深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1451 篇文献，本页显示第 1261 - 1280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1261 | 2026-01-30 |
Sex-specific cardiovascular risk prediction using AI-derived epicardial adipose tissue measurements on CT calcium scoring exams
2026-Feb, American journal of preventive cardiology
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.ajpc.2025.101367
PMID:41509672
|
研究论文 | 本研究评估了将心外膜脂肪组学特征与冠状动脉钙化评分结合，用于改善女性心血管事件预测的效能 | 首次在大型队列中验证心外膜脂肪组学特征对女性心血管风险预测的增量价值，并开发了性别特异性模型 | 随访时间相对较短（平均1.7年），且为回顾性研究设计 | 提高女性心血管风险预测的准确性和公平性 | 接受CT钙化评分检查的个体 | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT钙化评分，深度学习分割 | 深度学习模型 | CT图像 | 40,851名个体（其中49.4%为女性），测试集8,169人 | NA | NA | C-index，校准曲线，决策曲线 | NA |
| 1262 | 2026-01-30 |
[Artificial intelligence in diagnostics-a pathology perspective]
2026-Feb, Pathologie (Heidelberg, Germany)
DOI:10.1007/s00292-025-01524-9
PMID:41396309
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综述 | 本文从病理学角度综述了人工智能在诊断中的应用，特别是数字病理学的发展、算法创新及临床实施前景 | 讨论了从卷积神经网络向Vision Transformer模型的转变，以及基础模型和视觉语言模型在病理学中的新兴应用，强调了多模态数据整合的潜力 | 指出技术、法律和社会心理障碍仍需克服，以实现广泛的临床采用 | 探讨人工智能在肿瘤诊断和治疗个性化背景下的应用，以提升病理学诊断的效率和敏感性 | 数字病理学中的全切片图像和文本数据 | 数字病理学 | 肿瘤 | 数字全切片成像 | CNN, Vision Transformer, 基础模型, 视觉语言模型 | 图像, 文本 | NA | NA | Vision Transformer | 效率, 敏感性 | NA |
| 1263 | 2026-01-30 |
CocoaMoniliaDataSet: A cocoa pod dataset to detect and classify Monilia roreri in real conditions
2026-Feb, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112447
PMID:41608050
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研究论文 | 本文提出了一个用于检测和分类可可豆荚中Monilia roreri真菌病害的数据集CocoaMoniliaDataSet，以支持计算机视觉应用 | 首次创建了一个针对可可豆荚Monilia病害的标注图像数据集，涵盖了病害的多个症状阶段，并提供了多种格式的标注以支持目标检测算法训练 | 数据集仅包含1953张图像，样本规模相对有限，且病害分类基于视觉症状而非完整的生物周期 | 开发一个用于农业病害检测的计算机视觉数据集，以促进可可豆荚Monilia病害的早期诊断 | 可可豆荚及其感染Monilia roreri真菌后的症状阶段 | 计算机视觉 | 植物真菌病害 | 数字图像采集与标注 | NA | 图像 | 1953张可可豆荚图像，分为四个类别：健康、病害周期1、周期2-3、周期4 | NA | NA | NA | NA |
| 1264 | 2026-01-30 |
Detection of Acromegaly From Facial Images Using Machine Learning: A Comparison With Clinical Experts
2026-Feb, Journal of the Endocrine Society
IF:3.0Q2
DOI:10.1210/jendso/bvaf203
PMID:41608201
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研究论文 | 本研究通过机器学习分析面部图像，验证了其在肢端肥大症检测中的有效性，并与临床专家评估进行了比较 | 首次在大型、特征明确的队列中，使用基于面部特征预训练的深度学习模型（FaRL）进行肢端肥大症检测，并与多种ImageNet预训练模型及临床专家进行性能对比 | 样本主要来自瑞典大学医院，可能限制了结果的普适性；且患者中79%已生化控制，可能影响模型对活动性疾病的检测敏感性 | 开发并验证一种基于面部图像分析的简单、精确的肢端肥大症预筛查方法 | 155名肢端肥大症患者（79%生化控制）和153名匹配对照的面部图像 | 计算机视觉 | 肢端肥大症 | 智能手机采集面部图像 | CNN | 图像 | 308名参与者（155名患者，153名对照） | NA | ResNet50, InceptionV2, DenseNet121, FaRL | AUC, 特异性, 敏感性 | NA |
| 1265 | 2026-01-29 |
The engagement behaviors and treatment barriers for depressed patients in an online health community: a pre-/post-treatment comparison
2026-Feb, Acta psychologica
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.actpsy.2025.106051
PMID:41349269
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研究论文 | 本研究通过分析中国抑郁症在线健康社区的用户发帖，比较了治疗前与治疗后用户在参与行为和治疗障碍方面的差异 | 结合关键词过滤和深度学习分类方法，首次在抑郁症在线健康社区中区分并比较了治疗前与治疗后用户群体，揭示了他们在社区参与和治疗障碍方面的显著差异 | 研究数据仅来源于一个中国的在线健康社区，可能无法完全代表其他文化背景或平台的用户情况，且用户自我报告的数据可能存在偏差 | 探究抑郁症患者在在线健康社区中的参与行为差异以及治疗前后所面临的不同障碍 | 中国抑郁症在线健康社区中的用户，包括25,743名治疗后用户和4,891名治疗前用户 | 自然语言处理 | 抑郁症 | 深度学习分类 | NA | 文本 | 1,585,429条帖子，涉及30,634名用户 | NA | NA | NA | NA |
| 1266 | 2026-01-29 |
CEO perceived personality and corporate risk disclosure in prospectus: A multimodal machine learning analysis
2026-Feb, Acta psychologica
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.actpsy.2025.106099
PMID:41389399
|
研究论文 | 本研究探讨了CEO人格特质如何影响IPO风险披露质量，并采用了一种新颖的多模态深度学习方法，利用IPO路演展示的视听数据来测量CEO人格特质 | 引入了一种新颖的多模态深度学习方法，通过整合视觉和音频数据来捕捉言语和非言语行为线索，从而比传统的单模态方法更全面地评估人格特质 | 研究仅基于中国创业板和科创板2019年至2024年的数据，样本可能不具有全球代表性；未讨论其他潜在调节变量 | 探究CEO人格特质对IPO风险披露质量的影响，并检验承销商声誉的调节作用 | 中国创业板和科创板的IPO公司及其CEO | 自然语言处理, 计算机视觉 | NA | 多模态深度学习分析 | 深度学习模型 | 音频, 视频 | 866家IPO公司 | NA | NA | NA | NA |
| 1267 | 2026-01-29 |
Multifeature Ultrasound-Based Classification for Breast Lesions: A Comparative Study of PONS Image Enhancement Technology
2026-Feb, Mayo Clinic proceedings. Innovations, quality & outcomes
DOI:10.1016/j.mayocpiqo.2025.100691
PMID:41584234
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研究论文 | 本研究开发了一种结合原始B超图像与两种优化表示（增强超声和质量改善超声）的多特征框架，用于乳腺癌分类，并比较了三种深度学习架构的性能 | 提出了结合PONS图像增强技术的多特征超声分类框架，有效克服了B超图像质量差和操作者变异性的关键限制 | 研究为回顾性研究，未来需要探索增强的融合策略并在更广泛人群中验证 | 开发稳健的乳腺癌超声分类方法，克服传统B超在人工智能诊断中的局限性 | 来自688名患者的62,912张乳腺超声扫描图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像，PONS图像增强技术 | GCN, MAE, CNN | 超声图像 | 62,912张扫描图像（来自688名患者） | NA | 图卷积网络, 掩码自编码器, 多尺度卷积神经网络 | 准确率, AUC, F1分数, 敏感度, 特异度 | NA |
| 1268 | 2026-01-29 |
A comprehensive combined dataset on Hibiscus and Tea plant leaf disease images for classifications
2026-Feb, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112357
PMID:41586079
|
研究论文 | 本研究构建了一个结合木槿和茶树叶片病害图像的综合性数据集，并利用ConvNextTiny深度学习模型进行病害分类 | 首次将两种不同植物物种（木槿和茶树）的叶片病害图像合并为单一数据集，并应用轻量级ConvNextTiny模型实现跨物种病害分类 | 仅包含两种植物物种的病害，可能无法推广到其他植物种类；数据增强技术可能引入人为伪影 | 开发一个用于木槿和茶树叶片病害早期检测的准确高效分类系统 | 木槿和茶树的叶片图像，涵盖多种病害类型和健康状态 | 计算机视觉 | 植物病害 | 图像采集（SONY α7 II DSLR相机）、数据增强（翻转、旋转、缩放、平移、噪声添加、亮度调整） | CNN | 图像 | 1,413张原始图像和13,000张增强图像 | PyTorch | ConvNextTiny | 准确率 | NA |
| 1269 | 2026-01-28 |
The Future trends of Artificial Intelligence and innovative technologies in the new era of pharmaceutical sciences and Industry 4.0
2026-Feb, Drug development and industrial pharmacy
IF:2.4Q3
DOI:10.1080/03639045.2025.2590707
PMID:41241791
|
综述 | 本文综述了人工智能在药学科学中的变革性影响，重点关注其与现代技术的融合以及在药物研发、生产及数字化转型中的推动作用 | 整合人工智能与机器学习、深度学习及工业4.0技术（如物联网、机器人、区块链、数字孪生），以推动个性化医疗和自适应制造流程 | 面临数据隐私、算法偏见及法规更新需求等挑战 | 探讨人工智能在药学科学及工业4.0新时代中的未来趋势和创新技术应用 | 药学科学领域，包括药物研发、生产、供应链优化及个性化医疗 | 机器学习 | NA | NA | NA | 基因组数据、临床数据、环境数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1270 | 2026-01-28 |
Artificial intelligence in psychiatry: Current and emerging trends, clinical applications, and research gaps explored through a bibliometric analysis
2026-Feb, Asian journal of psychiatry
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ajp.2026.104828
PMID:41499904
|
综述 | 本文通过文献计量学方法分析了精神病学领域基于人工智能的科学出版物，以识别主要主题、研究趋势和未来机会 | 利用文献计量学方法系统梳理了精神病学中AI研究的演变趋势，并识别了新兴主题如数字健康、可解释性以及伦理治理 | 研究主要基于Web of Science数据库的出版物，可能存在发表偏倚，且未深入评估单个研究的质量或临床有效性 | 分析精神病学领域人工智能研究的出版趋势、核心主题及未来研究方向 | 1980年至2025年间发表在Web of Science精神病学类别下的2328篇原创研究文章 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 文献计量分析 | NA | 文本 | 2328篇原创研究文章 | RStudio, Bibliometrix | NA | NA | NA |
| 1271 | 2026-01-28 |
A deep learning-based tool for rapid and automated detection of Cryptosporidium oocysts: A new approach for veterinary diagnostics and epizootiological surveys
2026-Feb, Experimental parasitology
IF:1.4Q3
DOI:10.1016/j.exppara.2026.109099
PMID:41529739
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的工具，用于快速自动检测犊牛粪便样本显微图像中的隐孢子虫卵囊 | 首次将最先进的目标检测算法YOLOv10和YOLOv11应用于隐孢子虫卵囊的自动化识别，为兽医诊断和流行病学调查提供了新方法 | 研究仅使用了406张标注图像的数据集，样本量相对有限，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种快速、准确、自动化的隐孢子虫卵囊检测工具，以改善疾病管理和控制 | 感染隐孢子虫的犊牛粪便样本中的隐孢子虫卵囊 | 计算机视觉 | 隐孢子虫病 | 显微成像 | 目标检测模型 | 图像 | 406张标注图像 | NA | YOLOv10, YOLOv11 | 精确率, 召回率, 平均精度均值(mAP) | NA |
| 1272 | 2026-01-28 |
Artificial Intelligence in Nutrigenomics: A Critical Review on Functional Food Insights and Personalized Nutrition Pathways
2026-Feb, Journal of human nutrition and dietetics : the official journal of the British Dietetic Association
IF:2.9Q3
DOI:10.1111/jhn.70200
PMID:41542760
|
综述 | 本文批判性地评估了人工智能在营养基因组学中的应用，重点关注其在解释功能性食物-基因相互作用、支持个性化营养策略以及实现基于证据的饮食干预以改善健康结果方面的作用 | 系统性地整合了人工智能（特别是机器学习和深度学习）在营养基因组学领域的最新应用，强调了其在识别复杂基因-饮食相互作用、支持生物标志物发现和实现实时监测方面的创新潜力 | 存在算法偏见、数据隐私和伦理治理方面的挑战，且综述范围可能受限于2010-2025年的文献，未能涵盖更早期的研究 | 评估人工智能在营养基因组学中的应用潜力，以推动个性化营养和基于证据的饮食干预 | 营养基因组学、功能性食物、基因-饮食相互作用、个性化营养策略 | 机器学习 | 肥胖、糖尿病、心血管疾病 | 机器学习、深度学习 | NA | 遗传数据、代谢数据、生活方式数据 | 基于142项研究的定性综合，未提供具体样本量 | NA | NA | NA | NA |
| 1273 | 2026-01-28 |
Automated landmark detection and view positioning assessment of shoulder grashey view radiographs using cascade deep learning: A dual-center validation study
2026-Feb, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70285
PMID:41579106
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个级联深度学习模型，用于自动定位肩关节Grashey位X光片上的解剖标志并评估投照位置 | 结合RetinaNet和U-Net架构的级联深度学习框架，用于自动检测14个解剖标志并测量关键肩角等放射学参数，其性能在不同图像质量下保持一致 | 模型仅在两个医疗中心的650张X光片上进行训练和验证，样本量有限，且外部验证仅包含50张图像 | 开发并验证一个深度学习模型，用于自动定位肩关节Grashey位X光片的解剖标志并准确评估放射学投照位置 | 肩关节Grashey位X光片 | 计算机视觉 | 肩袖病变 | X光成像 | 深度学习 | 图像 | 650张肩关节Grashey位X光片（500张用于训练，100张用于内部测试，50张用于外部测试） | NA | RetinaNet, U-Net | 平均标志点误差（毫米），关键肩角误差（度） | NA |
| 1274 | 2026-01-28 |
Advances in endometrial cancer screening: a comprehensive review of current methods and emerging technologies
2026-Feb, International journal of clinical oncology
IF:2.4Q3
DOI:10.1007/s10147-025-02941-9
PMID:41385140
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综述 | 本文全面回顾了子宫内膜癌筛查方法的演变，涵盖传统方法、新兴技术和整合策略 | 整合分子诊断与传统影像学方法，并探讨了深度学习在组织病理学图像分子亚型预测中的应用 | 普遍筛查对无症状人群成本过高，且部分方法（如特定基因面板的甲基化分析）的敏感性和特异性范围较宽 | 评估子宫内膜癌筛查技术的进展，优化诊断准确性、可及性和成本效益 | 子宫内膜癌筛查方法，包括传统影像学、分子诊断和细胞学技术 | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | DNA甲基化分析，液体基细胞学，免疫细胞化学，数字图像分析 | 深度学习 | 组织病理学图像 | NA | NA | NA | 敏感性，特异性 | NA |
| 1275 | 2026-01-27 |
Deep learning-based tooth segmentation for enhanced visualization of dental anomalies and pathologies
2026-Feb, Annals of anatomy = Anatomischer Anzeiger : official organ of the Anatomische Gesellschaft
DOI:10.1016/j.aanat.2025.152771
PMID:41360207
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的实例级牙齿分割方法，用于CBCT扫描，以增强可视化并简化牙科异常检测 | 提出了一种加速标注程序，专家标注部分图像后，模型自动标注剩余图像，实现了高效的牙齿分割 | 研究仅基于470个扫描数据，样本量有限，且未在更广泛或多样化的数据集上进行验证 | 开发并验证深度学习模型，用于CBCT扫描中的牙齿分割，以提升牙科异常的检测效率和可视化效果 | CBCT扫描数据，包含各种牙科异常（如龋齿、缺牙、骨岛、根尖周炎）或牙科历史（如填充、修复、根管手术） | 计算机视觉 | 牙科疾病 | CBCT | 深度学习模型 | 图像 | 470个扫描用于训练，60个扫描用于验证 | NA | NA | Jaccard指数, 平均相对体积差异 | NA |
| 1276 | 2025-12-21 |
Enhancing deep learning telemedicine for retinopathy of prematurity: current evidence and opportunities for improvement
2026-Feb, Eye (London, England)
DOI:10.1038/s41433-025-04188-0
PMID:41419595
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1277 | 2026-01-26 |
Artificial intelligence in metagenome-assembled genome reconstruction: Tools, pipelines, and future directions
2026-Feb, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2026.107390
PMID:41506577
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综述 | 本文综述了人工智能在宏基因组组装基因组重建中的应用工具、流程及未来方向 | 系统整合了传统与基于AI的宏基因组组装基因组重建工作流，并重点介绍了表示学习、基于图的分箱方法、AI组装器和抛光工具等创新点，以及可解释AI、联邦学习、多模态整合和基于大语言模型的注释等新兴趋势 | NA | 探讨人工智能如何克服宏基因组组装基因组重建中的技术挑战，并展望未来发展方向 | 宏基因组组装基因组重建流程，包括质量控制、组装、分箱、细化和注释 | 机器学习 | NA | 宏基因组测序 | 机器学习, 深度学习 | 宏基因组测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1278 | 2026-01-26 |
ProteinDJ: A high-performance and modular protein design pipeline
2026-Feb, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.70464
PMID:41562285
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为ProteinDJ的高性能模块化蛋白质设计流程，旨在解决现有蛋白质设计工具在可扩展性和吞吐量方面的限制 | 开发了一个专为高性能计算系统优化的开源蛋白质设计流程，通过Nextflow和Apptainer实现工作流并行化，显著提高了设计生成和测试的效率 | 未明确说明该流程在不同蛋白质靶点或结构类型上的通用性验证程度，也未提供与其他现有流程的直接性能比较数据 | 开发一个高效、可扩展的蛋白质设计流程，以加速新型合成蛋白质（特别是结合剂）的发现过程 | 合成蛋白质（蛋白质结合剂）的设计与验证 | 机器学习 | NA | 深度学习、蛋白质结构预测、序列设计 | 扩散模型、神经网络 | 蛋白质结构数据、序列数据 | NA | Nextflow, Apptainer | RoseTTAFold Diffusion, ProteinMPNN, Full-Atom MPNN, AlphaFold2, Boltz-2 | NA | 高性能计算系统、GPU和CPU并行计算 |
| 1279 | 2026-01-25 |
Rapid MR examination with deep learning reconstruction improves diagnosis of complicated acute appendicitis
2026-Feb, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112554
PMID:41289720
|
研究论文 | 本研究评估了采用深度学习重建的非对比快速磁共振成像协议在诊断急性阑尾炎并发症方面的性能 | 首次将深度学习重建技术应用于非对比快速MRI协议，以提高对复杂阑尾炎的诊断准确性 | 样本量较小（仅62名患者），且部分患者仅接受MRI检查，缺乏完全一致的比较组 | 评估深度学习重建在快速MRI中诊断复杂阑尾炎的效果 | 急性阑尾炎患者，包括孕妇 | 医学影像分析 | 急性阑尾炎 | 磁共振成像（T2加权、T1加权、扩散加权成像）、深度学习重建 | 深度学习模型 | 医学影像（MRI图像） | 62名患者，其中55名确诊急性阑尾炎 | NA | NA | 敏感性、阴性预测值、受试者工作特征分析、kappa统计 | NA |
| 1280 | 2026-01-25 |
Deep learning-reconstructed hepatobiliary MRI: Enhancing biliary delineation, lesion margin sharpness, and small lesion detection
2026-Feb, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112574
PMID:41314015
|
研究论文 | 本研究评估了深度学习重建的T1加权VIBE序列在肝胆MRI中相对于传统VIBE序列在胆道可视化、病灶检测和伪影抑制方面的性能 | 首次将深度学习重建技术应用于肝胆MRI的T1加权VIBE序列，实现了更薄的1.5毫米层厚扫描，显著提升了三级胆管显示、病灶边缘锐利度和小病灶检测能力 | 纹理自然度略有降低，且研究为回顾性设计，样本量相对有限 | 评估深度学习重建的MRI序列在肝胆成像中的临床应用价值 | 疑似肝脏病变的患者及其MRI图像 | 医学影像分析 | 肝脏疾病 | 钆塞酸增强MRI，深度学习图像重建 | 深度学习模型 | MRI图像 | 94名患者，145个病灶 | NA | NA | 边缘上升距离，对比噪声比，检测率 | NA |