深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 45821 篇文献，本页显示第 3041 - 3060 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3041 | 2026-05-19 |
An integrated wearable microfluidic electrochemical/colorimetric intelligent sensing platform for comprehensive sweat analysis
2026-Aug-15, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2026.118746
PMID:42061345
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研究论文 | 提出了一种集成微流控电化学/比色传感的智能可穿戴平台，用于全面汗液分析 | 首次将高性能CuS/PDA@MXene纳米复合材料电化学传感层与水凝胶微流控/比色传感层结合，实现汗液成分与皮肤微环境的多模态监测，并采用CNN-LSTM深度学习架构处理比色信号 | 未提及 | 开发智能可穿戴平台用于动态监测汗液成分和皮肤微环境，推动个性化健康监测和数字医疗 | 汗液中的葡萄糖、乳酸、钾离子、钠离子，以及汗液皮肤微环境的pH值、温度和紫外线强度 | 机器学习, 数字化病理学 | 未指定 | 电化学传感, 微流控比色传感 | CNN-LSTM | 图像信号（比色信号） | 未提及 | NA | CNN-LSTM | 未提及 | NA |
| 3042 | 2026-05-19 |
Self-supervised Deep Learning for Denoising in Ultrasound Microvascular Imaging
2026-Aug-15, Biomedical signal processing and control
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.bspc.2026.110368
PMID:42147495
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研究论文 | 提出一种自监督深度学习框架HA2HA，用于超声微血管成像中的去噪，提升图像质量 | 创新性地使用互补角度子集的超声射频血流数据构建自监督训练对，无需标记数据即可实现去噪，并适用于无对比剂和增强对比剂的场景 | 未提及 | 解决超声微血管成像中低信噪比问题，提高血管可视化和下游分析质量 | 猪肾脏、人类肾脏和人类肝脏的超声微血管成像数据 | 计算机视觉, 数字病理学 | 未提及 | 超声成像 | 深度学习 | 图像（超声射频血流数据） | 训练数据：无对比剂猪肾脏数据；测试数据：未见过个体的无对比剂和增强对比剂猪肾脏、人类肾脏和人类肝脏数据 | NA | NA | 对比噪声比 | NA |
| 3043 | 2026-05-19 |
Interpretable machine learning and signal processing for automated reading and quality control of lateral flow tests for schistosomiasis
2026-May-18, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-73094-0
PMID:42144397
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研究论文 | 提出一种端到端自动化流程，结合深度学习与信号处理，用于血吸虫病现场即时检测的读取与质量控制 | 首次将深度学习与信号处理结合，实现血吸虫病侧流层析检测的自动定量分类，解决视觉判读不确定性，并在大规模现场队列中验证 | NA | 为被忽视热带疾病的即时检测开发自动化诊断分类流程 | 血吸虫病现场循环阴极抗原检测的侧流层析测试 | 计算机视觉，信号处理 | 血吸虫病 | 侧流层析检测 | 深度学习模型（CNN） | 图像 | 乌干达农村SchistoTrack队列中3188名个体 | NA | NA | 灵敏度、特异度 | NA |
| 3044 | 2026-05-19 |
Construction of a multi-dimensional predictive model for college students' academic performance based on deep learning
2026-May-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-51012-0
PMID:42144405
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研究论文 | 构建基于深度学习的大学生学业成绩多维预测模型，融合时间序列、行为与人口学特征 | 提出一种新型GatedLSTMU-Dove模型，通过优化算法提升收敛速度与预测精度，并实现可解释的时间模式可视化 | 未说明模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力，以及实际教学干预中的效果验证 | 开发一个鲁棒的预测模型，利用多维数据（时间、行为和人口学特征）预测大学生学业表现 | 2000名大学生的学业数据，包括成绩、出勤率、学习管理系统交互、心理测量和人口统计记录 | 机器学习 | NA | NA | 门控长短期记忆单元（Gated LSTM） | 表格数据（数值型与分类型特征） | 2000名学生样本 | Python 3.10（未明确指定具体框架） | GatedLSTMU-Dove | 分类准确率（98.85%）、低误差指标、可解释的时间模式可视化 | NA |
