深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43632 篇文献，本页显示第 41 - 60 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 41 | 2026-04-29 |
Comparing YOLO and U-net deep learning algorithms in chronic wound image segmentation
2026-Mar-19, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02266-7
PMID:41857518
|
研究论文 | 比较YOLO与U-Net深度学习算法在慢性伤口图像分割中的性能 | 首次系统比较YOLOv8和YOLO11与基准U-Net模型在慢性伤口分割任务中的表现，并采用跨数据集验证方法确保模型鲁棒性 | 未提及具体局限性 | 评估并比较YOLOv8和YOLO11与U-Net在慢性伤口医学图像分割中的准确性、泛化能力和推理速度 | 慢性伤口图像 | 计算机视觉 | 慢性伤口 | NA | CNN | 图像 | 使用FUSeg和Wound Data两个数据库（具体样本量未说明） | NA | YOLOv8, YOLO11, U-Net | IoU, 精确率, 召回率, DSC | NA |
| 42 | 2026-04-29 |
PestDetectSim: an integrated approach for crop pest diagnosis using object detection and similarity-based image retrieval
2026-Mar-19, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-026-01520-x
PMID:41857639
|
研究论文 | 提出一种结合目标检测和基于相似性的图像检索的农作物害虫诊断集成框架PestDetectSim | 将YOLO v8目标检测与SE-Net增强的相似性图像检索相结合，输出检测结果和相似参考图像列表，支持用户交叉验证，提高了诊断可靠性和可解释性 | 未明确提及限制，但可能依赖于预定义害虫类别和图像检索质量 | 提升农作物害虫诊断的准确性和实用性，通过集成自动检测与用户辅助验证增强可靠性 | 农作物害虫图像 | 计算机视觉 | 作物害虫病害 | 目标检测、图像检索 | YOLO v8，SE-Net模块 | 图像 | 包含30种害虫物种的真实田间数据集 | NA | YOLO v8，Squeeze-and-Excitation (SE-Net) | 端到端诊断准确率98.82%，端到端推理时间约60毫秒/图像 | 资源受限设备，支持实时部署 |
| 43 | 2026-04-29 |
Mke-resnet: a lightweight and interpretable deep learning framework for efficient RNA m6A site identification
2026-Mar-19, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-026-06416-0
PMID:41857714
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 44 | 2026-04-29 |
Boundary sensitive-net-based lumbar vertebra segmentation and spondylolisthesis measurement
2026-Mar-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38522-7
PMID:41839918
|
研究论文 | 提出基于深度学习的边界敏感网络（BS-Net），用于腰椎分割与滑脱量化，在CT和MRI数据集上取得优异性能 | 集成多任务边缘处理模块和上下文双边融合模块增强椎体边缘特征提取，结合边缘损失函数与形态学后处理实现联合分割与量化 | 未明确说明局限性，但可能依赖大量标注数据及计算资源 | 实现腰椎自动分割与腰椎滑脱精准测量，提升临床诊断效率与准确性 | 腰椎CT影像和公开SPIDER MRI数据集中的椎体结构 | 计算机视觉, 数字病理学 | 腰椎滑脱 | CT扫描, MRI | CNN | 图像 | 379例患者的783张腰椎CT图像及公开SPIDER MRI数据集 | PyTorch | BS-Net (包含MEP模块和CBF模块) | MIoU, Dice系数, ICC | NA |
| 45 | 2026-04-29 |
ProSeg: multi-scale context fusion for high-precision prostate segmentation in MRI
2026-Mar-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-43589-3
PMID:41839937
|
