深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43584 篇文献，本页显示第 2741 - 2760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2741 | 2026-03-16 |
Explainable deep learning for early diagnosis of chronic kidney disease from CT images in Bangladeshi patients
2026-Mar-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42654-1
PMID:41832284
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2742 | 2026-03-16 |
Integrative Approaches in Lung Cancer Diagnosis: Bridging Molecular Biomarkers and AI Driven Imaging
2026-Mar-14, Biomarkers : biochemical indicators of exposure, response, and susceptibility to chemicals
IF:2.0Q4
DOI:10.1080/1354750X.2026.2644329
PMID:41830914
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综述 | 本文综述了分子生物标志物与人工智能驱动的影像学在肺癌诊断中的整合方法 | 分析了将分子生物标志物（如EGFR、ALK、KRAS等）与人工智能（特别是机器学习和深度学习）驱动的影像学（如低剂量CT扫描的影像组学和模式识别）进行整合的潜力，以实现更快、更精确、更具个性化的肺癌诊断 | 面临数据标准化、模型可解释性、临床验证和伦理问题等诸多挑战 | 探讨肺癌诊断领域如何整合分子生物学和计算技术的最新进展 | 肺癌 | 数字病理学 | 肺癌 | 液体活检、循环肿瘤DNA、下一代测序、多组学方法（基因组学、转录组学、蛋白质组学） | 机器学习, 深度学习 | 图像, 分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2743 | 2026-03-16 |
Decoding soil properties from surface cracks using Minkowski functionals, junction crack angle distributions, and AI-based image analysis
2026-Mar-14, The European physical journal. E, Soft matter
DOI:10.1140/epje/s10189-026-00567-x
PMID:41830988
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研究论文 | 本研究通过Minkowski泛函、裂缝交汇角分布和基于AI的图像分析，解码土壤表面裂缝以识别土壤类型和亚型 | 结合形态学描述符（如Minkowski泛函和裂缝交汇角分布）与卷积神经网络，实现对土壤类型的精确分类，准确率达100% | NA | 通过分析干燥裂缝模式，准确识别土壤类型和亚型，应用于农业土壤评估、行星地形研究等领域 | 不同土壤类型及其亚类（如洪水左岸和非洪水右岸的土壤） | 计算机视觉 | NA | 图像分析 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2744 | 2026-03-16 |
Super-resolution deep learning reconstruction enhances visualization of cerebral aneurysms on magnetic resonance angiography
2026-Mar-14, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-026-03965-2
PMID:41831007
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2745 | 2026-03-16 |
A multimodal feature disentanglement model for lymphadenopathy diagnosis based on BUS and CDFI ultrasound videos: a retrospective, prospective, multicenter study
2026-Mar-14, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-026-12409-7
PMID:41831029
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于B超和彩色多普勒血流成像视频的多模态深度学习模型，用于淋巴结病变的诊断 | 提出了一种多模态特征解耦模型，整合了B超和彩色多普勒血流成像视频以及患者临床信息，以提高淋巴结病变的诊断准确性 | NA | 开发并验证一个深度学习模型，用于基于多模态超声视频诊断淋巴结病变 | 淋巴结病变患者 | 计算机视觉 | 淋巴结病变 | B超, 彩色多普勒血流成像 | 深度学习模型 | 视频 | 7371名患者，共提取147,420个关键帧 | NA | 多模态特征解耦模型 | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度, 精确度 | NA |
| 2746 | 2026-03-16 |
MyoClass: A modular multimodal auto-classification system for myocardial tissue characterization
2026-Mar-14, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-026-03684-y
PMID:41831142
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研究论文 | 提出了一种名为MyoClass的深度学习框架，用于整合多模态心脏磁共振成像数据和患者元数据，实现心肌组织的自动分类 | 开发了一个模块化的多模态自动分类系统，首次整合了多种CMR序列、左心室形态描述符、T1定量映射和患者元数据，无需手动分割即可实现准确分类 | 研究样本量相对较小（150名患者），需要在更大规模的多中心数据集中进一步验证 | 开发一个自动化系统，用于区分健康心肌、心肌炎和心肌梗死 | 心肌组织 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像 | MLP | 图像, 元数据 | 150名患者（每类50名） | NA | 多层感知机 | 准确率 | NA |
| 2747 | 2026-03-16 |
ROBUST-MIPS: A Combined Skeletal Pose and Instance Segmentation Dataset for Laparoscopic Surgical Instruments
2026-Mar-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06938-5
PMID:41832216
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研究论文 | 本文介绍了ROBUST-MIPS数据集，该数据集结合了手术工具的姿态和实例分割标注，旨在促进手术工具定位的研究 | 提出了结合手术工具姿态和实例分割的标注数据集，并论证了姿态标注在语义信息丰富性和标注效率之间的平衡优势 | NA | 促进手术工具定位研究，通过提供联合标注数据集支持下游任务比较 | 腹腔镜手术工具 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 基于现有ROBUST-MIS数据集衍生 | NA | NA | NA | NA |
| 2748 | 2026-03-16 |
Classification of health product defect reports by deep learning
2026-Mar-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-43961-3
PMID:41832296
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2749 | 2026-03-16 |
Interpretable deep learning radiomics from 18F-FDG PET/CT for differentiating diffuse large B-cell lymphoma and follicular lymphoma
2026-Mar-14, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02253-y
PMID:41832418
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2750 | 2026-03-16 |
A Multicenter Study on Deep Learning Model-Assisted Detection of Brain Metastases in MR Images
2026-Mar-13, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2026.01.002
PMID:41832083
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个基于深度学习的脑转移检测模型（BMDM），用于在磁共振图像中诊断脑转移，并通过多中心数据评估了其辅助放射科医生提升诊断效率和性能的效果 | 开发了一个专门用于脑转移检测的深度学习模型，并在多中心研究中比较了放射科医生单独、模型单独及模型辅助三种阅读模式，显著提升了小病灶和岛叶病灶的检测灵敏度 | 研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏倚的影响；未在更广泛的外部数据集上进行验证 | 开发并验证一个深度学习模型，以辅助放射科医生在磁共振图像中更高效、准确地检测脑转移 | 脑转移患者的磁共振图像 | 计算机视觉 | 脑转移 | 磁共振成像 | 深度学习模型 | 图像 | 训练和测试集包含950名患者，验证集包含423名患者 | NA | NA | AFROC曲线下面积, 灵敏度 | NA |
| 2751 | 2026-03-16 |
Development and Validation of a Deep Learning System for Echocardiographic Assessment of 16-Segment LV Wall Thickness
2026-Mar-13, Ultrasound in medicine & biology
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的系统，用于自动测量16段左心室壁厚度，通过超声心动图评估左心室肥厚的病理进展 | 首次提出基于深度学习的自动测量16段左心室壁厚度的方法，并在体内和体外数据集中进行验证，减少了传统方法的时间消耗和变异性 | 研究样本量相对有限（197名患者），且未在更广泛或多样化的临床人群中验证，可能影响泛化能力 | 开发并验证一种自动测量16段左心室壁厚度的深度学习系统，以改善左心室肥厚的诊断和治疗评估 | 超声心动图图像，包括正常壁厚度和增厚壁厚度的患者队列 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | 深度学习算法 | 图像 | 92,984张超声心动图（正常壁厚度队列），26,523张超声心动图（增厚壁厚度数据集），2,238张超声心动图（体外数据集），总计197名患者 | NA | NA | Dice相似系数，Hausdorff距离，平均绝对误差 | NA |
| 2752 | 2026-03-16 |
Deep learning techniques for crop classification in complex agricultural landscapes
2026-Mar-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37806-2
PMID:41820421
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研究论文 | 本文提出了一种结合植被指数和注意力机制的深度学习方法，用于复杂农业景观中的作物分类 | 引入了Tanh激活的自注意力机制，在作物分类中取得了最高准确率（88.89%），优于乘法注意力、软注意力和全局注意力 | NA | 提高复杂农业景观中作物分类的准确性 | 遥感数据中的作物类型 | 计算机视觉 | NA | 遥感技术、植被指数分析 | 深度学习模型 | 时间序列遥感数据、频率信息数据 | NA | NA | 自注意力机制、乘法注意力、软注意力、全局注意力 | 准确率 | NA |
| 2753 | 2026-03-16 |
Enhanced pneumonia prognosis via a hybrid deep learning ensemble: Dense Net, Efficient Net, and VGG16 integration
2026-Mar-12, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 本研究提出了一种集成DenseNet、EfficientNet和VGG16的深度学习框架，用于增强肺炎的预后诊断 | 提出了一种结合深度CNN和InceptionV3的混合特征提取方法，并应用贝叶斯优化与粒子群优化的混合策略进行超参数调优 | NA | 开发一个稳健、临床可行且高度可靠的早期准确肺炎诊断解决方案 | 肺炎 | 计算机视觉 | 肺炎 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | DenseNet, EfficientNet, VGG16, InceptionV3 | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 2754 | 2026-03-16 |
AI in the Prediction of Hepatic Fibrosis Progression Using Non-Coding RNAs
2026-Mar-12, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry
DOI:10.1016/j.cca.2026.120973
PMID:41831666
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综述 | 本文综述了人工智能在利用非编码RNA预测肝纤维化进展中的应用，包括最新发现、挑战与未来机遇 | 整合人工智能与多组学数据及非编码RNA互作网络，提升肝纤维化进展预测的精确性和非侵入性诊断工具 | 数据标准化和临床验证的必要性尚未完全解决，存在潜在挑战 | 探讨人工智能在肝纤维化中识别非编码RNA生物标志物、预测疾病分期和风险分层的作用 | 肝纤维化及其进展至肝硬化和肝细胞癌的过程 | 机器学习 | 肝纤维化 | 转录组数据分析 | NA | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2755 | 2026-03-16 |
Evolutionary-Based Deep Learning Network Model using Adaptive Mixing Differential Evolution and Application in Acute Pulmonary Embolism
2026-Mar-12, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2026.03.009
PMID:41831678
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研究论文 | 本文提出了一种基于进化计算的深度学习网络模型EDLAlexNet，用于急性肺栓塞的预测和分析 | 提出了一种结合Q学习和对立学习的自适应混合差分进化算法MIXDE，并将其集成到AlexNet模型中，用于急性肺栓塞的预测 | NA | 开发一种高效、准确的工具，用于急性肺栓塞的预测和分析，以克服现有评估方法的复杂性、耗时性和侵入性等局限 | 中低风险和高风险的急性肺栓塞患者 | 机器学习 | 急性肺栓塞 | NA | CNN | 血液生化指标、生命体征、临床参数和临床特征 | NA | NA | AlexNet | 准确率, 特异性, 敏感性, AUC | NA |
| 2756 | 2026-03-16 |
Prognostic value of end-to-end deep learning assessment of myocardial scar and microvascular obstruction on late gadolinium enhancement cardiovascular magnetic resonance
2026-Mar-12, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102712
PMID:41831720
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研究论文 | 本研究开发并验证了LGE-CMRnet，一种用于LGE CMR上自动分割心肌瘢痕和微血管阻塞的端到端深度学习流程，并评估其在急性心肌梗死患者中的预后价值 | 整合YOLOv8进行心脏定位和nnU-Net进行心肌、瘢痕和微血管阻塞的同步分割，实现了快速、准确的自动化分割，其预后预测性能与专家分析相当 | 研究样本主要来自特定患者队列，外部验证队列规模相对较小（158例患者），且未在更广泛、多中心的临床环境中进行验证 | 开发并验证一个端到端深度学习管道，用于自动分割LGE CMR上的心肌瘢痕和微血管阻塞，并评估其在急性心肌梗死患者中的预后价值 | 急性心肌梗死患者的晚期钆增强心血管磁共振图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 晚期钆增强心血管磁共振 | CNN | 图像 | 567例急性心肌梗死患者的3,874张LGE图像（409例用于训练/内部压力测试队列；158例用于外部测试） | PyTorch | YOLOv8, nnU-Net | Dice相似系数, 相关性分析, Bland-Altman分析, C指数 | NA |
| 2757 | 2026-03-16 |
Molecular Design with Artificial Intelligence: Progress and Perspectives for Small Molecules
2026-Mar-11, Chemical reviews
IF:51.4Q1
DOI:10.1021/acs.chemrev.5c00689
PMID:41764645
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综述 | 本文回顾了人工智能在分子设计领域的发展路径，并探讨了AI对化学的实际影响 | 整合了生成式人工智能（如变分自编码器、大语言模型和扩散模型）于化学分子设计，推动了该领域的爆炸性发展 | 讨论了AI生成分子合成相关的可能性和问题，但未具体说明技术或应用限制 | 探讨人工智能在化学分子设计中的进展与前景 | 小分子 | 机器学习 | NA | NA | 变分自编码器, 大语言模型, 扩散模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2758 | 2026-03-16 |
Deep Learning Assisted Proton Pure Shift NMR Spectroscopy
2026-Mar-11, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.5c22860
PMID:41770844
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的质子纯位移核磁共振光谱方法，用于将自旋回波调制的氢核磁共振光谱转换为高灵敏度、高分辨率的单峰光谱 | 利用深度学习将复杂重叠的多重峰模式转换为虚拟同核去耦纯位移光谱，并预测转换不确定性以实现定量分析 | 未明确说明方法在特定低灵敏度样品或可交换质子系统中的具体应用限制 | 开发一种深度学习辅助的核磁共振光谱分析技术，以改善复杂有机化合物光谱的解析能力 | 复杂有机化合物，包括天然产物和药物类有机分子 | 机器学习 | NA | 核磁共振光谱学，质子纯位移光谱 | 深度学习 | 核磁共振光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2759 | 2026-03-16 |
Untangling biological complexity: A deep learning approach to separating multiple signals in single-cell data
2026-Mar-11, Cell genomics
IF:11.1Q1
DOI:10.1016/j.xgen.2026.101188
PMID:41819074
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CellUntangler的深度学习模型，用于从单细胞RNA测序数据中捕获和过滤多个生物信号 | 开发了基于深度学习的CellUntangler模型，能够有效分离单细胞数据中的多个生物信号 | NA | 从单细胞RNA测序数据中分离多个生物信号 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2760 | 2026-03-16 |
Bridging Population Patterns and Individual Prediction: Framework for Prospective Multimorbidity Study
2026-Mar-10, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/84261
PMID:41806366
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研究论文 | 本研究提出了一种创新的框架，将人群层面的共病模式识别与个体层面的预测建模相结合，用于前瞻性预测个体未来的共病模式 | 提出了一种新颖的深度学习模型CLA-Net，它结合了GRU和Transformer架构的优势，并引入了双时间定向交叉注意力机制，以同时捕捉时间依赖性和复杂的特征交互 | 未明确说明研究数据的来源、时间跨度或潜在的样本偏差，也未讨论模型在外部验证或不同人群中的泛化能力 | 将共病研究从描述性分析推进到前瞻性的共病模式预测，以支持个性化的预防和管理 | 纵向健康随访数据中的个体 | 机器学习 | 共病 | 潜在转变分析，深度学习 | GRU, Transformer | 纵向健康随访数据 | NA | NA | CLA-Net | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC | NA |