深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1515 篇文献，本页显示第 581 - 600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 581 | 2026-02-28 |
MICCAI STS 2024 challenge: Semi-supervised instance-level tooth segmentation in panoramic X-ray and CBCT images
2026-Feb-09, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2026.103986
PMID:41740303
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研究论文 | 本文介绍了MICCAI STS 2024挑战赛，旨在通过半监督学习解决全景X射线和CBCT图像中牙齿实例级分割的数据稀缺问题 | 组织大规模半监督牙齿分割挑战赛，提供包含超过90,000张图像的大型数据集，并证明半监督学习方法在标注数据稀缺情况下能显著超越全监督基线模型 | 挑战赛主要评估提交的算法，未深入探讨所有方法的通用性或在更广泛临床场景中的适用性 | 基准测试并推进半监督学习在医学图像分割中的应用，以解决标注数据稀缺问题 | 牙齿实例级分割 | 数字病理 | NA | 半监督学习 | 深度学习 | 图像 | 超过90,000张2D图像和3D轴向切片，包括2380张OPG图像和330个CBCT扫描 | PyTorch | nnU-Net, SAM | Instance Affinity (IA) 分数, Instance Dice 分数 | NA |
| 582 | 2026-02-28 |
Hyperparameter optimization to enhance the performance of deep learning models for the early detection of invasive turtles in Korea
2026-Feb-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37636-2
PMID:41651916
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研究论文 | 本研究通过超参数优化开发深度学习模型，用于从图像中检测和分类韩国的六种入侵龟类物种 | 将超参数优化（包括优化器选择和超参数调优）应用于入侵龟类的早期检测任务，以提升深度学习模型的性能 | NA | 通过优化深度学习模型的训练设置，提高入侵龟类物种的自动检测和分类性能，以支持早期检测和管理 | 韩国的六种入侵淡水龟类物种 | 计算机视觉 | NA | NA | 目标检测模型 | 图像 | NA | NA | NA | 平均精度均值（mAP@0.5, mAP@0.5:0.95）, 分类准确率 | NA |
| 583 | 2026-02-28 |
High throughput quantitative tracking of Plasmodium falciparum clonal blood stage parasite growth and applications for antimalarial drug discovery
2026-Feb-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.30.691439
PMID:41676625
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研究论文 | 本文开发了一种名为qTRACE的高通量定量追踪方法，结合人工智能模型，用于在单寄生虫分辨率下同时评估抗疟药物的细胞毒性和细胞静态效应 | 开发了qTRACE方法，首次在单寄生虫分辨率下同时评估药物效应，并揭示了青蒿素诱导休眠与复燃之间的因果关系 | 未明确说明方法在非疟原虫系统或更广泛药物筛选中的适用性 | 开发高通量定量追踪方法以评估抗疟药物的全面效应并区分混合种群中的异质性 | 恶性疟原虫克隆血液阶段寄生虫 | 数字病理学 | 疟疾 | 高通量定量追踪、人工智能分析、深度学习分割 | 深度学习 | 无标记活体寄生虫的时间推移图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 584 | 2026-02-28 |
Deep learning to predict left ventricular hypertrophy from the electrocardiogram
2026-Feb-03, Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology
IF:7.9Q1
DOI:10.1093/europace/euag015
PMID:41589068
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，利用心电图和临床变量预测左心室肥厚，并在UK Biobank和SHIP队列中进行了评估 | 采用全卷积网络架构，结合心电图和临床变量预测左心室质量指数，相比之前的方法在AUROC上取得了显著提升（0.97），并进行了外部验证 | 模型在外部验证队列SHIP中的泛化能力有限（AUROC 0.78），可能受临床特征、心电图采集和CMR标注差异的影响 | 开发一种基于深度学习的可扩展筛查工具，用于从心电图预测左心室肥厚 | UK Biobank和SHIP研究中的参与者心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像 | 深度学习模型 | 心电图信号, 临床变量 | UK Biobank 48,835名参与者，其中717名有左心室肥厚；SHIP 1,423名参与者 | NA | 全卷积网络 | AUROC | NA |
| 585 | 2026-02-28 |
Development and validation of a deep learning-based algorithm for quantifying bronchiolitis obliterans in paediatric computed tomography
2026-Feb-01, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf268
PMID:41160488
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的算法，用于在儿科胸部CT上量化闭塞性细支气管炎 | 首次提出使用3D nnU-Net深度学习模型对儿科CT中的闭塞性细支气管炎进行量化，并在不同重建方法、卷积核类型和层厚下展示了良好的鲁棒性 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（86名儿童），且仅针对单一疾病（闭塞性细支气管炎）进行验证 | 开发并验证一种基于深度学习的算法，用于在儿科CT上自动量化闭塞性细支气管炎 | 被诊断为闭塞性细支气管炎的儿科患者及其胸部CT扫描图像 | 数字病理学 | 闭塞性细支气管炎 | CT扫描 | 深度学习 | 3D CT图像 | 86名儿童（39名男性，中位年龄10岁）的CT扫描，包括训练集26例、内部测试4例、外部测试6例、鲁棒性评估22例和对比评估28例 | PyTorch | 3D nnU-Net | Dice相似系数, 灵敏度, 精确度 | 未明确指定，但基于深度学习模型推断可能使用GPU（如NVIDIA系列） |
| 586 | 2026-02-28 |
SMF-DETR: An Efficient Lightweight Detection Transformer for Real-Time Bearing Surface Defect Detection
2026-Feb, Annals of the New York Academy of Sciences
IF:4.1Q1
DOI:10.1111/nyas.70156
PMID:41319189
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研究论文 | 本文提出了一种基于StarNet-MEIS-FDConv-detection transformer的高效轻量级检测算法SMF-DETR，用于实时轴承表面缺陷检测 | 在骨干网络中采用元素级乘法运算实现高维特征映射，引入多尺度边缘信息选择机制和频域动态卷积，在降低计算复杂度的同时提升小缺陷检测能力 | 未明确说明算法在更复杂工业场景或极端光照条件下的鲁棒性 | 开发一种高效轻量的实时轴承表面缺陷检测算法，以解决现有方法精度低、计算复杂和难以部署到边缘设备的问题 | 轴承表面缺陷 | 计算机视觉 | NA | NA | Transformer | 图像 | 自定义轴承缺陷数据集、公开轴承缺陷检测数据集和PASCAL VOC数据集 | NA | DETR | mAP@50, 准确率, FPS | 桌面系统和嵌入式RK3588平台 |
| 587 | 2026-02-28 |
Ultrasound of lung parenchyma-current state and future
2026-Feb-01, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf288
PMID:41330697
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综述 | 本文综述了胸部超声在评估肺实质方面的当前应用、诊断局限性及未来发展 | 探讨了深度学习在增强胸部超声辅助诊断中的新兴应用潜力，并强调了COVID-19大流行如何扩展了肺实质超声从诊断到监测的范围 | 缺乏关于能力评估和教育的共识 | 为读者提供胸部超声在肺实质评估中的当前使用和诊断局限性的重点概述，并展望未来发展 | 肺实质 | 数字病理学 | 肺癌 | 胸部超声 | 深度学习 | 超声图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 588 | 2026-02-28 |
Chemistry-informed deep learning model for predicting stereoselectivity and absolute configuration in asymmetric hydrogenation
2026-Feb, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-025-00920-8
PMID:41350458
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于反应机制的深度学习模型ChemAHNet，用于预测烯烃不对称氢化中的立体选择性和绝对构型 | ChemAHNet通过三个结构感知模块，首次实现了对具有两个前手性位点的烯烃不对称氢化反应中立体选择性和绝对构型的同步预测，且仅需简化分子输入行条目系统输入，无需预定义描述符 | 未明确提及具体局限性 | 开发一种化学信息化的深度学习模型，以克服现有模型在预测烯烃不对称氢化反应立体选择性和绝对构型方面的限制 | 烯烃不对称氢化反应，涉及多种催化剂和底物 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 简化分子输入行条目系统 | NA | NA | Chemistry-Informed Asymmetric Hydrogenation Network | NA | NA |
| 589 | 2026-02-28 |
Large-scale automated measurement and genetic parameters analysis of early-life myofiber characteristics in broilers
2026-Feb, Poultry science
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.psj.2025.106293
PMID:41456401
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研究论文 | 本研究利用全玻片成像和深度学习工具，大规模自动测量了1032只肉鸡早期肌纤维特征，并分析了其遗传参数 | 首次大规模自动化量化肉鸡肌纤维特征，并估计其遗传参数，揭示了肌纤维数量与横截面积之间的强负遗传相关性 | 研究仅针对早期肉鸡，未涉及成年阶段；样本量虽大但可能受品种限制 | 量化肉鸡肌纤维特征并分析其遗传参数，以促进肉鸡育种中肉产量和质量的平衡改良 | 1032只肉鸡的胸大肌和腓肠肌 | 数字病理学 | NA | 全玻片成像 | 深度学习 | 图像 | 1032只肉鸡 | NA | NA | NA | NA |
| 590 | 2026-02-28 |
Explainable AI-assisted hybrid self-organising maps and deep learning algorithms for detecting pistachio adulteration with peas
2026-Feb, Food additives & contaminants. Part A, Chemistry, analysis, control, exposure & risk assessment
DOI:10.1080/19440049.2025.2597288
PMID:41542878
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研究论文 | 本研究开发了一种可解释的AI辅助混合自组织映射和深度学习算法，用于检测开心果中掺入豌豆的掺杂情况 | 创新性地结合了无监督学习的自组织映射和有监督学习的卷积神经网络，将高维光谱数据转换为二维图像进行直观分析和分类 | NA | 检测开心果中掺入豌豆的掺杂情况 | 开心果和豌豆的混合物 | 计算机视觉 | NA | 拉曼光谱分析 | CNN, SOM | 光谱数据, 图像 | 18,000个实验室数据点，覆盖0%至60%掺杂比例的样本 | NA | 4层CNN架构 | 准确率 | NA |
| 591 | 2026-02-12 |
Deep learning for asymmetric catalysis
2026-Feb, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-026-00954-6
PMID:41667781
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 592 | 2026-02-28 |
Deep learning-based PSMA PET segmentation repeatability: A post-hoc analysis of a single-center, prospective, test-retest trial
2026-Feb, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02137-1
PMID:41166032
|
研究论文 | 本研究通过事后分析，量化了基于深度学习的PSMA PET分割模型在转移性前列腺癌患者中的测试-再测试可重复性，并评估了模型在不同示踪剂间的性能 | 首次在单中心前瞻性测试-再试验中，系统评估了AI衍生的PSMA PET成像生物标志物（特别是PSMA阳性肿瘤体积）在相同和不同示踪剂条件下的可重复性，为PSMA PET/CT反应评估标准（RECIP 1.0）的临床应用提供了实证依据 | 样本量较小（仅17例患者），且为单中心研究，可能限制结果的普遍性；模型仅在两种PSMA示踪剂上测试，未涵盖其他示踪剂或更广泛的临床场景 | 量化AI驱动的PSMA PET成像生物标志物的受试者级测试-再测试可重复性，并评估分割模型在不同PSMA示踪剂间的性能 | 转移性前列腺癌（mPCa）患者 | 数字病理学 | 前列腺癌 | PET成像（使用[68 Ga]Ga-PSMA-11和[18F]F-PSMA-1007示踪剂） | 深度学习模型 | PET扫描图像 | 17例转移性前列腺癌患者（9例为相同示踪剂组，8例为不同示踪剂组） | NA | NA | 可重复性系数, 阳性预测值 | NA |
| 593 | 2026-02-28 |
ADFC-ATP: Attention-Guided Dual-View Fusion and Contrastive Pretraining for Robust Aquatic Toxicity Prediction
2026-Feb, Journal of cellular and molecular medicine
IF:4.3Q2
DOI:10.1111/jcmm.71067
PMID:41735233
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研究论文 | 提出了一种名为ADFC-ATP的框架，通过注意力引导的双视图融合和对比预训练来提升水生毒性预测的鲁棒性和可解释性 | 整合了双视图分子图融合与基于NT-Xent损失的对比拓扑学习，在预训练中使用结构图增强提升鲁棒性，并采用自适应注意力融合机制动态结合预训练图嵌入和指纹相似度指标 | 研究主要基于四个鱼类毒性数据集，在其他水生生物或更广泛污染物上的泛化能力有待进一步验证 | 开发一种鲁棒、可解释且计算高效的工具，用于预测新兴水生污染物的毒性，以补充传统实验室测试 | 化学污染物分子 | 机器学习 | NA | 分子图表示学习 | 图神经网络 | 分子图数据 | 四个鱼类毒性数据集 | PyTorch | 图注意力编码器，图卷积网络 | AUC | NA |
| 594 | 2026-02-28 |
A semi-mechanistic modeling strategy for infectious diseases forecasting: Error correction and probabilistic prediction
2026-Feb, Biosafety and health
IF:3.5Q1
DOI:10.1016/j.bsheal.2025.12.002
PMID:41743031
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研究论文 | 本文提出了一种结合动态建模与统计方法的半机制模型，用于传染病预测中的误差校正和概率预测 | 开发了一种新型混合方法，通过量化回归长短期记忆网络校正动态预测误差，并生成概率预测，显著提升了长期预测性能和可解释性 | 未明确提及具体局限性 | 提高传染病预测的准确性和可靠性，为公共卫生干预提供更有效的决策支持 | 美国多州的COVID-19疫情数据 | 机器学习 | 传染病 | 量化回归长短期记忆网络 | QRLSTM | 移动性和环境数据 | NA | NA | QRLSTM | 预测误差减少百分比 | NA |
| 595 | 2026-02-28 |
Topological data analysis and topological deep learning beyond persistent homology: a review
2026-Feb, Artificial intelligence review
IF:10.7Q1
DOI:10.1007/s10462-025-11462-w
PMID:41743488
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综述 | 本文全面综述了超越持久同调的拓扑数据分析与拓扑深度学习方法 | 系统性地总结了超越持久同调的多种拓扑工具，包括持久拓扑拉普拉斯算子、层理论、梅耶拓扑等，并讨论了针对不同输入数据（如点云、流形数据、三维空间曲线）的拓扑工具选择策略 | 作为一篇综述文章，主要局限在于未提出新的原创方法，而是对现有方法进行系统性梳理和评述 | 旨在全面回顾和梳理超越持久同调的拓扑数据分析与拓扑深度学习方法及其应用 | 拓扑数据分析与拓扑深度学习的理论方法、工具及其在科学、工程、医学和工业等领域的应用 | 机器学习 | NA | 拓扑数据分析，持久同调，持久拓扑拉普拉斯算子，持久德拉姆上同调，持久霍奇拉普拉斯算子 | NA | 点云数据，序列数据，流形数据，三维空间嵌入曲线，带非几何信息的数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 596 | 2026-02-27 |
Enhanced Visualization of Intracranial Cortical Arteries Using Deep Learning Reconstruction in Vessel Wall MR Imaging
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.tn.2025-0091
PMID:41285511
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研究论文 | 本研究评估了深度学习重建在血管壁成像中用于可视化包括皮质动脉在内的整个脑动脉系统的效用 | 首次将深度学习重建技术应用于高分辨率血管壁成像，以改善颅内皮质动脉的可视化 | 样本量较小（仅17名患者），且研究未涉及长期临床结果验证 | 评估深度学习重建在血管壁磁共振成像中对脑动脉系统可视化质量的提升效果 | 颅内动脉系统，包括颈内动脉、椎动脉、基底动脉及主要脑动脉的第1至4段皮质动脉 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 3D T1加权CUBE血管壁成像 | 深度学习重建模型 | 磁共振图像 | 17名患者 | NA | NA | 信噪比, 对比噪声比, 定性图像质量评分（4分制） | NA |
| 597 | 2026-02-27 |
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
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种结合短TR采集和深度学习重建的磁共振血管成像技术，用于烟雾病患者的颅内动脉可视化 | 结合优化的短TR采集与深度学习重建，实现了扫描时间减少约50%的同时保持或提升图像质量 | 患者样本量较小（仅3例烟雾病患者），需要更大规模研究验证临床适用性 | 开发一种扫描时间更短、图像质量相当的磁共振血管成像技术，用于颅内动脉评估 | 健康志愿者（10名）和烟雾病患者（3名）的颅内动脉 | 医学影像 | 烟雾病 | 3D TOF磁共振血管成像，短TR采集，变密度泊松圆盘采样 | 深度学习 | 磁共振图像 | 10名健康志愿者和3名烟雾病患者 | NA | 展开式深度学习重建 | 信噪比，对比噪声比，图像质量评分（3分制） | NA |
| 598 | 2026-02-27 |
Quality of Head and Neck Diffusion-weighted MR Imaging Using a Combination of the Periodically Rotated Overlapping Parallel Lines with Enhanced Reconstruction (PROPELLER) Sequence and Deep Learning Reconstruction
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.2025-0058
PMID:41548899
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研究论文 | 本研究评估了结合PROPELLER序列与深度学习重建的头颈部扩散加权磁共振成像质量 | 首次将PROPELLER-DWI与深度学习重建技术结合，并系统比较了不同重建强度下的成像效果 | 样本量较小（仅10名健康成人），未涉及患者群体，且仅使用单一MRI设备 | 提升头颈部扩散加权磁共振成像的图像质量 | 健康成年人的头颈部磁共振图像 | 医学影像处理 | NA | 扩散加权磁共振成像，PROPELLER序列，单次激发平面回波成像 | 深度学习重建模型 | 磁共振图像 | 10名健康成年人（8男2女） | NA | NA | 信噪比，对比度比，表观扩散系数图的变异系数，整体图像质量，几何畸变程度，磁敏感伪影 | 3特斯拉MRI系统（Discovery MR750w） |
| 599 | 2026-02-27 |
Mechanism of Ag+-Induced Folding of a Bacterial Peptide from Replica-Exchange Molecular Simulations
2026-Feb-26, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.6c00044
PMID:41666260
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研究论文 | 本文通过原子模拟和实验研究了细菌肽B1在银离子诱导下的折叠机制 | 结合质谱、NMR、DFT参数化、副本交换模拟和深度学习，首次全面映射了银离子如何塑造B1肽的折叠景观和途径 | 研究聚焦于B1肽片段，可能无法完全代表完整SilE蛋白的行为；模拟和实验条件可能与体内环境存在差异 | 探究银离子诱导的蛋白质折叠机制，特别是细菌银抗性相关肽的结构变化 | 来自细菌银抗性蛋白SilE的B1肽片段 | 计算生物学 | NA | 质谱, NMR, DFT, 副本交换分子动力学模拟, 深度学习 | 深度学习 | 分子模拟数据, 实验光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 600 | 2026-02-27 |
Fully automated segmentation of foot bones using machine learning and convolutional neural networks
2026-Feb-26, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987)
DOI:10.1177/02841851261422700
PMID:41744440
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研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络的完全自动化足部骨骼分割方法，并评估其在CT图像上的性能 | 开发了一种定制化和优化的三维U-Net结构，用于完全自动化的足部骨骼分割，无需人工干预 | 在较小脚趾的中段和远端趾骨上表现较低，且样本量相对较小（仅50个CT扫描） | 实现并验证一种完全自动化的足部骨骼分割方法，以提高诊断准确性和效率 | 足部骨骼，包括后足、中足、大脚趾、籽骨和近端趾骨等结构 | 计算机视觉 | NA | 计算机断层扫描 | CNN | 三维CT图像 | 50个CT扫描，其中48个用于训练，2个用于测试 | NA | 三维U-Net | Dice系数, IoU | NA |