深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 799 篇文献，本页显示第 641 - 660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 641 | 2026-05-01 |
Prediction of Neoadjuvant Chemotherapy Efficacy for Locally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma Using MRI-Based Deep Learning Features Combined with Vision Transformer
2026-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2026.02.003
PMID:41775615
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研究论文 | 利用MRI深度学习特征结合Vision Transformer预测局部晚期鼻咽癌新辅助化疗疗效 | 首次将多序列MRI深度学习特征与Vision Transformer结合用于预测局部晚期鼻咽癌新辅助化疗疗效 | 单中心回顾性研究，样本量有限，未进行外部验证 | 评估多序列MRI深度学习特征结合Vision Transformer在预测局部晚期鼻咽癌新辅助化疗疗效中的价值 | 接受标准新辅助化疗的局部晚期鼻咽癌患者 | 计算机视觉, 数字病理学 | 鼻咽癌 | MRI | 深度学习模型 | 图像 | 266例局部晚期鼻咽癌患者 | PyTorch | ResNet50, DenseNet121, Vision Transformer (ViT) | AUC, 准确率, F1分数 | NA |
| 642 | 2026-05-01 |
Minimum Clinically Achievable Dose for Detecting Liver Lesions Using Deep Learning Image Reconstruction: A Phantom and Patient Study
2026-May, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2026.02.022
PMID:41781262
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研究论文 | 通过体模和患者研究，探究深度学习图像重建在约4.5 mGy超低剂量下检测肝脏局灶性病变的性能，并与标准剂量下的自适应统计迭代重建-V进行对比 | 首次验证深度学习图像重建在4.5 mGy超低剂量下实现肝脏病灶检测，辐射剂量降低50%至70%，同时检测性能优于标准剂量迭代重建 | 单中心前瞻性研究，样本量较小（84名参与者），未涉及多中心验证；缺乏长期随访数据评估辐射剂量降低的临床影响 | 评估深度学习图像重建在超低剂量CT中检测肝脏病灶的可行性与准确性 | 肝脏局灶性病变（包括良性和恶性病变） | 计算机视觉 | 肝脏疾病 | CT成像 | 深度学习图像重建 | 图像 | 84名参与者（平均年龄64岁，48名男性），71个肝脏病灶（平均大小12.8 mm）；Gammex CT体模 | NA | 深度学习图像重建 | 图像噪声、信噪比、对比噪声比、噪声功率谱峰值、可检测性指数、检测率、灵敏度、特异度、图像质量评分 | NA |
| 643 | 2026-05-01 |
Physics-Guided Self-Supervised Implicit Neural Representation for Accelerated $\text{T}_{1\rho }$ Mapping
2026-May, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3618476
PMID:41052172
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研究论文 | 提出一种基于物理引导的自监督隐式神经表示方法，用于加速T1ρ定量成像，实现从高度欠采样k空间数据重建T1ρ加权图像并生成T1ρ图 | 首次将自监督隐式神经表示与T1ρ映射物理模型相结合，仅利用时空坐标作为输入，无需全采样训练数据集，并引入信号松弛先验和k-t空间数据自一致性两个显式先验 | 未在文中明确提及局限性 | 实现高度欠采样k空间数据的T1ρ定量成像加速，提高成像速度同时保持图像质量 | T1ρ加权图像和T1ρ参数图 | 机器学习 | NA | 磁共振定量成像, T1ρ映射 | 隐式神经表示 | 磁共振k空间数据 | 使用回顾性和前瞻性欠采样k空间数据进行验证 | NA | NA | 伪影抑制水平, 误差最低 | NA |
| 644 | 2026-05-01 |
Self-Supervised Denoising With Noise Propagation Model: Improving Material Decomposition in Photon-Counting CT
2026-May, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3620135
PMID:41071699
