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 7981 - 8000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7981 | 2025-10-06 |
A Novel Artificial Intelligence Approach to Kennedy Classification for Partially Edentulous Patients Using Panoramic Radiographs
2025-May-28, The European journal of prosthodontics and restorative dentistry
DOI:10.1922/EJPRD_2801Hassan09
PMID:40105321
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研究论文 | 开发基于人工智能的系统，利用全景X光片自动对部分缺牙患者进行Kennedy分类 | 首次将YOLOv8深度学习模型应用于全景X光片的牙齿检测和Kennedy分类系统 | 仅使用公开数据集，样本来源可能有限；未提及模型在不同人群中的泛化能力 | 开发自动化部分缺牙分类系统，减少诊断变异并减轻牙科专业人员工作负担 | 部分缺牙患者的口腔全景X光片 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 全景X光成像 | CNN | 图像 | 1875张高质量全景X光片（来自5261张原始图像），通过数据增强扩展至2398张 | YOLOv8 | YOLOv8s | 精度, 召回率, F1分数, 平均精度均值(mAP50) | NA |
| 7982 | 2025-10-06 |
Detection of Pulmonary Nodules on Ultra-low Dose Chest Computed Tomography With Deep-learning Image Reconstruction Algorithm
2025-May-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000806
PMID:39267547
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研究论文 | 评估使用深度学习图像重建算法在超低剂量胸部CT中检测肺结节的准确性 | 首次在辐射剂量相当于两次胸部X线的超低剂量CT中使用深度学习图像重建算法进行肺结节检测 | 样本量较小（60例患者），仅评估了实性肺结节 | 评估超低剂量胸部CT结合深度学习重建算法检测肺结节的性能 | 60例转诊评估或随访实性肺结节的患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | 计算机断层扫描（CT） | 深度学习 | 医学影像 | 60例患者，733个结节 | NA | 深度学习图像重建（DLIR） | 灵敏度，ICC（组内相关系数） | NA |
| 7983 | 2025-10-06 |
Predicting Gene Comutation of EGFR and TP53 by Radiomics and Deep Learning in Patients With Lung Adenocarcinomas
2025-May-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000817
PMID:39319553
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研究论文 | 本研究基于影像组学和深度学习构建渐进式二分类模型，预测肺腺癌患者EGFR和TP53基因共突变状态 | 首次结合影像组学和深度学习方法构建渐进式二分类模型预测肺腺癌基因共突变，为TKI靶向治疗响应和预后评估提供新参考 | 回顾性单中心研究，样本量有限（267例患者），需外部验证确认模型泛化能力 | 构建预测模型识别适合TKI靶向治疗和预后不良的肺腺癌患者 | 267例接受基因检测和非增强胸部CT的肺腺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | 非增强胸部CT，基因检测 | 深度学习模型 | 医学影像，临床数据 | 267例肺腺癌患者 | NA | NA | AUC，敏感性，特异性，准确率，精确率，F1分数 | NA |
| 7984 | 2025-10-06 |
Non-invasive biopsy diagnosis of diabetic kidney disease via deep learning applied to retinal images: a population-based study
2025-05, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/j.landig.2025.02.008
PMID:40312169
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研究论文 | 开发基于视网膜图像的深度学习系统DeepDKD用于无创诊断糖尿病肾病 | 首次利用视网膜图像通过深度学习实现糖尿病肾病的无创活检诊断和分型 | 外部验证数据集的AUC存在一定波动(0.733-0.844) | 开发AI系统用于糖尿病肾病的筛查和分型诊断 | 糖尿病患者视网膜图像 | 数字病理 | 糖尿病肾病 | 视网膜成像 | 深度学习 | 图像 | 开发阶段734,084张视网膜图像，验证阶段涉及多个国家121,578名参与者 | NA | DeepDKD | AUC, 敏感性 | NA |
| 7985 | 2025-10-06 |
MultiPep-DLCL: recognition of multifunctional therapeutic peptides through deep learning with label-sequence contrastive learning
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf274
PMID:40518951
