深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 47589 篇文献，本页显示第 5921 - 5940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5921 | 2026-05-19 |
Weak supervision of H&E slides reveals systems-level biology and functional states that govern therapeutic resistance
2026-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.05.723013
PMID:42146619
|
研究论文 | 使用弱监督深度学习模型从常规H&E全切片图像中推断治疗相关的肿瘤微环境表型活性 | 无需资源密集的空间组学数据训练，仅利用常规H&E切片和已有的治疗结果或整体组学数据作为切片级标签，即可评估功能生物学状态 | NA | 开发可扩展工具，从患者层面评估驱动治疗抵抗的肿瘤微环境程序 | 3111例乳腺癌H&E全切片图像及其配对的整体转录组数据 | 数字病理学 | 乳腺癌 | RNA-seq | 深度学习 | 图像 | 3111例乳腺癌H&E全切片图像 | PyTorch | 弱监督深度学习模型 | AUROC, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 5922 | 2026-05-19 |
Deep Learning-Based Structure Modeling of the Treponema pallidum Proteome: Insights into Pathogenesis and Syphilis Vaccine Development
2026-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.05.717303
PMID:42146597
|
研究论文 | 利用深度学习对梅毒螺旋体全蛋白质组进行结构建模，分析其功能并识别与致病性和疫苗开发相关的蛋白 | 首次采用AI驱动的结构到功能建模流程，对梅毒螺旋体99%的蛋白质组生成高置信度结构模型，并完成877种蛋白质的结构基础功能注释，包括240个未知功能蛋白 | 未明确描述 | 通过结构建模深入理解梅毒螺旋体的致病机制，并指导梅毒疫苗设计 | 梅毒螺旋体全蛋白质组，包含976种蛋白质 | 机器学习 | 梅毒 | 深度学习结构建模、蛋白质结构比较、B细胞表位预测 | 深度学习模型（未指定具体类型） | 蛋白质序列数据 | 976种梅毒螺旋体蛋白质 | NA | 未指定具体架构 | NA | NA |
| 5923 | 2026-05-19 |
Evolution-guided protein design of IscB for persistent epigenome editing in vivo
2026-May, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02655-3
PMID:40335752
|
研究论文 | 通过自然多样性筛选、结构引导设计和深度学习结构预测，将紧凑型RNA引导核酸内切酶IscB转化为改进变体NovaIscB，实现体内持久表观基因组编辑 | 结合直系同源筛选、结构引导的蛋白质结构域和RNA工程以及基于深度学习的结构预测，对IscB进行设计优化，获得改进变体NovaIscB，其活性相比野生型提高约100倍，且特异性得到改善 | 未在文中提及 | 设计一种紧凑型且增强活性的RNA引导核酸内切酶，用于体内持久基因抑制 | OMEGA家族的RNA引导核酸内切酶IscB及其引导RNA（ωRNA） | 分子生物学, 机器学习 | NA | 蛋白质工程, RNA工程, 深度学习结构预测, 甲基转移酶融合 | 深度学习模型（用于结构预测） | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | NA | indel活性, 特异性 | NA |
| 5924 | 2026-05-19 |
Combining MEA-Net and LAP-Net for Pneumoconiosis Staging Framework
2026-May-01, Journal of occupational and environmental medicine
IF:2.3Q2
DOI:10.1097/JOM.0000000000003618
PMID:41247264
|
