深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 49152 篇文献，本页显示第 10221 - 10240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10221 | 2026-05-01 |
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 | 提出了R3MV三层次决策融合系统，使用渐进式异构多块模型提高皮肤癌分类的可靠性 | 创新地提出了R3MV三层次决策融合系统，结合个体CNN预测、特征融合分类架构和元分类器，通过多数投票增强可靠性，并采用渐进式学习策略提升分类准确率 | 未提及明确局限，但单一模型预测的不可靠性及数据集变异的影响仍需进一步探讨 | 提高皮肤癌分类的准确性和可靠性，解决单一模型预测不可靠的问题 | 皮肤病变图像分类 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习 | CNN, GRU | 图像 | 两个数据集：PAD_UFES_20和HAM10000，具体样本数量未提及 | NA | PHMBCNN, PHMBCNN-GRU | 准确率 | NA |
| 10222 | 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 |
| 10223 | 2026-05-01 |
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
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研究论文 | 利用深度学习设计靶向补体C9的微型蛋白抑制剂以阻断膜攻击复合物形成 | 首次通过深度学习方法从头设计针对补体C9的微型蛋白抑制剂，并用部分扩散优化亲和力至700 pM，在体内溶血抑制中表现优于上市药物依库珠单抗 | 当前补体C9的膜插入机制研究有限，且其宽平极性界面给理性设计带来挑战 | 开发新型微型蛋白抑制剂以阻断膜攻击复合物异常形成，为相关免疫疾病提供治疗策略 | 补体C9蛋白及其膜插入过程 | 机器学习 | 免疫疾病 | 蛋白质从头设计 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | 亲和力、结合特异性、体内溶血抑制效果 | NA |
| 10224 | 2026-05-01 |
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框架的无标记虚拟染色技术，用于生成乳腺癌病理诊断级图像 | 通过改进CycleGAN并引入显著性损失和全局特征一致性损失，显著提升多光谱自发荧光成像到H&E虚拟染色的性能，且无需像素级配准；结合临床标本、小鼠模型和类器官共培养的多模态数据库 | 尚未提及在更大规模临床试验中的验证，以及在不同批次或设备间的泛化能力 | 实现快速、无损的乳腺癌病理诊断级图像生成，用于临床诊断和机制研究 | 临床乳腺癌标本、小鼠模型、类器官共培养样本 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 多光谱自发荧光成像 | 生成对抗网络 (GAN) | 图像 | 包含临床标本、小鼠模型、类器官共培养样本的多模态数据集 | PyTorch | CycleGAN | 准确率、精确率、召回率、F1-score | NA |
| 10225 | 2026-05-01 |
Development and validation of a transformer-based deep learning model for predicting distant metastasis in non-small cell lung cancer using 18FDG PET/CT images
2026-Feb, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12094-025-04014-9
PMID:40779149
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研究论文 | 开发和验证一种结合CNN和ViT的混合深度学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者的远处转移 | 首次将CNN与视觉Transformer（ViT）架构结合应用于18F-FDG PET/CT图像预测非小细胞肺癌远处转移，并证明整合PET和CT特征的模型优于单一模态模型 | 回顾性研究、样本量有限（167例），需要更大规模的前瞻性研究验证 | 开发和验证基于深度学习的模型，利用PET/CT图像预测非小细胞肺癌远处转移 | 167例初诊未治疗的非小细胞肺癌患者的PET/CT图像 | 计算机视觉 | 非小细胞肺癌 | 18F-FDG PET/CT | CNN, ViT | 图像 | 167例患者的PET/CT图像 | NA | ResNet 50, ViT | AUC | NA |
| 10226 | 2026-05-01 |
Magnetic resonance imaging-based deep-learning radiomics score for survival prediction and risk stratification in pediatric hepatoblastoma receiving surgical resection
2026-Jan-28, World journal of radiology
IF:1.4Q3
DOI:10.4329/wjr.v18.i1.115503
PMID:41640707
