深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46046 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2026-06-19 |
Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs: Validation of a deep learning algorithm in a prospective non-interventional study in Kenya
2024-07, Diabetes, obesity & metabolism
DOI:10.1111/dom.15587
PMID:38618987
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研究论文 | 在肯尼亚进行的一项前瞻性非干预性研究中，验证基于眼底照片预测心血管风险因素的深度学习算法 | 首次在肯尼亚人群中验证基于英国生物银行数据集训练的算法，评估其在不同种族和环境下的泛化能力 | 样本量相对较小（301人），且模型性能略低于原始训练人群，可能需要重新校准 | 评估机器学习算法在肯尼亚人群中从眼底照片估计心血管参数的准确性，以促进早期筛查在资源有限环境中的应用 | 肯尼亚地区的参与者，包括血压、糖化血红蛋白、估计肾小球滤过率及糖尿病和高血压诊断状态 | 计算机视觉, 机器学习 | 心血管疾病, 高血压, 糖尿病 | 眼底视网膜照片 | CNN | 图像 | 301名肯尼亚参与者 | NA | NA | 平均绝对误差, 受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 182 | 2026-06-19 |
Accurate single-molecule spot detection for image-based spatial transcriptomics with weakly supervised deep learning
2024-05-15, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2024.04.006
PMID:38754367
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研究论文 | 提出Polaris分析流程，结合弱监督深度学习模型进行细胞分割和斑点检测，用于图像空间转录组学数据分析 | 首次将弱监督深度学习应用于单分子斑点检测，无需人工标注即可实现高精度分析，并整合了概率基因解码器以量化单细胞基因表达 | 未明确讨论局限，但可能依赖于图像质量及实验条件对斑点检测精度的影响 | 开发一种统一、自动化的分析流程，用于处理MERFISH、seqFISH和ISS等多种图像空间转录组学实验数据的单细胞基因表达定量 | 图像空间转录组学数据中的单分子荧光斑点及细胞区域 | 数字病理学， 计算机视觉 | 不适用 | MERFISH， seqFISH， ISS（原位RNA测序） | CNN（卷积神经网络）， 弱监督深度学习 | 图像 | 不适用 | DeepCell | 未指定具体架构（描述为深度学习模型结合概率基因解码器） | 不适用 | 不适用 |
| 183 | 2026-06-19 |
Adapting Deep Learning QSPR Models to Specific Drug Discovery Projects
2024-04-01, Molecular pharmaceutics
IF:4.5Q1
|
研究论文 | 提出基于迁移学习的混合全局-局部策略，将深度学习QSPR模型适配到特定药物发现项目中 | 提出基于微调预训练全局模型的混合全局-局部迁移学习策略，在小样本场景下（每项目约10个分子）效果显著 | NA | 改进药物发现项目中的分子性质预测，通过领域适配提升局部模型性能 | 超过300个诺华药物发现项目的ADME实验数据 | 机器学习 | NA | ADME实验 | 深度学习QSPR模型 | 分子结构数据 | 300多个药物发现项目，每个项目约10个分子 | NA | 预训练全局模型 | 平均绝对误差（MAE） | NA |
| 184 | 2026-06-19 |
Accurate single-molecule spot detection for image-based spatial transcriptomics with weakly supervised deep learning
2024-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.09.03.556122
PMID:37732188
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研究论文 | 提出一种基于弱监督深度学习的高精度单分子点检测方法，用于图像空间转录组学分析 | 结合深度学习的细胞分割与点检测模型，以及概率基因解码器，提供统一、即开即用的空间转录组学数据分析解决方案 | 未明确说明，可能依赖特定实验条件下的表现 | 实现精确的单细胞基因表达定量分析，简化图像空间转录组学数据处理流程 | 空间转录组学数据中的单分子荧光原位杂交（MERFISH、seqFISH、ISS）图像 | 数字病理学 | NA | MERFISH, seqFISH, ISS | 深度学习模型（卷积神经网络等） | 图像 | NA | TensorFlow | 细胞分割与点检测网络（具体架构未明确） | 准确性（Accuracy） | NA |
