深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 48922 篇文献，本页显示第 2421 - 2440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2421 | 2026-08-12 |
Beyond Diagnosis: A Systematic Review of Artificial Intelligence and Deep Learning in Monitoring Iron Overload and Organ Toxicity in Beta-Thalassemia
2026-May, Hemoglobin
IF:1.2Q4
DOI:10.1080/03630269.2026.2653733
PMID:42091230
|
系统综述 | 本系统综述评估了人工智能（AI）和深度学习（DL）在β-地中海贫血患者铁过载和器官毒性监测中的应用，重点关注基于MRI数据的分析和预测建模。 | 首次系统性地审查了AI和DL在β-地中海贫血中铁过载监测中的最新进展，强调其在严重铁过载情况下相比传统方法的优势。 | 纳入的研究多为回顾性、单中心研究，缺乏外部验证，导致高偏倚风险；存在标准报告和可解释性不足的问题。 | 评估AI和DL技术在监测β-地中海贫血患者铁过载和相关器官毒性中的当前证据，以确定其潜力和局限性。 | β-地中海贫血患者，重点研究肝脏和心脏的铁浓度及铁相关并发症。 | 机器学习 | β-地中海贫血 | MRI T2* 松弛测量法和R2*映射 | 深度学习模型 | MRI图像和临床数据 | 8项纳入研究 | 未指定 | 未指定（但涉及分割和预测的DL架构） | 分割准确性、观察者间变异性、严重铁过载时的性能表现 | 未说明 |
| 2422 | 2026-08-12 |
Body Composition in the General Population: Whole-body MRI-derived Reference Curves from Over 66 000 Individuals
2026-May, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.251939
PMID:42084507
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研究论文 | 本研究利用超过66,000名普通人群的全身MRI扫描数据，计算年龄、性别和身高标准化的身体成分Z分数，并评估其对心脏代谢结局的预后价值。 | 提供了基于全身MRI的大规模年龄、性别和身高特异性身体成分参考曲线，并开源了全自动深度学习框架和Z分数计算器，用于预测心脏代谢结局。 | 未明确列出具体局限性，但可能包括回顾性设计、数据来源的局限性或Z分数在临床应用中的验证不足。 | 计算普通人群的全身MRI衍生身体成分Z分数，并评估其对心脏代谢结局和死亡率的预后价值，超越传统风险因素。 | 超过66,000名普通人群个体，包括皮下脂肪组织、内脏脂肪组织、骨骼肌、骨骼肌脂肪分数和肌间脂肪组织。 | 医学影像、机器学习、数字病理 | 心血管疾病、糖尿病、老年疾病 | 全身MRI（磁共振成像） | 深度学习模型（具体类型未指定，但为全自动框架） | 医学影像数据（MRI）和临床数据 | 66,608名个体（平均年龄57.7岁，34,443名男性） | NA | NA | 风险比（hazard ratios） | NA |
| 2423 | 2026-08-12 |
Development of Leading Enhancement Assistive Planning: A three-dimensional malocclusion classification system for orthodontic treatment with clear aligners
2026-04-21, Korean journal of orthodontics
IF:2.6Q1
DOI:10.4041/kjod25.214
PMID:42010948
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研究论文 | 开发并验证了名为LEAP的深度学习系统，用于从三维口内扫描中自动进行错颌畸形分类，并集成到正畸计算机辅助设计工作流中，以支持临床诊断和治疗规划 | 提出了一种基于改进EfficientNet架构的三维卷积神经网络，采用层级分类结构实现主类和子类错颌畸形的同时预测，并可集成到正畸CAD软件中提供实时诊断反馈 | 文中未明确提及局限性 | 开发并验证用于正畸治疗中错颌畸形自动分类的人工智能辅助系统，并集成到CAD工作流中以支持临床诊断和治疗规划 | 841个匿名化的三维口内扫描数据，包含125种独特的多标签组合，涵盖4个主要类别和11个二元子类别 | 深度学习 | 错颌畸形 | 三维口内扫描 | 三维卷积神经网络（3D CNN） | 三维图像（STL格式网格数据，转换为体素网格） | 841个三维口内扫描 | NA | 改进的EfficientNet架构 | 准确率、精确率、召回率、F1分数 | 图形处理单元（GPU）加速，支持最高256×256×256分辨率的体素处理 |
| 2424 | 2026-08-12 |
Risk prediction model of survival in patients with low-grade serous ovarian cancer: a multicenter Cohort study
2026-Apr-18, Journal of ovarian research
IF:3.8Q1
DOI:10.1186/s13048-026-02108-8
PMID:42001128
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研究论文 | 本研究旨在开发并验证一个用于预测低级别浆液性卵巢癌患者复发和生存结局的风险预测模型，并以列线图形式可视化。 | 首次整合Cox回归和深度学习模型，针对LGSOC这一罕见亚型，预测性能优于传统FIGO分期系统，提供个性化预后评估。 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小，模型仅通过内部验证，缺乏外部验证。 | 开发并验证预测LGSOC患者复发和生存结局的预测模型，并评估其优于FIGO分期的潜力。 | 155例低级别浆液性卵巢癌患者。 | 临床预测模型 | 低级别浆液性卵巢癌 | NA | Cox回归模型、深度学习模型 | 临床数据 | 155例患者 | NA | NA | AUC、校准曲线、C-index、NRI、IDI、Kaplan-Meier分析 | NA |
| 2425 | 2026-08-12 |
[Expert consensus on optimizing the multidisciplinary clinical pathways and management models for pulmonary function testing]
2026-Apr-12, Zhonghua jie he he hu xi za zhi = Zhonghua jiehe he huxi zazhi = Chinese journal of tuberculosis and respiratory diseases
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专家共识 | 本文旨在通过修改后的德尔菲法和系统文献综述，优化肺功能检查的多学科临床路径和管理模型，提出针对性的实施方案，以规范肺功能检查实践并加强全国范围内的多学科合作。 | 创新点在于利用信息技术（如HIS、AI辅助CT、云平台）和强化组织协调，提出了一套全面的优化路径，包括自动识别适用人群、标准化数据平台、AI质量控制与解读等。 | 未明确提及具体限制，但可能包括对资源和技术依赖较大，以及在不同医疗机构实施中的可行性挑战。 | 优化肺功能检查的多学科临床路径和管理模型，通过信息技术和组织协调，提高肺功能检查的利用率、标准化和效率。 | 肺功能检查的临床路径和管理，涉及目标人群识别、检查方式选择、部门职责、质量控制、数据共享等。 | 临床医学，多学科协作 | 慢性呼吸系统疾病（如COPD），肺功能异常 | 肺功能检查（包括肺量计、强迫振荡技术、肺弥散功能测试、6分钟步行试验等），AI辅助CT，修改后的德尔菲法，系统文献综述 | AI深度学习模型（用于质量控制与解读） | 临床数据、肺功能报告、影像数据（CT等），问卷数据 | 未指定具体样本量；涉及全国范围内的医疗机构和专家共识 | 未明确指定具体框架 | 未明确指定具体架构（提及AI深度学习模型） | 未明确指定具体指标，但涉及准确性、效率、可重复性等 | 未明确描述，但涉及信息平台、云存储等 |
| 2426 | 2026-08-12 |
Multimodal artificial intelligence predicts PIK3CA mutation in breast cancer from digital pathology and clinical data: a multicenter study
2026-Apr-07, Cancer biology & medicine
IF:5.6Q1
|
研究论文 | 本研究开发了一个多模态深度学习框架，整合全切片图像和结构化临床数据，以预测乳腺癌中PIK3CA突变状态 | 通过融合组织病理学图像和临床数据的多模态方法，并利用transformer预训练编码器和聚类约束的多示例学习，提高了突变预测的准确性和泛化能力 | 外部验证队列的AUC值略低于训练集，多中心数据的异质性可能影响模型的稳定性 | 提高乳腺癌PIK3CA突变预测的准确性和可访问性，作为分子检测的替代方案 | 乳腺癌患者，包括TCGA队列（1047例）和3个外部中心的166例患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 全切片成像（WSI） | Transformer、多示例学习（MIL）、XGBoost | 病理图像和结构化临床数据 | 1213例患者（TCGA 1047例，外部中心166例） | PyTorch | H-optimus-0、CLAM-SB MIL | AUC | NA |
| 2427 | 2026-08-12 |
Structural instability in phenotype-oriented artificial intelligence: a conceptual perspective from a model system for primary care implementation
2026-Apr-03, Family practice
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/fampra/cmag026
PMID:42154988
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社论 | 本文基于对35项多模态深度学习研究的系统综合，探讨了面向表型的人工智能在初级保健中的结构不稳定性问题，并提出了KNOW框架以指导更安全的实施。 | 提出了四个支柱的KNOW框架，强调从架构中心基准转向表型主导开发，以解决跨背景稳健性问题。 | 基于编辑观点和有限的综合研究数量，数值作为分散性指标而非权威性能基准。 | 探讨面向非疾病表型（如衰弱、抑郁风险）的人工智能系统在初级保健中的结构稳定性问题，并提议更可靠的实施框架。 | 非疾病表型（如衰弱状态、抑郁风险概况、心脏代谢亚型、多维健康构念）及初级保健人群。 | 机器学习 | 非疾病表型，包括衰弱、抑郁风险、心脏代谢亚型 | 多模态深度学习 | 深度学习模型（具体类型未指定） | 多模态数据（具体类型未指定） | 35项深度学习研究 | NA | NA | 敏感性、特异性、I²值、准确性（预测区间） | NA |
| 2428 | 2026-08-12 |
Predictive modeling of gene expression and localization of DNA binding site using deep convolutional neural networks
2026-Apr, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1014092
PMID:41920894
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研究论文 | 开发了深度卷积神经网络DARSI，利用大规模平行报告分析（MPRA）数据预测基因表达水平并定位DNA结合位点。 | 提出DARSI，一种基于卷积神经网络的框架，能够考虑调控序列中远距离碱基的相关性，直接预测基因表达水平并以单碱基分辨率识别转录因子结合位点，同时预测新型未映射的结合位点。 | 摘要中未提及明确的局限性。 | 利用深度学习提高MPRA数据的解读能力，实现调控序列的基因表达预测和转录因子结合位点定位。 | 调控DNA序列及其转录因子结合位点。 | 深度学习 | NA | 大规模平行报告分析（MPRA） | 卷积神经网络（CNN） | DNA序列数据 | 未明确说明样本数量 | NA | 卷积神经网络（CNN） | 准确性（通过基准数据库验证） | NA |
| 2429 | 2026-08-12 |
Glaucomatous Remodeling of the Lamina Cribrosa: Association With Visual Field Progression
2026-04-01, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.67.4.3
PMID:41920143
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研究论文 | 本研究探讨原发性开角型青光眼患者筛板深度和曲率变化速率与视野进展速率之间的关系 | 利用深度学习自动分割筛板表面，并首次纵向分析筛板重塑（深度和曲率变化）与视野进展速率的关联，发现年龄、眼压和角膜厚度对重塑程度有修饰作用 | 未在摘要中明确提及局限性 | 确定POAG患者筛板深度和曲率变化速率是否与视野进展速率相关 | 原发性开角型青光眼（POAG）患者的眼睛 | 医学影像分析 | 青光眼 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习模型（具体类型未指定） | OCT图像（径向B扫描） | 未明确给出具体样本量 | 未提及 | 未提及 | 未提及 | 未提及 |
| 2430 | 2026-08-12 |
Development and validation of a deep learning model to predict visual and anatomical prognosis of anti-VEGF therapy for neovascular age-related macular degeneration (KongMing Study): a prospective, nationwide, multicentre study
2026-Apr, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/j.landig.2025.100971
PMID:41896127
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研究论文 | 开发并验证了一个深度学习模型（KongMing模型），用于预测新生血管性年龄相关性黄斑变性患者接受抗VEGF治疗后的视觉和解剖预后 | 基于病灶感知、Transformer架构的多任务深度学习模型，首次实现同时预测抗VEGF治疗后多个时间点的视觉和解剖预后，并优于传统CNN模型和眼科医生 | 大部分患者来自中国三级转诊医院，可能影响普遍性；需要进一步外部验证 | 开发并验证一个能够预测nAMD患者抗VEGF治疗预后的深度学习模型 | 来自中国18家三级转诊医院的nAMD患者，共1226名参与者形成内部数据集，172名参与者形成外部数据集 | 深度学习 | 新生血管性年龄相关性黄斑变性 | 光学相干断层扫描（OCT）成像 | Transformer | OCT图像 | 内部数据集：29,772张OCT图像来自1226名参与者；外部数据集：3,308张OCT图像来自172名参与者；共1398名参与者 | NA | Structural-Attention Guided Therapeutic Response Predicting Model（基于Transformer的多任务架构） | AUC、准确率、敏感性、特异性、精确率、平均精确率、MAE、R²、SSIM | NA |
| 2431 | 2026-08-12 |
High-throughput label-free assessment of sperm DNA fragmentation index via intelligent morphological imaging
2026-03-17, Lab on a chip
IF:6.1Q2
DOI:10.1039/d5lc01122a
PMID:41710949
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research paper | 本文提出了一种基于智能形态学成像的高通量无标记精子DNA碎片指数（DFI）评估方法 | 首次将光流控时间拉伸定量相位成像与深度学习相结合，实现对精子DFI的无标记、高通量评估 | 未提及具体限制 | 开发一种智能、高通量、无标记的精子DFI评估方法，用于男性不育的临床诊断 | 人类精子细胞 | 计算机视觉 | 男性不育 | 光流控时间拉伸定量相位成像（OTS-QPI）流式细胞术 | 卷积神经网络（CNN） | 图像（强度图和相位图） | 31份临床精液样本，136070张图像 | NA | 卷积神经网络（具体架构未提及） | 准确率 | NA |
| 2432 | 2026-08-12 |
Correction: Deep Learning-Based Pattern Recognition for Detecting Penile Abnormalities: Protocol for Developing a Mobile App for Circumcision Eligibility
2026-Mar-02, JMIR research protocols
IF:1.4Q3
DOI:10.2196/89351
PMID:41771058
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更正 | 本文为关于使用深度学习模式识别检测阴茎异常以开发包皮环切术适用性移动应用的方案文章提供了更正 | NA | NA | 更正先前文章中的错误 | 先前发表的方案文章 | 计算机视觉 | 阴茎异常 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2433 | 2026-08-12 |
Letter to the editor: testing the generalizability of DeepPlantAllergy on challenging allergen prediction scenarios
2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag149
PMID:41947418
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评论 | 对DeepPlantAllergy模型在挑战性过敏原预测场景中的泛化能力进行测试，并对其数据集构建和评估方法提出改进建议 | 指出DeepPlantAllergy数据集构建中去除与过敏原序列同一性>20%的非过敏原可能导致性能评估过于乐观，并建议在测试集中保留具有挑战性的阴性样本，同时报告精确率-召回率指标 | 未提供具体实验数据，仅提出评估建议 | 评估DeepPlantAllergy模型在包含中等序列同一性非过敏原的真实筛查场景中的泛化性能 | 植物蛋白过敏原预测模型DeepPlantAllergy及其测试集 | 机器学习 | 过敏性疾病 | NA | 深度学习模型 | 蛋白质序列 | NA | NA | DeepPlantAllergy | ROC-AUC, 精确率-召回率曲线下面积 | NA |
| 2434 | 2026-08-12 |
[Expert consensus on the application of artificial intelligence in stomatology]
2026-Feb-09, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology
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专家共识 | 本文为人工智能在口腔医学中应用的专家共识，综述了AI在疾病筛查、诊断辅助、治疗规划、预后预测和口腔教育等方面的应用，并提出了数据治理、平台建设、伦理和监管方面的建议 | 提出了一套针对口腔医学AI应用的核心技术路径和统一指导建议，涵盖数据治理、平台开发、伦理和监管要求 | 存在标准化数据治理缺乏、模型可解释性有限、隐私安全风险和临床验证不足等问题 | 为口腔医师、医疗机构、研究人员和行业利益相关者提供AI在口腔医疗中安全、规范、可持续发展的实践指导 | AI在口腔医学中的各种应用场景，包括龋病、牙髓病、牙周病、口腔黏膜病变和颌面创伤的管理 | 机器学习 | 口腔疾病 | NA | 深度学习 | 锥形束CT、口内扫描、电子健康记录数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2435 | 2026-08-12 |
Fold-switching proteins push the boundaries of conformational ensemble prediction
2026-Jan-08, ArXiv
PMID:41542156
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研究论文 | 本文聚焦于折叠转换蛋白，评估深度学习模型在预测其构象集合方面的表现，并指出模型常因与训练集结构关联而限制泛化能力 | 以折叠转换蛋白作为测试案例，揭示深度学习模型预测构象集合的局限性，并提出改进方向 | 未提供具体的实验数据或模型性能比较，仅基于观察提出观点 | 探究深度学习模型对折叠转换蛋白构象集合的预测能力及其泛化性 | 折叠转换蛋白 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 蛋白质构象数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2436 | 2026-08-12 |
A Call for a Collaborative Framework for Automation in Adaptive Radiotherapy
2026 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338261449016
PMID:42068249
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评论 | 本文呼吁在自适应放疗自动化领域建立协作框架，以推动开放创新和临床普及 | 提出通过结构化透明和共享责任，将自动化从封闭架构转变为集体学习生态系统，并强调学术界与厂商系统间的安全协作 | 未提供具体实施方案或实验验证，主要基于历史经验和呼吁 | 推动自适应放疗自动化的协作发展，提高可扩展性和临床可及性 | 自适应放疗自动化系统及协作框架 | 机器学习 | NA | NA | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2437 | 2026-08-12 |
Piscis: A loss estimator of the F1 score enables accurate spot detection in fluorescence microscopy images via deep learning
2025-11-19, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2025.101448
PMID:41265398
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Piscis的深度学习算法，通过平滑F1损失函数实现荧光显微镜图像中RNA FISH斑点的自动检测，无需手动调参。 | 提出SmoothF1损失函数，直接逼近F1分数以惩罚假阳性和假阴性，同时保持可微性，适用于深度学习训练，实现了完全自动化的斑点检测。 | 摘要中未明确提及局限性，可能包括对复杂图像或特定实验条件的适应性有限。 | 开发一种准确、全自动的深度学习算法，用于RNA FISH图像中的斑点检测，以提高空间转录组学数据分析的效率。 | 包括358张人工注释的实验RNA FISH图像（代表多种细胞类型）和240张合成的图像。 | 计算机视觉 | NA | RNA FISH（单分子RNA荧光原位杂交） | 深度学习模型（未指定具体类型） | 图像 | 598张图像（358张实验图和240张合成图） | NA | NA | F1分数 | NA |
| 2438 | 2026-08-12 |
Toggle-Untoggle - a cell segmentation tool with an interactive user verification interface
2025-11-15, Journal of cell science
IF:3.3Q3
DOI:10.1242/jcs.264154
PMID:41065013
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研究论文 | 开发了Toggle-Untoggle，一款带有交互式用户验证界面的细胞分割桌面工具，用于荧光显微镜图像的准确分割和质量控制。 | 提供无需编程的交互式验证界面，集成最新Cellpose 'cyto3'模型，支持自定义模型及灵活的细胞掩膜编辑功能。 | 依赖预训练模型的性能，且交互式验证可能耗时，但未详细说明性能评估或计算资源需求。 | 使湿实验室研究人员无需编程技能即可进行准确的单细胞分析。 | 荧光显微镜图像中的细胞。 | 数字病理学 | NA | 荧光显微镜成像 | 深度学习分割模型 | 图像 | 未明确说明样本数量，但使用了真实的荧光显微镜数据 | NA | Cellpose | 未明确指定，但提及准确性和效率 | NA |
| 2439 | 2026-08-12 |
Smartphone-based biosensing: a review of optical imaging, microfluidic integration, and AI-enhanced analysis
2025-11-03, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-07523-0
PMID:41184410
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综述 | 本文综述了智能手机集成生物传感技术，重点聚焦自2020年以来的研究，涵盖光学成像、微流控集成和AI增强分析，并讨论了其在即时检测中的应用与挑战 | 该综述全面总结了智能手机生物传感的最新进展，特别强调了AI和深度学习在图像增强、模态转换和自动定量分析中的融合应用 | 该领域仍面临硬件变异性、标准化和临床验证等挑战 | 系统梳理智能手机集成生物传感技术，并展望未来发展方向，以推动便携式、低成本的即时检测应用 | 智能手机生物传感平台及其检测目标，包括核酸、蛋白质、细胞和病原体等生物和化学靶标 | 数字病理学 | 眼部疾病、代谢疾病、泌尿系统疾病、多种癌症、传染病 | 光学成像（明场、荧光、暗场）、电化学、微流控技术 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2440 | 2026-08-12 |
Biologically informed neural network models are robust to spurious interactions via self-pruning
2025-Oct-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.24.684155
PMID:41278889
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研究论文 | 本研究展示了一种改进的整体方法，通过自剪枝度量评估生物学信息神经网络模型对随机引入的虚假相互作用的鲁棒性，并重新实现了LEMBAS框架以实现GPU加速。 | 提出了一种可扩展且通用的自剪枝度量方法，不依赖人工筛选，并首次评估了BINNs对先验知识网络中虚假相互作用的鲁棒性，同时实现了LEMBAS框架的GPU加速，速度提升超过7倍。 | 本文未在更多样化的网络配置或真实生物系统中验证自剪枝度量的泛化性，且L2正则化参数的选择可能影响结果。 | 评估生物学信息神经网络在训练过程中对虚假相互作用的自我剪枝能力，以验证其鲁棒性和对真实系统建模的潜力。 | 生物学信息神经网络（BINNs）和LEMBAS框架，以及三个不同的细胞信号网络数据集。 | 机器学习 | NA | NA | 循环神经网络（RNN） | 细胞内信号动态数据 | 3个不同的数据集 | PyTorch | LEMBAS（基于RNN的架构） | 预测准确率、自剪枝程度 | GPU加速（具体GPU型号未提及） |