深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42799 篇文献，本页显示第 2661 - 2680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2661 | 2026-03-03 |
Lightweight deep learning for tomato disease detection: trends, challenges, and edge AI perspectives
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1737208
PMID:41768481
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综述 | 本文综述了轻量级深度学习模型和边缘AI在番茄病害检测中的最新进展，并提出了一个结合AI诊断与微生物生物防治建议的独特框架 | 提出了一个结合AI驱动的诊断与微生物生物防治建议的独特框架，为以生态友好和区域特定方式管理病害提供解决方案 | NA | 评估轻量级深度学习模型和边缘AI在番茄病害检测中的应用潜力，以促进精准农业的实践部署 | 番茄作物及其叶面和虫媒病害 | 计算机视觉 | 番茄病害 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | MobileNetV2, EfficientNetB0 | 准确率, 宏F1分数 | NA |
| 2662 | 2026-03-03 |
Deep learning-based methods for phenotypic trait extraction in rice panicles
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1730366
PMID:41768482
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化流水线，用于从水稻穗图像中提取关键表型性状，如穗长、粒数和粒尺寸 | 提出了一种集成了目标检测、分割和计数任务的深度学习流水线，专门针对水稻穗的遮挡挑战，并将先进模型与育种应用相结合 | NA | 开发高精度、高通量的自动化工具，以支持水稻育种中的表型性状测量 | 水稻穗 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 5300张水稻穗图像（3290张训练，940张验证，470张测试） | NA | OPG-YOLOv8 | R², RMSE, MAPE | NA |
| 2663 | 2026-03-03 |
LungHist700: A dataset of histological images for deep learning in pulmonary pathology
2024-10-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03944-3
PMID:39368979
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研究论文 | 本文介绍了一个名为LungHist700的高分辨率肺部组织学图像数据集，用于支持深度学习在肺病理学中的应用 | 提出了一个包含691张高分辨率肺部组织学图像的数据集，覆盖腺癌、鳞状细胞癌和正常组织，并细分为三个分化等级，为深度学习模型提供了丰富的分类任务 | 数据集仅包含45名患者的图像，样本规模相对较小，可能限制了模型的泛化能力 | 旨在通过提供高质量数据集，促进深度学习在肺部恶性肿瘤检测和分类中的应用 | 肺部组织学图像，包括腺癌、鳞状细胞癌和正常组织 | 数字病理学 | 肺癌 | 组织病理学成像 | 深度神经网络, 多实例学习 | 图像 | 691张高分辨率图像，来自45名患者 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2664 | 2026-03-03 |
A multicenter dataset for lymph node clinical target volume delineation of nasopharyngeal carcinoma
2024-10-04, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03890-0
PMID:39366975
|
研究论文 | 本研究构建了一个用于鼻咽癌淋巴结临床靶区勾画的多中心数据集，以支持深度学习模型的开发与评估 | 创建了首个用于自动淋巴结临床靶区勾画开发与评估的多中心数据集，整合了来自四个中心的262名患者数据，并基于专家共识提供了手动勾画的真实标签 | 数据集规模相对有限（262名患者），且依赖于专家手动勾画，可能存在主观差异 | 开发深度学习模型以准确预测鼻咽癌放疗中的淋巴结临床靶区 | 鼻咽癌患者的淋巴结临床靶区 | 数字病理学 | 鼻咽癌 | 计算机断层扫描 | 深度学习分割模型 | 医学图像 | 262名患者，包含440张计算机断层扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2665 | 2026-03-03 |
High-resolution AI image dataset for diagnosing oral submucous fibrosis and squamous cell carcinoma
2024-09-27, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03836-6
PMID:39333529
|
研究论文 | 本文介绍了ORCHID数据库，一个用于口腔癌和癌前病变AI分析的高分辨率图像数据集 | 创建了一个专门针对口腔黏膜下纤维化和鳞状细胞癌的多中心高分辨率图像数据库，并包含分级亚类 | NA | 推动基于AI的口腔癌组织学图像分析研究，开发快速诊断工具 | 口腔癌和癌前病变的组织学图像，特别是口腔黏膜下纤维化（OSMF）和口腔鳞状细胞癌（OSCC） | 数字病理学 | 口腔癌 | 组织病理学成像 | 深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2666 | 2026-03-03 |
