深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 7561 - 7580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7561 | 2025-10-06 |
Piezoelectret Textile Dressing for Biosignal Monitored Wound Healing
2025-Jun, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202503130
PMID:40351106
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研究论文 | 开发了一种新型旋转喷射纺丝纺织压电驻极体材料，用于生物信号监测和伤口愈合应用 | 首次报道了旋转喷射纺丝纺织压电驻极体材料，通过电极化处理将压电输出性能提高了150%电压和200%电流 | NA | 开发兼具优异功能和舒适性的智能纺织传感器，用于生物医学技术应用 | 全有机纺织压电传感器、L929细胞 | 可穿戴技术、生物医学工程 | 伤口愈合 | 旋转喷射纺丝、有限元方法 | 深度学习 | 压力映射数据、生理信号数据 | NA | NA | NA | 准确率98% | NA |
| 7562 | 2025-10-06 |
Deep Learning Radiomics Nomogram Based on MRI for Differentiating between Borderline Ovarian Tumors and Stage I Ovarian Cancer: A Multicenter Study
2025-Jun, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.12.067
PMID:39814661
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研究论文 | 开发并验证基于T2加权MRI的深度学习放射组学列线图，用于术前区分卵巢交界性肿瘤和I期上皮性卵巢癌 | 首次将深度学习特征、瘤内及瘤周放射组学特征与临床预测因子整合构建综合模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（279例患者） | 术前区分卵巢交界性肿瘤和I期上皮性卵巢癌 | 卵巢肿瘤患者 | 医学影像分析 | 卵巢癌 | MRI | 深度学习模型 | 医学影像（T2加权MRI） | 279例患者（训练集207例，外部测试集72例） | NA | NA | AUC | NA |
| 7563 | 2025-10-06 |
In Toto Adipocytes Analysis Using Hydrophilic Tissue Clearing, Light Sheet Microscopy, and Deep Learning-Based Image Processing
2025-Jun, Biology of the cell
IF:2.4Q4
DOI:10.1111/boc.70013
PMID:40544484
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研究论文 | 开发了一种结合亲水性组织透明化、光片显微镜和深度学习图像处理的创新方法，用于三维研究脂肪组织中的脂肪细胞体积 | 首次结合无脱脂步骤的脂肪组织透明化、光片显微镜和深度学习图像处理，实现脂肪细胞的三维原位分析 | 方法主要针对肥胖研究，在其他病理条件下的应用仍需进一步验证 | 开发三维脂肪组织研究方法以准确评估脂肪细胞体积 | 肥胖大鼠和健康大鼠的肠系膜脂肪组织 | 数字病理 | 肥胖 | 亲水性组织透明化、光片显微镜、荧光标记 | 深度学习 | 三维图像 | 肥胖大鼠与健康大鼠的肠系膜脂肪组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 7564 | 2025-10-06 |
Characterizing climate change sentiments in Alaska on social media
2025-Jun, Digital geography and society
DOI:10.1016/j.diggeo.2024.100110
PMID:40547048
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研究论文 | 本研究通过分析阿拉斯加地区2014-2017年的地理定位推文，探索公众对气候变化的情绪感知及其与当地社会经济和环境因素的关联 | 首次结合深度学习框架和词典情感分析方法系统分析阿拉斯加地区气候变化情绪，并揭示本地人口特征与环境特征对情绪表达的复杂影响 | 研究仅基于Twitter平台数据，可能无法代表全部人群观点；时间范围限定在2014-2017年 | 探究阿拉斯加地区公众对气候变化的情绪感知及其影响因素 | 阿拉斯加地区发布的与气候变化相关的推文 | 自然语言处理 | NA | 深度学习，情感分析，回归分析 | 深度学习框架 | 文本（推文） | 2014-2017年阿拉斯加地区地理定位推文集合 | NA | NA | 情感得分，回归系数 | NA |
| 7565 | 2025-10-06 |
A Multi-Region Brain Model to Elucidate the Role of Hippocampus in Spatially Embedded Decision-Making
2025-May-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.29.656671
PMID:40502058
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研究论文 | 提出多区域脑模型研究海马体在空间嵌入式决策中的作用 | 通过反事实比较揭示特定网格细胞架构能优化学习效率并最好地复现实验观察 | 模型预测需要新的神经生理学实验验证 | 探索结构化记忆回路在空间嵌入式二元决策任务中的规范性作用 | 内嗅皮层和海马体中的网格细胞与位置细胞 | 机器学习 | NA | 强化学习 | 循环神经网络 | 神经信号数据 | NA | NA | 多区域脑模型, 循环神经网络 | 学习效率, 神经表征相似度 | NA |
| 7566 | 2025-10-06 |
Large Scale MRI Collection and Segmentation of Cirrhotic Liver
2025-May-28, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05201-7
PMID:40436863
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研究论文 | 本研究构建了首个大规模肝硬化MRI数据集CirrMRI600+，并提供深度学习基准测试结果 | 创建了首个包含628例高分辨率腹部MRI扫描的肝硬化综合数据集，提供专家验证的分割标签和临床参数 | 未明确说明数据收集的时间范围和机构来源 | 开发自动化肝硬化分析的计算方法，推进肝硬化视觉分期和个性化治疗规划 | 肝硬化患者的腹部MRI扫描数据 | 数字病理学 | 肝硬化 | MRI（磁共振成像） | 深度学习模型 | 医学影像（MRI扫描） | 628例高分辨率腹部MRI扫描（310个T1加权序列，318个T2加权序列，共近40,000个标注切片） | NA | NA | NA | NA |
| 7567 | 2025-10-06 |
Deep learning radiomics fusion model to predict visceral pleural invasion of clinical stage IA lung adenocarcinoma: a multicenter study
2025-May-28, Journal of cardiothoracic surgery
IF:1.5Q3
DOI:10.1186/s13019-025-03488-6
PMID:40437608
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研究论文 | 开发深度学习影像组学融合模型预测临床IA期肺腺癌脏层胸膜侵犯 | 提出决策级（晚期融合）模型，显著降低过拟合风险并在多中心外部验证中表现优异 | 样本量相对有限（449例患者），仅针对临床IA期肺腺癌 | 预测肺腺癌脏层胸膜侵犯状态并评估其预后价值 | 临床IA期肺腺癌患者 | 医学影像分析 | 肺腺癌 | 影像组学, 深度学习 | 融合模型 | 医学影像 | 449例患者（训练队列289例，外部测试队列160例） | NA | 早期融合模型, 晚期融合模型 | AUC | NA |
| 7568 | 2025-10-06 |
Medication versus globus pallidus internus deep brain stimulation in Parkinson's disease with deep learning video analysis of finger tapping
2025-May-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-02098-5
PMID:40394036
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研究论文 | 通过深度学习视频分析比较药物与GPi脑深部电刺激对帕金森病患者手指敲击运动的影响 | 首次使用深度学习模型从2D手部运动视频重建3D网格并提取21个运动参数来量化评估GPi DBS与药物治疗的差异效果 | 观察性研究设计，样本量相对有限（87名患者），仅针对手指敲击单一运动任务 | 比较帕金森病中药物治疗与GPi靶向脑深部电刺激对运动症状改善的差异机制 | 87名接受GPi DBS手术的晚期帕金森病患者 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 视频分析，深度学习运动重建 | 深度学习，机器学习 | 视频 | 87名患者，556个视频 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 7569 | 2025-10-06 |
Deep learning classification integrating embryo images with associated clinical information from ART cycles
2025-May-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-02076-x
PMID:40399312
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研究论文 | 开发了一种融合胚胎图像和临床数据的人工智能模型，用于预测单胚胎移植的临床妊娠结局 | 首次将胚胎图像与临床信息融合的AI模型，通过可视化分析明确了影响预测的关键临床和胚胎特征 | 仅使用三个国家的1503个治疗周期数据，样本来源相对有限 | 提高辅助生殖技术中单胚胎移植临床妊娠结局的预测准确性 | 辅助生殖技术治疗周期中的胚胎图像和患者临床数据 | 计算机视觉 | 生殖医学 | 胚胎图像分析 | MLP, CNN | 图像, 临床数据 | 1503个国际治疗周期（来自泰国、马来西亚和印度） | NA | 多层感知器, 卷积神经网络 | 准确率, 平均精确率, AUC | NA |
| 7570 | 2025-10-06 |
Predicting cognitive decline: Deep-learning reveals subtle brain changes in pre-MCI stage
2025-May, The journal of prevention of Alzheimer's disease
DOI:10.1016/j.tjpad.2025.100079
PMID:39920001
|
研究论文 | 本研究利用深度学习分析结构MRI图像，预测正常认知向轻度认知障碍转化的风险 | 开发了基于感兴趣区域的深度学习框架（SRNet和MRNet），创建了渐进指数（PI）作为阿尔茨海默病转化的评估指标 | 研究样本主要来自特定数据库（ADNI）和中国纵向老龄化研究，需要更多样化的群体验证 | 发现早期结构性神经影像变化，建立MCI转化的预测模型 | 正常认知个体和主观认知下降患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 结构磁共振成像 | CNN | MRI图像 | 训练集ADNI-1 845例，验证集ADNI-2 321例，CLAS 109例 | NA | SRNet, MRNet | AUC | NA |
| 7571 | 2025-10-06 |
Comparison of Manual Versus QuPath Software-based Immunohistochemical Scoring Using Oral Squamous Cell Carcinoma as a Model
2025 May-Jun, The journal of histochemistry and cytochemistry : official journal of the Histochemistry Society
DOI:10.1369/00221554251335698
PMID:40371713
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研究论文 | 比较手动评估与QuPath软件在口腔鳞状细胞癌免疫组化评分中的表现 | 首次系统比较手动病理评估与开源软件QuPath在口腔鳞癌免疫组化分析中的相关性，并评估评估者间变异性 | 软件分析需要准确且耗时的样本标注，要求使用者具备组织学知识和QuPath专业培训 | 评估数字评估与手动评估的可比性，并检查评估者间变异性 | 口腔鳞状细胞癌患者的肿瘤组织和正常鳞状上皮黏膜标本 | 数字病理学 | 口腔鳞状细胞癌 | 免疫组织化学染色，组织微阵列 | NA | 病理图像 | 309名原发性口腔鳞状细胞癌患者的6个组织微阵列 | QuPath | NA | Spearman相关系数，Bland-Altman图 | NA |
| 7572 | 2025-10-06 |
A Novel Ensemble Learning Approach for Grouping the State-of-the-Art YOLOV10 and YOLOV11 Models for Kidney Stone Detection in CT and Ultrasound Images
2025-Apr-15, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01499-2
PMID:40234345
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研究论文 | 提出一种结合YOLOV10和YOLOV11的集成学习框架，用于CT和超声图像中的肾结石检测 | 首次将最新的YOLOV10和YOLOV11模型通过集成学习框架结合，用于肾结石检测，显著降低假阴性和假阳性错误 | NA | 提高医学图像中肾结石检测的准确性和精确度 | 肾结石 | 计算机视觉 | 肾结石 | CT成像, 超声成像 | YOLO | 图像 | NA | NA | YOLOV10, YOLOV11 | 精确率, 召回率, F1分数, mAP50 | NA |
| 7573 | 2025-10-06 |
Detection of cotton crops diseases using customized deep learning model
2025-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-94636-4
PMID:40155421
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研究论文 | 本研究开发了一种定制化的深度学习模型用于棉花作物病害检测 | 比较了多种先进深度学习模型在棉花病害识别中的性能，发现ResNet152模型表现最优 | NA | 利用深度学习技术实现棉花作物病害的早期准确检测 | 棉花作物及其病害 | 计算机视觉 | 作物病害 | 深度学习 | CNN | 图像 | 从田间采集的真实棉花病害数据 | NA | VGG16, DenseNet, EfficientNet, InceptionV3, MobileNet, NasNet, ResNet | NA | NA |
| 7574 | 2025-10-06 |
Surface-Enhanced Raman Spectroscopy for Biomedical Applications: Recent Advances and Future Challenges
2025-Mar-19, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c17502
PMID:39991932
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综述 | 本文总结了表面增强拉曼光谱在生物医学应用中的最新进展与未来挑战 | 重点介绍了胶体和固体SERS基底的最新设计、具有内部间隙和近红外II区响应特性的SERS纳米标签、以及光学镊子等新兴技术 | 讨论了深层组织体内传感和成像面临的挑战以及临床转化的障碍 | 回顾SERS技术发展历程并展望其在生物医学领域的应用前景 | SERS基底、纳米标签、仪器设备和光谱分析方法 | 生物医学光谱学 | NA | 表面增强拉曼光谱 | NA | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7575 | 2025-10-06 |
Detection of Alzheimer Disease in Neuroimages Using Vision Transformers: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Feb-05, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/62647
PMID:39908541
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系统综述与Meta分析 | 本文系统评估了视觉变换器在神经影像中检测阿尔茨海默病的诊断准确性 | 首次对视觉变换器在阿尔茨海默病检测中的应用进行系统综述和Meta分析，比较不同网络架构的诊断性能 | 仅纳入11项研究，样本量相对有限；仅包含磁共振成像和正电子发射断层扫描数据 | 评估视觉变换器在阿尔茨海默病检测中的诊断准确性和网络架构对模型性能的影响 | 阿尔茨海默病患者与健康对照组的神经影像数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像, 正电子发射断层扫描 | Vision Transformer (ViT) | 神经影像数据 | 11项研究（具体样本数量未在摘要中明确说明） | NA | Vision Transformer | 灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比, AUC | NA |
| 7576 | 2025-10-06 |
Performance of artificial intelligence on cervical vertebral maturation assessment: a systematic review and meta-analysis
2025-Feb-05, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-05482-9
PMID:39910512
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系统综述与荟萃分析 | 评估人工智能在颈椎骨成熟度评估中的整体性能 | 首次通过系统综述和荟萃分析全面评估AI在CVM评估中的表现，并比较不同AI子集（深度学习和机器学习）的性能差异 | 纳入研究数量有限（25项），部分研究存在偏倚风险，仅包含2010年后的研究 | 评估人工智能模型在X光片中评估颈椎骨成熟度的性能 | 颈椎骨成熟度评估的X光影像 | 医学影像分析 | 正畸治疗 | X光影像分析 | 深度学习, 机器学习 | X光影像 | 25项研究（从1606项研究中筛选） | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比 | NA |
| 7577 | 2025-10-06 |
Stress testing deep learning models for prostate cancer detection on biopsies and surgical specimens
2025-02, The Journal of pathology
IF:5.6Q1
DOI:10.1002/path.6373
PMID:39660731
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研究论文 | 本研究通过压力测试评估深度学习模型在前列腺癌活检和手术标本检测中的性能差异 | 首次系统评估活检训练模型在手术标本上的泛化能力及形态学差异对模型性能的影响 | 样本量相对有限，仅包含特定机构的样本，可能影响结果的普适性 | 研究样本类型间形态学差异对前列腺癌检测深度学习模型性能的影响 | 前列腺活检和根治性前列腺切除术的组织切片 | 数字病理学 | 前列腺癌 | H&E染色组织切片数字化 | CNN | 病理切片图像 | 总样本量1,000例（宾夕法尼亚大学150例：活检50例，手术标本100例；外部验证750例） | NA | DenseNet | F1分数, 统计显著性(p值) | NA |
| 7578 | 2025-10-06 |
Tumour purity assessment with deep learning in colorectal cancer and impact on molecular analysis
2025-02, The Journal of pathology
IF:5.6Q1
DOI:10.1002/path.6376
PMID:39710952
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研究论文 | 本研究评估了深度学习模型SoftCTM在结直肠癌肿瘤纯度评估中的性能及其对分子分析的影响 | 开发了开源多器官深度学习模型SoftCTM，首次在三个大型多中心结直肠癌队列中系统比较了深度学习、传统病理学和生物信息学反卷积方法在肿瘤纯度评估中的表现 | 研究仅针对结直肠癌，需要进一步验证在其他癌症类型中的适用性 | 评估深度学习模型在肿瘤纯度评估中的准确性和实用性，及其对下游分子分析的影响 | 结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | H&E染色切片分析，RNA表达分析，DNA甲基化分析，拷贝数变异分析 | 深度学习 | 数字病理图像，多组学数据 | 1,097名患者，三个大型多中心结直肠癌队列 | NA | SoftCTM | 相关系数，平均值，标准差 | NA |
| 7579 | 2025-10-06 |
Computational pathology applied to clinical colorectal cancer cohorts identifies immune and endothelial cell spatial patterns predictive of outcome
2025-02, The Journal of pathology
IF:5.6Q1
DOI:10.1002/path.6378
PMID:39788558
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研究论文 | 本研究应用计算病理学方法分析结直肠癌临床队列，识别出能够预测预后的免疫细胞和内皮细胞空间模式 | 首次在多个分子亚型和治疗背景的转移性结直肠癌队列中，系统量化肿瘤微环境中细胞类型的空间组织特征及其与预后的关联 | 研究样本量相对有限，且为回顾性队列研究，需要前瞻性研究进一步验证 | 探索结直肠癌肿瘤微环境中细胞空间模式与临床预后的关系 | 375例临床注释的转移性结直肠癌患者，包括三个不同分子亚型和治疗史的队列 | 计算病理学 | 结直肠癌 | 深度学习细胞分类，多重免疫荧光验证 | 深度学习 | H&E染色组织切片图像 | 375例结直肠癌患者（MISSONI队列59例，BRAF队列141例，VALENTINO队列175例），包含超过1.8亿个细胞 | NA | 深度学习细胞分类器 | 风险比(HR)，置信区间(CI)，p值 | NA |
| 7580 | 2025-10-06 |
A large histological images dataset of gastric cancer with tumour microenvironment annotation for AI
2025-Jan-22, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04489-9
PMID:39843474
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研究论文 | 本研究提供了一个带有肿瘤微环境注释的大规模胃癌组织学图像数据集 | 提供了首个完全标注8种肿瘤微环境组织类别的大规模胃癌组织学图像数据集 | NA | 为胃癌肿瘤微环境分析提供高质量的标注数据集 | 胃癌组织学图像 | 数字病理学 | 胃癌 | 组织学成像 | 深度学习模型 | 图像 | 来自300张全切片图像的近31,000张组织学图像 | NA | NA | NA | NA |