深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 47264 篇文献，本页显示第 921 - 940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 921 | 2026-07-07 |
A deep learning model based on ultrasound imaging to differentiate malignant from benign pleural effusion: a multicenter cohort study
2026-Feb-11, Respiratory research
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s12931-026-03574-w
PMID:41673850
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研究论文 | 开发基于超声图像的深度学习模型以区分恶性和良性胸腔积液，并进行了多中心队列研究 | 提出了一种利用超声图像的非侵入性深度学习方法来诊断恶性胸腔积液，避免了传统胸腔穿刺的有创性 | 研究中仅使用了来自两个医院的数据，外部测试集的样本量较小，且模型敏感性为0.818，特异性为0.611，可能存在不平衡或过度拟合问题 | 探索深度学习模型作为非侵入性诊断工具在区分恶性和良性胸腔积液中的应用潜力 | 601名内部队列患者和144名外部队列患者的超声图像数据 | 计算机视觉 | 肺部疾病（恶性胸腔积液） | 超声成像 | 卷积神经网络 | 图像（超声图像） | 内部队列601名患者和外部队列144名患者 | 未提及 | 未提及具体架构 | 准确率、F1分数、敏感性、特异性、AUC | 未提及 |
| 922 | 2026-07-07 |
A data-driven modeling approach to prediction of persistent foot drop after gastroc-soleus lengthening surgery in children with cerebral palsy
2026-02, Gait & posture
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.110010
PMID:41223483
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research paper | 利用术前步态和临床数据预测脑瘫儿童腓肠肌-比目鱼肌延长术后持续性足下垂的深度学习方法 | 首次将深度学习模型（结合卷积神经网络和前馈神经网络）用于预测GSL术后踝关节背屈角度，并利用SHAP值解释关键风险因素 | NA | 预测脑瘫儿童GSL术后足下垂并识别相关风险因素 | 110名脑瘫儿童（36例偏瘫，74例双瘫） | machine learning | geriatric disease | 步态分析 | CNN, 前馈神经网络 | 步态数据, 临床数据 | 110名脑瘫儿童 | NA | 卷积神经网络, 前馈神经网络 | 均方根误差, 准确率 | NA |
| 923 | 2026-07-07 |
Fully automated volumetric assessment of tumor burden using artificial intelligence on 68Ga-PSMA-11 PET predicts survival after 177Lu-PSMA therapy in metastatic Castration-resistant prostate cancer
2026-02, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07628-x
PMID:41111086
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研究论文 | 利用人工智能对68Ga-PSMA-11 PET进行全自动肿瘤负荷体积评估，预测转移性去势抵抗性前列腺癌患者接受177Lu-PSMA治疗后的生存情况 | 首次证明了基于深度学习的PSMA PET/CT自动分割肿瘤负荷量化指标（PSMATV、PSMATU、PSMATQ）对接受177Lu-PSMA治疗的mCRPC患者具有预后价值，并构建了结合PSMATQ和临床因素的诺模图用于风险分层 | 回顾性研究设计 | 探索基于AI的PSMA PET/CT肿瘤负荷量化对接受177Lu-PSMA治疗的mCRPC患者的预后意义 | 107名接受177Lu-PSMA治疗的转移性去势抵抗性前列腺癌（mCRPC）患者 | 计算机视觉, 数字病理学 | 前列腺癌 | PET/CT, 68Ga-PSMA-11, 177Lu-PSMA | 深度学习 | 图像 | 107名患者 | NA | NA | C-index, 风险比 | NA |
| 924 | 2026-07-07 |
A MultiRater MultiOrgan Abdominal CT Dataset for Calibration Analysis and Uncertainty Modeling in Segmentation
2026-Jan-09, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06473-9
PMID:41513702
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研究论文 | 提出一个用于校准分析和不确定性建模的多标注者多器官腹部CT数据集 | 首次联合评估分割质量、校准和不确定性，同时考虑临床相关性和标注变异性 | 数据集仅来自单一机构（大学医院埃尔朗根），共90例患者，且胰腺标注一致性较差 | 开发能量化不确定性、标准化标注实践并改善模型校准的鲁棒算法 | 腹部CT图像中的胰腺、肝脏和肾脏分割 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | 深度学习 | 图像 | 90例对比增强CT扫描，由三位专家标注胰腺、肝脏和肾脏 | NA | NA | 分割质量、校准、不确定性 | NA |
| 925 | 2026-07-07 |
Deep Learning for analyzing chaotic dynamics in biological time series: Insights from frog heart signals
2026-Jan-07, Neurocomputing
IF:5.5Q1
DOI:10.1016/j.neucom.2025.131820
PMID:41958751
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研究论文 | 提出一种结合深度学习与基于数学模型的选取策略的算法，用于分析来自离体蛙心实验的短噪声混沌时间序列 | 结合深度学习与基于同质数学模型的选取策略，能有效分析短且含噪声的实验时间序列中的混沌动力学 | 论文未明确讨论局限性，但数据仅来自离体蛙心实验，可能限制其普适性 | 开发一种自动算法，用于分析生物时间序列中的混沌动力学 | 离体蛙心实验获得的实验数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习模型 | 时间序列信号 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 926 | 2026-07-07 |
MVGFormer: Multi-view perspective with graph-guided transformer for cryo-ET segmentation
2026-Jan-03, Knowledge-based systems
IF:7.2Q1
DOI:10.1016/j.knosys.2025.114810
PMID:41959693
|
研究论文 | 提出一种基于Transformer的多视角图引导框架MVGFormer，用于冷冻电镜断层扫描三维分割任务 | 首次将Transformer架构应用于冷冻电镜断层扫描分割，引入多视角融合编码器、并行上下文引导图和自监督学习策略 | 未在真实生物样本中验证，计算资源需求较高可能限制大规模应用 | 开发能捕捉全局结构信息的冷冻电镜断层扫描分割方法 | 冷冻电镜断层扫描三维生物结构数据 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电镜断层扫描 | Transformer | 三维图像 | 六个冷冻电镜断层扫描数据集 | NA | 多视角Transformer编码器、并行上下文编码器、多级特征融合解码器、并行空洞卷积解码器 | 分割精度、与其他三维分割方法的性能对比 | NA |
| 927 | 2026-07-07 |
Hybrid 2D/3D CNN and radiomics model for brain tumor classification using EfficientNetb0 and ResNet-18
2026-01-03, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-02141-x
PMID:41484559
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研究论文 | 结合放射组学特征与EfficientNet-B0和ResNet-18深度学习模型，实现2D和3D脑肿瘤图像的高效分类 | 首次将2D/3D混合CNN架构与放射组学特征相结合，利用MLP和CatBoost分类器进行脑肿瘤分类，并通过SHAP分析和不确定性评估深入解释模型行为 | 数据不平衡导致少数类别分类精度不足 | 提高脑肿瘤（胶质母细胞瘤、脑膜瘤、脑转移瘤）的分类准确性和早期诊断能力 | 2D和3D脑肿瘤图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤（胶质母细胞瘤、脑膜瘤、脑转移瘤） | 放射组学特征提取 | CNN | 图像（2D和3D医学影像） | NA | NA | EfficientNet-B0, ResNet-18 | F1分数, AUC, ROC分析 | NA |
| 928 | 2026-07-07 |
Artificial intelligence in sport psychology: Implications for the identification and development of talent
2026-01, Psychology of sport and exercise
IF:3.1Q1
DOI:10.1016/j.psychsport.2025.102977
PMID:41326137
|
综述 | 探讨人工智能在体育心理学中的应用，重点关注人才识别与培养 | 强调了人机交互（如对话式AI和数字孪生）在体育人才发展中的潜在作用，并提倡结合标准化开发框架（如软件开发生命周期）以降低数据偏见风险 | 心理和主观因素（如教练判断、运动员态度）在现有AI模型中代表性不足，且纵向研究面临数据缺失、不平衡等问题，导致模型泛化能力差 | 分析AI在体育心理学中用于人才识别与培养的现状、挑战及未来方向 | 体育心理学中的人才识别与培养过程，涉及教练、运动员、球探等主体 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习、深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 929 | 2026-07-07 |
AI-Augmented Hematological Signatures for Equitable Detection of Hereditary Hemolytic Anemia Carriers: A Global Systematic Review and Meta-Analysis
2026, Human mutation
IF:3.3Q2
DOI:10.1155/humu/9405486
PMID:42369207
|
meta分析 | 系统性回顾和荟萃分析评估了人工智能增强血常规检测在遗传性溶血性贫血携带者筛查中的诊断准确性、公平性影响和实施挑战 | 首次全球性系统评估AI增强血常规、血涂片和血沉在遗传性溶血性贫血携带者识别中的诊断效能，并对公平性问题进行深入分析，提出联邦学习、WHO/CDC认证和强制性XAI合规等公平实施建议 | 68%的验证研究使用了研究级而非临床常规样本，缺乏前瞻性临床到算法的验证，地理差异显著（撒哈拉以南非洲灵敏度86.5% vs 中东94.8%），存在对非洲HbS/HbC变体的算法偏见 | 评估AI增强血常规检测在遗传性溶血性贫血携带者筛查中的诊断准确性、公平性影响和实施挑战 | 遗传性溶血性贫血携带者，包括α-地中海贫血、β-地中海贫血、镰刀细胞病（HbS和HbC变异）及其他常染色体隐性遗传血红蛋白病 | 机器学习, 数字病理学 | 遗传性溶血性贫血（地中海贫血、镰刀细胞病） | 血常规检测（CBC）、血涂片、血沉（ESR） | 深度学习模型, 可解释人工智能（XAI） | 血常规数据、血涂片图像、血沉数据 | 133,498名参与者，涵盖23个国家 | NA | 深度学习模型（具体架构未明确说明）、可解释人工智能（XAI） | 敏感度, 特异性, 受试者工作特征曲线下面积（AUC）, 成本节省 | 边缘AI设备（离线能力）、联邦学习框架 |
| 930 | 2026-07-07 |
Risk stratification for adjuvant radiotherapy in pathologic T3N0 rectal cancer using a DeepSurv-based survival model
2026, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2026.1828958
PMID:42394705
|
研究论文 | 为pT3N0直肠癌患者开发并验证基于DeepSurv的预后模型，以支持个体化辅助放疗决策 | 首次利用DeepSurv深度学习生存模型捕捉非线性关系与交互效应，优于传统Cox回归，并结合SHAP解释模型，精确划分放疗获益人群 | 使用SEER数据库缺乏详细治疗细节和长期随访数据，外部验证样本量较小 | 开发一种深度学习预后模型以识别pT3N0直肠癌患者中能从辅助放疗中获益的个体 | pT3N0直肠腺癌患者 | 机器学习 | 直肠癌 | NA | DeepSurv | 表格数据 | 1,411例训练与内部验证患者（SEER数据库）+ 118例外部验证患者 | PyTorch | 多层感知机 | 时间依赖性AUC | NA |
| 931 | 2026-07-07 |
Vascular remodeling and microvessel density in inflammatory radicular cysts: a CD34 immunohistochemical analysis
2026 Jan-Mar, Romanian journal of morphology and embryology = Revue roumaine de morphologie et embryologie
DOI:10.47162/RJME.67.1.10
PMID:42402741
|
研究论文 | 通过CD34免疫组化分析，评估炎症性根尖囊肿中的血管重塑和微血管密度 | 利用深度学习辅助的数字量化工作流程（DeepLIIF和ImageJ）对CD34免疫表达进行定量分析 | NA | 评估CD34免疫表达作为血管重塑标志物，并探索数字人工智能辅助量化工作流程 | 炎症性根尖囊肿 | 数字病理学 | 炎症性根尖囊肿 | 免疫组化 | NA | 图像 | 39个炎症性根尖囊肿标本 | DeepLIIF, ImageJ | NA | NA | NA |
| 932 | 2026-07-07 |
The Use of Artificial Intelligence with d/Deaf and Hard of Hearing Students: A Systematic Review
2026, American annals of the deaf
IF:1.0Q4
DOI:10.1353/aad.2026.a994476
PMID:42403334
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 933 | 2026-07-07 |
On the Completeness of Existing RNA Fragment Structures
2025-12-22, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf127
PMID:41414643
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研究论文 | 评估RNA片段结构空间的完整性，探讨深度学习在RNA结构预测中的潜力 | 首次系统评估RNA在二核苷酸至五核苷酸水平片段结构的完整性，并发现四核苷酸和五核苷酸水平上非冗余结构片段数量正指数增长，表明当前RNA结构空间远未完成 | NA | 研究RNA片段结构空间的完整性，为深度学习预测RNA结构提供基础 | RNA片段结构，包括二核苷酸、三核苷酸、四核苷酸和五核苷酸水平 | 机器学习 | NA | NA | NA | 结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 934 | 2026-07-07 |
Deep learning-based diffusion-weighted imaging vs. conventionally obtained diffusion-weighted imaging in prostate cancer extracapsular extension detection: a multicenter retrospective study
2025-12-10, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-02109-x
PMID:41372855
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研究论文 | 基于深度学习的扩散加权成像在检测前列腺癌包膜外侵犯中的诊断性能优于常规扩散加权成像 | 首次在大规模多中心回顾性研究中验证深度学习生成的扩散加权图像（DL-DWI）在提高图像质量、观察者一致性和诊断准确性方面的优势 | 回顾性研究设计可能引入选择偏倚；样本量有限（252例）；未评估深度学习模型在低场强MRI或不同人群中的泛化能力 | 评估深度学习生成的扩散加权成像（DL-DWI）与常规扩散加权成像（C-DWI）在前列腺癌包膜外侵犯（ECE）检测中的性能比较 | 临床怀疑前列腺癌的连续患者（252例）的术前多参数MRI和根治性前列腺切除术后病理数据 | 计算机视觉, 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI扩散加权成像, 深度学习 | 去噪扩散概率模型（DDPM） | 医学影像（MRI扩散加权图像） | 252例患者（来自五个中心） | PyTorch | DDPM（去噪扩散概率模型） | AUC, 加权kappa, Fleiss kappa, 信噪比(SNR), 对比噪声比(CNR), 边缘上升距离(ERD), 边缘上升斜率(ERS) | 未指定 |
| 935 | 2026-07-07 |
Anatomically Based Multitask Deep Learning Radiomics Nomogram Predicts the Implant Failure Risk in Sinus Floor Elevation
2025-11, Clinical oral implants research
IF:4.8Q2
DOI:10.1111/clr.70011
PMID:40702787
|
研究论文 | 开发并评估基于解剖学的多任务深度学习影像组学列线图（AMDRN）系统，用于预测上颌窦底提升术前的种植失败风险 | 首次将解剖结构自动分割与多任务深度学习影像组学结合，构建集成列线图系统同时实现预测和可视化决策支持 | NA | 开发一种能预测上颌窦底提升术种植失败风险并支持临床决策的系统 | 上颌窦、施奈德黏膜、残余牙槽骨等关键解剖结构 | 数字病理学 | 口腔疾病 | 锥形束CT | nn-UNet v2、3D-Attention-ResNet、逻辑回归 | 影像数据、电子病历文本数据 | 回顾性收集患者术前锥形束CT影像和电子病历，未明确样本数量 | NA | nn-UNet v2、3D-Attention-ResNet | DICE系数、准确率、曲线下面积 | NA |
| 936 | 2026-07-07 |
Development of a PANoptosis-Related Pathomics Prognostic Model in Ovarian Cancer: A Multi-Omics Study
2025-11, Journal of cellular and molecular medicine
IF:4.3Q2
DOI:10.1111/jcmm.70958
PMID:41284376
|
研究论文 | 开发基于PANoptosis的卵巢癌病理组学预后模型 | 首次探索PANoptosis在卵巢癌预后中的作用，并构建了基于深度学习的PANoptosis相关病理组学预后模型（PANPM） | NA | 阐明PANoptosis在卵巢癌预后中的作用并开发预后模型 | 卵巢癌的转录组数据、单细胞RNA测序数据、空间数据和病理图像 | 数字病理学, 机器学习 | 卵巢癌 | RNA-seq, 单细胞RNA测序, 空间转录组学, 病理图像分析 | 深度学习模型（ResNet-50） | 转录组数据, 单细胞RNA测序数据, 空间数据, 病理图像 | TCGA和GTEx卵巢数据、GSE184880单细胞RNA测序数据集、10X Genomics网站和GDC Portal的空间数据和病理图像 | NA | ResNet-50, CellProfiler | NA | NA |
| 937 | 2026-07-07 |
MedImg: An Integrated Database for Public Medical Images
2025-09-22, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf068
PMID:40833036
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研究论文 | 构建了包含105个公共医学影像数据集、总计1995671张图像的综合数据库MedImg，涵盖14种成像模态和13个器官部位，旨在促进深度学习医学图像分析研究 | 首次系统整合多源公共医学图像数据，构建在线平台并标准化元数据描述，为算法泛化性验证提供大规模基准资源 | 仅整合公开数据集，未包含私有或临床实时数据；数据库更新频率和维护机制未明确说明 | 解决医学图像分析中大规模标准化数据集缺乏的问题 | 公共医学图像数据集及深度学习算法在临床转化中的有效性验证 | 计算机视觉, 数字病理学 | 肺部疾病, 脑部疾病, 眼部疾病, 心脏疾病 | X射线, CT, MRI, OCT, 超声, 内镜成像 | NA | 图像 | 105个数据集共1995671张医学图像 | NA | NA | NA | NA |
| 938 | 2026-07-07 |
Automated analysis of C. elegans behavior by LabGym: an open-source, AI-powered platform
2025-Sep-03, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.28.672961
PMID:40950071
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研究论文 | 介绍了一个开源、基于人工智能的平台LabGym，用于自动化分析秀丽隐杆线虫行为 | 开发了基于深度学习的自动化平台，能够高精度分类和量化多蠕虫视频中的多种用户定义行为参数 | 未在摘要中明确提及限制 | 为秀丽隐杆线虫行为分析提供经济、易用且全面的自动化方法 | 秀丽隐杆线虫 | 计算机视觉、机器学习 | 不适用 | 深度学习、视频分析 | 深度学习模型 | 视频数据 | 多蠕虫视频（具体数量未提及） | PyTorch | 卷积神经网络 | 准确率（具体指标未列出） | 未提及 |
| 939 | 2026-07-07 |
Artificial intelligence in muscle-invasive bladder cancer: opportunities, challenges, and clinical impact
2025-09-01, Current opinion in urology
IF:2.1Q2
DOI:10.1097/MOU.0000000000001309
PMID:40765429
|
综述 | 全面回顾人工智能在肌层浸润性膀胱癌诊断、治疗和反应评估中的应用现状与未来潜力 | 系统总结了AI在MIBC全程管理中的应用机会，包括诊断、治疗规划和反应评估，并探讨了数据异构、工作流程整合等挑战 | 未提及具体的验证数据集规模或前瞻性临床试验证据，挑战分析偏向定性描述 | 评估AI在MIBC管理中的应用现状、挑战及临床影响 | 肌层浸润性膀胱癌患者的诊断、治疗及反应评估 | 机器学习 | 膀胱癌 | NA | 深度学习模型、机器学习算法 | 影像数据、临床数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 940 | 2026-07-07 |
On the use of generative models for evolutionary inference of malaria vectors from genomic data
2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.26.661760
PMID:40667127
|
研究论文 | 利用生成式深度学习算法推断疟疾病媒蚊的进化历史 | 开发了新的模型选择方法，发现含迁移的进化模型优于无迁移模型，并证明生成模型在捕获种群遗传分化方面优于基于摘要统计的方法 | 未知 | 通过机器学习和生成模型推断疟疾病媒蚊的种群进化历史，协助疟疾控制干预 | 撒哈拉以南非洲的疟疾病媒蚊（尤以冈比亚按蚊复合体）及西非几内亚和布基纳法索的蚊虫种群 | 机器学习 | 疟疾 | 无监督机器学习及生成式深度学习算法 | 生成模型 | 基因组数据 | 未知 | NA | NA | NA | NA |