深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 46099 篇文献，本页显示第 7781 - 7800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7781 | 2026-03-06 |
Enhancing Estimation of Fine Particulate Matter Chemical Composition across North America by Including Geophysical A Priori Information in Deep Learning with Uncertainty Quantification
2026-Feb-13, ACS ES&T air
DOI:10.1021/acsestair.5c00251
PMID:41709986
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研究论文 | 本研究通过结合地球物理先验信息开发深度学习模型，提升了北美地区细颗粒物化学组成的估计精度，并进行了不确定性量化 | 引入地球物理先验信息（如化学传输模型数据）到CNN中，显著提高了模型在偏远地区的性能；提出了BLISCO空间交叉验证方法，以更准确地评估模型外推能力和不确定性 | 传统空间交叉验证可能因地面监测站的空间自相关性而高估性能并低估不确定性；海盐成分的估计性能相对较低（R²=0.37） | 改进北美地区细颗粒物总质量浓度及其化学组成的估计，以支持环境管理和健康影响研究 | 北美地区的细颗粒物（PM）及其化学成分（硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物、黑碳、粉尘、海盐） | 机器学习 | NA | 卫星遥感、模拟数据和监测站数据整合 | CNN | 多源地球物理数据（卫星、模拟、监测） | 2000年至2023年间的月度数据，覆盖北美地区 | NA | 卷积神经网络 | R²（决定系数） | NA |
| 7782 | 2026-03-06 |
Deep learning-based non-invasive profiling of tumor transcriptomes from cell-free DNA for precision oncology
2026-Feb-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.10.705188
PMID:41726945
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研究论文 | 本文介绍了Triton和Proteus，一种基于深度学习的非侵入性方法，用于从cfDNA中预测肿瘤转录组，以支持精准肿瘤学应用 | 开发了Triton用于cfDNA的片段组学和核小体分析，以及Proteus多模态深度学习框架，能够在标准深度全基因组测序下预测单基因表达，实现转录组范围的分析 | 未明确说明模型在更广泛癌症类型或更大样本中的泛化能力，以及临床验证的深度 | 开发非侵入性工具，从cfDNA中预测肿瘤转录组，用于精准肿瘤学，如癌症监测和治疗指导 | 细胞游离DNA（cfDNA），特别是循环肿瘤DNA（ctDNA），来自患者来源异种移植（PDX）和四个患者队列 | 机器学习 | 癌症 | 全基因组测序（WGS），RNA-Seq | 深度学习 | DNA测序数据 | 涉及患者来源异种移植（PDX）和四个患者队列的cfDNA样本，具体数量未明确 | NA | 多模态深度学习框架（Proteus） | 准确性，基因通路富集分数预测准确性 | NA |
| 7783 | 2026-02-12 |
Development and validation of a deep learning model for identifying high-quality laryngoscopic images
2026-Feb-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38252-w
PMID:41667718
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7784 | 2026-03-06 |
Deep learning enabled pseudonymization for preserving data privacy of financial identifiers in public documents in India
2026-Feb-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-39309-6
PMID:41667731
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研究论文 | 本文提出了一种基于全卷积神经网络的伪匿名化框架，用于保护印度公共文档中手写签名的数据隐私 | 首次针对公开文档中的手写签名提出伪匿名化方法，采用集成可微分输出解码的SuperPoint架构，在保护敏感数据的同时保持文档可用性 | 研究仅针对印度PAN卡文档，未涉及其他类型政府文档或不同国家的应用场景 | 开发一种保护公共文档中手写签名隐私的伪匿名化技术，支持可追溯的身份保护 | 印度政府颁发的永久账户号码（PAN）卡中的手写签名 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 500多张真实世界PAN卡 | NA | SuperPoint | 精确率, 召回率, SSIM, 运行时间效率, 空间开销 | NA |
| 7785 | 2026-02-12 |
Integrating deep learning with physics based modeling enables high precision antibody antigen interface prediction
2026-Feb-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-39466-8
PMID:41667775
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7786 | 2026-03-06 |
Ninja optimization algorithm based ultra wideband antenna electromagnetic band gap modeling via a generative adversarial network
