深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43016 篇文献，本页显示第 4061 - 4080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4061 | 2026-02-19 |
Machine learning algorithms for predicting colchicine resistance in familial Mediterranean fever
2026-Feb-17, Rheumatology (Oxford, England)
DOI:10.1093/rheumatology/keag096
PMID:41701173
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研究论文 | 本研究利用机器学习和深度学习算法预测成人家族性地中海热患者对秋水仙碱的耐药性 | 首次系统性地探索人工智能在预测成人FMF患者秋水仙碱耐药性方面的潜力，并开发了逻辑回归和全连接神经网络模型 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（965例），且仅基于单一中心数据，可能影响模型的泛化能力 | 预测成人家族性地中海热患者对秋水仙碱的耐药性，以辅助早期治疗决策 | 965名经遗传学确诊且至少有一年随访的成人FMF患者 | 机器学习 | 家族性地中海热 | NA | 逻辑回归, 全连接神经网络 | 临床数据 | 965例成人FMF患者 | NA | 全连接神经网络 | AUC, ROC曲线 | NA |
| 4062 | 2026-02-19 |
Frontiers in gas sensing with semiconducting metal oxide array electronic noses
2026-Feb-17, Dalton transactions (Cambridge, England : 2003)
DOI:10.1039/d5dt02516h
PMID:41701232
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综述 | 本文综述了基于半导体金属氧化物阵列电子鼻在气体传感领域的最新进展，重点关注甲醛、氨气、NO等气体的检测 | 强调了微纳工程、贵金属修饰、稀土掺杂、μLED光激活和rGO复合材料等创新材料策略，以及深度学习在提升选择性和预测精度方面的应用 | NA | 推动电子鼻系统在快速、选择性检测有害气体方面的发展 | 半导体金属氧化物阵列电子鼻系统 | 机器嗅觉 | NA | 微纳工程、贵金属修饰、稀土掺杂、μLED光激活、rGO复合材料 | 深度学习 | 气体传感器阵列数据 | NA | NA | NA | 选择性、预测精度 | NA |
| 4063 | 2026-02-19 |
Deep learning-based prediction of interfractional anatomic variations in prostate cancer radiotherapy
2026-Feb-17, Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al]
IF:2.7Q2
DOI:10.1007/s00066-026-02509-0
PMID:41701313
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于预测前列腺癌放疗中分次间的解剖变化，特别是基于膀胱体积和分次编号生成合成MVCT图像 | 提出了一种定制化的3D U-Net模型，利用非侵入性输入特征（膀胱体积和分次编号）预测每日解剖变化，为前列腺放疗提供患者特异性的解剖估计方法 | 研究为回顾性分析，样本量有限（700次MVCT扫描），且模型性能在膀胱体积变化较大时相关性中等，前列腺轮廓指标相关性较弱 | 提高前列腺癌放疗中分次间解剖变化的预测精度，以优化放疗剂量输送的准确性 | 前列腺癌患者接受螺旋断层放疗的MVCT扫描图像 | 数字病理 | 前列腺癌 | MVCT, KVCT | CNN | 图像 | 700次MVCT扫描（来自前列腺癌患者），其中84次用于测试 | NA | 3D U-Net | SSIM, NCC, Dice, MAE, MSE, MSD | NA |
| 4064 | 2026-02-19 |
ERBB2 as a Prognostic Biomarker in Prostate Cancer: Integration of Single-Cell Transcriptomics, Deep Learning, and Immunohistochemical Validation
2026-Feb-17, Biochemical genetics
IF:2.1Q3
DOI:10.1007/s10528-026-11333-1
PMID:41701406
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞转录组学、深度学习和免疫组化验证，揭示了ERBB2作为前列腺癌生化复发关键生物标志物的作用 | 首次将单细胞转录组学、深度学习与免疫组化验证相结合，识别并验证了ERBB2在前列腺癌生化复发中的关键预测作用 | 研究基于特定队列数据，需在更广泛人群中验证ERBB2的普适性；深度学习模型的可解释性有待进一步探索 | 识别与前列腺癌生化复发相关的关键基因，并验证其临床预后价值 | 前列腺癌患者及其相关基因表达数据 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序, 免疫组化 | 深度学习神经网络 | 转录组数据, 图像数据 | 前列腺癌单细胞RNA测序数据及独立验证队列的免疫组化样本 | NA | NA | 生化无复发生存期, P值, 风险比 | NA |
| 4065 | 2026-02-19 |
Improved image quality and greater diagnostic suitability in myocardial delayed enhancement CT with deep learning image reconstruction
2026-Feb-17, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-026-01958-y
PMID:41701468
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4066 | 2026-02-19 |
PGST: A prototype-guided parameter-efficient network for spatial transcriptomics prediction
2026-Feb-17, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3666148
PMID:41701590
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研究论文 | 本文提出了一种用于空间转录组学预测的原型引导参数高效网络PGST，以解决现有方法在空间特异性、跨域共表达模式利用、噪声鲁棒性和参数效率方面的不足 | 提出了原型引导的空间转录组学网络PGST，包含四个创新部分：基于极坐标嵌入策略的空间转录组学定向信号传播、原型引导的全局共特征聚合、通过共享解码器与重建损失强化的全局一致性，以及轻量级架构设计 | NA | 开发一种参数高效且能更好捕捉空间特异性和跨域共表达模式的空间转录组学基因表达预测方法 | 空间转录组学数据 | 计算生物学 | NA | 空间转录组学 | 图神经网络 | 空间转录组学数据 | NA | NA | 原型引导网络 | NA | NA |
| 4067 | 2026-02-19 |
OnUVS: An Online Motion Transfer Framework with Content-Texture Decoupling for High-Fidelity Ultrasound Video Synthesis
2026-Feb-17, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3661871
PMID:41701591
|
研究论文 | 提出了一种用于高保真超声视频合成的在线运动迁移框架OnUVS，通过内容-纹理解耦来模拟真实解剖运动 | 引入了弱监督的关键点学习以增强运动表示，设计了双解码器生成器来平衡内容和纹理特征，并采用了在线学习策略来平滑帧间连贯性 | NA | 解决罕见病例超声视频稀缺问题，通过合成高质量超声视频来辅助新手超声医师培训和深度学习模型训练 | 超声视频 | 计算机视觉 | 心血管疾病，盆底疾病 | 超声成像 | GAN | 视频 | NA | PyTorch | 双解码器生成器，多尺度判别器 | FVD（运动一致性），FID（图像保真度） | NA |
| 4068 | 2026-02-19 |
Alignment-Invertibility Regularization for Explainable Neural Networks
2026-Feb-17, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2026.3665728
PMID:41701606
|
研究论文 | 本文提出了一种通过正则化方法提升神经网络可解释性的新框架 | 首次形式化了可解释性的两个基本属性（对齐性和可逆性），并基于此理论提出了一个即插即用的优化器Bort，无需复杂的模型修改或重新设计 | 未明确说明该方法在更复杂或更大规模模型上的适用性限制 | 提升深度神经网络的可解释性，使其更适用于高可靠性行业 | 深度神经网络模型 | 机器学习 | NA | NA | CNN, Transformer | 图像 | 使用了MNIST、CIFAR-10和ImageNet等基准数据集 | NA | ResNet, DeiT | 分类准确率 | NA |
| 4069 | 2026-02-19 |
Assumption-Agnostic Deep Learning Framework for Holistic Clinical Trial Monitoring
2026-Feb-17, Therapeutic innovation & regulatory science
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s43441-026-00915-1
PMID:41703352
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研究论文 | 提出了一种假设无关的深度学习框架，用于临床试验中异常检测和质量容忍限监测 | 结合了分层非参数多维偏差评分方案和长短期记忆自编码器，无需依赖参数假设或历史先验，能处理异构纵向数据 | 评估主要基于模拟数据和案例研究，未在大量真实临床试验数据上进行广泛验证 | 开发一个假设无关的深度学习框架，用于临床试验的全面监测和异常检测 | 临床试验数据，包括程序、研究、站点和参与者层面的数字变量 | 机器学习 | NA | 异常检测 | LSTM, 自编码器 | 数字数据，文本的嵌入数字表示 | 基于真实世界试验结构和异常模式模拟的数据 | NA | 长短期记忆自编码器 | 异常信号区分能力，不必要的后续操作减少量，计算可扩展性 | NA |
| 4070 | 2026-02-19 |
Threat discrimination of real-world social interactions in schizotypal traits
2026-Feb-17, Psychonomic bulletin & review
IF:3.2Q1
DOI:10.3758/s13423-025-02821-3
PMID:41703359
|
研究论文 | 本研究探讨了具有精神分裂型特质的人群在真实社交互动中对威胁的辨别能力，并分析了社交情境对威胁检测的影响 | 首次使用深度学习模型对自然主义视频进行重新渲染，以解析社交互动中不同量的社交情境，并研究其对精神分裂型特质个体威胁辨别能力的影响 | 研究样本为非临床人群（N=161），结果可能无法完全推广到临床精神分裂症患者 | 探究社交情境如何影响具有精神分裂型特质个体的威胁检测能力 | 非临床人群中的个体，测量其精神分裂型特质和自闭特质 | 机器学习 | 精神分裂症谱系障碍 | 深度学习 | 深度学习模型 | 视频 | 161名非临床个体 | NA | NA | 威胁辨别能力 | NA |
| 4071 | 2026-02-19 |
Transforming a clinical study database into a structured database adapted to artificial intelligence applications
2026-Feb-16, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-02087-2
PMID:41692923
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研究论文 | 本文提出了一种将临床试验数据库转化为适合人工智能应用的结构化数据库的方法论和工具 | 开发了一套针对AI模型训练和测试的临床试验数据库整理框架，包括数据简化、质量控制和序列名称统一化 | 仅基于单一临床试验（EURAD）的MRI数据，方法可能需针对其他数据类型或试验进行调整 | 构建适用于人工智能工具训练或测试的医学影像数据库 | 法国EURAD临床试验中盆腔附件病变女性的MRI数据 | 计算机视觉 | 盆腔附件病变 | MRI | NA | 图像 | 713名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 4072 | 2026-02-19 |
Deep learning cascade networks for segmentation of fluorine-18 sodium fluoride positron emission tomography scans of equine metacarpo- and metatarsophalangeal joints outperform atlas-based method
2026-Feb-16, American journal of veterinary research
IF:1.3Q2
DOI:10.2460/ajvr.25.11.0421
PMID:41702054
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研究论文 | 本文开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的级联网络，用于分割马匹掌指关节和跖趾关节的氟-18氟化钠PET扫描图像，并证明其性能优于基于图谱的分割方法 | 首次创建了马匹掌指关节和跖趾关节的氟-18氟化钠PET扫描标注数据集，并采用级联CNN架构进行分割，在速度和准确性上均超越了传统的基于图谱的方法 | 研究样本量较小（共84次扫描，测试集仅8个），且采用回顾性便利抽样，可能影响模型的泛化能力 | 开发并评估一种深度学习模型，用于自动分割马匹掌指关节和跖趾关节的PET扫描图像，以提升图像量化分析的准确性和效率 | 马匹的掌指关节和跖趾关节（包括第三掌骨、近端指骨、近端籽骨及软组织）的氟-18氟化钠PET扫描图像 | 数字病理学 | NA | 氟-18氟化钠PET扫描，CT扫描 | CNN | 图像（PET和CT扫描） | 84次扫描（来自两个机构），测试集包含8个样本 | NA | 级联CNN | Dice系数 | NA |
| 4073 | 2026-02-19 |
Deep learning in lower gastrointestinal cancer detection: Advances in endoscopic, radiologic, and histopathologic diagnostics
2026-Feb-15, World journal of gastrointestinal oncology
IF:2.5Q3
DOI:10.4251/wjgo.v18.i2.115974
PMID:41695919
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综述 | 本文综述了深度学习在胃肠道癌症检测中的进展，重点关注内窥镜、放射学和病理学诊断 | 探讨了深度学习如何通过实时检测、自动分割和高精度分析，在胃肠道癌症诊断中超越传统方法，提高准确性和效率 | 面临数据集多样性不足、模型可解释性有限以及临床工作流整合的技术和伦理挑战 | 评估深度学习在提升胃肠道癌症早期检测准确性、速度和一致性方面的应用潜力 | 胃肠道癌症，特别是结直肠癌 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | 灵敏度, 特异性, AUC | NA |
| 4074 | 2026-02-19 |
Pioneering efficient deep learning architectures for enhanced hepatocellular carcinoma prediction and clinical translation
2026-Feb-15, World journal of gastrointestinal oncology
IF:2.5Q3
DOI:10.4251/wjgo.v18.i2.113870
PMID:41695935
|
综述 | 本文综述了高效深度学习架构在肝细胞癌预测和临床转化中的最新进展、挑战及未来方向 | 强调效率导向策略（如轻量级架构、模型压缩、数据高效方法）在深度学习临床部署中的核心作用，并探讨多模态融合及隐私保护技术 | 大多数研究为回顾性、单中心且样本量有限，缺乏严格的外部验证和多中心前瞻性试验 | 克服深度学习在肝细胞癌预测中计算成本高、资源受限环境部署难的挑战，推动临床转化 | 肝细胞癌的超声、CT、MRI、病理全切片图像及电子健康记录等多模态数据 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 超声、CT、MRI、组织病理学成像、电子健康记录分析 | CNN, RNN, Transformer | 图像, 文本 | NA | NA | MobileNet, EfficientNet | 灵敏度, 特异性 | NA |
| 4075 | 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 |
| 4076 | 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 |
| 4077 | 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 |
| 4078 | 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 |
| 4079 | 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
|
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 |
| 4080 | 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 |