深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43016 篇文献，本页显示第 9221 - 9240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9221 | 2025-12-13 |
Artificial Intelligence for the Analysis of Biometric Data from Wearables in Education: A Systematic Review
2025-Nov-18, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25227042
PMID:41305250
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综述 | 本文系统综述了在教育环境中使用可穿戴设备采集生物特征数据并结合AI算法进行分析的研究现状 | 首次系统性地整合了可穿戴设备、生物特征数据与AI算法在教育场景中的应用研究，并提出了未来研究方向 | 缺乏标准化的数据采集和报告规范，导致研究难以复制、比较和综合 | 探讨可穿戴设备采集的生物特征数据与AI算法结合在教育环境中的应用 | 教育环境中的学生生物特征数据 | 机器学习 | NA | 可穿戴设备生物特征测量 | 机器学习,深度学习 | 生物特征数据 | 43项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 9222 | 2025-12-13 |
Regional brain aging patterns reveal disease-specific pathways of neurodegeneration
2025-Nov-14, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.11.12.25339989
PMID:41292666
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研究论文 | 本文介绍了一种名为BrainAgeMap的可解释深度学习框架，用于从T1加权磁共振成像扫描中生成精细的体素级脑预测年龄差异图，以揭示神经退行性疾病的特定区域脑老化模式 | 引入了BrainAgeMap框架，能够生成体素级的脑预测年龄差异图，提高了对脑老化异质性的特异性映射，超越了传统的全局指标 | 未明确提及样本量或计算资源的具体细节，可能限制了结果的泛化性 | 开发一种工具来描绘疾病特异性的神经退行性途径，为早期诊断、患者分层和治疗干预监测提供新机会 | 阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、精神分裂症患者以及轻度认知障碍个体的脑部磁共振成像数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病, 额颞叶痴呆, 精神分裂症 | T1加权磁共振成像, 正电子发射断层扫描 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9223 | 2025-12-13 |
Generative Design of Cell Type-Specific RNA Splicing Elements for Programmable Gene Regulation
2025-Nov-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.05.686847
PMID:41279721
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研究论文 | 本文介绍了SPICE框架，利用深度学习模型预测和生成细胞类型特异性RNA剪接序列，以实现可编程的基因调控 | 首次整合大规模并行报告基因检测与深度学习，生成可编程的细胞类型特异性剪接元件，并应用于致癌剪接因子突变的细胞选择性剪接 | 未明确说明模型在更广泛细胞类型或体内环境中的泛化能力，以及临床转化所需的具体验证步骤 | 开发一种可扩展的、基于RNA剪接的细胞类型特异性基因调控策略，用于基础研究和治疗应用 | 人类来源的RNA剪接序列和43个细胞系 | 自然语言处理 | NA | 大规模并行报告基因检测 | 深度学习模型 | 序列数据 | 46,372个人类来源序列和43个细胞系 | NA | NA | NA | NA |
| 9224 | 2025-12-13 |
Insights into AI-Driven malaria diagnosis: A systematic review with implications for Plasmodium knowlesi
2025-Nov, Acta tropica
IF:2.1Q2
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能（特别是深度学习）在疟疾血期诊断中的应用，特别关注了诺氏疟原虫（Plasmodium knowlesi）的诊断挑战与进展 | 与以往主要关注疟原虫物种分类的综述不同，本研究深入比较了AI驱动的血期识别方法，特别聚焦于诺氏疟原虫，并系统分析了CNN、迁移学习、集成学习及YOLO、Faster R-CNN等目标检测模型的有效性 | 基于AI的诺氏疟原虫血期分类研究仍然有限，面临注释数据集不足、类别不平衡和模型可解释性等关键挑战 | 评估人工智能（特别是深度学习）在疟原虫血期分类中的应用，以改善诺氏疟原虫的诊断准确性、效率和一致性 | 诺氏疟原虫（Plasmodium knowlesi）及其他疟原虫的血期图像 | 数字病理学 | 疟疾 | 显微镜检查，深度学习图像分析 | CNN, 迁移学习, 集成学习, 目标检测模型 | 图像 | NA | NA | YOLO, Faster R-CNN | NA | NA |
| 9225 | 2025-12-13 |
Integrating Multi-Modal Imaging Features for Early Prediction of Acute Kidney Injury in Pneumonia Sepsis: A Multicenter Retrospective Study
2025-Nov, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.08.007
PMID:41027784
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研究论文 | 本研究开发了一个名为MCANet的多模态深度学习框架，通过整合肺部、心外膜脂肪组织和T4水平皮下脂肪组织的影像特征，来预测肺炎相关脓毒症患者的急性肾损伤发生及其时间 | 提出了一个两阶段深度学习框架MCANet，首次整合了肺部、心外膜脂肪组织和T4水平皮下脂肪组织的多区域影像特征，并利用跨注意力机制增强解剖区域间的交互，用于预测肺炎相关脓毒症患者的急性肾损伤 | 这是一项回顾性研究，可能存在选择偏倚；研究样本量相对有限（399名患者）；模型性能需要在更大规模的前瞻性队列中进行验证 | 利用深度学习从肺炎相关脓毒症病例中提取信息性影像特征，以早期预测急性肾损伤的发生 | 肺炎相关脓毒症患者 | 数字病理学 | 急性肾损伤 | 胸部CT成像 | CNN | 图像, 临床记录, 实验室数据 | 399名肺炎相关脓毒症患者 | PyTorch, Scikit-learn | ResNet-18, ResNet-101, LightGBM | AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 9226 | 2025-12-13 |
General Purpose Deep Learning Attenuation Correction Improves Diagnostic Accuracy of SPECT MPI: A Multicenter Study
2025-Nov, JACC. Cardiovascular imaging
DOI:10.1016/j.jcmg.2025.06.010
PMID:40778900
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，用于生成模拟SPECT衰减校正图像，以提高SPECT心肌灌注成像对阻塞性冠状动脉疾病的诊断准确性 | 利用深度学习生成合成衰减校正图像，作为CT-based衰减校正的替代方案，无需额外设备、成像时间或辐射暴露 | 研究仅基于特定患者队列进行外部验证，未在所有临床环境中广泛测试 | 评估深度学习生成的合成SPECT图像是否能增强传统SPECT心肌灌注成像的准确性 | SPECT心肌灌注成像患者，包括多中心队列和外部验证队列 | 数字病理学 | 心血管疾病 | SPECT心肌灌注成像，CT-based衰减校正，深度学习 | 深度学习模型 | SPECT图像 | 开发队列：4,894名患者（来自4个中心）；外部验证队列1：746名患者（来自72个中心）；外部验证队列2：320名患者（来自1个外部中心） | NA | NA | AUC, 总灌注缺损 | NA |
| 9227 | 2025-12-13 |
RegGAN-based contrast-free CT enhances esophageal cancer assessment: multicenter validation of automated tumor segmentation and T-staging
2025-Nov, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02083-y
PMID:40892332
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于RegGAN的深度学习框架，用于从非对比CT合成对比增强CT，以实现无碘食管癌的肿瘤分割和T分期 | 提出了一种结合配准和对抗训练的RegGAN模型，以解决NCCT与CECT之间的错位问题，并开发了用于肿瘤分割的CSSNet和用于T分期的双路径深度学习模型 | 研究为回顾性多中心分析，可能存在选择偏倚；未明确提及模型在更广泛人群或不同扫描协议下的泛化能力 | 开发一种无需对比剂的深度学习框架，用于食管癌的自动肿瘤分割和T分期 | 食管癌患者 | 数字病理学 | 食管癌 | CT成像 | GAN, CNN, Transformer | CT图像 | 1092名食管癌患者（训练集313例，内部测试集117例，外部测试集116例和546例） | NA | RegGAN, CSSNet, Vision Transformer | NMAE, PSNR, SSIM, Dice系数, AUC | NA |
| 9228 | 2025-12-13 |
Deep learning-based fusion of nuclear segmentation features for microsatellite instability and tumor mutational burden prediction in digestive tract cancers: a multicenter validation study
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf580
PMID:41214872
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的框架，通过融合核分割特征，直接从H&E染色全切片图像预测消化系统癌症的微卫星不稳定性和肿瘤突变负荷状态 | 首次将核分割特征与图像特征融合，通过多模态紧凑双线性池化技术，显著提升了MSI和TMB预测的准确率，并在多中心数据上进行了验证 | 研究主要基于TCGA和单一外部医院数据集，样本来源和多样性可能有限，且模型在更广泛临床环境中的泛化能力需进一步验证 | 开发一种低成本、高效率的深度学习方法，替代传统的测序技术，用于预测消化系统癌症的MSI和TMB状态 | 胃癌和结直肠癌患者的H&E染色全切片图像 | 数字病理学 | 胃癌, 结直肠癌 | H&E染色, 全切片成像 | 深度学习 | 图像 | TCGA数据集：MSI预测涉及350例胃癌和376例结直肠癌；TMB预测涉及400例胃癌和387例结直肠癌；外部验证使用中日友好医院的结直肠癌数据集 | CLAM, Hover-Net | 多模态紧凑双线性池化, 六种不同的深度学习模型 | AUC, 召回率 | NA |
| 9229 | 2025-12-13 |
Improving Detection of Intrahepatic Cholangiocarcinoma with a Contrast-enhanced US-based Deep Learning Model
2025-Nov, Radiology. Imaging cancer
DOI:10.1148/rycan.250078
PMID:41236388
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研究论文 | 本研究开发了一种基于对比增强超声（CEUS）的深度学习模型，用于辅助放射科医生诊断肝内胆管癌（iCCA） | 开发了首个基于多中心CEUS数据的深度学习模型，用于iCCA诊断，并证明了该模型能显著提升初级和中级放射科医生的诊断水平，使其达到与高级放射科医生相当的水平 | 本研究为回顾性研究，未来需要前瞻性研究进一步验证模型的临床效用 | 开发一种基于深度学习的辅助诊断工具，以提高肝内胆管癌（iCCA）的诊断准确性 | 肝内胆管癌（iCCA）患者 | 数字病理 | 肝内胆管癌 | 对比增强超声（CEUS） | 深度学习模型 | 超声图像 | 训练集804例，验证集344例，外部测试集A 153例，外部测试集B 240例，总计1148例CEUS检查 | 未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow | BNInception, MobileNet-v2, ResNet-50, VGG-19 | AUC（受试者工作特征曲线下面积） | NA |
| 9230 | 2025-12-13 |
Optimised machine learning for time-to-event prediction in healthcare applied to timing of gastrostomy in ALS: a multi-centre, retrospective model development and validation study
2025-Nov, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105962
PMID:41075354
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个用于预测肌萎缩侧索硬化症患者胃造口术时机的机器学习模型 | 采用贝叶斯框架优化了超过5000种预测模型配置，包括样条模型和深度学习模型，并利用外部验证队列在多个人群和临床环境中验证了模型性能 | 需要前瞻性研究才能进入常规临床实践 | 预测肌萎缩侧索硬化症患者胃造口术的时机 | 肌萎缩侧索硬化症患者 | 机器学习 | 肌萎缩侧索硬化症 | NA | 深度学习 | 临床测量数据 | 训练集3000名患者（欧洲），验证集299名患者（美国）和215名患者（瑞典） | NA | 逻辑风险深度学习模型 | 中位数绝对误差, AUROC | NA |
| 9231 | 2025-12-13 |
A deep learning-based automated detection of mucus plugs in chest computed tomography
2025-Nov, ERJ open research
IF:4.3Q1
DOI:10.1183/23120541.00377-2025
PMID:41367647
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于在胸部计算机断层扫描中检测黏液栓 | 开发了一种创新的深度学习模型，首次实现胸部CT中黏液栓的自动化检测，提高了诊断效率和准确性 | NA | 旨在通过自动化工具辅助临床医生更快速、准确地识别胸部CT中的黏液栓，以改善呼吸系统疾病的诊断 | 胸部计算机断层扫描图像 | 计算机视觉 | 呼吸系统疾病 | 计算机断层扫描 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9232 | 2025-12-13 |
Covid-19 diagnosis using privacy-preserving data monitoring: an explainable AI deep learning model with blockchain security
2025-Nov, Journal of medical engineering & technology
DOI:10.1080/03091902.2025.2542273
PMID:40846653
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研究论文 | 提出一种结合深度学习、可解释人工智能与区块链技术的隐私保护COVID-19诊断框架 | 提出HCTR-MGR新型诊断框架，首次将卷积循环注意力迁移学习、改进型大蔗鼠优化算法与基于信任的许可区块链相结合，实现安全、可解释且高性能的COVID-19诊断 | 仅使用胸部X光数据集进行验证，未在更广泛的多模态医疗数据或实时临床环境中测试 | 开发安全、透明且高性能的COVID-19自动诊断系统 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 胸部X光成像 | CNN, 注意力机制, 迁移学习 | 图像 | 两个基准胸部X光数据集（具体数量未说明） | NA | ResNeXt, HCTR-MGR（异构卷积循环注意力迁移学习ResNeXt与改进型大蔗鼠优化） | 准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数 | NA |
| 9233 | 2025-12-13 |
Application of thin-slice and accelerated T1-weighted GRE sequences in 1.5T abdominal magnetic resonance imaging using deep learning image reconstruction
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.6.064005
PMID:41383277
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研究论文 | 本研究比较了标准梯度回波序列与两种基于深度学习图像重建的加速T1加权梯度回波序列在1.5T腹部磁共振成像中的性能 | 应用深度学习图像重建技术于加速和高分辨率的T1加权梯度回波序列，显著减少了采集时间并提高了图像质量 | 研究样本量较小（50名患者），且诊断信心和病变检测能力在序列间无显著差异 | 评估深度学习图像重建在腹部磁共振成像中减少采集时间和提高图像质量的效果 | 50名接受1.5T腹部磁共振成像的患者 | 医学影像 | NA | 磁共振成像，深度学习图像重建，并行成像，部分傅里叶采样 | 深度学习 | 磁共振图像 | 50名患者 | NA | NA | 噪声、伪影、锐度/对比度、整体图像质量、诊断信心（使用李克特量表1-5分评估） | NA |
| 9234 | 2025-12-13 |
The Duke University Cervical Spine MRI Segmentation Dataset (CSpineSeg)
2025-Oct-27, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05975-w
PMID:41145519
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研究论文 | 本文介绍了杜克大学颈椎MRI分割数据集（CSpineSeg），并提出了一个深度学习分割模型作为基准 | 发布了一个公开可用的颈椎MRI分割数据集，并提供了一个基准分割模型 | 数据集仅包含单中心数据，可能限制模型的泛化能力 | 为颈椎研究提供数据资源，并建立分割任务的基准 | 颈椎磁共振成像（MRI） | 数字病理学 | 颈椎疾病 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习分割模型 | 图像 | 1,255例颈椎MRI检查（来自1,232名患者），其中481例有专家手动分割标注 | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 9235 | 2025-12-13 |
A knowledge-driven deep learning framework for organoid morphological segmentation and characterization
2025-Oct-21, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-025-02411-8
PMID:41121276
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研究论文 | 本文提出了一种知识驱动的深度学习框架TransOrga-plus，用于在非侵入性和低资源设置下自动分析类器官的形态分割和动态特征 | 提出了一种结合生物知识（如类器官形态特征）的多模态Transformer分割模块，并引入轻量级多目标跟踪模块，实现了非侵入性类器官动态分析 | NA | 开发一个通用框架，用于在非侵入性和低资源设置下分析类器官的动态变化 | 类器官 | 计算机视觉 | NA | 明场显微镜成像 | Transformer | 图像 | 大规模类器官数据集，涵盖多种组织类型和显微成像设置 | NA | 多模态Transformer | NA | NA |
| 9236 | 2025-12-13 |
Biologically grounded neocortex computational primitives implemented on neuromorphic hardware improve vision transformer performance
2025-Oct-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2504164122
PMID:41055996
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研究论文 | 本研究通过构建一个受实验约束的生物物理真实小鼠初级视觉皮层微环路模型，揭示了特定中间神经元类别通过竞争-合作机制实现软赢家通吃（sWTA）动力学，并将其映射到神经形态硬件上，最终作为预处理滤波器集成到Vision Transformer中，显著提升了模型的泛化能力和计算效率 | 将生物物理真实的皮层微环路计算原理（sWTA）首次映射到神经形态硬件（IBM TrueNorth），并作为预处理模块嵌入现代Vision Transformer架构，实现了生物学原理与AI性能提升的统一 | 模型基于小鼠初级视觉皮层（2-3层）的体外生理数据构建，其计算原理在其他皮层区域或更复杂认知任务中的普适性有待进一步验证 | 探索大脑皮层微环路的计算原理，并将其转化为可提升现代深度学习架构性能的神经形态计算模块 | 小鼠初级视觉皮层（层2-3）的微环路，涉及四种主要中间神经元类别（Parvalbumin, Somatostatin, vasoactive intestinal peptide, LAMP5） | 机器学习, 神经形态计算 | NA | 生物物理真实建模, 神经形态硬件映射 | Vision Transformer, 基于电导的神经网络 | 图像数据 | NA | NA | Vision Transformer, sWTA模块 | 准确率, 泛化性能, 训练计算量 | IBM TrueNorth神经形态芯片 |
| 9237 | 2025-12-13 |
Artificial Intelligence in Rhinoplasty: Precision or Over-Reliance?
