深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19275 篇文献，本页显示第 541 - 560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 541 | 2026-09-18 |
CNV-Finder: Streamlining Copy Number Variation Discovery
2025-Jul-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.22.624040
PMID:39605431
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CNV-Finder的新型流程，该流程结合深度学习技术，特别是LSTM网络，用于从Illumina基因分型阵列数据中快速识别拷贝数变异（CNV），并提供了一个交互式Web应用供研究人员查看和确认结果。 | 开发了集成LSTM网络的CNV-Finder流程，能够高效处理大规模阵列数据，快速识别CNV，并通过交互式Web应用整合人类反馈以提高模型性能并降低假阳性率。 | 未明确提及，但可能受限于训练数据的代表性和模型在更广泛基因组区域的泛化能力。 | 加速大规模CNV识别，优先筛选样本以进行后续验证分析，并提高CNV检测的准确性和效率。 | 与神经系统疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病、进行性核上性麻痹、特发性震颤）可能相关的四个基因：Parkin、Lrrk2、MAPT和SNCA。 | 机器学习 | 神经系统疾病 | Illumina基因分型阵列、MLPA、短读长和长读长全基因组测序 | LSTM | 图像（阵列信号强度数据，如LRR和BAF） | 未明确提及，但包括来自GP2和痴呆特定数据库的多个队列。 | NA | LSTM | 未明确提及，但可能包括准确性、假阳性率等。 | NA |
| 542 | 2026-09-18 |
Counterfactual Diffusion Models for Interpretable Morphology-based Explanations of Artificial Intelligence Models in Pathology
2025-Jul-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.10.29.620913
PMID:39554184
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研究论文 | 本文提出了MoPaDi框架，利用自监督扩散自编码器结合任务特定分类器和多实例学习，为病理全切片图像生成反事实解释，通过改变形态特征翻转深度学习分类器的预测，并在四个任务上进行了验证。 | 提出了MoPaDi框架，首次将自监督扩散自编码器与任务特定分类器结合用于病理图像的反事实解释生成，并集成多实例学习以应对弱监督场景，通过改变视觉特征实现预测翻转，揭示了驱动分类的形态学特征。 | 摘要中未明确提及研究的局限性。 | 旨在提高病理学中深度学习模型的可解释性，通过生成反事实解释揭示哪些形态学特征驱动分类器的预测。 | 组织病理学全切片图像。 | 数字病理学 | 肺癌、前列腺癌、其他癌症（涉及癌症亚型分类和微卫星不稳定性生物标志物分类） | 扩散自编码器、多实例学习 | 扩散模型、自编码器 | 图像 | 未明确提及具体样本量。 | 未提及 | 扩散自编码器 | MS-SSIM、AUC、病理学家误判率 | 未提及 |
| 543 | 2026-09-18 |
Delta Marches to autonomously learn histopathology rules by generative latent space traversals
2025-Jul-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.18.643999
PMID:40166226
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研究论文 | 该文章提出了Delta-Marches框架，利用生成模型的语义潜在空间遍历来自主学习组织病理学规则，并在透明细胞肾细胞癌分级中进行了验证 | 提出了一种基于生成模型潜在空间遍历的机制可解释性框架，能够生成高保真合成图像并模拟类别间的受控形态变化，克服了样本间变异性，实现了亚细胞分辨率的可解释转化，自主发现传统评分标准中未包含的血管减少特征 | 仅在一个特定的组织病理学场景（透明细胞肾细胞癌分级）中进行了原型验证，尚未在更广泛的组织类型和疾病中验证其通用性 | 开发一种能够从空间分散信息中产生细粒度见解的机制可解释性框架，将复杂的空间分布特征转化为图像分类规则 | 透明细胞肾细胞癌组织病理学图像 | 数字病理学 | 肾癌 | NA | 生成模型（Generative Model） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 544 | 2026-09-18 |
Refining sequence-to-activity models by increasing model resolution
2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.24.634804
PMID:39975126
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研究论文 | 本文通过增加模型分辨率，即建模ATAC-seq的碱基对分辨率图谱，来改进序列到活性的模型，从而更精确地解码调控语法 | 首次证明在序列到活性模型中建模ATAC-seq图谱与可及性同时进行，能持续改进对不同细胞类型差异染色质可及性的预测，并识别出仅在包含图谱数据时出现的新基序 | 未明确提及 | 通过增加模型分辨率（建模ATAC-seq图谱）来改进序列到活性模型，以更精确地解码控制基因表达的顺式调控语法 | 免疫细胞类型（多种免疫细胞）的ATAC-seq数据 | 机器学习 | NA | ATAC-seq | 深度学习 | DNA序列和ATAC-seq图谱数据 | NA | NA | AI-TAC | 预测差异染色质可及性的性能 | NA |
| 545 | 2026-09-18 |
OpenSpliceAI: An efficient, modular implementation of SpliceAI enabling easy retraining on non-human species
2025-Jul-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.20.644351
PMID:40166201
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研究论文 | 本文介绍了OpenSpliceAI，一个基于PyTorch的SpliceAI高效模块化实现，支持在非人类物种上轻松重新训练 | 使用PyTorch重新实现SpliceAI，支持从头训练和迁移学习，实现更快的处理速度和更低的内存使用，易于集成到机器学习生态系统中 | 未明确提及 | 解决SpliceAI依赖旧软件框架和以人类为中心的训练数据的问题，提供可训练、开源的版本，支持物种特异性数据集的重新训练 | DNA序列中的剪接信号，非人类物种的基因组数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | DNA序列 | NA | PyTorch | SpliceAI | 处理速度，内存使用，输出一致性，得分概率估计 | 单个GPU |
| 546 | 2026-09-18 |
PediMS: A Pediatric Multiple Sclerosis Lesion Segmentation Dataset
2025-07-10, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05346-5
PMID:40640191
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研究论文 | 本文介绍了首个公开的儿童多发性硬化症病变分割MRI数据集，包含9名患者的28次纵向扫描，并评估了两种深度学习模型 | 首个专门用于儿童多发性硬化症病变分割的公开MRI数据集，提供纵向扫描、临床数据和专家标注 | 样本量小（9名患者），可能限制模型的泛化能力 | 推动儿童多发性硬化症研究，改进病变分割模型，并促进联邦学习方法 | 儿童多发性硬化症患者 | 医学图像分割 | 多发性硬化症 | MRI | 深度学习 | 图像 | 9名儿童患者，28次MRI扫描 | NA | NA | 分割性能指标 | NA |
| 547 | 2026-09-18 |
Integrating structural homology with deep learning to achieve highly accurate protein-protein interface prediction for the human interactome
2025-Jun-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.09.658393
PMID:40661495
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研究论文 | 该文章提出了一个计算流程PIONEER2.0，整合三维结构相似性与几何深度学习，用于准确预测人类蛋白质互作组中蛋白质-蛋白质界面的残基，并通过实验验证和疾病突变优先级分析展示其应用价值。 | 整合结构同源性与几何深度学习，针对AlphaFold3难以建模的约一半人类互作组，PIONEER2.0在界面残基预测上显著优于AlphaFold3，并构建了涵盖352,124个实验确定的人类二元蛋白质互作的多尺度结构信息互作组。 | 摘要中未明确提及研究的局限性。 | 开发高精度的蛋白质-蛋白质界面预测工具，以弥补结构解析复合物数量不足的问题，并应用于疾病突变机制研究和个性化医疗。 | 人类蛋白质互作组中的二元蛋白质-蛋白质相互作用及其界面残基。 | 计算生物学、结构生物信息学、深度学习 | NA | 几何深度学习、3D结构相似性比较、突变生成与实验验证 | 深度学习 | 蛋白质三维结构数据、蛋白质序列数据、突变数据 | 实验验证了1,866个突变，测试了5,010个突变-相互作用对；构建的互作组包含352,124个实验确定的人类二元蛋白质相互作用 | NA | NA | 界面残基预测准确性（与实验确定界面比较） | NA |
| 548 | 2026-09-18 |
Deep learning-based reconstruction improves image quality in low-dose head CT angiography
2025-06, Malawi medical journal : the journal of Medical Association of Malawi
IF:1.2Q4
DOI:10.4314/mmj.v37i2.8
PMID:41306806
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研究论文 | 比较低剂量头部CT血管造影中滤波反投影、自适应统计迭代重建-Veo和深度学习图像重建算法的图像质量 | 在低剂量头部CT血管造影中评估深度学习图像重建算法，并与传统重建方法进行比较 | 样本量较小，仅25名患者 | 比较不同重建算法在低剂量头部CT血管造影中的图像质量 | 接受头部CT血管造影的患者 | 医学图像处理 | 脑血管疾病 | CT血管造影 | 深度学习图像重建 | 医学图像 | 25名患者 | NA | NA | CT值, 标准差, 信噪比, 对比噪声比, 边缘上升斜率, 主观评分 | NA |
| 549 | 2026-09-18 |
Multiobjective learning and design of bacteriophage specificity
2025-May-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.19.654895
PMID:40475446
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研究论文 | 本文应用深度学习理解和设计T7噬菌体受体结合蛋白的多功能宿主靶向景观，以增强感染性、预定义特异性和对未见菌株的高通用性毒力 | 首次将多目标深度学习应用于噬菌体宿主特异性的设计与理解；比较了多种模型架构和设计方法；实验表征了针对26种不同任务优化的噬菌体；揭示了T7靶向能力的高度可塑性 | 成功验证依赖于低通量实验验证，可能限制高通量应用；未明确讨论模型泛化到其他噬菌体或蛋白的局限性 | 理解和设计蛋白质的多功能景观，特别是T7噬菌体受体结合蛋白的宿主靶向特异性 | T7噬菌体受体结合蛋白及其宿主靶向特异性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 多种模型架构（未具体说明） | 序列和功能数据 | 26种不同任务 | NA | 多种架构（未具体说明） | 成功率 | NA |
| 550 | 2026-09-18 |
Fourier-enhanced high-order total variation (FeHOT) iterative network for interior tomography
2025-04-23, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adc8f6
PMID:40179937
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研究论文 | 本文提出了一种傅里叶增强的高阶全变分（FeHOT）迭代网络，用于内层CT重建，通过结合高阶全变分正则化和傅里叶频域增强，实现高精度重建 | 1) 通过迭代展开框架将经典HOT理论与深度学习相结合；2) 引入频域操作以克服CT图像中多项式/分段常数假设的局限性；3) 仅需五次迭代即可实现高质量重建，平衡了计算效率与准确性 | 对于具有分段常数特性的AAPM数据集，一阶全变分已取得满意结果，而FeHOT的二阶正则化更适用于非分段常数特征的临床医学数据集；未明确说明对其他类型CT数据的泛化能力 | 利用高阶全变分正则化和基于傅里叶的频域增强，从截断投影数据中实现高精度重建，同时克服现有方法收敛慢、过度平滑和高频细节丢失等局限性 | 截断投影数据、CT图像 | 计算机视觉 | NA | CT重建、高阶全变分正则化、傅里叶频域增强 | CNN | 图像 | AAPM数据集和临床医学数据集（具体样本数量未提及） | NA | U-Net | PSNR, SSIM | NA |
| 551 | 2026-09-18 |
Leveraging Physics-Based Synthetic MR Images and Deep Transfer Learning for Artifact Reduction in Echo-Planar Imaging
2025-04-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8566
PMID:39947682
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研究论文 | 该研究利用基于物理的方法合成逼真的MR伪影，并训练深度学习生成对抗网络（GAN）用于EPI伪影减少 | 使用基于物理的模拟伪影创建合成数据集，并采用堆叠迁移学习方法训练GAN，能够纠正常见伪影同时保留对比度信息，即使对于网络未训练过的对比度 | 研究主要基于合成数据，需要在更多真实临床数据上进一步验证 | 利用基于物理的合成MR图像和深度迁移学习减少EPI中的伪影 | 1,392名接受脑部MRI检查患者的4,573个解剖MR序列，以及49名复发性胶质母细胞瘤患者的ADC图 | 计算机视觉 | 脑癌 | MRI | GAN | 图像 | 1,392名患者的4,573个MR序列用于训练；49名复发性胶质母细胞瘤患者用于测试 | NA | Pix2PixGAN, Attention-R2UNet | 均方误差, 结构相似性指数, 多尺度结构相似性指数, 峰值信噪比, 豪斯多夫距离 | NA |
| 552 | 2026-09-18 |
Comprehensive Segmentation of Gray Matter Structures on T1-Weighted Brain MRI: A Comparative Study of Convolutional Neural Network, Convolutional Neural Network Hybrid-Transformer or -Mamba Architectures
2025-04-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8544
PMID:39433334
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研究论文 | 本研究比较了6种深度学习模型在T1加权脑MRI上分割122个灰质结构的性能，并分析了阿尔茨海默病患者的体积变化 | 在较大数据集上比较了包括U-Mamba_Bot和U-Mamba_Enc在内的6种先进深度学习模型对122个脑结构的分割性能，并验证了体积分析结果与文献的一致性 | 数据集规模有限，需要更大数据集进一步验证，未探索模型在其他神经系统疾病中的适用性 | 评估6种先进深度学习模型在T1加权MRI上分割122个脑结构的性能，识别最适合临床和研究应用的模型 | 1510例T1加权脑MRI扫描，包括正常对照和阿尔茨海默病患者 | 医学图像分割 | 阿尔茨海默病 | T1加权磁共振成像 | CNN, Transformer, Mamba | 图像 | 1510例T1加权MRI | NA | nnU-Net, SegResNet, SwinUNETR, UNETR, U-Mamba_BOT, U-Mamba_Enc | Dice相似系数, 95%豪斯多夫距离 | NA |
| 553 | 2026-09-18 |
Deep Learning-Based Reconstruction for Accelerated Cervical Spine MRI: Utility in the Evaluation of Myelopathy and Degenerative Diseases
2025-04-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8567
PMID:40147833
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研究论文 | 本文比较了传统颈椎MRI与采用基于深度学习的加速颈椎MRI在评估脊髓病和退行性疾病时的图像质量和诊断性能 | 使用商业可用的供应商中立的基于深度学习的重建算法在DICOM域内操作，实现了加速颈椎MRI采集，同时保持或提高了图像质量和诊断性能 | 样本量较小，仅50名患者，且仅评估了特定序列和疾病类型 | 前瞻性比较传统颈椎MRI与加速颈椎MRI在评估颈椎退行性疾病和脊髓病时的图像质量和诊断性能 | 50名患有退行性颈椎病或脊髓病的患者 | 医学影像分析 | 颈椎退行性疾病, 脊髓病 | MRI | NA | 图像 | 50名患者 | NA | NA | SNR, CNR, 敏感性, 特异性, 图像质量评分 | NA |
| 554 | 2026-09-18 |
Rapid left ventricle mesh prediction by adaptive deformable model fitting
2025-03-28, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adc237
PMID:40101357
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研究论文 | 本文提出一种自适应可变形模型拟合框架，用于快速且无需训练的左心室网格预测，并在三个心脏磁共振数据集上验证其性能 | 提出基于本征正交分解的自适应网格模块和两阶段拟合方案，无需标注训练数据，可适应患者间形态差异，并保持解剖拓扑结构 | 摘要中未明确提及研究的局限性 | 克服现有方法在计算复杂度、对大规模配对训练数据的依赖以及跨心脏病理泛化能力有限等方面的关键限制 | 三维左心室网格、心脏磁共振成像数据、扩张型心肌病临床数据 | 医学图像分析 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像 | 自适应可变形模型 | 图像 | 三个心脏磁共振成像数据集（具体样本量未在摘要中说明） | NA | 本征正交分解、可微体素化、多调和样条插值 | Dice系数 | NA |
| 555 | 2026-09-18 |
Deep learning techniques for proton dose prediction across multiple anatomical sites and variable beam configurations
2025-03-27, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adc236
PMID:40101365
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研究论文 | 本研究评估了束流掩膜和数据聚合对基于人工智能的质子治疗剂量预测准确性的影响，重点关注数据有限或高度异质性的场景 | 首次系统评估了束流掩膜和数据聚合策略对质子治疗剂量预测准确性的联合影响，特别是在数据异质性高的场景下 | 未提及模型在不同质子治疗设备间的泛化能力，且数据集仅限于前列腺和头颈部两个解剖部位 | 评估束流掩膜实现和数据聚合对基于人工智能的质子治疗剂量预测准确性的影响 | 541例前列腺质子治疗计划和632例头颈部质子治疗计划 | 医学影像分析 | 前列腺癌，头颈癌 | 质子治疗 | CNN | 图像 | 1173例质子治疗计划（541例前列腺，632例头颈部） | NA | NA | 剂量体积直方图评分，平均绝对误差，平均绝对百分比误差，Dice相似系数，伽马通过率 | NA |
| 556 | 2026-09-18 |
Deep learning-based segmentation of head and neck organs at risk on CBCT images with dosimetric assessment for radiotherapy
2025-03-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adbf63
PMID:40068304
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研究论文 | 该研究开发了一个基于深度学习的框架，用于在CBCT图像上分割头颈部25个危及器官，并通过剂量学分析验证其临床相关性 | 提出了一个三步骤的综合框架，将在CT上训练的OAR分割模型迁移到合成CT图像上，并整合了CT的高对比度信息与sCT的纹理特征，同时通过外部队列的剂量学分析验证了分割的临床相关性 | 研究依赖于从CT传播的轮廓作为真实标签，可能引入偏差；未明确报告样本量的具体数值；CBCT图像本身存在软组织对比度差和伪影等问题 | 开发一个综合框架，在CBCT图像上分割25个头颈部危及器官，以促进放疗中的治疗再计划 | 头颈部癌症患者的CBCT和CT图像中的25个危及器官 | 医学图像分割 | 头颈部癌症 | 锥形束CT, 合成CT, 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | Dice相似系数, 平均表面距离, 平均剂量, D2(%) | NA |
| 557 | 2026-09-18 |
Fast and reliable probabilistic reflectometry inversion with prior-amortized neural posterior estimation
2025-Mar-14, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr9668
PMID:40085716
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研究论文 | 本文提出了一种概率深度学习方法，用于快速可靠地重建薄膜和多层膜的结构 | 结合了基于模拟的推理和自适应先验，实现了概率性反射率反演，能够在几秒内识别所有现实结构 | 未明确说明 | 解决反射率数据分析中的可靠性问题，提供所有兼容结构的识别 | 薄膜和多层膜的结构 | 机器学习 | NA | 反射率测量 | 神经网络 | 反射率数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 558 | 2026-09-18 |
De novo designed proteins neutralize lethal snake venom toxins
2025-03, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-024-08393-x
PMID:39814879
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研究论文 | 该研究利用深度学习方法从头设计蛋白质，以中和蛇毒中的三指毒素（3FTx），包括短链和长链α-神经毒素及细胞毒素 | 首次利用深度学习方法从头设计能够中和3FTx家族所有三个亚家族的蛋白质，设计的蛋白质具有显著的热稳定性、高结合亲和力，且与计算模型达到近原子级一致性，并在小鼠模型中验证了保护效果 | 实验筛选规模有限，尚未进行临床试验，蛋白质的长期稳定性和大规模生产可行性仍需进一步验证 | 开发新型蛋白质疗法以替代传统多克隆抗体治疗蛇咬伤中毒，特别是针对3FTx家族的毒素 | 蛇毒三指毒素（3FTx），包括短链α-神经毒素、长链α-神经毒素和细胞毒素 | 机器学习 | 蛇咬伤中毒 | 深度学习蛋白质设计 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | 结合亲和力、热稳定性、体外中和效果、小鼠存活率 | NA |
| 559 | 2026-09-18 |
Influence of early through late fusion on pancreas segmentation from imperfectly registered multimodal magnetic resonance imaging
2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024008
PMID:40291815
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研究论文 | 该研究探讨了在配准不完美的多模态磁共振图像中，不同融合位置（早期到晚期）对胰腺分割性能的影响 | 系统地评估了从早期到晚期不同融合点对胰腺分割性能的影响，并比较了基础UNet和nnUNet两种架构 | 融合带来的性能提升较小，最佳融合位置依赖于具体模型，且图像配准不完美的问题仍未完全解决 | 研究在多模态磁共振图像配准不完美的情况下，深度学习模型中不同融合位置对胰腺分割性能的影响 | 胰腺 | 医学图像分割 | 糖尿病 | 磁共振成像 | CNN | 图像 | 353对T2加权和T1加权腹部MR图像，来自163名受试者 | PyTorch | UNet, nnUNet | Dice系数 | NA |
| 560 | 2026-09-18 |
Deep Unsupervised Clustering for Prostate Auto-segmentation With and Without Hydrogel Spacer
2025-Mar, Machine learning: science and technology
DOI:10.1088/2632-2153/ada8f3
PMID:41078605
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研究论文 | 本文提出了一种深度无监督聚类方法，用于识别前列腺癌放疗数据集中的潜在聚类，并利用聚类标签通过文本引导的分割模型CLIP-UNet提高自动分割的准确性 | 首次将无监督聚类（UMAP和k-means）与文本引导的分割模型CLIP-UNet结合，用于处理因水凝胶间隔物导致的异质性前列腺数据集，通过文本编码器编码聚类信息并融合图像特征进行分割 | 样本量相对有限（909例），聚类数目的确定可能依赖于具体数据集，模型的泛化能力需在更多外部数据上验证 | 解决因水凝胶间隔物等导致的临床数据集异质性问题，提高前列腺自动分割的准确性 | 909例前列腺癌患者的临床CT数据集，包括使用两种水凝胶间隔物和未使用的患者 | 医学图像分割 | 前列腺癌 | CT成像 | CLIP-UNet | 图像 | 909例患者 | NA | UNet, CLIP | Dice系数 | NA |