| 3045 | 2026-05-19 |
Automated periapical lesion segmentation and area-based PAI indexing: a comparative deep learning study on periapical radiographs
2026-May-18, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-08645-4
PMID:42144602
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研究论文 | 本研究系统比较了四种深度学习架构在根尖周X线片上自动分割根尖周病变并基于面积计算根尖周指数（PAI）的性能 | 首次在统一协议下将像素级分割映射到临床可解释的根尖周指数（PAI）类别，并提出基于面积的PAI评分（aPAI） | 未纳入定性影像特征（如边界定义、小梁变化），且仅使用单一数据集，缺乏外部验证 | 评估不同深度学习架构在根尖周病变分割及基于面积的PAI指数计算中的性能，并比较其优劣 | 900张匿名根尖周X线片及其专家标注的病变掩膜 | 计算机视觉 | 根尖周病变 | X线成像 | CNN | 图像 | 900张根尖周X线片（训练集594张，验证集145张，测试集161张） | NA | U-Net, ResUNet34, DeepLabV3, HRNet | 准确率, 敏感度, 特异度, 精确率, F1分数, AUC | NA |
| 3046 | 2026-05-19 |
Improved delineation of the cystic artery using super-resolution deep learning reconstruction in contrast-enhanced abdominal computed tomography
2026-May-18, Radiological physics and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s12194-026-01066-6
PMID:42149432
|
研究论文 | 本研究评估了超分辨率深度学习重建在对比增强腹部CT中改善胆囊动脉及其毗邻血管的显示效果 | 首次将超分辨率深度学习重建技术应用于对比增强CT中胆囊动脉的清晰显示，并与标准深度学习重建进行比较 | 在胆囊动脉检出率方面未见显著改善，且为回顾性研究 | 评估SR-DLR在对比增强腹部CT中改善胆囊动脉和相关腹部血管显示及图像质量的效果 | 60名接受对比增强腹部CT动脉期扫描的患者 | 计算机视觉 | NA | 对比增强CT | 深度学习重建 | 图像 | 60名患者 | NA | SR-DLR, DLR | CT衰减值, 图像噪声, 对比噪声比, 半峰全宽, 边缘上升距离, 边缘上升斜率 | NA |
| 3047 | 2026-05-19 |
Graph attention network-based prediction of oral multi-drug resistance efflux protein sequence
2026-May-18, Minerva dental and oral science
IF:1.1Q3
DOI:10.23736/S2724-6329.25.04946-0
PMID:42149558
|
研究论文 | 利用图注意力网络预测口腔多药耐药外排蛋白序列 | 首次将图注意力网络与超注意力机制应用于口腔耐药组蛋白序列预测 | 模型敏感度较低（0.51），可能遗漏部分阳性病例；样本量小，仅涵盖少数细菌蛋白序列 | 预测口腔多药耐药外排蛋白序列，为药物发现和耐药管理提供支持 | 口腔多药耐药外排蛋白序列（来自MprA、MarA、CpxA和MdtC蛋白的FASTA序列） | 机器学习 | NA | NA | 图注意力网络 (GAT) | 序列数据 | 7条蛋白质FASTA序列 | Deepbio | 图注意力网络, 超注意力机制 | 敏感度, 特异性, 真阴性率 (TNR) | NA |
| 3048 | 2026-05-19 |
Artificial intelligence (AI)-assisted ultrasound in clinical trials: Endpoint automation, decentralized monitoring, and regulatory readiness
2026-May-17, Drug discoveries & therapeutics
DOI:10.5582/ddt.2026.01020
PMID:42002939
|
综述 | 综述了人工智能辅助超声在临床试验中的端点自动化、分散监测和监管准备方面的当前证据与监管发展 | 系统整合了AI在超声自动测量、实时采集引导及监管框架三方面的最新进展，揭示了AI提升超声可重复性与分散试验可行性的互补路径 | 尚未解决跨厂商领域泛化、亚组公平性及持续试验中的算法变更管理等挑战 | 评估AI辅助超声在临床试验中实现端点自动化、分散监测及满足监管要求的潜力 | 临床试验中的超声成像技术与AI辅助算法 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 可重复性、诊断可接受率、非劣效性 | NA |
