深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46134 篇文献，本页显示第 2221 - 2240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2221 | 2026-06-04 |
Training effect of a deep learning-based blended teaching model on ECMO transport for ICU nurses: a prospective, parallel-group, randomized controlled trial
2026-Jun-02, BMC nursing
IF:3.1Q1
DOI:10.1186/s12912-026-04837-z
PMID:42231331
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研究论文 | 验证基于深度学习的混合教学模式在提高ICU护士ECMO转运能力方面的有效性 | 首次将深度学习导向的混合教学模式（融合在线沉浸学习、线下情景模拟和临床病例回顾）应用于ICU护士ECMO转运培训，并通过眼动追踪技术量化学习沉浸度 | 单中心设计，样本量有限，且对照组未接受同等在线互动资源，可能存在比较偏差 | 评估深度学习导向的混合教学模型对ICU护士ECMO转运能力（知识掌握、学习沉浸度和在线参与度）的提升效果 | ICU护士 | 机器学习 | NA | NA | NA | 文本（问卷、量表）、眼动追踪数据（注视指标） | 130名ICU护士（实验组68名，对照组62名） | NA | NA | 知识得分、学习沉浸度（眼动追踪指标）、在线学习参与度、学习参与度、认知参与度、满意度 | NA |
| 2222 | 2026-06-04 |
Machine learning models of segmentation in acute ischemic stroke: a systematic review and meta-analysis
2026-Jun-02, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-026-01590-x
PMID:42231379
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综述与Meta分析 | 系统性回顾和定量评价基于机器学习的急性缺血性脑卒中病灶分割模型的性能 | 首次通过Meta分析方法系统评估急性缺血性脑卒中ML分割模型性能，并识别影响模型准确性和稳健性的因素 | 研究设计和报告标准的异质性需要方法学统一和外部验证 | 系统回顾和定量评估基于机器学习的急性缺血性脑卒中分割模型的性能 | 用于急性缺血性脑卒中病灶分割的机器学习模型 | 机器学习 | 急性缺血性脑卒中 | CT、MRI | 深度学习、U-Net变体 | 医学影像 | 101项研究 | Python | U-Net及其变体 | Dice系数、AUC、准确率、灵敏度、特异度 | NA |
| 2223 | 2026-03-21 |
Corrigendum to 'Multi-Task Deep Learning for Sex and Age Estimation from Panoramic Radiographs in a Brazilian Young Population': [International Dental Journal Volume 76, Issue 2, April 2026, 109381]
2026-Jun, International dental journal
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.identj.2026.109504
PMID:41855705
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2224 | 2026-06-04 |
Deep learning on genome-wide association studies to predict the patient-specific risk of radiation-induced erectile dysfunction
2026-Jun, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2026.111531
PMID:41967608
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研究论文 | 利用深度学习模型分析全基因组关联研究数据，预测前列腺癌放疗后患者特异性勃起功能障碍风险 | 提出了一个结合生物学信息的深度学习模型BioDeepGWAS，首次将遗传变异和临床数据整合用于预测放疗引起的勃起功能障碍风险 | 样本量相对较小（387例可评估参与者），且模型尚未在独立外部队列中验证 | 开发一种基于深度学习的模型，利用基因组变异和临床数据改善放疗引起的勃起功能障碍风险的患者特异性预测 | 前列腺癌患者放疗后的勃起功能障碍风险 | 机器学习 | 前列腺癌 | 全基因组关联研究 | 深度学习模型（BioDeepGWAS） | 遗传数据和临床数据 | 387例（221例RIED病例和166例非RIED对照），来自668例前列腺癌患者 | NA | NA | AUC, 校准分析, 比值比 | NA |
| 2225 | 2026-06-04 |
Interpretable deep survival analysis of Alzheimer's disease via metabolic genetic variants
2026-Jun-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag213
PMID:42063212
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研究论文 | 提出可解释的深度生存分析模型，利用代谢相关遗传变异预测阿尔茨海默病发病 | 将前馈神经网络与Weibull生存模型结合，并集成SHAP可解释性技术，有效解决遗传变量间非线性交互的建模问题，避免传统方法的组合爆炸 | 样本量有限，且仅关注SNP数据，未纳入其他组学或环境因素 | 开发可解释的深度学习模型，预测阿尔茨海默病发病并解析遗传因素贡献 | 大规模单核苷酸多态性数据中的代谢相关遗传变异 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | SNP基因分型 | 前馈神经网络 | 基因组数据 | 未明确说明样本数量 | NA | 前馈神经网络 | 一致性指数 | NA |
| 2226 | 2026-06-04 |
Deep Learning-Based Bone Age Assessment for Predicting Final Adult Height in Girls With Central Precocious Puberty
2026-Jun, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2025.1221
PMID:42225576
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research paper | 本研究评估了基于深度学习骨龄评估与Bayley-Pinneau或韩国生长图表预测模型结合，预测中枢性性早熟女孩最终成年身高的准确性 | 首次将人工智能驱动的骨龄评估整合到两种预测模型中，并比较其与传统专家评估在预测最终成年身高方面的性能 | 单中心回顾性研究，样本量有限（122名韩国女孩）；未评估不同种族或治疗方案的泛化能力 | 评估人工智能骨龄评估在预测中枢性性早熟女孩最终成年身高中的临床应用价值 | 122名接受促性腺激素释放激素激动剂治疗至少2年的韩国中枢性性早熟女孩 | machine learning, digital pathology | 中枢性性早熟 | Greulich-Pyle图谱，人工智能权重评分 | 深度学习（骨龄评估模型） | 手部X光图像，生长参数数据 | 122名韩国中枢性性早熟女孩 | NA | NA | R², 95%一致性界限（Bland-Altman分析） | NA |
| 2227 | 2026-06-04 |
Ontology-Enhanced Deep Learning for Mechanistic Prediction of Drug-Drug Interactions: A Clinically Interpretable Framework
2026-Jun, Journal of clinical pharmacology
IF:2.4Q3
DOI:10.1002/jcph.70220
PMID:42226315
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研究论文 | 通过生物医学本体增强深度学习模型，预测药物-药物相互作用及其机制，并提高临床可解释性 | 首次将本体嵌入（来自SIDER、DrugBank和Gene Ontology）与神经网络结合，实现机制特异性预测，并增强模型临床可解释性 | 间接支持临床决策，未直接验证实际应用效果 | 提高药物-药物相互作用预测的准确性和机制可解释性 | 药物-药物相互作用及其11种药代动力学和药效动力学机制 | 自然语言处理 | NA | 本体嵌入 | 神经网络 | 生物医学本体数据（SIDER、DrugBank、Gene Ontology） | NA | NA | 神经网络 | ROC曲线下面积（AUC） | NA |
| 2228 | 2026-06-04 |
Inference for Stationary Log-Gaussian Cox Point Processes using Bayesian Deep Learning: Application to Human Oral Microbiome Image Data
2026-Jun, Spatial statistics
IF:2.1Q1
DOI:10.1016/j.spasta.2026.100973
PMID:42226885
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研究论文 | 提出一种基于贝叶斯深度学习的方法来推断平稳对数高斯Cox点过程，应用于人类口腔微生物图像数据 | 提出了一种基于可逆神经网络的无似然推断方法，实现了对对数高斯Cox过程参数后验分布的快速近似估计，特别是对高维数据具有显著计算优势 | 未在标题和摘要中明确说明局限性 | 开发一种高效的无似然贝叶斯推断方法，用于分析空间点过程中的聚集现象 | 人类口腔微生物生物膜图像数据 | 机器学习 | NA | NA | 可逆神经网络 | 图像 | 两个不同的口腔微生物生物膜图像样本 | NA | 可逆神经网络 | NA | NA |
| 2229 | 2026-06-04 |
The role of artificial intelligence in sarcopenia: Advances, applications, and future directions
2026-Jun, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
综述 | 探讨人工智能在肌肉减少症研究中的进展、应用与未来方向 | 系统综述了机器学习与深度学习在肌肉减少症早期检测、影像诊断、功能预测和个性化监测中的应用，并引入可解释人工智能、联邦学习等新兴方法 | 数据质量差异大、模型透明度有限、算法偏见及伦理问题等挑战仍需解决 | 分析人工智能在肌肉减少症研究和临床实践中的应用进展与潜力 | 肌肉减少症患者及相关数据 | 机器学习 | 老年性疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 影像, 临床指标, 可穿戴设备数据 | 包含大规模数据集（如NHANES）但未提供具体样本数量 | NA | NA | 预测性能 | NA |
| 2230 | 2026-06-04 |
Exploring AI-driven deep learning approaches for optimizing space detection in single gap implantation based on CBCT images
2026-06, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2026.106631
PMID:41833743
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研究论文 | 提出了一种基于AI的深度学习方法来优化单颗缺牙种植术中基于CBCT图像的空隙检测 | 提出了一种新颖的三步序列方法，利用nnUNet的DentalSegmentator框架自动检测单颗缺牙区域及其周围结构，无需额外手动分割 | 研究仅针对单颗缺牙区域，可能无法直接应用于多颗缺牙或更复杂的情况 | 开发自动检测单颗缺牙区域及其周围结构的方法，提高种植手术规划的准确性和效率 | 单颗缺牙区域的CBCT图像 | 数字病理学 | 口腔疾病 | 锥束计算机断层扫描 | nnUNet | 图像 | 66个CBCT扫描，包含80个单颗缺牙区域 | nnUNet | nnUNet | 准确率, 精确率, 召回率, 特异度, F1分数 | NA |
| 2231 | 2026-06-04 |
Marker-less Body Surface Registration with 3D imaging for Percutaneous Intervention with Smartphone Augmented Reality in Phantoms and in vivo
2026-Jun-01, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.jvir.2026.108871
PMID:42229872
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研究论文 | 评估智能手机增强现实系统结合自动表面跟踪注册用于经皮穿刺的准确性 | 首次开发无需基准标记或额外传感器的智能手机AR引导系统，利用深度学习实现体表自动跟踪注册，简化增强现实工作流程 | 表面跟踪可补偿外部体表移动，但无法补偿内部器官运动；准确性受呼吸运动影响，肝脏靶点误差较大 | 评估智能手机AR引导系统用于经皮穿刺的自动表面跟踪注册精度 | 腹部体模及三只猪（15个靶点）的肝脏、肾脏和肌肉中的栓塞线圈 | 计算机视觉 | NA | CT成像、深度学习 | NA | CT图像 | 腹部体模（8名操作者），三只猪（15个靶点） | NA | NA | 针尖到靶点距离、角度误差 | 智能手机平台 |
| 2232 | 2026-06-04 |
Fine-grained evaluation of neighborhood quality in China using street view images and big data technologies
2026-Jun-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-53650-w
PMID:42230815
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研究论文 | 利用街景图像和大数据技术，对中国城市社区质量进行细粒度评估 | 首次以社区为研究尺度，结合深度学习和街景图像获取微观数据，设计同时衡量城市软硬环境的社区质量评估体系 | 未在摘要中明确提及限制，可能包括数据覆盖范围或方法局限性 | 评估中国城市社区质量，分析软硬环境建设对社区质量的影响，并为城市规划提供理论支持 | 中国232个地级市的5829个主要社区（街道） | 计算机视觉 | NA | 深度学习、街景图像分析 | 深度神经网络（具体模型未指定） | 图像 | 232个地级市的5829个社区 | NA | NA | NA | NA |
| 2233 | 2026-06-04 |
AIRC-LABDEN: A multi-modal dataset for dental plaque diagnosis of patients with fixed labial orthodontic appliances
2026-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112833
PMID:42232201
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研究论文 | 介绍AIRC-LABDEN数据集，用于通过深度学习检测和量化固定唇侧矫治器患者的牙菌斑 | 首个专门针对佩戴正畸托槽患者的多模态牙科数据集，整合了高分辨率口腔图像与临床记录 | 未提及具体限制 | 促进多模态牙菌斑检测系统的开发，改善正畸患者的口腔护理 | 固定唇侧矫治器患者的牙菌斑 | 计算机视觉 | 口腔疾病（牙菌斑） | NA | 深度学习 | 图像、临床记录 | 148名患者的10450张高分辨率口腔内图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2234 | 2026-06-04 |
Ultralightweight progressive feature disentanglement and recomposition network for hyperspectral image classification
2026-May-30, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.109200
PMID:42229391
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研究论文 | 提出一种超轻量级渐进式特征解耦与重组网络（ULite-FDRNet），用于高光谱图像分类，在表示能力、参数效率和分类性能之间实现优越平衡 | 首次提出统一的特征解耦与重组（FDR）范式，通过FDRConv2D/3D、轴向多尺度FDR 3D卷积（ScaleFDR3D）和三轴协同FDR注意力模块（TriSFDR）实现从浅层到多尺度再到全局的渐进式特征学习，大幅降低参数量和推理延迟 | 未提及在噪声或标注不完整情况下的鲁棒性，以及对于更大规模高光谱数据集的扩展性 | 解决现有深度学习高光谱图像分类方法参数量过大、推理延迟高的问题，实现资源受限场景下的高效部署 | 高光谱图像 | 计算机视觉 | 不适用 | 高光谱成像 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 四个HSI基准数据集 | PyTorch | FDRConv2D/3D, ScaleFDR3D, TriSFDR | 总体分类精度（OA） | NA |
| 2235 | 2026-06-04 |
A bibliometric analysis of artificial intelligence in anatomy education: Current situation, hot spots, and global trends
2026-May-29, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000049128
PMID:42216413
|
文献综述 | 通过文献计量分析揭示人工智能在解剖学教育中的研究现状、热点与全球趋势 | 首次系统性地通过文献计量方法分析人工智能在解剖学教育中的发展脉络和主题演变 | 仅基于Web of Science数据库的英文文献，可能存在语言和数据库偏倚 | 识别人工智能在解剖学教育领域的研究热点与趋势，为未来研究方向提供基础 | Web of Science数据库中2005至2024年间发表的184篇相关英文出版物 | 自然语言处理 | NA | NA | 大型语言模型 | 文献元数据 | 184篇论文 | R, VOSviewer, CiteSpace, Excel | NA | NA | NA |
| 2236 | 2026-06-04 |
DPC: Dynamic purification chain for adaptive adversarial defense
2026-May-29, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.109189
PMID:42229394
|
研究论文 | 提出了动态净化链（DPC）方法，通过动态组合像素和几何变换并利用反馈算法避免过度净化，以防御强大的自适应对抗攻击 | 提出动态构建像素与几何变换组合的净化链，并引入反馈算法动态调整链结构以平衡攻击抑制与数据保真度 | 未提及在更大规模或更复杂数据集上的泛化能力评估，也未讨论实时应用中的计算开销 | 开发针对强自适应对抗攻击的鲁棒防御方法 | 深度神经网络的对抗攻击防御 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | 对抗净化 | NA | 图像 | CIFAR-10（60000张）、CIFAR-100（60000张）、Imagenette（9469张）图像 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2237 | 2026-06-04 |
Conditionally Site-Independent Neural Evolution of Antibody Sequences
2026-May-26, ArXiv
PMID:41822160
|
研究论文 | 提出CoSiNE模型，利用深度神经网络参数化的连续时间马尔可夫链，弥合深度学习与系统发育模型在抗体序列进化分析中的差距 | 首次将深度神经网络与连续时间马尔可夫链结合，实现对抗体序列进化过程中上位效应的显式建模，并理论证明其突变过程的一阶近似误差边界；提出Guided Gillespie采样方案，实现推理时对抗体结合亲和力的定向优化 | NA | 建立能够同时捕捉抗体序列进化动态和上位相互作用的计算方法，提升零样本变异效应预测和抗体结合亲和力优化能力 | 抗体序列的进化动力学过程 | 机器学习 | NA | 深度神经网络、连续时间马尔可夫链 | 混合模型 | 序列数据 | NA | NA | CoSiNE | 零样本变异效应预测准确性 | NA |
| 2238 | 2026-06-04 |
Imaging Features of Herpetic Interstitial Keratitis by Anterior Segment Optical Coherence Tomography
2026-May-26, Cornea
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/ICO.0000000000004196
PMID:42228428
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研究论文 | 利用前段光学相干断层扫描（AS-OCT）分析疱疹性间质性角膜炎（HIK）的影像特征 | 首次系统描述活动性HIK在AS-OCT上的特征，包括前基质高反射、模糊边界和凸形后轮廓，并发现上皮厚度在HIK与基质瘢痕中的差异 | 样本量小（仅27例）；缺乏深度学习算法验证；未包含非活动期病例对照 | 探索AS-OCT在鉴别活动性HIK与既往基质瘢痕中的临床应用价值 | 活动性HIK患者（HSV或VZV感染）及基质瘢痕患者 | 数字病理学 | 感染性角膜炎 | 前段光学相干断层扫描（AS-OCT） | NA | 图像 | 27例活动性HIK（17例HSV，10例VZV）和9例基质瘢痕 | NA | NA | 与裂隙灯诊断的符合率 | NA |
| 2239 | 2026-06-04 |
Hypergraph-Based Dual-Channel Improved Variational Autoencoder with Cross-Attention for Compound-Protein Interactions Identification
2026-May-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.6c00027
PMID:42077155
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研究论文 | 提出一种基于超图的双通道改进变分自编码器与多头交叉注意力机制，用于识别化合物-蛋白质相互作用 | 创新性地构建了双通道超图（化合物/蛋白质互为超边和节点），并整合改进变分自编码器与多头交叉注意力机制，以同时提取节点特征和超图拓扑信息 | 未明确讨论模型在极度不平衡数据或大规模蛋白质组上的扩展性及过拟合风险 | 开发一种理论计算方法，准确识别化合物-蛋白质相互作用，辅助早期药物发现和药物重定位 | 化合物-蛋白质相互作用（CPI） | 机器学习 | NA | 计算机模拟 | 改进的变分自编码器(VAE)、深度神经网络(DNN)、多头交叉注意力机制 | 表格数据（化合物-蛋白质相互作用数据） | 基准数据集，采用5折交叉验证；另外使用DrugBank、GPCR、KIBA和Human数据集 | NA | 改进的变分自编码器、多头交叉注意力、深度神经网络 | 准确率、敏感度、特异性、精确率、马修斯相关系数、ROC曲线下面积、精确率-召回率曲线下面积 | NA |
| 2240 | 2026-06-04 |
Emerging applications of traditional and generative artificial intelligence in Liver Transplantation
2026-May-25, Liver transplantation : official publication of the American Association for the Study of Liver Diseases and the International Liver Transplantation Society
IF:4.7Q1
DOI:10.1097/LVT.0000000000000914
PMID:42190268
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综述 | 这篇综述系统总结了传统人工智能和生成式人工智能在肝移植全流程中的新兴应用，涵盖患者选择、供受者匹配、术中管理和术后护理等环节 | 首次系统整合了自2023年以来生成式AI和大语言模型在肝移植中的扩展应用，包括从结构化数据到非结构化数据的多模态推理和临床信息提取 | 实际临床应用仍受限于本地验证、工作流程集成和基础设施需求等挑战 | 综述AI在肝移植患者全流程中的最新发展，从慢性肝病管理到长期术后结局 | 肝移植患者、供受者匹配、移植物存活、术后并发症等 | 机器学习 | 肝移植相关疾病 | NA | 传统机器学习（随机森林、梯度提升）、深度学习（CNN、RNN）、生成式AI（LLM） | 结构化临床数据集、非结构化数据、影像数据、组学数据 | NA | NA | 随机森林、梯度提升、神经网络、循环架构、多任务框架 | NA | NA |