深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42996 篇文献，本页显示第 1781 - 1800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1781 | 2026-03-15 |
Ensemble-based high-performance deep learning models for medical image retrieval in breast cancer detection
2026-Mar-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38218-y
PMID:41813733
|
研究论文 | 本文提出了一种结合CNN、RNN和可解释AI的深度学习模型，用于乳腺癌检测中的医学图像检索 | 采用CNN、RNN和可解释AI的混合模型，以缩小图像低级特征与临床语义之间的差距 | NA | 开发高性能的基于内容的医学图像检索系统，以辅助乳腺癌检测 | 乳腺癌超声图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN, RNN | 图像 | 使用乳腺癌超声图像数据集进行训练 | NA | CNN, RNN | 分类准确率 | NA |
| 1782 | 2026-03-13 |
"Doing no harm" in the digital age: navigating tradeoffs and operational considerations for privacy-preserving deep learning in medicine
2026-Mar-11, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02549-x
PMID:41814060
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1783 | 2026-03-15 |
Interpretable Deep Learning Model for Pediatric Strangulated Small Bowel Obstruction on CT: A Multicenter Study
2026-Mar-11, Journal of pediatric surgery
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.jpedsurg.2026.163075
PMID:41825499
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的多实例学习模型，用于整合CT影像和临床数据，以提高儿科患者中绞窄性小肠梗阻与单纯性小肠梗阻的鉴别准确性 | 提出了一种结合CT影像和临床数据的多实例学习模型，用于儿科绞窄性小肠梗阻的诊断，并通过SHAP分析增强了模型的可解释性 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（168例患者），且仅针对1至14岁的儿科患者，可能限制了模型的泛化能力 | 提高儿科患者中绞窄性小肠梗阻与单纯性小肠梗阻的鉴别诊断准确性 | 1至14岁被诊断为小肠梗阻的住院儿科患者 | 数字病理学 | 小儿外科疾病 | CT成像 | 多实例学习 | 图像, 临床数据 | 168例患者（平均年龄6.36±3.97岁，其中118例男性） | NA | 多实例学习模型 | AUC | NA |
| 1784 | 2026-03-15 |
Bridging Clinical Microbiology and Artificial Intelligence: An Image-Based Deep Learning Framework for Automated Antimicrobial Susceptibility Testing
2026-Mar-11, Biomedical journal
IF:4.1Q2
DOI:10.1016/j.bj.2026.100965
PMID:41825588
|
研究论文 | 本文提出了一种基于图像的深度学习框架，用于自动化抗菌药物敏感性测试，通过YOLOv8n和CNN模型实现细菌识别和敏感性分类 | 结合YOLOv8n目标检测模型和CNN，直接从培养皿图像进行端到端的细菌识别和敏感性分类，无需人工测量或解释规则 | 未提及具体局限性 | 开发快速、标准化和自动化的抗菌药物敏感性测试解决方案 | 培养皿图像中的细菌物种标签和抑制区形态 | 计算机视觉 | NA | 图像分析 | YOLOv8n, CNN | 图像 | NA | NA | YOLOv8n, CNN | 平均精度均值(mAP@0.50), 平衡准确率, 敏感性, 重大错误率(VME) | NA |
| 1785 | 2026-03-15 |
Recent trends in electrodermal activity signal processing and deep learning methods for emotion recognition
2026-Mar-11, Neuroscience
IF:2.9Q2
|
综述 | 本文综述了2018年至2025年间皮肤电活动信号处理与深度学习在情感识别中的最新进展 | 与以往强调系统级设计的综述不同，本文采用了以信号处理为中心并结合生理学知识的视角，并对广泛使用的EDA分解方法进行了结构化的比较评估 | NA | 系统性地调查专门针对EDA的信号处理技术，并探讨深度学习在情感识别中的应用 | 皮肤电活动信号及其在情感识别中的应用 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | 生理信号 | NA | NA | 端到端深度学习架构 | 准确性、鲁棒性、可解释性 | NA |
| 1786 | 2026-03-15 |
Machine Vision Approaches for Cervical Cancer Screening Using Pap-Smear Images: A Systematic Review
2026-Mar-11, Current cancer drug targets
IF:2.3Q3
|
系统综述 | 本文系统综述了基于机器视觉的宫颈癌筛查方法，特别是利用Pap涂片图像进行分割、特征提取和分类的研究 | 系统性地总结了机器视觉在宫颈癌筛查中的应用，并指出深度学习方法和混合模型在大型标注数据集上的潜力，同时强调了数据集标准化和评估框架的重要性 | 缺乏高质量的多细胞数据集，评估方法不一致，限制了不同研究之间的可比性和模型的泛化能力 | 评估和改进宫颈癌筛查的机器视觉方法，以提高诊断准确性和临床适用性 | Pap涂片图像 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | NA | 深度学习, 混合模型 | 图像 | NA | NA | NA | 准确性 | NA |
| 1787 | 2026-03-15 |
LCMS-Net: Deep Learning for Raw High Resolution Mass Spectrometry Data Applied to Forensic Cause-of-Death Screening
2026-Mar-10, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c05404
PMID:41755347
|
研究论文 | 本文提出了一种名为LCMS-Net的端到端深度学习模型，用于直接分析原始液相色谱-高分辨质谱数据，旨在解决当前代谢组学预处理流程耗时、依赖专业知识且可重复性差的问题 | LCMS-Net直接在原始LC-HRMS数据上运行，显式建模其空间特性，无需手动数据预处理，结构更简单且不依赖预训练，计算效率更高，并能显著减少批次效应 | 未明确提及具体局限性 | 开发一种自动化、高效的深度学习模型，用于分析液相色谱-高分辨质谱数据，以改进法医死因筛查和疾病检测任务 | 液相色谱-高分辨质谱数据 | 机器学习 | 结肠癌 | 液相色谱-高分辨质谱 | 深度学习模型 | 质谱数据 | NA | NA | LCMS-Net | F1分数 | NA |
| 1788 | 2026-03-11 |
AI-driven fault detection and classification in photovoltaic systems using deep learning techniques
2026-Mar-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-40246-7
PMID:41803198
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1789 | 2026-03-11 |
Multimodal deep learning for objective skill assessment in robot-assisted vesico-urethral anastomosis
2026-Mar-10, Journal of robotic surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1007/s11701-026-03290-z
PMID:41803398
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1790 | 2026-03-15 |
Accurate water quality assessment using IoNT-enabled deep learning frameworks
2026-Mar-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42563-3
PMID:41807631
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1791 | 2026-03-15 |
TabulaTime: Novel multimodal deep learning for Acute Coronary Syndrome prediction through environmental and clinical data integration
2026-Mar-10, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2026.103395
PMID:41825437
|
研究论文 | 提出了一种名为TabulaTime的多模态深度学习框架，通过整合临床和环境时间序列数据来预测急性冠状动脉综合征 | 提出了三种创新：多模态时间序列环境与临床数据整合；使用具有线性计算复杂度的PatchRWKV提取复杂时间模式；通过注意力机制增强可解释性 | NA | 通过整合环境与临床数据，增强急性冠状动脉综合征的风险预测 | 急性冠状动脉综合征（包括STEMI和NSTEMI） | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习 | 时间序列数据 | NA | NA | PatchRWKV, MLP, CNN, RNN, Transformer | 预测准确率 | NA |
| 1792 | 2026-03-15 |
Prescription‑dose stratification improves deep learning‑based VMAT dose prediction in locally advanced NSCLC
2026-Mar-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-43192-6
PMID:41796211
|
研究论文 | 本研究评估了处方剂量分层对基于深度学习的VMAT剂量预测性能的改善效果 | 通过比较单一处方剂量模型与混合处方剂量模型，首次明确了处方剂量分层在深度学习剂量预测中的重要性 | 样本量相对较小（72例），且仅针对特定剂量水平（50、54、60 Gy）进行评估 | 提高局部晚期非小细胞肺癌VMAT计划的剂量预测精度 | 局部晚期非小细胞肺癌患者的VMAT计划剂量分布 | 数字病理学 | 肺癌 | 容积旋转调强放疗（VMAT） | 深度学习 | 3D剂量分布数据 | 72例NSCLC VMAT病例，分为训练集42例、验证集10例、测试集20例 | NA | 3D U-Net | 平均绝对误差（MAE），用于评估PTV和OAR的剂量指标 | NA |
| 1793 | 2026-03-15 |
Towards cross-domain few-shot modulation classification: a feature transformation graph neural network approach
2026-Mar-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-43563-z
PMID:41796246
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的自动调制分类方法，通过特征转换图神经网络解决有限数据和领域分布差异的挑战 | 结合信号转换、特征对齐和图神经网络，同时处理有限样本和领域分布差异，提升跨领域少样本分类性能 | 未明确说明模型在极端噪声或复杂信道条件下的鲁棒性，且实验仅限于特定数据集 | 开发一种跨领域少样本自动调制分类方法，以应对实际场景中数据有限和领域差异的问题 | 无线电信号，特别是来自RadioML2018.01A和RadioML2016.10A数据集的调制信号 | 机器学习 | NA | 信号转换、特征对齐、少样本学习 | CNN, GNN | 时间序列信号、图像 | 使用RadioML2018.01A和RadioML2016.10A数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | CNN（含特征转换层）、GNN | NA | NA |
| 1794 | 2026-03-15 |
Bridging Atomistic Simulations and Reservoir Computing for Predicting Structural and Transport Properties of Thiol-Ene Click-Cross-Linked Carboxymethyl Cellulose Hydrogels
2026-Mar-09, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.5c08098
PMID:41797517
|
研究论文 | 本研究结合分子动力学模拟和人工智能模型，预测硫醇-降冰片烯点击交联羧甲基纤维素水凝胶的结构和传输特性 | 提出了一种结合原子尺度模拟和储层计算的新方法，用于高效预测复杂分子系统的长期动态行为 | GRU、LSTM和LAG-LLAMA模型在解释氢键非线性振荡方面表现不佳，而深度学习模型需要更大的训练集 | 预测水凝胶的结构和传输特性，以加速软材料计算设计 | 硫醇-降冰片烯点击交联羧甲基纤维素水凝胶 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | GRU, LSTM, Transformer, ESN | 分子动力学轨迹数据 | 200个MD轨迹帧作为初始信息 | NA | GRU, LSTM, LAG-LLAMA, ESN | R²值, 均方误差 | NA |
| 1795 | 2026-03-15 |
Development of a Deep Learning-Based Feedback Model to Assist Medical Students Learning Renal Ultrasound Acquisition: Mixed Methods Study
2026-Mar-09, JMIR medical education
IF:3.2Q1
DOI:10.2196/72110
PMID:41813325
|
研究论文 | 开发了一个基于深度学习的反馈模型，用于辅助医学生学习肾脏超声图像采集 | 开发了一个级联深度学习反馈模型，用于自动分类肾脏超声图像质量并提供反馈，以促进医学生的自我调节学习 | 课程设计不协调和硬件限制阻碍了模型的使用，问卷响应率仅为42.4% | 开发一个辅助工具，以促进医学生在床边超声培训中的学习 | 医学生（五年级）在肾脏超声图像采集培训中的学习体验 | 计算机视觉 | NA | 超声成像 | 深度学习 | 图像 | 2807张肾脏超声图像 | NA | 级联深度学习模型 | OSCE分数, Likert量表评分 | NA |
| 1796 | 2026-03-15 |
A Community-Based Usability Study of an AI-Enabled Oral Cancer Screening App Operated by Village Health Volunteers: Mixed Methods Study
2026-Mar-09, JMIR mHealth and uHealth
IF:5.4Q1
DOI:10.2196/83738
PMID:41813420
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研究论文 | 本研究开发并评估了一款基于智能手机的AI辅助口腔癌筛查平台RiskOCA，在泰国农村地区由村卫生志愿者部署使用 | 开发了集成深度学习引擎的移动健康平台，结合AI辅助分诊与专家审查，用于资源有限地区的社区口腔癌筛查 | 研究仅在泰国一个农村地区进行，样本代表性可能有限，且未长期跟踪筛查效果 | 评估AI辅助口腔癌筛查平台在村卫生志愿者操作下的技术性能和可用性 | 泰国农村地区的成年居民（≥40岁）及村卫生志愿者 | 数字病理学 | 口腔癌 | 智能手机成像、深度学习 | CNN | 图像 | 1242名成年人接受筛查，250名村卫生志愿者参与可用性评估 | NA | DeepLab v3+ with ResNet-50 | 分类准确率 | NA |
| 1797 | 2026-03-15 |
From Black Box to Biological Insight: AttentioFuse Unlocks Multi-Omics Dynamics in Lung Cancer
2026-Mar-09, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers18050878
PMID:41827812
|
研究论文 | 本文提出了一种名为AttentioFuse的可解释深度学习框架，用于整合多组学数据以研究肺癌亚型的分子动态 | 引入Reactome引导的中层融合策略，结合双阶段学习、分层注意力机制和集成可解释性方法，将黑盒预测转化为生物学解释 | 未明确提及具体局限性，但可能受限于TCGA数据集的样本量和多样性 | 开发可解释的深度学习模型，以提升肺癌亚型的预后和治疗精准性 | 肺腺癌和肺鳞状细胞癌，作为非小细胞肺癌的主要亚型 | 机器学习 | 肺癌 | 多组学整合 | 深度学习框架 | 多组学数据 | TCGA LUAD/LUSC队列 | NA | AttentioFuse（包含3层和5层变体） | TNM分期准确性 | NA |
| 1798 | 2026-03-15 |
Glaucoma Classification Using a NFNet-Based Deep Learning Model with a Customized Hybrid Attention Mechanism
2026-Mar-09, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics16050815
PMID:41828091
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研究论文 | 本研究提出了一种结合定制化混合注意力机制的NFNet深度学习模型，用于从眼底图像中分类青光眼 | 提出了一种新的混合注意力机制来重新校准特征提取器的特征图，并将其与无需归一化的ResNet架构结合，以提升青光眼检测性能 | NA | 开发一种准确高效的青光眼自动检测方法 | 眼底图像 | 计算机视觉 | 青光眼 | NA | 深度学习 | 图像 | 三个公开可用的青光眼数据集（LAG, EyePACS, BrG） | NA | NF-ResNet-26, NF-ResNet-50, NF-ResNet-101 | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 1799 | 2026-03-15 |
Comparison of Manual, Semi-Automatic, and Automatic CT-Based Methods for Liver Volume Segmentation
2026-Mar-09, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics16050817
PMID:41828093
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研究论文 | 本研究比较了手动、半自动和自动CT肝脏体积分割方法在临床实践中的体积一致性和处理效率 | 系统评估了多种CT肝脏分割方法（包括RVX半自动、RVX深度学习和TotalSegmentator）与手动分割的对比，特别关注了处理时间和体积一致性 | 深度学习分割方法倾向于高估肝脏体积，这可能限制其在需要高体积精度的应用中的使用 | 评估半自动和自动CT肝脏分割方法是否能在提高处理效率的同时，提供临床可接受的体积一致性 | 86名个体的CT图像 | 医学影像分析 | NA | CT成像 | 深度学习 | CT图像 | 86名个体 | NA | NA | Dice相似系数, Hausdorff距离, 处理时间 | NA |
| 1800 | 2026-03-15 |
A Novel Dual-Modality Dual-View Hybrid Deep Learning-Machine Learning Framework for the Prediction of Carotid Plaque Vulnerability via Late Fusion
2026-Mar-09, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics16050807
PMID:41828084
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研究论文 | 本研究提出了一种新颖的双模态双视图混合深度学习-机器学习框架，通过晚期融合预测颈动脉斑块易损性 | 首次利用双模态（B型超声和对比增强超声）双视图（纵向和横截面）超声成像进行AI自动分类颈动脉斑块易损性，并采用混合深度学习-机器学习方法平衡模型判别性和可解释性 | 研究为回顾性分析，样本量有限（241名患者），需要在更大前瞻性队列中进一步验证 | 开发并验证一种有效的AI模型，用于颈动脉斑块易损性分类，以识别卒中高风险个体 | 颈动脉斑块 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | B型超声成像, 对比增强超声成像 | CNN, 随机森林 | 图像 | 241名患者的B型超声和对比增强超声图像 | NA | VGG, 随机森林 | AUC, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数 | NA |