研究论文 | 提出结合MEA-Net和LAP-Net的深度学习框架用于尘肺病分期 | 首次将MEA-Net和LAP-Net结合用于尘肺病分期，提高了分级准确性 | 未提及具体局限性 | 改善尘肺病诊断的主观性，提高分期准确性 | 尘肺病患者的胸部X光片 | 计算机视觉，数字病理学 | 尘肺病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | MEA-Net, LAP-Net | 准确率，精确率，召回率，特异度，F1分数，AUC | NA |
| 5925 | 2026-05-19 |
Endothelial cells recruit pro-inflammatory macrophage clusters via App-Cd74 exacerbating ICI-associated myocarditis
2026-05, Genomics
IF:3.4Q2
DOI:10.1016/j.ygeno.2026.111238
PMID:41905617
|
研究论文 | 通过单细胞RNA测序鉴定ICI相关心肌炎中内皮细胞通过App-Cd74信号轴招募促炎性巨噬细胞簇的机制 | 首次发现Cxcl9和Cxcl10共表达的巨噬细胞亚群与ICI心肌炎相关，并揭示App-Cd74信号轴作为潜在治疗靶点，利用深度学习框架scTenifoldXct验证配体-受体互作 | NA | 阐明ICI相关心肌炎的免疫病理机制，为开发靶向治疗策略奠定基础 | 小鼠ICI心肌炎模型的心脏组织中的巨噬细胞亚群和内皮细胞 | 机器学习 | 心肌炎 | 单细胞RNA测序 | 深度学习框架 | 基因表达数据 | NA | scTenifoldXct | NA | NA | NA |
| 5926 | 2026-05-19 |
Deep Learning-based Automated Coronary Plaque Quantification: First Demonstration With Ultra-high Resolution Photon-counting Detector CT at Different Temporal Resolutions
2026-May-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001233
PMID:40843653
|
研究论文 | 评估基于深度学习的新型冠脉斑块量化工具在超高清光子计数探测器CT冠脉造影中的可行性与可重复性，并分析时间分辨率对斑块量化的影响 | 首次在超高清光子计数探测器CT中应用基于深度学习的自动化冠脉斑块量化工具，并系统评估不同时间分辨率对斑块量化的影响 | 单中心回顾性研究，样本量较小（45例患者），且未涉及不同扫描协议或患者群体的泛化性验证 | 评估新型深度学习冠脉斑块量化工具在不同时间分辨率下的可行性与可重复性 | 45例接受临床指示超高清光子计数探测器CT冠脉造影的患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光子计数探测器CT冠脉造影 | 深度学习 | 图像 | 45例患者，135支冠脉（其中119支含动脉粥样硬化斑块） | NA | NA | P值、斑块体积（立方毫米）、直径狭窄程度百分比 | NA |
| 5927 | 2026-05-19 |
Cone beam computed tomography reconstruction from truncated projections using prior information and transfer learning
2026-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70488
PMID:42145070
|
研究论文 | 提出了一种基于双域深度学习的锥束CT截断投影重建方法（D3CRT），利用非截断先验信息和投影域迁移学习提高图像质量 | 首次将去噪扩散概率模型（DDPM）应用于投影域缺失数据预测，并通过迁移学习实现物体特异性适应，同时结合投影域和图像域的双域处理流程 | 未提及方法的泛化能力测试、计算效率分析或临床样本验证 | 开发一种从截断投影中高质量重建锥束CT图像的方法，克服视野不足导致的截断伪影 | 小动物活体成像数据（micro-CBCT系统采集的全身体和肺部投影数据） | 计算机视觉, 数字病理学 | NA | 锥束CT成像 | 去噪扩散概率模型（DDPM）, 图像增强网络（IE-Net） | CT投影数据（正弦图）和重建图像 | 小动物活体成像（未明确样本数量） | NA | SG-Net（基于DDPM）, IE-Net（未具体说明架构） | Dice相似系数（DSC）, 结构相似性指数（SSIM）, 均方根误差（RMSE） | NA |
| 5928 | 2026-05-19 |
Prediction method for transcription factor binding sites integrating channel and spatial attention mechanisms
2026-May, Yi chuan = Hereditas
DOI:10.16288/j.yczz.25-184
PMID:42145197
|
research paper | 提出一种整合通道与空间注意力机制的深度学习模型，用于预测不同细胞类型中的转录因子结合位点，在51组ChIP-seq数据和13个DNase-seq数据集上实现高精度预测 | 首次将通道注意力与空间注意力机制融合应用于转录因子结合位点预测，在23个转录因子-细胞类型组合上达到0.986的平均AUROC，相比现有先进模型FactorNet、Leopard和DeepGRN具有更优性能 | NA | 提高跨细胞类型预测转录因子结合位点的准确性，为解析基因表达调控网络和相关疾病分子发病机制提供计算框架 | 10个核心转录因子（CTCF、EGR1、FOXA1等）在13个人类细胞系（A549、GM12878、H1-hESC等）中的结合位点 | machine learning | NA | ChIP-seq, DNase-seq | 深度学习模型（注意力机制） | 序列数据 | 51组ChIP-seq数据和13个DNase-seq数据集 | NA | 通道注意力模块、空间注意力模块 | AUROC, AUPRC | NA |
| 5929 | 2026-05-19 |
Artificial Intelligence in Pediatric Bronchoscopy: Current Evidence and Future Perspectives
2026-May, Pediatric pulmonology
IF:2.7Q2
DOI:10.1002/ppul.71668
PMID:42145187
|
综述 | 本文总结了人工智能在儿科支气管镜检查中的当前证据并展望了未来应用 | 首次系统综述人工智能在儿科支气管镜中的独特应用，包括视频分析、导航指导和培训工具，并指出了儿科特定数据需求 | 大部分证据来自成人研究，儿科数据多为小规模、单中心数据集，存在偏倚风险，需要更多前瞻性多中心研究 | 评估人工智能在儿科支气管镜中的应用现状和潜在价值 | 儿科支气管镜检查中的AI应用，包括气道解剖识别、异物吸入预测、支气管炎评分等 | 数字病理学, 机器学习 | 儿科呼吸系统疾病 | NA | 深度学习模型 | 视频, 图像 | NA | NA | NA | 准确性, 完整性, 速度 | NA |
| 5930 | 2026-05-19 |
Precise delineation of glioma margins in hyperspectral images using cross-channel spectral feature fusion
2026-May-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.590877
PMID:42145684
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研究论文 | 提出一种基于跨通道光谱特征融合的高光谱图像胶质瘤边界精确勾画方法 | 设计多分支特征提取网络，结合主分支提取深层语义特征和侧分支保留原始光谱空间信息，通过残差连接实现跨通道互补，有效增强特征判别性、泛化能力和可解释性 | 未提及详细局限性信息 | 解决脑胶质瘤手术中边界勾画的关键挑战，实现肿瘤与正常组织的精确区分 | 脑胶质瘤组织与正常脑组织 | 计算机视觉,数字病理学 | 脑胶质瘤 | 高光谱成像 | 卷积神经网络 | 高光谱图像 | 未明确提及样本数量 | NA | 多分支特征提取网络（主分支含复合卷积单元，侧分支含残差连接） | 准确率,ROC曲线,AUC | NA |
| 5931 | 2026-05-19 |
Label-free diagnosis across the thyroid nodule pathology spectrum using deep learning-enabled optical coherence tomography
2026-May-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.591801
PMID:42145688
|
研究论文 | 开发基于深度学习的框架，利用光学相干断层扫描图像对甲状腺结节病理谱进行诊断分类 | 首次实现无标记、非侵入式深度学习结合OCT对甲状腺结节七类病理（五种癌亚型和两种非癌组织）的高精度分类，并可视化诊断预测为彩色叠加图 | 未提及实时部署或床边诊断的具体临床验证，可能受限于OCT图像获取的深度和组织穿透性 | 评估深度学习结合OCT对甲状腺结节病理诊断的可行性 | 甲状腺结节病理标本（七类：五种甲状腺癌亚型、良性及正常组织） | 数字病理学 | 甲状腺结节（含甲状腺癌） | 光学相干断层扫描 | 深度学习模型（卷积神经网络） | 图像 | 七类病理类别的OCT图像数据集，与组织学匹配用于监督学习 | NA | NA | 准确率，AUC | NA |
| 5932 | 2026-05-19 |
WeakMitoSAM: competitive prompt aggregation for point-supervised mitochondria segmentation in electron microscopy images
2026-May-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.592074
PMID:42145704
|
研究论文 | 提出WeakMitoSAM框架，利用稀疏点标注实现电子显微镜图像中线粒体高精度分割 | 引入竞争性多重提示聚合策略，通过偏置增强Softmax机制解决语义模糊并抑制背景噪声，将稀疏先验转换为高保真伪标签；结合低秩适配技术对Segment Anything模型进行参数高效领域适配 | 未明确讨论局限性，可能包括对大尺度晶格结构适应性和跨数据域泛化能力的局限性 | 解决电子显微镜图像中线粒体分割中密集像素标注瓶颈，实现基于稀疏点标注的高精度弱监督分割 | 线粒体在电子显微镜图像中的超微结构 | 计算机视觉 | NA | 低秩适配（LoRA）、偏置增强Softmax机制 | 弱监督分割模型、Segment Anything Model | 电子显微镜图像 | 四个公共EM数据集 | PyTorch | Segment Anything Model (SAM) | 分割精度、召回率、F1分数、平均交并比（mIoU）、Dice系数 | 未提供具体信息 |
| 5933 | 2026-05-19 |
Latent diffusion-based image reconstruction for near-infrared spectral tomography
2026-May-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.583183
PMID:42145687
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研究论文 | 提出一种基于潜在扩散模型的图像重建算法（Diff-NIRST），用于解决近红外光谱断层成像中病态噪声敏感问题 | 首次将条件潜在扩散模型用于NIRST图像重建，结合图像自编码模块和条件信号编码器，提升重建质量与鲁棒性 | 仅基于仿真数据和一例临床病例验证，缺乏大规模临床测试 | 开发稳定抗噪的近红外光谱断层成像重建方法 | 近红外光谱成像中的含氧血红蛋白和水浓度图像重建 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 近红外光谱断层成像 | 潜在扩散模型 | 图像 | 100个仿真体模（含4-14mm病灶）、1例乳腺癌患者数据 | PyTorch | 潜在扩散模型 | 峰值信噪比, 对比度误差, 尺寸误差 | NA |
| 5934 | 2026-05-19 |
Depth-resolved phase velocity estimation in layered tissue based on an efficient additive attention network with surface acoustic wave - optical coherence elastography
2026-May-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.593027
PMID:42145698
|
研究论文 | 提出一种结合光学相干弹性成像与高效加性注意力网络的深度分辨相位速度估计方法，用于分层组织力学特性分析 | 首次将深度学习反演网络与复数信号谱分析相结合，实现无需频域转换的深度分辨相位速度估计，并采用加性注意力机制提升效率 | 在人体皮肤实验中误差标准差较大（0.114 m/s），算法对噪声和复杂组织结构的鲁棒性需进一步验证 | 开发一种高效、准确的深度分辨相位速度估计方法，以改进光学相干弹性成像在组织病变检测中的应用 | 均质琼脂体模、分层琼脂体模、人体皮肤组织 | 计算机视觉， 机器学习 | NA | 光学相干弹性成像， 表面声波 | 加性注意力网络 | 复数信号图像 | 琼脂体模与人体皮肤组织样本（具体数量未说明） | PyTorch | 加性注意力网络 | 平均绝对误差 | NA |
| 5935 | 2026-05-19 |
Which Method Best Predicts Postoperative Complications: Deep Learning, Machine Learning, or Conventional Logistic Regression?
2026-May, Annals of gastroenterological surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/ags3.70145
PMID:42146812
|
review | 比较逻辑回归、机器学习和深度学习在胃肠外科手术后并发症预测中的表现 | 系统比较了传统逻辑回归、机器学习和深度学习在术后并发症预测中的优劣，特别强调了深度学习中图像和时间序列数据的优势及其在表格数据上的不足 | 深度学习模型的“黑箱”性质限制了其可解释性，且在表格临床数据集（如NCD）上表现不如某些机器学习方法 | 评估不同预测模型（逻辑回归、机器学习、深度学习）在胃肠外科手术后并发症预测中的有效性 | 胃肠外科手术后并发症预测模型 | machine learning | 术后并发症 | NA | 逻辑回归，机器学习（随机森林、梯度提升），深度学习 | 表格数据，图像数据，时间序列数据 | NA | NA | NA | 预测准确性 | NA |
| 5936 | 2026-05-19 |
Further Detail Concerning the Deep Learning Model for Mortality After Total Gastrectomy
2026-May, Annals of gastroenterological surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/ags3.70155
PMID:42146815
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5937 | 2026-05-19 |
Response to 'Further Detail Concerning the Deep Learning Model for Mortality After Total Gastrectomy'
2026-May, Annals of gastroenterological surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/ags3.70199
PMID:42146826
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5938 | 2026-05-19 |
Educational Impact of Artificial Intelligence-Navigation Surgery on Anatomical Landmark Recognition in Medical Students
2026-May, Annals of gastroenterological surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/ags3.70149
PMID:42146836
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研究论文 | 评估人工智能导航手术在腹腔镜胆囊切除术中对医学生解剖标志识别能力的教育影响 | 首次将基于深度学习的实时AI导航系统应用于医学生手术教育，并定量评估其对解剖标志识别的学习效果 | AI学习组在理解外科医生视角和意图方面与自我学习组无显著差异 | 评估AI导航手术在提高医学生解剖标志识别能力方面的教育潜力，以减轻教师负担 | 30名五年级医学生，分为外科医生指导组、自我学习组和AI学习组 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习分割模型 | 图像 | 30名医学生 | PyTorch | HyperSeg | Dice系数 | NA |
| 5939 | 2026-05-19 |
Automated assessment of right ventricular systolic function from coronary angiograms with video-based artificial intelligence algorithms: development, validation, comparison against humans, and prospective deployment
2026-May, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztag059
PMID:42146868
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research paper | 开发并验证了DeepRV，一种从常规冠脉造影视频中预测右心室收缩功能的深度学习模型，并在前瞻性部署中评估其性能 | 首次从常规冠脉造影视频中自动评估右心室收缩功能，并实现实时推理与开放权重可用性 | NA | 开发并验证基于视频的深度学习模型DeepRV，用于从常规冠脉造影中自动评估右心室收缩功能 | 来自蒙特利尔心脏研究所和加州大学旧金山分校的冠脉造影研究，以及STEMI患者的前瞻性数据 | computer vision | cardiovascular disease | 冠脉造影 | 视频深度学习神经网络 | 视频 | 8053项冠脉造影研究来自6923名患者，外部验证2247项研究，前瞻性部署82例STEMI病例 | NA | DeepRV | AUROC, sensitivity, specificity, negative predictive value, accuracy | NA |
| 5940 | 2026-05-19 |
Impact of Pollution on Mental Health: A Systematic Review of Associations, Methodological Challenges, and Future Directions
2026-May, Health science reports
IF:2.1Q3
DOI:10.1002/hsr2.72514
PMID:42147472
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综述 | 系统综述环境污染对心理健康的影响，包括方法学挑战和未来方向 | 探讨人工智能在改善未来研究精度和效率中的潜在应用，并强调数据基础设施改进的前提作用 | 当前研究数据在时间范围和地理覆盖上的局限，以及大多数心理健康数据集的质量有限 | 评估各类污染（空气、噪声、化学污染物）对心理健康的影响，并识别研究中的方法学挑战 | 不同人群的心理健康结果 | 机器学习 | 心理健康疾病 | NA | NA | 文本 | 61项高质量研究 | NA | 时空模型、注意力机制、深度学习 | NA | NA |