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研究论文 | 结合基于物理的噪声分析与深度学习，控制光子计数CT材料分解过程中的噪声 | 提出噪声传播模型将泊松分布探测器噪声与材料特定噪声模式连接，结合自监督训练方法，无需高质量数据即可从有限训练数据学习 | NA | 改善光子计数CT材料分解中的噪声和伪影问题 | 光子计数CT成像中的材料分解过程 | 计算机视觉 | NA | 光子计数CT | 神经网络 | 图像 | 真实患者扫描数据 | PyTorch | 神经网络 | 材料准确性、虚拟单色图像清洁度 | NA |
| 645 | 2026-05-01 |
SemSTNet: Medical EEG Semantic Metric Learning With Class Prototypes Generated by Pretrained Language Model
2026-May, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3620754
PMID:41082414
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研究论文 | 提出了一种名为SemSTNet的新型轻量级框架，用于脑电图分析，通过语义度量学习捕获类别间关系并提升分类性能 | 首次将预训练语言模型生成的类原型应用于脑电图语义度量学习，设计轻量级解耦时空特征的卷积架构，模型参数仅23K | 未提及具体局限性 | 解决现有脑电图深度学习模型忽视语义关系且模型复杂度过高的问题 | 脑电图信号 | 机器学习 | 癫痫, 睡眠障碍 | 脑电图 | 卷积神经网络 | 信号 | NA | NA | SemSTNet | 准确率 | NA |
| 646 | 2026-04-29 |
AI-Powered Image-Based Assessment of Pressure Injuries Using You Only Look Once Version 8 (YOLOv8) Models
2026-May, Advances in wound care
IF:5.8Q1
DOI:10.1089/wound.2024.0245
PMID:40081991
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研究论文 | 本研究利用YOLOv8深度学习模型对压力性损伤进行图像检测与分期 | 通过对比YOLOv8的多种变体和优化器，发现YOLOv8s结合AdamW优化器在压力性损伤分期中性能最优，尤其在2期等困难阶段检测效果显著提升 | 基于仿真数据集的评估可能无法完全反映真实临床场景的复杂性 | 提高压力性损伤检测与分期的准确性和鲁棒性，为临床决策提供可靠工具 | 压力性损伤的高质量公开图像数据集 | 计算机视觉 | 压力性损伤（褥疮） | NA | YOLOv8变体（YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x） | 图像 | 公开数据集，具体样本量未说明 | PyTorch | YOLOv8s | 平均精确率（mAP@0.5）、召回率、准确率 | NA |
| 647 | 2026-04-29 |
Synthetic computed tomography from magnetic resonance imaging: An editorial on deep learning approaches for hip and knee image translation
2026-May, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA
DOI:10.1002/ksa.70229
PMID:41368970
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评论 | 一篇关于从磁共振成像生成合成计算机断层扫描的评论文章，重点关注髋关节和膝关节的深度学习图像翻译方法 | 系统概述了深度学习在髋关节和膝关节MRI到CT翻译中的应用前景，包括条件生成对抗网络和扩散模型等代表性方法 | 未提供具体实验验证，缺乏对合成CT临床可靠性和可重复性的定量评估 | 引导临床医生、工程师和研究者关注深度学习MRI到CT翻译的关键前景与开放问题 | 髋关节和膝关节的MRI到CT图像翻译方法 | 计算机视觉 | NA | MRI, CT | 生成对抗网络, 扩散模型 | 图像 | NA | NA | 条件生成对抗网络, 扩散模型 | NA | NA |
| 648 | 2026-04-27 |
Assumption-Agnostic Deep Learning Framework for Holistic Clinical Trial Monitoring
2026-May, Therapeutic innovation & regulatory science
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s43441-026-00915-1
PMID:41703352
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研究论文 | 提出一种无需假设的深度学习框架，用于全面监测临床试验中的异常，特别是质量容忍限度偏差 | 采用层次化、非参数的多维偏差评分方案结合长短期记忆自编码器，无需参数假设或先验知识，可处理异构和纵向数据 | 未明确提及，但可能依赖于模拟数据评估，真实世界验证有限 | 实现临床试验中异常（包括QTL偏差）的持续集中检测，提高安全性和运营效率 | 临床试验中的数值变量、层次结构（项目、研究、中心和受试者）文本数据的数值表示 | 机器学习 | NA | NA | 长短期记忆自编码器 | 数值数据、文本数据的数值表示 | 基于真实世界试验结构和异常模式的模拟数据，以及一项案例研究 | NA | LSTM自编码器 | 异常信号区分度、不必要的随访减少、计算可扩展性 | NA |
