深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2393 篇文献，本页显示第 681 - 700 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 681 | 2026-03-07 |
Deep learning-based multi-class classification of thyroid disorders on Tc-99m scintigraphy using modified DenseNet-201
2026 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076261418842
PMID:41788666
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研究论文 | 本研究开发了一种基于改进DenseNet-201的深度学习系统，用于在Tc-99m闪烁扫描图像上对甲状腺疾病进行七分类自动诊断 | 利用迁移学习技术，对DenseNet-201模型进行定制化修改，实现了对七种甲状腺疾病类型的多分类，包括冷结节、热结节等，并通过五折交叉验证展示了较高的诊断性能 | 未明确提及样本来源的多样性、模型在外部验证集上的泛化能力，以及临床实际部署中的计算资源需求 | 开发一个自动化系统，辅助医生对甲状腺疾病进行临床诊断 | 甲状腺疾病（包括冷结节、热结节、多结节性甲状腺肿、结节性甲状腺肿、甲状腺炎、毒性弥漫性甲状腺肿和正常状态） | 计算机视觉 | 甲状腺疾病 | Tc-99m闪烁扫描成像 | CNN | 图像 | NA | NA | DenseNet-201 | 准确率, 特异性, 精确率, 灵敏度, F1分数, AUC, Kappa系数 | NA |
| 682 | 2026-03-07 |
Fusion of genomic and pathological data for breast cancer detection using BCDNN
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1726223
PMID:41788706
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研究论文 | 本研究开发并评估了一个名为BC-DNN的模型，该模型通过融合基因组和病理学数据来分类乳腺肿瘤为良性或恶性，旨在提高诊断准确性 | 提出了一种融合基因组和病理学数据的BC-DNN模型，用于乳腺癌检测，通过AI驱动方法提升诊断准确率 | 模型泛化能力有待增强，未来需探索与实时诊断系统的集成 | 开发并评估一个基于深度学习的模型，以改善乳腺癌的早期和准确检测 | 乳腺肿瘤（良性或恶性） | 机器学习 | 乳腺癌 | 基因组测序，组织病理学分析 | DNN | 基因组数据，病理学数据 | 使用了一个来自Kaggle的公开乳腺癌数据集，具体样本数量未明确说明 | MATLAB R2016 | BC-DNN | 分类准确率 | NA |
| 683 | 2026-03-07 |
Evaluation of the impact of cardiopulmonary rehabilitation exercise training on cardiopulmonary function in patients with chronic obstructive pulmonary disease complicated by unstable angina pectoris using a hierarchical deep learning CT image model
2026, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2026.1735687
PMID:41788879
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研究论文 | 本研究利用分层深度学习CT图像模型，定量评估心肺康复运动训练对慢性阻塞性肺疾病合并不稳定型心绞痛患者心肺结构与功能的影响 | 构建了一个多任务3D U-Net + ResNet50深度学习模型，用于自动量化来自胸部高分辨率CT和冠状动脉CT血管造影的四类成像生物标志物，为评估康复效果提供了可靠的影像学生物标志物 | 研究仅针对特定患者群体（COPD合并UA），样本量相对有限（400例），且未探讨长期效果 | 定量评估心肺康复运动训练对慢性阻塞性肺疾病合并不稳定型心绞痛患者心肺结构与功能的影响 | 慢性阻塞性肺疾病合并不稳定型心绞痛患者 | 数字病理学 | 慢性阻塞性肺疾病, 心血管疾病 | 胸部高分辨率CT, 冠状动脉CT血管造影 | 深度学习 | CT图像 | 400例患者（实验组200例，对照组200例） | NA | 3D U-Net, ResNet50 | Dice系数 | NA |
| 684 | 2026-03-07 |
Objective interpretation of intrapartum cardiotocography images using attention-guided convolutional neural networks
2026, Frontiers in pediatrics
IF:2.1Q2
DOI:10.3389/fped.2026.1717012
PMID:41789305
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研究论文 | 本研究开发了一种基于注意力引导卷积神经网络的客观方法，用于自动分析产时胎心监护图像，以评估胎儿健康状况 | 提出了一种结合系统预处理流程和注意力引导卷积神经网络的客观解释方法，通过卷积块注意力模块使模型聚焦于临床显著的形态特征，提高了诊断一致性 | 未明确说明内部临床数据集的具体样本量，且依赖于特定标注（FIGO分类和pH值）可能限制泛化能力 | 开发一种客观的产时胎心监护图像解释方法，以减少漏诊风险并提高诊断一致性 | 产时胎心监护图像 | 计算机视觉 | NA | 电子胎儿监护 | CNN | 图像 | 内部临床数据集和外部公开CTU-UHB数据集 | NA | EfficientNet-B0, Convolutional Block Attention Module | 准确率, 宏平均F1分数 | NA |
| 685 | 2026-03-06 |
Scanner-integrated reconstruction versus post-processing deep learning for low-count 18F-FDG PET/CT: a comparative clinical evaluation
2026-Jan-31, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-026-00841-z
PMID:41619102
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研究论文 | 本研究比较了两种用于低计数18F-FDG PET/CT的深度学习方法：扫描仪集成的重建级方法（DPR）和图像域后处理增强方法（POST），评估了它们在图像质量、病灶检测和扫描时间减少方面的表现 | 首次在临床环境中直接比较了扫描仪集成重建与后处理深度学习两种低计数PET/CT方法的性能，并预设了非劣效性边界进行定量评估 | 研究样本量有限（67例患者），且仅针对18F-FDG PET/CT，未涵盖其他示踪剂或更广泛的临床场景 | 评估和比较两种深度学习方法在低计数PET/CT中的图像质量和诊断性能，以实现扫描时间减少 | 67例接受全身18F-FDG PET/CT检查的患者 | 医学影像分析 | 癌症（未特指具体类型） | 18F-FDG PET/CT成像，有序子集期望最大化（OSEM）重建 | 深度学习 | PET/CT图像 | 67例患者 | NA | 深度渐进重建（DPR），RaDynPET（POST） | Likert量表评分，信噪比（SNR），肿瘤背景比（TBR），对比噪声比（CNR），Lin一致性相关系数（CCC），Bland-Altman分析 | NA |
| 686 | 2026-03-06 |
Systematic evaluation of mitochondrial morphology regulators for amelioration of neuronal α-synucleinopathy
2026-Jan-27, NPJ Parkinson's disease
DOI:10.1038/s41531-026-01277-z
PMID:41593075
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研究论文 | 本研究系统评估了线粒体形态调节因子在神经元α-突触核蛋白病模型中的治疗潜力，并利用深度学习工具MitoVis进行快速分析 | 首次在α-突触核蛋白病模型中系统比较线粒体融合/分裂关键调节因子，并开发基于深度学习的线粒体图像分析工具MitoVis实现区室特异性形态分析 | 研究仅针对α-突触核蛋白病模型，未验证其他神经退行性疾病；干预效果可能受模型特异性限制 | 评估线粒体形态调节因子作为神经退行性疾病治疗靶点的潜力 | 神经元线粒体（树突与轴突区室） | 数字病理学 | 帕金森病 | 深度学习图像分析 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 687 | 2026-01-30 |
Deep Learning-Based Instance-Level Segmentation of Kidney and Liver Cysts in Computed Tomography Images of Patients Affected by Polycystic Kidney Disease
2026-Jan-01, Kidney360
IF:3.2Q1
DOI:10.34067/KID.0000000924
PMID:40811034
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 688 | 2026-03-06 |
Predicting Stereotactic Body Radiation Therapy Response Using an AI-Based Tumor Vessel Biomarker
2026 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338261428377
PMID:41761492
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的成像生物标志物Vessel Risk Score（VRS），用于从增强CT扫描中量化肿瘤血管异常，以预测非小细胞肺癌患者对立体定向放射治疗的反应和预后 | 开发了一种新的AI驱动的肿瘤血管生物标志物VRS，能够非侵入性地量化血管异常，相比传统的血管密度指标，能更准确地预测放疗反应和预后 | 研究主要基于非小细胞肺癌患者，且样本量有限（训练集126例，外部验证集128例），需要进一步在其他癌症类型和大规模队列中验证其普适性 | 预测非小细胞肺癌患者对立体定向放射治疗（SBRT）的反应和预后 | 非小细胞肺癌（NSCLC）患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 对比增强CT扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 训练集：126例NSCLC患者（接受大分割放疗）；外部验证集：128例早期NSCLC患者（接受SBRT） | NA | NA | VRS值（置信区间），PFS（无进展生存期），Cox多变量分析p值 | NA |
| 689 | 2026-03-06 |
Multi-view deep learning of highly multiplexed imaging data improves association of cell states with clinical outcomes
2026, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbag010
PMID:41782683
|
研究论文 | 本文提出了一种多模态变分自编码器方法，用于从高度多重成像数据中整合细胞的多个视图，以改善细胞状态与临床结果的关联 | 首次探索了多模态变分自编码器在整合高度多重成像数据中细胞的多个视图（包括平均表达、形态学、亚细胞蛋白共定位和空间细胞上下文）方面的能力，并展示了整合后的潜在空间与患者特异性临床结果更强的关联性 | 未明确说明模型在处理大规模数据集时的计算效率或可扩展性限制 | 研究多模态深度学习模型在整合高度多重成像数据中细胞的多视图信息方面的能力，以改善细胞状态与临床结果的关联 | 从高度多重成像数据中量化的单个细胞，包括其平均表达、形态学、亚细胞蛋白共定位和空间细胞上下文 | 数字病理学 | NA | 高度多重成像 | 变分自编码器 | 图像 | NA | Python | 变分自编码器 | NA | NA |
| 690 | 2026-03-06 |
Performance evaluation of deep learning models for overbite classification on cephalometric radiographs
2026, European oral research
IF:0.9Q3
DOI:10.26650/eor.20251689033
PMID:41782781
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研究论文 | 本研究评估并比较了不同深度学习算法在基于侧位头颅X光片对覆合进行分类的效果 | 首次系统评估了包括ResNet101、DenseNet201、EfficientNetV2-B0、ConvNetBase、EfficientNet-B0及混合模型在内的六种深度学习模型在头颅X光片覆合分类任务上的性能，并利用Grad-CAM可视化技术解释模型决策过程 | 研究样本量相对有限（1062名患者），且仅基于侧位头颅X光片，未考虑其他影像或临床数据 | 评估深度学习模型在头颅X光片覆合分类中的有效性和可靠性 | 1062名患者的侧位头颅X光片 | 计算机视觉 | 口腔正畸 | 侧位头颅X光摄影 | CNN | 图像 | 1062名患者的侧位头颅X光片 | NA | ResNet101, DenseNet201, EfficientNetV2-B0, ConvNetBase, EfficientNet-B0, Hybrid Model | F1分数, 准确率, 精确率, 召回率, 平均绝对误差, Cohen's Kappa系数, AUC-ROC | NA |
| 691 | 2026-03-06 |
Leveraging Artificial Intelligence to Advance Bioinformatics in Africa: Opportunities, Challenges, and Ethical Considerations in Combating Antimicrobial Resistance
2026, Bioinformatics and biology insights
IF:2.3Q3
DOI:10.1177/11779322261427123
PMID:41782801
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综述 | 本文探讨了人工智能与生物信息学在非洲协同应用以应对抗菌素耐药性的机遇、挑战与伦理考量 | 系统性地阐述了AI（特别是ML、DL及LLMs）在非洲AMR基因组数据分析、耐药性预测与传播建模中的创新应用潜力，并提出了针对非洲情境的三大优先行动 | 非洲地区存在基础设施不足、数据共享壁垒、伦理规范缺失等挑战，可能限制AI技术的实际部署与效果 | 推动人工智能与生物信息学在非洲的整合，以提升抗菌素耐药性的监测、预测与防控能力 | 非洲地区的抗菌素耐药性感染及相关病原体基因组数据 | 生物信息学 | 感染性疾病（抗菌素耐药性） | 全基因组测序 | 机器学习, 深度学习, 大语言模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 支持向量机 | NA | NA |
| 692 | 2026-03-06 |
AMSA-Net: attention-based multi-scale feature aggregation network for single image dehazing
2026, Frontiers in neurorobotics
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbot.2026.1698100
PMID:41783049
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研究论文 | 提出一种基于注意力的多尺度特征聚合网络（AMSA-Net）用于单幅图像去雾 | 设计了多尺度混合注意力特征聚合模块（MSHA-FAM），能够感知雾霾密度和空间分布信息，通过尺度感知坐标残差模块（SCRM）和多尺度特征细化残差模块（MSFRRM）协同工作，显著提升去雾效果 | 未在摘要中明确说明 | 提升单幅图像去雾性能 | 有雾图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 编码器-解码器结构 | 图像 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | AMSA-Net, MSHA-FAM, SCRM, MSFRRM | 去雾质量（未指定具体指标） | 未在摘要中明确说明 |
| 693 | 2026-03-06 |
A digital twin-driven deep learning framework for online quality inspection in tobacco transplanting
2026, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2026.1716046
PMID:41783105
|
研究论文 | 本文提出了一种基于数字孪生和深度学习的烟草移栽在线质量检测框架，用于实时检测和评估移栽状态 | 结合数字孪生与深度学习，提出轻量级改进YAN-YOLO11算法，实现虚拟-现实交互闭环的在线质量检测系统 | 未明确说明系统在不同环境条件（如光照、土壤类型）下的泛化能力或长期稳定性 | 提高烟草移栽质量检测的自动化、数字化和精细化管理水平 | 烟草移栽过程中的幼苗状态（正常、露根、埋苗）及种植间距 | 计算机视觉 | NA | 多传感器数据融合（GNSS定位与视觉检测） | CNN | 图像, 传感器数据 | 未明确说明具体样本数量，仅通过田间实验验证 | 未明确说明，可能基于PyTorch或TensorFlow（因YOLO系列常用） | YAN-YOLO11（改进的YOLO11轻量版） | 精确率, 召回率, mAP@50, mAP@0.5:0.95, 整体识别准确率, FPS | 未明确说明，但系统实现30 FPS实时性能，暗示使用GPU或嵌入式设备 |
| 694 | 2026-03-06 |
Correction: A digital twin-driven deep learning framework for online quality inspection in tobacco transplanting
2026, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2026.1804394
PMID:41783104
|
correction | 本文是对先前发表的一篇关于数字孪生驱动深度学习框架用于烟草移栽在线质量检测文章的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 695 | 2026-03-06 |
The forecasting of pediatric asthma clinic visits: A comparative analysis of time-series models under varying training set sizes
2026 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076261430219
PMID:41783292
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研究论文 | 本研究比较了四种时间序列模型在预测儿科哮喘日就诊量方面的性能，并探讨了不同训练集大小对模型表现的影响 | 整合机器学习模型和深度学习模型，结合自适应训练策略，为医院提供数据驱动的儿科哮喘就诊量预测框架 | 研究仅基于单一大型三级儿童医院的数据，可能限制了结果的普遍适用性 | 识别最优时间序列模型和训练策略，以预测儿科哮喘日就诊量，为临床资源分配提供数据驱动框架 | 儿科哮喘日就诊数据 | 机器学习 | 哮喘 | 时间序列分析 | ARIMA, Prophet, XGBoost, BiLSTM | 时间序列数据 | 2015年7月1日至2019年6月30日的儿科哮喘日就诊数据 | NA | ARIMA, Prophet, XGBoost, BiLSTM | R2, 平均绝对误差, 均方根误差, 超过误差阈值的天数 | NA |
| 696 | 2026-03-06 |
Explainable Machine Learning for Prediction of Early Postoperative Nausea and Vomiting After General Anesthesia
2026, Journal of multidisciplinary healthcare
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/JMDH.S572550
PMID:41783600
|
研究论文 | 本研究探讨了利用机器学习模型基于常规非侵入性临床指标预测全身麻醉后早期术后恶心呕吐风险的可行性，并应用可解释人工智能技术识别关键预测因子 | 首次将可解释人工智能技术（SHAP分析）与多种机器学习模型结合，专门针对早期PONV风险预测，识别出包括地塞米松使用在内的关键临床预测因子 | 研究为单中心回顾性设计，样本量有限（927例），仅使用非侵入性指标，可能未涵盖所有相关风险因素 | 预测全身麻醉后早期术后恶心呕吐风险，并提高临床决策的可解释性 | 接受全身麻醉手术的患者 | 机器学习 | 术后并发症 | NA | 随机森林, 逻辑回归, 深度学习, 集成学习 | 临床指标数据 | 927例患者病例 | NA | NA | 准确率, 精确率, 召回率, AUC | NA |
| 697 | 2026-03-06 |
Commentary: Deep learning in obsessive-compulsive disorder: a narrative review
2026, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2026.1776019
PMID:41783732
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 698 | 2026-03-05 |
Bioinspired triboelectric droplet sensor for ammonia monitoring
2026-Jan-29, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-68974-4
PMID:41611736
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研究论文 | 本文受人体肺泡结构启发，开发了一种基于摩擦电纳米发电机的水滴传感器，用于快速监测氨气 | 通过液-固界面瞬时电子转移实现快速响应，避免了传统固态传感材料的气体吸附与解吸过程，响应时间仅为1.4秒 | NA | 开发一种基于水-电化学传感机制的气体传感器，用于环境与健康应用中的氨气监测 | 氨气分子 | 传感器技术 | NA | 摩擦电纳米发电机，水-电化学传感 | 深度学习算法 | 传感器信号数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 699 | 2026-03-05 |
Machine learning models for drug-drug interaction prediction from computational discovery to clinical application
2026-Jan-29, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02400-3
PMID:41611854
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综述 | 本文综述了基于机器学习的药物相互作用预测方法，从计算发现到临床应用 | 系统探讨了利用快速扩展的生物医学数据，通过深度学习架构、图神经网络和复杂特征工程等新兴机器学习策略预测药物相互作用，提供了可扩展且数据高效的传统方法替代方案 | 讨论了模型可解释性、泛化能力以及与临床工作流程整合等关键挑战 | 探索机器学习在药物相互作用预测中的应用，以重塑药物警戒和精准治疗 | 药物相互作用 | 机器学习 | NA | NA | 图神经网络, 深度学习 | 生物医学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 700 | 2026-03-05 |
Integrated predictive model for visceral pleural invasion in small NSCLC with high clinical utility
2026-Jan-29, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01305-4
PMID:41611812
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种融合深度学习、影像组学特征和CT发现的多特征集成成像融合模型，用于识别小尺寸非小细胞肺癌中的脏层胸膜侵犯 | 提出了一种结合深度学习、影像组学特征和CT发现的多特征集成成像融合模型，用于小尺寸非小细胞肺癌的脏层胸膜侵犯识别，并通过多中心数据验证了其临床实用性 | 研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；模型性能在外部测试集上略有下降（AUC 0.785） | 开发并验证一个集成模型，以提高小尺寸非小细胞肺癌中脏层胸膜侵犯的诊断准确性 | 小尺寸非小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 计算机断层扫描 | 深度学习模型 | 医学影像 | 2822个小尺寸非小细胞肺癌病例 | NA | 多特征集成成像融合模型 | AUC, 准确率, 特异性 | NA |