深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1154 篇文献，本页显示第 381 - 400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 381 | 2026-06-19 |
Integrative multi-modal feature extraction from ECG signals using FusionHeartNet for robust heart disease prediction
2026-Jun-18, The International journal of artificial organs
DOI:10.1177/03913988261448211
PMID:42312446
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研究论文 | 提出FusionHeartNet框架，融合心电信号时频域和空间特征，用于心脏病稳健预测 | 首次提出双谱特征嵌入策略，结合傅里叶和小波变换、格拉米角场和连续小波变换，并设计多焦点注意力模块和贝叶斯优化学习率调度器，实现多模态特征深度融合 | NA | 提升心电信号分析中跨模态特征提取能力，改善早期心脏病检测的准确性和鲁棒性 | 心电图（ECG）信号 | 机器学习, 数字病理学 | 心血管疾病 | ECG信号处理, 傅里叶变换, 小波变换, GAF, CWT | 深度神经网络 | 心电信号（时域和图像表示） | MIT-BIH心律失常数据库 | PyTorch | FusionHeartNet, 多焦点注意力模块（MFAM）, 心融合分类器（HFC） | 准确率, F1分数, Kappa系数 | NA |
| 382 | 2026-06-19 |
An Intelligent Self-Powered Covalent Organic Framework-Based Triboelectric Nanosensor Platform for On-site Picomolar Hg2+ Ion Monitoring
2026-Jun-18, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.6c01268
PMID:42312548
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research paper | 报道了一种基于共价有机框架的自供电智能摩擦电纳米传感器平台，用于现场皮摩尔级Hg2+离子监测 | 提出了“材料-器件-算法”一体化集成平台，利用噻吩基共价有机框架增强Hg离子识别特异性和信号转导效率，构建固液摩擦电纳米传感器消除固固接触限制，并集成深度学习模型实现实时定量读数 | 未提及具体局限性 | 开发自供电智能传感平台，克服传统摩擦电纳米传感器在Hg离子检测中的灵敏度不足、环境干扰和非直观信号输出问题 | Hg2+离子监测 | machine learning | NA | 摩擦电纳米传感器 | 深度学习模型 | 电信号 | NA | NA | NA | 检测限、线性范围、环境稳定性、可重复性 | NA |
| 383 | 2026-06-19 |
Research progress and challenges of multimodal deep learning models for prognosis of gastric cancer
2026-Jun-18, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-026-05431-0
PMID:42313224
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综述 | 本文综述了多模态深度学习模型在胃癌预后预测中的研究进展与挑战 | 探讨了可解释深度学习模型在胃癌预后预测中的创新应用 | NA | 综述多模态数据融合技术在胃癌预后预测中的研究进展，并讨论其面临的挑战 | 多模态深度学习模型 | 机器学习 | 胃癌 | NA | 深度学习模型 | 多模态数据（年龄、生存状态、放射影像、组织病理、基因组信息） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 384 | 2026-06-19 |
An evolutionary neural architecture search for magnetic resonance image reconstructions
2026-Jun-18, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-026-03588-1
PMID:42313273
