深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42882 篇文献，本页显示第 3061 - 3080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3061 | 2026-03-01 |
Deep learning-derived quantitative interstitial abnormalities in early rheumatoid arthritis and healthy controls: A multicenter, prospective cross-sectional study
2026-Feb-22, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.02.20.26346723
PMID:41757183
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研究论文 | 本研究利用深度学习衍生的定量CT技术，比较早期类风湿关节炎患者与健康对照者的肺间质异常情况 | 首次在早期类风湿关节炎患者中应用深度学习定量CT技术，系统量化肺间质异常并与健康人群进行对比 | 研究为横断面设计，无法确定因果关系；样本量相对有限；未考虑所有潜在混杂因素 | 评估早期类风湿关节炎患者的肺部异常情况 | 早期类风湿关节炎患者和健康非吸烟对照者 | 数字病理学 | 类风湿关节炎 | 定量计算机断层扫描 | 深度学习分类器 | 胸部高分辨率CT图像 | 304名参与者（200名早期RA患者，104名健康对照） | NA | NA | NA | NA |
| 3062 | 2026-03-01 |
Unified Space-Time-Message Interference Alignment: An End-to-End Learning Approach
2026-Feb-21, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e28020249
PMID:41751751
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研究论文 | 本文提出了一种名为Deep-STMIA的端到端深度学习框架，用于在多用户多输入单输出广播信道中联合优化空间、时间和消息域的干扰管理 | 提出了首个统一空间-时间-消息干扰对齐的端到端学习框架，通过基于神经网络的自动编码器架构和结构化消息域正则化，有效减轻了错误传播的灾难性影响，并能适应连续的CSIT条件 | 未明确说明模型的计算复杂度、训练时间要求以及在实际硬件部署中的可行性 | 研究在不完美、延迟和量化信道状态信息条件下多用户多输入单输出广播信道的性能优化 | 多用户多输入单输出广播信道系统 | 机器学习 | NA | 深度学习，自动编码器 | 神经网络，自动编码器 | 仿真数据，信道状态信息 | NA | 未明确指定，可能为TensorFlow或PyTorch | 自动编码器 | 自由度，与基准方法（如RSMA）的性能比较 | NA |
| 3063 | 2026-03-01 |
ETSAM: Effectively Segmenting Cell Membranes in cryo-Electron Tomograms
2026-Feb-20, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-8841204/v1
PMID:41756443
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研究论文 | 本研究提出了一种基于Segment Anything Model 2（SAM2）的两阶段微调AI方法ETSAM，用于在冷冻电子断层扫描（cryo-ET）图像中有效分割细胞膜 | 首次将两阶段微调的Segment Anything Model 2（SAM2）应用于冷冻电子断层扫描图像中的细胞膜分割，在低信噪比和缺失楔形伪影等挑战下实现了最先进的性能 | 训练数据集中包含模拟数据，可能无法完全覆盖真实实验中的所有复杂情况；测试集仅包含10个实验断层扫描图像，样本量相对有限 | 开发一种能够准确分割冷冻电子断层扫描图像中细胞膜的AI方法 | 冷冻电子断层扫描图像中的细胞膜结构 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电子断层扫描（cryo-ET） | 基于SAM2的微调模型 | 图像（断层扫描图像） | 训练集：83个实验断层扫描图像（来自CryoET Data Portal数据库）和28个模拟断层扫描图像（使用PolNet生成）；测试集：10个实验断层扫描图像 | NA | Segment Anything Model 2（SAM2） | 灵敏度，精确度 | NA |
| 3064 | 2026-03-01 |
Rational design of synthetic proteins using a genome-scale CRISPR screen
2026-Feb-20, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.19.706875
PMID:41756990
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研究论文 | 本研究采用大规模并行、功能优先的方法，通过CRISPR激活筛选设计合成蛋白质，以提升精确基因编辑效率 | 首次利用全基因组规模的CRISPR激活筛选，通过过表达人类蛋白质来指导合成蛋白质的理性设计，开发出新型基因编辑器TruEditors | 研究主要基于人类蛋白质过表达筛选，可能未涵盖所有潜在功能蛋白质，且合成蛋白质的长期安全性和特异性需进一步验证 | 设计能够执行复杂生物任务的合成蛋白质，特别是用于提高精确基因编辑效率 | 人类蛋白质、Cas9核酸酶、合成基因编辑器TruEditors、人类T细胞、人类多能干细胞 | 合成生物学 | NA | CRISPR激活筛选、基因编辑、亲和蛋白质组学 | NA | 蛋白质功能数据、基因编辑效率数据 | 约19,000个人类蛋白质的过表达筛选 | NA | NA | 基因编辑效率、CAR插入率、肿瘤细胞杀伤效果 | NA |
| 3065 | 2026-03-01 |
HCHS-Net: A Multimodal Handcrafted Feature and Metadata Framework for Interpretable Skin Lesion Classification
2026-Feb-19, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics11020154
PMID:41744600
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研究论文 | 本文提出了一种轻量级且可解释的多模态框架HCHS-Net，用于皮肤病变的六分类任务 | 采用仿生学设计模拟人类视觉系统的分层信息处理和皮肤科专家的认知诊断流程，结合手工特征与临床元数据，实现高精度且可解释的分类 | 研究仅基于PAD-UFES-20数据集，未在其他数据集上验证泛化能力 | 开发一种轻量级、可解释的皮肤病变分类框架，以提升临床部署的透明度和计算效率 | 皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 多通道直方图分析、灰度共生矩阵(GLCM)纹理描述符、Hu矩不变量 | 梯度提升算法 | 图像 | PAD-UFES-20数据集 | XGBoost, LightGBM, CatBoost | NA | 准确率, 召回率, 特异性 | 标准CPU（无需GPU加速） |
| 3066 | 2026-03-01 |
MDF2Former: Multi-Scale Dual-Domain Feature Fusion Transformer for Hyperspectral Image Classification of Bacteria in Murine Wounds
2026-Feb-19, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging12020090
PMID:41745454
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研究论文 | 本研究开发了一种用于小鼠伤口细菌分类的高光谱成像采集系统和多尺度双域特征融合Transformer模型MDF2Former | 提出MDF2Former模型，集成多尺度特征增强融合、空间-光谱双分支注意力和频率与空间-光谱域编码模块，通过分层堆叠结构实现更高效的特征学习 | 未明确提及模型在更广泛细菌类型或临床环境中的泛化能力 | 快速准确识别伤口细菌病原体以改善治疗结果并降低风险 | 小鼠伤口中的典型细菌 | 计算机视觉 | 伤口感染 | 高光谱成像 | Transformer | 高光谱图像 | 自建HSI数据集，具体样本数量未明确 | NA | MDF2Former | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Kappa系数 | NA |
| 3067 | 2026-03-01 |
Estrogen Receptor-Low Positive (ER-Low) Breast Cancer: A Unique Clinical and Pathological Entity
2026-Feb-18, Current oncology (Toronto, Ont.)
DOI:10.3390/curroncol33020122
PMID:41744886
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综述 | 本文综述了雌激素受体低表达（ER-low）乳腺癌的独特临床病理特征、治疗策略及人工智能在优化个性化治疗中的应用前景 | 强调ER-low乳腺癌作为ER阳性和ER阴性疾病间独特实体的生物学和临床意义，并探讨AI工具在增强ER定量和患者分层中的新兴作用 | ER评估存在方法学变异性和解释挑战，可能导致误分类和治疗选择不优，且内分泌治疗益处仍不确定 | 综述ER-low乳腺癌的当前病理临床见解，突出治疗策略演变，并展望AI驱动方法优化这一亚型的个性化治疗 | ER-low乳腺癌（ER表达1-9%） | 数字病理学 | 乳腺癌 | 数字病理学，多模态深度学习 | 深度学习 | 病理图像，多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3068 | 2026-03-01 |
Analysis of Biological Images and Quantitative Monitoring Using Deep Learning and Computer Vision
2026-Feb-18, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging12020088
PMID:41745452
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综述 | 本文综述了深度学习与计算机视觉在生物图像分析和野生动物定量监测中的应用 | 系统评估了从CNN、YOLO到基于Transformer的架构及混合模型等多种方法在不同采集平台上的集成，并指出未来需通过自监督学习和数据增强提升模型泛化能力 | 存在物体遮挡、隐存物种区分困难以及高质量标注数据集稀缺等挑战，阻碍了全自动化工作流程的实现 | 评估自动化生物计数技术以提升野生动物监测和生物多样性评估的规模与效率 | 昆虫害虫、水生生物、陆地植被和森林生态系统等多种生物类群 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN, YOLO, Transformer | 图像 | NA | NA | CNN, YOLO, Transformer | 准确率 | NA |
| 3069 | 2026-03-01 |
3D, multi-omic imaging reveals molecular biomarkers of the pre-metastatic niche in lung cancer
2026-Feb-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.18.706515
PMID:41756853
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研究论文 | 本文开发了一种结合建模、放射学、深度学习引导的三维成像、空间蛋白质组学和转录组学的工作流程，以识别与肺癌区域转移相关的早期组织转化信号 | 提出了一种新颖的AI辅助方法，用于检测肺癌侵袭期间组织重塑的生物标志物，特别是通过三维多组学成像揭示了转移前微环境的分子特征 | 研究主要基于小鼠模型（Lewis肺癌），尚未在人类患者中进行验证，且样本量有限 | 评估非小细胞肺癌手术切除后局部复发风险，并识别转移前微环境的生物标志物 | 小鼠Lewis肺癌模型中的肺组织，包括转移前微环境和早期微转移区域 | 数字病理学 | 肺癌 | 三维成像, 空间蛋白质组学, 空间转录组学, 多参数流式细胞术 | 深度学习 | 图像, 蛋白质组数据, 转录组数据 | 小鼠Lewis肺癌模型的时间点样本库（手术前后） | NA | NA | NA | NA |
| 3070 | 2026-03-01 |
Drug-Target Interaction Prediction with PIGLET
2026-Feb-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.18.706530
PMID:41756919
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研究论文 | 本文提出了一种名为PIGLET的图变换器方法，用于预测药物-靶点相互作用，该方法基于蛋白质组知识图谱进行建模 | 创新点在于采用图变换器方法，在包含结合口袋相似性、蛋白质-蛋白质相互作用、药物相似性和已知结合关系的知识图谱上进行DTI预测，而非传统的一维或三维表示嵌入方法 | 未明确提及具体限制，但暗示现有模型在加速真实世界药物发现方面尚未广泛成功 | 研究目的是通过计算辅助方法预测药物-靶点相互作用，以加速药物开发 | 研究对象为药物和靶点蛋白质，具体在Human数据集上进行评估 | 机器学习 | NA | 图变换器方法 | Transformer | 知识图谱数据 | 使用Human数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | 图变换器 | NA | NA |
| 3071 | 2026-03-01 |
Parameter-free representations outperform single-cell foundation models on downstream benchmarks
2026-Feb-18, ArXiv
PMID:41757283
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研究论文 | 本文探讨了在单细胞RNA测序数据下游任务中，参数自由表示方法是否能够超越基于深度学习的单细胞基础模型 | 研究发现，通过简单的归一化和线性方法，无需依赖计算密集的深度学习表示，即可在多个基准测试中达到或接近最先进的性能，甚至在涉及新细胞类型和未见生物体的分布外任务中超越基础模型 | 未明确提及具体局限性，但暗示了需要更严格的基准测试来验证模型性能 | 评估参数自由表示方法在单细胞RNA测序数据下游任务中的性能，并与深度学习基础模型进行比较 | 单细胞RNA测序数据及其下游任务，如细胞类型分类、疾病状态预测和跨物种学习 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 线性方法 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3072 | 2026-03-01 |
An attention-guided residual 3D U-net with focal Tversky-Dice loss for multi-modal pancreatic tumor segmentation using synthetic volumetric imaging
2026-Feb-18, Cancer treatment and research communications
DOI:10.1016/j.ctarc.2026.101146
PMID:41762607
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研究论文 | 本文提出了一种结合注意力机制和残差学习的3D U-Net模型CAAG-UNet3D，用于多模态胰腺肿瘤分割 | 提出了结合条件特定注意力机制和残差卷积块的3D U-Net架构，并采用合成多模态成像与混合损失函数（Focal Tversky Loss + Dice Loss）来改善小肿瘤区域的分割 | 研究基于合成多模态CT数据集，未明确说明真实临床数据的验证情况 | 开发自动化胰腺导管腺癌（PDAC）分割方法以支持临床影像组学 | 胰腺导管腺癌（PDAC）肿瘤区域 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 合成多模态成像（T1, T1ce, T2, FLAIR） | CNN | 医学影像（CT） | 未明确说明 | PyTorch（基于AdamW优化器和OneCycleLR调度器推断） | 3D U-Net, 残差卷积块, 注意力门机制 | Dice分数, IoU, VOE | NA |
| 3073 | 2026-03-01 |
TITAN-BBB: Predicting BBB Permeability using Multi-Modal Deep-Learning Models
2026-Feb-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.15.706007
PMID:41756895
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研究论文 | 本文提出了一种名为TITAN-BBB的多模态深度学习架构，用于预测血脑屏障渗透性，通过整合表格、图像和文本特征并利用注意力机制，在分类和回归任务上均优于现有方法 | 首次将传统化学描述符与深度学习嵌入相结合，并利用注意力机制整合多模态特征，构建了迄今为止最大的血脑屏障渗透性数据集 | 未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力，以及计算资源需求的具体细节 | 开发一种高效、高精度的计算方法来预测血脑屏障渗透性，以替代传统实验方法 | 血脑屏障渗透性预测 | 机器学习 | NA | 多模态深度学习 | 深度学习模型 | 表格数据, 图像数据, 文本数据 | 多个文献来源聚合的最大血脑屏障渗透性数据集 | NA | 基于注意力机制的多模态架构 | 平衡准确率, 平均绝对误差 | NA |
| 3074 | 2026-03-01 |
Current Applications and Future Perspectives of Artificial Intelligence in Face-Driven Orthodontics: A Scoping Review
2026-Feb-16, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics11020146
PMID:41744592
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综述 | 本文是一篇范围综述，分析了人工智能在面部驱动正畸学中的当前应用，并探讨了其未来前景 | 聚焦于人工智能在面部美学导向的正畸治疗中的整合应用，强调了从单纯关注咬合向优化面部平衡与和谐的范式转变 | 纳入研究存在数据集异质性、缺乏标准化验证方案、外部验证有限以及临床适用性不足等关键局限性 | 分析人工智能在面部驱动正畸学中的当前应用，并探讨其未来前景 | 2021年至2025年间发表的关于人工智能在正畸学中应用的研究文献 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习模型 | 图像数据（面部图像） | 54项初步识别的研究，其中24项符合纳入标准 | NA | NA | 诊断准确性 | NA |
| 3075 | 2026-03-01 |
Prediction of Left Atrial Volume Parameters from Resting ECGs and Tabular Data Using Deep Learning in the UK Biobank
2026-Feb-16, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.02.13.26346205
PMID:41757178
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，利用标准12导联心电图和基本患者数据预测左心房体积参数 | 提出了一种结合心电图和患者特征的低成本、可扩展的左心房体积预测方法，并利用Shapley值提供可解释的特征重要性 | NA | 开发一种替代MRI的左心房体积测量方法，以提高临床可及性 | UK Biobank中的患者数据，包括心电图和基本患者信息 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 心电图信号, 表格数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3076 | 2026-03-01 |
Research Progress on the Application of Radiomics and Deep Learning in Liver Fibrosis
2026-Feb-15, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging12020082
PMID:41745446
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综述 | 本文综述了影像组学和深度学习在肝纤维化诊断、分期、预后预测及病因鉴别中的最新研究进展与应用价值 | 总结了AI驱动的影像分析策略在肝纤维化领域的潜力，包括多模态影像融合及克服早期诊断障碍的新视角 | 模型泛化性、标准化、可解释性以及技术整合与多模态融合方面仍面临挑战 | 探讨影像组学和深度学习在肝纤维化非侵入性诊断中的应用，以促进精准医疗 | 肝纤维化患者 | 医学影像分析 | 肝纤维化 | 磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)、超声 | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3077 | 2026-03-01 |
Robust Trajectory Prediction for Mobile Robots via Minimum Error Entropy Criterion and Adaptive LSTM Networks
2026-Feb-15, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e28020227
PMID:41751729
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研究论文 | 本文提出了一种结合最小误差熵准则和自适应LSTM网络的鲁棒轨迹预测框架MEE-LSTM，用于提升移动机器人在非高斯脉冲噪声环境下的预测性能 | 首次将最小误差熵准则与LSTM网络结合用于轨迹预测，并提出了基于Silverman的自适应退火策略动态调节核带宽，有效抑制了异常值影响 | 研究主要基于ETH和UCY数据集进行验证，在更复杂或更大规模的真实场景中的泛化能力有待进一步验证 | 提升移动机器人在存在传感器故障和遮挡等非高斯脉冲噪声环境下的轨迹预测鲁棒性 | 移动机器人的运动轨迹 | 机器学习 | NA | NA | LSTM | 轨迹数据 | ETH和UCY数据集 | NA | LSTM | 平均位移误差 | NA |
| 3078 | 2026-03-01 |
Feasibility of BMI-based sub-milliSievert low-dose CT in individualized detection of lung nodules
2026-Feb-14, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-026-12372-3
PMID:41691132
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研究论文 | 本研究评估了基于BMI的亚毫西弗低剂量CT协议结合多种重建算法在图像质量和肺结节检测中的性能 | 首次系统评估基于BMI分层的亚毫西弗低剂量CT协议，并比较深度学习图像重建与传统算法在肺结节检测中的表现 | 样本量相对有限（214名参与者），且为单中心前瞻性研究 | 评估个性化低剂量CT协议在肺结节检测中的可行性和性能 | 肺结节患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 低剂量CT扫描，深度学习图像重建 | 深度学习图像重建模型 | CT图像 | 214名参与者 | NA | DLIR-H, DLIR-M | 结节检出率，尺寸测量准确性，Lung-RADS一致性，图像质量评分 | NA |
| 3079 | 2026-03-01 |
Distinguishing Early Depression from Negative Emotion via Multi-Domain EEG Feature Fusion and Multi-Head Additive Attention Network
2026-Feb-13, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e28020218
PMID:41751720
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研究论文 | 本研究提出一种轻量级神经网络框架，通过融合多领域EEG特征和注意力机制，用于区分早期抑郁状态与非病理性短暂负面情绪 | 采用小波包分解构建多领域特征空间，并引入多头加性注意力机制自适应调整特征权重，优于传统单域特征方法 | 未提及模型在更广泛人群或不同抑郁亚型中的泛化能力验证 | 开发客观筛查工具以区分病理性抑郁与非病理性负面情绪，促进抑郁症早期诊断 | EEG信号，来自DEAP（负面情绪）和HUSM（重度抑郁障碍）数据集 | 机器学习 | 抑郁症 | EEG信号分析，小波包分解 | 神经网络 | EEG信号 | DEAP和HUSM数据集，具体样本量未明确说明 | 未明确说明，推测为PyTorch或TensorFlow | 多头加性注意力网络 | 准确率，F1分数 | 未明确说明，但提及架构具有高计算效率和快速收敛 |
| 3080 | 2026-03-01 |
Artificial Intelligence in Veterinary Education: Preparing the Workforce for Clinical Applications in Diagnostics and Animal Health
2026-Feb-12, Veterinary sciences
IF:2.0Q2
DOI:10.3390/vetsci13020181
PMID:41745975
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综述 | 本文探讨了人工智能（包括机器学习和深度学习）在兽医教育中的整合，旨在为兽医临床实践中的负责任应用奠定基础 | 将兽医教育定位为人工智能临床转化的战略推动者，并系统性地探讨了如何通过结构化教育来模拟真实临床工作流程，培养数据解读、伦理推理等关键能力 | 本文是一篇叙述性综述，未涉及具体的实证研究或数据验证，主要基于现有证据的整合与分析 | 研究人工智能在兽医教育中的整合，以促进其在临床诊断和动物健康领域的安全有效应用 | 兽医教育体系、人工智能驱动的教育工具（如大语言模型、智能辅导系统、虚拟现实平台）及其在兽医课程中的应用 | 自然语言处理, 计算机视觉, 机器学习 | NA | NA | 大语言模型, 深度学习模型 | 文本, 图像, 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |