深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 7804 篇文献，本页显示第 4421 - 4440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4421 | 2026-03-13 |
CRC-Former: frequency-domain adaptive swin-transformer for colorectal cancer histopathology classification
2026, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2026.1792357
PMID:41815787
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研究论文 | 本文提出了一种名为CRC-Former的新型混合架构，用于结直肠癌组织病理学图像分类，通过结合频率感知表示学习和跨尺度序列建模来提升性能 | 提出了一种结合频率感知全局-局部Transformer块和跨尺度Mamba块的混合架构，首次将信号处理先验与现代序列建模显式集成，以增强对多方向病理纹理的敏感性 | NA | 解决结直肠癌组织病理学图像分类中因组织异质性、多尺度形态变化和早期病变细微性带来的挑战 | 结直肠癌组织病理学图像 | 数字病理学 | 结直肠癌 | Haar小波变换 | Transformer, Mamba | 图像 | 大规模Chaoyang CRC数据集 | NA | Swin-Transformer, Mamba | NA | NA |
| 4422 | 2026-03-13 |
DeepFRAG: a method for cancer detection based on DNA fragmentomics and deep learning
2026, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbag024
PMID:41816008
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研究论文 | 本文提出了一种基于DNA片段组学和深度学习的癌症检测方法DeepFRAG，通过分析cfDNA片段大小分布谱进行癌症筛查 | 开发了基于小波变换的深度学习模型分析cfDNA片段大小分布，并引入了针对WGS片段大小数据的原创数据增强技术 | 研究样本量相对较小（153例），仅包含III期和IV期癌症患者，未涵盖早期癌症 | 开发一种高精度、成本效益好的非侵入性癌症筛查方法 | 癌症患者（乳腺癌、结直肠癌、胰腺癌、肺癌、肝癌）和健康个体的cfDNA样本 | 机器学习 | 癌症 | 低深度全基因组测序（WGS），液体活检 | 深度学习模型 | DNA片段大小分布数据 | 153例样本（73例癌症患者，80例健康个体） | NA | NA | AUROC，灵敏度，特异性 | NA |
| 4423 | 2026-03-13 |
From surface to depth: Using deep learning to predict striatal fMRI reward signaling from EEG
2026, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)
DOI:10.1162/IMAG.a.1160
PMID:41816006
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研究论文 | 本研究使用卷积自编码器深度学习模型，从基于任务的脑电图数据中重建腹侧纹状体的血氧水平依赖活动，以预测纹状体fMRI奖励信号 | 首次采用可解释的深度学习模型从表面脑电图解码皮层下奖励相关信号，为基于脑电图的神经反馈系统奠定基础 | 模型的泛化性能有限，未来需在更大、更多样化的数据集上进行训练以改进 | 预测纹状体fMRI奖励信号，以克服fMRI成本高和可及性有限的障碍，促进更广泛的临床应用 | 19名健康参与者在双选择赌博任务中记录的连续脑电图-功能磁共振成像数据 | 机器学习 | NA | 功能磁共振成像, 脑电图 | 卷积自编码器 | 脑电图, 功能磁共振成像 | 19名健康参与者 | NA | 卷积自编码器 | 相关性 | NA |
| 4424 | 2026-03-13 |
Causal digital twin modeling of periodontal healing: personalized prediction of low-level laser therapy benefit using a tooth-graph ODE transformer
2026, Frontiers in dental medicine
IF:1.5Q3
DOI:10.3389/fdmed.2026.1737162
PMID:41816560
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研究论文 | 本文开发了一种名为CaTGO的因果数字孪生模型，用于预测牙周治疗后的愈合结果并评估低水平激光治疗的个体化疗效 | 结合图神经网络、神经常微分方程和因果推理模块，构建了首个针对牙周治疗的因果数字孪生模型，能够实现患者、牙齿和位点水平的个性化预测 | 研究为单中心回顾性队列，样本量有限（300名患者），且未进行外部验证 | 开发个性化预测工具，以识别哪些患者、牙齿或位点最能从辅助性低水平激光治疗中获益 | 300名牙周炎患者（其中150名接受辅助性低水平激光治疗，150名仅接受龈下刮治和根面平整） | 机器学习 | 牙周病 | 低水平激光治疗 | 图神经网络, 神经常微分方程, 因果推断模型 | 临床数据（牙周袋深度、临床附着水平、患者因素、激光治疗参数） | 300名患者 | NA | Causal Tooth-Graph ODE Transformer (CaTGO) | R2, 均方根误差, Pearson相关系数 | NA |
| 4425 | 2026-03-13 |
The role of artificial intelligence in advancing scoliosis care: a rapid review of current evidence and future opportunities
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1774697
PMID:41816657
|
综述 | 本文是一篇关于人工智能在青少年特发性脊柱侧凸（AIS）护理中应用的快速综述，总结了当前证据和未来机遇 | 对人工智能在AIS管理中的应用进行了及时的综合评估，并评估了已发表综述的质量 | 纳入的综述数量有限（5篇），且需要加强外部验证和临床整合以实现有效实施 | 评估人工智能在青少年特发性脊柱侧凸诊断、进展预测和治疗优化中的潜在作用 | 青少年特发性脊柱侧凸（AIS）患者 | 数字病理 | 脊柱侧凸 | NA | 卷积神经网络, 人工神经网络, 决策树, 支持向量机, 混合模型 | NA | NA | NA | NA | 准确度 | NA |
| 4426 | 2026-03-13 |
Artificial intelligence in osteoporosis assessment using CT imaging: a scoping review
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1779483
PMID:41816668
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综述 | 本文是一篇范围综述，系统总结了人工智能在基于CT成像的骨质疏松评估中的应用研究 | 首次对AI在CT骨质疏松评估中的应用进行了系统性范围综述，聚焦于方法学途径、解剖靶区及算法性能 | 纳入研究存在方法学异质性、验证策略不一致以及多为单中心回顾性研究，限制了跨研究的可比性和临床转化 | 系统总结和梳理人工智能在CT成像中用于骨质疏松评估的现有研究 | 已发表的、应用AI、机器学习或深度学习技术于CT图像进行骨质疏松分类、骨密度估计或骨折风险预测的研究 | 医学影像分析 | 骨质疏松 | CT成像 | 机器学习, 深度学习 | CT图像 | 共纳入51项研究 | NA | NA | AUC | NA |
| 4427 | 2026-03-11 |
Deep learning-based multi-view echocardiographic framework for comprehensive diagnosis of pericardial disease
2026-Apr, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztag028
PMID:41799660
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的多视图超声心动图框架，用于心包疾病的全面诊断 | 首次提出基于深度学习的经胸超声心动图模型，整合形态学与支持性功能评估，实现更广泛的心包疾病评估 | 在次优成像条件下解释结果时需要谨慎 | 开发一个深度学习框架，用于心包疾病的顺序评估，包括形态学特征和血流动力学意义 | 心包疾病患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 经胸超声心动图 | 深度学习 | 图像, 视频 | 开发数据集包含来自多个韩国机构的2253例经胸超声心动图（内部测试225例），独立外部测试集包含274例经胸超声心动图 | NA | NA | 准确率, 受试者工作特征曲线下面积, 灵敏度 | NA |
| 4428 | 2026-03-11 |
Association between electrocardiographic age and cognitive function: findings from the UK biobank and Framingham Heart Study
2026-Apr, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztag034
PMID:41799659
|
研究论文 | 本研究利用深度学习从心电图推导生物年龄，并在两个大型人群队列中探讨其与认知功能的关联 | 首次在两个独立的大型人群队列（UK Biobank和Framingham Heart Study）中，系统评估了基于深度学习的ECG推导生物年龄加速与多领域认知表现之间的关联 | 研究为观察性设计，无法确定因果关系；认知功能评估可能受其他未测量因素影响 | 探究心电图推导的生物年龄加速与认知功能之间的关系 | UK Biobank和Framingham Heart Study的参与者 | 机器学习 | 老年疾病 | 12导联心电图 | 深度学习模型 | 心电图波形 | UK Biobank 59,213名参与者（平均年龄64.7岁，51.7%女性），Framingham Heart Study 6,534名参与者（平均年龄59.5岁，55.7%女性） | NA | NA | 平均绝对误差（MAE） | NA |
| 4429 | 2026-03-11 |
Simultaneous multimodal detection of hand acupoints and reflex zones for acupuncture robots
2026-Mar-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.114938
PMID:41797935
|
研究论文 | 本文提出了一种用于智能针灸机器人的多模态多任务深度学习框架MIMO-HAR，能够同时定位手部穴位并分割反射区 | 首次将视觉Transformer与中医拓扑先验知识相结合，用于同时处理穴位定位和反射区分割任务，提高了准确性和可解释性 | NA | 提升智能针灸系统的感知能力，为标准化和自动化的中医治疗奠定基础 | 手部穴位和反射区 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer | 图像, 坐标数据 | 公共数据集11k Hands | NA | 视觉Transformer, 双解码器架构 | 平均交并比, 均方根误差 | NA |
| 4430 | 2026-03-11 |
Pediatric SleepNet: A Deep Learning Network for Reliable Pediatric Sleep Staging Across Developmental Stages
2026-Mar-10, Sleep
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/sleep/zsag064
PMID:41804802
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4431 | 2026-03-11 |
Deep learning-derived measures of sound-level accuracy in primary progressive apraxia of speech: A feasibility pipeline with descriptive evidence from two cases
2026-Mar-09, Clinical linguistics & phonetics
IF:0.8Q4
DOI:10.1080/02699206.2026.2639397
PMID:41800702
|
研究论文 | 本研究展示了一种基于深度学习模型Phonet的可行性流程，用于从两名原发性进行性言语失用症患者中提取基于音位类别的后验概率值，以量化其发音准确性 | 首次将深度学习模型Phonet生成的音位类别后验概率值应用于PPAOS患者的发音准确性评估，并探索了其在不同语速和延迟听觉反馈条件下的表现 | 研究仅包含两名病例样本，需要进一步研究以评估其更广泛的临床适用性 | 探索深度学习模型在神经退行性运动言语障碍中量化发音准确性的可行性和解释性 | 两名原发性进行性言语失用症患者（一名语音型主导，一名韵律型主导） | 自然语言处理 | 老年疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 语音 | 2名PPAOS患者 | NA | Phonet | 后验概率值，与专家发音判断的一致性 | NA |
| 4432 | 2026-03-11 |
LRF-UNet: Low-Rank Factorized Convolution Deep-Learning Networks for Visceral Adipose and Muscle Tissue Segmentation in Abdominal Computed Tomography Image
2026-Mar-09, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01813-y
PMID:41801305
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于UNet的深度学习分割系统LRF-UNet，用于自动分割腹部CT图像中的内脏脂肪组织和骨骼肌组织 | 引入了低秩因子化卷积模块以增强碎片化或模糊组织边界的特征表示，并结合多尺度特征融合、梯度收敛和深度监督策略提升分割性能 | 研究样本仅包含179名患者，且未明确提及模型在其他疾病或更大数据集上的泛化能力 | 开发一种自动分割腹部CT图像中内脏脂肪和骨骼肌组织的深度学习系统，以辅助临床定量分析和疾病评估 | 腹部CT图像中的内脏脂肪组织和骨骼肌组织 | 计算机视觉 | 代谢性疾病 | CT成像 | CNN | 图像 | 179名患者的腹部CT图像，包括64例糖尿病患者和113例血糖正常者 | 未明确提及 | UNet, MobileNetV3 | Dice系数, IoU, HD95 | 未明确提及 |
| 4433 | 2026-03-11 |
