深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43005 篇文献，本页显示第 1561 - 1580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1561 | 2026-03-18 |
Integrated WTe2@SnO2 Heterojunction Sensors and Deep Learning Architecture for Intelligent Multi-Gas Detection under Environmental Variations
2026-Mar-17, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c05925
PMID:41787241
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研究论文 | 本文提出了一种集成WTe2@SnO2异质结传感器与深度学习架构的智能多气体检测平台，用于在环境变化下实现高精度气体识别 | 创新性地结合了WTe2@SnO2异质结传感器与定制化的VAE-BiLSTM-SA深度学习架构，通过协同优化传感器与算法，实现了在变化湿度条件下对多种气体及混合物的高精度分类与浓度预测 | 未明确提及传感器在极端温度或长期稳定性方面的表现，以及算法在其他环境干扰因素（如压力变化）下的泛化能力 | 开发一种能够在变化环境条件下进行智能多气体检测的集成传感器-算法平台 | NO、NH3气体及其复杂混合物 | 机器学习 | NA | 液相剥离合成 | VAE, BiLSTM, 自注意力机制 | 传感器响应的时间序列数据 | 未明确提及具体样本数量 | 未明确指定 | VAE-BiLSTM-SA | 分类准确率, 响应值, 恢复时间, 检测限 | 未明确提及 |
| 1562 | 2026-03-18 |
Multiplexed Microenvironment-Responsive Probes Enable Rapid Glioblastoma Cell Line Analysis
2026-Mar-17, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c07976
PMID:41789814
|
研究论文 | 本文开发了一种基于多重微环境响应探针和深度学习模型的平台，用于快速区分胶质母细胞瘤细胞系 | 整合了五种微环境响应荧光探针，结合ResNet深度学习模型，实现了对胶质母细胞瘤细胞系的高精度识别 | NA | 开发一种快速、准确的胶质母细胞瘤细胞系表型区分方法，以支持临床诊断和术中评估 | 胶质母细胞瘤细胞系、正常人星形胶质细胞和中枢神经系统肿瘤细胞系 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | 多重光学传感平台、荧光探针 | CNN | 图像 | 六个细胞系，包括四个表型多样的胶质母细胞瘤细胞系、正常人星形胶质细胞和一个中枢神经系统肿瘤细胞系 | NA | ResNet | NA | NA |
| 1563 | 2026-03-18 |
Retraction Note: LungGANDetectAI: a GAN-augmented and attention-guided deep learning framework for accurate and explainable lung cancer detection
2026-Mar-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44623-0
PMID:41839981
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1564 | 2026-03-18 |
Artificial intelligence iterative reconstruction in lower extremity computed tomography angiography (CTA) of diabetic patients: Improved visualization of distal and collateral arteries
2026-Mar-17, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987)
DOI:10.1177/02841851261429969
PMID:41841341
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的AI迭代重建算法在糖尿病患者下肢CTA中，对远端和侧支动脉可视化效果的提升 | 首次将深度学习驱动的AI迭代重建算法应用于糖尿病患者下肢CTA，并与常规混合迭代重建进行对比，显著改善了远端和侧支动脉的可视化效果 | 研究为回顾性设计，样本量较小（59例），且仅针对糖尿病患者，可能限制结果的普适性 | 评估AI迭代重建算法在糖尿病患者下肢CTA中，对远端和侧支动脉可视化及图像质量的改善效果 | 糖尿病患者的下肢CT血管造影图像 | 医学影像分析 | 糖尿病 | CT血管造影 | 深度学习 | 医学影像 | 59例糖尿病患者 | NA | NA | 噪声水平、信噪比、对比噪声比、主观图像质量评分 | NA |
| 1565 | 2026-03-18 |
Deep learning-based plaque characterization in hybrid IVUS-OCT images is superior to single-modality deep learning analysis and human experts: head-to-head comparison against histology
2026-Mar-16, Cardiovascular research
IF:10.2Q1
DOI:10.1093/cvr/cvaf281
PMID:41603422
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于组织学训练的深度学习分类器，用于在混合IVUS-OCT图像中进行斑块成分分类，并与单模态深度学习和专家分析进行了性能比较 | 首次提出并验证了基于组织学训练的混合IVUS-OCT深度学习分类器，在斑块表征方面优于单模态深度学习和人类专家 | 样本量较小（仅10个离体人心脏），且仅包含三种斑块组织类型（纤维化、钙化、坏死核心） | 开发更准确的斑块表征方法以改善治疗规划和易损斑块检测 | 离体人心脏的IVUS-OCT图像及其匹配的组织学切片 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 混合血管内超声-光学相干断层扫描（IVUS-OCT）、组织学分析 | 深度学习分类器 | 医学图像（IVUS-OCT图像） | 10个离体人心脏，共1256帧图像（训练集992帧，测试集264帧） | NA | NA | Kappa系数, 准确率 | NA |
| 1566 | 2026-03-18 |
Reply to the Letter to the Editor: A deep learning framework to stratify Nottingham histologic grade 2 breast tumors based on dynamic contrast-enhanced MRI
2026-Mar-16, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-026-12457-z
PMID:41838097
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1567 | 2026-03-18 |
Deep learning-based identification of chronic pulmonary embolism on CTPA: a regional lung analysis using multiplanar MIP images
2026-Mar-16, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-026-00699-x
PMID:41838262
|
研究论文 | 本研究评估了卷积神经网络在CTPA衍生的MIP图像上识别慢性肺栓塞和慢性血栓栓塞性肺动脉高压的性能，通过分层肺体积分割分析不同血管区域的诊断价值 | 采用包括近端肺血管和分层肺体积分割的新方法，评估不同血管区域对诊断慢性肺栓塞和慢性血栓栓塞性肺动脉高压的价值 | 样本量较小（共123例），且仅使用单一影像模态（CTPA）进行模型训练和验证 | 开发基于深度学习的慢性肺栓塞和慢性血栓栓塞性肺动脉高压自动识别方法 | 慢性肺栓塞患者、急性肺栓塞患者和正常对照组的CTPA影像数据 | 计算机视觉 | 肺栓塞 | CTPA, MIP图像处理 | CNN | 医学影像（CTPA MIP图像） | 123例（41例慢性肺栓塞、41例急性肺栓塞、41例正常对照） | NA | NA | AUROC | NA |
| 1568 | 2026-03-18 |
An integrated microfluidic system for automatic and self-validated analysis of cervical extracellular vesicle markers PD-L1 and ERBB3
2026-Mar-16, Analytical sciences : the international journal of the Japan Society for Analytical Chemistry
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s44211-026-00871-8
PMID:41838284
|
研究论文 | 本文介绍了一种集成的微流控系统，用于自动且自我验证地分析宫颈细胞外囊泡标记物PD-L1和ERBB3 | 开发了一种集成、自我验证的微流控系统，能够快速在芯片上分离并多重识别妇科EV标记物，结合深度学习YOLOv8实现自动化荧光识别，显著提高了检测的可靠性和效率 | 研究仅验证了四种细胞系（SiHa、C33A、HeLa和H8），未涉及临床样本，且检测限为15.56颗粒/μL，可能对极低浓度样本的检测存在限制 | 旨在通过非侵入性液体活检方法，实现妇科恶性肿瘤（如宫颈癌）的早期和精确诊断 | 宫颈细胞外囊泡（EVs），特别是外泌体，及其标记物PD-L1和ERBB3 | 生物医学工程 | 宫颈癌 | 微流控技术、荧光检测、深度学习图像识别 | YOLOv8 | 荧光图像 | 四种细胞系（SiHa、C33A、HeLa和H8） | NA | YOLOv8 | 检测限（LOD） | NA |
| 1569 | 2026-03-18 |
CT acquisition protocols in lung cancer screening: implications for guideline development from a worldwide survey
2026-Mar-16, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-026-02239-y
PMID:41838308
|
研究论文 | 本研究通过全球调查评估了肺癌筛查中CT图像采集协议的现状，以支持指南制定 | 首次在全球范围内系统调查肺癌筛查中CT采集协议的应用情况，揭示了多专业参与不足和技术参数变异性大的问题 | 调查回复率有限，部分技术问题未完全回答，可能无法代表所有机构的实际情况 | 评估肺癌筛查中CT图像采集协议的当前应用情况，为指南制定提供依据 | 全球71家肺癌筛查机构 | 数字病理学 | 肺癌 | CT扫描 | NA | CT图像 | 来自29个国家的71家机构 | NA | NA | NA | NA |
| 1570 | 2026-03-18 |
Radiomics in fetal brain MRI: a narrative review
2026-Mar-16, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-026-00697-z
PMID:41838340
|
综述 | 本文是一篇关于胎儿脑部MRI影像组学的叙述性综述，总结了其技术基础、临床应用及未来方向 | 系统性地将影像组学这一新兴的、数据驱动的方法应用于胎儿脑部MRI评估，揭示了人眼难以察觉的细微成像模式，为产前诊断和预后提供了新的视角 | 该领域尚处于早期阶段，需要更大规模、多中心、采用标准化协议的研究来提高普适性并减少变异性 | 探讨影像组学在胎儿脑部MRI中的应用潜力，以改善胎儿脑部发育评估、表型分析、疾病诊断及神经发育结局预测 | 胎儿脑部MRI图像 | 数字病理学 | NA | MRI | 机器学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1571 | 2026-03-18 |
Generating synthetic CEM from low-energy images using deep learning: A future without contrast media? A proof-of-concept study
2026-Mar-16, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-026-00681-7
PMID:41838331
|
研究论文 | 本研究利用深度学习从低能量对比增强乳腺摄影图像生成合成碘增强图像，探索无对比剂应用的潜力 | 首次使用二维循环生成对抗网络从低能量CEM图像生成视觉上类似临床碘增强的合成图像，并展示了在病灶检测和背景实质增强评估中的潜在应用 | 研究为回顾性设计，样本量较小（140例检查），且仅作为概念验证研究，需要更大规模的前瞻性验证 | 探索深度学习生成合成碘增强乳腺摄影图像的可行性，以减少对比剂使用 | 对比增强乳腺摄影图像（低能量和碘增强图像） | 计算机视觉 | 乳腺疾病 | 对比增强乳腺摄影 | GAN | 图像 | 140例CEM检查（训练集100例患者390张图像，测试集40例患者） | NA | 二维循环生成对抗网络 | 对比噪声比, 平均绝对误差, 结构相似性指数, 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 1572 | 2026-03-18 |
Current and future contributions of AI to pulmonary function test interpretation, diagnostic approaches, and predictions of disease progression
2026-Mar-16, Expert review of respiratory medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1080/17476348.2026.2647482
PMID:41838429
|
综述 | 本文综述了人工智能（AI）在肺功能测试（PFT）解释、诊断方法和疾病进展预测方面的当前及未来贡献 | 系统总结了AI在PFT中应用的最新进展，包括机器学习、深度学习和可解释AI方法，并强调了多学科合作的重要性 | 算法性能存在变异性、可解释性有限、依赖训练数据的质量和代表性、临床背景整合不足 | 探讨AI如何增强肺功能测试的解释、标准化流程并支持临床决策 | 肺功能测试数据及相关临床决策 | 机器学习 | 肺病 | NA | NA | 肺功能测试数据 | NA | NA | NA | 准确性、可重复性 | NA |
| 1573 | 2026-03-18 |
On Demographic Group Fairness Guarantees in Deep Learning
2026-Mar-16, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2026.3674484
PMID:41838507
|
研究论文 | 本文提出了一个分析数据分布与深度学习公平性保证之间关系的综合理论框架，并提出了一个实用的公平性感知正则化方法 | 建立了一个考虑人口群体间数据分布异质性的新理论框架，推导了公平性误差和收敛率的理论界限，并提出了直接最小化组间特征质心和协方差差异的公平性感知正则化方法 | 理论框架和实验验证主要基于特定数据集，其普适性需要在更广泛的应用场景中进一步验证 | 研究深度学习模型中的群体公平性保证，分析数据分布异质性对公平性与准确性权衡的影响 | 深度学习模型在不同人口群体（如种族类别）上的公平性表现 | 机器学习 | 眼科疾病，胸腔积液，皮肤病变 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像，表格数据，文本 | 多个数据集：FairVision（眼病检测）、CheXpert（胸腔积液检测）、HAM10000（皮肤病变分类）、FairFace（面部属性识别）、ACS Income（收入预测）、CivilComments-WILDS（有毒评论检测） | NA | NA | AUC, ES-AUC, 子组性能 | NA |
| 1574 | 2026-03-18 |
GeoCTP: Structure-aware Prediction of Multifunctional Cancer Therapy Peptides via Graph Transformer and Contrastive Learning
2026-Mar-16, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3674608
PMID:41838499
|
研究论文 | 本文提出了一种名为GeoCTP的几何深度学习框架，用于准确预测多功能癌症治疗肽 | 首次专门针对多功能癌症治疗肽设计的预测工具，结合了序列和结构信息，并采用了两级对比学习策略来增强特征对齐和类间区分能力 | 未在摘要中明确提及 | 开发一个准确预测多功能癌症治疗肽的计算工具 | 癌症治疗肽 | 生物信息学 | 癌症 | ESMfold, ESM-2语言模型 | Graph Transformer | 序列数据, 3D结构数据 | 未在摘要中明确提及 | 未在摘要中明确提及 | Graph Transformer | 未在摘要中明确提及 | 未在摘要中明确提及 |
| 1575 | 2026-03-18 |
Zero Echo Time Magnetic Resonance Imaging of the Spine
2026-Mar-16, Seminars in musculoskeletal radiology
IF:0.9Q4
DOI:10.1055/a-2803-1958
PMID:41839202
|
综述 | 本文综述了零回波时间磁共振成像在脊柱成像中的技术原理、临床应用及新兴角色 | 详细阐述了零回波时间成像作为一种无电离辐射的CT类骨组织可视化技术，及其在补充标准MRI序列、减少对CT依赖方面的创新应用 | 提到了该技术存在气体模拟钙化、金属相关伪影和空间分辨率有限等常见解读陷阱 | 评估零回波时间磁共振成像在脊柱疾病诊断、治疗规划和随访中的临床应用价值 | 脊柱（包括创伤性、退行性、炎症性、肿瘤性、感染性和发育性脊柱疾病），以及儿科和胎儿脊柱 | 数字病理 | NA | 零回波时间磁共振成像，基于深度学习的重建策略 | NA | 磁共振图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1576 | 2026-03-18 |
Ground Truth Reliability and Clinical Generalisability in Deep Learning for Reticular Pseudodrusen
2026-Mar-16, Clinical & experimental ophthalmology
DOI:10.1111/ceo.70110
PMID:41839531
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1577 | 2026-03-18 |
Identifying Venous Insufficiency in Head and Neck Reconstruction Flaps Using Machine Learning and Deep Learning Methods
2026-Mar-16, Head & neck
DOI:10.1002/hed.70235
PMID:41839653
|
研究论文 | 本研究利用机器学习和深度学习方法，通过分析头颈癌患者重建皮瓣的术后照片，识别静脉功能不全 | 首次将深度学习和机器学习方法结合应用于头颈重建皮瓣静脉功能不全的早期检测，并利用SHAP和Grad-CAM进行特征可视化和验证 | 研究为单中心回顾性分析，样本量有限，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种可靠、便捷的AI辅助工具，用于早期检测头颈重建皮瓣中的静脉功能不全，以减少皮瓣失败风险 | 头颈癌患者术后重建皮瓣的临床数据和照片 | 计算机视觉 | 头颈癌 | 机器学习，深度学习 | CNN | 图像 | 576名患者的2575张皮瓣图像（2010张正常，565张静脉功能不全） | NA | ResNet, GoogleNet, Densenet | 准确率，AUC，灵敏度，特异性 | NA |
| 1578 | 2026-03-18 |
Ground Truth Reliability and Clinical Generalisability in Deep Learning for Reticular Pseudodrusen-Response
2026-Mar-16, Clinical & experimental ophthalmology
DOI:10.1111/ceo.70108
PMID:41839708
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1579 | 2026-03-18 |
Boundary sensitive-net-based lumbar vertebra segmentation and spondylolisthesis measurement
2026-Mar-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38522-7
PMID:41839918
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的边界敏感网络（BS-Net），用于腰椎CT图像的椎体分割和滑脱测量，以提高腰椎疾病的自动化诊断准确性 | 提出了集成多任务边缘处理模块和上下文双边融合模块的BS-Net，结合边缘损失函数和形态学后处理，实现了联合分割与量化 | 未明确说明模型在不同成像设备或扫描参数下的泛化能力，也未讨论对复杂病理病例的处理效果 | 开发自动化腰椎椎体分割和滑脱测量方法，辅助腰椎疾病的临床诊断 | 腰椎CT图像中的椎体结构 | 数字病理学 | 腰椎疾病 | CT成像，MRI成像 | 深度学习网络 | 医学图像（CT，MRI） | 379名患者的783张腰椎CT图像，以及公开SPIDER MRI数据集 | NA | Boundary-Sensitive Network（BS-Net） | MIoU，Dice系数，ICC | NA |
| 1580 | 2026-03-18 |
ProSeg: multi-scale context fusion for high-precision prostate segmentation in MRI
2026-Mar-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-43589-3
PMID:41839937
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研究论文 | 提出一种名为ProSeg的新型深度学习框架，用于解决MRI中前列腺分区（外周带和中央腺体）的高精度分割难题 | 设计了专门的ProSeg模块，整合了各向异性卷积（用于外周带边界精确描绘）和跨切片注意力机制（用于中央腺体纹理建模）的双重互补过程 | 未在摘要中明确说明 | 提升MRI影像中前列腺分区（外周带和中央腺体）的分割精度，以支持精准诊断和治疗规划 | 前列腺MRI影像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI | 深度学习 | 图像 | Promise12和Promise158两个数据集 | NA | ProSeg | Dice系数 | NA |