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 11021 - 11040 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11021 | 2026-04-11 |
A systematic evaluation of grayscale conversion methods for mitigating color variation in deep learning-based histopathological image analysis
2026-Apr, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2026.100647
PMID:41889534
|
研究论文 | 本研究系统评估了六种灰度转换算法及一种新型注意力机制方法（ACSRM）在减轻组织病理学图像颜色变异对深度学习模型性能影响方面的效果 | 提出并验证了基于Transformer注意力机制的新型灰度转换方法（ACSRM），通过长程像素依赖关系保留关键颜色信息，在跨中心/跨扫描仪场景中显著提升模型泛化能力 | 研究主要针对H&E染色切片，未涵盖其他染色类型；评估场景虽包含多中心数据，但可能未覆盖所有临床实践中出现的颜色变异模式 | 评估灰度转换方法作为标准化输入策略，以缓解组织病理学图像分析中因染色和扫描差异导致的深度学习模型性能下降问题 | 组织病理学图像（H&E染色切片） | 数字病理学 | NA | 组织切片染色与数字化扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 涉及多中心数据集（具体数量未在摘要中说明） | PyTorch（基于Transformer架构推断） | Swin-Transformer-base (Swin-B) | F1分数, 交并比 (IoU), McNemar检验, Wilcoxon符号秩检验 | NA |
| 11022 | 2026-04-11 |
Segment anything small for ultrasound: Enhancing segmentation with non-generative augmentation
2026-Apr, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0001309
PMID:41950249
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研究论文 | 本文提出了一种名为SAS的尺度与纹理感知数据增强技术，旨在提升深度学习模型在超声图像中对小解剖结构的分割性能 | 提出了一种简单有效的双变换数据增强策略，通过模拟不同器官尺度和组织纹理来生成真实且多样化的训练数据，无需引入幻觉或伪影 | 未明确说明该方法在极端噪声或病理变异情况下的性能极限 | 提升超声图像中（特别是小）解剖结构分割的准确性和鲁棒性 | 超声图像中的解剖结构（特别是小结构） | 数字病理 | NA | 深度学习，数据增强 | 可提示的基础模型 | 图像 | 一个内部数据集和五个外部数据集 | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 11023 | 2026-04-11 |
Machine learning-enhanced digital microscopy for personalized assessment of red blood cell storage lesions
2026-Apr, Vox sanguinis
IF:1.8Q3
DOI:10.1111/vox.70103
PMID:40887105
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研究论文 | 本研究开发了一种结合机器学习和显微镜图像的创新平台，用于个性化评估红细胞储存损伤 | 首次提出利用机器学习和全玻片扫描技术对红细胞储存损伤进行个性化评估，填补了临床实践中缺乏个体化评估方法的空白 | 研究未明确说明模型在更广泛人群或不同存储条件下的泛化能力，且外部验证集可能仍存在样本偏差 | 开发一种快速、准确且稳定的个性化评估方法，用于监测红细胞储存损伤以改善输血效果 | 储存的供体红细胞，通过血液涂片和细胞离心制备的样本 | 数字病理学 | 血液疾病 | 全玻片扫描，流式细胞术 | 经典机器学习，深度学习，集成学习 | 图像 | 训练集包含550,870张图像，内部测试集包含192,562张图像，外部测试集包含350,793张图像 | NA | k-近邻，支持向量机，极端随机树，DenseNet-121，InceptionV3，ResNet101 | 准确率 | NA |
| 11024 | 2026-04-11 |
Robustness of a convolutional neural network trained on dermoscopic images and challenged with close-up images
2026-Apr, Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft = Journal of the German Society of Dermatology : JDDG
DOI:10.1111/ddg.15900
PMID:41074636
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研究论文 | 本研究评估了在皮肤镜图像上训练的深度学习卷积神经网络在面对临床特写图像时的诊断鲁棒性 | 首次系统评估了基于皮肤镜图像训练的深度学习模型在临床特写图像上的跨域性能表现 | 研究样本量相对有限（350个皮损），且主要依赖单一模型进行评估 | 评估深度学习模型在不同成像模式（皮肤镜 vs 临床特写）下的诊断性能差异 | 皮肤病变图像（包括皮肤镜图像和临床特写图像） | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 350个皮肤病变（每个病变同时有皮肤镜和临床特写图像），训练集包含129,487张皮肤镜图像 | NA | Moleanalyzer pro | 灵敏度, 特异性, ROC-AUC | NA |
| 11025 | 2026-04-11 |
Deep learning for early detection of mild cognitive impairment using smart home ambient sensor data
2026-Apr, The Clinical neuropsychologist
DOI:10.1080/13854046.2025.2570303
PMID:41105477
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研究论文 | 本研究利用基于对比预训练的时间卷积网络（TCN-CL）分析智能家居环境传感器数据，以区分健康老年人和轻度认知障碍患者 | 采用对比预训练的时间卷积网络（TCN-CL）从智能家居环境传感器数据中捕获复杂的时间依赖关系并提取高级特征，以提升在多样化、多居民环境中的诊断准确性 | 样本量相对较小（137名参与者），且仅基于社区居住的老年人，可能限制了模型的泛化能力 | 早期检测轻度认知障碍（MCI），以补充和增强临床决策 | 社区居住的老年人，包括健康老年人（HOA）和轻度认知障碍（MCI）患者 | 机器学习 | 老年疾病 | 智能家居环境传感器数据采集 | TCN-CL（时间卷积网络与对比预训练） | 时间序列传感器数据 | 137名社区居住的老年人（76名健康老年人，61名MCI患者） | NA | 时间卷积网络（TCN） | 准确率, 灵敏度, 特异度, Matthews相关系数 | NA |
| 11026 | 2026-04-11 |
The roadmap towards AI-assisted pulse programming for solid-state NMR
2026-Apr, Solid state nuclear magnetic resonance
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.ssnmr.2026.102078
PMID:41875813
|
综述 | 本文综述了人工智能在固态核磁共振脉冲序列设计中的潜在应用，探讨了传统方法的局限性及AI算法的优势 | 提出了将进化算法、深度学习和强化学习等AI方法应用于固态核磁共振脉冲序列设计的新兴替代途径 | 传统方法在处理多强相互作用或硬件约束时存在固有局限性 | 探讨人工智能算法在克服固态核磁共振脉冲序列设计关键瓶颈方面的潜力 | 固态核磁共振脉冲序列设计方法 | 机器学习 | NA | 固态核磁共振 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11027 | 2026-04-11 |
Artificial intelligence in retinal vein occlusion: Current applications, challenges, and future directions
2026-Mar-30, Survey of ophthalmology
IF:5.1Q1
|
综述 | 本文综述了人工智能在视网膜静脉阻塞（RVO）中的应用现状、挑战及未来方向 | 采用综合导向框架，识别了研究中的统一方法趋势，并评估了其临床相关性和转化成熟度 | 大多数证据仍局限于回顾性研究环境，数据集小且主要为单中心，外部和前瞻性验证有限，标注和报告标准不一致 | 探讨人工智能在RVO的早期检测、客观风险分层和个性化管理中的应用 | 视网膜静脉阻塞（RVO） | 计算机视觉 | 视网膜静脉阻塞 | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11028 | 2026-04-11 |
Evaluation of protein-RNA Docking Web Servers for Template-Free Docking and Comparison with the AlphaFold Server
2026-Mar-25, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c01990
PMID:41882507
|
研究论文 | 本文系统评估了五种无模板蛋白质-RNA对接网络服务器及AlphaFold服务器在预测蛋白质-RNA复合物结构方面的性能 | 构建了包含235个蛋白质-RNA复合物的统一基准数据集，并首次对无模板对接服务器与AlphaFold 3在蛋白质-RNA复合物预测方面进行了系统性比较 | AlphaFold 3在其训练集外的蛋白质-RNA复合物上成功率较低（40%），且在九个案例中失败，而对接方法在这些案例中成功 | 评估和比较当前蛋白质-RNA对接工具及AlphaFold 3在预测蛋白质-RNA复合物结构方面的准确性和效率 | 蛋白质-RNA复合物 | 计算生物学 | NA | 蛋白质-RNA对接，深度学习结构预测 | AlphaFold 3 | 蛋白质-RNA复合物结构数据 | 235个蛋白质-RNA复合物 | NA | AlphaFold 3 | CAPRI指标，成功率 | NA |
| 11029 | 2026-04-11 |
Cortical alpha changes during visuospatial attention: a deep learning-enriched EEG analysis
2026-Mar-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhag026
PMID:41883020
|
研究论文 | 本研究通过结合传统alpha功率分析与基于可解释CNN的深度学习技术，探索了视觉空间注意任务中alpha频段脑活动的皮层变化 | 提出了一种整合传统alpha功率分析与可解释CNN深度学习的新方法，以更精确地识别视觉空间注意相关的皮层区域 | 未明确提及样本量或实验设计的潜在限制，如被试者多样性或任务范式的通用性 | 旨在阐明视觉空间注意过程中alpha频段脑活动的具体皮层区域参与 | 人类被试者在视觉空间注意任务中的脑电图信号 | 机器学习 | NA | 脑电图（EEG） | CNN | 脑电图信号 | NA | NA | 可解释卷积神经网络 | NA | NA |
| 11030 | 2026-04-11 |
Crop-OCT: a Fully Integrated Imageomics Pipeline to Identify Regional and Focal Retinopathy in Murine Models
2026-Mar-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.02.27.708333
PMID:41867838
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为Crop-OCT的自动化端到端图像组学流水线，用于从大量光学相干断层扫描图像中提取特征，以识别小鼠模型中的区域性和局灶性视网膜病变 | 开发了一个完全集成的自动化流水线，能够处理数千张OCT图像并保留其在眼内的位置信息，支持对多种视网膜疾病模型的异质性分析 | 流水线仍处于早期开发阶段，通用性和自动化处理大规模OCT图像的能力有待进一步验证 | 加速对生物特征和人类疾病过程的理解，特别是视网膜病变的诊断和监测 | 小鼠视网膜疾病模型，包括13种遗传性视网膜病变模型 | 数字病理学 | 视网膜病变 | 光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像 | 超过20,000张OCT图像，涉及13种遗传模型 | NA | NA | NA | NA |
| 11031 | 2026-04-11 |
Image-based detection of bolts and bolt-missing defects in multi-angle and complex background scenarios
2026-Mar-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41036-x
PMID:41771999
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研究论文 | 本研究提出了一种基于改进YOLOv8模型的方法，用于在多角度和复杂背景场景下检测螺栓及螺栓缺失缺陷 | 构建了多源螺栓图像数据集，并提出了集成Swin-Transformer主干网络和新型多尺度细节增强模块（MEDM）的增强架构，专门用于提升在挑战性视觉环境下的螺栓缺失检测性能 | 未明确说明模型在极端遮挡或恶劣天气条件下的性能，且数据集中实验室环境图像可能无法完全代表所有真实工程场景 | 开发一种自动化、高精度的螺栓及螺栓缺失缺陷检测方法，以替代传统人工检测，用于工程基础设施的结构健康监测 | 工程基础设施（如悬索桥、钢输电塔）中的螺栓连接 | 计算机视觉 | NA | 图像增强技术、生成对抗网络（GANs） | CNN, Transformer | 图像 | 来自三个来源的数据集：悬索桥现场采集、钢输电塔现场摄影、定制螺栓组装模型的受控实验室成像，最终在工程部署中测试了12,772组螺栓 | PyTorch | YOLOv5, YOLOv8, YOLOv10, Swin-Transformer | 召回率, 精确率, 平均精度均值（mAP） | NA |
| 11032 | 2026-04-11 |
Temporal trends in myocardial ischemia risk estimated from 12-lead electrocardiograms using deep learning in individuals with suspected cancer during health checkups
2026-Mar-02, Cardio-oncology (London, England)
DOI:10.1186/s40959-026-00466-2
PMID:41772669
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11033 | 2026-04-11 |
Low-dose CBCT image reconstruction: a review
2026-03, Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al]
IF:2.7Q2
DOI:10.1007/s00066-025-02492-y
PMID:41348234
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综述 | 本文深入分析了低剂量锥束计算机断层扫描图像重建的最新研究进展，包括算法演变、性能评估及未来方向 | 系统梳理了低剂量CBCT重建领域的最新进展，并综合比较了分析重建、迭代重建和深度学习方法的特点与应用 | 作为综述文章，未提出新的算法或模型，主要基于现有文献进行分析与总结 | 回顾低剂量CBCT图像重建技术，以减少患者辐射风险并保持图像质量，促进临床诊断与治疗 | 锥束计算机断层扫描图像重建方法及相关算法 | 医学影像处理 | NA | 锥束计算机断层扫描 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11034 | 2026-04-11 |
Anomaly detection in brain MRI: a comprehensive review
2026-Mar, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-026-00551-6
PMID:41890248
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综述 | 本文全面回顾了脑部MRI异常检测领域，涵盖传统统计、经典机器学习及当代深度学习方法 | 系统性地将深度学习工作组织为重建、生成和自监督三大范式，并强调了新兴策略如混合学习、多模态整合和基于生物学的指标（如脑年龄差距）在提升鲁棒性和临床相关性方面的潜力 | 现有方法仍面临高误报率、异常定义不明确、可解释性有限以及对领域偏移的脆弱性等关键挑战 | 为开发可泛化且可解释的AI系统，并将其整合到真实世界的神经影像工作流程中提供研究议程 | 脑部MRI图像 | 数字病理学 | 神经系统疾病 | MRI | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11035 | 2026-04-11 |
Data augmentation method for computer-aided diagnosis using specular reflection
2026-Mar, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-025-00533-0
PMID:41890266
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研究论文 | 本研究开发了一种利用镜面反射的数据增强方法，旨在提升结肠镜计算机辅助诊断中深度学习模型的鲁棒性和性能 | 提出了一种结合镜面反射生成和修复的数据增强技术，专门针对结肠镜图像，尤其在训练数据有限的情况下表现出优越性 | NA | 增强深度学习模型在结肠镜计算机辅助诊断中的准确性和鲁棒性 | 结肠息肉 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 窄带成像 | CNN, Vision Transformer | 图像 | 2,616张窄带成像图像 | NA | 卷积神经网络, Vision Transformer | 准确性 | NA |
| 11036 | 2026-04-11 |
Docking of millions: accelerating a million-scale virtual screening using deep learning
2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag128
PMID:41883032
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DoM的超大规模虚拟筛选系统，该系统整合了AK-Score2和V-Dock方法，以加速药物发现中的化合物筛选过程 | 通过迭代学习V-Dock来近似AK-Score2的亲和力预测，从而避免对所有化合物进行对接，显著提高了筛选速度和资源效率 | NA | 开发一个高效且准确的超大规模虚拟筛选平台，以加速计算机辅助药物发现 | 针对DDR1、c-kit、ASK1、NSD1、CREBBP和PDE5等靶点的数百万个化合物 | 机器学习 | NA | 虚拟筛选 | 深度学习 | 化合物结构数据 | 500万个化合物 | NA | NA | 检索率, IC50值 | NA |
| 11037 | 2026-04-11 |
Design and implementation of a deep learning framework for automated crop classification and health diagnosis in precision agriculture
2026-Feb-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-42151-5
PMID:41764261
|
研究论文 | 本文提出了一种用于精准农业中自动化作物分类与健康诊断的三阶段深度学习框架 | 开发了一种融合宏观卫星影像与微观无人机及物联网传感器数据的多模态深度学习架构，以提高诊断可靠性 | NA | 实现作物健康状态的自动化分类与诊断，支持精准农业决策 | 玉米、马铃薯、小麦等农作物 | 计算机视觉 | NA | 多模态数据采集（无人机、卫星、传感器） | CNN | 图像（卫星影像、无人机图像）、传感器数据 | 多源农业数据集（采用70%训练、15%验证、15%测试的划分协议） | NA | CNN | 准确率 | NA |
| 11038 | 2026-04-11 |
Future-aware blood glucose forecasting using knowledge distillation with transformer-based sequence-to-sequence models
2026-Feb-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41787-7
PMID:41764313
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研究论文 | 本研究提出了一种利用知识蒸馏和Transformer序列到序列模型的未来感知血糖预测框架，以解决传统方法无法利用未来扰动信息的问题 | 提出了一个未来感知学习框架，在训练时利用特权信息（未来扰动），通过知识蒸馏使学生模型在推理时仅基于历史数据就能近似教师模型的性能，从而在保持部署可行性的同时提升预测准确性 | 未明确讨论模型在不同类型糖尿病患者或不同临床场景下的泛化能力，也未详细分析计算复杂度和实时推理延迟 | 开发一种能够在现实部署约束下（无法获取未来扰动信息）实现准确多步血糖预测的深度学习框架 | 1型糖尿病患者的连续血糖监测数据及相关扰动信息（胰岛素输送和进食） | 机器学习 | 糖尿病 | 连续血糖监测 | Transformer, 序列到序列模型 | 时间序列数据 | 基于公开数据集OhioT1DM和AZT1D（具体样本数量未在摘要中说明） | 未明确说明 | Transformer | 均方根误差, 平均绝对误差, Clarke误差网格分析 | 未明确说明 |
| 11039 | 2026-04-11 |
metaRLK 2.0: An updated database of plant receptor-like kinases developed with structure- and deep learning-based functional annotation and classification
2026-Feb-24, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2026.101781
PMID:41742654
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研究论文 | 本文介绍了metaRLK 2.0，一个基于结构和深度学习功能注释与分类的植物受体样激酶更新数据库 | 整合大规模结构注释、折叠分类、网络分析和语义功能推断，识别了677种不同结构域类型，新增了70个RLK家族，并预测了50个与植物细胞壁相关过程关联的家族 | 未明确提及具体局限性，但可能包括数据覆盖范围或深度学习模型的泛化能力限制 | 开发一个结构增强的植物受体样激酶资源，以探索RLK多样性、进化和结构-功能关系 | 植物受体样激酶（RLKs），涵盖508个植物物种的311,581个RLK | 机器学习 | NA | 结构注释、深度学习 | NA | 结构数据、序列数据 | 311,581个RLK来自508个植物物种 | NA | NA | NA | NA |
| 11040 | 2026-01-17 |
Correction: Quality assessment of colour fundus and fluorescein angiography images using deep learning
2026-Feb-19, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2022-321963corr1
PMID:41535099
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |