深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 篇文献，本页显示第 4121 - 4140 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4121 | 2026-02-15 |
Integrative multimodal hybrid data fusion for mortality prediction
2026-Jan-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-36296-6
PMID:41559273
|
研究论文 | 本文提出了一种新颖的多模态机器学习方法，通过融合表格数据、心电图和文本笔记来预测医疗环境中的死亡率 | 提出了一种结合早期、晚期和混合融合策略的多模态深度学习模型，并引入了注意力机制以增强数据交互，显著提升了死亡率预测的性能 | 训练数据中可能存在死亡率类别不平衡等偏差，且复杂深度学习模型的可解释性有待提高以促进临床采用 | 开发一种多模态机器学习方法，用于医疗环境中的死亡率预测，以支持更明智的临床决策 | 来自MIMIC-IV、MIMIC-ECG和MIMIC-IV-Note数据集的表格数据、心电图数据和医生文本笔记 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 表格数据, 心电图数据, 文本 | NA | NA | NA | AUC-ROC, 精确率, 召回率, F分数 | NA |
| 4122 | 2026-02-15 |
Metalens-style image synthesis for metalens imaging via image-to-image translation
2026-Jan-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-36150-9
PMID:41559288
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研究论文 | 本文提出了一种基于图像到图像转换的金属透镜风格图像合成方法，用于生成合成金属透镜图像以训练图像恢复模型 | 将金属透镜像差合成建模为确定性的、金属透镜条件化的图像到图像转换问题，无需大量配对图像，显著减少数据收集时间 | NA | 解决金属透镜成像中的数据瓶颈问题，通过合成金属透镜风格图像来训练图像恢复模型 | 金属透镜成像系统及其像差校正 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 生成器 | 图像 | NA | NA | NA | LPIPS(VGG) | 单个GPU |
| 4123 | 2026-02-15 |
Surface water quality prediction via an MLA-Mamba hybrid neural network with GRPO optimization
2026-Jan-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-36229-3
PMID:41559334
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为MLA-Mamba的混合深度学习框架，用于预测地表水水质关键指标，并通过GRPO优化策略提升模型性能 | 首次将梯度重参数化优化（GRPO）应用于水质预测任务，并设计了结合改进Mamba序列建模网络与多头局部注意力（MLA）机制的混合架构 | 未明确说明模型在极端污染事件或长期预测中的泛化能力，且仅基于两个真实数据集进行验证 | 提高地表水水质关键指标的预测精度，支持污染预警和水资源可持续管理 | 地表水水质时间序列数据，包括高锰酸盐指数（CODMn）、氨氮（NH3-N）、总磷（TP）和总氮（TN） | 机器学习 | NA | 时间序列分析，蒙特卡洛Dropout | 混合神经网络，多任务学习 | 时间序列数据 | 两个真实世界地表水数据集 | NA | Mamba，多头局部注意力（MLA） | 多种误差指标 | NA |
| 4124 | 2026-02-15 |
AI-Assisted detection of corneal nerve structural abnormalities in early diabetic keratopathy: development and validation of a deep learning framework
2026-Jan-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-36576-1
PMID:41559361
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研究论文 | 开发并验证了一个基于深度学习的计算机辅助诊断模型，用于从活体共聚焦显微镜图像中自动识别角膜微神经瘤，并初步评估其在糖尿病角膜神经病变中的潜在临床应用价值 | 开发了一个集成了自动图像质量评估、非目标层过滤、微神经瘤检测及亚型分类的端到端深度学习框架，并首次在独立外部数据集上验证了其泛化能力，同时通过人机协作实验证明了其能显著提升初级医师的诊断准确性和效率 | 研究为回顾性诊断准确性研究，模型性能受限于现有数据集，未来需要前瞻性研究和更大规模的多中心数据进一步验证 | 开发一个用于自动识别角膜微神经瘤的深度学习辅助诊断模型，并评估其在早期糖尿病角膜病变中的临床效用 | 来自武汉大学人民医院眼科中心和武汉爱尔汉口眼科医院的糖尿病患者（共380名患者，461只眼睛）的活体共聚焦显微镜图像 | 数字病理学 | 糖尿病角膜病变 | 活体共聚焦显微镜 | 深度学习 | 图像 | 共5060张IVCM图像（训练集3542张，内部测试集1012张，外部验证集506张），来自380名患者（461只眼睛） | 未明确说明 | 未明确说明 | 准确度 | NA |
| 4125 | 2026-01-21 |
MRI-based patient selection for active surveillance in prostate cancer using U-Found: a generalized deep learning model