| 3049 | 2026-05-19 |
Customer churn prediction in privacy-preserving HashCode-based security abstractions
2026-May-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-53357-y
PMID:42144427
|
研究论文 | 提出一种基于哈希码的安全抽象方法，在保护隐私的前提下实现客户流失预测 | 将隐私设计理念融入客户流失统计，使用哈希码安全抽象在保持分析完整性的同时保护身份信息，无需依赖丰富标识符或大量基础设施假设 | 仅使用行为、交易和时间等结构化数据，未涉及非结构化数据或外部数据源 | 在严格隐私标准下评估和平衡多种机器学习与深度学习模型在客户流失预测中的性能 | 客户行为、交易及时间相关特征 | 机器学习 | NA | 匿名化哈希编码 | 逻辑回归、随机森林、XGBoost、多层感知机 | 结构化数据（行为、交易、时间） | 未指定样本数量 | Keras, Scikit-learn | Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, Multilayer Perceptron | 准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC | 未指定 |
| 3050 | 2026-05-19 |
IL-HS: a deep inception-LSTM architecture for enhanced lithological mapping using EnMAP hyperspectral remote sensing data
2026-May-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-52520-9
PMID:42144467
|
研究论文 | 提出IL-HS深度学习框架，用于利用EnMAP高光谱遥感数据进行增强岩性制图 | 首次将InceptionV2与双向长短期记忆网络结合用于高光谱岩性分类，实现多尺度空间特征与序列光谱信息融合 | NA | 实现半干旱和地质复杂区域的高精度岩性制图，以支持地质科学和矿产勘探 | 摩洛哥Anti-Atlas地区Kerdous内围层的26个岩性单元 | 计算机视觉 | NA | 高光谱遥感、EnMAP数据 | Inception-LSTM | 高光谱图像 | NA | PyTorch | InceptionV2,双向长短期记忆网络 | 总体精度 | NA |
| 3051 | 2026-05-19 |
MedNext-Insight Model for Automated Metabolic Tumor Volume Delineation on Computed Tomography and Prognostic Value in Nasopharyngeal Carcinoma
2026-May-16, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2026.05.005
PMID:42144163
|
研究论文 | 开发一种深度学习模型，用于在常规CT上自动描绘代谢肿瘤体积（MTV），无需PET，并验证其在鼻咽癌中的预后价值 | 首次在无需PET的情况下，仅基于常规CT实现准确的代谢肿瘤体积自动描绘，并验证了其预后价值 | NA | 开发基于深度学习的CT-only MTV自动描绘模型，并评估其在鼻咽癌中的预后区分能力 | 鼻咽癌患者的初始治疗前18F-FDG PET/CT扫描数据 | 计算机视觉 | 鼻咽癌 | CT成像 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | 392例训练与测试患者，135例内部时间验证患者 | PyTorch | MedNext-Insight | Dice相似系数, 敏感性, 一致性指数 | NA |
| 3052 | 2026-05-19 |
LaED: a novel lightweight, edge-aware and explainable deep learning model for privacy-preserving facial attendance tracking in resource-constrained educational environments
2026-May-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42051-8
PMID:42141001
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3053 | 2026-05-19 |
Deep learning for detection and automatic visualization of radiation-induced temporal lobe injury in nasopharyngeal carcinoma across endemic and non-endemic areas in China
2026-May-13, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2026.111596
PMID:42134661
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研究论文 | 开发并验证基于MRI的多任务深度学习模型，用于鼻咽癌放射诱导颞叶损伤的检测和自动可视化 | 首次提出基于2.5D ResNet的多任务学习网络，同时实现放射诱导颞叶损伤的分类和分割，并在中国大陆地域跨度大的流行区和非流行区进行验证 | 前瞻性验证中临床获益尚未得到确认；模型性能在外部测试集上略有下降 | 开发并验证基于MRI的多任务深度学习模型，用于鼻咽癌放射诱导颞叶损伤的早期检测和自动可视化 | 鼻咽癌患者放射诱导的颞叶损伤 | 计算机视觉 | 鼻咽癌 | MRI | 多任务深度学习网络 | 图像 | 956名鼻咽癌患者 | PyTorch | 2.5D ResNet | AUC, 灵敏度, Dice相似系数 | NA |
| 3054 | 2026-05-19 |
Molecular and Computational Basis of Taste Perception: A Review toward the "Digital Language of Taste"
2026-May-12, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c05861
PMID:42146156
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综述 | 综述了味觉感知的分子与计算基础，聚焦于数字化味觉语言的构建 | 系统整合了分子对接、分子动力学模拟与机器学习在味觉研究中的应用，特别强调了人工智能模型（如深度学习与Transformer架构）在提高味觉预测准确性方面的进展 | 味觉受体结构数据不完整、受体激活长时间尺度建模困难、多感官整合模型不完善，以及计算预测与人类主观体验之间的鸿沟 | 探讨计算化学、分子建模与机器学习在味觉机制研究、味觉特征预测及新型味觉化合物设计中的应用，推动数字化味觉发展 | 味觉受体（G蛋白偶联受体和离子通道）及甜、苦、鲜、咸、酸五种基本味觉模式 | 机器学习 | NA | 分子对接、分子动力学模拟、机器学习 | 深度学习模型、Transformer架构 | 分子描述符数据 | NA | NA | 深度学习、Transformer | 准确率 | NA |
| 3055 | 2026-05-19 |
Weak supervision of H&E slides reveals systems-level biology and functional states that govern therapeutic resistance
2026-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.05.723013
PMID:42146619
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研究论文 | 使用弱监督深度学习模型从常规H&E全切片图像中推断治疗相关的肿瘤微环境表型活性 | 无需资源密集的空间组学数据训练，仅利用常规H&E切片和已有的治疗结果或整体组学数据作为切片级标签，即可评估功能生物学状态 | NA | 开发可扩展工具，从患者层面评估驱动治疗抵抗的肿瘤微环境程序 | 3111例乳腺癌H&E全切片图像及其配对的整体转录组数据 | 数字病理学 | 乳腺癌 | RNA-seq | 深度学习 | 图像 | 3111例乳腺癌H&E全切片图像 | PyTorch | 弱监督深度学习模型 | AUROC, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 3056 | 2026-05-19 |
Mechanically Robust Hydrogel Strain Sensor Enabled by a Multicross-Linked Electrospun-Fiber Network for Human Motion Recognition and Interactive Control
2026-May-07, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.6c03309
PMID:42096647
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研究论文 | 本研究通过多交联静电纺丝纤维网络与双网络交联结构的协同作用，开发了一种兼具高机械性能和优异导电性的水凝胶应变传感器，并应用于手势识别与交互控制 | 首次将双网络交联结构与嵌入静电纺丝纳米纤维协同增强，实现了水凝胶力学性能（弹性模量152 kPa、韧性1.84 MJ/m³）与电导率（2.1 S/m）的同时显著提升，并结合深度学习实现多手势高精度识别及机器人交互控制 | 未提及具体限制 | 开发高性能可穿戴应变传感器，同时具备强机械性能和优异导电性，用于人体运动识别与人机交互 | 多交联静电纺丝纤维增强水凝胶应变传感器 | 机器学习 | NA | 静电纺丝、双网络交联 | 深度学习模型 | 传感器信号 | 五传感器集成于智能手套 | 深度学习框架（未具体说明） | NA | 弹性模量、韧性、电导率、应变灵敏度系数 | NA |
| 3057 | 2026-05-19 |
Tumor cell specific total mRNA expression informed neural networks predicts cancer progression
