深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33905 篇文献，本页显示第 1081 - 1100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1081 | 2025-11-07 |
Artificial Intelligence in Cancer Oncology Through Comprehensive Bibliometric Mapping of Global Trends Impact and Conceptual Structures
2025, Journal of healthcare leadership
IF:3.4Q1
DOI:10.2147/JHL.S550933
PMID:41185664
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研究论文 | 通过文献计量学映射分析人工智能在肿瘤学领域的全球研究趋势、知识影响和概念结构 | 首次对2022-2025年间人工智能在肿瘤学领域的研究进行全面文献计量分析，揭示了多模态学习、放射基因组学等主导主题以及基于Transformer的模型、联邦学习等新兴方向 | 低收入和中等收入国家参与有限、缺乏标准化数据集、多学科合作不足 | 分析人工智能在肿瘤学领域的全球研究趋势和概念结构 | 19,627篇同行评审文章（从34,218篇初始数据集中筛选） | 机器学习 | 癌症 | 文献计量分析、对应分析(CA)、多重对应分析(MCA) | NA | 文献数据 | 19,627篇文章 | RStudio | NA | 解释方差（第一维度80.01%，第二维度8.76%） | NA |
| 1082 | 2025-11-07 |
Predictive value of artificial intelligence and radiomics for atrial fibrillation recurrence after catheter ablation for pulmonary vein isolation
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251393276
PMID:41185683
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能和影像组学的无创模型，用于预测肺静脉隔离导管消融术后房颤复发风险 | 首次结合SwinUNETR深度学习模型进行心脏区域分割和影像组学特征提取，并提供了基于影像组学的可解释性分析方法 | 样本量相对有限（311例患者），模型预测性能仍有提升空间（AUC 0.79） | 提高肺静脉隔离术后房颤复发的预测准确性，优化患者选择策略 | 311例接受肺静脉隔离导管消融术的房颤患者，包括复发组（160例）和非复发组（151例） | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 影像组学分析 | 深度学习, 机器学习 | 医学影像 | 311例房颤患者 | NA | SwinUNETR | Dice系数, AUC | NA |
| 1083 | 2025-11-07 |
Evaluation of recent lightweight deep learning architectures for lung cancer CT classification
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1647701
PMID:41049845
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研究论文 | 评估三种轻量级深度学习架构在肺癌CT分类任务中的性能表现 | 首次在医学影像领域系统评估MobileOne-S0、FastViT-S12和MambaOut-Femto等新型轻量级模型，为资源受限环境提供临床部署依据 | 仅使用两个数据集（共369例），样本规模相对有限 | 评估轻量级深度学习模型在肺癌CT分类中的性能，为临床资源受限环境提供模型选择依据 | 肺癌CT图像分类 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 公共数据集95例，私有数据集274例，总计369例CT病例 | NA | MobileOne-S0, FastViT-S12, MambaOut-Femto, ResNet, Swin Transformer | 准确率, AUC | NA |
| 1084 | 2025-11-07 |
Correction: Evaluation of recent lightweight deep learning architectures for lung cancer CT classification
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1715188
PMID:41195277
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修正 | 对先前发表的肺癌CT分类轻量级深度学习架构评估论文进行内容修正 | NA | NA | NA | NA | NA | 肺癌 | NA | NA | CT图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1085 | 2025-11-06 |
GlucoNet-MM: A multimodal attention-based multi-task learning framework with decision transformer for personalised and explainable blood glucose forecasting
2025-Dec, Diabetes, obesity & metabolism
DOI:10.1111/dom.70147
PMID:40977343
|
研究论文 | 提出一种基于注意力机制的多任务学习框架GlucoNet-MM，结合决策变换器实现个性化可解释血糖预测 | 首次将决策变换器与多模态注意力机制结合，实现政策感知的血糖预测并提供模型可解释性 | 仅在两个公开数据集上验证，需要更多临床环境下的验证 | 开发先进的个性化可解释深度学习框架用于血糖预测 | 糖尿病患者血糖数据 | 机器学习 | 糖尿病 | 连续血糖监测(CGM), 胰岛素剂量记录, 碳水化合物摄入记录, 体力活动监测 | Transformer, 多任务学习 | 多模态生理和行为数据 | 两个公开数据集(BrisT1D和OhioT1DM) | PyTorch, TensorFlow | Decision Transformer, 注意力机制 | R2分数, 平均绝对误差(MAE) | NA |
| 1086 | 2025-11-06 |
Local large arterial perivascular adipose tissue metabolic and anatomical features are associated with hypertensive clinical outcomes: a PET/CT-based study
2025-Dec, Annals of medicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1080/07853890.2025.2578724
PMID:41170857
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研究论文 | 本研究利用PET/CT探讨大动脉血管周围脂肪组织的解剖和代谢特征与高血压临床结局的关系 | 首次发现局部大动脉PVAT特征与高血压结局的关联，并揭示其在疾病进展中的空间富集模式 | 样本量相对有限（150例），且为回顾性研究设计 | 探究大动脉血管周围脂肪组织特征与高血压临床结局的关联 | 150例原发性肺部恶性肿瘤患者（其中45例高血压患者） | 数字病理 | 心血管疾病 | PET/CT, 18F-FDG PET/CT | 深度学习 | 医学影像 | 150例患者（45例高血压患者） | TotalSegmentator | NA | AUC, 比值比, p值, 置信区间 | NA |
| 1087 | 2025-11-06 |
Radiomic Applications in Skull Base Pathology: A Systematic Review of Potential Clinical Uses
2025-Dec, Journal of neurological surgery. Part B, Skull base
DOI:10.1055/a-2436-8444
PMID:41140420
|
系统综述 | 系统回顾了影像组学在颅底病理学中的应用现状和潜在临床价值 | 首次系统性地总结了影像组学在颅底病理学中的应用趋势，揭示了该领域自2017年以来的指数级增长 | 需要更大样本量、预测模型的验证和临床应用，需进一步研究影像组学在颅底治疗中的优缺点 | 探索影像组学在颅底文献中的应用现状 | 颅底病理学相关的医学影像数据 | 医学影像分析 | 颅底肿瘤疾病 | 影像组学特征提取与分析 | NA | 放射影像图像 | 102项研究，包含26,280张放射影像图像，平均每项研究258±677个病例 | NA | NA | NA | NA |
| 1088 | 2025-11-06 |
An Ensemble CNN With Bayesian Learning Model for Multiclass Classification of Brain Disease Using Adaptive Refinement Network-Based Segmentation
2025-Dec, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.70166
PMID:41191287
|
研究论文 | 提出一种集成CNN与贝叶斯学习的模型，通过自适应优化网络分割和分类脑部疾病 | 结合自适应优化网络分割、基于适应度的火烈鸟搜索算法优化参数，以及集成CNN与贝叶斯学习的多模型融合分类方法 | NA | 早期脑肿瘤诊断与多类别脑部疾病分类 | 脑部MRI图像 | 计算机视觉 | 脑部疾病 | MRI成像 | CNN, 集成学习 | 医学图像 | NA | NA | VGG16, ResNet, Xception, 自适应优化网络 | 准确率, 鲁棒性 | NA |
| 1089 | 2025-11-06 |
Carbon dots meet artificial intelligence: applications in biomedical engineering
2025-Nov-05, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d5tb00593k
PMID:41065544
|
综述 | 本文全面综述了人工智能在碳点研究中的应用及其在生物医学工程中的潜力 | 首次系统探讨人工智能与碳点交叉领域，涵盖从材料设计到生物医学应用的完整链条 | NA | 探索人工智能技术在碳点材料研究及生物医学工程中的应用前景 | 碳点材料及其在生物医学工程中的应用 | 机器学习, 生物医学工程 | NA | 机器学习, 深度学习 | NA | 材料特性数据, 生物医学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1090 | 2025-11-06 |
Genome-wide functional annotation and interpretation of splicing variants: toward RNA-targeted therapies
2025-Nov-05, Journal of human genetics
IF:2.6Q2
DOI:10.1038/s10038-025-01424-z
PMID:41188449
|
综述 | 系统阐述剪接破坏性变异的基因组功能注释与解释方法及其在RNA靶向治疗中的应用前景 | 整合非编码区变异注释策略，结合深度学习与基序导向工具，建立从变异识别到RNA靶向治疗的完整研究框架 | 依赖计算预测工具的准确性，实验验证策略仍需标准化，临床应用转化存在技术壁垒 | 开发系统性识别和解释剪接破坏性变异的策略，推动精准医疗发展 | 剪接破坏性变异（包括同义、深内含子和调控区变异） | 生物信息学 | 神经肌肉疾病及其他剪接驱动疾病 | 基因组测序，RNA靶向治疗技术（反义寡核苷酸、小分子调节剂、RNA编辑平台） | 深度学习模型，基序导向工具 | 基因组变异数据，剪接数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1091 | 2025-11-06 |
From telepresence to intelligent convergence: mapping the global research landscape of remote robotic surgery (1980-2025)
2025-Nov-05, Journal of robotic surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1007/s11701-025-02934-w
PMID:41188635
|
文献计量分析 | 通过文献计量分析方法绘制1980-2025年远程机器人手术的全球研究格局和概念演变图谱 | 首次对远程机器人手术领域进行系统性文献计量分析，识别出三个概念演进阶段和五大主题领域 | 仅基于Scopus数据库的857篇文献，可能未涵盖所有相关研究 | 分析远程机器人手术的全球研究格局、发展趋势和概念演变 | 857篇Scopus索引的远程机器人手术相关文献 | 医学信息学 | 外科手术 | 文献计量分析，Walktrap聚类算法 | NA | 文献元数据 | 857篇文献 | Bibliometrix (R-package), VOSviewer, CiteSpace | Walktrap聚类算法 | 年增长率，国际合作率，布拉德福定律分析 | NA |
| 1092 | 2025-11-06 |
Letter to editor on "deep learning facilitated discovery of prognosis biomarkers and their ligands to improve liver cancer treatment"
2025-Nov-05, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003656
PMID:41190371
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1093 | 2025-11-06 |
Metagenomics approach to predict antibiotic resistance genes in sputum samples of adult people with cystic fibrosis: a pilot study
2025-Nov-05, Microbiology spectrum
IF:3.7Q2
DOI:10.1128/spectrum.02299-24
PMID:41190884
|
研究论文 | 本研究探索使用宏基因组学方法结合深度学习工具预测囊性纤维化患者痰液样本中的抗生素耐药基因 | 首次将宏基因组学与深度学习工具deepARG结合，为囊性纤维化患者提供比传统培养方法更快速的抗生素敏感性预测方法 | 样本量较小（20名患者，68份样本），仅对部分抗生素类别获得显著结果 | 开发基于宏基因组学的抗生素敏感性快速预测方法 | 囊性纤维化成年患者的痰液样本 | 生物信息学 | 囊性纤维化 | 鸟枪法宏基因组测序 | 深度学习 | 基因组测序数据 | 20名囊性纤维化患者提供的68份痰液样本 | deepARG | NA | AUCROC, 灵敏度 | NA |
| 1094 | 2025-11-06 |
Deep Learning Analysis of Dynamic Contrast-enhanced US Images for Adnexal Lesion Classification
2025-Nov-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240786
PMID:41190943
|
研究论文 | 开发基于动态对比增强超声图像的深度学习模型OCNet用于附件病变分类 | 首次将动态对比增强超声图像与深度学习结合用于附件病变分类，并证明其性能优于现有标准方法 | 回顾性研究，样本量相对有限（395例患者） | 开发附件病变自动分类的深度学习模型 | 经病理证实的附件病变患者 | 医学影像分析 | 卵巢癌 | 动态对比增强超声 | 深度学习 | 超声图像 | 395例女性患者（252例良性，143例恶性） | NA | OCNet | AUC, 特异性 | NA |
| 1095 | 2025-11-06 |
Application of multi-scale feature extraction and explainable machine learning in chest x-ray position evaluation within an integrated learning framework
2025-Nov-05, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-12097-9
PMID:41191081
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和机器学习的融合网络，用于胸部X射线定位的定量和可解释评估 | 提出了基于分割的随机森林融合网络，结合SHAP方法增强模型临床可解释性 | 回顾性研究，数据来源于单一医疗机构 | 分析胸部X射线患者定位布局中的关键因素 | 胸部X射线图像 | 医学影像分析 | 胸部疾病 | X射线成像 | 深度学习, 机器学习 | 医学图像 | 3300张胸部X射线图像，来自中国医疗机构（2021年3月-2022年12月） | NA | U-net++, U-net, Random Forest Fusion Network | AUC, 准确率, 敏感性, 特异性, Dice系数 | NA |
| 1096 | 2025-11-06 |
Automated analysis of paraspinal muscles: segmentation and multi-parameter quantification in lumbar CT using convolutional neural network
2025-Nov-05, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-025-09541-1
PMID:41191112
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研究论文 | 开发基于卷积神经网络的深度学习算法，用于腰椎CT中八块椎旁肌的自动分割和多参数量化 | 首次在腰椎CT中实现八块椎旁肌的自动分割和多参数量化，克服了手动分割耗时且存在变异性的问题 | 样本量相对较小（100例腰椎CT扫描），需要进一步验证在更大样本和不同人群中的泛化能力 | 开发自动化的椎旁肌分割和量化方法，支持大规模椎旁肌和脊柱相关疾病的流行病学研究 | 腰椎椎旁肌（双侧腰大肌、腰方肌、竖脊肌和多裂肌） | 医学影像分析 | 脊柱相关疾病 | CT成像 | CNN | CT图像 | 100例腰椎CT扫描（年龄55.02±16.2岁，62例女性） | NA | TransUNet | Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均交并比, 组内相关系数 | NA |
| 1097 | 2025-11-06 |
Unveiling Hearts: Deep Learning-Based Electrocardiogram Classification for Congenital Heart Disease Detection
2025-Nov-05, Current medical science
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s11596-025-00134-z
PMID:41191231
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的先天性心脏病心电图分类方法 | 结合CNN和RNN分析心电图信号，并应用SMOTE技术解决类别不平衡问题 | 需要在更多数据集上验证模型，并解决噪声处理和外部验证等现实挑战 | 开发准确分类先天性心脏病的深度学习方法 | 心电图信号 | 机器学习 | 先天性心脏病 | 心电图分析 | CNN,RNN | 时间序列数据 | MIT-BIH心律失常数据库 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 1098 | 2025-11-06 |
Automatically Measuring Kidney, Liver, and Cyst Volumes in Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease
2025-Nov-04, Journal of the American Society of Nephrology : JASN
IF:10.3Q1
DOI:10.1681/ASN.0000000904
PMID:41186985
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研究论文 | 开发基于深度学习的三维分割模型，用于自动测量常染色体显性多囊肾病患者的肾脏、肝脏和囊肿体积 | 提出结合U-Net和Transformer的3D混合模型，并开发了首个基于网络的自动体积测量平台 | 模型在肝脏囊肿分割性能相对较低(Dice分数0.82)，且外部验证数据集规模有限 | 开发自动、准确的ADPKD肾脏、肝脏和囊肿体积测量工具 | 常染色体显性多囊肾病患者和健康对照者 | 数字病理学 | 常染色体显性多囊肾病 | MRI, CT扫描 | 3D混合模型 | 医学影像 | 720名参与者(611名ADPKD患者，109名对照) | NA | U-Net, Transformer | Dice系数, 平均绝对百分比差异 | 基于网络的平台 |
| 1099 | 2025-11-06 |
Structure-Preserving Two-Stage Diffusion Model for CBCT Metal Artifact Reduction
2025-Nov-04, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3628764
PMID:41187053
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研究论文 | 提出一种用于CBCT金属伪影减少的结构保持两阶段扩散模型 | 采用两阶段扩散框架，结合结构感知扩散模型和分割引导采样策略，强调结构保持和领域泛化能力 | 需要配对的口内扫描数据和CBCT图像进行监督训练 | 解决CBCT中金属植入物引起的伪影问题，提高诊断准确性 | 牙科CBCT图像中的金属伪影 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 锥束计算机断层扫描(CBCT), 口内扫描(IOS) | 扩散模型 | 医学图像 | 模拟数据和真实世界数据 | NA | 两阶段扩散框架 | 伪影减少效果, 结构保持能力 | NA |
| 1100 | 2025-11-06 |
Integration of deep learning and Bayesian networks for personalized tooth color prediction in dental esthetics: A study in Chinese Han population
2025-Nov-04, Journal of prosthodontics : official journal of the American College of Prosthodontists
DOI:10.1111/jopr.70049
PMID:41187324
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研究论文 | 本研究开发了一种结合深度学习与贝叶斯网络的混合模型，用于预测中国汉族人群的个性化牙齿颜色偏好 | 首次将卷积神经网络与贝叶斯网络相结合用于牙齿颜色预测，显著提高了预测准确率 | 样本量相对较小（128名参与者），仅针对中国汉族人群进行研究 | 研究肤色、年龄和性别如何影响牙齿颜色偏好，为个性化牙齿美学提供量化指导 | 中国汉族人群（包括牙科专业人士和非专业人士）对标准化微笑图像的牙齿颜色偏好 | 计算机视觉 | NA | 牙齿颜色评估，VITA经典色标系统 | CNN, 贝叶斯网络 | 图像 | 128名参与者（62名男性，66名女性；60名牙科专业人士，68名非专业人士） | NA | 卷积神经网络与贝叶斯网络混合架构 | 准确率 | NA |