| 185 | 2026-06-19 |
A Siamese ResNeXt network for predicting carotid intimal thickness of patients with T2DM from fundus images
2024, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2024.1364519
PMID:38549767
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研究论文 | 开发并验证基于眼底图像的深度学习模型，用于预测2型糖尿病患者的颈动脉内膜中层厚度 | 提出一种基于Siamese ResNeXt网络的单模态模型，在预测T2DM患者CIMT的效能和鲁棒性上优于传统网络，并通过Grad-CAM可视化证实眼底微血管病变与CIMT的关联 | 未提及模型的外部验证、数据来源的多样性限制，以及年龄因素嵌入网络后性能下降的原因分析不足 | 利用眼底图像预测T2DM患者的颈动脉内膜中层厚度 | 1236名T2DM患者的眼底图像和CIMT超声记录 | 机器学习 | 2型糖尿病 | 眼底图像分析 | Siamese ResNeXt网络 | 图像 | 1236名T2DM患者 | NA | ResNet, ResNeXt | 召回率, AUC, 精确率, 特异性, F1值, ROC曲线 | NA |
| 186 | 2026-06-19 |
An ensemble deep learning diagnostic system for determining Clinical Activity Scores in thyroid-associated ophthalmopathy: integrating multi-view multimodal images from anterior segment slit-lamp photographs and facial images
2024, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2024.1365350
PMID:38628586
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研究论文 | 开发集成深度学习方法，结合前节裂隙灯照片和面部图像来自动评估甲状腺相关眼病的临床活动性评分 | 首次将前节裂隙灯照片和面部图像作为多视角多模态数据，通过集成深度学习方法模拟专家评估，提升了TAO活动性预测的准确性 | 研究样本量较小，仅包含单一医院的156例患者，可能影响模型泛化性；主观症状（如疼痛）仍需额外输入而非完全自动化 | 构建集成深度学习系统，通过多视角多模态图像准确预测TAO的临床活动性评分 | 甲状腺相关眼病患者的炎症体征（眼睑结膜红肿、肿胀等）及主观症状 | 计算机视觉 | 甲状腺相关眼病 | NA | 集成深度学习模型（基于残差网络） | 图像（前节裂隙灯照片和面部图像） | 156名TAO患者 | NA | 残差网络 | 准确率、特异度、精确率、召回率、F1分数 | NA |
| 187 | 2026-06-19 |
Divergences in color perception between deep neural networks and humans
2023-12, Cognition
IF:2.8Q1
DOI:10.1016/j.cognition.2023.105621
PMID:37716312
|
研究论文 | 评估深度神经网络与人类在颜色感知方面的差异，揭示当前DNN模型未能充分捕捉人类颜色感知的认知一致性 | 首次通过对比颜色相似性判断实验，系统评估了包括卷积神经网络和视觉Transformer在内的多种DNN架构与人类颜色感知的偏差，并提出了基于小波分解的可解释颜色感知模型作为更优基准 | 未涉及颜色感知的时间动态特性、跨文化差异以及高维颜色空间（如CIELAB）的深度映射；小波模型的认知合理性仍需更多神经科学验证 | 探究深度神经网络在颜色感知维度上与人类认知的一致性，并寻找更符合认知规律的替代模型 | 人类颜色相似性判断（通过在线调查收集）和多种DNN产生的颜色嵌入表示 | 机器学习、计算机视觉、认知科学 | 不适用 | 卷积神经网络、视觉Transformer、小波分解、风格迁移任务训练 | 卷积神经网络、视觉Transformer | 图像（控制颜色属性的图像、网络搜索图像、CIFAR-10真实世界图像） | 多种图像数据集（未明确样本数量，包含三类图像集：颜色控制图像、网络图像、CIFAR-10的10类图像） | PyTorch（隐含）、TensorFlow（未明确，但常见框架） | ResNet、ViT、VGG、U-Net（？待确认）、小波模型 | 颜色相似性判断一致性（相关系数、均方误差） | 未明确，但通常使用GPU（如NVIDIA A100或V100） |
| 188 | 2026-06-19 |
Multistain deep learning for prediction of prognosis and therapy response in colorectal cancer
2023-02, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-022-02134-1
PMID:36624314
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研究论文 | 建立并评估了一种多染色深度学习模型，用于预测结直肠癌的预后和治疗反应 | 首次利用人工智能在超过1000名患者中确定AImmunoscore，并展示了其在预测新辅助治疗反应方面的能力 | 免疫评分系统如Immunoscore和上皮内淋巴细胞定量在临床常规使用中接受缓慢，且有一定局限性 | 评估多染色深度学习模型在结直肠癌预后和治疗反应预测中的能力 | 结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 多染色免疫组织化学 | 深度学习 | 病理图像 | 超过1000名结直肠癌患者 | NA | 多染色深度学习模型 | 预后能力，优于其他临床、分子和免疫细胞相关参数 | NA |
| 189 | 2026-06-19 |
FusionAI: Predicting fusion breakpoint from DNA sequence with deep learning
2021-Oct-22, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2021.103164
PMID:34646994
|
研究论文 | 开发FusionAI利用深度学习预测DNA序列中的基因融合断点，帮助识别融合断裂码及基因组背景 | 首次基于DNA序列通过深度学习预测基因融合断点，揭示融合断裂的基因组上下文 | 未提及数据集大小及与其他方法的对比验证 | 通过深度学习模型预测基因融合断点，理解基因组断裂机制 | 基因融合断点及其相关基因组序列 | 机器学习 | 癌症 | DNA测序 | 深度学习模型 | DNA序列数据 | 未提及 | 未提及 | 未提及 | 未提及 | 未提及 |
| 190 | 2026-06-19 |
The Reproducibility of Deep Learning-Based Segmentation of the Prostate Gland and Zones on T2-Weighted MR Images
2021-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics11091690
PMID:34574031
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research paper | 在T2加权MR图像上，使用深度学习进行前列腺及其分区分割的可重复性研究 | 首次系统评估深度学习分割方法在前列腺MRI中的患者内可重复性，并比较了三种不同CNN架构与人工分割的稳定性 | 仅使用了单中心数据集，未探讨不同采集参数或MRI设备对可重复性的影响 | 探究深度学习分割方法在前列腺MRI中14个形状特征的重复性，为CAD系统临床应用提供依据 | 前列腺整体、外周区和剩余区（非外周区）的MRI分割 | machine learning | prostate cancer | T2加权MRI | CNN | image | 244名患者的内部数据集 | PyTorch | V-Net, nnU-Net-2D, nnU-Net-3D | ICC | NA |
| 191 | 2026-06-18 |
Early diagnosis and risk stratification of aortic stenosis using artificial intelligence applied to echocardiography: scoping review
2026-Sep-01, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2026.106487
PMID:42161114
|
综述 | 系统评价人工智能应用于超声心动图对主动脉瓣狭窄进行早期诊断与风险分层的证据 | 首次系统梳理人工智能在超声心动图中用于主动脉瓣狭窄早期诊断与风险分层的性能、临床适用性和方法学局限 | 缺乏外部验证、算法可解释性不足、临床整合面临障碍以及研究多为回顾性数据 | 评估人工智能工具应用于超声心动图对主动脉瓣狭窄早期诊断的有效性 | 2020年1月至2025年12月间发表的25项运用人工智能系统于超声心动图检测主动脉瓣狭窄的研究 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | NA | 卷积神经网络 | 图像 | 25项研究 | NA | 多视觉模型 | AUC, 灵敏度, 特异度 | NA |
| 192 | 2026-06-18 |
Important progress in antimicrobial peptide prediction research in the past five years
2026-Sep, Analytical biochemistry
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.ab.2026.116141
PMID:42092576
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综述 | 综述了过去五年抗菌肽预测研究的重要进展 | 系统梳理了2020-2024年间涌现的创新预测方法，从传统机器学习到前沿深度学习和生成模型，并比较了不同方法在不同数据集上的表现，同时前瞻性地提出了未来发展方向 | 未明确提及具体局限性，但基于当前研究瓶颈讨论了未来趋势 | 总结抗菌肽预测研究进展并展望未来发展方向 | 抗菌肽（AMPs） | 机器学习 | 感染性疾病 | 特征编码技术 | 机器学习, 深度学习, 生成模型 | 序列数据 | NA | NA | NA | 预测性能（具体指标未明确） | NA |
| 193 | 2026-06-18 |
Preoperative prediction of hepatocellular carcinoma histological grade using MRI-based artificial intelligence models: A systematic review and meta-analysis
2026-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112939
PMID:42167003
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系统综述与Meta分析 | 评估基于MRI的人工智能模型在术前预测肝细胞癌组织学分级的诊断性能 | 首次系统评价MRI-based AI模型在HCC分级预测中的诊断准确性，并比较深度学习和机器学习模型的性能差异 | 证据确定性极低，研究间异质性显著，外部验证性能下降，主要估计值可能为乐观上界 | 评估MRI-based AI模型术前预测HCC组织学分级的诊断效能 | 术前使用MRI-based AI模型预测肝细胞癌组织学分级的诊断性研究 | 机器学习 | 肝细胞癌 | MRI | 深度学习模型, 机器学习模型 | 图像 | 18项研究（内部验证16项，外部验证6项） | NA | NA | 敏感性, 特异性, 诊断优势比, 曲线下面积 | NA |
| 194 | 2026-06-18 |
MicroKAN: Mapping human brain microstructure using diffusion MRI and adaptive nonlinear modeling
2026-Aug-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.122032
PMID:42259478
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研究论文 | 提出MicroKAN框架，利用Kolmogorov-Arnold网络和自适应样条激活函数，通过扩散MRI数据高效建模人脑微结构 | 将Kolmogorov-Arnold网络引入扩散MRI微结构建模，支持监督和自监督两种范式，显著加速采集并提升参数估计保真度，对分布偏移具有强鲁棒性 | NA | 开发一种高效、灵活的扩散MRI微结构建模方法，减少采集时间并提高估计精度 | 人脑微结构特征（如扩散张量成像DTI和神经突方向分散与密度成像NODDI参数） | 机器学习 | NA | 扩散磁共振成像（dMRI） | Kolmogorov-Arnold网络（KAN） | 扩散磁共振图像 | 多个数据集的DTI和NODDI数据 | PyTorch | KAN（带自适应样条激活） | 参数估计保真度（fidelity）、鲁棒性（robustness）、准确性（accuracy） | NA |
| 195 | 2026-06-18 |
Contemporary strategies for active learning in oral and maxillofacial surgery education
2026-Aug, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2026.01.002
PMID:41672806
|
综述 | 本文回顾并倡导在口腔颌面外科教育中采用当代主动学习策略 | 系统总结了团队学习、翻转课堂、模拟训练等主动学习方法在口腔颌面外科教育中的具体应用 | 未提供实证数据支持各教学策略的有效性比较 | 探讨主动学习在口腔颌面外科住院医师培训中的应用价值 | 口腔颌面外科住院医师及教育工作者 | 医学教育 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 196 | 2026-06-18 |
Deep Learning Analysis of Indocyanine Green Fluoroscopy of Ureters in Robotic Cystectomy: Toward Reducing Ureteroenteric Strictures
2026-Aug, Journal of endourology
IF:2.9Q1
DOI:10.1177/08927790261450709
PMID:42159157
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研究论文 | 开发一种基于深度学习的方法，在机器人辅助根治性膀胱切除术中通过吲哚菁绿荧光镜定量评估输尿管灌注情况，旨在减少输尿管肠吻合口狭窄的发生 | 首次利用手术基础模型SurgeNetXL对ICG荧光镜中的输尿管进行分割和灌注参数定量计算，实现了从主观视觉判断到数据驱动的客观评估的转变 | 单中心回顾性研究，样本量较小（96个视频），且需要进一步改进技术以实现完全自动化的强度测量，并研究其与输尿管肠吻合口狭窄结果的相关性 | 开发一种定量评估输尿管灌注的深度学习方法，以数据驱动方式减少机器人辅助根治性膀胱切除术后的输尿管肠吻合口狭窄 | 机器人辅助根治性膀胱切除术中的输尿管在吲哚菁绿荧光镜下的影像 | 计算机视觉 | 泌尿系统疾病（输尿管肠吻合口狭窄） | 吲哚菁绿荧光镜 | 深度学习模型（卷积神经网络） | 视频帧（全彩和ICG帧） | 96个视频（251张全彩帧和358张ICG帧） | NA | SurgeNetXL | Dice相似系数（DSC）、Hausdorff距离（HD） | NA |
| 197 | 2026-06-18 |
Artificial Intelligence-Powered Cystoscopy Diagnostic Support System: Clinical Application of Multiarchitecture Deep Learning Models
2026-Aug, Journal of endourology
IF:2.9Q1
DOI:10.1177/08927790261450807
PMID:42206801
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研究论文 | 开发并评估两种基于深度学习的膀胱镜图像分析系统，用于增强膀胱疾病的诊断效率 | 使用多种深度学习架构（包括CNN、Vision Transformer和Vision Mamba）构建分类和分割模型，实现膀胱病变的自动识别与定位，提升了临床诊断准确率 | 未提及外部验证数据集或实时部署中的性能表现，可能受限于数据集的多样性和泛化能力 | 提高膀胱镜诊断的准确性和效率，减少操作者经验依赖导致的观察者间变异 | 膀胱肿瘤、膀胱炎及术后疤痕的膀胱镜图像 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 膀胱镜检查 | CNN, Vision Transformer, Vision Mamba | 图像 | 2056次检查中的9362张图像 | NA | 卷积神经网络, Vision Transformer, Vision Mamba | AUC, Dice相似系数 | NA |
| 198 | 2026-02-25 |
Comment on "Automatic rib fracture detection on postmortem CT data using deep learning"
2026-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-026-03755-8
PMID:41731167
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 199 | 2026-06-18 |
A Deep Dual-Domain Interaction Reconstruction Framework With Adaptive Gating Fusion for Low-Field MRI
2026-Jul, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.70330
PMID:42286973
|
研究论文 | 提出了一种用于低场MRI的深度双域交互重建框架，通过自适应门控融合提高重建质量 | 创新性地设计了混合双域交互模块和自适应门控融合策略，同时利用注意力机制建模k空间频率编码与图像域像素间的长程依赖关系 | 未明确提及，但可能包括对特定低场数据集依赖性强、计算资源需求高等潜在限制 | 开发一种高质量、低成本的低场MRI重建方法，以促进资源受限临床环境下的MRI系统部署 | 低场MRI图像重建中的k空间与图像域双域交互问题 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | MRI | CNN, 注意力机制 | MRI图像 | 公共0.3T低场数据集和实验室采集的0.5T低场MRI扫描仪数据（具体样本数未说明） | PyTorch | U-Net, 多尺度U-Net结构 | PSNR, SSIM | NA |
| 200 | 2026-06-16 |
Development of a deep learning-based tool for coronary artery stenosis evaluation in forensic autopsies using whole slide imaging
2026-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-026-03800-6
PMID:41998396
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research paper | 开发一种基于深度学习的工具，利用全切片图像在法医尸检中评估冠状动脉狭窄 | 首次将SegFormer-B0 Transformer模型应用于法医尸检的冠状动脉狭窄评估，并通过后处理强制解剖结构层次和生成混合置信度图提高准确性 | 数据集规模较小（仅98张切片），且H&E染色样本可能引入偏差 | 开发基于全切片图像的AI工具，实现法医尸检中冠状动脉狭窄的客观测量，减少观察者间差异 | 98张匿名化的H&E染色尸检切片中的234个冠状动脉切片 | digital pathology | cardiovascular disease | whole slide imaging | Transformer | image | 98张H&E染色切片，234个冠状动脉切片，103个高质量感兴趣区域 | PyTorch | SegFormer-B0 | MAE, RMSE, MAPE, Pearson相关系数, ICC, Bland-Altman偏差 | NA |