深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 6026 篇文献，本页显示第 5621 - 5640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5621 | 2026-01-06 |
Automatic segmentation and CT-based deep learning radiomics nomogram for predicting overall survival in patients with small cell lung cancer: A multicenter cohort study
2026-Feb-01, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109161
PMID:41252869
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于CT图像的3D自动分割模型用于小细胞肺癌病灶识别，并构建了一个深度学习放射组学列线图来预测患者总生存期 | 首次结合3D自动分割模型与深度学习放射组学列线图，用于小细胞肺癌患者的总生存期预测，实现了高精度的病灶分割和多中心验证的预测性能 | 临床因素的加入未显著提升深度学习放射组学列线图的预测效能，且研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚 | 预测小细胞肺癌患者的总生存期，以支持个性化治疗 | 小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | CT成像 | 深度学习 | CT图像 | 1061名来自中国四家医院的小细胞肺癌患者 | nnU-Net | nnU-Net | Dice相似系数, 一致性指数, 净重分类改善, 综合判别改善 | NA |
| 5622 | 2026-01-06 |
A Novel Instance Segmentation Method for Real-Time Detection of Thyroid Nodules in Ultrasound Videos: A Multi-Center Study
2026-Feb, Ultrasound in medicine & biology
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研究论文 | 本文提出了一种用于甲状腺超声视频中实时检测甲状腺结节的新型实例分割方法，通过多中心研究验证其性能 | 引入可变卷积网络增强结节纹理特征提取能力，提出双向Mamba模块提升视频数据的长程建模能力，结合Sobel边缘算子模块优化结节边界准确性，并定义了检测率指标以评估模型临床效率 | NA | 提高甲状腺超声视频中多结节实例分割的准确性和检测率 | 甲状腺超声视频中的多发性甲状腺结节 | 计算机视觉 | 甲状腺结节 | 超声成像 | 深度学习模型 | 超声视频 | 来自多家医院的验证集数据（具体样本数未明确说明） | NA | 可变卷积网络, 双向Mamba模块, Sobel边缘算子模块 | Dice系数, 检测率 | NA |
| 5623 | 2026-01-06 |
Artificial intelligence in depression diagnostics: A systematic review of methodologies and clinical applications
2026-Feb, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103320
PMID:41338039
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综述 | 本文对人工智能在抑郁症诊断中的方法学与临床应用进行了系统性综述 | 全面梳理了AI驱动抑郁症诊断的最新进展，重点关注多模态数据融合与先进神经网络架构的应用潜力 | 存在数据集偏差、算法透明度不足、临床适用性有限等挑战 | 评估人工智能在抑郁症早期检测与分类领域的应用现状与发展方向 | 抑郁症诊断相关的人工智能系统 | 机器学习 | 抑郁症 | 机器学习、深度学习 | NA | 语言数据、行为数据、生理数据（来自社交媒体、临床访谈、语音记录、可穿戴设备） | NA | NA | 神经网络 | 诊断准确率 | NA |
| 5624 | 2026-01-06 |
[Artificial intelligence empowering sports medicine]
2026-Jan-06, Zhonghua yi xue za zhi
|
综述 | 本文综述了人工智能技术在运动医学多个领域的应用与最新进展 | 全面总结了AI在运动医学中从损伤预测、影像诊断到手术辅助、康复监测及患者教育的多领域深度整合应用 | NA | 回顾人工智能技术在运动医学领域的应用进展并展望未来发展趋势 | 运动医学领域的诊断、治疗、康复及患者教育流程 | 计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习 | 运动损伤 | 深度学习, 机器学习, 计算机视觉, 大语言模型 | 深度学习模型, 机器学习模型, 大语言模型 | 影像数据, 文本数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5625 | 2026-01-06 |
Deliberate solitude for clinical reasoning
2026-Jan-06, Diagnosis (Berlin, Germany)
DOI:10.1515/dx-2025-0133
PMID:41489300
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评论 | 本文探讨了在临床推理中，刻意独处如何可能通过精炼直觉、提高诊断准确性来支持专家表现，并借鉴了认知心理学、哲学和教育学的研究 | 将刻意独处的概念引入临床推理领域，提出其可能作为减少认知偏差、提升诊断准确性的新策略，这在医学教育中尚未被充分探索 | 目前缺乏具体实证研究支持，独处的具体机会和益处尚不确定，无法提出明确的行动方案 | 探讨刻意独处是否能够支持和提升临床推理的发展与表现 | 临床医生及其在临床推理中的思维过程 | 医学教育 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5626 | 2026-01-06 |
PGMNet: a polyp segmentation network based on bit-plane slicing and multi-scale adaptive fusion
2026-Jan-05, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae300a
PMID:41429053
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研究论文 | 本文提出了一种基于位平面切片和多尺度自适应融合的息肉分割网络PGMNet，旨在提高结肠镜检查中息肉检测和分割的准确性 | PGMNet结合了PVTv2编码器、全局-局部交互关系模块（GLIRM）和多阶段特征聚合模块（MFAM），通过位平面切片机制抑制噪声，并利用门控机制高效聚合多尺度信息 | 未在摘要中明确提及 | 开发一种准确高效的息肉分割网络，以辅助结直肠癌的早期预防和治疗 | 结肠镜检查图像中的息肉 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 五个公开可用的息肉数据集 | 未在摘要中明确提及 | PVTv2, GLIRM, MFAM | mDice, mIoU | 未在摘要中明确提及 |
| 5627 | 2026-01-06 |
Deep learning approach for critical exposure during division of the inferior mesenteric artery in colorectal surgery
2026-Jan-05, Journal of robotic surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1007/s11701-025-03121-7
PMID:41486401
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5628 | 2026-01-06 |
Deep learning-guided attenuation and scatter correction of 99mTc-MAA SPECT images: towards quantitative analysis in 90Y-SIRT
2026-Jan-05, Annals of nuclear medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.1007/s12149-025-02152-2
PMID:41489766
|
研究论文 | 本研究开发了深度学习模型，用于99mTc-MAA SPECT图像的CT无衰减校正和基于蒙特卡洛的散射校正，旨在提高90Y-SIRT治疗规划和预治疗剂量学的定量准确性 | 采用改进的3D Swin UNETR架构，首次开发了用于SPECT图像衰减校正、散射校正及联合校正的深度学习模型，实现了无需CT数据的定量分析 | 研究基于222名患者数据，样本量相对有限；模型性能在联合校正任务中相对误差较高（16.45%）；未在更广泛临床环境中验证 | 提高90Y选择性内放射治疗（SIRT）中SPECT图像的定量准确性，以优化治疗规划和剂量学评估 | 222名接受90Y-SIRT前99mTc-MAA SPECT成像的患者数据 | 医学影像分析 | 肝脏肿瘤（适用于SIRT治疗） | SPECT成像，蒙特卡洛散射校正，深度学习 | 深度学习模型 | 3D SPECT图像 | 222名患者 | PyTorch（基于Swin UNETR架构推断） | 改进的3D Swin UNETR | 平均误差（ME），相对误差（RE），Gamma分析通过率，平均绝对误差（MAE） | 未明确指定，但提及适用于缺乏充足计算资源进行蒙特卡洛模拟的临床环境 |
| 5629 | 2026-01-06 |
Diabetic foot ulcer classification using an enhanced coordinate attention integrated ConvNext model
2026-Jan-05, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01692-1
PMID:41489793
|
研究论文 | 本文提出了一种结合坐标注意力机制增强的ConvNeXt模型，用于基于图像的糖尿病足溃疡自动分类 | 提出了一种混合模型，将坐标注意力机制集成到ConvNeXt架构中，以捕获空间长程依赖特征，从而提高糖尿病足溃疡图像分类的准确性 | 未明确说明数据集的来源、规模多样性以及模型在临床环境中的泛化能力验证 | 开发一种自动化的深度学习方法，以加速糖尿病足溃疡的评估过程并提供最佳治疗建议 | 糖尿病足溃疡图像 | 计算机视觉 | 糖尿病足溃疡 | 图像处理（自适应阈值分割） | CNN | 图像 | NA | NA | ConvNeXt | 准确率, F1分数 | NA |
| 5630 | 2026-01-06 |
OGTCN-E-MGO: an optimized deep learning framework for EEG-based schizophrenia detection
2026-Jan-05, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01695-y
PMID:41489794
|
研究论文 | 提出一种名为OGTCN-E-MGO的优化深度学习框架，用于基于脑电图（EEG）信号的精神分裂症自动检测 | 提出了一种优化的门控时序卷积网络（OGTCN），该网络集成了门控循环单元（GRU）、改进的时序卷积网络（ITCN）和增强的山地瞪羚优化器（E-MGO），用于精神分裂症的EEG信号分类 | NA | 实现精神分裂症的自动分类，通过分析EEG信号获取与精神分裂症认知变化相关的神经活动变化 | 精神分裂症患者 | 机器学习 | 精神分裂症 | 脑电图（EEG） | GRU, TCN | 脑电图信号 | 两个数据集：数据集1包含28名个体的19通道EEG信号；数据集2包含81名个体的64通道EEG信号 | NA | 优化的门控时序卷积网络（OGTCN），集成GRU、改进的时序卷积网络（ITCN）和增强的山地瞪羚优化器（E-MGO） | 准确率 | NA |
| 5631 | 2026-01-06 |
Development of a Prediction Model for Progression Risk in High-Grade Gliomas Based on Habitat Radiomics and Pathomics
2026-Jan-04, Annals of clinical and translational neurology
IF:4.4Q1
DOI:10.1002/acn3.70304
PMID:41486586
|
研究论文 | 本研究基于栖息地影像组学和病理组学构建了预测高级别胶质瘤进展风险的模型 | 首次将栖息地影像组学与病理组学特征相结合，构建了用于预测高级别胶质瘤进展风险的联合模型 | 研究为回顾性分析，样本量较小（72例），需要更大规模的前瞻性研究进行验证 | 开发预测高级别胶质瘤进展风险的预测模型 | 高级别胶质瘤患者 | 数字病理学 | 胶质瘤 | 磁共振成像，全切片成像 | 深度学习 | 图像 | 72例患者（训练集52例，测试集20例） | NA | 多种网络架构 | C-index，AUC | NA |
| 5632 | 2026-01-06 |
Toward clinical translation of AI-Led drug discovery in endometrial cancer
2026-Jan, Expert review of anticancer therapy
IF:2.9Q2
DOI:10.1080/14737140.2025.2557602
PMID:40908794
|
综述 | 本文综述了深度学习在子宫内膜癌药物发现各阶段的应用，并讨论了其临床转化面临的挑战与解决方案 | 聚焦于子宫内膜癌这一特定领域，系统性地探讨了深度学习在药物发现中的临床转化瓶颈，并提出了多学科整合的实践路径 | 作为一篇综述，未提出新的实验数据或模型，主要基于现有文献进行分析，可能受限于已发表研究的覆盖范围和质量 | 探讨深度学习在子宫内膜癌药物发现中的临床应用潜力与转化障碍 | 子宫内膜癌（EC） | 机器学习 | 子宫内膜癌 | 深度学习（DL） | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5633 | 2026-01-06 |
Comparative Evaluation of Advanced Deep Learning, Image-to-Text Models, and Radiomics for Predicting Tumor Budding and Tumor-Stroma Ratio from Breast Ultrasound in Invasive Ductal Carcinoma
2026-Jan, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.10.020
PMID:41176437
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习、图像到文本模型和放射组学的机器学习方法，用于从乳腺癌超声图像中预测肿瘤出芽和肿瘤-间质比 | 首次在乳腺癌超声图像中系统比较了图像分类深度学习、图像到文本转换模型和放射组学机器学习方法，用于预测肿瘤微环境重要参数 | 样本量相对较小（153例患者），且仅针对浸润性导管癌，模型性能在测试集上有所下降 | 预测浸润性导管癌的肿瘤出芽和肿瘤-间质比，以非侵入性方式评估肿瘤微环境 | 153例经组织病理学确诊的浸润性导管癌患者的术前超声图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像 | CNN, Transformer, 集成学习 | 图像 | 153例患者 | PyTorch, Scikit-learn | YOLOv11x-cls, DINOv2, Vision Transformer, BLIP-2 | AUC, 准确率 | NA |
| 5634 | 2026-01-06 |
Enhancing malware detection and classification in network traffic using deep learning techniques
2026-Jan, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.70189
PMID:41199431
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术提升网络流量中的恶意软件检测与分类性能 | 引入了多种先进深度学习技术，包括基于熵的流量过滤、自监督异常检测、图神经网络分类以及上下文感知图注意力网络，以应对复杂网络环境中的恶意软件威胁 | 未提及模型在跨平台恶意软件检测方面的具体局限性，未来需进一步研究实时自适应学习模型和混合架构 | 提高网络流量中恶意软件检测的准确性，降低误报率，并实现动态网络环境中的实时检测 | 网络流量数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GNN, GAT | 网络流量数据 | NA | Python | GNN-MTC, CA-GAT | 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
| 5635 | 2026-01-06 |
Deep Learning Radiomic Signature Predicts the Overall Survival of Patients with Lung Adenocarcinoma by Reflecting the Tumor Heterogeneity and Microenvironment
2026-Jan, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.09.033
PMID:41073175
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的放射组学特征，用于预测肺腺癌患者的总体生存率，并探讨了该特征与肿瘤异质性和微环境的关系 | 利用ResNet50深度学习模型从CT图像中提取放射组学特征，结合多机构数据验证，首次将深度学习放射组学特征与肿瘤异质性和微环境进行关联分析 | 研究样本量相对有限（306例），且依赖于外部公共数据库进行验证，可能存在数据偏差 | 预测肺腺癌患者的总体生存率，并探索放射组学特征与肿瘤生物学特性之间的关联 | 肺腺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | CT成像，基因测序 | CNN | 医学影像（CT图像），基因表达数据 | 306例肺腺癌患者（来自三个机构），外加外部验证队列（来自The Cancer Imaging Archive） | PyTorch（推断自ResNet50的常用实现），pyradiomics | ResNet50 | AUC（曲线下面积），时间依赖性ROC曲线，校准曲线，临床效用 | NA |
| 5636 | 2026-01-06 |
Patch-based latent fingerprint recognition: A novel approach for reliable identification of partial prints
2026-Jan, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.70204
PMID:41139611
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研究论文 | 提出了一种基于图像块的自动化潜在指纹识别系统，用于可靠识别部分指纹 | 提出了一种新的基于图像块的潜在指纹识别方法，使用无接触反射紫外成像系统（RUVIS）采集高分辨率数字样本，并开发了图像块估计算法以优化特征提取 | 未明确说明模型在更广泛数据集或实际犯罪现场条件下的泛化能力限制 | 开发可靠的基于部分指纹的潜在指纹识别系统 | 潜在指纹（特别是部分指纹） | 计算机视觉 | NA | 反射紫外成像系统（RUVIS） | CNN | 图像 | RUVIS数据集和标准NISTSD27数据集 | TensorFlow, PyTorch（推测，未明确指定） | VGG16, ResNet50 | 准确率 | NA |
| 5637 | 2026-01-06 |
The role of machine learning in high tibial osteotomy: A systematic review of predictive modeling, planning, and outcome analysis
2026-Jan, Journal of clinical orthopaedics and trauma
DOI:10.1016/j.jcot.2025.103290
PMID:41488578
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系统综述 | 本文系统综述了机器学习在高位胫骨截骨术（HTO）中应用于预测建模、手术规划和结果分析的准确性、效率及泛化性 | 首次系统性地评估了机器学习在HTO手术规划、对线测量和并发症预测中的表现，并指出了现有研究的局限性 | 证据受限于单中心数据、小样本队列、缺乏功能性验证以及仅有一项研究进行了多中心外部验证 | 评估机器学习模型在HTO手术规划、对线测量和结果预测中的准确性、效率和泛化性 | 应用于高位胫骨截骨术的机器学习模型 | 机器学习 | 骨关节炎 | 机器学习 | 卷积神经网络, 深度学习系统, 集成机器学习模型 | 放射影像 | 来自11项研究的异质性数据集，具体样本量未明确说明 | NA | NA | 平均绝对误差, 曲线下面积, 组内相关系数 | NA |
| 5638 | 2026-01-05 |
CUSP: Complex spike sorting from multi-electrode array recordings with U-net sequence-to-sequence prediction
2026-Feb, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110631
PMID:41265572
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CUSP的深度学习框架，用于从高密度多电极阵列记录中自动检测和分类小脑浦肯野细胞中的复杂峰电位 | 提出了一种结合U-Net架构与混合自注意力inception模块的序列到序列预测方法，能够整合局部场电位和动作电位信号，并实现对复杂峰电位事件的概率输出，在波形变异性和电极漂移下仍保持鲁棒性 | 未明确提及模型在非灵长类动物或不同脑区记录中的泛化性能，也未讨论计算资源需求或实时处理能力 | 开发一个自动化、可扩展的框架，用于准确检测和分类小脑浦肯野细胞中的复杂峰电位，以研究神经信息编码 | 恒河猴小脑神经像素记录中的浦肯野细胞复杂峰电位和简单峰电位 | 机器学习 | NA | 高密度多电极阵列记录 | U-Net | 神经电生理信号序列 | 基于恒河猴小脑神经像素记录的训练数据，具体样本数量未明确说明 | NA | U-Net with hybrid self-attention inception blocks | F1分数 | NA |
| 5639 | 2026-01-05 |
[Application and research progress of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of rare lung diseases]
2026-Jan-12, Zhonghua jie he he hu xi za zhi = Zhonghua jiehe he huxi zazhi = Chinese journal of tuberculosis and respiratory diseases
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综述 | 本文系统回顾了人工智能在罕见肺病诊断与治疗中的应用与研究进展 | 综述了从传统机器学习到深度学习、强化学习、迁移学习等多种AI技术在罕见肺病领域的综合应用，并强调了AI在疾病分类、治疗评估和预后预测中的潜在益处 | NA | 探讨人工智能技术在罕见肺病早期识别、精准诊断和个性化管理中的应用机会 | 特发性肺纤维化、囊性纤维化、特发性肺动脉高压等罕见肺病 | 机器学习 | 肺病 | NA | 深度学习, 强化学习, 迁移学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5640 | 2026-01-05 |
Impact of image processing techniques on deep learning-based classification accuracy of cervical vertebral maturation
2026-Jan-04, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-025-00887-2
PMID:41484816
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研究论文 | 本研究探讨了不同图像处理技术对深度学习模型在颈椎成熟度分类中准确性的影响 | 通过引入低密度图像和多种标注技术（标准标注、低密度标注、双色标注），显著提升了基于AlexNet架构的卷积神经网络在颈椎成熟度分类中的性能 | 数据集规模相对较小（799张头影测量X光片），且仅基于单一模型架构（AlexNet）进行评估，可能限制了结果的泛化能力 | 研究图像处理技术对深度学习模型在颈椎成熟度分类准确性的影响 | 头影测量X光片中的第二至第四颈椎（C2-C4）区域 | 计算机视觉 | 骨科相关疾病 | 图像处理技术（包括低密度处理、区域标注） | CNN | 图像 | 799张头影测量X光片（641张用于训练，158张用于测试） | Neural Network Console | AlexNet | 分类准确率 | NA |