Attention U-Net架构处理脑微出血的小尺寸和形态相似性，提高了检测的准确性和可靠性 | 研究为单中心数据，未来需要多中心外部验证，并考虑纳入更多ARIA相关因素以提升检测的全面性 | 开发一种自动化的微出血检测系统，以改善抗淀粉样蛋白治疗中ARIA-H评估的效率和可靠性 | 来自Asan Medical Center的565例SWI MRI扫描，包括429例阳性和136例阴性病例 | 数字病理学 | 老年疾病 | SWI MRI | CNN | 图像 | 565例SWI MRI扫描（429例阳性，136例阴性） | PyTorch | Attention U-Net | Dice系数, Matthews相关系数, AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 580 | 2025-12-28 |
Clinical Manifestations
2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz70857_100938
PMID:41445245
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研究论文 | 本研究使用可穿戴脑电图设备评估轻度认知障碍患者的睡眠阶段变化，并探究其与认知功能的关系 | 首次使用可穿戴单通道前额脑电图设备在家庭环境中评估轻度认知障碍患者的睡眠结构，并发现快速眼动睡眠减少与认知功能下降相关 | 样本量较小（7名MCI患者和13名对照），数据收集仍在进行中，需进一步验证 | 探索阿尔茨海默病的早期生物标志物，特别是睡眠障碍与认知功能下降的关系 | 轻度认知障碍患者和年龄匹配的认知健康对照者 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 可穿戴脑电图，多导睡眠图 | 深度学习 | 脑电图信号 | 7名轻度认知障碍患者和13名认知健康对照者 | NA | U-Sleep | p值，效应量（d） | NA |