深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1520 篇文献，本页显示第 61 - 80 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2026-02-28 |
Clinically interpretable deep learning for pediatric dental age estimation with explainable AI
2026-Feb-26, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-07961-z
PMID:41742153
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 62 | 2026-04-04 |
BiToxNet: a deep learning framework integrating multimodal features for accurate identification of neurotoxic peptides and proteins
2026-Feb-26, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-026-02508-8
PMID:41749211
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研究论文 | 本研究提出了一种名为BiToxNet的深度学习框架，通过整合来自蛋白质大语言模型的进化嵌入和十种手工生化描述符，利用双线性注意力网络实现多模态特征融合，用于准确识别神经毒性肽和蛋白质 | BiToxNet通过双线性注意力网络（BAN）有效整合进化嵌入和手工生化特征，实现了跨模态交互和残基级依赖性的建模，显著提升了神经毒性预测的准确性和泛化能力 | 未明确提及具体局限性，但现有计算方法通常受限于浅层特征工程和多模态融合策略的不足 | 开发一个准确预测肽和蛋白质神经毒性的计算框架，以支持蛋白质治疗药物的安全性评估和蛋白质药物开发 | 神经毒性肽和蛋白质 | 自然语言处理 | NA | 蛋白质大语言模型 | 深度学习 | 序列数据 | 三个不同序列长度的数据集：蛋白质数据集、肽数据集和组合数据集，以及一个外部不平衡数据集 | NA | 双线性注意力网络（BAN） | 准确率 | NA |
| 63 | 2026-04-04 |
Decoding cardiovascular risk in Chinese middle-aged and elderly adults: a 9-year prospective study integrating machine learning with explainable AI based on CHARLS cohort
2026-Feb-26, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-026-03389-1
PMID:41749231
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研究论文 | 本研究基于中国健康与养老追踪调查队列数据，结合机器学习与可解释人工智能技术，开发并验证了一个针对中国中老年人群的心血管疾病长期风险预测模型 | 首次将可解释人工智能技术（SHAP）与机器学习算法（梯度提升机）相结合，针对中国中老年人群开发心血管疾病风险预测模型，实现了预测准确性与临床可解释性的平衡 | 模型重要性分析反映的是统计贡献而非因果关系，且需要独立队列的外部验证才能确立普适性 | 开发并验证一个针对中国中老年人群的心血管疾病长期风险预测模型 | 中国中老年人群（年龄≥45岁） | 机器学习 | 心血管疾病 | 队列研究，机器学习 | 梯度提升机，以及包含线性、非线性、集成学习和深度学习在内的12种算法 | 纵向队列数据 | 8080名参与者完成9年随访，其中训练队列5699人 | 未明确说明 | 未明确说明 | AUC，特异性，阳性预测值，敏感性 | NA |
| 64 | 2026-04-04 |
Integration of fairness-awareness into clinical language processing models
2026-Feb-24, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-026-01433-9
PMID:41731014
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研究论文 | 本研究评估了从临床文本预测种族时模型的性能和公平性，并探讨了将公平性意识整合到临床语言处理模型中的方法 | 提出了一种两阶段主动学习框架来指导注释，并应用公平性感知损失函数以减轻不同种族群体间的差异，同时比较了多种深度学习模型在公平性优化下的表现 | 公平性干预措施高度依赖于模型类型，某些模型在应用公平性约束后性能下降或倾向于多数预测，且种族、性别和年龄间的持续差异表明算法偏见反映了上游文档记录的不平等 | 评估临床人工智能系统在预测种族时的模型性能和公平性，以促进其在多样化患者群体中的公平部署 | 临床文本数据，特别是来自初级保健数据库的电子健康记录 | 自然语言处理 | NA | 深度学习，主动学习 | transformer-based deep learning models, hierarchical convolutional neural network | 文本 | NA | NA | transformer, hierarchical convolutional neural network | macro F1, accuracy, performance equity | NA |
| 65 | 2026-02-26 |
Deep learning models for pulmonary embolism segmentation on dual-energy CT: performance analysis and image quality correlation
2026-Feb-24, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02221-6
PMID:41735881
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 66 | 2026-04-04 |
Universal framework for efficient estimation of stability in multi-principal element alloys
2026-Feb-23, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69585-9
PMID:41730879
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研究论文 | 本文提出了一种通用框架，用于高效预测多主元合金的稳定性 | 通过物理模型将多主元合金的总能量表示为低维子系统能量的线性组合，实现了在广泛成分和结构空间中的可合成性预测，其准确性可与最先进的深度学习模型相媲美，同时保持了通过团簇展开理论的可解释性 | NA | 预测多主元合金在全球化学空间中的合成可及性 | 多主元合金 | 机器学习 | NA | 密度泛函理论 | 物理模型 | 计算数据集 | 135,791个多主元合金，涵盖28种金属和最多十个组分 | NA | NA | 平均绝对误差 | NA |
| 67 | 2026-04-04 |
Normative growth trajectories of fetal brain regions validated by satisfactory maturation of neurodevelopmental domains at 2 years of age
2026-Feb-23, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69657-w
PMID:41730874
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研究论文 | 本研究利用深度学习分析胎儿大脑超声扫描数据，建立了与2岁时神经发育评分相关的16个大脑结构的标准化生长轨迹 | 首次通过深度学习量化了胎儿大脑16个结构的生长轨迹，提出了反映大脑区域异步成熟的rILV/rPLV比值，并创建了量化生物年龄与时间年龄偏差的胎儿大脑成熟指数 | 研究仅覆盖18-27孕周的胎儿数据，未包含更早期或更晚期的发育阶段 | 建立与正常神经发育结果相关的胎儿大脑区域标准化生长参考轨迹 | 4205例18-27孕周的健康胎儿大脑超声扫描数据 | 医学影像分析 | NA | 3D超声成像 | 深度学习 | 3D超声图像 | 4205例胎儿大脑扫描（来自多国健康队列） | NA | NA | 方差解释百分比 | NA |
| 68 | 2026-04-04 |
Sign4all: a Spanish Sign Language dataset
2026-Feb-23, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06872-6
PMID:41730896
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研究论文 | 本文介绍了Sign4all数据集，这是一个专为西班牙手语孤立词识别设计的高密度、手势平衡数据集 | 提出首个针对西班牙手语的高密度数据集，提供左右手平衡的样本表示，并包含视频和骨骼关键点两种数据格式 | 词汇量仅涵盖24个与餐饮领域相关的日常活动手势，未涉及连续手语识别 | 解决手语识别中数据稀疏性和右手偏向问题，促进包容性人机交互技术发展 | 西班牙手语(LSE)的孤立手势 | 计算机视觉 | NA | 视频录制、骨骼关键点提取 | Transformer, 骨骼模型 | 视频, 骨骼关键点 | 7,756个高分辨率RGB视频样本，平均每个手势323个样本 | TensorFlow, PyTorch | Transformer | NA | NA |
| 69 | 2026-04-04 |
A multi-modal approach for recognizing fake news and influential nodes in spreading them using deep learning and network analysis
2026-Feb-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35342-7
PMID:41708655
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研究论文 | 本文提出了一种结合深度学习和网络分析的多模态方法，用于识别社交媒体上的假新闻及其传播中的关键节点 | 创新点在于将深度学习与基于图的聚类技术相结合，有效检测谣言源头并预测传播路径，采用GloVe技术描述内容特征，并引入新的聚类方法识别社区结构 | NA | 研究目标是减少社交媒体上谣言的危害，通过检测谣言源头和识别传播中的关键节点 | 研究对象是社交媒体网络中的谣言传播内容和用户节点 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | GloVe技术, 深度神经网络, 图聚类 | 深度神经网络 | 文本, 网络图数据 | 使用了真实社交网络数据库 | NA | NA | 准确率, 精确率, 处理时间 | NA |
| 70 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 71 | 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 |
| 72 | 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 |
| 73 | 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 |
| 74 | 2026-04-04 |
Detection of Prostate Cancer in 3-Dimensional Pathology Datasets via Generative Immunolabeling
2026-Feb-13, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2026.100975
PMID:41692323
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研究论文 | 本文提出了一种名为SIGHT的3D计算流程，用于自动化和改进3D病理数据集中良性区域与前列腺癌富集区域的划分 | 开发了基于深度学习的3D图像翻译模型，将H&E模拟3D病理数据集转换为多路复用3D免疫荧光数据集，以促进肿瘤检测，并生成可解释的3D热图 | 未明确说明模型在更大或更多样化数据集上的泛化能力，以及计算资源的具体需求 | 自动化并改进3D病理数据集中良性区域与前列腺癌富集区域的划分，以支持基于3D病理数据集的风险分层 | 前列腺组织样本 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 3D病理学，免疫荧光 | 深度学习图像翻译模型 | 3D图像数据 | 75名患者 | NA | NA | F1分数 | NA |
| 75 | 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
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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 |
| 76 | 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 |
| 77 | 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 |
| 78 | 2026-04-01 |
A Channel-Independent Anchor Graph-Regularized Broad Learning System for Industrial Soft Sensors
2026-Feb-28, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e28030274
PMID:41899926
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研究论文 | 本文提出了一种用于工业软传感器的通道独立锚图正则化宽度学习系统，以处理复杂工业数据的非线性动态和强多变量耦合问题 | 提出了通道独立策略，通过构建物理隔离的特征通道对多变量输入进行正交分解；利用RBF构建增强节点并复用其聚类中心作为图锚点，设计了一种高效的流形正则化算法 | 仅在IndPenSim过程数据集上进行了实验验证，未在其他工业场景或更大规模数据集上测试 | 为复杂工业数据开发高效、高精度的软传感器建模方法，平衡预测精度与计算效率 | 复杂工业过程的时间序列数据 | 机器学习 | NA | 径向基函数，流形正则化 | 宽度学习系统 | 时间序列数据 | NA | NA | 通道独立锚图正则化宽度学习系统 | 预测精度，训练效率 | NA |
| 79 | 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 |
| 80 | 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
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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 |