深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 40262 篇文献，本页显示第 641 - 660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 641 | 2026-02-11 |
Predicting suicidal and self-harm ideation using ecological momentary assessment: deep learning analysis in a general population sample
2026-Feb-10, BMC psychiatry
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12888-026-07815-6
PMID:41664026
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 642 | 2026-02-11 |
Methodological Considerations for Improving Deep Learning-Based Classification of Skin Lesions in High-Frequency Ultrasound Imaging
2026-Feb-10, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.70201
PMID:41665130
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 643 | 2026-02-11 |
Evaluation of KU-F40 automated microscope for parasitology: when artificial intelligence meets old school microscopy
2026-Feb-10, Journal of clinical microbiology
IF:6.1Q1
DOI:10.1128/jcm.00743-25
PMID:41665376
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研究论文 | 本文评估了结合自动化显微镜和深度学习人工智能的KU-F40粪便分析仪在诊断肠道寄生虫感染方面的性能 | 首次在广泛寄生虫种类上评估KU-F40自动化粪便分析仪的性能，结合了传统显微镜与人工智能技术 | 性能尚未达到阴性结果自动验证的筛查工具标准，缺乏10倍放大物镜，数据库寄生虫种类有限 | 评估KU-F40自动化粪便分析仪在肠道寄生虫感染诊断中的性能 | 比利时六家临床实验室的267份临床粪便样本及外部质量控制样本 | 数字病理学 | 肠道寄生虫感染 | 自动化显微镜检查，深度学习人工智能 | 深度学习模型 | 显微镜图像 | 267份临床粪便样本 | 未明确说明 | 未明确说明 | 灵敏度，特异性 | 未明确说明 |
| 644 | 2026-02-11 |
Calibrating Biased Distribution in VFM-derived Latent Space via Cross-Domain Geometric Consistency
2026-Feb-09, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2026.3662389
PMID:41662554
|
研究论文 | 提出一种基于跨域几何一致性的分布校准框架，用于解决视觉基础模型提取特征时存在的分布偏差问题 | 发现视觉基础模型（如CLIP、DINOv2）提取的特征分布几何形状具有跨域可迁移性，并利用该几何知识指导分布校准 | NA | 解决训练样本与真实分布之间的差距问题，特别是在数据异构和样本不平衡场景下 | 视觉基础模型提取的特征分布 | 计算机视觉 | NA | 特征提取 | 基础模型 | 图像特征 | NA | NA | CLIP, DINOv2 | NA | NA |
| 645 | 2026-02-11 |
Advanced deep learning strategies in nanopore RNA sequencing
2026-Feb-09, RNA biology
IF:3.6Q2
DOI:10.1080/15476286.2026.2627968
PMID:41663212
|
综述 | 本文综述了纳米孔直接RNA测序中用于分析RNA化学修饰的先进深度学习策略 | 重点介绍了针对数据稀缺、噪声和生物变异性挑战的专门学习框架和集成策略，以提高分辨率 | NA | 评估RNA修饰作为新兴生物标志物和治疗靶点，并利用人工智能解析纳米孔测序信号 | RNA分子的化学修饰（表观转录组） | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 纳米孔直接RNA测序 | CNN, RNN | 测序信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 646 | 2026-02-11 |
Expert-level probabilistic breathing event detector informs phenotyping of sleep apnea
2026-Feb-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69163-z
PMID:41663368
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研究论文 | 开发了一种自动呼吸事件检测器，用于定位和分类睡眠呼吸暂停事件，以辅助睡眠障碍性呼吸的诊断 | 采用端到端深度学习架构，模型输出概率性结果（称为“apnotyping”），与传统指数相比，能更有效地关联睡眠呼吸暂停的关键特征，如环路增益和咽部肌肉补偿 | 模型在泛化性方面可能存在限制，因为信号在不同中心间存在变异性，尽管已在多个队列中测试 | 开发一个自动检测器，以替代手动标注，提高睡眠呼吸暂停诊断的效率和准确性 | 睡眠障碍性呼吸事件，包括阻塞性呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、低通气和孤立性呼吸事件 | 机器学习 | 睡眠呼吸暂停 | 多导睡眠图 | 深度学习 | 多导睡眠图数据 | 训练集5456个多导睡眠图，测试集1099个多导睡眠图，来自六个队列 | NA | 端到端深度学习架构 | F1分数, 相关系数r² | NA |
| 647 | 2026-02-11 |
A dataset collected in real-world industrial control systems for network attack detection
2026-Feb-09, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06738-x
PMID:41663466
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研究论文 | 本文介绍了ICS-NAD数据集，这是一个在真实工业控制系统场景中收集的网络攻击检测数据集，包含多种攻击类型和流量模式 | 在真实工业控制系统环境中收集数据集，覆盖三个知名品牌和20种常见攻击类型，提供了原始网络流量和提取特征的完整标签 | 数据集仅包含三个ICS品牌，可能无法代表所有工业控制系统环境 | 为工业控制系统网络攻击检测研究提供高质量数据集 | 工业控制系统的网络流量数据 | 机器学习 | NA | 网络流量捕获（PCAP格式） | 机器学习分类模型，深度学习分类模型 | 网络流量数据（PCAP格式），特征数据（CSV格式） | 245.96 GB数据文件，包含原始流量和提取特征 | NA | NA | NA | NA |
| 648 | 2026-02-11 |
SwinCup-DiscNet: A fusion transformer framework for glaucoma diagnosis using optic disc and cup features
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-39065-7
PMID:41663489
|
研究论文 | 提出一种融合Transformer的框架SwinCup-DiscNet，用于通过视盘和视杯特征进行青光眼诊断 | 结合U-Net与注意力机制进行视盘和视杯分割，并集成Swin Transformer编码器提取特征，通过概率融合方法合并结构生物标志物（CDR）与深度学习特征进行分类 | NA | 开发一种有效的青光眼早期筛查方法 | 青光眼诊断 | 计算机视觉 | 青光眼 | NA | Transformer, CNN | 图像 | 三个公开数据集：LAG、ACRIMA和DRISTHI-GS | NA | U-Net, Swin Transformer | DSC IoU, 准确率, F1分数, CDR MAE | NA |
| 649 | 2026-02-11 |
Horizontal nystagmus identification with joint SAM segmentation and time series classification
2026-Feb-09, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00405-025-09950-4
PMID:41663530
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研究论文 | 本文提出了一种结合SAM分割和时间序列分类的水平性眼球震颤检测模型，旨在提高诊断效率 | 采用联合SAM分割和时间序列分类的方法，结合卷积神经网络消除视频中的无效干扰帧，并利用空间注意力和多尺度一维时间序列卷积分类器进行检测 | NA | 开发一种高效的水平性眼球震颤检测方法，以辅助前庭疾病的早期筛查和干预 | 水平性眼球震颤 | 计算机视觉 | 前庭疾病 | 深度学习 | CNN | 视频 | 临床收集的水平性眼球震颤视频数据集 | NA | SAM, 多尺度一维时间序列卷积分类器 | 准确率, 精确率 | NA |
| 650 | 2026-02-11 |
Non-local attention enhanced deep learning for robust cyberattack detection in industrial IoT-based SCADA systems
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37146-1
PMID:41663554
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 651 | 2026-02-11 |
SPCNNet: spiking point cloud neural network for morphological neuron classification
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38839-3
PMID:41663568
|
研究论文 | 提出了一种用于神经元形态分类的脉冲点云神经网络模型，可直接处理3D点云数据 | 首次将脉冲神经网络与3D点云处理结合，用于神经元形态分类，并设计了将SWC数据转换为脉冲点云的表示策略 | 未明确说明模型对计算资源的需求及在更大规模数据集上的泛化能力 | 改进神经元形态分类性能，揭示神经系统的功能特性和信息传递机制 | 神经元形态数据 | 计算机视觉 | NA | 3D点云处理，脉冲神经网络 | 脉冲神经网络 | 3D点云 | 两个NeuroMorpho数据集 | NA | SPCNNet | 准确率 | NA |
| 652 | 2026-02-11 |
A Novel Hybrid Approach To Drought Forecasting: Leveraging Feature Engineering And Ensemble Methods
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37206-6
PMID:41663599
|
研究论文 | 本文提出了一种结合特征工程与集成方法的混合干旱预测模型，以提高对复杂非线性气候模式的预测准确性 | 通过特征工程计算新特征，并将其与机器学习集成分类器结合，构建了一种新的混合干旱预测方法 | NA | 提高干旱预测的准确性，以应对气候变化对农业可持续性和灾害管理的影响 | 历史气象和环境参数数据集 | 机器学习 | NA | NA | 决策树, 支持向量机, 深度学习模型 | 气象和环境参数数据 | NA | NA | NA | 准确率, 精确率, F1分数 | NA |
| 653 | 2026-02-11 |
MM-GradCAM: an improved multimodal GradCAM method with 1D and 2D ECG data for detection of cardiac arrhythmia
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38654-w
PMID:41663616
|
研究论文 | 本文提出了一种改进的多模态GradCAM方法MM-GradCAM，结合1D ECG信号和2D ECG图像数据，用于心律失常检测并提供可解释性 | 首次将1D ECG信号和2D ECG图像数据结合，为两种数据格式提供单独的可解释性输出，验证了模型的临床意义 | 未明确提及方法在其他疾病或更大数据集上的泛化能力，以及计算资源的具体细节 | 开发一种可解释的人工智能方法，以提高心律失常自动检测的准确性和临床可信度 | 心电图（ECG）数据，包括1D信号和2D图像格式 | 计算机视觉, 自然语言处理 | 心血管疾病 | 心电图分析 | CNN | 图像, 信号 | 超过10,000名患者的数据集 | NA | 17层CNN | 准确率 | NA |
| 654 | 2026-02-11 |
Evaluation of deep learning models for segmentation of hippocampus volumes from MRI images in Alzheimer's disease
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38220-4
PMID:41663727
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 655 | 2026-02-11 |
Multimodal AI System for Plastic Surgery Diagnosis and Decision-Making Using Deep Learning of Psychological Questionnaires and Three-Dimensional Facial Data
2026-Feb-09, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-025-05600-6
PMID:41663766
|
研究论文 | 本文设计并开发了一种基于AI的整形外科推荐系统，利用3D照片和心理问卷数据提供个性化治疗建议 | 首次结合3D面部数据和心理问卷，通过深度学习构建个性化整形外科推荐系统，综合考虑患者心理状态和经济因素 | 研究样本限于18-55岁门诊患者，未涵盖所有年龄段或特殊人群，且依赖特定问卷数据 | 开发AI系统以提升整形外科治疗的个性化推荐准确性和患者满意度 | 5543例18-55岁整形外科门诊患者 | 计算机视觉 | NA | 3D摄影、心理问卷调查 | 深度学习 | 3D图像、文本数据 | 5543例 | NA | NA | 准确率、患者满意度 | NA |
| 656 | 2026-02-11 |
Noninvasive preoperative risk stratification of prostate cancer via a foundational model based deep learning with PSMA PET/CT
2026-Feb-09, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-026-15715-x
PMID:41663975
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 657 | 2026-02-11 |
Ultrasound-based attention-guided deep learning combined with radiomics to predict axillary lymph node metastasis in breast cancer
2026-Feb-09, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02208-3
PMID:41664021
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 658 | 2026-02-11 |
CMMSCL-DPI: cross-modal multi-structural contrastive learning for predicting drug-protein interactions
2026-Feb-09, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-026-02533-7
PMID:41664132
|
研究论文 | 提出一种用于预测药物-蛋白质相互作用的跨模态多结构对比学习模型CMMSCL-DPI | 将对比学习分别应用于蛋白质和药物的多维结构特征，并整合来自DPI异构图网络的交互特征以促进跨模态对比学习，有效捕捉蛋白质与药物之间的关键差异和相似性 | 未在摘要中明确说明 | 提高药物-蛋白质相互作用预测的准确性 | 药物和蛋白质 | 机器学习 | NA | 对比学习 | 深度学习 | 多模态数据 | 四个基准数据集 | NA | CMMSCL-DPI | NA | NA |
| 659 | 2026-02-11 |
K-CC-MoCo: A Fast k-Space-Based Respiratory Motion Correction for Highly Accelerated First-Pass Perfusion Cardiovascular MR
2026-Feb-09, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70287
PMID:41664248
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研究论文 | 本文提出了一种名为K-CC-MoCo的k空间呼吸运动校正方法，用于自由呼吸下高度加速的首过灌注心血管磁共振成像 | 直接在k空间估计和校正呼吸运动，无需初始图像重建，适用于高度加速采集，克服了传统图像域方法在模型和深度学习重建中的限制 | 未明确提及方法在极端运动或非刚性变形情况下的性能，也未讨论临床验证的广泛性 | 开发一种快速、高效的呼吸运动校正方法，以提升自由呼吸下高度加速首过灌注心血管磁共振的图像质量和重建性能 | 自由呼吸下的首过灌注心血管磁共振数据，包括数字幻影和真实采集数据 | 医学影像处理 | 心血管疾病 | 心血管磁共振成像，k空间运动校正 | NA | k空间数据，图像数据 | 未明确指定具体样本数量，但使用了数字幻影和真实自由呼吸采集数据 | NA | NA | SSIM | NA |
| 660 | 2026-02-11 |
Untargeted Metabolomic and Lipidomic Profiles of Gingival Crevicular Fluid in the Context of Periodontitis
2026-Feb-09, Journal of clinical periodontology
IF:5.8Q1
DOI:10.1111/jcpe.70105
PMID:41664514
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研究论文 | 本研究通过非靶向代谢组学和脂质组学分析，探索了健康个体与牙周炎患者龈沟液中的代谢物和脂质谱差异 | 首次结合亲水相互作用和反相液相色谱/质谱平台，并采用半监督深度学习方法进行代谢组学峰校正和数据分析，以全面表征牙周炎相关的代谢变化 | 样本量较小（健康组17人，牙周炎组19人），且为横断面研究，无法确定因果关系 | 探索牙周炎与健康状态下龈沟液的代谢组学和脂质组学差异，以增进对牙周炎生化机制的理解 | 龈沟液（GCF）样本，来自健康个体和牙周炎患者 | 代谢组学 | 牙周炎 | 非靶向代谢组学、脂质组学、亲水相互作用液相色谱/质谱、反相液相色谱/质谱 | 深度学习 | 代谢组学和脂质组学数据 | 36人（17名健康个体，19名牙周炎患者） | NA | NA | q值<0.05，|log2转换的倍数变化|>1 | NA |