Applications of artificial intelligence algorithms in ultrasound-based kidney stone detection, classification, prediction, and management: a systematic review
2026-Mar-09, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-026-05419-y
PMID:41801379
|
系统综述 | 本文系统综述了人工智能和深度学习算法在基于超声的肾结石检测、分类、并发症预测及手术指导中的应用 | 首次系统性地按应用类型（检测/分割、预测建模、手术指导）对AI在超声肾结石管理中的研究进行了分类与综合，揭示了算法在不同任务中的高表现 | 研究方法存在异质性，数据集和验证方式不统一，证据确定性低至极低，限制了荟萃分析的进行 | 系统回顾并综合AI和深度学习算法在超声肾结石检测、分类、并发症预测及手术指导中的应用 | 基于超声的肾结石诊断与管理 | 医学影像分析 | 肾结石 | 超声 | CNN, 机器学习集成 | 图像 | NA | NA | CNN变体 | 准确率, AUC | NA |
| 4434 | 2026-03-11 |
Development and validation of an interpretable MRI-based multimodal fusion model for predicting lymph node metastasis after neoadjuvant chemoradiotherapy in locally advanced rectal cancer: a multicenter study
2026-Mar-09, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-026-05391-7
PMID:41801383
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个可解释的、基于多参数MRI的多模态融合模型，用于预测局部晚期直肠癌患者新辅助放化疗后的淋巴结转移 | 提出了一种新颖的可解释多模态融合框架，将基于深度学习的影像组学特征与临床Node-RADS评分相结合，用于预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗后的淋巴结转移 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（190例），且仅来自三个中心，可能存在选择偏倚 | 开发并验证一个可解释的预测模型，以评估局部晚期直肠癌患者在新辅助放化疗后发生淋巴结转移的风险 | 局部晚期直肠癌患者 | 数字病理学 | 直肠癌 | 磁共振成像 | 深度学习, 逻辑回归 | 医学影像 | 190名来自三个独立中心的局部晚期直肠癌患者 | NA | NA | AUC | NA |
| 4435 | 2026-03-11 |
EENet-RLA: An Explainable Prediction Learning Framework for Alzheimer's Disease Classification from EEG Signals
2026-Mar-09, Brain topography
IF:2.3Q3
DOI:10.1007/s10548-026-01183-w
PMID:41801479
|
研究论文 | 提出一种名为EENet-RLA的可解释预测学习框架，用于从脑电图信号中分类阿尔茨海默病 | 结合动态系统理论与深度学习，引入基于嵌入熵的因果稳定性驱动脑电图通道选择策略，并融合ResNet、LSTM和多头注意力机制提取时空特征 | 在有限样本条件下验证，可能受数据集规模限制，且方法主要针对类似信号特性的神经系统疾病 | 开发一种高可解释性的脑电图分类框架，用于阿尔茨海默病的诊断 | 阿尔茨海默病患者及相关的脑电图信号 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 脑电图 | CNN, LSTM | 脑电图信号 | BrainLat脑电图数据集（具体样本数未明确说明） | NA | ResNet, LSTM | 准确率 | NA |
| 4436 | 2026-03-11 |
Accurate CT-free correction of attenuation, scatter, and aperture effects using deep learning in dedicated cardiac pinhole SPECT
2026-Mar-09, Annals of nuclear medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.1007/s12149-026-02187-z
PMID:41801662
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4437 | 2026-03-11 |
Explainable Deep Learning for Cyber Threat in IoMT: A Synchronization-Enhanced Sparse Autoencoder Approach
2026-Mar-09, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3671680
PMID:41801774
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研究论文 | 本文提出了一种用于医疗物联网网络透明化网络威胁检测的新型可解释深度学习框架 | 提出了一种集成稀疏自编码器与神经同步机制的可解释深度学习框架，通过神经元级局部激活一致性约束和基于同步的功能模块构建，实现高检测精度与可解释决策过程 | 未提及具体局限性 | 开发用于医疗物联网网络的可解释网络威胁检测机制 | 医疗物联网网络中的网络威胁 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 稀疏自编码器 | 网络安全数据集 | CIC IoMT 2024和物联网医疗安全数据集 | NA | 稀疏自编码器 | 准确率, 可解释性分数 | NA |
| 4438 | 2026-03-11 |
Usability of a deep learning platform for detecting radiographic bone loss and furcation involvement
2026-Mar-09, Journal of periodontology
IF:4.2Q1
DOI:10.1002/jper.70106
PMID:41801972
|
研究论文 | 本研究开发了一个基于深度学习的在线平台，用于从根尖周X光片中检测放射学骨丧失和分叉病变，并评估其可用性 | 开发了一个端到端的深度学习平台，能够测量放射学骨丧失、识别分叉病变，并基于根尖周X光片提供病例级别的牙周诊断建议 | 研究未详细说明深度学习模型的具体架构或训练细节，且样本量（100个临床病例）可能有限，需要进一步验证 | 开发并评估一个基于深度学习的在线平台，以辅助临床医生基于根尖周X光片进行牙周炎诊断 | 牙科学生、住院医师和牙医作为平台可用性的评估者 | 数字病理学 | 牙周病 | 放射学成像（根尖周X光片） | 深度学习模型 | 图像 | 6,552张口腔内放射学图像，用于开发模型；100个临床病例用于平台性能评估；60名参与者（20名牙科学生、20名住院医师、20名牙医）用于可用性调查 | NA | NA | 准确度（Extent、Stage、Grade）、系统可用性量表（SUS）分数 | NA |
| 4439 | 2026-03-11 |
Analytical Methods for the Authentication of Ginger and Ginger Products: A Critical Review of Studies Between 2005 and 2024
2026-Mar-09, Critical reviews in analytical chemistry
IF:4.2Q1
DOI:10.1080/10408347.2026.2634884
PMID:41802302
|
综述 | 本文对2005年至2024年间关于姜及其产品真伪鉴定的分析研究进行了批判性回顾 | 强调了单一分析方法不足以进行全面鉴定，需要综合、多分析策略，并指出了新兴技术（如高光谱成像、荧光寿命成像和深度学习驱动的计算机视觉）在非侵入性质量评估中的潜力 | DNA方法由于高遗传保守性，在品种区分方面仍有限制 | 评估姜及其产品的真伪鉴定方法，以应对经济驱动的掺假问题 | 姜及其衍生产品 | NA | NA | 光谱技术（FTIR, FT-NIR, NMR）、色谱方法（HPLC, GC-MS）、稳定同位素比率分析、DNA方法、高光谱成像、荧光寿命成像、深度学习驱动的计算机视觉 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4440 | 2026-03-11 |
Diagnostic Accuracy of Deep Learning for Automated Detection of Spinal Degenerative Disease on MRI: A Systematic Review and Meta-Analysis
2026-Mar-09, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-026-01897-0
PMID:41803519
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系统综述与荟萃分析 | 本研究通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习模型在脊柱磁共振成像上自动检测或分类脊柱退行性疾病的诊断准确性 | 首次对深度学习在脊柱MRI上自动检测脊柱退行性疾病的诊断准确性进行系统综述和荟萃分析，并探讨了临床相关异质性 | 纳入研究存在偏倚风险，主要为回顾性单中心设计，参考标准主观，外部验证有限，临床准备度受限 | 评估深度学习模型在脊柱MRI上自动检测脊柱退行性疾病的诊断准确性并探索临床异质性 | 脊柱退行性疾病 | 医学影像分析 | 脊柱退行性疾病 | 磁共振成像 | 深度学习模型 | 磁共振图像 | 14项研究（2020-2025年），样本量范围29至2991 | NA | NA | 敏感性, 特异性, 阳性似然比, 阴性似然比 | NA |