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研究论文 | 提出一种基于深度学习和标签序列对比学习的多标签分类方法MultiPep-DLCL，用于识别多功能治疗肽 | 采用标签序列融合Transformer学习高质量标签嵌入，通过标签序列对比学习加强序列特征与标签嵌入的对应关系，并整合多标签焦点骰子损失函数解决数据集不平衡问题 | 未明确说明数据集的规模和多样性限制 | 开发更准确的多功能治疗肽识别方法 | 多功能治疗肽 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 肽序列数据 | NA | NA | Label-Sequence Fusion Transformer | NA | NA |
| 7986 | 2025-10-06 |
VirulentHunter: deep learning-based virulence factor predictor illuminates pathogenicity in diverse microbial contexts
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf271
PMID:40518950
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研究论文 | 开发基于深度学习的毒力因子预测工具VirulentHunter，能够直接从蛋白质序列中识别和分类毒力因子 | 首次将预训练蛋白质语言模型微调应用于毒力因子识别和功能分类，解决了传统同源性方法无法识别新型或分歧毒力因子的局限性 | NA | 开发更准确的毒力因子预测方法，以更好地理解微生物致病性 | 细菌毒力因子，特别是结核分枝杆菌和鸟分枝杆菌的比较分析，以及炎症性肠病患者肠道微生物组的毒力因子分析 | 生物信息学 | 传染病 | 深度学习，蛋白质语言模型，宏基因组分析 | 深度学习 | 蛋白质序列，基因组数据，宏基因组数据 | NA | NA | 预训练蛋白质语言模型 | 基准测试性能比较 | NA |
| 7987 | 2025-10-06 |
Progress, Pitfalls, and Impact of AI-Driven Clinical Trials
2025-Apr, Clinical pharmacology and therapeutics
DOI:10.1002/cpt.3542
PMID:39722473
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观点文章 | 本文探讨了人工智能在药物发现与开发领域的进展、挑战和潜在影响 | 系统分析了AI驱动临床试验面临的障碍并指出未来发展机遇 | NA | 研究人工智能在药物发现和开发中的应用现状与前景 | AI驱动的药物发现与开发过程 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7988 | 2025-10-06 |
Multistage deep learning for classification of Helicobacter pylori infection status using endoscopic images
2025-Apr, Journal of gastroenterology
IF:6.9Q1
DOI:10.1007/s00535-024-02209-5
PMID:39815116
|
研究论文 | 开发了一种多阶段深度学习方法来自动分类幽门螺杆菌感染状态 | 提出新的多阶段深度学习架构用于幽门螺杆菌感染状态分类，性能优于医生诊断 | 样本量相对有限（训练集538例，验证集146例） | 开发自动分类幽门螺杆菌感染状态的深度学习系统 | 幽门螺杆菌感染状态（未感染、当前感染、根除后） | 计算机视觉 | 幽门螺杆菌感染 | 深度学习 | 深度学习 | 内窥镜图像 | 训练集538例，验证集146例 | NA | 多阶段深度学习 | 准确率 | NA |
| 7989 | 2025-10-06 |
Real-time target localization on 1.5 T magnetic resonance imaging linac orthogonal cine images using transfer learning
2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100789
PMID:40524739
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的肿瘤跟踪模型在1.5T MRI引导放疗中的适用性，并通过迁移学习提升性能 | 将0.35T MRI-linac训练的模型迁移应用于1.5T正交电影MRI系统，并开发患者特异性迁移学习策略 | 样本量有限（24名患者），未直接比较不同磁场强度模型的普适性 | 开发适用于1.5T MRI-linac正交电影图像的实时肿瘤定位方法 | 接受1.5T MRI-linac治疗的24名患者的肿瘤区域 | 医学影像分析 | 肿瘤疾病 | 电影MRI，迁移学习 | Transformer | 电影MRI图像 | 24名患者（验证集10人，测试集14人）的3600帧电影MRI图像 | NA | 基于Transformer的形变模型 | Dice相似系数，表面距离（SD50%，SD95%），负雅可比行列式百分比 | NA |
| 7990 | 2025-10-06 |
Using deep convolutional networks combined with signal processing techniques for accurate prediction of surface quality
2025-Feb-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92114-5
PMID:40021768
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习与信号处理技术来预测铣削零件表面粗糙度的框架 | 创新性地将声发射信号通过四种编码技术转换为二维图像，并系统比较了不同卷积神经网络在表面粗糙度预测中的性能 | NA | 开发准确预测铣削零件表面粗糙度的数据驱动方法 | 铣削加工过程中的声发射信号和表面粗糙度 | 机器学习和信号处理 | NA | 声发射信号采集、信号编码技术（SSPC、SSSC、SSSC*、RP） | CNN, LSTM | 声发射信号转换的二维图像 | NA | NA | VGG16, ResNet18, ShuffleNet, CNN-LSTM | 准确率 | NA |