| 649 | 2026-04-24 |
Automated Classification of Cervical Spinal Stenosis Using Deep Learning on Computed Tomography Scans
2026-May-15, Spine
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/BRS.0000000000005414
PMID:40458958
|
研究论文 | 基于深度学习的CT图像自动分类颈椎管狭窄症 | 首次利用CT图像结合深度学习模型实现颈椎管狭窄症的自动化诊断，并与不同经验医生的诊断结果进行比较，验证了模型在资源受限环境下的替代潜力 | 未提及具体局限性，但可能包括样本量、数据偏倚或多中心验证不足 | 开发并验证基于CT的深度学习模型用于诊断颈椎管狭窄症 | 颈椎管狭窄症患者的CT图像 | 计算机视觉 | 颈椎管狭窄症 | CT成像 | Faster R-CNN和卷积神经网络 | 图像 | 未明确，但提及CT图像按8:1:1比例划分为训练集、验证集和测试集 | NA | Faster R-CNN, EfficientNet-b0, DenseNet-121, ResNet-101, EfficientNet-26d | 准确率、F1分数、Cohen κ系数 | NA |
| 650 | 2026-04-24 |
Dual-model deep learning for Alzheimer's prognostication
2026-May-15, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111672
PMID:41962454
|
研究论文 | 提出PROGRESS双模型深度学习框架，利用单次脑脊液生物标志物评估为阿尔茨海默病提供个性化预后估计，无需纵向临床观察 | 首次将单个基线CSF生物标志物转化为具有校准不确定性边界的预后估计，同时整合概率轨迹网络和深度生存模型，解决首次就诊时的治疗决策需求 | NA | 开发一种无需纵向临床观察即可在首次就诊时提供阿尔茨海默病预后估计的深度学习框架 | 阿尔茨海默病患者的脑脊液生物标志物数据，用于预测认知衰退参数和从轻度认知障碍到痴呆的转化时间 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | CSF生物标志物检测 | 深度学习模型（概率轨迹网络和深度生存模型） | 表格数据（CSF生物标志物测量值） | 超过3000名参与者，来自43个阿尔茨海默病研究中心 | NA | 概率轨迹网络，深度生存模型 | 校准不确定性边界覆盖率，生存预测性能（与Cox比例风险、随机生存森林、梯度提升等方法比较），风险分层转换率差异 | NA |
| 651 | 2026-04-24 |
LCPBert: ProtBERT-based early-stage lung cancer prediction from T cell receptor beta sequences
2026-May-15, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115581
PMID:42023149
|
研究论文 | 开发了基于ProtBERT的LCPBert框架，通过外周血T细胞受体β序列实现肺癌早期检测 | 首次将ProtBERT应用于T细胞受体β序列分析以实现肺癌早期无创检测，并引入肺癌风险指数（LCRI）进行风险分层和转移预测 | 未提及具体局限性 | 利用深度学习从外周血TCRβ序列中实现肺癌早期检测 | 外周血T细胞受体β序列及肿瘤组织TCR序列 | 自然语言处理, 机器学习 | 肺癌 | TCRβ测序 | Transformer (ProtBERT) | 序列数据 | 未明确提及样本数量，包含训练队列、外部验证队列（健康供体、良性肺结节、肺癌患者）及纵向队列 | NA | ProtBERT | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 652 | 2026-04-24 |
SCAR-Net-assisted ultrasound diagnosis of postoperative scars and recurrent lesions in breast cancer
2026-May-15, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115550
PMID:42023157
|
研究论文 | 介绍SCAR-Net深度学习模型，用于超声区分乳腺癌术后疤痕组织和复发病灶 | 提出结合疤痕-复发特征增强器和边界敏感注意力网络的SCAR-Net模型，显著提升了影像科医生的诊断性能 | NA | 利用深度学习模型提高乳腺癌术后疤痕与复发病灶的超声鉴别准确性 | 乳腺癌术后患者的疤痕组织和复发病灶 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 超声成像 | 深度学习 | 超声图像 | 来自四家医院的5710名患者的34376张超声图像 | NA | SCAR-Net | AUC、灵敏度、特异度、Dice系数 | NA |
| 653 | 2026-04-24 |
Development and validation of a multimodal deep learning model for early esophageal squamous neoplasia detection and invasion depth prediction
