深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43430 篇文献，本页显示第 3261 - 3280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3261 | 2026-03-07 |
Seeing structure, sensing softening: Decoding the microstructural mediation between optical properties and peach firmness using spatial frequency domain imaging
2026-Apr-01, Food research international (Ottawa, Ont.)
DOI:10.1016/j.foodres.2026.118510
PMID:41763828
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研究论文 | 本研究利用空间频率域成像系统，结合深度学习模型和多元统计分析，揭示了桃子光学特性与硬度之间通过微观结构介导的定量机制 | 首次构建了“光学-结构-力学”多维框架，并采用Cellpose-SAM深度学习模型实现复杂细胞形态的高通量分割，克服了传统方法的局限性 | 研究仅针对‘湖景’桃子品种，且光学测量范围限定在450-1040 nm波段，可能无法完全代表其他品种或更宽光谱范围的情况 | 解码桃子硬度的光学检测机制，为光学质量评估提供生物物理基础 | ‘湖景’桃子在成熟和贮藏阶段的光学特性、微观结构及生化属性 | 计算机视觉 | NA | 空间频率域成像 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | Cellpose-SAM | 决定系数 | NA |
| 3262 | 2026-03-07 |
Efficacy of Automatic 3D Segmentation of the Upper Airway in CBCT or CT Scans via Artificial Intelligence Versus Manual Segmentation by Human Experts: A Systematic Review and Meta-Analysis
2026-Apr, Clinical and experimental dental research
IF:1.7Q3
DOI:10.1002/cre2.70314
PMID:41764765
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述与荟萃分析，首次评估了AI在CBCT或CT扫描中自动三维分割上呼吸道的效能，并与人工分割进行比较 | 首次对上呼吸道AI自动分割与人工分割的效能进行荟萃分析，综合评估了多种分割性能指标 | 纳入研究数量有限（仅11项，其中6项用于荟萃分析），需要更多研究才能得出决定性结论 | 评估人工智能在CBCT或CT扫描中自动三维分割上呼吸道的效能 | 基于CBCT或CT扫描的上呼吸道评估研究 | 医学影像分析 | NA | CBCT扫描, CT扫描 | 深度学习, 机器学习 | 三维医学影像（CBCT/CT） | NA | NA | NA | 准确率, 精确率, Dice相似系数, 总体积差异, 交并比, 召回率 | NA |
| 3263 | 2026-03-07 |
Has AI Reshaped Drug Discovery, or Is There Still a Long Way to Go?
2026-Apr, Drug development research
IF:3.5Q2
DOI:10.1002/ddr.70257
PMID:41766174
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综述 | 本文探讨了人工智能在药物发现中的应用现状、进展与挑战 | 系统总结了AI在药物发现各阶段（如分子性质预测、蛋白质结构建模）的整合应用，并指出尽管AI加速了早期研发，但尚未有完全由AI起源的药物获得全面监管批准，这突显了其作为辅助工具而非独立解决方案的定位 | 关键限制包括数据质量与可访问性差、模型可解释性不足、计算预测与化学可行性之间的差距，以及生物系统复杂性导致的转化成功受限 | 评估人工智能是否已重塑药物发现流程，并分析其当前角色与未来潜力 | 药物发现中的AI应用，包括分子、蛋白质结构及ADME/Tox预测等 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 多模态数据（如分子数据、文本数据） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3264 | 2026-03-07 |
The Evaluation of Machine Learning Models Using Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry (MALDI-TOF-MS) Spectra for the Prediction of Antibiotic Resistance in Klebsiella pneumoniae
2026-Apr, MicrobiologyOpen
IF:3.9Q2
DOI:10.1002/mbo3.70257
PMID:41771780
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综述 | 本文评估了利用MALDI-TOF-MS质谱数据构建机器学习模型以预测肺炎克雷伯菌抗生素耐药性的研究现状 | 通过整合23项研究，系统展示了机器学习模型（尤其是集成算法和深度学习）结合MALDI-TOF-MS质谱在快速、准确预测抗生素耐药性方面的创新应用，将诊断时间从传统方法的数天缩短至数分钟或数小时 | 模型受到外部验证有限、质谱预处理方案不一致以及不同MALDI-TOF-MS平台间变异性的限制，可能影响模型的泛化能力和临床转化 | 评估机器学习模型利用MALDI-TOF-MS质谱预测肺炎克雷伯菌抗生素耐药性的有效性和应用潜力 | 肺炎克雷伯菌 | 机器学习 | 细菌感染 | MALDI-TOF-MS | 集成算法, 深度学习 | 质谱数据 | 35至超过15,000株分离株 | NA | Random Forest, XGBoost, Light Gradient Boosting Machine, CNN | AUROC, 准确率 | NA |
| 3265 | 2026-03-07 |
Incremental learning approach for semantic segmentation of skin histology images
2026-Mar-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-31553-6
PMID:41786800
|
研究论文 | 本研究提出了一种增量学习框架，用于增强基于Transformer的深度学习模型在皮肤癌及相关组织结构分割中的泛化能力和鲁棒性 | 采用受生物学启发的增量学习策略，允许模型逐步整合新数据，同时减少灾难性遗忘，并通过集成多个损失函数来适应不同放大倍数级别 | 未明确说明模型在完全未见过的数据分布上的性能表现，且未讨论计算成本或实时应用可行性 | 提升深度学习模型在皮肤癌诊断中的临床实用性，通过增强其对新场景的适应性和可靠性 | 皮肤癌及相关组织结构的图像分割 | 数字病理学 | 皮肤癌 | NA | Transformer | 图像 | NA | NA | Transformer | 准确率 | NA |
| 3266 | 2026-03-07 |
Handwriting to Digital Text Translation Using a Self-Powered Triboelectricity-Induced Piezoelectric Writing Pad through a Deep Learning Algorithm
2026-Mar-06, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c22477
PMID:41789810
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于摩擦电诱导压电的书写垫，结合深度学习算法，用于将手写输入转换为数字文本 | 开发了一种自供电的摩擦电诱导压电书写垫，结合深度学习算法实现高精度手写字母识别 | 仅针对四个英文字母进行了测试，样本量较小，且未涉及更复杂的手写体或连续文本 | 研究手写字母到数字文本的转换技术，提升人机交互效率 | 手写英文字母信号 | 机器学习和人机交互 | NA | 摩擦电诱导压电传感和深度学习 | CNN | 时间序列信号和频谱图 | 三名个体手写的四个英文字母信号 | NA | CNN | 分类准确率 | NA |
| 3267 | 2026-03-07 |
HighRelax: Physics-Based Refinement of Deep Learning Protein Predictions with Noncanonical Amino Acids
2026-Mar-06, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c01807
PMID:41789985
|
研究论文 | 本文提出了一种名为HighRelax的物理优化方法，用于改进包含非经典氨基酸的深度学习蛋白质结构预测结果 | 扩展了AMBER力场以覆盖139种非经典氨基酸，并开发了与AlphaFold3等先进模型兼容的增强型Amber-relax协议，能够处理含非经典氨基酸和环肽的复杂系统 | 未明确说明方法对特定类型非经典氨基酸或极端结构情况的适用性限制 | 解决非经典氨基酸在蛋白质结构预测中产生的立体冲突、手性违规和几何扭曲问题 | 包含非经典氨基酸的蛋白质和肽类结构 | 计算生物学 | NA | 分子动力学模拟，力场参数化 | 物理优化方法 | 3D蛋白质结构 | NA | AMBER | HighRelax（基于Amber-relax的增强协议） | 立体冲突减少，手性恢复，结构质量改善 | NA |
| 3268 | 2026-03-07 |
Improving MRI-based differentiation of brain metastasis, glioblastoma, and primary CNS lymphoma using deep learning
2026-Mar-06, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-026-03960-7
PMID:41790161
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3269 | 2026-03-07 |
Deep learning-based vessel segmentation in non-contrast black-blood MRI for treated aneurysm follow-up: a comparative study with TOF-MRA and DSA
2026-Mar-06, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-026-03936-7
PMID:41790163
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3270 | 2026-03-07 |
Deep learning-based prediction of 24-2 visual field from fundus photographs in glaucoma
2026-Mar-06, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie
DOI:10.1007/s00417-026-07141-3
PMID:41790193
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3271 | 2026-03-07 |