研究论文 | 提出ProSeg深度学习框架，通过多尺度上下文融合实现前列腺MRI高精度分割 | 设计专门的ProSeg块，集成各向异性卷积用于周边带边界描绘和跨切片注意力机制用于中央腺体纹理建模 | 未提及 | 提升前列腺MRI分割的精度和鲁棒性，解决周边带边界不规则和中央腺体纹理均匀性不足的问题 | 前列腺MRI图像中的周边带和中央腺体区域 | 计算机视觉, 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI | 深度学习框架 | 图像 | Promise12和Promise158数据集 | NA | ProSeg块（包含各向异性卷积和跨切片注意力机制） | Dice系数 | NA |
| 46 | 2026-04-29 |
R3MV: a novel reliable system architecture for skin cancer classification using progressive heterogeneous multiblock model
2026-Mar-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-40522-6
PMID:41840099
|
研究论文 | 提出一种基于渐进式异质多块模型的皮肤癌分类可靠系统架构 | 提出R3MV三层决策融合系统和PHMBCNN渐进式学习CNN模型，通过多模型预测、特征融合分类和元分类器集成提升分类可靠性 | 仅使用两个公开数据集验证，未涉及更广泛临床场景的泛化性评估 | 提高皮肤癌分类系统的可靠性和准确性 | 皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | NA | CNN, GRU | 图像 | PAD_UFES_20和HAM10000两个数据集 | NA | R3MV, PHMBCNN, PHMBCNN-GRU | 分类准确率 | NA |
| 47 | 2026-03-16 |
Classification of health product defect reports by deep learning
2026-Mar-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-43961-3
PMID:41832296
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 48 | 2026-03-13 |
Design of miniprotein inhibitors targeting complement C9 to block membrane attack complex assembly
2026-Mar-12, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-70667-x
PMID:41813685
|
研究论文 | 本文利用基于深度学习的方法，从头设计靶向补体C9的微型蛋白抑制剂，以阻断膜攻击复合物的组装 | 首次应用深度学习进行蛋白质支架生成、序列设计和复合物结构预测，从头设计出特异性阻断可溶性补体C9膜插入的微型蛋白抑制剂，并通过部分扩散优化结合亲和力至700 pM | 未明确说明微型蛋白抑制剂在长期慢性疾病模型中的疗效或潜在免疫原性问题 | 开发新型治疗剂，通过阻断补体C9的膜插入来预防和治疗与异常补体激活相关的急慢性免疫疾病 | 补体C9蛋白及其膜插入过程 | 蛋白质设计 | 免疫疾病 | 深度学习、X射线晶体学、生化研究 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | 结合亲和力（pM）、溶血抑制效果 | NA |
| 49 | 2026-04-29 |
Artificial intelligence assisted multi-model pathological diagnosis of breast cancer based on multispectral autofluorescence images
2026-Mar-12, NPJ breast cancer
IF:6.5Q1
DOI:10.1038/s41523-026-00915-2
PMID:41820369
|
研究论文 | 提出一种基于多光谱自发荧光成像与优化深度学习架构的虚拟染色框架，实现乳腺癌无标记高保真H&E等效图像生成 | 通过引入显著性损失和全局特征一致性损失增强CycleGAN，利用非配对数据集无需像素级配准，实现多光谱自发荧光到H&E虚拟染色性能显著提升 | 未明确说明当前方法的计算瓶颈或对罕见亚型的适用性，且虚拟染色图像在部分诊断指标上仍有提升空间 | 开发快速、无破坏性的诊断级乳腺癌病理图像生成方法，用于临床诊断和机制研究 | 乳腺癌临床标本、小鼠模型、类器官共培养体系的多模态数据库 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 多光谱自发荧光成像 | GAN | 图像 | 包含临床标本、小鼠模型和类器官共培养样本（具体数量未明确） | PyTorch | CycleGAN | 临床评分、诊断指标统计差异 | NA |
| 50 | 2026-04-29 |
Critical evaluation of the theory and practice of feed-forward neural networks for genomic prediction
2026-03-04, G3 (Bethesda, Md.)
DOI:10.1093/g3journal/jkaf314
PMID:41442545
|
研究论文 | 对前馈神经网络在基因组预测中的理论和实践进行关键评估 | 提出预测问题分类法以避免模型比较中的混淆，并理论结合实证验证深度学习相对线性模型的三大声称优势 | 仅探索了少量可能的深度学习模型空间，未涵盖所有相关方面 | 评估深度学习在基因组预测中的理论和实践效果，并建议未来研究方向 | 玉米多环境试验数据集中的基因组、土壤、天气和管理输入与谷物产量的关系 | 机器学习 | NA | 基因组预测 | 前馈神经网络、再生核希尔伯特空间模型 | 基因组数据、土壤数据、天气数据、管理数据 | NA | NA | 前馈神经网络 | 预测精度 | NA |
| 51 | 2026-04-29 |
Deep learning analysis of the pathologic sequence in gastric biopsies from Helicobacter pylori-related intestinal metaplasia
2026-Mar-03, American journal of clinical pathology
IF:2.3Q2
DOI:10.1093/ajcp/aqaf146
PMID:41852252
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 52 | 2026-04-29 |
Computational discovery of high-temperature superconducting ternary hydrides via deep learning
2026-Mar, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwag030
PMID:41908304
|
研究论文 | 利用深度学习框架计算发现高温超导三元氢化物 | 首次将深度学习驱动的理论框架整合高通量晶体结构探索、物理约束筛选和超导临界温度精确预测，成功识别出129种新化合物及27种新结构原型 | NA | 通过深度学习有效解决高温超导三元氢化物在庞大化学和构型空间中的搜索难题 | 三元氢化物超导材料 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | 结构数据与物理约束 | 约3600万种三元氢化物结构；涵盖29种元素 | NA | NA | 超导临界温度预测；热力学稳定性评估 | NA |
| 53 | 2026-04-29 |
Threat discrimination of real-world social interactions in schizotypal traits
2026-Feb-17, Psychonomic bulletin & review
IF:3.2Q1
DOI:10.3758/s13423-025-02821-3
PMID:41703359
|
研究论文 | 研究精神分裂型特质个体在真实世界社交互动中的威胁辨别能力 | 利用深度学习模型重新渲染自然视频，操纵社交环境信息量，探索社交环境对威胁检测的影响 | 研究基于非临床样本，结果可能不直接适用于临床精神分裂症患者 | 探讨社交环境对精神分裂型特质个体威胁检测能力的影响 | 161名非临床样本，具有不同精神分裂型和自闭型特质水平 | 机器学习 | 精神分裂症谱系障碍 | 深度学习模型 | 深度学习模型 | 自然视频 | 161名非临床样本 | NA | NA | NA | NA |
| 54 | 2026-04-29 |
Vector-Based Comparison and Average Slope Can Refine Bioequivalence Claims: A Machine and Deep Learning Approach
2026-Feb, Biopharmaceutics & drug disposition
IF:1.7Q3
DOI:10.1002/bdd.70023
PMID:41684335
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研究论文 | 本研究探索了两种创新概念AS和VBC在生物等效性研究中的优势，结合机器学习和深度学习方法提高研究准确性及效率 | 创新性地将AS（平均斜率）与VBC（基于向量的比较）相结合，测量吸收率同时减少变异性，并首次应用机器学习和人工神经网络于生物等效性分析 | 未提及具体局限性 | 改善生物等效性研究的准确性和效率，简化研究流程并降低成本 | 生物等效性研究中的吸收率测量和临床终点分析 | 机器学习 | 无特定疾病 | NA | 人工神经网络 | 临床数据集 | 14个实际数据集 | NA | NA | 统计效力、变异性减少 | NA |
| 55 | 2026-04-29 |
Genomic prediction of feed efficiency in boars by deep learning
2026-01-07, G3 (Bethesda, Md.)
DOI:10.1093/g3journal/jkaf274
PMID:41239183
|
研究论文 | 利用深度学习对公猪饲料效率进行基因组预测，并与传统线性模型比较 | 首次将深度学习模型应用于公猪饲料效率的基因组预测，并评估了其对非加性遗传效应的捕捉能力 | 深度学习模型的计算成本显著增加，且捕捉的非加性方差并未显著提高预测能力 | 比较深度学习模型与线性模型在预测两个公猪群体饲料效率上的能力，并评估非加性遗传效应的影响 | 两个公猪群体（父系和母系）的饲料效率性状 | 机器学习 | NA | 基因组预测 | MLP, CNN | 基因组数据 | NA | NA | 多层感知器, 卷积神经网络 | 预测能力 | NA |
| 56 | 2026-04-29 |
Pretreatment CT Identification of Extranodal Extension in Laryngeal and Hypopharyngeal Cancers Using Deep Learning
2026-01, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.250332
PMID:41528225
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研究论文 | 开发并评估深度学习工具DeepENE在喉癌和下咽癌患者术前CT扫描中检测结外侵犯的诊断性能 | 首次构建深度学习工具DeepENE，在术前CT上自动识别病理结外侵犯，并在多中心数据上超越五位头颈癌专家表现 | 未提供具体局限性信息 | 开发一种深度学习工具用于术前CT检测喉癌和下咽癌患者的结外侵犯，提高诊断准确性 | 289例喉癌和下咽癌患者及1954个经病理确认的淋巴结 | 计算机视觉 | 喉癌、下咽癌 | CT成像 | 深度学习 | CT图像 | 289例患者和1954个淋巴结 | NA | DeepENE | AUC、敏感性、特异性 | NA |
| 57 | 2026-04-29 |
A Fully Automated 3D CT U-Net Framework for Segmentation and Measurement of the Masseter Muscle, Innovatively Incorporating a Self-Supervised Algorithm to Effectively Reduce Sample Size: A Validation Study in East Asian Populations
2026-01, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-025-05066-6
PMID:40858739
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研究论文 | 开发并评估一种基于U-Net的全自动3D CT框架，用于咬肌分割和体积测量，并创新性地引入自监督算法以减少所需样本量 | 创新性地引入自监督算法，显著减少了深度学习所需的样本量；在840名东亚健康志愿者中进行了验证，提供了基线数据 | 研究仅限于健康东亚人群，未涉及疾病状态或不同种族人群；未考虑咬肌分割和测量在其他成像模态上的适用性 | 开发并评估一种自动化的咬肌分割和体积测量方法，提供东亚人群的基线数据 | 840名健康的东亚志愿者（253名男性，587名女性），其中15例用于临床验证 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | U-Net | 3D CT图像 | 840例头颈CT阴性的健康个体，其中15例用于临床验证 | PyTorch | U-Net | 体积准确度、形态评分、运行时间、配对t检验、皮尔逊相关系数 | NA |
| 58 | 2026-04-29 |
Advancements in AI-based quantitative analysis of fundus tessellation and its application in myopia research
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1786949
PMID:41907242
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综述 | 该文章综述了基于人工智能的眼底豹纹状改变定量分析技术及其在近视研究中的应用 | 首次系统整合了人工智能辅助的眼底豹纹状改变定量评估方法及其与近视临床参数的关联 | NA | 探讨人工智能驱动的眼底豹纹状改变量化分析在近视研究中的方法学进展和临床应用潜力 | 眼底豹纹状改变及其密度量化指标 | 计算机视觉 | 近视 | NA | 深度学习 | 图像 | 多个队列研究 | NA | NA | NA | NA |
| 59 | 2026-04-29 |
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 | 评估并优化基于基础模型的自动化管道，用于DIEAP皮瓣手术中穿支血管的分割与定量分析 | 提出了一种新型端到端模型驱动管道，结合计算机视觉算法提取解剖先验、生成血管中心线，并利用这些空间提示指导深度学习分割模型，创新性地使用连通性感知复合损失（含骨骼召回损失）微调nnInteractive模型，显著提升分割性能 | 测试集仅包含九名患者，样本量较小；零样本基线性能较低（DSC 0.174），且最终DSC仅提升至0.265，仍有较大改进空间 | 评估、微调和验证用于穿支血管分割与定量分析的自动化端到端模型驱动管道，以提高术前规划效率和一致性 | CT血管造影（CTA）图像中的穿支血管 | 计算机视觉 | 乳腺癌（乳房重建） | CT血管造影（CTA） | 深度学习分割模型（基础模型：SAM 2, MedSAM-2, nnInteractive） | 图像（CTA影像） | 9名患者的CTA数据 | NA | nnInteractive, SAM 2, MedSAM-2 | Dice相似系数（DSC） | NA |
| 60 | 2026-04-29 |
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 | 采用改进鲸鱼优化算法与卷积Kolmogorov-Arnold网络进行糖尿病视网膜病变严重程度检测 | 结合ShuffleNet V2与视觉Transformer注意力机制进行特征提取，利用改进鲸鱼优化算法微调模型，并使用卷积Kolmogorov-Arnold网络进行分类 | 模型在独立数据集上的泛化性能及计算资源需求需进一步验证 | 基于深度学习技术自动检测糖尿病视网膜病变的严重程度 | 糖尿病视网膜病变患者的眼底图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | NA | CNN, Transformer | 图像 | EyePACS数据集（用于训练）和Messidor-2数据集（用于泛化测试） | NA | ShuffleNet V2, Vision Transformer, 卷积Kolmogorov-Arnold网络 | 准确率 | 最小处理资源 |