深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 49104 篇文献，本页显示第 7961 - 7980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7961 | 2026-06-04 |
AmygdalaGo-BOLT for boundary-aware segmentation of the human amygdala
2026-Jun-02, Cell reports methods
IF:4.3Q2
DOI:10.1016/j.crmeth.2026.101473
PMID:42229420
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研究论文 | 开发了一种边界感知的深度学习模型 AmygdalaGo-BOLT，用于人脑杏仁核的自动分割 | 结合多尺度特征提取、空间先验和自注意力机制，在紧凑的编码器-解码器架构中增强边界检测能力，专门针对儿童和青少年 MRI 数据中杏仁核的复杂形态和小尺寸问题设计 | 未明确提及局限性，但依赖手动标注的数据集可能影响模型在未标注变异上的泛化能力 | 实现可靠、可扩展的杏仁核分割，支持大规模神经影像研究 | 儿童和青少年的人脑杏仁核 | 数字病理学 | 神经发育疾病 | MRI | CNN | 图像 | 1,086 个儿科 MRI 扫描 | NA | 编码器-解码器架构 | 与专家手动标注的一致性、效率、准确性 | NA |
| 7962 | 2026-06-04 |
Accuracy of Automated Deep Learning versus Expert Clinicians for Diagnosis of Acute Lacunar Stroke on CT Perfusion
2026-Jun-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9445
PMID:42229993
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研究论文 | 一项回顾性诊断准确性研究，比较新型自动化深度学习模型与专家卒中神经科医生在CT灌注成像上诊断急性腔隙性卒中的表现 | 首次系统评估深度学习模型在CT灌注成像上诊断急性腔隙性卒中的准确性，并直接与专家神经科医生进行对比 | 回顾性设计、样本量有限、仅涉及两个卒中中心、未进行前瞻性或外部验证 | 评估深度学习模型在CT灌注成像上诊断急性腔隙性卒中的准确性，并比较其与专家神经科医生的表现 | 疑似急性腔隙性卒中患者的CT灌注成像与弥散加权MRI（DWI）数据 | 计算机视觉 | 急性腔隙性卒中 | CT灌注成像，弥散加权MRI | 卷积神经网络 | 医学图像 | 485名患者（436名用于模型开发，49名用于独立验证） | NA | 卷积神经网络 | AUC，敏感度，特异度 | NA |
| 7963 | 2026-06-04 |
Deep learning for freezing of gait assessment using inertial measurement units: a multicentre validation study
2026-Jun-02, NPJ Parkinson's disease
DOI:10.1038/s41531-026-01407-7
PMID:42230618
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研究论文 | 利用深度学习和惯性测量单元评估帕金森病中的冻结步态，并验证其在不同队列中的表现 | 首次通过多中心验证全面评估深度学习模型在冻结步态检测中的异质性效应，并提出基于人机协作的微调工作流和概念验证网络平台 | 外部队列中模型与专家的一致性降低，微调仅改善部分性能；异构性和评估方法差异仍需统一标准解决 | 评估深度学习模型在不同患者和评估方法异质性下的冻结步态检测性能，并探索微调和人工介入的改进策略 | 帕金森病患者的冻结步态检测性能，包括本地队列和六个外部队列的数据 | 深度学习 | 帕金森病 | 惯性测量单元 | 深度学习模型 | 惯性测量数据 | 本地队列85名参与者共2043次试验，外部队列256名参与者共1058次试验 | NA | NA | 组内相关系数 | NA |
| 7964 | 2026-06-04 |
DeepRank-Ab: a scoring function for antibody-antigen complexes based on geometric deep learning
2026-Jun-02, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-026-10408-4
PMID:42230751
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研究论文 | 提出基于几何深度学习的抗体-抗原复合物评分函数DeepRank-Ab，结合约230万个诱饵的真实基准，显著提高近天然构象识别能力 | 首次将几何深度学习与Voronoi表面分解及抗体特异性特征结合，设计出针对抗体-抗原界面的评分函数，在多个独立测试集上一致超越AlphaFold3、HADDOCK等顶尖方法 | NA | 开发高准确性抗体-抗原复合物评分方法，解决现有方法在构象排序中的根本性局限 | 抗体-抗原复合物的三维结构 | 机器学习 | NA | 几何深度学习 | 图神经网络 | 蛋白质结构数据 | 来自1442个复合物的约230万个诱饵构象 | NA | 图神经网络 | Top1成功率, Top1 DockQ, Top5成功率 | NA |
| 7965 | 2026-06-04 |
Deep learning prediction of pathological complete response in breast cancer using Mamba architecture
2026-Jun-02, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02849-2
PMID:42230774
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研究论文 | 开发基于Mamba架构的深度学习模型MCEN，利用穿刺活检图像预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解 | 首次将Mamba架构应用于乳腺癌化疗疗效预测，替代传统CNN或Transformer方法 | 研究未明确说明外部测试集样本量和模型在不同亚群中的泛化能力 | 预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解，辅助临床决策 | 1646名乳腺癌患者的穿刺活检样本，来自五家三级医院 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 穿刺活检 | Mamba架构 | 图像 | 1646例患者活检样本，其中1023例来自一家医院，分训练集（80%）和验证集（20%），其余四家医院作为外部测试集 | NA | Mamba | AUROC | NA |
| 7966 | 2026-06-04 |
A multi-scale supervised contrastive framework for cross-domain soybean disease classification using leaf and UAV imagery
2026-Jun-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-56162-9
PMID:42230993
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研究论文 | 提出多尺度监督对比框架，融合叶片和无人机影像实现跨尺度大豆病害分类 | 首次提出跨尺度监督对比学习框架对齐叶片与无人机影像特征，并设计结构化预处理流程减少光照偏差 | 零样本跨域迁移准确率仅40%，需微调或对比学习缩小域差异 | 开发统一的多尺度大豆健康监测系统，利用易获取叶片数据提升无人机影像分类性能 | 四种健康状态（健康、花叶病毒、虫害、锈病）的大豆叶片和无人机影像 | 计算机视觉 | 大豆病害（花叶病毒、锈病、虫害） | 图像预处理（CLAHE、灰度世界颜色校正、光照归一化），监督对比学习 | CNN（MaxViT、ConvNeXt） | 图像（叶片和无人机影像） | MH-SoyaHealthVision数据集包含四类健康状况的样本 | PyTorch | MaxViT, ConvNeXt | 准确率、PCA/t-SNE分离度、轮廓系数、域差异度量 | NA |
| 7967 | 2026-06-04 |
A forensic evaluation method of stable diffusion-generated images using feature-based likelihood ratio by deep learning features
2026-Jun-02, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.70339
PMID:42231110
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研究论文 | 提出一种基于深度学习特征的似然比模型，用于法医鉴定稳定扩散生成的图像 | 首次将特征似然比模型与深度学习特征结合，用于鉴别稳定扩散生成的图像，提升了鉴定结论的可司法采纳性 | 未提及模型的泛化能力及在真实场景中的表现 | 提升对稳定扩散生成图像的法医学鉴定准确性 | 稳定扩散生成图像的真实性识别 | 计算机视觉 | NA | 稳定扩散模型 | Swin-transformer | 图像 | 开发集和验证集包含ImageNet真实图像和Stable Diffusion v1.4生成图像 | NA | Swin-transformer | 准确率、等错误率、对数似然比成本值、经验交叉熵曲线 | NA |
| 7968 | 2026-06-04 |
Training effect of a deep learning-based blended teaching model on ECMO transport for ICU nurses: a prospective, parallel-group, randomized controlled trial
2026-Jun-02, BMC nursing
IF:3.1Q1
DOI:10.1186/s12912-026-04837-z
PMID:42231331
|
研究论文 | 验证基于深度学习的混合教学模式在提高ICU护士ECMO转运能力方面的有效性 | 首次将深度学习导向的混合教学模式（融合在线沉浸学习、线下情景模拟和临床病例回顾）应用于ICU护士ECMO转运培训，并通过眼动追踪技术量化学习沉浸度 | 单中心设计，样本量有限，且对照组未接受同等在线互动资源，可能存在比较偏差 | 评估深度学习导向的混合教学模型对ICU护士ECMO转运能力（知识掌握、学习沉浸度和在线参与度）的提升效果 | ICU护士 | 机器学习 | NA | NA | NA | 文本（问卷、量表）、眼动追踪数据（注视指标） | 130名ICU护士（实验组68名，对照组62名） | NA | NA | 知识得分、学习沉浸度（眼动追踪指标）、在线学习参与度、学习参与度、认知参与度、满意度 | NA |
| 7969 | 2026-03-21 |
Corrigendum to 'Multi-Task Deep Learning for Sex and Age Estimation from Panoramic Radiographs in a Brazilian Young Population': [International Dental Journal Volume 76, Issue 2, April 2026, 109381]
2026-Jun, International dental journal
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.identj.2026.109504
PMID:41855705
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7970 | 2026-06-04 |
Interpretable deep survival analysis of Alzheimer's disease via metabolic genetic variants
2026-Jun-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag213
PMID:42063212
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研究论文 | 提出可解释的深度生存分析模型，利用代谢相关遗传变异预测阿尔茨海默病发病 | 将前馈神经网络与Weibull生存模型结合，并集成SHAP可解释性技术，有效解决遗传变量间非线性交互的建模问题，避免传统方法的组合爆炸 | 样本量有限，且仅关注SNP数据，未纳入其他组学或环境因素 | 开发可解释的深度学习模型，预测阿尔茨海默病发病并解析遗传因素贡献 | 大规模单核苷酸多态性数据中的代谢相关遗传变异 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | SNP基因分型 | 前馈神经网络 | 基因组数据 | 未明确说明样本数量 | NA | 前馈神经网络 | 一致性指数 | NA |
| 7971 | 2026-06-04 |
Deep Learning-Based Bone Age Assessment for Predicting Final Adult Height in Girls With Central Precocious Puberty
2026-Jun, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2025.1221
PMID:42225576
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research paper | 本研究评估了基于深度学习骨龄评估与Bayley-Pinneau或韩国生长图表预测模型结合，预测中枢性性早熟女孩最终成年身高的准确性 | 首次将人工智能驱动的骨龄评估整合到两种预测模型中，并比较其与传统专家评估在预测最终成年身高方面的性能 | 单中心回顾性研究，样本量有限（122名韩国女孩）；未评估不同种族或治疗方案的泛化能力 | 评估人工智能骨龄评估在预测中枢性性早熟女孩最终成年身高中的临床应用价值 | 122名接受促性腺激素释放激素激动剂治疗至少2年的韩国中枢性性早熟女孩 | machine learning, digital pathology | 中枢性性早熟 | Greulich-Pyle图谱，人工智能权重评分 | 深度学习（骨龄评估模型） | 手部X光图像，生长参数数据 | 122名韩国中枢性性早熟女孩 | NA | NA | R², 95%一致性界限（Bland-Altman分析） | NA |
| 7972 | 2026-06-04 |
Ontology-Enhanced Deep Learning for Mechanistic Prediction of Drug-Drug Interactions: A Clinically Interpretable Framework
2026-Jun, Journal of clinical pharmacology
IF:2.4Q3
DOI:10.1002/jcph.70220
PMID:42226315
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研究论文 | 通过生物医学本体增强深度学习模型，预测药物-药物相互作用及其机制，并提高临床可解释性 | 首次将本体嵌入（来自SIDER、DrugBank和Gene Ontology）与神经网络结合，实现机制特异性预测，并增强模型临床可解释性 | 间接支持临床决策，未直接验证实际应用效果 | 提高药物-药物相互作用预测的准确性和机制可解释性 | 药物-药物相互作用及其11种药代动力学和药效动力学机制 | 自然语言处理 | NA | 本体嵌入 | 神经网络 | 生物医学本体数据（SIDER、DrugBank、Gene Ontology） | NA | NA | 神经网络 | ROC曲线下面积（AUC） | NA |
| 7973 | 2026-06-04 |
Inference for Stationary Log-Gaussian Cox Point Processes using Bayesian Deep Learning: Application to Human Oral Microbiome Image Data
2026-Jun, Spatial statistics
IF:2.1Q1
DOI:10.1016/j.spasta.2026.100973
PMID:42226885
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研究论文 | 提出一种基于贝叶斯深度学习的方法来推断平稳对数高斯Cox点过程，应用于人类口腔微生物图像数据 | 提出了一种基于可逆神经网络的无似然推断方法，实现了对对数高斯Cox过程参数后验分布的快速近似估计，特别是对高维数据具有显著计算优势 | 未在标题和摘要中明确说明局限性 | 开发一种高效的无似然贝叶斯推断方法，用于分析空间点过程中的聚集现象 | 人类口腔微生物生物膜图像数据 | 机器学习 | NA | NA | 可逆神经网络 | 图像 | 两个不同的口腔微生物生物膜图像样本 | NA | 可逆神经网络 | NA | NA |
| 7974 | 2026-06-04 |
The role of artificial intelligence in sarcopenia: Advances, applications, and future directions
2026-Jun, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
综述 | 探讨人工智能在肌肉减少症研究中的进展、应用与未来方向 | 系统综述了机器学习与深度学习在肌肉减少症早期检测、影像诊断、功能预测和个性化监测中的应用，并引入可解释人工智能、联邦学习等新兴方法 | 数据质量差异大、模型透明度有限、算法偏见及伦理问题等挑战仍需解决 | 分析人工智能在肌肉减少症研究和临床实践中的应用进展与潜力 | 肌肉减少症患者及相关数据 | 机器学习 | 老年性疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 影像, 临床指标, 可穿戴设备数据 | 包含大规模数据集（如NHANES）但未提供具体样本数量 | NA | NA | 预测性能 | NA |
| 7975 | 2026-06-04 |
Exploring AI-driven deep learning approaches for optimizing space detection in single gap implantation based on CBCT images
2026-06, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2026.106631
PMID:41833743
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研究论文 | 提出了一种基于AI的深度学习方法来优化单颗缺牙种植术中基于CBCT图像的空隙检测 | 提出了一种新颖的三步序列方法，利用nnUNet的DentalSegmentator框架自动检测单颗缺牙区域及其周围结构，无需额外手动分割 | 研究仅针对单颗缺牙区域，可能无法直接应用于多颗缺牙或更复杂的情况 | 开发自动检测单颗缺牙区域及其周围结构的方法，提高种植手术规划的准确性和效率 | 单颗缺牙区域的CBCT图像 | 数字病理学 | 口腔疾病 | 锥束计算机断层扫描 | nnUNet | 图像 | 66个CBCT扫描，包含80个单颗缺牙区域 | nnUNet | nnUNet | 准确率, 精确率, 召回率, 特异度, F1分数 | NA |
| 7976 | 2026-06-04 |
Marker-less Body Surface Registration with 3D imaging for Percutaneous Intervention with Smartphone Augmented Reality in Phantoms and in vivo
2026-Jun-01, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.jvir.2026.108871
PMID:42229872
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研究论文 | 评估智能手机增强现实系统结合自动表面跟踪注册用于经皮穿刺的准确性 | 首次开发无需基准标记或额外传感器的智能手机AR引导系统，利用深度学习实现体表自动跟踪注册，简化增强现实工作流程 | 表面跟踪可补偿外部体表移动，但无法补偿内部器官运动；准确性受呼吸运动影响，肝脏靶点误差较大 | 评估智能手机AR引导系统用于经皮穿刺的自动表面跟踪注册精度 | 腹部体模及三只猪（15个靶点）的肝脏、肾脏和肌肉中的栓塞线圈 | 计算机视觉 | NA | CT成像、深度学习 | NA | CT图像 | 腹部体模（8名操作者），三只猪（15个靶点） | NA | NA | 针尖到靶点距离、角度误差 | 智能手机平台 |
| 7977 | 2026-06-04 |
AIRC-LABDEN: A multi-modal dataset for dental plaque diagnosis of patients with fixed labial orthodontic appliances
2026-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112833
PMID:42232201
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研究论文 | 介绍AIRC-LABDEN数据集，用于通过深度学习检测和量化固定唇侧矫治器患者的牙菌斑 | 首个专门针对佩戴正畸托槽患者的多模态牙科数据集，整合了高分辨率口腔图像与临床记录 | 未提及具体限制 | 促进多模态牙菌斑检测系统的开发，改善正畸患者的口腔护理 | 固定唇侧矫治器患者的牙菌斑 | 计算机视觉 | 口腔疾病（牙菌斑） | NA | 深度学习 | 图像、临床记录 | 148名患者的10450张高分辨率口腔内图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7978 | 2026-06-04 |
A bibliometric analysis of artificial intelligence in anatomy education: Current situation, hot spots, and global trends
2026-May-29, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000049128
PMID:42216413
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文献综述 | 通过文献计量分析揭示人工智能在解剖学教育中的研究现状、热点与全球趋势 | 首次系统性地通过文献计量方法分析人工智能在解剖学教育中的发展脉络和主题演变 | 仅基于Web of Science数据库的英文文献，可能存在语言和数据库偏倚 | 识别人工智能在解剖学教育领域的研究热点与趋势，为未来研究方向提供基础 | Web of Science数据库中2005至2024年间发表的184篇相关英文出版物 | 自然语言处理 | NA | NA | 大型语言模型 | 文献元数据 | 184篇论文 | R, VOSviewer, CiteSpace, Excel | NA | NA | NA |
| 7979 | 2026-06-04 |
Conditionally Site-Independent Neural Evolution of Antibody Sequences
2026-May-26, ArXiv
PMID:41822160
|
研究论文 | 提出CoSiNE模型，利用深度神经网络参数化的连续时间马尔可夫链，弥合深度学习与系统发育模型在抗体序列进化分析中的差距 | 首次将深度神经网络与连续时间马尔可夫链结合，实现对抗体序列进化过程中上位效应的显式建模，并理论证明其突变过程的一阶近似误差边界；提出Guided Gillespie采样方案，实现推理时对抗体结合亲和力的定向优化 | NA | 建立能够同时捕捉抗体序列进化动态和上位相互作用的计算方法，提升零样本变异效应预测和抗体结合亲和力优化能力 | 抗体序列的进化动力学过程 | 机器学习 | NA | 深度神经网络、连续时间马尔可夫链 | 混合模型 | 序列数据 | NA | NA | CoSiNE | 零样本变异效应预测准确性 | NA |
| 7980 | 2026-06-04 |
Imaging Features of Herpetic Interstitial Keratitis by Anterior Segment Optical Coherence Tomography
2026-May-26, Cornea
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/ICO.0000000000004196
PMID:42228428
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研究论文 | 利用前段光学相干断层扫描（AS-OCT）分析疱疹性间质性角膜炎（HIK）的影像特征 | 首次系统描述活动性HIK在AS-OCT上的特征，包括前基质高反射、模糊边界和凸形后轮廓，并发现上皮厚度在HIK与基质瘢痕中的差异 | 样本量小（仅27例）；缺乏深度学习算法验证；未包含非活动期病例对照 | 探索AS-OCT在鉴别活动性HIK与既往基质瘢痕中的临床应用价值 | 活动性HIK患者（HSV或VZV感染）及基质瘢痕患者 | 数字病理学 | 感染性角膜炎 | 前段光学相干断层扫描（AS-OCT） | NA | 图像 | 27例活动性HIK（17例HSV，10例VZV）和9例基质瘢痕 | NA | NA | 与裂隙灯诊断的符合率 | NA |