深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46134 篇文献，本页显示第 5241 - 5260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5241 | 2026-04-19 |
Deep Learning-Enabled Engineering of a Hyper-Stable and Soluble MPB70-83 Antigen for Sensitive Bovine Tuberculosis Surveillance
2026-Apr, Microbial biotechnology
IF:4.8Q1
DOI:10.1111/1751-7915.70348
PMID:41988819
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研究论文 | 本研究结合免疫信息学和深度学习框架ProteinMPNN，设计了一种超稳定且可溶的MPB70-83抗原，用于提高牛结核病诊断的灵敏度 | 利用深度学习框架ProteinMPNN重新设计非表位支架，优化蛋白质的热力学稳定性，解决了重组多表位蛋白在原核表达系统中的结构不稳定性和不溶性问题 | 未明确提及 | 开发一种高稳定性和高溶解性的抗原，用于牛结核病的精确监测 | 牛结核病（bTB） | 机器学习 | 牛结核病 | 免疫信息学, 分子动力学模拟 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | NA | ProteinMPNN | NA | 灵敏度, 特异性, Cohen's κ | NA |
| 5242 | 2026-04-19 |
Leveraging deep learning to infer continuous predictions from ordinal labels in medical imaging
2026-Apr, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0001248
PMID:41996486
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，仅使用离散有序标签从医学图像中预测连续值变量 | 利用深度学习从离散有序标签中学习准确的连续评分，有效弥合离散与连续数据之间的差距 | NA | 开发一种从医学图像中预测连续变量（如疾病严重程度）的方法，仅使用离散有序标签进行模型训练 | 早产儿视网膜病变、膝骨关节炎的疾病严重程度预测以及乳腺X线摄影中的乳腺密度预测 | 医学影像分析 | 早产儿视网膜病变, 膝骨关节炎, 乳腺癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | 相关性, 均方误差 | NA |
| 5243 | 2026-04-19 |
Source apportionment of pollution in the Tianjin Haihe river sluice based on the TCN-APCS-MLR model
2026-Mar-31, Environmental geochemistry and health
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10653-026-03139-2
PMID:41915250
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研究论文 | 本研究提出了一种结合TCN与APCS-MLR的新模型，用于天津海河闸复杂流域的污染源解析 | 首次将时序卷积网络（TCN）与绝对主成分得分-多元线性回归（APCS-MLR）模型相结合，以增强对非线性时间动态的建模能力，提高了传统受体模型在复杂河口环境中的源解析精度 | 研究基于2022-2024年的日尺度水质数据，模型在更长时序或更复杂污染情景下的普适性有待进一步验证 | 开发一种能够准确、及时识别复杂流域污染源的高性能模型，以支持动态流域管理和生态修复 | 天津海河闸流域的水体污染 | 机器学习 | NA | 水质监测 | TCN, APCS-MLR | 时间序列数据（水质数据） | 2022年至2024年的日尺度水质数据 | NA | 时序卷积网络（TCN），结合主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR） | R值（相关系数），RMSE（均方根误差），MAE（平均绝对误差），累计方差贡献率 | NA |
| 5244 | 2026-04-19 |
An AI-ready remote sensing dataset for high-resolution forest disturbance mapping
2026-03-26, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-07084-8
PMID:41888167
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研究论文 | 本文介绍了一个用于高分辨率森林干扰类型分类的深度学习就绪数据集，并展示了其应用效果 | 提供了一个包含多通道（红、绿、蓝、近红外和物体高度）的高分辨率（0.2米）遥感数据集，专门用于森林干扰分类，并通过消融分析评估了各通道的贡献 | 数据集仅基于德国莱茵兰-普法尔茨州的数字正射影像，可能无法完全代表其他地区的森林干扰情况 | 开发一个高分辨率、深度学习就绪的遥感数据集，以改进森林干扰类型的监测和分类 | 欧洲森林的自然干扰事件，如虫害爆发、病原体感染、风倒和随后的抢救性采伐 | 计算机视觉 | NA | 遥感成像，数字正射影像 | 深度学习模型 | 图像 | 约17,500个图像块（每个500×500像素，分辨率0.2米） | NA | NA | 总体准确率 | NA |
| 5245 | 2026-04-19 |
U-Net-based transfer learning for automated tumour segmentation enabling fully automated [18F]F-DOPA PET analysis in paediatric gliomas
2026-Mar-25, Brain informatics
DOI:10.1186/s40708-026-00296-z
PMID:41880065
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研究论文 | 本研究利用基于U-Net的迁移学习，开发了一个全自动的[18F]F-DOPA PET分析流程，用于儿童胶质瘤的肿瘤分割和参数提取 | 利用成人胶质瘤数据集的迁移学习，实现了对儿童胶质瘤PET图像的全自动肿瘤分割和参数提取，减少了操作者依赖性 | 研究为回顾性设计，样本量有限（特别是动态分析仅包括32名患者），且手动与自动方法在肿瘤-背景比上存在显著差异 | 开发一个全自动的深度学习流程，用于儿童胶质瘤的[18F]F-DOPA PET图像分析和肿瘤分割 | 儿童胶质瘤患者 | 数字病理学 | 胶质瘤 | [18F]F-DOPA PET成像 | CNN | PET图像 | 103名儿童患者（静态和/或动态PET扫描），其中90名用于统计和生存分析，32名用于动态分析 | NA | U-Net | Dice分数 | NA |
| 5246 | 2026-04-19 |
Assessment of Defacing Techniques on Medical Images for Radiation Therapy: Implications for Patient Privacy and Data Utility
2026-Mar-22, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2026.03.023
PMID:41876069
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研究论文 | 评估四种去脸技术对放射治疗多模态图像中患者隐私保护与数据完整性的影响 | 首次在放射治疗多模态图像中系统比较四种去脸技术的隐私保护效果与数据完整性，为临床数据共享提供优化选择 | 研究仅基于特定数据集（脑部和头颈部患者），未涵盖所有癌症类型或成像技术，且未评估长期临床影响 | 评估去脸技术在放射治疗图像中对患者隐私风险和数据实用性的影响 | 脑部患者（88例）和头颈部患者（97例）的多模态医学图像（MRI、CT、RTDose、PET） | 数字病理 | 癌症 | 磁共振成像、计算机断层扫描、正电子发射断层扫描、放射剂量成像 | 深度学习面部识别模型 | 医学图像 | 185例患者（88例脑部，97例头颈部） | NA | ArcFace | 余弦相似度评分、受试者工作特征曲线下面积、体积变化百分比、强度变化百分比、剂量偏差 | NA |
| 5247 | 2026-04-19 |
Spinal disease image segmentation technology integrating U-ResNet and shape-aware attention
2026-Mar-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42870-9
PMID:41820475
|
研究论文 | 本研究提出了一种集成U-ResNet和形状感知注意力的深度学习模型，用于脊柱疾病图像的自动分割，以提高诊断效率和准确性 | 设计了三个核心优化模块：定制化的U-ResNet主干网络、形状感知注意力模块和动态加权组合损失函数，以增强对脊柱形态变化的捕捉能力并抑制背景干扰 | 未明确提及模型在更广泛数据集或实际临床环境中的泛化能力验证 | 开发一种端到端的深度学习模型，用于脊柱疾病医学图像的自动分割和测量，以支持早期准确诊断 | 脊柱疾病图像，特别是腰椎MRI和VerSe数据集中的图像 | 数字病理 | 脊柱疾病 | 深度学习图像分割 | CNN | 医学图像 | 使用了Lumbar Spine MRI和VerSe数据集，具体样本数量未明确说明 | 未明确提及 | U-ResNet | 分类、分割和椎间盘退变分级任务的性能指标，具体指标未明确列出 | 未明确提及 |
| 5248 | 2026-03-13 |
Amyloid PET quantification with deep learning segmentation models without MRI
2026-Mar-11, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-026-00854-8
PMID:41811594
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5249 | 2026-04-18 |
AI-powered surveillance of bronchiolitis in the Nirsevimab era: comparative performance of machine learning, deep learning, and large language models on free-text ED records
2026-Mar-10, BMC emergency medicine
IF:2.3Q1
DOI:10.1186/s12873-025-01468-6
PMID:41807959
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5250 | 2026-03-11 |
HyperDeepTAD: a topologically associated domains detection method based on multiway chromatin interaction data and deep learning
2026-Mar-09, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-026-12738-3
PMID:41803713
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5251 | 2026-04-19 |
High-resolution Annotated Dataset of Girvanella Boundstone Microfacies from the Xiannüdong Formation, China
2026-Mar-05, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-026-06958-1
PMID:41786785
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研究论文 | 本研究提供了一个高分辨率的数据集，用于基于深度学习的碳酸盐岩微相分类，该数据集通过分割大型板状图像并自动标注微相组分构建 | 首次为寒武系仙女洞组中的Girvanella粘结岩微相提供了高分辨率、自动标注的数据集，支持深度学习在古海洋生态系统研究中的应用 | 数据集仅基于特定地质层位和微相类型，可能无法泛化到其他碳酸盐岩环境或时代 | 研究古代海洋生态系统演化及早期碳酸盐岩台地结构 | 寒武系仙女洞组中的Girvanella粘结岩微相 | 计算机视觉 | NA | 点计数自动标注 | 深度学习分类模型 | 图像 | 大型板状图像分割为114×114像素的图块 | NA | NA | NA | NA |
| 5252 | 2026-03-07 |
Deep learning-driven automated detection of canine cardiac murmurs via digital wireless stethoscope auscultation
2026-Mar-03, Veterinary research communications
IF:1.8Q2
DOI:10.1007/s11259-026-11131-5
PMID:41774252
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5253 | 2026-04-19 |
A review on integrated machine learning and deep learning driven artificial intelligence models for pharmacokinetics and toxicokinetics predictions, and their application
2026-Mar, Drug metabolism and disposition: the biological fate of chemicals
DOI:10.1016/j.dmd.2026.100240
PMID:41763192
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综述 | 本文综述了集成机器学习和深度学习驱动的AI模型在药代动力学和毒代动力学预测中的应用 | 探讨了从传统ML/DL向混合学习AI模型的转变趋势，强调混合模型在提高预测准确性和加速药物发现方面的优势 | NA | 评估AI模型在ADMET属性预测中的进展与应用 | ADMET软件、药代动力学-药效学预测模型 | 机器学习 | NA | 混合人工智能、多模型技术 | 机器学习、深度学习、混合模型 | NA | NA | NA | NA | 准确性 | NA |
| 5254 | 2026-04-19 |
Clinical and economic impact of deep learning-enhanced opportunistic osteoporosis screening using chest radiographs with and without the osteoporosis self-assessment tool for Asians (OSTA)
2026-Mar, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA
IF:4.2Q1
DOI:10.1007/s00198-026-07858-1
PMID:41563407
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研究论文 | 本研究评估了在新加坡50岁及以上女性中，利用深度学习增强的胸部X光片机会性骨质疏松筛查的临床和经济效益 | 首次结合深度学习与OSTA工具进行骨质疏松筛查的成本效益分析 | 研究仅针对新加坡50岁及以上女性，可能不适用于其他人群或地区 | 评估深度学习增强的骨质疏松筛查方法的临床效果和经济影响 | 新加坡50岁及以上的女性 | 数字病理学 | 骨质疏松症 | 深度学习 | NA | 胸部X光图像 | NA | NA | NA | 骨折减少率, 质量调整生命年 | NA |
| 5255 | 2026-04-19 |
DuaST: an integrated deep learning framework for spatial transcriptomics with cross-branch interaction
2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag174
PMID:41985058
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研究论文 | 本文提出了一种名为DuaST的集成深度学习框架，用于处理空间转录组学数据，通过双分支学习整合空间与非空间信息 | 设计了一个双分支学习框架，分别建模邻域依赖和拓扑无关特征，并采用局部-全局对比学习、对抗对齐和基于注意力的融合机制来整合互补表示，同时通过可学习权重矩阵重建基因表达以识别空间可变基因，并支持从单组学到多组学分析的无缝扩展 | 未在摘要中明确提及具体限制 | 开发一个通用的计算方法，以利用空间转录组学数据中的基因表达和空间信息，并整合空间与非空间信息 | 空间转录组学数据 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 深度学习框架 | 基因表达和空间信息数据 | NA | NA | 双分支学习框架 | NA | NA |
| 5256 | 2026-04-19 |
Prediction of minimum inhibitory concentration of antibacterial peptides using geometric graph networks and dynamic loss functions
2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag170
PMID:41985057
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研究论文 | 提出一种名为GGN-ABPMIC的几何图网络模型，用于预测抗菌肽的最小抑菌浓度 | 整合了原子和残基尺度的多尺度结构特征与肽序列特征，并引入了结合MSE、Huber损失和对比学习损失的多阶段动态权重混合损失函数 | 模型仅在10种细菌物种的数据集上进行了验证，覆盖的物种范围仍有扩展空间 | 开发一种深度学习模型以更准确地预测抗菌肽的最小抑菌浓度 | 抗菌肽 | 机器学习 | NA | NA | 几何图网络 | 序列数据, 结构特征 | 跨越10种细菌物种的数据集 | NA | 几何图网络, 几何向量感知机 | 均方误差, R², 皮尔逊相关系数 | NA |
| 5257 | 2026-04-19 |
A bio-inspired computational pipeline for antibody screening and repurposing
2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag183
PMID:41985061
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研究论文 | 本文提出了一种受体内免疫选择关键原理启发的多尺度计算筛选流程，用于抗体筛选和再利用 | 整合了基于结构的对接、基于图神经网络的相互作用预测以及加速分子动力学与元动力学自由能分析，实现了高通量计算机优先筛选结构解析的抗体 | 研究侧重于筛选和再利用阶段，而非完整的迭代亲和力成熟过程，亲和力成熟被定位为未来的扩展方向 | 加速结构引导的抗体筛选和再利用 | 抗体结构，特别是针对与纤维化、肿瘤学和肌肉消耗性疾病相关的多效性细胞因子Activin A的抗体 | 机器学习 | 进行性骨化性纤维发育不良 | 结构对接，分子动力学模拟，自由能分析 | 图神经网络 | 结构数据 | 约5000个抗体结构 | NA | NA | 亲和力，中和活性 | NA |
| 5258 | 2026-04-19 |
AI Models to Reduce Surgical Complications Through Intraoperative Video Analysis: Protocol for a Prospective Cohort Study
2026-Feb-26, JMIR research protocols
IF:1.4Q3
DOI:10.2196/62734
PMID:41769985
|
研究论文 | 本研究旨在开发和验证深度学习模型，通过术中视频分析预测腹部手术后的并发症 | 首次提出利用术中视频和术后结果构建开源数据集，并采用基于视觉Transformer架构的微调手术视频基础模型与外科医生定义的预测因子并行方法进行深度学习算法开发 | 研究仅针对特定腹部手术（阑尾切除术、胆囊切除术和结直肠切除术），且数据收集时间有限（2024-2025年） | 开发并验证深度学习模型以准确预测术后并发症，并构建共享开源数据集 | 接受微创腹部手术的1200名患者，包括阑尾切除术、胆囊切除术和结直肠切除术 | 计算机视觉 | NA | 术中视频分析 | 深度学习模型 | 视频 | 1200名患者 | NA | Vision Transformer | 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC | NA |
| 5259 | 2026-04-19 |
Digital watermarking for virtual physically unclonable function data concealment and authentication
2026-Feb-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35159-4
PMID:41741498
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的数字水印方法，用于增强基于分割学习的虚拟物理不可克隆功能的安全性 | 提出了一种结合深度学习与Jake's Model模拟瑞利衰落的数字水印框架，为VPUF响应提供双重认证机制，在资源受限的物联网网络中实现安全性与计算效率的平衡 | 未明确说明水印嵌入对VPUF响应延迟的具体影响，以及在不同物联网设备异构环境中的普适性验证 | 提升物联网网络中基于分割学习的虚拟物理不可克隆功能的安全性，防止窃听和重放攻击 | 物联网网络中的虚拟物理不可克隆功能响应数据 | 机器学习 | NA | 数字水印技术 | 自编码器 | 隐表示数据 | NA | NA | 自编码器 | 保真度, 可靠性, 不可伪造性 | NA |
| 5260 | 2026-02-28 |
Global solar energy potential forecasting through machine learning and deep learning models
2026-Feb-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41357-x
PMID:41741590
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |