深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 44743 篇文献，本页显示第 2801 - 2820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2801 | 2026-03-09 |
Deep learning for high-resolution material texture enhancement in 3D environments
2026-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42313-5
PMID:41794865
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2802 | 2026-04-20 |
Survival prediction for bladder cancer using multimodal data with quantum neural networks and transformer architectures
2026-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42047-4
PMID:41794871
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合量子计算与经典深度学习的混合诊断模型QTMPN，用于膀胱癌生存预测，通过量子神经网络和Transformer架构处理多模态数据 | 提出QTMPN框架，首次将量子神经网络与Transformer、图神经网络结合，用于多模态医学数据融合，提升生存预测准确性 | 研究为回顾性分析，可能受限于TCGA-BLCA数据集，未在外部验证集上测试，量子计算部分依赖模拟环境 | 开发一个用于膀胱癌生存预测的混合量子-经典深度学习模型，以改善癌症预后准确性并支持精准医疗 | 膀胱癌患者的多模态数据，包括全切片病理图像和临床特征 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 量子计算，深度学习，多模态数据融合 | 量子神经网络，Transformer，图神经网络 | 图像，临床数据 | TCGA-BLCA数据集中的膀胱癌患者样本 | PyTorch, TensorFlow Quantum | QTMPN，包括量子特征提取器和Transformer-GNN协作融合模块 | 生存预测准确率 | GPU（具体型号未指定），量子计算模拟环境 |
| 2803 | 2026-03-09 |
Comparative evaluation of deep learning models for cardiovascular disease diagnosis and classification
2026-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-43543-3
PMID:41794983
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2804 | 2026-04-20 |
Rejoining fragmented ancient bamboo slips with physics-driven deep learning
2026-Mar-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-70361-y
PMID:41786754
|
研究论文 | 本文提出了一种名为WisePanda的物理驱动深度学习框架，用于自动拼接古代竹简碎片 | 基于断裂和材料劣化的物理原理，自动生成成对的合成训练数据，无需手动配对样本，从而解决了古代文物修复中的数据稀缺问题 | 未在摘要中明确提及 | 开发一种高效的方法来拼接古代竹简碎片，以促进对古代文明内容的理解 | 古代竹简碎片 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | 匹配准确率 | NA |
| 2805 | 2026-04-20 |
EEG-TriNet++: A Transformer-Guided Meta-Learning Framework for Robust and Generalizable Motor Imagery Classification
2026-Mar-06, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering13030307
PMID:41899838
|
研究论文 | 本文提出了一种名为EEG-TriNet++的多分支深度学习框架，用于提升基于脑电信号的运动想象分类的准确性和跨被试泛化能力 | 提出了一种结合卷积空间-频谱编码器、双向LSTM和Transformer头的多分支架构，并引入了模型无关的元学习模块以快速适应新用户，同时采用分块标记化策略和神经架构搜索来优化效率与表征能力之间的平衡 | 未明确提及模型的计算复杂度、实时性表现或在更大规模或更多样化数据集上的泛化能力 | 开发一个鲁棒且可泛化的深度学习框架，用于基于脑电信号的运动想象分类，以提升脑机接口的性能 | 脑电信号 | 机器学习 | NA | 脑电图 | CNN, LSTM, Transformer | 时间序列信号 | 两个公开的运动想象数据集 | NA | EEG-TriNet++（多分支架构，包含卷积空间-频谱编码器、双向LSTM、Transformer头） | 准确率 | NA |
| 2806 | 2026-04-20 |
AMR-GNN: a multi-representation graph neural network framework to enable genomic antimicrobial resistance prediction
2026-Mar-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69934-8
PMID:41792137
|
研究论文 | 提出了一种名为AMR-GNN的多表示图神经网络框架，用于从基因组序列数据预测抗菌素耐药性表型 | 首次将多种基因组表示与图神经网络集成，以解决AMR表型预测中的关键问题，包括利用多表示提升性能、减轻克隆关系影响以及识别可解释的生物标志物 | 作为概念验证框架，其在大规模临床应用中的具体表现和泛化能力仍需进一步验证 | 开发一个数据驱动的机器学习框架，以从全基因组测序数据中准确预测抗菌素耐药性表型 | 铜绿假单胞菌（作为概念验证），以及后续验证中涵盖的革兰氏阴性和革兰氏阳性病原体 | 机器学习 | 抗菌素耐药性 | 全基因组测序 | GNN | 基因组序列数据 | NA | NA | AMR-GNN | NA | NA |
| 2807 | 2026-04-20 |
RoentMod: a synthetic chest X-ray modification model to identify and correct image interpretation model shortcuts
2026-Mar-06, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02497-6
PMID:41792409
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研究论文 | 介绍RoentMod，一种用于生成合成胸部X射线图像的框架，以识别和纠正医学图像解释模型中的捷径学习问题 | 结合开源医学图像生成器与图像到图像修改模型，无需重新训练，生成具有用户指定病理特征的逼真合成胸部X射线图像 | 未提及具体局限性，但可能包括生成图像的多样性或泛化能力 | 提高胸部X射线图像解释模型的鲁棒性和可解释性，通过对抗捷径学习 | 胸部X射线图像及其自动化解释模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，图像生成与编辑 | 多任务模型，基础模型 | 图像 | 未明确指定样本数量，但涉及内部和外部测试 | 未明确指定，但提及开源医学图像生成器RoentGen | 未明确指定具体架构 | AUC | 未明确指定 |
| 2808 | 2026-04-20 |
FISH-Dist: An Automated Pipeline for 3D Genomic Spatial Distance Quantification in FISH Imaging
2026-Feb-26, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering13030268
PMID:41899799
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为FISH-Dist的自动化计算流程，用于在标准共聚焦显微镜获取的3D荧光原位杂交实验中量化荧光信号间的空间距离 | FISH-Dist专门针对标准共聚焦成像在短基因组距离下的技术挑战，结合了基于深度学习的点分割、亚像素定位的3D高斯拟合以及两种互补的色差校正方法，显著减少了通道间距离测量误差 | 该流程主要针对标准共聚焦显微镜成像，可能不适用于超分辨率显微镜或长程染色体相互作用分析 | 开发一个自动化计算流程，以准确量化3D FISH成像中的基因组空间距离，解决色差引起的测量偏差 | 荧光原位杂交实验中的多通道3D显微镜图像，特别是DNA折纸纳米尺和FISH探针设计参数 | 计算机视觉 | NA | 荧光原位杂交，共聚焦显微镜成像，DNA折纸纳米尺 | 深度学习 | 3D显微镜图像 | NA | NA | NA | 亚像素精度，距离测量误差 | NA |
| 2809 | 2026-04-20 |
Performance of machine learning algorithms in diffusion tensor imaging of movement disorders: an exploratory meta-analysis
2026-Feb-07, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-026-01528-3
PMID:41654900
|
荟萃分析 | 本文通过探索性荟萃分析，评估了机器学习算法在运动障碍扩散张量成像中的性能趋势和方法学多样性 | 首次对机器学习在运动障碍DTI分类中的应用进行探索性荟萃分析，重点描述性能分布和方法学模式而非推断单一合并效应 | 研究间异质性极高（I²=94.7%），样本量普遍较小（37-139名参与者），缺乏标准化成像流程，外部有效性有限 | 评估机器学习模型在运动障碍扩散张量成像分类中的性能趋势、方法学多样性和变异来源 | 人类运动障碍患者（包括帕金森病、图雷特综合征、原发性震颤等）的扩散张量成像数据 | 机器学习 | 运动障碍 | 扩散张量成像 | 深度学习, 影像组学 | 医学影像 | 46项研究（2016-2024年），单中心队列样本量37-139名参与者 | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异度, AUC | NA |
| 2810 | 2026-01-28 |
The sarcopenia artificial intelligence diagnostic decision support system (SAID DSS) - a multimodal deep learning model
2026-Jan-26, BMC geriatrics
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12877-026-07005-9
PMID:41588346
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2811 | 2025-09-13 |
Infant Electrocardiogram-Based Deep Learning Predicts Critical Congenital Heart Disease
2025-Dec, JACC. Clinical electrophysiology
DOI:10.1016/j.jacep.2025.08.005
PMID:40938228
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2812 | 2026-04-20 |
Temporal structure of natural language processing in the human brain corresponds to layered hierarchy of large language models
2025-Nov-26, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-65518-0
PMID:41298357
|
研究论文 | 本文通过将大型语言模型的层级结构与人类大脑语言处理的时序动态对齐，揭示了深度学习模型在理解大脑语言理解机制中的优势 | 首次证明大型语言模型的层级结构与大脑语言理解的时间动态对齐，并公开了神经与语言对齐的数据集作为公共基准 | 研究依赖于特定叙事刺激和有限参与者样本，可能无法完全推广到所有语言处理场景 | 探索大型语言模型如何作为理解人类大脑语言处理机制的框架 | 人类大脑在语言理解过程中的神经活动 | 自然语言处理 | NA | 皮层电图（ECoG） | GPT-2 XL, Llama-2 | 文本, 神经信号 | 参与者听30分钟叙事时的ECoG数据 | NA | Transformer | 相关性 | NA |
| 2813 | 2026-04-20 |
Box embeddings for extending ontologies: a data-driven and interpretable approach
2025-Sep-01, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-025-01086-1
PMID:40890838
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研究论文 | 提出一种基于盒形嵌入的数据驱动方法，用于扩展本体并实现可解释的多标签分类 | 通过盒形嵌入在训练过程中强制实施分类结构，无需显式分类法即可捕获标签间的隐式层次关系 | 未在摘要中明确说明 | 从深度学习模型中推导符号知识，实现可解释的多标签分类 | ChEBI本体中的化学类别 | 自然语言处理 | NA | 盒形嵌入 | 深度学习模型 | 多标签数据集 | NA | NA | NA | 多标签分类性能 | NA |
| 2814 | 2026-04-20 |
Diagnostic value of deep learning of multimodal imaging of thyroid for TI-RADS category 3-5 classification
2025-06, Endocrine
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s12020-025-04198-8
PMID:40056264
|
研究论文 | 本研究探索了基于深度学习结合超声和CT多模态成像对甲状腺TI-RADS 3-5类结节进行良恶性分类的诊断价值 | 首次将深度学习应用于超声与CT多模态成像的融合，以提高甲状腺TI-RADS 3-5类结节的分类准确性，避免不必要的活检 | 研究样本仅来自单一中心，且未提及外部验证集，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种非侵入性方法，准确区分甲状腺TI-RADS 3-5类结节的良恶性，以减少不必要的细针穿刺活检 | 甲状腺TI-RADS 3-5类结节 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 超声成像，计算机断层扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 768例患者中的768个甲状腺结节（499例恶性，269例良性） | NA | NA | AUC，灵敏度，准确率，阳性预测值 | NA |
| 2815 | 2026-04-20 |
Dongting Lake algal bloom forecasting: Robustness and accuracy analysis of deep learning models
2025-03-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136804
PMID:39672063
|
研究论文 | 本研究开发了一个基于深度学习的早期预警系统，用于预测洞庭湖有害藻华的发生，通过整合时间序列分析和iTransformer模型来提高预测准确性 | 采用iTransformer模型结合时间序列分析，增强了预测准确性，并通过注意力权重分析识别了影响藻密度的关键因素（如营养物和温度），展示了模型在数据不完整情况下的鲁棒性 | 未来工作需探索更多环境变量以提升模型的预测能力和泛化性 | 开发一个早期预警系统来预测有害藻华的发生，以支持水质管理 | 洞庭湖的水质数据，特别是与藻华相关的环境因素 | 机器学习 | NA | 深度学习，时间序列分析 | iTransformer | 时间序列水质数据 | NA | NA | iTransformer | NA | NA |
| 2816 | 2026-04-20 |
A green and efficient method for detecting nicosulfuron residues in field maize using hyperspectral imaging and deep learning
2025-02-15, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136724
PMID:39637793
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研究论文 | 本研究提出了一种结合高光谱成像和深度学习（HerbiResNet模型）的绿色高效方法，用于检测田间玉米中烟嘧磺隆除草剂残留 | 开发了HerbiResNet模型，首次将高光谱成像与深度学习结合用于玉米除草剂残留的预测与分类，并识别出与残留及生理变化强相关的特定光谱波段（约550 nm、680 nm、750 nm和1000 nm） | 研究仅针对六种玉米品种（抗性和敏感型）及两种除草剂浓度，样本多样性和环境条件可能有限 | 实现田间玉米中烟嘧磺隆除草剂残留的准确、快速检测，以支持化学修复和优化喷洒策略 | 田间种植的玉米叶片（六种品种，包括抗性和敏感型） | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | 深度学习 | 光谱数据 | 六种玉米品种（抗性和敏感型），在两种除草剂浓度下，残留分为低、中、高三个水平 | NA | HerbiResNet | 决定系数（R²），准确率 | NA |
| 2817 | 2026-04-20 |
General artificial intelligence for the diagnosis and treatment of cancer: the rise of foundation models
2025-Jan, BJR artificial intelligence
DOI:10.1093/bjrai/ubaf015
PMID:41030612
|
综述 | 本文综述了通用人工智能和基础模型在癌症诊断与治疗中的应用、潜力及面临的挑战 | 探讨了基于生成式AI和通用AI技术的基础模型在肿瘤学领域的兴起及其多功能性、高性能、个性化增强和对医疗工作者的辅助作用 | 存在多重障碍可能阻碍通用AI和生成式AI的临床转化 | 回顾通用人工智能和基础模型在肿瘤学诊断与治疗中的应用与挑战 | 癌症的诊断与治疗，特别是放射学、病理学、精准医学、护理个性化和外科肿瘤学 | 机器学习 | 癌症 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2818 | 2026-04-20 |
Blood clot and fibrin recognition method for serum images based on deep learning
2024-Jan-15, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry
DOI:10.1016/j.cca.2023.117732
PMID:38128814
|
研究论文 | 提出了一种基于改进UNeXt的血清图像血凝块和纤维蛋白分割方法，用于自动识别血清中的血凝块和纤维蛋白 | 采用改进的UNeXt分割网络，实现了对血清图像中血凝块和纤维蛋白的更精确分割，为自动化生化免疫流水线中的采样针高度提供了准确依据 | NA | 开发一种快速、准确的方法来检测和识别血清中的血凝块和纤维蛋白，以替代耗时且主观的视觉检查 | 血清图像中的血凝块和纤维蛋白 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 13,230个临床血清样本 | NA | 改进的UNeXt | Dice系数, 灵敏度, 特异性, 准确率 | NA |
| 2819 | 2026-04-20 |
Automated volumetric assessment of pituitary adenoma
2024-01, Endocrine
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s12020-023-03529-x
PMID:37749388
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的自动化垂体腺瘤体积评估管道，用于术前和术后的肿瘤分割与体积测量 | 利用卷积神经网络集成实现垂体腺瘤的自动化分割与体积评估，旨在替代耗时且一致性差的手动分割方法 | 术后残留肿瘤的检测性能较低，需要更大规模、更多样化的数据集和更精细的模型来提升效果 | 开发自动化工具以客观、快速地评估垂体腺瘤的体积和切除范围 | 垂体腺瘤患者 | 数字病理学 | 垂体腺瘤 | MRI | CNN | 图像 | 193个图像集用于训练，20个用于验证 | NA | 卷积神经网络集成 | Dice分数, Jaccard分数, 95百分位Hausdorff距离, Pearson相关系数, 敏感性, 特异性 | NA |
| 2820 | 2026-04-20 |
Deep learning for automated detection of Drosophila suzukii: potential for UAV-based monitoring
2020-Sep, Pest management science
IF:3.8Q1
DOI:10.1002/ps.5845
PMID:32246738
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术，基于ResNet-18卷积神经网络，开发了一种自动检测和计数果蝇Drosophila suzukii的方法，并探索了无人机在昆虫监测中的应用潜力 | 首次将深度学习与无人机图像采集结合，用于自动检测和计数果蝇Drosophila suzukii，包括性别预测和区分，为害虫综合管理提供了新的自动化监测方案 | 无人机采集的图像质量较低，导致检测性能下降，AUC值较低，这主要是由于无人机在图像采集过程中的稳定操作所致 | 开发一种高效、自动化的昆虫监测系统，以替代传统耗时、劳动密集型的害虫监测方法，支持害虫综合管理策略 | 果蝇Drosophila suzukii（斑点翅果蝇） | 计算机视觉 | NA | 图像采集、深度学习 | CNN | 图像 | 4753个标注的果蝇图像 | NA | ResNet-18 | AUC（精确召回曲线下面积） | NA |