深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 7557 篇文献，本页显示第 521 - 540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 521 | 2026-06-02 |
Reactivation of a TAL1 progenitor cell enhancer region by non-coding somatic variants in T-lineage acute lymphoblastic leukemia
2026-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.03.722504
PMID:42146694
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研究论文 | 本研究发现T系急性淋巴细胞白血病中非编码体细胞变异可重新激活TAL1祖细胞增强子区域 | 首次揭示位于TAL1基因下游29 kb的基因间区体细胞变异通过创建MYB转录因子结合位点或内部串联重复形成增强子，并发现突变单倍型启动TAL1短亚型表达 | AlphaGenome深度学习模型无法预测增强子活性和亚型表达，强调实验验证的重要性 | 探究T系急性淋巴细胞白血病中与TAL1表达相关的非编码体细胞变异介导的调控机制 | TAL1基因下游基因间区的体细胞变异（复杂插入缺失和内部串联重复） | 自然语言处理 | T系急性淋巴细胞白血病 | 染色质免疫沉淀测序 | NA | 测序数据 | NA | NA | AlphaGenome | NA | NA |
| 522 | 2026-06-02 |
Whole-body 3D kinematics of freely behaving Drosophila
2026-May-04, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.03.722293
PMID:42146626
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研究论文 | 提出一套无标记全身体3D姿态估计管线，用于自由行为果蝇的运动学分析 | 结合七台高速摄像机和混合2D/3D深度学习模型，首次实现果蝇陆地行为中50个关键点的全身体3D姿态追踪，并通过基于生物力学模型的逆运动学求解生成解剖学可行的运动轨迹 | 仅针对陆地行为，未涉及飞行行为；果蝇体型极小且运动快速，自遮挡问题可能仍影响部分关键点追踪精度 | 量化自由行为果蝇的全身运动学，为神经力学建模和运动控制机制研究提供基础 | 果蝇（Drosophila melanogaster）的陆地行为，包括跑步和求偶行为 | 计算机视觉 | NA | 高速摄像 | 混合2D/3D深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 523 | 2026-06-02 |
A deep learning-based pachychoroid index based on choroidal image patterns of central serous chorioretinopathy using enhanced-depth-imaging optical coherence tomography
2026-May, Japanese journal of ophthalmology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s10384-025-01312-1
PMID:41452567
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研究论文 | 开发一种基于深度学习的厚脉络膜指数（HUPI），利用增强深度成像光学相干断层扫描的脉络膜图像模式评估中心性浆液性脉络膜视网膜病变 | 首次提出基于深度学习的HUPI指数，从脉络膜图像模式中定量评估厚脉络膜特征，避免了传统指标的局限性 | 单中心回顾性研究，样本量较小，需在更大队列中验证 | 开发和评估基于深度学习的HUPI指数，作为厚脉络膜谱系疾病的代表性指标 | 中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）患者的脉络膜图像 | 计算机视觉 | 中心性浆液性脉络膜视网膜病变 | 增强深度成像光学相干断层扫描 | 卷积神经网络 | 图像 | 37个代表性CSC眼和40个正常眼用于训练验证，69个急性CSC眼和100个正常眼用于评估 | NA | LeNet | AUC, 灵敏度, 特异度 | NA |
| 524 | 2026-06-02 |
An algorithm for automated femoral leg length and offset calculations on pelvis radiographs
2026-May, Hip international : the journal of clinical and experimental research on hip pathology and therapy
IF:1.3Q3
DOI:10.1177/11207000261421918
PMID:41786668
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研究论文 | 开发了一种深度学习算法，用于在全髋关节置换术患者骨盆X光片上自动计算股骨腿长和偏移量 | 提出一种自动化算法，能够在大型队列中从前后位骨盆X光片高效计算腿长和偏移，支持人群级研究，减少手动测量繁琐性 | 未明确说明限制，但可能包括依赖X光片质量、算法泛化性有限、需要进一步验证等潜在问题 | 开发并验证一种自动化算法，用于测量全髋关节置换术患者前后位骨盆X光片上的腿长和偏移量 | 全髋关节置换术患者的术前和术后前后位骨盆X光片 | 计算机视觉 | 髋关节疾病 | X光成像 | 深度学习模型 | 图像 | 1100张前后位骨盆X光片用于训练；100对术前术后图像用于评估与人工测量比较；15951对图像用于应用分析 | NA | NA | 组内相关系数 | NA |
| 525 | 2026-06-02 |
Prediction of Pregnancy-Related Cardiovascular Outcomes Using Electrocardiogram-Based Deep Learning Estimation of Cardiorespiratory Fitness
2026-May, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2026.102764
PMID:42034100
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研究论文 | 利用基于心电图深度学习估计的心肺健康水平预测妊娠相关心血管不良结局 | 将深度学习模型从静息心电图估算的最大摄氧量（peak VO2）用于妊娠相关心血管并发症的风险分层，提供了一种可扩展的产前风险筛查工具 | NA | 探究深度学习心电图预测的最大摄氧量与妊娠相关心血管并发症的关联 | 多机构电子健康记录妊娠队列中在孕前1年至孕13周内接受临床12导联心电图的女性 | 机器学习 | 妊娠相关心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 心电图数据 | 来自3,437名女性的3,650次妊娠 | NA | NA | 调整后的优势比（OR）、95%置信区间（CI）、P值 | NA |
| 526 | 2026-06-02 |
Advancements of artificial intelligence in Chinese herbal medicine recommendation: A comprehensive review of data-driven approaches and clinical applications form 2016 to 2025
2026-May-01, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000048468
PMID:42065178
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综述 | 系统回顾了2016至2025年间基于知识图谱、深度学习和混合模型的中草药推荐方法，并分析了其技术演变和临床适用性 | 首次系统综述了知识图谱、深度学习和混合模型驱动的中草药推荐方法，并提出了理论-数据-临床三元评估框架 | 缺乏对评估体系的全面形成，现有研究在临床适用性方面仍有待提升 | 填补中草药推荐方法系统性综述的空白，为开发符合循证医学标准的智能系统提供方法创新 | 2016至2025年间基于知识图谱、深度学习和混合模型的中草药推荐方法及主要中医数据库 | 自然语言处理、机器学习 | 中医相关疾病 | NA | 知识图谱、深度学习、混合模型 | 文本（症状、中草药、疾病关系数据）、临床数据 | 未明确提及具体样本量 | NA | NA | 中草药有效性评分、中草药配伍评分 | NA |
| 527 | 2026-06-02 |
Fragment-based discovery of TopBP1 inhibitors integrated with AI-driven molecular docking
2026-May, Magnetic resonance letters
DOI:10.1016/j.mrl.2025.200251
PMID:42221021
|
研究论文 | 结合片段筛选和AI驱动分子对接发现TopBP1抑制剂 | 首次通过片段筛选结合深度学习模型Chai-1预测结合模式，鉴定了TopBP1 BRCT7-8结构域的正构和潜在别构抑制剂，并解析了复合物晶体结构 | 研究对象仅限于TopBP1 BRCT7-8结构域，且未涉及完整的TopBP1蛋白或体内验证；仅发现四个小分子配体，其中两个为已知药物 | 发现靶向TopBP1 BRCT7-8结构域的小分子抑制剂 | TopBP1蛋白的BRCT7-8结构域 | 机器学习 | 癌症 | NMR, 片段筛选, 分子对接 | 深度学习（Chai-1） | NA | 四个小分子配体（金刚烷乙酸、扎托洛芬、双氯芬酸钠、奎宁） | NA | Chai-1 | NA | NA |
| 528 | 2026-06-02 |
FlexCENT: A frequency-flexible CEST imaging network combining frequency offset encoding and three-dimensional U-Net
2026-May, Magnetic resonance letters
DOI:10.1016/j.mrl.2025.200240
PMID:42221026
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研究论文 | 提出一种频率灵活的化学交换饱和转移成像网络FlexCENT，结合频率偏移编码与三维U-Net实现稳健的CEST定量分析 | 通过创新的频率偏移编码技术将离散频率偏移转化为连续频谱特征表示，使网络能够泛化至未见过的频率偏移方案，无需重新训练 | NA | 开发一种无需重新训练即可适应不同频率偏移方案的CEST成像定量分析方法 | CEST成像中的四池洛伦兹模型参数（水、MT、APT、rNOE）及B0不均匀性 | 机器学习 | NA | CEST成像 | 3D U-Net | 图像 | 合成数据、荷瘤小鼠实验及人体脑部实验数据 | NA | 三维U-Net | 参数映射质量、噪声鲁棒性 | NA |
| 529 | 2026-06-02 |
UGP system: A deep learning-driven platform for automated identification of ultrafine granular powders using chromatographic fingerprinting
2026-May, Journal of pharmaceutical analysis
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.jpha.2025.101474
PMID:42222301
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研究论文 | 本研究通过结合高效液相色谱指纹图谱与深度学习算法，开发了用于超细颗粒粉末自动识别的智能系统 | 首次将HPLC指纹图谱与三维一维卷积神经网络集成，构建了涵盖29个科、53个品种、530批样品的综合数据库，并通过数据增强技术显著提升模型泛化能力 | 未提及 | 建立标准化方法，用于食品药物同源中药超细颗粒粉末的智能鉴别，满足制药和功能食品行业对产品真实性和安全性的监管及消费者需求 | 超细颗粒粉末样品，包括53个品种、29个植物科、530批次 | 机器学习 | 不适用 | HPLC（高效液相色谱）指纹图谱 | 1D-CNN（一维卷积神经网络） | 色谱指纹图谱数据 | 530批样品用于数据库构建，63个商业样品用于外部验证 | Flask | 三维一维卷积神经网络（32、64、128个滤波器） | 准确率、精确率、召回率 | 未提及 |
| 530 | 2026-06-02 |
Transcription factor collaboration enables precise T cell state engineering
2026-Apr-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.20.718569
PMID:42079248
|
研究论文 | 通过转录因子筛选和深度学习框架，揭示RUNX作为主合作因子驱动CD8 T细胞状态，并实现精准细胞状态工程 | 首次大规模绘制TF-程序连接图谱，发现RUNX作为'主合作因子'，并通过seq2PRINT框架预测功能性TF互作，实现T细胞状态的理性工程改造 | NA | 研究转录因子协作如何调控CD8 T细胞状态，特别是耗竭状态，并开发细胞状态工程方法 | CD8 T细胞（包括耗竭状态） | 机器学习 | 慢性感染与癌症 | perturb-SHARE-seq、seq2PRINT | 深度学习框架 | 单细胞染色质可及性与基因表达数据 | 702,314个单细胞样本 | PyTorch | seq2PRINT | NA | NA |
| 531 | 2026-06-02 |
Automated detection and classification of maxillary sinus variations using slice-based and full-volume CBCT deep learning models
2026-04-11, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-08205-w
PMID:41965768
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研究论文 | 开发并比较了基于切片的二维与基于全容积的三维深度学习模型，用于自动检测和分类上颌窦变异 | 首次系统比较了二维切片模型与三维全容积模型在上颌窦变异分类中的性能，并展示了三维模型在空间表征和诊断精度上的优势 | 样本量相对有限（452名患者），且变异类型覆盖可能不完全，三维模型的计算资源需求较高 | 开发并对比两种深度学习模型，用于CBCT图像中上颌窦变异的自动检测与分类 | 上颌窦变异（正常解剖、发育不全、黏膜增厚、息肉样病变、隔膜、窦腔浑浊） | 计算机视觉 | 上颌窦疾病 | 锥形束计算机断层扫描（CBCT） | 卷积神经网络 | 图像 | 452名患者（631个上颌窦），二维模型使用1,880个矢状面切片，三维模型使用全部CBCT容积扫描 | NA | DenseNet-121 | 准确率、敏感度、特异度、精确率、F1分数、AUC | NA |
| 532 | 2026-06-02 |
Domain-Shift AI Technology for Vendor-Agnostic Multiple Macular Disease Detection From 3D OCT Scans
2026-04-01, JAMA ophthalmology
IF:7.8Q1
DOI:10.1001/jamaophthalmol.2026.0029
PMID:41746616
|
研究论文 | 开发了一种与设备无关的深度学习模型，用于从不同供应商的3D OCT扫描中检测多种黄斑疾病 | 提出了一种无监督测试时域适应方法（Test Entropy）来解决不同OCT设备间的域偏移问题，并引入不确定类别处理未见过的黄斑病变，使模型能跨设备泛化 | 未明确提及，但可能包括模型在供应商1和2以外的设备上性能未知，以及不确定类别在某些病例中灵敏度较低 | 开发一种与设备无关的深度学习模型，实现对不同供应商3D OCT扫描的多病种分类 | 来自不同供应商（Spectralis和Cirrus）的3D OCT扫描，以及2D OCT扫描 | 计算机视觉 | 黄斑疾病 | OCT | ResNet 3D | 3D OCT扫描 | 1669名患者的6756次OCT扫描用于模型开发，4336名患者的12236次OCT扫描用于外部测试 | NA | ResNet 3D | AUC, 阳性预测值, 阴性预测值, 临床重要漏诊率 | NA |
| 533 | 2026-02-27 |
Generalizability in OCT Deep Learning-Moving Beyond Single-Disease and Single-Vendor Models
2026-Apr-01, JAMA ophthalmology
IF:7.8Q1
DOI:10.1001/jamaophthalmol.2026.0084
PMID:41746664
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 534 | 2026-06-02 |
AI solutions for evolutionary genomics of nonmodel species
2026-Apr, Evolution letters
IF:3.4Q2
DOI:10.1093/evlett/qrag004
PMID:41938207
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review | 综述了人工智能在非模式物种进化基因组学中的应用，重点探讨深度学习推断种群历史和自然选择信号的最新趋势 | 提出处理数据缺失与不确定性、在未知基因组和种群参数下推断选择事件、生成可解释预测等创新策略，并通过低样本量实验展示选择性清除检测的原创实现 | 未明确讨论标注数据稀缺、模型泛化性验证等具体技术局限 | 探索AI在非模式物种进化基因组学中的方法创新与应用方向 | 非模式物种的基因组数据 | machine learning | NA | NGS, 测序技术 | 深度神经网络 | 基因组序列数据 | 低样本量（实验设置中未提供具体数字） | NA | 深度神经网络 | NA | NA |
| 535 | 2026-06-02 |
A Robust Computational Framework for Autism Spectrum Disorder Identification Using Optimized Image Processing and Hybrid Learning Models
2026-04, Developmental neurobiology
IF:2.7Q3
DOI:10.1002/dneu.70028
PMID:41880993
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研究论文 | 提出一种结合优化图像处理与混合学习模型的稳健框架，用于自闭症谱系障碍识别 | 首次结合离散小波变换与高斯滤波核进行鲁棒的图像预处理，并采用基于Walrus优化算法优化的提升式混合学习网络进行分类 | 未提及模型的泛化能力和在实际临床环境中的验证 | 开发高精度的自闭症谱系障碍自动识别方法 | 自闭症谱系障碍患者与健康对照组的脑影像数据 | 计算机视觉, 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | NA | CNN, 提升式混合学习网络 | 图像 | AID数据集、ASD筛查数据集、ABIDE数据集 | NA | VGG16, 提升网络 | 准确率, 召回率, 精确率, F1分数 | NA |
| 536 | 2026-06-02 |
Artificial Intelligence (AI) in Computer-Aided Design (CAD): How AI Is Redefining Dental CAD
2026-Apr, Cureus
DOI:10.7759/cureus.107879
PMID:42220742
|
综述 | 本文探讨人工智能在牙科计算机辅助设计中的角色，重点介绍其在数字牙科和修复CAD设计中的整合应用 | 系统阐述AI在牙科多专科领域的应用现状，特别聚焦于AI集成CAD系统在固定修复体设计中的创新实践 | 数据质量问题、伦理考量、算法透明度不足，以及临床监督的必要性仍是当前主要限制 | 阐明AI技术如何支持临床医生和牙科技师提升牙科实践的准确性、效率和一致性 | 牙科数字工作流与修复CAD设计中的AI技术应用 | 数字病理学 | 牙科疾病 | 机器学习 | 深度学习模型 | 数字图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 537 | 2026-06-02 |
Artificial Intelligence in Clinical Decision-Making: Current Applications, Challenges, and Future Directions in Modern Healthcare
2026-Apr, Cureus
DOI:10.7759/cureus.107847
PMID:42220854
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综述 | 综述人工智能在临床决策中的应用、挑战与未来方向 | 全面分析了AI在医疗影像、电子健康记录分析、精准医学、风险分层、手术支持和药物发现等多个关键领域的应用，并深入探讨了算法偏见、数据隐私、可解释性等实施障碍及伦理法律问题 | 作为叙述性综述，未进行系统性文献检索或定量分析，且依赖现有文献可能产生选择性偏差 | 系统总结人工智能在临床决策中的作用、应用现状、挑战及未来发展方向 | 现代医疗体系中临床决策的AI应用，涵盖诊断、风险预测、治疗规划和操作效率等场景 | 机器学习、自然语言处理、计算机视觉 | NA | NA | 机器学习、深度学习 | 医疗影像、电子健康记录、文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 538 | 2026-06-02 |
MFDR-DTI: Multisource Feature Decoupling and Dual-Level Reorganization Fusion for Accurate Drug-Target Interaction Prediction
2026-Mar-31, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c13460
PMID:41939349
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研究论文 | 提出MFDR-DTI框架，通过多源特征解耦表示和双级动态重组融合机制预测药物-靶标相互作用 | 创新性地将特征解耦为拓扑结构、物理化学性质和上下文语义三个正交空间，并通过同质特征集成和共享权重跨性质注意力网络实现双级动态重组融合，同时设计基于梯度统计的自适应协同优化策略以平衡训练中不同特征分支的贡献 | 未明确说明局限性（摘要中仅提及模型优势，未讨论潜在限制） | 提高药物-靶标相互作用预测的准确性和泛化能力 | 药物与靶标之间的相互作用 | 机器学习 | NA | NA | 深度神经网络 | 生物化学特征数据（来自异构数据源） | 多个广泛使用的数据集 | NA | NA | 准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC | NA |
| 539 | 2026-06-02 |
Comparative Evaluation of Deep Learning Graph Neural Networks and Classical Machine Learning Models for Predicting Heats of Combustion as a Key Hazard Indicator under GHS/CLP Standards
2026-Mar-31, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c10417
PMID:41939413
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研究论文 | 系统评估了四种机器学习模型（XGBoost、多层感知器、图卷积网络和神经网络卷积）在预测燃烧热方面的性能，并分析其在GHS/CLP标准下危害分类中的应用 | 首次在4516种化合物数据集上系统比较描述符基和图基模型对燃烧热的预测性能，并评估其在实际危险分类标准（GHS/CLP）中的分类准确性 | 未明确提及模型的可迁移性及对数据分布变化的鲁棒性 | 评估不同机器学习模型预测燃烧热的能力，并探讨其在化学品安全评估中的监管应用价值 | 4516种化合物 | 机器学习 | NA | NA | XGBoost, 多层感知器, 图卷积网络, 神经网络卷积 | 分子结构数据 | 4516种化合物 | NA | XGBoost, MLP, GCN, NNConv | 决定系数, 测试误差, 训练时间 | NA |
| 540 | 2026-06-02 |
Deep learning assessment of fetal brain maturation on 3D ultrasound volumes in early-onset fetal growth restriction
2026-03, Ultrasound in obstetrics & gynecology : the official journal of the International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology
IF:6.1Q1
DOI:10.1002/uog.70168
PMID:41575808
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研究论文 | 利用深度学习模型从三维超声图像评估早期胎儿生长受限中的胎儿脑成熟延迟 | 首次使用深度学习模型基于三维超声体积评估早期FGR胎儿的脑成熟度，并探索其与新生儿并发症的关联 | 单中心前瞻性研究，样本量较小（43例），且仅包括32周前的胎儿，可能限制结果的普适性 | 量化早期FGR胎儿的脑成熟延迟，并探讨其与围产期并发症的关系 | 早期FGR胎儿（伴随或不伴随脑保护效应）的三维超声脑部图像 | 计算机视觉 | 胎儿生长受限 | 三维超声 | 深度学习模型（未指定具体类型，基于卷积神经网络） | 三维超声图像 | 43例早发型FGR胎儿三维超声扫描（13例有脑保护效应） | NA | NA | 估计胎龄与实际胎龄的差异（ΔGA，天） | NA |