深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 49123 篇文献，本页显示第 9181 - 9200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9181 | 2026-05-19 |
Temporally-resolved deep learning reveals autism symptom-specific neural signatures during naturalistic social experiences
2026-Apr-22, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-9023571/v1
PMID:42078896
|
研究论文 | 开发了一种可解释的双流深度学习网络DualPathNet，用于识别自闭症在自然社交体验中的症状特异性神经信号 | 首次利用可解释AI在自然观影过程中同时捕捉稳定的特质模式和瞬态事件特异性神经反应，揭示了自闭症的动态上下文依赖性神经脆弱性而非静态损伤 | NA | 开发客观的自闭症神经生物学标记物，捕捉动态社会认知处理差异 | 555名儿童（274名自闭症患者，281名对照） | 机器学习 | 自闭症 | NA | 深度学习 | 影像 | 555名儿童（274名ASD，281名对照组） | NA | DualPathNet | 准确率 | NA |
| 9182 | 2026-05-19 |
Expanding P-NET, a multi-purpose biologically informed deep learning framework
2026-Apr-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.19.719454
PMID:42079220
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研究论文 | 提出了扩展版的P-NET，一个基于生物学通路的多用途深度学习框架 | 将生物通路信息整合到深度学习中，提升可解释性和预测性能 | 未明确讨论局限性 | 开发一个可解释且稳定的深度学习框架，用于计算生物学中的基因组和转录组预测任务 | 基因和通路信息 | 机器学习 | NA | NA | P-NET | 基因组和转录组数据 | NA | PyTorch | P-NET | NA | NA |
| 9183 | 2026-05-19 |
SIMBA: an agentic AI platform for single-molecule multidimensional imaging
2026-Apr-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.16.719005
PMID:42079268
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研究论文 | 介绍了一个名为SIMBA的智能单分子多维生物成像AI平台，用于统一单分子定位、光谱处理和深度学习去噪 | 首次将大语言模型智能体引入单分子多维成像分析，实现用户意图理解、分析流程编排和计算工具动态选择，以单一交互式框架统一传统分散的工作流 | NA | 开发一个统一的AI驱动平台，简化单分子多维成像的数据分析流程，降低使用门槛，提高可扩展性和可重复性 | 单分子荧光成像数据，包括空间定位、光谱信息和纳米尺度环境异质性 | 数字病理学、计算机视觉、机器学习 | NA | 超分辨率荧光显微镜、单分子光谱分析、深度学习 | 大语言模型（LLM）、监督学习模型 | 图像 | NA | PyTorch、TensorFlow | NA | NA | NA |
| 9184 | 2026-05-19 |
Multicenter Histology Image Integration and Multiscale Deep Learning Support Machine Learning-Enabled Pediatric Sarcoma Classification
2026-Apr-02, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-2275
PMID:41481196
|
研究论文 | 利用多中心组织学图像整合和多尺度深度学习，实现基于机器学习的儿童肉瘤分类 | 系统评估了多种卷积神经网络和视觉变换器架构作为特征提取器，并优化了输入参数如切片尺寸组合和分辨率，发现先进视觉变换器基础模型（UNI和CONCH）显著优于早期方法，且多尺度特征提升了分类精度 | NA | 开发一种基于深度学习的计算流水线，从数字化组织学切片中准确分类儿童肉瘤亚型 | 来自三个医疗中心和儿童肿瘤学组的867张全切片图像 | 数字病理学 | 儿童肉瘤 | NA | 卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT） | 组织学图像 | 867张全切片图像 | NA | UNI, CONCH, SAMPLER | AUC | 无需图形处理单元（GPU） |
| 9185 | 2026-05-19 |
Enhancing movie script creation through retrieval-augmented LLMs and stable diffusion scene modeling
2026-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45852-z
PMID:41922447
|
研究论文 | 利用RAG和Stable Diffusion增强电影剧本自动生成与场景建模 | 首次将检索增强生成与Stable Diffusion结合，实现从剧本到场景的端到端自动化生成，并比较了RAG与微调两种方法的有效性 | 剧本生成的质量仍受限于训练数据集的规模与多样性，场景可视化仅依赖CLIP评分衡量，缺乏人类专家评估 | 探索利用大语言模型和稳定扩散模型自动生成电影剧本及对应场景的可行性 | 电影剧本的自动生成与对应场景的可视化建模 | 自然语言处理, 计算机视觉 | NA | 检索增强生成, 稳定扩散模型 | 大语言模型, 扩散模型 | 文本, 图像 | 多个电影剧本数据集中训练的模型 | PyTorch | Gemini-Pro, GPT-2, Bloom, CompVis | 余弦相似度, 困惑度, CLIP分数 | NA |
| 9186 | 2026-05-19 |
ChunkyBERT: a novel technique for multiclass political bias detection in news media
2026-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-46646-z
PMID:41922711
|
研究论文 | 提出一种名为ChunkyBERT的新方法，利用BERT模型对新闻媒体中的多类政治偏见进行检测 | 通过将长政治文章分割成固定长度的片段，分别使用预训练BERT编码，再经由Transformer编码器和注意力池化机制聚合片段级嵌入，实现对完整文本的利用，无需手动生成特征 | 未明确提及局限性，但可能受限于分割长度选择和计算资源需求 | 提出一种可扩展的政治偏见检测方法，应用于新闻分类为左倾、中间派和右倾倾向 | 新闻媒体中的政治文章 | 自然语言处理 | NA | NA | BERT（双向编码器表示来自Transformers）、Transformer编码器 | 文本 | NA | PyTorch（假设，基于BERT常见实现） | BERT、Transformer编码器 | 准确率（86.22%）、AUC-ROC（0.96） | NA |
| 9187 | 2026-05-19 |
AI and the digital pathology revolution: clinical applications in cancer diagnosis and assessment
2026-Apr, Expert review of molecular diagnostics
IF:3.9Q1
DOI:10.1080/14737159.2026.2665801
PMID:42070246
|
综述 | 本文综述了人工智能与数字病理学在癌症诊断与评估中的临床应用 | 全面总结了从经典机器学习到深度学习模型（如卷积神经网络、Transformer和基础计算病理模型）的转变，以及多模态AI系统整合组织学图像与文本数据的涌现研究 | 未提供具体实验验证或定量分析结果 | 探讨数字病理学和人工智能如何改变癌症诊断与评估过程，并展望其未来在常规病理实践中的嵌入 | 数字病理学与人工智能技术在癌症诊断中的临床应用 | 数字病理学 | 癌症 | 数字病理学全切片成像 | 深度学习模型（卷积神经网络、Transformer、基础计算病理模型） | 图像（H&E染色组织切片） | NA | NA | 卷积神经网络、Transformer、基础计算病理模型 | NA | NA |
| 9188 | 2026-05-19 |
Artificial Intelligence in Low-Dose Computed Tomography Lung Cancer Screening: Clinical Integration, Validation, and Translational Challenges
2026-Apr, Cureus
DOI:10.7759/cureus.107050
PMID:42147591
|
综述 | 本文综述了人工智能在低剂量CT肺癌筛查中的临床应用、验证研究及转化挑战 | 系统总结了AI在LDCT筛查中从算法性能到临床整合与人类-AI协作的转化进展 | 外部验证不足、泛化性有限、可解释性差、工作流整合困难，且放射科医师信任度及人机交互影响实际应用 | 总结AI在LDCT肺癌筛查中的方法、临床验证及转化挑战 | LDCT筛查中应用的AI技术及其临床整合 | 机器学习 | 肺癌 | NA | 深度学习, 放射组学 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9189 | 2026-05-19 |
Morphology-guided deep learning for nanoparticle agglomeration diagnostic assays
2026-Mar-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45423-2
PMID:41917119
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9190 | 2026-05-19 |
Atlas of predicted protein complex structures across kingdoms
2026-Mar-25, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-70884-4
PMID:41882029
|
研究论文 | 利用AlphaFold2的ColabFold框架预测了110万个蛋白质-蛋白质相互作用结构，构建了跨物种的蛋白质复合物图谱 | 首次大规模跨物种预测蛋白质复合物结构，涵盖细菌、古菌、人类、小鼠、植物和人类-病毒对，并发现跨物种共享的蛋白质复合物结构 | 预测结构依赖计算机模型，实验验证仅针对特定病毒受体，覆盖范围有限 | 系统性地预测和解析跨物种蛋白质复合物的三维结构，揭示进化保守性和功能关系 | 蛋白质复合物的预测结构及蛋白质-蛋白质相互作用 | 机器学习 | NA | AlphaFold2, ColabFold | AlphaFold2 | 蛋白质序列 | 110万个蛋白质-蛋白质相互作用结构，覆盖细菌、古菌、人类、小鼠、植物和人类-病毒对 | ColabFold | AlphaFold2 | 高置信度结构分类标准 | NA |
| 9191 | 2026-05-19 |
Assessing the influence of kernel selection on chest computed tomography image quality across varying dose levels using TrueFidelity reconstruction
2026-Mar-13, Radiation protection dosimetry
IF:0.8Q4
DOI:10.1093/rpd/ncaf143
PMID:41821439
|
研究论文 | 评估不同剂量水平下使用不同重建核对胸部CT图像质量的影响 | 首次比较GE Healthcare的TrueFidelity DLIR软件中标准核与肺部核在全剂量和超低剂量胸部CT图像质量上的差异 | 样本量较小（仅25名患者），且对超低剂量协议无法得出可靠结论 | 评估全剂量和超低剂量胸部CT扫描中使用TrueFidelity标准核与肺部核重建的图像质量 | 25名接受胸部CT扫描的患者图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | CT | 深度学习图像重建（DLIR） | 图像 | 25名患者的胸部CT图像 | NA | TrueFidelity | 视觉分级特征（VGC）曲线下面积（AUCVGC） | NA |
| 9192 | 2026-05-19 |
From digital chest tomosynthesis to 3D CT
2026-Mar-13, Radiation protection dosimetry
IF:0.8Q4
DOI:10.1093/rpd/ncaf162
PMID:41821455
|
研究论文 | 提出一种从数字胸部断层合成到三维CT的高效深度学习重建方法 | 提出通过从投影数据的小块中重建矢状CT切片，显著降低内存需求，并采用体素分类（空气、软组织、骨）替代连续HU值预测 | 难以重建精细细节，尚不适合临床应用 | 开发一种低资源需求的断层合成体积成像重建方法 | 数字胸部断层合成投影图像及其对应的CT重建 | 计算机视觉 | NA | 数字胸部断层合成 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9193 | 2026-05-19 |
Improving visibility of small anatomical details on low and ultra-low dose computed tomography with artificial intelligence-based image reconstructions
2026-Mar-13, Radiation protection dosimetry
IF:0.8Q4
DOI:10.1093/rpd/ncaf171
PMID:41821465
|
研究论文 | 评估人工智能图像重建技术在低剂量和超低剂量CT扫描中提升小解剖结构可见性的效果 | 首次系统评估深度学习图像重建在极低辐射剂量下对胸部小解剖结构诊断质量的影响 | 基于体模和单一肺标本，未包含活体患者数据 | 比较不同CT图像重建技术在不同辐射剂量水平下对诊断图像质量的影响 | PBU-50人体模型和风干人肺标本 | 计算机视觉 | 肺部结节、纤维化、支气管周围病变 | CT扫描 | 深度学习图像重建 | 图像 | 一个PBU-50人体模型（小型成人）和一个风干人肺标本，六个剂量水平 | NA | DLIR-H, ASiR-V, FBP | 描述性统计、视觉分级特征分析 | NA |
| 9194 | 2026-03-02 |
Explainable deep learning and radiomics integration for differentiating insulinomas from NF-PNETs in EUS imaging
2026-Feb-28, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-026-03388-2
PMID:41764459
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9195 | 2026-05-19 |
An explainable deep learning framework for video violence detection using unsupervised keyframe selection and attention-based CNN
2026-Feb-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-40977-7
PMID:41748832
|
研究论文 | 提出一种可解释的注意力增强卷积神经网络框架，用于视频暴力检测，集成无监督关键帧选择、注意力驱动特征学习和Grad-CAM++可解释性 | 融合无监督关键帧选择、注意力机制和Grad-CAM++可解释性，在降低计算开销的同时提升时空特征判别能力和模型透明度 | 未明确讨论在极低光照、严重遮挡或高动态场景下的鲁棒性，且仅在五类基准数据集上验证，可能泛化到其他暴力场景需进一步测试 | 解决视频暴力检测中的数据冗余、透明度和泛化挑战，实现高效且可解释的实时检测系统 | 视频监控和在线平台中的暴力行为检测 | 计算机视觉 | NA | 无监督关键帧选择（基于相似性聚类）、注意力机制、Grad-CAM++ | CNN（卷积神经网络） | 视频 | 五个基准数据集（RLVS、Hockey Fight、Violent Flow、ShanghaiTech、UCF-Crime） | NA | 注意力增强CNN（具体架构未明确，可能基于常见CNN骨干如ResNet） | 准确率、F1分数、处理速度（FPS）、内存使用量 | NA |
| 9196 | 2026-05-19 |
Mathematical and Artificial Intelligence Techniques in Modern Drug Discovery: A Review
2026-02, Drug development research
IF:3.5Q2
DOI:10.1002/ddr.70212
PMID:41431184
|
综述 | 综述了数学和人工智能技术在药物发现中的应用 | 系统性地将数学框架与AI技术相结合，并分析了它们在药物开发各阶段的协同作用 | 未提供具体的实验验证或定量比较，分析主要基于现有文献 | 探讨数学建模与AI算法在药物开发中联合应用的潜力，以加速研发并降低风险 | 药物发现过程中的数学和AI技术 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理、迁移学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9197 | 2026-05-19 |
Imaging-Based Artificial Intelligence in Vascular and Interventional Radiology: A Narrative Review
2026-Jan-05, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01803-0
PMID:41491740
|
综述 | 本文探讨了人工智能在血管介入放射学中的应用，涵盖术前、术中和术后各阶段，并分析了不同成像模态和任务类型下的AI模型表现 | 系统性地综述了AI在血管介入放射学全流程中的应用，并特别关注了放射组学与机器学习结合在治疗反应预测和风险分层中的有效性 | 数据集规模有限、存在潜在偏倚以及模型可解释性不足 | 评估AI在血管介入放射学中的应用现状和潜力 | 血管介入放射学中的AI模型及其在解剖结构分割、检测、预测等任务中的表现 | 计算机视觉 | 主动脉夹层、腹主动脉瘤、血管狭窄 | NA | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | Dice相似系数、准确率、AUC | NA |
| 9198 | 2026-05-19 |
Deep Learning Model for Predicting Operative Mortality After Total Gastrectomy: Analysis of the Japanese National Clinical Database (NCD)
2026-Jan, Annals of gastroenterological surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/ags3.70067
PMID:41488848
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研究论文 | 利用日本国家临床数据库（NCD）大数据开发深度学习模型，预测全胃切除术后手术死亡率 | 首次基于日本国家级大规模数据库（NCD）构建深度学习模型，用于预测全胃切除术后死亡率，模型包含5217个变量，采用四层架构 | 模型准确性有待提高，需引入术后并发症相关变量或常规方法无法分析的新因素 | 开发术前风险分层工具，预测全胃切除术后手术死亡率 | 2018年1月至2019年12月在日本NCD注册的、年龄≥18岁、因胃癌接受全胃切除术的患者 | 机器学习 | 胃癌 | NA | 深度学习模型 | 结构化临床数据 | 14980例（11980例训练，3000例验证），事件发生率1.2% | TensorFlow, Keras | 四层神经网络 | C统计量 | NA |
| 9199 | 2026-05-19 |
Uterine cancer classification from CT images using convolutional feature extraction and transformer-based self-attention
2026, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2026.1781499
PMID:41822887
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研究论文 | 提出一种结合卷积特征提取与Transformer自注意力的混合深度学习框架，用于CT图像的子宫癌分类 | 将DenseNet121的局部特征提取与Transformer的全局自注意力机制相结合，首次应用于CT影像的子宫癌三分类任务 | 未提及 | 提高CT图像子宫癌分类的准确性和鲁棒性 | 子宫癌CT图像，包括正常、良性、恶性三类 | 计算机视觉 | 子宫癌 | CT成像 | 混合模型（CNN + Transformer） | 图像 | 未明确样本数量，数据集为KAUH子宫癌CT数据集 | NA | DenseNet121, Transformer | 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC | NA |
| 9200 | 2026-05-19 |
An integrated automated deep learning framework for annotating tumor-infiltrating lymphocytes in lung adenocarcinoma pathology
2026, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2026.1764743
PMID:41918941
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研究论文 | 开发了一个全自动深度学习管道，用于肺腺癌病理图像中肿瘤浸润淋巴细胞的精确注释 | 提出了一个集成自动化框架，结合OpenCV图像处理、U2-NetP肿瘤实质分割和YOLOv7淋巴细胞检测，实现了全切片图像中组织轮廓、肿瘤实质和淋巴细胞的全自动、高精度注释，解决了大规模标注数据瓶颈问题 | 基于YOLOv7的淋巴细胞检测F1得分和mAP偏低；可能需要进一步优化轻量级架构以平衡精度和计算效率；依赖单一癌症类型的外部验证 | 开发全自动管道以实现肺腺癌全切片图像中肿瘤浸润淋巴细胞的定量分析，解决监督学习方法的数据瓶颈 | 肺腺癌全切片图像中的肿瘤浸润淋巴细胞 | 计算病理学 | 肺腺癌 | 全切片图像分析 | YOLOv7, U2-NetP | 图像 | 超过20,000个标注单元，来自TCGA队列和内外独立验证队列 | PyTorch, OpenCV | U2-NetP, YOLOv7 | Dice系数, F1得分, mAP@0.5, 组内相关系数 | NA |