深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2949 篇文献，本页显示第 1681 - 1700 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1681 | 2026-02-20 |
Advancements in the detection of invasive water hyacinth (Eichhornia crassipes): a critical review of monitoring techniques for aquatic ecosystem management
2026-Jan-27, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-026-14979-x
PMID:41593392
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综述 | 本文系统回顾了2012年至2025年间关于入侵物种水葫芦（Eichhornia crassipes）检测与监测技术的研究，重点关注机器学习、深度学习、遥感及混合方法的应用 | 系统性地梳理了水葫芦监测领域的最新计算技术趋势，特别是2023年至2025年间深度学习模型的兴起，并指出了数据集和评估标准化的关键问题 | 数据集可用性有限，评估指标缺乏标准化，可能影响不同研究间的可比性 | 为水生入侵物种的环境监测提供研究方向指导，促进方法学一致性，支持开发稳健、可扩展的监测策略 | 入侵水葫芦（Eichhornia crassipes）及其对淡水生态系统的影响 | 机器学习 | NA | 遥感（RS）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、混合方法 | 深度学习模型 | 遥感数据、图像数据 | 基于74篇同行评议文章的分析 | NA | NA | NA | NA |
| 1682 | 2026-02-20 |
SqueakPose Studio: An end-to-end platform for pose estimation and real-time edge-AI deployment
2026-Jan-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.01.24.700912
PMID:41659585
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研究论文 | 介绍了一个集成软件-硬件生态系统，用于姿态估计，涵盖数据集创建、模型训练、离线分析和嵌入式边缘计算设备的实时部署 | 提出了一个统一的平台，结合了SqueakPose Studio、SqueakView和MouseHouse，支持从数据集创建到实时边缘AI部署的端到端流程，无需工作站级硬件或外部中间件 | NA | 开发一个集成平台，用于姿态估计的定量行为分析，支持离线分析和实时嵌入式实验 | 姿态估计在行为分析中的应用，特别是针对小鼠等实验动物的家庭笼式实验 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 对象检测架构 | 视频 | NA | NA | 现代对象检测架构 | NA | CPU, GPU, Apple Silicon, 嵌入式GPU计算 |
| 1683 | 2026-02-19 |
Prognostic value of deep learning-based coronary artery calcium score and quantitative pneumonia burden in patients hospitalized with COVID-19
2026-Jan-24, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-02119-9
PMID:41580636
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1684 | 2026-02-20 |
Machine learning pipelines for the design of solid-state electrolytes
2026-Jan-13, Materials horizons
IF:12.2Q1
DOI:10.1039/d5mh01525a
PMID:41358912
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综述 | 本文系统综述了机器学习在固态电解质设计中的应用，提出了一个将固态电解质发现中的五大挑战与新兴人工智能解决方案相映射的战略框架 | 首次提出了一个系统框架，将固态电解质发现中的五大挑战与新兴AI解决方案相映射，并特别关注了多价导体（如Mg、Ca、Zn、Al）的数据缺口问题，通过迁移学习和主动学习框架提供了具体策略 | NA | 为下一代AI加速的固态电池材料发现提供全面的路线图 | 固态电解质 | 机器学习 | NA | NA | 经典模型, 深度学习架构, 生成模型, Transformer, 图神经网络 | NA | NA | NA | Transformer, 图神经网络 | NA | NA |
| 1685 | 2026-02-20 |
Study on the source tracing method of organic pollutants in large shallow eutrophic lakes based on 3D-EEM and Transformer models: A case study of Changdang Lake in China
2026-Jan-07, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-025-14958-8
PMID:41498835
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研究论文 | 本研究提出了一种结合三维激发-发射矩阵荧光光谱技术和深度学习模型的方法，用于追踪大型浅水富营养化湖泊中有机污染物的来源，并以中国长荡湖为例进行验证 | 首次将3D-EEM荧光光谱技术与Transformer深度学习模型结合，用于湖泊有机污染源追踪，相比传统依赖Tucker Congruence系数的手动方法，显著提高了识别效率和准确性 | 研究仅针对长荡湖流域，方法在其他湖泊或污染源类型中的普适性有待验证；样本来源限于工业废水、农业和生活污染，未涵盖所有潜在污染源 | 开发一种高效、准确的有机污染源追踪方法，以支持湖泊流域污染控制 | 长荡湖流域的溶解有机物，包括工业废水、农业和生活污染源 | 环境科学 | NA | 三维激发-发射矩阵荧光光谱技术，平行因子分析 | 深度学习模型 | 荧光光谱图像 | 40个荧光组分，来自长荡湖连接河流和湖体的水质样本，以及工业、农业、生活污染源样本 | NA | Transformer, GoogLeNet, VGG, AlexNet | 识别准确率，Tucker Congruence系数 | NA |
| 1686 | 2026-02-20 |
3D reconstruction of spatial transcriptomics with spatial pattern enhanced graph convolutional neural network
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag060
PMID:41686651
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研究论文 | 本文提出了一种名为Spa3D的方法，利用抗泄漏傅里叶变换和图卷积神经网络从多个二维空间转录组切片重建三维空间结构 | 首次将三维重建思想引入空间转录组数据分析，通过结合抗泄漏傅里叶变换和图卷积神经网络，突破了现有方法仅依赖二维坐标的限制 | 未明确说明方法对数据质量和切片数量的具体要求，也未讨论计算复杂度对大规模数据集的可扩展性 | 开发能够从二维空间转录组数据重建三维空间结构的新方法，以更准确地分析空间域、空间变异基因、细胞通讯和发育轨迹 | 空间分辨转录组数据 | 计算生物学 | NA | 空间分辨转录组技术 | 图卷积神经网络 | 空间转录组数据 | NA | NA | 图卷积神经网络 | NA | NA |
| 1687 | 2026-02-20 |
Integrating state-space modeling, parameter estimation, deep learning, and docking techniques in drug repurposing: a case study on COVID-19 cytokine storm
2026-Jan-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocaf035
PMID:39965087
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研究论文 | 本研究通过整合状态空间建模、参数估计、深度学习和分子对接技术，针对COVID-19细胞因子风暴进行药物重定位案例研究 | 结合数学建模与深度学习，利用PID控制器识别关键蛋白质靶点，并应用分子对接分析药物相互作用，为COVID-19治疗提供快速有效的药物重定位策略 | 研究主要针对COVID-19细胞因子风暴，且基于特定蛋白质（如ACE2）的案例，可能不适用于其他病毒变体或疾病机制 | 开发一种综合方法，以加速针对新兴SARS-CoV-2变体的药物重定位和疾病管理 | 正常细胞和病毒感染的细胞中的调控蛋白质，特别是ACE2和AT1R，以及相关药物如Lomefloxacin和Fostamatinib | 机器学习 | COVID-19 | 状态空间建模、参数估计、分子对接 | 深度学习模型 | 蛋白质相互作用数据、药物分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1688 | 2026-02-20 |
Total-Body PET/CT Metabolic Response in Esophageal Squamous Cell Carcinoma
2026-Jan, Seminars in nuclear medicine
IF:4.6Q1
DOI:10.1053/j.semnuclmed.2025.11.010
PMID:41320614
|
综述 | 本文综述了全身PET/CT在食管鳞状细胞癌代谢反应评估中的应用，重点介绍了其技术优势与临床潜力 | 介绍了具有194厘米长轴视野的全身PET/CT系统（uEXPLORER），其灵敏度比传统系统高出68倍，并支持低剂量快速成像、动态全身参数成像及深度学习合成CT技术 | NA | 评估全身PET/CT在食管鳞状细胞癌新辅助治疗反应监测中的可行性和定量能力 | 食管鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 食管癌 | [F]FDG PET/CT, [F]或[Ga]Ga标记的成纤维细胞活化蛋白抑制剂PET/CT | NA | PET/CT图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1689 | 2026-02-20 |
Machine learning and deep learning in internal medicine: demystifying concepts
2026-01, Revista clinica espanola
IF:2.3Q2
DOI:10.1016/j.rceng.2025.502412
PMID:41429301
|
综述 | 本文为内科医生提供了关于机器学习和深度学习关键概念的实用且易于理解的介绍，并探讨了其在诊断、预后和临床管理等任务中的应用 | 以面向内科医生的视角，系统性地解构了机器学习与深度学习的基本概念、应用流程及伦理考量，旨在弥合技术理论与临床实践之间的鸿沟 | 文章主要为概念性介绍，未涉及具体算法实现细节或实证研究数据，可能缺乏对最新技术进展的深度探讨 | 旨在向内科医生普及机器学习和深度学习的基本概念及其在临床医学中的应用潜力 | 内科医生及临床医学研究者 | 机器学习 | NA | NA | 神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1690 | 2026-02-20 |
CGMNet: A Center-Pixel and Gated Mechanism-Based Attention Network for Hyperspectral Change Detection
2026, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2026.3661851
