深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 48077 篇文献，本页显示第 1741 - 1760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1741 | 2026-07-26 |
Morphological Sinus Features and Chronic Rhinosinusitis Risk: A Radiomics Study
2026-Jan-09, World journal of otorhinolaryngology - head and neck surgery
DOI:10.1002/wjo2.70081
PMID:42500097
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| 1742 | 2026-06-04 |
Construction and Interpretability of a Multimodal Deep Learning Model of Electronystagmography-Optical Coherence Tomography Angiography for Early Screening of Alzheimer's Disease
2026 Jan-Dec, American journal of Alzheimer's disease and other dementias
DOI:10.1177/15333175261422037
PMID:41601185
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研究论文 | 构建并解释整合眼电图和光学相干断层扫描血管成像的多模态深度学习模型，用于阿尔茨海默病早期筛查 | 首次将眼电图与光学相干断层扫描血管成像数据多模态融合，结合深度学习模型进行阿尔茨海默病和轻度认知障碍的早期非侵入性筛查，并使用Grad-CAM和SHAP方法进行模型可解释性分析 | 样本量有限（250名受试者），为回顾性研究，未提及外部验证及多中心数据 | 评估多模态深度学习模型整合OCTA与ENG在阿尔茨海默病和轻度认知障碍早期筛查中的价值及可解释性 | 阿尔茨海默病和轻度认知障碍患者 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 光学相干断层扫描血管成像, 眼电图 | 深度学习 | 图像, 信号 | 250名受试者 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 1743 | 2026-03-18 |
PRAD-Hybrid CNN (PRADHC): A Deep Learning Model for Assisted Diagnosis of Prostate Cancer on MRI
2026, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本研究提出了一种名为PRAD-Hybrid CNN（PRADHC）的深度学习模型，用于辅助诊断前列腺癌的MRI图像 | PRADHC模型创新性地结合了EfficientNet和残差块，通过增加CNN层数并集成ResNet来解决梯度消失问题，从而提升了诊断准确率 | AI辅助诊断工具仍存在假阳性病灶检测的局限性 | 开发一种高效的深度学习模型，以提升前列腺癌的自动诊断准确性，特别是在早期阶段 | 前列腺癌的MRI图像 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | MRI成像 | CNN | 图像 | 来自64名患者的1,528张MRI图像 | NA | EfficientNet, ResNet | 准确率, AUC | NA |
| 1744 | 2026-07-26 |
Research Progress of MRI-based Radiomics in Rectal Cancer
2026, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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| 1745 | 2026-07-26 |
An Automated Hybrid Deep Learning-based Model for Breast Cancer Detection using Mammographic Images
2026, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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| 1746 | 2026-07-26 |
Web of Science Bibliometrics Analysis of Magnetic Resonance Imaging Research Advances in Multiple Sclerosis
2026, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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| 1747 | 2026-07-26 |
Forecasting user engagement and competing cascades in social media diffusion: A Hawkes-Transformer approach
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0354472
PMID:42497156
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| 1748 | 2026-07-26 |
Spatial-aware lightweight network for real-time tea disease detection: A coordinate attention-enhanced YOLOv8n approach with path-decoupling strategy
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0354583
PMID:42497159
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| 1749 | 2026-07-26 |
Fundus image analysis of retinitis pigmentosa using artificial intelligence
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0354452
PMID:42497190
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| 1750 | 2026-07-26 |
Ionospheric TEC anomalies analysis and prediction during six volcanic eruptions using a Hybrid ML-DL model and comparison with the AR/MLR Models
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0354386
PMID:42497284
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1751 | 2026-07-26 |
A dataset-centric review of IoT and IIoT intrusion detection: realism, evaluation biases, and future research directions
2026, Frontiers in big data
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fdata.2026.1878260
PMID:42499387
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1752 | 2026-07-26 |
Deciphering tuberculosis pathway mechanisms via graph neural networks and multimodal deep learning: a comprehensive AI-driven framework for precision medicine
2026, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2026.1753893
PMID:42499499
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1753 | 2026-07-26 |
Monthly trends, determinants, and forecasting of perinatal mortality in Ghana: a comparison of ARIMA, BPNN, DLNN, and GRNN models
2026, Frontiers in reproductive health
IF:2.3Q3
DOI:10.3389/frph.2026.1849802
PMID:42499668
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1754 | 2026-07-26 |
Machine and deep learning based on magnetic resonance imaging to segment glioblastoma and predict the spread of recurrence: a multicenter retrospective protocol
2026, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2026.1818594
PMID:42500392
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1755 | 2026-07-26 |
EDISP: a hybrid CNN-ViT framework for robust maize leaf disease detection and classification
2026, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2026.1873194
PMID:42500479
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1756 | 2025-12-24 |
CT-based radiomics deep learning signatures for noninvasive prediction of early recurrence after radical surgery in locally advanced colorectal cancer: A multicenter study
2025-12, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology
DOI:10.1016/j.ejso.2025.110482
PMID:41014758
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种结合CT影像组学、深度学习特征与临床实验室参数的术前模型，用于无创预测局部晚期结直肠癌患者根治术后的早期复发风险 | 首次将CT影像组学特征、深度学习特征与临床实验室参数整合构建术前预测模型，并在多中心外部数据集验证其优于传统病理和TNM分期模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，且未在更广泛的人群中进行前瞻性验证 | 优化局部晚期结直肠癌患者的治疗策略，通过术前无创预测早期复发，减少不必要的药物毒性 | 局部晚期结直肠癌患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | CT影像，RNA测序 | 机器学习，深度学习 | CT图像，临床实验室数据，RNA测序数据 | 560例经病理证实的局部晚期结直肠癌患者（来自三个中心）及GEO数据集 | NA | NA | AUC | NA |
| 1757 | 2025-12-03 |
Automated abdominal aortic calcification scoring via deep learning: a multi-center validation of LVLCRNet
2025-12-01, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-02072-7
PMID:41327056
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1758 | 2025-10-07 |
Using artificial intelligence and statistics for managing peritoneal metastases from gastrointestinal cancers
2025-01-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae049
PMID:39736152
|
综述 | 探讨人工智能和统计学方法在胃肠道癌腹膜转移分析与管理的应用 | 系统比较AI方法与统计学方法在腹膜转移管理中的性能表现 | 纳入研究数量有限（约30篇），样本量是影响预测准确性的关键因素 | 研究AI和统计学方法在胃肠道癌腹膜转移管理中的应用价值 | 胃肠道癌引发的腹膜转移患者 | 机器学习 | 胃肠道癌 | 文献系统回顾 | 机器学习,深度学习 | 医学文献数据 | 约30篇符合条件的研究文献 | NA | NA | 预测准确性,精确度 | NA |
| 1759 | 2025-10-07 |
DeepMEns: an ensemble model for predicting sgRNA on-target activity based on multiple features
2025-01-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae043
PMID:39528429
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研究论文 | 提出基于深度学习的集成可解释模型DeepMEns，用于预测sgRNA的靶向活性 | 提出集成可解释模型，结合多种特征和架构，通过五个子回归器的平均预测提高性能 | 模型内在机制仍存在解释难度，性能提升空间未明确量化 | 提高CRISPR/Cas9系统中sgRNA靶向活性的预测准确性 | 化脓性链球菌CRISPR/Cas9系统的单导RNA（sgRNA） | 机器学习 | NA | 基因编辑技术 | CNN, Transformer, LSTM | 序列数据，DNA形状特征，位置编码特征 | 五个不同的训练和验证数据集，十个独立测试数据集 | NA | CNN with Transformer encoder, LSTM with attention mechanism | Spearman相关系数 | NA |
| 1760 | 2025-10-07 |
A comprehensive review of deep learning-based approaches for drug-drug interaction prediction
2025-01-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae052
PMID:39987494
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综述 | 本文系统综述了基于深度学习的药物相互作用预测方法，包括分子表示分析和图数据特征提取的理论框架 | 提供了最新的药物相互作用预测方法综述，深入分析了分子表示方法并系统阐述了图数据特征提取的理论框架 | NA | 为不同领域研究人员提供关于药物相互作用预测的最新且易于理解的指南 | 药物相互作用预测方法 | 生物医学信息学 | NA | 深度学习 | NA | 图数据 | NA | NA | NA | NA | NA |