2026-Jan-19, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-026-00988-z
PMID:41555464
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4126 | 2026-01-19 |
Deep learning on meta-analytic data for therapeutic decision-making in central nervous system aspergillosis
2026-Jan-17, BMC infectious diseases
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12879-026-12573-7
PMID:41547764
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4127 | 2026-02-15 |
Liver cancer risk stratification using deep learning on nationwide longitudinal health screening data: a retrospective cohort study
2026-Jan-17, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-03323-x
PMID:41547794
|
研究论文 | 本研究利用韩国全国性纵向健康筛查数据，开发了一种深度学习模型来预测肝癌风险，旨在改进现有筛查策略 | 首次将深度学习模型应用于常规收集的全国性筛查和索赔数据，以预测肝癌风险，无需额外诊断测试，并超越了当前基于病毒性肝炎或肝硬化的国家筛查标准 | 研究为回顾性队列设计，可能存在选择偏倚；模型性能虽优于现有标准，但绝对风险预测的精确度仍有提升空间（如AUPRC较低） | 开发并验证一个基于深度学习模型的肝癌风险分层系统，以早期识别高风险个体，包括无既往肝病患者 | 参与韩国国家健康筛查计划的50-69岁成年人，共3,962,209名，其中包含12,401例肝癌病例 | 数字病理学 | 肝癌 | 健康筛查数据（包括人口统计学、临床、行为、人体测量和实验室特征） | CNN | 结构化健康筛查数据 | 3,962,209名成年人，其中12,401例肝癌病例 | NA | 一维卷积神经网络 | AUROC, AUPRC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 4128 | 2026-01-19 |
Deep learning-based multimodal pathogenomics integration for precision cancer prognosis
2026-Jan-17, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-07682-5
PMID:41547829
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4129 | 2026-02-15 |
Inferring Clinically Relevant Molecular Subtypes of Pancreatic Cancer from Routine Histopathology Using Deep Learning
2026-Jan-16, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-8545050/v1
PMID:41646417
|
研究论文 | 本研究介绍了一种名为PanSubNet的深度学习框架，用于从常规H&E染色全切片图像中预测胰腺导管腺癌的分子亚型 | 开发了首个可解释的深度学习框架，直接从常规H&E染色切片预测胰腺癌分子亚型，无需额外分子检测 | 研究基于回顾性队列数据，需要在前瞻性临床环境中进一步验证 | 开发一种快速、经济高效的胰腺癌分子亚型预测工具，以促进精准肿瘤学 | 胰腺导管腺癌（PDAC）患者 | 数字病理学 | 胰腺癌 | RNA测序，H&E染色 | 深度学习 | 全切片图像 | 1055名患者（PANCAN队列846名，TCGA队列209名） | NA | 双尺度架构，注意力机制 | AUC，敏感性，特异性 | NA |
| 4130 | 2026-02-15 |
CvTFuse: An unsupervised medical image fusion method of gliomas T1-DWI mode
2026-Jan-15, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2026.110618
PMID:41547498
|
研究论文 | 本文提出了一种名为CvTFuse的无监督医学图像融合方法，用于融合胶质瘤的T1-DWI模态MRI图像 | 提出了一种结合CNN和Vision Transformer的双分支融合网络，并引入了全局上下文聚合模块（GCAM）以聚合多尺度特征，同时采用能量感知和梯度增强的融合策略来保留源图像细节 | NA | 准确有效地融合不同MRI模态，以精确定位病灶区域并为分析病灶性质提供丰富信息 | 胶质瘤的T1-DWI模态MRI图像 | 数字病理 | 胶质瘤 | MRI | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | CvTFuse（自定义双分支网络） | 平均梯度, 信息熵, 互信息, 视觉显著性 | NA |
| 4131 | 2026-02-15 |
Artificial Intelligence in Cerebrovascular Imaging: A Targeted Review of Aneurysm Detection and Rupture Risk Prediction
2026-Jan-15, JMA journal
IF:1.5Q2
DOI:10.31662/jmaj.2025-0327
PMID:41676817
|
综述 | 本文是一篇关于人工智能在脑血管成像中应用的综述，重点关注动脉瘤检测和破裂风险预测 | 本综述的独特之处在于其整合性方法：它将影像组学、机器学习和深度学习统一在一个框架下，评估它们在检测和风险预测两方面的临床应用，并强调了混合建模、可解释AI和多模态数据融合等新兴解决方案 | 当前基于AI的方法仍处于研究阶段，尚未在临床、实验或与现有诊断标准对比中得到验证，需要进行严格的前瞻性验证 | 评估人工智能在脑血管成像中的应用潜力，特别是在动脉瘤检测和破裂风险预测方面，旨在通过AI驱动的精准医学降低破裂率并改善患者预后 | 脑动脉瘤 | 数字病理学 | 脑血管疾病 | NA | 机器学习, 深度学习 | 影像数据, 临床数据, 血流动力学数据 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 4132 | 2026-02-15 |
Non-destructive detection of micro-impurities in tea using the YOLOv11-PFT model
2026-Jan-10, NPJ science of food
IF:6.3Q1
DOI:10.1038/s41538-025-00702-6
PMID:41519826
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研究论文 | 本文提出了一种基于YOLOv11改进的深度学习模型YOLOv11-PFT，用于茶叶中微观杂质的无损检测 | 在YOLOv11基础上集成了Powerful-IoU损失函数、FasterNet模块和Triple Attention模块，以提高检测精度、减小模型尺寸并增强特征提取能力 | NA | 开发一种高效、轻量化的深度学习模型，用于茶叶生产过程中微观污染物的自动检测 | 茶叶中的微观杂质（如生产、加工和包装过程中引入的污染物） | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | YOLOv11-PFT | 准确率, 精确率, 召回率, F分数, mAP, GFLOPs, 推理速度(FPS) | NA |
| 4133 | 2026-02-15 |
A deep learning framework (CreoPep) for target-specific design and optimization of conotoxin peptides
2026-Jan-09, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-025-01885-5
PMID:41513959
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CreoPep的深度学习生成框架，专门用于设计和优化针对特定受体的芋螺毒素肽 | CreoPep结合了掩码语言建模与渐进掩码方案，并采用基于物理的能量筛选与温度控制多项式采样的增强流程，能够生成结构功能多样且保留关键药理特征的肽变体 | NA | 开发一种计算框架，以克服天然芋螺毒素变体多样性有限及传统工程策略劳动密集的挑战，实现芋螺毒素肽的靶向设计与优化 | 芋螺毒素肽 | 机器学习 | NA | 深度学习生成模型 | 掩码语言模型 | 肽序列数据 | NA | NA | 掩码语言模型 | NA | NA |
| 4134 | 2026-02-15 |
VISTA uncovers missing gene expression and spatial-induced information for spatial transcriptomic data analysis
2026-Jan-08, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-09479-6
PMID:41507434
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研究论文 | 本文提出了一种名为VISTA的模型，通过整合单细胞RNA测序和亚细胞空间转录组学数据，预测空间转录组数据中未测量的基因表达 | VISTA模型结合了变分推断和几何深度学习，并引入不确定性量化，以提升空间转录组数据的基因表达预测精度和下游分析能力 | NA | 克服空间转录组数据基因覆盖有限的挑战，提升空间转录组数据的分析能力 | 空间转录组数据中的基因表达预测 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序, 亚细胞空间转录组学 | 变分推断, 几何深度学习 | 基因表达数据, 空间数据 | 四个数据集 | NA | NA | 插补准确性, 可扩展性, 效率 | NA |
| 4135 | 2026-02-15 |
ANIA: an inception-attention network for predicting minimum inhibitory concentration of antimicrobial peptides
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag023
PMID:41664908
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研究论文 | 本研究提出了一种名为ANIA的深度学习框架，用于预测抗菌肽对三种临床重要细菌的最小抑菌浓度 | ANIA结合了混沌游戏表示法将序列转换为图像特征，并采用Inception模块、Transformer编码器和回归头的混合架构，以同时捕获局部基序特征和全局上下文模式 | NA | 开发一种预测抗菌肽最小抑菌浓度的深度学习工具，以对抗抗菌素耐药性 | 抗菌肽序列及其对金黄色葡萄球菌、大肠杆菌和铜绿假单胞菌的最小抑菌浓度 | 自然语言处理 | NA | 混沌游戏表示法 | CNN, Transformer | 序列数据（转换为图像特征） | NA | NA | Inception, Transformer | 皮尔逊相关系数, 均方误差 | NA |
| 4136 | 2026-02-15 |
A survey of contrastive learning methods in molecular representation
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf731
