深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 891 篇文献，本页显示第 581 - 600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 581 | 2026-04-12 |
Enhancing 7T MRI for deep brain stimulation with deep-learning based image reconstruction and dynamic parallel transmission
2026-Apr-04, NeuroImage. Clinical
DOI:10.1016/j.nicl.2026.103993
PMID:41962172
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研究论文 | 本研究应用基于深度学习的图像重建和动态并行传输技术，优化了7T MRI用于深部脑刺激的成像协议，提高了图像质量并缩短了扫描时间 | 首次将深度学习图像重建与动态并行传输技术结合应用于7T MRI的深部脑刺激协议优化，显著提升了图像质量、目标结构显影和运动鲁棒性，同时大幅减少了扫描时间 | 研究样本量较小（共26例患者），且为单中心研究，需要更大规模的多中心验证来确认结果的普适性 | 优化7T MRI用于深部脑刺激的成像协议，解决其临床应用中存在的B1+发射不均匀性、扫描时间长和运动敏感性问题 | 接受深部脑刺激治疗的患者 | 医学影像分析 | 神经系统疾病（涉及深部脑刺激治疗） | 7T MRI, 动态并行传输, 深度学习图像重建 | 深度学习模型 | MRI图像 | 26例患者（13例使用传统协议，13例使用增强协议） | NA | NA | 图像质量评分, 运动伪影评分, 目标结构显影评分, 扫描时间减少百分比, 体素体积减少百分比, 优势比 | NA |
| 582 | 2026-04-12 |
Identification of nonconvulsive status epilepticus in the ictal-interictal continuum using artificial intelligence: a prospective observational cohort study
2026-Apr, Encephalitis (Seoul, Korea)
DOI:10.47936/encephalitis.2025.00157
PMID:41834605
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研究论文 | 本研究旨在利用人工智能技术，基于脑电图功能连接性差异，区分非惊厥性癫痫持续状态与昏迷-发作间期连续状态的患者 | 首次结合图论功能连接性与深度学习模型，对发作间期连续状态中的非惊厥性癫痫持续状态与昏迷状态进行区分，并验证了机器学习方法在此类脑电图模式分类中的可行性 | 样本量相对较小（72例患者），且研究为单中心前瞻性观察性队列设计，需要更大规模的多中心研究进一步验证 | 探究非惊厥性癫痫持续状态与昏迷-发作间期连续状态患者在功能连接性上的差异，并评估基于这些差异的机器学习模型的分类性能 | 发作间期连续状态脑电图模式的患者，包括非惊厥性癫痫持续状态组和昏迷-发作间期连续状态组 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图，短时傅里叶变换 | 卷积神经网络 | 脑电图信号，时频图像 | 72例患者（53例非惊厥性癫痫持续状态，19例昏迷-发作间期连续状态） | NA | NA | 准确率 | NA |
| 583 | 2026-04-12 |
A Deep Learning Framework for Automated Triage of Breast Cancer Biopsies in Malaysia: A Simulation Study to Reduce Resource Consumption and Diagnostic Turnaround Time
2026-Apr, Clinical breast cancer
IF:2.9Q2
DOI:10.1016/j.clbc.2026.02.005
PMID:41863188
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个深度学习分诊系统，用于优先处理可疑的乳腺癌活检病例，以模拟方式评估其在马来西亚医院病理工作流程中减少资源消耗和诊断周转时间的潜力 | 提出了一种基于深度学习的自动化分诊框架，通过模拟研究预测其在资源有限医疗系统中的效率提升，首次在马来西亚背景下针对乳腺癌活检进行此类仿真分析 | 研究基于合成数据集进行模拟，尚未在真实世界环境中进行验证，实际应用效果需进一步确认 | 开发一个深度学习分诊系统，以优化乳腺癌活检的病理工作流程，减少诊断延迟和资源消耗 | 乳腺癌活检的数字化病理切片图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 全切片图像分析 | CNN | 图像 | 大型合成数据集（具体数量未明确说明） | NA | NA | AUC | NA |
| 584 | 2026-04-12 |
A Multichannel Flexible Interface for Environmental-Robust Laryngeal Signal Decoding
2026-Apr-01, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.6c01457
PMID:41919668
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研究论文 | 本文提出了一种可穿戴、柔性、多通道的压阻接口，用于在复杂语音行为中解码喉部和下颌下运动，以实现嘈杂或受限环境下的鲁棒人机交互 | 开发了一种集成微金字塔PDMS传感层、导电PPy涂层和多通道电极阵列的柔性可穿戴接口，结合改进的音频频谱图Transformer与多通道融合机制，实现了端到端的语义识别 | 仅使用了14个核心英语词汇构建数据集，词汇量有限；未在更广泛的语音障碍人群或多种语言中进行验证 | 在嘈杂、受限或语音受损环境中实现鲁棒的人机交互 | 喉部和下颌下运动信号 | 机器学习 | NA | 多通道压阻传感，无线数据传输，实时设备端处理 | Transformer | 多通道运动信号数据 | 总计3,840个样本（来自麦克风和发声两个结构化数据集） | NA | 改进的音频频谱图Transformer | 分类准确率 | NA |
| 585 | 2026-04-12 |
Multimodal Assessment of Biological Age Following Radiation Therapy Among Patients With Early-Stage NSCLC
2026-Apr-01, JAMA network open
IF:10.5Q1
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研究论文 | 本研究评估了基于照片的面部年龄和基于肺功能测试的肺年龄与早期非小细胞肺癌患者接受立体定向放疗后总生存期和早期死亡率的关系 | 首次将深度学习模型估计的面部年龄与肺功能衍生的肺年龄结合，作为非侵入性生物年龄指标，用于预测早期非小细胞肺癌患者的生存结局，并发现面部年龄是独立于实际年龄的生存预测生物标志物 | 研究为回顾性队列设计，面部年龄估计依赖于预处理照片的可用性，肺年龄数据仅来自部分患者子集，可能存在选择偏倚，且随访时间中位数为44个月，长期生存影响需进一步验证 | 评估非侵入性生物年龄指标（面部年龄和肺年龄）在预测早期非小细胞肺癌患者接受立体定向放疗后生存结局中的价值 | 年龄≥60岁、接受根治性立体定向放疗的早期非小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习模型, 肺功能测试 | 深度学习模型 | 图像, 临床数据 | 670名患者（中位年龄77岁，61%为女性），其中477名有肺功能测试数据 | NA | NA | 风险比, 置信区间, P值 | NA |
| 586 | 2026-04-11 |
Advanced deep learning framework for breast cancer detection using digital breast tomosynthesis images
2026-Apr-24, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering
DOI:10.1515/bmt-2025-0011
PMID:41521204
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的鲁棒框架，用于利用数字乳腺断层合成图像进行乳腺癌检测 | 提出了一种结合单切片和多切片输入的混合深度学习模型，并应用了拉普拉斯金字塔增强、特征融合和穷举特征选择等先进方法以提升诊断性能 | 研究未使用多中心数据集进行验证，且尚未与临床决策支持系统集成 | 开发一种用于乳腺癌早期准确检测的深度学习框架 | 数字乳腺断层合成图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成成像 | CNN, 集成学习 | 图像 | 未明确说明 | TensorFlow, Keras, Scikit-learn, XGBoost | ResNet V2, MobileNet V3, Inception V3+ | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | 未明确说明 |
| 587 | 2026-04-11 |
Blood pressure estimation using single photoplethysmography signal based on ResNet-BiGRU
2026-Apr-24, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering
DOI:10.1515/bmt-2025-0285
PMID:41715883
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研究论文 | 本研究开发了一种基于ResNet-BiGRU混合深度神经网络的框架，利用单一光电容积脉搏波信号进行无袖带血压估计 | 提出了一种结合残差卷积块和双向门控循环单元的混合深度学习模型，以联合捕捉光电容积脉搏波信号的形态和时间特征，实现连续、无创的血压监测 | 模型在外部数据集（VitalDB）上的性能（尤其是收缩压误差）相比内部数据集有所下降，表明其在不同生理条件下的泛化能力仍需进一步验证 | 开发一个准确、鲁棒且可泛化的深度学习框架，用于基于单一光电容积脉搏波信号的无袖带血压估计 | 光电容积脉搏波信号和动脉血压信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波 | CNN, BiGRU | 信号数据 | UCI数据集包含942名受试者的同步信号，VitalDB数据集包含手术患者的同步信号 | NA | ResNet, BiGRU | 平均绝对误差 | NA |
| 588 | 2026-04-11 |
A simulation-based deep learning framework for spatially explicit malaria modeling of CRISPR suppression gene drive mosquitoes
2026-Apr-17, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115221
PMID:41890961
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研究论文 | 本研究开发了一个基于模拟的深度学习框架，用于空间显式建模CRISPR抑制基因驱动蚊子对疟疾的影响 | 结合个体建模与深度学习，高效分析多参数对基因驱动效果的影响，揭示了不完美驱动仍可能消除疟疾的潜力 | 未明确说明模型在真实世界数据上的验证情况，且计算需求可能仍较高 | 预测CRISPR基因驱动释放对疟疾传播的影响，优化蚊虫抑制策略 | CRISPR基因驱动蚊子及其对疟疾传播的调控 | 机器学习 | 疟疾 | CRISPR基因驱动技术，个体建模 | 深度学习模型 | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 589 | 2026-04-11 |
RaMoA: Raman Microspectroscopy and Deep Learning for the Classification of Antimicrobial Mechanism of Action
2026-Apr-10, ACS infectious diseases
IF:4.0Q1
DOI:10.1021/acsinfecdis.5c00917
PMID:41824399
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研究论文 | 本文提出了一种结合拉曼显微光谱和深度学习的新技术，用于分类抗菌药物的作用机制并预测其新颖性 | 首次将拉曼显微光谱与深度学习结合，用于抗菌药物作用机制的分类和新颖性预测，实现了高精度分类和未知机制识别 | 研究仅基于大肠杆菌ATCC 25922野生型菌株，且处理时间固定为1小时，样本多样性和时间动态性有限 | 开发一种基于拉曼光谱和深度学习的技术，以快速分类抗菌药物的作用机制并评估其新颖性 | 大肠杆菌ATCC 25922野生型菌株，使用27种代表5类传统功能（细胞壁合成抑制剂、蛋白质合成抑制剂、DNA复制抑制剂、RNA合成抑制剂、细胞膜功能抑制剂）的抗生素处理 | 机器学习 | NA | 拉曼显微光谱 | CNN, 自编码器 | 拉曼光谱 | 27种抗生素处理的大肠杆菌样本，代表5类作用机制 | NA | 1D 卷积神经网络, 自编码器 | 准确率 | NA |
| 590 | 2026-04-11 |
A diffusion-based framework for designing molecules in flexible protein pockets
2026-Apr-10, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.aeb7045
PMID:41950314
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研究论文 | 本文提出了一种基于扩散的框架YuelDesign，用于在柔性蛋白质口袋中设计分子，以解决结构基药物发现中的挑战 | YuelDesign首次联合建模蛋白质口袋结构和配体构象，通过双扩散过程迭代优化几何和化学特性，并利用E3former保持旋转和平移等变性 | NA | 开发一种能够处理蛋白质柔性口袋的分子设计框架，以改进药物发现过程 | 蛋白质-配体复合物，特别是具有柔性口袋的蛋白质 | 机器学习 | NA | 扩散模型 | 扩散模型 | 蛋白质口袋结构和配体构象数据 | NA | NA | E3former, 阐明扩散模型, 离散去噪扩散概率模型 | 药物相似性, 合成复杂性, 化学官能团多样性, 对接能量 | NA |
| 591 | 2026-04-11 |
The impact of data consistency on deep learning models for nasopharyngeal cancer organ auto-segmentation
2026-Apr-10, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae596e
PMID:41916328
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研究论文 | 本研究探讨了标注一致性对基于深度学习的鼻咽癌放疗中危及器官自动勾画性能的影响 | 揭示了标注一致性比数据集规模对自动勾画性能更具决定性影响，并展示了通过医师特定微调可弥补领域适应差距 | 研究仅基于CT扫描数据，未考虑其他影像模态；样本来源和标注医师的多样性可能有限 | 研究标注一致性如何影响深度学习模型在鼻咽癌放疗中危及器官自动勾画的性能 | 鼻咽癌患者的CT扫描图像及对应的危及器官勾画 | 数字病理 | 鼻咽癌 | CT扫描 | CNN | 图像 | 1,301例鼻咽癌患者CT扫描，其中65例由医师A勾画，76例由医师B勾画，1,160例由多医师团队勾画 | NA | U-Net | Dice相似系数 | NA |
| 592 | 2026-04-11 |
Artificial intelligence augmented imaging of pancreatic fluid collections in acute pancreatitis
2026-Apr-10, Indian journal of gastroenterology : official journal of the Indian Society of Gastroenterology
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s12664-026-01979-5
PMID:41957213
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综述 | 本文综述了人工智能在增强急性胰腺炎中胰腺液体积聚成像方面的应用，包括分割、图像生成、预后预测和工作流优化 | 利用深度学习和放射组学技术，自动化分割胰腺及液体积聚，客观量化坏死碎片，并加速MRI采集时间，可能生成合成图像 | 临床整合面临挑战，如数据标准化、算法验证和实际工作流适应性问题 | 探讨人工智能如何改进胰腺液体积聚的成像诊断和管理，以克服传统成像方法的局限性 | 急性胰腺炎患者的胰腺液体积聚 | 数字病理学 | 胰腺炎 | 深度学习, 放射组学 | 深度学习模型 | 医学影像数据（如CT、MRI） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 593 | 2026-04-11 |
Deep learning-based pathomics signature predicts prognosis and treatment response in gastric cancer: a multicenter retrospective study
2026-Apr-10, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01381-6
PMID:41957258
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的病理组学特征（PS），用于预测胃癌患者的预后和治疗反应 | 提出了多尺度图神经网络与门控注意力机制的多实例学习模型（MS-GMIL），直接从H&E切片构建预后预测模型，并整合转录组数据解析病理生理机制 | 回顾性研究设计，需前瞻性验证；多中心数据可能存在异质性 | 建立能够预测胃癌预后和治疗反应的病理组学特征 | 胃癌患者的H&E病理切片和转录组数据 | 数字病理学 | 胃癌 | H&E染色病理切片分析，转录组测序 | 图神经网络，多实例学习 | 病理图像，转录组数据 | 多中心回顾性队列（具体数量未在摘要中说明） | NA | 多尺度图神经网络与门控注意力机制（MS-GMIL） | 预后预测准确性，治疗反应预测 | NA |
| 594 | 2026-04-11 |
Hyperspectral imaging-driven detection of neutraliser adulteration in milk using spatial-spectral features
2026-Apr-09, Food additives & contaminants. Part A, Chemistry, analysis, control, exposure & risk assessment
DOI:10.1080/19440049.2026.2653543
PMID:41955473
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研究论文 | 本研究提出了一种结合新型光谱指数和空间导数特征的混合方法，利用高光谱成像和机器学习来检测牛奶中的中和剂掺假 | 提出了一种结合新型光谱指数（基于纯中和剂在650-975 nm范围的反射率曲线开发）和二阶空间导数特征的混合方法，以增强检测精度 | NA | 检测和分类牛奶中的中和剂（如碳酸钠和碳酸氢钠），以确保牛奶质量和消费者安全 | 新鲜牛奶和掺有不同浓度中和剂（每100 ml牛奶添加0.025 g、0.05 g和0.075 g）的牛奶样本 | 机器视觉 | NA | 高光谱成像 | XGBoost, Random Forest | 高光谱图像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 595 | 2026-04-11 |
Improved tumor-only variant calling and mutation burden estimation with VarNet-T
2026-Apr-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-71705-4
PMID:41957035
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研究论文 | 本文介绍了一种名为VarNet-T的端到端弱监督深度学习框架，用于在没有匹配正常样本的情况下从肿瘤测序数据中准确识别体细胞变异 | 开发了首个无需匹配正常样本的端到端弱监督深度学习框架，用于体细胞变异检测，相比现有方法性能提升20-33% | 未明确提及具体局限性，但可能依赖于训练数据质量和覆盖范围 | 提高无匹配正常样本情况下肿瘤体细胞变异检测和肿瘤突变负荷估计的准确性 | 肿瘤测序数据中的体细胞变异 | 机器学习 | 多种实体癌 | 全基因组测序 | 深度学习 | 测序数据 | 1000个肿瘤样本，涵盖10种实体癌类型 | NA | VarNet-T | 准确性，肿瘤突变负荷高状态分类准确性 | NA |
| 596 | 2026-04-11 |
AI-driven integration of Framingham Heart Study data with machine learning, deep learning, and explainable AI for enhanced pharmaceutical marketing
2026-Apr-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45770-0
PMID:41957161
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 597 | 2026-04-11 |
Enabling ankle-brachial index prediction from doppler sounds using deep learning
2026-Apr-09, NPJ cardiovascular health
DOI:10.1038/s44325-026-00116-7
PMID:41957436
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研究论文 | 本研究介绍了一种名为AutoABI的深度学习算法，能够直接从循环多普勒声音中分类踝臂指数（ABI）类别，以提升床旁ABI评估的可及性 | 首次提出利用深度学习直接从多普勒声音预测ABI类别，为无法进行传统ABI测量的患者（如血管钙化患者）提供了新的评估方案 | 研究基于有限规模的数据集（198名患者的791条录音），样本量较小，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种基于深度学习的算法，以改善外周动脉疾病（PAD）患者踝臂指数（ABI）评估的可及性和可靠性 | 外周动脉疾病（PAD）患者，特别是那些因血管钙化而无法进行传统ABI测量的患者 | 机器学习 | 外周动脉疾病 | 多普勒声音分析 | 深度学习算法 | 音频（多普勒声音录音） | 198名患者的791条录音 | NA | NA | AUC（受试者工作特征曲线下面积） | NA |
| 598 | 2026-04-11 |
Predicting Osteoporosis Risk from Knee Radiographs and Clinical Features through Deep Learning: A Multimodal Approach
2026-Apr-09, Annals of African medicine
IF:0.6Q3
DOI:10.4103/aam.aam_857_25
PMID:41957558
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研究论文 | 本研究开发了一种结合膝关节X光片和临床特征的多模态深度学习方法，用于预测骨质疏松风险 | 提出了一种双流方法，将CNN从X光片中提取的特征与临床参数结合，用于骨质疏松筛查，为资源有限地区提供了一种成本效益高的替代方案 | 样本量较小（仅239张图像），且仅使用了单一公共数据集，可能影响模型的泛化能力 | 探索利用深度学习和临床数据预测骨质疏松风险，以替代昂贵的DEXA扫描 | 膝关节X光图像及对应的临床数据 | 计算机视觉 | 骨质疏松症 | X射线成像，骨矿物质密度评估 | CNN | 图像，临床数据 | 239张膝关节X光图像及对应临床数据 | NA | AlexNet, Inception V3 | 召回率，准确率，AUC，灵敏度 | NA |
| 599 | 2026-04-11 |
Deep learning-based detection of the second mesiobuccal canal in maxillary first molars using cone-beam computed tomography
2026-Apr-09, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-08207-8
PMID:41957600
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 600 | 2026-04-11 |
Identification of Aspergillus at section and species levels by artificial intelligence-based microscopic morphology image recognition
2026-Apr-08, Journal of clinical microbiology
IF:6.1Q1
DOI:10.1128/jcm.00012-26
PMID:41757926
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研究论文 | 本研究开发了一种名为FungalNet的深度学习模型，用于基于显微形态图像快速准确识别曲霉菌的节和种水平 | 提出了FungalNet模型，该模型整合了ResNet-50架构与Focal Loss算法，并采用了一种结合五折交叉验证和专家人工审查的新型质量控制方法 | 需要进一步优化和多中心验证才能集成到常规诊断流程中 | 通过人工智能显微形态图像识别，快速准确识别曲霉菌的节和种水平，以支持曲霉病的诊断和抗真菌治疗 | 临床分离的曲霉菌种，属于八个不同的节 | 计算机视觉 | 曲霉病 | 显微形态图像分析，乳酚棉蓝染色 | 深度学习，CNN | 图像 | 11,689张合格的高分辨率图像，来源于12,000张初始图像 | PyTorch, TensorFlow | ResNet-50, GoogLeNet, Xception | 准确率 | NA |