PMID:41671143
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研究论文 | 本文提出了一种基于中心像素和门控机制的注意力网络CGMNet，用于高光谱图像变化检测，以提高检测精度和鲁棒性 | 设计了门控中心空间注意力模块和门控光谱注意力模块，以增强相关特征并抑制冗余信息，同时提出了全局变换融合模块来整合全局上下文信息，并创建了一个新的沿海遥感基准数据集HZB | 未明确说明模型在计算效率或处理大规模数据时的性能限制 | 提高高光谱图像变化检测的准确性和鲁棒性 | 高光谱图像 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN, 注意力网络 | 高光谱图像 | 三个公开数据集及新创建的HZB数据集 | NA | CGMNet | NA | NA |
| 1691 | 2026-02-20 |
Optimizing MRI annotation workflows for high-accuracy deep learning thigh muscle segmentation in athletes
2026-Jan, Radiology advances
DOI:10.1093/radadv/umag005
PMID:41694457
|
研究论文 | 本研究旨在通过优化MRI标注工作流程，利用深度学习模型实现运动员大腿肌肉的高精度分割，并评估训练数据量对分割性能及下游定量指标的影响 | 首次系统性地确定了训练准确深度学习大腿肌肉分割模型所需的最小标注MRI研究数量，并验证了仅需20个标注样本即可达到临床可接受性能，为高效自动化分割提供了数据需求指导 | 研究数据仅来自单一中心的3T GE Premier系统扫描的运动员群体，可能限制了模型对其他扫描设备或普通人群的泛化能力 | 确定训练准确大腿肌肉分割深度学习模型所需的标注MRI研究数量，并评估训练规模对下游定量测量一致性的影响 | 前交叉韧带损伤的竞技运动员和职业足球运动员的大腿肌肉MRI图像 | 数字病理学 | 肌肉骨骼损伤 | MRI, 扩散张量成像 | 深度学习 | MRI图像 | 训练集规模从5到120个受试者不等，固定独立测试集包含41个受试者 | nnU-Net | nnU-Net | Dice相似系数, 相对体积差异, Hausdorff距离, HD95, 平均对称表面距离 | NA |
| 1692 | 2026-02-19 |
Expression of Concern: Multi-convolutional neural networks for cotton disease detection using synergistic deep learning paradigm
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0343102
PMID:41701686
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1693 | 2026-02-20 |
Image-based machine learning models for customized soil moisture management
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0341904
PMID:41701764
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研究论文 | 本研究提出了一种结合土壤传感器和图像分析的AI系统，用于支持定制化的土壤水分管理，以移植的野生模拟人参为模型作物 | 开发了一种非侵入性方法，通过RGB图像和传感器数据结合深度学习模型，实现个体植物层面的土壤水分监测，克服了传统智能农业系统统一处理的局限性 | 模型尚未在不同作物和土壤类型中广泛验证，且需要集成更多光谱数据以提高鲁棒性和可扩展性 | 改善智能农业中的资源利用效率和产量，通过定制化土壤水分管理满足个体植物需求 | 移植的野生模拟人参 | 计算机视觉 | NA | 图像分析，土壤传感器数据采集 | 深度学习模型，随机森林回归模型 | 图像，传感器数据 | 未明确指定样本数量，但涉及不同深度（3厘米、10厘米和15厘米）的土壤传感器数据和RGB图像 | 未明确指定，但可能涉及TensorFlow或PyTorch等深度学习框架 | DenseNet121 | R², RMSE | NA |
| 1694 | 2026-02-19 |
Incorporating artificial intelligence into imaging for surveillance and diagnosis of liver cancer: Innovations, challenges, and clinical translation
2026-Jan-30, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000001698
PMID:41616271
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综述 | 本文综述了人工智能在肝癌监测与诊断成像中的应用、创新、挑战及临床转化前景 | 探讨了基于深度学习的模型在超声、CT和MRI中提升小肿瘤检测、病灶分割与表征的潜力，以及多模态AI整合影像、病理和分子数据的创新方向 | 面临数据隐私、监管审批、成本可持续性和算法偏见等重大挑战，需大规模前瞻性多中心验证研究确认临床效益与安全性 | 评估人工智能在肝癌全程管理（从监测到诊断）中的变革潜力，推动其临床整合 | 原发性肝癌，主要包括肝细胞癌和肝内胆管癌 | 数字病理学, 计算机视觉 | 肝癌 | 超声, 对比增强CT, MRI, 数字病理 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1695 | 2026-02-19 |
A deep learning ensemble framework for multi-subtype renal tumor classification using contrast-enhanced CT
2026-Jan-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37283-7
PMID:41617760
