深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2202 篇文献，本页显示第 461 - 480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 461 | 2026-02-26 |
Deep learning radiomics models based on contrast-enhanced transrectal ultrasound for predicting distant metastasis in rectal cancer
2026, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2026.1671887
PMID:41737487
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研究论文 | 本研究开发了一种基于对比增强经直肠超声的深度学习放射组学模型，用于预测直肠癌患者的远处转移 | 首次结合对比增强经直肠超声成像与预训练的DenseNet201模型提取深度学习放射组学特征，构建集成临床与影像特征的预测模型 | 研究为回顾性单中心设计，需要进一步多中心前瞻性验证以确认临床适用性 | 预测直肠癌患者的远处转移，以辅助制定治疗策略 | 直肠癌患者 | 数字病理 | 直肠癌 | 对比增强经直肠超声成像 | 深度学习 | 超声图像 | 878名直肠癌患者 | NA | DenseNet201 | AUC | NA |
| 462 | 2026-02-26 |
OpthaNet: Attention-Integrated Architecture for High-Precision Multi-Class Ophthalmic Image Classification
2026 Jan-Dec, Healthcare technology letters
IF:2.8Q3
DOI:10.1049/htl2.70067
PMID:41737479
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研究论文 | 本研究评估了预训练深度学习模型在眼底图像上进行多类眼科疾病分类的效果，并提出了注意力增强的架构优化 | 通过注意力增强特征细化模块和自定义分类器优化了EfficientNetB3和MobileNetV2，并采用META定制优化了视觉Transformer，针对眼科迁移学习中特征选择性不足和过拟合问题提出了解决方案 | 研究可能受限于训练数据规模，且未在更广泛的外部数据集上进行验证 | 开发高精度、计算高效的多类眼科疾病分类模型，以支持早期检测和临床决策 | 眼底图像中的白内障、糖尿病视网膜病变和青光眼 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | EfficientNetB3, MobileNetV2, vision Transformer | 准确率 | NA |
| 463 | 2026-02-26 |
An attention-augmented lightweight convolutional framework for fine-grained plant leaf disease classification
2026, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2026.1762956
PMID:41738049
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研究论文 | 本文提出了一种名为ALNet的新型轻量级CNN模型，用于细粒度植物叶片病害分类，旨在实现高分类精度同时减少参数数量 | 提出了一种结合注意力机制的轻量级卷积框架ALNet，其核心分类器受ResNet、SENet、EfficientNet、SqueezeNet和ShuffleNet等预训练模型启发，参数数量仅为0.17百万，比最轻量模型SqueezeNet少18倍 | 未明确提及模型在更广泛植物病害数据集或实际田间环境中的泛化能力测试 | 开发一个高精度、轻量化的模型，用于植物叶片病害的细粒度分类，便于在云平台和边缘设备上部署 | 植物叶片病害图像，具体包括葡萄、苹果和樱桃的病害叶片 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习，图像分类 | CNN | 图像 | 使用了三个不同的数据集，具体样本数量未在摘要中明确说明 | 未明确提及，推断可能为PyTorch或TensorFlow | ALNet（自定义架构，包含stem、core和head三个主要模块） | 准确率 | 未明确提及具体GPU或云平台，但提到模型易于部署在云平台和边缘设备 |
| 464 | 2026-02-25 |
Bayesian Inference of Gene Regulatory Networks at Stochastic Steady State
2026-Jan-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.01.10.698684
PMID:41659677
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研究论文 | 本文提出了一种基于化学朗之万方程和贝叶斯推断的新方法，用于在随机稳态下推断基因调控网络的结构和动力学参数 | 该方法首次将化学朗之万方程作为基因表达动力学模型，结合正则化马蹄先验，在无需观测瞬态动力学的情况下推断调控网络 | 方法仅在合成基因表达数据上进行了评估，尚未在真实生物数据上验证 | 推断基因调控网络的结构和动力学参数，以理解生物系统和设计靶向疗法 | 基因调控网络 | 机器学习 | NA | NA | 贝叶斯模型 | 合成基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 465 | 2026-02-25 |
Seizure detection using ultra-long-term subcutaneous electroencephalography: A deep learning CNN-BiLSTM approach
2026-Jan, Epilepsia
IF:6.6Q1
DOI:10.1111/epi.18652
PMID:41056137
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种用于双通道皮下脑电图记录的深度学习癫痫发作检测算法 | 采用CNN-BiLSTM混合算法处理超长期皮下脑电图数据，实现了高灵敏度与低误报率的癫痫自动检测 | 研究样本量较小（16名患者），且数据来自三个中心可能存在异质性 | 开发适用于超长期皮下脑电图监测的自动癫痫发作检测算法 | 癫痫患者的皮下脑电图记录 | 机器学习 | 癫痫 | 皮下脑电图记录 | CNN, BiLSTM | 脑电图信号 | 16名患者的皮下脑电图数据，中位记录时间63天 | NA | CNN-BiLSTM混合架构（九层网络） | AUROC, AUPRC, 灵敏度, 每日误报次数 | NA |
| 466 | 2026-02-25 |
Quantitative analysis of studies that use artificial intelligence on spinal diseases: A bibliometric analysis
2026 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076261415846
PMID:41732181
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综述 | 本文通过文献计量学分析评估了人工智能在脊柱疾病领域的研究进展与未来方向 | 首次对2006年至2025年间人工智能在脊柱疾病领域的文献进行全面计量分析，识别出研究热点和合作网络 | 分析基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；且主要依赖定量分析，缺乏对研究质量的深度评估 | 评估人工智能在脊柱疾病领域的研究现状、热点及未来发展方向 | 734篇关于脊柱疾病与人工智能的学术论文 | 机器学习 | 脊柱疾病 | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 734篇论文 | CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix Online Analysis Platform | NA | NA | NA |
| 467 | 2026-02-24 |
CyclicMPNN: Stable Cyclic Peptide Sequence Generation
2026-Jan-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.01.31.702993
PMID:41659625
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研究论文 | 本文提出了一种名为CyclicMPNN的深度学习模型，用于设计能量稳定的环肽序列 | 通过微调ProteinMPNN模型，结合X射线晶体结构和生成的环肽数据，提升了环肽序列设计的成功率 | 仅使用标准氨基酸，可能未考虑非标准氨基酸或复杂修饰的影响 | 开发一种高效设计能量稳定环肽序列的方法，以加速治疗性环肽的研发 | 环肽序列及其三维结构 | 机器学习 | NA | X射线晶体结构分析 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | 结合了Protein Data Bank的X射线晶体结构和生成的环肽数据 | NA | ProteinMPNN | 折叠成功率 | NA |
| 468 | 2026-02-24 |
Predicting functional topography of the human visual cortex from cortical anatomy at scale
2026-Jan-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.27.690210
PMID:41394692
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的应用，仅从皮层解剖结构预测人类视觉皮层的功能地形组织 | 首次提出仅依靠皮层解剖结构即可预测个体特异性功能地形图的方法，克服了传统功能神经成像资源密集或群体图谱个体精度不足的局限 | 未明确说明模型在不同病理状态或异常解剖结构下的泛化能力 | 开发可扩展的、基于解剖学的功能性脑图谱绘制方法 | 人类视觉皮层 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 解剖扫描图像 | 11,060例解剖扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 469 | 2026-02-24 |
BEACON: predicting side effects and therapeutics outcomes to drugs by Bridging knowlEdge grAph with CONtextual language model
2026-Jan-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.01.29.702277
PMID:41659468
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研究论文 | 本文提出了一种名为BEACON的框架，通过将知识图谱转化为可被语言模型处理的上下文句子表示，以预测药物的副作用和治疗效果 | BEACON将生物医学知识图谱转化为上下文句子表示，通过可见性矩阵确保注意力模式尊重图谱拓扑结构，并引入基于扰动的评估模块以增强可解释性 | 未明确提及 | 预测药物的副作用和治疗效果，提升生物医学知识图谱在预测任务中的准确性和可解释性 | 药物、蛋白质、通路、疾病及其相互关系 | 自然语言处理 | 癌症 | 知识图谱、语言模型 | 语言模型 | 结构化知识图谱数据 | 未明确提及 | 未明确提及 | 未明确提及 | AUROC, Spearman ρ | 未明确提及 |
| 470 | 2026-02-24 |
Gene-centered representation of coding and regulatory variation enables outcome prediction
2026-Jan-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.01.27.701808
PMID:41659682
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研究论文 | 本文介绍了一个名为Volaria的计算框架，用于整合编码和调控遗传变异，以基因中心表示预测疾病结局 | Volaria框架首次将编码和非编码变异整合为统一的、细胞类型特异性的基因中心表示，用于全基因组测序的疾病结局预测，超越了传统的群体多基因风险评分和非结构化表示 | NA | 开发一个计算框架，整合编码和调控遗传变异，以预测罕见肾小球疾病的个体结局 | 罕见肾小球疾病患者的全基因组测序数据 | 功能基因组学 | 肾小球疾病 | 全基因组测序 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 471 | 2026-02-24 |
Unraveling heterogeneity in LUAD via multi-omics integration: molecular classification and therapeutic implications
2026-Jan-29, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-026-04498-z
PMID:41609946
|
研究论文 | 本研究通过整合多组学数据对肺腺癌进行分子分型，并开发基于病理图像的深度学习模型进行预测 | 采用十种聚类算法整合多组学数据，识别出三种具有显著生物学异质性的分子亚型，并首次结合病理图像与深度学习技术开发快速、经济的多实例预测模型 | 研究基于特定数据库（CPTAC、TCGA-LUAD、GSE50081）的数据，可能无法完全代表所有肺腺癌人群的异质性，且深度学习模型的临床适用性仍需进一步外部验证 | 系统阐明肺腺癌的分子异质性，建立临床相关的分子分类系统，并为个性化治疗提供理论基础 | 肺腺癌（LUAD）患者的多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组）及病理图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 质谱蛋白质组学、多组学整合分析 | 深度学习模型 | 多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组）、病理图像 | 来自CPTAC、TCGA-LUAD和GSE50081队列的肺腺癌样本 | NA | NA | NA | NA |
| 472 | 2026-02-22 |
Prediction of oil yield in sunflower using deep learning regression algorithm under normal and drought stress conditions
2026-Jan-29, BMC plant biology
IF:4.3Q1
DOI:10.1186/s12870-026-08110-y
PMID:41612187
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 473 | 2026-02-22 |
Multimodal deep learning using preoperative CT and ultrasound for recurrence risk prediction in high-grade serous ovarian carcinoma
2026-Jan-29, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02192-8
PMID:41612257
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 474 | 2026-02-24 |
Connectome of a human foveal retina
2026-Jan-28, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.05.647403
PMID:40799563
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研究论文 | 本研究利用基于深度学习的分割技术，在纳米级分辨率下重建了人类中央凹视网膜的所有细胞和突触连接，揭示了其独特的神经环路特征 | 首次通过深度学习分割技术，在纳米级分辨率下重建了人类中央凹视网膜的完整连接组，发现了非人类灵长类动物中不存在的突触通路，并识别出仅11种视觉通路，其中5种高密度视网膜神经节细胞通路占中央凹输出的95%以上 | 研究仅基于一个人类中央凹视网膜样本，可能无法完全代表所有个体或种群的变异 | 获取人类中枢神经系统结构的第一个完整连接组，以理解人类视觉处理的基础神经环路 | 人类中央凹视网膜的细胞和突触连接 | 计算机视觉 | NA | 深度学习分割 | NA | 图像 | 一个人类中央凹视网膜样本，包含约3,000个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 475 | 2026-02-24 |
A deep learning radiopathomic signature predicts recurrence risk of hepatocellular carcinoma after hepatectomy
2026-Jan-22, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-026-09571-5
PMID:41571762
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习放射病理学特征，融合CT图像和病理全切片图像的深度特征，用于预测肝细胞癌患者肝切除术后复发风险 | 首次提出深度学习放射病理学特征，融合多模态影像与病理数据，显著提升复发风险预测性能，并揭示了其与Wnt/β-catenin信号通路和肿瘤免疫浸润的生物学关联 | 样本量相对有限，外部验证队列来自单一数据库，未涉及多中心前瞻性验证 | 预测肝细胞癌患者肝切除术后复发风险，以促进个体化精准治疗 | 肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | CT成像，全切片图像分析 | 深度学习模型 | 图像 | 599名患者（训练队列272人，内部测试120人，外部测试174人，TCGA队列33人） | NA | NA | C-index | NA |
| 476 | 2026-02-24 |
Homogenization of Northern Belgian landscapes through centuries of reclamation, agricultural transition, and urbanization
2026-Jan-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-68594-y
PMID:41565659
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研究论文 | 本研究利用深度学习图像分割技术量化了比利时北部1774年至2022年的历史土地利用变化，识别了景观转型的三个主要驱动因素 | 首次将GeoAI（地理人工智能）应用于历史地图的瓦片分割，生成高分辨率、全覆盖的历史土地利用地图，以量化长期景观转型的幅度和速率 | 研究仅聚焦于比利时北部地区（13,800平方公里），可能无法代表其他地理或文化背景下的景观变化模式 | 量化长期历史土地利用变化，识别景观转型的驱动因素，并评估景观同质化过程 | 比利时北部地区的土地利用变化，包括森林、荒地、沼泽、潮间带、草地、果园、耕地和城市用地 | 计算机视觉 | NA | 深度学习图像分割 | NA | 历史地图瓦片图像 | 覆盖比利时北部13,800平方公里的历史地图瓦片数据 | NA | NA | NA | NA |
| 477 | 2026-02-24 |
Quality assessment of RNA 3D structure models using deep learning and intermediate 2D maps
2026-Jan-21, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-026-09582-2
PMID:41565789
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的RNA三维结构模型质量评估方法RNArank，通过预测中间二维图谱来评估局部和全局准确性 | 首次将Y形残差神经网络与多模态特征提取相结合，通过预测核苷酸间接触图和距离偏差图这两个中间二维图谱来进行RNA 3D结构质量评估 | 未明确说明方法在计算资源消耗方面的具体表现，也未讨论对非常规RNA结构的适用性 | 开发准确评估预测RNA三维结构模型质量的深度学习方法 | RNA三维结构模型 | 计算生物学，结构生物信息学 | NA | RNA三维结构预测，深度学习质量评估 | 深度学习，残差神经网络 | RNA三维结构坐标，多模态特征 | CASP15和CASP16实验目标的结构模型 | NA | Y形残差神经网络 | 局部准确性，全局准确性 | NA |
| 478 | 2026-02-24 |
Data-driven discovery of digital twins in biomedical research
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf722
PMID:41668337
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综述 | 本文综述了从生物时间序列数据自动推断数字孪生的方法，并评估了不同算法在应对生物学挑战方面的表现 | 首次系统回顾并评估了177种自动推断生物医学数字孪生的方法，提出了结合机理建模、贝叶斯不确定性量化和深度学习的混合框架方向 | 目前没有单一方法能应对所有挑战，深度学习和大语言模型的可靠性与一致性仍需改进 | 推动生物医学数字孪生的自动化发现，以指导药物研发和个性化治疗 | 生物时间序列数据 | 机器学习 | NA | NA | 符号回归, 稀疏回归, 深度学习, 大语言模型 | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 479 | 2026-02-24 |
A visual exploration of the evolutionary trajectory in robotic surgery for gastrointestinal malignancies
2026-Jan-05, Journal of robotic surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1007/s11701-025-03106-6
PMID:41486325
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综述 | 本研究采用文献计量学和可视化方法，绘制了机器人手术治疗胃肠道恶性肿瘤领域的知识结构、演变轨迹、研究热点和新兴趋势 | 通过系统性的文献检索与可视化分析，首次全面描绘了该领域的研究热点演变，并识别出人工智能与深度学习整合作为未来关键方向 | 研究基于过去十年的文献数据，可能未涵盖最新动态；且仅依赖Web of Science数据库，可能存在收录偏差 | 探索机器人手术在胃肠道恶性肿瘤治疗中的知识结构、演变轨迹及未来研究方向 | 机器人手术治疗胃肠道恶性肿瘤的相关科学文献 | 数字病理学 | 胃肠道恶性肿瘤 | 文献计量学分析，可视化分析 | NA | 文本数据（科学文献） | 过去十年Web of Science核心合集中检索到的相关出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 480 | 2026-02-24 |
Influence of high-performance image-to-image translation networks on clinical visual assessment and outcome prediction: utilizing ultrasound to MRI translation in prostate cancer
2026-Jan, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03481-3
PMID:40683943
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研究论文 | 本研究评估了先进的2D/3D图像到图像转换网络在将前列腺癌超声图像转换为合成MRI方面的性能，结合了影像组学、专家临床评估和分类性能进行全面基准测试 | 首次结合影像组学特征分析、专家临床定性评估和分类任务性能，全面评估图像到图像转换网络在前列腺癌成像中的临床可靠性和诊断特征保留能力 | 合成图像在病灶区域保真度不足且存在伪影生成问题，部分影像组学特征在转换后丢失或退化 | 评估图像到图像转换网络在医学影像合成中的临床可靠性及其在诊断工作流程中的整合潜力 | 前列腺癌患者的超声和MRI图像 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 超声成像, MRI成像 | GAN, 机器学习模型, 深度学习模型 | 图像 | 794名前列腺癌患者 | NA | Pix2Pix | SSIM, 准确率, AUC, Spearman相关系数 | NA |