深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36487 篇文献，本页显示第 7361 - 7380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7361 | 2025-10-06 |
Helmets Labeling Crops: Kenya Crop Type Dataset Created via Helmet-Mounted Cameras and Deep Learning
2025-Aug-27, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05762-7
PMID:40866406
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研究论文 | 本文通过头盔相机和深度学习技术创建了肯尼亚作物类型数据集 | 首次使用头盔相机结合公民科学网络收集作物数据，并开发深度学习流程处理图像 | 数据收集成本较高，仅覆盖肯尼亚2021和2022年长雨季 | 解决小农主导地区作物类型地图数据不足的问题，支持农业监测和粮食安全评估 | 肯尼亚小农种植的作物类型 | 计算机视觉 | NA | 头盔相机图像采集，深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 4,925个已验证的作物类型数据点 | NA | NA | NA | NA |
| 7362 | 2025-10-06 |
Development of a deep learning method to identify acute ischaemic stroke lesions on brain CT
2025-Aug-26, Stroke and vascular neurology
IF:4.4Q1
DOI:10.1136/svn-2024-003372
PMID:39572171
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研究论文 | 开发一种基于深度学习的自动识别脑CT中急性缺血性卒中病灶的方法 | 使用仅标注但未进行病灶注释的常规脑CT扫描训练深度学习模型，无需传统方法所需的精细病灶标注 | 慢性脑部病变（特别是非卒中病变和旧卒中病灶）会显著降低检测准确性 | 开发快速自动化的脑CT缺血性卒中病灶检测方法 | 脑CT扫描图像 | 计算机视觉 | 缺血性卒中 | CT成像 | CNN | 医学图像 | 2347名患者的5772张脑CT扫描 | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 7363 | 2025-10-06 |
Enhancing clinical skills education through scenario-based simulation with debriefing: A randomized controlled study on bone marrow aspiration training
2025-Aug-22, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000044031
PMID:40859555
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研究论文 | 本研究通过随机对照试验评估基于情景模拟结合结构化汇报的骨髓穿刺培训在临床技能教育中的效果 | 将结构化汇报与情景模拟相结合应用于骨髓穿刺培训，提供了可复制、可扩展的教学模型及其有效性证据 | 样本量相对有限（112名学生），且仅针对骨髓穿刺单一技能培训 | 评估基于汇报的情景模拟教学在临床技能教育中的有效性 | 112名临床医学学生 | 医学教育 | NA | 情景模拟训练、结构化汇报 | NA | 考试成绩、技能评估分数、问卷调查数据 | 112名临床医学学生（对照组54人，实验组58人） | NA | NA | 前后测试成绩、骨髓穿刺评估分数、技能测试分数、客观结构化临床考试分数 | NA |
| 7364 | 2025-10-06 |
Diagnostic report generation for macular diseases by natural language processing algorithms
2025-Aug-20, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2024-326064
PMID:40348396
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研究论文 | 本研究开发了基于规则和深度学习的自然语言处理算法，用于自动生成黄斑疾病的诊断报告 | 首次将多模态AI系统与NLP算法结合，针对四种黄斑疾病自动生成结构化诊断报告 | 仅针对四种特定黄斑疾病，样本量相对有限，未与资深眼科专家进行对比 | 研究自动生成黄斑疾病自然语言诊断报告的方法 | 1303名患者的2261只眼睛 | 自然语言处理 | 黄斑疾病 | 彩色眼底摄影，光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像，文本 | 2261只眼睛（来自1303名患者） | NA | NA | 可读性评分，诊断正确性评分，病变描述评分，建议评分 | NA |
| 7365 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Adult Congenital Heart Disease: Diagnostic and Therapeutic Applications and Future Directions
2025-Aug, Reviews in cardiovascular medicine
IF:1.9Q3
DOI:10.31083/RCM41523
PMID:40927097
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综述 | 本文综述人工智能在成人先天性心脏病领域的诊断、治疗应用及未来发展方向 | 系统阐述AI在ACHD领域多模态应用的创新潜力，包括影像自动分析、心电图缺陷识别、风险预测模型和3D手术规划 | 数据可用性不足、算法偏差、缺乏前瞻性验证和临床整合问题 | 探讨人工智能在成人先天性心脏病诊疗中的临床应用价值与发展前景 | 成人先天性心脏病患者群体 | 数字病理 | 心血管疾病 | 机器学习, 深度学习 | NA | 医学影像, 心电图, 临床数据 | NA | NA | NA | 准确率, 诊断一致性 | NA |
