深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 37720 篇文献，本页显示第 1761 - 1780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1761 | 2025-12-17 |
Early diagnosis of transient ischemic attack facilitated by SERS-based artificial intelligence sensors
2025-Nov-27, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07699-5
PMID:41307575
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研究论文 | 本研究开发了一种基于荷叶/铜/二氧化硅/银多层膜的表面增强拉曼散射检测平台，结合人工智能算法，用于早期诊断短暂性脑缺血发作 | 结合SERS多层膜传感器与多种深度学习模型，实现了对TIA血清炎症标志物的高特异性检测，其中LightGBM模型准确率达99.64% | 未提及样本量的具体限制或外部验证的广泛性 | 通过SERS与人工智能技术提高短暂性脑缺血发作的早期诊断准确率 | 短暂性脑缺血发作患者与健康对照者的血清样本 | 机器学习 | 心血管疾病 | 表面增强拉曼散射 | LightGBM, ANN, 1D-CNN, BiLSTM, Transformer, AlexNet | 血清SERS光谱 | TIA患者与健康对照者的血清样本（具体数量未明确） | NA | LightGBM, ANN, 1D-CNN, BiLSTM, Transformer, AlexNet4 | 准确率 | NA |
| 1762 | 2025-12-17 |
Deep Learning-Assisted Automated Diagnosis of Osteoporosis Based on Computed Tomography Scans: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Nov-24, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/77155
PMID:41284986
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述与荟萃分析，评估了基于CT扫描的深度学习模型在骨质疏松症诊断中的性能 | 首次对基于CT扫描的深度学习模型在骨质疏松症诊断中的性能进行系统综述与荟萃分析，并识别了影响模型性能的关键因素，如DenseNet变体、多切片输入、3D架构和CT作为参考标准 | 纳入研究间存在显著的异质性，外部验证有限，且缺乏完整的端到端流程，这限制了所提模型的普适性 | 调查基于CT扫描的深度学习模型在诊断骨质疏松症方面的诊断性能 | 接受CT扫描的成年参与者 | 计算机视觉 | 骨质疏松症 | 计算机断层扫描（CT） | 深度学习模型 | CT图像 | 24项研究，包含来自29,808名参与者的CT图像 | NA | DenseNet, 3D架构 | 灵敏度, 特异性, 曲线下面积 | NA |
| 1763 | 2025-12-17 |
Quantitative profiling of whole-brain connectomes at single-axon resolution using deep learning and high-resolution light sheet microscopy
2025-Nov-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.14.688340
PMID:41292859
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研究论文 | 本文介绍了一种名为MAPL3的端到端流程，结合自监督学习和创新深度架构，用于在单轴突分辨率下定量分析全脑连接组 | MAPL3整合了自监督学习与创新深度架构，能够捕获局部和全局的脑范围轴突投射，支持个体和群体水平的定量层析分析，并在跨实验泛化能力上优于现有方法 | NA | 开发一种技术来揭示单个轴突如何形成全脑连接组，以理解大脑功能和行为 | 全脑连接组，特别是单个轴突和脑范围轴突投射 | 计算机视觉 | NA | 高分辨率光片显微镜 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1764 | 2025-12-17 |
Computational redesign of a thermostable T7 RNA polymerase
2025-Nov-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.12.688101
PMID:41292992
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研究论文 | 本研究通过结构计算设计开发了一种高度稳定的T7 RNA聚合酶变体 | 结合PROSS识别的新突变与先前稳定变体的突变，通过数据驱动启发式过滤，设计出功能稳定性显著提升的T7 RNA聚合酶 | 未提及 | 提高T7 RNA聚合酶的热稳定性以扩展其生物技术应用 | T7 RNA聚合酶及其计算设计的变体 | 机器学习 | NA | 结构计算设计，PROSS，圆二色光谱 | NA | 蛋白质结构数据 | 18个测试的蛋白质设计 | NA | NA | 功能稳定性温度，表观熔解温度，活性保留百分比 | NA |
| 1765 | 2025-12-17 |
Development of a deep learning model for guiding treatment decisions of acute variceal bleeding in patients with cirrhosis
2025-Nov-07, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i41.111361
PMID:41257275
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI-AVB模型，用于预测肝硬化患者急性静脉曲张出血的治疗效果，并指导治疗决策 | 开发了一种新的AI模型，相比传统风险分层方法，在预测六周治疗失败和一年死亡率方面表现出更优的性能，并能有效识别可能从预防性TIPS中受益的高风险患者 | 研究基于回顾性多中心队列，可能存在选择偏倚；模型在外部验证中的性能略有下降，需要进一步前瞻性验证 | 开发人工智能模型以指导肝硬化患者急性静脉曲张出血的治疗决策，并识别适合预防性经颈静脉肝内门体分流术的患者 | 肝硬化合并急性静脉曲张出血的患者 | 数字病理学 | 肝硬化 | 深度学习 | 深度学习模型 | 临床基线数据 | 3090名患者（1227名接受内镜静脉曲张结扎加药物治疗，1863名接受预防性TIPS） | NA | NA | AUC | NA |
| 1766 | 2025-12-17 |
Smartphone-based biosensing: a review of optical imaging, microfluidic integration, and AI-enhanced analysis
2025-Nov-03, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07523-0
PMID:41184410
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综述 | 本文综述了基于智能手机的生物传感技术，重点关注光学成像、微流控集成和AI增强分析的最新进展 | 整合了人工智能和深度学习技术，通过图像增强、模态转换和自动化量化提升诊断准确性，并探讨了开源硬件和云连接分析在去中心化医疗中的应用前景 | 存在硬件可变性、标准化不足和临床验证缺乏等挑战 | 总结和评估智能手机集成生物传感技术，以推动便携式、低成本诊断平台的发展 | 生物和化学目标，包括核酸、蛋白质、细胞和病原体 | 生物医学传感 | 眼部疾病、代谢疾病、泌尿系统疾病、癌症、传染病 | 光学成像（明场、荧光、暗场）、电化学传感、微流控芯片 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 诊断准确性 | 智能手机平台、云连接分析 |
| 1767 | 2025-12-17 |
Integrating AI with Biosensors and Voltammetry for Neurotransmitter Detection and Quantification: A Systematic Review
2025-Nov-02, Biosensors
DOI:10.3390/bios15110729
PMID:41294740
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能与生物传感器和伏安法结合用于复杂生物流体中神经递质检测和定量的研究 | 整合人工智能方法（如机器学习和深度学习）以克服传统生物传感器在神经递质信号解卷积和实时监测中的局限性 | 传感器稳定性不足和神经递质间相互作用复杂性等挑战仍然存在 | 评估和综合人工智能在改进神经递质自动检测和定量方面的应用研究 | 复杂生物流体（如脑脊液）中的神经递质 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 伏安法 | 机器学习, 模式识别, 深度学习 | 信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1768 | 2025-12-17 |
Deep learning radiomics model based on contrast-enhanced MRI for distinguishing between tuberculous spondylitis and pyogenic spondylitis
2025-Sep, 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/s00586-025-08696-1
PMID:39920318
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研究论文 | 本研究旨在开发和验证一种基于对比增强MRI的深度学习放射组学列线图，用于区分结核性脊柱炎和化脓性脊柱炎 | 首次将深度学习特征与放射组学特征融合，构建了深度学习放射组学列线图模型，并在多中心数据中验证了其区分结核性与化脓性脊柱炎的诊断性能 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（共147例患者），且外部验证队列仅来自一个中心 | 开发并验证一种基于对比增强MRI的深度学习放射组学模型，以区分结核性脊柱炎和化脓性脊柱炎 | 经病理检查确诊的结核性脊柱炎和化脓性脊柱炎患者 | 数字病理学 | 脊柱炎 | 对比增强MRI | 深度学习模型 | MRI图像 | 147例患者（训练队列102例，外部测试队列45例） | NA | NA | AUC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 1769 | 2025-12-17 |
