深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1451 篇文献，本页显示第 321 - 340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 321 | 2026-06-04 |
Integrating Medicinal Chemist Expertise with Deep Learning for Automated Molecular Optimization
2026-Feb-12, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c03746
PMID:41617158
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研究论文 | 结合药物化学家专业知识与深度学习，构建自动化分子优化平台 | 首次建立基于药物化学家专业知识、由深度学习生成的分子优化策略数据库 | 未明确说明局限性 | 开发用于分子优化的自动化平台，加速先导化合物优化和药物发现 | 分子优化策略、FGFR4和HPK1靶点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图深度学习 | 文本（文献策略） | 近9000条分子优化策略 | PyTorch | 图神经网络 | IC50 | NA |
| 322 | 2026-06-04 |
SLPM: a lightweight deep learning model for end-to-end paper ECG digitization
2026-Feb-11, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ae3fe5
PMID:41616494
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研究论文 | 提出一种轻量级端到端心电图信号位置预测模型SLPM用于纸质心电图数字化 | 采用分类-回归联合学习框架直接预测信号点的存在与垂直坐标，并集成层次化SE-BiLSTM特征增强机制以提升波形特征表示与时间依赖性捕捉能力 | 文中未明确提及局限性 | 实现纸质心电图的端到端高保真数字化，克服分割误差大、噪声干扰强和泛化能力差的问题 | 纸质心电图图像中的信号点位置与对应时间序列信号 | 计算机视觉 | NA | NA | SLPM (基于SE-BiLSTM的轻量级深度学习模型) | 图像 | 来自PTB-XL数据集的单导联数据集PaperECG_Clean和PaperECG_Enhanced，以及12导联数据集PaperECG_12l | PyTorch | SE-BiLSTM | 皮尔逊相关系数，信噪比 | NA |
| 323 | 2026-06-04 |
A Beginner's Guide to Using DeepVirFinder for Viral Sequence Identification From Metagenomic Datasets
2026-Feb, Current protocols
DOI:10.1002/cpz1.70310
PMID:41609929
|
研究论文 | 本文为初学者提供了一份使用DeepVirFinder从宏基因组数据集中识别病毒序列的全面指南 | 通过优化运行时性能并保持原始版本的核心用户界面，改进了DeepVirFinder软件，并提供了常见用例的基本工作流程及下游分析辅助脚本 | NA | 帮助初学者快速掌握DeepVirFinder的使用方法，以有效挖掘宏基因组数据集中的病毒信息 | 宏基因组数据集中的病毒序列 | 机器学习 | NA | 宏基因组测序 | 卷积神经网络 | 序列数据 | NA | NA | 双卷积神经网络 | NA | NA |
| 324 | 2026-06-04 |
A segmentation method with a large vision model for magnetic resonance imaging-guided adaptive radiotherapy
2026-Feb, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70257
PMID:41615083
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研究论文 | 提出了一种名为SAM-ART的大视觉模型，用于磁共振引导自适应放疗中的分割，通过整合个性化信息和手动提示来提高分割准确性 | 首次将个性化提示（如从规划CT到日常MRI的轮廓传播）与大视觉模型SAM结合，用于MRIgART，减少了假阴性预测，并仅需最少量的人工干预 | NA（摘要未明确提及局限性） | 提升MRI引导自适应放疗中靶区分割的准确性和效率，减少人工交互需求 | 38名前列腺癌和10名直肠癌患者的规划CT、批准轮廓和日常MRI | 计算机视觉 | 前列腺癌，直肠癌 | MRI， CT | 大视觉模型（SAM变体） | 图像 | 48名患者（38名前列腺癌，10名直肠癌） | PyTorch | SAM（Segment Anything Model），具有图像编码器、提示编码器和掩码解码器 | Dice相似系数， Hausdorff距离， 平均距离一致性 | NA（摘要未提供） |
| 325 | 2026-06-03 |
Open-source pre-clinical image segmentation: mouse cardiac magnetic resonance imaging datasets with a deep learning segmentation framework
2026-Feb-17, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102706
PMID:41713653
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研究论文 | 提出首个公开可用的小鼠心脏磁共振影像数据集及基于深度学习的开源分割框架 | 首次公开临床前小鼠心脏CMR数据集，结合UNet3+架构构建分割模型，并提供网页界面部署工具 | 未提及模型在更大规模或更多样化疾病模型中的泛化能力评估 | 开发通用开源工具以加速临床前心血管研究的可重复性和规模化发展 | 小鼠心脏磁共振影像及左心室血池和心肌分割 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像 | 深度学习分割模型 | 图像 | 130只小鼠用于训练，25只用于内部测试，15只（7T）和10只（11.7T）用于外部测试 | NA | UNet3+ | Dice系数、组内相关系数 | 每张2D图像推理时间<20 ms，完整电影堆栈分割约4.6秒 |
| 326 | 2026-06-03 |
Hundred-Nanosecond Equivalent Pixel Dwell Time for Deep-Tissue 3D Three-Photon Fluorescence Microscopy via Sparse X-Y-Z Reconstruction
2026-Feb, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202501513
PMID:41546413
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研究论文 | 提出DeepR-SXYZ深度学习框架，通过稀疏X-Y-Z重建实现深组织三光子荧光显微镜的百纳秒等效像素驻留时间，大幅提升成像速度 | 首次将深度学习稀疏重建与三光子荧光显微结合，通过结构-动态注意力增强Transformer同步捕获层内形态与层间动态，实现8.8倍加速和60%以上Z轴层恢复 | 依赖配对训练数据（稀疏与密集采样），可能限制在无配对数据场景的泛化性；未明确讨论对活体组织光毒性的量化评估 | 实现三光子荧光显微的高速、低光毒性体积成像，平衡成像速度与空间分辨率 | 脑脉管系统和肌巨噬细胞 | 计算机视觉， 数字病理学 | NA | 三光子荧光显微镜 | CNN， Transformer | 图像（三维体积扫描） | 脑脉管系统和肌巨噬细胞的体积扫描数据 | NA | 卷积神经网络（CNN）， 结构-动态注意力增强Transformer | 加速比， 层恢复率， 等效像素驻留时间 | NA |
| 327 | 2026-06-03 |
The 4D Human Embryonic Brain Atlas: Spatiotemporal atlas generation for rapid anatomical changes
2026-Feb, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 利用深度学习方法创建4D人类胚胎脑图谱，捕捉孕早期大脑的快速解剖变化 | 引入随时间变化的初始图谱并惩罚偏离，确保在胚胎快速发育期间保持特定年龄的解剖结构 | NA | 提供正常胚胎脑发育的详细见解并识别异常，改善产前神经发育障碍的检测、预防和治疗 | 人类胚胎大脑 | 计算机视觉 | 神经发育障碍 | 3D超声成像 | 深度学习 | 3D超声图像 | 来自402名受试者的831张3D超声图像，孕周8至12周 | NA | NA | 消融研究结果 | NA |
| 328 | 2026-06-03 |
An accurate, straightforward computer vision algorithm for optimal tumor-feeding visualization in cone-beam computed tomography hepatic arteriography: A preliminary study
2026-Feb, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2025.107192
PMID:41547160
|
研究论文 | 提出一种计算机视觉算法，用于在锥形束CT肝动脉造影中自动推荐最佳肿瘤供血动脉可视化角度 | 使用传统计算机视觉方法而非深度学习，实现快速、可解释的自动角度推荐，提高了放射科医生的操作效率 | 研究样本量较小，仅纳入50例患者进行内部验证，需要更大规模研究进一步验证 | 开发一种能够自动推荐最佳旋转角度的计算机视觉算法，以优化肿瘤供血动脉的可视化，辅助肝动脉栓塞术 | 肝细胞癌患者的锥形束CT肝动脉造影图像中的肿瘤供血动脉 | 计算机视觉 | 肝细胞癌 | 锥形束CT肝动脉造影 | NA | 图像 | 19例患者用于算法开发，50例患者用于内部验证 | OpenCV | NA | 检索相关性 | NA |
| 329 | 2026-06-03 |
Spatial location and distribution reconstruction of the leaking gas plume via a single infrared remote sensing system
2026-Feb, Environment international
IF:10.3Q1
DOI:10.1016/j.envint.2026.110061
PMID:41547313
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的生成网络，利用单个红外遥感系统重建泄漏气体羽流的空间位置和三维分布 | 采用八叉树表示建模气体羽流的稀疏三维分布，实现从粗到细的生成，仅需少量计算和内存资源 | 红外遥感仪器的分辨率和计算机存储容量限制了气体羽流重建的空间分辨率 | 解决单个红外遥感系统仅能测量气体浓度二维投影的问题，实现三维气体羽流重建 | 泄漏气体羽流的空间位置和分布 | 计算机视觉 | NA | 红外遥感 | 生成网络 | 红外遥感图像 | 实地实验中的泄漏气体羽流样本 | PyTorch | 八叉树生成网络 | NA | NA |
| 330 | 2026-06-01 |
Short-TR Acquisition Time-of-flight MR Angiography with Deep Learning Reconstruction: Technical Feasibility and Initial Clinical Evaluation in Moyamoya Disease
2026-Feb-26, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.mp.2025-0139
PMID:41535020
|
研究论文 | 结合短TR采集与深度学习重建的飞行时间磁共振血管成像技术，在烟雾病中实现扫描时间减半同时保持图像质量 | 提出STRA-TOF技术，首次将可变密度泊松圆盘采样与展开深度学习重建相结合，实现约50%扫描时间缩短并保持或改善图像质量 | 烟雾病患者样本量小（仅3例），缺乏大规模临床验证 | 开发并评估短TR采集时间飞行时间磁共振血管成像（STRA-TOF）在颅内血管可视化中的技术可行性和临床价值 | 颅内动脉血管的磁共振血管成像 | 计算机视觉 | 烟雾病 | 磁共振血管成像（MRA） | 深度学习 | 图像 | 10名健康志愿者和3名烟雾病患者 | TensorFlow, PyTorch, MONAI | 展开深度学习重建 | 信噪比（SNR）, 对比噪声比（CNR）, 图像质量评分（3点量表） | NA |
| 331 | 2026-06-01 |
Novel algorithm for knee localization and diagnosis and grading of knee osteoarthritis based on a priori information: data from OAI
2026-02-17, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02235-0
PMID:41703497
|
研究论文 | 提出一种基于先验信息的深度学习算法，用于膝关节定位以及膝骨关节炎的诊断与分级，数据来自OAI | 综合考了膝骨数据的先验信息，重新设计KOA评估流程，提出无锚点膝部概率计算网（AKPCNet）的膝关节感兴趣区域提取算法和基于注意力池化的低阶特征强化网络（APLFRNet），并引入注意力池化全局优化算法 | 未明确说明具体限制，但研究仅基于OAI数据集中的X光影像，可能存在数据来源单一和样本选择性偏倚 | 开发并评估一种基于深度学习的方法，实现膝关节全自动分割，并利用先验信息诊断和分级膝骨关节炎 | 膝骨关节炎患者的膝关节X光影像 | 计算机视觉 | 膝骨关节炎 | X光影像 | 深度学习模型 | 图像 | 35,000张膝关节X光片（前后位视图） | NA | AKPCNet, APLFRNet | ROC AUC, 平衡准确率, 准确率 | NA |
| 332 | 2025-09-15 |
A novel deep learning framework for the diagnosis of erythematosquamous lesions using whole slide histopathologic images
2026-Feb, Journal of the American Academy of Dermatology
IF:12.8Q1
DOI:10.1016/j.jaad.2025.09.010
PMID:40945744
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 333 | 2026-03-02 |
Deep learning prediction model based on multi-modal transvaginal ultrasound scan images for endometrial cancer
2026-Feb-28, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-026-01013-z
PMID:41764582
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 334 | 2026-05-27 |
SpliceRead: Improving Canonical and Non-Canonical Splice Site Prediction with Residual Blocks and Synthetic Data Augmentation
2026-Feb-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.05.703825
PMID:41726927
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研究论文 | SpliceRead利用残差块和合成数据增强改善规范及非规范剪接位点预测 | 提出SpliceRead模型，结合残差卷积块和合成数据增强方法，有效提升非规范剪接位点的识别能力，降低假阴性率 | 依赖多物种数据集，但可能对极端非规范序列的泛化能力仍有局限 | 改进规范和非规范剪接位点的分类预测，提升基因注释准确性 | 多物种的400和600核苷酸序列，包括规范与非规范剪接位点 | 机器学习 | NA | 合成数据增强 | 残差卷积网络 | 核苷酸序列 | 多物种数据集，包含400和600核苷酸序列 | NA | 残差卷积块 | F1分数, 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
| 335 | 2026-05-27 |
Deep learning predicts onset acceleration of 38 age-associated diseases from blood and body composition biomarkers in the UK Biobank
2026-02, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-025-01702-w
PMID:40576910
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研究论文 | 利用神经网络Cox模型预测38种与年龄相关疾病的发病加速风险 | 首次利用相对发病加速关联来表征疾病模式，并开发了OnsetNet神经网络架构用于预测发病加速风险 | NA | 预测与年龄相关疾病的发病加速风险 | 来自英国生物银行的60,396名个体和218,530个结果事件 | 机器学习 | 老年疾病 | NA | 神经网络Cox模型 | 人口统计学、人体测量学、影像学、血液生物标志物特征 | 60,396名个体，218,530个结果事件 | NA | OnsetNet | Harrell's一致性指数(C-index)，Kaplan-Meier曲线，对数秩检验，Schoenfeld残差 | NA |
| 336 | 2026-05-27 |
Hallucination at low radiation dose: Evaluation of two deep-learning reconstruction methods in high-resolution chest CT
2026-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.3087772
PMID:42181036
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研究论文 | 评估两种深度学习重建方法在高分辨率胸部CT中低辐射剂量下的幻觉表现 | 首次系统评估辐射剂量降低对两种深度学习重建算法（DLR1和DLR2）在高分辨率胸部CT中产生幻觉的影响，特别是在接近胸部X射线剂量的极低剂量水平（8%） | NA | 评估低辐射剂量下两种深度学习重建方法在高分辨率胸部CT中产生幻觉的情况 | 胸部CT图像中的间质性肺病病变 | 计算机视觉 | 间质性肺病 | CT | 深度学习重建 | 图像 | 30个图像系列（5名患者 × 3种剂量 × 2种DLR算法） | NA | DLR1, DLR2 | 幻觉评分（5点李克特量表） | NA |
| 337 | 2026-05-26 |
Few-shot learning for highly accelerated 3D time-of-flight MRA reconstruction
2026-02, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70072
PMID:40931540
|
研究论文 | 提出一种基于少样本学习的3D时间飞跃法磁共振血管成像重建方法，以极少的实验获取数据实现高质量重建 | 提出了专为3D TOF-MRA设计的3D变分网络，利用模拟多线圈K空间数据进行预训练，仅用两个单层实验数据集进行微调，解决了高分辨率全脑血管成像数据获取耗时的难题 | 未明确提及局限性，但训练数据仅限于模拟和少量实验数据，可能影响极端临床场景的泛化性 | 开发一种深度学习重建方法，实现高度加速的3D TOF-MRA成像，在极有限原始数据下保持高质量重建和鲁棒泛化 | 3D时间飞跃法磁共振血管成像（TOF-MRA）数据 | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | 磁共振血管成像（MRA）、K空间模拟 | 变分网络 | 复数多线圈K空间数据、幅度图像 | 5名健康志愿者的回顾性欠采样in vivo数据、2名额外受试者的前瞻性欠采样数据 | PyTorch | 3D变分网络 | 重建质量评估（保留细血管、最小伪影）、加速倍数（8倍） | NA |
| 338 | 2026-05-25 |
A comparison of super-resolution microscopy techniques for imaging tightly packed microcolonies of an obligate intracellular bacterium
2026-02, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.13376
PMID:39651611
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研究论文 | 比较五种超分辨率显微镜技术对专性胞内细菌（恙虫病东方体）紧密聚集微菌落的成像效果，并结合深度学习软件Cellpose和Imaris进行3D细胞分割与分析 | 首次系统比较五种超分辨率显微镜技术（标准共聚焦、Airyscan、iSIM、3D-SIM、STED）对专性胞内细菌成像的横向和轴向分辨率，并整合深度学习分割管道进行3D形态分析 | 研究仅比较了实验室可用的五种技术；未涉及其他超分辨率方法（如PALM/STORM），且样本处理成本高、对染料和标记物要求严格 | 评估不同超分辨率显微镜技术对细胞内紧密聚集的专性胞内细菌成像的分辨能力，并优化3D分析流程以揭示细菌形态差异 | 恙虫病东方体（Orientia tsutsugamushi）及其在哺乳动物细胞系中的菌落 | 数字病理学 | 恙虫病 | 超分辨率显微镜（共聚焦、Airyscan、iSIM、3D-SIM、STED） | 深度学习分割模型 | 显微图像（3D荧光图像） | 多种细胞系中培养的细菌菌落（具体数量未说明） | Cellpose, Imaris | Cellpose（通用深度学习分割模型） | 半高全宽（FWHM），细菌检测能力 | 商用软件Imaris处理图像；未提及GPU具体型号 |
| 339 | 2026-05-25 |
Artificial intelligence-powered microscopy: Transforming the landscape of parasitology
2026-02, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.13433
PMID:40492595
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综述 | 综述人工智能在寄生虫学中的应用，主要集中在顶复门、双滴虫门和动基体目寄生虫的显微镜和图像分析 | 总结人工智能在寄生虫学领域的最新进展，并探讨其在填补理解空白和诊断中的潜力 | 缺乏具体实验验证，依赖现有文献分析，且人工智能在生物医学领域的实施面临挑战 | 探讨人工智能如何推动寄生虫学研究和诊断发展，并促进跨学科合作 | 寄生虫学中的显微镜和图像分析，涉及顶复门、双滴虫门和动基体目寄生生物 | 自然语言处理、机器学习 | 寄生虫病 | 显微镜成像、图像分析 | 机器学习和深度学习模型 | 图像 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 340 | 2026-05-25 |
Geometric deep learning for local growth prediction on abdominal aortic aneurysm surfaces
2026-02, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103323
PMID:41330258
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研究论文 | 提出一种SE(3)对称变压器模型，直接在富含局部多物理特征的血管模型表面上预测腹主动脉瘤生长 | 首次使用SE(3)-对称变压器直接在血管表面上进行局部生长预测，保留了血管表面的解剖结构和几何保真度，而非参数化AAA形状 | 样本量较小（113次CTA扫描，24名患者），外部验证集仅7名患者，可能限制泛化能力 | 通过个性化AAA生长预测改进监测策略 | 腹主动脉瘤患者血管表面的局部生长预测 | 机器学习 | 腹主动脉瘤 | 计算机断层扫描血管造影 | 变压器 | CTA扫描图像 | 24名AAA患者的113次CTA扫描（训练），7名AAA患者的25次CTA扫描（外部验证） | PyTorch | SE(3)-对称变压器 | 中位直径误差，准确率 | NA |