深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 篇文献，本页显示第 2561 - 2580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2561 | 2026-03-05 |
Early outcome-prediction with an automated EEG background trend in hypothermia-treated newborns with encephalopathy
2026-Feb, Pediatric research
IF:3.1Q1
DOI:10.1038/s41390-025-04193-9
PMID:40523949
|
研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的自动化连续脑电图背景趋势（BSN）在低温治疗的缺氧缺血性脑病新生儿中早期预测预后的准确性 | 首次在完全接受低温治疗的新生儿队列中应用BSN趋势，并证明其在出生后6-12小时即可高度预测长期预后 | 研究样本量相对较小（85名婴儿），且为单区域队列研究 | 评估自动化脑电图背景趋势（BSN）在低温治疗的缺氧缺血性脑病新生儿中的早期预测准确性 | 85名接受低温治疗的疑似缺氧缺血性脑病新生儿 | 数字病理学 | 新生儿缺氧缺血性脑病 | 脑电图（EEG），振幅整合脑电图（aEEG） | 深度学习 | 脑电图信号 | 85名婴儿 | NA | NA | AUC, 阳性预测值 | NA |
| 2562 | 2026-02-03 |
Single‑center weakly supervised deep learning prediction of KRAS, NRAS, BRAF, and HER2 status in colorectal cancer from histopathology images using internal cross‑validation
2026-Feb-01, Cancer cell international
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s12935-026-04211-8
PMID:41622176
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2563 | 2026-03-05 |
PMCanalSeg: A dataset for automatic segmentation of the pterygopalatine and mandibular canals from 3D CBCT images
2026-Jan-29, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06620-w
PMID:41605959
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研究论文 | 本文介绍了一个用于从3D CBCT图像中自动分割翼腭管和下颌管的大型公开数据集PMCanalSeg | 构建并公开了首个包含上颌翼腭管数据的CBCT分割数据集，填补了该领域的空白 | 未提及 | 推动颌面CBCT扫描中翼腭管和下颌管分割技术的发展 | 颌面锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像中的翼腭管和下颌管 | 数字病理 | 颌面外科相关疾病 | CBCT扫描 | NA | 3D CBCT图像 | 191个患者病例 | NA | NA | NA | NA |
| 2564 | 2026-03-05 |
Deep Learning Model With Nodule Indexing Tailored to Early-Stage Lung Cancer Detection
2026-Jan-29, Journal of the American College of Radiology : JACR
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.jacr.2026.01.025
PMID:41620056
|
研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的AI系统，通过结节索引和恶性风险分层，在CT扫描中提高放射科医生检测肺结节的性能，特别是在早期肺癌检测方面 | 开发了一种结合可疑结节索引和恶性风险分层的深度学习AI系统，专门针对早期肺癌检测，并在数据集中丰富了具有挑战性的早期肺癌病例 | 研究主要基于美国国家肺癌筛查试验的数据，可能无法完全代表所有人群或临床环境 | 评估AI系统在提高放射科医生检测肺结节性能方面的效果，特别是在早期肺癌检测中 | 肺结节和早期肺癌的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | 深度学习 | 图像 | 340例CT扫描，包括209例筛查病例和131例非筛查病例，其中133例为肺癌，61例为良性非钙化结节，146例正常 | NA | NA | 灵敏度, 特异性, AUC, 假阳性率 | NA |
| 2565 | 2026-03-05 |
A comprehensive IMU dataset for evaluating sensor layouts in human activity and intensity recognition
2026-Jan-29, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06710-9
PMID:41611710
|
研究论文 | 本文介绍了一个全面的IMU数据集，用于评估人体活动和强度识别中的传感器布局策略 | 提供了一个覆盖全身的17个IMU传感器数据集，包含详细的人体测量元数据和活动强度标注，支持传感器布局的系统性评估 | 数据集仅包含12种日常活动，可能未覆盖所有复杂或专业活动场景 | 评估传感器配置在人体活动识别中的性能与实用性平衡 | 30名参与者的12种日常活动数据 | 机器学习 | NA | 惯性测量单元（IMU）数据采集 | 机器学习模型,深度学习模型 | 时间序列传感器数据（三轴加速度和角速度） | 30名参与者，每人进行12种活动，使用17个IMU传感器 | NA | NA | NA | NA |
| 2566 | 2026-03-05 |
Bioinspired triboelectric droplet sensor for ammonia monitoring
2026-Jan-29, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-68974-4
PMID:41611736
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研究论文 | 本文受人体肺泡结构启发，开发了一种基于摩擦电纳米发电机的水滴传感器，用于快速监测氨气 | 通过液-固界面瞬时电子转移实现快速响应，避免了传统固态传感材料的气体吸附与解吸过程，响应时间仅为1.4秒 | NA | 开发一种基于水-电化学传感机制的气体传感器，用于环境与健康应用中的氨气监测 | 氨气分子 | 传感器技术 | NA | 摩擦电纳米发电机，水-电化学传感 | 深度学习算法 | 传感器信号数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2567 | 2026-03-05 |
Machine learning models for drug-drug interaction prediction from computational discovery to clinical application
2026-Jan-29, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02400-3
PMID:41611854
|
综述 | 本文综述了基于机器学习的药物相互作用预测方法，从计算发现到临床应用 | 系统探讨了利用快速扩展的生物医学数据，通过深度学习架构、图神经网络和复杂特征工程等新兴机器学习策略预测药物相互作用，提供了可扩展且数据高效的传统方法替代方案 | 讨论了模型可解释性、泛化能力以及与临床工作流程整合等关键挑战 | 探索机器学习在药物相互作用预测中的应用，以重塑药物警戒和精准治疗 | 药物相互作用 | 机器学习 | NA | NA | 图神经网络, 深度学习 | 生物医学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2568 | 2026-03-05 |
Integrated predictive model for visceral pleural invasion in small NSCLC with high clinical utility
2026-Jan-29, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01305-4
PMID:41611812
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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、影像组学特征和CT发现的多特征集成成像融合模型，用于识别小尺寸非小细胞肺癌中的脏层胸膜侵犯 | 提出了一种结合深度学习、影像组学特征和CT发现的多特征集成成像融合模型，用于小尺寸非小细胞肺癌的脏层胸膜侵犯识别，并通过多中心数据验证了其临床实用性 | 研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；模型性能在外部测试集上略有下降（AUC 0.785） | 开发并验证一个集成模型，以提高小尺寸非小细胞肺癌中脏层胸膜侵犯的诊断准确性 | 小尺寸非小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 计算机断层扫描 | 深度学习模型 | 医学影像 | 2822个小尺寸非小细胞肺癌病例 | NA | 多特征集成成像融合模型 | AUC, 准确率, 特异性 | NA |
| 2569 | 2026-03-05 |
Benchmarking deep learning models for predicting anticancer drug potency (IC50) with insights for medicinal chemists
2026-Jan-29, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-026-01916-9
PMID:41611971
|
研究论文 | 本研究对五种深度学习模型在抗癌药物IC50预测中的性能进行了基准测试，并开发了一个用户友好的网络服务器 | 引入了实验变异性感知预测准确度统计量，并评估了模型对未见化合物预测的局限性 | 模型对未见化合物的预测准确性显著下降，且预测误差与化合物及细胞系的理化及生物学特性相关性较弱 | 评估深度学习模型在预测抗癌药物IC50方面的性能，为药物化学家提供实用见解 | 小分子抗癌药物及其对癌细胞系的IC50值 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | DeepCDR, DrugCell, PaccMann, Precily, tCNN | 化合物和细胞系数据 | 标准化GDSC数据集和近期发表的抗癌化合物 | NA | NA | 百分比误差, 对数误差, 三西格玛限, 实验变异性感知预测准确度 | NA |
| 2570 | 2026-03-05 |
Robust Brain Extraction Tool for Nonenhanced CT and CT Angiography: CTA-BET
2026-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240847
PMID:41147859
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研究论文 | 开发并评估了一种基于深度学习的脑提取模型CTA-BET，用于CT血管造影和非增强CT图像的精确脑部分割 | 提出首个专门针对CTA和NCCT图像的深度学习脑提取工具，在两种模态上均优于现有非商业基准工具 | 研究为回顾性设计，训练数据主要来自多机构CTA队列（100例），NCCT验证使用公开数据集 | 开发适用于CTA和NCCT图像的鲁棒脑提取工具，提升临床和研究中的自动化影像分析 | CT血管造影图像和非增强CT图像中的脑组织分割 | 数字病理 | NA | CT血管造影，非增强CT | CNN | 3D医学图像 | 训练集：100例CTA患者（多机构）；验证集：50例CTA患者（外部）+ 132例NCCT患者（CQ500公开数据集） | NA | NA | Dice分数，豪斯多夫距离，分数归一化直方图 | NA |
| 2571 | 2026-03-05 |
Adnexal Lesion Discrimination Using Deep Learning Analysis of Dynamic Contrast-enhanced US Images
2026-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240786
PMID:41190943
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研究论文 | 本研究开发了一种基于动态对比增强超声图像的多模态深度学习模型（OCNet），用于对附件病变进行分类 | 首次开发了基于动态对比增强超声图像的多模态深度学习模型（OCNet），用于附件病变分类，其性能优于现有的O-RADS US和ADNEX模型，并能提升初级放射科医生的诊断能力 | 这是一项回顾性研究，数据来源于中国的14家医院，可能存在选择偏倚，且模型性能需在前瞻性研究中进一步验证 | 开发并评估一种深度学习模型，以准确分类附件病变（良性或恶性） | 经病理证实的附件病变患者 | 数字病理 | 卵巢癌 | 动态对比增强超声 | 深度学习模型 | 图像 | 395名女性患者（252个良性病变，143个恶性病变），数据分为训练集（275例）、内部测试集（57例）和外部测试集（63例） | NA | OCNet | AUC, 特异性 | NA |
| 2572 | 2026-03-05 |
Economic Value of AI in Radiology: A Systematic Review
2026-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250090
PMID:41258794
|
系统综述 | 本文对人工智能在放射学工作流程中的经济价值证据进行了系统性回顾和总结 | 首次对2010年至2024年间发表的、明确量化人工智能在放射学中经济成果的原始研究进行了系统性综述，并基于任务复杂性、检查量和实施模式等背景因素分析了AI经济价值的差异性 | 纳入研究数量较少（仅21项），且研究质量可能存在异质性；仅关注了明确量化经济成果的研究，可能排除了其他相关证据 | 总结人工智能在放射学工作流程中经济价值的证据 | 2010年至2024年间发表的、量化AI在放射学中经济成果的原始研究文章 | NA | NA | NA | 机器学习, 深度学习, 计算机辅助诊断, 自然语言处理 | NA | 从1879项初始搜索结果中筛选出21项研究 | NA | NA | 成本节约, 增量成本效益比, 准确性, 特异性 | NA |
| 2573 | 2026-03-05 |
Rethinking Privacy in Medical Imaging AI: From Metadata and Pixel-Level Identification Risks to Federated Learning and Synthetic Data Challenges
2026-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250273
PMID:41295085
|
综述 | 本文探讨了医学影像AI中隐私保护的风险与挑战，重点关注元数据和像素级识别风险，并回顾了联邦学习和合成数据等隐私保护方法的局限性 | 强调了像素级图像信息（如强度值）可能被深度学习模型利用以揭示敏感患者数据，这一风险常被忽视，同时指出了联邦学习和合成数据方法在模型反转和推理攻击下的脆弱性 | 文章为综述性报告，未提出具体的新技术或解决方案，主要基于现有文献讨论风险与挑战，缺乏实证数据支持 | 分析医学影像AI中的隐私风险，并评估现有隐私保护方法的有效性及局限性 | 医学影像数据及其相关的元数据（如患者标识符、采集参数、机构详情） | 医学影像AI | NA | 深度学习 | NA | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2574 | 2026-03-05 |
Gastric Neoplasm Detection at Contrast-enhanced CT with Deep Learning
2026-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250145
PMID:41295087
|
研究论文 | 开发并验证了一种名为GANDA的深度学习模型，用于在临床常规增强CT中自动检测、诊断和分割胃部肿瘤 | 提出了一种联合分割和分类的三维深度学习模型，并在多个内部、外部和真实世界测试队列中进行了验证，其诊断准确性显著高于经验丰富的放射科医生 | 研究为回顾性设计，模型在外部测试队列中的分割性能（Dice系数）仍有提升空间 | 开发一种自动化工具，用于在CT影像中检测和诊断胃部肿瘤 | 胃部肿瘤患者及对照人群 | 数字病理 | 胃癌 | 对比增强CT | 深度学习模型 | CT图像 | 共4606名患者（1683名用于模型开发，266名用于内部测试，2657名用于外部测试，7695名用于真实世界测试） | NA | 联合分割和分类的三维深度学习模型 | 敏感性, 特异性, 准确率, Dice系数, AUC | NA |
| 2575 | 2025-12-05 |
Rethinking Adnexal Mass Diagnosis with Dynamic Contrast-enhanced US and Deep Learning
2026-Jan, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250977
PMID:41335002
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2576 | 2026-03-05 |
Deep Learning for Coronary Stenosis Detection in Heavily Calcified Plaques at Coronary CT Angiography: A Stepwise, Multicenter Study
2026-01, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.250109
PMID:41405428
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个深度学习模型，用于在冠状动脉CT血管成像中自动评估伴有严重钙化斑块的血管狭窄 | 首次开发并验证了专门针对严重钙化斑块的冠状动脉狭窄自动检测深度学习模型，并进行了多中心、多阶段的外部验证和临床实用性评估 | 研究为回顾性设计，且模型性能在严重钙化场景下仍有提升空间（如患者水平的特异性为48%） | 开发并验证一个深度学习模型，以自动评估冠状动脉CT血管成像中伴有严重钙化斑块的血管狭窄 | 冠状动脉CT血管成像图像，特别是伴有严重钙化斑块的血管 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管成像 | 深度学习模型 | 医学影像 | 总计10,101例CCTA检查用于模型开发，442例用于外部测试集1，120例用于外部测试集2，150例用于外部测试集3 | NA | NA | 特异性，受试者工作特征曲线下面积，Kappa系数 | NA |
| 2577 | 2026-03-05 |
Artificial Intelligence and Big Data in Urological Oncology: From Radiomics to Real-World Evidence
2026-Jan, Archivos espanoles de urologia
IF:0.6Q4
|
综述 | 本文综述了人工智能和大数据在泌尿系统肿瘤学中的应用，涵盖从影像组学到真实世界证据的进展 | 整合了人工智能驱动的影像组学和深度学习模型在泌尿系统肿瘤诊断、预后评估及治疗个性化中的高精度应用，并展望了多中心标准化和联邦学习框架的未来方向 | 大多数研究依赖于回顾性或单中心数据集，外部验证有限，泛化能力存在担忧 | 探讨人工智能和大数据如何提升泌尿系统肿瘤（前列腺癌、膀胱癌、肾癌）的诊断精度、预后评估和治疗个性化 | 前列腺癌、膀胱癌和肾癌 | 计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习 | 前列腺癌, 膀胱癌, 肾癌 | 磁共振成像, 计算机断层扫描, 正电子发射断层扫描, 组织病理学 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性, 准确率 | NA |
| 2578 | 2026-03-05 |
Real-time on-device weed identification using a hardware-efficient lightweight CNN
2026, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2026.1747863
PMID:41777389
|
研究论文 | 本文提出了一种名为TinyWeedNet的硬件高效轻量级卷积神经网络，用于精准农业中的实时设备端杂草识别 | 模型集成了多尺度特征提取、深度可分离倒置残差块和紧凑通道注意力机制，在保持最小计算足迹的同时增强了判别能力，专为低功耗现场设备设计 | 模型在公共DeepWeeds数据集上进行评估，可能未涵盖所有田间杂草种类或环境条件，且部署依赖于特定微控制器（STM32H7）和TinyML工作流 | 开发一种适用于资源受限农业平台的实时、低功耗杂草识别系统，以支持自主农业系统 | 杂草图像，来自公共DeepWeeds数据集 | 计算机视觉 | NA | 图像识别 | CNN | 图像 | 基于公共DeepWeeds数据集，具体样本数量未在摘要中明确说明 | TinyML | TinyWeedNet（集成多尺度特征提取、深度可分离倒置残差块、紧凑通道注意力） | 分类准确率 | STM32H7微控制器，通过TinyML工作流实现嵌入式执行 |
| 2579 | 2026-03-05 |
CG-RecNet: a gated and attention-fused deep learning framework for label-free classification of neural stem cell differentiation via imaging flow cytometry
2026, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2026.1767574
PMID:41777601
|
研究论文 | 提出了一种名为CG-RecNet的深度学习框架，用于通过成像流式细胞术对神经干细胞分化进行无标记分类 | 整合了LinAngular跨通道注意力融合模块以捕获全局形态依赖性，并采用门控卷积神经网络块来抑制背景噪声，实现了对少数类（如少突胶质细胞）的高精度识别而无需合成过采样 | 研究基于大鼠胚胎神经干细胞进行验证，尚未在其他物种或更广泛的细胞类型中进行测试 | 开发一种准确、无标记的方法，用于纵向监测神经干细胞分化，以推动再生医学发展 | 大鼠胚胎神经干细胞及其分化谱系（神经元、星形胶质细胞和少突胶质细胞） | 计算机视觉 | NA | 成像流式细胞术 | CNN | 图像 | NA | NA | GatedCNN, LinAngular-XCA Fusion Module | 准确率, 宏平均AUC | NA |
| 2580 | 2026-03-05 |
Prospective applications of artificial intelligence for the diagnosis of oral leukoplakia: a scoping review
2026, Frontiers in oral health
IF:3.0Q1
DOI:10.3389/froh.2026.1760177
PMID:41777604
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综述 | 本文是一篇范围综述，调查了人工智能在口腔白斑临床和病理诊断中的应用现状 | 首次对人工智能在口腔白斑诊断中的应用证据进行了全面的范围综述，涵盖了从光谱学到深度学习的技术演变 | 现有证据仍处于初步阶段，需要标准化报告、更全面的数据集纳入以及多中心大样本验证以确保普适性 | 调查人工智能在口腔白斑诊断中的应用现状与潜力 | 口腔白斑 | 数字病理学 | 口腔白斑 | 光谱学，深度学习图像分析 | 深度学习模型 | 临床图像，组织病理学图像 | 10项研究 | NA | NA | 灵敏度，特异性，准确率 | NA |