深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 37772 篇文献，本页显示第 1801 - 1820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1801 | 2025-12-18 |
PathoEye: A deep learning framework for the whole-slide image analysis of skin tissue
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.11.052
PMID:41395109
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研究论文 | 本文介绍了一个名为PathoEye的深度学习框架，用于皮肤组织全玻片图像分析，专注于真皮-表皮连接区域以丰富皮肤病的病理特征 | NA | NA | 开发一个可解释的计算框架，用于分析皮肤活检中的全玻片图像，以研究各种皮肤状况的病理特征 | 皮肤组织全玻片图像，特别是真皮-表皮连接区域（基底膜区） | 数字病理学 | 皮肤病 | 全玻片图像分析 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1802 | 2025-12-18 |
Advances in machine and deep learning for ECG beat classification: a systematic review
2025, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2025.1649923
PMID:41395626
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系统综述 | 本文系统回顾了2014年至2024年间发表的106篇相关文献，总结了机器学习和深度学习在心电图（ECG）搏动分类方面的进展、挑战和未来方向 | 系统梳理了从传统特征工程方法向基于卷积神经网络、循环神经网络及注意力机制等先进架构的自动化特征提取与分类方法的演变过程 | 现有研究普遍存在数据不平衡、患者间变异大以及缺乏统一评估指标等问题，限制了公平比较和临床转化 | 调查ECG信号分析技术，以更准确、高效地识别和分类各种心搏 | 心电图（ECG）信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | CNN, RNN, 混合框架 | 信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1803 | 2025-12-18 |
Deep Learning-Based Automated Optical Inspection System for the Additive Manufacturing of Diamond Tools
2024-Dec, 3D printing and additive manufacturing
IF:2.3Q3
DOI:10.1089/3dp.2023.0208
PMID:39734731
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研究论文 | 本文提出了一种基于改进YOLOv5s的自动光学检测系统，用于监测增材制造金刚石工具过程中金刚石磨粒的吸附状态 | 改进了YOLOv5s模型，通过添加检测头、使用深度可分离卷积模块替代标准卷积模块、引入坐标注意力机制，实现了参数和计算量的显著降低，同时提高了检测精度 | 未明确说明模型在其他工业检测场景中的泛化能力，且未与其他先进检测模型进行广泛对比 | 开发一种自动光学检测系统，以维持增材制造过程中金刚石磨粒的植砂率 | 增材制造金刚石工具过程中，针孔上金刚石磨粒的吸附状态 | 计算机视觉 | NA | 自动光学检测 | CNN | 图像 | 大量空缺和磨损空缺针孔数据 | PyTorch | YOLOv5s | 检测精度, 检测时间 | NA |
| 1804 | 2025-12-18 |
Deep Learning in Image-Based Plant Phenotyping
2024-07, Annual review of plant biology
IF:21.3Q1
|
综述 | 本文综述了深度学习在基于图像的植物表型分析中的应用，包括其基础、评估方法、应用实例、最佳实践和开放挑战 | 系统性地回顾了深度学习在植物表型分析中的最新进展，并总结了最佳实践和未来挑战 | 作为综述文章，未提供新的实验数据或模型，主要基于现有文献进行总结 | 探讨深度学习如何加速和优化基于图像的植物表型分析，以促进作物改良 | 植物表型分析，特别是通过图像数据进行的表型测量 | 计算机视觉 | NA | 图像分析 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1805 | 2025-12-18 |
Forecasting Risk of Future Rapid Glaucoma Worsening Using Early Visual Field, OCT, and Clinical Data
2023 Sep-Oct, Ophthalmology. Glaucoma
DOI:10.1016/j.ogla.2023.03.005
PMID:36944385
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型，基于早期视野检查、OCT和临床数据，预测青光眼患者未来发生快速视野恶化的风险 | 首次将视觉Transformer用于整合多模态眼科数据（视野、OCT、临床）以预测青光眼进展，并证明加入多次随访数据可提升预测性能 | 回顾性研究设计，样本中快速恶化病例比例较低（5.80%），模型性能需在前瞻性研究中进一步验证 | 评估利用早期多模态数据预测青光眼快速视野恶化的可行性 | 4536只眼（来自2962名患者），其中263只眼发生快速视野恶化 | 数字病理学 | 青光眼 | 视野检查（VF）、光学相干断层扫描（OCT）、临床测量 | 深度学习模型（DLM） | 图像（视野偏差图、OCT厚度图）、数值型临床数据 | 4536只眼（2962名患者），其中263只眼为快速恶化病例 | 未明确说明（可能为PyTorch或TensorFlow） | 视觉Transformer（Vision Transformer） | AUC（曲线下面积） | NA |
