深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 44618 篇文献，本页显示第 1041 - 1060 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1041 | 2026-05-16 |
Personalized prediction of initial valproic acid dose in children with epilepsy using machine learning techniques
2026-Jun, International journal of clinical pharmacy
IF:2.6Q2
DOI:10.1007/s11096-026-02094-3
PMID:41879924
|
研究论文 | 开发并内部验证基于机器学习技术的儿童癫痫患者丙戊酸初始日剂量预测模型 | 利用真实世界临床数据库和TabNet算法实现儿童癫痫患者丙戊酸初始剂量的个性化预测，提供在线决策支持工具 | 仅基于单中心内部验证，模型对其他医院、人群和种族的泛化性未知，需外部验证后才能临床实施 | 开发基于人工智能的预测模型，为儿童癫痫患者提供个性化的丙戊酸初始日剂量 | 184例儿童癫痫患者的306份丙戊酸剂量样本 | 机器学习 | 癫痫 | NA | TabNet, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Random Forest, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, Artificial Neural Network, Transformer, AdaBoost | 表格数据 | 184例患者的306份丙戊酸剂量样本 | NA | TabNet, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Random Forest, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, Artificial Neural Network, Transformer, AdaBoost | 决定系数R², 均方根误差RMSE, 平均绝对误差MAE, 平均绝对百分比误差MAPE | NA |
| 1042 | 2026-05-16 |
The emergence of superficial dermatophytosis due to Trichophyton indotineae and Trichophyton mentagrophytes genotypes VII and II* in New York: a need for comprehensive testing approaches
2026-May-13, Journal of clinical microbiology
IF:6.1Q1
DOI:10.1128/jcm.00156-26
PMID:41960917
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研究论文 | 报道2022至2024年间纽约市及周边郡县浅表皮肤癣菌病的快速增加，并开发了自动化深度学习模型用于快速鉴定和药敏测试 | 首次整合自动化深度学习模型、抗真菌药敏测试和全基因组测序，实现对印度毛癣菌及须癣毛癣菌基因型VII和II*的快速鉴定、耐药检测与传播分析 | 数据仅来自纽约市及周边地区，可能无法推广至其他区域 | 应对印度毛癣菌和须癣毛癣菌感染的快速增加，开发高效鉴定、耐药检测和监测方案以改善患者护理和感染控制 | 印度毛癣菌、须癣毛癣菌基因型VII和II*的临床分离株 | 机器学习 | 皮肤癣菌病 | 扩增子测序（ITS）、全基因组测序 | 深度学习模型 | DNA序列 | 188例分离株（含135株印度毛癣菌、39株基因型VII、14株基因型II*） | NA | NA | NA | NA |
| 1043 | 2026-05-16 |
Enhancing Bone MRI With Vendor-Independent Deep Learning: A Comparative Study of CT and 3D VIBE CAIPI-Dixon Sequences for Shoulder Assessment
2026 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001819
PMID:41249023
|
研究论文 | 评估使用供应商无关的深度学习重建从肩部3D-VIBE CAIPIRINHA Dixon MRI生成高分辨率类CT骨图像的可行性 | 首次证明供应商无关的深度学习能在肩部MRI中生成高质量类CT骨图像，无需CT辐射 | 未提及 | 评估基于深度学习的MRI重建生成类CT肩部骨图像的可行性 | 肩部MRI和CT图像 | 计算机视觉 | 未指定 | MRI | 深度学习模型 | MRI图像和CT图像 | 99名患者（52名男性，47名女性，年龄17-87岁） | PyTorch | NA | likert量表评分、相对对比噪声比、相对信噪比、Friedman检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、组内相关系数 | NA |
| 1044 | 2026-05-16 |
Deep Learning Segmentation of Pelvic Soft Tissue in Isotropic and Anisotropic MRI Using Routine T2 Scans
2026 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001828
PMID:41701554
|
研究论文 | 比较基于各向同性与各向异性MRI重建的深度学习模型在盆腔软组织结构分割中的性能 | 首次系统比较各向同性和各向异性MRI重建对骨盆软组织结构（包括骶神经、闭孔神经和梨状肌）深度学习分割的影响 | 样本量较小（仅35例直肠癌患者），且未涉及其他盆腔病变或数据源 | 评估各向同性与各向异性MRI重建对深度学习分割骨盆肌肉和神经组织的性能差异，以优化术前规划和手术导航 | 盆腔软组织结构（骶神经、闭孔神经、梨状肌） | 数字病理学, 计算机视觉 | 直肠癌 | T2加权MRI扫描 | nnU-Net | MRI图像 | 35例直肠癌患者的轴向、矢状和冠状T2加权MRI扫描 | PyTorch | nnU-Net | Dice相似系数, 交并比, 精确率, 召回率 | NA |
| 1045 | 2026-05-16 |
Artificial intelligence in extracorporeal technology: Current applications and future directions-A narrative review
2026-May, Asian cardiovascular & thoracic annals
DOI:10.1177/02184923261432687
PMID:41914776
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综述 | 本文综述了人工智能在体外生命支持技术（如体外循环、ECMO、心室辅助装置）中的应用现状与未来发展 | 系统梳理了AI在体外循环技术中从历史发展到核心子领域（机器学习、深度学习、认知计算）的全面应用框架 | 作为叙述性综述，可能未涵盖所有最新研究或提供定量对比分析 | 探讨AI在体外技术中提升安全性、精准性和效率的潜力，优化临床表现并支持个性化治疗 | 体外生命支持技术（CPB、ECMO、VAD）及其临床流程 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | NA | 生理数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1046 | 2026-05-16 |
CREsted: modeling genomic and synthetic cell-type-specific enhancers across tissues and species
2026-May, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-026-03057-2
PMID:41927920
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研究论文 | CREsted软件包实现了跨组织和物种的细胞类型特异性增强子的建模与设计 | 开发了整合单细胞ATAC-seq数据处理、序列建模、增强子设计与下游分析的端到端软件包，并在斑马鱼胚胎图谱中验证了设计的增强子体内活性 | 未提及具体限制 | 实现跨组织与物种的细胞类型特异性增强子的序列建模与合成设计 | 增强子序列及其细胞类型特异性调控逻辑 | 机器学习, 数字病理学 | NA | 单细胞ATAC-seq | 深度学习模型 | 序列数据 | 小鼠皮层数据集、人类外周血单核细胞数据集、鱼类胚胎发育图谱 | PyTorch | Transformer | NA | NA |
| 1047 | 2026-05-16 |
Coalescence and translation: A language model for population genetics
2026-Apr-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2518956123
PMID:41961853
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研究论文 | 开发了一个基于Transformer的群体遗传学语言模型，将溯祖时间推理转化为两种生物语言间的翻译问题 | 首次将大型语言模型架构应用于群体遗传学，将溯祖时间推理重构为遗传突变模式与祖先重组图之间的翻译任务 | 模型在分布外场景下的准确性仍有提升空间，需要进一步微调优化 | 实现高效、可扩展的群体遗传推断，克服传统概率模型的计算复杂度和预设假设限制 | 基因组的局部突变模式与祖先重组图 | 自然语言处理 | NA | 模拟生成数据 | Transformer | 基因组序列数据 | 使用stdpopsim目录覆盖多种人口统计场景的模拟数据，以及人类和蚊虫的真实群体基因组数据 | NA | 仅编码器Transformer | 准确性 | NA |
| 1048 | 2026-05-16 |
Imaging-Derived Coronary Fractional Flow Reserve: Advances in Physics-Based, Machine Learning, and Physics-Informed Methods
2026-Apr-07, ArXiv
PMID:41757284
|
综述 | 综述影像学衍生的冠状动脉血流储备分数计算方法的物理模型、机器学习及物理信息驱动方法的最新进展 | 重点分析新兴的物理信息神经网络和神经算子方法在提高计算速度和物理一致性方面的平衡作用，并强调临床转化中的关键考量 | 机器学习/深度学习模型在真实世界性能中表现出变异性，对领域偏移敏感，且存在多中心异质性、可解释性不足和图像质量差异等问题 | 综述基于CT和血管造影的FFR测量技术进展，聚焦物理信息方法对传统计算流体力学及机器学习方法的改进 | 冠状动脉狭窄的影像学功能评估方法 | 机器学习, 计算机视觉 | 心血管疾病 | NA | 物理信息神经网络, 神经算子 | 影像数据 | NA | NA | PINN, PINO | 校准度, 不确定性量化, 质量控制门控 | NA |
| 1049 | 2026-05-15 |
Deep learning-enhanced data-driven gating improves FDG PET/CT clinical image quality
2026-Apr-05, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-026-00851-x
PMID:41936011
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1050 | 2026-04-04 |
DSPONVNet: a multimodal deep learning model integrating intraoperative monitoring and clinical features for predicting postoperative nausea and vomiting risk
2026-Apr-02, BMC medical research methodology
IF:3.9Q1
DOI:10.1186/s12874-026-02845-w
PMID:41928118
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1051 | 2026-05-16 |
A pipeline for developing AI-driven models to predict molecular initiating events: a case study on neural tube defects
2026-Apr-02, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-026-01177-7
PMID:41928299
|
研究论文 | 提出一个自动化AI流程，将ChEMBL生物活性数据转化为用于预测分子起始事件的深度学习模型，并以神经管缺陷为案例进行验证 | 构建了完整的端到端自动化流程，结合知识引导预训练的图Transformer框架，实现从原始数据到可部署预测模型的无缝衔接 | 文中未明确提及局限性 | 开发自动化AI流程，用于预测化学物质的分子起始事件，支持毒性评估和不良结局通路开发 | 化学物质的分子起始事件相关蛋白靶点、神经管缺陷相关的发育毒性 | 机器学习 | 神经管缺陷 | NA | 图Transformer (KPGT) | 化学结构、生物活性数据 | NA | KPGT | KPGT, SVM-RBF | NA | NA |
| 1052 | 2026-04-04 |
Modeling and forecasting neonatal mortality in Ethiopia: a comparative study using statistical, machine learning, and deep learning approaches
2026-Apr-02, Archives of public health = Archives belges de sante publique
DOI:10.1186/s13690-026-01909-z
PMID:41928309
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1053 | 2026-05-16 |
Genomic Characterization of Lung Cancer in Never-Smokers Using Deep Learning
2026-Apr, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2026.100973
PMID:41638573
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的定制化卷积神经网络，用于从不吸烟的肺腺癌患者的组织切片全视野数字图像中预测多种分子改变 | 首次将深度学习方法专门应用于从不吸烟者肺腺癌（NS-LUAD）的分子特征预测，并优化了ResNet50架构实现16种分子改变的同步多标签分类 | 某些基因改变的预测性能较低（如KRAS热点突变的AUC仅为0.43-0.74），且样本量相对有限（495张WSI） | 利用深度学习从组织病理学全切片图像中推断不吸烟者肺腺癌的分子特征，支持分子检测分流和精准治疗策略制定 | 从不吸烟的肺腺癌患者（NS-LUAD）的组织切片全视野数字图像 | 数字病理学 | 肺癌 | 全视野数字图像（WSI） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 495张全视野数字图像（来自Sherlock-Lung研究） | NA | ResNet50 | AUROC | NA |
| 1054 | 2026-05-16 |
A comprehensive benchmarking study on computational tools for cross-omics label transfer from single-cell RNA to ATAC data
2026-04-01, G3 (Bethesda, Md.)
DOI:10.1093/g3journal/jkag026
PMID:41655240
|
研究论文 | 对27种从单细胞RNA数据向ATAC数据跨组学标签转移的计算工具进行了全面基准测试 | 首次系统评估了多种跨组学标签转移方法，并提供了数据不平衡和半监督策略对性能影响的深入分析 | 主要依赖配对数据质量，且未涵盖所有可能的数据预处理变体 | 评估并比较用于从scRNA-seq到scATAC-seq标签转移的计算工具的性能 | 来自人类和小鼠多种组织的单细胞RNA和ATAC数据 | 自然语言处理 | 不适用 | 单细胞测序（scRNA-seq, scATAC-seq） | Bridge, GLUE, bindSC等 | 单细胞表达数据、染色质可及性数据 | 多种人类和小鼠组织样本，具体数量未明确 | PyTorch | Bridge, GLUE, bindSC | 预测准确性 | 未明确提及 |
| 1055 | 2026-05-16 |
Follow-Up Bias in Tumor Dynamic Modeling: A Comparison of Classical and Neural-ODE Approaches
2026-Apr, CPT: pharmacometrics & systems pharmacology
DOI:10.1002/psp4.70239
PMID:41919988
|
研究论文 | 比较传统药理学模型与深度学习方法（TDNODE）在肿瘤动态建模中的预测偏差，特别是在随访期短或不一致的情况下 | 首次系统量化不同肿瘤动态模型在随访时间截断数据中的预测偏差，并对比深度学习方法与传统方法的性能差异 | 仅使用非小细胞肺癌（NSCLC）数据和阿替利珠单抗临床试验，可能限制其他癌种或药物类型的泛化性 | 评估肿瘤动态模型在不完整随访数据中的预测偏差，并探索深度学习作为替代方法的潜力 | 3106名非小细胞肺癌（NSCLC）患者，来自四项阿替利珠单抗III期研究 | 机器学习 | 非小细胞肺癌（NSCLC） | NA | 经典药理学模型与TDNODE（神经常微分方程） | 临床试验时间截断数据 | 3106名非小细胞肺癌患者 | NA | TDNODE | 预测偏差（Positive Bias） | NA |
| 1056 | 2026-05-16 |
A Bi-lingual chatbot implementation for pandemic response using the transformer-based approach
2026-Apr, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0001256
PMID:41920886
|
研究论文 | 开发了一个基于Transformer的双语聊天机器人，用于疫情期间提供英语和卢干达语的准确信息 | 利用资源丰富的英语NLP框架实现卢干达语聊天功能，通过对话驱动开发实现持续改进 | 未提及具体限制 | 提供全天候的双语疫情管理信息，应对疫情期间错误信息传播问题 | 英语和卢干达语的疫情管理信息 | 自然语言处理 | COVID-19 | 深度学习 | Transformer | 文本 | 情特异性信息、问题和答案的语料库 | NA | Transformer | NA | NA |
| 1057 | 2026-05-16 |
Development and Validation of Machine Learning Models for Predicting Early Cognitive Decline Using Home Sensor-Derived Behavioral Data: Sensors in-Home for Elder Wellbeing (SINEW) Cohort Study
2026-Apr-01, JMIR research protocols
IF:1.4Q3
DOI:10.2196/79490
PMID:41921108
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研究论文 | 利用家庭传感器衍生的行为数据构建和验证机器学习模型，以预测老年人的早期认知衰退 | 创新性地使用连续家庭多传感器系统（包括红外运动传感器、门接触传感器、床传感器等）衍生的时空活动模式、睡眠行为、用药依从性等数据，结合临床评估指标，开发并验证监督机器学习模型，用于区分正常老化与轻度认知障碍、早期痴呆及衰弱状态，并预测从正常老化向这些状态的转变 | 样本量有限（计划招募200人），数据收集周期长（2019年11月至2030年3月），尚未完成全部数据分析和模型验证 | 开发并验证一种基于家庭传感器的连续监测系统，早期识别有轻度认知障碍或早期痴呆、衰弱风险的老年人，以便及时干预 | 65岁及以上社区居住的老年人，基线时认知正常或患有轻度认知障碍 | 机器学习 | 老年疾病 | 家庭多传感器监测系统（被动红外运动传感器、门接触传感器、床传感器、药盒传感器、可穿戴活动带、蓝牙接近信标） | 逻辑回归、随机森林、梯度提升、深度学习 | 时间序列数据（传感器衍生的步态变异性、活动规律性、睡眠碎片化、用药依从性模式）和临床评估数据 | 计划招募200名社区老年人，截至2025年6月已招募138名 | NA | 逻辑回归、随机森林、梯度提升、深度学习 | AUC, 灵敏度, 特异度, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1058 | 2026-05-16 |
Deep learning framework for predicting EGFR mutation status from H&E whole slide images in lung adenocarcinoma
2026-Apr-01, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-026-15957-9
PMID:41923035
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1059 | 2026-05-16 |
A non-intrusive framework using acoustic signals and deep learning for boiling diagnostics in visual-limited environments
2026-Mar-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41757-z
PMID:41882037
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1060 | 2026-05-16 |
Automated detection of physical contact events in youth ice hockey: a player-centric deep learning approach
2026-Mar-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44805-w
PMID:41882050
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |