深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42996 篇文献，本页显示第 3341 - 3360 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3341 | 2026-02-28 |
Open-Access Fully Automated Intravenous Contrast Detection and Body Part Classification for Computed Tomography Scans: The FALCON Model
2026-Feb-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-026-01865-8
PMID:41749033
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研究论文 | 本文介绍了一种名为FALCON的开放获取全自动深度学习模型，用于大规模检测CT扫描中的静脉对比剂并进行身体部位分类 | 开发了开放获取的全自动深度学习模型FALCON，首次整合了静脉对比剂检测和身体部位分类功能，适用于头颈部、胸部和腹盆部CT扫描 | 研究未提及模型在更广泛或多样化数据集上的泛化能力，以及可能存在的计算资源需求 | 开发一个快速可靠的自动化工具，用于CT扫描中静脉对比剂的检测和身体部位分类，以解决大型研究数据集中对比剂存在记录不可靠的问题 | CT扫描图像，特别是头颈部、胸部和腹盆部的扫描 | 计算机视觉 | NA | CT扫描 | CNN | 图像 | 3138个CT扫描，来自3126名患者，涵盖五个机构1996年至2023年的数据 | NA | ResNet9 | F1分数 | NA |
| 3342 | 2026-02-28 |
A transparent, lightweight and sustainable Green Learning AI model for prostate cancer detection on MRI
2026-Feb-26, BJU international
IF:3.7Q1
DOI:10.1111/bju.70203
PMID:41749494
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研究论文 | 开发了一种透明、轻量级的Green Learning AI模型，用于在MRI上自动分割前列腺并检测临床显著前列腺癌 | 提出了一种新型透明且轻量级的Green Learning模型，相比传统深度学习模型参数更少、计算量更低，且与PI-RADS结合能显著提升检测性能 | 研究样本量有限（602例MRI），且仅基于3-T MRI和活检数据，未涉及多中心或外部验证 | 开发自动化前列腺分割和临床显著前列腺癌检测的机器学习模型 | 接受3-T MRI和前列腺活检的男性患者 | 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI, 前列腺活检 | Green Learning, U-Net | MRI图像 | 602例MRI（训练集483例，测试集119例），其中224例有临床显著前列腺癌 | NA | Green Learning, U-Net | Dice相似系数, AUC | NA |
| 3343 | 2026-02-28 |
Artificial intelligence for personalized multiple micronutrient supplementation in maternal health
2026-Feb-26, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics
DOI:10.1002/ijgo.70911
PMID:41755349
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研究论文 | 本文提出了一种利用人工智能（特别是深度学习和自然语言处理）来个性化孕期多种微量营养素补充（MMS）的概念模型，旨在通过整合多模态健康数据改善母婴营养与健康结局 | 引入了“营养数字孪生”概念，利用AI整合电子健康记录、可穿戴设备、基因组数据等多源信息，模拟不同补充方案下的营养需求与母婴结局，实现风险分层和个性化补充策略 | 依赖高质量、多样化的数据输入，伦理、公平性和模型透明度是关键挑战，且需在实际临床环境中进行前瞻性验证以确保可信度 | 探索AI在孕期个性化多种微量营养素补充中的应用，以优化母婴营养干预策略 | 孕期女性，特别是面临营养不良或微量营养素缺乏风险的群体 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 深度学习, 自然语言处理, 多模态数据整合 | 深度学习模型, NLP算法 | 电子健康记录, 可穿戴传感器数据, 营养与生育应用日志, 基因组标记, 社会人口学信息, 非结构化文本数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3344 | 2026-02-28 |
Intelligent Real-Time Acid Rain Sensing Platform Enabled by Curvature-Engineered Droplet-Based DC Nanogenerator with 4500 V Output
2026-Feb-25, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c23721
PMID:41684103
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研究论文 | 本研究提出了一种基于曲率工程优化的全电流纳米发电机，构建了一个用于实时酸雨监测的智能传感平台 | 通过曲率工程优化流体-固体耦合动力学并调控界面电场梯度，增强了固液界面电荷载流子的时空分离与泵浦积累，从而提高了基于液滴的纳米发电机平台的电荷转移效率 | NA | 开发用于酸雨监测的下一代物联网环境监测平台 | 酸雨 | 机器学习 | NA | NA | CNN | 电流信号 | NA | NA | ResNet18-1D | 准确率 | NA |
| 3345 | 2026-02-28 |
Research Progress in Machine Learning Techniques for Metal-Organic Framework Screening
2026-Feb-25, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c21454
PMID:41693125
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综述 | 本文综述了机器学习技术在金属有机框架筛选中的研究进展，包括数据驱动方法、特征工程演变、高级算法框架的应用以及未来发展方向 | 系统分析了机器学习在MOF筛选中的现状，强调了数据真实性、更新频率对模型可靠性的影响，并探讨了从手动特征工程到自动表示学习的演变，以及深度学习、主动学习和Transformer等高级框架的具体适用性 | 现有主流MOF数据库存在局限性，数据真实性和更新频率可能影响模型可靠性，未来需整合高保真实验数据并提升模型可解释性 | 探讨机器学习技术在金属有机框架筛选中的应用，以高效导航庞大的材料库，解决传统实验和计算筛选面临的挑战 | 金属有机框架材料 | 机器学习 | NA | NA | 图神经网络, Transformer | 材料结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3346 | 2026-02-28 |
De-identification Strategy and Re-identification Risks for Facial Computed Tomography Images via Deep Learning
2026-Feb-25, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-026-01858-7
PMID:41741849
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于深度学习的头部CT图像选择性去标识化方法，该方法在保留面部骨骼结构的同时移除面部软组织特征，并评估了去标识化后的再识别风险 | 提出了一种基于YOLOv8的选择性去标识化方法，专门针对面部CT图像，在保护隐私的同时保留了关键的骨骼结构信息，并首次系统评估了该方法在深度学习模型和人类评估者中的再识别风险 | 研究数据仅来自单一医院的3091名面部骨折患者，可能限制了模型的泛化能力；未评估去标识化对临床诊断任务的具体影响 | 开发一种有效的面部CT图像隐私保护方法，在降低再识别风险的同时保持数据的临床可用性 | 面部CT扫描图像 | 计算机视觉 | 面部骨折 | 计算机断层扫描(CT) | CNN | 医学图像 | 3091名患者的3206次面部CT扫描（共308,982张图像） | PyTorch | YOLOv8 | mAP 0.5, 准确率 | 未明确说明 |
| 3347 | 2026-02-28 |
Artificial Intelligence and CT Neuroimaging in Dementia and Psychotic Disorders: A Viewpoint
2026-Feb-25, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-026-01852-z
PMID:41741853
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综述 | 本文系统回顾了将人工智能（特别是深度学习）应用于痴呆症或精神病性障碍的CT脑成像研究，并评估了其方法学质量和临床转化潜力 | 首次系统综述了深度学习在精神病性障碍和痴呆症CT神经影像中的应用，并强调了在精神病领域研究的稀缺性及从痴呆症研究中可借鉴的见解 | 纳入研究数量有限（仅7项），所有预测性研究均存在高偏倚风险，报告质量（TRIPOD-AI/CLAIM依从性）不佳，且缺乏外部验证和代码可重复性 | 评估人工智能（特别是深度学习）在利用CT脑成像诊断或预测痴呆症及精神病性障碍方面的应用现状与潜力 | 痴呆症或精神病性障碍患者的CT脑部扫描图像 | 数字病理学 | 老年疾病 | CT神经影像 | 深度学习 | 图像 | 样本量范围从65到917 | NA | NA | NA | NA |
| 3348 | 2026-02-28 |
A Novel Hybrid Large Language Model Approach for Reporting Panoramic Radiographs and Performance Comparison with Current Large Language Models
2026-Feb-25, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-026-01880-9
PMID:41741852
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习图像分析模型与LLM驱动的混合框架，用于提高全景X光片报告的可靠性 | 引入了一种混合框架，将基于YOLOv12的牙齿检测与分割模型的结构化输出与本地托管的大型语言模型（LLM）结合，显著减少了幻觉并提高了报告准确性 | 研究仅评估了50张未见过的X光片，样本量相对较小；商业LLM在报告中表现出100%的幻觉率，表明其在该任务中不可靠 | 开发一种可靠的人工智能辅助牙科放射学解释方法，提高全景X光片报告的准确性和减少幻觉 | 全景X光片 | 计算机视觉, 自然语言处理 | 牙科疾病 | 深度学习图像分析, 大型语言模型 | YOLOv12, LLM | 图像 | 30,954张全景X光片用于训练/验证/测试，50张未见过的X光片用于评估报告准确性 | NA | YOLOv12, DeepSeek R1, Mistral, Llama 3.2, Gemma 3, Qwen3, SmolLM3 | 精确度, 召回率, F1分数, 结构有效性, 一致性, 响应延迟, 令牌长度 | NA |
| 3349 | 2026-02-28 |
Deep Learning-Based Prediction of Visual Field Mean Deviation from Numeric OCT Data in Glaucoma
2026-Feb-25, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-026-01866-7
PMID:41741850
|
研究论文 | 本研究评估了使用深度学习模型基于光学相干断层扫描（OCT）的数值数据预测Humphrey视野分析仪（HFA）30-2平均偏差（MD）的可行性 | 首次直接利用OCT的像素级视网膜厚度数值数据，通过多种深度学习模型（包括CNN和视觉Transformer）进行视野平均偏差的回归和分类预测 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（1200只眼），且所有数据来自同一天采集，可能影响模型泛化能力 | 开发一种基于深度学习的系统，用于从OCT数值数据预测青光眼患者的视野平均偏差，以辅助青光眼诊断 | 青光眼患者和正常对照者的眼睛（共1200只眼，包括432只青光眼眼和768只正常眼） | 计算机视觉 | 青光眼 | 光谱域光学相干断层扫描（OCT），Humphrey视野分析仪（HFA）30-2测试 | CNN, Vision Transformer | 数值数据（像素级视网膜厚度） | 1200只眼（432只青光眼眼，768只正常眼） | NA | ResNet50, VGG16, InceptionV3, EfficientNetB0, DenseNet121, ViT, DeiT, BEiT | 平均绝对误差, 决定系数, Bland-Altman分析, 基于阈值的判别指标 | NA |
| 3350 | 2026-02-28 |
Feasibility of predicting vertical cephalometric angles from panoramic radiographs using deep learning
2026-Feb-25, International orthodontics
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.ortho.2026.101156
PMID:41747359
|
研究论文 | 本研究评估了使用深度学习从全景X光片中预测垂直骨骼角度的可行性 | 首次利用深度学习模型从更常规获取的全景X光片中预测关键的垂直骨骼角度，而非依赖侧位头颅X光片 | 当前的预测误差尚不足以替代传统的头颅测量分析，需要更大的数据集和外部验证来提升准确性 | 评估人工智能是否能够从全景X光片中预测垂直骨骼角度，以辅助正畸诊断和治疗规划 | 715名患者的侧位头颅X光片和全景X光片 | 计算机视觉 | 骨骼畸形 | X光成像 | CNN | 图像 | 715名患者 | NA | EfficientNet-B3, DenseNet121, DenseNet169, ResNet-50, ResNet-101, VGG16, VGG19 | 平均绝对误差, 决定系数, 组内相关系数 | NA |
| 3351 | 2026-02-28 |
Extracellular matrix stiffness drives post-mitotic nuclear pore complex assembly to promote neuroblastoma pathogenesis
2026-Feb-24, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116858
PMID:41575851
|
研究论文 | 本文研究了细胞外基质刚度通过调控核孔复合体组装促进神经母细胞瘤发病的机制 | 揭示了细胞外基质刚度通过lamin A/C/E2F4/PLK1轴调控有丝分裂后核孔复合体组装的新机制 | NA | 探究细胞外基质刚度如何影响神经母细胞瘤的发病机制 | 神经母细胞瘤细胞、患者来源的类器官 | 数字病理学 | 神经母细胞瘤 | 超分辨率显微镜、深度学习算法、光漂白、CRISPR | NA | 图像、临床样本数据 | 临床神经母细胞瘤样本、患者来源的类器官 | NA | NA | NA | NA |
| 3352 | 2026-02-28 |
Longitudinal multisource clinical model for early lung cancer risk stratification and screening
2026-Feb-24, BMJ health & care informatics
IF:4.1Q2
DOI:10.1136/bmjhci-2025-101989
PMID:41734977
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于多通道卷积神经网络的轻量级模型，利用常规诊疗前数据对肺癌进行纵向风险分层，以支持早期筛查 | 提出了一种轻量级多通道CNN架构，能够同时处理诊断代码、用药记录和医嘱单等多种异构临床数据，并通过似然比特征选择方法将计算需求降低了99.8%，使其适用于资源有限的临床环境 | 模型在精确率-召回率曲线下面积（AUPRC）仅为0.1617，表明在识别少数类（肺癌病例）方面仍有改进空间；用药特征在诊断前阶段的判别信号有限 | 开发一种利用常规临床数据进行肺癌早期风险分层和筛查的深度学习模型 | 来自台湾全民健康保险研究数据库的99,615名个体（575例肺癌病例，99,040例非癌症对照） | 数字病理学 | 肺癌 | 回顾性队列研究，基于电子健康记录（EHR）的数据分析 | CNN | 结构化临床数据（诊断代码、用药记录、医嘱单） | 99,615名个体（575例肺癌，99,040例对照） | 未明确提及 | 多通道卷积神经网络 | F1分数, 精确率, AUROC, AUPRC | 轻量级架构，适用于资源受限的临床环境（具体硬件未提及） |
| 3353 | 2026-02-26 |
Explainable active reinforcement deep learning improves lung cancer detection from CT images
2026-Feb-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38239-7
PMID:41735399
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3354 | 2026-02-26 |
Deep learning-based image segmentation for predicting hot carcass weight in tropical beef cattle
2026-Feb-24, Tropical animal health and production
IF:1.7Q2
DOI:10.1007/s11250-026-04920-2
PMID:41735708
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3355 | 2026-02-28 |
Artificial intelligence in emergency musculoskeletal imaging: A critical review of current applications
2026-Feb-24, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2026.02.003
PMID:41741319
|
综述 | 本文综述了人工智能在急诊肌肉骨骼影像学中的当前应用，包括工作流优化、异常检测、儿科应用和报告生成等方面 | 系统总结了AI在急诊肌肉骨骼影像中的多领域应用，并特别强调了儿科专用AI系统和大型语言模型在报告生成与沟通中的新兴作用 | 存在外部验证有限、数据集偏倚以及法律医学考量等挑战 | 评估人工智能在急诊肌肉骨骼影像学中的应用现状、优势与局限 | 急诊肌肉骨骼影像学中的AI应用技术 | 数字病理学 | 肌肉骨骼损伤 | NA | 深度学习模型, 大型语言模型 | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3356 | 2026-02-28 |
metaRLK 2.0: an updated database of plant receptor-like kinases developed with structure- and deep learning-based functional annotation and classification
2026-Feb-24, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2026.101781
PMID:41742654
|
研究论文 | 本文介绍了metaRLK 2.0，一个基于结构和深度学习进行功能注释与分类的植物受体样激酶更新数据库 | 整合大规模结构注释、折叠分类、网络分析和语义功能推断，解决了先前13% RLKs缺乏清晰域或家族分配的问题，并系统集成了结构特征 | 未明确提及具体的技术或模型局限性 | 开发一个结构增强的植物受体样激酶资源，以探索其多样性、进化和结构-功能关系 | 植物受体样激酶 | 生物信息学 | NA | 结构注释、深度学习 | NA | 蛋白质序列、结构数据 | 311,581个RLKs来自508个植物物种 | NA | NA | NA | NA |
| 3357 | 2026-02-28 |
Decoding Protein-Membrane Binding Interfaces from Surface-Fingerprint-Based Geometric Deep Learning and Molecular Dynamics Simulations
2026-Feb-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02566
PMID:41622943
|
研究论文 | 本文提出了一种名为MaSIF-PMP的几何深度学习模型，用于预测外周膜蛋白的界面结合位点 | 结合分子表面指纹和几何深度学习，整合几何与化学表面特征进行空间分辨的界面结合位点预测，并通过分子动力学模拟验证和优化预测结果 | 实验解析的膜结合蛋白构象稀缺，模型可能受限于现有数据 | 预测蛋白质与膜之间的相互作用界面 | 外周膜蛋白 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 几何深度学习 | 分子表面数据 | NA | NA | MaSIF-PMP | 分类性能 | NA |
| 3358 | 2026-02-28 |
Chemical Feature Engineering and Defect-Aware Structural Fingerprint Representations for Complex Defects in 2D Materials
2026-Feb-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02100
PMID:41674448
|
研究论文 | 本文提出了一种结合化学特征工程和缺陷感知结构指纹表示的方法，用于改进二维材料中复杂缺陷的描述符设计 | 通过工程化化学描述符和基于Hellinger距离构建缺陷感知结构特征，在减少特征数量的同时提高了高维特征空间中数据点的区分能力，并增强了模型的解释性和泛化能力 | 在预测高度复杂和非线性的目标（如HOMO-LUMO能隙）时，该方法未能超越基线描述符 | 开发一种可解释且计算高效的描述符，用于二维材料中多缺陷的表征和稳定缺陷候选物的高通量预筛选 | 二维材料中的复杂缺陷，特别是具有不同缺陷类型和排列的局部原子环境 | 材料科学 | NA | 经典力场启发描述符（CFID）、Hellinger距离 | NA | 结构特征、化学描述符 | NA | NA | NA | 预测误差、不确定性、稳定性 | NA |
| 3359 | 2026-02-28 |
Variational Bayesian Multi-Kernel Adaptive Deep Fusion for Microbe-Related Drug Prediction
2026-Feb-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02748
PMID:41628646
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为VBMKADF的变分贝叶斯多核自适应深度融合模型，用于预测微生物-药物关联 | 首次将多组学数据、多层图卷积与超图卷积、注意力机制以及变分贝叶斯逻辑矩阵分解相结合，并开发了变分期望最大化算法进行自适应推理 | 未在摘要中明确说明 | 开发一种有效的计算模型来预测新的微生物-药物关联，以辅助药物发现和临床治疗 | 微生物-药物关联 | 机器学习 | NA | 多组学数据整合 | 图卷积网络, 超图卷积网络, 注意力机制, 贝叶斯逻辑矩阵分解 | 图数据（药物分子图、微生物超图） | 在两个基准数据集上进行实验 | NA | VBMKADF（变分贝叶斯多核自适应深度融合模型） | AUPR, AUC, F1分数 | NA |
| 3360 | 2026-02-28 |
A deep learning model for artery of Adamkiewicz and anterior spinal artery detection in bronchial artery embolization:a multicenter retrospective study
2026-Feb-23, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.jvir.2026.108584
PMID:41740672
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研究论文 | 本研究提出了一种深度学习模型，用于在支气管动脉栓塞术中检测Adamkiewicz动脉和前脊髓动脉，以预防脊髓梗死并发症 | 提出了一种结合ROI感知和目标脊髓动脉识别的深度学习框架，通过渐进式精炼学习网络和跨尺度信息交互，提高了脊髓动脉的识别精度 | 模型存在假阴性结果，可能导致漏检，因此被归类为阴性研究 | 评估深度学习模型在支气管动脉栓塞术中识别脊髓动脉以避免误栓的效能 | 接受支气管动脉栓塞术的大咯血患者 | 计算机视觉 | 肺血管疾病 | 血管造影 | 深度学习 | 图像 | 2,036名患者，其中78名（3.8%）在右侧肋间-支气管动脉造影中可识别Adamkiewicz动脉和前脊髓动脉 | NA | 渐进式精炼学习网络 | 灵敏度, 特异度 | NA |