深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 篇文献，本页显示第 921 - 940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 921 | 2026-03-23 |
Multimodal deep learning for inflammatory bowel disease: a new frontier in cellular and molecular biomarker discovery to clinical translation
2026-Mar-19, Journal of biological engineering
IF:5.7Q1
DOI:10.1186/s13036-026-00637-w
PMID:41857729
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 922 | 2026-03-23 |
Corrigendum to: A Comprehensive Review on Deep Learning Techniques in Alzheimer's Disease Diagnosis
2026-Mar-19, Current topics in medicinal chemistry
IF:2.9Q3
|
更正 | 对一篇关于阿尔茨海默病诊断中深度学习技术的综述文章进行了更正，以澄清原文中某些不清晰的短语和表达 | NA | NA | NA | NA | NA | 阿尔茨海默病 | NA | DBN | NA | NA | NA | DBN, RBM | NA | NA |
| 923 | 2026-03-23 |
Deep learning for Evaluation and Prediction of TecHnical Skills in robotic-assisted vaginal cuff closure (DEPTHS) study
2026-Mar-19, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2026.03.015
PMID:41864316
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研究论文 | 本研究旨在开发深度学习模型，通过分析机器人辅助阴道袖口闭合手术视频，预测技术错误和通用手术技能 | 首次将深度学习应用于机器人辅助阴道袖口闭合手术的技能评估与错误预测，结合了时间建模、少样本学习和多模态学习方法 | 样本量较小（40个视频），仅来自两个中心，需要更大规模的多中心数据集验证 | 开发人工智能驱动的质量监控和基于证据的认证系统，以支持微创妇科手术的教育与评估 | 机器人辅助全子宫切除术中的阴道袖口闭合手术视频 | 计算机视觉 | 妇科疾病 | 手术视频分析 | 深度学习模型 | 视频 | 40个视频（总计667分钟，1,201,654帧），来自11名外科医生（3名初学者、5名中级、3名专家） | NA | 时间建模模型、少样本学习模型、多模态学习模型 | 准确率、F1分数、相关系数（rs）、平均绝对误差（MAE） | NA |
| 924 | 2026-03-23 |
Interactive Deep Learning for Myocardial Scar Segmentation Using Cardiovascular Magnetic Resonance
2026-Mar-19, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102720
PMID:41864346
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研究论文 | 本研究开发了一种交互式深度学习系统，用于心血管磁共振图像中心肌瘢痕的自动分割与量化 | 结合提示引导分割和适应医学成像的视觉基础模型，并集成面向临床医生的实时交互界面，实现了人机协同的高效分割 | 研究仅基于348例慢性心肌梗死患者的数据，样本量相对有限，且未在更广泛的心血管疾病群体中进行验证 | 开发一种快速、准确且可重复的心肌瘢痕分割与量化方法，以改善临床工作流程 | 慢性心肌梗死患者的心血管磁共振晚期钆增强图像 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心血管磁共振，晚期钆增强成像 | 深度学习 | 图像 | 348例患者（244例训练，51例验证，53例测试） | NA | 视觉基础模型 | Dice相似系数，Hausdorff距离，一致性相关系数 | NA |
| 925 | 2026-03-23 |
Rapid and non-destructive detection of hollow defects in pecans by near-infrared spectroscopy combined with multimodal data fusion and deep learning
2026-Mar-17, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2026.127752
PMID:41863999
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研究论文 | 本研究提出了一种结合近红外光谱、多模态数据融合与深度学习的方法，用于无损检测山核桃的空心缺陷及其严重程度 | 首次将多模态数据融合（光谱特征与物理参数）与深度学习（CNN-MLP双流模型）结合，应用于山核桃空心缺陷的检测，显著提升了分类精度 | 未明确说明样本的具体来源、品种或环境条件对模型泛化能力的影响，且未讨论模型在实时或大规模工业应用中的可行性 | 开发一种快速、无损的山核桃空心缺陷检测方法，以提升山核桃质量评估的准确性和经济效益 | 山核桃（包括正常、空心缺陷及其不同严重程度的样本） | 机器学习 | NA | 近红外光谱（NIRS） | SVM, CNN, MLP | 光谱数据, 物理参数数据 | NA | NA | CNN-MLP双流模型 | 整体准确率 | NA |
| 926 | 2026-03-23 |
Molecular Dynamics Study on Deep Learning Potential of the (LiF-YF3)eut.-Y2O3 Molten Salt System
2026-Mar-16, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.5c08470
PMID:41838957
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研究论文 | 本研究通过Deep Potential Generator（DPGEN）机器学习工作流训练了(LiF-YF3)eut.-Y2O3熔盐体系的分子动力学势函数，并分析了系统内簇结构的动态演化 | 采用DPGEN机器学习工作流训练熔盐体系的分子动力学势函数，并系统分析了簇结构演化及离子配位行为 | NA | 研究(LiF-YF3)eut.-Y2O3熔盐体系的分子动力学行为及簇结构演化 | (LiF-YF3)eut.-Y2O3熔盐体系 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟, 机器学习 | 深度学习势函数 | 模拟数据 | NA | DPGEN | NA | 密度偏差 | NA |
| 927 | 2026-03-23 |
Mining user features with hyperbolic representations for diffusion prediction
2026-Mar-15, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.108855
PMID:41863897
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研究论文 | 提出一种名为Hyper-MUF的新型深度学习框架，利用双曲表示挖掘静态和动态用户特征以进行信息扩散预测 | 首次将双曲空间表示引入信息扩散预测，同时建模社交网络的层次结构特征和级联序列中的动态传播特征 | 未明确说明模型在跨平台或跨语言场景中的泛化能力，也未讨论计算复杂度与实时预测的平衡问题 | 改进信息扩散预测的准确性和可解释性，解决现有模型在捕捉社交网络层次结构和动态传播模式方面的不足 | 社交网络中的用户行为与信息传播过程 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 注意力机制, 池化机制 | 社交网络数据, 级联序列数据 | 四个真实数据集（未明确具体样本数量） | NA | Hyper-MUF（自定义架构） | 预测性能（未明确具体指标） | NA |
| 928 | 2026-03-23 |
Handling distribution shifts on dynamic graphs via causal invariance principles
2026-Mar-15, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.108854
PMID:41863898
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研究论文 | 本文提出了一种基于因果不变性原理的方法DCIP，用于处理动态图上的分布偏移问题 | 通过多特征提取模块探索隐式节点交互模式，结合傅里叶变换和Transformer的频率域因果解耦架构，以及虚拟干预正则化策略，以分离因果模式并增强其跨环境稳定性 | 未在摘要中明确说明 | 处理动态图上的分布偏移，提高图神经网络在现实场景中的泛化能力 | 动态图数据 | 机器学习 | NA | NA | 动态图神经网络 | 动态图数据 | 六个动态图数据集和四个分布偏移数据集 | NA | Transformer | NA | NA |
| 929 | 2026-03-23 |
Ethmoid sinus CBCT imaging as a biometric instrument: dataset creation for deep learning identification
2026-Mar-14, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2026.112796
PMID:41864172
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研究论文 | 本研究构建了一个标注的筛骨CBCT数据集，并评估了其在基于深度学习的性别分类中的效用 | 首次利用筛骨CBCT成像作为生物特征识别工具，并创建了专门的数据集用于深度学习身份识别 | 样本量相对有限（565例），年龄范围较广（6-74岁），可能影响模型泛化能力 | 开发基于筛骨CBCT成像的生物特征识别方法，用于法医放射学和深度学习研究 | 人类筛骨及其相关鼻窦的CBCT扫描图像 | 计算机视觉 | NA | 锥形束计算机断层扫描（CBCT） | CNN | 图像 | 565例CBCT扫描（312名男性，253名女性，年龄6-74岁） | NA | ResNet-50 | F1分数 | NA |
| 930 | 2026-03-23 |
Identifying Temporal Drivers for Microbial Community Assembly in Wastewater Treatment by Stochastic Physics-Informed Deep Learning Based on Limited-View and Sparsely Sampled Data
2026-Mar-12, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c11756
PMID:41816806
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研究论文 | 本研究提出了一种基于有限视图和稀疏采样数据的随机物理信息深度学习框架，用于识别废水处理中微生物群落组装的时间驱动因素 | 开发了结合广义Lotka-Volterra模型、随机微分方程和SDE积分器的SPI-DL框架，并提出了对数似然解耦方法与SHAP分析相结合的时间解析贡献度评估方法 | 基于有限视图和稀疏采样数据，可能影响模型的全面性和精度 | 识别废水处理中微生物群落组装的时间驱动因素，以支持精确过程控制和优化智能废水处理系统 | 废水处理中的微生物群落组装，特别是氨氧化细菌和亚硝酸盐氧化细菌的硝化菌群 | 机器学习 | NA | 随机物理信息深度学习，广义Lotka-Volterra模型，随机微分方程 | 深度学习 | 时间序列数据 | NA | NA | NA | 对数似然，SHAP分析，可表示性，可预测性，可泛化性 | NA |
| 931 | 2026-03-23 |
Computational Redesign of an Ancestral Xylose Isomerase: Tuning the Substrate Preference and Thermostability for Biomass Valorization
2026-Mar-12, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c17228
PMID:41817278
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研究论文 | 本文通过整合祖先序列重建与深度学习方法，重新设计了一种祖先木糖异构酶，以优化其底物偏好和热稳定性，用于生物质增值 | 结合祖先序列重建与深度学习来识别双底物活性酶，并通过半理性设计策略（如柔性盖设计和突变）同时提升催化活性和热稳定性 | NA | 优化木糖异构酶的底物偏好和热稳定性，以开发适用于生物质增值的实用生物催化剂 | 祖先木糖异构酶ASR285及其突变体 | 机器学习 | NA | 祖先序列重建, 深度学习 | NA | 序列数据 | NA | NA | NA | 催化活性倍数增加, 半衰期倍数增加, d-果糖产量倍数增加 | NA |
| 932 | 2026-03-23 |
PIBAdb: a public cohort of multimodal colonoscopy videos and images including polyps with histological information
2026-Mar-10, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109315
PMID:41863886
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研究论文 | 本文介绍了PIBAdb，一个包含结肠镜视频和图像的多模态公共数据集，用于结直肠息肉研究 | PIBAdb是最大且最完整的结直肠息肉多模态公共数据集之一，具有丰富的每个息肉元数据（组织学和PARIS/NICE分类）、包含NBI和WL图像，以及多个清洁度级别的非息肉图像 | 数据集仅基于单一医院（Hospital Universitario de Ourense）的数据，可能限制其泛化性 | 为结直肠息肉研究提供高质量的多模态公共数据集，支持深度学习模型的开发 | 结直肠息肉 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 结肠镜检查 | 深度学习模型 | 视频, 图像 | 1176个息肉，31,946张手动标注的息肉图像，14,124张非息肉图像，近7小时带息肉的标注视频段，超过4小时无息肉的标注视频段 | NA | NA | NA | NA |
| 933 | 2026-03-23 |
An Efficient Contrastive Deep Learning Model for Identifying Schizophrenia-Specific Neuroanatomical Variations
2026-Mar-07, Schizophrenia bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/schbul/sbaf261
PMID:41863375
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研究论文 | 本研究开发了一种名为DECODE-SZ的深度学习模型，用于识别精神分裂症特异性的神经解剖学变异 | 结合对比学习、3D卷积神经网络和变分自编码器，首次提出了一种能有效分离精神分裂症特异性神经解剖特征的模型 | 研究样本仅来自中国8个独立站点，可能限制了结果的普适性，且未考虑其他潜在混杂因素 | 探究精神分裂症特异性神经解剖学变异与临床症状之间的关系，以开发更可靠的生物标志物 | 精神分裂症患者和健康对照者的结构MRI数据 | 医学影像分析 | 精神分裂症 | 结构MRI | 3D CNN, VAE | 3D图像 | 641名精神分裂症患者和609名健康对照者，来自8个独立站点 | NA | DECODE-SZ（双编码器对比解码模型） | 与PANSS评分的关联性分析 | NA |
| 934 | 2026-03-23 |
Corrigendum to "Deep Learning for Lumbar Disc Herniation Diagnosis and Treatment Decision-Making Using Magnetic Resonance Imagings: A Retrospective Study" [World Neurosurgery, Volume 195, March 2025, 123728]
2026-Mar, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2026.124831
PMID:41713361
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 935 | 2026-03-23 |
Multi-scale structural similarity embedding search across entire proteomes
2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag058
PMID:41632625
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研究论文 | 本文提出了一种可扩展的蛋白质结构相似性搜索策略，利用蛋白质语言模型和深度神经网络将三维结构转换为固定长度向量，以实现高效的大规模比较 | 结合蛋白质语言模型和深度神经网络，将三维结构嵌入为向量，支持跨域、全长多肽链和多聚体组装的大规模相似性搜索，解决了传统对齐方法计算成本高的问题 | 模型主要针对单域结构训练，虽能泛化到更复杂结构，但可能在某些多域或非常规组装上存在局限性 | 开发一种可扩展且高效的三维生物分子结构相似性搜索方法，以应对AI/深度学习预测结构数量激增的挑战 | 实验确定的结构和AI/深度学习预测的计算结构模型，包括单域结构、全长多肽链和多聚体组装 | 计算生物学 | NA | 蛋白质语言模型，深度神经网络 | 深度神经网络 | 三维生物分子结构数据 | NA | NA | NA | TM-score | NA |
| 936 | 2026-03-23 |
IgPose: a generative data-augmented pipeline for robust immunoglobulin-antigen binding prediction
2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag076
PMID:41692975
|
研究论文 | 介绍IgPose，一个用于免疫球蛋白-抗原结合预测的生成式数据增强框架 | 通过构建合成诱饵数据库SIDD缓解数据稀缺，并集成等变图神经网络、ESM-2嵌入和门控循环单元来协同捕获几何和进化特征 | 未在摘要中明确说明 | 预测免疫球蛋白-抗原结合，以支持高通量抗体发现 | 免疫球蛋白-抗原复合物 | 机器学习 | NA | 生成式数据增强 | 图神经网络, 门控循环单元 | 结构数据, 序列嵌入 | NA | NA | 等变图神经网络, ESM-2, 门控循环单元 | DockQ分数 | NA |
| 937 | 2026-03-23 |
stDyer-image improves clustering analysis of spatially resolved transcriptomics and proteomics with morphological images
2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag071
PMID:41692960
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为stDyer-image的端到端深度学习框架，旨在利用形态学图像增强空间转录组学和蛋白质组学数据的聚类分析 | stDyer-image直接关联图像特征与聚类标签，而非仅用图像补充基因表达数据，灵感来源于病理学家仅凭形态学图像即可识别细胞类型或肿瘤区域的能力 | NA | 开发一种利用形态学图像提升空间转录组学和蛋白质组学数据聚类性能的方法 | 空间转录组学和蛋白质组学数据集及其对应的形态学图像 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学, 空间蛋白质组学 | 深度学习 | 图像, 基因表达数据, 蛋白质丰度数据 | NA | NA | NA | 聚类性能 | NA |
| 938 | 2026-03-23 |
Mamba6mA: a Mamba-based DNA N6-methyladenine site prediction model
2026-Feb-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag060
PMID:41645436
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研究论文 | 本文提出了一种基于Mamba状态空间模型的DNA N6-甲基腺嘌呤位点预测模型Mamba6mA | 设计了位置特异性线性层以替代传统卷积层，并构建了多尺度特征提取模块，有效提升了6mA位点预测的泛化能力 | 模型在11个物种数据集中的2个未取得最佳MCC，泛化能力仍需进一步验证 | 开发一种高效准确的DNA N6-甲基腺嘌呤位点预测方法 | DNA序列中的N6-甲基腺嘌呤修饰位点 | 机器学习 | 癌症 | SMRT测序, 甲基化DNA免疫沉淀 | 状态空间模型 | DNA序列数据 | 11个物种数据集 | NA | Mamba | MCC | NA |
| 939 | 2026-03-23 |
Predicting homologous recombination deficiency and treatment responses using a computed tomography-based foundation model: a preclinical study
2026-Feb-10, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01322-3
PMID:41667716
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研究论文 | 本研究利用基于CT的基础模型预测小鼠同源重组缺陷状态及对新型DNA交联剂的治疗反应 | 首次将基础模型应用于临床前CT图像，以克服动物研究中数据稀缺的挑战，并在HRD分类上显著优于传统放射组学和监督深度学习 | 研究主要基于小鼠模型，结果向人类临床应用的转化仍需进一步验证 | 预测同源重组缺陷状态及评估新型DNA靶向疗法的治疗反应 | 小鼠异种移植模型 | 数字病理学 | 癌症 | 微CT扫描 | 基础模型, 监督深度学习 | CT图像 | 307只小鼠 | NA | 基础模型 | AUC | NA |
| 940 | 2026-03-23 |
Research on epilepsy detection and recognition based on the combination of time frequency transform and deep learning model
2026, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0336764
PMID:41860927
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研究论文 | 本文研究了结合时频变换与深度学习模型来检测和识别癫痫脑电图信号的方法 | 比较了连续小波变换和短时傅里叶变换与三种神经网络模型的组合效果，并针对EEGNet和Shallow ConvNet模型引入了焦点损失、动态数据增强、早期停止机制以及SE注意力模块等优化设计 | NA | 提高癫痫脑电图信号的检测性能并解决其非平稳特性 | 癫痫脑电图信号 | 机器学习 | 癫痫 | 连续小波变换，短时傅里叶变换 | CNN | 脑电图信号 | NA | NA | EEGNet, AlexNet, Shallow ConvNet | 精度 | NA |