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 5441 - 5460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5441 | 2026-01-29 |
Glomeruli detection and classification in histopathological images using deep learning semantic segmentation
2026-Jan-28, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02178-6
PMID:41593526
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5442 | 2026-02-23 |
Annotation-free 3D reconstruction and quantification of retinal microvasculature by RADAR
2026-Jan-21, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02366-2
PMID:41565785
|
研究论文 | 本文提出了一种名为RADAR的无标注计算框架，用于三维分割和量化光学相干断层扫描血管造影数据，以重建和量化视网膜微血管系统 | RADAR框架无需人工标注，结合自适应物理感知去噪和拓扑保持中心线提取，实现了对复杂血管网络的三维重建和量化 | NA | 开发一种无标注的三维重建和量化方法，用于监测视网膜微血管系统，以评估全身血管健康 | 健康个体和早期糖尿病视网膜病变患者的视网膜微血管系统 | 数字病理学 | 糖尿病视网膜病变 | 光学相干断层扫描血管造影 | NA | 光学相干断层扫描血管造影数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5443 | 2026-02-23 |
An interpretable deep learning model for predicting endometrial cancer molecular subtypes from H&E-stained slides
2026-Jan-21, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01280-w
PMID:41565925
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于H&E染色全切片图像的、可解释的深度学习模型，用于预测子宫内膜癌的分子亚型 | 开发了首个基于H&E染色WSI的端到端可解释深度学习模型，用于预测子宫内膜癌的四种分子亚型，并在宏观和微观层面分析了组织学特征与分子特征的相关性 | 外部验证队列中苏州队列样本量较小（n=36），可能影响模型泛化能力的全面评估 | 开发一种可解释的深度学习模型，用于从H&E染色全切片图像预测子宫内膜癌分子亚型，以辅助预后评估和治疗决策 | 子宫内膜癌患者的H&E染色全切片图像 | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | H&E染色 | 深度学习模型 | 全切片图像 | 训练队列：复旦队列364例；验证队列：TCGA队列296例，苏州队列36例 | 未明确说明 | 端到端预测网络 | AUROC | 未明确说明 |
| 5444 | 2026-02-23 |
Multitrait analyses identify genetic variants associated with aortic valve function and aortic stenosis risk
2026-Jan, Nature genetics
IF:31.7Q1
DOI:10.1038/s41588-025-02397-7
PMID:41419685
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研究论文 | 本研究利用深度学习从磁共振成像中测量主动脉瓣功能参数，结合多性状GWAS分析，识别了与主动脉瓣功能和主动脉狭窄风险相关的遗传变异 | 首次将深度学习测量的主动脉瓣功能参数与多性状GWAS分析相结合，识别了包括PCSK9和LDLR在内的166个独特基因位点，并利用孟德尔随机化支持了Lp(a)和LDL对主动脉瓣功能的潜在因果作用 | 研究主要基于UK Biobank的欧洲血统参与者，可能限制了结果在其他人群中的普适性 | 探究正常主动脉瓣功能的遗传影响及其对主动脉狭窄风险的作用 | UK Biobank中的59,571名参与者的磁共振成像数据 | 机器学习和基因组学 | 心血管疾病 | 磁共振成像, 全基因组关联研究, 多性状GWAS分析, 孟德尔随机化 | 深度学习模型 | 图像, 遗传数据 | 59,571名参与者 | NA | NA | 风险比, P值 | NA |
| 5445 | 2026-02-23 |
Enhanced medical image segmentation using optimized bidirectional LSTM and dolphin partner optimizer
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0342592
PMID:41719271
|
研究论文 | 本文提出了一种优化的双向长短期记忆网络结合海豚伙伴优化器的方法，用于提升医学图像分割性能 | 通过海豚伙伴优化器动态调整Bi-LSTM的权重和偏置参数，优化网络在空间位置、通道和尺度上的特征提取能力 | 未明确说明方法在非MRI图像或其他医学影像模态上的泛化能力 | 提高医学图像分割的准确性和效率，以支持临床诊断 | 医学图像，特别是MRI图像 | 计算机视觉 | NA | NA | Bi-LSTM | 图像 | NA | NA | 优化的双向长短期记忆网络 | Dice相似系数, Jaccard相似指数, 准确率 | NA |
| 5446 | 2026-02-22 |
Detection and Classification of Peri-Implant Marginal Bone Loss in Cone-Beam Computed Tomography Using a Deep Learning Approach
2026-Apr, Clinical and experimental dental research
IF:1.7Q3
DOI:10.1002/cre2.70308
PMID:41704078
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研究论文 | 本研究评估了基于YOLOv8的深度学习模型在CBCT图像上自动检测和分级种植体周围边缘骨丢失的能力 | 首次将YOLOv8目标检测模型应用于CBCT图像中种植体周围边缘骨丢失的自动检测和分级 | 数据集规模有限，中度和重度病例的检测性能有所下降，需要进一步在多样化临床环境中验证 | 开发自动化工具以辅助CBCT图像中种植体周围边缘骨丢失的检测和分级 | 种植体周围边缘骨丢失 | 计算机视觉 | 种植体周围疾病 | 锥形束计算机断层扫描 | CNN | 图像 | 699张2D CBCT切片 | PyTorch | YOLOv8 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, mAP@0.5, Kappa系数 | NA |
| 5447 | 2026-02-22 |
Cutting-edge AI technologies in skin cancer applications
2026-Mar-31, Cancer letters
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.canlet.2026.218256
PMID:41544780
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综述 | 本文综述了人工智能（特别是多模态大语言模型和深度学习）在皮肤癌早期检测、个体化治疗和患者管理领域的最新进展与应用 | 强调通过多模态融合策略整合皮肤镜图像、组织病理学信息和基因数据库，以提取更丰富互补的特征，从而显著提高诊断准确性和鲁棒性，并探讨皮肤病学专用基础模型的重要性 | 面临数据质量和模型可解释性相关的挑战，肿瘤异质性和免疫逃逸仍是未解决的主要问题 | 总结人工智能在皮肤癌领域的应用进展，重点关注早期检测、个体化治疗和患者管理 | 皮肤癌（包括多种亚型）及其诊断、治疗和药物开发过程 | 计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习 | 皮肤癌 | 多模态融合策略 | 深度学习, 复杂神经网络, 多模态大语言模型 (如GPT, Med-PaLM) | 皮肤镜图像, 组织病理学信息, 基因数据库 | NA | NA | NA | 诊断准确性, 鲁棒性 | NA |
| 5448 | 2026-02-22 |
Classification of major depressive disorder using vertex-wise brain sulcal depth, curvature, and thickness with a deep and a shallow learning model
2026-Mar, Molecular psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1038/s41380-025-03273-w
PMID:41044403
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型DenseNet和浅层学习模型SVM，基于顶点级脑沟深度、曲率和厚度特征，对重度抑郁症（MDD）患者和健康对照（HC）进行分类 | 首次在全球代表性多站点ENIGMA-MDD数据上，整合顶点级皮质形态特征，并比较深度学习和浅层学习模型在MDD分类中的性能 | 分类性能接近随机水平（平衡准确率DenseNet: 51%；SVM: 53%），表明当前特征和分类器组合无法有效区分MDD和HC，且存在站点效应影响 | 探索利用脑形态特征和机器学习模型进行重度抑郁症（MDD）自动分类的可行性 | 重度抑郁症（MDD）患者和健康对照（HC） | 神经影像分析 | 重度抑郁症 | 神经影像分析 | DenseNet, SVM | 脑形态特征数据（顶点级脑沟深度、曲率、厚度） | 7012名参与者（2772名MDD患者和4240名HC），来自31个站点 | NA | DenseNet | 平衡准确率 | NA |
| 5449 | 2026-02-22 |
Leveraging Artificial Intelligence to Transform Thoracic Radiology for Lung Nodules and Lung Cancer: Applications, Challenges, and Future Directions
2026-Mar-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000866
PMID:41246950
|
综述 | 本文回顾了人工智能在胸部放射学（特别是肺结节和肺癌领域）的应用历史、现状、挑战及未来方向 | 系统梳理了从早期基于临床知识的AI方法到深度学习、Transformer架构的演进路径，并探讨了基础模型、多模态AI和多组学方法在肺癌领域的前沿应用 | 作为综述文章，未提出新的具体模型或实验数据，主要基于现有文献进行归纳分析 | 总结人工智能在胸部放射学（肺结节与肺癌）中的应用进展，并探讨未来发展方向 | 肺结节与肺癌相关的医学影像及临床数据 | 数字病理学 | 肺癌 | 医学影像分析 | 深度学习, Transformer | 医学影像 | NA | NA | Transformer | NA | NA |
| 5450 | 2026-02-22 |
Real-World Prospective Validation and Economic Evaluation of Deep Learning- Based Diabetic Retinopathy Detection From Fundus Photographs: A Systematic Review and Meta-analysis
2026-Mar-01, Diabetes care
IF:14.8Q1
DOI:10.2337/dc25-1493
PMID:41259706
|
系统综述与荟萃分析 | 本研究通过系统综述和荟萃分析，评估了基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测系统在真实世界前瞻性验证中的诊断性能和经济性 | 首次系统性地综合了深度学习糖尿病视网膜病变检测系统在真实世界前瞻性环境中的验证证据，并评估了其在不同国家背景下的经济可行性 | 缺乏评估多种糖尿病视网膜病变严重程度或糖尿病性黄斑水肿的研究，限制了亚组分析的能力；低收入国家的研究不足，限制了相关洞察 | 评估基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测系统在不同国家实施的前瞻性验证可行性和经济证据 | 使用眼底照片进行糖尿病视网膜病变检测的深度学习系统 | 数字病理学 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | 深度学习模型 | 眼底照片 | 47项研究纳入荟萃分析 | NA | NA | 受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 5451 | 2026-02-22 |
AI in ethnopharmacology, the pharmaceutical industry, and its applications
2026-Mar, Annales pharmaceutiques francaises
IF:1.0Q4
DOI:10.1016/j.pharma.2025.11.011
PMID:41338450
|
综述 | 本文综述了人工智能在民族药理学、制药工业及其应用中的角色，特别是在药物发现、质量控制和可持续发展方面的作用 | 将人工智能技术（如机器学习、深度学习和自然语言处理）整合到民族药理学实践中，用于数据挖掘、分子对接、生物活性预测和临床验证，以提升传统药物研究的效率和证据基础 | 标准化和验证任务以及监管框架仍需改进 | 探讨人工智能如何增强民族药理学实践，促进药物发现和传统知识与现代制药科学的融合 | 民族药理学中的传统知识、药用植物、药物化合物以及制药工业应用 | 自然语言处理 | NA | 数据挖掘分析、分子对接系统、生物活性预测建模、临床验证过程、组学研究（基因组学、代谢组学、蛋白质组学） | 机器学习, 深度学习 | 民族植物学记录、组学数据、临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5452 | 2026-02-22 |
Quantitative CT and Artificial Intelligence in Chronic Lung Disease
2026-Mar-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000867
PMID:41417666
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综述 | 本文综述了定量CT和人工智能技术在慢性肺病（如COPD和ILD）诊断与管理中的应用、优势、挑战及未来方向 | 系统总结了基于密度和纹理特征的定量CT技术以及新兴的机器学习和深度学习方法在慢性肺病评估中的应用，并讨论了其在超越视觉评估和传统密度方法方面的鲁棒性和可重复性 | 文章指出了当前这些技术在临床应用中所面临的挑战和局限性，包括采纳障碍和待解决的问题 | 探讨定量CT和人工智能技术在慢性肺病（特别是COPD、ILD和肺移植/造血干细胞移植后的闭塞性细支气管炎综合征）的影像评估中的应用价值与发展方向 | 慢性阻塞性肺疾病（COPD）、纤维化性间质性肺疾病（ILD）以及肺/造血干细胞移植受者的闭塞性细支气管炎综合征患者 | 数字病理学 | 肺癌 | CT成像，定量CT分析 | 机器学习，深度学习 | CT图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5453 | 2026-02-22 |
Artificial Intelligence in Coronary Computed Tomography: Current Applications, Future Potentials, and Real-world Challenges
2026-Mar-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000873
PMID:41527165
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综述 | 本文综述了人工智能在冠状动脉计算机断层扫描（CT）成像中的当前应用、未来潜力及现实挑战 | 系统性地总结了AI在心脏CT成像全流程（从图像采集、重建到分析）中的最新进展，并前瞻性地探讨了生成式AI、大语言模型和数字孪生等前沿技术在心血管精准医疗中的革命性潜力 | 面临数据多样性与标准化不足、模型可解释性有限以及监管审批流程复杂等挑战，阻碍了AI技术在临床实践中的全面整合 | 探讨人工智能技术在冠状动脉CT成像领域的应用现状、发展前景及面临的现实障碍，以推动心血管精准医疗的发展 | 冠状动脉疾病（CAD）的CT成像数据、临床数据及实验室数据 | 医学影像分析, 机器学习 | 心血管疾病 | 心脏计算机断层扫描（CT）成像 | 深度学习, 机器学习, 生成式AI, 大语言模型（LLMs） | 医学影像（CT图像）, 临床数据, 实验室数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5454 | 2026-02-22 |
Deep learning architectures for modeling and forecasting stroke cases in Ghana
2026-Mar, Journal of stroke and cerebrovascular diseases : the official journal of National Stroke Association
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型对加纳的卒中病例进行建模与预测，以支持数据驱动的公共卫生策略 | 在加纳卒中预测中首次应用并比较了多种深度学习架构，包括LSTM、BLSTM、ConvLSTM和BConvLSTM，并纳入糖尿病患病率作为协变量 | 研究仅使用了月度卒中病例数据，可能未涵盖所有相关风险因素；模型在ConvLSTM和BConvLSTM上表现不佳，表明架构选择需进一步优化 | 建模和预测加纳的卒中发病率，为公共卫生规划和干预提供数据支持 | 加纳的卒中病例数据 | 机器学习 | 卒中 | NA | LSTM, BLSTM, ConvLSTM, BConvLSTM | 时间序列数据 | 2018年至2023年的月度卒中病例数据 | Python, R | LSTM, BLSTM, ConvLSTM, BConvLSTM | MAE, MSE, RMSE, MAPE | NA |
| 5455 | 2026-02-22 |
Pediatric Personalized Deep Learning Models for Segmentation of Hepatoblastoma at CT and MRI
2026-Mar, Radiology. Imaging cancer
DOI:10.1148/rycan.250041
PMID:41718532
|
研究论文 | 本研究评估了成人训练模型在儿童肝母细胞瘤分割中的泛化能力，并开发了专门针对儿童CT和MRI影像训练的深度学习分割模型 | 开发了首个专门针对儿童肝母细胞瘤的深度学习分割模型，证明了针对特定人群（儿科）定制模型优于通用（成人）模型 | 研究数据来自单一临床试验（AHEP0731），模型性能可能受限于该特定数据集的分布 | 评估成人训练模型在儿科影像分割中的泛化能力，并开发针对儿科患者的专用分割模型 | 儿童肝母细胞瘤患者的CT和MRI影像 | 数字病理学 | 肝母细胞瘤 | CT, MRI | CNN | 医学影像 | CT数据集104名参与者，MRI数据集123名参与者 | NA | 3D U-Net | Dice相似系数, 体积百分比误差 | NA |
| 5456 | 2026-02-22 |
Feasibility of the Belun sleep platform for obstructive sleep apnea diagnosis: A pilot case series from India
2026-Mar-01, Lung India : official organ of Indian Chest Society
IF:1.3Q4
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研究论文 | 本研究评估了Belun Ring设备在印度人群中诊断阻塞性睡眠呼吸暂停的可行性，并与多导睡眠图进行对比 | 首次在印度人群中评估基于光电容积脉搏波描记法和深度学习的Belun Ring家庭睡眠呼吸暂停测试设备，作为多导睡眠图的替代方案 | 样本量小（仅6名成人），设备在50%的病例中错误分类OSA严重程度，主要低估中度疾病，限制了其诊断适用性 | 评估Belun Ring设备在资源有限环境中诊断阻塞性睡眠呼吸暂停的可行性和诊断性能 | 六名连续接受多导睡眠图检查的疑似阻塞性睡眠呼吸暂停的印度成人患者 | 数字病理学 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 光电容积脉搏波描记法，深度学习分析 | 深度学习模型 | 生理信号数据 | 6名成人患者 | NA | NA | 灵敏度，Pearson相关系数，呼吸暂停低通气指数，氧减指数 | NA |
| 5457 | 2026-02-22 |
Features of B-mode ultrasound and contrast-enhanced ultrasound of carotid plaque based on deep learning enhance the prediction of vulnerable plaques associated with acute ischemic stroke
2026-Feb-21, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-026-12376-z
PMID:41721846
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，利用颈动脉斑块的B型超声和超声造影特征来预测急性缺血性卒中的风险 | 首次将深度学习AI模型与超声及超声造影特征结合，显著提升了急性缺血性卒中风险的预测性能，并展示了良好的泛化能力 | 研究为回顾性设计，且外部验证集样本量相对较小，可能影响结果的普遍适用性 | 开发并评估基于超声特征的AI模型，以预测颈动脉斑块相关的急性缺血性卒中风险 | 颈动脉斑块的超声及超声造影图像 | 计算机视觉 | 急性缺血性卒中 | B型超声，超声造影 | CNN | 图像 | 923名患者（回顾性）用于训练和内部测试，143名患者（前瞻性）用于外部测试 | PyTorch | ResNet34 | AUC | NA |
| 5458 | 2026-02-22 |
Artificial intelligence for the prediction of synchronous and metachronous liver metastasis in colorectal cancer patients: a systematic review and meta-analysis
2026-Feb-21, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-026-05433-0
PMID:41721867
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能模型在预测结直肠癌患者同步性和异时性肝转移方面的性能 | 首次对AI模型（包括影像组学和深度学习）在预测结直肠癌肝转移方面的性能进行系统性评估和荟萃分析，整合了多种模型的敏感性和特异性数据 | 纳入研究的方法学和报告质量普遍较低（RQS平均分16.4/36），存在参考标准和指标测试领域的偏倚风险，研究间存在异质性 | 评估影像组学和深度学习模型能否准确预测结直肠癌患者的同步性和异时性肝转移 | 结直肠癌患者 | 医学影像分析 | 结直肠癌 | 影像组学特征提取，深度学习 | 影像组学模型，深度学习模型 | 医学影像数据 | 来自21项研究的患者数据（具体样本量未在摘要中明确给出） | NA | NA | 敏感性，特异性，SROC曲线下面积，阳性似然比，阴性似然比，阳性预测值，阴性预测值 | NA |
| 5459 | 2026-02-22 |
Prospective pilot evaluation of a deep learning model for kidney stone detection on CT using a web-based workflow platform
2026-Feb-21, International urology and nephrology
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s11255-026-05057-9
PMID:41722009
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研究论文 | 本研究前瞻性地评估了一个基于深度学习的肾结石检测模型在模拟真实放射学工作流程的Web平台上的性能、可用性和工作流程兼容性 | 采用前瞻性评估方法，在模拟真实放射学工作流程的Web平台上部署深度学习模型，而非仅依赖回顾性数据集，并动态计算诊断指标和记录人机交互以评估性能稳定性 | 未尝试与PACS/RIS系统完全集成，仅作为临床实施前的中间步骤 | 评估深度学习模型在真实放射学工作流程条件下对肾结石检测的性能和实用性 | 非对比腹部CT图像中的肾结石 | 计算机视觉 | 肾结石 | CT成像 | CNN | 图像 | 内部数据集235例（3,452张切片），独立保留集732张切片，前瞻性评估中三位放射科医生上传并标注了5,152张匿名CT切片 | 未明确提及 | 双阶段卷积神经网络 | 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, Cohen's kappa | 未明确提及 |
| 5460 | 2026-02-22 |
Morphology-adaptive Au-Ag nanowire elastronics for integrated FlexoSERS and bioelectrical sensing
2026-Feb-20, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.aec2162
PMID:41706838
|
研究论文 | 本文介绍了一种形态自适应的金-银纳米线弹性电子平台，该平台能够贴合多种几何形状，并实现多模态光学-电学传感 | 提出了一种简便通用的模板引导生长策略，可直接在1D纳米/微针、2D弹性薄膜和3D多孔结构上制造垂直排列的金-银纳米线阵列，实现了跨维度（1D-3D）的应变耐受FlexoSERS与可靠生物电传感的统一 | NA | 开发用于下一代可穿戴健康监测器、智能睡眠评估和人机界面的多功能传感平台 | 金-银纳米线阵列、1D纳米/微针、2D弹性薄膜、3D多孔海绵结构 | NA | NA | 模板引导生长策略、表面增强拉曼散射（SERS）、生物电信号监测 | 深度学习 | 心电图（ECG）信号、肌电图（EMG）信号 | NA | NA | NA | SERS信号均匀性（RSD = 7.2%）、应变稳定性（100%应变下）、循环耐久性（2500次循环后）、睡眠与清醒状态的准确分类 | NA |