| 7991 | 2025-10-06 |
Coinciding Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema Grading With Rat Swarm Optimization Algorithm for Enhanced Capsule Generation Adversarial Network
2025-Feb, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.24709
PMID:39487733
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研究论文 | 提出一种结合鼠群优化算法的增强胶囊生成对抗网络，用于糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿的联合分级 | 首次将鼠群优化算法与增强胶囊生成对抗网络结合，用于DR和DME的联合分级任务 | 使用ISBI 2018不平衡数据集，可能影响模型在平衡数据上的泛化能力 | 开发自动化的糖尿病眼病分级系统以实现早期诊断 | 糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿患者 | 计算机视觉 | 糖尿病眼病 | 眼底图像分析 | GAN, Capsule Network | 图像 | ISBI 2018 IDRiD不平衡数据集 | Python | 增强胶囊生成对抗网络 | 准确率 | NA |
| 7992 | 2025-10-06 |
Potential value of novel multiparametric MRI radiomics for preoperative prediction of microsatellite instability and Ki-67 expression in endometrial cancer
2025-01-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87966-w
PMID:39863695
|
研究论文 | 开发了一种新型混合放射组学方法，用于术前预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性和Ki-67表达 | 首次将多参数MRI、深度学习和多通道图像分析相结合，采用新兴注意力机制提取特征 | 回顾性研究，样本量有限（156例患者） | 预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性和Ki-67表达状态 | 子宫内膜癌患者 | 数字病理 | 子宫内膜癌 | 多参数磁共振成像 | XGBoost | 医学影像 | 156例子宫内膜癌患者 | NA | 注意力机制 | AUC,准确率 | NA |
| 7993 | 2025-10-06 |
The tumour histopathology "glossary" for AI developers
2025-Jan, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012708
PMID:39847582
|
综述 | 本文为AI开发者提供肿瘤组织病理学基础概念指南，旨在促进人工智能在癌症研究中的应用 | 首次系统性地为计算研究人员构建肿瘤组织病理学知识框架，涵盖细胞类型识别、肿瘤微环境等核心概念 | 未涉及具体的AI算法实现细节，主要侧重于基础概念传授 | 弥合计算科学与组织病理学之间的知识鸿沟，加速AI在癌症研究中的转化应用 | AI开发者与计算研究人员 | 数字病理 | 肿瘤 | HE染色, 免疫组织化学, 多重抗体染色 | NA | 组织病理学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7994 | 2025-10-06 |
Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning
2025, Virus evolution
IF:5.5Q1
DOI:10.1093/ve/veaf026
PMID:40352163
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研究论文 | 提出一种结合AlphaFold 3和拓扑深度学习的多任务策略，用于快速预测病毒突变对蛋白质相互作用和结合自由能的影响 | 首次将AlphaFold 3与多任务拓扑拉普拉斯模型结合，无需实验结构即可预测病毒突变效应 | 与实验结构相比，性能存在轻微下降（PCC降低1.1%，RMSE增加9.3%） | 开发快速响应病毒快速进化的计算方法 | SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域与人类ACE2复合物 | 机器学习 | COVID-19 | 深度突变扫描，蛋白质-蛋白质相互作用分析 | 拓扑深度学习，多任务学习 | 蛋白质结构数据，突变数据 | 4个实验DMS数据集，包括SARS-CoV-2 HK.3变体 | NA | 多任务拓扑拉普拉斯 | Pearson相关系数，均方根误差 | NA |
| 7995 | 2025-10-06 |
Comparison of Deep Learning Models for Objective Auditory Brainstem Response Detection: A Multicenter Validation Study
2025 Jan-Dec, Trends in hearing
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/23312165251347773
PMID:40457875
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研究论文 | 本研究通过多中心验证比较了九种深度学习模型在客观检测听觉脑干反应方面的性能 | 首次在大规模多中心数据集上系统评估多种深度学习模型（包括CNN、Transformer及混合架构）对ABR检测的泛化能力 | 研究仍依赖于现有临床数据质量，模型在更广泛人群中的表现需要进一步验证 | 评估深度学习模型在真实临床环境中对听觉脑干反应的客观检测能力 | 听觉脑干反应信号 | 医疗人工智能 | 听力障碍 | 听觉脑干反应检测 | CNN, Transformer, 混合模型 | 生理信号时间序列数据 | 主要数据集包含128,123个标记ABR，来自13,813名参与者，涵盖广泛年龄和听力水平 | NA | AlexNet, VGG, ResNet, Transformer, PatchTST, Differential Transformer, Differential PatchTST, ResTransformer, ResPatchTST | 准确率, AUC | NA |
| 7996 | 2025-10-06 |
RRFNet: A free-anchor brain tumor detection and classification network based on reparameterization technology
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325483
PMID:40522942
|
研究论文 | 提出一种基于重参数化技术的无锚框脑肿瘤检测和分类网络RRFNet | 使用RepConv和RepC3构建主干网络，结合FGConcat特征图拼接模块优化脑肿瘤检测模型 | 未提及具体的数据集限制或泛化能力评估 | 提高脑肿瘤自动检测和分类的准确性和效率 | 脑部CT或MRI图像中的肿瘤区域 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN | 医学图像 | NA | NA | RepConv, RepC3, FGConcat | mAP | NA |
| 7997 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Obsessive-Compulsive Disorder: A Systematic Review
2025, Current treatment options in psychiatry
DOI:10.1007/s40501-025-00359-8
PMID:40524733
|
系统综述 | 本系统综述综合分析了人工智能在强迫症领域的应用现状和前景 | 重点关注了深度学习技术的新应用，特别是生成式人工智能和自然语言处理在强迫症领域的创新应用 | 纳入的研究中84.6%使用二手数据分析，可能限制研究结果的普适性 | 系统评估人工智能在强迫症早期症状检测、治疗训练、临床决策支持等方面的应用潜力 | 强迫症患者及相关临床数据 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 机器学习，深度学习 | 生成式AI，NLP模型 | 临床数据，文本数据 | 基于13篇纳入文献的二次数据分析 | NA | NA | NA | NA |
| 7998 | 2025-10-06 |
Corrigendum: An enhanced pattern detection and segmentation of brain tumors in MRI images using deep learning technique
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1570979
PMID:40529250
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correction | 对先前发表的关于使用深度学习技术增强MRI图像中脑肿瘤模式检测与分割的文章进行修正 | NA | NA | NA | NA | NA | 脑肿瘤 | NA | NA | MRI图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7999 | 2025-10-06 |
Precise Image-level Localization of Intracranial Hemorrhage on Head CT Scans with Deep Learning Models Trained on Study-level Labels
2024-11, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230296
PMID:39194400
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研究论文 | 开发基于弱监督学习的深度学习模型，使用研究级标签自动检测和定位头CT扫描中的颅内出血 | 使用研究级标签而非像素级标注训练模型，通过注意力机制实现图像级定位，具有高度泛化能力 | 回顾性研究，依赖放射学报告提取标签，可能存在标注偏差 | 开发能够快速准确检测颅内出血的计算机辅助诊断工具 | 头CT扫描中的颅内出血 | 计算机视觉 | 颅内出血 | CT扫描 | CNN, 双向LSTM | 医学图像 | 本地数据集10699个非对比头CT扫描（7469名患者），外部测试集491个扫描 | NA | 注意力机制双向长短期记忆网络 | 阳性预测值, AUC | NA |
| 8000 | 2025-10-06 |
AI-integrated Screening to Replace Double Reading of Mammograms: A Population-wide Accuracy and Feasibility Study
2024-11, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230529
PMID:39230423
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研究论文 | 本研究评估了AI集成筛查在乳腺X线摄影中替代双读法的准确性和可行性 | 比较了三种AI集成筛查场景与标准双读法的性能，首次在大型代表性筛查人群中系统评估AI在筛查工作流中不同部署位置的临床影响 | 回顾性研究设计，AI阈值部分基于先前验证设定，未在真实临床环境中验证 | 评估AI集成筛查替代传统双读法在乳腺X线摄影中的准确性和可行性 | 249,402张来自代表性筛查人群的乳腺X线影像 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影筛查 | CNN | 医学影像 | 249,402张乳腺X线影像 | NA | NA | 敏感度, 阴性预测值, 召回率, 阳性预测值, 仲裁率 | NA |