深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43632 篇文献，本页显示第 81 - 100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 81 | 2026-04-29 |
The scope of artificial intelligence in retinopathy of prematurity (ROP) management
2024-07-01, Indian journal of ophthalmology
IF:2.1Q2
DOI:10.4103/IJO.IJO_2544_23
PMID:38454859
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研究论文 | 探讨人工智能在早产儿视网膜病变管理中的应用范围 | 强调在印度等高负担背景下，AI可替代专家筛查大量高危人群，并利用卷积神经网络处理图像特征，同时提出AI作为流行病学工具的新用途 | AI系统性能因人群而异，需使用不同数据集验证，存在医疗法律问题，可能遗漏威胁生命的疾病如视网膜母细胞瘤 | 综述AI在ROP筛查和管理中的潜在应用，特别是在资源有限地区的推广可能性 | 早产儿视网膜病变患者和相关医疗数据 | 计算机视觉 | 早产儿视网膜病变 | NA | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | NA | NA | CNN | NA | NA |
| 82 | 2026-04-29 |
Deep learning-based whole-body PSMA PET/CT attenuation correction utilizing Pix-2-Pix GAN
2024-05-07, Oncotarget
DOI:10.18632/oncotarget.28583
PMID:38712741
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研究论文 | 提出基于Pix-2-Pix GAN的深度学习工具，从前列腺癌患者的NAC-PET图像生成AC-PET图像，以减少CT扫描辐射剂量 | 首次将Pix-2-Pix GAN用于全身PSMA PET/CT衰减校正，并评估了两种标准化策略（SUV和SUV-Nyul）对模型性能的影响 | 病变位置、密度和摄取量会影响生成的SUV指标的相对误差，且需要进一步临床验证 | 开发AI工具减少PET/CT中低剂量CT扫描的需求，降低患者辐射暴露 | 302例前列腺癌患者的18F-DCFPyL PSMA PET-CT研究图像 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | PSMA PET/CT | GAN | 图像 | 302例前列腺癌患者（训练集183例，验证集60例，测试集59例） | PyTorch | Pix-2-Pix GAN | NMSE, MAE, SSIM, PSNR, ICC, RC | NA |
| 83 | 2026-04-29 |
Staining, magnification, and algorithmic conditions for highly accurate cell detection and cell classification by deep learning
2024-04-03, American journal of clinical pathology
IF:2.3Q2
DOI:10.1093/ajcp/aqad162
PMID:38134350
|
研究论文 | 使用YOLOv8深度学习模型，评估染色方法、放大倍数和算法条件对细胞检测和分类准确性的影响 | 系统比较了不同染色方法（Papanicolaou和MGG）和放大倍数对YOLOv8模型在细胞检测和分类中的性能影响 | 仅使用了人类癌细胞系，未在临床标本上验证模型性能 | 澄清通用深度学习细胞学模型中染色方法、放大倍数和假阳性等挑战 | 11种人类癌细胞系制备的Papanicolaou和MGG染色标本 | 机器学习 | 癌症 | 细胞学图像分析 | YOLOv8 | 图像 | 11种人类癌细胞系的细胞图像 | YOLOv8 | YOLOv8 | 分类率、检测率 | NA |
| 84 | 2026-04-29 |
Automated prediction of acute promyelocytic leukemia from flow cytometry data using a graph neural network pipeline
2024-03-01, American journal of clinical pathology
IF:2.3Q2
DOI:10.1093/ajcp/aqad145
PMID:37878540
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研究论文 | 提出一种利用图神经网络管道从流式细胞术数据自动预测急性早幼粒细胞白血病的机器学习模型 | 首次将图神经网络应用于流式细胞术数据进行急性早幼粒细胞白血病分类，并结合输入扰动方法实现模型预测的可解释性 | NA | 开发能够准确区分急性早幼粒细胞白血病与其他急性髓系白血病的机器学习模型 | 急性早幼粒细胞白血病患者和急性髓系白血病患者的流式细胞术数据 | 机器学习 | 急性早幼粒细胞白血病 | 多色流式细胞术 | 图神经网络 | 流式细胞术数据 | 27例急性早幼粒细胞白血病患者和41例其他急性髓系白血病患者 | NA | 图神经网络 | 准确率 | NA |
| 85 | 2026-04-29 |
Artificial intelligence in glaucoma detection using color fundus photographs
2024-03-01, Indian journal of ophthalmology
IF:2.1Q2
DOI:10.4103/IJO.IJO_613_23
PMID:38099383
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研究论文 | 利用深度学习算法基于彩色眼底照片进行青光眼检测，并评估其分类准确性 | 首次采用ResNet 50V2架构在彩色眼底照片中实现青光眼视神经病变的高准确率分类 | 假阴性结果主要由高度近视合并青光眼、小视盘早期青光眼及软件分类错误引起；假阳性结果主要来自大视盘生理性大杯、近视或倾斜视盘以及软件分类错误 | 探索人工智能在基于彩色眼底照片的青光眼检测中的潜力，评估其图像分类准确性 | 1375张彩色眼底照片（735张正常视盘和640张青光眼视神经病变） | 计算机视觉 | 青光眼 | NA | CNN | 图像 | 1375张彩色眼底照片（735张正常、640张青光眼视神经病变） | PyTorch | ResNet 50V2 | 准确率、灵敏度、特异性、阳性预测值、阴性预测值、阳性似然比、阴性似然比 | NA |
| 86 | 2026-04-29 |
Applications of machine learning in time-domain fluorescence lifetime imaging: a review
2024-Feb-08, Methods and applications in fluorescence
IF:2.4Q3
DOI:10.1088/2050-6120/ad12f7
PMID:38055998
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综述 | 回顾机器学习在时间域荧光寿命成像中的应用，包括改善图像质量、寿命估计和图像分析，并提出改进建议 | 系统总结了机器学习在时间域荧光寿命成像中提升图像质量和分析性能的最新进展，强调标准化和模型开发的重要性 | 荧光寿命成像数据难以获取且缺乏标准化，限制了机器学习模型的充分开发 | 推广荧光寿命成像并吸引更多机器学习从业者探索寿命成像的潜力 | 时间域荧光寿命成像技术及其在医学成像中的应用 | 机器学习, 数字病理学 | NA | 荧光寿命成像 | 神经网络, 深度学习模型 | 荧光寿命成像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 87 | 2026-04-29 |
Bibliometric and visualized analysis of diabetic macular edema
2024-01-01, Indian journal of ophthalmology
IF:2.1Q2
DOI:10.4103/IJO.IJO_399_23
PMID:38131545
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综述 | 通过文献计量和可视化分析，探讨糖尿病性黄斑水肿（DME）研究领域近20年的趋势和热点 | 系统性地使用VOSviewer进行关键词聚类和平均出现年份分析，揭示了DME研究中的新兴热点如深度学习、光学相干断层扫描血管成像和地塞米松植入物 | 仅使用Web of Science Core Collection数据库，可能遗漏其他来源的文献；分析范围限定于2003年至2022年，未涵盖最新研究 | 识别DME领域的研究趋势，包括国家、机构和作者的分布，以及热点关键词和未来方向 | DME相关文献的出版物、国家、机构、作者和关键词 | 文献计量分析 | 糖尿病性黄斑水肿 | 文献计量学 | NA | 文本 | 2003年至2022年间4482篇出版物 | Microsoft Excel, VOSviewer | NA | NA | NA |
| 88 | 2026-04-29 |
Artificial intelligence for natural product drug discovery
2023-11, Nature reviews. Drug discovery
DOI:10.1038/s41573-023-00774-7
PMID:37697042
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综述 | 描述人工智能与计算组学技术在天然产物药物发现中的协同作用，以及如何克服相关挑战 | 系统阐述人工智能（尤其是机器学习）与计算组学技术在天然产物药物发现中的协同潜力，并提出了高质量数据集构建和算法验证等关键问题的解决策略 | 未详细说明具体的技术实现细节或实验验证结果，主要停留在理论框架和未来展望层面 | 探讨人工智能与计算组学技术协同作用在天然产物药物发现中的应用，为从自然界分子中筛选药物候选物提供新思路 | 天然产物分子、药物候选物 | 机器学习 | NA | 计算组学技术 | 机器学习、深度学习 | 分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 89 | 2026-04-29 |
Microbial carbon use efficiency promotes global soil carbon storage
2023-06, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-023-06042-3
PMID:37225998
|
研究论文 | 通过全球数据集、微生物过程显式模型、数据同化、深度学习和元分析，研究微生物碳利用效率（CUE）与土壤有机碳储存之间的关系 | 首次在全球尺度上证明微生物碳利用效率是决定土壤有机碳储存的主要因素，且其重要性至少是其他评估因素的四倍 | 未明确讨论CUE在不同生态系统类型中的具体机制，对气候变化的反馈预测仍需进一步微观过程理解 | 探究微生物碳利用效率在全球土壤有机碳储存中的作用及其与气候、植被和土壤性质的交互影响 | 全球范围的土壤样品及相关的微生物过程数据 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | 数值数据 | 来自全球尺度的大规模数据集，具体样本数量未明确给出 | PyTorch, TensorFlow | NA | NA | NA |
| 90 | 2026-04-29 |
A deep learning algorithm-based visual strategy intervention study for children with autism spectrum disorders - extraction and detection of children's behavioral features
2023-06, European review for medical and pharmacological sciences
DOI:10.26355/eurrev_202306_32608
PMID:37318465
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的视觉策略干预方法，用于自闭症谱系障碍儿童的行为特征提取与异常行为检测 | 融合时空特征提取结构，在MotionNet中加入光流特征子网络；提出基于序列池的行为检测方法，结合注意力机制和聚类池 | 在复杂背景下HMDB51数据集上准确率仅63.81%，模型泛化能力有限 | 探索自闭症谱系障碍儿童的有效干预方法 | 自闭症谱系障碍儿童的异常行为特征 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | NA | CNN | 视频 | SDUFall, Weizmann, HMDB51数据集 | NA | MotionNet, 光流特征子网络 | 准确率 | NA |
| 91 | 2026-04-28 |
Boosting the performance of pretrained CNN architecture on dermoscopic pigmented skin lesion classification
2023-Nov, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.13505
PMID:38009020
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研究论文 | 通过数据增强和贝叶斯超参数调优提升预训练CNN模型在黑色素皮肤病变分类中的性能 | 结合数据增强与贝叶斯超参数调优两种方法，显著提升预训练CNN模型在皮肤镜图像分类中的性能，尤其Inception-V3模型取得了最高准确率96.40%和AUC 0.98 | 未提及具体限制 | 提升预训练卷积神经网络在黑色素皮肤病变分类中的性能 | 皮肤镜图像中的色素性皮肤病变 | 计算机视觉 | 黑色素瘤 | 皮肤镜成像 | CNN | 图像 | 2019年ISIC数据集，包含八种疾病类别 | NA | Inception-V3 | 准确率, AUC | NA |
| 92 | 2026-04-28 |
Lyme rashes disease classification using deep feature fusion technique
2023-Nov, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.13519
PMID:38009027
|
研究论文 | 提出一种深度特征融合系统用于自动分类莱姆病皮疹 | 提出了一种新的深度特征融合机制，通过结合Densenet201、InceptionV3和Exception三个模型的深度特征，并利用元分类器进行整合，显著提升了分类准确率 | NA | 自动分类莱姆病皮疹以辅助临床医生和皮肤科医生进行有效诊断 | 莱姆病皮疹的红斑迁移图像 | 计算机视觉 | 莱姆病 | 深度学习特征融合 | Densenet201, InceptionV3, Exception, 元分类器（基础深度卷积神经网络） | 图像 | NA | NA | DenseNet201, InceptionV3, Exception, 基础深度卷积神经网络 | 分类准确率 | NA |
| 93 | 2026-04-28 |
Segmentation and classification of skin lesions using hybrid deep learning method in the Internet of Medical Things
2023-Nov, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.13524
PMID:38009016
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研究论文 | 提出一种结合Mask R-CNN和ResNet50的混合深度学习模型，用于皮肤病变的语义分割和分类，在IoMT环境中提升诊断准确性 | 首次将MRCNN语义分割与ResNet50病变检测相结合，在IoMT框架下实现端到端的皮肤病变细粒度分析，分割精度达95.49%，分类准确率达96.75% | 未提及算法在低质量图像或罕见病变类型上的泛化能力，也未讨论计算资源消耗和实时部署可行性 | 在医疗物联网背景下，利用混合深度学习方法提升皮肤病变分割与分类的准确性和效率 | 皮肤病变（痣、黑色素瘤等）的皮肤镜图像 | 计算机视觉, 数字病理学 | 皮肤癌 | 皮肤镜成像 | 卷积神经网络, 混合模型 | 皮肤镜图像 | ISIC 2020挑战数据集（大量标注图像） | PyTorch | Mask R-CNN, ResNet50 | 分割精度, 分类准确率 | NA |
| 94 | 2026-04-27 |
Assumption-Agnostic Deep Learning Framework for Holistic Clinical Trial Monitoring
2026-May, Therapeutic innovation & regulatory science
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s43441-026-00915-1
PMID:41703352
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研究论文 | 提出一种无需假设的深度学习框架，用于全面监测临床试验中的异常，特别是质量容忍限度偏差 | 采用层次化、非参数的多维偏差评分方案结合长短期记忆自编码器，无需参数假设或先验知识，可处理异构和纵向数据 | 未明确提及，但可能依赖于模拟数据评估，真实世界验证有限 | 实现临床试验中异常（包括QTL偏差）的持续集中检测，提高安全性和运营效率 | 临床试验中的数值变量、层次结构（项目、研究、中心和受试者）文本数据的数值表示 | 机器学习 | NA | NA | 长短期记忆自编码器 | 数值数据、文本数据的数值表示 | 基于真实世界试验结构和异常模式的模拟数据，以及一项案例研究 | NA | LSTM自编码器 | 异常信号区分度、不必要的随访减少、计算可扩展性 | NA |
| 95 | 2026-04-27 |
A Transformer for Reaction-Aware Compound Explorations with GFlowNet in QSAR-Guided Molecular Design
2026-Apr-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.6c00181
PMID:42033344
|
研究论文 | 提出一种结合化学反应路径与生成流网络的Transformer模型TRACE-GFN，用于QSAR引导的分子优化，以平衡生物活性与合成可行性 | 首次将Transformer模型显式学习化学反应与GFlowNet结合，在分子设计中同时考虑合成路径和QSAR指导 | NA | 在药物发现中实现高生物活性与合成化学可行性的平衡 | 分子生成模型与化学反应路径 | 机器学习 | NA | NA | Transformer | 分子结构数据 | NA | PyTorch | Transformer | QSAR值、多样性 | NA |
| 96 | 2026-04-27 |
EAC-Net: Predicting Real-Space Charge Density via Equivariant Atomic Contributions
2026-Apr-25, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.6c00283
PMID:42033354
|
研究论文 | 介绍一种通过等变原子贡献预测实空间电荷密度的新方法EAC-Net | 通过将总电荷密度分解为对称一致的、与实空间耦合的原子中心贡献，桥接了基于基函数预测和直接网格预测两种范式，兼具高精度、高效训练和物理可解释性 | NA | 开发一种准确、高效且具有物理基础的电荷密度预测框架，加速电子结构计算 | 元素周期表中的各类原子和化学环境 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 等变神经网络 | 电荷密度网格数据 | NA | PyTorch | 等变原子贡献网络 | 误差百分比 | NA |
| 97 | 2026-04-27 |
Image Quality Assessment of the External Carotid Artery and Its Branches on Ultra-High-Resolution Head and Neck Computed Tomography Angiography Using a High-Resolution 0.25-mm Detector and Deep Learning Reconstruction
2026-Apr-25, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9375
PMID:42034565
|
研究论文 | 评估使用高分辨率0.25毫米探测器和深度学习重建的超高分辨率头颈CT血管造影中颈外动脉及其分支的图像质量 | 首次系统评估深度学习重建在超高分辨率CTA中对小口径颈外动脉分支和肿瘤供血血管可视化能力的提升 | 样本量较小（24例），需要在更大队列中进一步验证 | 评估深度学习重建在超高分辨率CTA中对颈外动脉系统图像质量的改善效果 | 24名接受超高分辨率CTA检查的头颈肿瘤或茎突过长患者 | 医学影像 | 头颈肿瘤 | CTA | 深度学习重建 | 图像 | 24名患者 | NA | NA | 图像噪声、信噪比、对比噪声比、边缘上升距离、边缘上升斜率、主观评分（四分Likert量表） | NA |
| 98 | 2026-04-27 |
Prediction of infiltration degree of ground-glass nodules using a fusion of CT radiomics and deep learning
2026-Apr-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-50328-1
PMID:42034781
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 99 | 2026-04-27 |
Hyperspectral image classification network based on multiscale spatial-spectral fusion and semantic enhancement encoder
2026-Apr-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-46407-y
PMID:42034807
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research paper | 提出了一种基于多尺度空间-光谱融合和语义增强编码器的高光谱图像分类网络 | 设计多尺度空间-光谱融合模块，通过并行分支分别提取多尺度空间特征和判别性光谱信息，并实现特征协同交互；引入语义增强编码器，利用多头注意力机制显式建模全局特征依赖，增强语义关键区域表示 | NA | 解决现有深度学习方法在处理复杂空间结构和高度可变光谱响应时，难以有效提取判别性联合空间-光谱特征的问题 | 高光谱遥感图像 | 计算机视觉 | NA | 主成分分析, 多尺度空间-光谱融合, 语义增强编码器 | CNN, 多头注意力机制 | 高光谱图像 | Pavia University数据集和Salinas数据集 | NA | MSNet | 总体准确率 | NA |
| 100 | 2026-04-27 |
A multi-cognitive PCB defect detection model integrating Mamba
2026-Apr-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-49734-2
PMID:42034824
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研究论文 | 提出了一种多认知混合框架PCB-MMF，结合Mamba状态空间模型与CNN，用于PCB缺陷检测 | 提出MM-NET主干网络融合CNN局部特征提取与Mamba全局建模，并设计三阶段多感受野模块、多认知视觉增强模块和轻量级分组共享检测头 | 未提及模型在极端纹理复杂或光照变化条件下的性能，以及实际工业部署中的实时性验证 | 解决PCB缺陷检测中微小目标特征提取不足、特征利用率低和模型复杂度高的问题 | 印刷电路板（PCB）上的各类表面缺陷 | 计算机视觉 | 不适用 | 深度学习、Mamba状态空间模型 | 混合模型（CNN与Mamba） | 图像 | HRIPCB、DeepPCB、DsPCBSD+和NEU-DET四个数据集，具体样本数量未明确给出 | PyTorch | MM-NET、TSMR、MC-VAM、LGSD | mAP50、参数量、FLOPs | 未明确说明 |