深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1277 篇文献，本页显示第 941 - 960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 941 | 2026-06-09 |
Role of Artificial Intelligence in Cleft Lip and/or Cleft Palate in Diagnosis and Detection-An Umbrella Review
2026-Jun, Clinical and experimental dental research
IF:1.7Q3
DOI:10.1002/cre2.70386
PMID:42251739
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综述 | 对人工智能在唇腭裂诊断与检测中应用的研究进行综合回顾 | 首次采用伞形综述方法系统评估AI模型在唇腭裂诊断中的应用，涵盖深度学习与机器学习模型性能比较 | 纳入研究数量少（仅3篇系统综述），研究间重叠率高（校正覆盖面积13.89%），方法学稳健性仅为中等置信水平，结果泛化能力受限 | 探索基于AI的诊断系统在口面裂（唇腭裂）管理中的应用 | 先天性唇腭裂患者 | 机器学习 | 唇腭裂 | NA | 深度卷积神经网络、随机森林、支持向量机、DesNet | 影像数据（推测） | 包含3篇系统综述（原始研究共395篇） | NA | 深度卷积神经网络、随机森林、支持向量机、DesNet | 准确率 | NA |
| 942 | 2026-06-09 |
A Multimodal Deep Learning Model for Objective Identification of Sub-health Status in Traditional Chinese Medicine
2026-Jun-01, Combinatorial chemistry & high throughput screening
IF:1.6Q3
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研究论文 | 提出一种融合舌象、面部图像和红外热像的多模态深度学习模型，结合专家经验，用于亚健康状态的中医体质客观识别 | 首次将中医体质分类理论与多模态深度学习结合，并通过结构化提示将专家知识嵌入数据驱动框架，以优化特征融合和分类性能 | PDC和QDC体质性能相对较低（准确率约0.77，AUC约0.73），且样本量有限（1389名参与者），未提及外部验证 | 实现亚健康状态的客观量化与准确分类，为早期筛查和健康管理提供技术参考 | 1389名参与者的中医体质状态（包括平和质、气虚质等八种体质） | 计算机视觉， 机器学习 | 亚健康 | 不适用 | 卷积神经网络（CNN）， 注意力机制 | 图像（舌图像、面部图像、红外热图像） | 1389名参与者 | PyTorch | ResNet-18， 交叉注意力融合机制 | 准确率、召回率、精确率、特异性、AUC | 不适用 |
| 943 | 2026-06-09 |
Comparison of deep learning and particle smoother EM methods for estimation of Rb-82 myocardial perfusion PET kinetic parameters
2026-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70512
PMID:42253226
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研究论文 | 对比深度学习和粒子平滑器期望最大化方法用于铷-82心肌灌注PET动力学参数估计 | 首次开发并评估基于粒子平滑器的期望最大化（PSEM）方法和卷积神经网络（CNN）用于铷-82心肌灌注PET的动力学参数估计，并证明CNN在参数估计准确性上显著优于传统方法 | CNN在输入函数分布外条件下性能下降；PSEM方法在不同参数上表现不一，需进一步方法优化 | 评估两种替代动力学分析方法（PSEM和CNN）用于铷-82心肌灌注PET参数估计的效果 | 铷-82心肌灌注PET的动力学参数（F, k3, k4） | 计算机视觉 | 心血管疾病 | PET | CNN | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 相对误差 | NA |
| 944 | 2026-06-09 |
From satellite imagery to material outflows: master plan and deep learning-based quantification of demolition materials to support circular construction
2026-Jun, Journal of environmental health science & engineering
DOI:10.1007/s40201-026-00978-0
PMID:42253472
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研究论文 | 提出一种基于城市总体规划与深度学习的方法，从卫星影像中量化建筑拆除材料以支持循环建设 | 首次将城市总体规划与Mask RCNN模型结合，自动识别潜在拆除建筑并量化其材料组成，为城市尺度循环经济提供新路径 | 模型仅依赖单一城市（阿斯塔纳）数据，且历史拆除活动依赖手动识别，可能影响泛化性 | 通过卫星影像和深度学习量化拆除废料，支持循环经济在城市建筑领域的应用 | 哈萨克斯坦阿斯塔纳市的建筑拆除活动及产生的材料 | 计算机视觉 | 无相关疾病 | 卫星影像分析 | CNN | 图像 | 2016-2022年间近4500个拆除工程，涉及约108 Mt拆除材料 | ArcGIS, PyTorch | Mask RCNN | 基于对象的召回率（≥50%重叠）、足迹面积平均误差 | NA |
| 945 | 2026-06-09 |
Use of Artificial Intelligence in the Early Diagnosis of Oral Cancer: Current Update, Limitations and Future Perspectives
2026-Jun, Journal of dentistry (Shiraz, Iran)
|
comments | 探讨人工智能在口腔癌早期诊断中的应用、局限性与未来展望 | 概述了机器学习与深度学习算法在口腔癌检测中的最新应用，强调了AI在分析临床图像、患者数据及其他诊断工具中的作用，以识别癌前病变并减少诊断延误 | NA | 评估人工智能在口腔癌早期诊断中的整合应用，并讨论未来前景 | 口腔癌早期诊断中的AI技术应用案例及相关数据 | machine learning | 口腔癌 | NA | 机器学习与深度学习模型 | 临床图像、患者数据及诊断工具数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 946 | 2026-06-09 |
ArabiCCR: A commercial Arabic ruling court cases dataset with judicial decisions
2026-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112844
PMID:42254583
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研究论文 | 本文介绍了一个从沙特司法部官网收集的商业法庭判决数据集，包含阿拉伯语司法判决，并公开提供以支持阿拉伯语法律文本处理研究 | 首次系统收集并公开沙特商业法庭判决数据集，包含案件叙述、法律推理和最终判决，经匿名化处理支持可重复分析 | 未明确提及限制，但数据集仅聚焦商业案件类型，可能无法覆盖其他案件领域 | 为阿拉伯语法律文本处理和司法推理研究提供数据集资源 | 沙特商业法庭判决案件的文本数据 | 自然语言处理 | NA | NA | NA | 文本 | 多个商业法庭判决案例，具体数量未在摘要中说明 | NA | NA | NA | NA |
| 947 | 2026-06-09 |
Prompt mechanisms in medical imaging: A comprehensive survey
2026-Jun-01, Innovation (Cambridge (Mass.))
DOI:10.1016/j.xinn.2026.101271
PMID:42254959
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综述 | 全面调研基于提示机制在医学影像中的深度学习方法，分析其性能提升与临床部署挑战 | 系统梳理文本指令、视觉提示、可学习嵌入等多种提示模态，揭示其在图像生成、分割、分类等任务中的双重优势（性能提升与方法论创新） | 提示设计优化、数据异质性与临床可扩展性仍存在持续挑战 | 评估提示工程在医学影像中的发展现状，推动临床诊断与个性化治疗规划的革命 | 医学影像中的提示机制（文本指令、视觉提示、可学习嵌入）及其在生成、分割、分类任务中的应用 | 计算机视觉, 数字病理 | NA | NA | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | 准确率, 鲁棒性, 数据效率 | NA |
| 948 | 2026-06-09 |
Natural-language-processing and safety-engineering-based fault identification technique for electrochemical ESSs
2026-Jun-01, Innovation (Cambridge (Mass.))
DOI:10.1016/j.xinn.2026.101277
PMID:42254964
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研究论文 | 提出一种结合自然语言处理、深度学习和安全工程的电化学储能系统故障诊断框架，用于识别和分析ESS故障 | 首次将自然语言处理与安全工程方法（Bow-Tie和故障模式分析）相结合，利用大语言模型生成合成故障案例以增强数据多样性，并引入自注意力增强卷积神经网络实现高精度分类 | 未提及具体限制 | 开发一种能够实时监测、智能诊断和主动管理电化学储能系统故障的综合方法 | 电化学储能系统的故障日志和非结构化报告 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 自然语言处理, 深度学习, 安全工程 | CNN | 文本 | 全球ESS故障日志，经大语言模型增强以平衡各类别数据，具体样本量未提及 | NA | 自注意力增强CNN | 准确率, F1分数 | NA |
| 949 | 2026-06-09 |
Airway segmentation on CT - A systematic review of machine learning tools
2026-Jun, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2026.100764
PMID:42256489
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综述 | 全面评估机器学习方法在CT图像中全自动气道分割的性能与局限性 | 系统性地分析了气道分割中拓扑指标（分支检出率、树长检出率）与体素精度指标的差异，并评估了深度学习相对于传统机器学习的优势 | 纳入研究的MAIC-10质量评分中等（6-8/10），在安全性/隐私性、可解释性和透明度方面报告不足；外部验证数据集有限（15项中有9项使用EXACT'09测试集） | 评价机器学习方法在胸部CT成像中实现全自动气道分割的效能与临床转化潜力 | 32项发表于2010-2025年的全自动机器学习气道分割研究（其中28项使用深度学习） | 计算机视觉，数字病理学 | 呼吸系统疾病 | CT成像 | 深度学习 | 影像 | 32项研究 | NA | NA | Dice相似系数，分支检出率，树长检出率 | NA |
| 950 | 2026-06-09 |
The implicit regularizing effect of stochastic resetting in deep learning analysis of anomalous diffusion
2026-Jun-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0304564
PMID:42257593
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研究论文 | 研究了随机重置技术在异常扩散轨迹深度学习解码中的隐式正则化效应 | 首次将随机重置技术应用于异常扩散轨迹解码任务，并揭示了其正则化机制；引入随时间变化的动态重置策略，超越固定概率效果 | 未说明具体限制 | 探索随机重置能否提升异常扩散轨迹的解码性能 | 异常扩散轨迹数据 | 机器学习 | NA | NA | 神经网络 | 轨迹数据 | NA | NA | NA | 验证损失 | NA |
| 951 | 2026-06-08 |
A tissue-informed deep learning-based method for positron range correction in preclinical [Formula: see text]Ga PET imaging
2026-Jun-07, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-026-00900-5
PMID:42251608
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研究论文 | 提出一种基于组织信息引导的深度学习方法，用于预临床镓-68 PET成像中的正电子射程校正 | 首次将组织依赖性解剖信息通过μ-map依赖的损失函数融入三维残差编码器-解码器卷积神经网络（3D RED-CNN），实现正电子射程校正 | 未在真实数据中提供金标准验证，且模型泛化性依赖域适应及混合训练策略的进一步优化 | 提高预临床镓-68 PET成像的空间分辨率和定量准确性 | 镓-68标记的FH和PSMA-617小鼠PET/CT图像 | 计算机视觉 | NA | PET成像, CT成像 | 3D残差编码器-解码器卷积神经网络（3D RED-CNN） | 图像 | 小鼠模拟及真实PET采集数据（未明确样本数量） | PyTorch | 单通道模型, 双通道模型, 双编码器模型 | 平均绝对误差（MAE）, 结构相似性指数（SSIM）, 对比度恢复（CR）, 对比度噪声比（CNR） | NA |
| 952 | 2026-06-08 |
A clinical applicable study on lower limb segmentation from CT images for total knee arthroplasty
2026-Jun-06, The Knee
DOI:10.1016/j.knee.2026.104526
PMID:42250470
|
研究论文 | 评估半监督深度学习框架利用不完全标注CT数据生成适用于全膝关节置换术的股骨和胫骨分割图像 | 采用部分监督训练策略处理标注不完整的CT数据集，并验证自动分割生成的关节对齐测量值与手动分割无显著差异，证明该方法在临床实践中具有可行性 | NA | 评估部分监督深度学习框架在CT不完全标注情况下生成精确下肢骨分割的临床适用性 | 下肢骨骼（股骨和胫骨） | 医学图像分割 | 骨关节炎 | CT成像 | 3D nnU-Net | CT图像 | 205例健康全腿CT扫描（其中17例完全标注，其余部分标注股骨或胫骨），内部健康数据集40例，尸体数据集15例，骨关节炎数据集10例 | PyTorch | 3D nnU-Net | Dice相似系数, Hausdorff距离, HD95, 均方根表面距离 | NA |
| 953 | 2026-06-08 |
Comment on "Application of deep learning reconstruction in abdominal magnetic resonance cholangiopancreatography for image quality improvement and acquisition time reduction"
2026-Jun-06, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi
DOI:10.1016/j.jfma.2026.05.076
PMID:42250961
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 954 | 2026-06-08 |
A Dataset of Widefield Fundus Images From Patients With Birdshot Chorioretinitis and Matched Control
2026-Jun-06, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-07494-8
PMID:42251038
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研究论文 | 提出了Birdshot-Wide数据集，包含来自鸟枪弹样脉络膜视网膜炎患者和匹配对照的宽视野眼底图像 | 首个公开的大规模纵向鸟枪弹样脉络膜视网膜炎宽视野眼底图像数据集，含详细元数据和病灶亚型分类，可用于生物标志物发现及自动化诊断工具开发 | 未说明具体局限性，但罕见病数据集可能存在样本代表性不足或通用性受限的问题 | 解决鸟枪弹样脉络膜视网膜炎研究中缺乏大型公开成像数据集的问题，并推动诊断和疾病进展建模 | 鸟枪弹样脉络膜视网膜炎患者的宽视野眼底图像及匹配的健康对照图像 | 计算机视觉, 数字病理学 | 眼病, 葡萄膜炎 | 宽视野眼底摄影 | 深度学习模型 | 图像 | 5042张图像来自742只BSCR患眼，1310张图像来自742只匹配对照眼 | NA | NA | 受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 955 | 2026-06-08 |
A histopathologically verified dataset of magnifying narrow-band imaging endoscopy for classifying the gastric precancerous cascade
2026-Jun-06, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-07567-8
PMID:42251050
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research paper | 提出了一个经组织学验证的放大窄带成像内镜数据集，用于胃早癌前病变的分类 | 构建了包含11971张ME-NBI图像的大规模数据集，每张图像均与活检确认的组织病理学诊断严格对应，提供了可靠的标签金标准 | 数据集中高级别上皮内瘤变与早期胃癌的视觉区分仍存在固有挑战 | 通过高质量数据集推动胃早癌前病变的细粒度分类、域适应研究和内镜培训 | 胃粘膜病变的ME-NBI图像 | digital pathology | gastric cancer | ME-NBI | deep learning models | image | 868名患者的11971张ME-NBI图像 | NA | NA | NA | NA |
| 956 | 2026-06-08 |
Proteomic clocks combined with deep learning phenotypes track eye aging and diseases
2026-Jun-06, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02805-0
PMID:42251179
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研究论文 | 结合蛋白质组学时钟与深度学习表型追踪眼部衰老和疾病 | 首次将高通量蛋白质组学与深度学习表型相结合，在跨种族大规模队列中验证蛋白质组衰老加速作为年龄相关眼病的生物标志物，并开发了精简且经济的蛋白质组衰老时钟 | NA | 利用蛋白质组学与深度学习表型追踪眼部衰老和疾病，并验证蛋白质组衰老加速作为年龄相关眼病的预测标志物 | 年龄相关眼病患者，包括白内障、糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和青光眼 | 机器学习 | 白内障, 糖尿病视网膜病变, 年龄相关性黄斑变性, 青光眼 | 高通量蛋白质组学，深度学习成像分析（断层成像和血管成像） | 深度学习模型 | 蛋白质组数据，影像数据（断层成像和血管成像） | 超过55,000名跨种族参与者，来自三个国际队列 | NA | NA | NA | NA |
| 957 | 2026-06-08 |
Deep learning-based water body extraction using high-resolution RGB-UAV imagery: a case study on Horseshoe Island, Antarctica
2026-Jun-03, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-026-15519-3
PMID:42234036
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研究论文 | 利用深度学习从高分辨率RGB无人机影像中提取南极马蹄岛水体 | 首次系统比较六种先进语义分割架构在RGB无人机影像南极水体提取中的表现，并验证了模型在不同空间分辨率及复杂海岸线条件下的泛化能力 | 未提及数据集规模较小、未考虑跨季节变化、未与多光谱数据结合 | 评估深度学习模型在极地高分辨率RGB无人机影像中提取水体的可行性，建立可扩展的水体监测框架 | 南极马蹄岛的沿海水体，包括大型湖泊区域和复杂海岸线区域 | 计算机视觉 | NA | 无人机遥感 | 语义分割模型 | RGB影像 | 287张RGB无人机影像 | PyTorch | U-Net++, DeepLabv3+, MA-Net, SegFormer, ConvNeXt, DINOv3 | 交并比, 总体准确率 | NA |
| 958 | 2026-06-08 |
pedQTNet: A Deep Learning Approach to Estimate Corrected QT Intervals from Multi-Lead Conventional ECG Waveforms in Pediatric Patients
2026-Jun-03, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-026-02386-1
PMID:42234295
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研究论文 | 开发并评估了pedQTNet，一种用于从多导联常规心电图波形估计儿童校正QT间期并检测长QT综合征的深度学习模型 | 首次提出专门针对儿科患者的深度学习模型pedQTNet，用于从原始心电图波形直接估计QTc并检测LQTS，性能优于商用算法并与专家水平相当 | 未在更大规模的多中心数据或不同心电图机上进行验证，且模型在极低体重或早产儿中的表现有待进一步评估 | 开发一种自动化工具，帮助非心律专家准确测量儿童QTc并筛查LQTS，提高儿科心脏护理的可及性和效率 | 0-18岁儿科患者的心电图数据 | 深度学习 | 长QT综合征 | 心电图 | 深度神经网络 | 心电图波形 | 37,992名患者共65,370份心电图，以及200份前瞻性心电图 | PyTorch | NA | 平均绝对误差, 灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比 | NA |
| 959 | 2026-06-08 |
Deep learning for predicting cardiac procedure outcomes: A scoping review of recent advances
2026-Jun-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2026.103463
PMID:42250347
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综述 | 总结基于深度学习的四种主要心脏手术（PCI、CABG、AVR和二尖瓣成形术）术后结果预测的最新进展 | 首次对深度学习在心脏手术结果预测中的应用进行系统综述，涵盖多种数据类型（文本、影像、信号）及多模态融合方法 | 所有纳入研究均缺乏外部验证，可推广性、可解释性和临床整合仍面临挑战 | 评估深度学习在心脏手术预后预测中的潜力及其与传统机器学习方法的对比 | 经皮冠状动脉介入、冠状动脉搭桥术、主动脉瓣置换术和二尖瓣成形术相关研究 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | DL模型 | 文本、影像、信号 | 9篇纳入研究（来自457篇检索文献） | NA | NA | 性能指标因数据类型而异 | NA |
| 960 | 2026-06-08 |
Artificial intelligence applications using patient-generated health data for pre-care processes in elective healthcare: a systematic review
2026-Jun-03, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2026.106525
PMID:42250455
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系统综述 | 系统综述了人工智能在择期医疗预诊流程中利用患者生成健康数据的应用 | 首次系统梳理了AI、患者生成健康数据与预诊流程三者交叉领域的研究现状，并综合评估了技术、临床、运营、用户体验和公平性等多维度结果 | 95%的研究存在高偏倚风险，仅6%进行了外部验证，仅一项研究测量了临床结局，公平性评估仅占14%，无研究证明患者获益或描述临床部署 | 绘制AI方法和患者生成健康数据模态的图谱，综合多维度结果，识别部署障碍和报告空白 | 利用患者生成健康数据的AI应用，用于支持择期医疗预诊流程（如分诊、症状评估、病史采集） | 自然语言处理, 机器学习 | NA | NA | 经典机器学习, 深度学习, 大型语言模型 | 自由文本, 问卷, 录音, 可穿戴设备数据, 图像 | 21项研究 | NA | NA | AUC (0.64-0.98，中位数0.78) | NA |