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1696 | 2026-02-19 |
Satellite-based oil spill detection using an explainable ViR-SC hybrid deep learning ensemble for improved accuracy and transparency
2026-Jan-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37081-1
PMID:41611916
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1697 | 2026-02-19 |
Asymmetric fiber orientation distribution estimation via unsupervised deep learning
2026-Jan-29, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2026.103968
PMID:41702180
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研究论文 | 本研究提出了一种名为Recursive-a-fODF的无监督深度学习框架，用于从扩散磁共振成像数据中直接估计非对称纤维取向分布函数，以改进脑结构连接的重建精度 | 提出了一种递归校准的无监督深度学习框架，无需外部解剖学先验知识，直接从数据本身动态估计白质响应函数，实现了非对称纤维取向分布函数的纯数据驱动估计 | 未明确说明模型在更广泛疾病类型或更大规模临床队列中的泛化能力，也未详细讨论计算效率与实时处理性能 | 解决传统纤维追踪技术中纤维取向分布函数强制对称的局限性，提高复杂纤维配置的解析能力 | 离体狨猴脑数据、在体人类数据集以及神经退行性和精神疾病临床队列 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病, 精神疾病 | 扩散磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像数据 | 未明确说明具体样本数量，但包含离体狨猴脑数据、在体人类数据集及临床队列 | 未明确说明 | 递归估计器 | 未明确说明具体指标，但提及在解析复杂纤维配置方面表现优越 | NA |
| 1698 | 2026-02-19 |
Automatic and accurate auxiliary detection of lung cancer pathological classification based on novel lightweight deep learning model
2026-Jan-24, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-026-04487-2
PMID:41579280
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研究论文 | 本研究开发了一种名为BreezeNet的新型轻量级深度学习模型，用于自动分类肺癌细胞，包括肺腺癌、肺鳞状细胞癌和良性肺组织 | BreezeNet是一种专为肺癌病理分类设计的轻量级深度学习框架，在保持高性能的同时，参数数量显著减少，计算资源需求低，部署效率高 | NA | 开发自动、高效的肺癌病理分类辅助检测模型，以支持快速准确的诊断 | 肺癌细胞，具体包括肺腺癌、肺鳞状细胞癌和良性肺组织 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | BreezeNet | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1699 | 2026-02-19 |
The impact of AI on modern oncology from early detection to personalized cancer treatment
2026-Jan-24, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01276-6
PMID:41580561
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综述 | 本文综述了人工智能（AI）在现代肿瘤学中的应用，重点关注早期诊断、突变图谱和药物设计 | 综合探讨了机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和生成模型等多种AI技术在肿瘤学中的革命性作用 | NA | 回顾现有文献并探讨AI技术在肿瘤学中的角色 | 肿瘤学中的AI应用 | 自然语言处理, 机器学习 | 癌症 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1700 | 2026-02-19 |
Prospective real-world implementation of deep learning systems in healthcare: a systematic review guided by implementation science
2026-Jan-23, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02358-2
PMID:41578007
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系统综述 | 本文通过实施科学框架，系统回顾了深度学习系统在医疗保健领域前瞻性真实世界实施的研究，并基于发现的差距提出了未来实施建议 | 首次采用实施科学框架系统性地绘制了深度学习在医疗领域前瞻性真实世界实施研究的策略与结果图谱，并提出了针对未来实施的指导性建议 | 纳入的研究数量有限（仅20篇），且研究领域分布不均（主要集中在眼科），实施成本与可持续性评估严重缺乏，利益相关者接受度评估不足 | 系统评估深度学习系统在医疗保健领域真实世界实施的现状、策略、结果及影响，并为未来成功、可持续的临床部署提供指导 | 深度学习系统在真实临床环境中的实施研究 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | 有效性、可行性、采纳度、适当性、实施成本、可持续性、利益相关者接受度 | NA |