深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1546 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 | 2026-03-07 |
A Biologically Lubricating Allicin-Based Nanoplatform for Remodeling the Inflammation-Senescence Axis in the Treatment of Periodontitis
2026-Mar-05, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202523197
PMID:41787647
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研究论文 | 本研究开发了一种基于大蒜素的生物润滑纳米平台（PPCG），用于通过重塑炎症-衰老轴来治疗牙周炎 | 受“堡垒效应”启发，构建了兼具物理润滑屏障和生物活性药物释放的双重保护纳米平台，首次将生物润滑与大蒜素的抗炎、抗衰老作用相结合，并利用人工智能模型辅助评估疗效 | 研究目前仅在动物模型中进行验证，尚未进行人体临床试验；人工智能辅助检测系统的泛化能力有待进一步验证 | 开发一种能够同时抑制细菌粘附、调节炎症反应和减缓组织衰老的新型牙周炎治疗策略 | 牙周炎小鼠模型、骨髓间充质干细胞（BMMSCs）、口腔微生物群 | 数字病理学 | 牙周炎 | 纳米药物递送系统、深度学习辅助分析 | 深度学习模型 | 图像数据（推测为组织切片或微生物成像） | 小鼠牙周炎模型（具体数量未明确说明） | NA | YOLO v8 | NA | NA |
| 1262 | 2026-03-07 |
Deep learning linking mechanistic models to single-cell transcriptomics data reveals transcriptional bursting in response to DNA damage
2026-Mar-04, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.100623
PMID:41779826
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研究论文 | 本研究提出了一种名为DeepTX的可解释且可扩展的推理框架，利用深度学习连接机制模型与单细胞RNA测序数据，以揭示全基因组范围内的转录爆发动力学 | 开发了DeepTX框架，首次将深度学习与机制模型结合，从单细胞转录组数据中推断全基因组转录爆发动力学，并关联DNA损伤下的细胞命运决策 | 未明确说明框架在处理大规模数据集时的计算效率限制或模型泛化能力 | 研究DNA损伤下转录爆发动力学如何影响细胞命运决策 | 小鼠胚胎干细胞和人类结肠癌细胞 | 机器学习 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 单细胞转录组数据 | 多个scRNA-seq数据集（具体数量未明确） | NA | NA | NA | NA |
| 1263 | 2026-03-07 |
A reliable contour detection method for volatomics analysis with comprehensive two-dimensional gas chromatography leveraging image classification and instance segmentation
2026-Mar-02, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2026.129610
PMID:41785690
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研究论文 | 本研究提出了一种结合图像分类和实例分割的混合深度学习框架，用于解决GC×GC分析中因轮廓重叠导致的假阴性问题 | 首次将ResNet18图像分类与YOLO 11l实例分割相结合，构建自动化流程处理复杂GC×GC数据，显著减少人工干预需求 | 方法在玫瑰油数据集上验证，尚未在其他更广泛的挥发性有机物样本中测试其普适性 | 开发可靠轮廓检测方法以提升GC×GC挥发性组学分析的定量准确性 | GC×GC色谱图中的单峰与多峰轮廓 | 计算机视觉 | NA | GC×GC（全二维气相色谱） | CNN | 图像 | 多种玫瑰油数据集 | PyTorch | ResNet18, YOLO 11l | 准确率, 精确率, mAP | NA |
| 1264 | 2026-03-07 |
Motor imagery EEG signal classification using minimally random convolutional kernel transform and hybrid deep learning
2026-Mar, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.121816
PMID:41719718
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研究论文 | 本文提出了一种基于最小随机卷积核变换和混合深度学习的新方法，用于分类运动想象脑电图信号 | 创新点包括使用最小随机卷积核变换高效提取特征，并提出了基于CNN和LSTM的新型深度学习模型作为基线 | 未明确说明具体局限性，但提到未来方向包括通过非加性电极-源融合提高低信噪比和个体间变异性下的鲁棒性 | 提高运动想象脑电图任务的分类准确性和计算效率 | 运动想象脑电图信号 | 机器学习 | NA | 脑电图 | CNN, LSTM | 脑电图信号 | 使用了PhysioNet和BCI Comp IV 2a数据集，但未明确样本数量 | NA | CNN-LSTM | 准确率 | NA |
| 1265 | 2026-03-07 |
Simultaneous synthesis of perfusion and ventilation images from CT using a dual-decoder residual attention network for lung disease diagnosis
2026-Mar, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70498
PMID:41746161
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的双解码器残差注意力网络，用于从三维CT图像中同时生成肺灌注和通气图像 | 提出了一种双解码器残差注意力网络（DDRAN），能够同时从三维CT合成肺灌注和通气图像，而以往研究只能单独预测其中一种 | 研究样本量相对较小（98例），且未明确说明模型在更广泛人群或不同疾病类型中的泛化能力 | 开发一个深度学习框架，用于从三维CT图像中同时生成肺灌注和通气图像，以支持肺部疾病的诊断 | 接受单光子发射CT灌注图像、通气图像和三维CT图像检查的98例患者 | 数字病理学 | 肺部疾病 | 单光子发射CT（SPECT）、三维CT成像 | CNN | 图像 | 98例患者 | NA | 双解码器残差注意力网络（DDRAN）、单解码器残差注意力网络（RAN） | 结构相似性指数（SSIM）、斯皮尔曼等级相关系数（Rs）、Dice相似系数（DSC） | NA |
| 1266 | 2026-03-07 |
Quantitative evaluation of a deep learning-based noise reduction algorithm in digital radiography using noise power spectrum analysis
2026-Mar, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70521
PMID:41741150
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研究论文 | 本研究通过噪声功率谱分析，定量评估了数字放射摄影中基于深度学习的噪声降低算法的图像质量 | 引入了噪声功率谱改进因子作为补充指标，以量化频率范围内的噪声抑制，并促进方法间的直接比较 | 未将噪声分析与诊断性能指标结合以全面评估临床效用，需要进一步研究 | 定量评估商业深度学习噪声降低算法在数字放射摄影中的图像质量 | 商业深度学习噪声降低算法和传统基于规则的噪声降低算法 | 计算机视觉 | NA | 数字放射摄影 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 噪声功率谱改进因子 | NA |
| 1267 | 2026-03-07 |
Filling of incomplete sinograms from sparse PET detector configurations using a residual U-Net
2026-Mar, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70293
PMID:41755757
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于改进残差U-Net的深度学习网络，用于填充稀疏PET探测器配置产生的不完整正弦图数据，以降低长轴视野PET扫描仪的成本 | 首次将改进的残差U-Net架构应用于稀疏PET探测器配置的正弦图数据恢复，通过模拟移除50%探测器（棋盘格模式）训练网络，有效补偿数据欠采样 | 预测的正弦图存在平滑效应，导致重建图像在精细细节上缺乏锐度 | 开发一种降低长轴视野PET扫描仪制造成本的技术方案，通过深度学习恢复稀疏探测器缺失的数据 | 稀疏探测器配置的PET系统产生的正弦图数据 | 医学影像处理 | NA | PET成像 | CNN | 正弦图（投影数据） | 使用GE Signa PET/MR的标准临床PET扫描数据进行训练 | NA | 残差U-Net | 平均绝对误差, 结构相似性 | NA |
| 1268 | 2026-03-07 |
Image quality restoration in 15-s breath-hold PET using a diffusion-based neural network
2026-Mar, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70361
PMID:41761600
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研究论文 | 本文提出了一种基于扩散概率模型的深度学习框架TAM-DiffPET，用于提升15秒屏气PET扫描的图像质量，抑制噪声并增强病灶可见性 | 引入了时间注意力调制机制来增强扩散模型，通过注入扩散时间步嵌入和时序上下文线索来细化中间特征表示 | 研究仅基于单一医院的230名患者数据，未在多中心或更大规模数据集中验证 | 改善超短采集时间下屏气PET扫描的图像质量，以提升病灶检测能力并减少呼吸运动伪影 | 230名患者的屏气PET扫描图像 | 医学影像处理 | 胸腹部疾病 | PET成像 | DDPM, U-Net, CycleGAN | 图像 | 230名患者，其中180例用于训练，50例用于评估 | NA | TAM-DiffPET, U-Net, CycleGAN, DDPM | PSNR, SSIM, 体素级SUV分布 | NA |
| 1269 | 2026-03-07 |
Deep Learning Models for Shelf Life Prediction and Regulation of Various Foods: A Systematic Review
2026-Mar, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.70945
PMID:41762635
|
综述 | 本文系统回顾了深度学习在食品保质期预测与调控领域的研究进展 | 提出了保质期反向调控的概念，为食品安全、生产效率和智能供应链整合提供了创新解决方案 | NA | 探索深度学习在食品保质期预测与调控领域的研究与应用 | 各种食品 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1270 | 2026-03-07 |
Association between deep learning-based atrial fibrillation burden and in-hospital mortality
2026-Mar, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0001266
PMID:41779734
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析心电图波形数据，探讨了重症监护病房患者中高心房颤动（AF）负荷与院内死亡率之间的关联 | 首次将深度学习技术应用于计算动态、实时的AF负荷，并将其作为重症患者不良结局的预测指标进行研究 | 研究排除了年龄≥90岁及AF负荷>0.9的患者，可能限制了结果的普遍性；且为回顾性研究，存在固有的局限性 | 评估高AF负荷是否与重症患者的院内死亡率独立相关，并探索AF负荷对死亡率预测的贡献 | 重症监护病房（ICU）的成年患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 心电图波形分析 | 深度学习模型 | 心电图波形数据 | 来自MIMIC-III数据库的7,734名患者（其中5,734名低AF负荷，2,000名高AF负荷）及Yongin Severance医院的数据 | 未明确说明 | 未明确说明 | AUC（曲线下面积） | NA |
| 1271 | 2026-03-07 |
A RRA Perspective on AI and Machine Learning Applications in Radiology: From Experimental to Clinically Viable Solutions
2026-Mar, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.11.021
PMID:41781091
|
综述 | 本文作为放射学研究联盟系列综述的第一篇，探讨了人工智能和机器学习在放射学诊断、工作流优化和报告生成三个领域的应用及其向临床可行技术的过渡 | 首次从放射学研究联盟的视角系统性地回顾了AI在放射学中的多领域应用，并强调了从实验性创新到临床可行技术的转变过程 | AI应用仍面临性能不稳定、泛化能力有限以及工作流整合障碍等挑战 | 评估人工智能和机器学习在放射学领域的应用现状、进展及临床转化潜力 | 放射学中的诊断解释、工作流程优化和报告生成 | 自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习 | NA | 深度学习, 多模态大语言模型, 自然语言处理 | NA | NA | NA | NA | NA | 准确性, 效率, 报告质量 | NA |
| 1272 | 2026-03-07 |
AI-guided wound closure: complementing surgical judgment
2026-Mar, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000004724
PMID:41789220
|
评论 | 本文讨论了人工智能（AI）在引导外科伤口闭合中的应用，强调了AI作为辅助工具增强而非取代外科医生判断的作用 | 强调了AI在伤口闭合中自动化评估、轨迹规划和缝合辅助的创新应用，并指出了当前AI理论能力与临床验证之间的差距，提出了包括前瞻性试验、可解释AI和多模态融合系统在内的具体研究路径 | 当前AI能力与临床验证之间存在差距，存在组织特异性和可解释性方面的挑战，且AI无法替代外科医生在平衡张力、灌注和组织完整性方面的核心技能 | 探讨AI引导伤口闭合的临床和技术方面，强调外科医生监督的重要性，并推动AI在外科实践中的伦理和有效整合 | 外科伤口闭合过程 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | 深度学习, 计算机视觉, 机器人控制 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1273 | 2025-12-23 |