2026-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.01.722212
PMID:42146375
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研究论文 | 提出TmSNet深度学习框架，利用多组学数据预测肿瘤细胞特异性总mRNA表达量，并评估其在癌症进展预测中的表现 | 首次将结构化特征选择（梯度提升、LASSO、弹性网络）与专门化的神经架构结合，用于预测连续型肿瘤细胞特异性总mRNA表达，无需匹配的DNA和RNA测序数据及计算密集的反卷积流程 | 外部验证集（SCAN-B和FUSCC）的相关性较低（分别为0.54和0.43），可能受限于队列异质性或数据分布差异 | 开发可扩展的多组学数据分析框架，通过预测肿瘤细胞特异性总mRNA表达来推断肿瘤分子表型并预测癌症进展 | 12种TCGA癌症类型（泛癌分析）及外部验证队列（SCAN-B和FUSCC）中的肿瘤样本 | 机器学习 | 多种癌症（如乳腺癌等TCGA涵盖的12种癌症类型） | 多组学数据整合（mRNA表达、DNA甲基化、miRNA、免疫细胞比例） | 深度学习神经网络 | 多组学数据（基因表达、甲基化、miRNA、免疫细胞比例） | 12种TCGA癌症类型（具体样本数未提供），外部验证包括SCAN-B和FUSCC队列 | NA | 结构化特征选择（梯度提升、LASSO、弹性网络）与神经架构结合 | 一致性相关系数（CCC）、相关系数R²、外部验证相关性 | NA |
| 3058 | 2026-05-19 |
Deep Learning-Based Structure Modeling of the Treponema pallidum Proteome: Insights into Pathogenesis and Syphilis Vaccine Development
2026-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.05.717303
PMID:42146597
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研究论文 | 利用深度学习对梅毒螺旋体全蛋白质组进行结构建模，分析其功能并识别与致病性和疫苗开发相关的蛋白 | 首次采用AI驱动的结构到功能建模流程，对梅毒螺旋体99%的蛋白质组生成高置信度结构模型，并完成877种蛋白质的结构基础功能注释，包括240个未知功能蛋白 | 未明确描述 | 通过结构建模深入理解梅毒螺旋体的致病机制，并指导梅毒疫苗设计 | 梅毒螺旋体全蛋白质组，包含976种蛋白质 | 机器学习 | 梅毒 | 深度学习结构建模、蛋白质结构比较、B细胞表位预测 | 深度学习模型（未指定具体类型） | 蛋白质序列数据 | 976种梅毒螺旋体蛋白质 | NA | 未指定具体架构 | NA | NA |
| 3059 | 2026-05-19 |
Evolution-guided protein design of IscB for persistent epigenome editing in vivo
2026-May, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02655-3
PMID:40335752
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研究论文 | 通过自然多样性筛选、结构引导设计和深度学习结构预测，将紧凑型RNA引导核酸内切酶IscB转化为改进变体NovaIscB，实现体内持久表观基因组编辑 | 结合直系同源筛选、结构引导的蛋白质结构域和RNA工程以及基于深度学习的结构预测，对IscB进行设计优化，获得改进变体NovaIscB，其活性相比野生型提高约100倍，且特异性得到改善 | 未在文中提及 | 设计一种紧凑型且增强活性的RNA引导核酸内切酶，用于体内持久基因抑制 | OMEGA家族的RNA引导核酸内切酶IscB及其引导RNA（ωRNA） | 分子生物学, 机器学习 | NA | 蛋白质工程, RNA工程, 深度学习结构预测, 甲基转移酶融合 | 深度学习模型（用于结构预测） | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | NA | indel活性, 特异性 | NA |
| 3060 | 2026-05-19 |
Combining MEA-Net and LAP-Net for Pneumoconiosis Staging Framework
2026-May-01, Journal of occupational and environmental medicine
IF:2.3Q2
DOI:10.1097/JOM.0000000000003618
PMID:41247264
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研究论文 | 提出结合MEA-Net和LAP-Net的深度学习框架用于尘肺病分期 | 首次将MEA-Net和LAP-Net结合用于尘肺病分期，提高了分级准确性 | 未提及具体局限性 | 改善尘肺病诊断的主观性，提高分期准确性 | 尘肺病患者的胸部X光片 | 计算机视觉，数字病理学 | 尘肺病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | MEA-Net, LAP-Net | 准确率，精确率，召回率，特异度，F1分数，AUC | NA |