深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1920 篇文献，本页显示第 941 - 960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 941 | 2026-01-08 |
Deep learning in detection of osteoporosis: insights from recent evidence, and future directions
2026-Jan, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000004316
PMID:41496979
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 942 | 2026-01-25 |
Early detection in oral cancer: Are we prepared for artificial intelligence-driven precision medicine?
2026-Jan, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000004397
PMID:41497043
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综述 | 本文探讨了人工智能和精准医学在口腔癌早期检测中的应用潜力与挑战 | 强调了人工智能，特别是卷积神经网络，在分析复杂成像和组织病理学数据以识别人眼不可见模式方面的创新应用，以及基于智能手机的AI系统在口腔病变识别中达到专家级准确性的最新进展 | 存在患者隐私、数据偏见以及AI系统“黑箱”不透明性等问题 | 推动口腔癌的早期检测和个性化治疗，实现精准医学 | 口腔癌，特别是口腔鳞状细胞癌，以及口腔潜在恶性病变如白斑、红斑、扁平苔藓和黏膜下纤维化 | 数字病理学 | 口腔癌 | 机器学习、深度学习算法，特别是卷积神经网络 | CNN | 成像和组织病理学数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | 专家级准确性 | NA |
| 943 | 2026-01-25 |
Do segmentation metrics reflect clinical reality? A surgeon-centered evaluation in robot-assisted minimally invasive esophagectomy
2026-Jan, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-025-12266-3
PMID:41073813
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研究论文 | 本研究评估了深度学习分割指标在机器人辅助微创食管切除术中与外科医生评估的相关性 | 首次从外科医生角度评估分割指标与临床现实的相关性，结合了定量指标与外科医生定性反馈 | 样本量有限（26名外科医生，12个视频片段），且仅针对特定手术（RAMIE），可能无法推广到其他手术场景 | 评估定量分割指标是否准确反映外科医生对解剖覆盖准确性和临床有用性的评估 | 机器人辅助微创食管切除术中的解剖分割覆盖 | 数字病理学 | 食管癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 视频 | 26名上消化道外科医生（包括实习和主治医生），12个视频片段，超过8000个手动标注帧 | NA | NA | 重叠指标, 距离指标, 时间一致性指标, 错误特定指标 | NA |
| 944 | 2026-01-25 |
Brain age trajectories and cognition after stroke in two longitudinal cohorts
2026, Brain communications
IF:4.1Q2
DOI:10.1093/braincomms/fcaf509
PMID:41567827
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研究论文 | 本研究通过两个纵向队列，分析了首次缺血性卒中后8年内的大脑年龄轨迹，并评估了大脑年龄估计对长期认知结果的预测价值 | 首次在卒中后长期纵向研究中，使用先进的深度学习模型量化大脑年龄轨迹，并发现大脑年龄在急性期即可预测数年后的认知功能，揭示了其作为早期生物标志物的潜力 | 研究对象仅限于工作年龄（<65岁）、中小体积（<70 ml）的缺血性卒中患者，样本量相对较小（n=120），且随访时间存在差异，可能限制了结果的普适性 | 表征首次卒中后的大脑老化轨迹，并评估大脑年龄估计对长期认知结果的预测价值 | 工作年龄（<65岁）的首次缺血性卒中患者，其卒中病灶体积小于70毫升 | 数字病理学 | 心血管疾病 | T1加权磁共振成像（MRI） | 深度学习模型 | 图像 | 120名患者（其中42%为女性，平均年龄54.9±9岁，平均随访3.4±2.5年） | NA | NA | 线性混合效应模型系数，线性回归模型系数，p值 | NA |
| 945 | 2026-01-25 |
Enhancing deep learning interpretability for hand-crafted feature-guided histologic image classification via weak-to-strong generalization
2026-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.13.1.017502
PMID:41567872
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研究论文 | 本文提出了一种弱到强泛化框架，通过整合手工特征来增强深度学习模型在组织学图像分类中的可解释性和性能 | 提出弱到强泛化框架，利用可解释的手工特征教师模型监督深度学习学生模型，通过自适应引导损失函数优化特征转移，并创新性地分析手工特征与深度学习特征之间的互信息以提升可解释性 | NA | 增强深度学习模型在组织学图像分类中的可解释性和预测性能 | 组织学全切片图像 | 数字病理学 | 肿瘤 | NA | 深度学习模型 | 图像 | 三个公共数据集 | NA | NA | 分类性能 | NA |
| 946 | 2026-01-25 |
Machine learning for drug-target interaction prediction: A comprehensive review of models, challenges, and computational strategies
2026, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.12.033
PMID:41568098
|
综述 | 本文全面回顾了人工智能和机器学习在药物-靶点相互作用预测中的应用，包括模型、挑战和计算策略 | 系统性地整合了从特征工程到深度学习模型的各种AI/ML技术，并强调了其在药物发现关键阶段的应用潜力 | NA | 加速药物开发过程，包括先导化合物识别、脱靶分析、药物再利用、多药理学分析和精准医疗的实现 | 药物-靶点相互作用 | 机器学习 | NA | NA | 监督学习, 图神经网络, 深度学习模型, 混合方法 | 药物、靶点及其相互作用的数据表示 | NA | NA | NA | 稳健的评估指标 | NA |
| 947 | 2026-01-24 |
Deep learning-based radiomics and machine learning for IDH-wild-type glioblastoma after maximal safe surgical resection: a call for prognostic assessment
2026-Jan-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003294
PMID:40844925
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 948 | 2026-01-25 |
Deep learning for prognostic stratification and biomarker exploration in upper tract urothelial carcinoma: a multicenter retrospective cohort study
2026-Jan-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003581
PMID:41056040
|
研究论文 | 本研究开发了一个先验知识引导的深度学习系统，用于上尿路尿路上皮癌的预后分层和生物标志物探索 | 整合了多尺度病理特征，并探索了AI衍生的定量病理生物标志物，如组织分数评分和共定位评分 | NA | 提高上尿路尿路上皮癌的风险分层和患者预后 | 上尿路尿路上皮癌患者 | 数字病理学 | 上尿路尿路上皮癌 | 全切片图像分析 | 深度学习 | 图像 | 805名UTUC患者 | NA | UCSegNet, CONCH, MacroContextNet, PGCA-Net | C-index, AUC, 风险比 | NA |
| 949 | 2026-01-24 |
Letter to the Editor: Deep learning-driven multi-hierarchical granularity integration for surgical scene understanding: experimental study
2026-Jan-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003532
PMID:41065566
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 950 | 2026-01-25 |
Artificial intelligence in idiopathic pulmonary fibrosis: advances, challenges and future directions
2026-Jan, The European respiratory journal
DOI:10.1183/13993003.01112-2025
PMID:41381227
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综述 | 本文综述了人工智能在特发性肺纤维化（IPF）管理中的应用进展、挑战及未来方向 | 探讨了AI在IPF诊断、预后评估和药物发现中的创新应用，特别是卷积神经网络在影像分析中的潜力 | 面临数据异质性、模型可解释性不足以及缺乏大规模多中心研究验证等挑战 | 旨在改善IPF的诊断、预后评估和治疗策略 | 特发性肺纤维化（IPF）患者 | 数字病理学 | 肺纤维化 | 高分辨率计算机断层扫描（HRCT）、多组学数据 | 机器学习（ML）、深度学习（DL）、卷积神经网络（CNN） | 临床数据、影像数据、形态学数据、转录组数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 951 | 2026-01-25 |
Fully automated 3D multi-modal deep learning model for preoperative T-stage prediction of colorectal cancer using 18F-FDG PET/CT
2026-Jan, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07450-5
PMID:40719866
|
研究论文 | 本研究开发了一种全自动3D多模态深度学习模型，利用术前18F-FDG PET/CT预测结直肠癌的T分期，并评估其临床实用性 | 开发了基于3D ResNet18并结合交叉多头注意力机制的全自动多模态深度学习模型，用于结直肠癌T分期预测，性能优于单模态模型和放射科医生评估 | 研究为回顾性设计，样本量有限（474例患者），且仅使用单一外部验证队列 | 预测结直肠癌的术前T分期，以辅助临床决策 | 结直肠癌患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 18F-FDG PET/CT | 深度学习 | 3D医学图像（PET/CT） | 474例结直肠癌患者（内部队列400例，外部队列74例） | PyTorch | 3D ResNet18 | AUC, Dice系数 | NA |
| 952 | 2026-01-25 |
Deep learning-based non-invasive prediction of PD-L1 status and immunotherapy survival stratification in esophageal cancer using [18F]FDG PET/CT
2026-Jan, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07463-0
PMID:40810801
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研究论文 | 本研究开发并验证了基于[18F]FDG PET/CT的深度学习模型，用于预测食管癌患者的PD-L1状态，并评估了模型评分在免疫治疗生存分层中的潜力 | 首次利用[18F]FDG PET/CT结合深度学习（3D ResNet10）非侵入性预测食管癌PD-L1状态，并证明模型评分能有效进行免疫治疗生存分层，优于传统PD-L1评分方法 | 回顾性研究设计，样本量有限（331例患者），且仅50例患者接受免疫治疗随访，需更大规模前瞻性研究验证 | 开发非侵入性方法预测食管癌PD-L1状态，并探索其在免疫治疗生存分层中的应用 | 食管癌患者 | 数字病理学 | 食管癌 | [18F]FDG PET/CT成像 | 深度学习 | 医学影像（PET/CT扫描） | 331例食管癌患者（来自两个中心），其中50例接受免疫治疗随访 | NA | 3D ResNet10 | AUC, 总体生存期, 无进展生存期 | NA |
| 953 | 2026-01-25 |
Comprehensive analysis of [18F]MFBG biodistribution normal patterns and variability in pediatric patients with neuroblastoma
2026-Jan, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07490-x
PMID:40815390
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研究论文 | 本研究系统描述了[18F]MFBG在儿童神经母细胞瘤患者中的生理分布和变异性，为临床图像解读提供参考 | 首次在儿童患者中系统量化[18F]MFBG的生理分布模式，并利用深度学习方法进行自动分割分析 | 研究为回顾性分析，样本量有限（169例），且主要针对儿童神经母细胞瘤患者，结果可能不适用于其他人群或肿瘤类型 | 增强[18F]MFBG PET/CT在儿童神经母细胞瘤中的临床解读准确性，区分正常生理摄取与病理摄取 | 儿童神经母细胞瘤患者 | 数字病理学 | 神经母细胞瘤 | [18F]MFBG PET/CT成像 | 深度学习 | PET/CT图像 | 169例儿童神经母细胞瘤患者（包括20例确认缓解者） | NA | NA | SUVmax, SUVmean | NA |
| 954 | 2026-01-25 |
Accelerated magnetic resonance imaging of hippocampal sclerosis in pediatric patients with deep learning-based reconstruction: comparison of image quality and diagnostic performance with conventional reconstruction
2026-Jan, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-025-06419-8
PMID:41081829
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研究论文 | 本研究比较了深度学习重建与常规重建在加速磁共振成像中，对儿童海马硬化患者的图像质量和诊断性能的影响 | 首次在儿童海马硬化患者中评估深度学习重建加速MRI序列，实现了44%的扫描时间减少，同时保持相似的图像质量和诊断性能 | 研究样本量有限（68例），且仅针对特定疾病（海马硬化）和患者群体（儿童），结果可能无法推广到其他疾病或成人患者 | 比较常规重建MRI与加速序列（含/不含深度学习重建）在儿童海马硬化患者中的图像质量和诊断性能 | 68名确诊或疑似患有颞叶癫痫伴海马硬化的儿童患者 | 数字病理学 | 海马硬化 | 磁共振成像 | 深度学习模型 | 医学图像 | 68名儿童患者 | NA | NA | 图像质量评分、信噪比、Cohen's kappa | NA |
| 955 | 2026-01-25 |
Unravelling the Connection Between Reduced Mobility and Mild Cognitive Impairment in Chronic Pain Patients Through Cluster Analysis
2026, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-3-032-10389-5_24
PMID:41577919
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研究论文 | 本研究通过深度学习分析慢性疼痛患者的血液数据，评估其轻度认知障碍风险，并结合聚类分析揭示活动能力下降与认知障碍之间的关联 | 首次将深度学习应用于基于常规血液检测数据估计慢性疼痛患者的轻度认知障碍风险，并通过聚类分析识别出活动能力下降是认知障碍的关键风险因素 | 研究样本仅限于日本疼痛治疗机构的门诊患者，可能无法推广到其他人群；血液检测数据可能受多种混杂因素影响 | 评估慢性疼痛患者中轻度认知障碍的风险，并探讨其与系统性代谢紊乱及活动能力下降的关联 | 门诊疼痛患者（疼痛组）和无疼痛对照患者（非疼痛对照组） | 机器学习 | 老年疾病 | 深度学习, 主成分分析, 聚类分析 | 深度学习模型 | 血液检测数据, 评估量表数据 | 未明确指定样本数量，但涉及疼痛组和对照组患者 | NA | NA | 估计的MMSE分数, 欧几里得距离 | NA |
| 956 | 2026-01-24 |
A physics-informed long-range polarizable potential based on deep learning
2026-Jan-28, The Journal of chemical physics
IF:3.1Q1
DOI:10.1063/5.0292167
PMID:41574796
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的物理信息长程可极化势，用于改进原子模拟中的长程静电相互作用建模 | 结合了两个等变消息传递神经网络，分别处理短程相互作用和环境依赖性原子偶极子，并通过训练Born有效电荷张量来准确预测场诱导性质 | NA | 开发一种能够准确捕获长程静电相关性的机器学习原子间势，以改进绝缘和极性材料中的集体现象建模 | 离子固体（NaCl）、液态水和卤化物钙钛矿（MAPbI3） | 机器学习 | NA | 深度学习 | 等变消息传递神经网络 | 原子模拟数据 | NA | NA | 等变消息传递神经网络 | 能量预测准确性、力预测准确性、红外吸收光谱预测、LO-TO声子分裂预测 | NA |
| 957 | 2026-01-24 |
Dental Crowding Categorization Network (DCC-Net): Explainable deep learning system for automatic categorization of dental crowding on intraoral photographs
2026-Jan-25, Korean journal of orthodontics
IF:2.6Q1
DOI:10.4041/kjod25.078
PMID:41572857
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研究论文 | 本文提出了一种名为DCC-Net的可解释深度学习系统，用于自动分类口腔内照片中的牙齿拥挤程度 | 开发了首个无需空间分析即可自动分类牙齿拥挤水平的深度学习系统，并包含可解释性热图以增强模型透明度 | 模型在颌骨分类的准确率约为72-73%，仍有提升空间，且外部测试集规模较小（100张照片） | 开发自动系统以辅助正畸诊断和拔牙决策 | 口腔内照片中的牙齿拥挤程度 | 计算机视觉 | 牙齿拥挤（正畸疾病） | 深度学习图像分析 | CNN | 图像（口腔内照片） | 训练集：2,160张照片（上颌1,351，下颌1,253），外部测试集：100张照片 | NA | DCC-Net（包含分割、提取和分类模块） | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 958 | 2026-01-24 |
Fully Self-Powered Gas Sensor through Fe-Ion Doping Engineering in Ni2P for Ultrasensitive and Visualized NO2 Sensing
2026-Jan-23, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c03884
PMID:41413943
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研究论文 | 本研究报道了一种基于锌空气电池的自供电NO2气体传感器，通过Fe掺杂的磷化镍作为气敏材料，并引入深度学习算法以提升传感性能 | 通过Fe离子掺杂工程调控磷化镍的电子结构，增强电荷载流子迁移率和吸附质-基底相互作用，结合InceptionTime模型和小波变换算法实现气体识别与浓度定量，构建了具备远程可视化检测功能的智能传感装置 | 未明确说明传感器在复杂混合气体环境中的交叉敏感性、长期稳定性测试数据以及实际户外环境中的验证结果 | 开发高灵敏度、选择性好且无漂移的自供电气体传感器，用于NO2检测 | NO2气体 | 传感器技术 | NA | Fe离子掺杂工程、电化学传感、深度学习算法 | 深度学习 | 电信号数据（电压响应） | NA | NA | InceptionTime | 响应值（0.22 V @ 20 ppm）、检测限（61.8 ppb/36.9 ppb）、响应时间（14 s）、气体识别准确率、浓度定量精度 | NA |
| 959 | 2026-01-24 |
Deep tobit model: an integrated framework for high-dimensional censored regression with variable selection
2026-Jan-23, Lifetime data analysis
IF:1.2Q2
DOI:10.1007/s10985-026-09690-5
PMID:41571915
|
研究论文 | 提出一种集成深度学习框架——Deep Tobit模型，用于处理高维左删失回归问题并实现变量选择 | 首次将Tobit模型与深度学习框架结合，提出两阶段特征选择算法，并提供了收敛速率和选择一致性的理论保证 | 主要针对左删失数据，未讨论右删失或区间删失等其他删失类型 | 解决高维删失回归数据中非线性关系建模和变量选择的问题 | 左删失响应的高维数据 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习框架 | 结构化数据 | NA | NA | Deep Tobit模型 | 变量选择准确性，预测精度 | NA |
| 960 | 2026-01-24 |
Sub-Milliscale-Resolution Bimodal Tactile Sensor Array with Human-Skin-Like Graphesthesia Sensation
2026-Jan-23, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202519734
PMID:41572940
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研究论文 | 本研究报道了一种亚毫米级分辨率的双模态触觉传感器阵列，结合压电和摩擦电传感器，实现了类似人类皮肤的图形触觉感知 | 实现了亚毫米级空间分辨率（700微米）和高传感器密度（226像素/平方厘米）的双模态触觉感知，结合深度学习算法首次实现了软度加密图案的重建 | 未明确说明传感器阵列的长期稳定性、环境适应性以及大规模制造的成本挑战 | 开发高分辨率多模态触觉感知系统，用于具身智能和机器人技术 | 双模态触觉传感器阵列（压电传感器阵列和摩擦电传感器阵列） | 机器感知 | NA | 压电传感、摩擦电传感、深度学习算法 | 深度学习模型（具体类型未指定） | 压力分布数据、接触高度数据、杨氏模量分布数据 | NA | NA | NA | 空间分辨率（700微米）、传感器密度（226像素/平方厘米）、响应时间（50毫秒） | NA |