深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1484 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2026-03-28 |
A hybrid deep learning framework using convolutional and transformer models for robust plant disease classification
2026-Feb-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38209-z
PMID:41708692
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 182 | 2026-04-04 |
Integrative framework for cancer detection via integro-differential equations using deep learning techniques
2026-Feb-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-39283-z
PMID:41708707
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研究论文 | 本研究提出了一种结合积分-微分方程和深度学习技术的癌症检测框架，通过将2D医学图像转换为1D信号进行特征提取和分类 | 将积分-微分方程融入深度学习框架以建模肿瘤生长动态和时空强度变化，旨在提升模型的可解释性 | 存在数据依赖性、信号转换过程中的信息丢失以及数学模型简化等局限性 | 开发用于医学图像中癌症区域准确识别的计算工具 | 公开可用的乳腺X光摄影数据集（INbreast和MIAS） | 计算机视觉 | 癌症 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | 1D卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 183 | 2026-02-19 |
Multimodal deep learning for survival prediction and biomarker discovery in non-small cell lung cancer
2026-Feb-17, BioData mining
IF:4.0Q1
DOI:10.1186/s13040-026-00522-8
PMID:41703583
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 184 | 2026-04-04 |
Anatomy-guided visual prompt tuning for cross-modal breast cancer understanding
2026-Feb-13, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02417-8
PMID:41688744
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研究论文 | 提出一种解剖学引导的视觉提示调优框架，用于跨模态乳腺癌理解 | 将明确的解剖结构整合到冻结的Vision Transformer骨干网络的提示空间中，动态生成组织感知提示，并通过跨模态对比对齐策略协调不同成像模态间的解剖语义 | 未明确说明模型在更广泛或多样化数据集上的泛化能力，以及计算资源的具体需求 | 实现乳腺癌的早期可靠检测，并提高跨成像模态的一致性 | 乳腺癌病变 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | Vision Transformer (ViT) | 图像 | 三个基准数据集（INbreast, BUSI, Duke-Breast-MRI） | NA | Vision Transformer (ViT) | 病变分类和分割性能指标（具体未列出，如准确率、Dice系数等） | NA |
| 185 | 2026-04-04 |
An Artificial Intelligence Method for Phenotyping of OCT-Derived Thickness Maps Using Unsupervised and Self-supervised Deep Learning
2026-Feb, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01539-x
PMID:40394321
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于无监督和自监督深度学习的新型人工智能方法，用于对OCT衍生的视网膜层厚度图进行表型分析和聚类，以青光眼为模型疾病 | 提出了一种结合深度学习、流形学习和高斯混合模型的新方法，解决了OCT表型在不同数据集间迁移的挑战，实现了跨数据集的稳健表型识别 | 研究主要聚焦于青光眼作为模型疾病，方法在其他眼科疾病中的普适性有待进一步验证 | 通过人工智能分析OCT图像，增强对眼科疾病生理学和遗传结构的理解 | 光学相干断层扫描（OCT）图像，特别是视网膜层厚度图 | 计算机视觉 | 青光眼 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习 | 图像 | 两个大型数据集：MEE（18,985张图像）和UKBB（86,115张图像） | NA | NA | 皮尔逊相关系数 | NA |
| 186 | 2026-04-04 |
Deep learning-based segmentation of acute pulmonary embolism in cardiac CT images
2026-Feb, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03503-0
PMID:40996587
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型（nnU-Net和VT-UNet）对心脏CT图像中的急性肺栓塞进行自动分割，以提升诊断和治疗规划 | 首次将nnU-Net和基于Transformer的VT-UNet应用于急性肺栓塞的自动分割，并在自建CTPA数据集上实现了优于现有技术的性能 | 数据集规模有限（200个CTPA图像体积），且未在外部验证集上测试模型泛化能力 | 开发自动分割急性肺栓塞的深度学习模型，以辅助临床诊断和治疗规划 | 急性肺栓塞患者的CT肺动脉造影图像 | 计算机视觉 | 肺栓塞 | CT肺动脉造影 | CNN, Transformer | 图像 | 200个CTPA图像体积 | NA | nnU-Net, VT-UNet | Dice相似系数, 95百分位Hausdorff距离 | NA |
| 187 | 2026-04-04 |
A Deep Learning Framework With Domain Generalization and Few-Shot Learning for Locomotion Mode Classification Across Users, Sessions, and Prostheses
2026-Feb, IEEE transactions on medical robotics and bionics
IF:3.4Q2
DOI:10.1109/tmrb.2025.3606364
PMID:41924131
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研究论文 | 本文提出了一种基于领域对抗训练和少样本学习微调的深度学习框架，用于跨用户、会话和假肢模型的运动模式分类 | 结合领域泛化和少样本学习，以处理跨会话和跨假体模型的数据分类问题，提高了未见会话或受试者数据的分类性能 | 研究仅基于两个假肢模型（VU Gen 2和Gen 3）的数据，样本量相对较小（11名受试者，31个会话），且仅针对五种运动任务 | 开发一个能够跨用户、会话和假肢模型进行运动模式分类的深度学习框架，以促进临床应用中分类算法的实施 | 经股截肢者使用不同假肢模型（Vanderbilt University Gen 2和Gen 3动力膝踝假肢）进行五种运动任务的数据 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | 运动数据 | 11名受试者，31个会话，涉及两种假肢模型（VU Gen 2和Gen 3） | NA | NA | F1分数 | NA |
| 188 | 2026-02-25 |
A dual-center study: multimodal fusion-based deep learning approach for pathological subtype prediction of type I and type II ovarian cancer
2026-Feb-24, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02231-4
PMID:41731442
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 189 | 2026-04-01 |
Survey on mathematical modeling of infectious disease dynamics: insights and applications
2026-Feb-24, BMC infectious diseases
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12879-026-12905-7
PMID:41735891
|
综述 | 本文全面概述了传染病动力学中的数学建模方法，强调了其在公共卫生应急管理和循证干预策略中的重要性 | 整合了网络分析、大规模数据处理和人工智能技术，特别是深度学习在医学影像中的应用，以提高模型预测的准确性和效率 | NA | 理解、预测和控制传染病的传播，支持公共卫生干预策略的优化 | 传染病动力学模型，包括确定性和随机性框架 | 机器学习 | 传染病 | 网络分析，大规模数据处理，人工智能，深度学习 | 深度学习 | 病例报告，人口统计信息，移动模式，医学影像 | NA | NA | NA | 准确性，效率 | NA |
| 190 | 2026-04-01 |
A Two-Stage Self-Supervised Learning Framework for Winter Crop-Weed Image Classification
2026-02-24, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/69953
PMID:41838678
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研究论文 | 本文提出了一种两阶段自监督学习框架，用于冬季作物与杂草图像分类 | 结合SimCLR风格的自监督预训练与监督微调，并引入新的冬季作物杂草图像数据集WinterCropWeedDB | 仅使用单一内部验证集（30%数据）进行测试，缺乏独立测试集的额外验证 | 提高冬季作物与杂草图像分类的准确性，以支持精准农业 | 冬季作物与杂草图像 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习，监督学习 | CNN | 图像 | 1,136张高分辨率图像，涵盖6种冬季作物和4种杂草物种 | TensorFlow, PyTorch (基于SimCLR风格) | EfficientNet-B3 | 准确率，宏平均F1分数 | NA |
| 191 | 2026-04-01 |
Artificial Intelligence and Machine Learning in Audiology and Hearing Disorders: A Scoping Review with Bibliometric and Thematic Mapping (1995-2025)
2026-Feb-24, Audiology research
IF:2.1Q1
DOI:10.3390/audiolres16020029
PMID:41874063
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综述 | 本文通过范围综述，结合文献计量和主题映射，分析了1995年至2025年间人工智能和机器学习在听力学及听力障碍领域的应用演变、研究趋势、合作模式及临床转化现状 | 首次结合文献计量分析与主题映射，系统梳理了AI/ML在听力学领域近三十年的研究轨迹，并采用结构化转化分类评估了临床验证成熟度 | 研究仅基于Web of Science核心合集索引的文献，可能未涵盖全部相关出版物，且大多数研究仍处于概念验证或内部验证阶段，缺乏广泛的外部验证 | 旨在系统回顾人工智能和机器学习在听力学及听力障碍领域的应用发展，分析研究趋势、合作模式及临床转化准备度 | 1995年至2025年间在Web of Science核心合集中发表的关于AI/ML在听力学应用的原始研究和综述文章 | 机器学习 | 听力障碍 | 文献计量分析，主题映射 | NA | 文献数据 | 127篇出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 192 | 2026-04-01 |
Plant diversity's positive effect on soil respiration diminishes with increasing productivity in global forests
2026-Feb-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69594-8
PMID:41723129
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研究论文 | 本研究探讨了全球森林中植物多样性与土壤呼吸之间的关系，发现植物多样性在低至中等生产力森林中增强土壤呼吸，但在高生产力森林中此效应减弱 | 首次在全球尺度上整合植物物种丰富度数据集与基于深度学习的土壤呼吸估算，揭示了植物多样性对土壤呼吸的影响随生产力梯度变化的动态模式 | 研究依赖于全球数据集和模型估算，可能受数据空间异质性和模型不确定性的影响，且未详细探讨具体机制如微生物群落变化 | 探究植物物种丰富度如何调节全球森林土壤呼吸，并分析其在净初级生产力梯度上的变化 | 全球森林生态系统，包括树木和维管植物物种丰富度及土壤呼吸数据 | 生态学 | NA | 深度学习模型 | 深度学习模型 | 全球植物物种丰富度数据集和土壤呼吸观测数据 | 基于6355个野外观测训练的深度学习模型估算的全球土壤呼吸数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 193 | 2026-04-01 |
Exploring chemistry and catalysis by biasing skewed distributions via deep learning
2026-Feb-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69586-8
PMID:41723118
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Loxodynamics的机器学习驱动方法，通过偏置分子动力学探索化学和催化反应 | 利用局部概率分布的偏斜性动态确定低能垒方向，并引入带有偏度损失函数的Skewencoder自编码器从最小采样数据中提取反应坐标 | NA | 自动化发现化学和催化反应，特别是在复杂系统中克服传统方法的局限性 | 模型势能、气相反应（S_N2和Diels-Alder）以及酸性菱沸石中催化醇脱水反应 | 机器学习 | NA | 偏置分子动力学 | Autoencoder | 分子动力学模拟数据 | NA | NA | Skewencoder | NA | NA |
| 194 | 2026-03-31 |
Robust Cell-Level Classification for Liquid-Based Cervical Cytology Using Deep Transfer Learning: A Multi-Source Study Addressing Scanner-Induced Domain Shifts
2026-Feb-28, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering13030289
PMID:41899820
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度迁移学习的鲁棒细胞级分类框架，用于液体基宫颈细胞学分析，旨在解决扫描仪引起的域偏移问题 | 通过整合多个公共和私有数据源构建多源数据集，并系统评估不同CNN骨干网络在异质采集条件下的鲁棒性，展示了结合多样化数据源可减轻域偏移 | 研究仅关注细胞级分类，临床可操作的筛查需要基于整个玻片的聚合（如基于多实例学习的WSI推理），这留待未来工作集成 | 开发一个鲁棒的细胞级分类框架，以应对液体基宫颈细胞学分析中由扫描仪和实验室引起的域偏移 | 液体基宫颈细胞学样本中的细胞 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 数字显微镜 | CNN | 图像 | 整合了三个公共参考库（SIPaKMeD, Herlev, CRIC Cervix）和一个包含416张全玻片图像的私有队列，这些图像来自两个医疗中心并使用不同扫描系统数字化 | NA | ResNet50, EfficientNetB0, VGG16 | 准确率, 宏F1分数 | NA |
| 195 | 2026-03-31 |
Quantification of Craniofacial Growth Pattern Based on Deep Learning
2026-Feb-27, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering13030277
PMID:41899807
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研究论文 | 本研究开发了一个基于深度学习的端到端框架，用于分析大规模侧位头颅X光片，以可视化和量化颅面骨骼的时空生长动态和性别二态性 | 提出了一个不依赖人工标注的端到端深度学习框架，能够自主提取与连续年龄区间相关的动态成像特征；引入了两种新的定量指标（年龄相关显著性指数ASI和性别相关显著性指数SSI）来评估关键颅面区域的发育和二态性特征的重要性 | 研究仅基于侧位头颅X光片，可能未完全捕捉三维形态的复杂性；数据集虽然庞大，但可能未涵盖所有种族或特定病理状况的个体 | 开发一种客观、全面的方法来量化颅面生长模式，克服传统方法的主观性和简化问题 | 41,625名4-18岁个体的侧位头颅X光片 | 计算机视觉 | NA | 侧位头颅X光摄影 | 深度学习 | 图像 | 41,625名个体 | NA | NA | 年龄相关显著性指数 (ASI), 性别相关显著性指数 (SSI) | NA |
| 196 | 2026-03-31 |
MedScanGAN: Synthetic PET & CT Scan Generation Using Conditional Generative Adversarial Networks for Medical AI Data Augmentation
2026-Feb-27, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering13030281
PMID:41899812
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研究论文 | 本研究提出了一种名为MedScanGAN的条件生成对抗网络，用于生成高保真的合成PET和CT图像，以解决医学AI中的数据稀缺问题，并提升非小细胞肺癌的诊断性能 | 提出了一种专门针对孤立性肺结节PET和CT图像合成的条件生成对抗网络，结合了残差块、谱归一化和稳定训练策略，能够生成足以误导医疗专业人员的逼真图像，并证明合成数据能显著提升现有深度学习模型的分类性能 | 未明确说明合成图像与真实图像的定量差异评估细节，也未提及模型在不同医疗机构或扫描仪数据上的泛化能力 | 解决医学AI中数据稀缺和类别不平衡问题，提升非小细胞肺癌的计算机辅助诊断系统性能 | 非小细胞肺癌患者的正电子发射断层扫描和计算机断层扫描图像，特别是孤立性肺结节 | 计算机视觉 | 肺癌 | PET, CT | GAN | 图像 | NA | NA | 条件生成对抗网络, YOLOv8, VGG-16, ResNet, MobileNet | 准确率 | NA |
| 197 | 2026-03-31 |
Cross-Modality Transfer Learning from PSG to FMCW Radar for Event-Level Apnea-Hypopnea Segmentation
2026-Feb-27, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering13030283
PMID:41899814
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研究论文 | 本研究提出了一种结合1D U-Net、多头自注意力和跨模态迁移学习的深度学习框架，用于从FMCW雷达信号中检测睡眠呼吸暂停-低通气事件 | 提出了一种从PSG到FMCW雷达的跨模态迁移学习框架，利用大型PSG数据集预训练模型以学习可迁移的呼吸事件表征，然后在较小的雷达数据集上进行微调，实现了非接触式、低成本的睡眠呼吸暂停筛查 | 模型在较小的临床标注雷达数据集上进行微调，可能受到数据稀缺性的限制；相对于PSG信号存在明显的域偏移问题 | 开发一种基于FMCW雷达的准确、低成本、非接触式睡眠呼吸暂停筛查方法，支持在家庭环境中进行可扩展的纵向监测 | 睡眠呼吸暂停-低通气综合征（SAHS）患者 | 机器学习 | 睡眠呼吸暂停-低通气综合征 | 频率调制连续波（FMCW）雷达传感 | CNN, Transformer | 雷达呼吸信号，PSG信号 | 使用大型公共PSG数据集进行预训练，并在较小的临床标注雷达呼吸数据集上进行微调 | NA | 1D U-Net | 精确度，召回率，F1分数 | NA |
| 198 | 2026-03-31 |
Time-Frequency Respiratory Impedance Maps Enable Within-Breath Deep Learning for Small Airway Dysfunction Identification
2026-Feb-27, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering13030280
PMID:41899810
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研究论文 | 本研究提出了一种基于脉冲振荡法（IOS）的双域互补深度学习框架，利用呼吸周期内的阻抗动态变化来识别小气道功能障碍（SAD） | 提出了时频呼吸阻抗图（TFRIM）来捕捉呼吸周期内的阻抗动态，并设计了一种双流架构联合学习TFRIM和原始时序信号的互补特征，同时引入了人口统计学驱动的自适应特征调制模块以减轻受试者间基线变异性 | 需要进一步的外部验证才能应用于筛查部署 | 开发一种基于IOS的深度学习框架，用于识别小气道功能障碍（SAD） | 小气道功能障碍（SAD）患者 | 机器学习 | 慢性气道疾病 | 脉冲振荡法（IOS） | 深度学习 | 时间序列信号，时频图 | 2510名受试者 | NA | 双流架构 | 准确率 | NA |
| 199 | 2026-03-31 |
Artificial Intelligence in the Diagnosis and Prognostic Stratification of Hepatocellular Carcinoma: Current Evidence, Clinical Applications, and Future Perspectives
2026-Feb-25, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines14030505
PMID:41898151
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综述 | 本文综述了人工智能（AI）在肝细胞癌（HCC）诊断、预后分层和临床管理中的应用、当前证据及未来展望 | 探讨了AI在HCC诊疗中的新兴应用，包括通过影像学预测微血管侵犯、基因突变状态和肿瘤复发，以及辅助个体化治疗规划 | AI的广泛应用面临挑战，包括泛化能力有限、患者隐私保护、伦理问题以及需要前瞻性验证 | 评估AI在肝细胞癌诊断、预后分层和治疗管理中的应用与前景 | 肝细胞癌（HCC）患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 超声、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET） | 卷积神经网络（CNN） | 影像数据 | NA | NA | 卷积神经网络（CNN） | NA | NA |
| 200 | 2026-03-31 |
Improving Tree-Based Lung Disease Classification from Chest X-Ray Images Using Deep Feature Representations
2026-Feb-25, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering13030267
PMID:41899797
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研究论文 | 本研究提出了一种结合CNN和树模型的混合框架，用于从胸部X光图像中自动分类多种肺部疾病 | 提出了一种混合CNN-树框架，通过使用预训练的ResNet-18提取深度特征，并结合PCA降维和SMOTE处理类别不平衡，最后用可解释的树模型进行分类，在保持高精度的同时降低了计算复杂度和提高了可解释性 | 研究使用了公开数据集，可能无法完全代表所有临床环境的真实情况；模型性能可能受到数据集合并引入的异质性影响 | 开发一种计算效率高、可解释性强且适用于资源受限临床环境的自动化肺部疾病分类方法 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | 胸部X光成像 | CNN, 决策树, 随机森林, XGBoost | 图像 | 来自四个公开数据集的合并数据，包含五类样本（COVID-19、肺炎、结核病、肺癌、正常） | PyTorch（推断，因使用ResNet），Scikit-learn（推断，因使用PCA和树模型） | ResNet-18 | 加权F1分数 | 未明确指定，但提及框架支持节能和可扩展部署，暗示对计算资源要求较低 |