深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36434 篇文献，本页显示第 81 - 100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 81 | 2025-12-13 |
Reinforcement learning-based generative artificial intelligence for novel pesticide design
2025-Dec, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.02.030
PMID:40032026
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研究论文 | 本研究提出了一种基于强化学习的生成式人工智能框架PestiGen，用于设计具有高结合亲和力的类农药分子 | 首次将生成式人工智能应用于农药设计领域，结合字符和片段生成模型与强化学习算法，探索类农药化学空间 | 研究为概念验证性质，实际应用需进一步实验验证，且生成分子可能存在假阳性率 | 开发一种基于强化学习的生成式人工智能框架，用于新型绿色农药的分子设计 | 类农药分子，特别是针对4-羟基苯丙酮酸双加氧酶抑制剂的分子设计 | 机器学习 | NA | 生成式人工智能，强化学习，蒙特卡洛树搜索 | 生成模型，强化学习模型 | 化学分子数据 | NA | NA | PestiGen-G, PestiGen-S | 农药相似性，结合亲和力，酶抑制活性，除草效力 | NA |
| 82 | 2025-12-13 |
Model-based deep learning with fully connected neural networks for accelerated magnetic resonance parameter mapping
2025-Dec, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03356-7
PMID:40317423
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研究论文 | 本文提出了一种基于模型的深度学习框架qDC-CNN，用于加速磁共振参数映射，通过结合图像重建网络和全连接神经网络来提高定量磁共振成像的准确性和效率 | 提出了一种新颖的集成深度学习框架qDC-CNN，结合了展开的图像重建网络和全连接神经网络，用于加速定量参数映射，相比传统方法在重建误差上表现更优 | 研究基于模拟数据集进行训练和测试，可能未完全覆盖真实临床场景的复杂性；未详细讨论计算资源需求或实际部署的可行性 | 验证提出的qDC-CNN模型在加速定量磁共振参数映射方面的性能，并评估其在不同加速因子和对比图像减少情况下的表现 | 模拟的多切片多回波（MSME）数据集，源自BrainWeb数据库，用于S0和T2参数的估计 | 医学影像分析 | NA | 定量磁共振成像（qMRI），多切片多回波（MSME）序列 | CNN, 全连接神经网络 | 模拟磁共振图像数据 | 基于BrainWeb数据库生成的模拟数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | qDC-CNN（定量深度级联卷积网络），结合了图像重建网络和全连接神经网络 | 归一化均方根误差（NRMSE） | NA |
| 83 | 2025-12-13 |
Enhancing segmentation accuracy of the common iliac vein in OLIF51 surgery in intraoperative endoscopic video through gamma correction: a deep learning approach
2025-Dec, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03388-z
PMID:40349282
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种深度学习模型，用于从OLIF51手术的术中内窥镜视频中分割髂总静脉，旨在通过伽马校正提高分割精度以减少血管损伤风险 | 首次将伽马校正预处理与U-Net++/ResNet18架构结合，用于OLIF51术中内窥镜视频的髂总静脉分割，显著提升了血管与周围组织的对比度 | 模型仍需进一步研究和优化才能应用于临床，且数据集规模有限（614张图像） | 开发一种深度学习模型，以辅助术中识别髂总静脉，降低OLIF51手术中血管损伤的风险 | 髂总静脉 | 计算机视觉 | 退行性腰骶椎疾病 | 内窥镜视频成像 | CNN | 图像 | 614张来自OLIF51手术的内窥镜图像 | 未明确提及 | U-Net, U-Net++ with ResNet18 backbone | Dice score | NA |
| 84 | 2025-12-13 |
End-to-end prognostication in pancreatic cancer by multimodal deep learning: a retrospective, multicenter study
2025-Dec, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11694-y
PMID:40410330
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研究论文 | 本研究开发了一种端到端的多模态深度学习模型，用于预测胰腺导管腺癌患者的短期与长期生存 | 首次将临床变量与增强CT图像相结合，构建端到端的多模态深度学习模型，以改进胰腺癌的预后预测 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限，且外部验证性能存在一定波动 | 提高胰腺导管腺癌患者生存预后的准确性，以辅助临床决策 | 经组织病理学和/或影像学/随访确诊的胰腺导管腺癌患者 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 对比增强CT成像 | 深度学习 | 图像, 临床数据 | 开发队列401例患者，外部验证队列361例患者 | NA | NA | 时间依赖性受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 85 | 2025-07-26 |
Letter to the Editor: "Development and validation of a deep learning ultrasound radiomics model for predicting drug resistance in lymph node tuberculosis a multicenter study"
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003118
PMID:40705514
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 86 | 2025-07-26 |
Letter to the Editor: "Multichannel deep learning prediction of major pathological response after neoadjuvant immunochemotherapy in lung cancer: a multicenter diagnostic study"
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003109
PMID:40705510
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 87 | 2025-12-13 |
Hybrid Neural Networks for Precise Hydronephrosis Classification Using Deep Learning
2025-Dec, Urology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.urology.2025.08.005
PMID:40783131
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种深度学习框架，用于自动分割肾脏超声图像中的肾脏和液体区域，以提高肾积水的诊断准确性并减少评估变异性 | 提出了一种结合DenseNet201骨干网络、特征金字塔网络和自组织神经网络层的混合架构，实现多尺度特征提取并提升空间精度 | 模型优化和可解释性人工智能的整合是未来工作重点，当前临床集成仍需进一步改进 | 开发自动化的肾积水评估框架，以增强诊断准确性和标准化评估流程 | 肾脏超声图像中的肾脏和液体区域 | 计算机视觉 | 肾积水 | 超声成像 | CNN | 图像 | 1731张肾脏超声图像 | NA | DenseNet201, FPN, SelfONN | Dice系数, 精确率, 召回率, 准确率 | NA |
| 88 | 2025-12-13 |
Transforming histologic assessment: artificial intelligence in cancer diagnosis and personalized treatment
2025-Dec, British journal of cancer
IF:6.4Q1
DOI:10.1038/s41416-025-03206-y
PMID:40993310
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综述 | 本文综述了人工智能在组织学评估中的变革作用，特别是在癌症诊断和个性化治疗中的应用 | AI从诊断辅助工具发展为临床决策的核心组成部分，通过深度学习技术复制并增强病理学家决策，并利用组织形态学表型簇和空间转录组学等创新方法优化癌症分层和治疗个性化 | AI预测验证仍存挑战，特别是在预后应用方面，且在资源有限环境中的可及性不足 | 探讨AI如何变革组织学评估，以改善癌症诊断和个性化治疗 | 组织学评估、癌症诊断、个性化治疗 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习 | NA | 全切片图像、基因组数据、临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 89 | 2025-12-13 |
Machine learning to classify the focus score and Sjögren's disease using digitalised salivary gland biopsies: a retrospective cohort study
2025-Dec, The Lancet. Rheumatology
DOI:10.1016/S2665-9913(25)00181-X
PMID:41038216
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型，基于数字化小唾液腺活检切片，自动分类焦点评分和干燥综合征，并识别了新的组织学疾病亚型 | 首次应用深度学习自动分类干燥综合征的焦点评分，并利用可解释机器学习技术识别了与疾病相关的CD8+ T细胞浸润新模式 | 研究为回顾性队列设计，需要进一步研究验证模型 | 利用机器学习自动分类焦点评分和干燥综合征，以识别基于小唾液腺活检的新组织学疾病亚型 | 来自欧洲六个专家中心的小唾液腺活检苏木精-伊红染色数字化切片，包括干燥综合征患者和无该疾病的干燥症状参与者 | 数字病理学 | 干燥综合征 | 数字化组织切片扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 545名参与者，平均年龄54.2岁，90%为女性，10%为男性 | NA | NA | AUROC | NA |
| 90 | 2025-12-13 |
From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field
2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009
PMID:41176812
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综述 | 本文提出了计算营养学作为一个新兴跨学科领域，旨在通过统计和计算机科学方法以及多模态数据解决营养与健康中的复杂挑战 | 首次系统性地提出计算营养学这一跨学科框架，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术，以推动精准营养的范式转变 | 文中指出可穿戴生物传感器的可靠性、特征选择的权衡、算法伦理与健康公平性以及算法可解释性等关键挑战尚未完全解决 | 通过计算营养学促进营养研究的范式转变，实现个性化代谢反应预测和精准营养干预 | 营养与健康领域的复杂挑战，包括个性化饮食反应、疾病风险评估和公共卫生政策 | 机器学习 | NA | 多组学技术，可穿戴生物传感器 | NA | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 91 | 2025-12-13 |
Development and validation of a deep learning model for automatic severity grading of hip osteoarthritis: a multi-center study
2025-Dec, Annals of medicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1080/07853890.2025.2584361
PMID:41208350
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于自动对髋关节骨关节炎的严重程度进行Kellgren-Lawrence分级 | 结合ResNet-50与卷积块注意力模块，实现了自动、客观的髋关节骨关节炎严重程度分级，并在多中心数据上验证了其性能，可与副主任医师水平相媲美 | 大多数错误分类局限于相邻的KL分级 | 开发并验证一个深度学习模型，用于自动对髋关节骨关节炎进行严重程度分级 | 髋关节骨关节炎患者的X光片 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | X光成像 | CNN | 图像 | 20,745张来自两家中国医院的X光片用于模型开发，1,928张来自第三家医院用于外部验证，1,249个髋关节来自骨关节炎倡议数据集 | NA | ResNet-50, Convolutional Block Attention Module | 准确率, AUC | NA |
| 92 | 2025-12-13 |
Evaluation of domain shift sources and generalisability in AI-based prostate MRI autocontouring for radiotherapy
2025-Dec, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105188
PMID:41240504
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研究论文 | 本文评估了AI模型在前列腺MRI自动轮廓勾画中域偏移的来源及泛化能力 | 首次强调了图像采集/标注协议对域偏移的影响，并比较了混合域训练模型与内部模型的性能 | 研究仅基于66例外部评估数据，样本量相对有限 | 分析域偏移的不同来源并评估AI模型在前列腺MRI自动轮廓勾画中的泛化性能 | 前列腺MRI图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI成像 | 深度学习模型 | 医学图像 | 来自五个公共数据集的轴向T2加权前列腺MRI图像，以及66例用于外部评估的MRI | nnU-Net | U-Net | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离 | NA |
| 93 | 2025-12-13 |
Systematic review and comparison of machine learning and conventional statistical models for predicting cardiovascular events in dialysis patients
2025-Dec, Renal failure
IF:3.0Q1
DOI:10.1080/0886022X.2025.2587490
PMID:41261018
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系统综述 | 本文系统综述并比较了机器学习模型与传统统计模型在预测透析患者心血管事件方面的性能 | 首次系统性地比较了机器学习（包括深度学习）与传统统计模型在透析患者心血管事件预测领域的性能，并进行了亚组分析以探讨异质性 | 研究存在地域偏倚（主要来自中国），外部验证不足，在准确性与可解释性之间存在权衡，且样本量相对有限 | 评估和比较机器学习模型与传统统计模型预测透析患者心血管事件的性能 | 透析患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习, 传统机器学习, 传统统计模型 | NA | 14项研究，共涉及29,310名患者和34个模型 | NA | NA | AUC, C-index | NA |
| 94 | 2025-12-13 |
Risk factors for complications associated with peripherally inserted central venous catheters for parenteral nutrition: Machine learning and survival analysis based on deep learning
2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
DOI:10.1016/j.clnu.2025.11.008
PMID:41314112
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研究论文 | 本研究开发了基于人工智能的生存分析和机器学习模型，用于预测经外周静脉置入中心静脉导管（PICC）相关并发症并识别关键风险因素 | 结合机器学习模型（如逻辑回归、支持向量机、随机森林、极端梯度提升）和深度学习生存分析模型（如随机生存森林、DeepSurv、DeepHit）进行PICC并发症预测，并应用可解释AI技术解释模型功能 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（218名患者），且生存分析模型的C指数（0.61）较低，集成Brier评分（0.170）较高，表明模型预测性能有提升空间 | 开发AI模型以预测PICC相关并发症并识别风险因素，支持临床决策 | 接受全肠外营养（TPN）并置入PICC的218名患者 | 机器学习 | NA | 回顾性医疗记录分析 | 逻辑回归, 支持向量机, 随机森林, 极端梯度提升, 随机生存森林, DeepSurv, DeepHit | 医疗记录数据 | 218名患者 | NA | 随机森林, 极端梯度提升, 随机生存森林, DeepSurv, DeepHit | 准确率, 一致性指数（C-index）, 集成Brier评分（IBS） | NA |
| 95 | 2025-12-13 |
A comprehensive magnetic resonance imaging-based model for predicting lymphovascular space invasion in endometrial cancer: a retrospective observational study
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1031
PMID:41367726
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个结合临床变量、MRI影像组学和深度学习特征的集成模型，用于术前预测子宫内膜癌的淋巴血管间隙侵犯状态 | 首次整合临床数据、MRI影像组学特征和深度学习特征，构建了一个综合模型（CRDL模型），用于术前预测子宫内膜癌的LVSI，相比单一模型显著提升了预测性能 | 这是一项回顾性研究，可能存在选择偏倚；模型在外部验证队列中的性能略有下降，需要前瞻性多中心研究进一步验证 | 开发一个术前预测子宫内膜癌淋巴血管间隙侵犯（LVSI）的集成模型，以辅助术前风险分层和个体化治疗决策 | 子宫内膜癌患者 | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | 磁共振成像（MRI），包括T2加权成像、表观扩散系数图和晚期对比增强T1加权成像 | 支持向量机（SVM） | 医学影像（MRI图像） | 580名经病理证实的子宫内膜癌患者，来自深圳人民医院和深圳第二人民医院 | NA | NA | 曲线下面积（AUC） | NA |
| 96 | 2025-12-13 |
Impact of differential privacy on breast ultrasound image classification performance using vision transformer
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1064
PMID:41367731
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研究论文 | 本研究系统评估了差分隐私对基于Vision Transformer的乳腺超声图像分类性能的影响 | 首次在乳腺超声图像分类任务中，系统量化了差分隐私在不同隐私预算参数下对Vision Transformer模型性能的影响，并确定了临床可行的隐私-效用权衡点 | 研究仅使用了单一公开数据集（Roboflow），未在其他独立数据集上进行验证；仅评估了ViT-B/16模型，未涵盖更广泛的模型架构 | 评估差分隐私技术在保护乳腺超声图像患者隐私的同时，对深度学习分类器诊断准确性的影响，为临床部署提供参数依据 | 乳腺超声图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像 | Vision Transformer, CNN | 图像 | 2149张乳腺超声图像（1289张良性，860张恶性） | PyTorch, Opacus | ViT-B/16, ResNet50, EfficientNet-B0 | 准确率, F1分数, AUC-ROC | NA |
| 97 | 2025-12-13 |
Development and validation of an integrated model combining deep learning, radiomics, and clinical and breast ultrasound features for Breast Imaging Reporting and Data System 4A lesion malignancy classification
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1463
PMID:41367757
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个结合深度学习、影像组学、临床及乳腺超声特征的多模态模型，用于区分BI-RADS 4A乳腺病变的良恶性 | 首次构建了一个整合深度学习、影像组学及临床超声特征的多模态框架，以提升BI-RADS 4A病变恶性分类的客观性和准确性 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；外部验证队列样本量相对较小 | 开发更客观准确的诊断工具以减少BI-RADS 4A病变的不必要活检 | 经病理证实的BI-RADS 4A乳腺病变患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 乳腺超声 | LightGBM | 图像, 临床特征 | 训练队列654例，内部验证队列281例，外部验证队列488例，总计1423例患者 | LightGBM | LightGBM | AUC | NA |
| 98 | 2025-12-13 |
Early identification of abnormal pulmonary infectious diseases using unsupervised anomaly detection
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1285
PMID:41367772
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的无监督异常检测方法，用于早期识别异常肺部感染性疾病 | 提出局部重建自编码器（LRAE），专注于肺部感染CT图像的局部区域，以有效区分常见和异常感染区域，并能检测已知和未知的异常肺部感染性疾病 | NA | 早期识别异常肺部感染性疾病，以有效控制其大规模传播 | 肺部感染CT图像序列，包括常见肺部感染以及COVID-19和类鼻疽肺炎两种已知异常病例 | 计算机视觉 | 肺部感染性疾病 | CT成像 | 自编码器 | 图像序列 | NA | NA | 局部重建自编码器（LRAE） | AUC, F1-score, 准确率 | NA |
| 99 | 2025-12-13 |
Dynamic positron emission tomography image reconstruction using spatiotemporal kernel method with deep image prior
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1018
PMID:41367792
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合时空核与深度图像先验（DIP）框架的动态PET图像重建新算法，旨在提高重建图像质量 | 开发了一种新颖的DIP重建算法，整合了时空核，无需外部训练数据，并支持列表模式重建以实现全3D成像 | 未明确提及算法的计算复杂度或对特定临床场景的泛化能力限制 | 提高动态PET图像重建质量，特别是在低光子计数条件下 | 动态PET图像 | 医学影像处理 | NA | 正电子发射断层扫描（PET） | 深度学习 | 图像 | 模拟和临床前研究数据（具体数量未提及） | NA | 深度图像先验（DIP）框架 | 信噪比（SNR）, 结构相似性指数（SSIM）, 对比恢复系数（CRC） | NA |
| 100 | 2025-12-13 |
Fully automated intensity-modulated radiotherapy plans for rectal cancer based on deep learning predictions of three-dimensional dose distributions
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-168
PMID:41367788
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习预测三维剂量分布的直肠癌调强放疗全自动计划设计方法 | 提出了一种三维多任务训练U-Net模型，通过引入梯度图和等剂量线图学习来增强网络提取剂量分布语义信息的能力，并基于高精度剂量预测建立了两种全自动优化方法 | 训练集样本量相对较小（n=99），外部测试集样本量有限（n=15），未在更广泛的多中心数据上进行验证 | 提高直肠癌调强放疗计划设计的效率和质量，实现全自动化计划设计 | 直肠癌患者的放疗剂量分布 | 医学影像分析， 放射治疗计划 | 直肠癌 | 调强放疗， 蒙特卡洛剂量计算算法 | 深度学习模型 | 三维剂量分布数据， 剂量-体积直方图参数 | 训练集99例， 独立测试集26例， 外部测试集15例 | NA | 3D MT-U-Net | 平均绝对误差， 剂量-体积直方图参数 | NA |