深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42964 篇文献，本页显示第 221 - 240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 221 | 2026-04-04 |
Advancing plant disease classification using an attention-based CNN for intra-dataset and cross- dataset training
2026-Mar-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45464-7
PMID:41896662
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研究论文 | 本文提出了一种基于注意力的卷积神经网络，用于植物病害分类，并在多个数据集上进行了内部和跨数据集训练验证 | 提出了一种新颖的注意力机制CNN模型，成功融合了内部数据集和跨数据集训练方法，提高了特征提取和分类准确性 | 未明确说明模型在更广泛植物病害或更复杂环境条件下的泛化能力，且跨数据集训练准确率仍有提升空间 | 提高植物病害分类的准确性，以促进粮食安全和农业生产效率 | 玉米和马铃薯的叶片病害 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN | 图像 | 五个数据集（Digipathos、Northern Leaf Blight、PlantVillage、PlantDoc、CD&S） | 未明确指定 | 基于注意力的CNN | 分类准确率 | NA |
| 222 | 2026-04-04 |
IDPForge: Deep Learning of Proteins with Global and Local Regions of Disorder
2026-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.25.714313
PMID:41928976
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研究论文 | 本文提出了一种名为IDPForge的新型机器学习方法，用于生成内在无序蛋白质和区域的原子级结构集合 | IDPForge利用基于Transformer的蛋白质语言扩散模型，无需序列特异性训练、粗粒度表示的反向转换或集合重加权，即可生成与实验数据一致的内在无序蛋白质/区域构象集合 | 未在摘要中明确说明 | 开发一种能够准确预测内在无序蛋白质和区域动态结构集合的机器学习方法 | 内在无序蛋白质和区域 | 机器学习 | NA | 深度学习, 扩散模型 | Transformer | 蛋白质序列数据 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | Transformer | 与溶液实验数据的一致性 | 未在摘要中明确说明 |
| 223 | 2026-04-04 |
EEG Foundation Model Improves Online Directional Motor Imagery Brain-computer Interface Control
2026-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.24.714020
PMID:41929051
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研究论文 | 本研究提出了一种在线脑电图基础模型框架，用于改进基于方向性运动想象的脑机接口控制 | 通过紧凑时间窗口的频谱图重建和预训练期间的在线约束，创建了定制的脑电图基础模型，显著提升了在线脑机接口的解码准确性和控制性能 | 研究仅涉及11名人类参与者，样本量较小，且仅针对单臂方向性运动想象任务进行评估 | 开发更稳健和直观的非侵入式脑机接口系统，提高运动想象脑机接口的解码精度和控制性能 | 人类参与者的脑电图信号，用于方向性运动想象脑机接口控制 | 脑机接口 | 运动功能障碍 | 脑电图 | 基础模型 | 脑电图信号，频谱图 | 11名人类参与者 | NA | 定制脑电图基础模型 | 准确率，任务完成率，完成时间 | NA |
| 224 | 2026-04-04 |
Data Diversity vs. Model Complexity in the Prediction of Pediatric Bipolar Disorder: Evidence from Academic and Community Clinical Samples
2026-Mar-27, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.03.26.26349447
PMID:41929287
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研究论文 | 本文评估了多种预测模型在学术和社区临床样本中预测儿童双相情感障碍的性能，并比较了不同建模策略 | 通过比较数据多样性与模型复杂性对预测性能的影响，发现数据多样性（如混合数据集训练）比增加模型复杂性更能提升模型的泛化能力和校准效果 | 研究仅基于两个特定临床数据集（学术和社区），可能未涵盖所有临床环境，且模型的外部泛化能力仍受数据集偏移和校准问题限制 | 开发并评估儿童双相情感障碍的预测模型，以提高诊断的可靠性和泛化能力 | 儿童双相情感障碍患者，数据来自学术临床样本（n=550）和社区临床样本（n=511） | 机器学习 | 双相情感障碍 | 临床决策工具（列线图）、统计方法、机器学习和深度学习模型 | 逻辑回归, LASSO, 支持向量机, 随机森林, k近邻, 极端梯度提升, 多层感知机 | 临床数据 | 学术数据集550例，社区数据集511例 | NA | 多层感知机 | 区分能力, 校准, 预测因子重要性排名 | NA |
| 225 | 2026-04-04 |
Artificial intelligence in oral oncology: Current advances and future potential in diagnosis, prognosis, and therapeutic decision-making
2026-Mar-27, Cancer treatment and research communications
DOI:10.1016/j.ctarc.2026.101193
PMID:41930554
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综述 | 本文综述了人工智能（AI）在口腔肿瘤学中诊断、预后和治疗决策三个核心领域的当前应用进展与未来潜力 | 系统性地总结了AI在口腔鳞状细胞癌（OSCC）诊断、预后和治疗决策中的最新应用，并指出了未来通过联邦学习、可解释AI和多组学整合等方向提升癌症护理的可扩展性、透明度和公平性 | 临床广泛应用受到数据稀缺、模型过拟合、可解释性问题以及关于偏见和隐私的伦理担忧的阻碍 | 探讨人工智能在口腔肿瘤学中支持诊断、预后和治疗决策的潜力 | 口腔鳞状细胞癌（OSCC） | 数字病理学 | 口腔癌 | NA | 卷积神经网络 | 图像, 多模态数据（包括组织病理学、影像组学和基因组图谱） | NA | NA | NA | 准确性 | NA |
| 226 | 2026-04-04 |
AI-Powered Excipient Innovation: Transforming Drug Design, ADMET Profiling, and Formulation Developmen
2026-Mar-27, Current topics in medicinal chemistry
IF:2.9Q3
|
综述 | 本文综述了人工智能在药物辅料工程中的应用，包括辅料设计、ADMET特性预测和制剂开发 | 将传统辅料重新定义为智能物质，并整合机器学习、深度学习和计算建模来预测辅料-API相容性、优化ADMET特性及指导靶向患者为中心的制剂方法 | 未提及具体实验数据或模型验证细节，主要基于理论探讨和现有技术综述 | 探索人工智能在药物辅料创新中的应用，以加速制剂开发、提高安全性并实现虚拟筛选新型辅料 | 药物辅料及其与活性药物成分的相互作用 | 机器学习 | NA | 机器学习、深度学习、计算建模、QSAR模型、神经网络、预测模拟 | 神经网络 | 化学数据、制剂数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 227 | 2026-04-04 |
LogoXpertNet: a novel lightweight logo classification using deep learning
2026-Mar-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45682-z
PMID:41888352
|
研究论文 | 本文提出了一种名为LogoXpertNet的新型轻量级深度学习架构，用于高效的Logo分类 | 提出了一种结合改进的MobileNetV3骨干网络、跨层特征融合模块、分层挤压激励空间注意力块以及特征感知卷积块注意力模块的轻量级架构，在保持低计算开销的同时实现强分类性能 | 实验结果应在数据集特性、分割构建和指标定义的背景下解释，不能作为在所有现实世界Logo识别场景中普遍性能的证据 | 开发一种轻量级深度学习模型，用于高效解决Logo分类问题 | Logo图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | FlickrLogos-32、BelgaLogos和WebLogo-2M数据集 | NA | MobileNetV3 | 准确率 | NA |
| 228 | 2026-04-04 |
Clinically significant prostate cancer detection with deep learning in a multi-center magnetic resonance imaging study
2026-Mar-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42214-7
PMID:41888535
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的AI方法，用于在多中心MRI研究中检测临床显著前列腺癌 | 结合PI-CAI挑战数据集和新编译的BIMCV前列腺数据集，采用迁移学习策略和集成方法，并利用合成缺失ADC图作为数据增强策略 | 未明确提及具体局限性，可能包括数据集多样性或模型泛化能力的限制 | 提高临床显著前列腺癌的早期检测准确性 | 前列腺癌患者的多中心MRI数据 | 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI | 深度学习 | 图像 | 超过9000次MRI会话，来自16个医疗中心 | nnUNet | EfficientNet-B7 | AUC | NA |
| 229 | 2026-04-04 |
