深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 40262 篇文献，本页显示第 341 - 360 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 341 | 2026-02-14 |
Predicting aquatic toxicity of organic compounds using the ML-DL-ens model: An integrated approach of machine learning and deep learning
2026-Jan-15, Ecotoxicology and environmental safety
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.ecoenv.2026.119803
PMID:41610586
|
研究论文 | 本文提出了一种结合机器学习和深度学习的集成模型ML-DL-ens，用于预测有机化合物的水生毒性 | 提出了一种集成K近邻、支持向量机、极限梯度提升、随机森林和AttentiveFP图神经网络的ML-DL-ens框架，并使用粒子群优化算法优化权重，以自动化特征学习并提高预测准确性和可解释性 | 未明确说明模型在不同化学空间中的泛化能力是否已完全解决，或对数据噪声的敏感性是否已显著降低 | 提高有机化合物水生毒性预测的准确性和可解释性，支持快速筛选和监管优先排序 | 有机化合物及其水生毒性数据 | 机器学习 | NA | NA | K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Extreme Gradient Boosting, Random Forests, AttentiveFP | 化学结构数据（可能为分子图或特征表示） | NA | NA | AttentiveFP | AUC-ROC | NA |
| 342 | 2026-02-14 |
GOUHFI 2.0: A Next-Generation Toolbox for Brain Segmentation and Cortex Parcellation at Ultra-High Field MRI
2026-Jan-13, ArXiv
PMID:41647239
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研究论文 | 本文介绍了GOUHFI 2.0，一个用于超强磁场MRI脑分割和皮层分区的新一代工具箱 | GOUHFI 2.0通过引入更大的训练数据变化和新增功能（如皮层分区和体积测量），改进了原始工具箱，并基于3D U-Net架构实现了两个独立训练的分割任务，成为首个能够在超强磁场MRI下进行稳健皮层分区的深度学习工具箱 | NA | 开发一个用于超强磁场MRI脑分割和皮层分区的自动化工具体系 | 脑部MRI图像 | 医学影像分析 | NA | 超强磁场MRI | 深度学习模型 | 图像 | 238名受试者，具有不同分辨率、场强和人群 | NA | 3D U-Net | 分割准确性 | NA |
| 343 | 2026-02-14 |
DeBCR: a sparsity-efficient framework for image enhancement through a deep-learning-based solution to inverse problems
2026-Jan-12, Communications engineering
DOI:10.1038/s44172-025-00582-4
PMID:41526706
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DeBCR的稀疏高效神经网络框架，用于解决显微成像中的逆问题，实现图像增强 | DeBCR框架通过稀疏高效的神经网络设计，在减少参数数量的同时，在去噪和解卷积任务中表现出更鲁棒的性能，并提供了模块化Python库和用户友好的Napari插件以提升可访问性 | NA | 开发一种计算效率高的深度学习解决方案，用于显微图像增强，以促进生物学发现 | 显微图像数据，涵盖先进光学显微镜的关键模态 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 四个公开可用的数据集 | Python | NA | 去噪性能、解卷积性能 | NA |
| 344 | 2026-02-14 |
Very-large-scale mimetic optogenetic synapses for physical reservoir computing
2026-Jan-10, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-68229-8
PMID:41519787
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研究论文 | 本研究提出了一种利用自组织亚毫米级二硫化钨纳米管簇作为三维超大规模物理储层进行计算的方法 | 采用自组织二硫化钨纳米管簇构建超大规模物理储层，其尺寸和密度匹配果蝇大脑的突触数量，并模拟光遗传学突触连接，实现从单模态到多模态任务的广泛计算能力 | NA | 解决深度学习扩展定律带来的效率和可持续性挑战，开发面向下一代节能人工智能的先进计算架构 | 自组织亚毫米级二硫化钨纳米管簇作为物理储层 | 机器学习 | NA | 物理储层计算 | 物理储层 | 语音、图像、医学图像 | NA | NA | 三维超大规模物理储层 | NA | NA |
| 345 | 2026-02-14 |
Phenotypic feature-based identification of tea geographical origin using lightweight deep learning
2026-Jan-09, NPJ science of food
IF:6.3Q1
DOI:10.1038/s41538-025-00690-7
PMID:41513663
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研究论文 | 本研究提出了一种名为Origin-Tea的轻量级卷积神经网络，用于基于表型特征准确识别茶叶的地理来源 | 创新性地结合了深度可分离卷积与挤压-激励注意力机制，在高效捕捉细微表型变化的同时显著降低了计算成本 | 研究主要基于云南地区的云抗10号茶叶图像，模型在其他茶叶品种或更广泛地理区域的泛化能力有待进一步验证 | 开发一种高效、可解释的轻量级深度学习模型，用于茶叶地理来源的智能识别与溯源 | 云南七个不同地区采集的云抗10号茶叶的高分辨率RGB图像 | 计算机视觉 | NA | 高分辨率RGB图像采集 | CNN | 图像 | 900张训练图像（来自七个地区）和1788张独立测试图像（来自四个村庄） | NA | Origin-Tea（结合深度可分离卷积和SE注意力机制的自定义轻量架构） | 总体准确率, Kappa系数 | NA |
| 346 | 2026-02-14 |
Automated video-based differentiation of sleep-related hypermotor epilepsy and parasomnia episodes
2026-Jan-08, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-02326-2
PMID:41507468
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研究论文 | 本研究评估了基于SlowFast深度学习模型，利用视频记录自动区分睡眠相关运动性癫痫、觉醒障碍和快速眼动睡眠行为障碍 | 首次应用SlowFast深度学习模型于视频数据，实现睡眠相关运动事件的自动化分类，为临床评估提供辅助工具 | 研究样本量相对较小（167人），模型性能有待在更大数据集上验证，且未提及跨中心或外部验证结果 | 开发自动化工具以辅助临床医生区分睡眠相关运动性癫痫与异态睡眠（如觉醒障碍、快速眼动睡眠行为障碍） | 167名个体的视频记录，涵盖睡眠相关运动性癫痫、觉醒障碍和快速眼动睡眠行为障碍患者 | 计算机视觉 | 癫痫 | 视频记录分析 | 深度学习 | 视频 | 167名个体 | PyTorch | SlowFast | 准确率 | NA |
| 347 | 2026-02-14 |
Labeled photovoltaic installations for orthographic aerial imagery in Queens, New York
2026-Jan-06, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06523-2
PMID:41495074
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研究论文 | 本文提供了一个在纽约皇后区2018年航拍图像中手动标注的光伏安装位置数据集，用于支持计算机视觉研究和城市光伏部署分析 | 该数据集针对密集城市环境，包含四通道（三色加红外）图像，且由于纽约州定期更新源数据，可用于时间序列研究 | 数据集仅覆盖纽约皇后区特定年份，可能无法直接推广到其他地区或时间点 | 为能源研究人员提供标注数据，以训练深度学习模型识别光伏安装，并研究城市环境中的光伏部署 | 纽约皇后区2018年航拍图像中的光伏安装位置 | 计算机视觉 | NA | 航拍图像分析 | 深度学习模型 | 图像 | 约5,500个独立安装，对应14,000个多边形标注 | NA | NA | NA | NA |
| 348 | 2026-02-14 |
Deep Learning-Based Detection of Reticular Pseudodrusen in Age-Related Macular Degeneration
2026 Jan-Feb, Clinical & experimental ophthalmology
DOI:10.1111/ceo.14607
PMID:40922557
|
研究论文 | 本研究开发并外部验证了一种基于深度学习的模型，用于在光学相干断层扫描图像中自动检测年龄相关性黄斑变性中的网状假性玻璃膜疣，并达到专家级性能 | 开发了首个用于网状假性玻璃膜疣实例分割的深度学习模型，并在多个外部数据集上验证其性能与视网膜专家相当 | 研究未提及模型在更广泛人群或不同设备采集数据上的泛化能力，且外部测试数据集规模相对有限 | 开发并验证一种深度学习模型，用于自动检测年龄相关性黄斑变性中的网状假性玻璃膜疣，以支持临床管理 | 年龄相关性黄斑变性患者的视网膜光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 9800张OCT B扫描图像用于训练，250张用于内部测试，1017只眼睛（来自812名个体）用于外部测试 | NA | NA | Dice相似系数, 受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 349 | 2026-02-14 |
Role of machine learning segmentation method based on CT images in preoperative staging of oral cavity cancer
2026-Jan, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00405-025-09824-9
PMID:41222634
|
研究论文 | 本文探讨了基于CT图像的机器学习分割方法在口腔癌术前分期中的应用 | 采用定制化的U-Net深度学习架构进行肿瘤块和淋巴结转移的分割，并生成全面的肿瘤映射图，以预测T和N分期 | 研究样本量相对较小（共179张CT图像），且依赖放射科医生作为参考标准，可能引入主观偏差 | 评估机器学习分割方法在口腔鳞状细胞癌术前分期中的准确性 | 口腔鳞状细胞癌患者的CT图像 | 计算机视觉 | 口腔癌 | 对比增强计算机断层扫描 | CNN | 图像 | 179张对比增强CT图像 | NA | U-Net | 准确率 | NA |
| 350 | 2026-02-14 |
A review of remote sensing technology for plastic waste monitoring
2026-Jan, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-025-37347-7
PMID:41546767
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综述 | 本文系统综述了2018至2024年间遥感技术在塑料废物监测领域的最新进展与应用 | 通过对应分析识别了四个针对特定平台-环境组合优化的研究集群，并提出了一个结合多平台地球观测、机器学习和公民科学的集成框架 | 研究存在地理偏见（超过50%的研究集中在欧洲场地）、侧重于受控条件而非实际部署、无法检测微塑料以及缺乏标准化协议 | 支持有效的环境管理，为塑料废物污染提供创新的监测方法 | 塑料废物 | 遥感 | NA | 遥感技术 | 监督学习, 深度学习, 混合模型 | 遥感影像 | 84项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 351 | 2026-01-30 |
Deep Learning-Based Instance-Level Segmentation of Kidney and Liver Cysts in Computed Tomography Images of Patients Affected by Polycystic Kidney Disease
2026-Jan-01, Kidney360
IF:3.2Q1
DOI:10.34067/KID.0000000924
PMID:40811034
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 352 | 2026-02-14 |
Diagnostically competitive performance of a physiology-informed generative multi-task network for contrast-free CT perfusion
2026, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2026.1703004
PMID:41669269
|
研究论文 | 提出了一种名为MAGIC的新型深度学习框架，用于从非对比CT图像生成无对比剂CT灌注图 | 结合生成式人工智能与生理信息，将非对比CT映射到多个无对比剂CTP成像图，并在损失函数中融入生理特征以增强图像保真度 | NA | 解决CT灌注成像成本高、可及性有限以及使用对比剂可能引起不良反应的问题 | 卒中患者的CT图像数据 | 医学影像分析 | 卒中 | CT灌注成像 | 生成式AI | 图像 | 来自UF Health的卒中患者CT图像数据 | NA | NA | 视觉质量, 诊断准确性 | NA |
| 353 | 2026-02-14 |
Graph Attention Networks for Detecting Epilepsy From EEG Signals Using Accessible Hardware in Low-Resource Settings
2026, IEEE open journal of engineering in medicine and biology
IF:2.7Q3
DOI:10.1109/OJEMB.2025.3642070
PMID:41669279
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研究论文 | 本文提出了一种基于图注意力网络的深度学习框架，用于从低成本脑电图硬件中检测癫痫，并在低资源环境下实现公平、可访问的自动评估 | 将脑电图信号建模为时空图，并调整原本关注节点的图注意力网络以分析边关系，从而强调连接性生物标志物；设计了适用于低保真度记录的信号预处理方法和轻量级图注意力网络架构 | 研究仅在尼日利亚和几内亚比绍的脑电图记录上进行测试，样本来源和规模可能有限 | 为低收入国家提供可负担、可访问的癫痫自动诊断支持工具 | 来自尼日利亚和几内亚比绍的脑电图信号记录 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图 | 图注意力网络 | 脑电图信号 | 来自尼日利亚和几内亚比绍的脑电图记录（具体数量未明确说明） | PyTorch | 图注意力网络 | 准确率, 鲁棒性 | Google Colab, RaspberryPi设备 |
| 354 | 2026-02-14 |
Deep Learning-Based Decoding and Feature Visualization of Motor Imagery Speeds From EEG Signals
2026, IEEE open journal of engineering in medicine and biology
IF:2.7Q3
DOI:10.1109/OJEMB.2025.3645617
PMID:41669281
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研究论文 | 本研究利用深度学习探究了运动想象速度解码的神经动力学 | 采用EEGConformer模型结合可解释人工智能技术，可视化解码EEG信号中与运动想象速度相关的时空模式 | 分类准确率有限，仅对少数参与者表现出较高性能 | 解码和可视化运动想象速度的EEG信号模式 | EEG信号中与不同运动想象速度相关的神经动力学特征 | 机器学习 | NA | 脑电图 | Transformer | EEG信号 | NA | NA | EEGConformer | 分类准确率 | NA |
| 355 | 2026-02-14 |
Current role of artificial intelligence and machine learning: is their application feasible in pediatric upper airway obstructive disorders?
2026-Jan, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00405-025-09592-6
PMID:40775390
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综述 | 本文通过系统综述评估了人工智能和机器学习在儿童上气道阻塞性疾病的诊断、管理和潜在治疗中的作用与可靠性 | 首次系统性地综述了AI/ML在儿童上气道阻塞性疾病中的应用，并识别了当前研究主要集中在阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断上，揭示了输入数据模态的分布和模型性能的差异 | 现有研究存在患者群体异质性、样本量小、主要聚焦于阻塞性睡眠呼吸暂停等问题，可能限制研究结果的普适性；且尚无研究涉及治疗或监测，数据多样性、验证和可行性方面仍存在挑战 | 评估人工智能和机器学习在儿童上气道阻塞性疾病的诊断、管理和潜在治疗中的角色与可靠性 | 儿童上气道阻塞性疾病患者（年龄≤18岁） | 机器学习 | 儿童上气道阻塞性疾病 | NA | CNN, XGBoost, SVM | 生理信号（如夜间血氧饱和度信号、心电图）、临床参数、多导睡眠图数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率, 灵敏度 | NA |
| 356 | 2026-02-14 |
A scoping review of systematic reviews on artificial intelligence in orthopaedics
2026 Jan-Apr, Journal of orthopaedic surgery (Hong Kong)
DOI:10.1177/10225536261424033
PMID:41680110
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综述 | 本文对骨科领域人工智能相关系统综述和荟萃分析进行了范围综述，以描绘发表趋势、地理分布、临床和解剖学焦点，并映射AI方法和应用 | 首次在骨科领域对AI相关系统综述进行全面的范围综述，识别了未充分探索的解剖区域和应用领域（如处方建模），为未来研究指明了方向 | 仅纳入了自由访问的系统综述，可能遗漏部分文献；且研究范围限定至2025年7月，未来趋势可能变化 | 描绘骨科人工智能研究的发表趋势、地理分布、临床和解剖学焦点，并映射AI方法和应用，以突出未探索领域的研究机会 | 2015年至2025年7月期间发表的骨科人工智能相关系统综述和荟萃分析 | 机器学习和数字病理学 | 骨科疾病 | NA | 深度学习, 机器学习 | 影像数据, 结构化临床数据 | 183篇符合条件的系统综述 | R软件 | NA | NA | NA |
| 357 | 2026-02-14 |
Development and Validation of a Predictive AI Framework for Diabetic Foot Ulcer Monitoring and Severity Assessment: A Step towards Self-monitoring and Primary Care Integration
2026-Jan, Healthcare informatics research
IF:2.3Q3
DOI:10.4258/hir.2026.32.1.69
PMID:41681001
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种用于糖尿病足溃疡监测和严重程度评估的预测性AI框架 | 提出了一种基于深度学习的算法，用于根据国际糖尿病足工作组分类标准对糖尿病足图像进行严重程度分级，并探索了在资源有限环境下的自我监测和初级保健整合 | 模型在区分相邻严重程度等级时存在轻微过拟合，数据集规模相对较小 | 开发并验证一个用于糖尿病足溃疡监测和严重程度评估的预测性AI框架，以支持资源有限环境下的早期检测和持续监测 | 糖尿病足溃疡的临床图像 | 计算机视觉 | 糖尿病足溃疡 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | 407张临床图像（通过数据增强扩展至612张） | NA | MobileNet_V2, EfficientNet-b0, DenseNet121, ResNet_50, VGG16, ViT_b_16 | 准确率, F1分数 | NA |
| 358 | 2026-02-14 |
A Biomass-Inspired Hydrogel Patch for Intelligent Pain Monitoring and On-Demand Analgesia
2026, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.1112
PMID:41684952
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研究论文 | 本研究开发了一种基于生物质启发的多功能水凝胶贴片，用于智能疼痛监测和按需镇痛 | 首次构建了集成了AI辅助传感评估和按需治疗功能的可穿戴集成贴片，实现了疼痛的客观和前瞻性评估与治疗 | 研究未明确提及长期使用的生物相容性数据或大规模临床试验结果 | 开发一种可持续、基于生物质的接口，用于实时疼痛管理策略 | 诊断为肩周炎和腰椎疾病的患者志愿者，以及小鼠足底切口疼痛模型 | NA | 肩周炎, 腰椎疾病 | NA | 深度学习算法 | 运动相关信号 | 患者志愿者（具体数量未明确）和小鼠模型 | NA | NA | 准确率（~100%）, 爪退缩阈值（>31% vs. 对照组）, 累积疼痛评分（<10） | NA |
| 359 | 2026-02-14 |
TensorFlow-based MobileNetV2 U-Net tumor segmentation and multiparametric MRI radiomics for predicting cervical lymph node metastasis in oral tongue squamous cell carcinoma
2026, Therapeutic advances in medical oncology
IF:4.3Q2
DOI:10.1177/17588359261421325
PMID:41684966
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研究论文 | 本研究提出了一种基于TensorFlow的MobileNetV2 U-Net网络，用于自动分割口腔舌鳞状细胞癌肿瘤，并结合多参数MRI影像组学预测颈部淋巴结转移 | 开发了一个两阶段诊断工作流，首次将MobileNetV2 U-Net用于OTSCC的自动肿瘤分割，并构建融合影像组学特征和临床数据的列线图来预测淋巴结转移 | 这是一项回顾性试点研究，样本量相对较小（136例患者），且为单中心研究，可能存在选择偏倚 | 开发一种自动化工具来精确分割口腔舌鳞状细胞癌肿瘤并预测其颈部淋巴结转移，以辅助个性化手术规划 | 口腔舌鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 口腔舌鳞状细胞癌 | 多参数MRI（包括CE-T1WI、T2WI、T1WI序列） | CNN, U-Net | 医学影像（MRI） | 136例OTSCC患者（100名男性，36名女性，平均年龄50.29±12.25岁） | TensorFlow | MobileNetV2 U-Net | Dice相似系数, 平均交并比, ROC曲线下面积 | NA |
| 360 | 2026-02-14 |
A comprehensive review of artificial intelligence as a catalyst in aging research: insights, gaps and future perspectives
2026, Frontiers in aging
IF:3.3Q2
DOI:10.3389/fragi.2026.1644669
PMID:41685266
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在衰老研究中的应用，分析了当前进展、存在的不足并提出了未来展望 | 提出了一个用于评估衰老研究中AI应用质量的标准化评分系统（AI-QAM），并构建了一个将AI应用与衰老生物学标志物关联的概念框架 | 指出当前研究中仅有3%的研究包含生物学验证，普遍存在数据集小且不平衡、数据集偏差、预测噪声、缺乏跨物种分析、缺少细胞毒性测试以及过度依赖合成数据等问题 | 评估人工智能在衰老研究中的催化作用，识别研究差距并提出未来发展方向 | 四种经典的衰老模型（酵母、线虫、果蝇和小鼠） | 机器学习 | 老年疾病 | 高通量数据（临床、影像、多组学数据） | 机器学习, 深度学习, 计算机视觉 | 临床数据, 影像数据, 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |