深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12100 篇文献，本页显示第 8361 - 8380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8361 | 2026-04-04 |
An embedded deep learning framework for real-time violence detection and alert generation
2026-Mar-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44939-x
PMID:41896588
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8362 | 2026-04-04 |
A novel superpixel based Vision Transformer for improving interpretability in glaucoma screening
2026-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-39730-x
PMID:41896257
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于超像素的Vision Transformer模型（SpxViT），旨在提升青光眼筛查中深度学习模型的可解释性 | 用基于超像素的方法替代传统Vision Transformer的固定网格标记化，以保留视网膜图像中的语义边界，从而生成更符合临床一致性的注意力图 | 未在摘要中明确说明 | 提升医学图像分析中深度学习模型的可解释性，特别是在青光眼筛查领域 | 青光眼筛查的视网膜图像 | 计算机视觉 | 青光眼 | NA | Vision Transformer | 图像 | 公共和私有的青光眼数据集 | NA | Vision Transformer (ViT-B/16), SpxViT_fix, SpxViT_var | 准确率 | NA |
| 8363 | 2026-04-04 |
Keeping up with the regions: a hybrid machine learning framework for estimating regional input-output tables
2026-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45382-8
PMID:41896286
|
研究论文 | 本文提出了一种结合生成对抗网络（GAN）与残差提升的混合机器学习框架，用于估计区域投入产出表 | 首次在GAN生成器中嵌入IPF层以施加硬边际约束，并结合残差提升来校正系统误差，将深度学习与矩阵平衡技术相结合 | NA | 开发更准确、可靠的区域投入产出表估计方法，以支持经济分析与政策制定 | 区域投入产出表 | 机器学习 | NA | NA | GAN | 表格数据 | 国家投入产出表（NIOT）和世界投入产出表（WIOT）的真实数据 | NA | GAN（包含IPF层的生成器） | 改进百分比、对角线相关性、基于基尼系数的不平等度量 | NA |
| 8364 | 2026-04-04 |
A unified deep learning framework integrating OpenStreetMap for multi-domain urban planning tasks
2026-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45927-x
PMID:41896570
|
研究论文 | 本研究提出一个统一的深度学习框架，整合OpenStreetMap、多光谱卫星影像和人口环境数据集，用于多领域城市规划任务 | 建立了一个多任务、多源的分析工作流，在统一的深度学习系统中整合了OSM、卫星和时序环境数据 | NA | 为城市规划提供可扩展且低成本的方法，以生成高分辨率城市情报支持可持续城市管理 | 克拉斯诺达尔市的城市规划相关数据 | 计算机视觉 | NA | 多光谱卫星影像、人口环境数据集 | CNN, LSTM, U-Net, 混合CNN-RNN | 图像, 时序数据 | NA | NA | U-Net, 混合CNN-RNN | 准确率, RMSE | NA |
| 8365 | 2026-04-04 |
Enhancing credit card fraud detection with a hybrid approach using machine and deep learning
2026-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42891-4
PMID:41896636
|
研究论文 | 本文提出了一种结合机器学习和深度学习的混合方法，用于增强信用卡欺诈检测，通过集成学习和数据平衡技术显著提高了检测性能 | 提出了两种新的堆叠集成方法，结合了多种算法（如Extra Trees、CNN、LSTM、XGBoost、AdaBoost等），并应用了SMOTE和SMOTE-ENN等数据平衡技术来处理高度不平衡的交易数据 | 未明确说明样本的具体数量或数据集的来源，且未详细讨论模型在实际部署中的计算成本或实时性能限制 | 提高信用卡欺诈检测的准确性和效率，以应对日益复杂的欺诈技术 | 信用卡交易数据，包括合法和欺诈交易 | 机器学习 | NA | SMOTE, SMOTE-ENN, SHAP, LIME | CNN, LSTM, XGBoost, AdaBoost, Extra Trees, Random Forest, CatBoost, FFNN, ANN, MLP | 交易数据 | NA | NA | 堆叠集成架构（结合ET、CNN、LSTM、XGBoost等），以及FFNN、ANN、MLP | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC | NA |
| 8366 | 2026-04-04 |
Advancing plant disease classification using an attention-based CNN for intra-dataset and cross- dataset training
2026-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45464-7
PMID:41896662
|
研究论文 | 本文提出了一种基于注意力的卷积神经网络，用于植物病害分类，并在多个数据集上进行了内部和跨数据集训练验证 | 提出了一种新颖的注意力机制CNN模型，成功融合了内部数据集和跨数据集训练方法，提高了特征提取和分类准确性 | 未明确说明模型在更广泛植物病害或更复杂环境条件下的泛化能力，且跨数据集训练准确率仍有提升空间 | 提高植物病害分类的准确性，以促进粮食安全和农业生产效率 | 玉米和马铃薯的叶片病害 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN | 图像 | 五个数据集（Digipathos、Northern Leaf Blight、PlantVillage、PlantDoc、CD&S） | 未明确指定 | 基于注意力的CNN | 分类准确率 | NA |
| 8367 | 2026-04-04 |
EEG Foundation Model Improves Online Directional Motor Imagery Brain-computer Interface Control
2026-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.24.714020
PMID:41929051
|
研究论文 | 本研究提出了一种在线脑电图基础模型框架，用于改进基于方向性运动想象的脑机接口控制 | 通过紧凑时间窗口的频谱图重建和预训练期间的在线约束，创建了定制的脑电图基础模型，显著提升了在线脑机接口的解码准确性和控制性能 | 研究仅涉及11名人类参与者，样本量较小，且仅针对单臂方向性运动想象任务进行评估 | 开发更稳健和直观的非侵入式脑机接口系统，提高运动想象脑机接口的解码精度和控制性能 | 人类参与者的脑电图信号，用于方向性运动想象脑机接口控制 | 脑机接口 | 运动功能障碍 | 脑电图 | 基础模型 | 脑电图信号，频谱图 | 11名人类参与者 | NA | 定制脑电图基础模型 | 准确率，任务完成率，完成时间 | NA |
| 8368 | 2026-04-04 |
AI-Powered Excipient Innovation: Transforming Drug Design, ADMET Profiling, and Formulation Developmen
2026-Mar-27, Current topics in medicinal chemistry
IF:2.9Q3
|
综述 | 本文综述了人工智能在药物辅料工程中的应用，包括辅料设计、ADMET特性预测和制剂开发 | 将传统辅料重新定义为智能物质，并整合机器学习、深度学习和计算建模来预测辅料-API相容性、优化ADMET特性及指导靶向患者为中心的制剂方法 | 未提及具体实验数据或模型验证细节，主要基于理论探讨和现有技术综述 | 探索人工智能在药物辅料创新中的应用，以加速制剂开发、提高安全性并实现虚拟筛选新型辅料 | 药物辅料及其与活性药物成分的相互作用 | 机器学习 | NA | 机器学习、深度学习、计算建模、QSAR模型、神经网络、预测模拟 | 神经网络 | 化学数据、制剂数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8369 | 2026-04-04 |
LogoXpertNet: a novel lightweight logo classification using deep learning
2026-Mar-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45682-z
PMID:41888352
|
研究论文 | 本文提出了一种名为LogoXpertNet的新型轻量级深度学习架构，用于高效的Logo分类 | 提出了一种结合改进的MobileNetV3骨干网络、跨层特征融合模块、分层挤压激励空间注意力块以及特征感知卷积块注意力模块的轻量级架构，在保持低计算开销的同时实现强分类性能 | 实验结果应在数据集特性、分割构建和指标定义的背景下解释，不能作为在所有现实世界Logo识别场景中普遍性能的证据 | 开发一种轻量级深度学习模型，用于高效解决Logo分类问题 | Logo图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | FlickrLogos-32、BelgaLogos和WebLogo-2M数据集 | NA | MobileNetV3 | 准确率 | NA |
| 8370 | 2026-04-04 |
A Deep-Learning Atlas of XPO1-Mediated Nuclear Export at Proteome Scale
2026-Mar-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.25.713363
PMID:41928959
|
研究论文 | 本研究利用AlphaFold 3构建了一个全面的XPO1介导的核输出图谱，在蛋白质组尺度上识别了数千个新型核输出序列 | 首次使用AlphaFold 3对全长货物蛋白-XPO1-RanGTP复合物进行大规模结构建模，突破了传统序列预测方法的局限，发现了非经典口袋占据模式的核输出序列 | 依赖于计算模型预测，虽然进行了实验验证，但大规模预测结果的全面实验验证仍需进一步工作 | 全面解析XPO1介导的核输出机制，建立蛋白质组尺度的核输出图谱 | 人类蛋白质组中与XPO1相互作用的4000多种蛋白质 | 计算生物学 | 癌症, 神经退行性疾病 | 深度学习结构建模, 无监督结构几何分析, 实验验证 | AlphaFold | 蛋白质序列, 蛋白质结构 | 超过4000种人类蛋白质 | AlphaFold 3 | AlphaFold 3 | 结构置信度, 实验验证 | 未明确说明，但涉及大规模蛋白质结构建模计算 |
| 8371 | 2026-04-04 |
rKAN: Rational Kolmogorov-Arnold networks
2026-Mar-25, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.108888
PMID:41930548
|
研究论文 | 本文提出了一种基于有理函数作为新型基函数的Kolmogorov-Arnold网络（rKAN），以替代传统的多层感知机 | 首次将有理函数作为KAN的基函数，提出了基于Padé近似和有理Jacobi函数的两种可训练基函数方法 | 未明确说明rKAN的计算复杂度或实现挑战 | 探索KAN中替代基函数以提升模型性能 | 深度学习模型中的基函数设计 | 机器学习 | NA | NA | KAN, rKAN | 图像, 文本, 强化学习环境数据 | NA | NA | Kolmogorov-Arnold网络, 有理KAN | 准确率 | NA |
| 8372 | 2026-04-04 |
AI-Driven Biomarker Discovery in Motor-Related Neurodegenerative Diseases
2026-Mar-25, CNS & neurological disorders drug targets
|
综述 | 本文综述了与运动障碍相关的分子、神经化学和影像学生物标志物，并探讨了人工智能在生物标志物发现和验证中的作用 | 系统总结了人工智能（特别是深度学习和机器学习）在整合多模态数据以识别运动相关神经退行性疾病生物标志物方面的应用潜力 | 存在数据异质性、生物标志物标准化不足、模型可解释性有限以及跨疾病验证不足等问题 | 总结运动相关神经退行性疾病的生物标志物研究现状，并评估人工智能在生物标志物识别和验证中的功能 | 帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化症和脊髓小脑性共济失调等运动相关神经退行性疾病 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 多模态数据整合（包括数字、体液和影像数据） | 深度学习, 机器学习 | 多模态数据（分子、神经影像、数字生物标志物） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8373 | 2026-04-04 |
PNET-PRISM: a multicenter-validated radiomics nomogram for noninvasive grading of pancreatic neuroendocrine tumors
2026-Mar-24, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-026-02250-3
PMID:41874882
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于CT影像组学的列线图模型PNET-PRISM，用于胰腺神经内分泌肿瘤的无创术前分级 | 整合了瘤内、瘤周、生境和深度学习领域的多维CT影像组学特征，构建了多维深度学习影像组学评分，并结合临床变量进行预测，显著优于仅临床模型 | 研究为回顾性设计，未来需要前瞻性研究进一步验证 | 开发一种可靠的非侵入性工具，用于胰腺神经内分泌肿瘤的术前分级和风险分层，以弥补内镜超声引导下细针穿刺活检的不足 | 胰腺神经内分泌肿瘤患者 | 数字病理学 | 胰腺神经内分泌肿瘤 | CT影像组学分析 | 深度学习 | CT图像 | 407名经手术确诊的胰腺神经内分泌肿瘤患者，分为训练集（244例）、验证集（106例）和外部测试集（57例） | NA | PNET-PRISM | AUC, 敏感性, 净重分类改善指数, 风险比 | NA |
| 8374 | 2026-04-04 |
Integrating Multiview Information for Enhanced Deep Learning-Based Acute Dermal Toxicity Prediction
2026-Mar-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02959
PMID:41789561
|
研究论文 | 本文提出了一种名为MVIToxNet的新型深度学习模型，通过整合分子指纹和SMILES序列的多视图特征，以增强急性皮肤毒性预测的准确性 | MVIToxNet首次整合了分子指纹和SMILES序列的多视图特征，并采用字符级和原子级特征捕获SMILES信息，同时利用字节对编码分词来区分相似SMILES的子结构 | 研究中使用的数据集规模较小且不平衡，仅基于最佳验证性能选择单一模型可能无法可靠反映测试集的最佳泛化能力 | 开发一种深度学习模型以准确预测急性皮肤毒性，替代昂贵且存在伦理问题的动物毒性测试 | 分子化合物（通过分子指纹和SMILES序列表示） | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 分子指纹、SMILES序列 | 小型且不平衡的数据集 | NA | MVIToxNet | 验证分数、测试集性能 | NA |
| 8375 | 2026-04-04 |
Hidden immune memory niches in inflammatory skin diseases
2026-Mar-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.20.713219
PMID:41929140
|
研究论文 | 本研究通过构建空间分辨多模态分子图谱，结合深度学习解码了健康与疾病状态下的人类皮肤微环境，揭示了传统组织病理学无法识别的免疫记忆微环境 | 发现了传统组织病理学无法识别的免疫活性微环境（如皮脂腺中的驻留记忆T细胞富集微环境和汗腺中的浆细胞富集微环境），并建立了组织病理学与图谱规模基因组学的联系 | 研究主要聚焦于皮肤组织，作为示例组织，其发现向其他组织的推广性有待验证 | 揭示炎症性皮肤疾病的发病机制、慢性化过程及潜在治疗途径 | 人类皮肤细胞（约500万个），包括113个皮肤切片 | 数字病理学 | 炎症性皮肤疾病 | Xenium-5k空间转录组分析，多模态分子图谱构建 | 深度学习 | 空间转录组数据，分子图谱数据 | 约500万个人类皮肤细胞，113个皮肤切片 | NA | NA | NA | NA |
| 8376 | 2026-04-04 |
Bacterial proteome foundation model enhances functional prediction from enzymes to ecological interactions
2026-Mar-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.07.710335
PMID:41929197
|
研究论文 | 本文介绍了BacPT，一种基于细菌蛋白质组的预训练基础模型，用于从基因组数据中预测多种生物功能 | 提出了首个基于大规模细菌蛋白质组的预训练基础模型，能够捕获局部和全基因组信息，生成上下文感知的基因嵌入和功能丰富的全基因组表示 | 模型依赖于有限的细菌基因组功能注释数据，可能无法完全覆盖所有细菌类群和复杂生物网络 | 开发一个通用框架，全面捕捉细菌基因组与其编码的多样化生物功能之间的关系 | 细菌基因组和蛋白质组数据 | 自然语言处理 | NA | 基因组测序，蛋白质组学 | 深度学习基础模型 | 基因组序列，蛋白质序列 | 数万个完整细菌基因组，涵盖多样化细菌类群 | NA | NA | NA | NA |
| 8377 | 2026-04-04 |
Recent advances and current landscape of software tools for image analysis and dosimetry in nuclear medicine
2026-Mar-08, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-026-00847-7
PMID:41795779
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综述 | 本文综述了核医学图像分析和剂量学软件工具的最新进展与现状 | 强调AI驱动的分割和时间-活性曲线建模作为提高工作流效率的关键创新，并探讨开源工具在资源受限环境中的可及性 | 现有工具在复杂剂量学场景（如α和俄歇疗法）中的验证、标准化和鲁棒性开发仍需加强 | 评估和促进核医学图像处理与剂量学软件工具的应用，以提升治疗安全性和疗效评估 | 核医学图像分析软件工具，包括开源和商业解决方案 | 数字病理 | NA | SPECT/CT, PET/CT, 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | 准确性, 可重复性 | NA |
| 8378 | 2026-04-04 |
Expression of Concern on “A deep learning algorithm-based visual strategy intervention study for children with autism spectrum disorders - extraction and detection of children's behavioral features"
2026-03, European review for medical and pharmacological sciences
DOI:10.26355/eurrev_202603_37714
PMID:41925352
|
声明 | 期刊编辑与出版商针对一篇已发表论文中参考文献的相关性问题发布关切声明 | NA | 作者未对参考文献相关性质疑作出回应，问题尚未解决 | NA | NA | NA | 自闭症谱系障碍 | NA | 深度学习算法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8379 | 2026-04-04 |
Side- and patient-based performance of a deep learning system based on the results of individual detection of carotid artery calcifications on panoramic radiographs
2026-Mar, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20250232
PMID:41928842
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研究论文 | 本研究开发了两种用于全景X光片上颈动脉钙化诊断的深度学习系统，并比较了它们在钙化点、单侧和患者层面的诊断性能 | 开发了两种具有不同检测范围的深度学习系统（全图检测与双侧颈部区域限制检测），并首次系统比较了钙化点层面、单侧层面和患者层面三种评估方式的诊断性能 | 研究中观察到相对较多的假阳性病例 | 开发用于全景X光片上颈动脉钙化自动诊断的深度学习系统，并评估其在不同评估层面的性能 | 全景X光片图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 全景X光摄影 | 深度学习检测模型 | 医学图像（X光片） | 580名患者（290名有颈动脉钙化，290名无钙化对照） | NA | NA | 召回率, 精确率, F1分数, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, 准确率, AUC | NA |
| 8380 | 2026-04-04 |
YOLOv8m-segmentation for detecting cervical burnout and caries in bitewing radiographs: A deep learning approach
2026-Mar, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20250194
PMID:41928845
|
研究论文 | 本研究评估了YOLOv8m-seg模型在咬翼X光片上检测和描绘邻面龋及牙颈部烧灼伤的性能，并探讨了增加训练轮次对分割精度和一致性的影响 | 首次将YOLOv8m-seg模型应用于牙科X光片中同时检测龋齿和牙颈部烧灼伤，并系统研究了训练轮次对分割性能的影响 | 模型在非增强验证子集上的性能有所下降，未来需要在更广泛人群和多样化临床环境中评估模型的泛化能力 | 开发一种基于深度学习的自动检测方法，用于在咬翼X光片上区分邻面龋和牙颈部烧灼伤 | 咬翼X光片中的邻面龋和牙颈部烧灼伤病变 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 深度学习，图像分割 | YOLO | X光图像 | 1,410张咬翼X光片（1,128张训练，282张验证） | Ultralytics | YOLOv8m-seg | 精确率，召回率，mAP0.5，mAP0.5-0.95 | NA |