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-39068-4
PMID:41656364
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研究论文 | 本文提出了一种集成生成对抗网络与忍者优化算法的智能预测框架，用于精确建模和预测超宽带天线电磁带隙结构的电磁性能 | 将对抗性学习与基于忍者优化算法的优化相结合，以提高天线-电磁带隙系统代理建模的准确性和鲁棒性 | NA | 为超宽带天线电磁带隙结构的设计和优化建立高效、可扩展、高精度的建模途径 | 超宽带天线电磁带隙结构 | 机器学习 | NA | NA | GAN, LSTM, GRU, RNN, ANN | NA | NA | NA | GAN, LSTM, GRU, RNN, ANN | 均方误差, 均方根误差, 决定系数 | NA |
| 7787 | 2026-02-11 |
Non-local attention enhanced deep learning for robust cyberattack detection in industrial IoT-based SCADA systems
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37146-1
PMID:41663554
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7788 | 2026-02-11 |
Evaluation of deep learning models for segmentation of hippocampus volumes from MRI images in Alzheimer's disease
2026-Feb-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38220-4
PMID:41663727
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7789 | 2026-03-06 |
Plasmonic artificial inspector for herbal medicines via surface-enhanced Raman spectroscopy and deep learning
2026-Feb-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38497-5
PMID:41644682
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）和深度学习（DL）的等离子体人工草药检查器，用于草药的安全监测 | 通过SERS与DL的协同集成，实现了对35种外观相似或同属草药的高准确度（约95%）自动化区分，为传统感官检查提供了高效可靠的辅助方法 | 未明确提及样本量的具体限制、模型泛化能力或在实际应用环境中的验证情况 | 开发一种高效可靠的草药安全监测辅助工具，以替代或补充传统劳动密集型的感官检查 | 草药样本，特别是外观相似或属于同一属的35种不同草药物种 | 机器学习 | NA | 表面增强拉曼光谱（SERS） | 深度学习模型 | 光谱数据（SERS光谱） | 涉及35种草药物种，但未提供具体样本数量 | NA | NA | 准确度 | NA |
| 7790 | 2026-03-06 |
Data-efficient learning for accurate identification of MAPK1 inhibitors using an active meta-deep learning framework
2026-Feb-03, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-026-01159-9
PMID:41634737
|
研究论文 | 本研究提出了一种数据高效的活动元深度学习框架，用于预测MAPK1抑制剂，以解决药物发现中实验数据有限的问题 | 结合主动学习与一个由四种深度学习架构组成的元模型，显著提升了在有限训练数据下的预测性能 | NA | 开发一种数据高效的框架，用于准确识别MAPK1抑制剂，以加速癌症相关药物发现 | MAPK1抑制剂分子 | 机器学习 | 癌症 | 分子对接 | CNN, 注意力机制, GCN, GNN-注意力 | 分子描述符, 图表示 | NA | NA | 卷积神经网络, 注意力机制, 图卷积网络, 图神经网络-注意力 | AUPRC, MCC, 平衡准确度 | NA |
| 7791 | 2026-03-06 |
Predicting Traumatic Brain Injury Post-Trauma Using Temporal Attention on Sleep-Wake Data
2026-Feb, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3592009
PMID:40705576
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析创伤后7天内的睡眠/觉醒数据，以预测创伤性脑损伤 | 首次将时间注意力机制应用于创伤后睡眠/觉醒数据，并确定了创伤后7天为识别TBI的最佳时间窗口 | 模型特异性较低（7天数据仅25%），样本量虽大但仅限于急诊科患者 | 探索睡眠/觉醒行为作为创伤性脑损伤生物标志物的潜力，并确定最佳监测时间窗口 | 2000多名急诊科患者（包括GFAP生物标志物确诊的TBI阳性与阴性病例） | 机器学习 | 创伤性脑损伤 | 睡眠/觉醒行为监测，血液生物标志物检测（GFAP） | 深度学习模型（含时间注意力机制） | 时间序列数据（每日纵向睡眠/觉醒记录） | 超过2000名急诊科患者 | 未明确说明 | 未明确说明具体架构，但包含时间注意力机制 | 灵敏度，特异性，F1分数 | NA |
| 7792 | 2026-03-06 |
Diagnostic performance of deep learning for predicting glioma isocitrate dehydrogenase and 1p/19q co-deletion in MRI: a systematic review and meta-analysis
2026-Feb, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11898-2
PMID:40817944
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了基于深度学习的影像组学模型利用MRI序列无创预测胶质瘤患者IDH突变和1p/19q共缺失状态的诊断性能，并识别了影响准确性和泛化性的方法学因素 | 首次对基于深度学习的MRI影像组学模型在预测胶质瘤IDH突变和1p/19q共缺失状态方面的诊断性能进行了全面的系统综述和荟萃分析，并识别了肿瘤分割方法和深度学习在影像组学流程中的整合程度是研究间异质性的重要来源 | 研究纳入的文献存在异质性，临床转化仍需多中心数据协调、标准化自动分割、广泛的外部验证和前瞻性临床验证等关键步骤 | 评估基于深度学习的影像组学模型在胶质瘤分子分类中的诊断性能，并探讨影响其准确性的方法学因素 | 胶质瘤患者的MRI影像数据 | 数字病理学 | 胶质瘤 | MRI | 深度学习模型 | 医学影像（MRI） | 来自1517篇独特出版物，其中104篇用于定性综合，72篇用于荟萃分析 | NA | NA | 敏感性, 特异性 | NA |
| 7793 | 2026-03-06 |
Deep learning-based radiomics does not improve residual cancer burden prediction post-chemotherapy in LIMA breast MRI trial
2026-Feb, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11801-z
PMID:40770139
|
研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的放射组学在预测局部晚期乳腺癌新辅助化疗后残留癌症负担方面的附加价值，并与标准预测因子（肿瘤体积和亚型）进行比较 | 首次在LIMA试验中比较了三种深度学习网络（nnU-Net、Attention U-net和向量量化编码器-解码器）提取的深度放射组学特征与肿瘤体积和亚型在预测残留癌症负担方面的性能 | 研究为回顾性设计，样本量有限（训练集105例，测试集41例），且未观察到深度学习模型与标准预测因子之间存在统计学显著差异 | 评估深度放射组学在预测乳腺癌新辅助化疗后残留癌症负担方面的潜在附加价值 | 局部晚期乳腺癌患者在新辅助化疗后但手术前的MRI影像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | DCE-MRI（动态对比增强磁共振成像） | CNN | 医学影像（MRI） | 训练集105例（单机构），测试集41例（三机构外部验证） | PyTorch | nnU-Net, Attention U-net, 向量量化编码器-解码器 | AUC（曲线下面积）, Spearman相关系数 | NA |
| 7794 | 2026-03-06 |
Scanner-integrated reconstruction versus post-processing deep learning for low-count 18F-FDG PET/CT: a comparative clinical evaluation
2026-Jan-31, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-026-00841-z
PMID:41619102
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研究论文 | 本研究比较了两种用于低计数18F-FDG PET/CT的深度学习方法：扫描仪集成的重建级方法（DPR）和图像域后处理增强方法（POST），评估了它们在图像质量、病灶检测和扫描时间减少方面的表现 | 首次在临床环境中直接比较了扫描仪集成重建与后处理深度学习两种低计数PET/CT方法的性能，并预设了非劣效性边界进行定量评估 | 研究样本量有限（67例患者），且仅针对18F-FDG PET/CT，未涵盖其他示踪剂或更广泛的临床场景 | 评估和比较两种深度学习方法在低计数PET/CT中的图像质量和诊断性能，以实现扫描时间减少 | 67例接受全身18F-FDG PET/CT检查的患者 | 医学影像分析 | 癌症（未特指具体类型） | 18F-FDG PET/CT成像，有序子集期望最大化（OSEM）重建 | 深度学习 | PET/CT图像 | 67例患者 | NA | 深度渐进重建（DPR），RaDynPET（POST） | Likert量表评分，信噪比（SNR），肿瘤背景比（TBR），对比噪声比（CNR），Lin一致性相关系数（CCC），Bland-Altman分析 | NA |
| 7795 | 2026-03-06 |
Systematic evaluation of mitochondrial morphology regulators for amelioration of neuronal α-synucleinopathy
2026-Jan-27, NPJ Parkinson's disease
DOI:10.1038/s41531-026-01277-z
PMID:41593075
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研究论文 | 本研究系统评估了线粒体形态调节因子在神经元α-突触核蛋白病模型中的治疗潜力，并利用深度学习工具MitoVis进行快速分析 | 首次在α-突触核蛋白病模型中系统比较线粒体融合/分裂关键调节因子，并开发基于深度学习的线粒体图像分析工具MitoVis实现区室特异性形态分析 | 研究仅针对α-突触核蛋白病模型，未验证其他神经退行性疾病；干预效果可能受模型特异性限制 | 评估线粒体形态调节因子作为神经退行性疾病治疗靶点的潜力 | 神经元线粒体（树突与轴突区室） | 数字病理学 | 帕金森病 | 深度学习图像分析 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7796 | 2026-01-30 |
Deep Learning-Based Instance-Level Segmentation of Kidney and Liver Cysts in Computed Tomography Images of Patients Affected by Polycystic Kidney Disease
2026-Jan-01, Kidney360
IF:3.2Q1
DOI:10.34067/KID.0000000924
PMID:40811034
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7797 | 2026-03-06 |
Predicting Stereotactic Body Radiation Therapy Response Using an AI-Based Tumor Vessel Biomarker
2026 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338261428377
PMID:41761492
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的成像生物标志物Vessel Risk Score（VRS），用于从增强CT扫描中量化肿瘤血管异常，以预测非小细胞肺癌患者对立体定向放射治疗的反应和预后 | 开发了一种新的AI驱动的肿瘤血管生物标志物VRS，能够非侵入性地量化血管异常，相比传统的血管密度指标，能更准确地预测放疗反应和预后 | 研究主要基于非小细胞肺癌患者，且样本量有限（训练集126例，外部验证集128例），需要进一步在其他癌症类型和大规模队列中验证其普适性 | 预测非小细胞肺癌患者对立体定向放射治疗（SBRT）的反应和预后 | 非小细胞肺癌（NSCLC）患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 对比增强CT扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 训练集：126例NSCLC患者（接受大分割放疗）；外部验证集：128例早期NSCLC患者（接受SBRT） | NA | NA | VRS值（置信区间），PFS（无进展生存期），Cox多变量分析p值 | NA |
| 7798 | 2026-03-06 |
Multi-view deep learning of highly multiplexed imaging data improves association of cell states with clinical outcomes
2026, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbag010
PMID:41782683
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研究论文 | 本文提出了一种多模态变分自编码器方法，用于从高度多重成像数据中整合细胞的多个视图，以改善细胞状态与临床结果的关联 | 首次探索了多模态变分自编码器在整合高度多重成像数据中细胞的多个视图（包括平均表达、形态学、亚细胞蛋白共定位和空间细胞上下文）方面的能力，并展示了整合后的潜在空间与患者特异性临床结果更强的关联性 | 未明确说明模型在处理大规模数据集时的计算效率或可扩展性限制 | 研究多模态深度学习模型在整合高度多重成像数据中细胞的多视图信息方面的能力，以改善细胞状态与临床结果的关联 | 从高度多重成像数据中量化的单个细胞，包括其平均表达、形态学、亚细胞蛋白共定位和空间细胞上下文 | 数字病理学 | NA | 高度多重成像 | 变分自编码器 | 图像 | NA | Python | 变分自编码器 | NA | NA |
| 7799 | 2026-03-06 |
Performance evaluation of deep learning models for overbite classification on cephalometric radiographs
2026, European oral research
IF:0.9Q3
DOI:10.26650/eor.20251689033
PMID:41782781
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研究论文 | 本研究评估并比较了不同深度学习算法在基于侧位头颅X光片对覆合进行分类的效果 | 首次系统评估了包括ResNet101、DenseNet201、EfficientNetV2-B0、ConvNetBase、EfficientNet-B0及混合模型在内的六种深度学习模型在头颅X光片覆合分类任务上的性能，并利用Grad-CAM可视化技术解释模型决策过程 | 研究样本量相对有限（1062名患者），且仅基于侧位头颅X光片，未考虑其他影像或临床数据 | 评估深度学习模型在头颅X光片覆合分类中的有效性和可靠性 | 1062名患者的侧位头颅X光片 | 计算机视觉 | 口腔正畸 | 侧位头颅X光摄影 | CNN | 图像 | 1062名患者的侧位头颅X光片 | NA | ResNet101, DenseNet201, EfficientNetV2-B0, ConvNetBase, EfficientNet-B0, Hybrid Model | F1分数, 准确率, 精确率, 召回率, 平均绝对误差, Cohen's Kappa系数, AUC-ROC | NA |
| 7800 | 2026-03-06 |
Leveraging Artificial Intelligence to Advance Bioinformatics in Africa: Opportunities, Challenges, and Ethical Considerations in Combating Antimicrobial Resistance
2026, Bioinformatics and biology insights
IF:2.3Q3
DOI:10.1177/11779322261427123
PMID:41782801
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综述 | 本文探讨了人工智能与生物信息学在非洲协同应用以应对抗菌素耐药性的机遇、挑战与伦理考量 | 系统性地阐述了AI（特别是ML、DL及LLMs）在非洲AMR基因组数据分析、耐药性预测与传播建模中的创新应用潜力，并提出了针对非洲情境的三大优先行动 | 非洲地区存在基础设施不足、数据共享壁垒、伦理规范缺失等挑战，可能限制AI技术的实际部署与效果 | 推动人工智能与生物信息学在非洲的整合，以提升抗菌素耐药性的监测、预测与防控能力 | 非洲地区的抗菌素耐药性感染及相关病原体基因组数据 | 生物信息学 | 感染性疾病（抗菌素耐药性） | 全基因组测序 | 机器学习, 深度学习, 大语言模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 支持向量机 | NA | NA |