深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42905 篇文献，本页显示第 2021 - 2040 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2021 | 2026-03-13 |
Multi-parameter magnetic resonance imaging (MRI) deep learning radiomics predicts complete response after induction immunochemotherapy in locally advanced nasopharyngeal carcinoma
2026-Feb-28, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1945
PMID:41815125
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个多模态融合模型，结合传统MRI影像组学特征与深度学习影像组学特征，用于预测局部晚期鼻咽癌患者在接受诱导免疫化疗后早期达到完全缓解的可能性 | 首次将传统MRI影像组学特征与深度学习影像组学特征进行多模态融合，以预测局部晚期鼻咽癌患者诱导免疫化疗后的完全缓解，为个性化治疗决策提供新工具 | 研究为单中心回顾性分析，样本量相对有限（230例），且缺乏外部验证队列，未来需要多中心前瞻性研究进一步验证模型的泛化能力 | 开发并验证一个能够预测局部晚期鼻咽癌患者在接受诱导免疫化疗后早期达到完全缓解的预测模型 | 局部晚期鼻咽癌患者 | 数字病理学 | 鼻咽癌 | 多参数磁共振成像 | 机器学习算法 | MRI图像 | 230例经活检确诊的局部晚期鼻咽癌患者 | NA | NA | AUC, 95%置信区间, 决策曲线分析 | NA |
| 2022 | 2026-03-13 |
Metastatic patterns, prognostic factors, and deep learning model development in primary gastrointestinal melanoma: a retrospective cohort analysis
2026-Feb-28, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1701
PMID:41815154
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研究论文 | 本研究通过回顾性队列分析，探讨了原发性胃肠道黑色素瘤的转移模式、预后因素，并开发了深度学习模型用于预测生存率 | 首次系统分析了原发性胃肠道黑色素瘤的转移模式和预后因素，并开发了深度学习模型进行生存预测 | 研究基于回顾性数据库（SEER），可能存在选择偏倚，且未详细说明深度学习模型的具体架构 | 调查原发性胃肠道黑色素瘤的转移模式、预后因素，并开发预测总体生存率和癌症特异性生存率的深度学习模型 | 原发性胃肠道黑色素瘤患者 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 回顾性队列分析，Cox回归分析 | 深度学习模型 | 临床数据 | 来自SEER数据库的患者队列，具体数量未明确说明，但分为发现队列（80%）和验证队列（20%） | NA | NA | AUC | NA |
| 2023 | 2026-03-13 |
A multimodal fusion model for bone tumor benign and malignant diagnosis: development and validation with clinical text and radiographs
2026-Feb-28, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1832
PMID:41815162
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种融合深度学习与Dempster-Shafer证据理论的多模态模型，用于术前区分良性与中间型/恶性骨肿瘤 | 首次将深度学习与Dempster-Shafer证据理论结合，融合临床文本和X射线图像进行骨肿瘤良恶性诊断，相比单模态方法和其他基线融合模型性能更优 | 单中心回顾性研究，样本量有限（319例），需多中心前瞻性研究进一步验证 | 开发并验证一种精确的术前诊断工具，用于区分良性与中间型/恶性骨肿瘤 | 319例经病理确诊的骨肿瘤患者 | 数字病理 | 骨肿瘤 | 深度学习, Dempster-Shafer证据理论 | 多模态融合模型 | 文本, 图像 | 319例患者（含文本数据和X射线图像） | NA | NA | AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 2024 | 2026-03-13 |
Narrative review: the research advances of artificial intelligence in the prediction of pulmonary nodule growth
2026-Feb-28, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-2025-1580
PMID:41816407
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综述 | 本文是一篇叙述性综述，总结了人工智能在预测CT图像上肺结节生长方面的研究进展、模型性能比较以及临床转化中的关键挑战与未来方向 | 系统综述了AI在肺结节生长预测中的三类工作流程（基线CT模型、纵向CT模型、基于生长相关替代指标的模型），并强调了可解释AI框架在识别关键特征、提升模型可信度方面的新兴作用 | 现有模型多为回顾性、单中心研究，使用异质性协议和非标准化的生长定义，缺乏外部或前瞻性验证，限制了其普适性；同时面临PACS集成、敏感性与特异性平衡、过度诊断和假性进展等实际挑战 | 总结当前基于人工智能的方法在CT上预测肺结节生长的研究，比较模型性能，并讨论临床转化的关键挑战和未来方向 | 肺结节 | 数字病理 | 肺癌 | 动态计算机断层扫描（CT） | 机器学习（ML）、深度学习（DL） | CT图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2025 | 2026-03-13 |
Narrative review of the ethics of artificial intelligence: are we ready for artificial intelligence in surgery?
2026-Feb-28, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-2025-1814
PMID:41816458
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综述 | 本文探讨了人工智能在手术领域应用中的伦理挑战，并评估了手术界在机构和个人层面应对这些问题的准备情况 | 系统性地回顾了人工智能在手术全流程中的应用及其伴随的伦理问题，强调了算法偏见、透明度、知情同意和责任归属等关键挑战 | 基于有限文献（2018-2025年间14项关键研究）的回顾，可能未涵盖所有最新进展或伦理争议 | 评估手术界对人工智能伦理挑战的准备程度，并探讨其应用中的伦理原则 | 人工智能在手术护理中的应用及其伦理影响 | NA | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2026 | 2026-03-13 |
Transforming lung transplantation with artificial intelligence: a narrative review from organ allocation to post-transplant management
2026-Feb-28, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-2025-aw-2395
PMID:41816476
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综述 | 本文综述了人工智能在肺移植全流程中的应用现状、技术机制及未来生态系统，涵盖器官分配、手术辅助、并发症预测和个性化用药管理 | 全面评估AI在肺移植从器官分配到术后管理各阶段的应用潜力，并强调构建基于FAIR原则的数据生态系统以推动临床整合 | 数据质量异质性、模型可解释性不足以及临床整合复杂性是阻碍AI广泛应用的主要障碍 | 评估人工智能在肺移植临床路径中的应用现状、技术机制及未来发展方向 | 肺移植的临床流程，包括器官分配、手术过程及术后管理 | 数字病理学 | 肺移植相关疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 时间序列数据, 图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2027 | 2026-03-13 |
AI and Wearables for Early Detection of Cognitive Impairment and Dementia: Systematic Review
2026-Feb-23, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/86262
PMID:41730193
|
系统综述 | 本文系统综述了可穿戴设备和人工智能在认知障碍和痴呆早期检测中的应用，评估了设备类别、认知结局、分析方法和预防相关性 | 从描述性关联转向数字表型框架，评估临床前窗口期人工智能驱动的预测，区分直接预测证据与间接相关发现，并批判性评估方法学成熟度 | 样本量小、监测持续时间短、外部验证有限，且由于设备、结局和分析方法的异质性，无法进行定量荟萃分析 | 综合并批判性评估可穿戴设备在认知障碍和痴呆早期检测和预防中的最新证据 | 年龄≥50岁的人类参与者，使用可穿戴设备连续收集≥24小时数据，并具有经过验证的认知结局 | 数字病理学 | 老年疾病 | 可穿戴设备连续监测（睡眠、身体活动、昼夜节律） | 机器学习, 深度学习 | 连续可穿戴衍生数据（行为标记） | 49项研究，样本量范围14至91,948名参与者（总计>200,000），中位样本量145 | NA | NA | 曲线下面积（AUC） | NA |
| 2028 | 2026-03-13 |
Balanced deep learning on multi-omics networks identifies molecular subgroups of pathological brain aging
2026-Feb-19, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.02.18.26346567
PMID:41757211
|
研究论文 | 本研究开发了一种网络引导的多组学整合框架，用于识别病理性脑老化的分子亚群 | 结合数据驱动的分子网络与多组学数据，通过图嵌入、特征平衡和自编码器学习，系统识别出与认知和神经病理学显著相关的五个分子亚群 | 研究基于特定队列（ROS/MAP），样本量相对有限，且未在更广泛的外部数据集中验证 | 识别神经退行性疾病（特别是阿尔茨海默病）的分子亚群，以超越临床诊断，揭示疾病异质性 | 来自宗教秩序研究和拉什记忆与衰老项目（ROS/MAP）的356名参与者的脑转录组、蛋白质组和代谢组数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 转录组学、蛋白质组学、代谢组学、图嵌入 | 自编码器 | 多组学网络数据 | 356名参与者（发现队列），327名参与者（验证队列） | NA | 自编码器 | Spearman相关系数 | NA |
| 2029 | 2026-03-13 |
Coupling Remote Sensing and Artificial Intelligence: Mapping Hydrological Variables with GEE and Predicting Surface-water Extent with Neural Networks
2026-Feb-18, Environmental management
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00267-026-02404-5
PMID:41706178
|
研究论文 | 本研究开发了一个名为RSAI的可重复计算工作流，结合Google Earth Engine和深度学习模型，用于绘制水文变量时空趋势并预测月度地表水范围 | 首次将Google Earth Engine与深度学习模型耦合，创建了一个可转移的工作流，用于数据有限地区的水文监测和预测 | 研究仅应用于阿尔及尔沿海盆地一个区域，需要更多地区验证其可转移性 | 开发一个可重复的工作流，用于水资源稀缺地区的水文监测和可靠预测 | 阿尔及尔沿海盆地(02 A)2001-2022期间的水文变量 | 机器学习 | NA | 遥感, 时间序列分析 | ANN, DNN, LSTM | 遥感时间序列数据 | 2001-2022期间月度数据 | Google Earth Engine, 未指定深度学习框架 | 人工神经网络, 深度神经网络, 长短期记忆网络 | 相关系数(R), 平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE), 传播因子 | 未明确指定，但使用了Google Earth Engine平台 |
| 2030 | 2026-03-13 |
Feasibility of Electroencephalography-Based Detection of Single-Flash Microperimetry Stimuli: A Proof-of-Concept Study
2026-Feb-14, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.09.12.25335536
PMID:41728305
|
研究论文 | 本研究评估了在非理想同步条件下使用脑电图检测微视野检查单次闪光刺激的可行性，并探索了独立于患者反应的脑电图刺激注册方法 | 首次在缺乏硬件级同步和单次试验分析的条件下，利用深度学习模型从脑电图信号中检测单次闪光微视野刺激，证明了其可行性 | 样本量小（仅两名健康参与者），未使用精确同步，且研究重点在于可行性而非泛化性 | 探索脑电图在微视野检查中作为主观功能测试的客观辅助工具的潜力 | 健康参与者的脑电图信号响应微视野检查中的单次闪光刺激 | 机器学习 | NA | 脑电图 | BiLSTM | 脑电图信号 | 2名健康参与者，12次试验 | NA | 双向长短期记忆网络 | 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数 | NA |
| 2031 | 2026-03-13 |
Deep learning-based detection of retinal detachment with vitreous hemorrhage in ocular ultrasound images
2026-Feb-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38272-6
PMID:41673252
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研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLOv5架构的卷积神经网络，用于在眼部超声B扫描图像中检测视网膜脱离和玻璃体出血 | 首次将YOLOv5架构应用于眼部超声图像中视网膜脱离和玻璃体出血的检测，并采用图像增强技术如非锐化掩模来提高检测精度 | 模型在存在玻璃体出血导致眼底模糊的情况下检测视网膜脱离的准确性可能受限，且样本量相对有限 | 开发一种深度学习算法，以辅助在眼部超声图像中检测视网膜脱离和玻璃体出血，特别是在眼底模糊的情况下 | 眼部超声B扫描图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 眼部超声成像 | CNN | 图像 | 训练集2,188张图像，验证集1,042张图像 | PyTorch | YOLOv5 | 准确率 | NA |
| 2032 | 2026-03-13 |
Interpretable machine learning rationalizes carbonic anhydrase inhibition via conformal and counterfactual prediction
2026-Feb-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-39771-2
PMID:41673458
|
研究论文 | 本文介绍了一个可解释的机器学习框架，用于预测人类碳酸酐酶（hCA）II、IX和XII亚型的抑制活性，并整合了保形预测和反事实解释以提高分子可解释性 | 结合保形预测进行不确定性量化和反事实解释提供分子可解释性，强调了数据质量和验证的重要性，而非算法复杂性 | 未明确说明模型在更广泛抑制剂类别或不同实验条件下的泛化能力 | 开发一个可解释的机器学习框架来预测和合理化hCA亚型的选择性抑制，以指导抗癌抑制剂设计 | 人类碳酸酐酶（hCA）II、IX和XII亚型及其抑制剂 | 机器学习 | 癌症 | 机器学习建模 | 支持向量机（SVM），深度学习模型 | 分子指纹数据（扩展连接性指纹） | NA | Scikit-learn | NA | NA | NA |
| 2033 | 2026-02-08 |
Non-inferiority of automated deep learning-based [18F]FDG PET/CT tumour volume compared to manual GTV for prognostic modelling in head and neck cancer
2026-Feb-06, EJNMMI research
IF:3.1Q1
DOI:10.1186/s13550-026-01377-0
PMID:41652257
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2034 | 2026-02-08 |
Non-contact detection of post-regurgitation deep inhalation in calves using infrared thermography and deep learning-based nostril segmentation
2026-Feb-06, BMC veterinary research
IF:2.3Q1
DOI:10.1186/s12917-026-05340-y
PMID:41652485
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2035 | 2026-02-08 |
The diagnostic value of enhanced CT radiomics and deep learning in differentiating pediatric peripheral neuroblastoma from ganglioneuroblastoma
2026-Feb-06, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-026-15665-4
PMID:41652556
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2036 | 2026-03-13 |
Deep learning predicts onset acceleration of 38 age-associated diseases from blood and body composition biomarkers in the UK Biobank
2026-Feb, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-025-01702-w
PMID:40576910
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种神经网络Cox模型，用于预测与年龄相关疾病的发病加速风险，基于英国生物银行的数据 | 首次利用疾病诊断的相对发病加速关联来表征疾病模式，并应用神经网络生存模型估计具有预后信息的发病加速风险 | 未明确说明模型在更广泛人群或不同数据集中的泛化能力，以及潜在的数据偏差 | 预测与年龄相关疾病的发病加速风险，以理解疾病共现模式并识别高风险群体 | 英国生物银行中的60,396名个体及其218,530个结局事件 | 机器学习 | 老年疾病 | 血液和身体成分生物标志物分析 | 神经网络Cox模型 | 人口统计学、人体测量、成像和血液生物标志物数据 | 60,396名个体，218,530个结局事件 | NA | OnsetNet | Harrell's concordance index (C-index), Kaplan-Meier曲线, log-rank检验, Schoenfeld残差 | NA |
| 2037 | 2026-02-20 |
Metadata Resolution Spoofing for Pediatric Application of Adult-Trained Deep Learning Models for Pancreas Segmentation on CT
2026-02, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.25.33778
PMID:41090642
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2038 | 2026-03-13 |
An Interpretable Chest X-ray Classification Framework Using Prototype Memory and Counterfactual Consistency
2026-Feb, Cureus
DOI:10.7759/cureus.103134
PMID:41815616
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研究论文 | 本研究提出了一种名为CXR-NeXus的可解释性胸部X光分类框架，该框架通过结合原型记忆和反事实一致性，旨在提升模型在弱监督下基于临床相关肺部证据进行可靠决策的能力 | 提出了一个结合原型记忆与反事实一致性的可解释分类框架，通过“这看起来像那个”的图像级解释和基于Grad-CAM引导的病灶抑制生成反事实X光图像，使模型预测依赖于病理证据，无需像素级病灶标注 | 未明确提及，但可能包括对弱监督的依赖、反事实图像生成的质量限制，以及仅在四类胸部X光数据集上进行验证 | 开发一个可解释且可靠的胸部X光分类框架，使模型预测基于临床相关的肺部证据，减少对虚假图像线索的依赖 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病（包括COVID-19、肺炎、肺结核） | NA | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | 宏平均F1分数，ROC-AUC，特异性，概率校准 | NA |
| 2039 | 2026-03-13 |
FibroTrack: a standalone deep learning platform for automated fibrosis quantification in muscle and cardiac histology
2026-Jan-26, Skeletal muscle
IF:5.3Q2
DOI:10.1186/s13395-026-00415-8
PMID:41588534
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为FibroTrack的独立深度学习平台，用于自动化定量分析肌肉和心脏组织学中的纤维化 | 首次将LAB色彩空间归一化与YOLOv11分割模型集成于一个具有图形用户界面的独立平台中，实现了跨多种染色方法的高通量纤维化分析 | 未明确说明模型在不同染色批次或实验室间的泛化能力，也未提及对罕见组织类型的处理效果 | 开发一个准确、可重复且临床相关的高通量纤维化定量分析工具 | 肌肉和心脏组织学图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 组织染色（天狼星红、Masson三色、免疫组织化学） | CNN | 图像 | 2034张组织学图像 | NA | YOLOv11 | mask precision, Spearman correlation | NA |
| 2040 | 2026-03-13 |
Sex and Stress Govern the Function and Innervation of a Basolateral Amygdala to Nucleus Accumbens Corticotropin-Releasing Hormone/GABA-Expressing Projection
2026-01-14, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
DOI:10.1523/JNEUROSCI.1239-25.2025
PMID:41271439
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研究论文 | 本研究探讨了早期生活逆境如何通过影响基底外侧杏仁核到伏隔核的CRH/GABA投射通路，以性别特异性的方式调控奖赏行为 | 首次揭示了CRH/GABA BLA-NAc投射通路在调控奖赏行为中存在显著的性别差异，并发现其神经支配模式受性别和早期生活逆境的共同影响 | 研究主要在小鼠模型中进行，结果向人类转化的普适性有待验证；神经支配模式的差异与功能差异之间的确切因果关系尚未完全阐明 | 探究早期生活逆境对奖赏行为调控神经环路的性别特异性影响机制 | CRH-Cre转基因小鼠（雄性和雌性） | 神经科学 | 情感障碍 | 组织透明化、光片荧光显微镜、化学遗传学（DREADDs）、电生理记录、全脑神经投射图谱绘制 | 深度学习 | 图像数据、电生理数据、行为数据 | 控制组和早期生活逆境组（ELA）的成年雄性和雌性CRH-Cre小鼠 | NA | NA | NA | NA |