深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12100 篇文献，本页显示第 3761 - 3780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3761 | 2026-07-26 |
Deciphering tuberculosis pathway mechanisms via graph neural networks and multimodal deep learning: a comprehensive AI-driven framework for precision medicine
2026, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2026.1753893
PMID:42499499
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3762 | 2026-07-26 |
Monthly trends, determinants, and forecasting of perinatal mortality in Ghana: a comparison of ARIMA, BPNN, DLNN, and GRNN models
2026, Frontiers in reproductive health
IF:2.3Q3
DOI:10.3389/frph.2026.1849802
PMID:42499668
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3763 | 2026-07-26 |
Machine and deep learning based on magnetic resonance imaging to segment glioblastoma and predict the spread of recurrence: a multicenter retrospective protocol
2026, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2026.1818594
PMID:42500392
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3764 | 2026-07-26 |
EDISP: a hybrid CNN-ViT framework for robust maize leaf disease detection and classification
2026, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2026.1873194
PMID:42500479
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3765 | 2026-01-21 |
Deep Learning-Based Collateral Scoring on Multiphase CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke in the MCA Region
2026-01-05, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8911
PMID:40623825
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于评估和量化急性缺血性卒中患者多期相CTA图像中的侧支循环状态 | 提出了一种结合定制预处理模块的深度学习分类方法，用于自动评估多期相CTA中的侧支循环，旨在减少观察者变异并提高诊断效率 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（420例患者），且依赖于手动评估作为金标准，可能存在主观偏差 | 开发自动化评估急性缺血性卒中患者侧支循环的方法，以辅助临床决策 | 急性缺血性卒中患者的多期相CTA图像 | 医学影像分析 | 急性缺血性卒中 | 多期相CTA | 深度学习分类模型 | 医学影像（多期相CTA图像） | 420例患者 | NA | NA | 准确率, F1分数, 精确率, 灵敏度, 特异度, AUC, ICC, κ系数 | NA |
| 3766 | 2026-07-24 |
AI-Assisted Capsule Endoscopy for Detection of Ulcers and Erosions in Crohn's Disease: A Multicenter Validation Study
2026-Aug, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association
IF:11.6Q1
DOI:10.1016/j.cgh.2025.09.036
PMID:41076040
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research paper | 多中心研究验证了人工智能辅助胶囊内镜在克罗恩病溃疡和糜烂检测中的性能 | 首次多中心验证不同设备（PillCamSB3和Olympus EC-10）下AI辅助读片的诊断性能，显著缩短读片时间 | NA | 验证AI模型在不同小肠胶囊内镜设备中检测溃疡和糜烂的性能 | 克罗恩病患者小肠胶囊内镜影像（溃疡和糜烂病变） | computer vision | Crohn's disease | SBCE | CNN | image | 259例SBCE检查 | NA | 深度学习模型 | sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, accuracy | NA |
| 3767 | 2026-07-24 |
Artificial Intelligence-Based Detection of Achalasia on Plain Chest Radiography
2026-Aug, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association
IF:11.6Q1
DOI:10.1016/j.cgh.2025.08.024
PMID:40975366
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研究论文 | 开发并验证基于胸部平片深度学习的人工智能模型用于诊断贲门失弛缓症 | 首次利用深度学习模型从胸部平片中自动检测贲门失弛缓症，提供了一种非侵入性筛查方法 | 未在论文摘要中明确说明 | 开发和验证一个基于胸部平片的深度学习模型用于贲门失弛缓症的诊断 | 贲门失弛缓症患者的胸部平片 | 计算机视觉 | 贲门失弛缓症 | NA | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3768 | 2026-07-24 |
Dose Reduction in 4-Dimensional Computed Tomography Imaging: Breathing Signal-Guided Deep Learning-Driven Data Acquisition
2026-02-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.08.047
PMID:40975131
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研究论文 | 提出一种基于患者呼吸信号的深度学习驱动数据采集方法，用于减少四维计算机断层扫描（4D CT）中的辐射剂量 | 首次利用深度学习模型根据患者呼吸信号实时指导投影数据采集，仅采集必要数据，在减少辐射暴露的同时保持图像诊断质量 | 未明确提及限制，但可能包括模型对呼吸信号质量的依赖以及回顾性研究设计的潜在偏差 | 开发并验证一种ALARA原则兼容的4D CT成像方法，以降低辐射剂量而不影响图像质量 | 294名患者的1415个呼吸信号和104个独立临床4D CT扫描 | 医学成像, 深度学习 | 胸部肿瘤 | 四维计算机断层扫描（4D CT）, 呼吸信号引导 | 深度学习模型（具体架构未指定） | 呼吸信号数据, 4D CT图像 | 294名患者（1415个呼吸信号用于训练/验证，104个4D CT扫描用于测试） | NA | NA | Dice系数, 豪斯多夫距离, 肿瘤运动范围, 位移场大小, 伪影频率 | NA |
| 3769 | 2026-07-24 |
Artificial Intelligence in Computer-Aided Drug Design (CADD) Tools for the Finding of Potent Biologically Active Small Molecules: Traditional to Modern Approach
2026, Combinatorial chemistry & high throughput screening
IF:1.6Q3
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综述 | 综述人工智能在计算机辅助药物设计中用于发现有效生物活性小分子的传统与现代方法 | 全面总结人工智能驱动的药物发现方法，涵盖结构虚拟筛选、深度学习的配体性质和靶点活性预测，以及按需虚拟库的应用，并探讨其对整个药物发现流程的变革潜力 | 未讨论具体方法的实证验证、实际应用中的局限性及数据隐私、模型可解释性等挑战 | 综述AI在药物发现中作为基础组件的作用，特别是用于识别高效、特异性小分子配体，以及如何加速药物开发并降低成本 | 靶向蛋白的小分子配体 | 机器学习 | 不适用 | 计算机辅助药物设计、虚拟筛选、深度学习 | 深度学习模型 | 文本、三维结构数据 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 3770 | 2026-07-22 |
Automated detection of gallbladder stones using a deep learning algorithm on computed tomography scans
2026-Aug, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05352-6
PMID:41524986
|
研究论文 | 开发并评估一种基于深度学习的算法，用于在CT扫描中自动检测胆囊结石 | 首次提出一种完整的深度学习流水线，结合胆囊分割和结石边界框检测，实现对CT图像中胆囊结石的自动化高灵敏度识别 | 回顾性单中心研究，样本量有限（90例测试集），对低密度或小尺寸结石的检测灵敏度较低，且未在外部数据集验证 | 评估深度学习算法在CT扫描中自动检测胆囊结石的诊断准确性 | 胆囊结石患者、非结石患者及胆囊切除术后的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 胆囊结石 | CT扫描 | 深度学习模型（分割与检测结合） | 图像 | 1143例CT扫描（493例阳性、470例阴性、180例术后）用于训练，90例（每组30例）用于测试 | NA | 分割模型（U-Net相关）、检测模型（基于区域提议网络等） | Dice系数、灵敏度、特异度、ROC曲线分析 | NA |
| 3771 | 2026-07-22 |
Deep learning in enhanced CT imaging: predicting invasion depth of rectal adenocarcinoma
2026-Aug, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05368-y
PMID:41524989
|
研究论文 | 开发并评估深度学习模型RectoDepthAI，利用增强CT图像预测直肠腺癌的浸润深度 | 首次将ResNet-18与LSTM结合用于增强CT图像的序列处理，实现直肠腺癌浸润深度的精准分期 | 未提及外部验证或前瞻性研究，可能受限于单中心数据集 | 准确评估直肠腺癌肿瘤浸润深度，区分早期和晚期肿瘤 | 直肠腺癌患者 | 计算机视觉 | 直肠癌 | 增强CT成像 | 深度学习模型（CNN-LSTM） | 图像（CT扫描） | 934例患者 | PyTorch | ResNet-18, LSTM | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 3772 | 2026-07-22 |
ERBB2 as a Prognostic Biomarker in Prostate Cancer: Integration of Single-Cell Transcriptomics, Deep Learning, and Immunohistochemical Validation
2026-Aug, Biochemical genetics
IF:2.1Q3
DOI:10.1007/s10528-026-11333-1
PMID:41701406
|
研究论文 | 整合单细胞转录组学、深度学习和免疫组化验证，探究ERBB2作为前列腺癌生化复发预后生物标志物的作用 | 首次结合单细胞转录组学、深度学习和免疫组化验证，揭示ERBB2在前列腺癌生化复发中的关键作用及其作为预后生物标志物的潜力 | NA | 识别与前列腺癌生化复发相关的关键基因，并验证其临床意义 | 前列腺癌患者，CD8 T细胞耗竭相关基因，转移性前列腺癌相关基因，ERBB2基因 | 机器学习 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序, 免疫组化 | 深度神经网络 | 单细胞转录组数据，临床病理数据 | 独立前列腺癌队列，具体数量未说明 | NA | 深度神经网络 | 生存分析，P值 | NA |
| 3773 | 2026-07-22 |
Natural language processing tool for extracting information about opioid overdoses in the USA from case narratives in the violent death reporting system
2026-Jul-20, Injury prevention : journal of the International Society for Child and Adolescent Injury Prevention
IF:2.5Q2
DOI:10.1136/ip-2024-045314
PMID:39762007
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研究论文 | 开发基于自然语言处理的Excel提取器，用于从暴力死亡报告系统的案例叙述中提取药物过量相关信息 | 首次提出基于电子表格公式的自然语言处理工具，用于药物过量死亡记录的自动化信息提取，且规则方法在多数属性上表现优于深度学习 | NA | 改进药物过量监测基础设施，开发原型工具从死亡记录中提取关键信息 | 美国暴力死亡报告系统中的药物过量死亡案例叙述 | 自然语言处理 | 药物过量 | NA | 规则搜索与机器学习 | 文本 | NA | Excel格式公式 | Excel提取器 | F1分数 | NA |
| 3774 | 2026-07-22 |
Deep learning for histopathological diagnosis of esophageal squamous cell carcinoma in biopsies: A multicenter analysis
2026-04, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.dld.2026.01.230
PMID:41692642
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研究论文 | 开发基于深度学习的AI系统用于食管鳞状细胞癌活检组织病理诊断的多中心研究 | 利用iPad注释系统和DeepLab-v3模型，首次在多中心验证中证明AI系统在食管鳞癌活检诊断中可匹配初级病理医生准确率并缩短诊断时间 | 研究主要基于食管活检标本，且样本来自亚洲人群，可能限制在其他区域的应用；手术切除和ESD标本的AUC较低 | 开发并验证AI辅助诊断系统用于食管鳞状细胞癌活检的组织病理诊断 | 食管活检组织病理切片 | 数字病理学 | 食管鳞状细胞癌 | H&E染色全切片成像 | DeepLab-v3 | 全切片图像 | 训练集515张WSI，验证集50张WSI，内部测试集539张WSI，外部验证集945张WSI，手术切除和ESD标本173张WSI | PyTorch | DeepLab-v3, ResNet-50 | AUC, 准确率, 敏感度, 特异度 | NA |
| 3775 | 2026-07-22 |
Interpretable MRI-Based Machine Learning Model for Noninvasive Prediction of Axillary Lymph Node Metastasis After Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer
2026-Apr, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2026.01.018
PMID:41633888
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研究论文 | 开发一种可解释的机器学习模型，整合MRI影像组学、深度学习特征和Node-RADS评分，用于乳腺癌新辅助化疗后腋窝淋巴结转移的无创预测 | 首次将MRI影像组学、深度学习特征和Node-RADS评分整合到可解释的机器学习模型中，用于预测乳腺癌新辅助化疗后腋窝淋巴结转移 | 多中心回顾性研究设计，样本量有限，且模型在外部验证队列中的AUC值低于内部验证 | 开发一种可解释的机器学习模型，实现乳腺癌新辅助化疗后腋窝淋巴结转移的无创预测 | 641例经病理确诊的乳腺癌患者 | 机器学习 | 乳腺癌 | MRI影像组学, 深度学习特征提取 | 机器学习算法 | 影像数据, 临床病理数据 | 641例患者，分为训练队列397例、内部验证队列99例、两个外部验证队列90例和55例 | NA | ResNet50 | AUC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 3776 | 2026-07-22 |
Comprehensive 3D Optical Coherence Tomography Dataset for AMD and DME: Facilitating Deep-Learning-Based 3D Segmentation
2026-Feb-10, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06497-1
PMID:41667492
|
研究论文 | 提出用于年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病性黄斑水肿（DME）的综合性3D光学相干断层扫描（OCT）数据集及一种基于BiFormer块的3D分割网络 | 首次构建包含224个3D OCT容积图像的AMD和DME综合数据集，并提出基于双级路由注意力机制的BiFormer块的新型3D分割网络 | 未提及具体局限性 | 解决AMD和DME领域缺乏3D数据集问题，促进深度学习3D分割技术发展 | 年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病性黄斑水肿（DME）患者 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性, 糖尿病性黄斑水肿 | 光学相干断层扫描（OCT） | 3D分割网络（基于BiFormer块） | 3D OCT容积图像 | 224个容积图像（122个AMD，102个DME） | NA | BiFormer（基于双级路由注意力机制的神经网络结构） | NA | NA |
| 3777 | 2026-07-22 |
HBID24K: A New Benchmark Dataset for Vulnerable Houbara Bustard and Intruder Detection in Wildlife Monitoring
2026-Feb-10, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06496-2
PMID:41667517
|
研究论文 | 提出了一个用于监测易危波斑鸨及其入侵者的大规模相机陷阱图像数据集HBID24K，并基准测试了10种目标检测模型 | 首次构建了针对波斑鸨和入侵者检测的专用基准数据集，涵盖14种相机模型及多年多时段采集的高多样性图像，并系统评估了YOLOv10等先进目标检测模型 | NA | 通过构建高质量数据集推动基于深度学习的目标检测在波斑鸨及入侵者监测中的应用，为野生动物保护提供自动化解决方案 | 易危波斑鸨及其巢穴入侵者 | 计算机视觉 | NA | 相机陷阱图像采集 | YOLOv10 | 图像 | 24318张相机陷阱图像（其中波斑鸨图像15070张，入侵者图像9248张） | PyTorch | YOLOv10 | NA | NA |
| 3778 | 2026-07-22 |
A fine-grained fundus image dataset for cataract severity assessment and diagnosis
2026-Feb-07, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06684-8
PMID:41654552
|
研究论文 | 构建了一个用于白内障严重程度评估和诊断的细粒度眼底图像数据集，并提出了基于多模态大语言模型的诊断框架 | 首次将多模态大语言模型技术应用于精确的白内障量化诊断，提供了包含细粒度分类和专业诊断描述的高质量公开数据集 | NA | 解决现有方法仅能提供二分类评估的局限，实现多级严重程度评估和诊断建议生成 | 白内障患者的眼底图像 | 计算机视觉, 数字病理学 | 白内障 | 眼底图像采集 | 多模态大语言模型 (MLLM) | 图像 | 187例眼底图像病例 | NA | 多模态大语言模型 (MLLM) | 严重程度评估和诊断报告生成的质量指标，具体未提及 | NA |
| 3779 | 2026-07-22 |
From pixels to prognosis: A QUADAS-2-Guided systematic review and meta-analysis of deep learning segmentation for DLBCL in PET and PET/CT
2026, Cancer treatment and research communications
DOI:10.1016/j.ctarc.2026.101144
PMID:41719779
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系统综述与Meta分析 | 本系统综述和Meta分析评估了深度学习模型在PET/CT成像中自动分割弥漫性大B细胞淋巴瘤的性能和方法学质量 | 首次使用QUADAS-2工具评估DLBCL分割研究的偏倚风险，并汇总多中心与单中心研究的分割性能差异 | 纳入研究异质性较高，多中心研究DSC值略低（≈0.78 vs 0.82），且约27-33%研究存在中或不明偏倚风险 | 系统评估深度学习模型自动分割弥漫性大B细胞淋巴瘤的性能和临床适用性 | PET/CT影像上的弥漫性大B细胞淋巴瘤病灶 | 计算机视觉 | 弥漫性大B细胞淋巴瘤 | PET/CT成像 | 深度学习模型 | 医学影像 | 15项符合条件的研究（11项定量综合，4项定性评估） | NA | NA | Dice相似系数 | NA |
| 3780 | 2026-07-22 |
Integrative multi-omics and machine learning/deep learning approaches in cancer knowledge discovery: A scoping review
2026, Cancer treatment and research communications
DOI:10.1016/j.ctarc.2026.101136
PMID:41740538
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综述 | 对机器学习/深度学习在多组学整合癌症知识发现中的应用进行范围综述 | 系统评估了当前文献中多组学整合方法的有效性，并识别关键主题和知识空白 | 研究设计多样且数据类型差异大，导致研究间难以直接比较 | 评估多组学整合在癌症知识发现中的机器学习/深度学习方法效果并总结现状 | 70篇纳入研究的多组学整合方法与模型 | 机器学习 | 癌症 | 多组学（转录组学、基因组学、蛋白质组学） | 机器学习、深度学习 | 多组学数据 | 70篇研究 | NA | NA | NA | NA |