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 9641 - 9660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9641 | 2026-02-11 |
Diagnostic performance of X-ray-based deep learning models for detecting ankle and foot fractures: a systematic review and meta-analysis
2026-Apr, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-025-05078-y
PMID:41254255
|
系统综述与荟萃分析 | 本研究通过系统综述和荟萃分析评估了基于X射线的深度学习模型在检测踝关节和足部骨折中的诊断性能 | 首次对基于X射线的深度学习模型在踝关节和足部骨折检测中的诊断准确性进行了全面的系统综述和荟萃分析，并探讨了影响模型性能的可能因素 | 纳入研究数量有限（14项），需要更大样本量、外部验证和临床实施的研究来进一步验证 | 评估AI模型使用X射线图像检测踝关节和足部骨折的诊断准确性，并调查影响其性能的可能因素 | 踝关节和足部骨折的X射线图像 | 计算机视觉 | 骨折 | X射线成像 | 深度学习模型 | X射线图像 | 基于14项纳入研究的累计数据，具体样本量未在摘要中明确给出 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, F1分数, 诊断比值比 | NA |
| 9642 | 2026-02-11 |
Enhanced Informer Network for Stress Recognition and Classification via Spatial and Channel Attention Mechanisms
2026-Apr, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065726500036
PMID:41467573
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的增强型Informer网络，通过集成空间和通道注意力机制，用于心理压力的识别与分类 | 设计了针对时间敏感生理信号段的空间注意力机制（SAM）和动态加权压力相关特征的通道注意力机制（CAM），实现了对细微压力模式的精确捕捉 | 仅在一个公开数据集上进行了实验验证，缺乏多数据集和实际场景的泛化性测试 | 开发一种自动检测心理压力的深度学习方法 | 职业环境中的心理压力 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Informer, 注意力机制 | 生理信号 | 一个公开数据集 | NA | Informer, 空间注意力机制（SAM）, 通道注意力机制（CAM） | 准确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 9643 | 2026-02-11 |
Accurate compositional analysis on complex mixtures via multi-task spectral data learning
2026-Mar-15, Analytica chimica acta
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.aca.2025.345050
PMID:41663216
|
研究论文 | 本文提出了一种新颖的多任务学习框架，通过结合成分识别与定量分析，提高复杂混合物光谱数据成分分析的准确性 | 引入预测掩码机制，将多标签分类分支的概率输出直接指导并行回归分支的预测，确保仅对识别为存在的成分预测浓度，从而增强物理合理性 | NA | 开发一种能够直接从重叠光谱数据中准确分析复杂混合物成分的方法 | 复杂混合物（如金属氧化物）的光谱数据 | 机器学习 | NA | 光谱分析 | 多任务学习框架 | 光谱数据 | NA | NA | ResNet1D | NA | NA |
| 9644 | 2026-02-11 |
Nano-AI synergy in food chemistry: smart analytical tools for quality, safety, and nutritional profiling
2026-Mar-01, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2026.147987
PMID:41544475
|
综述 | 本文综述了纳米技术与人工智能（AI）在食品化学、质量控制及营养评估领域的协同应用与潜力 | 系统探讨了Nano-AI平台在食品安全、实时监测、营养递送及预测分析中的协同创新，整合了纳米材料与AI技术以开发智能分析工具 | NA | 为研究人员、食品技术专家和监管机构提供实现智能、响应式及可持续食品系统的全面路线图 | 食品化学、质量控制和营养评估领域 | 机器学习 | NA | 纳米传感器辅助光谱学、AI驱动光谱解卷积、纳米材料增强食品分析 | 机器学习, 深度学习, 神经网络 | 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9645 | 2026-02-11 |
Virtual Multi-Phase Contrast Enhanced Liver MRI Using Deep Learning for Evaluating Hepatocellular Carcinoma
2026-Mar, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.70235
PMID:41629748
|
研究论文 | 开发了一种深度学习模型，用于生成多期增强MRI以检测肝细胞癌 | 提出了一种能够快速生成多期增强MRI的深度学习模型，无需使用钆基对比剂，且图像质量和诊断性能不劣于实际增强MRI | 研究未明确提及模型在更广泛人群或不同扫描仪上的泛化能力 | 评估深度学习合成的多期增强MRI在肝细胞癌检测中的图像质量、诊断性能及临床实用性 | 肝细胞癌或其他非肝细胞癌肝病患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | 对比增强MRI | 深度学习模型 | MRI图像 | 717名患者 | NA | NA | 敏感性, 特异性, AUC | NA |
| 9646 | 2026-02-11 |
Artificial intelligence predicts c-KIT exon 11 genotype by phenotype in canine cutaneous mast cell tumors: Can human observers learn it?
2026-Mar, Veterinary pathology
IF:2.3Q1
DOI:10.1177/03009858251380284
PMID:41059708
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研究论文 | 本研究旨在通过人工智能预测犬皮肤肥大细胞肿瘤的c-KIT外显子11基因型，并评估人类观察者学习此任务的能力 | 首次尝试将深度学习算法预测的基因型特征转移给人类病理学家，并评估其学习效果 | 人类观察者在自我训练后分类准确率提升有限，且未发现可靠的形态学特征来预测-11-ITD状态 | 识别与c-KIT外显子11内部串联重复突变相关的形态学特征，并评估人类病理学家学习这些特征的能力 | 犬皮肤肥大细胞肿瘤的数字化苏木精-伊红染色组织切片和图像块 | 数字病理学 | 犬皮肤肥大细胞肿瘤 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 17名未经训练的病理学家，涉及8张全切片图像和200个图像块用于初始分类，15张新全切片图像和200个新图像块用于后续测试 | NA | NA | 分类准确率 | NA |
| 9647 | 2026-02-11 |
Predicting postoperative atrial fibrillation: An explainable deep learning approach
2026-Feb-25, Journal of biomedical research
IF:2.2Q3
DOI:10.7555/JBR.39.20250387
PMID:41664547
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9648 | 2026-02-11 |
Spatiotemporal prediction and attribution of groundwater storage anomaly using enhanced hybrid deep learning modeling with uncertainty quantification
2026-Feb-15, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2026.128766
PMID:41619477
|
研究论文 | 本研究提出了一种集成了预测、归因分析和不确定性量化的增强型混合深度学习框架，用于地下水储量异常的时空预测 | 构建了CNN-Attention-LSTM和Transformer-LSTM两种混合架构以捕获时空模式，并首次将Stein变分梯度下降法用于不确定性量化，同时结合SHAP进行归因解释，形成了一个透明且可信的预测框架 | 方法在长江流域的应用效果良好，但在其他地理或气候条件下的普适性有待进一步验证 | 实现高精度、可靠且可解释的地下水储量异常时空预测与归因分析 | 中国长江流域的地下水储量异常 | 机器学习 | NA | NA | CNN, LSTM, Transformer | 时空序列数据 | NA | NA | CNN-Attention-LSTM, Transformer-LSTM | R | NA |
| 9649 | 2026-02-11 |
Deep-Learning-Based Broadband Lightsource X-ray Absorption Spectroscopy Using Photon-Counting Detector
2026-Feb-10, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c05977
PMID:41620946
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的Spectral-Transformer框架，用于校正光子计数探测器在宽带光源X射线吸收光谱中的光谱失真 | 提出Spectral-Transformer深度学习框架，通过双模态映射机制融合光谱和管电流输入，并应用物理信息损失函数作为反馈，以保持峰值位置和总光子数 | NA | 校正光子计数探测器在高光子通量下因堆积和极化效应导致的光谱失真，提升宽带光源X射线吸收光谱的分析性能 | 宽带光源X射线吸收光谱 | 机器学习 | NA | X射线吸收光谱 | Transformer | 光谱数据 | NA | NA | Spectral-Transformer | KL散度, 材料分类准确率 | NA |
| 9650 | 2026-02-11 |
A novel approach for atrial fibrillation-related obstructive sleep apnea detection using enhanced single-lead electrocardiogram features with customized deep learning algorithm
2026-Feb-10, Sleep
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/sleep/zsaf226
PMID:40795334
|
研究论文 | 本文提出了一种基于增强单导联心电图特征和定制深度学习算法的新方法，用于检测心房颤动相关的阻塞性睡眠呼吸暂停 | 引入了SHHDeepNet深度学习框架，利用重建独立成分分析增强单导联心电图特征，实现了对心房颤动相关阻塞性睡眠呼吸暂停的高效检测 | 研究样本量相对有限，且外部验证数据集的多样性可能不足 | 开发一种能够同时检测心房颤动和阻塞性睡眠呼吸暂停的方法，以改善心血管健康评估 | 心房颤动患者和阻塞性睡眠呼吸暂停患者的心电图信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 单导联心电图信号处理，重建独立成分分析 | 深度学习 | 心电图信号 | 内部验证：101名受试者（来自睡眠心脏健康研究数据库）；外部验证：123名受试者（来自男性骨质疏松性骨折数据库） | NA | SHHDeepNet | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC, F1分数 | NA |
| 9651 | 2026-02-11 |
Discovery of High-Performance Ni0.62Fe0.23Ce0.15O Electrocatalyst for Oxygen Evolution Reaction via Active Machine Learning
2026-Feb-10, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c20812
PMID:41614688
|
研究论文 | 本文通过结合机器学习模型与遗传算法，发现了一种高性能的Ni0.62Fe0.23Ce0.15O电催化剂用于析氧反应 | 开发了一种结合随机森林回归模型与遗传算法的有效策略，用于预测和优化NiO基异质原子掺杂电催化剂的过电位，并通过实验验证和DFT计算揭示了其优异性能的机理 | NA | 优化异质原子掺杂过渡金属氧化物的结构和元素组成，以发现高性能的析氧反应电催化剂 | NiO基异质原子掺杂电催化剂 | 机器学习 | NA | 机器学习，遗传算法，密度泛函理论计算 | 随机森林回归，其他传统机器学习和深度学习模型 | NA | NA | NA | 随机森林回归 | 均方根误差 | NA |
| 9652 | 2026-02-11 |
Methodological Considerations for Improving Deep Learning-Based Classification of Skin Lesions in High-Frequency Ultrasound Imaging
2026-Feb-10, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.70201
PMID:41665130
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9653 | 2026-02-11 |
spRefine denoises and imputes spatial transcriptomics with a reference-free framework powered by genomic language model
2026-Feb-03, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.281001.125
PMID:41633767
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为spRefine的深度学习框架，利用基因组语言模型对空间转录组数据进行去噪和插补，以提升数据质量和下游分析效果 | spRefine首次结合基因组语言模型，以无参考框架同时实现空间转录组数据的去噪和插补，并展示了在模型预训练和新生物信号发现方面的应用潜力 | NA | 解决空间转录组数据分析中高噪声和基因测量缺失的问题，提升数据整合和下游应用准确性 | 空间转录组数据 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 深度学习 | 空间转录组数据 | NA | NA | 基因组语言模型 | NA | NA |
| 9654 | 2026-02-11 |
Detection of external root resorption in periapical radiographs using YOLO-based deep learning model
2026-Feb-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twaf072
PMID:41014013
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLO的深度学习模型，用于在根尖周X光片中检测外部牙根吸收 | 采用YOLOv5x-cls和YOLOv5x-seg模型进行外部牙根吸收的检测与分割，并首次在模拟颌骨放射密度的体模模型上进行评估 | 研究样本仅基于110颗离体牙，且使用化学方法诱导外部牙根吸收，可能无法完全代表临床真实情况 | 开发人工智能算法以辅助诊断外部牙根吸收 | 110颗经过化学脱矿处理的离体牙齿 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | X光成像 | CNN | 图像 | 584张根尖周X光片 | PyTorch | YOLOv5x-cls, YOLOv5x-seg | F1分数 | NA |
| 9655 | 2026-02-11 |
Single-step prediction of inferior alveolar nerve injury after mandibular third-molar extraction using contrastive learning and Bayesian auto-tuned deep learning model
2026-Feb-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twaf069
PMID:41014015
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研究论文 | 本研究构建并评估了一个集成对比学习和贝叶斯优化的深度学习框架，用于预测下颌第三磨牙拔除后下牙槽神经损伤 | 首次将对比学习与贝叶斯优化结合，用于单步预测下牙槽神经损伤，显著提升了模型性能 | 研究为回顾性单中心数据，未来需要多中心验证，且全景X光片分析仍需专家解读 | 构建并评估深度学习框架以预测下颌第三磨牙拔除后下牙槽神经损伤 | 下颌第三磨牙拔除患者 | 计算机视觉 | 口腔颌面外科疾病 | 锥形束计算机断层扫描（CBCT），全景X光片 | 深度学习模型 | 图像 | 902张全景X光片和1,500张CBCT图像 | NA | MobileNetV2, ResNet101D, Vision Transformer, Twins-SVT, SSL-ResNet50 | 准确率, F1分数 | NA |
| 9656 | 2026-02-11 |
AutoFDP: Automatic Force-Based Model Selection for Multicriteria Graph Drawing
2026-Feb, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3631659
PMID:41223106
|
研究论文 | 本文提出了一种基于用户指定可读性标准自动构建力导向模型的多准则图布局框架 | 系统整合传统力导向模型与准则驱动技术，实现基于用户指定标准自动构建定制化力导向模型 | 未明确说明框架在超大规模图或动态图场景下的性能表现 | 开发自动化的多准则图布局方法以提升图可视化质量 | 图布局模型与图可视化技术 | 计算机视觉 | NA | 力导向模型与准则驱动优化技术 | NA | 图数据 | 多种类型图数据集 | NA | NA | 边交叉最小化等可读性标准 | NA |
| 9657 | 2026-02-11 |
Quality Assessment of 3D Human Animation: Subjective and Objective Evaluation
2026-Feb, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3631385
PMID:41223104
|
研究论文 | 本文提出了一种用于评估非参数化人体模型生成的虚拟人动画质量的数据驱动方法 | 首次针对非参数化人体模型生成的虚拟人动画开发了质量评估指标，并构建了包含主观真实性评分的数据集 | 未明确说明数据集的具体规模，且方法主要针对特定类型的虚拟人动画 | 开发虚拟人动画的质量评估方法 | 三维虚拟人动画 | 计算机视觉 | NA | 神经网络训练 | 线性回归器 | 三维动画序列 | NA | NA | NA | 相关性 | NA |
| 9658 | 2026-02-11 |
Deep learning-based super-resolution of contrast-enhanced volumetric interpolated breath-hold examination for evaluation of intracranial enhancing lesions
2026-Feb, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987)
DOI:10.1177/02841851251398622
PMID:41289091
|
研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的超分辨率重建技术（DL-VIBE）在颅内增强病变诊断中的性能，并与传统MPRAGE序列进行比较 | 首次将基于深度学习的超分辨率重建技术应用于颅内对比增强病变的评估，实现了扫描时间的显著缩短 | DL-VIBE在整体图像质量和灰白质区分方面表现较低 | 比较DL-VIBE与传统MPRAGE在颅内增强病变诊断中的性能 | 颅内增强病变患者 | 医学影像分析 | 颅内病变 | 对比增强三维T1加权成像 | 深度学习 | 医学影像 | 97名患者（35名男性，62名女性；平均年龄59.2±15.3岁） | NA | NA | 图像质量评分、灰白质区分度、病变显著性、伪影评估、对比噪声比、病变数量、最大直径 | NA |
| 9659 | 2026-02-11 |
CalDiff: Calibrating Uncertainty and Accessing Reliability of Diffusion Models for Trustworthy Lesion Segmentation
2026-Feb, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3624331
PMID:41129433
|
研究论文 | 提出CalDiff框架，通过校准扩散模型的不确定性，提高医学图像中病灶分割的可靠性和可信度 | 利用扩散模型的生成能力，提出双步序感知校准机制，处理多标注和多预测场景下的不确定性校准与模型可靠性评估 | 未明确说明模型在更广泛疾病类型或数据集上的泛化能力，以及计算资源需求的具体细节 | 开发可靠的病灶分割模型，以支持高风险临床决策 | 医学图像中的病灶分割 | 数字病理 | NA | 扩散模型 | 扩散模型 | 图像 | 在两个病灶分割数据集上进行实验 | NA | CalDiff | 不确定性校准评估，模型可靠性分析 | NA |
| 9660 | 2026-02-11 |
Projection-based molecular feature maps for CNN-driven nephrotoxicity prediction
2026-Feb, Archives of toxicology
IF:4.8Q1
DOI:10.1007/s00204-025-04234-6
PMID:41361121
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研究论文 | 本研究提出了一种基于投影的分子特征图方法，用于通过CNN预测药物肾毒性 | 开发了一种将3D分子结构通过Mollweide和Equirectangular投影转换为2D特征图的新方法，并整合了原子位置、静电和范德华势能三种分子属性，增强了特征表示和模型性能 | 未明确说明模型在更大规模或更复杂分子数据集上的泛化能力，也未与其他先进的深度学习模型进行广泛比较 | 开发可靠的肾毒性预测模型以促进药物安全开发 | 化学分子结构 | 机器学习 | 肾毒性 | 3D空间转换投影技术 | CNN | 2D图像（分子特征图） | NA | NA | CNN（具体架构未指定） | 准确率, AUC | NA |