Development of the model for predicting the efficacy of bevacizumab and prognosis in ovarian cancer using deep learning-based pathomics signatures
2026-Mar-05, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000003823
PMID:41424025
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1274 | 2026-03-06 |
Boosting Crystalline Property Prediction through Dynamical Feature Updating and Wavelet-Denoised Features: A New Deep Learning Model
2026-Mar-05, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.5c03930
PMID:41711197
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研究论文 | 提出了一种名为WANN的新型深度学习框架，通过动态特征更新和小波去噪特征来提升晶体材料性质的预测精度 | 引入了迭代子嵌入模块来隐式捕获多体原子相互作用，无需预定义的特征工程；构建了基于小波的多尺度特征分析回归组件 | 未明确提及模型在处理极端复杂材料体系或超大规模数据集时的具体限制 | 准确预测多种材料的物理和化学性质，特别是多组分材料 | 晶体材料，包括高熵合金和陶瓷等 | 机器学习 | NA | NA | GNN, 深度学习模型 | 原子结构数据 | NA | NA | Wavelet Atomic Neighborhood Network (WANN) | 平均绝对误差 (MAE) | NA |
| 1275 | 2026-03-06 |
Time-frequency-spatial channel attention network for semantic decoding: an exploratory EEG study
2026-Mar-05, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-026-03539-7
PMID:41781649
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研究论文 | 本研究提出了一种名为TFSANet的深度学习模型，用于从脑电图信号中解码语义信息，并探索其在失语症患者中的应用 | 设计了针对中文语言刺激的语义任务范式，并构建了结合时域、频域和空间通道注意力的深度学习模型TFSANet，以解码与语义相关的脑电图特征 | 脑电图数据集有限，特别是包含中文语言刺激的数据集 | 研究语言处理和表征的神经机制，并开发解码语义信息的方法 | 失语症患者和健康受试者 | 脑机接口 | 失语症 | 脑电图 | 深度学习 | 脑电图信号 | 17名参与者（包括失语症患者和健康受试者） | NA | Time-Frequency-Spatial Channel Attention Network | 准确率 | NA |
| 1276 | 2026-03-06 |
Artificial intelligence-enabled ultrasound diagnosis and stratification of follicular thyroid neoplasms: a multi-center study
2026-Mar-05, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02489-6
PMID:41781694
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于超声图像的深度学习模型，用于术前区分滤泡性甲状腺癌和滤泡性甲状腺腺瘤，并对滤泡性甲状腺癌进行侵袭亚型分类 | 首次开发了能够同时区分滤泡性甲状腺癌与腺瘤并对癌进行侵袭亚型分类的AI模型，通过多中心大样本验证，在多种临床环境中均表现出良好泛化能力 | 研究为回顾性设计，需要前瞻性研究进一步验证模型在真实临床环境中的表现 | 开发可靠的术前诊断工具，改善滤泡性甲状腺肿瘤的鉴别诊断和风险分层 | 滤泡性甲状腺肿瘤患者，包括滤泡性甲状腺癌和滤泡性甲状腺腺瘤 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 超声成像 | 深度学习 | 图像 | 1531名患者用于模型开发，900名患者用于外部验证（来自31家医院） | NA | NA | AUC, 宏AUC | NA |
| 1277 | 2026-03-06 |
AI-Driven Analysis of Cardiopulmonary Exercise Tests to Identify Gas Exchange and Ventilatory Thresholds
2026-Mar-05, Sports medicine (Auckland, N.Z.)
DOI:10.1007/s40279-026-02403-w
PMID:41784915
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研究论文 | 本研究评估了一种名为Oxynet的深度学习模型，用于通过心肺运动测试数据自动识别气体交换和通气阈值，并与专家视觉检查进行比较 | 利用预训练的深度学习模型（Oxynet）自动识别心肺运动测试中的乳酸阈值和呼吸补偿点，减少阈值检测的主观性 | 研究主要针对健康个体，未涉及疾病患者；样本量相对有限，且模拟数据与真实数据的区分能力有待提高 | 评估深度学习模型在心肺运动测试中自动识别气体交换和通气阈值的准确性和可靠性 | 心肺运动测试数据，包括模拟和真实的通气与气体交换文件 | 机器学习 | NA | 心肺运动测试 | 深度神经网络 | 时间序列数据（气体交换和通气曲线） | 超过1200个CPET文件用于预训练，后续评估涉及50个模拟文件、50个真实文件、163个CPET用于微调，以及50个独立真实斜坡CPET文件 | NA | Oxynet | ANOVA p值, 效应大小（ω2）, 均值偏差 | NA |
| 1278 | 2026-03-06 |
Impact of Deep Learning-Based Time-of-Flight PET Images of Small Tumors Using a Human Anatomic Phantom
2026-Mar-04, Journal of nuclear medicine technology
IF:1.0Q4
DOI:10.2967/jnmt.125.270450
PMID:41188046
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研究论文 | 本研究使用人体解剖模型定量评估深度学习时间飞行PET成像对小肿瘤图像质量的影响 | 首次系统评估不同精度水平的深度学习时间飞行PET重建方法对小肿瘤图像质量的影响 | 研究基于人体模型而非真实患者数据，临床验证有限 | 评估深度学习时间飞行PET成像技术对小肿瘤图像质量的提升效果 | 人体胸腹部模型中的肺部和肝脏肿瘤 | 医学影像分析 | 肺癌, 肝癌 | 时间飞行PET成像, 深度学习图像重建 | 深度学习模型 | PET/CT图像 | 人体模型扫描数据，包含6个采集时间点 | NA | 高精度深度学习模型 | SUV, SUVmax, 形状指数图 | NA |
| 1279 | 2026-03-06 |
Machine Learning-Driven R&D of Perovskites and Spinels: From Traditional Models to Deep Learning
2026-Mar-04, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202502228
PMID:41778675
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综述 | 本文综述了机器学习在钙钛矿和尖晶石材料研发中的应用，从传统机器学习模型到深度学习模型的演变 | 深入探讨了深度学习如何通过端到端特征提取克服传统机器学习的限制，并提出了整合贝叶斯学习和置信度感知建模以提高模型可靠性的前沿方法 | 指出高质量数据稀缺是核心挑战，并强调需要超越预测准确性，关注模型可靠性和鲁棒性 | 加速钙钛矿和尖晶石等战略材料的研发，通过机器学习范式提高研发效率和准确性 | 钙钛矿和尖晶石材料 | 机器学习 | NA | 机器学习，深度学习 | 传统机器学习模型，深度学习模型 | 多模态数据 | NA | NA | NA | 预测准确性，模型可靠性，鲁棒性 | NA |
| 1280 | 2026-03-06 |
PortInput: Enabling Always-available Micro-gesture Input with Pressure Array Sensor
2026-Mar-04, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2026.3670615
PMID:41779644
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研究论文 | 本文介绍了一种基于压力阵列传感器的便携式微手势输入系统PortInput，通过深度学习模型识别14种微手势，并在AR头戴设备中验证其性能 | 开发了三种便携式原型（指套式、指戴式和表面式），利用压力阵列传感器实现环境无关的微手势交互，并提出了基于深度学习的识别模型 | 未明确说明样本规模或长期使用的耐久性测试，且仅与单一商业设备进行了比较 | 开发一种鲁棒、实时且环境无关的微手势输入系统，以提升增强现实和普适计算中的交互体验 | 微手势输入系统，包括压力阵列传感器原型和深度学习识别模型 | 人机交互 | NA | 压力阵列传感器，深度学习 | 深度学习模型 | 压力模式数据 | NA | NA | NA | 准确性，输入速度，感知工作量 | NA |