深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 篇文献，本页显示第 5001 - 5020 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5001 | 2026-02-03 |
Functional and Clinical: An Explainable Deep Learning Model for Multimodal Alzheimer's Disease Classification
2026-Feb, Brain and behavior
IF:2.6Q3
DOI:10.1002/brb3.71240
PMID:41612899
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合功能磁共振成像和临床测试的多模态可解释深度学习模型，用于阿尔茨海默病的分类 | 采用多模态和可解释人工智能方法，通过补充临床数据克服小数据集限制，应用扰动排名解释特征重要性，并采用严格的留一交叉验证防止数据泄露 | 样本量较小且需要外部验证 | 提高阿尔茨海默病分类的准确性、可解释性和临床适用性 | 来自ADNI的52名参与者，包括阿尔茨海默病患者和对照组 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 功能磁共振成像 | CNN | 图像, 临床数据 | 52名参与者 | NA | 3D卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 5002 | 2026-02-03 |
Assessing the effect of bovine MSTN variants on pre-mRNA splicing
2026-Feb, Animal genetics
IF:1.8Q3
DOI:10.1002/age.70073
PMID:41614706
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研究论文 | 本文通过建立全长基因检测系统评估牛MSTN基因变异对前体mRNA剪接的影响，并验证了两种深度学习剪接预测工具的性能 | 首次建立针对牛MSTN基因的全长基因检测系统，并系统评估了五种错义变异对剪接的影响，同时验证了SpliceAI和Pangolin预测工具在农业遗传学中的应用效果 | 研究仅针对六种特定MSTN变异进行评估，未涵盖所有已知或潜在变异，且实验验证范围有限 | 评估牛MSTN基因变异对RNA剪接的功能影响，并验证深度学习剪接预测工具的准确性 | 牛MSTN基因的剪接变异，包括五种错义变异和一种已知的深度内含子剪接变异 | 生物信息学 | 肌肉生长异常 | 全长基因检测系统，RNA剪接分析 | 深度学习模型 | 基因序列数据 | 六种MSTN基因变异 | NA | SpliceAI, Pangolin | 预测与实验验证的一致性 | NA |
| 5003 | 2026-02-03 |
SSDA_AOA: Stacked Sparse Denoising Autoencoder With Archimedes Optimization Algorithm Based Oral Cancer Detection on Histopathological Images
2026-Feb-01, Oral diseases
IF:2.9Q1
DOI:10.1111/odi.70210
PMID:41622690
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研究论文 | 本文提出了一种基于堆叠稀疏去噪自编码器和阿基米德优化算法的口腔癌检测框架，用于从组织病理学图像中实现早期诊断 | 结合NASNet-Large模型提取特征、阿基米德优化算法进行降维和超参数调优，以及堆叠稀疏去噪自编码器进行分类，形成了一种新颖的计算机辅助诊断框架 | 未提及样本来源的多样性、外部验证集的缺乏以及计算资源的具体需求 | 开发一种计算机辅助诊断框架，以提升口腔癌的早期检测和分类准确性 | 口腔癌的组织病理学图像 | 数字病理学 | 口腔癌 | 组织病理学成像 | 自编码器, 优化算法 | 图像 | NA | NA | NASNet-Large, Stacked Sparse Denoising Autoencoder | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异度, F1分数 | NA |
| 5004 | 2026-02-03 |
Kilometer-scale convection-allowing model emulation using generative diffusion modeling
2026-Jan-30, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adv0423
PMID:41616057
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研究论文 | 本文提出了一种名为StormCast的生成扩散模型，用于模拟公里尺度的对流允许模型（CAM），以预测雷暴和中尺度对流系统的演变 | 首次成功应用生成扩散模型在公里尺度上模拟高分辨率大气动力学，包括对流集群演变、潮湿上升气流和冷池形态等物理真实过程 | 模型目前仅使用1小时时间步长进行预测，尚未验证更长时间尺度的预报能力 | 改进公里尺度区域机器学习天气预测及未来气候灾害动力降尺度 | 高分辨率快速更新（HRRR）业务对流允许模型（CAM）的模拟 | 机器学习 | NA | 生成扩散建模 | 生成扩散模型 | 大气状态变量数据 | NA | NA | StormCast（基于扩散模型的架构） | 1-6小时预报技能评分（针对复合雷达反射率） | NA |
| 5005 | 2026-02-03 |
Deep Learning and Noninvasive Sensors for Detecting Physiological Dysregulation: A Scoping Review
2026-Jan-30, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-025-02332-7
PMID:41615529
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5006 | 2026-02-03 |
End-to-End Platform for Electrocardiogram Analysis and Model Fine-Tuning: Development and Validation Study
2026-Jan-30, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/81116
PMID:41616241
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个名为ExChanGeAI的端到端开源网络平台，旨在简化心电图数据的分析流程和模型微调 | 提出了一个集成化、用户友好的开源平台，解决了心电图数据格式异构、预训练模型访问受限以及技术流程复杂等主要瓶颈，支持本地计算以确保数据隐私 | 未明确说明平台在处理极大规模数据集或实时临床部署时的具体性能限制 | 降低心电图深度学习分析的技术门槛，为临床研究人员和从业者提供易于使用的先进分析工具 | 心电图数据及其相关的深度学习分析任务 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习 | 心电图信号 | 使用了3个外部异构验证数据集，包括一个来自常规护理的新整理测试集 | NA | 多种最先进的心电图深度学习架构 | 模型泛化能力、资源效率 | 支持个人计算机部署，并可扩展至高性能计算基础设施，所有计算在本地执行 |
| 5007 | 2026-02-03 |
A probabilistic deep learning approach for choroid plexus segmentation in autism spectrum disorder
2026-Jan-30, NPP - digital psychiatry and neuroscience
DOI:10.1038/s44277-026-00056-1
PMID:41617769
|
研究论文 | 本文提出了一种用于自闭症谱系障碍中脉络丛分割的概率深度学习工具ASCHOPLEX，并评估了其在不同年龄组中的泛化能力 | 开发了一种能够通过患者特定数据进行微调的深度学习工具，并引入了概率方法以量化分割不确定性，从而评估模型置信度 | 在儿童数据上的准确性下降，表明在没有额外微调的情况下，对不同年龄组的泛化能力有限 | 开发并评估一种能够准确分割自闭症谱系障碍患者脉络丛的自动化工具，以支持大规模人群分析 | 自闭症谱系障碍患者和对照参与者的脉络丛 | 医学影像分析 | 自闭症谱系障碍 | 磁共振成像 | 深度学习模型 | 图像 | 本地数据集中的ASD和CON参与者，以及ABIDE数据集中的儿童和成人数据 | NA | NA | 准确性 | NA |
| 5008 | 2026-02-03 |
Trustworthy prediction of enzyme commission numbers using a hierarchical interpretable transformer
2026-Jan-30, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-68727-3
PMID:41617688
|
研究论文 | 本文提出了一种名为HIT-EC的分层可解释Transformer模型，用于准确且可信地预测酶委员会（EC）编号 | 采用四层Transformer架构以匹配EC编号的层次结构，结合局部和全局依赖关系进行多标签分类，并提出处理不完整EC编号标注的学习策略，作为证据深度学习模型提供生物学意义的解释方案 | 未明确提及模型在计算资源需求或特定EC类别泛化能力方面的具体限制 | 开发一个可信赖的EC编号预测模型，以改善酶功能理解和生物过程分析 | 酶蛋白序列及其对应的EC编号 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | Transformer | 蛋白质序列（文本数据） | 未明确指定具体样本数量，但提及使用大型数据集进行交叉验证和外部数据验证 | 未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow | 分层Transformer（HIT-EC） | 未明确列出具体指标，但提及预测性能的统计显著提升 | 未明确指定 |
| 5009 | 2026-02-03 |
Performance of Artificial Intelligence Tools in Axial Spondyloarthritis Imaging Assessment: a Systematic Literature Review and Meta-analysis
2026-Jan-30, Joint bone spine
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.jbspin.2026.106036
PMID:41621467
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统文献综述和荟萃分析，总结了人工智能技术在轴性脊柱关节炎影像评估中的性能表现 | 首次对AI在轴性脊柱关节炎多种影像模态（MRI、CT、CR）中相对于人类读者的性能进行了全面的系统综述和荟萃分析 | 研究存在异质性，且AI诊断仍需人类专家以确保临床安全性和准确性 | 评估人工智能技术在轴性脊柱关节炎影像解读中的性能，并与人类读者进行比较 | 轴性脊柱关节炎的影像数据，包括磁共振成像、计算机断层扫描和常规X线摄影 | 医学影像分析 | 轴性脊柱关节炎 | 磁共振成像、计算机断层扫描、常规X线摄影 | 深度学习 | 图像 | 33项研究（涉及1033篇参考文献，46篇全文审查） | NA | NA | 灵敏度、特异度、准确度、受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 5010 | 2026-02-03 |
Preoperative Prediction of Prolonged Operative Time in Laparoscopic Ovarian Cystectomy Using Convolutional Neural Network-Extracted Ultrasound Image Features
2026-Jan-30, Journal of minimally invasive gynecology
IF:3.5Q1
DOI:10.1016/j.jmig.2026.01.055
PMID:41621701
|
研究论文 | 本研究旨在通过结合临床变量和CNN提取的超声图像特征，预测腹腔镜卵巢囊肿切除术中手术时间延长的风险 | 首次将CNN提取的超声图像特征与传统临床变量结合，用于预测腹腔镜卵巢囊肿切除术的手术时间延长，提高了预测模型的AUC值 | 研究为单中心回顾性队列研究，样本量有限（247例患者），且CNN特征加入后AUC提升未达到统计学显著性，需要外部验证 | 预测腹腔镜卵巢囊肿切除术中手术时间延长，以支持术前风险分层和手术资源规划 | 接受腹腔镜卵巢囊肿切除术的良性卵巢肿瘤患者 | 计算机视觉 | 卵巢囊肿 | 超声成像 | CNN | 图像 | 247例患者 | NA | NA | AUC | NA |
| 5011 | 2026-02-03 |
Deep neural network-based biostatistical analysis for disease marker screening
2026-Jan-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34115-y
PMID:41611762
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度神经网络的新型生物标志物筛选框架，并与传统统计方法进行了比较 | 设计了一个可扩展的综合模型，用于多组学数据整合并增强模型解释性，结合了注意力机制与SHAP值分析 | 未明确说明，但可能包括对特定数据集（乳腺癌）的依赖以及模型在其他疾病上的泛化能力有待验证 | 开发一种更准确、可解释的生物标志物筛选方法，以克服传统统计方法在处理高维小样本数据时的局限性 | 乳腺癌生物标志物 | 生物统计学 | 乳腺癌 | 单细胞测序 | 深度神经网络 | 多组学数据 | NA | NA | NA | 灵敏度, 准确率, AUC | NA |
| 5012 | 2026-02-03 |
[Research progress of automated ergonomic assessment methods based on RULA and REBA]
2026-Jan-20, Zhonghua lao dong wei sheng zhi ye bing za zhi = Zhonghua laodong weisheng zhiyebing zazhi = Chinese journal of industrial hygiene and occupational diseases
|
综述 | 本文综述了基于RULA和REBA的自动化人机工效学接触风险评估技术的研究进展 | 系统性地总结了当前自动化评估方法在数据采集、处理、应用场景和准确性验证方面的现状与挑战，并展望了未来研究方向 | 当前研究主要受限于数据采集与传输的约束以及系统可靠性，多采用半自动化方法在模拟场景中进行 | 推动自动化人机工效学评估技术的发展与应用 | 基于RULA和REBA的自动化评估方法 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | 惯性测量单元(IMU), 常规/深度相机, 红外运动捕捉系统 | 深度学习算法 | 运动数据, 图像数据 | NA | NA | NA | Cohen's kappa (κ), 比例一致性指数(Po) | NA |
| 5013 | 2026-02-03 |
Deep visual detection system for oral squamous cell carcinoma
2026-Jan-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34332-5
PMID:41554886
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的视觉检测系统（DVDS），用于自动化检测口腔鳞状细胞癌（OSCC）的组织病理学图像 | 开发了一个基于EfficientNetB3的深度视觉检测系统，用于OSCC的自动化检测，并在两个公开数据集上验证了其优于DenseNet121和ResNet50的性能 | 研究使用了公开数据集，可能无法完全代表所有临床场景；模型性能可能受到数据集类别不平衡和图像质量的影响 | 开发一个自动化、快速且客观的深度学习系统，以辅助口腔鳞状细胞癌的早期诊断和临床决策 | 口腔鳞状细胞癌（OSCC）的组织病理学图像 | 数字病理学 | 口腔鳞状细胞癌 | 组织病理学图像分析 | CNN | 图像 | 两个公开数据集：Kaggle Oral Cancer Detection数据集（5192张图像，标记为正常或OSCC）和NDB-UFES数据集（3763张图像，分为OSCC、伴有异型增生的白斑和无异型增生的白斑） | TensorFlow, Keras | EfficientNetB3, DenseNet121, ResNet50 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性, 灵敏度 | NA |
| 5014 | 2026-02-03 |
A Public Image Dataset for Surface Defect Detection of Water-Based Coated Wood Products
2026-Jan-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06443-1
PMID:41535684
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研究论文 | 本文发布了一个用于水性涂装木制品表面缺陷检测的公共图像数据集 | 开发并公开了一个专门针对水性涂装木制品表面缺陷的高分辨率图像数据集，包含四种缺陷类型，数据采集自真实工业生产线 | NA | 为深度学习模型在真实工业装配线上的部署提供关键数据支持，促进自动化机器学习解决方案的开发 | 水性涂装木制品的表面缺陷，包括划痕、裂纹、气泡和孔洞 | 计算机视觉 | NA | 工业相机图像采集 | NA | 图像 | 13400张高分辨率图像，包含3645个气泡缺陷、3498个划痕缺陷、3256个裂纹缺陷和3001个孔洞缺陷 | NA | NA | NA | NA |
| 5015 | 2026-01-15 |
Lightweight deep learning model with spatial attention for accurate and efficient breast cancer prediction
2026-Jan-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34311-w
PMID:41530223
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5016 | 2026-02-03 |
A novel vision transformer model produces clock drawing test scores as accurate as expert human coders
2026-Jan-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34064-6
PMID:41530250
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的智能时钟评分系统，用于自动编码时钟绘图测试图像，以辅助阿尔茨海默病及相关痴呆症的筛查 | 引入了结构化排序的编码系统，将时钟绘图评分视为有序分类问题，而非传统的无序分类，并首次将Vision Transformer模型应用于该任务，实现了与专家人工编码相当的准确性 | 研究依赖于公开数据集，可能未涵盖所有临床变异情况；模型性能在特定评分区间可能存在偏差 | 开发自动化的时钟绘图测试评分系统，以替代人工编码，减少大规模研究中的偏见和成本 | 时钟绘图测试图像 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病及相关痴呆症 | 深度学习神经网络 | CNN, Vision Transformer | 图像 | 2011-2019年国家健康与老龄化趋势研究（NHATS）中的大规模公开时钟绘图图像库 | NA | ResNet101, EfficientNet, Vision Transformer | 加权Kappa系数 | NA |
| 5017 | 2026-01-12 |
Hybrid feature selection with novel deep learning model for COVID-19 risk prediction
2026-Jan-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35013-7
PMID:41519902
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5018 | 2026-02-03 |
sCellST predicts single-cell gene expression from H& E images
2026-Jan-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-67965-1
PMID:41513659
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习模型sCellST，用于从H&E染色图像预测单细胞基因表达 | 引入了一种能够从形态学直接预测单细胞基因表达的深度学习方法，相比现有基于图像块的方法，能捕捉更精细的形态变异 | NA | 从组织学图像预测基因表达，以研究组织空间结构和细胞多样性 | H&E染色图像和单细胞基因表达数据 | 数字病理学 | 癌症 | H&E染色，空间基因表达谱分析 | 深度学习 | 图像，基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5019 | 2026-02-03 |
Enhanced colorectal gland segmentation through multi-scale attention and contextual feature fusion
2026-Jan-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34548-5
PMID:41495415
|
研究论文 | 提出一种名为MAC-Net的深度学习模型，用于增强结直肠腺体分割，通过多尺度注意力和上下文特征融合提高分割精度 | 集成多尺度特征融合与注意力引导的上下文解码，通过通道注意力保留精细结构信息，增加编码器-解码器侧连接以增强判别特征学习，并在瓶颈处使用多尺度空间池化捕获全局上下文信息 | 未明确说明模型在更大规模或更多样化数据集上的泛化能力，也未详细讨论计算效率或实时应用的可能性 | 提高结直肠癌组织学图像中腺体分割的准确性和鲁棒性，以支持可靠的癌症分级、预后评估和治疗规划 | 结直肠癌组织学图像中的腺体结构 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 组织学图像分析 | 深度学习模型 | 图像 | 训练数据：EBHI-Seg数据集（2228张图像）；交叉验证数据：GIaS数据集（165张图像） | 未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow | MAC-Net（自定义架构，基于编码器-解码器结构，集成注意力机制和多尺度特征融合） | Dice系数, IoU, 精确率, 召回率 | 未明确指定 |
| 5020 | 2026-02-03 |
An intelligent hybrid deep learning-machine learning model for monthly groundwater level prediction
2026-Jan-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34292-w
PMID:41501104
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研究论文 | 本研究提出了一种结合粒子群优化、浣熊优化、门控循环单元和自适应神经模糊推理系统的混合人工智能模型，用于预测伊朗阿尔达比勒平原的月地下水水位 | 提出了一种名为PCGA的新型混合模型，首次将PSO-COO优化算法与GRU和ANFIS结合，用于优化参数并提取数据中的隐藏模式，从而提高了地下水水位预测的精度 | NA | 开发一种高精度的混合人工智能模型，用于预测月地下水水位，以支持环境保护 | 伊朗阿尔达比勒平原的月地下水水位数据 | 机器学习 | NA | NA | GRU, ANFIS | 时间序列数据 | NA | NA | GRU, ANFIS | 平均绝对误差, 纳什-萨特克利夫效率 | NA |