| 7366 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Super Resolution Applied to Finite Element Analysis of Fused Deposition Modeling 3D Printing
2025-Aug, 3D printing and additive manufacturing
IF:2.3Q3
DOI:10.1089/3dp.2023.0191
PMID:40933586
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的超分辨率方法，用于改进熔融沉积建模3D打印的有限元分析精度和计算效率 | 将有限元分析中的网格模型类比为图像分辨率问题，首次将超分辨率技术应用于改进粗糙网格模型的精度 | 温度场和位移场之间的映射关系存在差异，需要分别处理 | 通过深度学习技术提高3D打印有限元分析的精度并减少计算时间 | 熔融沉积建模3D打印过程的温度场和位移场预测 | 计算机视觉 | NA | 有限元分析，熔融沉积建模 | 深度学习，超分辨率网络 | 网格数据，温度场图像，位移场图像 | NA | NA | 超分辨率残差网络 | 峰值信噪比，结构相似性指数 | NA |
| 7367 | 2025-10-06 |
DeepEVD: Integrating Epidemiological data into deep learning frameworks based on spatio-temporal feature learning for EVD forecasting
2025-Aug, Spatial and spatio-temporal epidemiology
IF:2.1Q3
DOI:10.1016/j.sste.2025.100741
PMID:40935501
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研究论文 | 提出一种集成人类移动数据的深度学习框架DeepEVD，用于埃博拉病毒病暴发预测 | 首次将多种移动数据源（手机记录、GPS轨迹、社交媒体）与时空特征学习相结合，通过GCN和LSTM网络建立移动模式与EVD病例的时空关联 | 仅在西非疫情和塞拉利昂疫情数据集上验证，未在其他地区或疫情中测试 | 开发能够准确预测埃博拉病毒病暴发的深度学习框架 | 埃博拉病毒病传播与人类移动模式的关系 | 机器学习 | 埃博拉病毒病 | 时空数据分析，移动数据整合 | GCN, LSTM | 移动数据（手机记录、GPS轨迹、社交媒体），流行病学数据 | 2014-2016年西非疫情数据集，2015-2016年塞拉利昂疫情数据集 | NA | 图卷积网络，长短期记忆网络 | 预测误差降低率（5%-10%） | NA |
| 7368 | 2025-10-06 |
Explainable deep learning model WAL-net for individualised assessment of potentially reversible malnutrition in patients with cancer: a multicentre cohort study
2025-Jul-28, The British journal of nutrition
DOI:10.1017/S000711452510384X
PMID:40637106
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研究论文 | 开发可解释深度学习模型WAL-net用于癌症患者可逆性营养不良的个体化评估 | 首次使用时序数据和LSTM架构预测癌症患者营养不良的可逆性，并开发了可解释的深度学习模型 | 研究基于多中心队列但需进一步外部验证，模型性能可能受数据质量影响 | 预测癌症患者可逆性营养不良以优化临床管理 | 癌症相关营养不良住院患者 | 医疗人工智能 | 癌症 | 机器学习，深度学习 | LSTM | 时序数据（体重和骨骼肌数据） | 4254名癌症相关营养不良患者（训练集2977，测试集1277，外部验证集798） | NA | WAL-net（基于LSTM架构） | AUC | NA |
| 7369 | 2025-10-06 |
A hybrid 1DCNN-GRU deep learning framework for classifying caprine granulosa cell fertility potential using single-cell transcriptomics
2025-Jul, Veterinary world
IF:1.7Q2
DOI:10.14202/vetworld.2025.1922-1935
PMID:40926859
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研究论文 | 开发混合1DCNN-GRU深度学习框架，利用单细胞转录组数据对山羊颗粒细胞生育潜力进行分类 | 首次将深度学习应用于山羊颗粒细胞的单细胞转录组数据分类，提出1DCNN-GRU混合模型架构 | 需要在更大数据集和跨物种中进行进一步验证 | 开发可量化评估颗粒细胞生育潜力的深度学习方法 | 山羊颗粒细胞 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 1DCNN, GRU | 基因表达数据 | 公开可用的单胎和多胎山羊单细胞转录组数据集 | NA | 1DCNN-GRU混合架构 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 7370 | 2025-10-06 |
Histopathology-based Protein Multiplex Generation using Deep Learning
2025-May-28, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.01.26.24301803
PMID:39677425
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研究论文 | 提出一种直接从标准H&E组织病理学图像生成空间解析蛋白多重图像的深度学习框架HistoPlexer | 首次实现从常规H&E图像直接生成蛋白多重图像，采用条件生成对抗网络架构和定制损失函数解决切片间变异问题 | 研究主要基于转移性黑色素瘤样本，在其他癌症类型的泛化能力需进一步验证 | 开发从H&E图像生成蛋白多重图像的方法以降低肿瘤微环境分析成本和时间 | 转移性黑色素瘤样本和其他癌症类型的公开数据集 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 蛋白多重成像，H&E染色 | GAN | 组织病理学图像 | 转移性黑色素瘤样本和多种癌症类型的公开数据集 | NA | 条件生成对抗网络 | 像素级相似度，嵌入级相似度，专家评估，生存预测准确率，免疫亚型分类准确率 | NA |
| 7371 | 2025-10-06 |
scDILT: A Model-Based and Constrained Deep Learning Framework for Single-Cell Data Integration, Label Transferring, and Clustering
2025 May-Jun, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3553068
PMID:40811359
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研究论文 | 提出了一种基于条件自编码器和深度嵌入聚类的单细胞数据集成工具scDILT，用于数据整合、标签转移和聚类分析 | 首次开发能同时实现单细胞数据整合、保持参考数据集细胞簇结构、并将新数据集细胞映射到参考注释簇的工具 | NA | 开发单细胞数据集成框架，实现批次效应去除和细胞类型标签转移 | 单细胞RNA测序数据和多组学单细胞数据 | 机器学习 | NA | scRNA-seq, 多组学单细胞测序 | 条件自编码器, 深度嵌入聚类 | 单细胞基因表达数据 | 模拟数据集和真实数据集 | NA | 条件自编码器, 深度嵌入聚类 | 数据整合效果评估指标 | NA |
| 7372 | 2025-10-06 |
Assessing the risk of takeover catastrophe from large language models
2025-04, Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/risa.14353
PMID:38945529
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研究论文 | 本文对大型语言模型引发极端接管灾难的风险进行分析评估 | 首次针对实际已部署的AI系统（而非假设性未来系统）进行接管灾难风险评估 | 分析基于当前LLM能力，未来模型风险存在不确定性 | 评估大型语言模型引发极端灾难性接管的风险 | 大型语言模型（如ChatGPT、GPT-4） | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 大型语言模型 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7373 | 2025-10-06 |
Image-based Mandibular and Maxillary Parcellation and Annotation using Computer Tomography (IMPACT): A Deep Learning-based Clinical Tool for Orodental Dose Estimation and Osteoradionecrosis Assessment
2025-Mar-20, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.03.18.25324199
PMID:40166584
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研究论文 | 提出基于深度学习的自动分割框架，用于放射治疗CT图像中牙齿和颌骨子区域的分割与标注 | 首个将颌骨细分为牙槽区和基底区并与ClinRad ORN分期系统对齐的自动分割工具 | 对数据中经常缺失的牙齿和子区域分割适用性有限 | 开发用于口颌剂量估算和放射性骨坏死评估的临床工具 | 头颈癌患者的颌骨结构和牙齿 | 计算机视觉 | 头颈癌 | 计算机断层扫描(CT) | 深度学习分割模型 | 医学图像 | NA | NA | Swin UNETR, ResUNet | Dice系数, 几何精度, 剂量学比较 | NA |
| 7374 | 2025-10-06 |
Quantitative mapping of cerebrovascular reactivity amplitude and delay with breath-hold BOLD fMRI when end-tidal CO2 quality is low
2025-Mar-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.18.624159
PMID:39605672
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研究论文 | 本研究开发了一种在呼气末CO2数据质量较差时仍能定量绘制脑血管反应性振幅和延迟图的方法 | 提出使用深度学习从呼吸体积时间数据预测PCO时间序列，实现在标准单位下测量CVR振幅和延迟 | 需要部分高质量的PCO数据用于模型训练和RVT缩放 | 提高脑血管反应性测量的临床适用性，特别是在患者配合度较差的情况下 | 脑血管反应性，脑血流调节功能 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 功能性磁共振成像，呼吸暂停任务，深度学习 | 深度学习模型 | fMRI图像，呼吸生理信号 | 未明确说明 | NA | NA | 绝对一致性，准确性，病理敏感性 | NA |
| 7375 | 2025-10-06 |
Leveraging functional annotations to map rare variants associated with Alzheimer's disease with gruyere
2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.12.06.24318577
PMID:39677477
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研究论文 | 提出一种名为gruyere的贝叶斯概率模型，利用功能注释改进罕见变异关联分析，并应用于阿尔茨海默病全基因组测序数据 | 开发了首个能够整合功能注释、编码罕见变异和细胞类型特异性非编码罕见变异的全基因组关联测试框架 | 未提及模型在其它疾病或数据集上的泛化能力验证 | 通过整合功能注释改进罕见变异与阿尔茨海默病的关联分析 | 阿尔茨海默病患者的全基因组测序数据 | 生物信息学 | 阿尔茨海默病 | 全基因组测序(WGS), 功能注释, 变异效应预测(VEPs) | 贝叶斯概率模型 | 基因组测序数据, 功能注释数据 | 7,966例病例和13,412例对照 | NA | gruyere | 关联显著性 | NA |
| 7376 | 2025-10-06 |
AgeNet-SHAP: An explainable AI approach for optimally mapping multivariate regional brain age and clinical severity patterns in Alzheimer's disease
2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.02.28.25323097
PMID:40093264
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研究论文 | 开发了一种可解释的AI方法AgeNet-SHAP，用于绘制阿尔茨海默病中多变量区域脑年龄和临床严重程度模式 | 首次将深度学习模型与SHAP特征重要性技术结合，探索大脑区域与年龄的多变量关联，而非传统的单变量关系 | 样本量相对有限(n=668)，仅基于MRI数据进行分析 | 开发数据驱动的预测建模方法，用于疾病进展、诊断、预后和个性化医疗 | 阿尔茨海默病患者和认知正常参与者 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | MRI | 深度学习,传统机器学习 | 图像 | 668个MRI样本 | NA | AgeNet | NA | NA |
| 7377 | 2025-10-06 |
Assessing Genotype-Phenotype Correlations with Deep Learning in Colorectal Cancer: A Multi-Centric Study
2025-Feb-08, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.02.04.25321660
PMID:39973981
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研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的多目标深度学习模型，直接从结直肠癌H&E病理切片预测多种遗传生物标志物 | 首次使用单一Transformer模型同时预测结直肠癌中多种遗传变异，超越了常规单一靶标模型，并系统分析了MSI表型对预测性能的影响 | 模型预测性能主要与MSI表型相关，生物标志物本身的形态学贡献相对有限，可能存在混杂因素影响 | 评估深度学习在结直肠癌中基因型-表型关联预测的应用价值 | 结直肠癌患者及其肿瘤组织 | 数字病理学 | 结直肠癌 | H&E染色、panel测序 | Transformer | 病理切片图像 | 1,376名患者（主要数据集）+ 536名患者（验证数据集） | NA | Transformer | AUROC | NA |
| 7378 | 2025-10-06 |
Localization and detection of deepfake videos based on self-blending method
2025-01-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88523-1
PMID:39890891
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研究论文 | 提出一种基于自融合方法的深度伪造视频定位与检测技术 | 提出无需伪造样本的空间训练方法，通过多部位局部位移变形融合生成多样化特征数据，并采用混合区域标签指导操作区域定位 | 未明确说明模型在跨数据集上的泛化能力具体表现 | 提升深度伪造视频的检测精度和操作区域定位能力 | 深度伪造视频 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Swin-Unet | 视频数据 | FF++、Celeb-DF、DFDC数据集 | NA | Swin-Unet | 检测准确率、定位精度 | NA |
| 7379 | 2025-10-06 |
TrimNN: Characterizing cellular community motifs for studying multicellular topological organization in complex tissues
2025-Jan-17, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5584635/v1
PMID:39877090
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研究论文 | 提出一种基于图神经网络的方法TrimNN，用于识别空间转录组和蛋白质组数据中的细胞群落基序 | 采用自下而上的方法识别保守的细胞组织模式，将细胞生态位定义为可计数的拓扑块，具有可解释性和通用性 | NA | 研究复杂组织中多细胞拓扑组织的协调规则 | 空间转录组和蛋白质组数据中的细胞空间排列 | 计算生物学 | NA | 空间转录组学、空间蛋白质组学 | 图神经网络 | 空间组学数据 | NA | NA | TrimNN | NA | NA |
| 7380 | 2025-10-06 |
Improvement of mask R-CNN and deep learning for defect detection and segmentation in electronic products
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0329945
PMID:40920847
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研究论文 | 提出基于YOLOv5和Mask R-CNN的多任务联合学习框架Y-MaskNet，用于电子产品的缺陷检测与分割 | 结合YOLOv5的高效目标检测能力和Mask R-CNN的精细分割能力，通过多任务学习框架优化模型整体性能 | NA | 提高电子产品缺陷检测与分割的准确率和效率 | 电子产品缺陷 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | PCB缺陷数据集 | PyTorch | YOLOv5, Mask R-CNN | mAP@[0.5:0.95], IoU | NA |