深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1546 篇文献，本页显示第 621 - 640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 621 | 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
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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 |
| 622 | 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
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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 |
| 623 | 2026-04-04 |
AI-Driven Biomarker Discovery in Motor-Related Neurodegenerative Diseases
2026-Mar-25, CNS & neurological disorders drug targets
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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 |
| 624 | 2026-04-04 |
Nonparametric estimation of conditional survival function with time-varying covariates using DeepONet
2026-Mar-24, Lifetime data analysis
IF:1.2Q2
DOI:10.1007/s10985-026-09700-6
PMID:41874787
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研究论文 | 本文提出了一种使用DeepONet进行条件生存函数非参数估计的方法，以处理时变协变量的复杂长期效应 | 利用DeepONet架构非参数地估计条件生存函数，放松了传统生存模型中比例风险和时变协变量瞬时效应等限制性假设 | 未明确提及计算复杂度或模型可解释性方面的限制 | 开发一种灵活的生存分析方法，以捕捉时变协变量的非瞬时和长期效应 | 生存数据，特别是包含时变协变量和删失数据的场景 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DeepONet | 生存数据 | NA | NA | DeepONet | 集成Brier分数 | NA |
| 625 | 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
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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 |
| 626 | 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
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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 |
| 627 | 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
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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 |
| 628 | 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
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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 |
| 629 | 2026-04-04 |
AI-Assisted Pneumonia Detection, Localisation and Report Generation from Chest X-rays
2026-Mar-23, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.03.20.26348879
PMID:41929300
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的全流程计算机辅助诊断系统，用于从胸部X光片中检测、定位肺炎并生成结构化报告 | 利用本地大型语言模型对放射学报告进行重新标注，显著提高了肺炎标签的敏感性和与人工标注的一致性，并构建了迄今为止最大的公开胸部X光片复合数据集 | Grad-CAM定位的F1分数仅为中等水平（52.9%），表明在病灶定位精度方面仍有改进空间 | 开发一个集肺炎检测、定位和报告生成为一体的计算机辅助诊断系统，以克服现有深度学习模型在泛化性和可解释性方面的局限 | 胸部X光片 | 计算机视觉 | 肺炎 | 深度学习，大型语言模型，梯度加权类激活映射 | CNN | 图像，文本（放射学报告） | 922,634张胸部X光片（来自公开数据集） | NA | DenseNet-121 | 敏感性，精确度，F1分数 | NA |
| 630 | 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 |
| 631 | 2026-04-04 |
ICP-WAVES: Intracranial Pressure Waveform Analysis and Visualization for Enhanced Signal Processing
2026-Mar-03, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2026.3669377
PMID:41774667
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研究论文 | 本文介绍了一种基于Transformer的基础模型，用于分析颅内压波形，并通过SVM分类器对波形形态进行分类，同时开发了图形用户界面以增强临床决策支持 | 首次将Transformer基础模型应用于颅内压波形分析，实现了对复杂时间动态的捕捉，并开发了交互式可视化工具以支持实时临床分析 | 模型在1-peak compliant波形分类上的准确率仅为77.5%，且数据集规模有限，可能影响泛化能力 | 开发一种能够分析颅内压波形形态以评估脑顺应性的深度学习系统 | 颅内出血患者和脑室外引流患者的颅内压波形数据 | 数字病理学 | 颅内出血 | 生理波形数据分析 | Transformer, SVM | 生理波形数据 | 190名颅内出血患者和23名脑室外引流患者，共标注8406个ICP脉冲 | NA | Transformer基础模型 | AUC, 混淆矩阵, 准确率 | NA |
| 632 | 2026-04-04 |
A Self-Supervised Foundation Model Based on Three-Dimensional Chest CT Scans for Lung Cancer Diagnosis and Prognosis Prediction
2026-Mar, Radiology. Imaging cancer
DOI:10.1148/rycan.250360
PMID:41718531
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研究论文 | 本研究开发了一种基于三维胸部CT扫描的自监督基础模型，用于肺癌的诊断和预后预测 | 提出了一种名为UCLIF的自监督胸部CT基础模型，通过对比掩码图像建模任务进行预训练，并在多中心数据集上微调，用于肺癌的组织学亚型分类、分期、生存和复发预测，性能优于主流深度学习和机器学习算法 | 研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚；模型在特定时间段（1958年至2019年）的数据上训练，可能无法完全代表最新临床实践 | 开发并评估一个基于三维胸部CT的自监督基础模型在肺癌临床任务中的性能 | 肺癌患者的胸部CT扫描图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 三维胸部CT扫描 | 自监督学习基础模型 | 三维医学图像 | 预训练使用33,901例三维胸部CT扫描，下游评估包含656名患者 | NA | UCLIF（Unified CT-Based Lung Cancer Imaging Foundation） | 准确率, 敏感度, 特异度, AUC | NA |
