深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1155 篇文献，本页显示第 721 - 740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 721 | 2026-05-03 |
Deep learning-based estimation of plant functional traits from canopy spectral reflectance
2026-Apr-10, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2026.127895
PMID:42066565
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的冠层植物功能性状估计框架，集成KAN、Transformer和CNN，从高光谱反射率中提取特征 | 首次将KAN、Transformer和CNN整合为统一的深度学习框架（CTRN），用于冠层植物功能性状的高光谱遥感估算，有效捕捉光谱响应中的非线性和多变量特性 | NA | 实现从冠层光谱反射率准确估算植物关键功能性状，支持生态和农业应用中的参数获取 | 多种植物物种的冠层高光谱反射率数据及其对应的十种关键功能性状 | 计算机视觉 | NA | 高光谱遥感 | CNN、Transformer、KAN | 高光谱图像 | 涵盖多种植物物种、不同传感器和多个大洲的综合光谱-性状数据集 | NA | CTRN（KAN、Transformer、CNN集成） | R值 | NA |
| 722 | 2026-05-03 |
Negative correlation between habenular volume and duration of gambling disorder: Modulation by symptom severity and personality traits
2026-Apr-02, Journal of behavioral addictions
IF:6.6Q1
DOI:10.1556/2006.2025.00360
PMID:41718719
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研究论文 | 探讨赌博障碍患者的缰核体积与病程、症状严重程度及人格特质之间的关系 | 首次揭示缰核体积与赌博障碍病程的负相关，并发现这种关系受症状严重程度和人格特质的调节 | 基于回顾性病程计算，样本为男性患者，且未纳入女性患者，结果可能仅限于男性群体 | 阐明赌博障碍患者缰核体积变化及其与病程、症状严重程度和人格特质的关系 | 赌博障碍患者和健康对照者的缰核体积 | 机器学习 | 赌博障碍 | 基于深度学习的自动分割 | 深度学习模型 | T1加权MRI数据 | 68名男性赌博障碍患者和75名男性健康对照者 | NA | NA | NA | NA |
| 723 | 2026-05-03 |
Attention Gated-VGG with deep learning-based features for Alzheimer's disease classification
2026-04, Neurodegenerative disease management
IF:2.3Q3
DOI:10.1080/17582024.2025.2554495
PMID:40929122
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研究论文 | 提出基于注意力门控VGG和深度学习特征的阿尔茨海默病分类方法 | 结合WOA优化ResNet特征提取与CNN特征，并设计注意力门控VGG模型进行AD分类 | NA | 提高阿尔茨海默病早期检测的准确性和可靠性 | 阿尔茨海默病脑部图像 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 注意力门控VGG | 图像 | NA | NA | ResNet, VGG | 准确率, 灵敏度, 特异度 | NA |
| 724 | 2026-05-03 |
Multicenter Clinical Validation of an Artificial Intelligence Diagnostic Classification Model for Laryngoscopy Images
2026-Apr, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.70153
PMID:41696998
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研究论文 | 开发并外部验证一个基于人工智能的计算机辅助诊断模型，用于从喉镜图像中分类喉部病变为高风险或低风险 | 大规模多中心临床验证，展示了模型在不同临床环境下的泛化能力，并与不同经验级别的医生及ChatGPT-4o进行了性能比较 | 模型仅分类包含可见病变的图像，且尚未进行前瞻性多中心临床试验验证实际临床应用 | 开发和验证一个用于喉部病变分类的计算机辅助诊断模型，以增强诊断能力，特别是在资源有限的环境中 | 喉部病变 | 计算机视觉，数字病理学 | 喉癌，喉部病变 | NA | 深度学习模型 | 图像 | 超过20,000张来自多个国家医院的喉镜检查图像 | NA | NA | 准确率、精确率、召回率、F1分数、曲线下面积 | NA |
| 725 | 2026-05-02 |
General Intelligence-Based Fragmentation (GIF): A Framework for Peak-Labeled Spectra Simulation
2026-Apr-30, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c07056
PMID:42060789
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研究论文 | 提出通用智能碎片化框架，通过结构化提示与推理指导预训练大语言模型进行峰值标记谱图模拟 | 首次利用大语言模型并结合系统化提示与迭代优化实现质谱片段模拟，替代了传统的随机提示方法 | 未提及模型在复杂代谢物谱图模拟中的泛化能力，且当前GPT-4o的余弦相似度仅0.36，仍有提升空间 | 探索大语言模型在质谱标注与谱图模拟中的推理能力，提升代谢组学谱图注释率 | 预训练大语言模型（GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5、Llama-3.1、ChemDFM）及其谱图模拟性能 | 自然语言处理 | NA | 质谱分析、大语言模型微调 | 大语言模型（GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5、Llama-3.1、ChemDFM） | 文本（质谱峰标签数据） | 从MassSpecGym数据集中衍生获得的MassSpecGym QA-sim数据集 | PyTorch | Transformer | 余弦相似度 | NA |
| 726 | 2026-05-02 |
Magnetic Resonance Neurography: Evolution, Technical Foundations, and Future Directions
2026-Apr-30, Seminars in musculoskeletal radiology
IF:0.9Q4
DOI:10.1055/a-2817-3039
PMID:42061306
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综述 | 回顾磁共振神经成像从实验技术发展为周围神经评估重要诊断手段的历程及其技术基础与未来方向 | 总结了从1.5T到3T系统、从二维采集到三维各向同性容积序列的演进，并突出深度学习重建和AI驱动自动分割等最新进展 | NA | 综述磁共振神经成像的技术演进、临床标准化系统（神经病变评分报告与数据系统）及未来方向 | 磁共振神经成像技术及相关临床应用 | 机器学习 | 周围神经病变 | 磁共振神经成像, 弥散张量成像, Dixon脂肪抑制, 对比增强成像 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | 深度学习重建模型、自动分割模型 | 信噪比, 诊断精度 | NA |
| 727 | 2026-05-02 |
HLABrew for Human Leukocyte Antigen Class I-Presented Epitope Recognition and Mimotope Discovery
2026-Apr-30, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.6c00337
PMID:42062220
|
研究论文 | 提出了一个统一深度学习框架HLABrew，用于HLA I类表位预测和等位基因特异性模拟肽设计 | 集成Transformer、变分自编码器和双重交叉注意力机制，实现层级和等位基因感知的表征，能准确解卷多等位基因免疫肽组学数据并恢复等位基因特异性结合基序 | NA | 开发用于HLA I类呈递表位识别和模拟肽发现的深度学习框架 | HLA I类呈递表位和等位基因特异性模拟肽 | 机器学习 | NA | 免疫肽组学 | Transformer、变分自编码器 | 肽序列数据 | NA | NA | Transformer、变分自编码器、双重交叉注意力 | NA | NA |
| 728 | 2026-05-02 |
Microinterventional in-sensor computing system for real-time metabolic health assessment
2026-Apr-30, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-72520-7
PMID:42062300
|
研究论文 | 提出一种仿生自锚定微介入传感器内计算系统，用于实时代谢健康评估 | 结合海星吸盘微针自锚定机制与轻量级深度学习算法，在硬币大小嵌入式电路上实现98.68%诊断准确率和120小时电池寿命，显著降低信号波动并增强信号强度 | 仅在猪模型中验证，未进行人体临床试验；未讨论不同个体差异对自锚定机制的影响 | 开发可穿戴传感器内计算系统，实现动态日常环境中高保真代谢风险分层 | 猪模型中的间质液生物标志物动态监测 | 机器学习 | 代谢性疾病 | 微针生物传感器 | 轻量级深度学习算法 | 生物信号 | 猪模型（未提供具体数量） | NA | 轻量级神经网络 | 诊断准确率, 电池寿命 | 硬币大小嵌入式电路 |
| 729 | 2026-05-02 |
Evaluating model generalizability for suicide attempt risk prediction: traditional machine vs deep learning
2026-Apr-30, Npj mental health research
DOI:10.1038/s44184-026-00209-2
PMID:42062536
|
研究论文 | 评估自杀企图风险预测模型在传统机器学习和深度学习中的泛化能力 | 首次进行外部验证，比较机器学习和深度学习在表格化医疗数据上的自杀企图风险预测表现 | 模型泛化能力不足，深度学习灵敏度更高但整体性能不及机器学习 | 评估并比较机器学习和深度学习模型在跨医疗环境下的自杀企图风险预测泛化能力 | 超过750,000次马萨诸塞大学纪念医疗中心的患者就诊记录 | 机器学习 | 自杀行为 | NA | 机器学习, 深度学习 | 表格数据 | 超过750,000次患者就诊记录 | NA | NA | NA | NA |
| 730 | 2026-05-02 |
DeepSeMS: revealing the hidden biosynthetic potential of the global ocean microbiome with a large language model
2026-Apr-30, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-026-00983-1
PMID:42062603
|
研究论文 | 提出基于Transformer的大型语言模型DeepSeMS，从生物合成基因簇序列预测次级代谢产物化学结构，并应用于全球海洋微生物组揭示隐藏的生物合成潜力 | 首次利用Transformer大型语言模型从BGC序列直接预测次级代谢产物化学结构，通过功能域编码和特征对齐数据增强提升预测准确性 | 对隐秘BGC结构复杂性和模块化生物合成域底物耐受性及交叉反应性的处理仍需改进 | 揭示全球海洋微生物组中未被挖掘的生物合成潜力，为抗生素发现提供新途径 | 全球海洋微生物组的生物合成基因簇及其对应的次级代谢产物 | 自然语言处理 | 抗生素相关疾病 | 宏基因组测序 | Transformer | 序列数据 | 全球海洋宏基因组数据集，含超过60,000种次级代谢产物 | PyTorch | Transformer | 预测有效性比率 | NA |
| 731 | 2026-05-02 |
The impact of scanner domain shift on deep learning performance in medical imaging: an experimental study
2026-Apr-30, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-026-03655-7
PMID:42062639
|
研究论文 | 本研究通过广泛实验评估了不同模态（X射线、CT、MRI）下扫描仪域偏移对深度神经网络性能的影响 | 首次系统性地跨多种模态和诊断任务量化扫描仪域偏移对深度学习性能影响的实验研究 | 未提及具体局限性，但可推断研究主要关注性能下降的量化，而非提出有效的域适应方法 | 评估扫描仪域偏移对卷积神经网络在不同自动诊断任务中性能的影响，并量化性能下降程度 | 常见放射学模态（X射线、CT、MRI）的医学图像 | 计算机视觉 | NA | NA | 卷积神经网络 | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 性能下降程度（具体指标未明确，可能涉及准确性等） | NA |
| 732 | 2026-05-02 |
DeepTYLCV: An interpretable and experimentally validated AI model for predicting virulence of different tomato yellow leaf curl virus strains
2026-Apr-29, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2026.101877
PMID:42063254
|
研究论文 | 提出一种可解释且经实验验证的深度学习模型DeepTYLCV，用于预测不同番茄黄化曲叶病毒株系的毒力 | 首次结合蛋白语言模型嵌入和最优串联常规描述符，采用Transformer编码器与多尺度CNN混合架构，直接从病毒基因组ORF序列预测毒力，并实现1D-Grad-CAM++可解释性分析 | 未提及模型的跨宿主或跨病毒泛化能力，以及在实际田间应用中应对数据多样性和实时性挑战的性能 | 开发一个可直接从病毒基因组序列预测毒力的深度学习框架，用于番茄黄化曲叶病毒的早期监测和抗性管理 | 番茄黄化曲叶病毒全球来源的分离株开放阅读框序列 | 机器学习 | 番茄黄化曲叶病毒病害 | 蛋白质语言模型、多尺度CNN、Transformer编码器 | 混合神经网络（Transformer + 多尺度CNN） | 核苷酸序列（病毒ORF序列） | 全球来源的TYLCV序列数据集（具体数量未在摘要中提及），以及15个未表征或代表性分离株的实验验证 | PyTorch | Transformer编码器、多尺度卷积神经网络 | 准确率、一致性（预测与实验症状严重度达到100%一致） | 未在摘要中提及 |
| 733 | 2026-05-02 |
VerteRo: A Fully Automated Deep Neural Network Tool for Estimating Axial Vertebral Body Rotation in Adolescent Idiopathic Scoliosis
2026-Apr-28, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682261448826
PMID:42049289
|
研究论文 | 开发并验证了VerteRo，一种基于深度学习的全自动工具，用于从标准PA脊柱侧弯X光片中高精度估计轴向椎体旋转，克服了分类分级系统的局限性 | 提出了一种全自动、端到端的深度学习解决方案，用于从PA X光片中定量评估轴向旋转，相比分类分级方法提高了客观性 | 这是一项初步研究，需进一步验证才能应用于临床决策支持 | 开发并验证一种全自动深度学习工具，用于估计青少年特发性脊柱侧弯的轴向椎体旋转 | 青少年特发性脊柱侧弯患者的椎体旋转 | 计算机视觉 | 青少年特发性脊柱侧弯 | X光片 | 卷积神经网络 | 图像 | 97例AIS X光片 | NA | Faster R-CNN, YOLOv11 L, YOLOv12 L | 平均绝对误差, F1分数, 等级一致性 | NA |
| 734 | 2026-05-02 |
Retraction Note: A novel approach integrating topological deep learning from EEG Data in Alzheimer's disease
2026-Apr-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-50185-y
PMID:42050120
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 735 | 2026-05-02 |
Deep Learning for Cardiac Image Analysis: Unveiling Advances in Deep Learning Architectures
2026-Apr-24, JACC. Cardiovascular imaging
DOI:10.1016/j.jcmg.2026.03.007
PMID:42065698
|
综述 | 讨论深度学习在心脏图像分析中的进展，包括图神经网络、Transformer、隐式神经表示、生成对抗网络和基础模型等新方法 | 系统综述了深度学习心脏图像分析中的多种新兴架构，如非欧几里得数据表示、动态成像序列建模与连续空间重建 | 未涵盖临床验证试验的实证结果，且未对不同架构进行直接性能对比 | 总结深度学习在心脏图像分析方法上的创新及其挑战与未来方向 | 心脏图像分析中的深度学习架构 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | NA | 图神经网络、Transformer、隐式神经表示、生成对抗网络、基础模型 | 图像 | NA | NA | 图神经网络、Transformer、隐式神经表示、生成对抗网络、基础模型 | NA | NA |
| 736 | 2026-05-02 |
Deep learning-enabled ratiometric signal transduction for portable and intelligent colorimetric LAMP biosensing of Vibrio vulnificus
2026-Apr-22, Analytical biochemistry
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.ab.2026.116136
PMID:42031193
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研究论文 | 报道了一种结合深度学习比率信号转导策略的智能生物传感平台，用于自动检测创伤弧菌 | 首次将深度学习增强的比率信号转导与环介导等温扩增结合，通过自定义底部照明光学模块和绿蓝通道比率分析，有效抑制环境光噪声，将分析灵敏度比传统凝胶电泳提高一个数量级 | 未提及 | 开发便携式、智能化的病原体现场分子诊断平台 | 创伤弧菌 | 机器学习, 数字病理学 | 创伤弧菌感染 | 环介导等温扩增 (LAMP) | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 5 μL 样品 | NA | CNN | 精确率, 召回率, 检测限, 相关系数 | NA |
| 737 | 2026-05-02 |
Docking-based virtual screening: Past, present, and future
2026-Apr-15, Biophysical journal
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.bpj.2026.04.011
PMID:41992616
|
综述 | 综述了基于分子对接的虚拟筛选的过去、现在和未来 | 系统总结了基于模板的方法、深度学习对接与打分函数、大规模和超大规模对接战役等最新进展 | 讨论了当前挑战，如方法准确性、计算资源需求及实际应用中的限制 | 回顾DBVS方法的发展历程，总结最新进展，并展望未来方向以提升早期药物发现的实际影响 | DBVS工作流程的主要组成部分（配体结合位点识别、化学库准备、分子对接方法）及其改进策略 | 计算机辅助药物设计 | NA | 分子对接、虚拟筛选 | 深度学习模型（如用于对接和打分） | 分子结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 738 | 2026-05-02 |
ANNalog: generation of MedChem-similar molecules
2026-Apr-15, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-026-01186-6
PMID:41987312
|
研究论文 | 提出了一种基于Transformer的序列到序列生成模型ANNalog，用于生成与药物化学相似的分子类似物 | 使用同一生物活性测定中的分子对训练生成模型，能同时生成结构相似类似物和进行骨架跃迁，并采用编辑距离引导的对齐预处理提升性能 | NA | 生成兼具结构相似性和骨架跃迁能力的药物化学类似物 | 从ChEMBL33数据库中提取的同一生物活性测定中的分子对 | 机器学习 | NA | NA | Transformer | SMILES字符串 | 使用ChEMBL33数据库中的分子对，具体数量未提及 | NA | Transformer | NA | NA |
| 739 | 2026-05-02 |
Altered chromatin accessibility and nucleosome positioning landscape upon HDAC and LSD1 inhibition in cancer cell
2026-Apr-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.08.717275
PMID:41993470
|
研究论文 | 介绍了一种结合深度学习自动分析染色质可及性图谱的多模态平台，用于研究HDAC和LSD1抑制对癌细胞中染色质可及性和核小体定位的影响 | 首次整合NicE-viewSeq与自动化深度学习空间分辨染色质可及性分析，揭示了单药与双药抑制策略的比较效果及CoREST-RUNX调控轴机制 | NA | 探索HDAC和LSD1抑制对癌细胞染色质可及性和核小体定位的影响及机制，优化组合表观遗传治疗策略 | 癌细胞 | 机器学习 | 癌症 | NicE-viewSeq | 深度学习 | 测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 740 | 2026-05-02 |
Graph transformer for ancient ancestry inference
2026-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.05.714076
PMID:41993422
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研究论文 | 利用图变换器从古代祖先的基因重组图中推断局部祖先 | 将图变换器引入古代祖先推断框架，利用深度学习改进基于古代DNA参考的局部祖先推断准确性 | NA（摘要未提及局限性） | 开发一种基于图变换器（ARGMix）的方法，利用古代DNA样本作为参考，提高混合人群中局部祖先推断的准确性和鲁棒性 | 古代和现代欧洲人群的DNA样本 | 机器学习 | NA | 古代DNA测序 | 图变换器 | 基因序列数据 | NA（摘要未明确样本数量） | PyTorch | 图变换器 | 准确率, 鲁棒性 | NA（摘要未提及） |