SpatioFreq: A Deep Learning Framework for Decoding Cellular and Tissue Landscapes Across Organisms Using Spatial Transcriptomics
2026-Mar-06, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00811-6
PMID:41790387
|
研究论文 | 本文提出了一种名为SpatioFreq的深度学习框架，用于通过空间转录组学解码生物体中的细胞和组织景观 | SpatioFreq引入了频率域特征提取和图形自监督对比学习，以捕获空间数据中的细微结构和动态模式，从而提高了空间聚类和细胞类型解卷积的准确性 | 未在摘要中明确提及 | 提高空间转录组学分析的准确性和效率，以揭示细胞在组织内的空间组织和细胞类型分布 | 空间转录组学数据，包括来自不同生物体的细胞和组织样本 | 空间转录组学 | 乳腺癌 | 空间转录组学 | 深度学习 | 空间转录组学数据 | 多个数据集，包括DCIS乳腺癌数据集 | NA | NA | 准确性，效率 | NA |
| 3272 | 2026-03-07 |
Integrating multimodal intelligence in heart failure: AI-driven risk prediction, precision diagnosis, phenotyping, personalized treatment, and prognosis
2026-Mar-05, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000004000
PMID:41782204
|
综述 | 本文系统总结了人工智能在心力衰竭管理中多领域应用的最新进展，并讨论了临床实施的关键挑战与未来方向 | 整合多模态数据（如电子健康记录和医学影像）的AI模型，为心力衰竭的风险预测、表型分型、诊断、治疗和预后提供了新见解 | 模型选择、泛化能力、可解释性以及在真实世界环境中可靠性有限等挑战，阻碍了AI在临床实践中的可靠实施 | 探讨人工智能技术在心力衰竭管理中的应用，以改善患者生活质量 | 心力衰竭患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习, 大语言模型 | 电子健康记录, 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3273 | 2026-03-07 |
An algorithm for automated femoral leg length and offset calculations on pelvis radiographs
2026-Mar-05, Hip international : the journal of clinical and experimental research on hip pathology and therapy
IF:1.3Q3
DOI:10.1177/11207000261421918
PMID:41786668
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习算法的自动化工具，用于从全髋关节置换术患者的术前和术后骨盆前后位X光片中自动测量腿长和偏移量 | 首次提出一种自动化算法，利用深度学习模型在大规模THA患者队列中自动计算腿长和偏移量，替代传统繁琐的手动测量方法 | 算法仅在AP骨盆X光片上进行验证，未涉及其他成像角度或模态；训练数据量相对有限（1100张图像） | 开发自动化测量工具以支持全髋关节置换术中的腿长和偏移量计算，促进群体水平研究 | 全髋关节置换术患者的术前和术后骨盆前后位X光片 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | X光成像 | 深度学习模型 | 医学图像（X光片） | 训练集：1100张AP骨盆X光片；验证集：100对术前术后图像对；应用队列：15,951对图像对 | NA | NA | 组内相关系数 | NA |
| 3274 | 2026-03-07 |
WxC-Bench: A Novel Dataset for Weather and Climate Downstream Tasks
2026-Mar-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06839-7
PMID:41786786
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为WxC-Bench的新型多模态数据集，旨在支持天气和气候研究中可泛化AI模型的开发 | 提出了首个针对天气和气候下游任务、涵盖多种大气尺度（从中尺度到天气尺度）的综合性、预处理的机器学习就绪数据集 | 未明确说明数据集的覆盖时间范围、空间分辨率限制或潜在的数据偏差 | 为天气和气候分析领域开发新的AI模型或微调现有模型提供高质量的数据集支持 | 天气和气候数据，包括大气湍流、飓风强度与路径、天气相似性搜索、重力波参数化等过程 | 机器学习 | NA | 多模态数据整合 | NA | 多模态数据（空间与时间序列数据） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3275 | 2026-03-07 |
Deep learning-based histopathological classification and subclassification of benign and malignant salivary gland tumors
2026-Mar-05, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00405-026-10082-6
PMID:41786944
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3276 | 2026-03-07 |
A Dual-Model Machine Learning Framework for Interpretable Design and Ensemble Prediction of C-Amidated Antimicrobial Peptides
2026-Mar-05, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.6c00110
PMID:41787253
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研究论文 | 本研究提出了一种双模型机器学习框架，用于可解释地设计和集成预测C端酰胺化抗菌肽 | 结合了基于可解释增强机（EBM）的设计导向模型和基于微调ESM2深度学习架构的部署模型，实现了序列级设计规则提取与可靠预测 | 未在摘要中明确说明 | 设计和预测针对特定目标的C端酰胺化抗菌肽 | C端酰胺化抗菌肽 | 机器学习 | NA | 机器学习，深度学习 | Explainable Boosting Machine (EBM), ESM2 | 序列数据 | 未在摘要中明确说明 | NA | ESM2 | NA | 未在摘要中明确说明 |
| 3277 | 2026-03-07 |
Deep learning-based automatic segmentation of MRONJ lesions on CBCT images
2026-Mar-05, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-026-08022-1
PMID:41787411
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3278 | 2026-03-07 |
A Biologically Lubricating Allicin-Based Nanoplatform for Remodeling the Inflammation-Senescence Axis in the Treatment of Periodontitis
2026-Mar-05, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202523197
PMID:41787647
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研究论文 | 本研究开发了一种基于大蒜素的生物润滑纳米平台（PPCG），用于通过重塑炎症-衰老轴来治疗牙周炎 | 受“堡垒效应”启发，构建了兼具物理润滑屏障和生物活性药物释放的双重保护纳米平台，首次将生物润滑与大蒜素的抗炎、抗衰老作用相结合，并利用人工智能模型辅助评估疗效 | 研究目前仅在动物模型中进行验证，尚未进行人体临床试验；人工智能辅助检测系统的泛化能力有待进一步验证 | 开发一种能够同时抑制细菌粘附、调节炎症反应和减缓组织衰老的新型牙周炎治疗策略 | 牙周炎小鼠模型、骨髓间充质干细胞（BMMSCs）、口腔微生物群 | 数字病理学 | 牙周炎 | 纳米药物递送系统、深度学习辅助分析 | 深度学习模型 | 图像数据（推测为组织切片或微生物成像） | 小鼠牙周炎模型（具体数量未明确说明） | NA | YOLO v8 | NA | NA |
| 3279 | 2026-03-07 |
Automatic Hepatic Steatosis Quantification using Low-Dose CT with deep learning-based noise reduction and CT Fat Fraction Analysis Software
2026-Mar-05, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqag054
PMID:41787978
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研究论文 | 本研究评估了在不同辐射剂量下使用CT脂肪分数软件量化肝脏脂肪变性的准确性，并探讨了基于深度学习的降噪技术对低剂量CT扫描中该软件准确性的影响 | 首次系统评估了基于深度学习的降噪重建技术在低剂量CT扫描中提升CT脂肪分数软件量化肝脏脂肪变性准确性的效果 | 研究为回顾性分析，样本量相对有限（125名参与者），且仅使用单一机构的MRI-PDFF作为参考标准 | 评估CT脂肪分数软件在不同辐射剂量下量化肝脏脂肪变性的准确性，并研究深度学习降噪技术对低剂量CT扫描准确性的改善作用 | 125名活体肝移植供体候选人的非增强CT和MRI扫描数据 | 数字病理学 | 肝脏脂肪变性 | CT扫描, MRI质子密度脂肪分数 | 深度学习 | 医学影像 | 125名参与者（平均年龄38±10岁，77名男性），其中29名（23%）患有肝脏脂肪变性 | NA | NA | Pearson相关系数, ROC曲线分析, AUC | NA |
| 3280 | 2026-03-07 |
Deep learning linking mechanistic models to single-cell transcriptomics data reveals transcriptional bursting in response to DNA damage
2026-Mar-04, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.100623
PMID:41779826
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研究论文 | 本研究提出了一种名为DeepTX的可解释且可扩展的推理框架，利用深度学习连接机制模型与单细胞RNA测序数据，以揭示全基因组范围内的转录爆发动力学 | 开发了DeepTX框架，首次将深度学习与机制模型结合，从单细胞转录组数据中推断全基因组转录爆发动力学，并关联DNA损伤下的细胞命运决策 | 未明确说明框架在处理大规模数据集时的计算效率限制或模型泛化能力 | 研究DNA损伤下转录爆发动力学如何影响细胞命运决策 | 小鼠胚胎干细胞和人类结肠癌细胞 | 机器学习 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 单细胞转录组数据 | 多个scRNA-seq数据集（具体数量未明确） | NA | NA | NA | NA |