| 633 | 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
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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 |
| 634 | 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 |
| 635 | 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
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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 |
| 636 | 2026-04-01 |
Fluorescence Machine Vision-Based Rapid Quantitative Characterization of Microplastics
2026-Mar-31, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.6c00407
PMID:41830590
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研究论文 | 本研究开发了一种基于荧光显微成像和YOLO v11深度学习模型的微塑料快速定量检测方法，并构建了名为FluoPlastVision的商业化AI辅助检测平台 | 采用香豆素6（C6）进行稳定广谱染色获得高质量图像数据，并在YOLO v11模型中引入轻量级注意力机制以增强模型鲁棒性和准确性 | 未明确说明模型在复杂环境样本或不同染色条件下的泛化能力，也未提供与其他先进方法的直接对比数据 | 开发一种快速、低成本、高精度的微塑料定量检测技术 | 经香豆素6染色的微塑料荧光显微图像 | 计算机视觉 | NA | 荧光显微成像 | CNN | 图像 | NA | NA | YOLO v11 | NA | NA |
| 637 | 2026-04-01 |
Novel Deep-Learning Unsupervised Domain Adaptation Method for Mitigating Batch, Strain, and Instrument Variations to Enhance Raman Spectroscopy-Based Bacterial Pathogen Identification
2026-Mar-31, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c07113
PMID:41842761
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研究论文 | 本文提出了一种名为Raman Spectral Classification Discrepancy Model (RSCDM)的新型无监督域适应方法，旨在通过对抗性特征对齐来减轻拉曼光谱中由仪器、批次和菌株差异引起的域偏移，从而增强基于拉曼光谱的细菌病原体识别 | 提出了一种利用任务特定分类器之间的输出差异动态识别远离源域特征分布的目标样本的新型域适应框架，不同于依赖固定域假设的传统方法，实现了任务驱动的域对齐 | NA | 增强基于拉曼光谱的细菌病原体识别的鲁棒性，以应对仪器异质性、批次变异性和菌株多样性带来的挑战 | 七种细菌物种的拉曼光谱数据，包括商业光谱仪和自制光谱仪采集的临床分离株 | 机器学习 | 细菌感染 | 拉曼光谱 | 深度学习 | 光谱数据 | 七种细菌物种的多个批次和菌株样本，以及六种临床分离株 | NA | Raman Spectral Classification Discrepancy Model (RSCDM) | 分类准确率 | NA |
| 638 | 2026-04-01 |
A deep learning approach for analyzing brainwave signals during audio meditation in expectant mothers: variational mode decomposition with a CNN-BiLSTM model
2026-Mar-31, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae55a8
PMID:41871464
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研究论文 | 本研究提出了一种基于EEG信号和深度学习的方法，用于分析孕妇在音频冥想期间的大脑活动变化 | 结合变分模态分解与CNN-BiLSTM混合模型，首次针对孕妇短期音频冥想的神经效应进行客观量化分析 | 研究样本量有限，且仅针对特定类型的音频冥想，未考虑个体差异和长期效应 | 客观评估孕妇在短期音频冥想期间的神经活动变化，为产前护理提供科学依据 | 孕妇的脑电图信号 | 机器学习 | NA | 脑电图 | CNN, BiLSTM | 脑电图信号 | 未明确指定样本数量，但涉及孕妇在不同心理状态下的EEG数据 | 未明确指定，但可能基于TensorFlow或PyTorch | VMD-CNN-BiLSTM混合架构 | 准确率, 损失值 | NA |
| 639 | 2026-04-01 |
Neurosurgical Application of Artificial Intelligence in Pediatric Neuro-Oncology
2026-Mar-31, Journal of Korean Neurosurgical Society
IF:1.4Q3
DOI:10.3340/jkns.2026.0085
PMID:41913971
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综述 | 本文综述了人工智能在儿童神经肿瘤学围手术期的应用，包括术前分子分型、术中快速诊断和术后预后评估 | 系统性地阐述了AI在儿童神经肿瘤围手术期全流程的整合应用，并探讨了如何通过AI解决该领域因疾病多样性带来的临床挑战 | 数据稀缺性和算法的“黑箱”特性仍然是主要限制 | 探讨人工智能如何解决儿童神经肿瘤学围手术期未满足的临床需求 | 儿童中枢神经系统肿瘤 | 数字病理学 | 儿童神经肿瘤 | Oxford Nanopore测序，刺激拉曼组织学 | 神经网络分类器，深度学习模型 | 影像，基因组数据，临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 640 | 2026-04-01 |
Hypoxia-related and immune phenotype-related fusion model for non-invasive prognostication of hepatocellular carcinoma treated by TACE: a multicentre study
2026-Mar-30, Gut
IF:23.0Q1
DOI:10.1136/gutjnl-2025-337938
PMID:41856522
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个多模态预后模型，用于精确评估接受TACE治疗的肝细胞癌患者的生存结果 | 结合深度学习和传统影像组学，构建早期和晚期融合模型，并通过整合临床变量形成临床-影像学模型，实现更精细的风险分层 | 研究依赖于回顾性数据，且模型在外部验证中的泛化能力仍需进一步确认 | 开发并验证一个多模态预后模型，用于精确评估接受TACE治疗的肝细胞癌患者的生存结果 | 肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序，对比增强CT成像 | 深度学习，传统影像组学 | 图像，转录组数据 | 1448名肝细胞癌患者（包括TACE队列1349人，随机试验生物标志物子集41人，单细胞RNA测序队列和TCGA肝细胞癌队列50人） | NA | 早期融合模型，晚期融合模型 | 生存分层，风险分层 | NA |