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研究论文 | 提出一种遗传算法自动优化卷积神经网络架构，用于磁共振图像重建任务，无需手动设计 | 首次将遗传算法应用于CNN架构的分数编码优化，实现磁共振图像重建的自动架构搜索，无需人工调参并提升重建精度 | 仅在fastMRI脑部和膝部数据集上验证，缺乏对其他解剖部位和不同扫描参数的泛化性测试，计算资源消耗未在摘要中提及 | 实现磁共振图像重建模型架构的自动化设计，减少人工干预并提高重建精度 | 磁共振图像重建任务中的卷积神经网络架构优化 | 机器学习, 计算机视觉, 数字病理学 | NA | 磁共振成像 (MRI) | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | fastMRI数据集（纽约大学提供），包含脑部和膝部MRI图像 | GA, TensorFlow 或 PyTorch (需确认) | NA | 重建精度 (准确率) | NA |
| 385 | 2026-06-19 |
Evolution of artificial intelligence in breast cancer pathology: a bibliometric analysis
2026-Jun-18, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-026-05388-0
PMID:42313316
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文献综述 | 对乳腺癌病理学中人工智能应用的文献进行计量分析，以绘制研究图景和识别关键趋势 | 利用BERTopic模型从摘要中提取语义主题，揭示了从单模态图像分析向多模态“病理组学”和新兴交叉领域的研究转变 | 仅依赖Web of Science数据库，可能遗漏部分相关文献；未深入探讨AI模型的可解释性和人机协作的具体优化方法 | 通过文献计量学分析，概述人工智能在乳腺癌病理学领域的研究格局、关键趋势和新兴方向 | 2011年至2025年间发表的1089篇相关文献 | 自然语言处理, 机器学习 | 乳腺癌 | NA | BERTopic | 文本 | 1089篇文献 | VOSviewer, CiteSpace, BERTopic | NA | NA | NA |
| 386 | 2026-06-19 |
A Fully Automated Multistage Deep Learning System for Lenke Classification: Enhanced Diagnostic Precision in Adolescent Idiopathic Scoliosis
2026-Jun-17, The Journal of bone and joint surgery. American volume
DOI:10.2106/JBJS.25.01015
PMID:41460944
|
研究论文 | 开发并验证了一个全自动多阶段深度学习系统，用于青少年特发性脊柱侧弯的Lenke分型，提升了诊断精度 | 首次提出全自动多阶段深度学习系统进行Lenke分型，整合了椎体分割、腰椎椎弓根定位和特征融合模块，实现了端到端自动分类 | 未在文摘中明确提及限制 | 减少Lenke分型主观评估的观察者间差异，提高诊断客观性和临床可靠性 | 青少年特发性脊柱侧弯患者的全脊柱X光片 | 计算机视觉 | 青少年特发性脊柱侧弯 | NA | Swin-Unet, DeepLabv3+ | 图像 | 650名个体（183名健康对照，467名患者），年龄10-18岁，Cobb角25°至90° | PyTorch | Swin-Unet, DeepLabv3+ | 总体准确率95.6%, 宏平均F1分数0.862, Dice系数0.917(前后位)和0.942(侧位), 组内相关系数0.969-0.976, F1分数0.912(腰椎A/B/C)和0.928(矢状位-/N/+) | NA |
| 387 | 2026-03-28 |
Automating Adolescent Idiopathic Scoliosis Classification: An Interpretable, Workflow-Based Approach to Lenke Classification: Commentary on an article by Lingcong Xu, MD, et al.: " A Fully Automated Multistage Deep Learning System for Lenke Classification. Enhanced Diagnostic Precision in Adolescent Idiopathic Scoliosis "
2026-Jun-17, The Journal of bone and joint surgery. American volume
DOI:10.2106/JBJS.26.00074
PMID:41886543
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 388 | 2026-06-19 |
Comprehensive RNA-binding protein analyses and deep learning uncover genetic constraints and disease associations in protein-RNA interfaces
2026-Jun-17, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2026.101588
PMID:42025161
|
研究论文 | 通过整合增强CLIP数据和深度学习模型，全面分析RNA结合蛋白与RNA的相互作用，揭示遗传约束和疾病关联 | 结合了92个新RNA结合蛋白的增强CLIP数据，并利用深度学习模型对RNA结合蛋白结合位点的遗传变异进行评分，发现剪接增强子与沉默子之间存在相反的选择约束模式 | NA | 探究RNA结合蛋白与RNA相互作用的遗传约束及与疾病的关联 | RNA结合蛋白与RNA的相互作用位点 | 自然语言处理 | 视网膜疾病 | 增强CLIP | 深度学习模型 | 序列数据 | 286个RNA结合蛋白在K562和HepG2细胞中的增强CLIP数据 | NA | NA | NA | NA |
| 389 | 2026-06-19 |
Fusing imaging and metabolic modeling via multimodal deep learning in ovarian cancer
2026-Jun-17, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2026.101594
PMID:42025163
|
research paper | 融合成像与代谢建模的多模态深度学习方法用于卵巢癌研究 | 首次尝试将患者特异性代谢模型与成像数据整合，改善生存估计并实现预测的机制性解释 | 仅使用有限数量的共同样本，方法泛化性需在其他癌症类型中进一步验证 | 通过多模态深度学习融合转录组学、代谢组学和成像数据，阐明卵巢癌的分子基础并改善生存预测 | 卵巢癌患者 | machine learning, digital pathology, computer vision | ovarian cancer | 转录组学, 代谢组学, 3D CT成像 | multimodal deep learning | 转录组数据, 代谢通量数据, 3D CT图像 | 有限数量的共同样本 | NA | NA | 生存估计准确率 | NA |
| 390 | 2026-06-19 |
Understanding the precipitation mechanism in pentavalent vanadium electrolytes through deep learning potential molecular dynamics
2026-Jun-17, Chemical science
IF:7.6Q1
DOI:10.1039/d6sc02403c
PMID:42080026
|
研究论文 | 利用深度势能分子动力学研究五价钒电解液中的沉淀机制 | 首次通过深度势能分子动力学模拟揭示了钒电解液中五价钒离子从水合物转变为氧化钒沉淀的完整过程，并发现该沉淀过程遵循SN2型羟基脱水转化路径 | 模拟可能未完全考虑电解液中的复杂离子相互作用以及长期循环对沉淀行为的影响 | 阐明五价钒电解液中沉淀的微观机制，为优化钒液流电池电解液配方提供指导 | 五价钒电解液中的沉淀过程 | 机器学习 | NA | 深度势能分子动力学（DPMD） | 深度势能模型 | 分子动力学模拟数据 | NA | NA | 深度势能（Deep Potential） | 能量误差小于1 meV，力误差小于60 meV/Å | NA |
| 391 | 2026-06-19 |
REN: Anatomically-Informed Mixture-of-Experts for Interstitial Lung Disease Diagnosis
2026-Jun-17, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2026.3704035
PMID:42308081
|
研究论文 | 提出区域专家网络，首个基于解剖学知识的混合专家框架，用于间质性肺疾病诊断 | 首次将解剖学先验融入混合专家架构，通过为每个肺叶或肺叶组合训练专门专家，并引入多模态门控机制整合放射组学生物标志物和深度学习特征 | 具体局限性未在摘要中提及 | 解决常规混合专家架构在医学影像中忽视解剖结构和区域疾病异质性的问题，提高间质性肺疾病分类性能 | 间质性肺疾病患者的肺部CT扫描 | 计算机视觉 | 间质性肺疾病 | CT成像 | 混合专家模型 | 医学图像 | 597名患者的1,898次扫描纵向队列 | PyTorch | CNN, ViT, Mamba, SwinUNETR | AUC | NA |
| 392 | 2026-06-19 |
Enhancing X-ray Image Classification through Heterogeneous Federated Learning with Natural Image-Augmented Models
2026-Jun-17, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2026.3704679
PMID:42308070
|
研究论文 | 提出一种利用自然图像增强的异构联邦学习框架NatIMG-FL，用于X射线图像分类 | 首次利用自然图像作为辅助监督数据来对齐特征分布，并提出基于双权重的细粒度知识迁移方法解决异构模型问题 | 可能受限于自然图像与X射线图像之间的域差距，且未提及对极少数类别或罕见病的处理效果 | 提升X射线图像分类中异构联邦学习的性能与知识迁移效果 | X射线图像与自然图像 | 计算机视觉 | NA | X射线成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 393 | 2026-06-19 |
Counterfactual Diffusion Models Provide Interpretable Explanations of Artificial Intelligence Models in Pathology
2026-Jun-17, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-5645
PMID:42308255
|
研究论文 | MoPaDi是一个用于生成组织病理学图像反事实解释的框架，帮助识别与模型预测相关的形态或染色特征 | 将扩散自编码器与任务特定多实例学习分类器相结合，通过修改分类器关联特征诱导预测偏移，生成感知真实的反事实组织病理学图像 | NA | 为数字病理学中的深度学习模型提供可解释的反事实解释，支持评估模型特定决策线索和生成假说 | 组织病理学全切片图像 | 数字病理学 | 结直肠癌、乳腺癌、肝癌、肺癌 | NA | 扩散模型、多实例学习 | 图像 | 多个数据集，涵盖结直肠、乳腺、肝脏和肺癌 | PyTorch | 扩散自编码器、多实例学习分类器 | NA | NA |
| 394 | 2026-06-19 |
Deep learning-enabled discovery of antibiotics effective against Neisseria gonorrhoeae
2026-Jun-17, Science translational medicine
IF:15.8Q1
DOI:10.1126/scitranslmed.ads4699
PMID:42308330
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研究论文 | 研究利用深度学习模型发现针对淋病奈瑟菌的有效抗生素 | 首次展示图神经网络可识别结构新颖、活性强的窄谱抗菌化合物，并通过虚拟筛选高效发现候选药物 | 化合物仅在体外和小鼠模型验证，尚未进行临床试验 | 提升抗生素发现效率以应对淋病奈瑟菌的耐药性危机 | 淋病奈瑟菌及多药耐药菌株 | 机器学习 | 淋病 | 高通量表型筛选 | 图神经网络（GNN） | 小分子化合物结构数据 | 38,650种小分子用于训练，约600万种用于虚拟筛选 | PyTorch | 图神经网络 | 活性化合物命中率（39%） | NA |
| 395 | 2026-06-19 |
Research Progress of Single/Multi-Mode Optical Sensors on Visual Monitoring of Food Freshness: A Review
2026-Jun-17, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.74139
PMID:42308390
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综述 | 系统回顾了单模、双模及多模光学传感器在检测易变质食品储存过程中关键生物标志物（如生物胺、硫化氢和有机酸）的最新进展 | 引入新型功能材料（如金属有机框架、天然色素和碳点）显著提升传感器性能，并整合智能手机视觉识别与深度学习算法实现信号采集与分析一体化 | 在抗环境干扰、多参数同步检测及商业化包装等方面仍存在挑战 | 总结光学传感器在食品新鲜度监测中的研究进展，探讨其作为智能食品安全质量监控系统关键技术的前景 | 易变质食品储存过程中产生的生物胺、硫化氢和有机酸等关键生物标志物 | 计算机视觉 | NA | 光学传感 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | 深度学习算法 | 检测限、响应时间、检测范围 | 智能手机 |
| 396 | 2026-06-19 |
Enhancing road safety with a power-aware approach to traffic sign detection and recognition in driving assistance systems based on machine learning using optimization techniques
2026-Jun-17, Traffic injury prevention
IF:1.6Q4
DOI:10.1080/15389588.2026.2660142
PMID:42308429
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研究论文 | 提出了一种基于机器学习的优化技术，用于驾驶辅助系统中的交通标志检测与识别，以提高道路安全性 | 结合卷积和序列方法，利用蚁群层次网络优化策略，提出OCSRN-AHN模型，实现了高精度、低功耗和低计算复杂度的实时交通标志检测 | NA（摘要未提及局限性） | 改进驾驶辅助系统中的交通标志检测与识别模型，提升道路安全性 | 驾驶辅助系统中的交通标志检测与识别任务 | 计算机视觉 | NA | 深度学习优化技术 | 卷积神经网络、序列循环神经网络、蚁群层次网络优化 | 图像 | Kaggle数据集，包含58类交通标志 | Python深度学习工具 | OCSRN-AHN（优化的卷积序列循环神经蚁群层次网络） | 准确率、精确率、召回率、F1分数、平均精度均值（mAP）、mAP@0.5 | NA（摘要未提及具体计算资源） |
| 397 | 2026-06-19 |
Visceral adipose tissue inflammation in endometrial cancer
2026-Jun-17, Cancer treatment and research communications
DOI:10.1016/j.ctarc.2026.101273
PMID:42308582
|
研究论文 | 探究子宫内膜癌患者内脏脂肪组织中的脂肪细胞大小和冠样结构及其与肥胖相关合并症和肿瘤特征的关系 | 首次结合深度学习算法分析CT图像与网膜活检组织学数据，揭示脂肪组织功能障碍在子宫内膜癌肥胖风险中的中介作用 | 样本量较小（90例），且为单中心回顾性研究，未探索脂肪组织炎症对肿瘤微环境的直接影响机制 | 阐明脂肪组织炎症标志物（脂肪细胞大小和冠样结构）在子宫内膜癌患者中的临床意义 | 子宫内膜癌女性患者 | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | CT成像, 深度学习图像分析, 组织学检查 | NA | 图像（CT扫描）、组织学数据 | 90例子宫内膜癌患者（其中73例有网膜活检样本） | NA | NA | 相关性系数（r）、p值 | NA |
| 398 | 2026-06-19 |
A novel multi-task deep learning framework for classification and detection of intracranial structures in first-trimester fetal ultrasound images
2026-Jun-17, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2026.105806
PMID:42308601
|
研究论文 | 开发一种用于早孕期胎儿超声图像中颅内结构分类和检测的新型多任务深度学习框架 | 首次将深度特征选择、统计建模和基于Transformer的检测相结合用于早期胎儿脑评估 | NA | 开发自动化深度学习框架，用于早孕期胎儿颅内结构的分类和检测 | 早孕期（11-14周）胎儿颅内结构 | 计算机视觉 | NA | 超声成像 | 卷积神经网络（CNN）、Transformer | 图像 | 来自2560名孕妇的2569张矢状面超声图像 | PyTorch | EfficientNet, VGG16, YOLOv11, Swin Transformer | 准确率、AUC、IoU、平均精度均值（mAP）、校准曲线、决策曲线分析（DCA） | NA |
| 399 | 2026-06-19 |
Remote sensing for marine oil spill detection, mapping, and monitoring: A systematic review and bibliometric analysis
2026-Jun-17, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2026.120028
PMID:42308721
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综述 | 基于文献计量学对2000-2026年遥感技术用于海洋溢油检测、测绘与监测的系统性综述 | 首次综合文献计量与系统综述方法，分析遥感技术在溢油检测中的物理原理、传感器平台、AI方法及验证协议，并识别出多传感器星座、物理信息深度学习等新兴方向 | 单一传感器通用性不足，深度学习面临数据稀缺、假阳性目标和跨区域迁移局限性挑战 | 系统综述遥感技术在海洋溢油检测、测绘与监测中的应用现状与发展趋势 | 全球海洋溢油事件及相关遥感技术文献 | 遥感 | NA | 合成孔径雷达、光学、高光谱、热红外遥感 | 深度学习模型 | 遥感图像 | 2856篇文献，作者6473人 | NA | U-Net, 变换器架构 | 检测精度 | 云原生处理平台 |
| 400 | 2026-06-19 |
Contrast injection protocols used in oncological CT and opportunities for practice optimisation
2026-Jun-17, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2026.103473
PMID:42308954
|
研究论文 | 调查瑞士西部肿瘤CT造影注射方案的实践现状和异质性 | 首次系统性地绘制了瑞士西部地区肿瘤CT造影注射方案的实践图谱，揭示了广泛存在的异质性，并指出了利用光谱成像和深度学习重建等技术进行优化的潜在机会 | 样本量有限，仅涉及瑞士西部地区，可能不具备全国或全球代表性；调查的响应率为42%，可能存在非响应偏差 | 分析当前瑞士西部肿瘤CT造影注射方案的使用情况，为实践优化提供依据 | 瑞士西部74家医学影像机构的造影注射方案 | 医学影像 | 肿瘤疾病 | CT造影 | NA | 调查问卷数据 | 31家机构完成调查（占74家的42%） | NA | NA | NA | NA |