深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43462 篇文献，本页显示第 381 - 400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 381 | 2026-04-18 |
Artificial Intelligence and Machine Learning in Diagnostic Pathology: A Systematic Review of Applications, Challenges, and Clinical Implications
2026-Mar, Cureus
DOI:10.7759/cureus.105167
PMID:41994757
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系统综述 | 本文系统回顾了人工智能和机器学习在诊断病理学中的应用、挑战及临床意义 | 全面评估了AI/ML在多个病理学领域（如乳腺病理学、细胞病理学、神经病理学）中的最新进展、性能结果及实际挑战，并进行了结构化偏倚风险评估 | 纳入的研究大多为回顾性设计，依赖二手数据集，且总体偏倚风险主要为中等，主要与研究设计和适用性问题相关 | 探讨将人工智能和机器学习整合到诊断病理学中的进展、性能及挑战 | 2010年至2025年间发表的关于AI/ML在诊断病理学中应用的研究 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 382 | 2026-04-18 |
A novel lightweight hybrid CNN-ViT for maize leaf disease classification
2026-Feb-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41190-2
PMID:41741594
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研究论文 | 本文提出了一种新型轻量级混合CNN-ViT模型，用于玉米叶部病害分类 | 提出了一种受混合专家架构启发的轻量级混合模型，该模型集成了CNN和ViT组件，能够根据输入特征自适应地强调局部或全局特征 | 未明确说明模型在跨环境或不同光照条件下的泛化能力，也未讨论模型在移动设备上的实际部署性能 | 开发一种适用于实际农业部署的高性能、轻量级玉米病害自动诊断方法 | 玉米植株图像，特别是玉米叶部病害 | 计算机视觉 | 植物病害（玉米叶部病害） | 深度学习，计算机视觉 | CNN, ViT, 混合模型 | 图像 | 未明确说明具体样本数量，但提到使用了新颖的真实世界全玉米植株图像数据集 | 未明确说明 | 混合CNN-ViT架构（具体架构未命名），对比了MobileViT, PiT, EdgeNeXt, DeiT | 分类准确率 | 未明确说明 |
| 383 | 2026-04-18 |
Deep Learning Automated Measurement of Shunt Severity with Estimation of Uncertainty in 4D Flow MRI
2026-02, Radiology. Cardiothoracic imaging
DOI:10.1148/ryct.250138
PMID:41711549
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习系统，用于全自动测量4D流MRI中的体循环和肺循环血流，以评估分流严重性 | 提出了一种深度学习系统，能够全自动进行三维定位和二维分割来计算主动脉和肺动脉的净血流，并估计测量不确定性 | 研究样本量有限（共188例用于开发，71例用于验证），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚 | 评估深度学习系统在4D流MRI中全自动测量体循环和肺循环血流的可行性 | 临床4D流MRI检查数据，包括有和无分流的患者 | 医学影像分析 | 先天性心脏病 | 4D流MRI | CNN | MRI图像 | 188例用于开发，71例用于验证 | NA | 卷积神经网络 | Pearson相关系数, Bland-Altman分析 | NA |
| 384 | 2026-04-18 |
Sustainable probiotic production via AI: medium optimization and metabolic mechanisms in Bifidobacterium animalis ssp. lactis BB-12 using agricultural waste
2026, Critical reviews in food science and nutrition
IF:7.3Q1
DOI:10.1080/10408398.2025.2577224
PMID:41176159
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研究论文 | 本研究利用人工智能优化农业废弃物培养基，提升Bifidobacterium animalis ssp. lactis BB-12的益生菌生产效率，并通过代谢组学分析揭示其代谢机制 | 首次结合RSM、机器学习、深度学习和进化优化等多种AI方法，系统优化BB-12的农业废弃物培养基，并深入探究其代谢通路变化 | 研究仅针对BB-12单一菌株，未验证其他益生菌的适用性；农业废弃物的成分波动可能影响培养基的稳定性 | 优化BB-12的培养基配方，降低生产成本，并阐明培养基成分变化对菌株代谢的影响 | Bifidobacterium animalis ssp. lactis BB-12益生菌菌株 | 机器学习 | NA | 代谢组学分析、有机酸分析 | 机器学习、深度学习、进化优化算法 | 实验数据（OD、生长率、成本等） | 未明确具体样本数量，涉及多种培养基配方的优化实验 | 未明确指定，可能涉及多种框架 | Ridge-NSGAII（非支配排序遗传算法II） | OD（光密度）、生长率、成本、有机酸产量（乳酸、乙酸、丙酸） | NA |
| 385 | 2026-04-18 |
Deep learning [18F]-FDG-PET/CT‑based algorithm for tumor burden estimation in metastatic melanoma patients under immunotherapy
2026-01, Clinical and translational radiation oncology
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.ctro.2025.101063
PMID:41281625
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研究论文 | 本研究评估了一种基于[18F]-FDG-PET/CT的深度学习模型（PARS）在转移性黑色素瘤患者免疫治疗中用于病灶检测、分割和肿瘤负荷估计的性能 | 首次将深度学习算法PARS应用于转移性黑色素瘤患者的肿瘤负荷估计，并系统评估了其在病灶检测、分割和总体肿瘤负荷估计方面的性能 | 模型在肿瘤负荷估计上表现出显著变异性，总体肿瘤负荷被高估28.3%，患者个体水平肿瘤负荷被低估且一致性较差（ICC=0.28），骨病灶检测精度较低（32.9%） | 评估基于[18F]-FDG-PET/CT的深度学习模型在转移性黑色素瘤患者免疫治疗中用于肿瘤负荷估计的准确性和临床应用潜力 | 165名IV期黑色素瘤患者 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | [18F]-FDG-PET/CT成像 | 深度学习模型 | PET/CT图像 | 165名患者 | NA | PARS（PET-Assisted Reporting System） | 召回率（敏感性）、精确度、病灶体积一致性、肿瘤负荷估计准确性、组内相关系数（ICC）、中位数相对百分比差异（MRPD）、中位数绝对相对百分比差异（MARPD） | NA |
| 386 | 2026-04-18 |
XMP-Net: An XAI-Based Modified Xception Model for Recognizing Monkeypox and Other Skin Diseases
2026, BioMed research international
IF:2.6Q3
DOI:10.1155/bmri/1113178
PMID:41522723
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研究论文 | 本研究提出了一种基于Xception改进的深度学习模型XMP-Net，用于皮肤病的分类，特别关注猴痘的识别，并利用可解释人工智能技术增强模型预测的可信度 | 结合了改进的Xception架构与Grad-CAM和LIME等可解释人工智能技术，为皮肤病分类提供视觉解释，增强临床诊断的透明度和可靠性 | 模型在麻疹和水痘的分类准确率相对较低（分别为84.21%和77.27%），且研究仅针对四种皮肤类别，可能未涵盖所有相关皮肤病 | 开发一种可解释的深度学习模型，用于皮肤病的自动分类，特别关注猴痘的识别，以辅助临床诊断 | 皮肤图像，包括正常皮肤、水痘、麻疹和猴痘四种类别 | 计算机视觉 | 皮肤病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | Xception | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 387 | 2026-04-18 |
Encoding functional edges in graphs to model spatially varying relationships in the tumor microenvironment
2026, NPJ artificial intelligence
DOI:10.1038/s44387-026-00075-5
PMID:41783808
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研究论文 | 本文提出了一种名为SPIFEE的灵活图深度学习框架，用于建模肿瘤微环境并揭示跨多个生物组织层次的空间洞察 | 通过将空间变化的功能向量直接编码到图边中，增强了基于图的表示的表达能力，并采用模态无关的通用框架支持跨模态整合 | 未明确说明框架的计算复杂度或对大规模数据集的可扩展性限制 | 开发一个灵活框架以全面表征肿瘤微环境，促进个性化癌症分析 | 肿瘤微环境中的空间关系，包括细胞类型、表型簇和分子通路等实体 | 机器学习 | 癌症 | 多重免疫荧光、H&E组织病理学、空间转录组学 | 图深度学习 | 图像、空间转录组数据 | NA | NA | 图注意力机制 | NA | NA |
| 388 | 2026-04-18 |
OralHybridNet: A Deep Learning Framework for Multi-Label Classification of Dental Restorations and Prostheses in Panoramic Radiographs
2026 Jan-Dec, Inquiry : a journal of medical care organization, provision and financing
DOI:10.1177/00469580261439986
PMID:41972827
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研究论文 | 本文提出了一种名为OralHybridNet的混合深度学习框架，用于在口腔全景X光片中自动进行多标签分类，以识别牙科修复体和假体 | 提出了一种新颖的混合深度学习框架，结合了分层卷积神经网络、双注意力机制和自适应增强协议，并引入了混合特征选择算法来优化特征表示 | 未明确提及研究的局限性 | 开发一个自动化的深度学习框架，用于在口腔全景X光片中对牙科修复体和假体进行多标签分类 | 口腔全景X光片（OPG） | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 全景X光成像 | CNN, KNN | 图像 | 2047张临床医生标注的全景X光片 | NA | CustomDentalNet, OralNetXPlus, ResNet50 | 准确率, 精确率, AUC-ROC | NA |
| 389 | 2026-04-18 |
Learning Explainable Imaging-Genetics Associations Related to a Neurological Disorder
2026, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-032-05141-7_34
PMID:41988634
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研究论文 | 本文提出了一种可解释的深度学习框架NeuroPathX，用于揭示神经疾病中脑成像与遗传学之间的关联 | 引入了基于交叉注意力机制的早期融合策略，并设计了稀疏损失和通路相似性损失函数以增强模型的可解释性和鲁棒性 | 未明确提及模型在更广泛疾病或更大样本量下的泛化能力限制 | 研究神经疾病中脑结构变异与遗传通路之间的相互作用 | 自闭症谱系障碍和阿尔茨海默病 | 数字病理学 | 神经疾病 | MRI, 遗传学数据 | 深度学习 | 图像, 遗传数据 | NA | NA | 基于交叉注意力机制的早期融合框架 | NA | NA |
| 390 | 2026-04-18 |
The application of artificial intelligence in the intersection of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease and cardiovascular diseases
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1788249
PMID:41993162
|
综述 | 本文综述了人工智能在代谢功能障碍相关脂肪性肝病与心血管疾病交叉领域的应用 | 强调人工智能能够整合临床、影像和多组学数据，提高MASLD诊断和肝纤维化分期的精确度，并优于传统风险评估工具 | 面临数据质量和模型泛化等挑战 | 评估人工智能在MASLD与CVD交叉领域的风险预测、机制理解和临床干预中的应用 | 代谢功能障碍相关脂肪性肝病和心血管疾病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 临床数据, 影像数据, 多组学数据 | NA | NA | NA | AUC | NA |
| 391 | 2026-04-18 |
Automated deep learning based detection of cellular deposits on clinically used ECMO membrane lungs
2026, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2026.1771574
PMID:41993244
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化工具，用于检测临床使用的ECMO膜肺上的细胞沉积 | 首次将Mask R-CNN与ResNet 101骨干网络结合扩张卷积应用于ECMO膜肺细胞沉积的实例分割，在重叠和低强度细胞核分割方面优于U-Net类方法 | 未明确说明模型在更广泛临床样本上的泛化能力，且依赖荧光显微镜图像 | 开发自动化工具以支持ECMO并发症中细胞沉积机制的研究 | ECMO膜肺空心纤维垫上的细胞核沉积 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 荧光显微镜 | CNN | 图像 | NA | NA | Mask R-CNN, ResNet 101, U-Net, Cellpose, StarDist | 细胞核计数准确率, 面积准确率 | NA |
| 392 | 2026-04-18 |
Voxel-accurate MRI-microscopy Correlation Enables AI-powered Prediction of Brain Disease States
2026, Theranostics
IF:12.4Q1
DOI:10.7150/thno.125235
PMID:41993630
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为BRIDGE的平台，该平台通过整合体内MRI、体内双光子显微镜和体外超分辨率显微镜，首次实现了MRI信号与生物学真实情况在体素级别上的精确映射，并用于训练卷积神经网络以提升MRI的有效分辨率 | 首次开发了BRIDGE平台，实现了体内、纵向、体素精确的MRI信号到其生物学真实情况的映射，并利用该平台识别了乳腺癌脑转移早期定植的微环境血管生物标志物 | NA | 建立MRI信号的微观生物学基础，并利用深度学习预测脑部疾病状态 | 脑部（健康与患病状态），具体包括乳腺癌脑转移的异种移植模型和胶质瘤 | 数字病理学 | 脑癌（乳腺癌脑转移、胶质瘤） | 体内磁共振成像（MRI）、体内双光子显微镜（2P）、体外超分辨率显微镜 | CNN | 图像（MRI图像、显微镜图像） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 393 | 2026-04-18 |
Circulating tumor cell detection in cancer patients using in-flow deep learning holography
2026, Npj biosensing
DOI:10.1038/s44328-026-00084-z
PMID:41993926
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研究论文 | 本文介绍了一种结合微流控富集、深度学习图像分析和免疫荧光分析的流式数字全息显微镜系统，用于提高循环肿瘤细胞检测的敏感性和特异性 | 整合惯性微流控预处理与双模态成像（全息术和荧光传感），并利用深度学习模型提供细胞形态学置信度，可实时结合免疫荧光标准进行CTC计数，且能检测到传统EpCAM标记可能漏检的PSMA阳性CTC | 仅进行了小规模试点研究（13名晚期前列腺癌患者和8名健康对照），样本量有限，需进一步验证 | 开发一种高灵敏度、高特异性的循环肿瘤细胞检测方法，用于癌症早期检测、预后评估和疾病监测 | 循环肿瘤细胞（CTCs），来自晚期前列腺癌患者和健康对照的血液样本 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 数字全息显微镜，微流控富集，免疫荧光分析 | 深度学习模型 | 图像（全息和荧光图像） | 13名晚期前列腺癌患者和8名健康对照的血液样本 | NA | NA | 患者水平假阳性率（1细胞/毫升），CTC计数 | NA |
| 394 | 2026-04-18 |
A multimodal deep learning-based model for posture asymmetry recognition and sports injury risk prediction in adolescent table tennis athletes
2026, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2026.1800522
PMID:41994050
|
研究论文 | 本研究开发了一个多模态深度学习框架，用于自动识别青少年乒乓球运动员的姿态不对称模式并评估其生物力学损伤风险水平 | 提出了一个集成视频RGB序列、骨骼关键点轨迹和运动学参数的多模态深度学习框架，通过跨模态注意力机制、加权图卷积网络和时间卷积网络实现姿态不对称识别和损伤风险预测 | 研究基于专家评估的姿态偏差标准进行生物力学风险分层，用于筛查目的，而非经过纵向验证的损伤发生预测 | 开发智能评估系统，用于青少年乒乓球运动员的训练监测和损伤预防 | 青少年乒乓球运动员 | 计算机视觉 | 运动损伤 | 视频分析, 运动捕捉 | 深度学习 | 视频, 骨骼关键点, 运动学参数 | TTStroke-21数据集 | NA | 加权图卷积网络, 时间卷积网络 | NA | NA |
| 395 | 2026-04-18 |
Protein design, generative AI and biological security
2026, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2026.1817535
PMID:41994287
|
综述 | 本文回顾了生成式人工智能在蛋白质设计领域的当前发展，评估了其双重用途影响，并讨论了平衡科学进步与生物安全的相称缓解策略 | 深入探讨了AI驱动的蛋白质设计在生物安全方面带来的新机遇（如检测生物制剂、开发病毒表面蛋白结合剂）与新风险（如设计出功能等效但序列相似性低的毒素），并提出了分层的缓解策略 | 文章为综述性质，未进行具体的实验验证或模型开发，主要基于现有文献和趋势进行分析，因此可能未涵盖所有新兴风险或技术细节 | 评估生成式人工智能在蛋白质设计中的双重用途影响，并探讨如何平衡科学创新与生物安全风险 | AI驱动的蛋白质设计技术及其在生物安全领域的应用与潜在风险 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 生成模型 | 蛋白质序列与结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 396 | 2026-04-18 |
Artificial intelligence in the diagnosis of thyroid diseases: applications and challenges
2026, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2026.1740915
PMID:41994322
|
综述 | 本文综述了人工智能在甲状腺疾病诊断中的最新应用，并深入分析了其面临的挑战 | 通过整合跨模态研究，揭示了AI在不同成像模态中的应用，并强调了其在特征提取和风险分层中的潜在价值 | 面临数据异质性（跨机构和设备数据差异导致模型性能下降）和可解释性不足（深度学习模型作为“黑箱”，难以提供透明决策依据）等关键挑战 | 探讨人工智能在甲状腺疾病诊断中的应用及其挑战 | 甲状腺疾病 | 数字病理学 | 甲状腺疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 397 | 2026-04-18 |
Application of machine learning and deep learning in the diagnosis and treatment of inguinal hernia: a narrative review
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1743178
PMID:41994435
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综述 | 本文综述了机器学习和深度学习在腹股沟疝诊断与治疗中的应用现状与前景 | 系统性地总结了AI在腹股沟疝诊疗中的最新进展，并指出了生成式AI等新兴技术的潜力与挑战 | 生成式AI的准确性和可靠性仍需进一步验证，且文章为叙述性综述，未进行定量分析 | 回顾并总结机器学习和深度学习在腹股沟疝诊疗领域的应用，为临床实践和技术创新提供参考 | 腹股沟疝的诊断与治疗 | 机器学习 | 腹股沟疝 | NA | 深度学习 | 图像, 视频, 非结构化数据 | NA | NA | 深度神经网络 | NA | NA |
| 398 | 2026-04-18 |
Few-shot deployment of pretrained MRI transformers in brain imaging tasks
2026, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2026.1771088
PMID:41994558
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研究论文 | 本研究提出了一种用于在数据受限的临床环境中，对预训练的MRI Transformer模型进行少样本部署的实用框架 | 提出了一种融合预训练MAE全局嵌入与局部CNN特征的混合架构MAE-FUnet，用于医学图像分割；在少样本设置下，实现了高效的模型部署和卓越的性能 | 研究主要聚焦于脑部MRI成像任务，其通用性在其他医学影像模态或解剖区域中尚未验证；实验在受控的少样本设置下进行，真实世界数据分布复杂性可能带来挑战 | 开发一个实用的框架，以解决医学影像中标注数据稀缺的问题，实现预训练Transformer模型在多种脑部成像任务中的少样本高效部署 | 多队列脑部MRI数据集，包括NACC、ADNI、OASIS、NFBS、SynthStrip和MRBrainS18 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 掩码自编码器预训练策略 | Transformer, CNN | MRI图像 | 超过3100万张2D切片的大规模多队列脑部MRI数据集 | NA | Masked Autoencoder, MAE-FUnet | 准确率, Dice系数, IoU分数 | NA |
| 399 | 2026-04-18 |
Advances in ultrasound for preoperative molecular subtyping of malignant breast tumors
2026, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2026.1774951
PMID:41994636
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综述 | 本文综述了超声技术在术前恶性乳腺肿瘤分子分型（如luminal A、luminal B、HER2富集和三阴性）中的最新进展，涵盖传统超声特征分析、弹性成像、超声造影、微血管成像、影像组学和深度学习等方法 | 系统整合了多种超声技术（包括超声造影、微血管成像、弹性成像及多参数机器学习模型）在术前分子分型中的应用，并强调了方法学严谨性、可解释性和临床转化路径 | 研究存在参考标准异质性、单中心回顾性设计、类别不平衡和外部验证有限等主要障碍 | 支持术前乳腺肿瘤分子分型推断和生物标志物相关风险分层，以指导系统治疗选择和预后评估 | 恶性乳腺肿瘤 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 超声技术（包括B型超声、弹性成像、超声造影、微血管成像） | 深度学习, 机器学习 | 超声图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 400 | 2026-04-18 |
MRI augmented with novel artificial intelligence system is equivalent to CT in glenoid imaging
2025-Nov-04, Shoulder & elbow
IF:1.5Q3
DOI:10.1177/17585732251392203
PMID:41199812
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研究论文 | 本研究通过深度学习算法自动分割MRI图像，并与CT图像进行对比，评估MRI在肩关节前向不稳定中替代CT作为首选成像方式的可行性 | 开发了一种定制深度学习算法，用于自动分割MRI图像，实现了与CT近乎相同的解剖定义，同时具备软组织可视化和避免电离辐射的优势 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（共64例患者），且仅针对特定MRI序列（T1脂肪抑制和VIBE MRI关节造影图像）进行验证 | 评估MRI是否能在肩关节前向不稳定的骨丢失测量中替代CT作为首选成像方式 | 肩关节前向不稳定患者的MRI和CT扫描图像 | 医学影像分析 | 肩关节前向不稳定 | MRI（T1脂肪抑制和VIBE序列）、CT | 深度学习算法 | 图像 | 64例患者（39例T1脂肪抑制MRI，25例VIBE MRI关节造影） | NA | NA | Dice相似系数, Spearman相关系数 | NA |