深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 44081 篇文献，本页显示第 1 - 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-05-16 |
Analysis of deep learning-based segmentation of lymph nodes on full-dose and reduced-dose body CT
2026-06, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05253-8
PMID:41251734
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研究论文 | 验证基于深度学习的模型在全剂量和模拟低剂量CT上对淋巴结检测和分割的性能 | 在低剂量CT图像质量下降的情况下，通过使用全剂量和低剂量CT训练的模型提高淋巴结分割性能 | 图像质量下降影响了低剂量CT上的淋巴结勾画 | 评估全自动深度学习模型在全剂量和低剂量CT上检测和分割淋巴结的性能 | 淋巴结 | 计算机视觉 | NA | CT | 3D nnU-Net | 图像 | 151名患者的15341个淋巴结（内部）和120个CT（外部） | NA | 3D nnU-Net | 精确率、灵敏度、Dice相似系数、豪斯多夫距离 | NA |
| 2 | 2026-05-16 |
Physics-aware imaging AI for quantitative MASLD biomarker mapping: a systematic review of deep learning and radiomics across ultrasound, CT, and MRI
2026-06, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05317-9
PMID:41291295
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综述 | 系统综述了物理感知人工智能在MASLD量化生物标志物成像中的应用，涵盖超声、CT和MRI的深度学习和影像组学方法 | 首次聚焦物理感知AI在MASLD/MASH多模态成像中的应用，强调物理先验与AI结合的自动化定量映射方法比较 | 缺少标准化纵向评估流程和多厂商数据统一化验证，MASLD特异性纤维化验证不足 | 评估物理感知AI在MASLD/MASH医学成像中用于定量生物标志物映射的研究现状和部署准备度 | 代谢功能障碍相关脂肪性肝病及其进展形式MASH的医学影像数据 | 数字病理学 | 肝病 | MRI, CT, 超声 | 深度学习, 影像组学 | 影像 | 33项研究纳入分析 | NA | 领域自适应技术 | 性能指标 | NA |
| 3 | 2026-05-16 |
Comparative Performance of YOLO Models in the Automated Segmentation of Dental Traumas on Panoramic Radiographs
2026-Jun, Dental traumatology : official publication of International Association for Dental Traumatology
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/edt.70034
PMID:41305998
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研究论文 | 比较YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12三种深度学习模型在儿童全景X光片上自动分割牙科创伤的性能 | 首次系统比较YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12三种最新YOLO模型在牙科创伤分割任务上的表现，发现YOLOv12在硬组织和软组织损伤检测中均表现最佳 | 人工智能尚未在牙科创伤学中达到完美性能，仍需与专家牙医合作开发以更好地支持临床决策 | 比较基于人工智能的深度卷积神经网络（YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12）在儿童全景X光片上分割牙科损伤的性能 | 6-13岁有牙科创伤的儿科患者的全景X光片 | 计算机视觉 | 牙科创伤 | 全景X光成像 | YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12 | 图像 | 来自加济安泰普大学牙科学院儿科患者的全景X光片 | CranioCatch | YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12 | AUC, 多类F1分数 | NA |
| 4 | 2026-05-16 |
Artificial intelligence for personalized multiple micronutrient supplementation in maternal health
2026-Jun, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics
DOI:10.1002/ijgo.70911
PMID:41755349
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综述文章 | 探讨人工智能在孕产妇个性化多种微量营养素补充中的应用框架 | 提出“营养数字孪生”概念，结合多模态数据（电子健康记录、可穿戴设备、基因组标记等）和深度学习/自然语言处理模型，实现个性化营养补充方案的分层与模拟 | 当前仍处于概念模型阶段，需解决数据代表性、伦理规范、推荐可信度及公平性等关键问题 | 设计基于AI的个性化多种微量营养素补充策略，以改善孕产妇及后代健康结局 | 孕产妇人群，特别是存在营养不良、微量营养素缺乏及不良妊娠结局风险的个体 | 机器学习, 自然语言处理, 数字病理学 | 孕产妇营养不良、微量营养素缺乏及相关妊娠并发症 | NA | 深度学习模型、自然语言处理模型 | 多模态数据（电子健康记录、可穿戴设备输出、营养与生育应用日志、基因组标记、社会人口学信息） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5 | 2026-05-16 |
Proof-of-concept: Differentiating upper trapezius muscle with myofascial trigger point using deep learning model on a small prospective sEMG dataset
2026-Jun, Journal of electromyography and kinesiology : official journal of the International Society of Electrophysiological Kinesiology
IF:2.0Q2
DOI:10.1016/j.jelekin.2026.103132
PMID:41818939
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研究论文 | 本研究验证了使用深度学习模型从表面肌电信号中区分肌筋膜触发点的概念 | 首次证明表面肌电信号单独包含可用于区分肌筋膜触发点的判别信息，并在小样本数据上使用1D卷积神经网络实现高分类性能 | 样本量小（9名健康对照和13名患者），且未进行大规模验证 | 探究表面肌电信号是否包含判别信息以识别肌筋膜触发点 | 健康对照者和肌筋膜疼痛患者的上斜方肌表面肌电信号 | 机器学习 | 肌筋膜疼痛综合征 | 表面肌电信号（sEMG） | 1D卷积神经网络（1D CNN） | 生物信号数据（表面肌电信号） | 22名受试者（9名健康对照和13名患者），共279个收缩段（140个干预前和139个干预后） | NA | 1D卷积神经网络 | ROC-AUC, 准确率 | NA |
| 6 | 2026-05-16 |
Advances in In silico predictive models for DDI prediction: Implications and practical applications in drug discovery
2026-Jun, Drug metabolism and pharmacokinetics
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.dmpk.2026.101532
PMID:41962322
|
综述 | 综述了利用机器学习和人工智能预测药物-药物相互作用的最新进展及其在药物发现中的应用 | 全面总结了基于深度学习的DDI预测算法，并提供了将计算工具整合到现代药物发现工作流中的专家意见 | NA | 评估和讨论不同DDI类别的计算预测方法及其在药物开发中的实际应用 | 药物-药物相互作用(DDI)的计算预测模型 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | 文本, 分子结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7 | 2026-05-16 |
Advancement of an (in vitro/ex vivo) hybrid model framework to forecast polyviral lung disease outcomes
2026-Jun, Journal of investigative medicine : the official publication of the American Federation for Clinical Research
IF:2.5Q3
DOI:10.1177/10815589251382266
PMID:40947513
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研究论文 | 开发一种（体外/离体）混合模型框架来预测多病毒性肺部疾病的结果 | 提出了一个结合体外和离体模型的混合框架，用于预测多病毒性肺部感染的结果 | 未来研究需要通过整合深度学习和人工智能等先进计算技术来改善预测准确性和可扩展性 | 推进一个（体外/离体）混合模型框架的发展和应用，以预测多病毒性肺部疾病结果 | 多病毒性肺部感染结果 | 机器学习 | 多病毒性肺部疾病 | NA | VGG16、CBRACDC、随机生存森林 | 图像 | NA | Python | VGG16、CBRACDC、随机生存森林 | 最小成本值 | NA |
| 8 | 2026-05-16 |
Deep Learning Reconstruction on Quantitative Analysis in Brain Tumors With Diffusion-Weighted Imaging and Dynamic Susceptibility Contrast Imaging
2026-Jun, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.70286
PMID:41793218
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研究论文 | 评估深度学习重建对脑肿瘤患者弥散加权成像和动态磁敏感对比成像定量参数的影响 | 首次系统评估深度学习重建技术在脑肿瘤成像中对DWI和DSC定量生理参数的影响，证明DLR能有效降噪同时保持定量准确性 | 未说明 | 评估深度学习重建对脑肿瘤患者DWI和DSC衍生定量参数的影响 | 62名脑转移瘤放疗后患者（33名男性）的DWI和DSC图像 | 机器学习 | 脑肿瘤 | MRI, DWI, DSC灌注成像 | 深度学习重建 | 图像 | 62名患者 | NA | NA | 变异系数，重复性系数，一致性相关系数，信噪比，均方根误差，平均绝对误差 | NA |
| 9 | 2026-05-16 |
Personalized prediction of initial valproic acid dose in children with epilepsy using machine learning techniques
2026-Jun, International journal of clinical pharmacy
IF:2.6Q2
DOI:10.1007/s11096-026-02094-3
PMID:41879924
|
研究论文 | 开发并内部验证基于机器学习技术的儿童癫痫患者丙戊酸初始日剂量预测模型 | 利用真实世界临床数据库和TabNet算法实现儿童癫痫患者丙戊酸初始剂量的个性化预测，提供在线决策支持工具 | 仅基于单中心内部验证，模型对其他医院、人群和种族的泛化性未知，需外部验证后才能临床实施 | 开发基于人工智能的预测模型，为儿童癫痫患者提供个性化的丙戊酸初始日剂量 | 184例儿童癫痫患者的306份丙戊酸剂量样本 | 机器学习 | 癫痫 | NA | TabNet, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Random Forest, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, Artificial Neural Network, Transformer, AdaBoost | 表格数据 | 184例患者的306份丙戊酸剂量样本 | NA | TabNet, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Random Forest, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, Artificial Neural Network, Transformer, AdaBoost | 决定系数R², 均方根误差RMSE, 平均绝对误差MAE, 平均绝对百分比误差MAPE | NA |
| 10 | 2026-05-16 |
The emergence of superficial dermatophytosis due to Trichophyton indotineae and Trichophyton mentagrophytes genotypes VII and II* in New York: a need for comprehensive testing approaches
2026-May-13, Journal of clinical microbiology
IF:6.1Q1
DOI:10.1128/jcm.00156-26
PMID:41960917
|
研究论文 | 报道2022至2024年间纽约市及周边郡县浅表皮肤癣菌病的快速增加，并开发了自动化深度学习模型用于快速鉴定和药敏测试 | 首次整合自动化深度学习模型、抗真菌药敏测试和全基因组测序，实现对印度毛癣菌及须癣毛癣菌基因型VII和II*的快速鉴定、耐药检测与传播分析 | 数据仅来自纽约市及周边地区，可能无法推广至其他区域 | 应对印度毛癣菌和须癣毛癣菌感染的快速增加，开发高效鉴定、耐药检测和监测方案以改善患者护理和感染控制 | 印度毛癣菌、须癣毛癣菌基因型VII和II*的临床分离株 | 机器学习 | 皮肤癣菌病 | 扩增子测序（ITS）、全基因组测序 | 深度学习模型 | DNA序列 | 188例分离株（含135株印度毛癣菌、39株基因型VII、14株基因型II*） | NA | NA | NA | NA |
| 11 | 2026-05-16 |
Enhancing Bone MRI With Vendor-Independent Deep Learning: A Comparative Study of CT and 3D VIBE CAIPI-Dixon Sequences for Shoulder Assessment
2026 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001819
PMID:41249023
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研究论文 | 评估使用供应商无关的深度学习重建从肩部3D-VIBE CAIPIRINHA Dixon MRI生成高分辨率类CT骨图像的可行性 | 首次证明供应商无关的深度学习能在肩部MRI中生成高质量类CT骨图像，无需CT辐射 | 未提及 | 评估基于深度学习的MRI重建生成类CT肩部骨图像的可行性 | 肩部MRI和CT图像 | 计算机视觉 | 未指定 | MRI | 深度学习模型 | MRI图像和CT图像 | 99名患者（52名男性，47名女性，年龄17-87岁） | PyTorch | NA | likert量表评分、相对对比噪声比、相对信噪比、Friedman检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、组内相关系数 | NA |
| 12 | 2026-05-16 |
Deep Learning Segmentation of Pelvic Soft Tissue in Isotropic and Anisotropic MRI Using Routine T2 Scans
2026 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001828
PMID:41701554
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研究论文 | 比较基于各向同性与各向异性MRI重建的深度学习模型在盆腔软组织结构分割中的性能 | 首次系统比较各向同性和各向异性MRI重建对骨盆软组织结构（包括骶神经、闭孔神经和梨状肌）深度学习分割的影响 | 样本量较小（仅35例直肠癌患者），且未涉及其他盆腔病变或数据源 | 评估各向同性与各向异性MRI重建对深度学习分割骨盆肌肉和神经组织的性能差异，以优化术前规划和手术导航 | 盆腔软组织结构（骶神经、闭孔神经、梨状肌） | 数字病理学, 计算机视觉 | 直肠癌 | T2加权MRI扫描 | nnU-Net | MRI图像 | 35例直肠癌患者的轴向、矢状和冠状T2加权MRI扫描 | PyTorch | nnU-Net | Dice相似系数, 交并比, 精确率, 召回率 | NA |
| 13 | 2026-05-16 |
Artificial intelligence in extracorporeal technology: Current applications and future directions-A narrative review
2026-May, Asian cardiovascular & thoracic annals
DOI:10.1177/02184923261432687
PMID:41914776
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综述 | 本文综述了人工智能在体外生命支持技术（如体外循环、ECMO、心室辅助装置）中的应用现状与未来发展 | 系统梳理了AI在体外循环技术中从历史发展到核心子领域（机器学习、深度学习、认知计算）的全面应用框架 | 作为叙述性综述，可能未涵盖所有最新研究或提供定量对比分析 | 探讨AI在体外技术中提升安全性、精准性和效率的潜力，优化临床表现并支持个性化治疗 | 体外生命支持技术（CPB、ECMO、VAD）及其临床流程 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | NA | 生理数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14 | 2026-05-16 |
CREsted: modeling genomic and synthetic cell-type-specific enhancers across tissues and species
2026-May, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-026-03057-2
PMID:41927920
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研究论文 | CREsted软件包实现了跨组织和物种的细胞类型特异性增强子的建模与设计 | 开发了整合单细胞ATAC-seq数据处理、序列建模、增强子设计与下游分析的端到端软件包，并在斑马鱼胚胎图谱中验证了设计的增强子体内活性 | 未提及具体限制 | 实现跨组织与物种的细胞类型特异性增强子的序列建模与合成设计 | 增强子序列及其细胞类型特异性调控逻辑 | 机器学习, 数字病理学 | NA | 单细胞ATAC-seq | 深度学习模型 | 序列数据 | 小鼠皮层数据集、人类外周血单核细胞数据集、鱼类胚胎发育图谱 | PyTorch | Transformer | NA | NA |
| 15 | 2026-05-16 |
Coalescence and translation: A language model for population genetics
2026-Apr-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2518956123
PMID:41961853
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研究论文 | 开发了一个基于Transformer的群体遗传学语言模型，将溯祖时间推理转化为两种生物语言间的翻译问题 | 首次将大型语言模型架构应用于群体遗传学，将溯祖时间推理重构为遗传突变模式与祖先重组图之间的翻译任务 | 模型在分布外场景下的准确性仍有提升空间，需要进一步微调优化 | 实现高效、可扩展的群体遗传推断，克服传统概率模型的计算复杂度和预设假设限制 | 基因组的局部突变模式与祖先重组图 | 自然语言处理 | NA | 模拟生成数据 | Transformer | 基因组序列数据 | 使用stdpopsim目录覆盖多种人口统计场景的模拟数据，以及人类和蚊虫的真实群体基因组数据 | NA | 仅编码器Transformer | 准确性 | NA |
| 16 | 2026-05-16 |
Imaging-Derived Coronary Fractional Flow Reserve: Advances in Physics-Based, Machine Learning, and Physics-Informed Methods
2026-Apr-07, ArXiv
PMID:41757284
|
综述 | 综述影像学衍生的冠状动脉血流储备分数计算方法的物理模型、机器学习及物理信息驱动方法的最新进展 | 重点分析新兴的物理信息神经网络和神经算子方法在提高计算速度和物理一致性方面的平衡作用，并强调临床转化中的关键考量 | 机器学习/深度学习模型在真实世界性能中表现出变异性，对领域偏移敏感，且存在多中心异质性、可解释性不足和图像质量差异等问题 | 综述基于CT和血管造影的FFR测量技术进展，聚焦物理信息方法对传统计算流体力学及机器学习方法的改进 | 冠状动脉狭窄的影像学功能评估方法 | 机器学习, 计算机视觉 | 心血管疾病 | NA | 物理信息神经网络, 神经算子 | 影像数据 | NA | NA | PINN, PINO | 校准度, 不确定性量化, 质量控制门控 | NA |
| 17 | 2026-05-15 |
Deep learning-enhanced data-driven gating improves FDG PET/CT clinical image quality
2026-Apr-05, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-026-00851-x
PMID:41936011
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18 | 2026-04-04 |
DSPONVNet: a multimodal deep learning model integrating intraoperative monitoring and clinical features for predicting postoperative nausea and vomiting risk
2026-Apr-02, BMC medical research methodology
IF:3.9Q1
DOI:10.1186/s12874-026-02845-w
PMID:41928118
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19 | 2026-05-16 |
A pipeline for developing AI-driven models to predict molecular initiating events: a case study on neural tube defects
2026-Apr-02, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-026-01177-7
PMID:41928299
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研究论文 | 提出一个自动化AI流程，将ChEMBL生物活性数据转化为用于预测分子起始事件的深度学习模型，并以神经管缺陷为案例进行验证 | 构建了完整的端到端自动化流程，结合知识引导预训练的图Transformer框架，实现从原始数据到可部署预测模型的无缝衔接 | 文中未明确提及局限性 | 开发自动化AI流程，用于预测化学物质的分子起始事件，支持毒性评估和不良结局通路开发 | 化学物质的分子起始事件相关蛋白靶点、神经管缺陷相关的发育毒性 | 机器学习 | 神经管缺陷 | NA | 图Transformer (KPGT) | 化学结构、生物活性数据 | NA | KPGT | KPGT, SVM-RBF | NA | NA |
| 20 | 2026-04-04 |
Modeling and forecasting neonatal mortality in Ethiopia: a comparative study using statistical, machine learning, and deep learning approaches
2026-Apr-02, Archives of public health = Archives belges de sante publique
DOI:10.1186/s13690-026-01909-z
PMID:41928309
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |