深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43934 篇文献，本页显示第 2541 - 2560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2541 | 2026-04-01 |
Performance of predictive AI-based clinical decision support systems across clinical domains: A systematic review and meta-analysis
2026-Mar, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0001310
PMID:41875094
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了基于人工智能的临床决策支持系统（AI-CDSS）在多个医学专科中的预测性能 | 本研究首次对跨多个医学专科的当代AI驱动预测工具进行了广泛的系统综述和荟萃分析，并提出了一个名为ROADMAP的实用框架，以弥合算法性能与有意义的临床整合之间的差距 | 纳入的研究存在显著的异质性，且仅有24%的研究涉及前瞻性部署，64%的研究仅报告了技术指标而缺乏临床工作流程数据 | 评估基于人工智能的临床决策支持系统（AI-CDSS）在多个医学专科中的预测性能 | 评估基于人工智能的临床决策支持系统（AI-CDSS）预测性能的研究 | 机器学习 | NA | NA | NA | 真实世界临床数据 | NA | NA | NA | AUC, 特异性, 准确性, 敏感性 | NA |
| 2542 | 2026-04-01 |
HiCMamba: Enhancing Hi-C resolution and identifying 3D genome structures with state space modeling
2026-Mar, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1014057
PMID:41875404
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和状态空间模型的新方法HiCMamba，用于增强Hi-C接触图的分辨率并识别3D基因组结构 | 首次将状态空间模型应用于Hi-C分辨率增强领域，并设计了基于UNet的自动编码器架构，结合了全局和局部多尺度感受野的感知能力 | 未明确说明方法在极低覆盖度数据上的性能边界，也未讨论跨细胞类型或物种的泛化能力 | 解决Hi-C数据因测序成本和技术限制导致的覆盖度不足问题，提升染色质相互作用频率估计的精确度 | Hi-C接触图数据及其衍生的3D基因组结构（如拓扑关联结构域TADs和染色质环） | 计算生物学 | NA | Hi-C技术 | 深度学习 | 基因组相互作用频率矩阵（接触图） | NA | NA | UNet-based auto-encoder | NA | 显著减少了计算资源需求（具体类型未说明） |
| 2543 | 2026-04-01 |
Are we ready for causal discovery in biological systems using deep learning?
2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag127
PMID:41911151
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综述 | 本文探讨了在生物系统中应用深度学习进行因果发现的现状、挑战与新兴方法 | 强调了超越传统全局无环性假设，利用高效可扩展的神经方法直接从数据中推断成对因果关系的新兴方法 | 指出实现生物因果网络更深理解和更强推断仍需克服五个关键技术障碍 | 评估深度学习在生物系统因果发现中的准备程度与应用前景 | 生物系统（特别是大规模、自调节的自然系统） | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2544 | 2026-02-25 |
A dual-center study: multimodal fusion-based deep learning approach for pathological subtype prediction of type I and type II ovarian cancer
2026-Feb-24, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02231-4
PMID:41731442
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2545 | 2026-04-01 |
Survey on mathematical modeling of infectious disease dynamics: insights and applications
2026-Feb-24, BMC infectious diseases
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12879-026-12905-7
PMID:41735891
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综述 | 本文全面概述了传染病动力学中的数学建模方法，强调了其在公共卫生应急管理和循证干预策略中的重要性 | 整合了网络分析、大规模数据处理和人工智能技术，特别是深度学习在医学影像中的应用，以提高模型预测的准确性和效率 | NA | 理解、预测和控制传染病的传播，支持公共卫生干预策略的优化 | 传染病动力学模型，包括确定性和随机性框架 | 机器学习 | 传染病 | 网络分析，大规模数据处理，人工智能，深度学习 | 深度学习 | 病例报告，人口统计信息，移动模式，医学影像 | NA | NA | NA | 准确性，效率 | NA |
| 2546 | 2026-04-01 |
A Two-Stage Self-Supervised Learning Framework for Winter Crop-Weed Image Classification
2026-02-24, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/69953
PMID:41838678
|
研究论文 | 本文提出了一种两阶段自监督学习框架，用于冬季作物与杂草图像分类 | 结合SimCLR风格的自监督预训练与监督微调，并引入新的冬季作物杂草图像数据集WinterCropWeedDB | 仅使用单一内部验证集（30%数据）进行测试，缺乏独立测试集的额外验证 | 提高冬季作物与杂草图像分类的准确性，以支持精准农业 | 冬季作物与杂草图像 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习，监督学习 | CNN | 图像 | 1,136张高分辨率图像，涵盖6种冬季作物和4种杂草物种 | TensorFlow, PyTorch (基于SimCLR风格) | EfficientNet-B3 | 准确率，宏平均F1分数 | NA |
| 2547 | 2026-04-01 |
Artificial Intelligence and Machine Learning in Audiology and Hearing Disorders: A Scoping Review with Bibliometric and Thematic Mapping (1995-2025)
2026-Feb-24, Audiology research
IF:2.1Q1
DOI:10.3390/audiolres16020029
PMID:41874063
|
综述 | 本文通过范围综述，结合文献计量和主题映射，分析了1995年至2025年间人工智能和机器学习在听力学及听力障碍领域的应用演变、研究趋势、合作模式及临床转化现状 | 首次结合文献计量分析与主题映射，系统梳理了AI/ML在听力学领域近三十年的研究轨迹，并采用结构化转化分类评估了临床验证成熟度 | 研究仅基于Web of Science核心合集索引的文献，可能未涵盖全部相关出版物，且大多数研究仍处于概念验证或内部验证阶段，缺乏广泛的外部验证 | 旨在系统回顾人工智能和机器学习在听力学及听力障碍领域的应用发展，分析研究趋势、合作模式及临床转化准备度 | 1995年至2025年间在Web of Science核心合集中发表的关于AI/ML在听力学应用的原始研究和综述文章 | 机器学习 | 听力障碍 | 文献计量分析，主题映射 | NA | 文献数据 | 127篇出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 2548 | 2026-04-01 |
Plant diversity's positive effect on soil respiration diminishes with increasing productivity in global forests
2026-Feb-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69594-8
PMID:41723129
|
研究论文 | 本研究探讨了全球森林中植物多样性与土壤呼吸之间的关系，发现植物多样性在低至中等生产力森林中增强土壤呼吸，但在高生产力森林中此效应减弱 | 首次在全球尺度上整合植物物种丰富度数据集与基于深度学习的土壤呼吸估算，揭示了植物多样性对土壤呼吸的影响随生产力梯度变化的动态模式 | 研究依赖于全球数据集和模型估算，可能受数据空间异质性和模型不确定性的影响，且未详细探讨具体机制如微生物群落变化 | 探究植物物种丰富度如何调节全球森林土壤呼吸，并分析其在净初级生产力梯度上的变化 | 全球森林生态系统，包括树木和维管植物物种丰富度及土壤呼吸数据 | 生态学 | NA | 深度学习模型 | 深度学习模型 | 全球植物物种丰富度数据集和土壤呼吸观测数据 | 基于6355个野外观测训练的深度学习模型估算的全球土壤呼吸数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2549 | 2026-04-01 |
Exploring chemistry and catalysis by biasing skewed distributions via deep learning
2026-Feb-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69586-8
PMID:41723118
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Loxodynamics的机器学习驱动方法，通过偏置分子动力学探索化学和催化反应 | 利用局部概率分布的偏斜性动态确定低能垒方向，并引入带有偏度损失函数的Skewencoder自编码器从最小采样数据中提取反应坐标 | NA | 自动化发现化学和催化反应，特别是在复杂系统中克服传统方法的局限性 | 模型势能、气相反应（S_N2和Diels-Alder）以及酸性菱沸石中催化醇脱水反应 | 机器学习 | NA | 偏置分子动力学 | Autoencoder | 分子动力学模拟数据 | NA | NA | Skewencoder | NA | NA |
| 2550 | 2026-04-01 |
Comprehensive perturbation of transcription factors in human cardiomyocytes reveals the regulatory architecture of congenital heart disease
2026-Jan-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2025.12.15.694070
PMID:41446109
|
研究论文 | 本文通过系统扰动人类干细胞心肌细胞分化过程中的转录因子，揭示了先天性心脏病的调控架构 | 首次在人类心肌细胞分化中大规模扰动1983个转录因子，结合深度学习Transformer模型预测扰动转录因子，并构建了TF-基因调控网络以解析先天性心脏病的调控机制 | 研究基于体外干细胞分化模型，可能无法完全模拟体内心脏发育的复杂性；增强子扰动数量有限（981个），可能未覆盖所有调控元件 | 解析先天性心脏病的基因调控架构，识别与疾病相关的转录因子和调控网络 | 人类干细胞分化的心肌细胞、先天性心脏病相关基因和转录因子 | 计算生物学 | 先天性心脏病 | 转录因子扰动、增强子扰动、RNA测序 | Transformer | 基因表达数据（转录组） | 涉及1983个转录因子和981个增强子的扰动实验 | NA | Transformer | 预测准确性 | NA |
| 2551 | 2026-04-01 |
Getting Started on Artificial Intelligence in Health Care and Clinical Research: Includes Rigor Checklist for Authors and Reviewers
2026-Jan, Advances in wound care
IF:5.8Q1
DOI:10.1177/21621918251380217
PMID:41039915
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综述 | 本文为研究人员、临床医生和审稿人提供了在医疗保健和临床研究中严谨应用人工智能的路线图，涵盖基础概念、核心技术和实际应用 | 提出了一个从基础到应用的三层结构化框架，并强调人工智能的成功采用始于人员培养而非技术本身，提供了严谨性检查清单和系统性的人力建设方法 | 作为一篇指导性综述，未涉及具体实验数据或模型性能的实证分析，主要侧重于概念框架和方法论指导 | 为医疗保健和生物医学研究领域的人工智能应用提供系统性、严谨的入门指南和评估框架 | 研究人员、临床医生、审稿人及医疗保健机构中的人工智能应用实践 | 机器学习 | NA | 专家系统、机器学习、深度学习、可解释人工智能、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、分布式人工智能/多智能体系统 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2552 | 2026-04-01 |
Artificial intelligence-based dairy cattle behavior recognition for estrus detection via ensemble fusion of two camera views
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0340999
PMID:41544085
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于多视角CCTV视频和深度学习技术的奶牛行为识别系统，用于发情检测 | 采用同步的俯视和正视双摄像头视角，结合YOLOv8模型、IoU身份-行为关联和决策级融合方法，实现对奶牛六种关键行为（包括与发情相关的骑跨和下巴倚靠行为）的识别 | NA | 通过人工智能技术识别奶牛行为以进行发情检测，提升牧场生产效率和动物福利 | 奶牛 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 视频 | NA | NA | YOLOv8 | NA | NA |
| 2553 | 2026-04-01 |
Microelements and biochemical biomarkers-based machine learning for predicting adverse pregnancy outcomes in Wilson's disease: risk stratification by integrating hepatic fibrosis and cerebral function
2026, Frontiers in nutrition
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fnut.2026.1768588
PMID:41783819
|
研究论文 | 本研究基于微量元素和生化标志物开发机器学习算法，用于预测威尔逊病患者的妊娠不良结局 | 首次整合微量元素谱、生化标志物、肝纤维化和脑功能分层分析，构建并比较多种机器学习模型以预测妊娠不良结局 | 样本量相对较小（114例患者），深度学习模型泛化能力较差，部分模型存在过拟合问题 | 开发并验证基于机器学习的预测模型，用于识别威尔逊病患者的妊娠不良结局风险 | 威尔逊病女性患者，包括57例妊娠不良结局和57例无事件妊娠 | 机器学习 | 威尔逊病 | 血清/尿液微量元素检测、生化标志物分析、肝纤维化评估 | GLM, DL, RF, GBM | 临床数据（微量元素、生化标志物、肝纤维化指标） | 114例威尔逊病患者 | NA | 广义线性模型, 深度学习, 随机森林, 梯度提升机 | 准确率 | NA |
| 2554 | 2026-04-01 |
Imaging intravoxel vessel size distribution in the brain using susceptibility contrast enhanced MRI
2026, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)
DOI:10.1162/IMAG.a.1173
PMID:41868968
|
研究论文 | 本文提出了一种基于磁化率对比增强MRI的新方法，用于无创成像脑内体素内血管尺寸分布，以更全面、定量地评估血管重塑 | 首次结合高分辨率光片荧光显微镜图像、GESFIDE MRI信号模拟和深度学习模型，实现了从MRI信号直接预测脑血容量和血管尺寸分布 | 在肿瘤体素上的预测准确性（CBV: r=0.78, VSD: BC=0.82）低于健康组织，且方法仍需进一步验证才能转化为临床工具 | 开发一种无创成像方法，用于定量评估疾病和治疗引起的血管重塑 | 啮齿动物脑部血管网络（包括健康组织和肿瘤组织） | 医学影像分析 | 癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压、糖尿病 | 光片荧光显微镜、梯度回波自由感应衰减和自旋回波采样磁共振成像 | 深度学习模型 | 三维血管网络图像、模拟的MRI信号 | 训练体素32,000个，测试体素3,132个，公共数据集小鼠脑血管1,000个，肿瘤体素706个 | NA | NA | 皮尔逊相关系数、巴氏系数 | NA |
| 2555 | 2026-04-01 |
HFP-SAM: Hierarchical Frequency Prompted SAM for Efficient Marine Animal Segmentation
2026, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2026.3674678
PMID:41874991
|
研究论文 | 本文提出了一种名为HFP-SAM的分层频率提示SAM框架，用于高效的海生动物图像分割 | 设计了频率引导适配器（FGA）将海洋场景信息注入冻结的SAM主干网络，引入频率感知点选择（FPS）机制生成点提示，并采用全视角Mamba（FVM）模块以线性计算复杂度提取空间和通道上下文信息 | 未在摘要中明确说明 | 解决海生动物分割中长距离建模困难的问题，提升复杂海洋环境下的分割性能 | 海洋动物图像 | 计算机视觉 | NA | 图像分割 | SAM（Segment Anything Model） | 图像 | 在四个公开数据集上进行实验（具体数量未说明） | 未明确说明 | SAM, FVM（Full-View Mamba） | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 |
| 2556 | 2026-04-01 |
Advancing workpiece dimension measurement: Integrating AI-based edge detection with machine vision and coordinate measuring systems
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0342797
PMID:41871139
|
研究论文 | 本研究探讨了在坐标测量机工业图像分析框架中应用基于AI的检测方法，以提升工件尺寸测量的精度 | 将基于CNN的AI边缘检测与机器视觉及坐标测量系统集成，提出了一种标准化方法，用于精确测量工件尺寸，并通过迁移学习解决了小数据集过拟合问题 | 研究基于有限的数据集（特定模型表面特征），虽然展示了跨材料可扩展性，但通用性仍需进一步验证 | 提升工业机器视觉中工件尺寸测量的准确性和效率 | 具有不同孔尺寸和数量的工件模型 | 机器视觉 | NA | AI边缘检测，迁移学习 | CNN | 图像 | 使用SolidWorks设计并CNC加工的两个模型，以及用于跨材料验证的200张Drelin材料图像 | NA | 卷积神经网络 | 分类准确率，混淆矩阵，直径偏差，相关系数，ANOVA | NA |
| 2557 | 2026-04-01 |
Nickel price forecasting based onempirical mode decomposition and deep learning model with expansion mechanism
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0341559
PMID:41875101
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合集成经验模态分解和扩张长短期记忆网络的混合预测框架，用于预测镍价波动 | 创新性地将EEMD与Dilated LSTM结合，通过多尺度分解和高级时序特征提取提升预测精度，并利用可解释性分析识别铜价波动的关键驱动作用 | 未明确说明模型在其他金属或商品价格预测中的泛化能力，且样本数据范围和时间跨度未详细说明 | 开发一种混合预测框架以提高镍价预测的准确性，支持资源驱动型企业的风险管理和政府产业政策设计 | 镍期货价格 | 机器学习 | NA | 集成经验模态分解, 扩张长短期记忆网络 | LSTM | 时间序列数据 | NA | NA | Dilated LSTM | NA | NA |
| 2558 | 2026-04-01 |
HCLmNet: A unified hybrid continual learning strategy multimodal network for lung cancer survival prediction
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316509
PMID:41875207
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研究论文 | 本文提出了一种名为HCLmNet的混合持续学习多模态网络，用于预测肺癌患者的生存期 | 提出了一种结合弹性权重巩固(EWC)与三种基于回放的模块（经验回放、实例级相关性回放、类别级相关性回放）的混合持续学习策略，以解决动态临床环境中模型更新时的灾难性遗忘问题 | 未明确提及 | 开发一种能够在动态临床环境中持续学习新数据，同时避免灾难性遗忘的肺癌生存期预测模型 | 肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | CT成像, PET成像, 基因组(DNA)测序 | 深度学习, 持续学习 | 图像, 序列, 文本 | NA | NA | Swin Transformer, XLNet, 全连接网络 | 一致性指数(C-index), 平均绝对误差(MAE) | NA |
| 2559 | 2026-04-01 |
Soft Multiaxial Strain Mapping Interface with AI-Driven Decoding for Silent Speech in Noise
2026, Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/cbsystems.0536
PMID:41877703
|
研究论文 | 本文提出了一种基于软多轴应变映射和AI解码的无声语音接口，用于在嘈杂环境中实现清晰的字母通信 | 重新设计了无声语音接口，通过监测喉咙肌肉运动引起的连续多轴应变图来重建语音，结合计算机视觉光学应变传感器和深度学习，实现了在极端噪声条件下的鲁棒通信 | NA | 开发一种在嘈杂环境中捕获清晰音频的无声语音接口 | 喉咙肌肉运动引起的应变模式 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉光学应变传感器 | 深度学习 | 应变图 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2560 | 2026-04-01 |
Systematic review of different approaches for performance enhancement in elite sport
2026, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2026.1781958
PMID:41877740
|
综述 | 本文通过系统综述，探讨了高级分析技术在精英体育不同应用领域和运动项目中的分布与成熟度 | 首次系统性地梳理了2019年至2025年间高级分析技术在精英体育中的应用现状，并识别了技术成熟度在不同运动项目和应用目标间的差异 | 研究仅纳入了2019年至2025年间的文献，可能遗漏了更早的重要研究；且为定性综述，未进行定量荟萃分析 | 旨在考察高级分析技术在精英体育中的应用分布、成熟度，并为相关研究和实践提供基于证据的指导 | 精英体育中的高级分析技术应用 | 机器学习 | NA | 系统综述，结构化定性综合 | NA | NA | 52项符合纳入标准的研究 | NA | NA | NA | NA |