深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42996 篇文献，本页显示第 4361 - 4380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4361 | 2026-02-15 |
YORU: Animal behavior detection with object-based approach for real-time closed-loop feedback
2026-Feb-13, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adw2109
PMID:41671367
|
研究论文 | 本文提出了一种基于物体检测深度学习算法的动物行为检测方法YORU，能够实时识别并分类多种社会行为，并实现闭环反馈光刺激 | 首次将行为直接定义为“行为对象”进行检测，突破了传统姿态估计方法的限制，实现了多个体近距离交互时的实时行为分析与精准光刺激反馈 | 未明确说明算法在极端光照条件或遮挡严重场景下的鲁棒性，也未提供跨物种泛化能力的定量评估 | 开发一种能够实时检测动物社会行为并实现闭环反馈的系统，以推动神经行为学研究 | 从脊椎动物到昆虫的多种动物物种的社会行为 | 计算机视觉 | NA | 深度学习物体检测 | CNN | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4362 | 2026-02-15 |
Medical students' mental health, quality of life, motivation, and learning approaches before, during and after COVID-19: findings from a 4-wave repeated cross-sectional survey
2026-Feb-13, Psychology, health & medicine
DOI:10.1080/13548506.2026.2623309
PMID:41686536
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研究论文 | 本研究通过四波重复横断面调查，探讨了医学生在COVID-19疫情前、期间及后心理健康、生活质量、学术动机和学习方式的变化 | 首次在医学生中纵向比较COVID-19疫情前、期间及后的心理与学术指标变化，并揭示了学习方式通过动机中介影响心理健康的机制 | 采用横断面设计而非纵向追踪同一群体，可能限制因果推断；样本仅来自单一医学院，外部效度有限 | 探究COVID-19疫情对医学生心理健康、生活质量、学术动机和学习方式的影响，并分析动机在学习方式与心理健康间的中介作用 | 医学生 | 医学教育研究 | NA | 问卷调查 | 线性回归模型, 中介模型 | 调查问卷数据 | 1860名医学生（四波独立队列） | NA | NA | NA | NA |
| 4363 | 2026-02-15 |
50 Years of Automated Face Recognition
2026-Feb-13, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2026.3664269
PMID:41686677
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综述 | 本文回顾了自动人脸识别技术过去50年的历史和技术演变，从早期的手工几何与统计方法到现代深度学习架构 | 系统梳理了人脸识别从手工方法到深度学习的技术演进，并分析了数据集规模、多样性与模型泛化能力之间的关系 | NA | 追溯自动人脸识别的历史发展，分析关键技术创新，并指出未来研究方向 | 自动人脸识别技术 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习 | 图像 | 超过1000万个身份的大规模图库 | NA | NA | 错误否定识别率, 错误肯定识别率 | NA |
| 4364 | 2026-02-15 |
A customized CNN model for signature authentication-Forensic implications
2026-Feb-13, Medicine, science, and the law
DOI:10.1177/00258024261420542
PMID:41686745
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研究论文 | 本研究定制了一个基于深度学习的卷积神经网络模型，用于签名认证，并在包含1400个签名图像的数据集上进行了训练、验证和测试 | 通过优化CNN架构和超参数，提出了一种定制化的深度学习模型，在签名认证任务中实现了较高的准确率，优于现有方法 | 模型仅在1400个签名图像的数据集上训练和测试，样本规模相对较小，可能限制其泛化能力 | 开发一个用于签名认证的深度学习模型，以区分真实签名和伪造签名 | 签名图像，包括真实签名和伪造签名 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，图像处理 | CNN | 图像 | 1400个签名图像（700个真实签名和700个伪造签名） | NA | 定制化的CNN架构 | 准确率, 精确率, 召回率（敏感性）, F1分数, 特异性 | NA |
| 4365 | 2026-02-15 |
Multi-class eye disease classification using deep learning EfficientNetB0 fusion techniques
2026-Feb-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35357-0
PMID:41688503
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4366 | 2026-02-15 |
Artificial Intelligence in Tuberculosis Imaging: A Global Bibliometric Analysis of Research Trends and Collaborations
2026-Feb-12, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2026.103348
PMID:41687417
|
文献计量分析 | 本文通过文献计量分析，全面描绘了人工智能在结核病影像学领域的研究趋势、合作网络、技术演进和新兴热点 | 首次对人工智能驱动的结核病影像学领域进行了全面的文献计量分析，系统梳理了其出版趋势、国际合作、成像模态和技术发展历程 | 分析仅基于Web of Science和Scopus数据库的英文文献，可能遗漏其他语言或数据库的相关研究 | 旨在通过文献计量分析，揭示人工智能在结核病影像学领域的研究格局、发展趋势和未来方向 | 2000年至2025年7月期间发表的关于人工智能在结核病影像学应用的英文文章和综述 | 医学影像分析 | 结核病 | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 556篇出版物 | CiteSpace, VOSviewer | NA | NA | NA |
| 4367 | 2026-02-15 |
Automatic field-of-view planning for magnetic resonance shoulder imaging using Deep Learning
2026-Feb-12, Journal of medical imaging and radiation sciences
IF:1.3Q3
DOI:10.1016/j.jmir.2026.102197
PMID:41687427
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于磁共振肩部成像中斜冠状面和斜矢状面视野的规划 | 首次将深度学习应用于肩部MRI斜平面视野的自动化规划，解决了该领域此前未充分探索的问题 | 研究为回顾性多中心设计，未来需要前瞻性验证以确认临床效果 | 开发自动化视野规划方法以减少人工依赖性、提高肩部MRI扫描的一致性和效率 | 肩部磁共振成像 | 计算机视觉 | NA | 磁共振成像 | YOLO | 图像 | 575例肩部MRI检查，来自四个中心 | NA | YOLOv11-OBB (n, s, m, l, x 变体) | 平均绝对切片差异, 交并比, 平均绝对角度差异 | NA |
| 4368 | 2026-02-15 |
Comprehensive 3D Optical Coherence Tomography Dataset for AMD and DME: Facilitating Deep-Learning-Based 3D Segmentation
2026-Feb-10, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06497-1
PMID:41667492
|
研究论文 | 本文提出了一个用于AMD和DME的3D OCT数据集，并基于BiFormer Block设计了一种新颖的3D分割网络 | 首次提供了针对AMD和DME的3D OCT数据集，并引入了基于BiFormer Block的新型3D分割网络，利用Bi-Level Routing Attention捕捉局部上下文和长距离依赖关系 | 数据集规模相对较小，仅包含224个体积图像，可能影响模型的泛化能力 | 促进基于深度学习的3D分割技术在AMD和DME领域的应用 | 年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病性黄斑水肿（DME）患者 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性, 糖尿病性黄斑水肿 | 光学相干断层扫描（OCT） | CNN | 3D体积图像 | 224个体积图像（122个AMD，102个DME） | NA | BiFormer Block | NA | NA |
| 4369 | 2026-02-15 |
HBID24K: A New Benchmark Dataset for Vulnerable Houbara Bustard and Intruder Detection in Wildlife Monitoring
2026-Feb-10, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06496-2
PMID:41667517
|
研究论文 | 本文提出了一个用于脆弱波斑鸨及入侵者检测的新基准数据集HBID24K，并评估了10种先进的目标检测模型 | 创建了首个针对脆弱波斑鸨及入侵者检测的大规模、多样化相机陷阱图像数据集，填补了该领域数据资源的空白 | 数据集主要来自特定栖息地环境，可能对泛化到其他生态环境的模型性能产生影响 | 通过深度学习目标检测技术，自动化监测脆弱波斑鸨并检测对其巢穴构成威胁的入侵者，以支持有效的物种保护 | 脆弱波斑鸨（鸟类）及其栖息地中的潜在入侵者 | 计算机视觉 | NA | 相机陷阱图像采集 | 目标检测模型 | 图像 | 24,318张相机陷阱图像（其中15,070张波斑鸨图像，9,248张入侵者图像） | NA | YOLOv10 | 多种评估指标 | NA |
| 4370 | 2026-02-15 |
Graph-Based Deep Learning Models for Predicting pKa Values of Protein-Ionizable Residues via Physically Inspired Feature Engineering
2026-Feb-09, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01681
PMID:41570305
|
研究论文 | 本研究提出了一种融合分子动力学模拟和深度学习模型的集成框架，用于提高蛋白质可电离残基pKa值的预测准确性 | 通过基于AMOEBA极化力场的高通量分子建模构建了富含原子静电和其他物理启发特征的蛋白质结构数据集，并训练了三种基于图的神经网络模型，在预测准确性上相比PROPKA3.5.1有显著提升 | NA | 提高蛋白质残基pKa值的预测准确性，以促进对酶活性和蛋白质-配体结合的理解，支持药物发现 | 蛋白质可电离残基，包括天冬氨酸、谷氨酸、赖氨酸和组氨酸 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟，AMOEBA极化力场 | 图神经网络，图注意力网络 | 蛋白质结构数据 | 基于PKAD-2数据集的实验测定pKa值 | NA | 图注意力网络 | 预测准确性 | NA |
| 4371 | 2026-02-15 |
[Expert consensus on the application of artificial intelligence in stomatology]
2026-Feb-09, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology
|
专家共识 | 本文提供了关于人工智能在口腔医学中应用的专家共识，全面概述了AI在疾病筛查、诊断辅助、治疗规划、预后预测和教育等领域的应用，并提出了数据治理、平台开发、伦理和监管方面的建议 | 通过深度学习与多模态分析，AI能高效整合锥束CT、口内扫描和电子健康记录数据，提升龋齿、牙髓病、牙周病、口腔黏膜病变及颌面创伤管理的精准度和效率，并推动组学研究、生物材料开发和实验室自动化 | 存在数据治理标准化不足、模型可解释性有限、隐私安全风险以及临床验证和监管框架不充分等挑战 | 为口腔医学从业者、医疗机构、研究者和行业利益相关者提供实用且统一的指导，促进AI在口腔医疗中的安全、规范和可持续发展 | 口腔医学领域，包括龋齿、牙髓病、牙周病、口腔黏膜病变、颌面创伤等疾病 | 数字病理 | 口腔疾病 | 深度学习，多模态分析 | NA | 图像，文本，电子健康记录 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4372 | 2026-02-15 |
Explainable AI-based analysis of human pancreas sections identifies traits of type 2 diabetes
2026-Feb-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69295-2
PMID:41663377
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研究论文 | 本研究利用可解释AI分析人类胰腺切片，识别2型糖尿病的组织学特征 | 首次结合千像素显微镜图像与可解释AI技术，量化胰腺中α细胞、δ细胞和神经元轴突等细微形态变化作为2型糖尿病生物标志物 | 研究样本仅来自活体捐赠者，未涵盖疾病全谱；组织学变化与血糖状态的因果关系仍需进一步验证 | 开发基于深度学习的组织病理学方法，预测2型糖尿病状态并识别相关生物标志物 | 人类胰腺组织切片（来自活体捐赠者） | 数字病理学 | 2型糖尿病 | 多重免疫荧光染色，显色染色，千像素显微镜成像 | 深度学习模型 | 全切片图像 | NA | NA | NA | 预测性能 | NA |
| 4373 | 2026-02-15 |
AW-EL-PINNs: A multi-task learning physics-informed neural network for Euler-Lagrange systems in optimal control problems
2026-Feb-09, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.108694
PMID:41687236
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研究论文 | 本文提出了一种结合自适应加权损失和欧拉-拉格朗日定理的物理信息神经网络（AW-EL-PINNs），用于求解最优控制问题中的欧拉-拉格朗日系统 | 创新性地将欧拉-拉格朗日定理与深度学习架构结合，建立多任务学习范式，并引入自适应损失加权机制动态平衡训练中的损失函数分量 | NA | 解决最优控制问题中的欧拉-拉格朗日系统，提高求解精度和稳定性 | 欧拉-拉格朗日系统在最优控制问题中的应用 | 机器学习 | NA | 物理信息神经网络 | PINNs | 数值模拟数据 | 五个数值示例 | NA | 物理信息神经网络 | 精度，稳定性 | NA |
| 4374 | 2026-02-15 |
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 | 本研究旨在开发和验证一个基于人工智能的框架，用于自动评估冠状动脉旁路移植术中的手术技术技能 | 首次将人工智能驱动的评估应用于高风险心脏手术中，结合视觉印象和工具轨迹准确性进行自动化技能评分 | 单中心观察性研究，样本可能有限，且依赖于完整的术中视频数据 | 开发并验证一个AI框架，用于客观、自动地评估CABG手术中的技术技能 | 接受择期冠状动脉旁路移植术的成年患者及其术中视频数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 计算机视觉，深度学习 | NA | 视频 | NA | NA | NA | 组内相关系数 | NA |
| 4375 | 2026-02-15 |
Deep learning in detecting bucket-handle meniscal tears on knee radiographs: Comparison with surgeon interpretations
2026-Feb-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/JCMA.0000000000001333
PMID:41462401
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研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在膝关节X光片上检测桶柄状半月板撕裂的可行性及诊断准确性，并与骨科医生的解读进行了比较 | 首次将深度学习模型应用于膝关节X光片上检测桶柄状半月板撕裂，并通过生成结合前后位和侧位视图的复合图像输入，实现了比骨科医生更高的诊断性能 | 研究样本主要来自单一机构，外部医院数据较少，可能影响模型的泛化能力；未详细说明模型的具体架构和训练细节 | 评估深度学习模型在膝关节X光片上检测桶柄状半月板撕裂的可行性及诊断准确性 | 膝关节X光片（包括前后位和侧位视图） | 计算机视觉 | 骨科疾病 | X光成像 | CNN | 图像 | 共496名患者（来自本机构的406名患者和外部医院的90名患者）的膝关节X光片 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, 精确率, F1分数 | NA |
| 4376 | 2026-02-15 |
AI-enhanced Centiloid quantification of amyloid PET images
2026-Feb, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.71162
PMID:41670187
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为DeepSUVR的深度学习方法，用于校正淀粉样蛋白PET图像的Centiloid量化，通过惩罚训练中不合理的纵向轨迹来提高量化的一致性和准确性 | 提出了一种新颖的AI方法，通过惩罚生物学上不合理的纵向轨迹，使模型能够在无需推理时纵向数据的情况下学习标准化摄取值比(SUVR)校正因子，从而显著提高跨示踪剂和研究的Centiloid一致性 | NA | 改进淀粉样蛋白(Aβ) PET图像的Centiloid量化，减少示踪剂和扫描仪之间的变异性，以支持临床决策和检测淀粉样蛋白的细微或早期变化 | 淀粉样蛋白PET图像 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 淀粉样蛋白正电子发射断层扫描(PET) | 深度学习 | 图像 | 训练数据来自2,129名参与者（7,149次Aβ PET扫描），验证数据来自10,543名参与者（15,807次Aβ PET扫描），涵盖10个外部数据集 | NA | NA | 相关性、变异性减少、与认知、视觉读取、神经病理学的关联强度、纵向一致性、效应大小 | NA |
| 4377 | 2026-02-15 |
LamNet: an alchemical-path-aware graph neural network to accelerate binding free energy calculations for drug discovery and beyond
2026-Feb, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwaf559
PMID:41675646
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研究论文 | 本文提出了一种名为LamNet的图神经网络，用于加速药物发现中的蛋白质-配体结合自由能计算 | 将端点分子状态和连接它们的炼金术路径（由λ参数化）整合到一个物理信息表示学习框架中，明确地沿着选定的热力学变换路径对自由能变化进行建模，并优化λ调度以改进传统AFEM的收敛性 | 未在摘要中明确说明 | 加速药物发现中蛋白质-配体结合自由能的准确预测 | 蛋白质-配体结合 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 图神经网络 | 分子结构数据 | 463个配体，16种蛋白质 | NA | LamNet | 相对结合自由能，绝对结合自由能 | NA |
| 4378 | 2026-02-15 |
An Effective Approach for Recognition of Crop Diseases Using Advanced Image Processing and YOLOv8
2026-Feb, Food science & nutrition
IF:3.5Q2
DOI:10.1002/fsn3.71504
PMID:41676010
|
研究论文 | 本文提出了一种结合先进图像处理和YOLOv8深度学习模型的方法，用于作物病害的识别与分类 | 采用局部对比度增强、小波变换、Sigmoid校正、伽马校正和中值滤波等先进图像处理技术预处理图像，并结合YOLOv8模型进行分割与分类，实现了高召回率和准确率的作物病害识别 | 未明确提及模型在未见过作物或环境条件下的泛化能力，以及计算资源需求的具体评估 | 开发一种计算机辅助方法，以自动检测和分类作物病害，提升农业病害管理效率 | 番茄、咖啡、黄瓜、橄榄和小麦等亚洲重要经济作物的病害 | 计算机视觉 | 作物病害 | 图像处理技术（局部对比度增强、小波变换、Sigmoid校正、伽马校正、中值滤波） | YOLOv8 | 图像 | 包含32种病害的混合数据集，具体样本数量未明确 | NA | YOLOv8 | 召回率, 准确率, 均方误差, 峰值信噪比 | NA |
| 4379 | 2026-02-15 |
Deep learning can automate chicken tibia-breaking strength quantification to improve animal welfare
2026-Jan-30, Poultry science
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.psj.2026.106549
PMID:41637790
|
研究论文 | 本文开发了一种端到端的深度学习流程，用于自动从鸡的X射线图像中分割胫骨并预测其断裂强度，以改善动物福利 | 首次提出一个自动化深度学习流程，结合U-Net分割和强度预测，实现了非侵入性、快速的鸡骨强度量化，超越了传统手动标注方法 | 模型性能虽优于手动方法，但预测与实测断裂强度的相关性仅为中等（皮尔逊相关系数0.74），且样本量有限（916张图像） | 开发一种自动化、非侵入性的方法来量化鸡胫骨断裂强度，以替代耗时的手动标注或破坏性尸检测试 | 鸡的胫骨（胫跗骨） | 计算机视觉 | NA | X射线成像 | CNN | 图像 | 916张经过筛选的鸡骨X射线图像 | NA | U-Net | Dice系数, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 4380 | 2026-02-15 |
Integrating multi-omic QTLs and predictive models reveals regulatory architectures at immune related GWAS loci in CD4+ T cells
2026-Jan-30, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.01.27.26344979
PMID:41646693
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研究论文 | 本研究通过整合多组学QTL数据和预测模型，揭示了CD4+ T细胞中免疫相关GWAS位点的调控架构 | 整合单细胞RNA测序和染色质可及性的分子QTL图谱，并结合基于染色质可及性数据训练的深度学习模型预测变异效应，系统性地融合了经验性和预测性方法 | 仅有一小部分经验检测到的分子QTL被预测模型发现，深度学习方法仅能解释4.7%的GWAS位点 | 解释遗传变异在复杂性状中的调控作用，特别是在免疫相关疾病中的功能机制 | 从362名捐赠者收集的CD4+ T细胞 | 计算生物学 | 免疫相关疾病 | 单细胞RNA测序, 染色质可及性分析 | 深度学习模型 | 基因组数据, 转录组数据, 表观基因组数据 | 362名捐赠者的CD4+ T细胞样本 | NA | NA | 相关性分析 | NA |