深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 891 篇文献，本页显示第 461 - 480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 461 | 2026-04-19 |
Deep Learning-Enabled Engineering of a Hyper-Stable and Soluble MPB70-83 Antigen for Sensitive Bovine Tuberculosis Surveillance
2026-Apr, Microbial biotechnology
IF:4.8Q1
DOI:10.1111/1751-7915.70348
PMID:41988819
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研究论文 | 本研究结合免疫信息学和深度学习框架ProteinMPNN，设计了一种超稳定且可溶的MPB70-83抗原，用于提高牛结核病诊断的灵敏度 | 利用深度学习框架ProteinMPNN重新设计非表位支架，优化蛋白质的热力学稳定性，解决了重组多表位蛋白在原核表达系统中的结构不稳定性和不溶性问题 | 未明确提及 | 开发一种高稳定性和高溶解性的抗原，用于牛结核病的精确监测 | 牛结核病（bTB） | 机器学习 | 牛结核病 | 免疫信息学, 分子动力学模拟 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | NA | ProteinMPNN | NA | 灵敏度, 特异性, Cohen's κ | NA |
| 462 | 2026-04-19 |
'Backpropagation and the brain' realized in cortical error neuron microcircuits
2026-Apr, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1014164
PMID:41996333
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研究论文 | 提出了一种受生物学启发的多区域皮层微电路模型，用于实现误差反向传播算法，以解释大脑如何利用误差信号进行学习 | 引入了一个生物动机的多区域皮层微电路模型，该模型在考虑近期生理证据的基础上实现了误差反向传播，解决了其他理论在扩展到多个皮层区域时的可扩展性不足问题 | 模型基于灵长类视觉皮层的连接性观察构建，其普适性到其他脑区或物种仍需进一步验证；所提出的具体预测有待实验检验 | 探索大脑如何利用局部神经元特异性误差信号进行学习，并检验“反向传播与大脑”假说 | 皮层锥体细胞群体（作为表征神经元和误差神经元）及其局部与区域间连接性 | 计算神经科学 | NA | 计算建模，微电路模拟 | 微电路模型，误差反向传播模型 | 模拟数据，基准测试数据 | NA | NA | 多区域皮层微电路 | NA | NA |
| 463 | 2026-04-19 |
Leveraging deep learning to infer continuous predictions from ordinal labels in medical imaging
2026-Apr, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0001248
PMID:41996486
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，仅使用离散有序标签从医学图像中预测连续值变量 | 利用深度学习从离散有序标签中学习准确的连续评分，有效弥合离散与连续数据之间的差距 | NA | 开发一种从医学图像中预测连续变量（如疾病严重程度）的方法，仅使用离散有序标签进行模型训练 | 早产儿视网膜病变、膝骨关节炎的疾病严重程度预测以及乳腺X线摄影中的乳腺密度预测 | 医学影像分析 | 早产儿视网膜病变, 膝骨关节炎, 乳腺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | 相关性, 均方误差 | NA |
| 464 | 2026-04-19 |
Super-Resolution Microscopy for Precision Microsphere Defect Inspection Using Sparrow-Optimized Autocorrelation Deconvolution
2026-Apr, Annals of the New York Academy of Sciences
IF:4.1Q1
DOI:10.1111/nyas.70263
PMID:41996601
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研究论文 | 本文提出了一种基于麻雀搜索算法优化的自相关两步去卷积超分辨率图像重建方法，用于精密微球表面缺陷检测 | 采用麻雀搜索算法自适应微调加速参数，并通过混合能量函数进行优化，在提升图像分辨率的同时减少了重建过程中的伪影 | 未明确说明算法对计算资源的具体要求，也未讨论在极低信噪比条件下的性能 | 提高精密微球表面缺陷检测的精度和效率 | 精密微球的表面缺陷 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率显微镜，自相关两步去卷积 | NA | 图像 | NA | NA | NA | 滚动傅里叶环相关，半高全宽，分辨率提升倍数，图像处理速度提升百分比 | NA |
| 465 | 2026-04-18 |
Conserved and divergent gene regulatory networks for crop drought resistance
2026-Apr-17, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-72169-2
PMID:41991527
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研究论文 | 本研究利用基于图的深度学习框架，构建了主要禾本科作物在干旱响应中的大规模基因调控网络，揭示了作物抗旱性的保守与分化机制 | 首次采用创新的基于图的深度学习框架，跨转录组、蛋白质组和代谢组层面整合超过5000个批量RNA-seq数据集，构建了大规模、跨物种的干旱响应基因调控网络，并提出了抗旱性受网络拓扑结构而非少数关键基因系统约束的新假说 | 研究主要基于公共数据库的批量RNA-seq数据，可能缺乏单细胞分辨率；对Fabaceae和Solanaceae作物的验证相对有限；网络推断依赖于计算模型，需后续实验验证 | 揭示作物抗旱性的保守与分化遗传机制，理解基因调控网络在气候适应中的进化动态 | 禾本科作物（如水稻、小麦、玉米、高粱），并扩展至豆科和茄科作物 | 计算生物学 | NA | 批量RNA-seq，基因调控网络分析 | 图神经网络 | 转录组数据 | 整合超过5000个批量RNA-seq数据集，涉及130,000个基因间的330万次相互作用 | 基于图的深度学习框架 | NA | NA | NA |
| 466 | 2026-04-18 |
Cogninet: an explainable deep learning model for multi-class MRI-based Alzheimer's disease staging
2026-Apr-17, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-026-03617-z
PMID:41991821
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研究论文 | 本文提出了一种名为CogniNet的新型可解释深度学习模型，用于基于MRI的多阶段阿尔茨海默病分期 | 结合VGGNet19的架构深度与DenseNet201的特征复用和梯度效率优势，设计了一种新的CNN架构，并利用Grad-CAM生成类别特异性注意力图以提高模型可解释性 | 未明确提及模型在更广泛或不同分布数据集上的泛化能力，以及临床部署中的实际验证 | 解决现有研究中依赖二分类、缺乏模型可解释性以及较少考虑临床可用性等关键限制 | 阿尔茨海默病的多阶段分类 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像 | CNN | 图像 | 3200个未见过的轴向MRI切片 | NA | VGGNet19, DenseNet201 | 准确率, 灵敏度 | NA |
| 467 | 2026-04-18 |
Application of an open-source AI tool for quantitative quality control in whole slide images of prostate needle core biopsies - a retrospective study
2026-Apr-17, Journal of histotechnology
IF:0.6Q4
DOI:10.1080/01478885.2026.2657106
PMID:41994924
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研究论文 | 本研究回顾性评估了开源AI工具PathProfiler在自动化、定量化控制前列腺穿刺活检全切片图像质量方面的可行性与价值 | 首次在前列腺活检WSI质量控制的临床工作流程中，系统性地应用并评估了基于深度学习的开源工具PathProfiler，实现了对图像可用性、聚焦质量和H&E染色质量的自动化、定量化评分 | 研究为单中心回顾性分析，样本量有限（226例）；算法将前列腺外组织识别为“其他伪影”可能导致评分偏差；未与病理学家的主观质量评估进行直接比较验证 | 评估PathProfiler软件在自动化、定量化控制前列腺穿刺活检全切片图像质量方面的可行性及其对诊断流程的辅助价值 | 前列腺穿刺活检的H&E染色全切片图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | H&E染色，全切片成像 | 深度学习 | 图像 | 226张来自前列腺穿刺活检的H&E全切片图像 | NA | NA | 可用性评分，聚焦评分，H&E质量评分 | NA |
| 468 | 2026-04-18 |
Mamba-ACP: a Hybrid State-Space and Transformer Framework for Interpretable Anticancer Peptide Prediction
2026-Apr-16, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3684898
PMID:41989903
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研究论文 | 本文提出了一种名为Mamba-ACP的混合深度学习框架，用于预测抗癌肽，该框架结合了基于Transformer的进化尺度建模嵌入、手工特征和Mamba序列建模架构 | 创新点在于首次将Transformer的ESM-2嵌入、手工特征（AAindex、BLOSUM62）与Mamba序列建模架构相结合，以捕获肽的进化和理化特性，从而提升预测性能 | 未明确提及具体局限性，但可能涉及模型对特定数据集的依赖或泛化能力的进一步验证 | 研究目的是开发一个准确、可扩展且可泛化的抗癌肽预测模型，以克服抗癌肽在临床转化中的生物挑战 | 研究对象是抗癌肽（ACPs），即一类选择性破坏癌细胞而不伤害健康组织的治疗剂 | 自然语言处理 | 癌症 | 深度学习、进化尺度建模（ESM-2）、主成分分析（PCA） | Transformer, Mamba | 序列数据（肽序列） | 使用两个基准数据集（Set 1和Set 2），具体样本数量未明确提及 | 未明确指定，但可能基于PyTorch或TensorFlow等深度学习框架 | ESM-2, Mamba | 准确率, AUC | 未明确提及 |
| 469 | 2026-04-18 |
Automatic sleep staging from CPAP airflow using a dual fusion multi-period convolutional neural network
2026-Apr-16, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ae60df
PMID:41990791
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研究论文 | 本文提出了一种基于双融合多周期卷积神经网络的模型，用于从CPAP气流信号中自动进行睡眠分期 | 引入了一种新颖的双融合多周期卷积神经网络架构，利用多个周期特定的卷积核和双融合机制，共同编码CPAP气流信号中的短程和长程时间依赖性，克服了传统固定尺度模型的限制 | 未明确提及具体局限性 | 利用CPAP设备记录的气流信号进行自动睡眠分期，以扩展CPAP设备在被动睡眠动态监测中的应用 | CPAP气流信号 | 机器学习 | 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征 | CPAP气流信号分析 | CNN | 信号数据 | NA | NA | 双融合多周期卷积神经网络 | 准确率, Cohen's κ | NA |
| 470 | 2026-04-18 |
Comparative assessment of diagnostic agreement between artificial intelligence and general practitioners in diabetic retinopathy screening using non-mydriatic fundus photography
2026-Apr-16, Primary care diabetes
IF:2.6Q1
DOI:10.1016/j.pcd.2026.04.007
PMID:41991402
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研究论文 | 本研究评估了人工智能系统与全科医生在糖尿病视网膜病变筛查中使用非散瞳眼底摄影的诊断一致性 | 首次在初级保健环境中，将基于深度学习的AI系统（EyeArt v3.0.0）与全科医生进行直接比较，使用眼科医生评估作为参考标准，并展示了AI在诊断一致性、敏感性和特异性方面的优越性 | 研究仅限于可分级图像，且参考标准仅基于单一眼科医生的评估，未在未筛选的筛查人群中进行大规模验证 | 评估AI系统与全科医生在糖尿病视网膜病变筛查中的诊断一致性，以眼科医生评估为参考标准 | 500名2型糖尿病初级保健患者 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 非散瞳眼底摄影 | 深度学习 | 图像 | 500名患者，每眼拍摄两张45°非散瞳眼底照片 | NA | NA | Cohen's kappa, Cramer's V, 敏感性, 特异性, 预测值, 似然比, 总体准确率 | NA |
| 471 | 2026-04-18 |
Automated deep learning for real-time focal liver lesions detection in ultrasound videos a multicenter study
2026-Apr-16, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02629-y
PMID:41991627
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化模型Auto-DFLLs，用于实时检测超声视频中的局灶性肝脏病变 | 首次提出基于ResNet和FPN架构的自动化深度学习模型，用于实时检测超声视频中的局灶性肝脏病变，并在多中心研究中验证其能显著提升不同经验水平超声医师的检测性能 | NA | 开发并验证一种自动化深度学习模型，以降低超声检测局灶性肝脏病变对操作者经验的依赖性 | 超声视频中的局灶性肝脏病变 | 计算机视觉 | 肝脏疾病 | 超声成像 | CNN | 视频 | 来自三家医院的5258个前瞻性收集的超声视频 | NA | ResNet, FPN | AP50, Pr70, FP70, AFROC-AUC | NA |
| 472 | 2026-04-18 |
LGGC-Net: a local-global graph and color attention-based lightweight CNN for skin cancer classification
2026-Apr-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-48724-8
PMID:41991637
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研究论文 | 本研究提出了一种名为LGGC-Net的轻量级CNN模型，通过结合局部-全局图与颜色注意力机制来提升皮肤癌分类性能，同时保持计算效率 | 提出了LGGC（局部、全局图和颜色）注意力机制，并将其集成到轻量级CNN中，以增强判别性特征学习，在保持高精度的同时大幅减少模型参数量 | 模型在未见过的HAM10000数据集上的多分类准确率为76.1%，仍有提升空间；研究未详细说明在更多样化临床环境中的泛化能力 | 开发一种可临床部署、轻量、鲁棒且可解释的AI系统，用于皮肤癌分类 | 皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | NA | CNN | 图像 | 使用了外部图像集和HAM10000数据集，具体样本数量未在摘要中明确说明 | NA | LGGC-Net | 准确率, AUC | NA |
| 473 | 2026-04-18 |
Class-adaptive oracle-free metamorphic test case prioritization framework for vision-based deep neural networks
2026-Apr-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-49010-3
PMID:41991724
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研究论文 | 提出了一种面向视觉深度神经网络的无预言机类自适应蜕变测试用例优先级排序框架 | 首次将类别依赖的模型行为变化与预测不确定性和可解释性漂移的互补作用相结合，通过多目标贝叶斯优化进行集成，实现了动态的、类自适应的测试用例优先级排序 | 实验仅在三个公开数据集和三种网络架构上进行验证，未涉及更复杂的现实世界场景或更大规模的模型 | 为安全关键的视觉应用开发一种鲁棒且可扩展的深度神经网络验证策略 | 视觉深度神经网络系统 | 计算机视觉 | NA | 蜕变测试 | 深度神经网络 | 图像 | CIFAR-10、Fashion-MNIST和ISIC2019数据集 | NA | ResNet-18, ResNet-50, ConvNeXt-Base | 统计显著性改进 | NA |
| 474 | 2026-04-18 |
A vision-language foundation model improves preoperative diagnosis of follicular thyroid neoplasms using ultrasound images
2026-Apr-16, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01430-0
PMID:41991963
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研究论文 | 本研究开发了一个名为FTC-Net的视觉-语言基础模型，用于术前利用超声图像对滤泡性甲状腺肿瘤进行分类 | 首次将视觉-语言基础模型应用于滤泡性甲状腺肿瘤的术前诊断，相比传统深度学习和TI-RADS系统，在外部验证中取得了更高的AUC，并显著降低了细针穿刺活检率 | 研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚；模型性能需在前瞻性临床试验中进一步验证 | 开发一种非侵入性工具，以改善滤泡性甲状腺肿瘤的术前诊断，减少不必要的手术和活检 | 滤泡性甲状腺肿瘤（包括滤泡性甲状腺癌和滤泡性甲状腺腺瘤）的超声图像 | 计算机视觉 | 甲状腺癌 | 超声成像 | 视觉-语言基础模型 | 图像 | 2421名患者（6477张图像），来自14个机构 | NA | FTC-Net | AUC | NA |
| 475 | 2026-04-18 |
Comparative analysis of transformer, CNN, and YOLO architectures for mandibular condyle segmentation on panoramic radiographs: a deep learning benchmark
2026-Apr-16, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-08228-3
PMID:41992227
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 476 | 2026-04-18 |
The application of large language models in orthopedic postgraduate education: potentials, challenges, and future prospects
2026-Apr-16, Journal of orthopaedic surgery and research
IF:2.8Q1
DOI:10.1186/s13018-026-06844-x
PMID:41992334
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综述 | 本文探讨了大型语言模型在骨科研究生教育中的应用潜力、挑战与未来前景 | 提出了一个全面的人机协作框架，整合了以学习者为中心、多维治理、分阶段实施和地理多样性，以优化LLMs在骨科教育中的应用 | 面临过度依赖、更新延迟和输出不一致等重大挑战，在医学教育中引发持续争议 | 研究大型语言模型在骨科研究生教育中的应用，以促进其个性化、互动性和适应性转型 | 骨科研究生教育 | 自然语言处理 | 骨科疾病 | 深度学习，自然语言处理 | 大型语言模型 | 文本 | NA | NA | ChatGPT, DocOA, BioinspiredLLM, MechGPT, DrSR, AmbossGPT | 准确率 | NA |
| 477 | 2026-04-18 |
Identification and selection of the best artificial intelligence methods developed for detection and diagnosis of breast cancer
2026-Apr-16, Tumori
DOI:10.1177/03008916261434125
PMID:41992582
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研究论文 | 本研究通过模糊AHP-TOPSIS技术，系统识别并优先排序了用于乳腺癌检测和诊断的人工智能方法 | 首次结合模糊层次分析法（FAHP）和TOPSIS方法，对乳腺癌检测与诊断的AI技术进行系统性评估与排序 | 研究依赖于现有文献数据，未进行原始实验验证；评估标准可能受主观因素影响 | 识别并选择最佳的乳腺癌检测与诊断人工智能方法 | 乳腺癌检测与诊断的人工智能技术 | 数字病理 | 乳腺癌 | NA | 深度学习集成架构 | 显微图像 | NA | NA | VGG16, ResNet34, ResNet50 | 有效性, 准确性, 全面性, 处理时间, 成本, 简洁性, 执行能力 | NA |
| 478 | 2026-04-18 |
Accuracy of Deep Learning for Detecting Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis
2026-Apr-16, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/77593
PMID:41992690
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了深度学习模型在检测乳腺癌腋窝淋巴结转移方面的诊断性能 | 首次对深度学习在乳腺癌腋窝淋巴结转移检测中的诊断准确性进行了全面的系统综述和荟萃分析，并比较了不同影像模态（超声、磁共振成像、计算机断层扫描）下模型的性能 | 纳入研究存在异质性，部分研究可能存在偏倚风险，且未对特定深度学习架构进行亚组分析 | 评估深度学习在检测乳腺癌腋窝淋巴结转移方面的有效性，为临床诊断工具的开发或优化提供证据支持 | 乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像（超声、磁共振成像、计算机断层扫描） | 28项独立研究，共20,811名乳腺癌患者，其中7,123例确诊腋窝淋巴结转移 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 诊断比值比, 受试者工作特征曲线下面积, 阳性似然比, 阴性似然比 | NA |
| 479 | 2026-04-18 |
Decoding immunotherapy response through computational modeling
2026-Apr-15, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-71364-5
PMID:41986319
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综述 | 本文综述了通过计算建模解码免疫治疗响应的研究进展 | 整合了四种计算范式（经典机器学习、深度学习、图与网络建模、机制系统生物学），并强调向多模态融合和可解释临床部署模型的转变 | NA | 分析计算工具在免疫治疗响应预测和患者分层中的应用，以推动精准免疫肿瘤学发展 | 癌症患者免疫治疗响应 | 机器学习 | 癌症 | NA | NA | 多组学数据、影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 480 | 2026-04-18 |
Deep learning-enabled scaffolding of spatial arrays of PfCSP epitopes
2026-Apr-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2521914123
PMID:41945436
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研究论文 | 利用生成式深度学习模型设计包含多个PfCSP表位的空间阵列支架，以模拟抗体与疟疾环子孢子蛋白的结合结构，旨在开发新型多表位免疫原 | 首次应用生成式深度学习模型设计具有预定相对空间取向的多表位支架，模拟抗体与病原体多价簇结合时的同型相互作用 | 支架中第三个表位发生位移，且在小鼠模型中抑制肝脏入侵的效果不如展示较长连接肽的纳米颗粒 | 设计能够引发类似L9抗体的多表位免疫原，以增强对疟疾的免疫保护 | 疟疾环子孢子蛋白（CSP）的表位，特别是连接区重复表位 | 机器学习 | 疟疾 | 生成式深度学习模型 | 生成式深度学习模型 | 结构数据 | NA | NA | NA | 亲和力、结构研究、肝脏入侵抑制效果 | NA |