Deepdive: Leveraging Pre-trained Deep Learning for Deep-Sea ROV Biota Identification in the Great Barrier Reef
2024-09-03, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03766-3
PMID:39227607
|
研究论文 | 本文通过构建一个包含3994张图像、33个类别的深海生物数据集，并利用预训练的深度学习模型进行图像分类，以支持大堡礁深海生态系统的自动生物识别 | 贡献了一个新的深海ROV图像分类数据集，并首次在该数据集上应用了Inception-ResNet等深度学习模型进行基准测试，展示了模型在类别不平衡情况下的性能 | 数据集存在类别不平衡问题，且模型的平均分类准确率仅为65%，可能受限于样本数量和类别多样性 | 开发自动化的深海生物分类方法，以支持海洋生态系统保护和生物多样性评估 | 深海生物（通过ROV采集的图像数据） | 计算机视觉 | NA | 远程操作车辆（ROV）成像 | CNN | 图像 | 3994张图像，涵盖33个类别 | NA | ResNet, DenseNet, Inception, Inception-ResNet | 准确率, AUC | NA |
| 2667 | 2026-03-03 |
Potential rapid intraoperative cancer diagnosis using dynamic full-field optical coherence tomography and deep learning: A prospective cohort study in breast cancer patients
2024-06-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.061
PMID:38702279
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合动态全场光学相干断层扫描和深度学习的快速术中癌症诊断工作流程，用于乳腺癌患者的实时肿瘤诊断 | 首次将动态全场光学相干断层扫描与深度学习结合，实现无需组织准备或染色的非破坏性、近实时术中癌症诊断 | 研究样本量相对较小，且仅针对乳腺癌，未涵盖所有癌症类型 | 开发一种快速、自动化的术中癌症诊断方法，以替代传统耗时、资源密集的病理学评估 | 乳腺癌患者的良性及恶性乳腺组织 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 动态全场光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 建模组182例（48良性，114浸润性导管癌，10浸润性小叶癌，4导管原位癌，6罕见肿瘤），独立测试组42例（10良性，29浸润性导管癌，1导管原位癌，2罕见肿瘤） | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 2668 | 2024-08-07 |
Deep learning-powered enzyme efficiency boosting with evolutionary information
2024-05-30, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.034
PMID:38531716
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2669 | 2026-03-03 |
Deep learning-assisted intelligent wearable precise cardiovascular monitoring system
2024-05-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.035
PMID:38538462
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2670 | 2026-03-03 |
DeepWMH: A deep learning tool for accurate white matter hyperintensity segmentation without requiring manual annotations for training
2024-04-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.01.034
PMID:38320896
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2671 | 2026-03-03 |
Biometric contrastive learning for data-efficient deep learning from electrocardiographic images
2024-04-03, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae002
PMID:38269618
|
研究论文 | 本文提出了一种名为生物特征对比学习（BCL）的自监督预训练方法，用于从心电图（ECG）图像中高效学习，以检测心房颤动、性别和左心室射血分数降低等疾病 | 开发了一种利用同一患者不同时间点、不同布局的ECG图像对进行自监督预训练的新方法，该方法在标签数据有限的情况下显著优于传统的ImageNet初始化和通用的图像对比学习方法 | 研究主要基于特定队列（耶鲁大学2000-2015年数据），外部验证队列有限；未详细探讨方法对其他类型心脏疾病的泛化能力 | 开发一种数据高效的深度学习模型，用于从心电图图像中检测心脏疾病 | 心电图（ECG）图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 心电图成像 | CNN | 图像 | 78,288名个体的心电图图像对（来自耶鲁大学2000-2015年数据），以及2015-2021年的心电图用于微调 | NA | NA | AUROC | NA |