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研究论文 | 开发基于磁共振成像的深度学习影像组学评分，用于接受手术切除的儿童肝母细胞瘤患者的生存预测和风险分层 | 提出深度学习影像组学评分结合临床-深度学习列线图模型，用于术前识别高风险患者以指导新辅助化疗，且评分能有效分层患者风险 | 样本量较小（106例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚；外部验证仅来自另一机构 | 评估基于深度学习的影像组学评分在早期肝母细胞瘤患者术后无事件生存预测中的性能 | 接受手术切除的儿童肝母细胞瘤患者 | 计算机视觉, 数字病理学 | 儿童肝母细胞瘤 | 磁共振成像 | CNN | 图像 | 106例（训练队列74例，测试队列32例） | NA | NA | 预后能力, 校准能力, 预测误差 | NA |
| 10227 | 2026-05-01 |
Changes in the Neighborhood Built Environment and Chronic Health Conditions in Washington, DC, in 2014-2019: Longitudinal Analysis
2025-Dec-10, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/74195
PMID:41370817
|
研究论文 | 利用谷歌街景图像和计算机视觉技术，分析华盛顿特区2014-2019年间邻里建成环境变化与慢性健康状况的关联 | 首次利用谷歌街景图像和计算机视觉进行纵向邻里建成环境变化分析，替代传统现场审计方法 | NA | 研究邻里建成环境纵向变化与人口统计变迁及健康结果之间的关系 | 华盛顿特区的邻里建成环境、人口统计特征和健康结果 | 计算机视觉 | 肥胖、糖尿病、高胆固醇、癌症 | 谷歌街景图像 | 卷积神经网络 | 图像 | 434,115张谷歌街景图像 | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 10228 | 2026-05-01 |
Leveraging multi-modal feature learning for predictions of antibody viscosity
2025-12, mAbs
IF:5.6Q1
DOI:10.1080/19420862.2025.2490788
PMID:40214197
|
研究论文 | 利用多模态特征学习预测抗体粘度，支持治疗性抗体的早期研发 | 整合序列、结构、理化性质及语言模型嵌入等多源数据，使模型能学习分子模拟的物理化学规则和预训练深度学习模型捕获的蛋白质进化模式 | NA | 预测治疗性抗体在药物发现中的粘度，以支持皮下给药制剂的开发 | 抗体序列、结构、理化性质及语言模型嵌入数据 | 机器学习 | NA | 多模态特征学习 | 多模态学习模型 | 序列、结构、理化性质、语言模型嵌入 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10229 | 2026-05-01 |
MEF2C controls segment-specific gene regulatory networks that direct heart tube morphogenesis
2025-12-01, Genes & development
IF:7.5Q1
DOI:10.1101/gad.352889.125
PMID:40883017
|
研究论文 | 利用单核RNA测序和ATAC测序的时序数据，结合深度学习模型，研究MEF2C转录因子控制的心脏管形态发生中的节段特异性基因调控网络 | 整合多组学数据和深度学习模型，构建了流出道、心室和流入道每个节段的发育轨迹，并鉴定了节段特异性的MEF2C依赖性增强子，揭示了核激素受体NR2F2在心脏畸形中的部分驱动作用 | NA | 解析早期心脏管中的谱系特异性基因调控网络及其在形态发生中的作用 | MEF2C转录因子及其控制的心脏管节段特异性基因调控网络 | 机器学习 | 心血管疾病 | 单核RNA测序, ATAC测序 | 深度学习模型 | 基因表达数据, 染色质可及性数据 | 野生型和MEF2C缺失胚胎的时序单核样本 | NA | NA | NA | NA |
| 10230 | 2026-05-01 |
Glasses-free 3D display with ultrawide viewing range using deep learning
2025-12, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-025-09752-y
PMID:41299166
|
研究论文 | 利用深度学习实现超宽视角的无眼镜3D显示 | 通过精确建模双眼视觉并结合深度学习实时优化，突破了空间带宽积的限制，实现了低成本光场传输设备上的大规模全视差3D显示，视角超过100度 | 文中未明确提及局限性 | 实现兼具大尺寸和宽视角的无眼镜3D显示 | 光场显示系统和双眼视觉模型 | 计算机视觉 | NA | 立体显示、光场技术 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | 分辨率、刷新率、视角 | NA |
| 10231 | 2026-05-01 |
Artificial intelligence in airway management: A systematic review and meta-analysis
2025-11, Anaesthesia, critical care & pain medicine
DOI:10.1016/j.accpm.2025.101589
PMID:40645499
|
系统综述与元分析 | 总结人工智能在气道管理中的预测困难气道能力 | 首次通过元分析综合评估多种AI模型在困难气道预测中的判别能力 | 纳入研究数量有限，部分模型（如SVM和NB）的异质性高（I²>99%） | 评估AI模型在困难气道预测中的表现 | 13项研究，涉及ED患者和全身麻醉手术患者 | 机器学习 | 困难气道 | NA | 深度学习模型（VGG）、传统机器学习模型（SVM、NB） | NA | 13项研究（未具体说明样本数量） | NA | VGG、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB） | AUROC | NA |
| 10232 | 2026-05-01 |
Memorization Bias Impacts Modeling of Alternative Conformational States of Symmetric Solute Carrier Membrane Proteins with Methods from Deep Learning
2025-Apr-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.15.603529
PMID:39071413
|
研究论文 | 评估记忆偏差对AlphaFold建模SLC膜蛋白替代构象状态的影响，并提出结合ESM与模板建模的方法以持续生成多构象模型 | 首次系统评估记忆偏差对AlphaFold建模SLC蛋白多构象状态的影响，并提出一种结合ESM与模板建模的简单快速方法，能可靠生成内外开放两种构象，并通过进化协方差数据进行实验验证 | NA | 开发一种能够克服记忆偏差、稳定建模SLC膜蛋白替代构象状态的方法 | SLC超家族整合膜蛋白（包括SLC35F2等转运体）的替代构象状态 | 机器学习 | NA | AlphaFold、ESM（进化规模建模）、模板建模、序列进化协方差分析 | AlphaFold2、AlphaFold3、ESM | 蛋白质序列、结构模板 | 多种SLC膜蛋白（具体数量未提及） | NA | AlphaFold2, AlphaFold3, ESM | 由进化协方差数据实验验证（具体指标未提及） | NA |
| 10233 | 2026-05-01 |
OrganoIDNet: a deep learning tool for identification of therapeutic effects in PDAC organoid-PBMC co-cultures from time-resolved imaging data
2025-Feb, Cellular oncology (Dordrecht, Netherlands)
DOI:10.1007/s13402-024-00958-2
PMID:38805131
|
研究论文 | 提出OrganoIDNet深度学习工具，用于从时序成像数据中识别PDAC类器官与PBMC共培养的治疗效果 | 首次将深度学习应用于PDAC类器官与免疫细胞共培养的实时成像分析，能够区分类器官大小和健康状态，并纵向监测免疫治疗反应 | NA | 开发和验证基于深度学习的工具，用于实时监测PDAC类器官对化疗和免疫治疗的反应 | 小鼠和人源PDAC类器官、PBMCs共培养模型 | 数字病理学 | 胰腺导管腺癌（PDAC） | 活细胞成像 | 深度学习 | 明场图像 | 小鼠和人源PDAC类器官样本 | NA | OrganoIDNet | 准确率、CellTiter-Glo终点增殖试验验证 | NA |
| 10234 | 2026-05-01 |
AI Applications in Transfusion Medicine: Opportunities, Challenges, and Future Directions
2025, Acta haematologica
IF:1.7Q3
DOI:10.1159/000546303
PMID:40349705
|
综述 | 探讨人工智能在输血医学中的应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和预测分析，覆盖捐赠者管理、血液产品质量优化、输血需求预测和出血风险评估等 | 系统总结了AI在输血医学各个领域的潜在应用，强调其在提升运营效率、患者安全和资源分配方面的优势，并为未来精准医疗和负责任整合提供了方向 | 综述提及早期研究多为探索性，面临临床工作流变异性、算法透明度、公平获取以及数据隐私和偏差等伦理挑战 | 评估人工智能在输血医学中的整合机会、挑战和未来发展方向 | 输血医学中的AI驱动工具，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和预测分析 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10235 | 2026-05-01 |
Deep Learning Applications in Lymphoma Imaging
2025, Acta haematologica
IF:1.7Q3
DOI:10.1159/000547427
PMID:40659002
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综述 | 综述了深度学习在淋巴瘤影像学中的应用，包括自动检测、分割和分类 | 首次系统总结深度学习在PET/CT、CT和MRI三种模态中淋巴瘤自动检测、分割和分类的应用现状 | 成像协议差异影响模型泛化性、依赖小型回顾性数据集、模型可解释性不足以及AI工具与临床工作流集成困难 | 探索深度学习在淋巴瘤影像学诊断与管理中的应用潜力和挑战 | 淋巴瘤患者的PET/CT、CT和MRI影像数据 | 计算机视觉 | 淋巴瘤 | NA | 深度学习模型（如卷积神经网络CNN等） | 医学影像（PET/CT、CT、MRI） | 小型回顾性数据集（未明确具体数量） | NA | NA | NA | NA |
| 10236 | 2026-05-01 |
A Cross-Modal Mutual Knowledge Distillation Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis: Addressing Incomplete Modalities
2025, IEEE transactions on automation science and engineering : a publication of the IEEE Robotics and Automation Society
IF:5.9Q1
DOI:10.1109/tase.2025.3556290
PMID:40893870
|
research paper | 提出一种跨模态互知识蒸馏框架，用于处理不完整多模态数据以实现阿尔茨海默病的早期诊断 | 首次提出不完整跨模态互知识蒸馏方法，通过模态解缠教师模型和学生模型的双向知识迁移，有效利用多模态和单模态数据子队列 | NA | 开发能够应对实际临床中多模态数据缺失的深度学习框架，提升阿尔茨海默病早期诊断性能 | 阿尔茨海默病神经影像数据（MRI和PET模态）的不完整多模态子队列 | computer vision | 阿尔茨海默病 | MRI, PET | CNN | image | 阿尔茨海默病神经影像倡议数据集，具体样本量未提及 | PyTorch | NA | NA | NA |
| 10237 | 2026-05-01 |
Deep Learning of Multimodal Ultrasound: Stratifying the Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer Before Treatment
2024-02-02, The oncologist
DOI:10.1093/oncolo/oyad227
PMID:37669223
|
研究论文 | 开发两种多模态超声深度学习模型，在治疗前预测乳腺癌对新辅助化疗的耐药和病理完全缓解 | 首次利用多模态超声（灰阶二维超声和超声弹性成像）结合临床病理信息，构建两个深度学习模型分别预测耐药和病理完全缓解，并联合进行分层预测 | NA | 非侵入性预测乳腺癌患者对新辅助化疗的耐药和病理完全缓解，实现治疗前分层预测 | 乳腺癌患者 | 机器学习, 医学影像 | 乳腺癌 | 多模态超声（灰阶二维超声和超声弹性成像） | 深度学习模型 | 图像（超声图像） | 170名乳腺癌患者 | NA | NA | AUC, 敏感性, 阴性预测值 | NA |
| 10238 | 2026-05-01 |
Prognostic significance of collagen signatures at breast tumor boundary obtained by combining multiphoton imaging and imaging analysis
2024-Feb, Cellular oncology (Dordrecht, Netherlands)
DOI:10.1007/s13402-023-00851-4
PMID:37606817
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研究论文 | 通过结合多光子成像和影像分析，探索乳腺肿瘤边界胶原特征对患者预后的意义 | 首次利用深度学习自动分类模型从多光子图像中识别肿瘤边界胶原特征，并结合岭回归分析构建CSTB评分，展示其优于传统临床模型的预后性能 | 样本量较小，仅涉及小规模数据，外部验证数据集可能有限 | 探索乳腺肿瘤边界胶原特征的预后意义，构建自动化预后预测工具 | 人类乳腺肿瘤样本 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 多光子显微镜（MPM） | 深度学习模型 | 多光子图像 | NA | NA | NA | AUC，Cox比例风险回归分析，Kaplan-Meier生存分析 | NA |
| 10239 | 2026-05-01 |
Deep Learning and Gastric Cancer: Systematic Review of AI-Assisted Endoscopy
2023-12-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13243613
PMID:38132197
|
综述 | 系统评估深度学习在胃癌内镜辅助诊断中应用的研究现状 | 首次系统总结深度学习在胃癌分类、检测、肿瘤浸润深度评估、癌灶勾画、病变分割及早期和癌前病变识别中的多种应用，并对比AI与内镜医师的诊断性能 | 主要受限于单中心研究、未公开数据集、回顾性算法训练可能不代表真实临床表现、模型细节缺乏影响可重复性 | 评估深度学习在胃癌前病变、早期胃癌和胃肿瘤分析中的应用现状 | 深度学习算法用于胃肿瘤内镜图像检测的研究 | 计算机视觉 | 胃癌 | 内镜成像 | CNN | 图像 | 42项研究 | NA | NA | 诊断准确率 | NA |
| 10240 | 2026-05-01 |
Brain-Wide Projections and Differential Encoding of Prefrontal Neuronal Classes Underlying Learned and Innate Threat Avoidance
2023-08-09, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
DOI:10.1523/JNEUROSCI.0697-23.2023
PMID:37491314
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研究论文 | 通过全脑连接组图谱和光纤光度记录，揭示内侧前额叶皮层不同神经元类别在习得性和先天性威胁回避中的差异编码机制 | 开发了DeepTraCE和DeepCOUNT两种基于深度学习的定量分析方法，首次实现了对全脑范围内大量标记轴突和细胞体的高通量量化，并揭示了mPFC不同投射类别在威胁回避中的功能特化 | 未提及具体限制 | 阐明mPFC神经元连接与功能之间的关系，理解威胁回避行为的神经基础 | 雄性和雌性小鼠内侧前额叶皮层投射至伏隔核、腹侧被盖区或对侧mPFC的神经元类别 | 机器学习, 数字病理学 | 恐惧症, 焦虑症, 情绪障碍 | 组织透明化, 光片荧光显微镜, 纤维光度记录, TRAP2小鼠 | CNN, U-Net | 图像 | 雄性小鼠、雌性小鼠 | PyTorch | U-Net, 深度学习追踪模型 | NA | NA |