深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1515 篇文献，本页显示第 761 - 780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 761 | 2026-02-23 |
Histopathology-Based Prostate Cancer Classification Using ResNet: A Comprehensive Deep Learning Analysis
2026-Feb, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01543-1
PMID:40394318
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研究论文 | 本研究利用ResNet50深度学习模型对前列腺组织病理学图像进行分类，以区分良性和恶性前列腺癌 | 采用ResNet50模型进行前列腺癌组织病理学图像分类，并展示了相较于MobileNet和CNN-RNN等模型4.26%的性能提升 | NA | 优化前列腺癌的诊断准确性，以改善患者预后和治疗成功率 | 前列腺活检组织病理学图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 组织病理学成像 | CNN | 图像 | 1276张前列腺活检图像 | NA | ResNet50 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 置信区间 | NA |
| 762 | 2026-02-23 |
Development of a No-Reference CT Image Quality Assessment Method Using RadImageNet Pre-trained Deep Learning Models
2026-Feb, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01542-2
PMID:40425960
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研究论文 | 本文提出了一种基于RadImageNet预训练深度学习模型的无参考CT图像质量评估方法，用于处理噪声和模糊等多重退化因素 | 利用结合噪声和模糊退化因素的数据集训练CNN模型，并采用RadImageNet预训练模型（如ResNet50、DenseNet121等），从大规模真实临床图像中学习深度特征，增强对真实世界退化的适应性，无需依赖人工退化图像 | NA | 开发一种无参考CT图像质量评估方法，以提升诊断准确性、优化成像协议并防止过度辐射暴露 | CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | ResNet50, DenseNet121, InceptionV3, InceptionResNetV2 | 相关系数 | NA |
| 763 | 2026-02-23 |
Deep Learning Auto-segmentation of Diffuse Midline Glioma on Multimodal Magnetic Resonance Images
2026-Feb, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01557-9
PMID:40425959
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研究论文 | 本研究开发了一种基于改进3D U-Net的深度学习工具，用于自动分割弥漫性中线胶质瘤在多模态磁共振图像上的肿瘤区域 | 首次针对弥漫性中线胶质瘤开发了基于改进3D U-Net的自动分割工具，通过残差块增强网络性能，并在多模态图像上取得了与现有方法相当的结果 | 数据集规模较小（52名患者，70张图像），且仅使用了T1W和T2W/FLAIR序列，未包含更多先进的MRI序列 | 开发自动且高精度的肿瘤分割技术，以促进弥漫性中线胶质瘤的预测模型研究和临床理解 | 弥漫性中线胶质瘤（DMG）H3 K27M突变型患者的磁共振图像 | 数字病理学 | 弥漫性中线胶质瘤 | 磁共振成像（MRI），包括T1加权、T2加权和FLAIR序列 | CNN | 图像 | 52名患者，共70张多模态磁共振图像 | NA | 3D U-Net with residual blocks | Dice相似系数（DSC） | NA |
| 764 | 2026-02-23 |
PlaNet-S: an Automatic Semantic Segmentation Model for Placenta Using U-Net and SegNeXt
2026-Feb, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01549-9
PMID:40425958
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研究论文 | 本研究开发了一种名为PlaNet-S的自动语义胎盘分割模型，通过集成学习结合U-Net和SegNeXt架构 | 首次将U-Net和SegNeXt架构通过集成学习框架结合，用于胎盘MRI图像的自动语义分割 | 研究样本仅来自疑似胎盘异常的孕妇群体，可能限制了模型的泛化能力 | 开发全自动胎盘语义分割模型以替代耗时的手动分割 | 疑似胎盘异常的孕妇的磁共振成像（MRI）图像 | 数字病理学 | 胎盘异常 | 磁共振成像（MRI） | CNN | 图像 | 218名孕妇，共1090张标注图像 | NA | U-Net, SegNeXt | IoU（交并比）, CCC（连通组件计数） | NA |
