深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43142 篇文献，本页显示第 3521 - 3540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3521 | 2026-03-01 |
A Deep-Learning-Enhanced Ultrasonic Biosensing System for Artifact Suppression in Sow Pregnancy Diagnosis
2026-Jan-27, Biosensors
DOI:10.3390/bios16020075
PMID:41744694
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的超声生物传感系统，用于抑制母猪妊娠诊断超声图像中的伪影 | 提出了一种基于YOLOv8架构的轻量级深度神经网络，作为智能检测层，能同时识别和掩蔽伪影区域并检测关键解剖特征，实现伪影感知的可视化增强 | NA | 解决B型超声成像中的声学伪影问题，以提高母猪妊娠诊断的准确性 | 母猪妊娠超声图像 | 计算机视觉 | NA | B型超声成像 | DNN | 图像 | NA | NA | YOLOv8 | 平均交并比, 峰值信噪比, 结构相似性指数, 准确率 | NA |
| 3522 | 2026-03-01 |
Enhanced 30 m Impervious Surfaces for China (2020, 2022) via 2 m/30 m Data Fusion
2026-Jan-24, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06619-3
PMID:41580403
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研究论文 | 本研究通过融合2米高分辨率影像与30米Landsat数据，生成了2020年和2022年中国30米分辨率不透水面覆盖数据集 | 采用区域自适应深度学习策略，结合多源遥感数据（2米影像、Landsat年度合成数据、SRTM高程数据）进行数据融合，并利用熵引导分层采样方法生成高质量训练样本 | 数据集覆盖范围受限于2米卫星影像的可用区域，仅包括中国大陆及邻近可获得输入影像的地区 | 生成高精度、时空连续的中国不透水面覆盖数据集，支持城市动态分析、环境监测和区域规划等应用 | 中国大陆及邻近地区的不透水面覆盖 | 遥感与地理信息科学 | NA | 卫星遥感影像融合、深度学习 | 深度学习模型 | 卫星影像、高程数据 | 使用熵引导分层采样和专家视觉解释生成的高质量训练与验证样本 | NA | NA | 空间平均F1分数 | NA |
| 3523 | 2026-03-01 |
Time Series Prediction of Open Quantum System Dynamics by Transformer Neural Networks
2026-Jan-23, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e28020133
PMID:41751636
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研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer神经网络的时间序列预测模型，用于预测开放量子系统的动力学演化 | 采用正算子值测度方法将密度矩阵转换为概率分布，并基于Transformer构建时间序列预测模型，有效捕获系统历史演化模式并准确预测未来行为，包括稳态行为 | NA | 模拟开放量子系统的动力学演化，解决Lindblad主方程数值精确解计算成本高的问题 | 开放量子系统 | 机器学习 | NA | 正算子值测度 | Transformer | 时间序列数据 | NA | NA | Transformer | 保真度 | NA |
| 3524 | 2026-03-01 |
Towards accurate artificial intelligence models for strain-level phage-host prediction
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag085
PMID:41744225
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综述 | 本文综述了菌株水平噬菌体-宿主相互作用预测的人工智能模型的最新进展，并分析了其在临床噬菌体治疗中的应用挑战 | 系统回顾并比较了基于生物学特征、混合表示学习、系统发育无关的机器学习以及端到端深度学习等多种新型人工智能模型在菌株水平预测中的应用 | 当前模型面临数据稀疏、不平衡、标签依赖实验、感染复杂性以及泛化能力有限等共享结构约束 | 开发更稳健、可解释且临床可转化的菌株水平噬菌体-宿主相互作用预测系统 | 噬菌体与宿主之间的相互作用 | 机器学习 | NA | 基因组信息分析 | NA | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3525 | 2026-03-01 |
Artificial intelligence-powered prediction of diabetic complications: from clinical data to molecular omics
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag083
PMID:41744227
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综述 | 本文系统综述了2015年至2025年间应用人工智能预测糖尿病并发症的研究，重点关注糖尿病视网膜病变、糖尿病肾病和糖尿病心血管疾病 | 提出了跨尺度和多模态数据融合的新范式，并总结了一个从数据管理到临床部署的六步可操作框架与转化路径 | 作为一篇叙事性综述，其结论基于对现有文献的系统性调查，而非原始研究，可能受纳入研究质量和偏倚的影响 | 为糖尿病并发症的风险预测和临床决策支持提供人工智能工具的综述与路线图 | 糖尿病并发症，特别是糖尿病视网膜病变、糖尿病肾病和糖尿病心血管疾病 | 机器学习 | 糖尿病并发症 | NA | 传统机器学习，深度学习，大语言模型，基于智能体的系统 | 临床特征，分子组学数据，医学影像，多模态数据 | 共纳入58项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 3526 | 2026-03-01 |
PLXFPred: interpretable cross-attention networks with hierarchical fusion of multi-modal features for predicting protein-ligand interactions and affinities
2026-Jan-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf662
PMID:41512285
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研究论文 | 提出一种名为PLXFPred的可解释跨模态融合模型，用于预测蛋白质-配体相互作用和结合亲和力 | 采用跨模态交叉注意力机制融合序列和图特征，并结合多模态分层融合策略，通过残差连接和条件域对抗学习提升泛化能力 | 未明确说明模型对未知蛋白质-配体对的泛化能力的具体限制条件 | 快速准确地预测蛋白质-配体相互作用和结合亲和力，以推动结构生物学发展 | 蛋白质-配体相互作用和结合亲和力 | 机器学习 | NA | 氨基酸序列和SMILES的物理化学性质提取，预训练模型特征提取 | GATv2, BILSTM | 序列数据（氨基酸序列、SMILES）、图结构数据 | NA | PyTorch（基于GitHub代码库推断） | GATv2, BILSTM, 跨模态交叉注意力网络 | RMSD, MAE, SD | NA |
| 3527 | 2026-03-01 |
Understanding Artificial Intelligence (AI) for the Electrophysiologist
2026 Jan-Feb, Indian pacing and electrophysiology journal
DOI:10.1016/j.ipej.2026.01.010
PMID:41621626
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综述 | 本文为电生理学家提供关于人工智能的实用入门指南，支持其知情评估和负责任的临床采纳 | 系统梳理了AI在电生理学中的历史演变、核心方法概念、常见失败模式及监管评估，并展望了个体化建模、资源受限环境下的专家决策支持等未来方向 | 作为综述文章，未提出新的AI模型或进行实证验证，主要基于现有文献进行总结和评述 | 为电生理学家提供评估和临床采纳AI工具的知识框架 | 人工智能在临床电生理学中的应用，包括自动ECG解读、心律失常检测、风险分层、手术规划和流程支持 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习, 生成式AI, 大语言模型 | NA | NA | NA | NA | 分析性能, 临床效用 | NA |
| 3528 | 2026-03-01 |
Progress in sepsis prediction models: from traditional scoring systems to multimodal intelligence and clinical translation
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1732164
PMID:41756387
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综述 | 本文系统综述了脓毒症预测模型的发展历程，从传统评分系统到现代机器学习和深度学习模型，并讨论了临床转化挑战与未来机遇 | 系统梳理了脓毒症预测模型从传统方法到多模态智能的演进路径，并提出了从算法精度到临床价值的转化框架 | 作为综述文章，未提出新的预测模型或进行原始数据分析 | 总结脓毒症预测模型的研究进展、挑战与未来方向 | 脓毒症预测模型及相关研究 | 机器学习 | 脓毒症 | 电子健康记录分析 | 梯度提升树, 随机森林, LSTM, Transformer | 临床时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3529 | 2026-03-01 |
Deep learning-based head and neck deformable image registration using spatio-temporal analysis and self attention
2026-Jan, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2026.100928
PMID:41756517
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的头颈部可变形图像配准算法，用于放疗中的自适应治疗 | 结合了3D卷积神经网络、自注意力和卷积长短期记忆网络来建模时间变形，实现了快速且无需手动参数调优的双向配准 | 仅使用了60例头颈部癌症患者数据集，样本量相对有限，且未在更广泛的患者群体或不同癌症类型中进行验证 | 开发一种快速、准确且一致的可变形图像配准算法，以支持头颈部癌症放疗中的实时自适应工作流程和回顾性剂量累积 | 头颈部癌症患者的纵向成像数据，包括计划CT和每周锥形束CT | 计算机视觉 | 头颈部癌症 | 锥形束CT成像 | CNN, LSTM | 图像 | 60例头颈部癌症患者数据集，其中50例用于训练，10例用于测试 | NA | 3D卷积神经网络, 自注意力, 卷积长短期记忆网络 | Dice相似系数, Hausdorff距离, Jacobian分析 | NA |
| 3530 | 2026-03-01 |
Detection of monkeypox skin lesions using edge enhancement algorithms integrated with hybrid deep learning
2026 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076261415651
PMID:41756609
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研究论文 | 本研究提出了一种轻量级深度学习框架，通过边缘增强算法和混合深度学习模型来检测猴痘皮肤病变 | 提出了一种新颖的边缘增强算法，结合对比度受限自适应直方图均衡化和双边滤波器来优化皮肤图像，并引入了一种新的混合深度学习模型DN-CXT（DenseNet121 + ConvNeXt-Tiny） | 未在摘要中明确提及研究的局限性 | 开发一种创新的检测方法，以改进猴痘皮肤病变的检测，提高诊断效率并降低医疗人员的感染风险 | 猴痘皮肤病变的皮肤图像数据 | 计算机视觉 | 猴痘 | 数据增强、边缘增强算法（包括对比度受限自适应直方图均衡化和双边滤波器） | CNN | 图像 | NA | NA | DenseNet121, MobileNetV2, InceptionV3, ConvNeXt-Tiny, DN-CXT（DenseNet121 + ConvNeXt-Tiny） | 准确率, F1分数, 精确率 | NA |
| 3531 | 2026-03-01 |
Estimating sorghum leaf dhurrin content using a handheld near infrared instrument
2026, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2026.1759377
PMID:41756654
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研究论文 | 本研究评估了使用手持近红外光谱仪快速测量高粱叶片中dhurrin含量的可行性 | 首次将手持近红外光谱仪结合深度学习人工神经网络（ANNDL）用于高粱叶片dhurrin含量的快速估算，为植物育种提供了一种成本效益高的预筛选方法 | 无法基于新鲜叶片扫描建立有效模型，仅适用于干燥叶片；模型性能（R²约0.71-0.72）仍有提升空间 | 开发一种快速、低成本的高粱叶片dhurrin含量测量方法，以替代昂贵耗时的HPLC标准分析 | 高粱叶片（新鲜和干燥状态）中的dhurrin（一种氰苷类毒素）含量 | 机器学习 | NA | 近红外光谱法 | PLS回归, BPNN, ANNDL | 光谱数据 | NA | NA | NA | R², RMSEP, 偏差 | NA |
| 3532 | 2026-03-01 |
Optimizing wearable IMU configurations for running gait analysis: a machine learning-based sensor fusion approach
2026, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2026.1762919
PMID:41757318
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研究论文 | 本研究应用机器学习技术优化可穿戴惯性测量单元配置，通过传感器融合方法减少传感器数量而不牺牲跑步步态分析的准确性 | 首次系统量化运动链中的信息冗余，通过递归特征消除识别关键信号属性，提出基于生物力学优化的最小最优传感器子集配置 | 单节点配置无法有效检测步态不对称性，且研究仅针对休闲跑者在跑步机上的三种速度协议，未涵盖户外或不同技能水平跑者 | 优化可穿戴惯性测量单元配置，降低硬件复杂度同时保持跑步步态分析精度 | 25名休闲跑者在跑步机上进行三种速度（8、10、12 km/h）的跑步协议 | 机器学习 | NA | 惯性测量单元传感器融合，时间域和频率域特征提取 | Random Forest, Linear Regression, LSTM | 加速度计和陀螺仪原始信号 | 25名休闲跑者，在三种跑步速度下采集数据 | Scikit-learn | Random Forest, Linear Regression, LSTM | R², MAPE | NA |
| 3533 | 2026-03-01 |
A multi-scale network for thyroid segmentation and dose assessment in hyperthyroid patients with uncertainty quantification
2025-Nov, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70072
PMID:41126017
|
研究论文 | 本研究提出了一种多尺度深度学习模型MSRA-UNet++，用于甲状腺分割和剂量评估，并引入了不确定性量化模块以提高可靠性 | 首次将不确定性量化模块引入甲状腺功能亢进患者的CT图像分割过程，并结合患者特异性甲状腺体素模型与个体化放射性碘动力学数据评估吸收剂量 | 未明确说明临床数据集的样本量大小，且代码尚未发布，需等待验证 | 提高甲状腺功能亢进患者基于MIRD方案的吸收剂量计算的准确性和可靠性 | 甲状腺功能亢进患者的CT和MR图像 | 数字病理学 | 甲状腺功能亢进 | CT, MR, 蒙特卡洛模拟 | 深度学习模型 | 图像 | 公开数据集HaN-Seg及临床数据集（具体样本量未明确） | PyTorch（基于代码发布链接推断） | UNet++, MSRA-UNet++ | Dice相似系数, Hausdorff距离95%, Jaccard指数 | NA |
| 3534 | 2026-03-01 |
Clinical insights to improve medical deep learning design: A comprehensive review of methods and benefits
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110780
PMID:40782553
|
综述 | 本文全面回顾了医学深度学习设计中融入临床洞察的方法及其益处 | 系统性地调查了临床知识在深度学习设计各阶段的应用，特别是在三维CT图像数据中的整合方法 | NA | 探讨如何通过临床洞察提升医学深度学习模型的性能与可信度 | 三维CT图像数据及临床诊断过程 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习模型 | 三维CT图像 | 基于400篇研究文章的调查，其中47篇详细分析 | NA | NA | 准确性、鲁棒性、可解释性 | NA |
| 3535 | 2026-03-01 |
Safe Breast Cancer Diagnosis Resilient to Mammographic Adversarial Samples
2025-Sep, Artificial Intelligence and Imaging for Diagnostic and Treatment Challenges in Breast Care : first Deep Breast Workshop, Deep-Breath 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, Proceedings. Deep-Bre...
DOI:10.1007/978-3-031-77789-9_23
PMID:41756191
|
研究论文 | 本研究提出了一种新颖的对抗鲁棒特征学习方法，用于构建对对抗样本具有弹性的乳腺癌诊断模型 | 提出了一种结合特征相关性度量的对抗鲁棒特征学习方法，以促进对抗训练，鼓励学习鲁棒特征并抑制虚假特征 | 仅使用了两个独立临床数据集，可能需要在更广泛的数据集上进行验证 | 开发对对抗样本具有弹性且对标准数据保持准确的深度学习模型，以实现安全的乳腺癌诊断 | 乳腺X线摄影图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | 深度学习模型 | 图像 | 9,548张乳腺X线摄影图像 | NA | NA | NA | NA |
| 3536 | 2026-03-01 |
Safe-by-Design Strategies for Intranasal Drug Delivery Systems: Machine and Deep Learning Solutions to Differentiate Epithelial Tissues via Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared Spectroscopy
2025-Mar-14, ACS pharmacology & translational science
IF:4.9Q1
DOI:10.1021/acsptsci.4c00643
PMID:40109738
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研究论文 | 本研究结合ATR-FTIR光谱与机器学习和深度学习技术，有效区分鼻至脑上皮组织，为鼻内药物递送系统开发安全设计模型 | 首次将ATR-FTIR光谱与ML/DL结合用于区分鼻上皮组织，并引入SHAP值分析解释模型决策，构建去噪自编码器提升光谱质量 | 研究基于离体猪组织实验，可能无法完全反映体内复杂生理环境，样本量未明确说明 | 开发鼻内药物递送系统的安全设计监测策略 | 嗅觉上皮、呼吸上皮和气管组织 | 机器学习 | NA | 衰减全反射傅里叶变换红外光谱 | 前馈神经网络, 支持向量机, 自编码器 | 光谱数据 | NA | NA | 前馈神经网络, 去噪自编码器 | 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 3537 | 2026-03-01 |
Feature-Based Audiogram Value Estimator (FAVE): Estimating Numerical Thresholds from Scanned Images of Handwritten Audiograms
2025-Feb-27, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-025-02146-7
PMID:40011323
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研究论文 | 本研究开发了一种基于机器学习的模型FAVE，用于从手写听力图的扫描图像中估计数值阈值 | 首次提出基于滑动窗口和聚合通道特征的单类物体检测器，专门用于手写听力图的数值提取，相比预训练的深度学习方法在特定测试集上表现更优 | 数值阈值估计的准确性有待提高，仅78.3%的估计无误差，且符号和轴刻度标签检测存在局限性 | 开发机器学习模型以从手写听力图图像中自动提取数值阈值，促进公共卫生研究中的数据可访问性 | 手写听力图的扫描图像 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 纯音听力测定 | 物体检测器 | 图像 | 556份手写听力图，来自一项年龄相关性听力损失的纵向队列研究 | NA | 基于聚合通道特征的滑动窗口单类物体检测器 | 召回率, 精确率, 误差率 | NA |
| 3538 | 2026-03-01 |
FedPneu: Federated Learning for Pneumonia Detection across Multiclient Cross-Silo Healthcare Datasets
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本文提出了一种基于联邦学习的肺炎检测模型FedPneu，利用多客户端跨机构医疗数据集进行早期肺炎检测 | 采用联邦学习框架构建隐私保护的肺炎检测模型，解决了传统深度学习模型在集中式系统中面临的数据隐私泄露风险 | 未明确说明模型在更大规模或更复杂数据集上的泛化能力，且仅基于X射线图像进行验证 | 开发一种隐私保护的肺炎检测模型，以提高医疗数据安全性并改善预测结果 | 肺炎的早期检测 | 计算机视觉 | 肺炎 | X射线成像 | 深度学习模型 | 图像 | 未明确说明具体样本数量，但涉及多客户端跨机构数据集 | 未明确指定，但可能基于PyTorch或TensorFlow等框架 | 未明确指定具体架构，但为基于联邦学习的深度学习模型 | 准确率, 损失, 计算时间 | 未明确说明具体计算资源 |
| 3539 | 2026-03-01 |
Attention-aware Deep Learning Models for Dermoscopic Image Classification for Skin Disease Diagnosis
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合注意力机制的深度学习模型，用于皮肤镜图像的多分类，以辅助皮肤疾病的诊断 | 将通道注意力和空间注意力机制集成到预训练的CNN架构中，以增强模型对皮肤镜图像关键区域的关注，从而提高分类准确性 | NA | 利用深度学习技术分析皮肤镜图像，实现对皮肤疾病的准确预测和诊断辅助 | 皮肤镜图像中的皮肤病变 | 计算机视觉 | 皮肤疾病 | NA | CNN | 图像 | NA | NA | RegNetX, EfficientNetB3, VGG19, ResNet-152 | 准确率 | NA |
| 3540 | 2026-03-01 |
AI and emerging technologies for diagnosis
2025, Progress in brain research
DOI:10.1016/bs.pbr.2025.08.004
PMID:41314747
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综述 | 本章探讨人工智能在医学诊断中的变革作用，包括其应用、优势及临床整合挑战 | 综述了AI在医学诊断中的最新进展，强调其在提升效率、精度及早期疾病识别方面的创新潜力 | 未涉及具体实验数据或模型验证，主要基于理论分析和现有应用案例的总结 | 分析人工智能及新兴技术在医学诊断领域的应用、优势与挑战 | 医学诊断过程，包括疾病检测、分析与治疗 | 机器学习 | 癌症, 心血管疾病, 神经系统疾病 | 机器学习, 深度学习 | NA | 医学影像数据（如MRI、CT扫描、X射线） | NA | NA | NA | 诊断准确性, 假阳性率, 假阴性率 | NA |