深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 44836 篇文献，本页显示第 21 - 40 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 2026-06-02 |
Attention-Guided Multi-View Contrastive Learning for Predicting Sparse Drug-Gene Associations
2026-Jun-01, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-026-00843-6
PMID:42223887
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研究论文 | 提出了一种注意力引导的多视图对比学习方法（AMCL），用于预测稀疏的药物-基因关联 | 提出注意力引导的多视图对比学习方法，整合多尺度特征学习和动态超图学习模块来捕获高阶依赖关系，并利用LCA偏置注意力机制提升模型区分能力 | NA | 提高现有预测模型在稀疏数据下的性能和泛化能力，用于药物发现和再利用 | 药物-基因相互作用关系 | 机器学习 | NA | 对比学习、图卷积网络、超图学习 | 对比学习模型 | 表格数据（稀疏的药物-基因关联数据） | 三个数据集：DGIdb 5.0, ChEMBL和Guide to Pharmacology | NA | Multi-View Contrastive Learning, Graph Convolutional Network, Dynamic Hypergraph Learning, LCA-biased Attention | NA | NA |
| 22 | 2026-06-02 |
Deep learning-based monitoring and localization in autonomous underwater vehicle networks for aquatic ecosystem analysis
2026-May-31, Journal of environmental science and health. Part A, Toxic/hazardous substances & environmental engineering
DOI:10.1080/10934529.2026.2672257
PMID:42218798
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研究论文 | 利用深度学习技术在自主水下航行器网络中实现水质监测与定位，以支持水生生态系统分析 | 首次提出基于模糊自定义凸规则来适应水下环境变化，并融合DSRCN方法检测污染 | 未提及模型在不同水域环境的通用性以及实时处理能力限制 | 开发一种能够自动监测和定位水生生态系统中污染事件的方法 | 自主水下航行器网络中的传感器数据和水下图像 | 计算机视觉 | 不适用 | 传感器数据融合、图像预处理 | DSRCN（深度监督残差卷积网络） | 图像、传感器数据 | 不适用（未明确提及样本数量） | 不适用（未提及具体框架） | DSRCN | 准确率 | 不适用（未提及具体计算资源） |
| 23 | 2026-06-02 |
Non-invasive assistive framework for sign language recognition using software-defined radio sensing and deep learning
2026-May-31, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2026.2676031
PMID:42218915
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研究论文 | 提出一种使用软件定义无线电感知和深度学习进行手语识别的非侵入性辅助框架 | 将软件定义无线电感知与时间序列深度学习相结合，实现非侵入式、保护隐私的美国手语识别，克服传统摄像头或可穿戴设备的局限性 | 仅作为概念验证，样本量较小（20个美国手语符号），实际应用可扩展性有待验证 | 探索基于射频感应的美国手语识别的技术可行性，作为听力障碍人士与健听人群的辅助交流机制 | 美国手语识别的射频信号数据 | 深度学习, 自然语言处理 | 听力障碍 | 软件定义无线电感知, 射频信道状态信息 | 时间序列深度学习 | 射频信号时间序列数据 | 20个美国手语符号 | NA | NA | 准确率（98%） | NA |
| 24 | 2026-06-02 |
HAMNet: Hierarchical Multi-scale Attention Network for precise disease detection in pearl millet using spatial fusion
2026-May-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-53453-z
PMID:42219448
|
研究论文 | 提出一种结合层次化多尺度注意力机制和光谱-空间融合模块的HAMNet-Mask R-CNN模型，用于珍珠粟病害精确检测 | 创新性地融合层次化多尺度注意力网络与光谱-空间融合模块，通过低、中、高多层次特征学习提升病害定位精度，并利用注意力机制减少假阳性 | 未提及在实际农田复杂环境下的泛化能力及模型计算效率的详细分析 | 实现珍珠粟病害的高精度自动化检测与分割，克服传统深度语义分割模型在病害区域定位不精确和空间模式处理能力不足的问题 | 珍珠粟作物的真菌和细菌病害区域 | 计算机视觉, 数字病理学 | 珍珠粟真菌与细菌病害 | 高分辨率图像 | Mask R-CNN | 图像 | 未提及具体样本数量 | TensorFlow | HAMNet, Mask R-CNN | Dice系数, IoU, 精确率, 召回率, 准确率 | NA |
| 25 | 2026-06-02 |
Undergraduate medical students and artificial intelligence: A global systematic review and meta-analysis using a knowledge-attitude-practice framework
2026-May-31, Medical teacher
IF:3.3Q1
DOI:10.1080/0142159X.2026.2663855
PMID:42219530
|
系统综述与meta分析 | 使用知识-态度-实践框架对全球本科生医学生人工智能参与度进行系统综述与meta分析 | 首次采用KAP框架综合评估医学生对人工智能的知识、态度与实践之间的关系 | 纳入研究在工具和报告方式上存在高度异质性，定量合成仅限于使用MAIRS-MS量表的11项研究 | 利用KAP框架系统评估本科生医学生参与人工智能的现状 | 全球本科生医学生对人工智能的认知、态度及实践行为 | 机器学习, 自然语言处理 | NA | NA | NA | 文本 | 43项研究，含37项横断面研究和6项心理测量验证研究 | NA | NA | NA | NA |
| 26 | 2026-06-02 |
A Deep Learning-Based 3D Ultrasound Analysis for Standard Sagittal Plane Identification: Technical and Clinical Considerations
2026-May-31, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.70316
PMID:42219536
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27 | 2026-06-02 |
Deep Learning Assisted Motion Behavior Analysis of Catalytic Micromotors Based on Trajectory and Optical Flow
2026-May-31, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.6c01373
PMID:42219952
|
研究论文 | 利用深度学习方法，基于轨迹和光流，区分催化微马达的不同驱动模式 | 首次采用深度学习方法区分催化微马达的不同驱动模式（如铂驱动和酶驱动），并引入光流图作为输入，显著提高了分类准确率 | 现有方法仅关注单驱动系统，缺乏对不同驱动模式的区分能力，且短时运动对轨迹分类的准确性有限 | 探究催化微马达的运动行为，区分不同驱动模式 | 催化微马达（如铂驱动和酶驱动）的运动行为 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型（使用迁移学习） | 轨迹数据和光流图数据 | NA | NA | NA | 分类准确率 | NA |
| 28 | 2026-06-02 |
Does lens opacity matter? The effect of cataract on deep learning based cardiovascular disease risk scores from fundus photos
2026-May-30, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1016/j.apjo.2026.100333
PMID:42219087
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研究论文 | 研究白内障对基于深度学习的眼底照片心血管疾病风险评分的影响 | 首次系统评估白内障这一常见眼部疾病对深度学习模型预测心血管疾病风险的影响，并发现白内障导致的介质混浊会显著减弱模型评分，尤其在糖尿病视网膜病变患者中 | 纵向队列仅包括韩国人群，SEED复制队列为横断面设计，且白内障手术与DR状态的交互作用在SEED中未达统计显著性 | 探究白内障对深度学习模型预测心血管疾病风险的影响 | 白内障患者（接受手术的纵向队列和横断面复制队列）和糖尿病视网膜病变患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | NA | 深度学习 | 眼底图像 | 纵向队列来自汉阳大学九里医院，SEED研究提供复制队列，具体样本量未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 29 | 2026-06-02 |
Validation of an automated AI-based micro-CT organ segmentation workflow against expert annotations and its impact on fluorescence quantification
2026-May-29, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-026-00742-x
PMID:42213317
|
研究论文 | 验证商业AI算法用于小鼠全身显微CT器官分割的准确性、可重复性、处理时间及其对荧光层析成像定量的下游影响 | 首次将AI分割评估从几何准确性转向下游任务验证，揭示几何指标不能预测荧光定量效果 | 仅使用小鼠数据，且器官分割性能依赖具体器官类型 | 验证商业AI器官分割在显微CT数据中的实用性，并评估其对荧光定量的下游影响 | 27只小鼠的显微CT和荧光层析成像数据 | 计算机视觉 | NA | 显微CT成像、荧光层析成像 | 深度学习 | 图像 | 27只小鼠 | NA | 深度神经网络 | Sørensen-Dice相似系数, 器官体积, 荧光定量一致性 | GPU（未具体说明型号） |
| 30 | 2026-06-02 |
A bibliometric analysis of artificial intelligence in anatomy education: Current situation, hot spots, and global trends
2026-May-29, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000049128
PMID:42216413
|
bibliometric analysis | 通过文献计量学分析揭示人工智能在解剖学教育领域的研究现状、热点和全球趋势 | 首次系统性阐述人工智能在解剖学教育中的文献计量特征，识别从通用医学教育向AI驱动图像分割、深度学习及手术引导的研究主题转变，并关注大语言模型（如ChatGPT）的新兴影响 | 仅基于Web of Science数据库的英文文献，可能遗漏非英文或非核心期刊的研究；样本量为184篇，时间跨度截至2024年，未包含最新动态 | 系统梳理人工智能在解剖学教育中的研究热点、发展脉络和未来趋势，为后续研究提供方向指导 | 人工智能在解剖学教育中的应用相关学术论文 | 文献计量学 | NA | 文献计量学分析 | NA | 文献数据 | 184篇论文（2005-2024年发表） | R, VOSviewer, CiteSpace, Excel | NA | NA | NA |
| 31 | 2026-06-02 |
A Novel MR Cine Sialography Technique for Evaluating Salivary Gland Function: Correlation with Unstimulated and Stimulated Saliva Volumes
2026-May-29, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.mp.2026-0004
PMID:42128847
|
研究论文 | 本研究利用基于时间-空间标记反转脉冲技术的MR电影唾液腺造影结合深度学习重建去噪方法，评估唾液腺功能，并与未刺激和刺激下全唾液体积进行相关性分析 | 首次将深度学习重建去噪方法与MR电影唾液腺造影结合，用于双侧颌下腺和腮腺唾液流动的可视化及功能评估，并证实其与全唾液体积的强相关性 | 样本量仅有11名健康志愿者，缺乏对患者的验证，且未探讨不同刺激条件下的深度机制 | 验证MR电影唾液腺造影作为一种非侵入性方法评估唾液腺功能的有效性，并分析其与全唾液体积的相关性 | 11名健康志愿者的双侧颌下腺和腮腺 | 医学影像 | 干燥综合征或唾液腺功能相关疾病 | MR电影唾液腺造影（基于时间-空间标记反转脉冲）、深度学习重建去噪 | 深度学习重建去噪模型 | MR影像数据、唾液体积测量数据 | 11名健康志愿者 | NA | NA | 斯皮尔曼等级相关系数（ρ）、Wilcoxon符号秩检验P值 | NA |
| 32 | 2026-06-02 |
EZPro-Multi: Contrastive Learning-Enhanced Multi-property Prediction for Enzyme Engineering
2026-May-27, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.6c00821
PMID:42199085
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研究论文 | 提出一种名为EZPro-Multi的深度学习框架，用于预测酶突变体的多种生化性质，包括催化效率、稳定性和溶解度 | 集成了ProtT5蛋白质表示与Molformer底物表示，并通过交叉注意力模块捕获突变体-底物相互作用；引入监督对比学习增强特征判别性；添加辅助分类头提升回归任务性能 | 未明确提及局限性 | 开发统一的深度学习框架以精确预测酶突变体的多种功能性属性，加速酶工程和生物催化系统优化 | 酶突变体及其底物对 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习框架（包含ProtT5、Molformer、交叉注意力模块、监督对比学习） | 酶-底物对数据 | 未明确提及具体样本数量 | PyTorch | ProtT5, Molformer, 交叉注意力模块 | 回归准确率, 分类一致性, 命中率 | NA |
| 33 | 2026-06-02 |
Fully Biobased, Robust, and High-Conductivity Hydrogel for High-Fidelity Electrophysiological Monitoring and Deep Learning-Assisted Stroke Rehabilitation
2026-May-27, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.6c03687
PMID:42200397
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研究论文 | 本文报道了一种通过霍夫迈斯特效应工程化的全生物基水凝胶平台，用于高保真电生理监测和深度学习辅助的中风康复 | 首次通过协同双物理交联网络和柠檬酸盐诱导链压缩及连续离子传输途径，实现了力学性能与高导电性的统一，并集成多功能生物电子系统 | 未提及长期稳定性、体内生物相容性及大规模制备的可行性 | 开发一种可持续、高性能的全生物基水凝胶，用于健康监测、远程医疗和软体机器人 | GTC水凝胶及其在电生理信号采集、中风康复评估、应变传感和摩擦纳米发电机中的应用 | 机器学习, 数字健康 | 中风康复 | NA | 深度学习 | 电生理信号（ECG、EEG、EMG） | NA | NA | NA | 信噪比 (24.3 dB), 准确率 (97.31%) | NA |
| 34 | 2026-06-02 |
2D-JCOG: Transforming 1D 1H NMR Spectra into J-δ Correlation Maps via the Shared Splitting Theorem and Graph Neural Networks
2026-May-27, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.6c00383
PMID:42200782
|
研究论文 | 提出了2D-JCOG深度学习框架，将一维氢核磁共振谱峰列表转换为二维J-δ相关图，揭示耦合拓扑结构 | 基于共享分裂定理的物理归纳偏置，结合异构图神经网络架构，将一维NMR谱转换为二维耦合相关图，实现非一阶近似下自动提取标量耦合常数 | 不适用于严重强耦合自旋系统，不能替代迭代量子力学方法 | 实现核磁共振谱中自动提取标量耦合常数和耦合网络 | 氢核磁共振谱中的多重峰和标量耦合网络 | 机器学习 | NA | 核磁共振波谱 | 图神经网络 | 光谱数据 | 量子力学模拟谱和GISSMO数据库的实验谱 | PyTorch | Transformer注意力层、均值聚合层 | 召回率、精确率、平均J值误差 | NA |
| 35 | 2026-06-02 |
Sweet artificial intelligence as digital catalysts in infectious diseases: Glycomics and glycoanalysis
2026-May-27, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2026.118863
PMID:42218857
|
综述 | 总结人工智能、机器学习和深度学习在感染生物学糖组学和糖分析中的应用 | 系统梳理了AI技术在聚糖结构分析、凝集素-糖结合预测、致病性评估及生物标志物发现中的应用，并比较了监督学习、无监督学习、图神经网络和transformer等框架 | 注释稀疏、批次效应、结构覆盖不全、模型可解释性有限 | 探讨AI驱动的糖分析在传染病研究中的转化潜力 | 聚糖在微生物黏附、宿主细胞进入、免疫识别和免疫逃逸中的作用 | 机器学习 | 传染病 | 质谱、核磁共振、色谱、聚糖/凝集素微阵列 | 图神经网络、序列模型、Transformer | 糖组学数据 | NA | NA | SweetNet, LectinOracle | NA | NA |
| 36 | 2026-06-02 |
Leveling Up Upconverting Nanoparticles with Machine Learning
2026-May-26, Accounts of chemical research
IF:16.4Q1
DOI:10.1021/acs.accounts.6c00187
PMID:42190040
|
综述 | 探索如何利用人工智能和机器学习提升上转换纳米颗粒的性能 | 通过结合贝叶斯优化与动力学蒙特卡洛模拟实现闭环主动学习，并利用基于异构图神经网络的深度学习替代模型进行逆向设计，显著增强UCNP发光强度 | 模拟9层壳层UCNP异质结构的计算成本高昂；模型外推能力虽强但依赖高质量训练数据 | 克服UCNP亮度和光谱可调性限制，加速新型上转换纳米材料发现 | 上转换纳米颗粒（UCNPs） | 机器学习 | NA | 上转换纳米颗粒合成，机器学习 | 贝叶斯优化，动力学蒙特卡洛模拟，异构图神经网络（hetero-GNN），深度学习替代模型 | 实验数据，模拟数据 | NA | PyTorch | 异构图神经网络（hetero-GNN） | 发光强度增强倍数 | NA |
| 37 | 2026-06-02 |
Investigating the Optical Properties of Gold Nanorods Using Forward and Inverse Design
2026-May-26, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c05623
PMID:42222797
|
研究论文 | 利用机器学习和深度学习进行金纳米棒光学特性的正向与逆向设计 | 提出了基于机器学习和深度学习的正向与逆向设计方法，克服了传统Mie-Gans理论和FDTD模拟的局限性，实现了对金纳米棒光学特性的高效准确预测 | NA | 探索金纳米棒的光学特性，并开发正向与逆向设计方法 | 金纳米棒的光学特性（吸收和散射截面） | 机器学习 | NA | FDTD模拟 | XGB回归器（正向设计）、串联模型（逆向设计） | 数值模拟数据 | NA | Scikit-learn | XGB回归器、串联模型 | MSE、MAE、R | NA |
| 38 | 2026-06-02 |
Machine Learning in Non-fullerene Organic Solar Cells: Accelerating Discovery, Design, and Understanding
2026-May-26, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.6c01194
PMID:42222818
|
综述 | 系统评估机器学习在非富勒烯有机太阳能电池材料发现、性能预测和分子设计中的应用 | 首次全面评估从随机森林到图神经网络等各类机器学习方法在有机光伏领域的预测与生成能力，并强调计算预测与实验验证之间的差距 | 数据集偏差、分布漂移、形貌效应、化学有效性及合成可及性等问题，以及预测性能与实际性能之间的持续差距 | 加速有机光伏材料发现与设计，缩小计算预测与实验验证间的鸿沟 | 非富勒烯有机太阳能电池中的给体-受体材料 | 机器学习 | NA | NA | 随机森林、梯度提升、图神经网络、Transformer、变分自编码器、生成对抗网络、遗传算法 | 分子结构与器件性能数据 | NA | NA | 随机森林、梯度提升、图神经网络、Transformer、变分自编码器、生成对抗网络 | 功率转换效率、开路电压、短路电流密度、填充因子 | NA |
| 39 | 2026-06-02 |
Drug Repurposing Using Machine Learning and Deep Learning: A Systematic Literature Review
2026-May-25, Current computer-aided drug design
IF:1.5Q3
|
综述文章 | 系统综述了2015至2025年间基于机器学习和深度学习的药物重定位方法 | 全面分析了深度学习架构（如图卷积网络、深度神经网络）与机器学习模型（如随机森林、支持向量机）在药物重定位中的应用进展 | 计算预测与临床实际应用之间存在转化鸿沟，模型可解释性和数据完整性仍是主要挑战 | 评估机器学习和深度学习在药物重定位领域的应用现状与发展趋势 | 2015-2025年间发表的24篇相关研究论文 | 机器学习 | 肿瘤、神经退行性疾病 | NGS, RNA-seq | GCN, DNN, RF, SVM | 文本 | 24篇研究文献 | NA | 图卷积网络、深度神经网络、随机森林、支持向量机 | 准确率、AUC、精度、召回率、F1分数 | NA |
| 40 | 2026-06-02 |
Review of Machine Learning for Single-Particle Tracking: Methods, Challenges, and Biophysical Insights
2026-May-25, Chemical & biomedical imaging
DOI:10.1021/cbmi.5c00146
PMID:42222567
|
综述 | 系统评估机器学习/深度学习方法在单粒子追踪中的进展，涵盖检测、链接、运动分类及生物物理推断 | 全面梳理深度学习（如CNN、循环架构和贝叶斯深度学习）在提升SPT分析准确性、鲁棒性和可解释性方面的创新应用，并讨论训练数据构建等实践考量 | 未具体说明SPT领域当前ML方法的泛化性局限及计算消耗 | 为单粒子追踪中机器学习方法提供综合指南，批判性评估现有技术并指导未来发展 | 单粒子追踪工作流程中的各个步骤（粒子检测、轨迹链接、运动分类、去噪及生物物理推断） | 机器学习 | NA | 单粒子追踪 | 卷积神经网络, 循环神经网络, 贝叶斯深度学习 | 单粒子轨迹数据 | NA | NA | CNN, 循环架构 | 准确性, 鲁棒性, 可解释性 | NA |