| 765 | 2026-02-23 |
Enhanced Pelvic CT Segmentation via Deep Learning: A Study on Loss Function Effects
2026-Feb, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01550-2
PMID:40437147
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研究论文 | 本研究探讨了使用卷积神经网络（CNNs）自动分割盆腔CT图像中风险器官（OARs），并重点分析了不同损失函数对分割精度的影响 | 在盆腔CT图像分割中，系统比较了U-Net、ResU-Net、SegResNet和Attention U-Net等多种深度学习模型，并深入研究了不同损失函数（如Dice损失、DiceCE损失）对分割性能的优化效果，发现SegResNet结合Dice损失在多个器官分割任务中表现最优 | 研究样本量相对有限（前列腺分割240例患者，其他器官220例患者），且仅针对盆腔CT图像，未扩展到其他解剖区域或成像模态 | 开发一种高效、自动化的风险器官（OARs）分割方法，以替代传统手动分割，提高放射治疗规划的精确性 | 盆腔CT图像中的膀胱、前列腺、直肠和双侧股骨头 | 数字病理学 | 前列腺癌 | CT成像 | CNN | 图像 | 前列腺分割240例患者，其他器官220例患者 | MONAI | U-Net, ResU-Net, SegResNet, Attention U-Net | Dice相似系数（DSC）, Jaccard指数（JI）, 95百分位Hausdorff距离（95thHD） | NA |
| 766 | 2026-02-23 |
Revisiting Eck and Dayhoff's Building Block Model of Ferredoxin Evolution on Dayhoff's 100th Birthday
2026-Feb, Journal of molecular evolution
IF:2.1Q3
DOI:10.1007/s00239-025-10283-3
PMID:41196328
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研究论文 | 本文利用深度学习工具AlphaFold2重新评估了Eck和Dayhoff关于铁氧还蛋白进化的串联复制模型 | 首次应用AlphaFold2从头预测方法验证了铁氧还蛋白的祖先结构，并挑战了原始模型关于氨基酸简化字母表的假设 | 研究依赖于计算预测模型，可能存在结构预测的不确定性，且未进行实验验证 | 重新评估铁氧还蛋白的进化历史，特别是串联复制假说 | 铁氧还蛋白序列和结构，特别是PDB entry 1CIF作为参考 | 计算生物学 | NA | 深度学习结构预测，序列比对 | AlphaFold2 | 蛋白质序列和结构数据 | NA | AlphaFold2, I-TASSER | AlphaFold2 | RMSD, TM-score | NA |
| 767 | 2026-02-23 |
BehaveAI enables rapid detection and classification of objects and behavior from motion
2026-Feb, PLoS biology
IF:7.8Q1
DOI:10.1371/journal.pbio.3003632
PMID:41719233
|
研究论文 | 本文介绍了BehaveAI，一种生物启发的视频分析框架，通过新颖的颜色-运动编码策略整合静态和运动信息，用于快速检测和分类物体及行为 | 提出了一种创新的颜色-运动编码策略，将物体运动方向、速度和加速度转换为颜色梯度，使人类标注者和预训练CNN能同时推断运动模式并保留高分辨率空间细节 | 未明确说明在极端光照或遮挡条件下的性能限制，以及对于非生物运动物体的泛化能力 | 开发一个高效、轻量级的视频分析框架，用于在复杂自然场景中检测物体并分类行为 | 动物和单细胞生物体的行为，以及复杂自然场景中的物体 | 计算机视觉 | NA | 视频分析，半监督标注工作流 | CNN | 视频 | NA | YOLO11 | YOLO11 | NA | 常规计算机，低端边缘设备如Raspberry Pi |
| 768 | 2026-02-23 |
Carba-NAD binding activates SIR2 by reshaping conformational plasticity and rewiring long-range allosteric networks
2026-Feb, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013966
PMID:41719283
|
研究论文 | 本研究通过分子动力学模拟和图神经网络模型，系统揭示了辅因子结合如何重塑酵母SIR2蛋白的构象动力学和内部通讯网络，并发现了一个潜在的药物靶点 | 结合了长时间尺度的分子动力学模拟与基于图的深度学习模型（神经关系推理），首次在SIR2中识别出“核心锁定-外周释放”的动态模式，并揭示了由多个节点协调的接力式变构级联网络 | 研究基于计算模拟，其结论需要进一步的实验验证；模型系统为酵母SIR2，在人类同源蛋白中的普适性有待确认 | 阐明蛋白质变构调控的分子机制，特别是辅因子结合如何重塑蛋白质的构象动力学和内部通讯网络 | 酵母SIR2蛋白（一种NAD⁺依赖性去乙酰化酶） | 计算生物学 | 衰老相关疾病 | 分子动力学模拟，基于图的深度学习 | 图神经网络 | 分子动力学轨迹数据 | 多个独立的3微秒分子动力学模拟副本 | NA | 神经关系推理 | NA | NA |
| 769 | 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
|
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 |
| 770 | 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
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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 |
| 771 | 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 |
| 772 | 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
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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 |
| 773 | 2026-02-22 |
KD-SqueezeNet: an efficient deep learning strategy for the multi-task diagnosis of neonatal lung diseases
2026-Feb-20, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-026-06534-0
PMID:41718759
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研究论文 | 本研究开发了一种轻量级深度学习模型KD-SqueezeNet，用于通过胸部X光片对新生儿肺部疾病进行分类，旨在提高诊断准确性和效率 | KD-SqueezeNet集成了知识蒸馏技术，是一种可解释的轻量级模型，在参数数量较少的情况下，在准确性和稳定性方面优于EfficientNet、GhostNet、InceptionNet、RegNet和Vision Transformer等多种模型 | NA | 开发一种高效的深度学习策略，用于新生儿肺部疾病的多任务诊断 | 2,089名新生儿的临床和影像记录，包括胸部X光片 | 计算机视觉 | 新生儿肺部疾病 | 胸部X光成像 | CNN | 图像 | 2,089名新生儿，分为五组：支气管肺发育不良（205例）、肺炎（505例）、气胸（201例）、呼吸窘迫综合征（629例）和正常（549例） | NA | SqueezeNet | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUROC | NA |
| 774 | 2026-02-22 |
Deep learning-based attenuation and scatter correction in myocardial SPECT without using X-ray CT images
2026-Feb-20, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-026-01015-3
PMID:41718858
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 775 | 2026-02-22 |
Antimicrobial resistance gene diversity, prevalence, and mobility within four landfills
2026-Feb-20, Canadian journal of microbiology
IF:1.8Q4
DOI:10.1139/cjm-2025-0226
PMID:41719533
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研究论文 | 本研究通过基因组解析宏基因组测序和深度学习工具，评估了四个活跃城市垃圾填埋场及其邻近水系统中的抗生素抗性基因多样性和流行情况 | 结合序列搜索和深度学习工具，首次系统评估了垃圾填埋场作为抗生素抗性基因热点及其在抗性基因横向转移中的作用 | 研究仅基于四个垃圾填埋场样本，可能无法完全代表全球所有填埋场情况 | 评估垃圾填埋场是否为抗生素抗性的热点区域，并探究其是否通过抗性基因横向转移贡献全球抗性微生物多样性 | 四个活跃城市垃圾填埋场及其邻近地下水或地表水系统中的微生物群落和抗生素抗性基因 | 宏基因组学 | NA | 基因组解析宏基因组测序 | 深度学习工具 | 宏基因组序列数据 | 四个活跃城市垃圾填埋场及其邻近水系统样本 | NA | NA | NA | NA |
| 776 | 2026-02-22 |
Dynamic changes to the tibiofemoral joint line with increasing osteoarthritis severity and its relationship to constitutional alignment : a radiological analysis of 3,320 knees
2026-Feb-19, Bone & joint open
IF:2.8Q1
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研究论文 | 本研究利用深度学习软件分析了3320例膝关节置换术前负重全长X光片，探讨了骨关节炎严重程度与膝关节线动态变化及固有对线之间的关系 | 首次使用深度学习软件大规模量化分析骨关节炎进展中膝关节线的动态变化，并区分了固有对线与动态变化对线的影响 | 研究为横断面回顾性分析，无法确定因果关系；仅基于X光片评估，缺乏其他影像学或临床数据验证 | 探讨骨关节炎严重程度与膝关节线动态变化及固有对线参数之间的关系 | 接受全膝关节置换术患者的3320例膝关节术前负重全长X光片 | 数字病理学 | 骨关节炎 | X光成像，深度学习图像分析 | NA | X光图像 | 3320例膝关节术前负重全长X光片 | NA | NA | p值统计显著性 | NA |
| 777 | 2026-02-22 |
Adaptive learning rate optimization in deep recurrent architectures for precision PM2.5 forecasting under climate variability
2026-Feb-19, Chemosphere
IF:8.1Q1
|
研究论文 | 本研究评估了高级学习率调度策略，以改进LSTM和GRU在PM2.5预测中的性能，使用亚特兰大2023-2025年的空气质量与气象数据 | 比较了多项式、分段常数和余弦衰减调度策略，揭示了架构特定的敏感性，并建立了针对特定地点时间序列空气质量监测的可靠计算基线 | 余弦衰减在孤立实例中减少了峰值误差，但对随机梯度噪声的鲁棒性不足 | 提高PM2.5预测的准确性，以保障公共健康并支持工业排放管理和基于证据的政策制定 | 亚特兰大2023-2025年的空气质量与气象数据 | 机器学习 | NA | NA | LSTM, GRU | 时间序列数据（空气质量与气象数据） | 亚特兰大2023-2025年的数据（具体样本数量未明确） | NA | LSTM, GRU | MAE, R值 | NA |
| 778 | 2026-02-22 |
A deep learning model based on multi-scale self-attention mechanism and 3D EEM fluorescence spectroscopy for water pollution source apportionment: Emphasis on EEM regional feature analysis
2026-Feb-19, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2026.141559
PMID:41720029
|
研究论文 | 本文提出了一种基于多尺度自注意力机制和3D EEM荧光光谱的深度学习模型，用于水污染源解析，特别强调EEM区域特征分析 | 模型整合了3D EEM光谱与多尺度自注意力机制，通过多尺度荧光区域积分特征工程，发现了“维度悖论”，即中等50 nm特征尺度优于更高分辨率的25 nm尺度，挑战了传统高分辨率必然提升性能的假设 | NA | 水污染源解析和水质监测 | 五种水源：鱼塘养殖废水、地下水、地表水、工业废水和模拟废水 | 机器学习 | NA | 3D EEM荧光光谱 | 深度学习模型 | 光谱数据 | NA | NA | 多尺度自注意力机制 | 测试准确率 | NA |
| 779 | 2026-02-22 |
Minimizing Missed Diagnoses of Tibial Plateau Fractures: The Role of AI in Radiographic Evaluation
2026-Feb-18, The Journal of bone and joint surgery. American volume
DOI:10.2106/JBJS.24.00579
PMID:41706010
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研究论文 | 本研究开发了一种基于AI的诊断工具，用于在X光片上识别胫骨平台骨折 | 首次将EfficientNet B3 AI模型应用于胫骨平台骨折的X光片诊断，并展示了高诊断性能 | 数据集中各亚组样本量不平衡，且无法识别含有异物或其他缺陷的X光片 | 开发人工智能诊断工具以减少胫骨平台骨折的漏诊 | 胫骨平台骨折患者的X光片 | 计算机视觉 | 骨科损伤 | X光成像，计算机断层扫描（CT） | CNN | 图像 | 1,809名患者，共3,821张膝关节正位和侧位X光片 | NA | EfficientNet B3 | AUC, 阳性预测值 | NA |
| 780 | 2026-02-22 |
Retraction Note: Enhanced climate change resilience on wheat anther morphology using optimized deep learning techniques
2026-Feb-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-40318-8
PMID:41708830
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |