深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36930 篇文献，本页显示第 1061 - 1080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1061 | 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
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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 |
| 1062 | 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 |
| 1063 | 2025-12-13 |
Comparison of image quality in 40 keV virtual monoenergetic images of dual-energy CT pulmonary angiography using deep learning and iterative reconstruction algorithms under optimized low dose scanning protocols
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1420
PMID:41367800
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研究论文 | 本研究比较了在低剂量双能CT肺动脉造影中，使用深度学习图像重建与迭代重建算法生成的40 keV虚拟单能图像的质量 | 首次在低剂量双能CT肺动脉造影中，系统比较了深度学习图像重建与自适应统计迭代重建算法对40 keV虚拟单能图像质量的影响，并证明深度学习高设置算法能显著降低噪声并提升图像质量 | 研究为单中心前瞻性研究，样本量相对较小（75例），且仅评估了特定扫描仪和对比剂条件下的图像质量，未评估对肺栓塞诊断准确性的影响 | 评估和比较在低剂量双能CT肺动脉造影协议下，使用深度学习图像重建与迭代重建算法重建的40 keV虚拟单能图像的图像质量 | 临床疑似肺栓塞的患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 双能CT肺动脉造影 | 深度学习图像重建 | CT图像 | 75例患者 | NA | NA | 图像噪声, 对比噪声比, 信噪比, 主观Likert评分 | Revolution CT扫描仪 |
| 1064 | 2025-12-13 |
Deep learning-enhanced Colmap for 3D reconstruction and segmentation of facial port-wine stains for comprehensive evaluation
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-112
PMID:41367804
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和Colmap算法的方法，用于面部鲜红斑痣的三维重建与分割，以支持治疗规划和评估 | 结合深度学习与Colmap进行三维重建，并采用多色彩空间自适应融合网络进行二维病变分割，实现了高精度的三维病变形态重建和表面积计算 | 样本量较小（仅17名患者），可能影响模型的泛化能力 | 开发一种集成方法，用于鲜红斑痣病变的三维重建和分割，以应对其形状多样、颜色异质和边界模糊的挑战 | 面部鲜红斑痣病变 | 计算机视觉 | 鲜红斑痣 | 结构化光扫描, 色彩校准图像采集 | 深度学习 | 图像 | 17名患者 | Colmap | 多色彩空间自适应融合网络 | 均方根误差, CLIP相似度分数, 相对误差 | NA |
| 1065 | 2025-12-13 |
Dual-branch residual encoder-decoder convolutional neural network (DB-REDCNN): a computed tomography-integrated multimodal network for positron emission tomography denoising
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1321
PMID:41367808
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研究论文 | 本文提出了一种双分支残差编码器-解码器卷积神经网络（DB-REDCNN），用于整合CT结构信息以增强低剂量PET图像质量，特别是小病灶的去噪 | 提出了一种双分支多模态网络，利用配对的CT图像结构先验来增强PET重建中的边缘细节，并采用有效的融合机制 | 未明确讨论模型对CT和PET图像间较大错位的鲁棒性极限，且SUV均值误差略高于低剂量PET | 通过整合CT结构信息，从低剂量PET合成高质量的全剂量PET图像，以减少辐射剂量 | 低剂量PET图像和配对的CT图像 | 医学影像处理 | NA | PET成像，CT成像 | CNN | 图像 | NA | NA | 双分支残差编码器-解码器卷积神经网络（DB-REDCNN） | 均方根误差，峰值信噪比，结构相似性指数，边缘锐度（|K|值），SUV均值和最大值误差 | NA |
| 1066 | 2025-12-13 |
A method for estimating energy parameters of RNAs by differentiating base-pairing probabilities
2025-Dec, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaf171
PMID:41368196
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研究论文 | 本文提出了一种通过区分碱基配对概率来估计RNA能量参数的方法 | 利用深度学习中的梯度下降机制优化能量参数，并提出了包括基于McCaskill算法的动态规划方法计算配分函数导数的高效计算策略 | 未明确说明方法在复杂修饰碱基或大规模RNA结构中的验证效果 | 开发一种从碱基配对概率反推RNA子结构能量参数的计算方法 | RNA分子，特别是包含修饰碱基（如假尿嘧啶）的RNA | 计算生物学 | NA | 化学探测方法，分子动力学模拟 | 梯度下降优化 | 碱基配对概率数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1067 | 2025-12-13 |
Deep learning horizons: charting a course for clinical translation of multimodal AI in lung cancer precision surgery
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003182
PMID:40793836
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1068 | 2025-12-13 |
Letter to the Editor: deep learning-based radiomics and machine learning for prognostic assessment in IDH-wildtype glioblastoma after maximal safe surgical resection: a multicenter study
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003221
PMID:40839020
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1069 | 2025-12-13 |
Letter to the Editor: deep learning algorithms from histopathological images stratify molecular subtypes for leiomyosarcoma: a proof-and-concept diagnostic study
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003108
PMID:40844271
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1070 | 2025-12-13 |
Multimodal deep learning to predict postoperative major adverse cardiac and cerebrovascular events after noncardiac surgery
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003143
PMID:40865965
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种结合人口统计学数据、ICD-10手术编码和原始术前12导联心电图波形的多模态深度学习模型，用于预测非心脏手术后30天的主要不良心脑血管事件 | 创新性地整合原始心电图波形与最小化临床数据，利用基于Transformer的深度神经网络处理心电图信号，并通过梯度提升机结合多模态特征，实现了优于传统风险指数的预测性能 | 研究为单中心回顾性队列研究，可能受限于数据来源的单一性，且事件发生率较低（0.6%），需外部验证以确认泛化能力 | 开发并验证一种负担最小的多模态深度学习模型，以准确预测非心脏手术后30天的主要不良心脑血管事件风险 | 2006年至2020年间在一家三级学术中心接受区域或全身麻醉下非心脏手术的成年患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 12导联心电图波形分析 | Transformer, GBM | 人口统计学数据, ICD-10编码, 原始心电图波形 | 165,577例病例 | NA | 基于Transformer的深度神经网络, 梯度提升机 | AUROC, 精确率-召回率曲线, 灵敏度, 特异性, F1分数, 校准指标 | NA |
| 1071 | 2025-12-13 |
Letter to 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/JS9.0000000000003188
PMID:40865939
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1072 | 2025-12-13 |
Whole genome characterization of patient-derived lung cancer organoids
2025-Nov-30, Translational lung cancer research
IF:4.0Q1
DOI:10.21037/tlcr-2025-738
PMID:41367555
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研究论文 | 本研究通过全基因组测序对患者来源的肺癌类器官进行了全面的基因组特征分析，探索其突变景观和治疗潜力 | 利用全基因组测序技术对患者来源的肺癌类器官进行全面的基因组特征分析，包括非编码区域的突变，并结合深度学习进行药物反应预测 | 药物筛选显示基因组数据可用于药物预测，但需要更先进的模型来充分利用全基因组测序数据 | 建立并表征患者来源的肺癌类器官，以研究肿瘤生物学并为精准医学提供信息 | 来自14名非小细胞肺癌患者的切除肿瘤和恶性胸腔积液 | 数字病理学 | 肺癌 | 全基因组测序, 下一代测序 | 深度学习 | 基因组数据 | 14名非小细胞肺癌患者的肺癌类器官 | NA | NA | NA | NA |
| 1073 | 2025-12-13 |
Artificial intelligence in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: Machine learning for non-invasive diagnosis and risk stratification
2025-Nov-27, World journal of hepatology
IF:2.5Q2
DOI:10.4254/wjh.v17.i11.111354
PMID:41368121
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综述 | 本文综述了人工智能，特别是机器学习和深度学习，在代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）非侵入性诊断和风险分层中的最新进展、关键模型、性能指标及临床应用 | 系统总结了AI在MASLD诊断中的最新应用，强调了其在风险预测、影像解读和疾病分层方面的准确性提升，并指出了数据标准化、可解释性和临床验证等挑战 | NA | 探讨人工智能在代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）非侵入性诊断和风险分层中的应用 | 代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD） | 机器学习 | 代谢功能障碍相关脂肪性肝病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1074 | 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
|
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 |
| 1075 | 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 |
| 1076 | 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
|
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 |
| 1077 | 2025-12-13 |
Insights into AI-Driven malaria diagnosis: A systematic review with implications for Plasmodium knowlesi
2025-Nov, Acta tropica
IF:2.1Q2
|
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 |
| 1078 | 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
|
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 |
| 1079 | 2025-12-13 |
Deep learning for accurate tumour volume measurement and prediction of therapy response in paediatric osteosarcoma
2025-Nov-01, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-12115-w
PMID:41176552
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研究论文 | 本研究开发了两种自动卷积神经网络，用于量化小儿骨肉瘤的肿瘤体积并预测对诱导化疗的反应 | 开发了基于3D U-Net的自动深度学习模型，用于非侵入性地准确测量肿瘤体积并预测化疗反应，减少了对人工测量和术后组织病理学的依赖 | 研究为回顾性、多中心设计，样本量相对有限（总计101名患者），且外部验证集规模较小 | 评估小儿骨肉瘤的治疗反应，通过自动化方法提高肿瘤体积测量和化疗反应预测的准确性 | 小儿骨肉瘤患者 | 数字病理学 | 骨肉瘤 | 磁共振成像 | CNN | 图像 | 总计101名患者（训练集81名，验证集20名），共202次MRI扫描 | NA | 3D U-Net | Spearman相关系数, Bland-Altman图, Dice系数, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 1080 | 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 |