A Deep-Learning Atlas of XPO1-Mediated Nuclear Export at Proteome Scale
2026-Mar-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.25.713363
PMID:41928959
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研究论文 | 本研究利用AlphaFold 3构建了一个全面的XPO1介导的核输出图谱，在蛋白质组尺度上识别了数千个新型核输出序列 | 首次使用AlphaFold 3对全长货物蛋白-XPO1-RanGTP复合物进行大规模结构建模，突破了传统序列预测方法的局限，发现了非经典口袋占据模式的核输出序列 | 依赖于计算模型预测，虽然进行了实验验证，但大规模预测结果的全面实验验证仍需进一步工作 | 全面解析XPO1介导的核输出机制，建立蛋白质组尺度的核输出图谱 | 人类蛋白质组中与XPO1相互作用的4000多种蛋白质 | 计算生物学 | 癌症, 神经退行性疾病 | 深度学习结构建模, 无监督结构几何分析, 实验验证 | AlphaFold | 蛋白质序列, 蛋白质结构 | 超过4000种人类蛋白质 | AlphaFold 3 | AlphaFold 3 | 结构置信度, 实验验证 | 未明确说明，但涉及大规模蛋白质结构建模计算 |
| 230 | 2026-04-04 |
rKAN: Rational Kolmogorov-Arnold networks
2026-Mar-25, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.108888
PMID:41930548
|
研究论文 | 本文提出了一种基于有理函数作为新型基函数的Kolmogorov-Arnold网络（rKAN），以替代传统的多层感知机 | 首次将有理函数作为KAN的基函数，提出了基于Padé近似和有理Jacobi函数的两种可训练基函数方法 | 未明确说明rKAN的计算复杂度或实现挑战 | 探索KAN中替代基函数以提升模型性能 | 深度学习模型中的基函数设计 | 机器学习 | NA | NA | KAN, rKAN | 图像, 文本, 强化学习环境数据 | NA | NA | Kolmogorov-Arnold网络, 有理KAN | 准确率 | NA |
| 231 | 2026-04-04 |
AI-Driven Biomarker Discovery in Motor-Related Neurodegenerative Diseases
2026-Mar-25, CNS & neurological disorders drug targets
|
综述 | 本文综述了与运动障碍相关的分子、神经化学和影像学生物标志物，并探讨了人工智能在生物标志物发现和验证中的作用 | 系统总结了人工智能（特别是深度学习和机器学习）在整合多模态数据以识别运动相关神经退行性疾病生物标志物方面的应用潜力 | 存在数据异质性、生物标志物标准化不足、模型可解释性有限以及跨疾病验证不足等问题 | 总结运动相关神经退行性疾病的生物标志物研究现状，并评估人工智能在生物标志物识别和验证中的功能 | 帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化症和脊髓小脑性共济失调等运动相关神经退行性疾病 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 多模态数据整合（包括数字、体液和影像数据） | 深度学习, 机器学习 | 多模态数据（分子、神经影像、数字生物标志物） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 232 | 2026-04-04 |
Super-Resolution enhanced deep learning for efficient and accurate urban flood simulation at the street scale
2026-Mar-25, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2026.125819
PMID:41930893
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的超分辨率重建模型（UFSR），用于高效、精确的街道尺度城市洪水模拟 | 提出了UFSR模型，通过集成多源异构数据增强对城市微地形和排水结构的感知能力，引入注意力机制动态关注关键淹没区域，并设计了空间感知一致性损失函数以保持复杂地形下的重建连贯性 | 未明确说明模型在不同城市形态或极端降雨情景下的泛化能力，以及模型对输入数据质量的依赖程度 | 提高城市洪水模拟的效率和精度，支持洪水风险管理和应急响应 | 城市洪水淹没深度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，超分辨率重建，迁移学习 | 深度学习模型 | 多源异构数据（包括低分辨率洪水模拟输出、城市微地形和排水结构数据） | 两个案例研究（Case 1 和 Case 2），其中Case 2包含12个降雨情景 | 未明确指定，可能为TensorFlow或PyTorch | UFSR（Ultra-Fine urban flood Super-Resolution reconstruction model） | 均方根误差（RMSE） | 未明确指定 |
| 233 | 2026-04-04 |
Nonparametric estimation of conditional survival function with time-varying covariates using DeepONet
2026-Mar-24, Lifetime data analysis
IF:1.2Q2
DOI:10.1007/s10985-026-09700-6
PMID:41874787
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研究论文 | 本文提出了一种使用DeepONet进行条件生存函数非参数估计的方法，以处理时变协变量的复杂长期效应 | 利用DeepONet架构非参数地估计条件生存函数，放松了传统生存模型中比例风险和时变协变量瞬时效应等限制性假设 | 未明确提及计算复杂度或模型可解释性方面的限制 | 开发一种灵活的生存分析方法，以捕捉时变协变量的非瞬时和长期效应 | 生存数据，特别是包含时变协变量和删失数据的场景 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DeepONet | 生存数据 | NA | NA | DeepONet | 集成Brier分数 | NA |
| 234 | 2026-04-04 |
PNET-PRISM: a multicenter-validated radiomics nomogram for noninvasive grading of pancreatic neuroendocrine tumors
2026-Mar-24, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-026-02250-3
PMID:41874882
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于CT影像组学的列线图模型PNET-PRISM，用于胰腺神经内分泌肿瘤的无创术前分级 | 整合了瘤内、瘤周、生境和深度学习领域的多维CT影像组学特征，构建了多维深度学习影像组学评分，并结合临床变量进行预测，显著优于仅临床模型 | 研究为回顾性设计，未来需要前瞻性研究进一步验证 | 开发一种可靠的非侵入性工具，用于胰腺神经内分泌肿瘤的术前分级和风险分层，以弥补内镜超声引导下细针穿刺活检的不足 | 胰腺神经内分泌肿瘤患者 | 数字病理学 | 胰腺神经内分泌肿瘤 | CT影像组学分析 | 深度学习 | CT图像 | 407名经手术确诊的胰腺神经内分泌肿瘤患者，分为训练集（244例）、验证集（106例）和外部测试集（57例） | NA | PNET-PRISM | AUC, 敏感性, 净重分类改善指数, 风险比 | NA |
| 235 | 2026-04-04 |
A deep-learning based biomarker of systemic cellular senescence burden to predict mortality and health outcomes
2026-Mar-24, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.03.20.26348913
PMID:41929337
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的系统性细胞衰老负荷生物标志物（SASP Score），用于预测死亡率和健康结局 | 首次通过整合大规模人群蛋白质组学数据与半监督深度学习框架，开发了基于深度学习的复合SASP评分，并证明了其在预测死亡风险和慢性疾病发生方面的独立预测能力 | 研究主要基于UK Biobank数据，外部验证仅在一个独立的随机临床试验队列中进行，需要更多样化的队列验证 | 开发一种能够量化系统性细胞衰老负荷的生物标志物，以预测死亡风险和慢性疾病发生 | 大规模人群蛋白质组学数据，包括UK Biobank Pharma Proteomics Project数据和独立临床试验队列数据 | 机器学习 | 老年疾病 | 蛋白质组学 | 深度学习 | 蛋白质组数据 | UK Biobank大规模人群数据及独立临床试验队列 | NA | Guided autoencoder with Transformer (GAET) | 预测准确性、关联分析 | NA |
| 236 | 2026-04-04 |
Integrating Multiview Information for Enhanced Deep Learning-Based Acute Dermal Toxicity Prediction
2026-Mar-23, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02959
PMID:41789561
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研究论文 | 本文提出了一种名为MVIToxNet的新型深度学习模型，通过整合分子指纹和SMILES序列的多视图特征，以增强急性皮肤毒性预测的准确性 | MVIToxNet首次整合了分子指纹和SMILES序列的多视图特征，并采用字符级和原子级特征捕获SMILES信息，同时利用字节对编码分词来区分相似SMILES的子结构 | 研究中使用的数据集规模较小且不平衡，仅基于最佳验证性能选择单一模型可能无法可靠反映测试集的最佳泛化能力 | 开发一种深度学习模型以准确预测急性皮肤毒性，替代昂贵且存在伦理问题的动物毒性测试 | 分子化合物（通过分子指纹和SMILES序列表示） | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 分子指纹、SMILES序列 | 小型且不平衡的数据集 | NA | MVIToxNet | 验证分数、测试集性能 | NA |
| 237 | 2026-04-04 |
Cardiovascular and Autonomic Phenotypes Reveal Distinct Mechanisms of Sepsis Decompensation via Deep Learning
2026-Mar-23, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-9136766/v1
PMID:41928797
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研究论文 | 本研究开发了一个深度学习框架，从ICU患者的生理波形数据中识别出四种稳定的脓毒症生理表型，这些表型与不同的临床结局相关 | 利用连续记录的生理波形（如心电图、光电容积描记图和呼吸阻抗波形）进行脓毒症表型识别，而非依赖间歇性临床变量，并采用特征标记化Transformer编码器提取和嵌入生理标志物 | 研究基于特定ICU患者队列（Sepsis-3标准），可能无法推广到其他医疗环境或患者群体，且依赖于预处理的五分钟波形数据 | 识别脓毒症的生理表型以支持精准医疗 | 符合Sepsis-3标准的2,174名ICU患者 | 机器学习 | 脓毒症 | 心电图、光电容积描记图、呼吸阻抗波形记录 | Transformer | 生理波形数据 | 2,174名ICU患者 | NA | Feature Tokenizer Transformer encoder | 死亡率、休克发生率、血管加压药使用率、机械通气率、28天生存轨迹 | NA |
| 238 | 2026-04-04 |
Hidden immune memory niches in inflammatory skin diseases
2026-Mar-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.20.713219
PMID:41929140
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研究论文 | 本研究通过构建空间分辨多模态分子图谱，结合深度学习解码了健康与疾病状态下的人类皮肤微环境，揭示了传统组织病理学无法识别的免疫记忆微环境 | 发现了传统组织病理学无法识别的免疫活性微环境（如皮脂腺中的驻留记忆T细胞富集微环境和汗腺中的浆细胞富集微环境），并建立了组织病理学与图谱规模基因组学的联系 | 研究主要聚焦于皮肤组织，作为示例组织，其发现向其他组织的推广性有待验证 | 揭示炎症性皮肤疾病的发病机制、慢性化过程及潜在治疗途径 | 人类皮肤细胞（约500万个），包括113个皮肤切片 | 数字病理学 | 炎症性皮肤疾病 | Xenium-5k空间转录组分析，多模态分子图谱构建 | 深度学习 | 空间转录组数据，分子图谱数据 | 约500万个人类皮肤细胞，113个皮肤切片 | NA | NA | NA | NA |
| 239 | 2026-04-04 |
Bacterial proteome foundation model enhances functional prediction from enzymes to ecological interactions
2026-Mar-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.07.710335
PMID:41929197
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研究论文 | 本文介绍了BacPT，一种基于细菌蛋白质组的预训练基础模型，用于从基因组数据中预测多种生物功能 | 提出了首个基于大规模细菌蛋白质组的预训练基础模型，能够捕获局部和全基因组信息，生成上下文感知的基因嵌入和功能丰富的全基因组表示 | 模型依赖于有限的细菌基因组功能注释数据，可能无法完全覆盖所有细菌类群和复杂生物网络 | 开发一个通用框架，全面捕捉细菌基因组与其编码的多样化生物功能之间的关系 | 细菌基因组和蛋白质组数据 | 自然语言处理 | NA | 基因组测序，蛋白质组学 | 深度学习基础模型 | 基因组序列，蛋白质序列 | 数万个完整细菌基因组，涵盖多样化细菌类群 | NA | NA | NA | NA |
| 240 | 2026-04-04 |
AI-Assisted Pneumonia Detection, Localisation and Report Generation from Chest X-rays
2026-Mar-23, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.03.20.26348879
PMID:41929300
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的全流程计算机辅助诊断系统，用于从胸部X光片中检测、定位肺炎并生成结构化报告 | 利用本地大型语言模型对放射学报告进行重新标注，显著提高了肺炎标签的敏感性和与人工标注的一致性，并构建了迄今为止最大的公开胸部X光片复合数据集 | Grad-CAM定位的F1分数仅为中等水平（52.9%），表明在病灶定位精度方面仍有改进空间 | 开发一个集肺炎检测、定位和报告生成为一体的计算机辅助诊断系统，以克服现有深度学习模型在泛化性和可解释性方面的局限 | 胸部X光片 | 计算机视觉 | 肺炎 | 深度学习，大型语言模型，梯度加权类激活映射 | CNN | 图像，文本（放射学报告） | 922,634张胸部X光片（来自公开数据集） | NA | DenseNet-121 | 敏感性，精确度，F1分数 | NA |