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 421 - 440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 421 | 2026-03-31 |
AI-based planning for DIEAP flap procedures: exploring foundation models for artery perforators analysis
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1757637
PMID:41907262
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的端到端自动化流程，用于DIEAP皮瓣手术规划中的穿支血管分割与定量分析 | 首次将解剖学先验知识作为空间提示来引导深度学习分割模型，并采用连接感知的复合损失函数（包含骨架召回损失）来保持血管拓扑结构 | 测试集仅包含9名患者，样本量较小；模型性能虽有提升但Dice系数绝对值仍较低（0.265） | 开发自动化管道以提升DIEAP皮瓣手术规划的效率和一致性 | 穿支血管（来自CTA图像的血管结构） | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 计算机断层扫描血管造影（CTA） | 深度学习分割模型 | 医学图像（CTA图像） | 9名患者的测试集（具体训练集数量未明确说明） | 未明确说明 | SAM 2, MedSAM-2, nnInteractive | Dice相似系数（DSC） | 未明确说明 |
| 422 | 2026-03-31 |
Diabetic retinopathy severity detection using an improved Whale optimization algorithm and convolutional Kolmogorov-Arnold network
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1709872
PMID:41907276
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于使用视网膜图像检测糖尿病视网膜病变的严重程度 | 结合了改进的鲸鱼优化算法和卷积Kolmogorov-Arnold网络，并利用ShuffleNet V2与视觉Transformer注意力机制进行特征提取 | NA | 开发一种高效且资源需求低的糖尿病视网膜病变严重程度检测模型 | 糖尿病视网膜病变患者 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | 使用EyePACS数据集训练，并在Messidor-2数据集上泛化 | NA | ShuffleNet V2, Vision Transformer, 卷积Kolmogorov-Arnold网络 | 准确率 | 最小处理资源，适用于计算资源有限的医疗设施 |
| 423 | 2026-03-31 |
Placenta-pulmonary coupling-guided multimodal AI for fetal lung maturity staging and individualized glucocorticoid therapy
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1791481
PMID:41907297
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研究论文 | 本文提出了一种基于胎盘-肺耦合指导的多模态人工智能框架，用于胎儿肺成熟度分期和个体化糖皮质激素治疗 | 采用生理学信息指导的混合框架，显式建模胎盘-肺相互作用并整合多模态数据，提供可解释且可靠的胎儿肺成熟度评估和糖皮质激素治疗优化 | 需要外部验证和前瞻性试验来进一步验证框架的有效性 | 评估胎儿肺成熟度并优化产前糖皮质激素治疗 | 320例妊娠（包括160例妊娠期高血压疾病）的孕妇和胎儿 | 数字病理学 | 妊娠期高血压疾病 | 2D/3D超声、剪切波弹性成像、多普勒、母体血浆代谢组学 | Transformer, LSTM | 图像、代谢组学数据 | 320例妊娠，每周从28至36周采集数据 | PyTorch | 跨模态注意力Transformer, 时空卷积-LSTM网络 | 轮廓分数, 准确率, 风险降低百分比 | NA |
| 424 | 2026-03-31 |
Diabetic peripheral neuropathy identification using enface optical coherence tomography and multi-head attention deep learning algorithm
2026 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076261436274
PMID:41907356
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研究论文 | 本研究开发了一种基于多注意力头深度学习算法的非侵入性诊断工具，利用多模态光学相干断层扫描图像早期检测糖尿病周围神经病变 | 首次将多注意力头深度学习算法与多模态光学相干断层扫描图像结合用于糖尿病周围神经病变的早期检测，并识别出无血管层为最具预测价值的视网膜层 | 研究样本量有限（435名患者），且需要进一步的外部验证以确认模型的泛化能力和临床可行性 | 开发一种非侵入性、可靠的诊断工具，用于早期检测糖尿病周围神经病变 | 糖尿病患者的视网膜光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | 糖尿病周围神经病变 | 光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像 | 435名糖尿病患者的544只眼睛，共计3264张光学相干断层扫描图像 | PyTorch | ResNet-18 | AUC | NA |
| 425 | 2026-03-31 |
Model-independent searches of new physics in DARWIN with deep learning
2026, The European physical journal. C, Particles and fields
DOI:10.1140/epjc/s10052-025-15161-2
PMID:41907564
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的模型无关异常检测流程，用于在DARWIN暗物质探测实验中搜索新物理信号 | 首次在DARWIN实验中采用无模型、无似然函数的深度学习方法进行异常事件检测，避免了传统分析中对信号模型的依赖 | 方法依赖于模拟数据的质量，实际实验环境中的噪声和系统误差可能影响性能 | 开发模型无关的新物理搜索方法，提高暗物质探测实验的分析效率和准确性 | DARWIN下一代多吨级液氙暗物质直接探测实验 | 机器学习 | NA | 深度学习异常检测 | VAE, 分类器 | 高维模拟探测器响应数据 | NA | NA | 变分自编码器 | 背景拒绝能力 | NA |
| 426 | 2026-03-31 |
Evaluation of orthognathic surgery planning with artificial intelligence: a prospective, comparative study
2026, European oral research
IF:0.9Q3
DOI:10.26650/eor.20261702936
PMID:41908035
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研究论文 | 本研究旨在通过比较基于深度学习的AI程序与3D CT扫描的金标准测量结果，评估其在正颌手术规划中头影测量分析的准确性 | 首次在正颌手术患者中，系统比较了多种基于深度学习的AI头影测量程序（如NemoCeph 2D、OrthoDx、AudaxCeph和WebCeph）与3D CT金标准之间的差异 | 研究仅评估了特定AI程序，且样本可能有限，未涵盖所有临床场景；AI算法仍需进一步优化以提高准确性 | 评估基于深度学习的AI程序在正颌手术规划中头影测量分析的准确性 | 正颌手术候选患者的3D CT扫描和2D头影测量图像 | 计算机视觉 | 正颌手术相关疾病 | 3D CT扫描、2D头影测量图像处理 | 深度学习 | 图像 | 正颌手术候选患者（具体数量未在摘要中明确说明） | NA | NA | ANB角、SNA、SNB、Wits评估、Y轴角、面部高度比等测量指标的差异分析，p值 | NA |
| 427 | 2026-03-31 |
Quantification of feeding intensity and feeding control of largemouth bass based on water surface vibration characteristics
2026, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2026.1656290
PMID:41908139
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研究论文 | 本研究通过整合振动信号量化与深度学习，建立了一种基于水面振动特征的鱼类摄食强度动态预测模型，并用于大口黑鲈的精准投喂控制 | 首次将三轴位移振动信号量化与LSTM深度学习模型结合，用于预测鱼类摄食强度，并成功部署于低成本嵌入式系统实现实时闭环控制 | 研究仅针对大口黑鲈单一物种，且实验参数范围（鱼体大小50-300g，密度20-60尾/组）可能未覆盖所有养殖场景 | 实现高密度水产养殖中的精准投喂控制 | 大口黑鲈的摄食行为 | 机器学习 | NA | 振动信号采集与分析 | LSTM, GRU, Transformer | 时间序列振动信号 | 多维实验设计，涉及不同鱼体大小（50-300g）、放养密度（20-60尾/组）、投喂速度（1-3g/s）和饲料粒径（2#、4#、6#）的组合 | NA | LSTM, GRU, Transformer | RMSE, MAE, R, 残饵率 | 嵌入式系统（Orange Pi AiPRO） |
| 428 | 2026-03-31 |
Cerebrovascular diagnosis using CTA-based intracranial aneurysm classification via transfer learning and Grad-CAM visualization
2026, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2026.1704945
PMID:41908287
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研究论文 | 本研究提出了一种基于CTA图像的颅内动脉瘤分类混合深度学习框架，结合迁移学习和Grad-CAM可视化技术以提高分类性能和可解释性 | 将迁移学习与Grad-CAM可视化相结合，在有限数据环境下同时提升颅内动脉瘤分类的准确性和模型可解释性 | 样本量较小（83例患者），需要进一步的多中心验证 | 开发一种准确且可解释的颅内动脉瘤CTA图像分类方法 | 颅内动脉瘤患者的CTA图像 | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | 计算机断层扫描血管成像 | 深度学习 | 医学图像 | 来自两个中心的83例患者 | 未明确指定 | ResNet-18 | AUC, 准确率, 校准曲线, 决策曲线分析, NRI, IDI, IoU, Dice相似系数 | NA |
| 429 | 2026-03-31 |
CycleGAN models show consistent brain MRI synthesis across datasets supporting downstream tissue characterization in multiple sclerosis
2026, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2026.1762794
PMID:41908698
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研究论文 | 本研究评估了CycleGAN和Pix2Pix模型在合成脑部MRI图像（T1加权和T2加权）方面的性能，并验证了合成图像在多发性硬化症下游组织表征任务中的可用性 | 比较了CycleGAN（带与不带谱归一化）与Pix2Pix在跨数据集（包括健康人群和多发性硬化症患者）脑MRI合成中的表现，并系统评估了合成图像在病变检测、脑容量测量和病变纹理分析等下游任务中的实用性 | Pix2Pix合成的T1图像在病变纹理上比源T1图像更异质；谱归一化CycleGAN在HCP和MS数据集上未显示普遍改进；MS队列样本量相对较小（105名参与者） | 研究深度学习图像合成方法（特别是CycleGAN）在生成临床脑部MRI图像方面的可行性，以支持多发性硬化症的定量分析 | 健康参与者（HCP 1113名，PPMI 318名）和多发性硬化症患者（105名）的脑部MRI图像 | 计算机视觉 | 多发性硬化症 | 脑磁共振成像（MRI） | GAN, CycleGAN | 图像（T1加权和T2加权脑部MRI） | 健康参与者1431名（HCP 1113名 + PPMI 318名），多发性硬化症患者105名 | NA | CycleGAN, Pix2Pix | 峰值信噪比（PSNR）, 结构相似性指数（SSIM） | NA |
| 430 | 2026-03-31 |
Real-world federated learning for brain imaging scientists
2026, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2026.1691088
PMID:41909058
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研究论文 | 本文提出并评估了专为脑研究设计的联邦学习工具箱FLightcase，用于从脑磁共振成像预测多发性硬化患者的认知状态 | 开发了首个针对脑成像研究的真实世界联邦学习工具箱FLightcase，并在多中心环境中验证了其可行性，推动了联邦学习从模拟环境向实际应用的转变 | 数据存在非独立同分布问题，未来需采用更先进的联邦学习算法来处理此问题，并考虑整合其他成像模态 | 评估联邦学习在神经影像学中的实际应用，特别是用于预测多发性硬化患者的认知状态 | 多发性硬化患者的脑磁共振成像数据 | 数字病理学 | 多发性硬化 | 脑磁共振成像 | CNN | 图像 | 健康受试者：IXI数据集586张图像，SALD数据集491张图像，CamCAN数据集653张图像；多发性硬化患者：布鲁塞尔96张图像，格赖夫斯瓦尔德756张图像，布拉格2424张图像 | NA | DenseNet | 平均绝对误差, Pearson相关系数 | NA |
| 431 | 2026-03-31 |
Correction: Diagnostic performance and generalizability of deep learning for multiple retinal diseases using bimodal imaging of fundus photography and optical coherence tomography
2026, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2026.1813162
PMID:41909129
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correction | 本文是对先前发表文章DOI: 10.3389/fcell.2025.1665173的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 432 | 2026-03-31 |
Cognitive offloading through digital tools and its relationship with critical thinking, task persistence, and learning depth
2026, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2026.1781101
PMID:41909580
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研究论文 | 本研究探讨了数字工具认知卸载与批判性思维、任务坚持性和学习深度的关系，并检验了认知自我效能的中介作用 | 将认知卸载与自我效能理论整合，揭示了数字工具使用通过增强认知自我效能来支持有意义学习结果的心理机制 | 研究基于中国大学生的横断面调查数据，可能存在样本代表性和因果推断的局限性 | 探究数字工具认知卸载对学习过程的影响及其心理机制 | 中国大学本科生 | 教育技术 | NA | 问卷调查 | 结构方程模型 | 调查数据 | 未明确具体数量，但涉及中国大学本科生 | NA | 协方差结构方程模型 | 可靠性、效度 | NA |
| 433 | 2026-03-31 |
Fungal recognition in vaginal discharge using deep learning analysis of mobile device-acquired microscopic images
2026, Frontiers in cellular and infection microbiology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcimb.2026.1787545
PMID:41909846
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研究论文 | 本研究开发了深度学习模型，用于在智能手机和平板电脑获取的阴道分泌物显微图像中分割真菌形态，以辅助诊断外阴阴道念珠菌病 | 首次开发了用于智能手机和平板电脑获取的显微图像中真菌形态自动检测的AI工具，结合了ResNet18、YOLOv5和YOLOv11模型，并采用两阶段训练方法 | 研究样本量相对有限（共1,326张图像），且仅3.68%的图像因假阴性或假阳性分割被专家评为不适用，需要进一步的临床验证和扩展到其他感染类型 | 开发AI辅助的移动显微图像分析工具，以实现外阴阴道念珠菌病的快速准确诊断 | 阴道分泌物显微图像中的真菌元素（如酵母、芽殖酵母、丝状形态） | 计算机视觉 | 外阴阴道念珠菌病 | 革兰氏染色显微成像 | CNN, YOLO | 图像 | 1,259张智能手机或平板电脑获取的显微图像和67张传统显微镜图像，共1,326张图像 | PyTorch | ResNet18, YOLOv5, YOLOv11 | F1分数, AUC, 精确率, 召回率, mAP50 | NA |
| 434 | 2026-03-31 |
Deep Learning Estimation of 24-2 Visual Field Map From Optic Nerve Head Optical Coherence Tomography Angiography
2025-11-01, Journal of glaucoma
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/IJG.0000000000002626
PMID:40923848
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研究论文 | 本研究开发了基于深度学习的模型，利用OCTA图像估计24-2视野图 | 首次将深度学习应用于OCTA图像，通过视盘旁区域信息高精度估计24-2视野图，可能减少患者视野测试频率 | 研究样本量为3148个VF-OCTA对，可能受限于数据规模和多样性，未提及外部验证结果 | 开发深度学习模型从OCTA图像估计24-2视野图，以辅助眼科诊断 | 994名参与者（1684只眼睛）的OCTA图像和视野数据 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描血管成像（OCTA） | 深度学习模型 | 图像 | 3148个VF-OCTA对，来自994名参与者（1684只眼睛） | 未明确指定 | 未明确指定 | 平均绝对误差（MAE），皮尔逊相关系数（R） | NA |
| 435 | 2026-03-31 |
Integrative deep learning of spatial multi-omics with SWITCH
2025-11, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-025-00891-w
PMID:41162770
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SWITCH的深度生成模型，用于整合空间多组学数据并进行跨模态预测 | 提出了循环映射机制，无需额外配对数据即可实现可靠的跨模态翻译，并利用这些翻译作为伪配对提供补充信号 | 未明确提及具体局限性 | 开发计算方法来整合未配对的空间多组学数据，并在单模态数据上进行跨模态预测 | 空间多组学数据 | 机器学习 | NA | 空间组学技术 | 深度生成模型 | 空间多组学数据 | NA | NA | NA | 整合准确性、空间域划分精度 | NA |
| 436 | 2026-03-31 |
Paradigm Shifts in Regenerative Medicine for Bone and Joint Surgery: From Mechanical Repair to Intelligent Biological Restoration
2025-Oct-31, Ortopedia, traumatologia, rehabilitacja
DOI:10.5604/01.3001.0055.6647
PMID:41904999
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综述 | 本文综述了再生医学和人工智能在骨与关节外科中从机械修复向智能生物修复范式转变的科学进展与临床转化 | 整合了干细胞疗法、生物活性支架、生长因子策略以及AI驱动的规划与递送系统，强调了生物材料、智能技术与人工智能的融合如何重新定义手术范式 | 存在监管障碍，如干细胞审批路径不一、细胞来源和患者数据使用的伦理问题、生产成本高，以及外科医生在生物和AI集成系统方面需要培训 | 探讨再生医学和人工智能在骨与关节外科中的范式转变，从机械修复转向智能生物修复 | 干细胞疗法、生物活性支架、生长因子策略、AI规划与递送系统在肌肉骨骼应用中的临床转化 | 再生医学 | 骨关节疾病 | NA | 深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 437 | 2026-03-31 |
Enhancing deep neural networks through complex-valued representations and Kuramoto synchronization dynamics
2025-Aug-04, ArXiv
PMID:40799806
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研究论文 | 本文研究了基于神经同步机制（特别是结合复值表示与Kuramoto动力学）如何增强深度学习模型在复杂视觉分类任务中的多物体编码能力 | 首次将神经科学中的同步机制（Kuramoto动力学）与复值表示结合，用于解决深度学习中的物体绑定问题，并设计了前馈和循环两种架构验证其有效性 | 未明确说明模型的计算复杂度、训练时间成本以及在更大规模数据集（如ImageNet）上的泛化能力 | 探索神经同步机制是否能增强人工模型在视觉分类任务中的多物体编码能力 | 多物体图像（如重叠手写数字、含噪声输入、分布外变换图像） | 计算机视觉 | NA | NA | 前馈神经网络, 循环神经网络 | 图像 | NA | NA | 基于Kuramoto同步机制的复值神经网络架构 | NA | NA |
| 438 | 2026-03-31 |
Unveiling the Bioactive Potential of the Invasive Jellyfish Phyllorhiza punctata Through Integrative Transcriptomic and Proteomic Analyses
2025-08-04, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom15081121
PMID:40867566
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研究论文 | 本研究通过整合转录组学和蛋白质组学数据，分析了入侵物种白色斑点水母的分子和生化特性，重点关注其组织特异性蛋白表达和抗菌肽候选物的发现 | 首次对白色斑点水母进行整合转录组与蛋白质组分析，识别了组织特异性蛋白表达谱和新型抗菌肽候选物，揭示了其未被充分开发的生物技术潜力 | 研究主要基于实验室生成的蛋白质组数据和公开转录组信息，可能未完全覆盖物种在自然状态下的全部分子多样性，且功能验证有待进一步实验 | 探究入侵水母物种的分子与生化特征，挖掘其生物活性成分（如毒素和抗菌肽）的生物技术应用潜力 | 白色斑点水母（Phyllorhiza punctata）的三种组织：口腕、套膜和性腺 | 生物信息学 | NA | LC-MS/MS蛋白质组学，转录组学分析 | 深度学习，机器学习 | 蛋白质组数据，转录组数据 | 三种组织类型（口腕、套膜、性腺），共鉴定2764个蛋白质和25,045个肽段 | NA | NA | NA | NA |
| 439 | 2026-03-31 |
ACtriplet: An improved deep learning model for activity cliffs prediction by in tegrating triplet loss and pre-training
2025-Aug, Journal of pharmaceutical analysis
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.jpha.2025.101317
PMID:40893440
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研究论文 | 本文提出了一种名为ACtriplet的改进深度学习模型，通过整合三元组损失和预训练策略来预测活性悬崖 | 将人脸识别中的三元组损失与预训练策略相结合，开发了专门针对活性悬崖预测的ACtriplet模型，以更好地利用现有数据 | 在数据量无法快速增加的情况下进行研究，可能受限于现有数据的规模和质量 | 开发改进的深度学习模型，以提高对活性悬崖的预测能力，从而推动药物发现和优化早期阶段的潜力 | 活性悬崖（结构相似但结合亲和力差异大的化合物对） | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 分子图像或分子图 | 30个基准数据集 | NA | ACtriplet | NA | NA |
| 440 | 2026-03-31 |
An improved model for prediction of de novo designed proteins with diverse geometries
2025-Jun-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.02.657515
PMID:40502157
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研究论文 | 本文提出了一种改进的深度学习模型，用于预测具有多样几何形状的从头设计蛋白质，通过微调AlphaFold2来克服现有方法对理想化几何形状的系统性偏差 | 通过物理基础设计方法生成了一个包含5,996个稳定、几何形状多样的从头设计蛋白质的数据集，并微调AlphaFold2模型以更好地捕捉自然蛋白质的几何多样性，从而提高了对未见折叠家族的泛化能力 | 当前深度学习结构预测方法未能完全捕捉从头设计蛋白质的特定构象偏好所基于的物理原理，如原子堆积和氢键相互作用 | 改进深度学习模型以更准确地预测具有非理想几何形状的从头设计蛋白质，从而更好地反映自然蛋白质的多样性 | 从头设计的蛋白质，特别是那些具有多样几何形状的蛋白质 | 机器学习 | NA | 物理基础设计方法，深度学习结构预测 | 深度学习模型，具体为微调的AlphaFold2 | 蛋白质结构数据 | 5,996个稳定、从头设计的蛋白质，以及数千个来自5个未见折叠家族的几何形状多样的从头设计蛋白质 | NA | AlphaFold2 | NA | NA |