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 3561 - 3580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3561 | 2026-06-08 |
A novel interpretable classification of lumbar spinal stenosis using a cascade deep learning approach and T2-weighted MRI
2026-Mar-27, Journal of neurosurgery. Spine
DOI:10.3171/2025.10.SPINE25878
PMID:41894804
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研究论文 | 提出一种基于级联深度学习方法和T2加权MRI的腰椎管狭窄症的可解释分类新方法 | 首创3阶段深度学习流水线用于自动识别、分类和分级腰椎管狭窄症，结合梯度加权类激活映射提供临床可解释性 | 尚未评估对诊断不足和多节段脊柱疾病分析的改进效果 | 提高腰椎管狭窄症诊断的准确性和一致性 | 腰椎MRI图像（共17440张训练切片，8000张外部验证切片） | 计算机视觉 | 腰椎管狭窄症 | T2加权MRI | 卷积神经网络 | 图像 | 640名患者的17440张MRI切片（训练），8000张切片（外部验证） | NA | 级联深度学习模型 | 准确率 | NA |
| 3562 | 2026-06-08 |
Evaluation of KU-F40 automated microscope for parasitology: when artificial intelligence meets old school microscopy
2026-Mar-11, Journal of clinical microbiology
IF:6.1Q1
DOI:10.1128/jcm.00743-25
PMID:41665376
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研究论文 | 评估KU-F40自动粪便分析仪结合深度学习人工智能对肠道寄生虫感染的诊断性能 | 首次对KU-F40自动显微镜在多种寄生虫检测中的性能进行广泛评估，结合自动显微镜和深度学习，无需预先诊断怀疑即可检测和识别预定面板中的寄生虫 | 目前性能不足以作为筛查工具自动验证阴性结果；缺少关键功能，如10倍放大镜头和数据库中没有的额外寄生虫 | 评估KU-F40自动粪便分析仪对肠道寄生虫感染的诊断准确性 | 来自比利时六个临床实验室的267份随机粪便样本及外部质量控制样本 | 数字病理学 | 肠道寄生虫感染 | 自动显微镜检查 | 深度学习 | 图像 | 267份临床粪便样本 | NA | NA | 敏感度, 特异度 | NA |
| 3563 | 2026-06-08 |
Deep learning-based one-stop 11C-CFT and 18F-FDG dual-tracer brain PET imaging protocol for Parkinson's disease
2026-Mar, Brain research bulletin
IF:3.5Q2
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研究论文 | 探索使用深度学习从短间隔交错的11C-CFT和18F-FDG双示踪剂脑PET图像中分离出单个示踪剂图像，用于帕金森病诊断 | 提出一种基于深度学习的单次扫描双示踪剂PET成像协议，可减少患者等待时间并提高临床效率 | NA | 利用深度学习分离交错注射的双示踪剂PET图像，以缩短帕金森病PET扫描等待时间 | 帕金森病患者 | 数字病理学 | 帕金森病 | PET成像, 深度学习 | Swin UNETR | 医学图像 | 67名患者 | NA | Swin UNETR | 归一化均方误差, 结构相似性指数, 标准化摄取值比, 肿瘤-背景比值, 信噪比 | NA |
| 3564 | 2026-06-08 |
High-Resolution MR Imaging of Elbow Ligament Injuries and Associated Impingement and Instability Syndromes
2026-Mar, Radiologic clinics of North America
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.rcl.2025.09.005
PMID:41656056
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综述 | 文章详细介绍肘部韧带损伤及相关撞击和不稳定综合征的高分辨率磁共振成像技术 | 结合高场强磁共振、专用表面线圈、优化患者体位、三维成像和深度学习重建，增强韧带结构和完整性的可视化 | 未提及研究局限性 | 评估肘部韧带损伤及其相关的撞击和不稳定综合征 | 肘部韧带结构和相关病变 | NA | 肘部韧带损伤, 撞击综合征, 不稳定综合征 | 高分辨率MRI | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | 高场强磁共振设备, 专用表面线圈 |
| 3565 | 2026-06-08 |
AGEP_TWAS: A Deep Learning-Based Framework for Predicting Gene Expression Levels in Tissues
2026 Mar-Apr, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3663364
PMID:41666075
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的框架AGEP_TWAS，用于预测不同组织中的基因表达水平，以辅助转录组广泛关联研究 | 首次利用密集连接网络、自适应激活函数和参数剪枝策略的非线性特征提取框架，结合地标基因预测难以用传统方法预测的基因表达水平 | 未明确讨论方法的计算资源需求，以及在地标基因选择或跨物种应用中的潜在偏差 | 提高跨组织基因表达水平预测的准确性和效率，改进转录组广泛关联研究 | 人类GEO表达数据集和牛CattleGTEx数据集中的基因表达水平预测 | 机器学习 | NA | RNA-seq | 密集连接网络 | 基因表达数据 | NA | PyTorch | 密集连接网络 | 均方误差, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 3566 | 2026-06-08 |
Exploring the potential of explainable deep learning for EEG-based cognitive decline prediction
2026-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111538
PMID:41666658
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研究论文 | 探讨可解释深度学习在基于脑电图的认知衰退预测中的应用潜力 | 首次使用具有自注意力机制的深度学习算法对基于认知评分的健康受试者进行分类，并证明了注意力层在提升模型准确性和解释性方面的关键作用，同时发现β频段（13-30 Hz）对区分轻度认知障碍与对照受试者至关重要 | 对健康受试者临床前认知衰退的预测准确率较低，仅为56.08%，且大脑变化微小，检测困难 | 开发一种经济、非侵入性的方法来早期检测认知衰退，特别是阿尔茨海默病 | 健康对照受试者和轻度认知障碍患者的静息态脑电图数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 脑电图 | 深度学习模型 | 脑电图信号 | 公共数据集中健康对照与轻度认知障碍患者的样本数量未明确给出 | NA | 自注意力机制 | 测试准确率 | NA |
| 3567 | 2026-06-08 |
Glymphatic dysfunction in trigeminal neuralgia: A multimodal MRI study
2026-Mar, Neurobiology of disease
IF:5.1Q1
DOI:10.1016/j.nbd.2026.107312
PMID:41666986
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研究论文 | 使用多模态MRI研究三叉神经痛患者类淋巴系统功能障碍 | 首次揭示三叉神经痛中类淋巴系统功能异常与结构指标之间的分离现象，挑战传统神经影像学范式，强调中枢机制在疾病发病中的潜在作用 | 未发现类淋巴系统指标与疼痛强度或病程的相关性，样本量有限，且为横断面研究 | 探究三叉神经痛患者是否存在类淋巴系统功能障碍及其对病理生理学的贡献 | 71名经典三叉神经痛患者和52名年龄匹配健康对照 | 数字病理学 | 三叉神经痛 | 多模态MRI（包括DTI-ALPS、自由水分数、血管周围空间负担、脉络丛体积分析） | 深度学习分割模型 | MRI影像数据 | 71名患者、52名健康对照，共123名参与者 | NA | NA | DTI-ALPS指数、自由水分数、血管周围空间负担、脉络丛体积、相关分析（斯皮尔曼相关系数） | NA |
| 3568 | 2026-06-08 |
Complex networks for modeling texture and spectral features of hyperspectral images for environmental analysis
2026-Mar, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111504
PMID:41633275
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研究论文 | 提出一种复杂网络方法用于高光谱图像分析，并将其应用于检测环境污染 | 提出名为Directed Network of Angular Similarity (DNAS)的手工设计技术，将高光谱像素建模为基于光谱带角度相似性连接的复杂网络顶点，实现高效特征提取，仅需36个描述符即可获得紧凑图像表示 | 样本数量有限且高光谱数据维度高，使得传统深度学习方法不适用 | 开发适用于资源受限场景的高光谱图像分类方法，用于环境污染检测 | 暴露于不同氟化钾水平的Jacaranda caroba植物叶片 | 计算机视觉 | NA | 共聚焦激光扫描显微镜 | 复杂网络 | 高光谱图像 | NA | NA | Directed Network of Angular Similarity (DNAS) | 准确率 | NA |
| 3569 | 2026-06-08 |
Refined trajectory smoothing and deep learning classification of human sperm motility
2026-Mar-01, Human reproduction (Oxford, England)
DOI:10.1093/humrep/deag005
PMID:41633817
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研究论文 | 提出通过频域平滑提高精子运动参数提取精度，并利用原始轨迹数据训练深度学习模型实现精子运动模式分类的方法 | 引入离散余弦变换（DCT）平滑实现更精确的平均路径估计；提出新的侧向位移量化指标PAW；应用InceptionTime集成模型直接从原始坐标序列分类精子运动模式 | 模型仅在低粘度培养基轨迹上训练，未涵盖ICSI使用的高粘度环境；分类模型基于单中心小样本（5人790条轨迹），缺乏多中心验证；缺少个人标识和临床元数据无法进行个体分析 | 提升精子运动参数提取精度并实现基于轨迹数据的运动模式自动分类 | 人类精子轨迹（2326条轨迹，含1931条渐进运动型和395条超活化型） | 机器学习 | 男性不育症 | NA | InceptionTime集成模型 | 坐标序列（x,y） | 5个个体样本，共2326条精子轨迹 | NA | InceptionTime | 准确率 | NA |
| 3570 | 2026-06-08 |
Multi-scale structural similarity embedding search across entire proteomes
2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag058
PMID:41632625
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研究论文 | 提出一种基于蛋白质语言模型和深度神经网络的跨蛋白质组多尺度结构相似性嵌入搜索方法 | 通过将三维结构转化为定长向量，结合向量数据库实现大规模蛋白质结构相似性的高效检索，且能泛化至全长多肽链和多聚体组装体 | NA | 开发可扩展的高效结构相似性搜索策略，应对日益增长的生物大分子三维结构数据 | 实验测定结构和AI/DL预测的结构模型（包括全长多肽链和多聚体组装体） | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型、深度神经网络 | 深度神经网络 | 蛋白质三维结构数据 | NA | PyTorch | NA | TM-score | NA |
| 3571 | 2026-06-08 |
Rapid and interpretable protein contact map prediction using a pattern-matching strategy
2026-Feb-20, Physical biology
IF:2.0Q3
DOI:10.1088/1478-3975/ae443c
PMID:41666568
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研究论文 | 提出一种基于模板的模式匹配方法，通过识别同源实验结构中的保守结构基序来预测蛋白质接触图，无需深度学习或大量同源序列 | 首次将模式匹配策略应用于蛋白质接触图预测，仅需少量结构模板（50-500个）即可在标准硬件上快速完成预测，兼顾效率与可解释性 | 依赖已有实验结构作为模板，对全新折叠类型或无同源结构的蛋白质预测能力有限 | 开发一种计算高效且可解释的蛋白质接触图预测方法，以替代深度学习和共进化方法 | 蛋白质接触图预测方法 | 机器学习 | 未明确提及 | 结构模式匹配 | 模式匹配模型 | 蛋白质序列与结构数据 | 25个蛋白质结构域（验证集）和7599条低注释序列（测试集） | NA | 模式匹配框架 | 相关系数、准确率、接触覆盖率、平均F1分数 | 标准硬件（无需GPU或高性能计算集群） |
| 3572 | 2026-06-08 |
Temporal fusion transformer-based forecasting of COVID-19 infection trends using environmental indicators
2026-Feb-15, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2026.141381
PMID:41653747
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研究论文 | 基于时间融合转换器利用环境指标预测COVID-19感染趋势 | 结合废水质量、空气质量和天气条件等多维环境变量进行预测，并采用间接估计方法（基于病例数比例变化）提升预测准确性 | 测试数据集中病例数被低估，直接预测不可靠；研究局限于单一地区（区级）和单一疾病（COVID-19） | 开发并评估基于时间融合转换器的多元时间序列预测模型，以环境指标预测COVID-19病例动态 | 2020年2月至2022年5月期间的区级COVID-19确诊病例数据及环境变量（废水质量、空气质量、天气条件） | 机器学习 | 传染病 | 时间序列预测 | 时间融合转换器 | 时间序列数据 | 区级数据，时间跨度约2年4个月 | NA | 时间融合转换器 | R值 | NA |
| 3573 | 2026-06-08 |
Truth-based physics informed estimation of material composition in spectral CT in terms of density and effective atomic number
2026-Feb-13, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae4284
PMID:41643313
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研究论文 | 开发并验证一种基于物理信息的深度学习模型，用于从光谱CT图像中分解出密度和有效原子序数图 | 将物理信息正则化损失融入生成对抗网络训练，以提升材料分解的精度，并使用验证过的模拟数据训练模型，弥补了深度学习缺乏物理原理和真实数据的局限性 | 临床数据样本量较小，限制了结果的泛化能力 | 实现光谱CT图像中密度和有效原子序数图的材料分解，并评估其临床实用性 | 光谱CT图像中的密度和有效原子序数图 | 计算机视觉 | 肝脏病变 | 光谱CT | 生成对抗网络 | 图像 | 32个人类模型的模拟腹部PCCT扫描用于训练，16个计算体模和6个临床病例用于验证，30张图像切片用于读者研究 | NA | 生成对抗网络 | NRMSE, SSIM, PSNR, RMSE, 显著度评分 | NA |
| 3574 | 2026-06-08 |
A lightweight depthwise separable convolution and channel attention based GRU network for multichannel EEG seizure detection
2026-Feb-11, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae4106
PMID:41632979
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研究论文 | 提出一种轻量级端到端注意力深度学习网络，用于从原始多通道脑电图信号中自动检测癫痫发作 | 采用残差深度可分离卷积块与通道注意力机制结合门控循环单元，实现高效空间特征提取和时间依赖建模，同时保持低计算复杂度 | NA | 开发快速、准确且非侵入性的癫痫发作检测框架，改善癫痫诊断和管理 | 多通道脑电图信号中的癫痫发作检测 | 机器学习 | 癫痫 | NA | 卷积神经网络与门控循环单元混合模型 | 脑电图信号 | CHB-MIT数据集，采用留一病人交叉验证方法 | NA | 残差深度可分离卷积块、通道注意力机制、门控循环单元 | 准确率、精确率、灵敏度、特异性、F1分数 | NA |
| 3575 | 2026-06-08 |
Expert-level probabilistic breathing event detector informs phenotyping of sleep apnea
2026-Feb-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69163-z
PMID:41663368
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研究论文 | 开发了一个专家级别的概率性呼吸事件检测器，用于睡眠呼吸暂停的表型分析 | 提出了端到端深度学习架构训练的自动呼吸事件检测器，能够输出概率性结果（“apnotyping”），从而揭示睡眠呼吸暂停的病因，并比传统指数更紧密地与关键睡眠呼吸暂停特征相关 | 未提及明确限制 | 开发自动分类阻塞性呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、低通气和孤立呼吸事件的方法，以提升诊断准确性和支持个性化治疗 | 来自六个队列的5456次多导睡眠图用于训练，1099次用于测试 | 机器学习 | 睡眠呼吸暂停 | NA | 深度学习 | 多导睡眠图信号 | 训练集5456次多导睡眠图，测试集1099次多导睡眠图 | NA | 端到端深度学习架构 | F1分数，相关系数 | NA |
| 3576 | 2026-06-08 |
Design and rationale of the artifiCiAl intelligence Model for Evaluating the surgical techniques of caRdiAc surgeons (CAMERA): a cohort study
2026-Feb-06, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2025-106359
PMID:41651534
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研究论文 | 开发并验证基于人工智能的框架，利用真实手术视频自动评估冠状动脉搭桥手术的技术技能 | 首次将AI驱动的技能评估应用于高风险心脏手术（CABG），采用混合AI管道结合视觉印象和工具轨迹准确性进行评分 | 单中心前瞻性观察研究，样本来源单一，可能限制泛化性 | 建立并验证基于真实手术视频的CABG手术技能自动评估AI框架 | 接受择期CABG的成年患者及其完整术中视频数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 手术视频分析 | 混合AI模型 | 手术视频 | 单中心，具体样本数量待定 | NA | NA | 组内相关系数、一致性分析、工具轨迹分析、相关性分析 | NA |
| 3577 | 2026-06-08 |
EgyPLI: A Real-life Annotated Image Dataset for Egyptian Plant Leaf Identification
2026-Feb-06, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06539-8
PMID:41651848
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研究论文 | 介绍埃及植物叶片图像数据集EgyPLI，用于支持自动植物识别研究 | 首个在埃及本地收集的综合性植物叶片图像数据集，包含真实农业环境下的自然噪声和变化，弥补了当地代表性数据集的缺失 | 未明确说明限制 | 提供地理多样性的数据集，支持开发通用化自动植物识别模型 | 八种广泛种植的植物叶片：苹果、浆果、无花果、番石榴、橙子、李子、柿子、番茄，包括健康叶片和病害叶片 | 计算机视觉 | 植物病害 | NA | CNN | 图像 | 3588张叶片图像 | PyTorch | ResNet50, VGG16, 自定义CNN | 准确率 | NA |
| 3578 | 2026-06-08 |
Explainable and physics-informed machine learning for seasonal water quality prediction in the monsoon-driven Padma River Basin, Bangladesh
2026-Feb-05, Environmental geochemistry and health
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10653-026-03031-z
PMID:41642410
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research paper | 开发首个结合机器学习、深度学习和物理信息神经网络的集成可解释人工智能框架，预测孟加拉国帕德玛河流域的季节性水质动态 | 首次将可解释人工智能与物理信息神经网络相结合，实现季节性水质预测、解释和空间特征化，并在采样有限条件下通过PINN数据增强提高模型泛化能力 | 样本量仅44个地表水样，可能限制模型在不同流域的泛化能力；季节性因素主导而空间变异性较弱，需更多数据验证 | 开发可解释且具有物理信息的机器学习框架，预测季风驱动流域的季节性水质动态，提升预测可靠性和决策相关性 | 孟加拉国帕德玛河流域的冬季和季风季节地表水样 | machine learning | NA | NGS | Deep Neural Networks, Ridge Regression, Voting Ensemble, Physics-Informed Neural Networks | 数值型水质指标数据（pH、DO、NO等） | 44个地表水样（冬季和季风季节） | NA | Deep Neural Networks, Ridge Regression, Voting Ensemble, Physics-Informed Neural Networks | 相关系数R, 均方根误差RMSE | NA |
| 3579 | 2026-06-08 |
A deep learning approach to emotionally intelligent AI for improved learning outcomes
2026-Feb-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37750-1
PMID:41644608
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研究论文 | 提出一种多模态情感感知深度学习框架，整合情感智能到教育AI中，提升学习效果 | 首次通过图融合机制联合分析面部表情、语音和文本多模态数据，实现情感感知自适应反馈 | 伦理考量如数据隐私、知情同意和责任部署仍需进一步深入研究 | 开发具有情感智能的教育AI系统，提升学习者参与度、情绪调节和任务持续性 | 学习者情感状态、多模态数据（面部表情、语音、文本） | 自然语言处理 | 不适用 | 不适用 | 深度学习 | 图像、语音、文本 | 使用AffectNet和IEMOCAP基准数据集 | NA | 图融合机制 | 情感识别性能、学习者参与度、情绪调节、任务持续性 | NA |
| 3580 | 2026-06-08 |
Leveraging in-silico deep learning and computational analyses to predict the pathogenicity of ROBO4 variants of uncertain significance in aortic aneurysm and dissection patients
2026-Feb-04, BMC cardiovascular disorders
IF:2.0Q3
DOI:10.1186/s12872-025-05357-5
PMID:41639767
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研究论文 | 利用计算分析和AlphaFold2等工具预测ROBO4基因意义不明确变异在主动脉瘤和夹层患者中的致病性 | 将AlphaFold2等计算工具与临床数据结合，建立评估意义不明确变异致病性的新型工作流程，并揭示基因型-表型相关性 | 样本量小（仅5例患者），缺乏功能实验验证 | 预测ROBO4基因错义意义不明确变异在胸主动脉瘤和夹层中的致病潜力 | 5例携带杂合ROBO4意义不明确变异并患有胸主动脉瘤或夹层的患者 | 计算生物学 | 主动脉瘤和夹层 | AlphaFold2, AlphaMissense, REVEL, PolyPhen-2, SIFT, FATHMM, MutationTaster2, GranthamMatrix, PhastCons | AlphaFold2, AlphaMissense | 临床数据, 基因序列数据 | 5例患者 | NA | AlphaFold2 | NA | NA |