深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 40262 篇文献，本页显示第 7341 - 7360 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7341 | 2025-11-27 |
A Dual-Generalization Low-Light Enhancement Framework for Capsule Endoscopy Image Restoration and Segmentation
2025-Nov-25, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3636480
PMID:41289131
|
研究论文 | 提出一种双泛化低光增强框架，用于胶囊内窥镜图像恢复和分割 | 通过亮度级别泛化模块和细节分割泛化模块实现双重泛化能力，能同时处理不同亮度级别和细节程度的胶囊内窥镜图像 | NA | 提升胶囊内窥镜图像在低光条件下的恢复质量和分割精度 | 无线胶囊内窥镜(WCE)图像 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | Kvasir-Capsule数据集和RLE数据集 | PyTorch | IGLFM, BLGM, WSGM | PSNR, SSIM, mIoU, Dice系数 | NA |
| 7342 | 2025-11-27 |
A Deep Learning Framework Integrating Tumor Microenvironmental Features Accurately Predicts Multiple Driver Gene Mutations in Lung Cancer Pathology Images
2025-Nov-25, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-0582
PMID:41289566
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研究论文 | 开发了一种整合肿瘤微环境特征的深度学习框架NAVF-Bio，用于从肺癌病理图像中准确预测多种驱动基因突变 | 提出自适应多视角特征融合框架，首次实现驱动基因突变亚型和外显子变异的精确识别，超越现有11种先进方法 | 研究基于中国四家医院的数据，需要在更广泛人群中验证通用性 | 开发能够从常规病理切片预测基因突变的深度学习模型，指导肺癌靶向治疗 | 2573例肺癌患者的配对病理图像和二代测序数据 | 数字病理 | 肺癌 | 二代测序，全切片图像分析 | 多示例学习，深度学习 | 病理图像，基因组数据 | 2573例肺癌患者来自中国四家医院 | NAVF-Bio | 自适应多视角特征融合框架 | 预测准确性，临床相关性 | NA |
| 7343 | 2025-11-27 |
Enhanced PPG-based stress recognition: a transfer learning approach to internal vs. external stress
2025-Nov-25, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ae241c
PMID:41289696
|
研究论文 | 本研究开发基于光电容积脉搏波(PPG)信号的内部与外部压力识别方法，并建立了包含107名参与者的压力数据集 | 提出结合领域对抗神经网络(DANN)和最大均值差异(MMD)的迁移学习模型，用于区分不同类型压力 | 样本量相对有限(107名参与者)，不同压力范式间的识别准确率存在差异 | 开发基于PPG信号的自动化压力识别方法，区分内部与外部压力 | 107名参与者在四种不同压力诱导范式下的PPG信号 | 机器学习 | 压力相关疾病 | 光电容积脉搏波(PPG)信号分析，心率变异性(HRV)分析 | 领域对抗神经网络(DANN) | 生理信号(PPG) | 107名参与者 | NA | 领域对抗神经网络(DANN) | 准确率 | NA |
| 7344 | 2025-11-27 |
Diagnostic performance of artificial intelligence for facial fracture detection: a systematic review
2025-Nov-25, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-025-00878-3
PMID:41291186
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系统综述 | 评估人工智能模型在面部骨折检测中的诊断性能 | 首次系统评估AI在多种影像模态（CT、CBCT、平片）上面部骨折检测的综合性能 | 研究普遍存在回顾性、单中心设计、样本量有限、标注不一致且缺乏外部验证 | 评估AI模型在面部骨折检测中的诊断性能 | 面部骨折患者 | 计算机视觉 | 面部骨折 | CT、CBCT、平片 | 目标检测、分类、分割模型 | 医学影像 | 23项研究（具体样本量未提供） | NA | YOLOv5, Faster R-CNN, ResNet, Swin Transformer | 敏感度, 特异度, AUC | NA |
| 7345 | 2025-11-27 |
Multi-view field deep learning and data augmentation for heavy metals concentrations prediction in marine sediments based on visible and near-infrared spectroscopy
2025-Nov-24, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.119037
PMID:41289856
|
研究论文 | 提出融合双重正则化Wasserstein生成对抗网络和多视场长短期记忆网络的方法，用于基于可见-近红外光谱预测海洋沉积物重金属浓度 | 首次将DR-WGAN-GP数据增强与MVF-LSTM多尺度建模相结合，解决海洋沉积物样本稀缺下的重金属浓度预测问题 | 样本数量有限可能影响模型泛化能力，方法仅在特定重金属（Cu和As）上验证 | 开发快速无损的海洋沉积物重金属污染监测方法 | 海洋沉积物中的铜（Cu）和砷（As）重金属浓度 | 机器学习 | NA | 可见-近红外光谱（Vis-NIR spectroscopy） | GAN, LSTM | 光谱数据 | 小规模海洋沉积物样本集 | NA | DR-WGAN-GP, MVF-LSTM | R, RMSE, RPD | NA |
| 7346 | 2025-11-27 |
Evaluating the Diagnostic Accuracy of Artificial Intelligence in Spondylolisthesis Detection: A Systematic Review and Meta-analysis
2025-Nov-24, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.11.002
PMID:41290429
|
系统综述与荟萃分析 | 通过系统综述和荟萃分析评估人工智能模型在脊椎滑脱诊断中的准确性 | 首次对AI在脊椎滑脱诊断中的性能进行系统性量化评估，比较了不同影像模态和模型类型的表现差异 | 研究间存在显著异质性，需要更多标准化研究来验证实际应用价值 | 评估AI模型在脊椎滑脱检测中的诊断准确性 | 脊椎滑脱患者 | 医学影像分析 | 脊椎滑脱 | 医学影像分析 | 深度学习 | 医学影像 | 24项研究（21项用于荟萃分析），8029个观察样本 | NA | FAR networks, YOLOv8 | 敏感度, 特异度, AUC | NA |
| 7347 | 2025-11-27 |
Advancing Stroke Diagnosis: A Comprehensive Review of Artificial Intelligence in Detecting Early Ischemic Changes on Noncontrast CT (NCCT)
2025-Nov-24, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.11.015
PMID:41290431
|
综述 | 本文综述人工智能在非增强CT图像上检测早期缺血性改变的应用现状与发展前景 | 系统总结AI在自动计算ASPECTS评分和基于深度学习的EIC检测两大技术突破，强调其在辅助临床决策中的创新价值 | 现有AI模型仍存在依赖大规模数据集和临床验证不足等局限性 | 探索人工智能在急性缺血性卒中早期诊断中的应用潜力 | 非增强CT图像中的早期缺血性改变 | 数字病理 | 脑血管疾病 | NCCT | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7348 | 2025-11-27 |
Explainable Artificial Intelligence for Multi-Modal Cancer Analysis: From Genomics to Immunology
2025-Nov-23, Critical reviews in oncology/hematology
DOI:10.1016/j.critrevonc.2025.105040
PMID:41290079
|
综述 | 本文综述了可解释人工智能在多模态癌症分析中的应用，重点介绍了从基因组学到免疫学的多模态数据整合方法 | 提出了免疫学信息引导的多模态整合方法，将预测特征与肿瘤免疫微环境动态联系起来，增强了生物标志物发现和免疫治疗分层能力 | 面临数据协调和模态不平衡等挑战，需要确保科学有效性的模态选择标准 | 推进个性化精准肿瘤学发展，提高癌症预后准确性、治疗选择和治疗反应预测能力 | 多模态生物医学数据，包括基因组学、转录组学、组织病理学、医学影像、蛋白质组学、代谢组学、电子健康记录和免疫学特征 | 机器学习 | 癌症 | 多模态深度学习，可解释人工智能 | 深度学习 | 多模态生物医学数据 | NA | NA | NA | 统计指标，生物学合理性评估 | NA |
| 7349 | 2025-11-27 |
Utilization of an automated machine learning approach for the detection of granular corneal dystrophy via slit lamp photographs
2025-Nov-22, BMC ophthalmology
IF:1.7Q3
DOI:10.1186/s12886-025-04324-0
PMID:41275196
|
研究论文 | 本研究应用自动化机器学习技术通过裂隙灯照片检测颗粒状角膜营养不良 | 首次将Google Vertex-AI自动化机器学习平台应用于罕见眼科疾病GCD的自动诊断 | 样本量较小(仅223张图像)，且排除了伴随其他角膜疾病的患者 | 开发基于自动化机器学习的颗粒状角膜营养不良自动诊断系统 | 颗粒状角膜营养不良患者的裂隙灯照片 | 计算机视觉 | 颗粒状角膜营养不良 | 裂隙灯摄影 | 深度学习 | 图像 | 223张裂隙灯照片(72张GCD, 151张非GCD) | Google Vertex-AI | AutoML | AUPRC, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 准确率, F1分数 | Google Vertex-AI平台 |
| 7350 | 2025-11-27 |
Active Stacking-Deep Learning with Strategic Sampling for Small and Imbalanced Chemical Toxicity Prediction
2025-Nov-18, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c04016
PMID:41280803
|
研究论文 | 提出一种结合主动学习、堆叠集成学习和战略采样的深度学习框架，用于解决化学毒性预测中数据不平衡和有限数据的问题 | 首次将主动学习与堆叠集成学习结合，并集成CNN、BiLSTM和注意力机制，在数据不平衡情况下实现高效毒性预测 | 在不同测试比例下性能有所下降，虽然不确定性方法在严重类别不平衡下表现更稳定 | 提高化学毒性预测的准确性和数据效率，特别是针对干扰甲状腺的化学物质 | 针对甲状腺过氧化物酶的甲状腺干扰化学物质(TDCs) | 机器学习 | 甲状腺功能障碍 | 分子对接 | CNN, BiLSTM, 注意力机制 | 化学数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 双向长短期记忆网络, 注意力机制 | MCC, AUROC, AUPRC | NA |
| 7351 | 2025-11-27 |
Artificial intelligence powered radiomics model for the assessment of colorectal tumor immune microenvironment
2025-Nov-15, World journal of gastrointestinal oncology
IF:2.5Q3
DOI:10.4251/wjgo.v17.i11.108576
PMID:41281478
|
研究论文 | 开发基于深度学习的放射组学模型，用于结直肠肿瘤免疫微环境的无创评估 | 首次结合术前CT影像和组织病理学图像开发深度学习模型预测结直肠癌免疫相关指标 | 研究样本量较小且来自单一医疗中心，缺乏明确的纳入/排除标准，未包含临床病理特征 | 建立无创评估结直肠肿瘤免疫微环境的方法 | 315例确诊结直肠癌患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | CT影像学，组织病理学分析 | 深度学习模型 | CT图像，组织病理图像 | 315例结直肠癌患者 | NA | NA | ROC曲线，AUC，决策曲线分析 | NA |
| 7352 | 2025-11-27 |
Artificial intelligence in echocardiography: trends, hotspots and future directions
2025-Nov-14, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000004061
PMID:41247994
|
综述 | 通过文献计量学方法分析人工智能在超声心动图领域的研究趋势、热点和未来方向 | 首次使用文献计量学方法系统分析AI在超声心动图领域的科研产出和发展轨迹 | 仅基于Web of Science数据库的1296篇文献，可能存在收录偏差 | 分析人工智能在超声心动图领域的研究趋势和发展方向 | 1296篇相关科研文献 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 文献计量学分析 | 深度学习 | 文献元数据 | 1296篇出版物 | bibliometrix R | NA | NA | NA |
| 7353 | 2025-11-27 |
Artificial intelligence in contrast enhanced ultrasound: A new era for liver lesion assessment
2025-Nov-14, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i42.112196
PMID:41278165
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综述 | 本文综述了人工智能在对比增强超声中提升肝脏病灶评估准确性的应用 | 首次系统整合机器学习与深度学习技术于CEUS，实现实时分析和LI-RADS分类标准化 | 需要更多大规模多中心研究验证临床适用性 | 评估AI增强CEUS在肝脏成像中的临床应用价值 | 肝脏病灶的对比增强超声图像 | 医学影像分析 | 肝脏疾病 | 对比增强超声(CEUS) | 机器学习,深度学习 | 超声图像 | NA | NA | NA | LI-RADS分类一致性,操作者间变异性,敏感性 | NA |
| 7354 | 2025-11-27 |
Could artificial intelligence-powered colonoscopies change the future of colorectal cancer screening?
2025-Nov-14, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i42.111291
PMID:41278160
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综述 | 评估人工智能在结直肠癌筛查中的应用潜力与挑战 | 提出软AI结肠镜概念，整合计算机辅助检测和诊断系统提升病变识别能力 | AI实施成本高、数据隐私问题、需要大量临床验证 | 评估AI技术对结直肠癌筛查流程的影响 | 结直肠癌筛查方法及AI辅助诊断系统 | 数字病理 | 结直肠癌 | 结肠镜检查 | 深度学习 | 内窥镜图像 | NA | NA | NA | 病变检测率 | NA |
| 7355 | 2025-11-27 |
Validation of virtual trichrome stains for kidney fibrosis evaluation using dual-mode emission and transmission microscopy
2025-Nov-13, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.11.11.25339911
PMID:41292615
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研究论文 | 开发并验证基于双模式发射和透射显微镜的虚拟三色染色技术用于肾脏纤维化评估 | 提出DUET显微镜平台，能够从H&E染色切片同时获取明场和荧光图像生成虚拟三色染色，无需传统三色染色流程 | 研究样本量较小（32例肾移植活检），需要更大规模验证 | 开发更快速、经济且可扩展的肾脏纤维化评估方法 | 肾移植活检组织 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 双模式发射和透射显微镜，H&E染色 | 深度学习 | 全切片图像 | 32例肾移植活检 | 未明确说明 | 未明确说明 | 观察者间一致性，相关性分析 | NA |
| 7356 | 2025-11-27 |
Validation of Fully-Automated Deep Learning-Based Fibroglandular Tissue Segmentation for Efficient and Reliable Quantitation of Background Parenchymal Enhancement in Breast MRI
2025-Nov-10, ArXiv
PMID:41293527
|
研究论文 | 本研究验证了一种基于深度学习的全自动纤维腺体组织分割方法在乳腺MRI背景实质强化量化中的应用 | 首次系统评估开源全自动深度学习分割方法在BPE量化中的性能，并与传统半自动方法进行对比 | 样本量相对有限（100例），需要更大规模研究验证 | 开发高效可靠的乳腺背景实质强化量化方法以改进乳腺癌风险评估 | 100名女性的乳腺MRI检查数据 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 动态对比增强磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 100例女性乳腺MRI检查 | NA | NA | 分割一致性，定量BPE指标一致性，与定性BPE相关性 | NA |
| 7357 | 2025-11-27 |
Osmotic Energy Directly Driving Flexible All-Solid-State 2D Nanofluidic Pressure Sensors
2025-Nov, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202506990
PMID:40904054
|
研究论文 | 开发了一种由渗透能直接驱动的柔性全固态二维纳米流体压力传感器 | 首次利用渗透能直接驱动压力传感器，通过机械调控二维材料层间距控制离子选择性迁移 | 未明确说明实际应用环境下的长期稳定性测试 | 探索渗透能在便携式电子设备中的直接应用新范式 | 柔性离子电子压力传感器 | 纳米流体传感 | NA | 二维纳米流体技术 | 深度学习算法 | 压力信号数据 | NA | NA | NA | 输出电压,响应时间,恢复时间,压力检测范围,识别准确率 | NA |
| 7358 | 2025-11-27 |
A Deep Learning Framework for Synthesizing Longitudinal Infant Brain MRI during Early Development
2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240708
PMID:40960398
|
研究论文 | 开发了一个三阶段深度学习框架，用于合成早期发育过程中的纵向婴儿脑部MRI图像 | 提出了首个考虑年龄和模态条件的三阶段框架，专门针对婴儿大脑快速发育过程中的结构变化进行MRI合成 | 仅使用了139名婴儿的848个MRI扫描，样本量相对有限；研究为回顾性分析 | 开发能够合成早期发育过程中纵向婴儿脑部MRI的深度学习框架 | 婴儿大脑MRI扫描 | 医学影像分析 | 婴儿脑发育 | MRI, T1加权成像, T2加权成像 | 深度学习框架 | 医学影像 | 139名婴儿的848个MRI扫描（训练集119名，测试集20名） | 深度学习框架 | 三阶段条件生成框架 | PSNR, SSIM, Dice相似系数, 组内相关系数 | NA |
| 7359 | 2025-11-27 |
Automated evaluation for pericardial effusion and cardiac tamponade with echocardiographic artificial intelligence
2025-Nov, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztaf112
PMID:41267844
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研究论文 | 开发并验证用于自动评估心包积液严重程度和心脏压塞的深度学习模型 | 首次使用时序空间卷积神经网络开发专门用于心包积液分级和心脏压塞检测的深度学习模型 | 研究基于回顾性数据，需要前瞻性验证 | 开发自动化工具减少心包积液和心脏压塞评估的操作者依赖性 | 超声心动图视频 | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 超声心动图 | CNN | 视频 | CSMC数据集：1,427,660个视频（85,380次超声心动图）；SHC外部验证集：33,310个视频（1,806次超声心动图） | NA | 时序空间卷积神经网络 | AUC | NA |
| 7360 | 2025-11-27 |
The Role of Artificial Intelligence in the Diagnosis, Segmentation, and Prediction of Retinal Vein Occlusion: A Systematic Review
2025-Nov, Cureus
DOI:10.7759/cureus.97419
PMID:41278068
|
系统综述 | 系统回顾人工智能在视网膜静脉阻塞诊断、分割和治疗预测中的应用 | 首次系统评估AI在RVO多模态影像中的应用现状，揭示该领域快速发展趋势和技术特点 | 纳入研究数量有限（23篇），外部验证性能下降，缺乏多中心数据和临床验证 | 评估人工智能在视网膜静脉阻塞诊疗中的应用效果和发展现状 | 视网膜静脉阻塞（RVO）患者 | 医学人工智能 | 视网膜静脉阻塞 | 彩色眼底照相、荧光素血管造影、光学相干断层扫描 | CNN | 医学影像 | 来自2925条记录中筛选的23项符合条件的研究 | NA | Residual Network, Densely Connected Convolutional Network, Visual Geometry Group Network | 准确率, 敏感度, 特异度, Dice系数 | NA |