| 2672 | 2026-03-03 |
Artificial Intelligence: Fundamentals and Breakthrough Applications in Epilepsy
2024-Mar-31, Epilepsy currents
IF:5.8Q1
DOI:10.1177/15357597241238526
PMID:39554271
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综述 | 本文综述了人工智能在癫痫研究和临床护理中的基础原理与突破性应用 | 系统整合了人工智能在癫痫领域的多个前沿应用方向，包括药物筛选、临床治疗预测和脑电信号分析 | NA | 传播人工智能在癫痫学中的知识、应用方法、优势及潜在限制 | 癫痫研究、临床护理及相关技术应用 | 机器学习 | 癫痫 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2673 | 2026-03-03 |
scMeFormer: a transformer-based deep learning model for imputing DNA methylation states in single cells enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia
2024-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.25.577200
PMID:38328094
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研究论文 | 本研究提出了一种基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于在单细胞水平上推算DNA甲基化状态，以增强对精神分裂症中表观遗传改变的检测 | 开发了首个基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于单细胞DNA甲基化状态的推算，即使在CpG位点覆盖率低至10%的情况下也能实现高保真推算 | 未明确提及模型在更广泛疾病或技术平台上的泛化能力，以及计算资源需求的具体细节 | 通过深度学习模型推算单细胞DNA甲基化状态，以提升对表观遗传改变（特别是精神分裂症相关改变）的检测能力 | 单细胞DNA甲基化数据，包括来自精神分裂症患者和神经典型对照的前额叶皮层样本 | 机器学习 | 精神分裂症 | 单细胞DNA甲基化测序 | Transformer | DNA甲基化状态数据 | 四个单核DNA甲基化数据集，包括来自4名精神分裂症患者和4名神经典型对照的前额叶皮层样本 | 未明确提及 | Transformer | 未明确提及具体指标，但强调了高保真推算和检测能力的提升 | 未明确提及 |
| 2674 | 2026-03-03 |
MECE: a method for enhancing the catalytic efficiency of glycoside hydrolase based on deep neural networks and molecular evolution
2023-11-30, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2023.09.039
PMID:37867059
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合深度神经网络与分子进化的MECE平台，用于预测并提升糖苷水解酶的催化效率 | 开发了DeepGH深度学习模型用于识别糖苷水解酶家族及功能残基，并构建了整合Grad-CAM可解释性技术的MECE智能设计平台 | 模型训练仅基于CAZy数据库的119个GH家族蛋白序列，未明确说明对其他酶类的泛化能力 | 提升糖苷水解酶的催化效率以满足工业应用需求 | 糖苷水解酶（GHs）家族蛋白 | 机器学习 | NA | 深度神经网络，分子进化，梯度加权类激活映射（Grad-CAM） | 深度学习模型 | 蛋白质序列 | 来自CAZy数据库的119个GH家族蛋白序列 | NA | DeepGH | 预测准确率 | NA |
| 2675 | 2026-03-03 |
Deep neural networks with knockoff features identify nonlinear causal relations and estimate effect sizes in complex biological systems
2022-12-28, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giad044
PMID:37395630
|
研究论文 | 本文开发了一种名为DAG-deepVASE的计算方法，结合深度神经网络和敲除框架，用于识别非线性因果关系并估计效应大小 | 首次开发了能够明确学习非线性因果关系并估计效应大小的计算方法，克服了现有生物信息学方法在复杂生物系统中的局限性 | NA | 学习因果结构以识别复杂疾病的风险因素、疾病机制和候选治疗方法 | 复杂生物系统中的分子和临床数据 | 机器学习 | 复杂疾病 | NA | 深度神经网络 | 模拟数据、分子数据、临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2676 | 2026-03-03 |
NuCLS: A scalable crowdsourcing approach and dataset for nucleus classification and segmentation in breast cancer
2022-05-17, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giac037
PMID:35579553
|
