深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42905 篇文献，本页显示第 2781 - 2800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2781 | 2026-03-03 |
PoseShot: hybrid CNN-BiLSTM transformer model for free throw action recognition via pose analysis
2026-Mar-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41025-0
PMID:41766037
|
研究论文 | 提出了一种名为PoseShot的新型混合CNN-BiLSTM-Transformer模型，用于通过姿态分析识别篮球罚球动作 | 提出了一种新颖的双通道混合CNN-BiLSTM-Transformer模型，专注于分析单个罚球动作中细粒度、阶段依赖的力学特征，而非传统的粗粒度活动标签 | NA | 通过数据驱动的方法，对篮球罚球技术进行客观、全面的分析，以弥补传统主观评估方法的不足 | 篮球罚球动作 | 计算机视觉 | NA | 姿态分析 | CNN, BiLSTM, Transformer | 视频 | NA | NA | CNN-BiLSTM-Transformer混合架构 | F1分数, 精确率, 召回率 | NA |
| 2782 | 2026-03-03 |
Transformer-based classification and interpretability of NR3C1 expression patterns in OSCC: Metabolic adaptation insights
2026 Mar-Apr, Journal of oral biology and craniofacial research
DOI:10.1016/j.jobcr.2026.101427
PMID:41768316
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研究论文 | 本研究评估了四种基于Transformer的模型在NR3C1蛋白序列分类中的性能，并与深度学习和传统机器学习方法进行比较 | 首次将Transformer模型（如RoBERTa、ALBERT）应用于NR3C1蛋白序列分类，并展示了其在准确性和参数效率上的优势 | 研究仅基于5个UniProt序列的小样本数据集，可能限制模型的泛化能力 | 评估Transformer模型在蛋白序列分类任务中的性能，并探索其在口腔鳞状细胞癌（OSCC）相关蛋白NR3C1表达模式分类中的应用 | NR3C1蛋白的肽序列 | 自然语言处理 | 口腔鳞状细胞癌 | 蛋白序列分析 | Transformer, 深度学习模型, 传统机器学习分类器 | 蛋白序列（文本） | 5个UniProt序列，分为中等长度（200-500 aa）和长序列（>500 aa）两类 | NA | BERT, RoBERTa, DistilBERT, ALBERT | F1分数 | NA |
| 2783 | 2026-03-03 |
Deep learning-assisted tumor radiomic dynamics on MRI predict pathological complete response in HCC undergoing immune-based therapy followed by hepatectomy
2026-Feb-26, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000001724
PMID:41746634
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个整合临床病理和影像组学特征的模型，用于预测不可切除肝细胞癌患者在接受免疫治疗和肝切除术后达到病理完全缓解的可能性 | 首次将动态影像组学特征与血清AFP反应结合，构建预测模型，显著提高了预测病理完全缓解的准确性 | 研究为回顾性多中心设计，样本量相对较小，可能存在选择偏倚 | 预测不可切除肝细胞癌患者在接受转换治疗和肝切除术后达到病理完全缓解 | 不可切除肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | MRI影像分析，血清AFP检测 | 机器学习模型 | MRI影像，临床数据 | 训练集78例，内部测试集32例，独立验证集44例 | Scikit-learn | 随机森林，LASSO | AUC, NPV, PPV, 敏感性, 特异性, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 2784 | 2026-03-03 |
Signature-aware deep learning reveals distinct driver gene programs and mutational processes in glioblastoma and colon adenocarcinoma
2026-Feb-26, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为ResMLP-GL的签名感知残差多层感知器，用于变异级别的癌症驱动基因预测，并在胶质母细胞瘤和结肠腺癌中揭示了不同的驱动基因程序和突变过程 | 首次将COSMIC SBS上下文概率向量与功能及序列特征明确整合，并设计了包含投影残差块和特征门控模块的网络架构，以增强梯度流并促进过程感知表征学习 | 模型主要基于TCGA和ICGC的胶质母细胞瘤与结肠腺癌外显子组数据训练和验证，在其他癌症类型或数据模态上的泛化能力有待进一步评估 | 精确识别癌症驱动突变，以支持精准肿瘤学研究 | 胶质母细胞瘤和结肠腺癌的体细胞突变 | 机器学习 | 胶质母细胞瘤, 结肠腺癌 | 外显子组测序 | 多层感知器 | 基因组变异数据, 功能评分, 序列特征 | TCGA GBM/COAD外显子组数据（训练/测试）及独立ICGC队列（验证） | PyTorch | ResMLP-GL（签名感知残差多层感知器） | AUC | NA |
| 2785 | 2026-02-26 |
Correction: Deep learning-based image enhancement for improved black blood imaging in brain metastasis
2026-Feb-24, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-026-12348-3
PMID:41733645
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2786 | 2026-03-03 |
Exploration of Novel Chemical Spaces to Discover JAK1 Inhibitors: An Ensemble Docking-Guided Deep Learning Approach
2026-Feb-24, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c10773
PMID:41768660
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研究论文 | 本研究开发了一种结合集成对接引导的深度学习虚拟筛选框架，用于从大规模化合物库中探索新型化学空间，以发现高选择性的JAK1抑制剂 | 将蛋白质构象多样性（通过八个高分辨率晶体结构捕获）明确整合到可扩展的深度学习虚拟筛选框架中，实现了对超过11亿化合物的高效探索，并发现了大量与已知JAK1抑制剂骨架不同的新型化学型 | 研究主要基于计算虚拟筛选和对接分析，尚未进行实验验证以确认候选化合物的实际活性和选择性 | 克服现有JAK抑制剂（如托法替尼和鲁索替尼）因骨架局限导致的亚型选择性差、JAK3交叉反应性和剂量限制性毒性等问题，通过探索新型化学空间开发更具选择性的JAK1抑制剂 | Janus激酶1（JAK1）的ATP结合口袋及其抑制剂 | 药物发现，计算化学 | 自身免疫性疾病，炎症性疾病，肿瘤 | 集成分子对接，深度学习虚拟筛选 | 深度神经网络（DNN）分类器 | 化合物结构数据（SMILES等），蛋白质晶体结构数据 | 超过11亿个来自ZINC数据库的商业可用化合物 | NA | NA | 对接分数，活性阈值通过率（57%的候选物在所有受体构象中均超过阈值），新型化学型数量（7652个独特骨架） | NA |
| 2787 | 2026-03-03 |
Pairwise Neural Networks for Ranking Molecular Structures Based on Properties
2026-Feb-24, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.6c00717
PMID:41768715
|
研究论文 | 本文开发了一种基于孪生网络和成对学习的深度学习模型，用于根据分子性质对分子结构进行排序 | 采用孪生网络和成对学习进行分子排序，在预测绝对能量性质方面优于标准点回归方法，并验证了该方法在预训练Transformer骨干网络上的鲁棒性 | 对于衍生性质（如HOMO-LUMO能隙）或非能量性质（如偶极矩），传统点回归方法仍更有效 | 加速分子发现与设计，通过机器学习预测分子性质并实现高效筛选 | 分子结构 | 机器学习 | NA | 量子化学计算，机器学习 | 孪生网络，Transformer | 分子结构数据 | QM7x和QO2Mol数据集 | NA | Siamese architecture, Uni-Mol | NA | NA |
| 2788 | 2026-03-03 |
Reliable detection of focal onset impaired awareness seizures in patients with epilepsy using wearable ECG: Development and validation study
2026-Feb-23, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109295
PMID:41764784
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于可穿戴心电图设备的算法，用于可靠检测癫痫患者的局灶性起始意识障碍发作，并集成了自动数据质量评估 | 首次在可穿戴心电图设备中集成了自动数据质量评估功能，以提高癫痫发作检测算法的可靠性，并进行了探索性的个体差异分析以识别潜在的系统响应者 | 样本量相对有限（最终分析仅包含38名患者），且算法性能在不同个体间存在变异性，未在所有癫痫患者群体中进行广泛验证 | 开发并评估一种基于可穿戴心电图设备的算法，用于检测癫痫患者的局灶性起始意识障碍发作，并探索个体间自主神经发作特征的变异性 | 癫痫患者，特别是经历局灶性起始意识障碍发作的患者 | 机器学习 | 癫痫 | 可穿戴心电图监测 | 深度学习模型 | 心电图数据 | 236名患者招募，其中47名患者用于分析，38名患者的数据满足质量筛选标准 | NA | NA | 灵敏度, 每24小时误报率, 阳性预测值, F1分数 | NA |
| 2789 | 2026-03-03 |
A hybrid adaptive preconditioned gradient method with momentum for deep learning
2026-Feb-22, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.108758
PMID:41764807
|
研究论文 | 本文提出了一种名为AdapGradm的新型二阶自适应优化器及其混合版本HAdapGradm，用于深度学习任务，旨在提高训练效率和泛化能力 | 提出了一种基于一阶导数构建对角近似Hessian矩阵的二阶自适应优化器AdapGradm，并设计了混合版本HAdapGradm以实现与SGD的无缝切换，在保持计算效率的同时捕捉二阶曲率信息 | 未在超大规模数据集或复杂网络架构上进行广泛验证，且收敛性分析基于温和假设条件 | 开发高效的第二阶优化方法以加速深度神经网络的训练过程并提升泛化性能 | 深度神经网络的参数优化过程 | 机器学习 | NA | NA | NA | 图像, 文本 | NA | NA | 三种常见神经网络架构（具体未说明） | 训练误差, 泛化能力 | NA |
| 2790 | 2026-03-03 |
Interpretable Deep Learning for Single-Molecule Nanopore Fingerprinting Using Physics-Guided Preprocessing
2026-Feb-20, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c04784
PMID:41719081
|
研究论文 | 本文提出了一种用于单分子纳米孔指纹识别的可解释深度学习框架，该框架结合了物理引导的预处理和紧凑的神经网络分类器 | 提出了一种直接处理原始脉冲信号的可解释机器学习框架，将物理引导的时频变换与紧凑的神经网络分类器及特征归因图相结合，并引入了实用的“定制滤波器”设计原则 | 未明确说明模型在更广泛分子类型或复杂样本中的泛化能力，也未详细讨论计算效率或实时处理性能 | 开发一种快速、稳健且可解释的单分子纳米孔指纹识别方法，用于生物制造、诊断和环境监测 | 两种尺寸相似但几何结构不同的自组装DNA纳米结构 | 机器学习 | NA | 纳米孔传感 | 神经网络分类器, SVM | 原始离子电流脉冲信号 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 2791 | 2026-03-03 |
How to Train Custom Cell Segmentation Models Using Cell-APP
2026-Feb-20, Bio-protocol
IF:1.0Q3
DOI:10.21769/BioProtoc.5618
PMID:41769259
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Cell-APP的工具，用于自动化生成透射光细胞分割模型的训练数据，并提供了使用该工具训练自定义细胞分割模型的逐步协议 | 开发了Cell-APP工具，通过结合荧光图像和提示式深度学习模型SAM，自动化生成高质量的细胞分割训练数据，解决了手动标注耗时的问题 | 需要配对的透射光和荧光图像，且荧光图像中的每个细胞必须具有完整且空间上独立的信号，这限制了其应用范围 | 自动化生成细胞分割模型的训练数据，以加速细胞生物学中的显微镜分析 | HeLa、U2OS、HT1080和RPE-1细胞 | 数字病理学 | NA | 显微镜成像、荧光成像、透射光成像 | 深度学习模型 | 图像 | HeLa、U2OS、HT1080和RPE-1细胞的延时电影数据 | NA | SAM | 空间和时间一致性 | NA |
| 2792 | 2026-03-03 |
Computational approaches for RNA structure prediction and design
2026-Feb-18, Cell reports. Physical science
DOI:10.1016/j.xcrp.2026.103097
PMID:41769665
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综述 | 本文综述了计算RNA结构预测和设计领域的最新进展，特别是深度学习方法的变革性影响 | 概述了深度学习如何超越传统同源性和建模方法，显著提高RNA结构预测准确性，并介绍了基于多序列比对、无多序列比对以及通用模型等策略 | NA | 综述计算RNA结构预测和设计的方法进展，并探讨当前挑战和未来方向 | RNA的三维结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | NA | 序列数据（多序列比对、单序列） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2793 | 2026-03-03 |
Integration of traditional Chinese medicine and machine learning: Opportunities, obstacles, and implications for future of healthcare
2026-Feb-17, Journal of integrative medicine
DOI:10.1016/j.joim.2026.02.004
PMID:41765716
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综述 | 本文综述了机器学习在传统中医中的应用现状，探讨了将中医与机器学习整合的机遇、障碍及对医疗未来的影响 | 提出将知识图谱与深度学习结合以增强中医诊断、治疗规划和预后评估，并讨论了凸机器学习在优化中医测试算法中的潜力 | 面临数据标准化、伦理法律框架以及跨学科合作等主要障碍 | 探索机器学习与传统中医整合的机遇与挑战，以推动中医现代化并提升未来医疗系统效能 | 传统中医的理论、实践及其与机器学习技术的结合 | 机器学习 | NA | 机器学习，深度学习 | 深度学习算法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2794 | 2026-03-03 |
Entropy Production in Non-Gaussian Active Matter: A Unified Fluctuation Theorem and Deep Learning Framework
2026-Feb-13, Physical review letters
IF:8.1Q1
DOI:10.1103/y94p-4qcz
PMID:41765831
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研究论文 | 本文提出了一个用于推导非高斯活性物质系统中熵产生率的通用理论框架，并引入了基于深度学习的高效计算方法 | 提出了适用于非高斯活性涨落的熵产生分解公式和涨落定理，并创新性地结合深度学习技术（Lévy评分）进行高效计算 | 研究主要基于稳态条件，虽然可扩展至任意初始状态，但未讨论具体非稳态过程的适用性 | 建立活性物质系统中非平衡热力学行为的统一分析框架和计算工具 | 活性物质系统，特别是受非高斯活性涨落驱动的系统 | 机器学习 | NA | 概率流等价技术，深度学习 | 深度学习模型 | 模拟数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2795 | 2026-03-03 |
UCSF RMaC: University of California San Francisco 3D Multi-Phase Renal Mass CT Dataset with Tumor Segmentations
2026-Feb-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.02.11.26346096
PMID:41728332
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研究论文 | 本文介绍了UCSF RMaC数据集，一个包含831个多期相3D CT检查的肾肿瘤数据集，用于支持深度学习模型在肾肿瘤亚型分类和分级预测中的研究 | 提供了大规模、多样化的多期相3D肾肿瘤CT数据集，包含肿瘤轮廓或边界框标注、病理结果和患者元数据，旨在改善模型性能并强化评估集 | 未提及模型性能的具体限制，但暗示现有方法在肾肿瘤亚型区分和分级预测上效果不一，需要更大数据集来提升 | 通过提供大规模数据集，促进深度学习、放射组学和纹理分析在肾肿瘤亚型分类及分级预测中的应用研究 | 肾肿瘤，特别是良性嗜酸细胞瘤、透明细胞肾细胞癌（RCC）以及低级别与高级别RCC | 数字病理学 | 肾癌 | 多期相3D CT成像 | NA | 3D CT图像 | 831个多期相3D CT检查，每个检查包含最多三个对比增强CT期相 | NA | NA | NA | NA |
| 2796 | 2026-03-03 |
[Current status, application scenarios, challenges, and recommendations for the development of medical artificial intelligence: a domestic and international perspective]
2026-Feb-10, Zhonghua liu xing bing xue za zhi = Zhonghua liuxingbingxue zazhi
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综述 | 本文回顾了医学人工智能技术的发展历程，分析了国内外大规模模型在数据、算力和算法方面的现状，并探讨了其在精准预防、诊断、药物研发、传染病控制和医学教育等五大应用场景中的进展与挑战 | 从国内外政策支持和技术演进的视角，系统梳理了医学AI从符号推理到深度学习及大语言模型驱动的新范式转变，并针对数据质量、模型可解释性、幻觉控制等关键挑战提出了应对策略 | 作为综述性文章，未涉及具体实验数据或模型验证，主要基于文献和政策分析，缺乏实证研究支撑 | 为医学人工智能的持续发展提供全面的视角和战略建议 | 医学人工智能技术及其在医疗领域的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习, 大语言模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2797 | 2026-03-03 |
Working face status detection in coal mine based on YOLOv8-EST
2026-Feb-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35452-2
PMID:41656345
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研究论文 | 本文提出了一种基于改进YOLOv8的YOLOv8-EST算法，用于煤矿工作面的状态检测 | 在YOLOv8网络中引入Swin Transformer模块以增强特征提取能力；改进GELU激活函数为GELUS以降低计算复杂度；使用深度学习网络生成相对位置编码以捕获更复杂的空间关系；引入EMA注意力机制以关注输入图像的重要区域 | 算法在真实煤矿工作面自采集的CM数据集上进行验证，但未提及数据集的公开性、规模多样性或与其他公开数据集的对比 | 在有限的计算资源下，实现煤矿工作面状态的实时、高效、准确检测，以提高生产安全与效率 | 煤矿工作面的状态 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，目标检测 | CNN, Transformer | 图像 | 自采集的真实煤矿工作面CM数据集（具体数量未提及） | NA | YOLOv8, Swin Transformer | 检测精度，效率 | 煤矿工作面有限的计算资源 |
| 2798 | 2026-03-03 |
Abnormal Driving Pattern Detection from GPS Trajectories Using Vision Transformer
2026-Feb-06, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-8653475/v1
PMID:41674834
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研究论文 | 本文提出了一种基于Vision Transformer的驾驶模式检测方法，通过GPS轨迹分析来分类正常与异常驾驶行为 | 引入了二进制网格图像表示驾驶轨迹的空间结构，并首次将Vision Transformer应用于驾驶模式检测问题 | 未明确讨论模型对复杂天气或交通条件变化的适应性，以及数据隐私问题 | 开发一种有效的驾驶模式检测方法，以提升道路安全和认知健康评估 | GPS轨迹数据表示的驾驶行为 | 计算机视觉 | NA | GPS轨迹分析 | Transformer | 图像（二进制网格图像） | NA | NA | Vision Transformer (ViT) | F1分数 | NA |
| 2799 | 2026-03-03 |
ASPECT: Alternative Splicing Event Classification with Transformers
2026-Feb-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.04.700904
PMID:41684940
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研究论文 | 本文提出了一种基于DNABERT-2和BPE分词器的替代剪接事件分类框架ASPECT，用于区分多种剪接事件类型 | 利用DNABERT-2模型结合BPE分词处理基因组序列，能够捕获更广泛的调控上下文信息，超越传统方法对短序列窗口的依赖 | 未明确说明模型在处理非典型或罕见剪接事件时的泛化能力，且训练数据可能主要基于规范剪接事件 | 开发一个高性能的替代剪接事件分类工具，以促进对剪接调控在健康和疾病中作用的全面理解 | 替代剪接事件，特别是TCGA BRCA癌症相关剪接事件 | 自然语言处理 | 乳腺癌 | 基因组序列分析 | Transformer | 基因组序列 | NA | PyTorch | DNABERT-2 | AUC, F1-score, accuracy | NA |
| 2800 | 2026-03-03 |
Automated Ventricle Assessment via Three-dimensional Anatomical Reconstruction (AVA-TAR): a computational toolkit for autonomous lateral ventricle assessment in preclinical hydrocephalus models
2026-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.02.703412
PMID:41676469
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研究论文 | 本研究开发并内部验证了一种深度学习模型，用于自动分割啮齿动物脑部MRI中的侧脑室，实现3D重建、形态学分析和脑室扩大检测 | 提出了一种基于U-Net++和EfficientNet-B1编码器的深度学习工具，首次实现了啮齿动物脑部MRI中侧脑室的自动化分割和形态学分析，并打包为公开可用的应用程序 | 模型训练主要基于形态学正常的样本，可能对异常形态的泛化能力有限；样本数量相对较少（307个），且内部验证未涉及外部独立数据集 | 开发一个自动化工具，用于临床前脑积水模型中侧脑室的评估，提高研究效率和准确性 | 啮齿动物（大鼠和小鼠）的脑部MRI图像 | 数字病理学 | 脑积水 | 磁共振成像 | 深度学习 | 图像 | 307个啮齿动物脑部MRI（262只大鼠，45只小鼠） | NA | U-Net++, EfficientNet-B1 | Dice系数, IoU, Hausdorff指数, Pearson相关系数, 类内相关系数 | NA |