深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 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 | 2026-04-01 |
MangoLeafNet-XAI: an attention-enhanced deep learning architecture for accurate and interpretable mango leaf disease classification
2026, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2026.1776537
PMID:41877980
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研究论文 | 本研究提出了一种名为MangoLeafNet-XAI的轻量级深度学习架构，用于准确且可解释的芒果叶病害分类 | 该模型创新性地将高效通道注意力（ECA）模块与DenseNet-121骨干网络结合，自适应地优化特征并高精度捕捉细微病理模式，实现了性能与计算效率的最佳平衡 | 现有方法的局限性包括计算复杂度高、结果难以解释以及数据集依赖的过拟合问题 | 开发一种适用于资源受限农业环境的精确且可解释的芒果叶病害检测系统 | 芒果叶病害，包括炭疽病、细菌性溃疡病、枯梢病、瘿蚊、白粉病、煤烟霉和切叶象甲 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN | 图像 | 三个公共数据集（MLDID、Mango Leaf Disease和Harumanis），涵盖多种环境条件和病害类别 | PyTorch, TensorFlow | DenseNet-121 | 准确率 | 适用于边缘设备部署，模型参数仅690万 |
| 182 | 2026-04-01 |
Protein structure prediction powered by artificial intelligence: from biochemical foundations to practical applications
2026, Frontiers in molecular biosciences
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fmolb.2026.1767821
PMID:41878008
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综述 | 本文综述了人工智能驱动的蛋白质结构预测方法，从生化基础到实际应用 | 总结了基于深度学习和大规模蛋白质语言模型的最新进展，如AlphaFold3和RoseTTAFold，这些模型通过整合进化信息、几何约束和端到端神经架构实现了接近实验精度的预测 | NA | 总结蛋白质折叠的生化基础、AI驱动的方法学进展及其在药物发现、酶工程和疾病研究中的应用 | 蛋白质的三维结构 | 机器学习 | NA | 深度学习, 蛋白质语言模型 | 深度学习模型 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | AlphaFold3, RoseTTAFold, ESMFold | 接近实验精度 | NA |
| 183 | 2026-04-01 |
Correction: Advanced EEG signal classification for neural prosthetic devices using metaheuristic and deep learning techniques
2026, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2026.1795848
PMID:41878372
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correction | 本文是对先前发表文章（DOI: 10.3389/fdgth.2025.1706660）的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 184 | 2026-04-01 |
Depression detection using deep learning and large language models from multimodalities
2026, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2026.1759857
PMID:41878374
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综述 | 本文综述了基于深度学习和大语言模型的多模态抑郁症检测方法的最新进展 | 整合了基于EEG的单模态、多模态以及新兴的LLM驱动方法，并探讨了跨模态对齐和上下文推理能力 | 数据集多样性不足、标准化欠缺、可解释性有限以及临床验证不充分 | 评估客观抑郁症检测的自动化、数据驱动方法 | 抑郁症患者 | 自然语言处理, 机器学习 | 抑郁症 | 脑电图, 语音分析, 面部表情分析 | Transformer | 生理信号, 语音, 图像 | NA | NA | Transformer | 准确率, F1分数 | NA |
| 185 | 2026-04-01 |
A toolkit for generating virtual brightfield images of histological and immunohistochemical stains from multiplexed data with AI-based channel selection and image enhancement
2026, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2026.1765143
PMID:41878398
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研究论文 | 提出一种从多重成像数据生成虚拟明场组织学图像的通用框架，结合物理染色模型、AI通道选择与图像增强技术 | 首次提出结合物理染色模型与AI通道选择的虚拟明场图像生成框架，支持通过查找表或大语言模型进行分子标记到染色颜色的映射，并集成深度学习上采样与去噪模型 | 方法在多种成像模态中验证但未涵盖所有组织类型，深度学习模型的训练依赖真实明场图像数据 | 减少组织多重成像时额外制备明场切片的需求，实现虚拟明场图像与多重图像的自动对齐 | 组织切片的多重成像数据 | 数字病理学 | NA | 成像质谱流式技术、荧光多重成像 | 深度学习模型 | 多重成像数据、明场组织学图像 | NA | NA | NA | 图像质量量化评估、诊断质量评估 | NA |
| 186 | 2026-04-01 |
Overcoming Extrapolation Challenges of Deep Learning by Incorporating Physics in Protein Sequence-Function Modeling
2025-Nov-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.11.09.687530
PMID:41293023
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研究论文 | 本文提出了一种结合蛋白质物理相互作用和动力学的深度学习模型，以改进蛋白质序列-功能关系建模中的外推预测能力 | 通过将基于物理的能量效应量化直接整合到卷积和图卷积神经网络中，显著提升了位置和突变类型外推预测的性能 | 未明确提及具体的数据集规模或模型泛化到其他蛋白质系统的限制 | 克服深度学习在蛋白质序列-功能建模中外推预测的挑战 | 蛋白质序列与功能关系，特别是突变的功能效应预测 | 机器学习 | NA | 深度突变扫描数据 | CNN, GCN | 序列数据, 结构数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 图卷积神经网络 | NA | NA |
| 187 | 2026-04-01 |
Live imaging of late-stage preimplantation human embryos reveals de novo mitotic errors
2025-Oct-23, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02851-1
PMID:41131150
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研究论文 | 本文通过优化核DNA标记和光片活体成像技术，揭示了人类胚胎在植入前晚期阶段染色体分离错误的发生机制 | 首次应用信使RNA电穿孔优化核DNA标记，结合光片活体成像技术，在人类胚胎植入前晚期阶段实时观察染色体分离错误 | 成像方法可能对胚胎发育产生未知影响，且样本数量有限，需进一步验证临床适用性 | 研究人类胚胎在植入前晚期阶段染色体分离错误的起源和机制 | 晚期植入前阶段的人类胚胎 | 数字病理学 | 不孕症 | 信使RNA电穿孔、光片活体成像 | 深度学习模型 | 图像 | 未明确指定样本数量 | 未明确指定 | 定制化深度学习模型 | NA | NA |
| 188 | 2026-04-01 |
Neurotype matching in monogamous rodents is modulated by early-life sleep experience
2025-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.24.678442
PMID:41040201
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研究论文 | 本研究利用深度学习工具分析草原田鼠的异性配对互动，探讨早期睡眠干扰对神经类型匹配和社会亲和力的影响 | 首次在非人类动物中量化神经类型匹配现象，通过早期睡眠干扰模拟人类自闭症特征，并发现混合神经类型配对导致社会亲和力降低 | 研究仅针对草原田鼠，且模拟的神经类型基于单一干预（早期睡眠干扰），可能无法完全代表人类自闭症的复杂性 | 探究神经类型匹配现象在非人类动物中的存在及其对社会互动的影响 | 草原田鼠（Microtus ochrogaster）的异性配对 | 机器学习 | 自闭症 | 深度学习 | NA | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 189 | 2026-04-01 |
Pancancer outcome prediction via a unified weakly supervised deep learning model
2025-Sep-03, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-025-02374-w
PMID:40897689
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研究论文 | 本研究提出了一种名为PROGPATH的统一弱监督深度学习模型，用于整合组织病理学图像特征和常规临床变量，以实现泛癌预后预测 | 开发了首个能够整合组织病理学图像与常规临床变量进行泛癌预后预测的统一模型；采用基于基础模型的图像编码、注意力引导的多实例学习模块以及交叉注意力变换器进行特征融合；引入了基于路由器的分类策略以提升预测性能；在涵盖多大陆、多机构的广泛外部队列中进行了大规模验证 | 未明确提及模型的计算效率或实时预测能力；依赖的临床变量范围可能因医疗机构而异；未讨论模型在不同种族或人群亚组中的表现差异 | 开发一个能够整合多模态数据（图像与临床变量）的泛癌预后预测模型，以指导癌症治疗并改善患者结局 | 癌症患者的组织病理学全切片图像（WSI）及常规临床变量 | 数字病理学 | 泛癌（涵盖15种癌症类型） | 组织病理学成像 | 弱监督深度学习 | 图像（全切片图像），临床变量（结构化数据） | 训练集：6,670名患者的7,999张WSI（涵盖15种癌症类型）；验证集：4,441名患者的7,374张WSI（涵盖12种癌症类型，来自8个联盟/机构） | 未明确指定（提及基于基础模型的架构） | 注意力引导的多实例学习模块，交叉注意力变换器 | 未明确指定具体指标（提及优于现有最先进的多模态预后预测模型） | NA |
| 190 | 2026-04-01 |
Deep Learning Differentiates Papilledema, NAION, and Healthy Eyes With Unsegmented 3D OCT Volumes
2025-Sep, American journal of ophthalmology
IF:4.1Q1
DOI:10.1016/j.ajo.2025.05.036
PMID:40447246
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型，基于未分割的3D OCT体积数据，成功区分了视乳头水肿、非动脉炎性前部缺血性视神经病变和健康眼睛 | 首次使用完整的3D OCT体积数据，通过深度学习模型同时区分视乳头水肿、NAION和健康眼睛，并比较了不同区域（整个扫描、视乳头周围视网膜、视神经乳头）的诊断性能 | 研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；外部验证集规模相对较小 | 开发一种基于深度学习的自动化诊断工具，用于区分视神经乳头肿胀的不同病因 | 视神经乳头和视乳头周围视网膜的OCT扫描图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描 | CNN | 3D图像 | 4619个原始光谱域视神经乳头体积扫描（来自1539只眼睛），外部验证集包含1663个扫描（来自742只眼睛） | PyTorch | ResNet 3D-18 | 准确率, AUC-ROC, 加权精确率, 加权召回率, 加权F1分数 | NA |
| 191 | 2026-04-01 |
Application of deep learning for detecting implants in computed tomography scout images with multi-institution and multi-vendor for personal identification
2025-09, Science & justice : journal of the Forensic Science Society
IF:1.9Q3
DOI:10.1016/j.scijus.2025.101315
PMID:40930679
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研究论文 | 本研究提出基于深度学习的方法，用于在计算机断层扫描（CT）定位像中自动检测金属植入物，以辅助法医身份识别 | 首次在CT定位像中应用深度学习进行植入物检测，并使用了多机构、多厂商的数据集以确保模型在不同成像条件下的泛化能力 | 研究仅关注金属植入物，未涵盖其他类型的医疗植入物；模型性能可能受限于训练数据的多样性和数量 | 开发一种自动检测CT定位像中金属植入物的方法，以辅助法医调查中的身份识别 | 计算机断层扫描（CT）定位像中的金属植入物 | 计算机视觉 | NA | 计算机断层扫描（CT） | CNN | 图像 | 多机构、多厂商的CT定位像数据集 | NA | RetinaNet, Faster R-CNN | 假阳性率, 分类一致性 | NA |
| 192 | 2026-04-01 |
Progress and new challenges in image-based profiling
2025-Aug-07, ArXiv
PMID:40799808
|
综述 | 本文回顾了基于图像的细胞表型分析（图像分析）的计算方法演变，概述了当前流程、局限性及未来发展方向 | 系统总结了深度学习如何重塑图像分析，包括特征提取、可扩展性和多模态数据整合的改进，并强调了单细胞分析和批次效应校正等受单细胞转录组学启发的方法学进展 | 本文侧重于技术演进而未深入探讨广泛的生物学应用，且该领域仍面临需要创新解决方案的重大挑战 | 为研究人员提供导航这一快速发展领域进展与新挑战的路线图 | 基于图像的细胞表型分析（图像分析）的计算方法 | 计算机视觉 | NA | 显微镜成像，高通量图像分析 | 深度学习模型 | 显微镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 193 | 2026-04-01 |
What does it take to learn the rules of RNA base pairing? A lot less than you may think
2025-Aug-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.31.668042
PMID:40766544
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研究论文 | 本文探讨了使用极少参数和数据的概率模型（如随机上下文无关文法）通过深度学习技术重新发现RNA碱基配对规则的可能性 | 展示了无需二级结构标签、序列比对或大量参数，仅通过少量RNA序列和自动微分框架就能学习到RNA碱基配对规则 | 模型仅基于21个参数，可能无法捕捉更复杂的RNA结构或非规范相互作用 | 研究RNA碱基配对规则的最小学习需求，探索序列级信号在RNA功能区分中的应用 | RNA序列，包括结构RNA、信使RNA和打乱序列 | 自然语言处理 | NA | 随机上下文无关文法（SCFG），自动微分，随机梯度下降 | 概率模型，深度学习 | 序列（RNA序列） | 少至50个RNA序列 | 自动微分框架（未指定具体名称） | 随机上下文无关文法（SCFG） | NA | NA |
| 194 | 2026-04-01 |
Head-to-Head Comparison between MRI and CT in the Evaluation of Volume and Quality of Epicardial Adipose Tissue
2025-08, Radiology. Cardiothoracic imaging
DOI:10.1148/ryct.240531
PMID:40810643
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研究论文 | 本研究系统比较了MRI和CT在评估心外膜脂肪组织体积和质量方面的测量结果 | 首次使用MRI的Dixon脂肪-水分离技术和CT的深度学习分割技术，对心外膜脂肪组织的体积和质量进行头对头比较 | 样本量较小（92名参与者），且仅基于瑞典心肺生物影像研究的一个子集，可能限制结果的普适性 | 评估MRI和CT在测量心外膜脂肪组织体积和质量方面的相关性和一致性 | 心外膜脂肪组织 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | Dixon脂肪-水分离MRI, CT | 深度学习 | MRI图像, CT图像 | 92名参与者（平均年龄59岁，60名男性） | NA | NA | Pearson相关系数, 组内相关系数 | NA |
| 195 | 2026-04-01 |
Enhancing forensic shoeprint analysis: Application of the Shoe-MS algorithm to challenging evidence
2025-07, Science & justice : journal of the Forensic Science Society
IF:1.9Q3
DOI:10.1016/j.scijus.2025.101255
PMID:40480703
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研究论文 | 本文探索了Shoe-MS算法在法医鞋印分析中的应用，该算法基于深度学习框架，用于评估成对图像的相似性得分 | 提出并应用Shoe-MS算法于法医鞋印分析，特别针对退化图像进行分类和源识别，实现了高精度相似性评分 | 算法无法完全替代法医检验员，且主要针对图像质量不高的犯罪现场证据 | 提升法医鞋印分析的定量评估能力，支持检验员进行概率性、可重复的判断 | 法医鞋印图像，包括犯罪现场采集的退化图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习框架 | 图像 | 两个不同的数据库 | NA | Shoe-MS | 相似性得分 | NA |
| 196 | 2026-04-01 |
Cell-Type Annotation for scATAC-Seq Data by Integrating Chromatin Accessibility and Genome Sequence
2025-06-27, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom15070938
PMID:40723810
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研究论文 | 提出了一种名为scAttG的深度学习框架，通过整合图注意力网络和卷积神经网络，利用scATAC-seq数据的染色质可及性和基因组序列特征进行细胞类型注释 | 整合图注意力网络和卷积神经网络，同时捕获染色质可及性信号和基因组序列特征，克服了现有跨组学和组内方法在数据对齐和批次效应方面的限制 | 未明确说明模型在特定生物环境或复杂细胞类型中的泛化能力，可能受限于scATAC-seq数据的质量和覆盖度 | 提高单细胞ATAC-seq数据的细胞类型注释准确性和鲁棒性 | scATAC-seq数据中的细胞类型 | 机器学习 | NA | scATAC-seq | GAT, CNN | 染色质可及性数据，基因组序列数据 | 多个scATAC-seq数据集（具体数量未明确说明） | NA | 图注意力网络，卷积神经网络 | NA | NA |
| 197 | 2026-04-01 |
Integrating Alternative Fragmentation Techniques into Standard LC-MS Workflows Using a Single Deep Learning Model Enhances Proteome Coverage
2025-Jun-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.28.656555
PMID:40501536
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研究论文 | 本文介绍了一种能够自动执行多种裂解技术的质谱仪，并开发了一个统一的深度学习模型来预测碎片离子强度，从而显著提升了蛋白质组覆盖度 | 开发了首个能够覆盖CID、UVPD、EID和ECD等多种裂解技术的单一深度学习模型，并将其集成到标准LC-MS工作流程中 | 未明确说明模型在更广泛数据集或不同实验条件下的泛化能力 | 通过整合替代裂解技术和深度学习模型，增强标准LC-MS工作流程中的蛋白质组覆盖度 | 质谱仪生成的碎片离子数据，用于蛋白质鉴定 | 机器学习 | NA | CID、UVPD、EID、ECD、LC-MS、多酶深度蛋白质组学实验 | 深度学习模型 | 质谱数据 | 通过多酶深度蛋白质组学实验生成的大规模数据集 | Prosit | NA | 蛋白质鉴定增加百分比 | NA |
| 198 | 2026-04-01 |
Performance of a Chest Radiograph-based Deep Learning Model for Detecting Hepatic Steatosis
2025-06, Radiology. Cardiothoracic imaging
DOI:10.1148/ryct.240402
PMID:40539916
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研究论文 | 本研究开发并评估了一个基于胸片的深度学习模型，用于检测肝脂肪变性 | 利用常规胸片而非专门的肝脏影像进行肝脂肪变性的深度学习检测，提供了一种便捷、低成本的筛查方法 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；模型性能仍有提升空间，特别是在内部测试集上的灵敏度 | 开发一个基于胸片的深度学习模型，用于检测肝脂肪变性 | 接受过受控衰减参数检查的患者的胸片 | 计算机视觉 | 肝脂肪变性 | 受控衰减参数 | 深度学习模型 | 图像 | 共6599张胸片，来自4414名患者 | NA | NA | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 199 | 2026-04-01 |
Cellular and subcellular specialization enables biology-constrained deep learning
2025-May-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.22.655599
PMID:40501912
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研究论文 | 本文提出了一种基于生物学约束的深度学习模型，通过模拟神经元细胞类型和树突区室的特化机制，探索大脑多层神经网络中的学习协调机制 | 首次将兴奋性/抑制性神经元分型和树突-胞体区室化信号传导等生物学约束整合到多层人工神经网络中，并开发了完全生物学兼容的深度学习算法 | 模型仍基于简化生物学假设，尚未完全模拟真实神经系统的复杂性；实验验证仍需进一步开展 | 探索大脑如何在多层神经回路中协调学习过程，并建立生物学约束下的深度学习理论框架 | 人工神经网络中模拟的神经元细胞类型（兴奋性/抑制性）及其树突区室 | 机器学习 | NA | 深度学习算法 | ANN | 图像 | NA | NA | 具有循环连接的多层人工神经网络 | 图像分类准确率 | NA |
| 200 | 2026-04-01 |
Reliable Radiologic Skeletal Muscle Area Assessment - A Biomarker for Cancer Cachexia Diagnosis
2025-Apr-25, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.04.21.25326162
PMID:40313262
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的自动化工具SMAART-AI，用于从CT图像中可靠评估骨骼肌面积，并结合临床数据预测癌症恶病质 | 开发了端到端自动化管道SMAART-AI，集成了基于不确定性的错误标记机制，并首次将骨骼肌面积、骨骼肌指数、BMI和临床数据结合训练MLP模型预测恶病质 | 研究主要基于胃食管癌数据集，需要在更多癌症类型和更大样本中验证通用性 | 开发可靠、自动化的骨骼肌面积评估工具，用于癌症恶病质的早期诊断和监测 | 癌症患者（特别是胃食管癌患者）的CT图像和临床数据 | 数字病理学 | 癌症恶病质 | 计算机断层扫描（CT） | 深度学习模型, 多层感知机 | 医学图像（CT扫描） | 四个数据集（具体数量未明确说明），使用5折交叉验证 | nnU-Net | nnU-Net 2D, 多层感知机（MLP） | Dice系数, 中位绝对误差, 精确度, 方差, 熵, 变异系数 | NA |