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 721 - 740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 721 | 2026-02-26 |
Web-Based Application of Simplified Machine Learning for Detecting Reduced LVEF From 12-Lead ECG
2026-Feb, Journal of arrhythmia
IF:2.2Q2
DOI:10.1002/joa3.70296
PMID:41738056
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研究论文 | 本研究开发并验证了基于12导联心电图数值参数的简化机器学习模型，用于检测左心室射血分数降低，并实现了一个用户友好的网络应用 | 提出简化的机器学习模型替代复杂的深度学习模型，以提高临床可用性，并开发了网络应用工具 | 模型在外部验证中连续预测性能较差，且研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚 | 开发并验证简化的机器学习模型，用于从12导联心电图检测左心室射血分数降低 | 来自两个机构的21,471名患者的心电图和经胸超声心动图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图，经胸超声心动图 | 随机森林，极端梯度提升，支持向量机，广义加性模型 | 数值参数 | 21,471名患者（开发队列：非房颤12,922例，房颤1,281例；外部验证队列：非房颤6,284例，房颤984例） | NA | 随机森林，XGBoost，支持向量机，广义加性模型 | R²，AUC | NA |
| 722 | 2026-02-25 |
A cascaded CNN-LSTM framework for quantifying respiratory motion from surface electromyographic signals
2026-Feb-24, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae42ea
PMID:41650479
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研究论文 | 本研究提出了一种级联的CNN-LSTM深度学习框架，用于从表面肌电信号中实时量化呼吸运动，有效抑制心电图干扰并提高准确性 | 提出了一种结合CNN-LSTM混合模型和多尺度CNN的级联深度学习框架，能够在不依赖后处理的情况下实时抑制心电图干扰并量化呼吸运动，相比传统方法具有更高的相关性和实时处理能力 | 研究样本量相对较小（49名受试者），且仅使用腹部压力作为参考信号进行验证，可能未涵盖所有临床场景的多样性 | 开发一种鲁棒的实时呼吸运动量化方法，用于临床环境中的呼吸监测 | 表面肌电信号和呼吸数据 | 机器学习 | NA | 表面肌电信号采集 | CNN, LSTM | 信号数据 | 49名受试者（20名用于训练，29名用于验证） | NA | CNN-LSTM混合模型, 多尺度CNN | 皮尔逊相关系数 | NA |
| 723 | 2026-02-25 |
Redefining Tumor Vascular Permeability through Deep Learning-Guided Microneedle Delivery
2026-Feb-24, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c16558
PMID:41660810
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研究论文 | 本文介绍了一种深度学习引导的微针递送平台，用于局部、时空精确地调节肿瘤血管通透性，以增强纳米颗粒的血管外渗 | 开发了深度学习引导的微针递送平台，结合升级的单血管分析框架，实现了对肿瘤血管重塑和纳米颗粒转运的定量映射，并揭示了通过VE-钙粘蛋白介导的调控选择性扩大内皮连接，从而重编程低通透性肿瘤表型 | 未明确说明研究的局限性 | 克服肿瘤血管低通透性对纳米药物递送的障碍，为肿瘤靶向纳米药物的合理设计提供机制性和预测性范式 | 多种肿瘤类型和不同尺寸的纳米颗粒 | 数字病理学 | 肿瘤 | 微针递送平台，单血管分析框架（nano-ISML 1.1） | 深度学习 | 图像，定量映射数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 724 | 2026-02-25 |
Deep-Learning-Enhanced Living Biophotovoltaics: Predictive Photocurrent Modeling and Sensitive Herbicide Biosensing
2026-Feb-24, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acs.langmuir.5c06224
PMID:41672884
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研究论文 | 本文开发了一种基于蓝藻的活体生物光伏系统，用于同时产生绿色能源和检测除草剂，并利用深度学习模型预测光电流动态 | 将导电聚合物-金纳米粒子修饰电极与蓝藻集成，构建活体生物光伏系统，并首次应用深度学习架构（如BiLSTM）建模和预测光电流动力学，实现AI辅助的复杂光电化学过程模拟 | 未明确说明深度学习模型在长期稳定性或不同环境条件下的泛化能力，以及系统在实际大规模应用中的可行性 | 开发一种结合可持续能源生成和高灵敏度除草剂生物传感的双功能活体生物光伏系统 | 蓝藻基活体生物光伏系统、苯脲类除草剂（如敌草隆和利谷隆） | 机器学习 | NA | 电聚合、金纳米粒子修饰、计时电流法 | LSTM, BiLSTM, GRU | 时间序列数据（光电流动态） | 未明确说明具体样本数量，但涉及优化参数（如60次电聚合循环、450 mg/mL蓝藻浓度） | 未明确指定，但可能基于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架 | BiLSTM-SGDM（结合双向长短期记忆网络和随机梯度下降动量优化器） | R², RMSE, MAE | 未明确说明 |
| 725 | 2026-02-25 |
Comment on "Automatic rib fracture detection on postmortem CT data using deep learning"
2026-Feb-24, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-026-03755-8
PMID:41731167
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 726 | 2026-02-25 |
A Spectral Clustering-Based Approach for Balancing Data in TF-Target Gene Interaction Prediction Using Heterogeneous Network Embedding
2026-Feb-23, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3666856
PMID:41729651
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研究论文 | 提出一种结合谱聚类和异构网络嵌入的方法，用于预测转录因子与靶基因的相互作用，并解决数据不平衡问题 | 提出整合谱聚类进行样本选择以平衡数据集，并采用随机游走采样与skip-gram嵌入的深度学习方法来学习生物网络表示 | 未明确说明方法在更广泛生物网络或不同物种中的泛化能力，也未讨论计算复杂度 | 提高转录因子与靶基因相互作用预测的准确性，并解决数据不平衡问题 | 转录因子与靶基因的相互作用 | 机器学习 | NA | 异构网络嵌入 | 深度学习 | 网络数据 | NA | NA | skip-gram | AUC | NA |
| 727 | 2026-02-25 |
Physics-Informed Deep Learning for Shear Wave Speed Estimation in MR Elastography
2026-Feb-23, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2026.3666306
PMID:41729656
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研究论文 | 本文提出了一种基于物理信息深度学习的磁共振弹性成像方法，用于从欠采样k空间数据中直接估计剪切波速度 | 首次提出了端到端可训练的MRE重建方法，结合模型驱动的神经网络正则化重建模块和相位梯度反演模块，直接从k空间数据估计SWS | 未明确说明方法在更广泛疾病类型或更大样本量下的泛化能力 | 开发一种数据驱动的正则化方法，用于从欠采样k空间数据中稳健估计剪切波速度 | 脑部磁共振弹性成像数据 | 医学影像分析 | NA | 磁共振弹性成像 | 神经网络 | k空间数据, 图像 | 回顾性高度欠采样的脑部MRE数据及体内数据 | NA | 模型驱动的神经网络正则化重建模块 | 归一化均方根误差 | NA |
| 728 | 2026-02-25 |
Multimodal Machine Learning and Deep Learning Approaches for Parkinson's Disease Diagnosis: A Comprehensive Survey
2026-Feb-23, Clinical EEG and neuroscience
IF:1.6Q3
DOI:10.1177/15500594251366800
PMID:41729683
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综述 | 本文全面综述了机器学习和深度学习在帕金森病诊断中的最新进展，重点关注多模态数据融合方法 | 系统性地比较了针对不同数据源（如EEG、语音、MRI）的ML/DL技术，并探讨了可解释AI和多模态分析等未来方向 | 现有研究面临数据集规模有限、模型可解释性不足以及跨医疗环境泛化能力弱等挑战 | 评估ML/DL技术在实现更客观、定量和精准的帕金森病诊断方面的潜力与进展 | 帕金森病患者的多模态数据（EEG信号、语音记录、MRI扫描） | 机器学习, 深度学习 | 帕金森病 | NA | NA | 多模态数据（EEG信号、语音记录、MRI扫描） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 729 | 2026-02-25 |
The AlphaGenome deep learning model predicts effects of non-coding variants
2026-Feb-23, Nature structural & molecular biology
IF:12.5Q1
DOI:10.1038/s41594-026-01763-1
PMID:41731158
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 730 | 2026-02-25 |
From Clinic to Community: An Interpretable Artificial Intelligence Framework for Enamel Caries Detection to Support Public Health Dentistry
2026-Feb-20, European journal of dentistry
DOI:10.1055/s-0046-1816061
PMID:41720475
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研究论文 | 本研究开发了一个可解释的人工智能框架，用于自动检测牙釉质龋齿，以支持公共卫生牙科 | 提出了一个结合了注意力引导融合机制的可解释深度学习框架，用于多严重程度牙釉质龋齿的自动分类，并应用Grad-CAM提供视觉可解释性 | 未来研究需要关注多中心验证和多模态数据集以提高泛化能力 | 开发一个高效且可解释的深度学习框架，用于自动分类牙釉质龋齿的多个严重程度，确保临床适用性和透明度 | 牙釉质龋齿 | 计算机视觉 | 牙釉质龋齿 | 深度学习 | CNN | 图像 | 2,000张临床牙科图像，通过预处理和增强扩展到12,000张 | TensorFlow, PyTorch | Modified EfficientNetB0, Modified MobileNetV2 | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异度, F1分数, ROC AUC | NA |
| 731 | 2026-02-25 |
A Unified Deep Learning Framework for Visual Diagnosis of Palatal Radicular Grooves in CBCT Scans: A Multicenter Validation Study
2026-Feb-06, Journal of endodontics
IF:3.5Q1
DOI:10.1016/j.joen.2026.01.022
PMID:41655629
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研究论文 | 本研究开发了一个名为PRG-Net的深度学习框架，用于自动化三维可视化、诊断和分类腭侧根沟病变 | 开发了一个统一的深度学习框架PRG-Net，集成了牙齿分割、PRG诊断和病变分类任务，并在多中心数据集上验证了其泛化能力和临床实用性 | 未明确说明 | 开发一个深度学习框架，用于自动化三维可视化、诊断和分类腭侧根沟病变 | 腭侧根沟病变 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 锥形束计算机断层扫描 | 深度学习 | CBCT图像 | 来自一个内部验证站点和3个外部中心的多中心CBCT数据集 | 未明确说明 | PRG-Net | Dice相似系数, 曲线下面积 | 未明确说明 |
| 732 | 2026-02-25 |
Deep learning enhanced MRI radiomics in predicting pathological response of head and neck squamous carcinoma to neoadjuvant chemoimmunotherapy: a retrospective analysis
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003710
PMID:41147765
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研究论文 | 本研究利用深度学习增强的MRI影像组学预测头颈部鳞状细胞癌对新辅助化疗免疫治疗的病理反应 | 将深度学习特征与传统影像组学及临床病理特征结合，提高了预测模型在新辅助化疗免疫治疗反应中的性能 | 研究为回顾性分析，样本量有限，且仅基于单一中心的MRI数据 | 预测头颈部鳞状细胞癌患者对新辅助化疗免疫治疗的病理完全反应 | 经组织学确认的头颈部鳞状细胞癌患者，接受化疗联合PD-1抑制剂新辅助治疗 | 数字病理学 | 头颈部鳞状细胞癌 | 磁共振成像 | 深度学习, 逻辑回归 | 图像, 临床数据 | 训练、测试和外部验证队列的患者，具体数量未明确说明 | NA | NA | 曲线下面积 | NA |
| 733 | 2026-02-25 |
Vision-language foundation model-driven efficient recognition and home-based management of surgical incisions
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003727
PMID:41186521
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于视觉-语言基础模型的新型手术切口识别方法，旨在提高切口识别准确性并优化家庭管理 | 首次将视觉-语言基础模型（GLIP）应用于手术切口识别，实现了对七类切口异常的自动高效识别，显著优于传统深度学习和非专业人员 | 研究样本主要来自两个中心，外部验证队列样本量相对较小（183张图像），可能影响模型的泛化能力 | 开发高效的手术切口识别系统，以支持患者家庭护理和康复 | 手术切口图像，来自术后患者 | 计算机视觉 | 手术切口相关并发症 | 图像处理，视觉-语言基础模型 | 目标检测模型 | 图像 | 总计1443张手术切口图像（来自1194名患者），包括1008张主要队列图像、252张时间验证队列图像和183张外部验证队列图像 | NA | Grounded Language-Image Pre-training (GLIP) | 平均精度（AP），平均召回率（AR），F1分数，受试者工作特征曲线下面积（AUC） | NA |
| 734 | 2025-11-05 |
Commentary on "Multimodal deep learning to predict postoperative major adverse cardiac and cerebrovascular events after non-cardiac surgery"
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003813
PMID:41186523
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 735 | 2025-11-11 |
Letter to the Editor: "Multichannel deep learning for MPR prediction in lung cancer: navigating translational pitfalls between algorithmic excellence and clinical deployment"
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003962
PMID:41208798
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 736 | 2026-02-25 |
A transformer-based deep learning model for preoperative prediction of lymphovascular invasion in laryngeal squamous cell carcinoma: a multicenter study
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000004012
PMID:41231622
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研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于术前预测喉鳞状细胞癌的淋巴血管侵犯，并通过多中心数据验证了其性能 | 首次将Transformer架构与放射组学特征结合，构建混合模型用于喉鳞状细胞癌的淋巴血管侵犯预测，并在多中心数据中展示了优越的诊断性能 | 回顾性研究设计可能存在选择偏倚，且样本量虽大但来自特定医院，外部泛化性需进一步验证 | 探索基于增强CT的放射组学模型在术前无创预测喉鳞状细胞癌淋巴血管侵犯中的潜在价值 | 喉鳞状细胞癌患者 | 数字病理 | 喉鳞状细胞癌 | 对比增强计算机断层扫描 | Transformer, 逻辑回归, 随机森林, 多层感知机 | CT图像 | 1024名患者（训练集291例，内部验证集126例，外部测试集607例） | NA | Transformer | AUC, 决策曲线分析, 样本概率分布直方图, 混淆矩阵, 校准曲线, 净重分类指数, 综合判别改善 | NA |
| 737 | 2026-02-25 |
Mapping the application landscape of artificial intelligence in prostate cancer: a global bibliometric analysis
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003828
PMID:41231645
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文献计量分析 | 本研究通过文献计量分析，系统性地描绘了人工智能在前列腺癌研究领域的全球应用格局和发展趋势 | 首次采用逐年演进的视角，结合共现分析、共被引分析等方法，动态展示了AI在前列腺癌领域的研究轨迹和范式转变 | 数据来源仅限于Web of Science核心合集，可能未涵盖所有相关文献；分析主要基于定量指标，缺乏对研究质量的深度评估 | 系统梳理和可视化人工智能在前列腺癌研究领域的应用现状、发展趋势及学术合作网络 | 2014年至2024年间Web of Science核心合集中收录的2581篇与人工智能和前列腺癌相关的学术出版物 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 2581篇出版物 | CiteSpace | NA | NA | NA |
| 738 | 2026-02-25 |
Risk prediction of progression from normal cognitive function to Alzheimer's disease in elderly aged 65 and above based on deep learning methods
2026-Feb, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.1177/13872877251410937
PMID:41490207
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研究论文 | 本研究基于深度学习模型，预测65岁及以上老年人从正常认知功能进展为阿尔茨海默病的风险 | 利用深度学习模型（DeepSurv和DeepHit）预测阿尔茨海默病进展风险，相比传统Cox模型在一致性指标上表现更优 | 模型需临床验证以用于老年人阿尔茨海默病风险的快速筛查 | 建立从正常认知功能进展为阿尔茨海默病的风险预测模型，为临床决策和早期诊断工具开发提供参考 | 65岁及以上认知功能正常的老年人 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | DeepSurv, DeepHit, Cox | 临床数据 | NA | NA | DeepSurv, DeepHit | C-index, IBS, AUC | NA |
| 739 | 2026-02-25 |
From pixels to practice: extending deep learning frameworks toward clinical translation in surgery (correspondence)
2026-Feb-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003642
PMID:41085664
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 740 | 2026-02-24 |
Artificial intelligence-powered nanomedicine
2026-Feb-23, Chemical Society reviews
IF:40.4Q1
DOI:10.1039/d5cs01406a
PMID:41636234
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综述 | 本文系统总结了人工智能与纳米医学融合的现状，重点介绍了AI在纳米颗粒设计、合成以及AI引导的诊断与治疗纳米平台开发方面的进展 | 将人工智能（包括机器学习、深度学习和生成模型）与纳米医学相结合，以优化纳米颗粒设计、预测纳米-生物相互作用并提高诊疗效果，推动数据驱动的自适应纳米诊疗系统发展 | 本文是一篇综述，未进行原始研究，因此未涉及具体实验或模型的具体局限性，但文中指出了该领域面临的挑战，如生物系统的复杂性、纳米-生物相互作用理解不完整、临床转化有限等 | 探讨人工智能与纳米医学的融合如何克服传统纳米医学的挑战，并推动精准医学的发展 | 人工智能算法在纳米医学中的应用，包括纳米颗粒设计、合成、纳米-生物相互作用预测以及诊疗纳米平台 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习, 深度学习, 生成模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |