深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 39696 篇文献，本页显示第 321 - 340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 321 | 2026-02-06 |
Thermostability Prediction Powered by Synergistic Deep Learning at Experimental and Theoretical Levels for Nanobodies
2026-Feb-04, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c19073
PMID:41564239
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研究论文 | 本文提出了一种双尺度协同深度学习策略，用于预测纳米抗体的热稳定性 | 创新性地结合实验数据和理论模拟，通过双模型协同缓解数据稀缺问题，并构建了联合深度学习架构 | 实验数据量仍相对有限（514个样本），且模型泛化能力可能受小数据风险影响 | 提高纳米抗体热稳定性的预测可靠性，以支持其实际应用 | 纳米抗体 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 深度学习 | 序列数据, 结构数据 | 514个实验熔解温度数据, 704个纳米抗体结构 | NA | 抗体语言模型集成到联合深度学习架构 | Pearson相关系数, 准确率 | NA |
| 322 | 2026-02-06 |
Hybrid GELAN-UNet: integrating medical priors for low-dose CT denoising
2026-Feb-04, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae3b47
PMID:41564446
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研究论文 | 提出一种融合医学先验的混合GELAN-UNet模型，用于提升低剂量CT图像的去噪性能 | 提出混合广义高效层聚合网络-UNet架构，通过浅层医学增强模块捕获细节、深层高效模块降低计算成本，并创新性地引入低频保留路径和边缘感知注意力机制 | 仅在公开Mayo Clinic数据集上进行评估，未在其他多中心或临床场景验证 | 开发兼顾去噪性能与计算效率的低剂量CT图像去噪方法 | 低剂量CT图像 | 计算机视觉 | NA | 低剂量计算机断层扫描 | CNN | 医学图像 | 公开Mayo Clinic数据集（具体数量未说明） | NA | GELAN-UNet | 峰值信噪比 | NA |
| 323 | 2026-02-06 |
Comprehensive segmentation of focal cortical dysplasia by combining surface-based and whole-brain MRI deep learning algorithms: a proof-of-concept study
2026-Feb-04, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae3d3e
PMID:41587495
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研究论文 | 本研究通过结合表面基和全脑MRI深度学习算法，旨在提高局灶性皮质发育不良II型的分割准确性 | 创新性地整合了两种AI算法（MELD Graph和MindGlide），专注于白质病变分割以补充传统皮质特征分析，从而改善FCD II型病变的全面分割 | MindGlide算法未在FCD数据上训练，改进效果有限（平均Dice分数仅增加0.033），样本量较小（49例），且为概念验证研究 | 提高局灶性皮质发育不良II型（FCD II）在MRI图像中的分割准确性，特别是其白质成分 | 49例具有放射学确认的跨脑室征的FCD II型病例 | 数字病理学 | 癫痫 | T2-FLAIR磁共振成像（MRI） | 深度学习 | MRI图像 | 49例FCD II型病例 | NA | MELD Graph, MindGlide | Dice相似系数, 分割体积 | NA |
| 324 | 2026-02-06 |
Artificial intelligence-powered nanomedicine
2026-Feb-04, Chemical Society reviews
IF:40.4Q1
DOI:10.1039/d5cs01406a
PMID:41636234
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综述 | 本文系统总结了人工智能赋能纳米医学的当前格局，重点介绍了纳米颗粒设计、合成以及AI引导的诊断与治疗纳米平台的进展 | 将人工智能与纳米医学相结合，利用机器学习、深度学习和生成模型优化纳米颗粒设计、预测纳米-生物相互作用，并开发数据驱动的自适应纳米诊疗系统 | 面临生物系统复杂性、纳米-生物相互作用理解不完整、纳米颗粒合成效率低以及临床转化有限等挑战 | 探讨人工智能如何克服纳米医学在诊断、成像和治疗方面的局限，推动精准医学发展 | 纳米医学，特别是整合诊断与治疗功能的纳米诊疗平台 | 机器学习 | 癌症, 神经退行性疾病, 心血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习, 生成模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 325 | 2026-02-06 |
Lightweight Truncated Fused-MirrorNet for Classification and Analysis of Histopathology Images
2026-Feb-04, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.70127
PMID:41636335
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研究论文 | 本研究提出了一种轻量化的截断融合镜像网络，用于肾组织病理学图像的分类与分析 | 采用镜像架构、部分层冻结和特征融合方法提升性能，在保持分类精度的同时显著减少训练时间，适用于低端设备部署 | 未明确说明模型在更广泛数据集或临床环境中的泛化能力验证 | 开发一种轻量化的深度学习模型，用于肾组织病理学图像的自动分类，以克服传统手动方法的局限性 | 肾组织病理学图像 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | NA | CNN, 视觉Transformer | 图像 | 来自两个数据集（TCGA kidney和BreakHis）的组织病理学图像 | NA | Fused-MirrorNet | 准确率 | 低端设备 |
| 326 | 2026-02-06 |
CT Radiation Dose Reduction With Preserved Diagnostic Performance: How Far Have We Come Over 25 Years?
2026-Feb-04, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.25.34450
PMID:41636571
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综述 | 本文回顾了过去25年来CT辐射剂量降低技术的发展历程及其对诊断性能的影响 | 系统总结了从滤波、调制到深度学习重建及光子计数探测器CT等一系列剂量降低技术的演进与累积效应 | 未涉及具体临床验证数据或剂量降低的定量极限分析 | 评估CT辐射剂量降低技术的发展历程及其对图像质量与诊断性能的保障 | CT扫描技术及辐射剂量降低方法 | 医学影像 | NA | CT扫描、迭代重建、深度学习重建、光子计数探测器技术 | NA | CT图像 | NA | NA | NA | 图像质量评估、诊断性能 | NA |
| 327 | 2026-02-06 |
Video-based diagnostics supported by artificial intelligence as an opportunity to address the epilepsy diagnostic gap: A narrative review
2026-Feb-04, Epilepsia
IF:6.6Q1
DOI:10.1002/epi.70134
PMID:41636690
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综述 | 本文是一篇叙述性综述，探讨了人工智能增强的视频诊断技术在解决癫痫诊断差距方面的潜力 | 提出了一个整合视频诊断到癫痫护理的框架，并综合了临床、技术和卫生经济学视角，强调了AI视频分析作为可扩展解决方案的未充分利用的机遇 | AI算法在真实世界环境中的性能差异显著，存在数据稀缺、泛化性、监管框架和报销缺口等实施挑战 | 探索人工智能增强的视频诊断技术如何解决癫痫诊断差距，实现更早、更易获取的癫痫发作检测和分类 | 癫痫诊断，特别是资源有限环境下的诊断 | 计算机视觉 | 癫痫 | 视频记录，人工智能驱动的视频分析 | 深度学习算法 | 视频 | 综述了13项研究（n=682）的荟萃分析，以及8项关键验证研究 | NA | NA | 敏感性，特异性，假检测率 | NA |
| 328 | 2026-02-06 |
Enhancing nail disease diagnosis: a capsule network with SE attention and dual backbone models
2026-Feb-04, Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology
DOI:10.1007/s00210-025-04971-6
PMID:41636836
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研究论文 | 提出了一种名为CapsuleSEDualNet的新型深度学习框架，用于实现稳健且可解释的多类别指甲疾病诊断 | 将胶囊网络头与SE注意力机制集成在结合MobileNetV2和DenseNet121的双主干架构中，SE块增强了特征区分能力，胶囊头保留了空间层次结构以提高可解释性 | 需要进一步的临床验证 | 实现自动化指甲疾病筛查，为早期和可及的皮肤病学评估提供关键临床解决方案 | 指甲疾病，包括真菌感染和恶性肿瘤 | 计算机视觉 | 皮肤病 | 深度学习 | Capsule Network, CNN | 图像 | NA | NA | CapsuleSEDualNet, MobileNetV2, DenseNet121 | 分类准确率 | NA |
| 329 | 2026-02-06 |
Shaping the future of myopia: artificial intelligence for vitreoretinal complications of high and pathologic myopia
2026-Feb-04, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie
DOI:10.1007/s00417-025-07098-9
PMID:41636834
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综述 | 本文综述了人工智能（特别是深度学习）在检测高度近视和病理性近视的玻璃体视网膜并发症（如视网膜脱离、近视性黄斑变性和近视性牵引性黄斑病变）方面的应用现状 | 系统总结了深度学习在多种眼科成像模态（如OCT、眼底摄影）中对近视相关视网膜病变的分类与分割任务的应用，并指出从CNN架构向Transformer骨干网络及预训练/基础模型的发展趋势 | 研究间存在病例定义、数据集和评估方法的显著异质性，外部验证报告不一致，且需进一步工作以实现临床转化，包括稳健的外部验证、临床决策校准和前瞻性评估 | 评估人工智能在检测近视相关视网膜并发症方面的潜力，以缓解近视流行带来的医疗系统压力 | 高度近视和病理性近视患者的视网膜并发症，包括视网膜脱离、近视性黄斑变性和近视性牵引性黄斑病变 | 数字病理学 | 近视 | OCT、眼底摄影、荧光素血管造影、超声检查 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | CNN, Transformer | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 330 | 2026-02-06 |
A new model based on multi-axis vision transformer for chondromalacia patella diagnosis in magnetic resonance scans
2026-Feb-04, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-026-01707-5
PMID:41637014
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研究论文 | 本文提出了一种基于多轴视觉Transformer的深度学习架构，用于磁共振扫描中髌骨软骨软化症的诊断 | 首次将Multi-Axis Vision Transformer (MaxViT) 应用于髌骨软骨软化症的MRI图像分类，并与多种Transformer和CNN模型进行了对比 | 未提及模型在外部验证集上的泛化性能或临床部署的可行性 | 开发一种基于深度学习的准确诊断髌骨软骨软化症的方法 | 磁共振成像 (MRI) 扫描图像 | 计算机视觉 | 髌骨软骨软化症 | 磁共振成像 (MRI) | Transformer, CNN | 图像 | NA | NA | Multi-Axis Vision Transformer (MaxViT), Vision Transformer (ViT), Swin Transformer, GoogLeNet, ResNet18, MobileNetV2 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 331 | 2026-02-06 |
3DFE-Net: Three-dimensional fusion enhancement network based on multi-attention mechanism for multi-modal magnetic resonance images
2026-Feb-04, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03499-4
PMID:41637028
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研究论文 | 本文提出了一种基于多注意力机制的三维融合增强网络（3DFE-Net），用于多模态磁共振图像融合 | 首次提出基于深度学习的三维医学图像融合方法，设计了多感受野卷积块（MRFC）和多感受野瓶颈块（MRFB）替代传统卷积块，并构建了结合通道注意力、自注意力和空间注意力的多注意力融合模块 | NA | 解决深度学习在三维医学图像融合领域的空白，提升多模态磁共振图像的融合效果 | 多模态磁共振图像（MR-T1ce和MR-T2） | 计算机视觉 | 胶质瘤 | 磁共振成像 | CNN | 三维医学图像 | NA | NA | 3DFE-Net | 信息熵（EN）、互信息（MI）、标准差（SD）、二进制质量评估（Qabf）、视觉信息保真度（VIF） | NA |
| 332 | 2026-02-06 |
Rapid, label-free cancer detection in fresh pancreatic tissue using deep learning and multispectral Mueller matrix polarimetry
2026-Feb-04, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2026.3661029
PMID:41637699
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研究论文 | 本研究提出了一种结合多光谱穆勒矩阵偏振测量和深度学习的方法，用于新鲜胰腺组织中快速、无标记的癌症检测 | 首次将多光谱穆勒矩阵偏振测量与深度学习结合，实现新鲜组织活检中像素级的癌症自动识别，无需染色或组织切片 | 研究主要针对胰腺导管腺癌，未涉及其他癌症类型；方法依赖于定制设备，可能限制广泛临床应用 | 开发一种快速、无标记的术中癌症检测方法，以替代传统冷冻切片评估 | 胰腺导管腺癌患者的新鲜组织活检样本 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | 多光谱穆勒矩阵偏振测量 | 深度学习模型 | 偏振分辨的多光谱图像 | 来自胰腺导管腺癌患者的活检样本（具体数量未在摘要中说明） | NA | NA | 分类性能（与临床常规冷冻切片评估相当） | NA |
| 333 | 2026-02-06 |
Robust Distance Estimation with Out-of-distribution Detection in Ophthalmic Surgery
2026-Feb-04, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2026.3661297
PMID:41637700
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习框架，用于在眼科手术中通过光学相干断层扫描（OCT）M扫描进行稳健的距离估计和分布外检测 | 结合自适应远程运动中心（RCM）视网膜建模和时间序列分析，有效检测和纠正分割错误，并估计距离及其置信水平 | NA | 提高眼科手术中器械到视网膜距离估计的准确性，以增强患者安全性 | 离体人眼 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习 | 时间序列数据 | NA | NA | NA | 准确率, 平均绝对误差（MAE） | NA |
| 334 | 2026-02-06 |
Forensic Transcriptomics: Research Progress of the Past Two Decades
2026-Feb-04, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzag007
PMID:41639008
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综述 | 本文回顾了过去二十年法医转录组学的研究进展，重点介绍了从靶向mRNA分型到高通量测序及非编码RNA应用的技术演变及其在法医实践中的潜力 | 整合了文献计量学分析，系统梳理了法医转录组学在多个法医领域的新范式与最新进展，并强调了结合深度学习与多模态分析的前沿方向 | 面临标准化、样本采集与处理、伦理及证据解释等实践瓶颈 | 总结法医转录组学的研究进展，展望其在法医实践中的应用前景与挑战 | 法医生物样本的转录组学特征，包括mRNA与非编码RNA | 法医科学 | NA | 高通量测序、DNA微阵列、大规模并行测序 | 深度学习 | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 335 | 2026-02-06 |
Deep learning drives autonomous molecular reactions with single-bond selectivity in tetra-brominated porphyrins on Au(111)
2026-Feb-04, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69080-1
PMID:41639093
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的策略，用于在Au(111)表面上的四溴化卟啉中自主执行多步骤、单键选择性的分子反应 | 利用深度学习实现全自主、数据驱动的单分子化学反应控制，超越了传统依赖专家干预的方法，具有高精度和可扩展性 | 作为概念验证，研究仅针对特定分子体系（四溴化卟啉在Au(111)表面）进行了演示，通用性有待进一步验证 | 追求具有单键精度的自主化学转化，以解决分子纳米科学中的核心挑战 | Au(111)表面上的四溴化卟啉分子 | 分子纳米科学 | NA | 扫描隧道显微镜（STM） | 神经网络, 深度强化学习 | 图像 | NA | NA | NA | 高保真度 | NA |
| 336 | 2026-02-06 |
Deep learning approach for hybrid beamforming design in MU-MISO mmWave systems
2026-Feb-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35247-5
PMID:41639140
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的混合波束成形方法，旨在降低计算延迟并实现可接受的和速率性能 | 提出了一种深度学习驱动的混合波束成形方法，相比传统迭代优化方法显著降低了计算复杂度，并引入了高效的数据集生成流程以加速部署和扩展 | 未明确提及具体性能上限或在不同信道条件下的泛化能力限制 | 为多用户多输入单输出毫米波系统设计低计算复杂度的混合波束成形方案 | MU-MISO毫米波系统中的混合波束成形架构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 信道数据 | NA | 未指定 | 未指定 | 和速率 | 未指定 |
| 337 | 2026-02-06 |
A novel deep learning approach for mosquito species classification via a dual-head structure and calibration-aware fusion architecture
2026-Feb-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35453-1
PMID:41639160
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 338 | 2026-02-06 |
Deep neural network-based analysis of voice biomarkers for monitoring treatment response in adolescent major depressive disorder
2026-Feb-04, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-025-01326-3
PMID:41639246
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析青少年重度抑郁症患者的语音生物标志物，以监测治疗反应 | 提出了双语音抑郁状态分析（DVDSA）方法，用于评估患者内部抑郁状态在治疗期间的变化（恢复、恶化或不变），而非仅进行横断面或治疗前后分类 | 样本量较小（48名患者），且研究仅关注了青少年MDD患者，结果可能无法推广到其他年龄组或抑郁症亚型 | 开发客观的生物标志物来监测青少年重度抑郁症的治疗反应，以推进个性化治疗策略 | 48名青少年重度抑郁症患者 | 自然语言处理 | 重度抑郁症 | 语音分析 | 深度学习模型，机器学习模型 | 语音 | 48名青少年MDD患者的治疗前和治疗后语音样本 | NA | WavLM | F1分数 | NA |
| 339 | 2026-02-06 |
Efficient target detection method based on wavelet transform and progressive feature pyramid network: a case study of power grid inspection
2026-Feb-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37017-9
PMID:41639278
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研究论文 | 本文提出了一种基于小波变换和渐进特征金字塔网络的高效目标检测方法，用于电网巡检中的异物检测 | 提出了三种创新模块：1）在骨干网络中集成小波变换卷积块，以多频带分解特征并扩大有效感受野；2）开发了渐进特征金字塔网络，通过两阶段上下采样和自适应空间融合缓解语义不一致性；3）引入了内嵌EIoU损失函数，专注于真实框内部区域的回归，以改善微小低对比度目标的定位 | 未明确说明该方法在极端天气条件或夜间环境下的性能表现，也未讨论模型在不同类型电网基础设施上的泛化能力 | 开发一种高效、准确的实时目标检测方法，用于高压输电线路巡检中的异物检测，以保障电网安全稳定运行 | 高压输电线路上的异物，包括漂浮物（如气球、风筝）、鸟巢、碎片等 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，计算机视觉 | YOLO | 图像 | 自建的输电线路异物数据集（TLFO）和MS COCO val2017数据集 | NA | YOLOv11 | mAP₀.₅, mAP₀.₅:₀.₉₅, Precision, 参数数量, 推理速度（FPS） | NA |
| 340 | 2026-02-06 |
Development and interpretation of a dual-energy CT-based deep learning radiomics model for predicting new cerebral ischemic lesions after carotid artery stenting: a multicenter study
2026-Feb-04, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-026-12351-8
PMID:41639308
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研究论文 | 本研究开发了一种基于双能CT的深度学习放射组学模型，用于预测颈动脉支架植入术后新发同侧缺血性病变 | 首次构建了结合临床-影像学特征、手工放射组学特征和深度学习特征的组合模型，并利用SHAP分析提高了模型的可解释性 | 研究为回顾性设计，样本量有限（336例），且仅基于双能CT图像 | 开发可解释的预测模型，以识别颈动脉支架植入术后新发同侧缺血性病变的高风险患者 | 颈动脉支架植入术患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 双能CT成像 | 深度学习, 支持向量机 | 医学影像 | 336例患者（训练集135例，内部验证集58例，外部测试集143例） | Scikit-learn | NA | AUC | NA |