研究论文 | 本文介绍了一种可扩展的众包方法及数据集NuCLS，用于乳腺癌中的细胞核分类与分割 | 提出了一种新颖的协作框架，利用算法建议收集准确的细胞核分割数据，无需繁琐的手动追踪，并展示了非专家也能为视觉上可区分的类别生成准确标注 | 未明确提及具体的数据标注偏差或模型泛化能力的局限性 | 开发一个可扩展的众包方法，以生成用于计算病理学应用的高质量细胞核标注数据 | 乳腺癌组织中的细胞核 | 计算病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 超过220,000个细胞核标注 | NA | NA | 准确性 | NA |
| 2677 | 2026-03-03 |
MB-GAN: Microbiome Simulation via Generative Adversarial Network
2021-02-05, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giab005
PMID:33543271
|
研究论文 | 本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的微生物组模拟框架MB-GAN，用于生成逼真的微生物组数据 | MB-GAN避免了显式统计建模假设，仅需真实数据集作为输入，且相比传统GAN更易应用和高效收敛 | 未明确提及具体限制，可能包括对大规模数据或特定微生物组类型的适用性 | 开发一种模拟真实微生物组数据的方法，以评估分析工具的优缺点 | 人类微生物组数据，特别是肠道微生物组 | 机器学习 | NA | 宏基因组关联研究，深度学习方法 | GAN | 微生物丰度数据 | 396个样本（来自病例对照肠道微生物组研究） | NA | MB-GAN | 稀疏性、多样性、类群-类群相关性 | NA |
| 2678 | 2026-03-03 |
Unsupervised Deep Learning for Susceptibility Distortion Correction in Connectome Imaging
2020, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-030-59728-3_30
PMID:34458893
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研究论文 | 提出一种基于无监督深度学习的磁化率畸变校正方法，用于校正高分辨率扩散MRI数据中的残余畸变 | 使用从扩散MRI数据计算出的纤维方向分布（FOD）图像替代传统的B0图像，提供更可靠的对比信息，并结合U-Net和Transformer网络进行畸变校正 | 仅使用HCP数据集的100名受试者进行训练和评估，样本量相对有限，且未在其他独立数据集上验证 | 校正高分辨率扩散MRI数据中由磁化率引起的残余畸变 | 人类连接组项目（HCP）数据集中的扩散MRI数据 | 医学影像分析 | NA | 扩散MRI，纤维方向分布（FOD）计算 | U-Net，Transformer | 图像（FOD图像） | 100名受试者（60名用于训练，40名用于测试） | NA | U-Net，Transformer | 平均平方差（MSD）的各向异性分数（FA），两个相位编码方向之间的最小角度差 | NA |
| 2679 | 2026-03-02 |
An explainable and transferable deep learning framework for spatiotemporal urban flood prediction by integrating Vision Transformer and U-Net
2026-Apr-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2026.125504
PMID:41662782
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合Vision Transformer和U-Net的可解释、可迁移深度学习框架ViTUN，用于城市洪水的时空预测 | 提出了一种结合Vision Transformer和U-Net的混合深度学习框架，能够捕捉洪水在变化降雨和地形条件下的时空传播特征，并具有较好的可迁移性和可解释性 | 模型训练和评估基于中国岳阳的水动力模拟数据，在其他城市或地区的适用性可能需要进一步验证 | 开发一个快速、可解释且可迁移的城市洪水预测框架，以支持实时预警、应急响应和洪水风险管理 | 城市洪水淹没深度 | 计算机视觉 | NA | 水动力模拟 | 深度学习 | 时空数据 | 基于中国岳阳水动力模拟生成的淹没数据 | NA | Vision Transformer, U-Net | Critical Success Index (CSI), R, Mean Absolute Error (MAE) | NA |
| 2680 | 2026-03-02 |
Screening toxic transformation products of emerging pollutants in advanced oxidation processes with 3D deep learning and in vitro assays
2026-Apr-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2026.125499
PMID:41679042
|
研究论文 | 本文开发了一种名为ToxD4C的新型多模态深度学习框架，用于快速准确评估化学污染物及其在水处理过程中形成的副产物的毒性 | ToxD4C框架创新性地整合了三维分子几何结构、图注意力网络和SE(3)-等变Transformer架构，能够有效捕捉复杂的立体化学和电子分子特征 | NA | 开发深度学习工具以改进水处理和环境风险评估中化学污染物及其转化产物的毒性预测 | 化学污染物及其在水处理过程中形成的转化产物 | 机器学习 | NA | 密度泛函理论（DFT）优化结构 | 图注意力网络, Transformer | 三维分子几何结构 | NA | NA | SE(3)-等变Transformer, Uni-Mol | NA | NA |