深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42799 篇文献，本页显示第 3741 - 3760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3741 | 2026-02-19 |
Multi-angle, cross-domain fusion strategy enhances automated insect identification and hierarchical categorization: a case study on assassin bugs (Hemiptera: Reduviidae)
2026-Feb-11, Cladistics : the international journal of the Willi Hennig Society
IF:3.9Q1
DOI:10.1111/cla.70029
PMID:41674051
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研究论文 | 本文提出了一种多角度、跨领域的融合策略，以提升自动昆虫识别和层级分类的性能，并以猎蝽科昆虫为例进行了验证 | 通过整合标准、转盘拍摄和生态三种图像类型，并采用多角度融合策略，显著提升了模型在物种识别和层级分类任务上的跨领域适应能力 | 研究仅针对猎蝽科昆虫，其方法的普适性在其他昆虫类群中尚需验证 | 开发一种更可靠、适用于多样化实际场景的自动昆虫识别工具 | 猎蝽科昆虫（Hemiptera: Reduviidae） | 计算机视觉 | NA | 图像采集（标准、转盘、生态图像） | CNN | 图像 | 来自92个物种、48个属、6个亚科的11,915张专家验证图像 | PyTorch | ConvNeXt-B | 准确率, F1分数 | NA |
| 3742 | 2026-02-19 |
A hypergraph-based model for tumor prognosis using local and global information fusion on H&E-stained histology images
2026-Feb-11, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2026.103991
PMID:41702177
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研究论文 | 本文提出了一种基于超图的模型HeMiCoRe，用于融合H&E染色组织学图像的局部和全局信息以预测肿瘤预后 | 提出了一种新颖的超图多实例对比强化学习模型，能够有效整合局部特征和跨集群的全局表示，并在多种癌症类型和多中心数据集上展现出卓越的泛化能力 | 未明确提及模型在特定癌症类型或数据集上的潜在局限性，如数据不平衡或计算资源需求 | 开发一种能够从千兆像素组织病理学切片中提取预后信息并预测患者生存结果的模型 | 5196张H&E染色切片，涵盖10种癌症类型 | 数字病理学 | 多种癌症 | H&E染色 | 超图神经网络, 对比学习, 强化学习 | 图像 | 5196张H&E染色切片 | NA | 超图神经网络 | NA | NA |
| 3743 | 2026-02-19 |
A Cross-Sectional Study Based on Deep Learning to Explore the Effect of Triglyceride/Glucose Index on Periodontitis: An Analysis Based on the Large NHANES Database
2026-Feb-10, Oral health & preventive dentistry
IF:1.4Q3
DOI:10.3290/j.ohpd.c_2468
PMID:41665038
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研究论文 | 本研究利用NHANES大型数据库和深度学习模型，探讨了甘油三酯-葡萄糖指数与牙周炎风险之间的剂量依赖关系及其预测价值 | 首次将深度学习模型应用于大型国家数据库（NHANES）中，系统评估TyG指数对牙周炎的预测能力，并利用SHAP算法进行特征重要性解释 | 研究为横断面设计，无法确定因果关系；尽管进行了多变量调整，但仍可能存在未测量的混杂因素 | 探索甘油三酯-葡萄糖指数与牙周炎之间的关联，并评估其作为牙周炎风险分层和早期识别生物标志物的潜力 | 来自美国国家健康与营养调查的参与者，包含完整的人口统计学、实验室和口腔健康数据 | 机器学习 | 牙周炎 | NA | 神经网络 | 结构化数据（人口统计学、实验室指标、口腔健康数据） | 2834名参与者 | PyTorch | 具有多个隐藏层的神经网络 | AUC-ROC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 3744 | 2026-02-19 |
Integration of the Biot-Gassmann Fluid Substitution Method and Machine Learning-Based Velocity-Stress Relationship for Estimating In Situ Stresses
2026-Feb-10, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c09669
PMID:41696205
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研究论文 | 本文提出了一种结合Biot-Gassmann流体替换方法和机器学习速度-应力关系的工作流程，用于估算地下岩石的原位应力 | 通过使用干岩心超声速度经Biot-Gassmann流体替换得到的等效饱和声速（低频近似）来训练机器学习模型，以改进原位应力预测，并探讨了频率分散效应的影响 | 研究基于特定地热井的三个岩心样本，样本量有限，且未明确讨论模型在其他地质环境中的泛化能力 | 估算地下地质岩石中的原位应力 | 来自犹他州FORGE地热井16B(78)-32的三个地下岩心 | 机器学习 | NA | Biot-Gassmann流体替换方法，真三轴超声速度实验 | 机器学习/深度学习 | 超声速度数据，应力配置数据 | 3个岩心，每个岩心在75种独特应力配置下进行干燥状态速度测量 | NA | NA | R², 均方根误差 | NA |
| 3745 | 2026-02-19 |
Quality-label-free fetal brain MRI quality control based on image orientation recognition uncertainty
2026-Feb-10, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2026.103994
PMID:41702176
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研究论文 | 本文提出了一种基于图像方向识别不确定性的无质量标签胎儿脑MRI质量控制方法 | 提出了一种无需大量质量标签的深度学习方法，通过方向识别不确定性量化图像质量，并在跨域数据上表现出良好的泛化能力 | 未明确说明模型在更大规模或更广泛数据集上的性能，且对计算资源需求未详细描述 | 开发一种无需质量标签的胎儿脑MRI质量控制方法，以提高数据采集和分析效率 | 胎儿脑MRI图像 | 计算机视觉 | 胎儿脑发育异常 | turbo spin echo (TSE) T加权成像, balanced turbo field echo (BTFE) T加权成像 | CNN | 图像 | 基于七个胎儿脑图谱增强的TSE T加权数据 | PyTorch | Bottleneck KAN Convolution layers, OR-KAN | AUROC, AUPR | NA |
| 3746 | 2026-02-19 |
Deep learning techniques for using computed tomography imaging for hepatocellular carcinoma diagnosis, treatment and prognosis
2026-Feb-07, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v32.i5.113592
PMID:41693978
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综述 | 本文系统综述了基于CT影像的深度学习技术在肝细胞癌诊断、分割、治疗反应预测及患者预后预测中的应用 | 整合深度学习技术与CT影像分析，为肝细胞癌的个性化治疗策略提供新希望 | 应用深度学习从CT影像中提取信息仍面临挑战，未具体说明 | 改善肝细胞癌的诊断和治疗 | 肝细胞癌患者 | 计算机视觉 | 肝细胞癌 | CT成像 | 深度学习模型 | CT图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3747 | 2026-02-19 |
Design prokaryotic cis-regulatory elements using language model
2026-Feb-05, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkag122
PMID:41693567
|
研究论文 | 本研究开发了一种名为PromoGen2的语言模型，用于设计原核生物的顺式调控元件（CREs），无需先前的实验数据 | 提出了一个基于17,000个原核基因组的预训练语言模型，实现了跨物种的零样本预测，并开发了Promoter-Factory框架，可从无注释基因组设计启动子 | 未明确提及模型在极端或罕见原核物种中的泛化能力限制 | 开发一个广泛适用的平台，为数千种原核生物设计功能性启动子，以满足合成生物学和微生物学研究的需求 | 原核生物的顺式调控元件（CREs），包括大肠杆菌、枯草芽孢杆菌、地衣芽孢杆菌、根癌农杆菌以及新分离的嗜盐细菌Jejubacter sp. L23 | 自然语言处理 | NA | 语言模型 | 语言模型 | 序列数据 | 基于17,000个原核基因组的CREs进行预训练 | NA | PromoGen2, PromoGen2-proka | 斯皮尔曼相关系数 | NA |
| 3748 | 2026-02-19 |
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
|
研究论文 | 本研究开发了一个结合机器学习、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，用于预测和解释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，用于季节性水质预测，并集成了不确定性量化和空间特征分析 | 样本量有限（44个地表水样本），且研究区域仅限于帕德玛河流域，模型的普适性有待在其他流域验证 | 开发一个可靠、可解释且物理信息增强的季节性水质预测框架，以支持数据有限流域的水质评估和管理 | 孟加拉国帕德玛河流域的地表水水质 | 机器学习 | NA | 水质指数评估、可解释建模、概率不确定性分析、空间区域化 | 深度神经网络、岭回归、投票集成模型、物理信息神经网络 | 水质参数数据（如NO、pH、DO等） | 44个地表水样本（冬季和季风季节采集） | NA | 深度神经网络、物理信息神经网络 | 相关系数、均方根误差 | NA |
| 3749 | 2026-02-19 |
Application and prospect of artificial intelligence in diagnostic imaging of prostate cancer
2026-Feb-05, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02354-6
PMID:41644780
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综述 | 本文综述了人工智能在前列腺癌诊断影像学中的应用与前景 | 系统总结了人工智能在TRUS、mp-MRI和PSMA PET/CT等多种影像技术中用于前列腺癌检测、特征描述和治疗评估的最新进展，并探讨了未来多组学、可解释AI和工作流集成决策支持等方向 | 面临数据质量、模型泛化能力、临床整合及伦理方面的挑战 | 探讨人工智能技术在前列腺癌诊断影像学中的应用现状与未来发展方向 | 前列腺癌的诊断影像学 | 数字病理学 | 前列腺癌 | TRUS, mp-MRI, PSMA PET/CT | 机器学习, 深度学习 | 影像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 3750 | 2026-02-19 |
Automated Detection of Cervical Spinal Cord Compression on MRI Using YOLO11 Deep Learning Architecture: A Two-Center External Validation Study
2026-Feb-03, Spine
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/BRS.0000000000005639
PMID:41631492
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于YOLO11深度学习架构的模型，用于在MRI上自动检测颈脊髓压迫 | 首次将YOLO11架构应用于颈脊髓压迫的自动化检测，并进行了两中心外部验证，模型性能与专家标注高度一致 | 研究为回顾性设计，数据来源于两个医疗中心，可能存在选择偏倚 | 开发和验证一个深度学习模型，用于自动化检测MRI上的颈脊髓压迫，以辅助退行性颈脊髓病的诊断 | 疑似退行性颈脊髓病患者的颈椎MRI图像 | 计算机视觉 | 退行性颈脊髓病 | MRI | CNN | 图像 | 735名患者的1,431张矢状位T2加权颈椎MRI图像 | NA | YOLO11 | mAP50, 精确度, 召回率 | NA |
| 3751 | 2026-02-19 |
Flexible and Robust Metasurface-Based Wearable Sensor for Intelligent Human Monitoring
2026-Feb, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202514150
PMID:41451579
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研究论文 | 本文首次提出了一种集成拓扑保护柔性超表面技术与AI增强传感的可穿戴传感器，用于多功能人体监测 | 结合拓扑光子学与AI增强传感技术，实现动态条件下稳定性能与个性化生物特征提取 | 未明确说明传感器在极端环境下的长期稳定性或大规模临床验证结果 | 开发能克服运动伪影和机械形变限制的智能可穿戴健康监测系统 | 人体心肺动力学、生命体征、活动状态及个体身份 | 机器学习 | 慢性疾病 | 拓扑光子学、电磁波-身体相互作用 | 深度学习 | 电磁波信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3752 | 2026-02-19 |
La-Doped Mullite Bi2Fe4O9 Chemiresistive Gas Sensor for Ultra-Highly Selective Detection of Ethylene Glycol
2026-Feb, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202517585
PMID:41472488
|
研究论文 | 本文提出了一种镧掺杂莫来石型铁酸铋化学电阻式气体传感器，用于超高选择性检测乙二醇蒸气 | 通过镧掺杂实现均匀的Bi位点掺杂、增加氧空位浓度并增强气体吸附，结合原位红外光谱和DFT计算阐明了乙二醇表面氧化反应机制，并开发了集成了深度学习算法的可穿戴实时气体监测平台 | NA | 开发高选择性、高稳定性的乙二醇蒸气检测传感器，用于工业安全和环境监测 | 乙二醇蒸气 | 传感器技术 | NA | 原子分辨率成像、微化学分析、理论计算、原位红外光谱、密度泛函理论计算 | 深度学习算法 | 气体传感数据 | NA | NA | NA | 选择性、重现性、长期稳定性、检测限 | NA |
| 3753 | 2026-01-24 |
From Gorlin and Doppler Equations to Deep Learning: Is Aortic Stenosis Quantification on the Brink of a New Era?
2026-Feb, Circulation. Cardiovascular imaging
DOI:10.1161/CIRCIMAGING.126.019472
PMID:41574424
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3754 | 2026-02-19 |
A novel cervical image recognition framework based on feature cognitive enhancement for improved performance
2026-Feb, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine
DOI:10.1177/09544119251412982
PMID:41574558
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研究论文 | 提出一种基于特征认知增强的新型宫颈图像识别框架，以提高分类性能 | 设计了三个新模块（特征认知筛选模块、多尺度特征分类模块和重叠采样模块），实现全局与局部特征提取、多尺度特征融合分类以及图像中的短程交互，增强模型边缘捕捉能力和解决复杂问题的熟练度 | 未明确提及，可能包括数据集规模、泛化能力或临床验证的局限性 | 通过深度学习改进宫颈图像的分类，以辅助宫颈癌的早期诊断 | 宫颈图像，分类为正常、宫颈上皮内瘤变和癌变三类 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 未明确指定，但使用了自建宫颈图像数据集和Kaggle数据集 | 未明确指定，可能为TensorFlow或PyTorch | FSMO（特征认知筛选模块、多尺度特征分类模块、重叠采样模块） | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | 未明确指定 |
| 3755 | 2026-02-19 |
FPM2Stain Net: physics-guided super-resolution and multi-modal virtual staining for digital histopathology
2026-Feb-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.586327
PMID:41693888
|
研究论文 | 提出了一种名为FPM2Stain Net的端到端计算流程，将物理引导的超分辨率与基于深度学习的虚拟染色相结合，用于高分辨率、多模态数字组织病理学 | 提出了一种联合优化的端到端流程，首次将物理引导的超分辨率重建与多模态虚拟染色集成在一个框架中，实现了相对于低倍输入图像超过10倍的像素级上采样，并支持下游细胞分割和生物标志物定量分析 | 未明确提及 | 开发一种快速、可扩展且经济高效的高分辨率多模态数字组织病理学成像与虚拟染色方法 | 组织样本 | 数字病理学 | NA | 傅里叶叠层显微成像 | ResNet-U-Net, cGAN | 图像 | 模拟和真实组织数据集 | NA | ResNet-U-Net, 基于小波的空间频率融合cGAN | 重建保真度, 染色准确性 | NA |
| 3756 | 2026-02-19 |
Temporal variance mapping with machine learning for label-free 3D chromatin imaging using optical interferometric microscopy
2026-Feb-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.583584
PMID:41693892
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研究论文 | 本研究提出了一种基于光学干涉显微镜的无标记3D染色质成像方法，通过机器学习分析时间方差映射，实现高分辨率成像 | 利用原生生物分子运动产生的快速波动散射信号，结合深度学习将无标记动态数据映射到染色质荧光图像，显著提升了轴向分辨率和成像特异性 | 未明确提及方法在复杂生物样本或长期活细胞成像中的适用性限制 | 开发一种高分辨率、无标记的3D染色质成像技术，以克服传统相位显微镜在轴向分辨率和特异性方面的限制 | 活细胞核的染色质结构，包括核仁和核斑等亚核结构 | 计算机视觉 | NA | 光学干涉显微镜，高速成像（1000帧/秒），时间方差映射 | 深度学习模型 | 图像 | 未明确提及具体样本数量，仅涉及活细胞核的光学传输图像 | NA | NA | NA | NA |
| 3757 | 2026-02-19 |
Deep cytomorphology identifies erythroid skewing and monocytic morphology to predict TKI sensitivity in CML patients
2026-Feb, HemaSphere
IF:7.6Q1
DOI:10.1002/hem3.70319
PMID:41694735
|
研究论文 | 本研究利用深度学习分析慢性髓系白血病患者的骨髓涂片，识别出与酪氨酸激酶抑制剂敏感性相关的细胞形态学标志物 | 首次通过深度学习系统分析CML骨髓细胞形态，发现红系前体细胞富集和单核细胞核分叶等新形态学标志物可预测TKI疗效，并构建了优于现有临床评分系统的整合模型 | 研究为回顾性分析，需在前瞻性队列中验证；仅使用常规染色涂片，未结合分子或遗传数据；样本来自七个中心但可能存在选择偏倚 | 探索慢性髓系白血病骨髓细胞形态特征与酪氨酸激酶抑制剂治疗反应的关系，改进风险分层 | 598名慢性髓系白血病患者的1548张骨髓穿刺涂片 | 数字病理学 | 白血病 | 常规染色（骨髓涂片染色），深度学习图像分析 | 深度学习模型 | 图像 | 598名患者，1548张涂片，来自七个医疗中心 | 未明确说明 | 未明确说明 | AUROC（受试者工作特征曲线下面积） | 未明确说明 |
| 3758 | 2026-02-19 |
Transforming nephrology through artificial intelligence: a state-of-the-art roadmap for clinical integration
2026-Feb, Clinical kidney journal
IF:3.9Q1
DOI:10.1093/ckj/sfag004
PMID:41704427
|
综述 | 本文综述了人工智能（包括机器学习、深度学习和生成式AI）在肾脏病学领域的应用现状、临床整合挑战及未来发展方向 | 系统性地整合了AI在急性肾损伤、慢性肾脏病、透析和肾移植中的新兴应用，并强调了多模态数据整合、生成式AI和自适应决策支持范式（如强化学习、数字孪生）的创新潜力 | 临床工作流程整合有限，存在数据异质性、算法偏见、可解释性不足、监管不确定性等实施挑战 | 探讨AI在肾脏病学中的临床整合路径，推动个性化、高效和公平的肾脏疾病管理 | 急性肾损伤、慢性肾脏病、透析患者和肾移植受者 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 电子健康记录数据分析、重症监护室遥测、多组学数据整合 | 机器学习、深度学习、生成式AI、强化学习 | 电子健康记录、遥测数据、影像、病理图像、多组学数据 | NA | NA | 大语言模型、iBox系统 | NA | NA |
| 3759 | 2026-02-19 |
Incorporating artificial intelligence into imaging for surveillance and diagnosis of liver cancer: Innovations, challenges, and clinical translation
2026-Jan-30, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000001698
PMID:41616271
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综述 | 本文综述了人工智能在肝癌监测与诊断成像中的应用、创新、挑战及临床转化前景 | 探讨了基于深度学习的模型在超声、CT和MRI中提升小肿瘤检测、病灶分割与表征的潜力，以及多模态AI整合影像、病理和分子数据的创新方向 | 面临数据隐私、监管审批、成本可持续性和算法偏见等重大挑战，需大规模前瞻性多中心验证研究确认临床效益与安全性 | 评估人工智能在肝癌全程管理（从监测到诊断）中的变革潜力，推动其临床整合 | 原发性肝癌，主要包括肝细胞癌和肝内胆管癌 | 数字病理学, 计算机视觉 | 肝癌 | 超声, 对比增强CT, MRI, 数字病理 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3760 | 2026-02-19 |
A deep learning ensemble framework for multi-subtype renal tumor classification using contrast-enhanced CT
2026-Jan-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37283-7
PMID:41617760
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |