深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1474 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 | 2026-03-05 |
Early outcome-prediction with an automated EEG background trend in hypothermia-treated newborns with encephalopathy
2026-Feb, Pediatric research
IF:3.1Q1
DOI:10.1038/s41390-025-04193-9
PMID:40523949
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的自动化连续脑电图背景趋势（BSN）在低温治疗的缺氧缺血性脑病新生儿中早期预测预后的准确性 | 首次在完全接受低温治疗的新生儿队列中应用BSN趋势，并证明其在出生后6-12小时即可高度预测长期预后 | 研究样本量相对较小（85名婴儿），且为单区域队列研究 | 评估自动化脑电图背景趋势（BSN）在低温治疗的缺氧缺血性脑病新生儿中的早期预测准确性 | 85名接受低温治疗的疑似缺氧缺血性脑病新生儿 | 数字病理学 | 新生儿缺氧缺血性脑病 | 脑电图（EEG），振幅整合脑电图（aEEG） | 深度学习 | 脑电图信号 | 85名婴儿 | NA | NA | AUC, 阳性预测值 | NA |
| 582 | 2026-02-03 |
Single‑center weakly supervised deep learning prediction of KRAS, NRAS, BRAF, and HER2 status in colorectal cancer from histopathology images using internal cross‑validation
2026-Feb-01, Cancer cell international
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s12935-026-04211-8
PMID:41622176
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 583 | 2026-02-26 |
Correction: Deep learning-based image enhancement for improved black blood imaging in brain metastasis
2026-Feb-24, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-026-12348-3
PMID:41733645
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 584 | 2026-03-03 |
Exploration of Novel Chemical Spaces to Discover JAK1 Inhibitors: An Ensemble Docking-Guided Deep Learning Approach
2026-Feb-24, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c10773
PMID:41768660
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研究论文 | 本研究开发了一种结合集成对接引导的深度学习虚拟筛选框架，用于从大规模化合物库中探索新型化学空间，以发现高选择性的JAK1抑制剂 | 将蛋白质构象多样性（通过八个高分辨率晶体结构捕获）明确整合到可扩展的深度学习虚拟筛选框架中，实现了对超过11亿化合物的高效探索，并发现了大量与已知JAK1抑制剂骨架不同的新型化学型 | 研究主要基于计算虚拟筛选和对接分析，尚未进行实验验证以确认候选化合物的实际活性和选择性 | 克服现有JAK抑制剂（如托法替尼和鲁索替尼）因骨架局限导致的亚型选择性差、JAK3交叉反应性和剂量限制性毒性等问题，通过探索新型化学空间开发更具选择性的JAK1抑制剂 | Janus激酶1（JAK1）的ATP结合口袋及其抑制剂 | 药物发现，计算化学 | 自身免疫性疾病，炎症性疾病，肿瘤 | 集成分子对接，深度学习虚拟筛选 | 深度神经网络（DNN）分类器 | 化合物结构数据（SMILES等），蛋白质晶体结构数据 | 超过11亿个来自ZINC数据库的商业可用化合物 | NA | NA | 对接分数，活性阈值通过率（57%的候选物在所有受体构象中均超过阈值），新型化学型数量（7652个独特骨架） | NA |
| 585 | 2026-03-03 |
Pairwise Neural Networks for Ranking Molecular Structures Based on Properties
2026-Feb-24, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.6c00717
PMID:41768715
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研究论文 | 本文开发了一种基于孪生网络和成对学习的深度学习模型，用于根据分子性质对分子结构进行排序 | 采用孪生网络和成对学习进行分子排序，在预测绝对能量性质方面优于标准点回归方法，并验证了该方法在预训练Transformer骨干网络上的鲁棒性 | 对于衍生性质（如HOMO-LUMO能隙）或非能量性质（如偶极矩），传统点回归方法仍更有效 | 加速分子发现与设计，通过机器学习预测分子性质并实现高效筛选 | 分子结构 | 机器学习 | NA | 量子化学计算，机器学习 | 孪生网络，Transformer | 分子结构数据 | QM7x和QO2Mol数据集 | NA | Siamese architecture, Uni-Mol | NA | NA |
| 586 | 2026-03-03 |
How to Train Custom Cell Segmentation Models Using Cell-APP
2026-Feb-20, Bio-protocol
IF:1.0Q3
DOI:10.21769/BioProtoc.5618
PMID:41769259
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Cell-APP的工具，用于自动化生成透射光细胞分割模型的训练数据，并提供了使用该工具训练自定义细胞分割模型的逐步协议 | 开发了Cell-APP工具，通过结合荧光图像和提示式深度学习模型SAM，自动化生成高质量的细胞分割训练数据，解决了手动标注耗时的问题 | 需要配对的透射光和荧光图像，且荧光图像中的每个细胞必须具有完整且空间上独立的信号，这限制了其应用范围 | 自动化生成细胞分割模型的训练数据，以加速细胞生物学中的显微镜分析 | HeLa、U2OS、HT1080和RPE-1细胞 | 数字病理学 | NA | 显微镜成像、荧光成像、透射光成像 | 深度学习模型 | 图像 | HeLa、U2OS、HT1080和RPE-1细胞的延时电影数据 | NA | SAM | 空间和时间一致性 | NA |
| 587 | 2026-03-03 |
Computational approaches for RNA structure prediction and design
2026-Feb-18, Cell reports. Physical science
DOI:10.1016/j.xcrp.2026.103097
PMID:41769665
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综述 | 本文综述了计算RNA结构预测和设计领域的最新进展，特别是深度学习方法的变革性影响 | 概述了深度学习如何超越传统同源性和建模方法，显著提高RNA结构预测准确性，并介绍了基于多序列比对、无多序列比对以及通用模型等策略 | NA | 综述计算RNA结构预测和设计的方法进展，并探讨当前挑战和未来方向 | RNA的三维结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | NA | 序列数据（多序列比对、单序列） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 588 | 2026-03-03 |
Entropy Production in Non-Gaussian Active Matter: A Unified Fluctuation Theorem and Deep Learning Framework
2026-Feb-13, Physical review letters
IF:8.1Q1
DOI:10.1103/y94p-4qcz
PMID:41765831
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研究论文 | 本文提出了一个用于推导非高斯活性物质系统中熵产生率的通用理论框架，并引入了基于深度学习的高效计算方法 | 提出了适用于非高斯活性涨落的熵产生分解公式和涨落定理，并创新性地结合深度学习技术（Lévy评分）进行高效计算 | 研究主要基于稳态条件，虽然可扩展至任意初始状态，但未讨论具体非稳态过程的适用性 | 建立活性物质系统中非平衡热力学行为的统一分析框架和计算工具 | 活性物质系统，特别是受非高斯活性涨落驱动的系统 | 机器学习 | NA | 概率流等价技术，深度学习 | 深度学习模型 | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 589 | 2026-03-03 |
UCSF RMaC: University of California San Francisco 3D Multi-Phase Renal Mass CT Dataset with Tumor Segmentations
2026-Feb-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.02.11.26346096
PMID:41728332
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研究论文 | 本文介绍了UCSF RMaC数据集，一个包含831个多期相3D CT检查的肾肿瘤数据集，用于支持深度学习模型在肾肿瘤亚型分类和分级预测中的研究 | 提供了大规模、多样化的多期相3D肾肿瘤CT数据集，包含肿瘤轮廓或边界框标注、病理结果和患者元数据，旨在改善模型性能并强化评估集 | 未提及模型性能的具体限制，但暗示现有方法在肾肿瘤亚型区分和分级预测上效果不一，需要更大数据集来提升 | 通过提供大规模数据集，促进深度学习、放射组学和纹理分析在肾肿瘤亚型分类及分级预测中的应用研究 | 肾肿瘤，特别是良性嗜酸细胞瘤、透明细胞肾细胞癌（RCC）以及低级别与高级别RCC | 数字病理学 | 肾癌 | 多期相3D CT成像 | NA | 3D CT图像 | 831个多期相3D CT检查，每个检查包含最多三个对比增强CT期相 | NA | NA | NA | NA |
| 590 | 2026-03-03 |
Working face status detection in coal mine based on YOLOv8-EST
2026-Feb-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35452-2
PMID:41656345
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研究论文 | 本文提出了一种基于改进YOLOv8的YOLOv8-EST算法，用于煤矿工作面的状态检测 | 在YOLOv8网络中引入Swin Transformer模块以增强特征提取能力；改进GELU激活函数为GELUS以降低计算复杂度；使用深度学习网络生成相对位置编码以捕获更复杂的空间关系；引入EMA注意力机制以关注输入图像的重要区域 | 算法在真实煤矿工作面自采集的CM数据集上进行验证，但未提及数据集的公开性、规模多样性或与其他公开数据集的对比 | 在有限的计算资源下，实现煤矿工作面状态的实时、高效、准确检测，以提高生产安全与效率 | 煤矿工作面的状态 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，目标检测 | CNN, Transformer | 图像 | 自采集的真实煤矿工作面CM数据集（具体数量未提及） | NA | YOLOv8, Swin Transformer | 检测精度，效率 | 煤矿工作面有限的计算资源 |
| 591 | 2026-03-03 |
Abnormal Driving Pattern Detection from GPS Trajectories Using Vision Transformer
2026-Feb-06, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-8653475/v1
PMID:41674834
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研究论文 | 本文提出了一种基于Vision Transformer的驾驶模式检测方法，通过GPS轨迹分析来分类正常与异常驾驶行为 | 引入了二进制网格图像表示驾驶轨迹的空间结构，并首次将Vision Transformer应用于驾驶模式检测问题 | 未明确讨论模型对复杂天气或交通条件变化的适应性，以及数据隐私问题 | 开发一种有效的驾驶模式检测方法，以提升道路安全和认知健康评估 | GPS轨迹数据表示的驾驶行为 | 计算机视觉 | NA | GPS轨迹分析 | Transformer | 图像（二进制网格图像） | NA | NA | Vision Transformer (ViT) | F1分数 | NA |
| 592 | 2026-03-03 |
ASPECT: Alternative Splicing Event Classification with Transformers
2026-Feb-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.04.700904
PMID:41684940
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研究论文 | 本文提出了一种基于DNABERT-2和BPE分词器的替代剪接事件分类框架ASPECT，用于区分多种剪接事件类型 | 利用DNABERT-2模型结合BPE分词处理基因组序列，能够捕获更广泛的调控上下文信息，超越传统方法对短序列窗口的依赖 | 未明确说明模型在处理非典型或罕见剪接事件时的泛化能力，且训练数据可能主要基于规范剪接事件 | 开发一个高性能的替代剪接事件分类工具，以促进对剪接调控在健康和疾病中作用的全面理解 | 替代剪接事件，特别是TCGA BRCA癌症相关剪接事件 | 自然语言处理 | 乳腺癌 | 基因组序列分析 | Transformer | 基因组序列 | NA | PyTorch | DNABERT-2 | AUC, F1-score, accuracy | NA |
| 593 | 2026-03-03 |
Automated Ventricle Assessment via Three-dimensional Anatomical Reconstruction (AVA-TAR): a computational toolkit for autonomous lateral ventricle assessment in preclinical hydrocephalus models
2026-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.02.703412
PMID:41676469
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研究论文 | 本研究开发并内部验证了一种深度学习模型，用于自动分割啮齿动物脑部MRI中的侧脑室，实现3D重建、形态学分析和脑室扩大检测 | 提出了一种基于U-Net++和EfficientNet-B1编码器的深度学习工具，首次实现了啮齿动物脑部MRI中侧脑室的自动化分割和形态学分析，并打包为公开可用的应用程序 | 模型训练主要基于形态学正常的样本，可能对异常形态的泛化能力有限；样本数量相对较少（307个），且内部验证未涉及外部独立数据集 | 开发一个自动化工具，用于临床前脑积水模型中侧脑室的评估，提高研究效率和准确性 | 啮齿动物（大鼠和小鼠）的脑部MRI图像 | 数字病理学 | 脑积水 | 磁共振成像 | 深度学习 | 图像 | 307个啮齿动物脑部MRI（262只大鼠，45只小鼠） | NA | U-Net++, EfficientNet-B1 | Dice系数, IoU, Hausdorff指数, Pearson相关系数, 类内相关系数 | NA |
| 594 | 2026-03-03 |
Single-cell Multiome Analysis of Chromatin State and Transcriptome in the Human Basal Ganglia
2026-Feb-03, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.03.703645
PMID:41684930
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研究论文 | 本研究通过单细胞多组学分析，构建了人类基底神经节中组蛋白修饰和转录组的首个图谱，揭示了细胞类型特异性的基因调控网络 | 首次在人类基底神经节中结合单细胞组蛋白修饰和转录组数据进行多组学分析，并整合空间转录组数据揭示表观基因组景观的区域异质性 | 研究主要基于神经典型成年人类供体，可能未涵盖疾病状态或发育阶段的变异 | 理解基底神经节细胞类型身份和功能的基因调控程序，以解释疾病相关的非编码变异 | 人类基底神经节的八个区域细胞 | 生物信息学 | 神经精神疾病 | 单细胞多组学分析，组蛋白修饰分析，转录组分析，MERFISH空间转录组学 | 深度学习模型 | 单细胞组蛋白修饰数据，转录组数据，空间转录组数据 | 来自神经典型成年人类供体的八个基底神经节区域 | NA | NA | NA | NA |
| 595 | 2026-03-03 |
Interpretable Deep Learning for OCT-Based Diagnosis of Vitreoretinal Lymphoma Versus Uveitis
2026-Feb-02, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.15.2.30
PMID:41746131
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研究论文 | 开发并验证了一种可解释的深度学习模型，用于基于光学相干断层扫描（OCT）图像区分玻璃体视网膜淋巴瘤（VRL）与非感染性葡萄膜炎（NIU） | 结合了梯度加权类激活映射（Grad-CAM）的可解释深度学习模型，能够可视化区分VRL与NIU的病理OCT特征 | 样本量较小（VRL 45例，NIU 52例），且为横断面研究，可能限制模型的泛化能力 | 开发一种可解释的深度学习模型，用于基于OCT图像对VRL与NIU进行自动分类 | 玻璃体视网膜淋巴瘤（VRL）患者与非感染性葡萄膜炎（NIU）患者 | 数字病理学 | 眼部疾病 | 光学相干断层扫描（OCT）成像 | CNN | 图像 | 97名患者（VRL 45例，NIU 52例） | NA | 自定义深度卷积神经网络 | AUROC, AUPRC, 准确率, F1分数, 精确率, 灵敏度, 特异性, kappa | NA |
| 596 | 2026-03-03 |
Artificial intelligence for breast cancer prevention: the vision ahead
2026-Feb, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-12036-8
PMID:41060416
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综述 | 本文探讨了人工智能在乳腺癌预防中的应用前景，特别是在乳腺影像筛查和风险分层方面的潜力 | 强调了人工智能不仅可用于提高筛查效率（如提升检出率和减少工作量），还能支持一级（真正）预防，通过整合网络工具、移动应用和可穿戴设备促进健康生活方式 | 文章主要基于现有研究和愿景展望，缺乏具体实施案例或长期效果数据，且未详细讨论技术集成中的实际障碍 | 旨在阐述人工智能如何助力乳腺癌的一级和二级预防，并推动放射科医生在预防策略中发挥更积极的作用 | 乳腺癌预防策略，包括筛查程序和生活方式干预 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 人工智能，深度学习，放射组学 | 深度学习模型 | 乳腺影像数据（如乳腺X线摄影），健康行为数据 | NA | NA | NA | 癌症检出率提升（超过25%），阅读工作量减少（超过40%） | NA |
| 597 | 2026-03-03 |
A Deep Neural Network Based on Two-Stage Training for Estimating Heart Rate Variability From Camera Videos
2026-Feb, Health care science
DOI:10.1002/hcs2.70047
PMID:41767171
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研究论文 | 本文提出了一种基于两阶段训练的深度神经网络方法，通过摄像头视频非接触式估计心率变异性 | 采用面部网格分割结合基于Transformer的神经网络进行信号滤波，并利用大规模合成数据进行预训练以提高HRV估计精度 | 未明确说明实际应用场景中的环境干扰处理及跨人群泛化能力验证 | 提高非接触式设备检测心率变异性的准确性，拓展HRV评估场景 | 通过摄像头视频获取的人体面部生理信号 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 摄像头视频采集 | 深度神经网络, Transformer | 视频 | 100万合成数据点预训练，结合公开数据集与自建数据集进行任务训练 | NA | Transformer | 准确率, 均方根误差, 相关性指数 | NA |
| 598 | 2026-03-02 |
AI Algorithms in the Pharmaceutical Environment: Poster presented at PDA Microbiology Conference 2025
2026-Feb-28, PDA journal of pharmaceutical science and technology
DOI:10.5731/pdajpst.2026.26122
PMID:41763722
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会议海报 | 本文探讨了在制药环境中，AI算法（特别是深度学习）如何改进微生物识别，尤其是通过一个自动霉菌识别的案例研究 | 提出利用深度学习替代传统的参数化算法，以解决细菌和真菌物种区分困难的问题，并强调构建鲁棒训练数据集的方法 | 未提及具体实验数据或模型性能的详细评估，可能缺乏实证验证 | 探索经典算法的局限性、AI驱动方法的优势以及构建鲁棒训练数据集的方法，以提升模型性能 | 制药行业中的微生物识别，特别是细菌和真菌物种 | 计算机视觉 | NA | 图像分析，深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 599 | 2026-03-02 |
Deep Learning-Enhanced Biomarker Interpretation on Cytology Cell Blocks - Foundations and Emerging Opportunities in Spatial Pathobiology
2026-Feb-26, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2026.02.004
PMID:41763533
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综述 | 本文综述了深度学习在细胞学细胞块生物标志物解释中的应用及其在空间病理生物学中的新兴机遇 | 提出了深度学习辅助的细胞块生物标志物解释，以提高可重复性、减少观察者间差异，并实现空间肿瘤-免疫相互作用的定量评估 | NA | 探讨人工智能在细胞学细胞块生物标志物解释中的应用，并展望其在空间病理生物学和精准肿瘤学中的未来方向 | 细胞学细胞块标本 | 数字病理学 | 恶性肿瘤 | 免疫组织化学分析 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 600 | 2026-03-02 |
Artificial Intelligence and the Discovery of Antibiotics: Reinventing with Opportunities, Challenges, and Clinical Translation
2026-Feb-23, Antibiotics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/antibiotics15020233
PMID:41750530
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综述 | 本文综述了人工智能在加速和优化抗生素发现过程中的作用，包括虚拟筛选、药代动力学优化、耐药机制预测和抗菌肽设计 | 强调了人工智能与合成生物学、纳米技术和多组学数据的协同作用，作为下一代抗菌方法（如个性化治疗和预测性管理）的核心组成部分 | 存在数据不足、算法偏见以及研究与临床应用之间的转化鸿沟等问题 | 探讨人工智能在发现新抗生素和应对抗菌素耐药性方面的应用 | 小分子抗生素和抗菌肽 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习, 深度学习, 自然语言处理, 生成模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |