深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42964 篇文献，本页显示第 5121 - 5140 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5121 | 2026-02-06 |
Adaptive fusion based deep learning framework for restoring underwater image quality using multi scale attention features
2026-Jan-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-32519-4
PMID:41611737
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研究论文 | 本文提出了一种基于自适应融合的深度学习框架，利用多尺度注意力特征来恢复水下图像质量 | 提出了ERUI-MSAF模型，该模型集成了通道和空间注意力特征，并采用自适应双边滤波进行预处理，结合深度小波网络和EfficientNet进行特征融合，以自适应地强调水下图像中的信息特征和区域 | NA | 开发一种有效的方法来恢复水下图像，通过提高可见性和增强图像整体质量 | 水下图像 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习 | 图像 | 使用了EUVP和UIEB两个数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | 深度小波网络, EfficientNet | PSNR | NA |
| 5122 | 2026-02-06 |
Application of a novel approach for dementia prevalence prediction in Taiwan
2026-Jan-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34592-1
PMID:41519877
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研究论文 | 本研究提出了一种优化的机器学习模型FGOASVR，用于有效预测台湾的痴呆症患病率趋势 | 提出了一种新颖的飞鹅优化算法支持向量回归（FGOASVR）模型，用于痴呆症患病率预测，并在与多种统计、深度学习和混合模型的比较中表现出最高的准确性和稳定性 | 研究仅基于台湾的国民健康保险研究数据库数据，模型在其他地区或人群的泛化能力未经验证 | 预测痴呆症患病率趋势，以支持数据驱动的公共卫生预测和政策制定 | 台湾1998年至2023年的年度痴呆症诊断数据 | 机器学习 | 老年疾病 | NA | 支持向量回归（SVR），长短期记忆网络（LSTM） | 时间序列数据 | 1998年至2023年的年度痴呆症诊断数据（来自台湾NHIRD） | NA | FGOASVR, ARIMA, HWETS, LSTM, SVR, PSOSVR, DESVR, WOASVR, HHOSVR | 平均绝对百分比误差（MAPE），均方根误差（RMSE） | NA |
| 5123 | 2026-01-11 |
Automatic bone age assessment: a deep learning case study on the Brazilian population with a supporting mobile application prototype
2026-Jan-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34651-7
PMID:41513744
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5124 | 2026-02-06 |
An end-to-end framework for data lineage analysis covering link pattern recognition, fault diagnosis, and early warning
2026-Jan-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34522-1
PMID:41501163
|
研究论文 | 本文提出了一种基于数据血缘的端到端全链路智能分析框架（EEFL），用于链路模式识别、故障诊断和预警 | 结合图结构与深度学习算法，通过动态数据血缘图模型、图神经网络提取拓扑特征、时间卷积网络捕获长期依赖关系，并引入动态阈值预警机制，实现了链路故障的实时预测与追踪 | NA | 解决数据平台中实时预测和追踪数据链路故障的关键问题 | 数据链路及其故障（如数据中断、延迟异常、数据污染） | 机器学习 | NA | 图神经网络（GNN）、时间卷积网络（TCN）、贝叶斯优化、在线学习 | GNN, TCN | 企业数据和模拟数据 | NA | NA | 图神经网络, 时间卷积网络 | 准确率（Acc） | NA |
| 5125 | 2026-01-09 |
Research on return water temperature prediction model for casting cooling system based on deep learning
2026-Jan-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34510-5
PMID:41501340
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5126 | 2026-01-09 |
Two-stage deep learning approach for screening for anterior disk displacement of the temporomandibular joint using orthopantomograms
2026-Jan-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34657-1
PMID:41501357
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5127 | 2026-02-06 |
Design and evaluation of a remote damage control surgery real-time guidance system based on HoloLens 2 in low-speed network environments
2026-Jan-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34705-w
PMID:41491882
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研究论文 | 本研究旨在为低速网络环境开发并评估一种基于HoloLens 2的远程损伤控制手术实时指导系统 | 提出了一种结合多维损伤数据编码技术、WebSocket长链接协议和分片传输技术的系统，以缓解低速复杂网络环境下的数据传输延迟，并利用混合现实技术实现远程实时交互式手术指导 | 研究样本规模较小（仅28名学生），且仅针对颅脑创伤模型进行了评估，未涉及其他类型损伤或更广泛的临床场景 | 开发并评估一个适用于低速网络环境的远程损伤控制手术实时指导系统，以提升手术能力并提供实时高效的决策支持 | 由28名学生组成的四个手术团队，以及通过动物损伤平台构建的颅脑创伤模型 | 数字病理 | 颅脑创伤 | 多维损伤数据编码技术，WebSocket长链接协议，分片传输技术 | 多模态深度学习，决策树 | 多模态数据 | 28名学生（分为远程组和对照组） | NA | NA | 损伤判断评分，手术操作评分，整体有效性评分，手术时间，动物存活时间 | HoloLens 2沉浸式头戴显示设备，Wi-Fi通信协议 |
| 5128 | 2026-02-06 |
Application of deep learning technology in breast cancer: a systematic review of segmentation, detection, and classification approaches
2026-Jan-04, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-025-01502-5
PMID:41486277
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综述 | 本文对2020年至2024年间深度学习在乳腺癌影像学（包括分割、检测和分类）中的应用进行了系统性回顾，重点分析了模型架构、数据集特征、方法学质量及临床转化意义 | 系统性地比较了CNN、Transformer及混合架构在不同乳腺癌影像模态（如乳腺X线摄影、病理学、DBT、DCE-MRI）中的性能，并强调了全局上下文建模在特定场景（如致密乳腺、多视图输入）中的优势 | 大多数研究为回顾性、单中心设计，存在类别不平衡、人口统计学代表性狭窄、参考标准异质性高、缺乏外部或前瞻性验证等问题，导致潜在的偏倚、过拟合及公平性担忧 | 批判性评估深度学习在乳腺癌影像学中的最新进展，并探讨其临床转化潜力 | 深度学习模型在乳腺癌影像分割、检测和分类任务中的应用 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN, Transformer, 混合架构 | 影像数据（如乳腺X线摄影、病理图像、DBT、DCE-MRI） | NA | NA | U-Net变体, CNN分类器, Transformer | 准确率, AUC, 敏感性, Dice系数, IoU | NA |
| 5129 | 2026-01-05 |
Classification of pulmonary diseases using machine learning and deep learning models on GLI-2012 standardized spirometry features
2026-Jan-03, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-03335-7
PMID:41484760
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5130 | 2026-02-06 |
Molecular and multimodal biomarkers in Moyamoya disease: from pathogenic mechanisms to clinical translation
2026-Jan-03, European journal of medical research
IF:2.8Q2
DOI:10.1186/s40001-025-03769-9
PMID:41484923
|
综述 | 本文综述了烟雾病分子和多模态生物标志物的研究进展，涵盖从致病机制到临床转化的各个方面 | 系统整合了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、神经影像学和人工智能等多领域生物标志物研究，并提出了建立整合性多维框架的未来方向 | 临床可用的生物标志物仍然有限，缺乏足够的敏感性和特异性来预测疾病发作、进展或治疗反应 | 总结烟雾病生物标志物的最新进展，并探讨其向临床精准诊断和个性化治疗转化的路径 | 烟雾病 | 数字病理学 | 烟雾病 | 基因组学, 转录组学, 蛋白质组学, 代谢组学, 神经影像学, 人工智能, 机器学习 | 深度学习 | 基因组数据, 蛋白质组数据, 代谢组数据, 神经影像数据, 视网膜图像 | NA | NA | NA | 诊断准确率 | NA |
| 5131 | 2026-01-05 |
Diagnostic accuracy of deep learning using ultra-widefield fundus imaging for retinal detachment: a systematic review and meta-analysis
2026-Jan-03, BMC ophthalmology
IF:1.7Q3
DOI:10.1186/s12886-025-04605-8
PMID:41485001
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5132 | 2026-01-04 |
A multi-scale feature fusion of deep learning network for classifying acute leukemia genetic subtypes from blood smear images
2026-Jan-02, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-03985-z
PMID:41483382
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5133 | 2026-02-06 |
A PRISMA-based systematic review on advances in identity recognition and authentication using human biometric signals (2018-2023)
2026-Jan-02, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-025-01508-z
PMID:41485012
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系统综述 | 本文基于PRISMA指南，系统回顾了2018年至2023年间利用生理生物特征信号进行身份识别与认证的研究进展 | 系统比较了单模态与多模态生物特征系统的性能，并评估了深度学习与传统机器学习方法在生物特征识别中的效果 | 研究结果因数据集和协议而异，缺乏标准化评估基准和更大规模、更多样化的数据集 | 评估生理生物特征信号在身份认证和识别系统中的有效性和性能 | 2018年至2023年间发表的关于生物特征信号认证与识别的研究 | 机器学习 | NA | ECG, EEG, PPG信号处理技术 | 深度学习, 传统机器学习 | 生理信号数据 | 80篇纳入最终综述的文章，初始识别2,064条记录 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 5134 | 2026-02-06 |
Modulus Matching and Interface Enhancement: A Synergistic Strategy for Antidelamination High-Performance Stretchable Triboelectric Nanogenerator
2026-Jan, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202518027
PMID:41255257
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研究论文 | 本文提出了一种基于同源聚合物配对的协同策略，通过模量匹配和界面增强，构建了抗分层的高性能可拉伸摩擦纳米发电机 | 受生物系统中分子连续界面的启发，首次采用同源聚合物配对策略，结合超声空化处理，实现了模量匹配（比值<2）和界面韧性显著提升（达190 N·m），从根本上抑制了应力集中 | NA | 开发一种高性能、可拉伸且抗分层的摩擦纳米发电机，以满足可穿戴生物电子学对柔性自供能源的需求 | 摩擦纳米发电机的功能层（摩擦电层和电极）及其界面 | NA | NA | 超声空化处理 | NA | NA | NA | 深度学习算法 | NA | 准确率 | NA |
| 5135 | 2026-02-06 |
Bibliometric analysis of research on artificial İntelligence applications in breast cancer diagnosis
2026-Jan, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/09287329251362602
PMID:40831333
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综述 | 本文通过文献计量学方法分析了人工智能在乳腺癌诊断应用中的研究趋势，包括时间与地理分布 | 首次使用VOSviewer和Bibliometrix R对2013-2024年间该领域文献进行系统性文献计量分析，识别了关键主题、国家贡献和影响力文献 | 分析仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；文献计量方法主要反映数量趋势，未深入评估研究质量 | 通过文献计量分析揭示人工智能在乳腺癌诊断领域的研究格局、发展趋势和热点方向 | 2013-2024年间Web of Science收录的1537篇关于人工智能在乳腺癌诊断应用的学术文献 | 机器学习 | 乳腺癌 | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 1537篇文章 | VOSviewer, Bibliometrix R | NA | 引用次数 | NA |
| 5136 | 2026-02-06 |
Dual-task deep learning model for prediction of medulloblastoma molecular subgroups with preoperative brain MRI
2026-Jan, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02105-9
PMID:41117885
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研究论文 | 本研究开发了一种基于术前脑部MRI的双任务深度学习模型，用于预测髓母细胞瘤的分子亚型 | 提出了一种结合3D Swin Transformer骨干网络和基于Transformer的掩码解码器的双任务深度学习模型，通过联合优化肿瘤和小脑分割任务来提升分子亚型预测性能 | 研究样本量有限，且模型在独立测试队列中的泛化能力虽已展示，但可能仍需更多外部验证 | 开发一种深度学习模型，利用术前脑部MRI预测髓母细胞瘤的分子亚型 | 髓母细胞瘤患者 | 计算机视觉 | 髓母细胞瘤 | 术前多参数脑部MRI | 深度学习模型 | 图像 | 模型开发队列包括350名患者，独立测试队列包括126名患者 | NA | 3D Swin Transformer, Transformer-based mask decoder | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 5137 | 2026-02-06 |
Artificial Intelligence Supported Analysis of Anal Sphincter and Levator Ani Muscle Using Medical Imaging Techniques: A Systematic Review
2026-Jan, International urogynecology journal
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s00192-025-06385-7
PMID:41165777
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能在医学影像中分析肛管括约肌和耻骨直肠肌的应用 | 首次系统评估了该领域人工智能研究的报告质量，并识别了知识空白 | 纳入研究数量有限，且大多数模型尚未准备好广泛临床采用 | 评估人工智能在盆底成像中的应用及其报告质量 | 肛管括约肌和耻骨直肠肌相关的健康条件 | 医学影像分析 | 盆底疾病 | 超声和磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 40项研究 | NA | U-Net | 时间效率和临床可接受性 | NA |
| 5138 | 2026-02-06 |
Structural damage detection and safety assessment method based on machine vision and machine learning
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0341653
PMID:41628152
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研究论文 | 本研究提出了一种结合机器视觉与机器学习的结构损伤检测与安全评估新方法 | 提出了一种新颖的多尺度视觉框架，整合了深度学习和机器学习，实现了从粗粒度分类到细粒度分割的联合处理，并提取了七个可解释的损伤参数用于安全评估 | NA | 开发一种准确且可解释的结构安全评估方法 | 基础设施的结构损伤 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | NA | CNN, Transformer | 高分辨率图像 | NA | NA | ResNet-50, SegFormer | 准确率, F1分数, AUC | NA |
| 5139 | 2026-02-06 |
Deep learning and dual-radiomics model incorporating brachytherapy applicator type to predict radiation-induced acute rectal injury in cervical cancer patients
2026-Jan, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2026.100908
PMID:41631005
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研究论文 | 本研究开发了一个结合双放射组学与深度学习的模型，用于预测宫颈癌患者放疗后急性直肠损伤 | 首次将放射组学、剂量组学、深度学习特征及临床因素整合到列线图中，以预测宫颈癌放疗后的急性直肠损伤 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（200例），且仅来自两家医院，可能存在选择偏倚 | 提高宫颈癌患者放疗后急性直肠损伤的预测准确性 | 接受放疗的宫颈癌患者 | 数字病理学 | 宫颈癌 | CT成像 | CNN, XGBoost | 图像 | 200名宫颈癌患者（160例训练，40例内部验证，40例外部验证） | NA | ResNet_with_CBAM | AUC | NA |
| 5140 | 2026-02-06 |
Deep learning framework for RNA 5hmC prediction using RNA language model embeddings
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0341649
PMID:41632767
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研究论文 | 本研究提出了一种名为InTrans-RNA5hmC的双分支深度学习框架，用于预测RNA 5hmC修饰 | 结合了Inception分支和Transformer分支的双分支深度学习架构，并利用RNA语言模型RiNALMo的嵌入作为特征描述符 | 未明确说明模型的计算复杂度或对特定RNA序列类型的泛化能力 | 开发一种高效、准确的计算方法来预测RNA 5hmC修饰，以替代昂贵且耗时的实验方法 | RNA 5-羟甲基胞嘧啶（5hmC）修饰 | 自然语言处理 | 癌症 | RNA语言模型嵌入 | 深度学习 | 序列数据 | NA | NA | Inception, Transformer | 灵敏度, 平衡准确率, F1分数 | NA |