2025-Oct, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-025-04954-1
PMID:40389738
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评论 | 本文探讨了人工智能在鼻整形术中的应用及其潜在影响，包括术前规划、患者沟通以及相关的伦理和医学法律问题 | 深入分析了AI在鼻整形术中的创新应用，如深度学习与GANs用于预测术后结果，并强调了其局限性及伦理考量 | AI无法考虑个体愈合过程、组织行为和长期鼻部重塑，且存在预测偏差、强化不切实际的美学标准等伦理问题 | 评估人工智能在鼻整形术中的角色，探讨其作为辅助工具而非替代外科专业知识的合理性 | 人工智能技术在鼻整形术中的应用及其对患者和医疗实践的影响 | 数字病理学 | NA | 深度学习, 生成对抗网络(GANs) | 深度学习模型, GANs | 图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9238 | 2025-12-13 |
Correlation of fetal heartbeat outcome after Day 3 or Day 5 single embryo transfer of morphologically selected embryos with an annotation-free deep learning scoring system: Results from a multi-center study
2025-Oct, Journal of assisted reproduction and genetics
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10815-025-03570-x
PMID:40794157
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研究论文 | 本研究通过多中心回顾性队列分析，评估了基于AI的胚胎评分系统（iDAScore V2）在预测胎儿心跳结局方面是否等同于或优于传统形态学评估 | 首次在多中心研究中验证了完全自动化的AI胚胎评分系统（iDAScore V2）在预测胚胎植入成功率（以胎儿心跳为指标）方面的优越性，且无需人工标注 | 研究为回顾性观察性设计，可能存在选择偏倚；未涉及不同AI模型间的比较；临床结局指标仅限于胎儿心跳 | 比较AI胚胎评分系统与形态学评估在预测胚胎植入成功率方面的效能 | 通过形态学和时差成像视频选择的第3天或第5天单胚胎移植的胚胎 | 数字病理 | 生殖医学 | 时差成像视频分析 | 深度学习 | 视频 | 第3天移植胚胎2965个，第5天及以上移植胚胎6970个 | 未提及 | iDAScore V2 | AUC | 未提及 |
| 9239 | 2025-12-13 |
Sinogram to image: direct reconstruction of photoacoustic tomography image using a hybrid deep learning approach
2025-Sep-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.569549
PMID:41368093
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研究论文 | 本研究提出了一种混合深度学习方法来直接从光声层析成像的原始传感器数据（正弦图）重建图像，避免了传统多步重建过程 | 首次将光声层析成像图像重建问题构建为监督学习任务，采用混合全连接网络与Swin-UNETR直接从原始正弦图学习映射关系 | 未明确说明方法对噪声和硬件限制的鲁棒性，也未提及在临床数据上的验证情况 | 开发一种数据驱动的方法来改进光声层析成像的图像重建质量与效率 | 光声层析成像的原始传感器数据（正弦图） | 计算机视觉 | NA | 光声层析成像 | 全连接网络, Swin-UNETR | 图像, 传感器数据 | NA | NA | 全连接网络, Swin-UNETR | 峰值信噪比, 结构相似性指数 | NA |
| 9240 | 2025-12-13 |
Integrative Analysis of Multi-Omics Data for Biomarker Discovery
2025-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11254134
PMID:41336317
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研究论文 | 本文通过整合代谢组学、脂质组学、肽组学、蛋白质组学和糖蛋白组学数据，探索统计和深度学习方法，以发现区分肝细胞癌与肝硬化对照的多组学生物标志物 | 采用多组学整合分析方法，结合统计和深度学习技术，从血清样本中识别肝细胞癌与肝硬化的差异特征，并揭示相关生物通路如LXR/RXR激活和急性反应信号 | 样本量较小（仅20例肝细胞癌和20例肝硬化患者），可能影响结果的普遍性和统计效力 | 发现区分肝细胞癌与肝硬化的多组学生物标志物，以改善疾病预测和个性化治疗 | 肝细胞癌和肝硬化患者的血清样本 | 机器学习 | 肝细胞癌 | LC-MS/MS分析 | 深度学习 | 多组学数据（代谢组学、脂质组学、肽组学、蛋白质组学、糖蛋白组学） | 40个血清样本（20例肝细胞癌，20例肝硬化） | NA | NA | NA | NA |