深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43005 篇文献，本页显示第 3461 - 3480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3461 | 2026-02-27 |
Mechanism of Ag+-Induced Folding of a Bacterial Peptide from Replica-Exchange Molecular Simulations
2026-Feb-26, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.6c00044
PMID:41666260
|
研究论文 | 本文通过原子模拟和实验研究了细菌肽B1在银离子诱导下的折叠机制 | 结合质谱、NMR、DFT参数化、副本交换模拟和深度学习，首次全面映射了银离子如何塑造B1肽的折叠景观和途径 | 研究聚焦于B1肽片段，可能无法完全代表完整SilE蛋白的行为；模拟和实验条件可能与体内环境存在差异 | 探究银离子诱导的蛋白质折叠机制，特别是细菌银抗性相关肽的结构变化 | 来自细菌银抗性蛋白SilE的B1肽片段 | 计算生物学 | NA | 质谱, NMR, DFT, 副本交换分子动力学模拟, 深度学习 | 深度学习 | 分子模拟数据, 实验光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3462 | 2026-02-27 |
Fully automated segmentation of foot bones using machine learning and convolutional neural networks
2026-Feb-26, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987)
DOI:10.1177/02841851261422700
PMID:41744440
|
研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络的完全自动化足部骨骼分割方法，并评估其在CT图像上的性能 | 开发了一种定制化和优化的三维U-Net结构，用于完全自动化的足部骨骼分割，无需人工干预 | 在较小脚趾的中段和远端趾骨上表现较低，且样本量相对较小（仅50个CT扫描） | 实现并验证一种完全自动化的足部骨骼分割方法，以提高诊断准确性和效率 | 足部骨骼，包括后足、中足、大脚趾、籽骨和近端趾骨等结构 | 计算机视觉 | NA | 计算机断层扫描 | CNN | 三维CT图像 | 50个CT扫描，其中48个用于训练，2个用于测试 | NA | 三维U-Net | Dice系数, IoU | NA |
| 3463 | 2026-02-27 |
From manual parametric to artificial intelligence-based automation: A systematic review of recent advances in endoscopic surgical skills evaluation
2026-Feb-26, Journal of minimal access surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.4103/jmas.jmas_225_25
PMID:41744479
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系统综述 | 本文系统综述了2015年至2024年间内窥镜手术技能评估技术的最新进展，包括手动和自动化方法 | 首次系统性地将内窥镜手术技能评估系统按评估策略（手动或自动）、技术类型（参数化、机器学习/深度学习）、来源国家、手术亚专业和评估参数进行分类分析 | 公共数据集有限限制了自动化评估的发展，且自动评估方法目前仅关注较少参数，未能全面评估技能 | 系统回顾和分析内窥镜手术技能评估方法，揭示该领域的研究趋势和未来需求 | 内窥镜手术技能评估系统 | 机器学习和深度学习在医疗技能评估中的应用 | NA | 参数化方法、机器学习、深度学习 | NA | NA | 共回顾了46个不同的内窥镜手术技能评估系统 | NA | NA | NA | NA |
| 3464 | 2026-02-27 |
A novel hybrid segmentation method coupled with deep learning for coronary artery extraction from coronary CT angiography
2026-Feb-26, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-026-03643-7
PMID:41746482
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3465 | 2026-02-27 |
Generalizability in OCT Deep Learning-Moving Beyond Single-Disease and Single-Vendor Models
2026-Feb-26, JAMA ophthalmology
IF:7.8Q1
DOI:10.1001/jamaophthalmol.2026.0084
PMID:41746664
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3466 | 2026-02-27 |
Multi-Scale Mapping of Gene Expression from Whole-slide Images for Identifying Phenotype-Associated Subpopulations
2026-Feb-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202521151
PMID:41736695
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研究论文 | 本研究提出了一种名为BiSCALE的深度学习框架，用于从全切片图像中预测组织（批量）和近细胞（点）水平的基因表达，并将其与临床表型关联 | BiSCALE框架整合了WSI基础编码器与Vision-Mamba融合模块，采用两阶段训练策略，以桥接批量与点数据之间的尺度和分布差异，实现了多尺度基因表达预测 | NA | 从全切片图像中进行多尺度基因表达分析，以识别与表型相关的亚群 | 全切片图像、基因表达数据、临床表型 | 数字病理学 | 癌症 | 空间转录组学 | 深度学习 | 图像、基因表达数据 | 2109个批量肿瘤样本和141,000个空间转录组学点，涵盖三种癌症类型 | PyTorch | Vision-Mamba | NA | NA |
| 3467 | 2026-02-27 |
A peptide immunomodulator activates MST1 to expand and stabilize murine and human regulatory T cells for immune tolerance
2026-Feb-25, Science translational medicine
IF:15.8Q1
DOI:10.1126/scitranslmed.adz0672
PMID:41739904
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型鉴定出一种六肽DLST-6P，它能优先扩增人和小鼠的调节性T细胞并保持其稳定性，通过激活MST1激酶增强FOXP3转录因子的乙酰化和稳定性，在多种自身免疫和炎症疾病模型中显示出治疗潜力 | 首次发现一种肽类免疫调节剂DLST-6P能直接靶向并激活MST1激酶，通过促进FOXP3的乙酰化和稳定性以及增强IL-2信号传导，双重机制协同扩增和稳定调节性T细胞 | 研究主要基于小鼠模型和人类化小鼠模型，尚未在人体临床试验中验证其安全性和有效性；DLST-6P的长期效应和潜在脱靶效应仍需进一步评估 | 开发一种基于肽类的免疫调节剂，用于扩增和稳定调节性T细胞，以治疗自身免疫和炎症性疾病 | 调节性T细胞（Treg细胞）、哺乳动物Ste20样激酶1（MST1）、叉头框蛋白P3（FOXP3）转录因子 | 机器学习 | 自身免疫性疾病 | 深度学习模型、肽类筛选、磷酸化分析、乙酰化分析 | 深度学习模型 | 肽序列数据、细胞实验数据 | 小鼠模型和人类化小鼠模型，具体样本数量未明确说明 | NA | NA | 治疗疗效评估（基于疾病模型改善程度）、细胞扩增效率、蛋白质稳定性 | NA |
| 3468 | 2026-02-27 |
Attention-Enhanced Temporal and Spatial Feature Extraction Network for ADHD Diagnosis based on fMRI
2026-Feb-25, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3668080
PMID:41740109
|
研究论文 | 提出了一种注意力增强的时空特征提取网络（AE-STEN），用于基于fMRI数据的注意力缺陷多动障碍（ADHD）诊断 | 设计了TCAM模块联合建模局部瞬态波动和全局时间依赖性以捕获fMRI时间序列的短长期依赖，SCGRM模块显式建模动态与静态fMRI数据的协同交互以提取一致空间特征，而非独立处理 | 未明确说明模型在跨站点数据上的泛化能力及对未参与训练临床中心的适用性 | 提高基于fMRI数据的ADHD诊断准确性 | ADHD患者与健康对照的fMRI数据 | 医学影像分析 | 注意力缺陷多动障碍 | 功能磁共振成像 | 深度学习网络 | fMRI时间序列数据 | 来自7个站点的747名受试者 | NA | TCAM, SCGRM, STKAN | 分类准确率 | NA |
| 3469 | 2026-02-27 |
Adversarial and Correlation-Aware Data Augmentation Framework for Multi-Label Chest X-Ray Image Classification
2026-Feb-25, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3667990
PMID:41740106
|
研究论文 | 本文提出了一种用于多标签胸部X光图像分类的对抗性与相关性感知数据增强框架，以解决标注数据有限的问题 | 提出了结合图像级和特征级对抗性增强的一致性正则化方法，并引入基于Batch-Mamba模块的批次级相关性正则化来探索样本间关联 | 方法在有限标注场景下验证，未在完全无标注或极少量标注场景进行测试 | 开发在有限标注数据下仍能保持高性能的多标签胸部X光图像分类方法 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 数据增强，对抗性样本生成 | 深度学习模型 | 图像 | 两个大型CXR数据集（CheXpert和MIMIC-CXR） | NA | Batch-Mamba | NA | NA |
| 3470 | 2026-02-27 |
UCGR: Closing the Discretization Gap in Light Field Depth Estimation via Unified Continuous Geometry Representation
2026-Feb-25, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2026.3667981
PMID:41740115
|
研究论文 | 本文提出了一种统一连续几何表示方法，用于解决光场深度估计中的离散化间隙问题 | 提出统一连续几何表示，通过自适应平面采样算子和上下文深度校正算子协同优化空间和深度离散化 | NA | 提高光场深度估计的精度和鲁棒性，以支持3D重建、重聚焦和虚拟现实等应用 | 光场相机捕获的空间-角度信息 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 合成和真实世界光场数据集 | NA | 连续几何网络 | 准确度, 鲁棒性 | NA |
| 3471 | 2026-02-24 |
Deep learning-based automated positioning system for maxillary skeletal expander: development and clinical validation
2026-Feb-23, Clinical oral investigations
IF:3.1Q1
DOI:10.1007/s00784-026-06790-2
PMID:41729332
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3472 | 2026-02-27 |
Deep learning pipeline for trapezium segmentation in thumb radiographs
2026-Feb-23, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-026-00678-2
PMID:41729375
|
研究论文 | 本研究开发了一种用于拇指X光片中梯形骨分割的两阶段深度学习流程 | 提出了一种结合YOLOv8进行目标检测和U-Net进行分割的两阶段AI流程，用于解决小关节（如拇指梯形骨）在标准X光片上因解剖结构重叠而难以准确识别的问题 | 研究为回顾性分析，仅纳入了519张符合质量标准的X光片，可能受限于样本量和数据质量 | 开发一种准确、可重复的AI工具，用于拇指X光片中梯形骨的自动分割，以辅助梯形掌骨关节置换术的术前规划和术中引导 | 拇指X光片中的梯形骨 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 放射影像学 | CNN | 图像 | 624张拇指X光片（其中519张符合纳入标准） | NA | YOLOv8, U-Net | 平均精度均值, Dice相似系数, 交并比 | NA |
| 3473 | 2026-02-27 |
Comparison of respiratory-gated and breath‑hold accelerated T2-weighted sequences for liver MRI with deep learning reconstruction
2026-Feb-23, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-026-00679-1
PMID:41729404
|
研究论文 | 本研究比较了呼吸门控和屏气加速T2加权序列结合深度学习重建在肝脏MRI中的应用，评估了呼吸特征对图像质量的影响 | 首次系统比较呼吸门控与屏气深度学习重建T2加权成像，并利用呼吸曲线特征预测图像质量，实现个性化肝脏MRI工作流程 | 样本量相对有限（120名参与者），且所有数据均在3-T MRI设备上采集，可能限制结果的普适性 | 评估深度学习重建加速的呼吸门控与屏气T2加权序列在肝脏MRI中的图像质量，并与传统径向k空间采样重建方法进行比较 | 肝脏MRI图像 | 医学影像分析 | 肝脏疾病 | T2加权成像，深度学习重建，径向k空间采样 | 深度学习模型 | MRI图像 | 120名参与者 | NA | NA | 图像质量评分，病灶显影评分，病灶-肝脏对比比，检测率，AUROC | NA |
| 3474 | 2026-02-27 |
Acute deep neck infection MRI: deep learning segmentation and clinical relevance of retropharyngeal edema volume
2026-Feb-23, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-026-00686-2
PMID:41729484
|
研究论文 | 本研究探索了急性颈部感染患者MRI中咽后水肿体积作为定量标志物的潜力，并开发了卷积神经网络用于自动分割咽后水肿体积 | 首次将咽后水肿体积作为定量影像生物标志物，并开发深度学习模型进行自动分割，超越了传统的二元分类方法 | 分割模型的Dice相似系数仅为0.534，表现中等，与先前基于影像的肿瘤分割算法一致 | 探索咽后水肿体积作为急性颈部感染疾病严重程度的定量影像生物标志物 | 急性颈部感染患者的MRI影像 | 数字病理学 | 急性颈部感染 | T2加权脂肪抑制Dixon磁共振成像 | CNN | MRI图像 | 244名患者 | NA | 卷积神经网络 | AUROC, Dice相似系数 | NA |
| 3475 | 2026-02-27 |
Retinal vascular alteration following surgical intraocular pressure reduction in primary angle closure disease
2026-Feb-23, BMJ open ophthalmology
IF:2.0Q2
DOI:10.1136/bmjophth-2025-002626
PMID:41730576
|
研究论文 | 本研究探讨原发性房角关闭疾病患者在接受眼压降低手术后视网膜血管几何形态的变化，并分析眼压降低幅度与视网膜血管参数之间的关联 | 首次使用经过验证的深度学习分析系统定量测量原发性房角关闭疾病患者手术前后视网膜血管参数的变化，并发现眼压降低幅度与静脉血管复杂性及密度变化独立相关 | 研究为回顾性、自身对照设计，样本量相对较小（126只眼），且仅在北京同仁医院进行，可能限制了结果的普遍适用性 | 探究原发性房角关闭疾病患者眼压降低手术后视网膜血管几何形态的改变及其与眼压降低幅度的关系 | 原发性房角关闭疾病患者 | 数字病理学 | 原发性房角关闭疾病 | 深度学习分析系统 | 深度学习模型 | 眼底照片 | 126只眼（来自112名患者） | NA | NA | NA | NA |
| 3476 | 2026-02-25 |
Correction: Automated tumor stroma ratio assessment in colorectal cancer using hybrid deep learning approach
2026-Feb-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-40529-z
PMID:41730966
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3477 | 2026-02-27 |
Classification of rice plant diseases using efficient DenseNet121
2026-Feb-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38078-6
PMID:41720842
|
研究论文 | 本研究利用高效的DenseNet121模型对水稻病害进行自动分类 | 将DenseNet121应用于水稻病害分类，显著扩展了可识别的病害类别至七种，超越了以往研究的有限类别范围 | 研究仅针对七种常见水稻病害，可能未覆盖所有实际农业场景中的病害类型 | 开发一个准确、高效的自动化水稻病害诊断系统，以支持可持续农业实践和全球粮食安全 | 水稻植物及其病害 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习，图像分类 | CNN | 图像 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | DenseNet121 | 准确率，精确率，召回率，F1分数 | 未在摘要中明确说明 |
| 3478 | 2026-02-27 |
AI-integrated smartwatch monitoring for early detection of stroke and hemorrhage: A systematic review
2026-Feb-20, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000047775
PMID:41731797
|
系统综述 | 本文对2010年至2025年间发表的关于利用AI智能手表早期检测脑卒中及出血的研究进行了系统综述 | 首次系统综述了AI集成智能手表在检测蛛网膜下腔出血、缺血性脑卒中和颅内出血方面的应用潜力，并提出了一个整合心率、血压替代指标和运动数据的多感官AI模型概念 | 纳入研究数量有限（仅3项），缺乏针对SAH和ICH检测的研究，存在传感器准确性、误报和算法普适性等挑战 | 评估AI智能手表在早期检测脑血管事件（蛛网膜下腔出血、缺血性脑卒中、颅内出血）中的应用效果与潜力 | 已发表的关于AI智能手表检测SAH、缺血性脑卒中和ICH的研究 | 机器学习 | 脑卒中 | NA | 深度学习 | 运动数据（加速度计） | 3项符合条件的研究 | NA | NA | AUC | NA |
| 3479 | 2026-02-27 |
Deep Learning-Based Structural Brain Age Estimation in Bipolar Disorder and Schizophrenia: A Single-Site Pilot Study
2026-Feb-15, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.70479
PMID:41714875
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研究论文 | 本研究利用基于健康对照训练的3D-CNN模型，评估双相情感障碍和精神分裂症患者的结构性脑年龄差异及其发展轨迹 | 首次在单一研究中心采用3D-CNN模型，结合Grad-CAM可解释性分析，揭示精神疾病患者脑年龄加速的年龄特异性模式与区域贡献 | 样本量有限（单中心研究），缺乏纵向数据验证，模型在患者群体中预测准确性下降 | 探究严重精神疾病（双相情感障碍和精神分裂症）中脑年龄加速的生物标志物及其神经发育轨迹 | 健康对照、双相情感障碍患者、精神分裂症患者 | 数字病理学 | 精神分裂症 | 结构磁共振成像 | CNN | 图像 | 健康对照155人，双相情感障碍122人，精神分裂症161人 | NA | 3D-CNN | MAE, 相关系数r | NA |
| 3480 | 2026-02-27 |
Topological Entropy Correlates with the Predictive Power of Multiplexed Ensemble Reservoir Computing
2026-Feb-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.04.703839
PMID:41676531
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研究论文 | 本文提出了一种名为DynML的多路复用储层计算框架，用于建模非线性、多尺度的生物过程，并展示了其在基因表达动态预测和静态图像分类任务中的性能 | 引入了基于异质Lorenz储层的多路复用储层框架，并首次将储层拓扑熵与模型预测性能定量关联 | 未明确说明模型在更广泛生物系统或更复杂时间序列上的泛化能力 | 开发一个可扩展、可解释且计算高效的框架，用于建模非线性、多尺度的生物过程并统一生物时间序列建模与传统机器学习任务 | 基因表达动态（如肝脏再生和胚胎发生）和MNIST手写数字图像 | 机器学习 | NA | 储层计算 | 储层计算 | 时间序列数据，图像 | NA | NA | 多路复用储层框架（基于Lorenz和Rössler混沌储层） | 预测准确性 | NA |