深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33459 篇文献，本页显示第 11241 - 11260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11241 | 2025-10-07 |
Deep learning-based normative database of anterior chamber dimensions for angle closure assessment: the Singapore Chinese Eye Study
2025-Mar-20, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2024-325602
PMID:39486884
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研究论文 | 本研究基于深度学习建立了新加坡华人前房尺寸的规范数据库，用于评估房角关闭 | 首次建立了基于深度学习的华人前房尺寸规范数据库，并提出了ACD第20百分位数和LV第85百分位数的组合诊断标准 | 研究仅针对新加坡华人群体，样本代表性有限；排除了有眼部手术或外伤的病例 | 建立前房尺寸的规范数据库并评估其在原发性房角关闭疾病诊断中的价值 | 新加坡华人眼病研究中的2157只眼睛（1853只开放房角，304只房角关闭） | 医学影像分析 | 眼科疾病 | 前段光学相干断层扫描 | 深度学习算法 | 医学影像 | 2157只眼睛 | NA | NA | 平衡准确度, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 11242 | 2025-10-07 |
Leveraging large language models for knowledge-free weak supervision in clinical natural language processing
2025-Mar-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-68168-2
PMID:40064991
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研究论文 | 提出一种利用大语言模型进行知识无关弱监督的临床自然语言处理方法 | 通过微调LLM生成弱标注数据训练下游BERT模型，无需领域知识即可实现优越性能 | LLM推理计算量较大 | 解决临床自然语言处理中标注数据稀缺的问题 | 临床命名实体识别 | 自然语言处理 | NA | 弱监督学习、上下文学习 | LLM, BERT | 临床文本 | 三个i2b2/n2c2数据集，不超过50份黄金标准病历 | NA | Llama2-13B, PubMedBERT | F1分数 | NA |
| 11243 | 2025-10-07 |
Development of a deep learning radiomics model combining lumbar CT, multi-sequence MRI, and clinical data to predict high-risk cage subsidence after lumbar fusion: a retrospective multicenter study
2025-Mar-02, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-025-01355-y
PMID:40025592
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研究论文 | 开发结合腰椎CT、多序列MRI和临床数据的深度学习影像组学模型，用于预测腰椎融合术后高风险椎间融合器下沉 | 首次将3D视觉变换器深度学习模型与传统影像组学特征、临床特征相结合，构建多中心联合预测模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（305例患者），需要进一步前瞻性验证 | 预测腰椎融合术后高风险椎间融合器下沉患者 | 接受腰椎融合手术的患者 | 医学影像分析 | 脊柱疾病 | CT、MRI影像学检查 | 深度学习, 逻辑回归 | 医学影像（CT、MRI）、临床数据 | 305例患者（训练集214例，验证集61例，测试集30例）来自三个医疗中心 | NA | 3D视觉变换器 | AUC（曲线下面积） | NA |
| 11244 | 2025-10-07 |
KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate From a Smartwatch
2025-03, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3477275
PMID:39383068
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研究论文 | 提出一种融合专家知识的知识驱动深度学习模型KID-PPG，用于从智能手表PPG信号中准确提取心率 | 通过自适应线性滤波、深度概率推断和数据增强将医学与信号处理领域的专家知识整合到深度学习模型中 | 仅在PPGDalia数据集上进行评估，未在其他数据集验证泛化能力 | 解决PPG信号中运动伪影和信号质量退化导致的心率提取不准确问题 | 智能手表采集的光电容积脉搏波(PPG)信号 | 生物医学信号处理 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波(PPG) | 深度学习 | PPG信号 | PPGDalia数据集 | NA | KID-PPG | 平均绝对误差(MAE) | NA |
| 11245 | 2025-10-07 |
Brain tumour histopathology through the lens of deep learning: A systematic review
2025-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109642
PMID:39787663
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系统综述 | 系统回顾深度学习在脑肿瘤特别是胶质母细胞瘤组织病理学研究中的应用现状与趋势 | 首次系统梳理了ML/DL技术在GBM组织病理学研究中的应用模式，揭示了组学数据与组织病理数据整合分析的新趋势 | 纳入的GBM相关研究数量有限（仅8篇），且许多研究未能清晰报告模型训练和评估方法 | 调查机器学习/深度学习技术如何推动脑肿瘤特别是胶质母细胞瘤的组织病理学研究进展 | 54项符合条件的研究，重点关注胶质母细胞瘤相关研究 | 数字病理 | 脑肿瘤/胶质母细胞瘤 | 组织病理学与多组学数据整合分析 | SVM, CNN | 组织病理图像, 多组学数据 | 54项研究（其中8项GBM专项研究） | NA | ResNet | NA | NA |
| 11246 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence-Guided Lung Ultrasound by Nonexperts
2025-Mar-01, JAMA cardiology
IF:14.8Q1
DOI:10.1001/jamacardio.2024.4991
PMID:39813064
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研究论文 | 评估人工智能引导非专业医护人员获取诊断质量肺部超声图像的能力 | 首次验证AI引导非专业医护人员获取诊断质量肺部超声图像的可行性 | 研究样本量有限，仅包含176名参与者 | 评估AI在指导非专业医护人员获取诊断质量肺部超声图像方面的能力 | 呼吸困难患者和非专业医护人员（医疗助理、呼吸治疗师和护士） | 医学影像分析 | 肺部疾病 | 肺部超声 | 深度学习 | 超声图像 | 176名参与者 | NA | NA | 诊断质量比例 | NA |
| 11247 | 2025-10-07 |
Ventricular Arrhythmia Classification Using Similarity Maps and Hierarchical Multi-Stream Deep Learning
2025-03, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3490187
PMID:39485690
|
研究论文 | 提出一种基于相似性映射和分层多流深度学习的室性心律失常分类方法 | 开发了相似性映射特征来捕捉ECG信号中的规律性，并提出了分层多流ResNet34架构 | NA | 解决室性心动过速、心室颤动和非室性心律之间的分类问题 | 心电图信号中的室性心律失常 | 数字病理学 | 心血管疾病 | ECG信号分析 | 深度学习 | 心电图信号 | NA | NA | ResNet34 | 灵敏度, 准确率 | NA |
| 11248 | 2025-10-07 |
Efficient spheroid morphology assessment with a ChatGPT data analyst: implications for cell therapy
2025-Mar, BioTechniques
IF:2.2Q4
DOI:10.1080/07366205.2025.2493489
PMID:40264428
|
研究论文 | 开发基于ChatGPT数据分析师的深度学习自动方法用于评估脂肪来源干细胞球体形态质量 | 首次将ChatGPT数据分析师应用于细胞球体形态评估，提供自动化测量解决方案 | 未提及样本量的具体限制和模型泛化能力的验证 | 开发自动化的球体尺寸测量方法以改进细胞球体质量评估 | 脂肪来源干细胞(ADSCs)形成的球体 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 深度学习图像识别与处理 | NA | 图像 | NA | ChatGPT Data Analyst, ImageJ | NA | Bland-Altman分析, 散点图相关系数 | NA |
| 11249 | 2025-10-07 |
Multiple model visual feature embedding and selection method for an efficient oncular disease classification
2025-Feb-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-84922-y
PMID:39934192
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的眼疾自动分类系统，采用多模型视觉特征嵌入和选择方法 | 引入结合线性判别分析和先进神经网络分类器的两级特征选择框架，显著降低计算复杂度同时提升分类准确率 | 仅在ODIR数据集上进行验证，需要进一步临床实际环境测试 | 开发高效的眼部疾病自动分类系统以支持临床决策 | 眼部疾病患者眼底图像 | 计算机视觉 | 眼部疾病 | 眼底成像 | DNN, LSTM, BiLSTM | 图像 | 5000张患者眼底图像，分为8种眼疾类别 | TensorFlow, Keras | DenseNet201, EfficientNetB3, InceptionResNetV2 | 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
| 11250 | 2025-10-07 |
Computational Methods for Predicting Chemical Reactivity of Covalent Compounds
2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01591
PMID:39823568
|
研究论文 | 本研究开发了预测共价化合物化学反应性的计算方法 | 整合机器学习、深度学习和量子力学计算评估共价化合物固有反应性，FP-Stack模型在测试集上表现出优异的相关性 | 研究主要针对半胱氨酸靶向共价化合物，未涵盖其他亲核氨基酸靶点 | 准确预测和调控共价化合物的反应性以促进共价药物发现 | 419种半胱氨酸靶向共价化合物及其反应性数据 | 机器学习 | NA | 量子力学计算 | 机器学习,深度学习 | 化学化合物数据 | 419种共价化合物 | NA | FP-Stack | Pearson相关系数,Spearman相关系数 | NA |
| 11251 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Tract Classification of Preoperative DWI Tractography Advances the Prediction of Short-Term Postoperative Language Improvement in Children With Drug-Resistant Epilepsy
2025-02, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3463481
PMID:39292577
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研究论文 | 开发基于深度卷积神经网络的束路分类方法，通过术前弥散加权成像连接组预测儿童耐药性癫痫患者术后短期语言功能改善 | 扩展了基于DCNN的束路分类方法，利用高质量全脑弥散加权成像连接组数据库，显著提高了连接标记的可重复性和术后语言改善预测准确率 | 研究样本量有限，需要在更大规模队列中验证方法的普适性 | 提高儿童耐药性癫痫患者术后语言功能改善的预测准确性 | 患有耐药性癫痫的儿童患者 | 医学影像分析 | 癫痫 | 弥散加权成像，束路成像 | DCNN | 医学影像 | 独立验证队列 | NA | 深度卷积神经网络 | 准确率，F统计量 | NA |
| 11252 | 2025-10-07 |
Deep Learning for Pediatric Sleep Staging From Photoplethysmography: A Transfer Learning Approach From Adults to Children
2025-02, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3470534
PMID:39331540
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研究论文 | 本研究采用迁移学习方法，将基于成人数据训练的深度学习模型应用于儿童光电容积脉搏波睡眠分期 | 首次将成人领域的深度学习模型通过迁移学习应用于儿童睡眠分期，解决了儿童数据稀缺的问题 | 对5岁以下儿童性能下降，需要覆盖更广年龄范围的儿科数据集 | 开发基于光电容积脉搏波的自动化儿童睡眠分期算法 | 儿童睡眠数据，特别是5-10岁年龄段 | 机器学习 | 睡眠障碍 | 光电容积脉搏波 | 深度学习 | 时间序列数据 | CHAT数据集（儿童腺样体扁桃体切除术试验）的80%用于训练，包含5-10岁儿童记录 | NA | NA | Cohen's Kappa | NA |
| 11253 | 2025-10-07 |
TFTL: A Task-Free Transfer Learning Strategy for EEG-Based Cross-Subject and Cross-Dataset Motor Imagery BCI
2025-02, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2024.3474049
PMID:39365711
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研究论文 | 提出一种无需任务校准的迁移学习策略TFTL，用于基于EEG的跨被试和跨数据集运动想象脑机接口 | 首次提出任务无关的迁移学习策略，仅使用目标被试的静息态数据即可构建个性化模型，实现零校准试验 | 未明确说明模型在不同疾病人群中的泛化能力 | 减少运动想象脑机接口的校准时间并实现多中心数据协同建模 | 脑电信号数据 | 机器学习 | 神经康复疾病 | EEG脑电信号采集 | 深度学习 | 脑电信号 | 五个数据集（BCIC IV Dataset 2a, Dataset 1, Physionet MI, Dreyer 2023, OpenBMI） | NA | ShallowConvNet, EEGNet, TCNet-Fusion | 准确率提升 | NA |
| 11254 | 2025-10-07 |
A Serial MRI-based Deep Learning Model to Predict Survival in Patients with Locoregionally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma
2025-Feb, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230544
PMID:39812582
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研究论文 | 开发基于连续MRI和深度学习的预后模型，用于预测局部晚期鼻咽癌患者的生存率 | 首次将治疗前后的连续MRI与图卷积神经网络结合，构建放射组学-临床预后模型 | 回顾性研究设计，样本量有限 | 预测局部晚期鼻咽癌患者的无病生存期 | 1039例局部晚期鼻咽癌患者 | 医学影像分析 | 鼻咽癌 | MRI成像 | 图卷积神经网络 | 医学影像 | 1039例患者（779男，260女，平均年龄44±11岁） | NA | 图卷积神经网络 | C-index | NA |
| 11255 | 2025-10-07 |
NETest and Gastro-Entero-Pancreatic Neuroendocrine Tumors: Still Far from Routine Clinical Application? A Systematic Review
2025-Jan-27, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes16020161
PMID:40004490
|
系统评价 | 本文系统评价了NETest在胃肠胰神经内分泌肿瘤诊断和预后分层中的应用价值 | 首次系统评估NETest在胃肠胰神经内分泌肿瘤中的诊断准确性和预后价值 | NETest特异性较低，可能受其他胃肠道恶性肿瘤干扰，需要更大样本的前瞻性研究验证 | 评估NETest在胃肠胰神经内分泌肿瘤诊断和预后中的临床应用价值 | 胃肠胰神经内分泌肿瘤患者 | 数字病理 | 神经内分泌肿瘤 | 实时PCR结合深度学习策略 | 深度学习 | 基因表达数据 | 14项研究（5项诊断研究，9项预后研究） | NA | NA | 准确率, 特异性 | NA |
| 11256 | 2025-10-07 |
Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Tumor and Axillary Lymph Node Status Prediction After Neoadjuvant Chemotherapy
2025-Jan, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.07.036
PMID:39183131
|
研究论文 | 本研究开发基于超声的深度学习影像组学列线图模型，用于预测乳腺癌患者新辅助化疗后的肿瘤状态和腋窝淋巴结转移 | 首次将临床特征、影像组学特征和深度迁移学习特征融合构建DLRN模型，并验证其在乳腺癌新辅助化疗后评估中的预测效能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（243例患者），需要多中心前瞻性研究进一步验证 | 探索深度学习影像组学列线图在预测乳腺癌新辅助化疗后肿瘤状态和淋巴结转移的可行性 | 接受新辅助化疗的乳腺癌患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 超声成像 | 深度学习, Cox回归 | 超声图像, 临床数据 | 243例患者（2014年10月至2022年7月） | NA | 深度学习影像组学列线图 | AUC, C-index, ROC曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 11257 | 2025-10-07 |
Deep Learning and Multidisciplinary Imaging in Pediatric Surgical Oncology: A Scoping Review
2025-Jan, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.70574
PMID:39812075
|
综述 | 本综述探讨了深度学习在儿童外科肿瘤学多学科影像中的应用现状 | 首次系统梳理了深度学习在儿童外科肿瘤学多学科影像（放射学、病理学等）中的应用情况 | 由于纳入研究的异质性，无法对研究性能做出总体评价 | 评估深度学习在儿童外科肿瘤学多学科影像中的应用现状和发展前景 | 儿童实体肿瘤的医学影像数据 | 数字病理学 | 儿童肿瘤 | 医学影像分析 | 深度学习 | 医学影像 | 36篇相关研究文章（放射学22篇，病理学9篇，其他影像诊断5篇） | NA | NA | NA | NA |
| 11258 | 2025-10-07 |
Prompting large language models to extract chemical‒disease relation precisely and comprehensively at the document level: an evaluation study
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0320123
PMID:40198724
|
研究论文 | 评估大型语言模型在文档级化学-疾病关系抽取中的精确性和全面性表现 | 首次系统评估GPT3.5、GPT4.0和Claude-opus在文档级化学-疾病关系抽取中的能力，并设计了多种提示工程策略 | 模型在抽取过程中表现出一定顽固性，提示工程策略效果有限，存在内容偏见 | 评估大型语言模型在文档级化学-疾病关系抽取任务中的精确和全面抽取能力 | 化学-疾病关系 | 自然语言处理 | NA | 提示工程 | 大型语言模型 | 文本 | 自建数据集 | NA | GPT3.5, GPT4.0, Claude-opus | F1分数 | NA |
| 11259 | 2025-10-07 |
Continuous three-dimensional transesophageal echocardiography and deep learning for perioperative monitoring of left ventricular longitudinal function
2025-Jan, European heart journal. Imaging methods and practice
DOI:10.1093/ehjimp/qyaf052
PMID:40400533
|
研究论文 | 开发结合三维经食管超声心动图和深度学习的3D autoMAPSE方法，用于围手术期左心室功能的连续监测 | 首次将三维经食管超声心动图与深度学习相结合，实现自动测量二尖瓣环平面收缩期位移的连续监测 | 研究样本量较小（50例），仅在心脏手术后重症患者中验证 | 开发左心室功能的连续监测方法以改善心肺管理 | 心脏手术后成人重症监护患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 三维经食管超声心动图 | 深度学习 | 三维超声图像 | 50例心脏手术后重症患者 | NA | NA | 最小显著变化, 偏差, 一致性界限, 相关系数 | NA |
| 11260 | 2025-10-07 |
Multimodal AI diagnostic system for neuromyelitis optica based on ultrawide-field fundus photography
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1555380
PMID:40400634
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研究论文 | 开发基于超广角眼底摄影和临床检查数据的多模态AI诊断系统用于视神经脊髓炎的诊断预测 | 首个结合超广角眼底摄影和临床数据用于视神经脊髓炎诊断的多模态AI模型 | NA | 开发用于预测视神经脊髓炎发病和分期的AI诊断模型 | 视神经脊髓炎患者和非患者群体 | 计算机视觉 | 视神经脊髓炎 | 超广角眼底摄影 | 深度学习 | 图像, 临床数据 | 285名NMO患者的330只眼和770名非NMO参与者的1288只眼 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性, Youden指数 | NA |