深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46085 篇文献，本页显示第 7381 - 7400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7381 | 2026-03-13 |
Bridging innovation and clinical reality: Interpreting the comparative study of deep learning models for multi-class upper gastrointestinal disease segmentation
2026-Feb-28, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v32.i8.115297
PMID:41809884
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评论 | 本文评论了一项关于深度学习模型在上消化道疾病多类别分割中的比较研究，强调其从技术突破向临床验证的关键转变 | 该研究首次进行了最全面的深度学习模型比较，使用了一个新颖的3313张图像、九类临床数据集，并提出了面向临床部署的验证框架 | NA | 加速安全、可泛化且符合伦理的自动化内窥镜辅助系统的临床采用 | 上消化道疾病的多类别分割 | 计算机视觉 | 上消化道疾病 | NA | 深度学习模型 | 图像 | 3313张图像，包含九类临床数据，以及公开的EDD2020基准数据集 | NA | Swin-UMamba-D, SegFormer | 分割准确性 | NA |
| 7382 | 2026-03-13 |
Enhanced CT-based deep learning radiomics and biological correlations for predicting immunotherapy efficacy in advanced non-small cell lung cancer
2026-Feb-28, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-aw-2287
PMID:41815118
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研究论文 | 本研究构建了一个结合临床特征、增强CT影像组学和深度学习特征的预测模型，用于评估晚期非小细胞肺癌患者免疫治疗的持久临床获益 | 整合临床特征、增强CT影像组学特征和深度学习特征，并利用放射基因组数据提供预测的生物学解释 | 研究为回顾性分析，样本量有限（201名患者），且数据部分来源于公共数据库 | 预测晚期非小细胞肺癌患者免疫治疗的疗效 | 晚期非小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 增强CT成像，转录组测序 | 深度学习，影像组学 | CT图像，临床数据，转录组数据 | 201名晚期非小细胞肺癌患者 | PyTorch（推断自ResNet使用），Scikit-learn（推断自LASSO使用） | ResNet-34 | AUC | NA |
| 7383 | 2026-03-13 |
Multi-parameter magnetic resonance imaging (MRI) deep learning radiomics predicts complete response after induction immunochemotherapy in locally advanced nasopharyngeal carcinoma
2026-Feb-28, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1945
PMID:41815125
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个多模态融合模型，结合传统MRI影像组学特征与深度学习影像组学特征，用于预测局部晚期鼻咽癌患者在接受诱导免疫化疗后早期达到完全缓解的可能性 | 首次将传统MRI影像组学特征与深度学习影像组学特征进行多模态融合，以预测局部晚期鼻咽癌患者诱导免疫化疗后的完全缓解，为个性化治疗决策提供新工具 | 研究为单中心回顾性分析，样本量相对有限（230例），且缺乏外部验证队列，未来需要多中心前瞻性研究进一步验证模型的泛化能力 | 开发并验证一个能够预测局部晚期鼻咽癌患者在接受诱导免疫化疗后早期达到完全缓解的预测模型 | 局部晚期鼻咽癌患者 | 数字病理学 | 鼻咽癌 | 多参数磁共振成像 | 机器学习算法 | MRI图像 | 230例经活检确诊的局部晚期鼻咽癌患者 | NA | NA | AUC, 95%置信区间, 决策曲线分析 | NA |
| 7384 | 2026-03-13 |
Metastatic patterns, prognostic factors, and deep learning model development in primary gastrointestinal melanoma: a retrospective cohort analysis
2026-Feb-28, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1701
PMID:41815154
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研究论文 | 本研究通过回顾性队列分析，探讨了原发性胃肠道黑色素瘤的转移模式、预后因素，并开发了深度学习模型用于预测生存率 | 首次系统分析了原发性胃肠道黑色素瘤的转移模式和预后因素，并开发了深度学习模型进行生存预测 | 研究基于回顾性数据库（SEER），可能存在选择偏倚，且未详细说明深度学习模型的具体架构 | 调查原发性胃肠道黑色素瘤的转移模式、预后因素，并开发预测总体生存率和癌症特异性生存率的深度学习模型 | 原发性胃肠道黑色素瘤患者 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 回顾性队列分析，Cox回归分析 | 深度学习模型 | 临床数据 | 来自SEER数据库的患者队列，具体数量未明确说明，但分为发现队列（80%）和验证队列（20%） | NA | NA | AUC | NA |
| 7385 | 2026-03-13 |
A multimodal fusion model for bone tumor benign and malignant diagnosis: development and validation with clinical text and radiographs
2026-Feb-28, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1832
PMID:41815162
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种融合深度学习与Dempster-Shafer证据理论的多模态模型，用于术前区分良性与中间型/恶性骨肿瘤 | 首次将深度学习与Dempster-Shafer证据理论结合，融合临床文本和X射线图像进行骨肿瘤良恶性诊断，相比单模态方法和其他基线融合模型性能更优 | 单中心回顾性研究，样本量有限（319例），需多中心前瞻性研究进一步验证 | 开发并验证一种精确的术前诊断工具，用于区分良性与中间型/恶性骨肿瘤 | 319例经病理确诊的骨肿瘤患者 | 数字病理 | 骨肿瘤 | 深度学习, Dempster-Shafer证据理论 | 多模态融合模型 | 文本, 图像 | 319例患者（含文本数据和X射线图像） | NA | NA | AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 7386 | 2026-03-13 |
Narrative review: the research advances of artificial intelligence in the prediction of pulmonary nodule growth
2026-Feb-28, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-2025-1580
PMID:41816407
|
综述 | 本文是一篇叙述性综述，总结了人工智能在预测CT图像上肺结节生长方面的研究进展、模型性能比较以及临床转化中的关键挑战与未来方向 | 系统综述了AI在肺结节生长预测中的三类工作流程（基线CT模型、纵向CT模型、基于生长相关替代指标的模型），并强调了可解释AI框架在识别关键特征、提升模型可信度方面的新兴作用 | 现有模型多为回顾性、单中心研究，使用异质性协议和非标准化的生长定义，缺乏外部或前瞻性验证，限制了其普适性；同时面临PACS集成、敏感性与特异性平衡、过度诊断和假性进展等实际挑战 | 总结当前基于人工智能的方法在CT上预测肺结节生长的研究，比较模型性能，并讨论临床转化的关键挑战和未来方向 | 肺结节 | 数字病理 | 肺癌 | 动态计算机断层扫描（CT） | 机器学习（ML）、深度学习（DL） | CT图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7387 | 2026-03-13 |
Narrative review of the ethics of artificial intelligence: are we ready for artificial intelligence in surgery?
2026-Feb-28, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-2025-1814
PMID:41816458
|
综述 | 本文探讨了人工智能在手术领域应用中的伦理挑战，并评估了手术界在机构和个人层面应对这些问题的准备情况 | 系统性地回顾了人工智能在手术全流程中的应用及其伴随的伦理问题，强调了算法偏见、透明度、知情同意和责任归属等关键挑战 | 基于有限文献（2018-2025年间14项关键研究）的回顾，可能未涵盖所有最新进展或伦理争议 | 评估手术界对人工智能伦理挑战的准备程度，并探讨其应用中的伦理原则 | 人工智能在手术护理中的应用及其伦理影响 | NA | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7388 | 2026-03-13 |
Transforming lung transplantation with artificial intelligence: a narrative review from organ allocation to post-transplant management
2026-Feb-28, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-2025-aw-2395
PMID:41816476
|
综述 | 本文综述了人工智能在肺移植全流程中的应用现状、技术机制及未来生态系统，涵盖器官分配、手术辅助、并发症预测和个性化用药管理 | 全面评估AI在肺移植从器官分配到术后管理各阶段的应用潜力，并强调构建基于FAIR原则的数据生态系统以推动临床整合 | 数据质量异质性、模型可解释性不足以及临床整合复杂性是阻碍AI广泛应用的主要障碍 | 评估人工智能在肺移植临床路径中的应用现状、技术机制及未来发展方向 | 肺移植的临床流程，包括器官分配、手术过程及术后管理 | 数字病理学 | 肺移植相关疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 时间序列数据, 图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7389 | 2026-03-13 |
AI and Wearables for Early Detection of Cognitive Impairment and Dementia: Systematic Review
2026-Feb-23, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/86262
PMID:41730193
|
系统综述 | 本文系统综述了可穿戴设备和人工智能在认知障碍和痴呆早期检测中的应用，评估了设备类别、认知结局、分析方法和预防相关性 | 从描述性关联转向数字表型框架，评估临床前窗口期人工智能驱动的预测，区分直接预测证据与间接相关发现，并批判性评估方法学成熟度 | 样本量小、监测持续时间短、外部验证有限，且由于设备、结局和分析方法的异质性，无法进行定量荟萃分析 | 综合并批判性评估可穿戴设备在认知障碍和痴呆早期检测和预防中的最新证据 | 年龄≥50岁的人类参与者，使用可穿戴设备连续收集≥24小时数据，并具有经过验证的认知结局 | 数字病理学 | 老年疾病 | 可穿戴设备连续监测（睡眠、身体活动、昼夜节律） | 机器学习, 深度学习 | 连续可穿戴衍生数据（行为标记） | 49项研究，样本量范围14至91,948名参与者（总计>200,000），中位样本量145 | NA | NA | 曲线下面积（AUC） | NA |
| 7390 | 2026-03-13 |
Balanced deep learning on multi-omics networks identifies molecular subgroups of pathological brain aging
2026-Feb-19, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.02.18.26346567
PMID:41757211
|
研究论文 | 本研究开发了一种网络引导的多组学整合框架，用于识别病理性脑老化的分子亚群 | 结合数据驱动的分子网络与多组学数据，通过图嵌入、特征平衡和自编码器学习，系统识别出与认知和神经病理学显著相关的五个分子亚群 | 研究基于特定队列（ROS/MAP），样本量相对有限，且未在更广泛的外部数据集中验证 | 识别神经退行性疾病（特别是阿尔茨海默病）的分子亚群，以超越临床诊断，揭示疾病异质性 | 来自宗教秩序研究和拉什记忆与衰老项目（ROS/MAP）的356名参与者的脑转录组、蛋白质组和代谢组数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 转录组学、蛋白质组学、代谢组学、图嵌入 | 自编码器 | 多组学网络数据 | 356名参与者（发现队列），327名参与者（验证队列） | NA | 自编码器 | Spearman相关系数 | NA |
| 7391 | 2026-03-13 |
Coupling Remote Sensing and Artificial Intelligence: Mapping Hydrological Variables with GEE and Predicting Surface-water Extent with Neural Networks
2026-Feb-18, Environmental management
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00267-026-02404-5
PMID:41706178
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研究论文 | 本研究开发了一个名为RSAI的可重复计算工作流，结合Google Earth Engine和深度学习模型，用于绘制水文变量时空趋势并预测月度地表水范围 | 首次将Google Earth Engine与深度学习模型耦合，创建了一个可转移的工作流，用于数据有限地区的水文监测和预测 | 研究仅应用于阿尔及尔沿海盆地一个区域，需要更多地区验证其可转移性 | 开发一个可重复的工作流，用于水资源稀缺地区的水文监测和可靠预测 | 阿尔及尔沿海盆地(02 A)2001-2022期间的水文变量 | 机器学习 | NA | 遥感, 时间序列分析 | ANN, DNN, LSTM | 遥感时间序列数据 | 2001-2022期间月度数据 | Google Earth Engine, 未指定深度学习框架 | 人工神经网络, 深度神经网络, 长短期记忆网络 | 相关系数(R), 平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE), 传播因子 | 未明确指定，但使用了Google Earth Engine平台 |
| 7392 | 2026-03-13 |
Feasibility of Electroencephalography-Based Detection of Single-Flash Microperimetry Stimuli: A Proof-of-Concept Study
2026-Feb-14, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.09.12.25335536
PMID:41728305
|
研究论文 | 本研究评估了在非理想同步条件下使用脑电图检测微视野检查单次闪光刺激的可行性，并探索了独立于患者反应的脑电图刺激注册方法 | 首次在缺乏硬件级同步和单次试验分析的条件下，利用深度学习模型从脑电图信号中检测单次闪光微视野刺激，证明了其可行性 | 样本量小（仅两名健康参与者），未使用精确同步，且研究重点在于可行性而非泛化性 | 探索脑电图在微视野检查中作为主观功能测试的客观辅助工具的潜力 | 健康参与者的脑电图信号响应微视野检查中的单次闪光刺激 | 机器学习 | NA | 脑电图 | BiLSTM | 脑电图信号 | 2名健康参与者，12次试验 | NA | 双向长短期记忆网络 | 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数 | NA |
| 7393 | 2026-02-08 |
Non-inferiority of automated deep learning-based [18F]FDG PET/CT tumour volume compared to manual GTV for prognostic modelling in head and neck cancer
2026-Feb-06, EJNMMI research
IF:3.1Q1
DOI:10.1186/s13550-026-01377-0
PMID:41652257
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7394 | 2026-02-08 |
Non-contact detection of post-regurgitation deep inhalation in calves using infrared thermography and deep learning-based nostril segmentation
2026-Feb-06, BMC veterinary research
IF:2.3Q1
DOI:10.1186/s12917-026-05340-y
PMID:41652485
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7395 | 2026-02-08 |
The diagnostic value of enhanced CT radiomics and deep learning in differentiating pediatric peripheral neuroblastoma from ganglioneuroblastoma
2026-Feb-06, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-026-15665-4
PMID:41652556
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7396 | 2026-02-20 |
Metadata Resolution Spoofing for Pediatric Application of Adult-Trained Deep Learning Models for Pancreas Segmentation on CT
2026-02, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.25.33778
PMID:41090642
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7397 | 2026-03-13 |
An Interpretable Chest X-ray Classification Framework Using Prototype Memory and Counterfactual Consistency
2026-Feb, Cureus
DOI:10.7759/cureus.103134
PMID:41815616
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研究论文 | 本研究提出了一种名为CXR-NeXus的可解释性胸部X光分类框架，该框架通过结合原型记忆和反事实一致性，旨在提升模型在弱监督下基于临床相关肺部证据进行可靠决策的能力 | 提出了一个结合原型记忆与反事实一致性的可解释分类框架，通过“这看起来像那个”的图像级解释和基于Grad-CAM引导的病灶抑制生成反事实X光图像，使模型预测依赖于病理证据，无需像素级病灶标注 | 未明确提及，但可能包括对弱监督的依赖、反事实图像生成的质量限制，以及仅在四类胸部X光数据集上进行验证 | 开发一个可解释且可靠的胸部X光分类框架，使模型预测基于临床相关的肺部证据，减少对虚假图像线索的依赖 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病（包括COVID-19、肺炎、肺结核） | NA | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | 宏平均F1分数，ROC-AUC，特异性，概率校准 | NA |
| 7398 | 2026-03-13 |
Sex and Stress Govern the Function and Innervation of a Basolateral Amygdala to Nucleus Accumbens Corticotropin-Releasing Hormone/GABA-Expressing Projection
2026-01-14, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
DOI:10.1523/JNEUROSCI.1239-25.2025
PMID:41271439
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研究论文 | 本研究探讨了早期生活逆境如何通过影响基底外侧杏仁核到伏隔核的CRH/GABA投射通路，以性别特异性的方式调控奖赏行为 | 首次揭示了CRH/GABA BLA-NAc投射通路在调控奖赏行为中存在显著的性别差异，并发现其神经支配模式受性别和早期生活逆境的共同影响 | 研究主要在小鼠模型中进行，结果向人类转化的普适性有待验证；神经支配模式的差异与功能差异之间的确切因果关系尚未完全阐明 | 探究早期生活逆境对奖赏行为调控神经环路的性别特异性影响机制 | CRH-Cre转基因小鼠（雄性和雌性） | 神经科学 | 情感障碍 | 组织透明化、光片荧光显微镜、化学遗传学（DREADDs）、电生理记录、全脑神经投射图谱绘制 | 深度学习 | 图像数据、电生理数据、行为数据 | 控制组和早期生活逆境组（ELA）的成年雄性和雌性CRH-Cre小鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 7399 | 2026-03-13 |
Classifying retinal degeneration using OCT and histological images in a rodent model for retinal degeneration by deep learning
2026-Jan, Experimental eye research
IF:3.0Q1
DOI:10.1016/j.exer.2025.110748
PMID:41241339
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研究论文 | 本研究首次使用深度学习模型ResNet18，结合光学相干断层扫描（OCT）和组织学图像，对皇家外科医生（RCS）大鼠视网膜变性模型进行分期分类，并从OCT图像预测视力 | 首次在临床前模型中同时利用OCT和组织学图像进行视网膜变性分期分类，并基于OCT图像预测视力，为基于AI的跨物种视网膜变性监测和治疗反应评估提供了新框架 | 研究基于RCS大鼠模型，结果向人类或其他物种的推广性需进一步验证；样本量相对有限，且依赖于特定时间点的数据采集 | 开发一种基于深度学习的准确、客观方法，用于视网膜变性分期分类和视力预测，以促进AI在视网膜疾病监测和治疗评估中的应用 | 皇家外科医生（RCS）大鼠，一种广泛使用的视网膜变性模型，涉及35只不同性别的大鼠，从出生后第21天开始在不同时间点进行测试 | 计算机视觉 | 视网膜变性 | 光学相干断层扫描（OCT），组织学成像 | CNN | 图像 | OCT图像62,070张，组织学图像16,306张，来自35只RCS大鼠 | PyTorch | ResNet18 | 准确率, F1分数, 均方误差, 平均绝对误差 | NA |
| 7400 | 2026-03-13 |
Tumor-conditioned inter-patient registration using planning computed tomography for voxel-based analysis to predict radiation pneumonitis in lung cancer patients
2026-Jan, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2026.100907
PMID:41631006
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研究论文 | 本研究评估了一种肿瘤保留的跨患者可变形图像配准方法（TRACER）在基于体素的分析中预测肺癌患者放射性肺炎的效果 | 提出并验证了TRACER方法，该方法在跨患者配准中更好地保留了肿瘤体积并减少了器官剂量影响，从而提高了放射性肺炎的预测准确性 | 研究仅针对局部晚期非小细胞肺癌患者，样本量有限（240例），且依赖于特定数据集进行训练 | 评估肿瘤保留的跨患者可变形图像配准方法是否改善基于体素分析的放射性肺炎预测 | 局部晚期非小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 可变形图像配准，基于体素的分析，机器学习 | 深度学习模型 | CT图像 | 训练集268例局部晚期非小细胞肺癌患者，测试集240例同类患者 | NA | Tumor-Aware Recurrent Registration (TRACER), Patient-Specific Context and Shape (PACS), Symmetric Normalization (SyN) | AUC, 特异性 | NA |