PMID:41671347
|
综述 | 本文首次全面综述了分子表示学习中的对比学习方法 | 首次专门针对分子表示学习中的对比学习方法进行系统性综述 | NA | 综述分子表示学习领域，特别是对比学习方法的应用、挑战与未来方向 | 分子表示学习方法 | 机器学习 | NA | 对比学习 | 深度学习模型 | 分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4137 | 2026-02-15 |
Multicenter Histology Image Integration and Multiscale Deep Learning Support Machine Learning-Enabled Pediatric Sarcoma Classification
2026-Jan-02, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-2275
PMID:41481196
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研究论文 | 本研究开发了一个基于深度学习的计算流程，利用多中心整合的组织学图像，对儿童肉瘤亚型进行准确分类 | 通过多中心图像整合与标准化，并系统评估了多种CNN和ViT架构作为特征提取器，结合多尺度特征提升了分类准确性，且基于SAMPLER的分类器训练速度比传统方法快三个数量级 | 未提及 | 开发一个计算流程，以克服儿童肉瘤诊断中因罕见性和亚型多样性带来的挑战，减少对专业病理学知识和昂贵基因检测的依赖 | 儿童肉瘤的组织学切片图像 | 数字病理学 | 儿童肉瘤 | 组织学成像 | CNN, ViT | 图像 | 来自三个医疗中心和儿童肿瘤学组的867张全切片图像 | 未提及 | UNI, CONCH | AUC | 未使用GPU |
| 4138 | 2026-02-15 |
Differential effects of vesicular urokinase receptor uPAR on vascular cell migration and proliferation
2026-Jan, Molecular and cellular biochemistry
IF:3.5Q3
DOI:10.1007/s11010-025-05420-x
PMID:41152550
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研究论文 | 本研究探讨了间充质干细胞来源的细胞外囊泡中uPAR通过调控Akt信号通路影响血管内皮细胞和平滑肌细胞迁移与增殖的新机制 | 首次发现uPAR缺失的MSC囊泡能选择性刺激平滑肌细胞迁移但丧失促进内皮细胞迁移和毛细血管样结构形成的能力，揭示了uPA/uPAR系统在细胞外囊泡介导的血管生成中具有细胞类型特异性调控功能 | 研究主要使用小鼠脂肪组织来源的MSC和主动脉环模型，尚未在人体组织或体内疾病模型中验证，且机制研究多依赖体外实验 | 探究细胞外囊泡中uPAR在血管生成过程中的调控作用 | 间充质干细胞来源的细胞外囊泡、血管内皮细胞、血管平滑肌细胞、小鼠主动脉环 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 超速离心分离、流式细胞术、蛋白质印迹、纳米颗粒追踪分析、免疫荧光染色、共聚焦显微镜、ELISA | 深度学习目标检测模型 | 显微图像 | 未明确样本数量，使用小鼠脂肪组织来源的MSC及其分泌的囊泡 | NA | NA | NA | NA |
| 4139 | 2026-02-15 |
Efficient automated quantification of midline shift in intracerebral hemorrhage using a binarized deep learning model on non-contrast head CT
2026-Jan, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03835-3
PMID:41204958
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研究论文 | 本文提出了一种基于二值化深度学习的轻量级模型，用于在非增强头部CT扫描中自动量化脑出血患者的中线移位 | 采用基于XNOR的二值化和通道缩放技术，将模型参数从3100万大幅减少至4.4万，实现了高效的实时中线移位量化 | 需要进一步的多中心验证以确认模型的泛化能力 | 开发一种轻量级、可重复的深度学习模型，用于在急诊神经影像环境中自动、准确地量化中线移位 | 急性脑出血患者的非增强头部CT扫描图像 | 计算机视觉 | 脑出血 | 非增强头部CT扫描 | CNN | 图像 | RSNA 2019出血CT数据集的5000张测试切片 | PyTorch | Residual U-Net | Dice分数, 平均绝对误差 | NVIDIA GTX 1650 (4 GB) |
| 4140 | 2026-02-15 |
Enhancing cardiac MRI reliability at 3 T using motion-adaptive B0 shimming
2026-Jan, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70026
PMID:40810283
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的运动自适应B0匀场方法，用于改善3T高场强心脏MRI的场均匀性和减少伪影 | 开发了首个结合深度学习与运动分辨B0映射的运动自适应B0匀场框架，能够动态补偿呼吸运动引起的场不均匀性 | 研究主要关注呼吸运动的影响，心脏运动的影响较小，且仅验证了特定呼吸状态下的效果 | 提高3T高场强心脏MRI的可靠性和可重复性，减少运动引起的场不均匀性伪影 | 心脏MRI成像中的B0场不均匀性，特别是由呼吸和心脏运动引起的动态变化 | 医学影像处理 | 心血管疾病 | 运动分辨B0映射序列，T2*映射 | 深度学习模型 | MRI图像，B0场映射数据 | 人体成像研究，具体样本数量未明确说明 | NA | NA | 场均匀性标准差比率，T2*映射变异系数，p值 | NA |