深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 47295 篇文献，本页显示第 2161 - 2180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2161 | 2026-06-25 |
Deep Learning Reconstruction: Making Fast Musculoskeletal MRI Work in Practice
2026-Jun-24, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.26.35387
PMID:42340239
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2162 | 2026-06-25 |
Cardiac substructure dosimetry in thoracic radiotherapy: moving beyond mean heart dose and toward precision cardiac risk mitigation
2026-Jun-24, Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al]
IF:2.7Q2
DOI:10.1007/s00066-026-02561-w
PMID:42340453
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综述 | 综述胸部放疗中心脏亚结构剂量学研究从平均心脏剂量向精准风险评估的转变 | 提出从平均心脏剂量向心脏亚结构剂量-体积分析转变的新范式，并整合人工智能自动分割、现代遮蔽技术、生物标志物监测和药物心脏保护等多维度策略 | 前瞻性验证数据缺乏，质子治疗的随机心脏结局数据尚待公布，他汀类药物心脏保护作用尚待前瞻性验证 | 综述心脏亚结构剂量学研究在胸部放疗中的最新进展，为精准心脏风险缓解提供指导 | 心脏亚结构（左前降支动脉、心脏基底部、左心室、心脏传导系统）的剂量-反应关系、人工智能自动分割、心脏保护技术、生物标志物和正常组织并发症概率模型 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习 | 文本 | NA | NA | NA | 平均心脏剂量，左前降支动脉剂量，心脏基底部剂量，左心室剂量，心脏传导系统剂量 | NA |
| 2163 | 2026-06-25 |
Dual-domain radio-frequency signal and image joint modeling for coronary calcium detection in intravascular ultrasound
2026-Jun-24, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-026-03611-2
PMID:42340561
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研究论文 | 提出一种双域深度学习框架，整合原始血管内超声射频信号与灰度图像，用于自动检测冠状动脉钙化并量化角度 | 首次联合利用原始射频信号与极坐标灰度图像进行双分支建模，引入物理一致的复数卷积模块保持射频信号物理结构，以及相位幅度引导的双路径交叉注意力和阴影感知径向A线分类器增强模态交互 | 未明确提及，但隐含需依赖高质量中心数据集和外部测试集验证；可能对多中心异质性鲁棒性待进一步评估 | 实现冠状动脉钙化的自动化检测和角度量化，以优化经皮冠状动脉介入治疗 | 冠状动脉钙化区域及其角度 | 计算机视觉, 数字病理 | 冠状动脉疾病 | 血管内超声成像 | 双分支深度学习框架（复数卷积模块、双路径交叉注意力、A线分类器） | 射频信号与灰度图像 | 78名患者、136次回拉、32,672帧（开发集）；10名患者、15次回拉、2,362帧（外部测试集） | PyTorch | 复数卷积模块, 双路径交叉注意力, A线分类器 | Dice系数，Hausdorff距离，A线分类准确率 | NA |
| 2164 | 2026-06-25 |
Automatic annotation to train ROI detection algorithm for premature infant respiration monitoring in NICU
2026-Jun-24, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-026-03596-y
PMID:42340562
|
研究论文 | 提出一种基于运动周期性的自动标注方法，生成新生儿呼吸相关区域掩码，用于训练ROI检测算法，实现无接触呼吸监测 | 提出基于运动周期性的自动标注方法，无需人工标注即可生成高质量训练数据集，用于训练深度学习ROI检测模型 | 未提及自动生成标签与专家标注的完全一致性验证，可能受运动伪影或非呼吸运动影响 | 实现新生儿呼吸监测中ROI检测算法的自动化训练，减少人工标注负担 | 新生儿呼吸运动区域，包括腹部和胸部区域 | 计算机视觉 | 新生儿疾病 | 视频分析 | 深度学习分割模型 | 视频图像 | 专家标注的独立数据集用于验证 | NA | 常见分割架构 | 定位一致性系数、平均交并比(mIoU)、Dice系数 | NA |
| 2165 | 2026-06-25 |
Domain-specific adaptation for MR image synthesis with text-guided diffusion
2026-Jun-23, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae7797
PMID:42235582
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研究论文 | 提出一种基于文本引导扩散的领域自适应方法，用于MR图像合成，以解决医学成像数据稀缺问题 | 提出了领域特定、基于分区的并行文本引导潜在扩散模型，通过Voronoi灰度自适应细分区域，独立合成图像分区并合并去噪，实现了病理纹理特征的局部保留和高质量合成 | 未在明显位置提及，推测可能依赖分割掩码的准确性，且合成图像与真实图像在极其细微纹理上可能仍存在差异（需结合论文全文评估） | 在数据有限条件下生成高感知真实度、保留纹理特征的医学合成MRI图像，并提升下游分割任务性能 | 神经胶质瘤MRI数据 | 医学影像、计算机视觉 | 神经胶质瘤 | MRI成像 | 潜在扩散模型（LDM） | 图像（MRI切片） | 神经胶质瘤MRI数据（具体数量未在摘要中说明） | PyTorch（推测，基于文本引导扩散模型常见框架） | 潜在扩散模型（LDM）、U-Net | FID、SSIM、放射组学特征分布分析、视觉图灵测试灵敏度、欺骗率、DSC | NA |
| 2166 | 2026-06-25 |
Deep Learning-Based Restoration of Distorted Transmission Raman Spectra through Biological Tissue
2026-Jun-23, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c07804
PMID:42258226
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研究论文 | 开发了一个基于深度学习的框架，用于恢复通过生物组织传播后的透射拉曼光谱，以对抗组织引起的信号衰减和光谱失真 | 首次系统性地利用1D U-Net模型学习生物组织引起的透射拉曼光谱失真逆变换，实现了全光谱恢复，并在独立测试集上达到超过95%的平均余弦相似度 | 数据来源仅来自18种拉曼活性样品，可能不足以覆盖所有生物组织类型和实际应用场景；研究主要基于透射拉曼光谱，对其他深拉曼技术的适用性未探索 | 减少生物组织散射对拉曼光谱的失真影响，提高拉曼定量准确性 | 通过生物组织传播前后的拉曼光谱或表面增强拉曼散射光谱，来自18种拉曼活性样品 | 机器学习 | NA | 透射拉曼光谱, 表面增强拉曼散射 | 1D U-Net | 拉曼光谱数据 | 4410对配对光谱，来自18种拉曼活性样品 | PyTorch | 1D U-Net | 余弦相似度 | NA |
| 2167 | 2026-06-25 |
Hierarchical Amplification-Interlinked CRISPR-Cas14a Luminescent Biosensor Coupled with Portable Photonic Crystal Biochip-Boosted Time-Delayed Signaling for the Diagnosis of Pediatric Mycoplasma pneumoniae Pneumonia
2026-Jun-23, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.6c03088
PMID:42274413
|
研究论文 | 构建了一种层级放大互锁CRISPR-Cas14a发光生物传感器，结合便携式光子晶体生物芯片增强的时间延迟信号，用于儿童肺炎支原体肺炎的诊断 | 首次整合层级放大（DNA步行器与滚环扩增）与CRISPR-Cas14a系统，并引入余辉发光的时间延迟信号以避免生物介质背景自发光，同时利用光子晶体生物芯片增强余辉信号 | 未提及明显局限性 | 开发一种高灵敏度、高特异性的检测方法，用于儿童肺炎支原体肺炎的及时诊断和自动疾病分层 | 肺炎支原体DNA序列及儿童咽拭子样本 | 生物传感 | 肺炎支原体肺炎 | CRISPR-Cas14a，DNA步行器，滚环扩增，余辉发光，光子晶体自组装 | 卷积神经网络 | 发光信号数据 | 250例儿童咽拭子样本（包括重症MPP、轻症MPP及健康对照） | NA | 卷积神经网络 | 检测限，特异性 | NA |
| 2168 | 2026-06-25 |
The Use of Deep Learning in RNA Therapeutic Development
2026-Jun-23, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.6c02090
PMID:42269714
|
综述 | 综述了深度学习在RNA疗法开发中的应用，涵盖RNA结构预测、CRISPR活性和RNA递送三大关键方面 | 系统分析了深度学习模型架构对RNA疗法开发性能的影响，并展望了未来探索方向如新兴模型架构与高通量筛选技术的整合 | 计算资源和数据限制是主要挑战，且设计空间极大导致实验探索不可行 | 总结深度学习在RNA疗法开发中的应用现状及未来演化方向 | RNA疗法开发中的三个关键领域：RNA结构预测、CRISPR活性和RNA递送 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2169 | 2026-06-25 |
Explainable epigenetic aging clocks: an overview of existing AI models and approaches
2026-Jun-23, Expert review of molecular diagnostics
IF:3.9Q1
DOI:10.1080/14737159.2026.2693031
PMID:42318857
|
综述 | 本文回顾了六种可解释的表观遗传衰老时钟，这些时钟利用深度学习将CpG位点转换为更高层次的抽象表征 | 首次系统性地比较了基于通路/网络的可解释时钟与基于合成代理的时钟在解释性和可操作性上的差异 | 通路级或网络级模型比基于合成代理的时钟更难以解释，且可操作性较低 | 评估现有可解释人工智能表观遗传衰老时钟的性能，并探讨如何提升其解释性和可操作性 | 六种可解释人工智能表观遗传衰老时钟（XAI-AGE, DL-XAI, EpInflammAge, PathwayAge, EXP.REACTOME, EXP.TFT） | 机器学习 | 衰老相关疾病 | DNA甲基化测序 | 深度学习 | DNA甲基化数据 | NA | NA | NA | 年龄预测准确度 | NA |
| 2170 | 2026-06-25 |
Drug repositioning as an antivirulence strategy: Ketoprofen targets quorum sensing and biofilm in Serratia sp
2026-Jun-23, Brazilian journal of microbiology : [publication of the Brazilian Society for Microbiology]
IF:2.1Q3
DOI:10.1007/s42770-026-01994-w
PMID:42334552
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2171 | 2026-06-25 |
Multimodal machine learning and deep graph neural networks for the prediction of molecular inhibitory activity and disease associations
2026-Jun-23, Journal of computer-aided molecular design
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s10822-026-00858-7
PMID:42334640
|
research paper | 提出一个统一的多模态深度学习框架，整合分子性质预测与基因组靶点识别，用于预测分子抑制活性和疾病关联 | 引入量子计算的三维电子密度网格（约1.25亿数据点），转换为结构化点云表示以精确表征非共价相互作用区域；结合改进卷积神经网络（ICNN）与蜂群交配优化算法（HBMO）进行组学靶点检测，以及多尺度扩散图卷积网络（MsDGCN）增强药物-疾病关系建模 | 未明确讨论计算资源需求或对超大规模数据集的扩展性；三维电子密度计算可能存在高计算成本 | 开发一个可扩展的高精度平台，用于虚拟药物筛选和临床生物标志物发现，解决传统方法在多模态数据融合和三维结构信息利用上的不足 | 分子抑制活性、药物-疾病关联（特别是钙化性主动脉瓣疾病和多重耐药感染） | machine learning | calcific aortic valve disease, multidrug-resistant infections | NGS, RNA-seq, 量子计算 | CNN, GCN | 三维电子密度网格、点云、SMILES表示、分子指纹、基因组数据 | NA | PyTorch, Scikit-learn | Improved Convolutional Neural Network (ICNN), Multi-scale Diffusion Graph Convolutional Network (MsDGCN) | AUC | NA |
| 2172 | 2026-06-25 |
Machine and deep learning for sentinel-based land use and land cover change detection: a systematic review and future outlook
2026-Jun-23, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-026-15558-w
PMID:42334642
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综述 | 系统回顾了基于哨兵遥感影像的土地利用和土地覆盖变化检测中从经典机器学习到现代深度学习技术的演进 | 全面梳理了从CNN到Transformer的深度学习架构演变，并重点介绍了地球观测基础模型的新能力，如零样本推理、跨传感器迁移和地理泛化 | 多模态数据融合受制于空间、光谱和时间特性差异；域适应、标签噪声和有限的地理可迁移性仍限制变化检测鲁棒性；不确定性量化和模型可解释性缺乏；大规模模型预训练的计算和环境成本高 | 通过系统综述为基于哨兵遥感影像的土地利用和土地覆盖变化检测提供方法演进总结、当前挑战分析和未来研究方向 | 哨兵一号和哨兵二号多光谱遥感影像用于土地利用和土地覆盖变化检测 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | 遥感, 多光谱成像, SAR成像 | CNN, 编码器-解码器模型, 孪生网络, 双流网络, 注意力机制, Transformer, 地球观测基础模型 | 遥感影像 | NA | NA | CNN, 编码器-解码器, 孪生网络, 双流网络, Transformer, 地球观测基础模型 | NA | NA |
| 2173 | 2026-06-25 |
Identification and Intelligent Prediction of Microscopic Residual Oil Distribution Based on the TransUNet Neural Network
2026-Jun-23, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acs.langmuir.6c01677
PMID:42334886
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研究论文 | 提出基于TransUNet深度学习的微观剩余油分布识别与智能预测方法 | 将TransUNet神经网络与图像增强和Transformer多头注意力机制相结合，实现了10 μm以下微观剩余油的高精度识别和分类 | 未提及对复杂地层条件或不同岩石结构的适应性验证 | 提高微观剩余油形态分布的识别精度和智能化水平 | 微观剩余油形态分布及其在不同驱替机制下的演化规律 | 计算机视觉, 机器学习 | NA | NA | TransUNet | 图像 | NA | NA | TransUNet, Transformer | 准确率, 识别阈值 | NA |
| 2174 | 2026-06-25 |
Robustness of Protein-Ligand Binding Affinity Prediction Models to Docked and Predicted Structures
2026-Jun-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.6c00592
PMID:42334929
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研究论文 | 量化蛋白质-配体结合亲和力预测模型在处理计算生成结构（对接或预测结构）时的性能下降 | 首次系统评估晶体结构与计算生成结构（包括AlphaFold3预测结构）之间的性能差异，揭示交互水平分布变化是性能下降的原因 | 未完全覆盖所有可能的真实应用场景，仅使用CASF-2016基准进行有限结构类型比较 | 评估结构深度学习模型在对接或预测结构下的鲁棒性，为模型开发者和用户提供实践指导 | 蛋白质-配体结合亲和力预测模型在晶体结构、GNINA对接结构和AlphaFold3共折叠结构上的性能 | 机器学习 | NA | 蛋白质-配体对接、AlphaFold3结构预测 | 深度学习模型 | 晶体结构、对接结构、AlphaFold3预测结构 | NA | NA | NA | 性能比较（具体指标未明确说明） | NA |
| 2175 | 2026-06-25 |
Multimodal deep learning using pre-transplant CT images predicts cardiovascular events after liver transplantation
2026-Jun-23, Liver transplantation : official publication of the American Association for the Study of Liver Diseases and the International Liver Transplantation Society
IF:4.7Q1
DOI:10.1097/LVT.0000000000000874
PMID:42335013
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2176 | 2026-06-25 |
RoCA: Robust Contrastive One-Class Time Series Anomaly Detection With Contaminated Data
2026-Jun-23, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2026.3702237
PMID:42335058
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研究论文 | 提出了一种统一的鲁棒对比单类时间序列异常检测框架RoCA，同时处理假设不完整和数据污染问题 | 首次同时解决异常检测中正态性假设不完整和训练数据污染两大问题，并提出对比学习与单类分类的内在协同机制 | NA | 设计一个鲁棒的时间序列异常检测框架，有效处理污染数据并克服单一正态性假设的局限性 | 单变量和多变量时间序列数据集 | 机器学习 | NA | NA | 对比学习与单类分类结合模型 | 时间序列数据 | NA | PyTorch | RoCA | 准确率、F1分数、AUC | NA |
| 2177 | 2026-06-25 |
Hierarchical Semantic Concept Modeling for Generalizable Myocardial Pathology Segmentation on Multisequence CMR Images
2026-Jun-23, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2026.3699380
PMID:42335063
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研究论文 | 提出一种层次化语义概念分割框架HSCM-Net，用于多序列心脏磁共振图像中心肌病理的分割，提升模型对未见数据的泛化能力 | 通过将多序列CMR图像分解为形状、病理和外观三种独立概念变量，并赋予层次化先验，实现了跨域不变病理信息的学习，克服了传统深度学习方法因分布偏移导致的泛化性不足问题 | 未提及具体限制 | 提升心肌病理分割模型在跨域多序列心脏磁共振数据上的泛化能力 | 多序列心脏磁共振图像中的心肌疤痕和水肿区域 | 计算机视觉, 数字病理学 | 心肌梗死 | 心脏磁共振成像 | 变分推断, 深度神经网络 | 图像（多序列CMR） | 三个不同域的多序列CMR数据集 | PyTorch | NA | Dice系数 | 未指定具体GPU型号，代码已开源 |
| 2178 | 2026-06-25 |
Exploring the Lived Experience of Acne in the United States and the United Kingdom: Social Media Analysis
2026-Jun-23, JMIR dermatology
DOI:10.2196/91126
PMID:42335467
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研究论文 | 利用人工智能分析英美社交媒体上关于痤疮的讨论，评估其对生活质量的影响 | 首次大规模利用AI（深度学习）分析社交媒体数据，定量评估痤疮对生活质量的影响，并识别未满足需求 | 仅分析社交媒体数据，可能存在样本偏差；采用手动标注识别未满足需求，具有一定主观性 | 评估痤疮对生活质量的影响，识别讨论主题和未满足需求 | 英美社交媒体用户发布的痤疮相关帖文 | 自然语言处理 | 痤疮 | 社交媒体数据挖掘 | 深度学习模型、位词主题模型 | 文本 | 646,809条消息，来自432,234名用户 | 自然语言处理工具、机器学习算法 | 位词主题模型、深度学习算法 | NA | NA |
| 2179 | 2026-06-25 |
Exploring ChatGPT's potential in dialogic teaching: A comparative neurocognitive study of AI and human instruction
2026-Jun-23, Acta psychologica
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.actpsy.2026.107268
PMID:42335853
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研究论文 | 探索ChatGPT在对话式教学中的潜力，并与人类教师在神经认知层面进行对比 | 首次采用脑电图（EEG）对比分析ChatGPT与人类教师在对话式教学中的神经认知差异，揭示AI教学与人类教学在知识迁移和深层学习上的不同机制 | 对话后的微状态分析基于较短的静息时间窗口，结果需谨慎解读 | 评估ChatGPT作为对话式教学伙伴的潜力，并比较其与人类教师在神经认知过程上的差异 | 34名大学生，分为ChatGPT组和人类教师组 | 自然语言处理, 数字图像处理, 神经科学 | NA | 脑电图 | 大型语言模型 | 脑电图信号, 行为数据 | 34名大学生 | NA | NA | 保留分数, 迁移分数, θ波功率, γ波功率, 微状态分析 | NA |
| 2180 | 2026-06-25 |
Comparative evaluation of deterministic and Bayesian neural networks for chlorophyll-a time series forecasting in eutrophic lakes: A case study of Dianchi Lake, China
2026-Jun-23, Environmental research
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.envres.2026.125082
PMID:42336124
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研究论文 | 比较确定性与贝叶斯神经网络在富营养化湖泊叶绿素-a时间序列预测中的性能，以中国滇池为例 | 首次系统性比较MLP、LSTM及其贝叶斯变体（通过蒙特卡洛丢弃法）在多步叶绿素-a预测中表现，并量化预测不确定性及其来源分解 | 研究基于单个湖泊（滇池）的数据，可能限制了模型在其他富营养化湖泊的泛化性 | 评估贝叶斯神经网络在富营养化湖泊水质概率预测中的实用性和不确定性量化能力 | 滇池的叶绿素-a浓度及七项环境理化变量 | 机器学习 | NA | NA | MLP, LSTM, Bayesian-MLP, Bayesian-LSTM | 时间序列 | 为期3年（2022-2025）的1461天每日观测数据 | PyTorch | MLP, LSTM | 相关系数 (R) | NA |