2026-May, Endoscopy
IF:11.5Q1
DOI:10.1055/a-2780-0974
PMID:41468904
|
研究论文 | 开发并验证一种用于早期食管鳞状细胞癌检测和浸润深度预测的多模态深度学习模型 | 提出特征级融合的多模态算法MUMA-EDx，结合放大内镜和超声内镜成像，显著优于单模态模型，并在浸润深度分类中达到专家水平 | 模型在浸润深度分类的前瞻性测试中AUC有所下降（0.80 vs 0.95），可能受限于样本多样性和外部验证条件 | 提高早期食管鳞状细胞癌的诊断准确性和浸润深度评估能力 | 食管鳞状细胞癌患者的放大内镜和超声内镜图像 | 计算机视觉 | 食管癌 | 放大内镜、超声内镜 | 深度学习 | 图像 | 回顾性数据集358例患者（18420张图像），前瞻性数据集122例患者（8711张图像） | PyTorch | TResNet_m | 受试者工作特征曲线下面积、准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值 | NA |
| 654 | 2026-04-24 |
Artificial intelligence for diagnosis and triage in oral cancer: a clinician‑centered narrative review
2026-May, International journal of clinical oncology
IF:2.4Q3
DOI:10.1007/s10147-026-03002-5
PMID:41817640
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综述 | 本叙述性综述聚焦人工智能在口腔癌诊断与分诊中的临床应用，涵盖临床影像、放射学、光学成像和数字病理等多模态技术 | 以临床医生为中心视角，系统整合口腔鳞状细胞癌诊疗全流程（病灶分诊、淋巴结转移预测、切缘评估、病理诊断）的AI应用，强调前瞻性设计、外部验证和临床可解释性 | 依赖PubMed收录的英文文献，可能遗漏非索引来源的重要研究；多数研究缺乏严格的前瞻性验证；性能在分布外图像和真实伪影下仍会下降 | 评估AI技术在口腔癌早期诊断、分诊及临床决策支持中的现状与实施挑战 | 口腔鳞状细胞癌及口腔潜在恶性病变 | 数字病理 | 口腔癌 | NA | 深度学习, 放射组学 | 临床照片, CT影像, MRI影像, PET影像, 高光谱空间频域成像, OCT图像, 全切片病理图像 | NA | NA | NA | 诊断准确率, 泛化性能 | NA |
| 655 | 2026-03-15 |
Correction: Development and validation of a multimodal deep learning model for early esophageal squamous neoplasia detection and invasion depth prediction
2026-May, Endoscopy
IF:11.5Q1
DOI:10.1055/a-2832-9144
PMID:41825460
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 656 | 2026-04-24 |
An integrated microfluidic system for automatic and self-validated analysis of cervical extracellular vesicle markers PD-L1 and ERBB3
2026-May, Analytical sciences : the international journal of the Japan Society for Analytical Chemistry
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s44211-026-00871-8
PMID:41838284
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研究论文 | 提出一种集成微流控系统，用于自动且自我验证地分析宫颈细胞外囊泡标志物PD-L1和ERBB3 | 集成了基于深度学习的YOLOv8自我验证检测策略，实现了芯片上同时处理测试样本和阳性样本的平行分析，显著提高了检测可靠性，且检测限达15.56颗粒/微升 | 未明确提及 | 开发一种快速、精准的非侵入性液体活检方法，用于妇科恶性肿瘤的早期诊断 | 宫颈癌相关的细胞外囊泡标志物PD-L1和ERBB3 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 微流控芯片、细胞外囊泡分离 | CNN | 图像 | 四种细胞系（SiHa, C33A, HeLa, H8） | NA | YOLOv8 | 检测限 | NA |
| 657 | 2026-03-28 |
Assessment of a Deep Learning Model Trained on Permanent Pathology for the Classification of Squamous Cell Carcinoma in Mohs Frozen Sections: Lessons Learned
2026-May-01, Dermatologic surgery : official publication for American Society for Dermatologic Surgery [et al.]
IF:2.5Q1
DOI:10.1097/DSS.0000000000005096
PMID:41886676
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 658 | 2026-04-24 |
Early Detection of Gallbladder and Biliary Malignancy
2026-May, Radiologic clinics of North America
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.rcl.2026.01.004
PMID:42020074
|
综述 | 本文强调了风险分层和多模态成像在胆囊癌和胆管癌早期识别中的重要性，并探讨了人工智能和深度学习模型在提高诊断准确性方面的潜力 | 整合人工智能与深度学习模型以增强诊断准确性，并提出多学科协作的早期检测策略 | 未提供具体实验结果或模型验证，仅概述了潜在方向 | 探讨胆囊和胆道恶性肿瘤早期检测的策略与技术进展 | 胆囊癌与胆管癌的早期检测方法 | 医学影像 | 胆囊癌, 胆管癌 | 多模态成像 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 659 | 2026-04-24 |
Artificial Intelligence for Food Packaging: A Life Cycle-Oriented Review of Material Performance, Functionality, Safety, and Sustainability
2026-May, Comprehensive reviews in food science and food safety
IF:12.0Q1
DOI:10.1111/1541-4337.70486
PMID:42021492
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综述 | 本文系统地回顾了人工智能在食品包装领域的应用，涵盖材料性能、功能性、安全性和可持续性，并提出了一个面向生命周期的分析框架 | 提出了一个面向生命周期的框架，将主要人工智能范式（监督、无监督、强化、深度学习和混合模型）与六个关键领域（材料设计、生产优化、食品质量预测、安全保障、智能标签与追溯、回收）联系起来，超越了以往局限于特定应用的研究 | 数据质量、模型泛化能力和监管接受度方面存在挑战 | 系统性地分析人工智能在食品包装全生命周期中的应用，包括材料性能、功能性、安全性和可持续性 | 2011至2025年间Web of Science核心合集收录的同行评审研究 | 机器学习 | NA | NA | 监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、混合模型 | NA | NA | NA | NA | 未明确说明 | NA |
| 660 | 2026-04-24 |
Harnessing the Hybrid Intelligence of Crowd and Artificial Intelligence in Group Decision Making for Uncertain Disaster Response
2026-May, Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/risa.70254
PMID:42021700
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研究论文 | 提出一个利用人群与人工智能混合智能进行群体决策的框架，用于改进不确定灾害响应的包容性 | 首次整合众包数据与AI算法在群体决策中处理灾害不确定性，并通过深度学习估计人类苦难程度以提升同情心分配资源 | 依赖有偏见的众包数据可能不完全代表弱势群体，随机优化模型可能计算密集 | 通过混合智能框架提高灾害响应决策的包容性和效率 | 2021年河南洪水应急响应决策 | 机器学习 | NA | 深度学习、随机优化 | 深度学习模型、随机优化模型 | 文本（社交媒体数据）、区域脆弱性特征数据 | 真实案例研究涉及2021年河南洪水数据 | NA | 深度学习估计方法、随机优化模型 | NA | NA |