深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46269 篇文献，本页显示第 8881 - 8900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8881 | 2026-02-23 |
Qualitative identification of Bombyx batryticatus and its counterfeits using hyperspectral imaging and deep learning
2026-May-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2026.127526
PMID:41628526
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研究论文 | 本研究提出了一种结合高光谱成像与深度学习技术，用于高效、无损地鉴别中药材僵蚕及其伪品的方法 | 提出了一种改进的ResNeXt50-KS模型，集成了空间与通道协同注意力模块和Kolmogorov-Arnold网络；并利用生成对抗网络增强光谱数据，构建一维卷积神经网络进行特征自动提取，实现了真伪鉴别和产地分类的双重任务 | 未明确提及模型在其他中药材或更广泛样本上的泛化能力，以及实际市场部署的可行性 | 开发一种快速、无损的方法，用于中药材僵蚕的真伪鉴别和产地分类，以支持中药材质量控制和市场监管 | 中药材僵蚕及其经硼砂处理的伪品 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | CNN, GAN | 图像, 光谱数据 | NA | NA | ResNeXt50, 一维卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 8882 | 2026-02-23 |
Exploring the feature prioritization and data sampling of PCOS diagnosis via densely connected attention based squeeze deep learning detection model
2026-Apr, The Journal of steroid biochemistry and molecular biology
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jsbmb.2025.106933
PMID:41482077
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研究论文 | 本文提出了一种结合特征优先级和数据采样的混合方法，用于提高多囊卵巢综合征（PCOS）的诊断准确性 | 提出了一种统一流程，同时解决PCOS检测中的三大挑战：数据集不平衡（SMOTE-ENN）、特征冗余（GS2TM）和过拟合（基于注意力的DASCD），实现了高准确性和增强的可解释性 | NA | 开发一个稳健的PCOS检测模型，通过有效的特征优先级处理数据平衡问题 | 多囊卵巢综合征（PCOS）的诊断 | 机器学习 | 多囊卵巢综合征 | NA | 深度学习模型 | 表格数据 | NA | NA | 密集连接注意力挤压卷积检测模型（DASCD） | 准确率 | NA |
| 8883 | 2026-02-23 |
Total-body [18F]FDG-PET/CT imaging of healthy volunteers with minimal effective dose
2026-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07644-x
PMID:41251746
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研究论文 | 本研究探索了结合全身PET与深度学习生成的衰减图，以最小化健康受试者在[18F]FDG-PET/CT成像中的有效剂量 | 结合高灵敏度全身PET成像与深度学习生成的合成CT衰减图，实现极低放射性注射剂量下的可靠器官定量分析 | 研究仅针对健康高加索人群，未涵盖不同种族或疾病状态；模拟的低剂量数据基于原始数据下采样，可能未完全反映真实低剂量采集情况 | 开发最小化辐射暴露的全身PET/CT成像协议 | 47名健康高加索志愿者（25名女性/22名男性） | 医学影像 | NA | 全身正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（TB-PET/CT），[18F]氟代脱氧葡萄糖（[18F]FDG）成像 | 深度学习模型 | PET原始数据，CT图像 | 47名健康志愿者 | NA | NA | 标准化摄取值（SUVbw），变异系数（CV），百分比差异 | NA |
| 8884 | 2026-02-23 |
Low-count whole-body PET denoising with deep learning in a multicenter, multi-tracer and externally validated study
2026-Mar, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07672-7
PMID:41261209
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研究论文 | 本研究通过多中心、多示踪剂及外部验证的方式，评估了基于深度学习的PET去噪软件NUCLARITY在低计数扫描中的性能，旨在降低示踪剂剂量或扫描时间 | 首次在欧洲临床环境中，针对多种示踪剂和未见过的扫描仪技术，进行了盲法、多中心的PET去噪算法读者研究 | 研究仅基于模拟的50%低计数扫描，且未涵盖所有可能的示踪剂或扫描仪类型，临床验证范围仍有局限 | 评估深度学习去噪算法在低计数全身PET扫描中的临床适用性，以提升PET的可及性并降低辐射负担 | 来自三家欧洲医院的65次PET扫描数据，涉及[18F]FDG、[18F]PSMA、[68Ga]PSMA和[68Ga]DOTATATE示踪剂，使用GE和Siemens系统 | 数字病理学 | NA | PET成像，深度学习去噪 | 深度学习 | 图像 | 65次扫描，包含243个病灶 | NA | NA | RMSE, PSNR, SSIM, SUVmean, SUVmax, MTV, 敏感性, 特异性, 一致性相关系数(CCC) | NA |
| 8885 | 2026-02-23 |
Prospective evaluation of artificial intelligence (AI) in lumbar spine magnetic resonance imaging (MRI) workflow: from deep learning (DL)-enhanced accelerated acquisition to simultaneous vision-language model (VLM)-based automated report generation
2026-Mar, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112695
PMID:41579672
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研究论文 | 本研究前瞻性评估了AI在腰椎MRI工作流程中的应用，包括深度学习加速采集和视觉语言模型自动报告生成 | 首次将深度学习加速MRI采集与视觉语言模型自动报告生成结合，在腰椎MRI中实现从采集到解释的全流程AI集成 | 样本量较小（70例患者），仅在两所机构进行，需要更大规模的多中心研究验证 | 评估AI在腰椎MRI工作流程中的临床可行性，包括加速采集和自动报告生成 | 腰椎MRI图像及相应的病理发现 | 医学影像分析 | 脊柱疾病 | 磁共振成像 | 深度学习模型, 视觉语言模型 | 医学图像 | 70例患者，共140次MRI扫描 | NA | NA | 信噪比, 对比噪声比, 诊断一致性 | NA |
| 8886 | 2026-02-23 |
Enhanced YOLO-based framework and benchmarking for automated Plasmodium vivax detection
2026-Feb-19, Parasitology research
IF:1.8Q2
DOI:10.1007/s00436-026-08642-0
PMID:41709048
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研究论文 | 本研究提出了一种基于改进YOLO框架的自动化检测方法，用于在厚血涂片图像中精确识别间日疟原虫 | 提出了一种结合YOLOv3与改进的MobileNetV2主干网络，并引入具有多尺度纹理敏感性的转换卷积层（TCL）的新型深度学习框架 | 研究主要针对间日疟原虫（P. vivax），未涵盖所有疟原虫种类；模型性能在低寄生虫密度下的表现未详细讨论 | 开发一种鲁棒、可扩展且可解释的自动化诊断框架，用于早期疟疾检测和改善疾病管理 | 间日疟原虫（Plasmodium vivax） | 计算机视觉 | 疟疾 | 厚血涂片显微成像 | CNN, 目标检测 | 图像 | NA | PyTorch（基于YOLO系列推断） | YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv8, MobileNetV2 | 精确度, 准确率, F1分数, 召回率, 平均精度均值（mAP） | NA |
| 8887 | 2026-02-23 |
Different BI-RADS breast cancer diagnosis using MobileNetV1 and vision transformer based on explainable artificial intelligence (XAI)
2026-Feb-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37199-2
PMID:41702964
|
研究论文 | 本文提出了一种结合MobileNetV1和Vision Transformer的混合深度学习框架，用于基于BI-RADS分类的乳腺癌多类别诊断 | 通过双流结构融合轻量级CNN（MobileNetV1）和Vision Transformer，结合特征级融合和基于Bagging的逻辑回归分类器，并应用可解释人工智能技术提供可视化解释 | 使用的公开数据集存在类别不平衡问题，且未明确说明模型在其他数据集上的泛化能力 | 开发精确、有效且可解释的计算机辅助诊断系统，用于乳腺癌的BI-RADS多类别分类 | 乳腺X线摄影图像（包括CC和MLO视图），按BI-RADS分类方案组织 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 乳腺X线摄影 | CNN, Transformer | 图像 | 使用公开的King Abdulaziz University BC Mammogram Dataset (KAUBC)，具体样本数量未明确说明 | 未明确说明，可能为TensorFlow或PyTorch | MobileNetV1, Vision Transformer (ViT) | 准确率(ACC), 灵敏度(SEN), 特异性(SPE) | 未明确说明 |
| 8888 | 2026-02-23 |
RGTFormer: Predicting mutation-associated multi-drug resistance in Mycobacterium tuberculosis using a categorical gated transformer and relational graph convolutional network
2026-Feb-17, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8889 | 2026-02-23 |
Machine learning models for predicting delayed cerebral ischemia following ruptured intracranial aneurysms: A systematic review and meta-analysis
2026-Feb-15, Journal of stroke and cerebrovascular diseases : the official journal of National Stroke Association
|
系统综述与荟萃分析 | 本文系统回顾和荟萃分析了机器学习模型在预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血中的应用 | 首次对机器学习模型预测迟发性脑缺血进行系统综述和荟萃分析，比较了不同算法家族和数据集的性能 | 外部验证稀缺，深度学习模型存在较大过拟合问题 | 评估机器学习模型在预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血中的预测性能 | 动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者 | 机器学习 | 脑血管疾病 | NA | 随机森林, XGBoost, 逻辑回归, 深度学习模型 | 临床数据 | 约10,000名患者 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 8890 | 2026-02-23 |
A Deep Learning Approach for Classifying Benign, Malignant, and Borderline Ovarian Tumors Using Convolutional Neural Networks and Generative Adversarial Networks
2026-Feb-14, Medical sciences (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/medsci14010089
PMID:41718136
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研究论文 | 本研究开发了一种结合卷积神经网络和生成对抗网络的深度学习模型，用于基于超声图像对卵巢肿瘤进行良恶性及交界性分类 | 利用深度卷积生成对抗网络生成合成图像以解决交界性卵巢肿瘤数据稀缺导致的类别不平衡问题，并构建了集成VGG16、ResNet50和InceptionNetV3架构的三分类模型 | 研究为回顾性分析，样本量有限，特别是交界性卵巢肿瘤病例较少，且模型性能需在前瞻性临床环境中进一步验证 | 开发一种人工智能辅助工具，以提高卵巢肿瘤术前超声评估的准确性，特别是针对交界性肿瘤的鉴别诊断 | 卵巢肿瘤的超声图像 | 计算机视觉 | 卵巢癌 | 超声成像 | CNN, GAN | 图像 | 636个卵巢肿块（共3816张超声图像），包括390个良性病变、202个恶性肿瘤和44个交界性肿瘤 | NA | VGG16, ResNet50, InceptionNetV3, DCGAN | F1分数, 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | NA |
| 8891 | 2026-02-23 |
Mapping Eye-Tracking Research in Human-Computer Interaction: A Science-Mapping and Content-Analysis Study
2026-Feb-12, Journal of eye movement research
IF:1.3Q3
DOI:10.3390/jemr19010023
PMID:41718383
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综述 | 本研究通过文献计量网络分析和定性内容分析，对2020年至2025年间人机交互领域的眼动追踪研究进行了全面梳理和概述 | 首次结合Web of Science和Scopus数据库，对近期人机交互领域的眼动追踪研究进行大规模文献计量与内容分析，识别出四大研究主轴 | 分析范围限定于2020-2025年的出版物，可能未涵盖更早期的关键研究；定性分析仅基于被引次数最高的50篇论文 | 为人机交互领域的眼动追踪研究提供全面、最新的概览，识别研究趋势、空白和未来方向 | 1033篇关于人机交互中眼动追踪的出版物（期刊文章和会议论文） | 人机交互 | NA | 眼动追踪，AI驱动的注视分析 | 深度学习模型 | 文献元数据（标题、摘要、关键词、引用信息） | 1033篇出版物，并对其中被引次数最高的50篇进行内容分析 | VOSviewer | NA | h指数，平均作者数 | NA |
| 8892 | 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 |
| 8893 | 2026-02-23 |
A novel deep learning model for automated diagnosis of oral squamous cell carcinoma and related leukoplakia in pathological images
2026-Feb-10, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2026.102743
PMID:41679647
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研究论文 | 本研究提出了一种基于改进RegNet架构的新型深度学习模型RRGNet，用于口腔鳞状细胞癌及相关白斑病理图像的自动诊断 | 通过引入Ghost模块和残差通道注意力模块，并结合标签平滑、Mixup数据增强和SWALR学习率调整策略，显著优化了特征提取效率和计算成本 | 模型通用性需在多中心数据上进一步验证，尚未开发实际应用系统 | 开发自动、准确的口腔鳞状细胞癌辅助诊断工具 | 口腔鳞状细胞癌病理图像及相关白斑病变 | 数字病理学 | 口腔鳞状细胞癌 | 病理切片分析 | 深度学习模型 | 病理图像 | 包含OSCC和两种白斑病变的三分类数据集 | NA | RRGNet, RegNet, GhostNet, HRNet, ResNet50, ViT | 准确率, AUC | NA |
| 8894 | 2026-02-23 |
An Open-Source Horizontal Strabismus Simulator as an Evaluation Platform for Monocular Gaze Estimation Using Deep Learning Models
2026-Feb-09, Journal of eye movement research
IF:1.3Q3
DOI:10.3390/jemr19010020
PMID:41718380
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研究论文 | 本文开发了一种开源的低成本水平性斜视模拟器，用于评估基于深度学习的单眼注视估计算法在斜视条件下的性能 | 开发了首个能够精确模拟水平性斜视分离性眼球运动并提供已知真实角度地面实况的开源低成本评估平台 | 模拟器目前仅支持水平性斜视模拟，未涵盖垂直性或旋转性斜视；评估的AI模型数量有限（仅三种） | 为斜视筛查的单眼注视估计技术建立评估基准并推动相关模型开发 | 水平性斜视的眼球运动模拟与单眼注视估计算法性能评估 | 计算机视觉 | 斜视 | 伺服电机控制、陀螺仪传感、机械仿真 | 深度学习模型 | 模拟眼球运动数据 | NA | NA | Single Eye, GazeNet, EyeNet | 平均绝对误差、临床检测阈值 | 低成本硬件平台（约200美元） |
| 8895 | 2026-02-23 |
mCSM-metal: A Deep Learning Resource to Predict Effect of Mutations on Metal Ion Binding
2026-Feb-05, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2026.169678
PMID:41651016
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研究论文 | 本文介绍了一种名为mCSM-metal的深度学习资源，用于预测突变对金属离子结合的影响 | 利用ESMBind嵌入与基于图的结构特征，首次解决了突变如何改变残基级金属结合概率的问题 | NA | 预测单点或多点突变对七种必需金属离子结合的影响 | 蛋白质中的金属离子结合位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 蛋白质序列与结构数据 | NA | NA | NA | 准确率, F1分数, 马修斯相关系数 | NA |
| 8896 | 2026-02-23 |
Air quality prediction model based on deep learning hybrid framework
2026-Feb-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37896-y
PMID:41629579
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的混合模型CBLA，用于城市空气质量预测，结合了1D-CNN、BiLSTM和注意力机制，并利用XGBoosting集成气象数据以提高预测精度 | 提出了一种结合1D-CNN、BiLSTM和注意力机制的混合模型CBLA，并首次将XGBoosting用于集成初步预测结果与气象数据，以优化PM2.5浓度预测 | 模型仅在北京的空气质量与气象数据集上进行评估，未在其他城市或更广泛区域验证其泛化能力 | 开发一种更准确的空气质量预测模型，以支持空气污染防治与控制 | 城市空气质量数据，特别是PM2.5浓度，以及相关气象数据 | 机器学习 | NA | NA | CNN, LSTM | 时间序列数据 | 使用北京空气质量与气象数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | 1D-CNN, BiLSTM | NA | NA |
| 8897 | 2026-02-23 |
A dual-stream deep learning framework for continuous sign language recognition to enhance communication accessibility in the Ha'il region
2026-Feb-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38912-x
PMID:41634141
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研究论文 | 本文提出了一种双流卷积神经网络框架，用于连续手语识别，以提升哈伊勒地区的沟通可及性 | 提出了一种双流CNN框架，分别建模手部动作和头部姿势，并引入特征增强模块以提高识别精度和时间对齐 | 未明确提及具体局限性 | 提升连续手语识别的性能，以改善聋哑人士的生活质量 | 手语识别系统，特别是针对连续手语的识别 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 视频 | 使用了两个基准数据集：RWTH-PHOENIX-Weather 2014和CSL Split II | NA | 双流卷积神经网络 | 词错误率 | NA |
| 8898 | 2026-02-23 |
Energy-efficient intrusion detection with a protocol-aware transformer-spiking hybrid model
2026-Feb-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37367-4
PMID:41634304
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研究论文 | 本文提出了一种结合Transformer和脉冲神经网络的混合模型，用于高效能入侵检测 | 提出Transformer增强的脉冲神经网络，整合注意力驱动上下文建模与节能脉冲计算，并引入协议感知自适应归一化和伪流重建等新机制 | 未明确说明模型在极端不平衡数据集或实时动态网络环境中的性能限制 | 开发高效能、低计算成本的入侵检测系统 | 网络流量数据中的入侵行为 | 机器学习 | NA | NA | Transformer, Spiking Neural Network | 表格特征数据 | NA | NA | Transformer-Augmented Spiking Neural Network | 分类性能，计算开销 | NA |
| 8899 | 2026-02-23 |
An explainable hybrid CNN-transformer model for sign language recognition on edge devices using adaptive fusion and knowledge distillation
2026-Feb-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38478-8
PMID:41634347
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研究论文 | 本文提出了一种名为TinyMSLR的轻量级、可解释的混合模型，用于在边缘设备上进行孤立手语识别 | 结合ConvNeXt-Tiny和Swin Transformer编码器，并引入自适应融合门和双教师知识蒸馏方案，以在资源受限设备上实现高效、可解释的多语言手语识别 | 评估仅限于20个语义对齐的手语类别的共享子集，且结果对应孤立手语识别而非连续句子级的多语言手语识别 | 开发一种高效、可部署且可解释的手语识别系统，用于资源受限的边缘设备 | 孤立手语（gloss）分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, Transformer | 视频 | 使用两个公共数据集（DGS RWTH-PHOENIX-Weather 2014T和Mandarin CSL）构建的20个语义对齐手语类别的共享子集 | PyTorch | ConvNeXt-Tiny, Swin Transformer | 准确率, F1分数 | 标准CPU, 边缘GPU |
| 8900 | 2026-02-23 |
Uncertainty-Aware Training for Ophthalmic Segmentation Using MedSAM
2026-Feb-02, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.15.2.19
PMID:41700793
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研究论文 | 本文提出了一种不确定性感知训练方法，通过生成不确定性图并在训练时增强损失函数，以提升眼科分割任务的深度学习模型性能 | 提出不确定性感知训练，在训练时生成不确定性图并用于加权损失函数，使模型专注于高不确定性区域 | NA | 提升深度学习模型在眼科分割任务中的性能和可解释性 | 地理萎缩、视杯和中心凹无血管区的分割任务 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | MedSAM | NA | NA |