深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 47335 篇文献,本页显示第 3461 - 3480 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
3461 2026-06-09
Training the diagnostic artificial intelligence in thyroid sonography: how well is deep learning truly learning?
2026-Apr, Updates in surgery IF:2.4Q2
研究论文 评估深度学习AI在甲状腺超声TI-RADS分类中的学习曲线和真实世界表现 首次在真实临床环境中评估AI深度学习在甲状腺结节超声分类中的学习曲线,展示多次训练后的显著改进 AI在复杂或不典型病例(如自身免疫性甲状腺炎、未降胸腺、出血性囊肿)中仍不能替代有经验的临床医生 评估深度学习AI在甲状腺超声TI-RADS分类中的学习曲线和实际应用效果 甲状腺结节患者 机器学习 甲状腺疾病 3D超声 深度学习 超声图像 第一阶段110名患者176个结节,第二阶段133名患者228个结节 NA NA 一致性比例 NA
3462 2026-06-09
Ancestral state reconstruction with discrete characters using deep learning
2026-Mar-21, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 利用深度学习修改phyl软件进行祖先状态重建,评估其性能并与贝叶斯推断比较,应用于实证数据 首次将深度学习软件phyddle应用于离散字符的祖先状态重建,特别是处理似然函数难以计算的情况,扩展了phylogenetics工具的适用性 随着树的大小增加,phyddle性能下降;对于复杂模型(如物种形成和灭绝模型),估计结果与贝叶斯推断差异较大 评估深度学习在祖先状态重建中的潜力,尤其是对于似然不可操作模型的替代方法 离散字符的祖先状态,包括亚属的祖先范围和2014年塞拉利昂埃博拉病毒爆发的序列祖先位置 机器学习 埃博拉病毒病 深度学习 NN 离散字符数据 两个实证数据:一个亚属的祖先范围数据和2014年塞拉利昂埃博拉病毒爆发序列数据 PyTorch NN架构未指定 与贝叶斯推断的比较 NA
3463 2026-06-09
Temporal Integration of Serum Proteomics, Metabolomics and MRI Tumor Volumetrics via Deep Learning Identifies Systemic Mediators of Glioblastoma Response to Chemoradiotherapy
2026-Mar-18, Research square
研究论文 通过深度学习整合血清蛋白质组学、代谢组学与MRI肿瘤体积学,识别胶质母细胞瘤对放化疗反应的全身介质 首次将AI分割的MRI体积变化与血清蛋白质组和代谢组表达相结合,并集成多模态数据以识别与生存相关的患者分组和分子通路 样本量较小(55例),来自单一机构,缺乏独立验证队列 评估患者血清中差异蛋白质组和代谢组表达与AI分割的MRI体积变化之间的关联,以整合临床、分子和影像数据与患者预后 55例临床注释的胶质母细胞瘤患者及其放化疗前后的血清样本和MRI扫描 机器学习, 数字病理学 胶质母细胞瘤 SomaScan®蛋白质组学平台, SECIM代谢组学分析, AI分割技术 深度学习模型(用于MRI分割) 血清蛋白质组学数据, 代谢组学数据, MRI影像数据 55例胶质母细胞瘤患者的血清样本(放化疗前后)及MRI影像 NA NA p值, 相关性分析 NA
3464 2026-06-09
Establishing an Evidence-based Modern Breast MRI Program
2026-Mar-03, Journal of breast imaging IF:2.0Q3
综述 探讨现代乳腺MRI项目的循证建立方法,涵盖技术进步、方案优化及未来趋势 系统整合了动态增强MRI、弥散加权成像、超快速DCE-MRI和深度学习模型等先进技术,并针对方案标准化与操作效率提出优化策略 未提供具体的临床验证数据或定量比较分析 为乳腺影像中心提供现代乳腺MRI方案的关键要素、优化策略和未来技术方向 乳腺MRI影像方案及临床应用 数字病理学 乳腺疾病(恶性肿瘤) MRI 深度学习模型 影像 NA NA NA NA NA
3465 2026-06-09
Deep Temporal Sequence Classification and Mathematical Modeling for Cell Tracking in Dense 3D Microscopy Videos of Bacterial Biofilms
2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
研究论文 提出名为DenseTrack的细胞追踪算法,结合深度学习与数学模型,用于密集3D显微镜视频中的细胞追踪 将细胞追踪问题转化为基于深度学习的时序序列分类任务,并利用分类器置信度解决约束一對一匹配优化问题;提出基于特征分解的细胞分裂检测策略 NA 解决密集环境中自动细胞追踪中的对应不准确和亲子关系误识别问题 细菌生物膜中的密集细胞 计算机视觉 NA 荧光显微镜成像 深度学习时序分类模型 3D时序图像 模拟及实验荧光图像序列 PyTorch NA 定性评估, 定量评估 NA
3466 2026-06-09
Deep learning deciphers behavioral states from muscle activation patterns
2026-Mar, Journal of pharmacological sciences IF:3.0Q2
研究论文 利用深度学习分析多部位肌电图,实现对小鼠行为状态(如行走、梳理、站立)的准确分类 首次将深度学习应用于多部位肌电图分析,实现行为状态的客观自动分类,并可无缝集成到视频监测流程中 未提及 开发基于肌电图的自动化行为分类方法,克服人工视频观察的局限性 小鼠的多部位肌电信号及对应的行为状态(行走、梳理、站立) 机器学习 NA 肌电图记录 卷积神经网络 肌电信号数据 5只小鼠的5块肌肉(四肢和颈部)的肌电图记录 NA 自定义卷积神经网络 分类准确率 NA
3467 2026-06-09
Hierarchical abstraction drives human-like 3-D shape processing in deep learning models
2026-Mar, PLoS computational biology IF:3.8Q1
研究论文 探索深度学习模型是否像人类视觉系统一样通过层次抽象处理三维形状 首次通过系统性行为实验与模拟,揭示Transformer架构中渐进式下采样操作带来的层次抽象能力是模仿人类三维形状处理的关键 仅测试了点云数据,未验证其他三维表示形式;模型与人类对比基于有限条件(点密度、局部结构、部件配置) 检验深度学习模型的三维全局形状表示是否与人类视觉相似 卷积模型(DGCNN)和Transformer模型(Point Transformer)与人类观察者 计算机视觉 NA 点云处理 深度学习模型(卷积神经网络和Transformer) 点云数据 约10000个三维物体实例用于训练;三个人类实验(具体样本量未在摘要中说明) PyTorch DGCNN, Point Transformer 正确率 NA
3468 2026-06-09
Recent Advances in Modeling and Prediction of Blood Glucose in Type 1 Diabetes
2026-Mar, Delaware journal of public health
综述 综述了1型糖尿病血糖预测与控制模型的最新进展,包括基于生理机制的模型、数据驱动的机器学习方法以及融合机制知识与学习技术的混合框架 系统梳理了多模态数据、深度学习架构和强化学习在人工胰腺系统中自动胰岛素输注与自适应控制中的新兴作用,并讨论了边缘计算、高效模型设计与硬件算法协同优化等前沿策略 目前仍面临噪声和异质数据处理、预测可靠性与不确定性量化提升、以及资源受限医疗设备实时部署等关键挑战 总结并评估1型糖尿病血糖预测与控制模型的研究现状,推动计算模型向改善患者预后的实用工具转化 1型糖尿病患者的血糖预测与控制模型 机器学习 1型糖尿病 NA 深度学习, 强化学习 生理和行为数据 NA NA NA NA NA
3469 2026-03-18
Deep learning in geographic atrophy: rethinking age-related macular degeneration progression and treatment
2026-Feb-28, Annals of translational medicine
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
3470 2026-06-09
C-Shaped Canal Systems in Mandibular Second Molars: A Bibliometric Analysis and Review of Key Research Themes
2026-02-27, European endodontic journal IF:1.6Q3
研究论文 对下颌第二磨牙C形根管系统的文献进行文献计量学分析,并综述关键研究主题及演变趋势 首次对C形根管系统进行文献计量分析,并识别出“深度学习”为近期突现的研究热点 NA 综述下颌第二磨牙C形根管系统的关键研究主题及演变趋势,为未来研究和临床实践提供参考 1979年至2024年间关于下颌第二磨牙C形根管系统的166篇出版物 自然语言处理 口腔疾病 NA NA 文本 166篇出版物 VOSviewer, CiteSpace, SPSS, Microsoft Excel NA NA NA
3471 2026-06-09
Deep-Learning-Enhanced Living Biophotovoltaics: Predictive Photocurrent Modeling and Sensitive Herbicide Biosensing
2026-Feb-24, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2
研究论文 开发了一种基于蓝藻的活体生物光伏系统,结合深度学习模型预测光电流动态,用于绿色能源生成和除草剂检测 首次将深度学习(LSTM、BiLSTM、GRU)引入活体生物光伏系统进行光电流动力学预测,并为双功能器件(能源+生物传感)提供AI辅助建模框架 深度学习模型性能受实验数据噪声和长期稳定性影响,且未在真实环境样品中验证;材料成本及规模化应用可行性未评估 开发一种兼具可持续能源生成和敏感除草剂生物传感功能的人工智能增强型活体生物光伏系统 蓝藻、导电聚合物金纳米颗粒修饰电极、苯基脲类除草剂(敌草隆、利谷隆) 机器学习, 数字病理学 NA 电聚合、金纳米颗粒修饰、蓝藻培养、计时电流法 深度学习(LSTM, BiLSTM, GRU) 时间序列光电流数据 60次电聚合循环、450 mg/mL蓝藻浓度、50天长期稳定性测试 NA LSTM, BiLSTM, GRU R², RMSE, MAE NA
3472 2026-06-09
Silencer variants are key drivers of gene up-regulation in Alzheimer's disease
2026-Feb-13, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 开发深度学习框架,整合组蛋白修饰与单细胞开放染色质数据,鉴定阿尔茨海默病相关的沉默子和增强子变异 首次系统鉴定AD相关的沉默子变异,并揭示沉默子变异在基因上调中的关键驱动作用,特别是与小胶质细胞免疫反应的关联 NA 解析非编码DNA中AD相关变异的调控机制 阿尔茨海默病相关的非编码变异 机器学习 阿尔茨海默病 NA 深度学习 组蛋白修饰数据、单细胞开放染色质数据 NA PyTorch NA 一致性比率(directional concordance) NA
3473 2026-06-09
YORU: Animal behavior detection with object-based approach for real-time closed-loop feedback
2026-Feb-13, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 提出YORU方法,利用目标检测深度学习算法直接识别动物行为对象,实现实时闭环反馈 将行为直接作为“行为对象”进行检测,无需姿态估计,支持多物种社交行为实时分析 未提及具体局限性 开发一种替代传统姿态估计的行为检测方法,实现实时闭环反馈 多种动物的社交行为 计算机视觉 NA 目标检测 目标检测网络 图像 NA NA NA NA NA
3474 2026-06-09
Large-Scale Histological Image Dataset with Metadata for Colorectal Cancer Microenvironment
2026-Feb-12, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 介绍了一个用于结直肠癌微环境研究的大规模组织学图像数据集HMU-CRC-Hist550K,包含55万张标注图像块,并展示了其在组织分割任务中的基准测试结果 提供了首个大规模、高质量且全面标注的结直肠癌组织学图像数据集,涵盖八种不同的肿瘤微环境组织类别,弥补了该领域数据不足的空白 未公开讨论数据集的潜在偏差或模型泛化的局限性 为结直肠癌微环境分析、AI辅助诊断、分子亚型推断和个体化治疗规划提供基础资源 结直肠癌肿瘤微环境中的组织成分 数字病理学 结直肠癌 NA 深度学习模型 组织学图像 500张全切片图像,55万张标注图像块 NA 未具体说明,但涉及三个深度学习模型 分割任务相关指标(如准确率、Dice系数等,但未明确列出) NA
3475 2026-06-09
Multimodal MRI reveals hypothalamic structural-functional alterations associated with bone mineral density loss in postmenopausal women
2026-Feb-12, Brain imaging and behavior IF:2.4Q2
研究论文 利用多模态磁共振成像揭示绝经后女性下丘脑亚区结构与功能改变与骨密度下降的关系 首次使用深度学习分割下丘脑亚区并结合多模态磁共振成像探索绝经后骨质疏松中下丘脑亚区结构与功能改变 样本量较小,白质束微结构和形状改变由于多重比较应视为探索性发现 探究绝经后女性下丘脑亚区结构和功能改变与骨密度下降的关系 绝经后女性(包括骨质疏松、骨量减少及健康对照组) 计算机视觉, 机器学习 骨质疏松 磁共振成像 深度学习分割模型 图像 54名绝经后女性(18名骨质疏松,18名骨量减少,18名健康对照) NA 深度学习分割网络 簇级FWE校正p值, 皮尔逊相关系数 NA
3476 2026-06-09
Automatic classification of kidney stone components based on smartphone microscopy and the GoogLeNet model
2026-Feb-12, BMC urology IF:1.7Q3
研究论文 通过智能手机显微镜和GoogLeNet模型自动分类肾结石成分 首次将智能手机显微成像与GoogLeNet深度学习模型结合用于肾结石成分自动分类,实现对四种结石类型的快速、准确且低成本的识别 样本量较小(140例),结石类型分布不均衡(碳酸磷灰石仅26例,六水磷酸镁铵仅16例),且仅用一种智能手机和显微镜设备,可能影响泛化能力 开发基于智能手机显微成像与深度学习的自动化尿路结石成分分类系统,实现快速、准确且低成本的结石分析 四种肾结石成分:草酸钙(66例)、尿酸(32例)、碳酸磷灰石(26例)和六水磷酸镁铵(16例) 计算机视觉 肾结石 智能手机显微成像(TIPSCOPE) GoogLeNet 显微图像 140例肾结石样本,840张图像 PyTorch GoogLeNet 准确率,F1分数,精确率,召回率 NA
3477 2026-06-09
Drone-based geospatial prediction modeling identifies Fasciola hepatica infection risk in the Cusco Highlands of Peru
2026-Feb-12, Infectious diseases of poverty IF:4.8Q1
研究论文 利用无人机获取的环境指数构建预测模型,识别秘鲁库斯科高地人类和绵羊的肝片吸虫感染风险 首次将无人机高分辨率多光谱和热成像数据与机器学习模型相结合,在安第斯农村社区实现肝片吸虫感染的精细尺度风险预测 单一社区横断面研究,样本量有限,模型泛化性需进一步验证 利用无人机衍生的环境指数开发人类和绵羊肝片吸虫感染的预测模型 秘鲁库斯科Huayllapata社区的人类和绵羊 机器学习 肝片吸虫病 无人机遥感(多光谱和热成像) 逻辑回归、随机森林、XGBoost、深度学习 空间分布数据、环境指数、人口学和社会经济数据 Huayllapata社区的家庭和绵羊 NA 逻辑回归、随机森林、XGBoost、深度学习 准确率、敏感度、特异度 NA
3478 2026-06-09
Polysomnography Dataset for Sleep Analysis in Ischemic Stroke Patients
2026-Feb-11, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文介绍了一个用于缺血性中风患者睡眠分析的多导睡眠图数据集(iSLEEPS),该数据集包含100份夜间记录,并附有专家标注 首个亚洲且规模最大的中风专用睡眠数据库,填补了中风睡眠数据缺乏的关键空白 未明确提及其他限制 提供中风专用睡眠数据库,支持对中风后睡眠障碍的全面分析 缺血性中风患者中睡眠呼吸障碍与神经恢复的关系 机器学习 缺血性中风 多导睡眠图 长短期记忆网络, Transformer, 卷积神经网络 多导睡眠图记录 100份夜间多导睡眠图记录 NA 长短期记忆网络, Transformer, 卷积神经网络 准确率 NA
3479 2026-06-09
A two-stage deep learning framework for kidney disease detection using modified specular-free imaging and EfficientNetB2
2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种两阶段深度学习框架,结合改进的无镜面反射成像技术与EfficientNetB2模型,提升肾脏疾病检测准确率 提出改进的无镜面反射(MSF)技术增强肾脏图像质量,并与EfficientNet-B2分类模型结合,实现98.27%的高准确率 未明确提及限制 提高肾脏病理检测的准确性 肾脏图像 计算机视觉 肾脏疾病 改进的无镜面反射成像 EfficientNet-B2 图像 未明确提及 NA EfficientNet-B2 准确率(98.27%) NA
3480 2026-06-09
Automated cone photoreceptor detection using synthetic data and deep learning in confocal adaptive optics scanning laser ophthalmoscope images
2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 利用合成数据和深度学习在自适应光学扫描激光检眼镜图像中自动检测视锥细胞 利用合成数据减少对大量标注真实数据的需求,结合少量真实数据训练U-Net模型,在独立数据集上展示泛化能力 NA 开发自动化视锥细胞检测方法,替代主观且耗时的手动标注,实现大规模定量分析 活体人眼视锥细胞镶嵌图像 数字病理学 视网膜疾病 自适应光学扫描激光检眼镜成像 U-Net 图像 大量合成AOSLO图像和较小真实AOSLO图像(密尔沃基数据集),以及独立牛津数据集 PyTorch U-Net Dice系数 NA
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