深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42795 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 |
MB-GAN: Microbiome Simulation via Generative Adversarial Network
2021-02-05, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giab005
PMID:33543271
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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 |
| 2662 | 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 |
| 2663 | 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
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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 |
| 2664 | 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
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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 |
| 2665 | 2026-03-02 |
Deep learning for psychiatric genomics: from tools to applications
2026-Apr, Current opinion in genetics & development
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.gde.2026.102442
PMID:41690236
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综述 | 本文综述了深度学习在精神疾病基因组学中的应用进展，从工具到具体应用 | 探讨了基础模型（包括基因组语言模型、单细胞基础模型和大型语言模型）在解析精神疾病复杂遗传结构中的变革性影响 | 作为综述文章，未直接进行实证研究，主要依赖现有文献进行总结和展望 | 为精神疾病基因组学研究者提供深度学习方法的全面概述，以促进新治疗策略的开发 | 精神疾病的遗传架构和风险位点 | 自然语言处理, 机器学习 | 精神疾病 | 基因组关联研究, 深度学习 | 神经网络, 基础模型, 大型语言模型 | 基因组数据, 单细胞数据, 文本数据 | NA | NA | 基因组语言模型, 单细胞基础模型, 大型语言模型 | NA | NA |
| 2666 | 2026-03-02 |
Deep Learning segmentation with metal intrusion for quantitative microstructure analysis of hardened cement paste
2026-Apr, Micron (Oxford, England : 1993)
DOI:10.1016/j.micron.2026.104005
PMID:41722543
|
研究论文 | 本文提出了一种结合金属侵入和深度学习分割的方法，用于增强硬化水泥浆体的微观结构定量分析 | 创新点在于将低熔点金属（Field metal）注入水泥样本以增强背散射电子成像中的孔隙与固相区分，并应用深度学习模型进行分割，简化了水泥复合材料的微观结构分析 | 未明确提及具体局限性，但可能涉及金属侵入过程的技术复杂性或样本制备的潜在影响 | 研究目的是通过金属侵入和深度学习分割改进硬化水泥浆体的微观结构定量分析，以评估材料行为和优化水泥复合材料性能 | 研究对象为硬化水泥浆体样本，包括孔隙、未水化和已水化水泥相 | 计算机视觉 | NA | 金属侵入技术、背散射电子成像 | 深度学习分割模型 | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | Linknet, Unet | 平均IoU | NA |
| 2667 | 2026-03-02 |
Optimizing deep CNN architecture via hybrid Harris Hawks arithmetic algorithm for EEG meditation classification
2026-Mar-27, Neuroscience
IF:2.9Q2
|
研究论文 | 本文提出了一种结合Harris Hawks优化算法和算术优化算法的混合CNN架构优化方法，用于基于EEG信号的冥想分类 | 首次将HHO和AOA算法结合，用于优化CNN超参数，以处理EEG信号的时频图像分类任务 | 未提及 | 优化深度学习架构以提升EEG冥想分类的准确性和鲁棒性 | EEG信号，具体分为Vipassana、Isha Shoonya和Control三类冥想状态 | 机器学习 | NA | EEG信号处理，Stockwell变换 | CNN | 图像（时频图像） | NA | NA | CNN | 准确率，最佳适应度，最差适应度，平均适应度，标准差 | NA |
| 2668 | 2026-03-02 |
Characterization of immune features and discovery of potential biomarkers for ankylosing spondylitis using deep plasma proteomics
2026-Mar, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.05.052
PMID:40436140
|
研究论文 | 本研究通过整合深度血浆蛋白质组学和深度学习策略，探索强直性脊柱炎的免疫特征并发现潜在生物标志物 | 结合随机森林和正交偏最小二乘判别分析构建机器学习模型，从深度蛋白质组学数据中识别出SAA1、FERMT3、ILK和TLN1作为AS的潜在生物标志物 | 样本量相对有限，且仅通过ELISA在独立队列中验证了生物标志物，未进行更大规模或多中心验证 | 阐明强直性脊柱炎的免疫特征并发现潜在生物标志物，以优化临床管理和预后评估 | 强直性脊柱炎患者（包括活动期和稳定期）及健康对照者的血浆样本 | 机器学习 | 强直性脊柱炎 | 深度定量蛋白质组学，ELISA | 随机森林，正交偏最小二乘判别分析 | 蛋白质组学数据 | 104名参与者（AS患者和健康对照），另加79名参与者的独立验证队列 | Scikit-learn | 随机森林，正交偏最小二乘判别分析 | NA | NA |
| 2669 | 2026-03-02 |
Three-dimensional multimodal imaging for predicting early recurrence of hepatocellular carcinoma after surgical resection
2026-Mar, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.06.031
PMID:40533057
|
研究论文 | 本研究构建了一个多模态模型（MM-RDLM），用于预测肝细胞癌手术切除后的早期复发，并探索了相关的生物学机制 | 整合了放射组学和深度学习模型，并利用特征可视化和梯度加权类激活映射提高模型可解释性，同时结合基因集富集分析和多重免疫组化探索生物学机制 | 研究样本来自三个医疗中心，但外部验证队列规模相对较小（86例），且模型性能需在更广泛的人群中进行验证 | 预测肝细胞癌（HCC）手术切除后的早期复发 | 肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 对比增强计算机断层扫描（CT）成像，基因集富集分析（GSEA），多重免疫组化（mIHC） | 深度学习模型，放射组学模型 | 医学影像（CT图像） | 519名患者（训练队列433例，验证队列86例） | NA | NA | 曲线下面积（AUC），风险比（HR） | NA |
| 2670 | 2026-03-02 |
Revisiting PSF models: Unifying framework and high-performance implementation
2026-Mar, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.70045
PMID:41186941
|
研究论文 | 本文提出了一个统一框架，系统比较了基于傅里叶变换和贝塞尔积分的点扩散函数模型，并基于PyTorch实现了高性能开源库 | 首次系统证明了傅里叶与贝塞尔方法的等价性，提出了适用于两种方法的统一校正框架，并实现了首个基于深度学习框架的高性能PSF计算库 | 未明确说明具体应用场景中的性能提升幅度，且新库的兼容性验证可能不够全面 | 建立点扩散函数模型的统一理论框架并实现高性能计算工具 | 高数值孔径成像系统中的点扩散函数模型 | 计算成像 | NA | 定位显微镜、点扩散函数建模 | NA | 光学成像模型 | NA | PyTorch | NA | 计算精度、计算速度 | CPU、GPU |
| 2671 | 2026-03-02 |
High-speed quantitative X-ray multi-contrast imaging with deep learning based modulated pattern analysis
2026-Mar-01, Journal of synchrotron radiation
IF:2.4Q3
DOI:10.1107/S1600577526000846
PMID:41701528
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的增强扫描模式成像神经网络（ESPINNet），用于实现高速、高分辨率的X射线多对比度定量成像 | ESPINNet比基于相关的散斑跟踪方法（如XSVT和UMPA）更快，通过使用更少的扫描图像在分辨率和速度之间提供平衡性能，并引入了生成暗场图像的能力，增强了其多功能性 | 未在摘要中明确提及 | 开发一种高速、高分辨率的X射线多对比度定量成像工具，以解决测量和分析X射线调制模式效率低的问题，应用于高分辨率原位成像 | 材料和生物样本的内部结构 | 计算机视觉 | NA | X射线多对比度成像 | 神经网络 | 图像 | NA | NA | ESPINNet | 分辨率, 速度 | NA |
| 2672 | 2026-03-02 |
AI Algorithms in the Pharmaceutical Environment: Poster presented at PDA Microbiology Conference 2025
2026-Feb-28, PDA journal of pharmaceutical science and technology
DOI:10.5731/pdajpst.2026.26122
PMID:41763722
|
会议海报 | 本文探讨了在制药环境中，AI算法（特别是深度学习）如何改进微生物识别，尤其是通过一个自动霉菌识别的案例研究 | 提出利用深度学习替代传统的参数化算法，以解决细菌和真菌物种区分困难的问题，并强调构建鲁棒训练数据集的方法 | 未提及具体实验数据或模型性能的详细评估，可能缺乏实证验证 | 探索经典算法的局限性、AI驱动方法的优势以及构建鲁棒训练数据集的方法，以提升模型性能 | 制药行业中的微生物识别，特别是细菌和真菌物种 | 计算机视觉 | NA | 图像分析，深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2673 | 2026-03-02 |
Design and implementation of a deep learning framework for automated crop classification and health diagnosis in precision agriculture
2026-Feb-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42151-5
PMID:41764261
|
研究论文 | 本文提出了一种用于精准农业中自动作物分类与健康诊断的三阶段深度学习框架 | 开发了一种融合宏观卫星影像与微观无人机及物联网传感器数据的多模态深度学习架构，以提高诊断可靠性 | NA | 实现精准农业中的自动化作物分类与健康诊断 | 玉米、马铃薯、小麦等作物 | 计算机视觉 | NA | 无人机与卫星多模态数据采集 | CNN | 图像 | 多源农业数据集（70%训练、15%验证、15%测试） | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2674 | 2026-03-02 |
Future-aware blood glucose forecasting using knowledge distillation with transformer-based sequence-to-sequence models
2026-Feb-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41787-7
PMID:41764313
|
研究论文 | 本文提出了一种基于知识蒸馏的未来感知血糖预测框架，利用Transformer序列到序列模型，在训练时结合未来扰动信息，推理时仅依赖历史数据，以提升血糖水平预测的准确性和临床可靠性 | 提出了一种未来感知学习框架，通过知识蒸馏将包含未来扰动信息的教师模型知识迁移到仅使用历史数据的学生模型，从而在部署时无需未来信息即可实现实时血糖预测 | 研究主要基于公开数据集（OhioT1DM和AZT1D），可能未覆盖所有糖尿病类型或临床场景，且模型性能依赖于训练数据的质量和完整性 | 开发一种能够在现实部署约束下提高血糖水平预测准确性的深度学习模型，以支持糖尿病自我管理和临床决策 | 糖尿病患者的血糖水平数据，特别是来自连续血糖监测（CGM）的历史观测数据以及未来扰动信息（如胰岛素输送和进食） | 机器学习 | 糖尿病 | 连续血糖监测（CGM） | Transformer | 时间序列数据 | 基于公开数据集OhioT1DM和AZT1D，具体样本数量未在摘要中明确说明 | NA | Transformer-based sequence-to-sequence | 均方根误差, 平均绝对误差, Clarke误差网格分析 | NA |
| 2675 | 2026-03-02 |
Explainable deep learning and radiomics integration for differentiating insulinomas from NF-PNETs in EUS imaging
2026-Feb-28, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-026-03388-2
PMID:41764459
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2676 | 2026-03-02 |
Image-based epigenetic profiling with deep learning and high-speed super-resolution microscopy
2026-Feb-28, Epigenetics & chromatin
IF:4.2Q1
DOI:10.1186/s13072-026-00662-5
PMID:41764479
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2677 | 2026-03-02 |
Deep learning prediction model based on multi-modal transvaginal ultrasound scan images for endometrial cancer
2026-Feb-28, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-026-01013-z
PMID:41764582
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2678 | 2026-03-02 |
Domain-Shift AI Technology for Vendor-Agnostic Multiple Macular Disease Detection From 3D OCT Scans
2026-Feb-26, JAMA ophthalmology
IF:7.8Q1
DOI:10.1001/jamaophthalmol.2026.0029
PMID:41746616
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的供应商无关模型，用于从不同供应商的3D OCT扫描中检测多种黄斑疾病 | 引入了供应商无关的深度学习模型，通过无监督测试时域适应方法（Test Entropy）处理供应商间的域差异，并加入了不确定类别来处理未见过的黄斑疾病 | 模型仅在供应商1的数据上训练，外部测试集包含供应商1、供应商2和2D扫描，但可能存在未覆盖的供应商或疾病类型；不确定类别的敏感性变化较大 | 开发一个供应商无关的深度学习模型，用于从不同供应商的3D OCT扫描中进行多疾病分类 | 来自多个中心的OCT扫描，包括三级眼科医院、私人眼科中心、开放在线数据库以及香港和越南的研究队列 | 计算机视觉 | 黄斑疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | CNN | 3D图像 | 模型开发使用6756个OCT扫描（来自1669名患者），外部测试使用12236个OCT扫描（来自4336名患者） | NA | ResNet 3D | AUROC, 微平均阳性预测值, 微平均阴性预测值, 临床重要漏诊率 | NA |
| 2679 | 2026-03-02 |
Computational dual-loop frameworks bridging single-enzyme design and cascade tunnel network engineering for next-generation biosynthetic systems
2026-Feb-26, Biotechnology advances
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108850
PMID:41763370
|
综述 | 本文综述了计算酶工程的最新进展，重点介绍了结构预测、突变效应建模、多尺度分子模拟和多酶网络工程，并提出了一个双循环DBTL框架以连接分子水平的酶设计与通路水平的整合 | 强调在统一的DBTL框架内整合机制性酶建模与多酶网络设计，区别于以往主要关注单个计算方法或单酶优化的综述 | NA | 总结计算酶工程领域的最新进展，并提供一个连接单酶设计与级联隧道网络工程的统一框架 | 酶工程、多酶系统、生物合成系统 | 计算生物学 | NA | 深度学习、分子动力学模拟、量子力学/分子力学分析 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2680 | 2026-03-02 |
Deep Learning-Enhanced Biomarker Interpretation on Cytology Cell Blocks - Foundations and Emerging Opportunities in Spatial Pathobiology
2026-Feb-26, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2026.02.004
PMID:41763533
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综述 | 本文综述了深度学习在细胞学细胞块生物标志物解释中的应用及其在空间病理生物学中的新兴机遇 | 提出了深度学习辅助的细胞块生物标志物解释，以提高可重复性、减少观察者间差异，并实现空间肿瘤-免疫相互作用的定量评估 | NA | 探讨人工智能在细胞学细胞块生物标志物解释中的应用，并展望其在空间病理生物学和精准肿瘤学中的未来方向 | 细胞学细胞块标本 | 数字病理学 | 恶性肿瘤 | 免疫组织化学分析 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |