深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 篇文献，本页显示第 161 - 180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 161 | 2026-04-01 |
A Two-Stage Self-Supervised Learning Framework for Winter Crop-Weed Image Classification
2026-02-24, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/69953
PMID:41838678
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研究论文 | 本文提出了一种两阶段自监督学习框架，用于冬季作物与杂草图像分类 | 结合SimCLR风格的自监督预训练与监督微调，并引入新的冬季作物杂草图像数据集WinterCropWeedDB | 仅使用单一内部验证集（30%数据）进行测试，缺乏独立测试集的额外验证 | 提高冬季作物与杂草图像分类的准确性，以支持精准农业 | 冬季作物与杂草图像 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习，监督学习 | CNN | 图像 | 1,136张高分辨率图像，涵盖6种冬季作物和4种杂草物种 | TensorFlow, PyTorch (基于SimCLR风格) | EfficientNet-B3 | 准确率，宏平均F1分数 | NA |
| 162 | 2026-04-01 |
Artificial Intelligence and Machine Learning in Audiology and Hearing Disorders: A Scoping Review with Bibliometric and Thematic Mapping (1995-2025)
2026-Feb-24, Audiology research
IF:2.1Q1
DOI:10.3390/audiolres16020029
PMID:41874063
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综述 | 本文通过范围综述，结合文献计量和主题映射，分析了1995年至2025年间人工智能和机器学习在听力学及听力障碍领域的应用演变、研究趋势、合作模式及临床转化现状 | 首次结合文献计量分析与主题映射，系统梳理了AI/ML在听力学领域近三十年的研究轨迹，并采用结构化转化分类评估了临床验证成熟度 | 研究仅基于Web of Science核心合集索引的文献，可能未涵盖全部相关出版物，且大多数研究仍处于概念验证或内部验证阶段，缺乏广泛的外部验证 | 旨在系统回顾人工智能和机器学习在听力学及听力障碍领域的应用发展，分析研究趋势、合作模式及临床转化准备度 | 1995年至2025年间在Web of Science核心合集中发表的关于AI/ML在听力学应用的原始研究和综述文章 | 机器学习 | 听力障碍 | 文献计量分析，主题映射 | NA | 文献数据 | 127篇出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 163 | 2026-04-01 |
Plant diversity's positive effect on soil respiration diminishes with increasing productivity in global forests
2026-Feb-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69594-8
PMID:41723129
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研究论文 | 本研究探讨了全球森林中植物多样性与土壤呼吸之间的关系，发现植物多样性在低至中等生产力森林中增强土壤呼吸，但在高生产力森林中此效应减弱 | 首次在全球尺度上整合植物物种丰富度数据集与基于深度学习的土壤呼吸估算，揭示了植物多样性对土壤呼吸的影响随生产力梯度变化的动态模式 | 研究依赖于全球数据集和模型估算，可能受数据空间异质性和模型不确定性的影响，且未详细探讨具体机制如微生物群落变化 | 探究植物物种丰富度如何调节全球森林土壤呼吸，并分析其在净初级生产力梯度上的变化 | 全球森林生态系统，包括树木和维管植物物种丰富度及土壤呼吸数据 | 生态学 | NA | 深度学习模型 | 深度学习模型 | 全球植物物种丰富度数据集和土壤呼吸观测数据 | 基于6355个野外观测训练的深度学习模型估算的全球土壤呼吸数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 164 | 2026-04-01 |
Exploring chemistry and catalysis by biasing skewed distributions via deep learning
2026-Feb-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69586-8
PMID:41723118
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研究论文 | 本文提出了一种名为Loxodynamics的机器学习驱动方法，通过偏置分子动力学探索化学和催化反应 | 利用局部概率分布的偏斜性动态确定低能垒方向，并引入带有偏度损失函数的Skewencoder自编码器从最小采样数据中提取反应坐标 | NA | 自动化发现化学和催化反应，特别是在复杂系统中克服传统方法的局限性 | 模型势能、气相反应（S_N2和Diels-Alder）以及酸性菱沸石中催化醇脱水反应 | 机器学习 | NA | 偏置分子动力学 | Autoencoder | 分子动力学模拟数据 | NA | NA | Skewencoder | NA | NA |
| 165 | 2026-04-01 |
Deep learning-integrated multilayer thermal gradient sensing platform for real-time blood flow monitoring
2026-Feb-06, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.aea8902
PMID:41650267
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研究论文 | 本文介绍了一种集成多层热传感与深度学习算法的软电子平台，用于实时监测血流速度和血管深度 | 提出了一种结合多层热梯度传感与深度学习的新型软电子平台，能够同时实时测量血流速度和血管深度，克服了传统方法对血管深度变化的限制 | 未在论文摘要中明确说明 | 开发一种用于实时血流监测的新型传感平台，以评估心血管健康和识别血管并发症 | 血流速度和血管深度 | 机器学习 | 心血管疾病 | 热传感、深度学习算法、光电容积描记术 | 深度学习 | 热梯度数据、多层热模式 | 未在摘要中明确说明具体样本数量，但提及了台架测试、有限元分析和体内试验 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | 准确性 | 未在摘要中明确说明 |
| 166 | 2026-04-01 |
Radiologic Pattern of Fibrosis in Combined Pulmonary Fibrosis and Emphysema: Impact on Disease Trajectories and Prognostic Outcomes
2026-Feb, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.251686
PMID:41733469
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研究论文 | 本研究评估了联合性肺纤维化和肺气肿（CPFE）患者中不同放射学纤维化模式对疾病进展轨迹和预后的影响 | 首次在CPFE患者中系统评估不同放射学纤维化模式（如UIP、NSIP、SRIF、DIP）对纤维化进展速率的影响，并明确了生存率主要由基线纤维化程度和临床不良事件决定，而非纤维化模式本身 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（236例），且患者群体主要为男性（232例），可能限制结果的普遍适用性 | 评估CPFE患者中不同纤维化模式对疾病进展和临床结局的影响 | 被诊断为联合性肺纤维化和肺气肿（CPFE）的患者 | 数字病理学 | 肺纤维化与肺气肿 | 高分辨率CT（HRCT），基于深度学习的量化分析 | 深度学习模型 | 医学影像（CT图像） | 236例患者（平均年龄65岁±7.8，其中232例男性） | NA | NA | Cox比例风险模型的风险比（HR）及置信区间，纤维化进展速率的中位时间 | NA |
| 167 | 2026-04-01 |
Sequential pattern transformer (SPT): a generative and interpretable framework for predicting disease trajectories
2026-Feb, Neural computing & applications
IF:4.5Q2
DOI:10.1007/s00521-025-11695-4
PMID:41907562
|
研究论文 | 本文提出了一种结合序列模式挖掘与生成式Transformer建模的新型框架SPT，用于从电子健康记录中生成可解释的疾病轨迹预测 | 将序列模式挖掘（PrefixSpan算法）与生成式Transformer建模相结合，从噪声数据中提炼出统计验证的疾病进展模式，并将建模范式从分类转向概率性轨迹生成 | 未明确说明模型在其他疾病数据集上的泛化性能，以及在实际临床工作流中部署的验证细节 | 开发一个超越简单预测、能够生成全面、可解释且可操作的疾病轨迹的AI模型，以促进人工智能在临床工作流中的有效整合 | 258,460名2型糖尿病患者的四年住院数据 | 自然语言处理 | 2型糖尿病 | 序列模式挖掘，生成式Transformer建模 | Transformer | 电子健康记录（诊断历史序列） | 258,460名患者 | NA | Decoder-only Transformer | Top-5准确率 | NA |
| 168 | 2026-04-01 |
Comprehensive perturbation of transcription factors in human cardiomyocytes reveals the regulatory architecture of congenital heart disease
2026-Jan-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2025.12.15.694070
PMID:41446109
|
研究论文 | 本文通过系统扰动人类干细胞心肌细胞分化过程中的转录因子，揭示了先天性心脏病的调控架构 | 首次在人类心肌细胞分化中大规模扰动1983个转录因子，结合深度学习Transformer模型预测扰动转录因子，并构建了TF-基因调控网络以解析先天性心脏病的调控机制 | 研究基于体外干细胞分化模型，可能无法完全模拟体内心脏发育的复杂性；增强子扰动数量有限（981个），可能未覆盖所有调控元件 | 解析先天性心脏病的基因调控架构，识别与疾病相关的转录因子和调控网络 | 人类干细胞分化的心肌细胞、先天性心脏病相关基因和转录因子 | 计算生物学 | 先天性心脏病 | 转录因子扰动、增强子扰动、RNA测序 | Transformer | 基因表达数据（转录组） | 涉及1983个转录因子和981个增强子的扰动实验 | NA | Transformer | 预测准确性 | NA |
| 169 | 2026-04-01 |
Getting Started on Artificial Intelligence in Health Care and Clinical Research: Includes Rigor Checklist for Authors and Reviewers
2026-Jan, Advances in wound care
IF:5.8Q1
DOI:10.1177/21621918251380217
PMID:41039915
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综述 | 本文为研究人员、临床医生和审稿人提供了在医疗保健和临床研究中严谨应用人工智能的路线图，涵盖基础概念、核心技术和实际应用 | 提出了一个从基础到应用的三层结构化框架，并强调人工智能的成功采用始于人员培养而非技术本身，提供了严谨性检查清单和系统性的人力建设方法 | 作为一篇指导性综述，未涉及具体实验数据或模型性能的实证分析，主要侧重于概念框架和方法论指导 | 为医疗保健和生物医学研究领域的人工智能应用提供系统性、严谨的入门指南和评估框架 | 研究人员、临床医生、审稿人及医疗保健机构中的人工智能应用实践 | 机器学习 | NA | 专家系统、机器学习、深度学习、可解释人工智能、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、分布式人工智能/多智能体系统 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 170 | 2026-04-01 |
Artificial intelligence-based dairy cattle behavior recognition for estrus detection via ensemble fusion of two camera views
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0340999
PMID:41544085
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研究论文 | 本研究提出了一种基于多视角CCTV视频和深度学习技术的奶牛行为识别系统，用于发情检测 | 采用同步的俯视和正视双摄像头视角，结合YOLOv8模型、IoU身份-行为关联和决策级融合方法，实现对奶牛六种关键行为（包括与发情相关的骑跨和下巴倚靠行为）的识别 | NA | 通过人工智能技术识别奶牛行为以进行发情检测，提升牧场生产效率和动物福利 | 奶牛 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 视频 | NA | NA | YOLOv8 | NA | NA |
| 171 | 2026-04-01 |
Computational Ligand-Binding Site Prediction
2026, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-3-032-07511-6_7
PMID:41652164
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综述 | 本章综述了计算配体结合位点预测方法，包括结构对接、机器学习和基于物理的分子动力学技术 | 特别关注了基于物理的SILCS技术及其优势，并讨论了深度学习方法在结合位点预测中的应用 | NA | 介绍配体结合位点预测的计算方法，以辅助药物设计 | 蛋白质和RNA上的配体结合位点 | 计算机辅助药物设计 | NA | 结构对接、机器学习、深度学习、分子动力学、SILCS技术 | NA | 蛋白质和RNA结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 172 | 2026-04-01 |
Microelements and biochemical biomarkers-based machine learning for predicting adverse pregnancy outcomes in Wilson's disease: risk stratification by integrating hepatic fibrosis and cerebral function
2026, Frontiers in nutrition
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fnut.2026.1768588
PMID:41783819
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研究论文 | 本研究基于微量元素和生化标志物开发机器学习算法，用于预测威尔逊病患者的妊娠不良结局 | 首次整合微量元素谱、生化标志物、肝纤维化和脑功能分层分析，构建并比较多种机器学习模型以预测妊娠不良结局 | 样本量相对较小（114例患者），深度学习模型泛化能力较差，部分模型存在过拟合问题 | 开发并验证基于机器学习的预测模型，用于识别威尔逊病患者的妊娠不良结局风险 | 威尔逊病女性患者，包括57例妊娠不良结局和57例无事件妊娠 | 机器学习 | 威尔逊病 | 血清/尿液微量元素检测、生化标志物分析、肝纤维化评估 | GLM, DL, RF, GBM | 临床数据（微量元素、生化标志物、肝纤维化指标） | 114例威尔逊病患者 | NA | 广义线性模型, 深度学习, 随机森林, 梯度提升机 | 准确率 | NA |
| 173 | 2026-04-01 |
Imaging intravoxel vessel size distribution in the brain using susceptibility contrast enhanced MRI
2026, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)
DOI:10.1162/IMAG.a.1173
PMID:41868968
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研究论文 | 本文提出了一种基于磁化率对比增强MRI的新方法，用于无创成像脑内体素内血管尺寸分布，以更全面、定量地评估血管重塑 | 首次结合高分辨率光片荧光显微镜图像、GESFIDE MRI信号模拟和深度学习模型，实现了从MRI信号直接预测脑血容量和血管尺寸分布 | 在肿瘤体素上的预测准确性（CBV: r=0.78, VSD: BC=0.82）低于健康组织，且方法仍需进一步验证才能转化为临床工具 | 开发一种无创成像方法，用于定量评估疾病和治疗引起的血管重塑 | 啮齿动物脑部血管网络（包括健康组织和肿瘤组织） | 医学影像分析 | 癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压、糖尿病 | 光片荧光显微镜、梯度回波自由感应衰减和自旋回波采样磁共振成像 | 深度学习模型 | 三维血管网络图像、模拟的MRI信号 | 训练体素32,000个，测试体素3,132个，公共数据集小鼠脑血管1,000个，肿瘤体素706个 | NA | NA | 皮尔逊相关系数、巴氏系数 | NA |
| 174 | 2026-04-01 |
HFP-SAM: Hierarchical Frequency Prompted SAM for Efficient Marine Animal Segmentation
2026, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2026.3674678
PMID:41874991
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研究论文 | 本文提出了一种名为HFP-SAM的分层频率提示SAM框架，用于高效的海生动物图像分割 | 设计了频率引导适配器（FGA）将海洋场景信息注入冻结的SAM主干网络，引入频率感知点选择（FPS）机制生成点提示，并采用全视角Mamba（FVM）模块以线性计算复杂度提取空间和通道上下文信息 | 未在摘要中明确说明 | 解决海生动物分割中长距离建模困难的问题，提升复杂海洋环境下的分割性能 | 海洋动物图像 | 计算机视觉 | NA | 图像分割 | SAM（Segment Anything Model） | 图像 | 在四个公开数据集上进行实验（具体数量未说明） | 未明确说明 | SAM, FVM（Full-View Mamba） | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 |
| 175 | 2026-04-01 |
Regional patch-based MRI brain age modeling with an interpretable cognitive reserve proxy
2026-Jan, Pattern recognition letters
IF:3.9Q2
DOI:10.1016/j.patrec.2025.11.027
PMID:41908685
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研究论文 | 本文提出了一种基于区域图像块的MRI脑年龄预测集成框架，并结合认知评估构建了一个可解释的认知储备代理指标 | 采用基于双侧皮层下结构图像块的3D CNN集成框架，提高了脑年龄预测的解剖学特异性；首次将脑年龄预测与认知评估结合，构建了可量化的认知储备代理指标 | 研究主要基于特定数据集（健康对照、阿尔茨海默病和轻度认知障碍患者），在其他神经退行性疾病或更广泛人群中的泛化能力有待验证 | 开发具有解剖学特异性和临床解释性的脑年龄预测模型，用于脑健康评估和神经退行性疾病风险预测 | 健康对照个体、阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | MRI | CNN | 3D MRI图像 | 大型多队列数据集（健康对照）和独立测试样本（包括阿尔茨海默病和轻度认知障碍患者） | NA | 3D CNN | NA | NA |
| 176 | 2026-04-01 |
Advancing workpiece dimension measurement: Integrating AI-based edge detection with machine vision and coordinate measuring systems
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0342797
PMID:41871139
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研究论文 | 本研究探讨了在坐标测量机工业图像分析框架中应用基于AI的检测方法，以提升工件尺寸测量的精度 | 将基于CNN的AI边缘检测与机器视觉及坐标测量系统集成，提出了一种标准化方法，用于精确测量工件尺寸，并通过迁移学习解决了小数据集过拟合问题 | 研究基于有限的数据集（特定模型表面特征），虽然展示了跨材料可扩展性，但通用性仍需进一步验证 | 提升工业机器视觉中工件尺寸测量的准确性和效率 | 具有不同孔尺寸和数量的工件模型 | 机器视觉 | NA | AI边缘检测，迁移学习 | CNN | 图像 | 使用SolidWorks设计并CNC加工的两个模型，以及用于跨材料验证的200张Drelin材料图像 | NA | 卷积神经网络 | 分类准确率，混淆矩阵，直径偏差，相关系数，ANOVA | NA |
| 177 | 2026-04-01 |
Nickel price forecasting based onempirical mode decomposition and deep learning model with expansion mechanism
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0341559
PMID:41875101
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研究论文 | 本研究提出了一种结合集成经验模态分解和扩张长短期记忆网络的混合预测框架，用于预测镍价波动 | 创新性地将EEMD与Dilated LSTM结合，通过多尺度分解和高级时序特征提取提升预测精度，并利用可解释性分析识别铜价波动的关键驱动作用 | 未明确说明模型在其他金属或商品价格预测中的泛化能力，且样本数据范围和时间跨度未详细说明 | 开发一种混合预测框架以提高镍价预测的准确性，支持资源驱动型企业的风险管理和政府产业政策设计 | 镍期货价格 | 机器学习 | NA | 集成经验模态分解, 扩张长短期记忆网络 | LSTM | 时间序列数据 | NA | NA | Dilated LSTM | NA | NA |
| 178 | 2026-04-01 |
HCLmNet: A unified hybrid continual learning strategy multimodal network for lung cancer survival prediction
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316509
PMID:41875207
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研究论文 | 本文提出了一种名为HCLmNet的混合持续学习多模态网络，用于预测肺癌患者的生存期 | 提出了一种结合弹性权重巩固(EWC)与三种基于回放的模块（经验回放、实例级相关性回放、类别级相关性回放）的混合持续学习策略，以解决动态临床环境中模型更新时的灾难性遗忘问题 | 未明确提及 | 开发一种能够在动态临床环境中持续学习新数据，同时避免灾难性遗忘的肺癌生存期预测模型 | 肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | CT成像, PET成像, 基因组(DNA)测序 | 深度学习, 持续学习 | 图像, 序列, 文本 | NA | NA | Swin Transformer, XLNet, 全连接网络 | 一致性指数(C-index), 平均绝对误差(MAE) | NA |
| 179 | 2026-04-01 |
Soft Multiaxial Strain Mapping Interface with AI-Driven Decoding for Silent Speech in Noise
2026, Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/cbsystems.0536
PMID:41877703
|
研究论文 | 本文提出了一种基于软多轴应变映射和AI解码的无声语音接口，用于在嘈杂环境中实现清晰的字母通信 | 重新设计了无声语音接口，通过监测喉咙肌肉运动引起的连续多轴应变图来重建语音，结合计算机视觉光学应变传感器和深度学习，实现了在极端噪声条件下的鲁棒通信 | NA | 开发一种在嘈杂环境中捕获清晰音频的无声语音接口 | 喉咙肌肉运动引起的应变模式 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉光学应变传感器 | 深度学习 | 应变图 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 180 | 2026-04-01 |
Systematic review of different approaches for performance enhancement in elite sport
2026, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2026.1781958
PMID:41877740
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综述 | 本文通过系统综述，探讨了高级分析技术在精英体育不同应用领域和运动项目中的分布与成熟度 | 首次系统性地梳理了2019年至2025年间高级分析技术在精英体育中的应用现状，并识别了技术成熟度在不同运动项目和应用目标间的差异 | 研究仅纳入了2019年至2025年间的文献，可能遗漏了更早的重要研究；且为定性综述，未进行定量荟萃分析 | 旨在考察高级分析技术在精英体育中的应用分布、成熟度，并为相关研究和实践提供基于证据的指导 | 精英体育中的高级分析技术应用 | 机器学习 | NA | 系统综述，结构化定性综合 | NA | NA | 52项符合纳入标准的研究 | NA | NA | NA | NA |