Integrating explainable deep learning with multi-omics for screening progressive diagnostic biomarkers of hepatocellular carcinoma covering the "inflammation-cancer" transformation
2025-Sep, Journal of pharmaceutical analysis
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.jpha.2025.101253
PMID:40919103
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研究论文 | 本文通过整合可解释深度学习与多组学数据，筛选肝细胞癌进展性诊断生物标志物，覆盖“炎症-癌症”转化过程 | 结合可解释深度学习与多组学分析，系统性识别肝细胞癌从炎症到癌症转化过程中的诊断生物标志物 | NA | 筛选肝细胞癌的进展性诊断生物标志物，以覆盖“炎症-癌症”转化过程 | 肝细胞癌及其相关的炎症-癌症转化过程 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 多组学 | 深度学习 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1770 | 2025-12-17 |
RCAN-DDI: Relation-aware cross adversarial network for drug-drug interaction prediction
2025-Sep, Journal of pharmaceutical analysis
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.jpha.2024.101159
PMID:41079788
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研究论文 | 提出了一种名为RCAN-DDI的关系感知交叉对抗网络，用于预测药物-药物相互作用 | 结合关系感知结构特征学习模块和基于DDI网络的拓扑特征学习模块，并引入交叉对抗网络以充分整合多模态特征，探索不同信息源之间的相关性和互补性 | 未明确提及具体局限性 | 准确预测药物-药物相互作用，确保患者用药安全 | 药物 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 对抗网络 | 药物结构信息和拓扑网络数据 | NA | NA | RCAN-DDI | NA | NA |
| 1771 | 2025-12-17 |
Estimating ascending aortic diameter from the electrocardiogram
2025-Aug-21, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.08.19.25333786
PMID:40894145
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研究论文 | 本研究开发了一种基于一维卷积神经网络的深度学习模型（ECGAI-TAA），能够从12导联心电图信号中估计升主动脉直径 | 首次将12导联心电图信号与MRI测量的升主动脉直径直接关联，并利用深度学习模型实现了从心电图信号中估计主动脉直径 | 研究结果属于生理学观察，尚未经过外部验证的风险评分验证 | 探索从心电图信号中估计升主动脉直径的可能性 | 英国生物银行（UK Biobank）的参与者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | MRI测量，心电图信号分析 | CNN，变分自编码器 | 心电图信号，医学影像数据 | 69,173名参与者（训练集），5,191名参与者（内部测试集） | NA | 一维卷积神经网络，变分自编码器 | 方差解释率（31%），比值比（16倍） | NA |
| 1772 | 2025-12-17 |
A Review on Deep Learning Methods for Glioma Segmentation, Limitations, and Future Perspectives
2025-08-11, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11080269
PMID:40863479
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综述 | 本文全面综述了用于胶质瘤分割的深度学习方法，分析了其局限性并展望了未来研究方向 | 首次系统性地将80多种先进模型分为CNN、纯Transformer和混合架构三类进行评估，并特别关注模型在临床实际部署中的适用性，引入了基于鲁棒性、效率和肿瘤区域分割完整性的适用性分析 | 作为综述文章，主要基于已有文献进行分析，未提出新的分割模型或算法 | 评估深度学习模型在胶质瘤MRI图像分割中的性能，并分析其在临床环境中的适用性 | 胶质瘤的MRI图像 | 数字病理学 | 胶质瘤 | 磁共振成像 | CNN, Transformer | 图像 | 基于BraTS数据集的基准测试 | NA | CNN-based, Pure Transformer, Hybrid CNN-Transformer | 分割准确性, 计算效率 | NA |
| 1773 | 2025-12-17 |
Enhancing Pandemic Prediction: A Deep Learning Approach Using Transformer Neural Networks and Multi-Source Data Fusion for Infectious Disease Forecasting
2025-Jun-24, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.06.24.25330211
PMID:40666360
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研究论文 | 本研究提出了一种基于Transformer神经网络和多源数据融合的深度学习模型，用于预测县级层面的Covid-19病例和死亡数 | 结合了多源数据（历史病例、死亡数据、社交媒体情感分析）并开发了多层级、多尺度的注意力机制进行自适应时频分析，以捕捉时间序列数据中的时空动态 | 未明确提及模型在其他传染病或不同地理区域的泛化能力测试，以及社交媒体数据质量对预测结果的具体影响分析 | 提高传染病大流行的预测准确性，以增强公共卫生准备和应对策略 | Covid-19大流行期间的县级病例和死亡数据 | 自然语言处理, 机器学习 | 传染病 | 社交媒体情感分析, 多源数据融合 | Transformer | 时间序列数据, 文本数据 | 三个Omicron变异波期间（2021年12月至2023年2月）的县级数据 | NA | Transformer | 中位数县级一致性准确率 | NA |
| 1774 | 2025-12-17 |
Challenges in AI-driven Biomedical Multimodal Data Fusion and Analysis
2025-05-10, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf011
PMID:40036568
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综述 | 本文综述了人工智能在生物医学多模态数据融合与分析中的应用、挑战及未来方向 | 全面概述了生物医学多模态表示学习方法，并提出了通过模型预训练和知识整合来适应深度学习方法的未来方向 | NA | 探讨人工智能在生物医学数据整合分析中的应用及挑战 | 分子、细胞、图像和电子健康记录等多模态生物医学数据集 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | 多模态数据（包括分子、细胞、图像和电子健康记录） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1775 | 2025-12-17 |
SCOPE-MRI: Bankart Lesion Detection as a Case Study in Data Curation and Deep Learning for Challenging Diagnoses
2025-Apr-29, ArXiv
PMID:40395941
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研究论文 | 本研究介绍了首个公开的专家标注肩部病理数据集ScopeMRI，并开发了一个深度学习框架，用于在标准MRI和MRA上检测Bankart病变 | 首次公开了专家标注的肩部病理数据集ScopeMRI，并针对临床诊断挑战性的Bankart病变，开发了结合CNN和Transformer的深度学习模型，在标准MRI上达到了与放射科医生解读MRA相当或更优的性能 | 外部验证仅展示了初步的泛化能力，需要更多独立医院数据进一步验证模型在不同成像协议下的鲁棒性 | 开发深度学习模型以在标准MRI上检测Bankart病变，减少对侵入性MRA的依赖 | 肩部MRI图像，包括标准MRI和MRI关节造影（MRA） | 医学影像分析 | 肩部损伤（Bankart病变） | MRI成像 | CNN, Transformer | 3D医学影像（MRI） | 586个肩部MRI（335个标准MRI，251个MRA），来自558名患者 | NA | CNN, Transformer | AUC, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 1776 | 2025-12-17 |
Long-Term Carotid Plaque Progression and the Role of Intraplaque Hemorrhage: A Deep Learning-Based Analysis of Longitudinal Vessel Wall Imaging
2025-Feb-19, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.12.09.24318661
PMID:39711698
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研究论文 | 本研究利用深度学习分割技术，分析纵向血管壁成像数据，评估了斑块内出血对颈动脉斑块负荷长期进展的影响 | 首次采用深度学习分割管道在长期纵向血管壁成像数据中，量化斑块内出血体积并分析其与斑块负荷进展的长期关联 | 样本量较小（28名无症状受试者），且为观察性研究，无法确定因果关系 | 评估斑块内出血对颈动脉斑块负荷长期进展的影响 | 无症状颈动脉粥样硬化患者的颈动脉斑块 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 多对比磁共振血管壁成像 | 深度学习 | 磁共振图像 | 28名无症状受试者，共50条动脉，平均每名受试者接受4.7次扫描，随访时间平均5.8年 | NA | NA | NA | NA |
| 1777 | 2025-12-17 |
CellSAM: A Foundation Model for Cell Segmentation
2025-Feb-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.11.17.567630
PMID:38045277
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研究论文 | 本文提出了一种名为CellSAM的通用细胞分割基础模型，该模型通过结合目标检测器和提示工程方法，能够在多种细胞成像数据上实现跨域泛化 | 基于Segment Anything Model (SAM)开发了一种提示工程方法，并结合自动细胞检测器CellFinder，构建了一个能够跨多种成像模态和细胞类型进行零样本和少样本学习的通用细胞分割模型 | 未明确提及模型在极端成像条件或高度异质性细胞样本上的性能限制 | 开发一个能够泛化到不同细胞成像数据的通用细胞分割模型 | 哺乳动物细胞、酵母和细菌的成像数据 | 数字病理学 | NA | 细胞成像 | 基础模型 | 图像 | NA | NA | Segment Anything Model (SAM), CellFinder | 人类水平性能 | NA |
| 1778 | 2025-12-17 |
Challenges and Opportunities in the Clinical Translation of High-Resolution Spatial Transcriptomics
2025-01, Annual review of pathology
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综述 | 本文综述了高分辨率空间转录组学技术在临床转化中的挑战与机遇，重点讨论了其工作原理、在疾病机制识别和个性化治疗指导方面的潜力，以及临床研究设计的指导 | 强调了空间转录组学技术如何以亚细胞分辨率数字化基因表达，并结合多模态读数和深度学习方法来全面理解组织生物学和病理学 | 讨论了高分辨率空间转录组学技术快速转化中仍存在的挑战 | 探讨空间转录组学技术在临床病理学中的转化应用，以推动个性化医疗 | 常规收集和存档的临床样本（如组织切片） | 数字病理学 | NA | 空间转录组学技术, 下一代测序 | 深度学习 | 基因表达数据, 组织图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1779 | 2025-12-17 |
The Role of Artificial Intelligence in Cardiovascular Disease Risk Prediction: An Updated Review on Current Understanding and Future Research
2025, Current cardiology reviews
IF:2.4Q2
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综述 | 本文回顾了人工智能在心血管疾病风险预测中的最新进展、当前理解及未来研究方向 | 系统性地总结了AI在心血管风险预测中的变革性作用，包括提升准确性、效率和可及性，并探讨了其在改善死亡率、生活质量和降低医疗成本方面的潜力 | 人工智能在心血管风险评估中的广泛应用仍面临挑战，主要障碍是医疗专业人员缺乏相关教育和接受度 | 探讨人工智能在心血管疾病风险预测中的作用，以改善患者预后并减轻全球疾病负担 | 心血管疾病风险预测模型及人工智能技术在该领域的应用 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习算法, 深度学习 | 电子健康记录, 心电图数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 1780 | 2025-12-17 |
Relationship between Artificial Intelligence-Based Cell Detection and Cytomorphological Variations Induced by Cell Processing Solutions: Usefulness of Data Augmentation in Artificial Intelligence Cytology
2025, Acta cytologica
IF:1.6Q3
DOI:10.1159/000547485
PMID:40690907
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研究论文 | 本研究探讨了细胞处理溶液引起的细胞形态学变化与基于AI的细胞检测准确性之间的关系，并展示了数据增强在AI细胞学中的有效性 | 首次系统分析了细胞处理溶液诱导的细胞形态学变化对AI细胞检测的影响，并验证了数据增强技术在此背景下的改进效果 | 研究仅使用MKN45人胃癌细胞系，未涵盖其他细胞类型或临床样本，可能限制结果的普适性 | 评估细胞处理溶液引起的细胞形态学变化如何影响AI细胞检测准确性，并探索数据增强技术的应用价值 | MKN45人胃癌细胞，包括未处理细胞及四种不同细胞处理溶液处理的细胞 | 数字病理学 | 胃癌 | Papanicolaou染色，HSB（色调、饱和度、亮度）值分析 | 深度学习模型 | 图像 | MKN45细胞样本，包括未处理组和四种处理组 | NA | NA | 细胞检测率 | NA |