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 2721 - 2740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2721 | 2026-02-16 |
Clinically applicable deep learning model for segmentation of the mandibular bone and inferior alveolar canal in CBCT cross-sectional images
2026-Feb-14, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-07840-7
PMID:41691250
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2722 | 2026-03-31 |
Predicting disease-specific histone modifications and functional effects of non-coding variants by leveraging DNA language models
2026-Feb-14, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-026-04003-3
PMID:41691336
|
研究论文 | 本文开发了一种基于大型语言模型的深度学习框架，用于疾病特异性组蛋白修饰预测及非编码变异功能效应分析，并以阿尔茨海默病为例进行验证 | 提出了一种结合疾病特异性表观遗传数据的语言模型框架，并引入混合专家架构以区分疾病与健康状态，显著提升了组蛋白修饰预测的准确性 | 研究目前仅聚焦于阿尔茨海默病，尚未扩展到其他复杂疾病；模型性能依赖于特定疾病数据集的构建 | 开发一种能够精准预测疾病特异性组蛋白修饰并解释非编码变异功能效应的计算方法 | 阿尔茨海默病相关的组蛋白修饰及非编码遗传变异 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病 | 表观基因组学数据分析 | 大型语言模型 | 表观基因组数据 | 多个患者样本 | NA | 混合专家架构 | NA | NA |
| 2723 | 2026-03-31 |
Artificial Intelligence in Orthopaedic Research: A Technical Report on Opportunities and Pitfalls
2026-Feb, Cureus
DOI:10.7759/cureus.104159
PMID:41909280
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技术报告 | 本文是一篇关于人工智能在骨科研究中应用与挑战的技术报告 | 系统综述了过去五年PubMed索引研究中AI在骨科研究中的新兴应用，并特别指出了生成式AI在科学写作中带来的原创性、准确性和研究诚信问题 | 作为一篇叙述性技术综述，未进行系统性荟萃分析，且主要基于PubMed数据库的文献，可能存在选择偏倚 | 探讨人工智能在骨科研究中的机遇与陷阱，促进AI技术与临床研究的有效整合 | 骨科研究领域，包括影像分析、手术规划、生物力学分析及科研写作等 | 机器学习 | 骨科疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 图像, 文本, 生物力学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2724 | 2026-03-31 |
Artificial Intelligence in Sports Cardiology: Advancing Cardiovascular Screening and Diagnosis
2026-Feb, Cureus
DOI:10.7759/cureus.104174
PMID:41909334
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综述 | 本文综述了人工智能在运动心脏病学中用于心血管筛查和诊断的当前应用与进展 | 提出了一个实用的AI集成筛查框架，以补充而非替代临床判断，并展示了AI在识别常规心电图参数正常时的疾病模式方面的能力 | 存在局限性，包括运动员特异性训练数据有限、与生理性重塑相关的假阳性风险以及需要外部验证 | 探讨人工智能作为辅助工具，提升运动员心血管筛查和诊断的效能 | 运动员的心血管疾病筛查与诊断 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析、数字听诊、经胸超声心动图及影像学模态 | 深度学习模型 | 心电图、听诊音频、超声图像 | NA | NA | NA | 灵敏度、诊断性能 | NA |
| 2725 | 2026-03-31 |
FFM-ViT: an efficient fish species classification method based on deep features and transformers
2026-Jan, Journal of fish biology
IF:1.7Q2
DOI:10.1111/jfb.70213
PMID:41028988
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研究论文 | 提出一种基于深度特征和Transformer的高效鱼类物种分类方法FFM-ViT | 放弃传统ViT的直接分块操作，引入MBConv和Fuse-MBConv模块获取更准确的高维信息，并设计通道空间合并注意力模块增强特征提取和融合能力 | 未明确说明模型计算复杂度或实时性表现，也未讨论在极端光照或遮挡条件下的鲁棒性 | 解决小数据集和高相似度鱼类物种的准确分类问题 | 鱼类图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer, CNN | 图像 | 包含78个类别的Oceanfish78数据集，以及fish4knowledge和Fish31等数据集 | 未明确说明 | Vision Transformer, MBConv, Fuse-MBConv, 通道空间合并注意力模块 | 准确率 | NA |
| 2726 | 2026-03-31 |
Comparative Evaluation of Conventional and Deep Learning Methods for Respiratory Signal Extraction From Clinical 3D CBCT Projections
2026 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338261437311
PMID:41871542
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研究论文 | 本研究评估了传统方法和深度学习方法从临床3D CBCT投影中提取呼吸信号的性能 | 首次在临床3D CBCT投影数据上系统比较了多种传统信号提取方法与基于U-Net的深度学习方法，并证明了深度学习方法在复杂呼吸模式下的优越性 | 研究样本量相对有限（70组投影），且主要针对胸腹部癌症患者，未涵盖所有可能的呼吸变异模式 | 评估和比较传统方法与深度学习方法从临床3D CBCT投影中提取呼吸信号的性能，以改进4D CBCT相位排序和重建 | 来自胸腹部癌症患者的临床3D CBCT投影数据，包括规则和不规则呼吸运动模式 | 医学影像分析 | 胸腹部癌症 | 3D CBCT成像，4D CBCT重建 | U-Net | 3D CBCT投影图像 | 70组来自临床3D CBCT成像的投影数据 | 未明确说明 | U-Net | 相关系数，相位排序能力 | NA |
| 2727 | 2026-03-31 |
GAN-based underwater image enhancement and scene classification using transfer learning
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0345593
PMID:41894524
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研究论文 | 本文提出了一种基于GAN的水下图像增强和迁移学习场景分类方法，用于改善水下图像质量并准确分类海洋物种 | 结合了传统图像增强算法（GW、HE、CLAHE）、边缘检测（Canny）与先进的深度学习模型（VGG16、ResNet50、DenseNet121）进行迁移学习，并引入ESRGAN进行图像超分辨率增强 | 未明确说明实验数据的具体规模、模型性能对比的定量结果以及计算资源的具体配置 | 提升水下图像质量并实现海洋物种的准确分类，以支持海洋生态研究和保护工作 | 水下图像和视频，特别是包含鱼类、珊瑚礁和海龟等海洋物种的图像 | 计算机视觉 | NA | 图像增强技术、边缘检测、迁移学习、生成对抗网络 | CNN, GAN | 图像、视频 | NA | NA | VGG16, ResNet50, DenseNet121, ESRGAN | NA | NA |
| 2728 | 2026-03-31 |
Probabilistic forecasting of monthly dengue cases using epidemiological and climate signals: A BiLSTM-Negative Binomial Model versus Mechanistic and Count-Model Baselines
2026, PLOS global public health
DOI:10.1371/journal.pgph.0005404
PMID:41894525
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研究论文 | 本文比较了四种概率模型在预测塞拉利昂弗里敦市月度登革热病例方面的性能，包括负二项广义线性模型、负二项INGARCH模型、机制更新模型和双向长短期记忆网络模型 | 提出了一个结合流行病学和气候信号的BiLSTM-负二项模型，并与传统机制和计数模型基线进行对比，在泄漏安全的滚动原点评估框架下进行概率预测 | 研究仅基于弗里敦市的数据，可能不适用于其他城市环境；气候输入仅限于滞后1期的协变量，可能未充分利用长期气候模式 | 开发可靠的短期登革热病例预测模型，以支持城市卫生系统资源分配 | 塞拉利昂弗里敦市的月度登革热病例计数 | 机器学习 | 登革热 | 时间序列分析，概率预测 | BiLSTM, NB-GLM, INGARCH-NB, Renewal-NB | 时间序列数据 | 2015年至2024年弗里敦市的月度登革热病例数据，每个预测范围内对齐的常见问题-目标对数量为32 | NA | 双向长短期记忆网络 | 平均对数分数，经验覆盖率，50%和90%预测区间中位数宽度，概率积分变换校准诊断，Diebold-Mariano检验 | NA |
| 2729 | 2026-03-31 |
Application of bioinformatics and data science in studies of cancer epigenetics
2026, International review of cell and molecular biology
DOI:10.1016/bs.ircmb.2025.10.003
PMID:41905787
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综述 | 本文综述了生物信息学与数据科学在癌症表观遗传学研究中的应用，包括表观遗传调控机制、高通量数据分析和机器学习方法 | 整合生物信息学与数据科学工具，系统梳理表观遗传数据与多组学、临床数据的融合分析策略，为癌症机制研究和治疗靶点发现提供新方向 | 未涉及具体实验验证或算法开发细节，主要基于现有文献进行归纳总结 | 探讨生物信息学与数据科学在癌症表观遗传学研究中的最新应用进展 | 癌症相关的表观遗传数据（如DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA）及多组学整合分析 | 生物信息学 | 癌症 | ChIP-seq, WGBS, 质谱分析 | 机器学习, 深度学习 | 表观遗传数据, 多组学数据, 临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2730 | 2026-03-31 |
Placenta-pulmonary coupling-guided multimodal AI for fetal lung maturity staging and individualized glucocorticoid therapy
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1791481
PMID:41907297
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研究论文 | 本文提出了一种基于胎盘-肺耦合指导的多模态人工智能框架，用于胎儿肺成熟度分期和个体化糖皮质激素治疗 | 采用生理学信息指导的混合框架，显式建模胎盘-肺相互作用并整合多模态数据，提供可解释且可靠的胎儿肺成熟度评估和糖皮质激素治疗优化 | 需要外部验证和前瞻性试验来进一步验证框架的有效性 | 评估胎儿肺成熟度并优化产前糖皮质激素治疗 | 320例妊娠（包括160例妊娠期高血压疾病）的孕妇和胎儿 | 数字病理学 | 妊娠期高血压疾病 | 2D/3D超声、剪切波弹性成像、多普勒、母体血浆代谢组学 | Transformer, LSTM | 图像、代谢组学数据 | 320例妊娠，每周从28至36周采集数据 | PyTorch | 跨模态注意力Transformer, 时空卷积-LSTM网络 | 轮廓分数, 准确率, 风险降低百分比 | NA |
| 2731 | 2026-03-31 |
Diabetic peripheral neuropathy identification using enface optical coherence tomography and multi-head attention deep learning algorithm
2026 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076261436274
PMID:41907356
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研究论文 | 本研究开发了一种基于多注意力头深度学习算法的非侵入性诊断工具，利用多模态光学相干断层扫描图像早期检测糖尿病周围神经病变 | 首次将多注意力头深度学习算法与多模态光学相干断层扫描图像结合用于糖尿病周围神经病变的早期检测，并识别出无血管层为最具预测价值的视网膜层 | 研究样本量有限（435名患者），且需要进一步的外部验证以确认模型的泛化能力和临床可行性 | 开发一种非侵入性、可靠的诊断工具，用于早期检测糖尿病周围神经病变 | 糖尿病患者的视网膜光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | 糖尿病周围神经病变 | 光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像 | 435名糖尿病患者的544只眼睛，共计3264张光学相干断层扫描图像 | PyTorch | ResNet-18 | AUC | NA |
| 2732 | 2026-03-31 |
Evaluation of orthognathic surgery planning with artificial intelligence: a prospective, comparative study
2026, European oral research
IF:0.9Q3
DOI:10.26650/eor.20261702936
PMID:41908035
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研究论文 | 本研究旨在通过比较基于深度学习的AI程序与3D CT扫描的金标准测量结果，评估其在正颌手术规划中头影测量分析的准确性 | 首次在正颌手术患者中，系统比较了多种基于深度学习的AI头影测量程序（如NemoCeph 2D、OrthoDx、AudaxCeph和WebCeph）与3D CT金标准之间的差异 | 研究仅评估了特定AI程序，且样本可能有限，未涵盖所有临床场景；AI算法仍需进一步优化以提高准确性 | 评估基于深度学习的AI程序在正颌手术规划中头影测量分析的准确性 | 正颌手术候选患者的3D CT扫描和2D头影测量图像 | 计算机视觉 | 正颌手术相关疾病 | 3D CT扫描、2D头影测量图像处理 | 深度学习 | 图像 | 正颌手术候选患者（具体数量未在摘要中明确说明） | NA | NA | ANB角、SNA、SNB、Wits评估、Y轴角、面部高度比等测量指标的差异分析，p值 | NA |
| 2733 | 2026-03-31 |
CycleGAN models show consistent brain MRI synthesis across datasets supporting downstream tissue characterization in multiple sclerosis
2026, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2026.1762794
PMID:41908698
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研究论文 | 本研究评估了CycleGAN和Pix2Pix模型在合成脑部MRI图像（T1加权和T2加权）方面的性能，并验证了合成图像在多发性硬化症下游组织表征任务中的可用性 | 比较了CycleGAN（带与不带谱归一化）与Pix2Pix在跨数据集（包括健康人群和多发性硬化症患者）脑MRI合成中的表现，并系统评估了合成图像在病变检测、脑容量测量和病变纹理分析等下游任务中的实用性 | Pix2Pix合成的T1图像在病变纹理上比源T1图像更异质；谱归一化CycleGAN在HCP和MS数据集上未显示普遍改进；MS队列样本量相对较小（105名参与者） | 研究深度学习图像合成方法（特别是CycleGAN）在生成临床脑部MRI图像方面的可行性，以支持多发性硬化症的定量分析 | 健康参与者（HCP 1113名，PPMI 318名）和多发性硬化症患者（105名）的脑部MRI图像 | 计算机视觉 | 多发性硬化症 | 脑磁共振成像（MRI） | GAN, CycleGAN | 图像（T1加权和T2加权脑部MRI） | 健康参与者1431名（HCP 1113名 + PPMI 318名），多发性硬化症患者105名 | NA | CycleGAN, Pix2Pix | 峰值信噪比（PSNR）, 结构相似性指数（SSIM） | NA |
| 2734 | 2026-03-31 |
Real-world federated learning for brain imaging scientists
2026, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2026.1691088
PMID:41909058
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研究论文 | 本文提出并评估了专为脑研究设计的联邦学习工具箱FLightcase，用于从脑磁共振成像预测多发性硬化患者的认知状态 | 开发了首个针对脑成像研究的真实世界联邦学习工具箱FLightcase，并在多中心环境中验证了其可行性，推动了联邦学习从模拟环境向实际应用的转变 | 数据存在非独立同分布问题，未来需采用更先进的联邦学习算法来处理此问题，并考虑整合其他成像模态 | 评估联邦学习在神经影像学中的实际应用，特别是用于预测多发性硬化患者的认知状态 | 多发性硬化患者的脑磁共振成像数据 | 数字病理学 | 多发性硬化 | 脑磁共振成像 | CNN | 图像 | 健康受试者：IXI数据集586张图像，SALD数据集491张图像，CamCAN数据集653张图像；多发性硬化患者：布鲁塞尔96张图像，格赖夫斯瓦尔德756张图像，布拉格2424张图像 | NA | DenseNet | 平均绝对误差, Pearson相关系数 | NA |
| 2735 | 2026-03-31 |
Correction: Diagnostic performance and generalizability of deep learning for multiple retinal diseases using bimodal imaging of fundus photography and optical coherence tomography
2026, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2026.1813162
PMID:41909129
|
correction | 本文是对先前发表文章DOI: 10.3389/fcell.2025.1665173的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2736 | 2026-03-31 |
Cognitive offloading through digital tools and its relationship with critical thinking, task persistence, and learning depth
2026, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2026.1781101
PMID:41909580
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研究论文 | 本研究探讨了数字工具认知卸载与批判性思维、任务坚持性和学习深度的关系，并检验了认知自我效能的中介作用 | 将认知卸载与自我效能理论整合，揭示了数字工具使用通过增强认知自我效能来支持有意义学习结果的心理机制 | 研究基于中国大学生的横断面调查数据，可能存在样本代表性和因果推断的局限性 | 探究数字工具认知卸载对学习过程的影响及其心理机制 | 中国大学本科生 | 教育技术 | NA | 问卷调查 | 结构方程模型 | 调查数据 | 未明确具体数量，但涉及中国大学本科生 | NA | 协方差结构方程模型 | 可靠性、效度 | NA |
| 2737 | 2026-03-31 |
Fungal recognition in vaginal discharge using deep learning analysis of mobile device-acquired microscopic images
2026, Frontiers in cellular and infection microbiology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcimb.2026.1787545
PMID:41909846
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研究论文 | 本研究开发了深度学习模型，用于在智能手机和平板电脑获取的阴道分泌物显微图像中分割真菌形态，以辅助诊断外阴阴道念珠菌病 | 首次开发了用于智能手机和平板电脑获取的显微图像中真菌形态自动检测的AI工具，结合了ResNet18、YOLOv5和YOLOv11模型，并采用两阶段训练方法 | 研究样本量相对有限（共1,326张图像），且仅3.68%的图像因假阴性或假阳性分割被专家评为不适用，需要进一步的临床验证和扩展到其他感染类型 | 开发AI辅助的移动显微图像分析工具，以实现外阴阴道念珠菌病的快速准确诊断 | 阴道分泌物显微图像中的真菌元素（如酵母、芽殖酵母、丝状形态） | 计算机视觉 | 外阴阴道念珠菌病 | 革兰氏染色显微成像 | CNN, YOLO | 图像 | 1,259张智能手机或平板电脑获取的显微图像和67张传统显微镜图像，共1,326张图像 | PyTorch | ResNet18, YOLOv5, YOLOv11 | F1分数, AUC, 精确率, 召回率, mAP50 | NA |
| 2738 | 2026-03-31 |
Integrative deep learning of spatial multi-omics with SWITCH
2025-11, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-025-00891-w
PMID:41162770
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SWITCH的深度生成模型，用于整合空间多组学数据并进行跨模态预测 | 提出了循环映射机制，无需额外配对数据即可实现可靠的跨模态翻译，并利用这些翻译作为伪配对提供补充信号 | 未明确提及具体局限性 | 开发计算方法来整合未配对的空间多组学数据，并在单模态数据上进行跨模态预测 | 空间多组学数据 | 机器学习 | NA | 空间组学技术 | 深度生成模型 | 空间多组学数据 | NA | NA | NA | 整合准确性、空间域划分精度 | NA |
| 2739 | 2026-03-31 |
Paradigm Shifts in Regenerative Medicine for Bone and Joint Surgery: From Mechanical Repair to Intelligent Biological Restoration
2025-Oct-31, Ortopedia, traumatologia, rehabilitacja
DOI:10.5604/01.3001.0055.6647
PMID:41904999
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综述 | 本文综述了再生医学和人工智能在骨与关节外科中从机械修复向智能生物修复范式转变的科学进展与临床转化 | 整合了干细胞疗法、生物活性支架、生长因子策略以及AI驱动的规划与递送系统，强调了生物材料、智能技术与人工智能的融合如何重新定义手术范式 | 存在监管障碍，如干细胞审批路径不一、细胞来源和患者数据使用的伦理问题、生产成本高，以及外科医生在生物和AI集成系统方面需要培训 | 探讨再生医学和人工智能在骨与关节外科中的范式转变，从机械修复转向智能生物修复 | 干细胞疗法、生物活性支架、生长因子策略、AI规划与递送系统在肌肉骨骼应用中的临床转化 | 再生医学 | 骨关节疾病 | NA | 深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2740 | 2026-03-31 |
Unveiling the Bioactive Potential of the Invasive Jellyfish Phyllorhiza punctata Through Integrative Transcriptomic and Proteomic Analyses
2025-08-04, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom15081121
PMID:40867566
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研究论文 | 本研究通过整合转录组学和蛋白质组学数据，分析了入侵物种白色斑点水母的分子和生化特性，重点关注其组织特异性蛋白表达和抗菌肽候选物的发现 | 首次对白色斑点水母进行整合转录组与蛋白质组分析，识别了组织特异性蛋白表达谱和新型抗菌肽候选物，揭示了其未被充分开发的生物技术潜力 | 研究主要基于实验室生成的蛋白质组数据和公开转录组信息，可能未完全覆盖物种在自然状态下的全部分子多样性，且功能验证有待进一步实验 | 探究入侵水母物种的分子与生化特征，挖掘其生物活性成分（如毒素和抗菌肽）的生物技术应用潜力 | 白色斑点水母（Phyllorhiza punctata）的三种组织：口腕、套膜和性腺 | 生物信息学 | NA | LC-MS/MS蛋白质组学，转录组学分析 | 深度学习，机器学习 | 蛋白质组数据，转录组数据 | 三种组织类型（口腕、套膜、性腺），共鉴定2764个蛋白质和25,045个肽段 | NA | NA | NA | NA |