深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 44944 篇文献，本页显示第 1601 - 1620 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1601 | 2026-05-16 |
Development and Validation of Machine Learning Models for Predicting Early Cognitive Decline Using Home Sensor-Derived Behavioral Data: Sensors in-Home for Elder Wellbeing (SINEW) Cohort Study
2026-Apr-01, JMIR research protocols
IF:1.4Q3
DOI:10.2196/79490
PMID:41921108
|
研究论文 | 利用家庭传感器衍生的行为数据构建和验证机器学习模型，以预测老年人的早期认知衰退 | 创新性地使用连续家庭多传感器系统（包括红外运动传感器、门接触传感器、床传感器等）衍生的时空活动模式、睡眠行为、用药依从性等数据，结合临床评估指标，开发并验证监督机器学习模型，用于区分正常老化与轻度认知障碍、早期痴呆及衰弱状态，并预测从正常老化向这些状态的转变 | 样本量有限（计划招募200人），数据收集周期长（2019年11月至2030年3月），尚未完成全部数据分析和模型验证 | 开发并验证一种基于家庭传感器的连续监测系统，早期识别有轻度认知障碍或早期痴呆、衰弱风险的老年人，以便及时干预 | 65岁及以上社区居住的老年人，基线时认知正常或患有轻度认知障碍 | 机器学习 | 老年疾病 | 家庭多传感器监测系统（被动红外运动传感器、门接触传感器、床传感器、药盒传感器、可穿戴活动带、蓝牙接近信标） | 逻辑回归、随机森林、梯度提升、深度学习 | 时间序列数据（传感器衍生的步态变异性、活动规律性、睡眠碎片化、用药依从性模式）和临床评估数据 | 计划招募200名社区老年人，截至2025年6月已招募138名 | NA | 逻辑回归、随机森林、梯度提升、深度学习 | AUC, 灵敏度, 特异度, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1602 | 2026-05-16 |
Deep learning framework for predicting EGFR mutation status from H&E whole slide images in lung adenocarcinoma
2026-Apr-01, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-026-15957-9
PMID:41923035
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1603 | 2026-05-16 |
A non-intrusive framework using acoustic signals and deep learning for boiling diagnostics in visual-limited environments
2026-Mar-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41757-z
PMID:41882037
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1604 | 2026-05-16 |
Automated detection of physical contact events in youth ice hockey: a player-centric deep learning approach
2026-Mar-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44805-w
PMID:41882050
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1605 | 2026-05-16 |
SPARTAN: automated table detection and extraction from documents using advanced OpenCV heuristics and OCR techniques
2026-Mar-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44325-7
PMID:41882048
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研究论文 | 介绍SPARTAN，一种基于OpenCV启发式和OCR技术的开源表格检测与提取流水线 | 无需模型训练或GPU，完全基于启发式规则，实现高保真表格检测与提取，兼顾透明性和效率 | 对比实验基于标准推理配置，未涉及高度优化的边缘设备部署场景 | 提供一种成本高效、可解释的PDF表格提取方案，弥合规则系统和深度学习之间的差距 | PDF文档中的表格，包括产品变更通知、科学论文、证书和数据表 | 文档理解, 计算机视觉 | NA | OCR | NA | 图像, 文本 | 超过20,000页PDF文档 | OpenCV, CLI | NA | 精确率, 召回率, F1分数, OCR字符准确率, 处理时间, 峰值内存占用 | CPU, 1.2 GB峰值RAM |
| 1606 | 2026-05-16 |
A vision transformer model for the detection of glaucoma from optic disc photographs
2026-Mar-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44662-7
PMID:41876588
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研究论文 | 利用基于Vision Transformer的深度学习模型，从眼底视盘照片自动检测青光眼 | 首次将Vision Transformer（ViT）架构应用于青光眼检测，使用RimNet预处理视盘分割，实现了高精度分类 | 未说明具体局限性，但依赖标注数据质量，且仅基于视盘外观分类，未结合其他临床指标 | 开发一种高效、低成本的青光眼筛查工具，用于从眼底照片中检测青光眼 | 来自三个数据库的视盘照片，包括正常和青光眼样本 | 计算机视觉, 数字病理学 | 青光眼 | 深度学习、视盘分割（RimNet） | Vision Transformer（ViT） | 图像（眼底视盘照片） | 总样本：训练集1432只青光眼，测试集956只晚期青光眼（平均偏差-11.71 dB）；各阶段样本数：训练/验证/测试分别为未知总数（AUC 1.00/0.98/1.00） | Python, R | Vision Transformer（ViT） | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度 | NA |
| 1607 | 2026-05-16 |
Enhanced content-based image retrieval via hybrid color, texture, and deep learning features
2026-Mar-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38422-w
PMID:41876591
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研究论文 | 提出一种融合颜色、纹理和深度学习特征的增强型基于内容的图像检索系统CTD-Net，在Corel-1K、10K和Caltech-101数据集上取得优异性能 | 首次将颜色直方图、颜色矩、局部二值模式、小波变换等手工特征与EfficientNet-B7深度学习特征进行融合，实现低层视觉与高层语义信息的有效互补 | 未说明，可推断为可能依赖于特定数据集，泛化能力需进一步验证 | 解决传统基于内容的图像检索系统因单独使用手工特征或深度学习模型而导致的视觉与语义信息捕捉不足问题 | 自然图像数据集中的彩色图像 | 计算机视觉 | 不适用 | 颜色直方图、颜色矩、局部二值模式、小波变换、卷积神经网络 | CNN (EfficientNet-B7) | 图像 | Corel-1K (1000张)、Corel-10K (10000张)、Caltech-101 (约9144张) 图片 | PyTorch | EfficientNet-B7 | 精确率 | 不适用 |
| 1608 | 2026-05-16 |
Deep learning-based quantitative CT assessment of interstitial lung abnormalities: prognostic risk thresholds in a health screening population
2026-Mar-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45108-w
PMID:41876612
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1609 | 2026-05-16 |
Novel explainable deep learning based drug sensitivity prediction for early treatment of breast cancer
2026-Mar-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44617-y
PMID:41876710
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1610 | 2026-05-16 |
Real-time underwater object detection via frequency-domain dynamics and spatially enhanced feature modulation
2026-Mar-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44628-9
PMID:41876683
|
研究论文 | 提出一种基于频域动态与空间增强特征调制的轻量级水下实时目标检测框架 | 设计FasterFDBlock骨干网络，结合部分卷积与频域动态卷积，通过频带调制自适应抑制高频噪声并增强边缘细节；引入AIFI-SEFN编码器，融合全局语义与局部空间数据；采用多尺度特征调制模块动态加权深层语义与浅层细节特征 | 仅在UTDAC2020数据集上验证，未提及跨数据集泛化能力及实际水下环境中的鲁棒性测试 | 实现资源受限平台上高精度与低延迟兼顾的水下实时目标检测 | 水下图像中的目标物体 | 计算机视觉 | NA | NA | RT-DETR | 图像 | UTDAC2020数据集 | PyTorch | FasterFDBlock, AIFI-SEFN, MFM | 平均精度均值, 参数量, GFLOPs, 每秒帧数 | NA |
| 1611 | 2026-05-16 |
A deep learning approach for the diagnosis and recurrence prediction of OKC
2026-Mar-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44979-3
PMID:41872434
|
研究论文 | 提出基于多模态数据融合与可解释分析的牙源性角化囊肿智能诊断与复发预测系统 | 首次结合空间特征融合模块融合口腔病理切片与临床参数，并利用注意力机制实现复发风险的定量评估与模型可解释性 | 未提及外部验证及数据集大小，可能限制泛化能力 | 实现牙源性角化囊肿的准确诊断与复发风险量化预测 | 牙源性角化囊肿患者的口腔病理切片、临床参数、人口统计学特征及病史记录 | 机器学习, 数字病理学 | 牙源性角化囊肿 | NA | 注意力机制模型 | 图像, 表格数据 | 未明确说明样本数量及类型 | NA | 空间特征融合模块, 注意力机制模块 | 准确率 | NA |
| 1612 | 2026-05-16 |
Long Short-Term Memory-GPT-4 Integration for Interpretable Biomedical Signal Classification: Proof-of-Concept Study
2026-03-20, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/87962
PMID:41861395
|
研究论文 | 提出一种将长短期记忆网络与GPT-4集成的技术框架，用于生物医学信号分类并生成可解释的临床解读 | 首次明确将深度学习生物医学信号分类与GPT-4语言模型集成，通过结构化提示生成类人临床解读，且评估了临床相关性 | 仅为概念验证，需未来临床验证和现场研究；评估样本有限且仅涉及三个专家对部分数据的独立评价 | 开发并评估一种集成LSTM与GPT-4的生物医学信号自动分类与可读解读框架，为资源受限环境下的部署提供基础 | 公开PhysioNet数据集中的心电图和脑电图信号（包括MIT-BIH心律失常、PTB诊断性心电图等多个数据集） | 机器学习 | 心血管疾病, 神经系统疾病 | NA | LSTM | 时序信号 | 150个测试样本（每个数据集50例，共3个数据集）用于专家评估；完整训练/验证/测试采用70/15/15比例拆分 | NA | 2层LSTM（128→64单元） | 准确率, F1分数, AUC, 专家评分（临床准确性、清晰度、可操作性, Likert量表） | NA |
| 1613 | 2026-05-16 |
Feasibility of short-term hospital mask demand forecasting using a backpropagation neural network under data scarcity
2026-Mar-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44754-4
PMID:41857156
|
研究论文 | 评估在数据稀缺条件下使用反向传播神经网络预测医院短期口罩需求量的可行性 | 在疫情初期数据极度匮乏的情况下，提出利用浅层反向传播神经网络进行短期物资需求预测，并证明其优于传统统计模型和深度学习模型 | 仅基于单中心24天数据，属于可行性验证而非可部署的预测系统，需通过更大规模多中心数据进行进一步验证 | 评估数据稀缺条件下使用浅层反向传播神经网络进行医院短期物资需求预测的可行性 | 中国某三甲医院连续24天的口罩消耗量时间序列数据 | 机器学习 | 传染病 | NA | 反向传播神经网络 | 数值型时间序列 | 24天单变量时间序列数据，来自一家三级医院 | NA | 浅层反向传播神经网络 | 均方根误差, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差, 对称平均绝对百分比误差 | NA |
| 1614 | 2026-05-16 |
Real-world unified denoising for multi-organ fast MRI: a large-scale prospective validation
2026-Mar-19, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02548-y
PMID:41857225
|
研究论文 | 提出一种用于多器官快速MRI的统一深度学习去噪模型，并在大规模前瞻性数据上验证其有效性 | 在包含148,930对图像的大规模真实世界数据集上训练，覆盖6个器官、96种MRI协议及4大厂商，并在外部46,870张图像上验证鲁棒性，临床评估显示加速3倍仍保持诊断性能 | 未提及具体局限性 | 解决加速MRI中噪声增加导致图像质量下降的问题，开发通用去噪模型 | 多器官（包括六个器官）的加速MRI图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习去噪 | 统一去噪深度学习模型 | 图像 | 148,930对噪声-清洁图像（训练），20,143对（测试），46,870张外部临床图像 | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 1615 | 2026-05-16 |
A novel framework for expanding RNNs with biophysical detail to solve cognitive tasks
2026-Mar-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.13.711746
PMID:41889922
|
研究论文 | 提出一种名为BRC的框架，通过结合生物物理细节扩展RNN以解决认知任务 | 在循环神经网络中引入具有多腔室生物物理活性树突的兴奋性细胞，构建生物物理细节储备计算框架，并利用其提取机制见解来指导特定认知任务的模型选择 | 主要针对简化的工作记忆任务进行验证，未涉及更复杂的认知任务或大规模应用 | 开发能提取生物物理神经模型机制见解的框架，并用于指导解决特定类别认知任务的模型选择 | 具有生物物理细节的循环神经网络，特别是包含多腔室树突和活性离子电流的兴奋性细胞 | 机器学习 | NA | NA | 循环神经网络（RNN），储备计算（Reservoir Computing） | NA | NA | NA | 多腔室生物物理活性树突模型，AMPA和NMDA受体模型 | 任务解决能力（基于工作记忆任务的表现） | NA |
| 1616 | 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 |
| 1617 | 2026-03-16 |
Explainable deep learning for early diagnosis of chronic kidney disease from CT images in Bangladeshi patients
2026-Mar-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42654-1
PMID:41832284
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1618 | 2026-05-16 |
Clinical Validation of AI-Assisted Evaluation of Indeterminate Biliary Strictures in Digital-Single Operator Cholangioscopy: A Transcontinental Multicentric Study
2026-Mar-10, Clinical and translational gastroenterology
IF:3.0Q2
DOI:10.14309/ctg.0000000000001015
PMID:41805080
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研究论文 | 本研究旨在验证用于数字单操作者胆道镜图像分析的人工智能辅助诊断模型，该模型在跨洲多中心研究中表现良好，对胆道狭窄的检测和区分具有稳健的准确性 | 首次在多中心跨国背景下验证了人工智能辅助数字单操作者胆道镜分析在胆道狭窄检测和区分中的实际性能，并考虑了不同设备和人口统计学变量 | 为提及明显的局限性，但潜在的局限性可能包括样本量有限、来自14个中心的选择偏差以及依赖专家定义的标注作为地面真值 | 验证深度学习模型在人工智能辅助数字单操作者胆道镜图像分析中用于胆道狭窄检测和区分的效果 | 来自美国、巴西、西班牙、哥伦比亚、澳大利亚和沙特阿拉伯14个中心的129名患者的135次数字单操作者胆道镜检查记录 | 计算机视觉 | 胆道狭窄（包括恶性胆道狭窄） | 数字单操作者胆道镜 | 深度学习模型 | 图像（数字单操作者胆道镜帧图像） | 135次检查（来自129名患者，其中61名患有恶性胆道狭窄） | NA | NA | 准确率、敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值、曲线下面积、交并比 | NA |
| 1619 | 2026-05-16 |
A manta ray-bayesian optimization approach for hyperparameter-tuned convolutional neural networks in lung cancer classification
2026-Mar-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42506-y
PMID:41794961
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研究论文 | 本文提出一种结合贝叶斯优化与蝠鲼觅食优化的混合超参数优化方法，用于卷积神经网络在肺癌图像分类中的性能提升 | 创新性地将概率建模（贝叶斯优化）与生物启发式优化（蝠鲼觅食优化）相结合，分两阶段高效调优CNN超参数，克服了传统网格搜索或随机搜索在高维空间的计算低效问题 | 文中未明确提及局限性，可能包括优化方法的计算复杂度、对特定数据集依赖性或泛化能力验证不足 | 提高肺癌图像分类中深度学习模型的性能与效率 | 肺癌图像分类任务中的卷积神经网络 | 计算机视觉, 数字病理学 | 肺癌 | NA | CNN | 图像 | 未明确说明 | NA | CNN | 准确率 | NA |
| 1620 | 2026-05-16 |
Grounding olfactory perception in language: Benchmarks and models for generating natural language odor descriptions
2026-Mar-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.04.709650
PMID:41867788
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研究论文 | 介绍ODIEU基准和CIRANO模型，用于生成和评估自然语言气味描述 | 首次提出从分子结构直接生成自由文本气味描述的转换器模型CIRANO，以及结合模型度量的气味描述基准ODIEU | 大规模嗅觉数据集稀缺且缺乏标准化评估度量 | 建立生成自然语言气味描述并评估其与人类感知一致性的标准化框架 | 超过10,000种分子的气味感知描述 | 自然语言处理 | NA | Sentence-BERT (SBERT) 精调, 转换器模型 | Transformer | 分子结构, 文本描述, 神经数据 | 超过10,000种分子 | PyTorch | CIRANO (Transformer), SBERT | 模型度量精度, 与人类描述的吻合度 | NA |