| 1806 | 2025-12-18 |
Re: Vogl et al.: Predicting topographic disease progression and treatment response of pegcetacoplan in geographic atrophy quantified by deep learning (Ophthalmol Retina. 2023;7:4-13)
2023-07, Ophthalmology. Retina
DOI:10.1016/j.oret.2023.04.005
PMID:37204369
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1807 | 2025-12-18 |
Predicting Topographic Disease Progression and Treatment Response of Pegcetacoplan in Geographic Atrophy Quantified by Deep Learning
2023-01, Ophthalmology. Retina
DOI:10.1016/j.oret.2022.08.003
PMID:35948209
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研究论文 | 本研究利用深度学习自动评估SD-OCT图像，预测地理萎缩的地形进展及pegcetacoplan治疗效果 | 首次结合深度学习自动分割与空间广义加性混合效应模型，在地形层面量化地理萎缩的局部进展率及其与治疗反应的关系 | 样本量相对较小（156只眼），且为回顾性分析，可能受限于临床试验的固有设计 | 评估pegcetacoplan治疗对年龄相关性黄斑变性继发地理萎缩地形进展的影响 | 地理萎缩患者的SD-OCT扫描图像 | 数字病理学 | 年龄相关性黄斑变性 | 光谱域OCT成像 | 深度学习算法 | 图像 | 156只眼（57只月治疗组，46只隔月治疗组，53只安慰剂组），总计312次扫描 | NA | NA | 局部进展率, 光感受器厚度, 高反射焦点浓度 | NA |
| 1808 | 2025-12-18 |
Position paper of the EACVI and EANM on artificial intelligence applications in multimodality cardiovascular imaging using SPECT/CT, PET/CT, and cardiac CT
2021-05, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-021-05341-z
PMID:33864509
|
立场论文 | 本文概述了人工智能在心血管多模态成像中的应用，重点介绍了机器学习算法在SPECT/CT、PET/CT和心脏CT中的潜力 | 提出了将机器学习和深度学习算法整合到心血管成像中的新策略，以提升诊断和预后评估能力 | NA | 为心血管成像领域的人工智能应用提供概念框架和实践指南，支持临床决策 | 心血管疾病患者，使用SPECT/CT、PET/CT和心脏CT等成像技术 | 数字病理学 | 心血管疾病 | SPECT/CT, PET/CT, 心脏CT, 冠状动脉CT血管造影 | 机器学习, 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1809 | 2025-12-18 |
Canadian Association of Radiologists White Paper on Artificial Intelligence in Radiology
2018-May, Canadian Association of Radiologists journal = Journal l'Association canadienne des radiologistes
DOI:10.1016/j.carj.2018.02.002
PMID:29655580
|
白皮书 | 加拿大放射科医师协会发布关于人工智能在放射学中应用的白皮书，提供相关建议和指导 | 作为加拿大放射学领域的官方立场文件，首次系统性地提出AI在放射学中的实施框架和政策建议 | 未涉及具体技术细节或临床验证数据，主要侧重于政策层面讨论 | 探讨人工智能在放射学领域的应用前景、实施策略及对行业的影响 | 放射学实践、政策制定、患者护理及专业教育 | 数字病理 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1810 | 2025-12-17 |
Rethinking active learning in medical education: a comparative study of inquiry-based and team-based learning on student performance and satisfaction
2026-Mar-01, Advances in physiology education
IF:1.7Q4
DOI:10.1152/advan.00199.2025
PMID:41196126
|
研究论文 | 本研究比较了医学教育中基于探究的学习（IBL）与基于团队的学习（TBL）的教学效果，重点关注学生表现和满意度 | 设计并实施了一个基于5E教学模型的创新IBL框架，结合了交互式临床案例、条件性解决方案揭示机制和游戏化综合活动 | 准实验设计可能限制了因果推断的强度，样本仅来自一年级医学生，可能影响结果的普适性 | 比较IBL与TBL在医学教育中的教学有效性，包括学术表现、学习者参与度、自主性和满意度 | 548名一年级医学生 | 医学教育 | NA | 5E教学模型、交互式临床案例、条件性解决方案揭示机制（scratch film）、游戏化综合（填字游戏） | NA | 定量表现指标、行为观察数据、学生问卷数据 | 548名一年级医学生 | NA | NA | 关键学习概念保留率、扩展概念获取率、参与度、自主性、满意度、作弊倾向 | NA |
| 1811 | 2025-12-17 |
Multi-view learning meets state-space model: A dynamical system perspective
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108088
PMID:40966932
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研究论文 | 本文提出了一种基于连续时间动态系统视角的多视图状态空间模型（MvSSM），用于多视图表示学习 | 将多视图表示学习形式化为受控制理论启发的连续时间动态系统，将视图特定特征视为外部输入，共享潜在表示作为内部系统状态演化，统一了特征集成和标签预测，并支持系统稳定性和表示转换的理论分析 | 未明确说明模型的计算复杂度或在大规模数据集上的可扩展性限制 | 通过动态系统视角改进多视图学习的表示能力和理论可解释性 | 多模态数据的特征表示与动态演化 | 机器学习 | NA | NA | 状态空间模型 | 多视图数据（多模态） | NA | NA | MvSSM-Lap, MvSSM-iLap | 准确率, F1分数 | NA |
| 1812 | 2025-12-17 |
A unified gradient regularization method for heterogeneous graph neural networks
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108104
PMID:40974991
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研究论文 | 本文提出了一种名为Grug的统一梯度正则化方法，用于解决异构图神经网络中的过平滑和非鲁棒性问题 | 提出了一种在消息传递过程中迭代应用于节点类型和消息矩阵梯度的正则化方法，并提供了一个统一框架整合现有丢弃和对抗训练方法 | NA | 解决异构图神经网络中的过平滑和非鲁棒性问题，提高模型性能 | 异构图神经网络 | 机器学习 | NA | NA | 异构图神经网络 | 图数据 | 六个公共数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1813 | 2025-12-17 |
Deceiving question-answering models: A hybrid word-level adversarial approach
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108105
PMID:40987134
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研究论文 | 本文提出了一种名为QA-Attack的单词级对抗策略，用于欺骗问答模型 | 利用基于注意力的攻击机制和删除排序策略，识别并针对上下文段落中的特定单词，通过同义词替换创建欺骗性输入，在保持语法完整性的同时误导模型产生错误响应 | NA | 探索问答模型对抗攻击的鲁棒性 | 问答模型 | 自然语言处理 | NA | NA | NA | 文本 | NA | NA | NA | 成功率, 语义变化, BLEU分数, 流畅度, 语法错误率 | NA |
| 1814 | 2025-12-17 |
Spiking neural networks for EEG signal analysis: From theory to practice
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108127
PMID:41004906
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综述 | 本文综述了脉冲神经网络在脑电图信号分析中的理论进展与实际应用，旨在弥合理论与实践之间的差距 | 系统性地将脉冲神经网络应用于脑电图信号分析，强调其相较于传统深度学习方法的时序信息处理优势和计算效率，并提供实践指导与开源代码 | 综述性质文章，未进行原创性实验验证，且基于现有方法总结，可能未涵盖所有最新进展 | 探讨脉冲神经网络在脑电图信号分析中的应用潜力，推动脑机接口和神经反馈系统的发展 | 脑电图信号 | 机器学习 | NA | NA | SNN | 脑电图信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1815 | 2025-12-17 |
MSA-LR: Enhancing multi-scale temporal dynamics in multivariate time series forecasting with low-rank self-attention
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108150
PMID:41032938
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研究论文 | 本文提出了一种名为MSA-LR的新型架构，旨在通过可学习的尺度权重矩阵和低秩近似来增强多变量时间序列预测中的多尺度时间动态建模能力 | 引入了可学习的尺度权重矩阵和低秩近似方法，能够直接建模不同时间粒度（如小时、日、周）的影响，实现对多尺度交互的细粒度控制，同时显著降低了计算复杂度 | 未明确说明模型在极端事件或非平稳时间序列上的表现，也未讨论模型对超参数选择的敏感性 | 提升多变量时间序列预测的准确性，特别是长期预测场景下的性能 | 多变量时间序列数据 | 机器学习 | NA | NA | Transformer | 时间序列数据 | NA | NA | MSA-LR（多尺度自注意力低秩近似架构） | 预测准确率 | NA |
| 1816 | 2025-12-17 |
AI for colon cancer: A focus on classification, detection, and predictive modeling
2026-Feb, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106115
PMID:41075424
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综述 | 本文系统评估了人工智能在结肠癌检测、分类、预测和分割方面的应用现状及其对诊断准确性、治疗规划和患者结局的影响 | 通过系统综述和元分析，评估了AI在结肠癌研究中的最新进展，特别关注了可解释AI和生成AI技术的应用，并进行了基于AI技术类型和应用的亚组分析 | 临床整合仍面临数据和验证方面的挑战，且研究质量依赖于纳入文献的完整性和可靠性 | 评估人工智能在结肠癌研究中的应用现状及其对诊断准确性、治疗规划和患者结局的影响 | 2020年至2024年间发表的关于人工智能在结肠癌中应用的研究文章 | 数字病理学 | 结肠癌 | NA | 深度学习, 机器学习 | NA | 80篇文章 | NA | NA | 诊断准确性 | NA |
| 1817 | 2025-12-17 |
Towards out-of-distribution detection using gradient vectors
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108142
PMID:41046618
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研究论文 | 本文提出了一种名为GradVec的新方法，利用梯度向量进行分布外检测，以区分未知样本与已知类别样本 | 首次将梯度空间作为输入表示用于OOD检测，通过模型梯度更信息性地表达样本属于已知类别的知识，无需改变训练过程或额外数据 | 未明确讨论计算复杂度或梯度计算可能带来的额外开销 | 开发一种基于梯度向量的分布外检测方法，以提高模型在真实世界场景中对未知样本的识别能力 | 深度学习模型在图像分类和文本分类任务中的分布外样本检测 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | 图像, 文本 | NA | NA | NA | FPR95 | NA |
| 1818 | 2025-12-17 |
Graph-patchformer: Patch interaction transformer with adaptive graph learning for multivariate time series forecasting
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108140
PMID:41046616
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研究论文 | 提出了一种名为Graph-Patchformer的新型深度学习框架，用于多变量时间序列预测，通过结构编码和自适应图学习捕获序列内依赖和序列间局部动态依赖 | 结合结构编码反映MTS内部结构信息，并利用提出的Patch Interaction Blocks同时捕获序列内依赖和序列间局部动态依赖，无需额外的多尺度特征融合模块 | 未在摘要中明确说明 | 提升多变量时间序列预测的准确性和性能 | 多变量时间序列数据 | 机器学习 | NA | NA | Transformer, 自适应图学习 | 多变量时间序列数据 | NA | NA | Graph-Patchformer, Patch Interaction Blocks | NA | NA |
| 1819 | 2025-12-17 |
A multi-level teacher assistant-based knowledge distillation framework with dynamic feedback for motor imagery EEG decoding
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108180
PMID:41072285
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研究论文 | 本文提出了一种基于多级教师助理知识蒸馏的动态反馈框架，用于压缩运动想象脑电信号解码的深度学习模型 | 提出了一个新颖的知识蒸馏框架MIKD，包含多级教师助理知识蒸馏模块和动态反馈模块，能在高压缩比下有效提取和传递MI-EEG信号的多层次知识 | NA | 压缩用于运动想象脑电信号分类的深度学习模型，同时保持高性能，以适用于实际脑机接口应用 | 运动想象脑电信号 | 机器学习 | NA | 脑电图 | 深度学习模型 | 脑电信号 | 三个公共脑电数据集 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 1820 | 2025-12-17 |
Elevating adversarial robustness by contrastive multitasking defence in medical image segmentation
2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108182
PMID:41075318
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研究论文 | 本文提出了一种名为CEASE的新型防御方法，通过结合对比学习和多任务学习，显著提升医学图像分割模型对抗对抗性攻击的鲁棒性 | 首次将对比学习与多任务学习整合，针对医学图像分割任务设计防御机制，有效降低对抗性攻击成功率至0% | 未明确说明方法在更广泛医学图像数据集或不同攻击类型下的泛化能力 | 增强基于深度学习的医学图像分割模型对抗对抗性攻击的鲁棒性 | 医学图像分割模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 医学图像 | 公开可用数据集 | NA | NA | 攻击成功率 | NA |