深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1474 篇文献，本页显示第 821 - 840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 821 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 822 | 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 |
| 823 | 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 |
| 824 | 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 |
| 825 | 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 |
| 826 | 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 |
| 827 | 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 |
| 828 | 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 |
| 829 | 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
|
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 |
| 830 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 831 | 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 |
| 832 | 2026-02-24 |
XRepDDA: An Interpretable Drug-Disease Association Prediction Framework Leveraging Pretrained Chemical Language Models
2026-Feb-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02901
PMID:41617662
|
研究论文 | 提出一个名为XRepDDA的可解释药物-疾病关联预测框架，通过整合多模态特征表示和深度度量学习来提高预测准确性和鲁棒性 | 整合了预训练化学语言模型进行药物表示、基于MeSH本体的分层语义图进行疾病表示，并采用改进的ModernNCA架构进行深度度量学习，同时建立了多层次可解释性框架 | 未在摘要中明确说明 | 提高药物重定位中药物-疾病关联预测的准确性和可解释性 | 药物-疾病关联 | 自然语言处理, 机器学习 | 阿尔茨海默病, 胃肿瘤 | 分子对接实验 | 预训练语言模型, 图嵌入, 深度度量学习 | SMILES序列, 语义图, 结构化数据 | 多个公共基准数据集 | NA | ModernNCA | AUC, AUPR | NA |
| 833 | 2026-02-24 |
Diagnostic Accuracy of Artificial Intelligence Models in Computed Tomography Interpretation of Chronic Rhinosinusitis: A Systematic Review
2026-Feb-23, Ear, nose, & throat journal
DOI:10.1177/01455613261423741
PMID:41725413
|
系统综述 | 本文系统综述并比较了人工智能模型在慢性鼻窦炎CT图像解读中的诊断准确性 | 首次对AI模型在慢性鼻窦炎CT诊断中的准确性进行系统综述，并识别了基于ResNet的模型展现出潜力 | 方法学异质性限制了研究间的可比性，需要标准化、多中心验证和临床数据整合以提高普适性 | 系统评估和比较人工智能模型在慢性鼻窦炎CT图像解读中的诊断准确性 | 慢性鼻窦炎患者的CT图像 | 计算机视觉 | 慢性鼻窦炎 | 计算机断层扫描 | CNN, 深度学习 | 图像 | 6项研究，涉及2178名患者 | NA | 卷积神经网络, ResNet, 混合深度学习模型 | 灵敏度, 特异度, 准确度, AUC | NA |
| 834 | 2026-02-24 |
Unveil Fundamental Graph Properties for Neural Architecture Search
2026-Feb-23, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202516574
PMID:41725562
|
研究论文 | 本文提出了一种名为NASGraph的方法，将神经网络架构转换为图，并通过图属性预测其性能，以促进神经架构搜索 | 首次将神经网络架构转换为图结构，并利用图属性来预测和优化架构性能，为神经架构搜索提供了新的视角 | 未明确说明方法在极端复杂架构或跨领域任务中的泛化能力 | 探索神经网络架构的结构特性与其性能之间的关系，以改进神经架构搜索方法 | 神经网络架构 | 机器学习 | NA | NA | NA | 图数据 | NA | NA | NA | NA | 显著减少的计算资源 |
| 835 | 2026-02-24 |
A comprehensive review of non-destructive technologies for banana ripeness assessment: implications for food quality, safety, and supply chain management
2026-Feb-23, Critical reviews in food science and nutrition
IF:7.3Q1
DOI:10.1080/10408398.2026.2630105
PMID:41729096
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综述 | 本文全面综述了用于香蕉成熟度评估的非破坏性技术，并探讨了其对食品质量、安全和供应链管理的影响 | 系统性地比较了多种非破坏性技术（如介电特性、深度学习、图像处理、激光诱导背向散射成像和光谱学）在香蕉成熟度评估中的应用，并强调了多模态传感器融合和先进计算模型的集成趋势 | 标准化成熟度识别在不同香蕉品种和环境条件下存在挑战，且先进技术面临计算和实际应用障碍 | 评估非破坏性技术在香蕉成熟度检测中的应用，以优化供应链管理、减少食物浪费 | 香蕉（Musa spp.）及其成熟阶段 | 计算机视觉 | NA | 介电特性分析、图像处理、激光诱导背向散射成像、光谱学 | 深度学习、人工神经网络 | 图像、多模态传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 836 | 2026-02-24 |
Artificial intelligence in paediatric neuroradiology: current landscape, challenges, and future directions
2026-Feb-23, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-026-06547-9
PMID:41729266
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综述 | 本文回顾了人工智能在儿科和胎儿神经放射学中的当前应用、挑战及未来方向 | 特别关注儿科特有的因素，如大脑发育和数据稀缺性，并提出了通过数据共享、联邦学习等策略应对挑战 | 临床采用仍然有限，主要障碍包括高实施成本、大规模多样化儿科数据集不足以及安全、偏见和监管方面的担忧 | 评估人工智能在儿科神经放射学中的实践、障碍和未来潜力 | 儿科和胎儿神经放射学中的图像分割、病变检测、分类、预后和临床决策支持研究 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 837 | 2026-02-24 |
ASO Visual Abstract: AI-FLEET: Phase I - Multimodal Deep Learning Model for Phyllodes Tumor Classification
2026-Feb-23, Annals of surgical oncology
IF:3.4Q1
DOI:10.1245/s10434-026-19322-9
PMID:41729465
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 838 | 2026-02-24 |
A deep learning-based computer-aided determination method for dominant follicle identification and antral follicle count in pelvic MRI images
2026-Feb-20, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-026-01518-5
PMID:41721332
|
研究论文 | 开发并评估了一种基于深度学习的计算机辅助测定方法，用于在盆腔MRI图像中自动进行窦卵泡计数和优势卵泡识别 | 提出了一种多阶段计算机辅助测定方法，结合YOLOv11检测模型和新型LCR-UNet分割模型，集成了轻量级空洞空间金字塔池化模块和级联解码器，以克服MRI卵泡分析的高标注成本和手动解释依赖 | 研究样本量相对有限（124名患者），且仅使用T2加权MRI图像，可能未涵盖所有临床场景 | 开发自动化工具以辅助卵巢储备和生育能力评估 | 盆腔MRI图像中的卵巢结构和卵泡 | 计算机视觉 | 生殖系统疾病 | MRI成像 | CNN | 图像 | 124名患者的417张T2加权MRI切片 | NA | YOLOv11, LCR-UNet | Dice相似系数, 准确率, F1分数, 精确率 | NA |
| 839 | 2026-02-24 |
A perturbed multilayer perceptron approach to predicting distant metastatic sites of cancer patients
2026-Feb-20, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 本文开发了一种名为扰动多层感知器（PMLP）的深度学习模型，用于基于癌症样本原发部位的竞争性内源RNA表达水平及其相关性预测远处转移部位 | 首次将PMLP与ceRNA相关性变化（ΔSCCs）相结合，用于预测特定远处转移部位，并展示了优越的预测性能和模型可解释性 | 由于可用于训练模型的数据量有限以及远处转移固有的复杂性，预测远处转移比淋巴结转移更具挑战性 | 预测癌症患者的远处转移部位，以辅助癌症转移的早期识别和干预 | 癌症患者，特别是其原发部位的基因表达数据 | 机器学习 | 癌症 | 基因表达分析，竞争性内源RNA（ceRNA）相关性变化（ΔSCCs） | 多层感知器（MLP） | 基因表达数据 | NA | NA | 扰动多层感知器（PMLP） | AUC, 准确率, F1分数 | NA |
| 840 | 2026-02-24 |
Prediction of Temperature Intervals Driven by Multiple Indicator Gases during Spontaneous Coal Combustion and Oxidation
2026-Feb-17, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c11582
PMID:41726723
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研究论文 | 本研究提出了一种基于多种指标气体的煤自燃温度区间预测模型，用于提高煤矿安全预警能力 | 首次将灰狼优化算法、卷积神经网络、双向长短期记忆网络和分位数回归相结合，构建了多指标气体驱动的温度区间预测模型，实现了点预测和区间预测的双重优化 | 模型训练数据仅来自特定煤矿的煤样实验，需要在更多不同地质条件的煤矿数据进行泛化验证 | 开发高精度的煤自燃温度区间预测方法，为煤矿火灾预防和控制提供理论支持 | 松新庄煤矿4号煤层的煤样，以及东滩煤矿的独立验证数据 | 机器学习 | NA | 煤自燃升温实验，指标气体筛选分析系统 | CNN, BiLSTM, GWO, QR | 实验数据（气体浓度、温度） | 200组煤自燃加热实验数据集 | NA | GWO-CNN-BiLSTM-QR, CNN-BiLSTM, BiLSTM, GWO-BiLSTM, MLP, GWO-MLP | 决定系数, 均方根误差, 基于覆盖宽度的准则, 平均预测区间覆盖距离 | NA |