深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46134 篇文献，本页显示第 7701 - 7720 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7701 | 2026-03-07 |
Deep learning-based prediction of 24-2 visual field from fundus photographs in glaucoma
2026-Mar-06, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie
DOI:10.1007/s00417-026-07141-3
PMID:41790193
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7702 | 2026-03-07 |
SpatioFreq: A Deep Learning Framework for Decoding Cellular and Tissue Landscapes Across Organisms Using Spatial Transcriptomics
2026-Mar-06, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00811-6
PMID:41790387
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研究论文 | 本文提出了一种名为SpatioFreq的深度学习框架，用于通过空间转录组学解码生物体中的细胞和组织景观 | SpatioFreq引入了频率域特征提取和图形自监督对比学习，以捕获空间数据中的细微结构和动态模式，从而提高了空间聚类和细胞类型解卷积的准确性 | 未在摘要中明确提及 | 提高空间转录组学分析的准确性和效率，以揭示细胞在组织内的空间组织和细胞类型分布 | 空间转录组学数据，包括来自不同生物体的细胞和组织样本 | 空间转录组学 | 乳腺癌 | 空间转录组学 | 深度学习 | 空间转录组学数据 | 多个数据集，包括DCIS乳腺癌数据集 | NA | NA | 准确性，效率 | NA |
| 7703 | 2026-03-07 |
Integrating multimodal intelligence in heart failure: AI-driven risk prediction, precision diagnosis, phenotyping, personalized treatment, and prognosis
2026-Mar-05, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000004000
PMID:41782204
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综述 | 本文系统总结了人工智能在心力衰竭管理中多领域应用的最新进展，并讨论了临床实施的关键挑战与未来方向 | 整合多模态数据（如电子健康记录和医学影像）的AI模型，为心力衰竭的风险预测、表型分型、诊断、治疗和预后提供了新见解 | 模型选择、泛化能力、可解释性以及在真实世界环境中可靠性有限等挑战，阻碍了AI在临床实践中的可靠实施 | 探讨人工智能技术在心力衰竭管理中的应用，以改善患者生活质量 | 心力衰竭患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习, 大语言模型 | 电子健康记录, 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7704 | 2026-03-07 |
WxC-Bench: A Novel Dataset for Weather and Climate Downstream Tasks
2026-Mar-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06839-7
PMID:41786786
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研究论文 | 本文介绍了一个名为WxC-Bench的新型多模态数据集，旨在支持天气和气候研究中可泛化AI模型的开发 | 提出了首个针对天气和气候下游任务、涵盖多种大气尺度（从中尺度到天气尺度）的综合性、预处理的机器学习就绪数据集 | 未明确说明数据集的覆盖时间范围、空间分辨率限制或潜在的数据偏差 | 为天气和气候分析领域开发新的AI模型或微调现有模型提供高质量的数据集支持 | 天气和气候数据，包括大气湍流、飓风强度与路径、天气相似性搜索、重力波参数化等过程 | 机器学习 | NA | 多模态数据整合 | NA | 多模态数据（空间与时间序列数据） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7705 | 2026-03-07 |
Deep learning-based histopathological classification and subclassification of benign and malignant salivary gland tumors
2026-Mar-05, 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/s00405-026-10082-6
PMID:41786944
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7706 | 2026-03-07 |
A Dual-Model Machine Learning Framework for Interpretable Design and Ensemble Prediction of C-Amidated Antimicrobial Peptides
2026-Mar-05, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.6c00110
PMID:41787253
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研究论文 | 本研究提出了一种双模型机器学习框架，用于可解释地设计和集成预测C端酰胺化抗菌肽 | 结合了基于可解释增强机（EBM）的设计导向模型和基于微调ESM2深度学习架构的部署模型，实现了序列级设计规则提取与可靠预测 | 未在摘要中明确说明 | 设计和预测针对特定目标的C端酰胺化抗菌肽 | C端酰胺化抗菌肽 | 机器学习 | NA | 机器学习，深度学习 | Explainable Boosting Machine (EBM), ESM2 | 序列数据 | 未在摘要中明确说明 | NA | ESM2 | NA | 未在摘要中明确说明 |
| 7707 | 2026-03-07 |
Deep learning-based automatic segmentation of MRONJ lesions on CBCT images
2026-Mar-05, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-08022-1
PMID:41787411
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7708 | 2026-03-07 |
A Biologically Lubricating Allicin-Based Nanoplatform for Remodeling the Inflammation-Senescence Axis in the Treatment of Periodontitis
2026-Mar-05, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202523197
PMID:41787647
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于大蒜素的生物润滑纳米平台（PPCG），用于通过重塑炎症-衰老轴来治疗牙周炎 | 受“堡垒效应”启发，构建了兼具物理润滑屏障和生物活性药物释放的双重保护纳米平台，首次将生物润滑与大蒜素的抗炎、抗衰老作用相结合，并利用人工智能模型辅助评估疗效 | 研究目前仅在动物模型中进行验证，尚未进行人体临床试验；人工智能辅助检测系统的泛化能力有待进一步验证 | 开发一种能够同时抑制细菌粘附、调节炎症反应和减缓组织衰老的新型牙周炎治疗策略 | 牙周炎小鼠模型、骨髓间充质干细胞（BMMSCs）、口腔微生物群 | 数字病理学 | 牙周炎 | 纳米药物递送系统、深度学习辅助分析 | 深度学习模型 | 图像数据（推测为组织切片或微生物成像） | 小鼠牙周炎模型（具体数量未明确说明） | NA | YOLO v8 | NA | NA |
| 7709 | 2026-03-07 |
Deep learning linking mechanistic models to single-cell transcriptomics data reveals transcriptional bursting in response to DNA damage
2026-Mar-04, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.100623
PMID:41779826
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研究论文 | 本研究提出了一种名为DeepTX的可解释且可扩展的推理框架，利用深度学习连接机制模型与单细胞RNA测序数据，以揭示全基因组范围内的转录爆发动力学 | 开发了DeepTX框架，首次将深度学习与机制模型结合，从单细胞转录组数据中推断全基因组转录爆发动力学，并关联DNA损伤下的细胞命运决策 | 未明确说明框架在处理大规模数据集时的计算效率限制或模型泛化能力 | 研究DNA损伤下转录爆发动力学如何影响细胞命运决策 | 小鼠胚胎干细胞和人类结肠癌细胞 | 机器学习 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 单细胞转录组数据 | 多个scRNA-seq数据集（具体数量未明确） | NA | NA | NA | NA |
| 7710 | 2026-03-07 |
Interpretable Feature Selection and Hybrid Deep Learning Models for Depressive Symptoms Prediction from Wearable Device Data
2026-Mar-03, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-026-02354-9
PMID:41774238
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7711 | 2026-03-07 |
A reliable contour detection method for volatomics analysis with comprehensive two-dimensional gas chromatography leveraging image classification and instance segmentation
2026-Mar-02, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2026.129610
PMID:41785690
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合图像分类和实例分割的混合深度学习框架，用于解决GC×GC分析中因轮廓重叠导致的假阴性问题 | 首次将ResNet18图像分类与YOLO 11l实例分割相结合，构建自动化流程处理复杂GC×GC数据，显著减少人工干预需求 | 方法在玫瑰油数据集上验证，尚未在其他更广泛的挥发性有机物样本中测试其普适性 | 开发可靠轮廓检测方法以提升GC×GC挥发性组学分析的定量准确性 | GC×GC色谱图中的单峰与多峰轮廓 | 计算机视觉 | NA | GC×GC（全二维气相色谱） | CNN | 图像 | 多种玫瑰油数据集 | PyTorch | ResNet18, YOLO 11l | 准确率, 精确率, mAP | NA |
| 7712 | 2026-03-07 |
Motor imagery EEG signal classification using minimally random convolutional kernel transform and hybrid deep learning
2026-Mar, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.121816
PMID:41719718
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研究论文 | 本文提出了一种基于最小随机卷积核变换和混合深度学习的新方法，用于分类运动想象脑电图信号 | 创新点包括使用最小随机卷积核变换高效提取特征，并提出了基于CNN和LSTM的新型深度学习模型作为基线 | 未明确说明具体局限性，但提到未来方向包括通过非加性电极-源融合提高低信噪比和个体间变异性下的鲁棒性 | 提高运动想象脑电图任务的分类准确性和计算效率 | 运动想象脑电图信号 | 机器学习 | NA | 脑电图 | CNN, LSTM | 脑电图信号 | 使用了PhysioNet和BCI Comp IV 2a数据集，但未明确样本数量 | NA | CNN-LSTM | 准确率 | NA |
| 7713 | 2026-03-07 |
Simultaneous synthesis of perfusion and ventilation images from CT using a dual-decoder residual attention network for lung disease diagnosis
2026-Mar, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70498
PMID:41746161
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的双解码器残差注意力网络，用于从三维CT图像中同时生成肺灌注和通气图像 | 提出了一种双解码器残差注意力网络（DDRAN），能够同时从三维CT合成肺灌注和通气图像，而以往研究只能单独预测其中一种 | 研究样本量相对较小（98例），且未明确说明模型在更广泛人群或不同疾病类型中的泛化能力 | 开发一个深度学习框架，用于从三维CT图像中同时生成肺灌注和通气图像，以支持肺部疾病的诊断 | 接受单光子发射CT灌注图像、通气图像和三维CT图像检查的98例患者 | 数字病理学 | 肺部疾病 | 单光子发射CT（SPECT）、三维CT成像 | CNN | 图像 | 98例患者 | NA | 双解码器残差注意力网络（DDRAN）、单解码器残差注意力网络（RAN） | 结构相似性指数（SSIM）、斯皮尔曼等级相关系数（Rs）、Dice相似系数（DSC） | NA |
| 7714 | 2026-03-07 |
Quantitative evaluation of a deep learning-based noise reduction algorithm in digital radiography using noise power spectrum analysis
2026-Mar, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70521
PMID:41741150
|
研究论文 | 本研究通过噪声功率谱分析，定量评估了数字放射摄影中基于深度学习的噪声降低算法的图像质量 | 引入了噪声功率谱改进因子作为补充指标，以量化频率范围内的噪声抑制，并促进方法间的直接比较 | 未将噪声分析与诊断性能指标结合以全面评估临床效用，需要进一步研究 | 定量评估商业深度学习噪声降低算法在数字放射摄影中的图像质量 | 商业深度学习噪声降低算法和传统基于规则的噪声降低算法 | 计算机视觉 | NA | 数字放射摄影 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 噪声功率谱改进因子 | NA |
| 7715 | 2026-03-07 |
Filling of incomplete sinograms from sparse PET detector configurations using a residual U-Net
2026-Mar, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70293
PMID:41755757
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于改进残差U-Net的深度学习网络，用于填充稀疏PET探测器配置产生的不完整正弦图数据，以降低长轴视野PET扫描仪的成本 | 首次将改进的残差U-Net架构应用于稀疏PET探测器配置的正弦图数据恢复，通过模拟移除50%探测器（棋盘格模式）训练网络，有效补偿数据欠采样 | 预测的正弦图存在平滑效应，导致重建图像在精细细节上缺乏锐度 | 开发一种降低长轴视野PET扫描仪制造成本的技术方案，通过深度学习恢复稀疏探测器缺失的数据 | 稀疏探测器配置的PET系统产生的正弦图数据 | 医学影像处理 | NA | PET成像 | CNN | 正弦图（投影数据） | 使用GE Signa PET/MR的标准临床PET扫描数据进行训练 | NA | 残差U-Net | 平均绝对误差, 结构相似性 | NA |
| 7716 | 2026-03-07 |
Image quality restoration in 15-s breath-hold PET using a diffusion-based neural network
2026-Mar, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70361
PMID:41761600
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研究论文 | 本文提出了一种基于扩散概率模型的深度学习框架TAM-DiffPET，用于提升15秒屏气PET扫描的图像质量，抑制噪声并增强病灶可见性 | 引入了时间注意力调制机制来增强扩散模型，通过注入扩散时间步嵌入和时序上下文线索来细化中间特征表示 | 研究仅基于单一医院的230名患者数据，未在多中心或更大规模数据集中验证 | 改善超短采集时间下屏气PET扫描的图像质量，以提升病灶检测能力并减少呼吸运动伪影 | 230名患者的屏气PET扫描图像 | 医学影像处理 | 胸腹部疾病 | PET成像 | DDPM, U-Net, CycleGAN | 图像 | 230名患者，其中180例用于训练，50例用于评估 | NA | TAM-DiffPET, U-Net, CycleGAN, DDPM | PSNR, SSIM, 体素级SUV分布 | NA |
| 7717 | 2026-03-07 |
Deep Learning Models for Shelf Life Prediction and Regulation of Various Foods: A Systematic Review
2026-Mar, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.70945
PMID:41762635
|
综述 | 本文系统回顾了深度学习在食品保质期预测与调控领域的研究进展 | 提出了保质期反向调控的概念，为食品安全、生产效率和智能供应链整合提供了创新解决方案 | NA | 探索深度学习在食品保质期预测与调控领域的研究与应用 | 各种食品 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7718 | 2026-03-07 |
Association between deep learning-based atrial fibrillation burden and in-hospital mortality
2026-Mar, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0001266
PMID:41779734
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析心电图波形数据，探讨了重症监护病房患者中高心房颤动（AF）负荷与院内死亡率之间的关联 | 首次将深度学习技术应用于计算动态、实时的AF负荷，并将其作为重症患者不良结局的预测指标进行研究 | 研究排除了年龄≥90岁及AF负荷>0.9的患者，可能限制了结果的普遍性；且为回顾性研究，存在固有的局限性 | 评估高AF负荷是否与重症患者的院内死亡率独立相关，并探索AF负荷对死亡率预测的贡献 | 重症监护病房（ICU）的成年患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 心电图波形分析 | 深度学习模型 | 心电图波形数据 | 来自MIMIC-III数据库的7,734名患者（其中5,734名低AF负荷，2,000名高AF负荷）及Yongin Severance医院的数据 | 未明确说明 | 未明确说明 | AUC（曲线下面积） | NA |
| 7719 | 2026-03-07 |
A RRA Perspective on AI and Machine Learning Applications in Radiology: From Experimental to Clinically Viable Solutions
2026-Mar, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.11.021
PMID:41781091
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综述 | 本文作为放射学研究联盟系列综述的第一篇，探讨了人工智能和机器学习在放射学诊断、工作流优化和报告生成三个领域的应用及其向临床可行技术的过渡 | 首次从放射学研究联盟的视角系统性地回顾了AI在放射学中的多领域应用，并强调了从实验性创新到临床可行技术的转变过程 | AI应用仍面临性能不稳定、泛化能力有限以及工作流整合障碍等挑战 | 评估人工智能和机器学习在放射学领域的应用现状、进展及临床转化潜力 | 放射学中的诊断解释、工作流程优化和报告生成 | 自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习 | NA | 深度学习, 多模态大语言模型, 自然语言处理 | NA | NA | NA | NA | NA | 准确性, 效率, 报告质量 | NA |
| 7720 | 2026-03-07 |
AI-guided wound closure: complementing surgical judgment
2026-Mar, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000004724
PMID:41789220
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评论 | 本文讨论了人工智能（AI）在引导外科伤口闭合中的应用，强调了AI作为辅助工具增强而非取代外科医生判断的作用 | 强调了AI在伤口闭合中自动化评估、轨迹规划和缝合辅助的创新应用，并指出了当前AI理论能力与临床验证之间的差距，提出了包括前瞻性试验、可解释AI和多模态融合系统在内的具体研究路径 | 当前AI能力与临床验证之间存在差距，存在组织特异性和可解释性方面的挑战，且AI无法替代外科医生在平衡张力、灌注和组织完整性方面的核心技能 | 探讨AI引导伤口闭合的临床和技术方面，强调外科医生监督的重要性，并推动AI在外科实践中的伦理和有效整合 | 外科伤口闭合过程 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | 深度学习, 计算机视觉, 机器人控制 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |