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 11241 - 11260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11241 | 2026-04-05 |
INB3P: A Multi-Modal and Interpretable Co-Attention Framework Integrating Property-Aware Explanations and Memory-Bank Contrastive Fusion for Blood-Brain Barrier Penetrating Peptide Discovery
2026-Apr-03, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202523984
PMID:41933929
|
研究论文 | 提出一个名为INB3P的多模态可解释共注意力框架，用于发现血脑屏障穿透肽，该框架整合了属性感知解释和记忆库对比融合技术 | 提出了物理化学引导突变（PCGM）这一新颖的数据增强策略，通过强制生化约束来扩展训练多样性而不违反生物流形；同时开发了双向共注意力机制融合序列和结构信息，并通过对比学习和Stable-MCC损失进行优化 | 未明确说明模型在极端数据稀缺情况下的泛化能力极限，也未详细讨论计算资源需求 | 解决功能肽（特别是血脑屏障穿透肽）发现中因数据极度稀缺和深度学习“黑箱”性质带来的限制 | 血脑屏障穿透肽（BBBPPs） | 生物信息学，机器学习 | 神经系统疾病相关药物递送 | 物理化学引导突变（PCGM），对比学习 | 多模态深度学习框架，共注意力机制 | 序列数据，结构数据 | NA | NA | 双向共注意力机制 | NA | NA |
| 11242 | 2026-04-05 |
Dynamic modulation of social gaze by sex and familiarity in marmoset dyads
2026-Apr-02, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.105034
PMID:41925718
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研究论文 | 本研究开发了一种新框架，用于精确追踪自由活动的普通狨猴的面部特征和三维头部注视方向，并量化了性别和熟悉度对其社交注视行为的影响 | 开发了一种结合深度学习计算机视觉工具和三角测量算法的新框架，能够在自由活动状态下准确追踪多只狨猴的面部特征和三维头部注视方向，克服了传统方法需限制头部运动的局限 | NA | 研究非人灵长类动物在自然状态下的社交注视行为，并探究性别和熟悉度对其的影响 | 自由活动的普通狨猴 | 计算机视觉 | NA | 深度学习, 三角测量算法 | CNN | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11243 | 2026-04-05 |
AI-based methods for simulating, sampling, and predicting protein ensembles
2026-Apr-02, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2026.103251
PMID:41932144
|
综述 | 本文综述了基于AI的蛋白质集合模拟、采样和预测方法的最新研究进展 | 强调了通过模型训练、模拟和推理的闭环来克服训练数据可用性挑战，并推动下一代模型发展 | 当前方法的技术成熟度尚需现实评估，且训练数据可用性存在挑战 | 推动基于AI的蛋白质集合预测技术发展 | 蛋白质集合 | 机器学习 | NA | NA | 生成模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11244 | 2026-04-05 |
Reconstruction of blood flow velocity with deep learning information fusion from spectral ct projections and vessel geometry
2026-Apr, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2024.2423883
PMID:39512150
|
研究论文 | 本文研究了一种基于深度学习信息融合的新方法，从增强X射线投影和血管几何中重建变形血管内的血流速度 | 提出了一种结合Radon投影和血管网格的线性或非线性降维技术，通过信息融合重建血流速度场，优于简单的PCA-net方法 | NA | 开发一种深度学习重建方法，用于从X射线投影和血管几何中准确估计血流速度 | 变形血管内的血流速度场 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 对比增强X射线投影 | 深度学习神经网络 | 图像投影数据、血管网格数据 | NA | NA | 多种神经网络架构 | 准确性 | NA |
| 11245 | 2026-04-05 |
Structure-Preserving Two-Stage Diffusion Model for CBCT Metal Artifact Reduction
2026-Apr, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3628764
PMID:41187053
|
研究论文 | 本文提出了一种用于CBCT金属伪影减少的两阶段扩散模型，强调结构保留和领域泛化 | 采用两阶段扩散框架，结合结构感知扩散模型和分割引导采样策略，以提取无伪影边缘图作为结构先验，并利用IOS与CBCT融合数据监督训练，提升对真实世界数据的泛化能力 | 未明确说明模型在极端金属植入物情况下的性能或计算效率限制 | 减少CBCT中的金属伪影，同时保留牙齿解剖结构 | CBCT图像，特别是受金属植入物影响的牙齿区域 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | CBCT, 口腔内扫描(IOS) | 扩散模型 | 图像 | NA | NA | 扩散模型 | NA | NA |
| 11246 | 2026-04-05 |
Efficient Large-Deformation Medical Image Registration via Recurrent Dynamic Correlation
2026-Apr, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3630584
PMID:41201925
|
研究论文 | 提出了一种基于循环动态相关性的高效大变形医学图像配准框架 | 通过循环动态重定位匹配区域来高效捕获大变形所需的长距离对应关系，并采用轻量级循环更新模块和特征解耦来抑制语义冗余 | NA | 解决大变形医学图像配准中的效率与精度挑战 | 医学图像（脑部MRI和腹部CT） | 医学影像分析 | NA | 深度学习图像配准 | 卷积网络，循环网络 | 图像 | NA | NA | 基于循环相关的框架 | 精度，计算量（FLOPs），运行速度 | NA |
| 11247 | 2026-04-05 |
FunOTTA: On-the-Fly Adaptation on Cross-Domain Fundus Image via Stable Test-Time Training
2026-Apr, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3631049
PMID:41212692
|
研究论文 | 提出一种名为FunOTTA的新型眼底图像测试时适应框架，用于解决跨域眼底图像诊断中的领域偏移问题 | 通过动态内存库去歧义化减少有害先验知识偏差，并引入基于可靠类别条件估计和一致性正则化的增量适应训练目标 | 仅在两种疾病的跨域眼底图像基准上进行了实验验证，未涵盖更广泛的眼科疾病类型 | 提升深度学习模型在跨域眼底图像诊断中的泛化能力 | 眼底图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | PyTorch | ResNet, VGG, Transformer | 准确率, AUC | NA |
| 11248 | 2026-04-05 |
Self-Paced Learning for Images of Antinuclear Antibodies
2026-Apr, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3637237
PMID:41296939
|
研究论文 | 提出一种用于抗核抗体图像检测的自适应学习框架，以处理多实例多标签学习任务 | 引入基于人类标注逻辑的实例采样器、概率伪标签分发器和自步学习权重系数，实现无需手动预处理的端到端优化 | 未提及框架在更广泛临床环境或不同成像设备下的泛化能力验证 | 自动化抗核抗体检测以辅助自身免疫性疾病诊断 | 抗核抗体荧光图像 | 计算机视觉 | 自身免疫性疾病（如狼疮、干燥综合征、硬皮病） | 荧光显微镜成像 | 深度学习框架 | 图像 | 一个ANA数据集和三个公共医学MIML基准数据集 | 未明确指定 | 未明确指定 | F1-Macro, mAP, Hamming loss, one-error | NA |
| 11249 | 2026-04-05 |
Artificial intelligence-driven 3-dimensional simulation system for enhanced preoperative planning in gastric cancer surgery: a retrospective validation study
2026-04, Journal of gastrointestinal surgery : official journal of the Society for Surgery of the Alimentary Tract
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.gassur.2025.102295
PMID:41371602
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的3D模拟系统，用于胃癌手术的术前规划，通过深度学习模型自动分割腹部器官和检测血管 | 结合AI模型自动识别动态胃器官的解剖结构，生成3D图像以可视化胃、周围器官和血管之间的位置关系，这在胃癌手术规划中较为少见 | 研究为回顾性验证，样本量较小（51例），且未在实时手术环境中进行前瞻性测试 | 创建3D模拟系统以辅助胃癌手术的术前规划，提高手术精确性和安全性 | 胃癌患者的术前增强CT图像，用于分割腹部器官（如胃、胰腺）和检测血管结构 | 数字病理 | 胃癌 | 对比增强CT成像 | 深度学习模型 | CT图像 | 51例胃癌患者 | NA | NA | 结构检测置信度评分（5点量表），可靠性评分 | NA |
| 11250 | 2026-04-05 |
Association Between Computed Tomography-Based AI-Derived Body Composition and Survival in Patients With Pancreatic Ductal Adenocarcinoma
2026-Apr-01, The American journal of gastroenterology
DOI:10.14309/ajg.0000000000003896
PMID:41428798
|
研究论文 | 本研究探讨了基于CT的AI衍生身体成分参数与胰腺导管腺癌患者总生存期之间的独立关联 | 利用经过验证的深度学习分割算法从诊断性CT扫描中自动评估身体成分，并分析其与不同治疗亚组患者生存结局的关系 | 回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且研究结果需在前瞻性队列中进一步验证 | 优化胰腺导管腺癌患者的治疗策略，通过身体成分评估改善临床决策 | 胰腺导管腺癌患者 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学图像 | 1666名胰腺导管腺癌患者（其中手术切除亚组509人，姑息性全身治疗亚组439人，未接受肿瘤靶向治疗亚组718人） | NA | NA | 风险比, 95%置信区间, P值 | NA |
| 11251 | 2026-04-05 |
Accurate predictions of disordered protein ensembles with STARLING
2026-Apr, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-026-10141-2
PMID:41708867
|
研究论文 | 本文介绍了STARLING框架，该框架结合了基于物理的力场和多模态生成式深度学习，用于快速生成准确的本征无序蛋白（IDR）构象集合及其序列表示 | 将基于物理的力场与多模态生成式深度学习相结合，开发了能够快速生成IDR构象集合的框架，并支持离子强度等环境条件调节，以及通过贝叶斯最大熵重加权方案在实验约束下进行集合优化 | NA | 开发一个能够快速生成准确IDR构象集合并支持多种下游应用的框架，以降低计算研究IDR功能的门槛 | 本征无序蛋白和区域（IDRs） | 机器学习 | NA | 基于物理的力场，多模态生成式深度学习 | 生成式深度学习模型 | 蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11252 | 2026-04-05 |
Cell Instance Segmentation: The Devil Is in the Boundaries
2026-Apr, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3621093
PMID:41086066
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Ceb的新型像素聚类方法，用于细胞实例分割，通过利用细胞边界特征和标签来划分前景像素 | 提出Ceb方法，利用细胞边界特征和标签进行像素聚类，解决了传统像素级目标可能丢失细胞几何属性（如形状、曲率和凸性）的问题 | NA | 改进细胞实例分割的像素聚类方法，以更准确地识别细胞实例 | 细胞实例分割中的前景像素 | 计算机视觉 | NA | 深度学习语义分割 | NA | 图像 | 六个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11253 | 2026-04-05 |
An Alignment and Imputation Network (AINet) for Breast Cancer Diagnosis With Multimodal Multi-View Ultrasound Images
2026-Apr, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3625254
PMID:41134947
|
研究论文 | 本文提出了一种用于乳腺癌诊断的新型对齐与插补网络（AINet），通过整合多模态多视图超声图像，解决现有方法在处理缺失模态或视图时的局限性 | 提出了一种结合对齐与插补预训练及分层融合微调的网络，首次通过跨模态对比学习对齐特征，并模拟缺失模态场景进行插补，增强了模型对多模态多视图数据的鲁棒性 | 未明确说明模型在极端缺失情况下的性能边界或计算效率，且可能依赖于特定数据集规模 | 开发一种能有效处理多模态多视图超声图像中缺失数据的深度学习模型，以提升乳腺癌诊断的准确性和临床适用性 | 乳腺癌诊断中的多模态多视图超声图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像 | 深度学习网络 | 多模态多视图超声图像 | 15,223名受试者，来自三个数据集 | 未指定 | 对齐与插补网络（AINet） | 未指定具体指标，但提及显著优于现有方法 | 未指定 |
| 11254 | 2026-04-05 |
Prompting Lipschitz-Constrained Network for Multiple-in-One Sparse-View CT Reconstruction
2026-Apr, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3627305
PMID:41166618
|
研究论文 | 本文提出了一种名为PromptCT的存储高效深度展开框架，用于处理多合一稀疏视图CT重建，通过引入可证明满足Lipschitz约束的网络LipNet和显式提示模块，在单一模型中处理多种稀疏采样配置 | 提出了可证明满足Lipschitz约束的网络LipNet，并设计了显式提示模块，使单一模型能够处理多种稀疏视图配置，同时理论上证明了算法的收敛性 | 未明确说明模型在极端稀疏视图情况下的性能，也未讨论在实际临床环境中对不同扫描仪和协议的泛化能力 | 解决稀疏视图CT重建中深度学习方法面临的理论可证明性不足和存储成本高的问题 | 稀疏视图CT图像重建 | 计算机视觉 | NA | 稀疏视图CT扫描 | 深度展开网络 | CT图像 | NA | NA | LipNet, PromptCT | 重建质量 | NA |
| 11255 | 2026-04-05 |
Smart and efficient waste management through wireless IoT-enabled deep learning
2026-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-43827-8
PMID:41922583
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11256 | 2026-04-05 |
A view-flexible deep learning framework for automated analysis of 2D echocardiography
2026-Apr-01, NPJ cardiovascular health
DOI:10.1038/s44325-025-00100-7
PMID:41922808
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研究论文 | 本研究开发了一种视图灵活深度学习框架，用于从包含左心室的多个超声心动图视图中自动估计左心室射血分数、患者年龄和性别 | 提出了一种视图灵活深度学习框架，能够处理多种超声心动图视图，降低了对图像采集专业知识的依赖，扩展了手持心脏超声的临床应用潜力 | NA | 开发自动化深度学习框架以分析二维超声心动图，支持左心室射血分数、年龄和性别的估计 | 超声心动图图像，特别是包含左心室的视图 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | 深度学习 | 图像 | 回顾性和前瞻性经胸超声心动图数据集，涉及625名患者，其中100名患者用于专家与新手用户数据对比 | NA | NA | 相关系数(r), AUC | NA |
| 11257 | 2026-04-05 |
A lightweight neural model for gas concentration prediction in TDLAS under varying environmental conditions
2026-Apr-01, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2026.127842
PMID:41932085
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研究论文 | 本文提出了一种基于真菌生长优化多层感知器的轻量级深度学习模型，用于在变化环境条件下通过TDLAS系统预测气体浓度 | 提出了一种集成真菌生长优化算法与多层感知器的轻量级深度学习模型，能够自适应优化网络架构，以应对温度与压力变化对气体浓度测量的影响 | NA | 解决在温度与压力变化环境下，TDLAS系统气体浓度测量的准确性问题 | 气体浓度测量，特别是通过TDLAS/WMS系统在变化环境条件下的预测 | 机器学习 | NA | TDLAS, 波长调制光谱 | MLP | 光谱特征数据 | NA | NA | 多层感知器 | 平均绝对百分比误差, 决定系数 | NA |
| 11258 | 2026-04-05 |
CTRNet: a lightweight and efficient deep learning model for field maize whorl identification
2026-03-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45727-3
PMID:41912746
|
研究论文 | 本文提出了一种名为CTRNet的轻量高效深度学习模型，用于田间玉米喇叭口期的玉米心叶识别 | 通过多尺度上下文交互模块、双通道细粒度特征增强模块、门控自适应信息融合模块以及自适应通道边缘注意力机制，增强了小目标在遮挡和复杂背景下的特征表示 | NA | 解决田间环境下玉米心叶因目标极小、叶片遮挡频繁、背景复杂及光照动态变化而导致的准确检测难题 | 田间玉米喇叭口期的玉米心叶 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN | 图像 | NA | NA | CTRNet | mAP@0.5 | NA |
| 11259 | 2026-04-05 |
Identifying microbial protease allergens through protein language model-guided homology
2026-Mar-18, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2025.101510
PMID:41722567
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研究论文 | 本研究利用深度学习与预训练蛋白质语言模型，从宏基因组数据中识别微生物丝氨酸蛋白酶过敏原 | 首次将蛋白质语言模型与深度学习框架结合，通过保守催化三联体识别低序列同源性的过敏原同源物，突破了传统方法的局限 | 方法依赖于预训练蛋白质语言模型的表征能力，且实验验证仅针对部分预测结果 | 开发计算框架以发现微生物来源的新型蛋白酶过敏原 | 肠道、皮肤和口腔微生物组中的丝氨酸蛋白酶与半胱氨酸蛋白酶 | 生物信息学, 机器学习 | 过敏性疾病 | 宏基因组学, 深度学习, 蛋白质语言模型 | 深度学习框架, 蛋白质语言模型 | 蛋白质序列数据, 宏基因组数据 | NA | NA | 蛋白质语言模型引导的深度学习框架 | 实验验证（免疫诱导过敏反应） | NA |
| 11260 | 2026-04-05 |
Predicting Adherence to Computer-Based Cognitive Training Programs Among Older Adults Using Source-Free Domain Adaptation: Algorithm Development and Validation
2026-Mar-18, JMIR aging
IF:5.0Q1
DOI:10.2196/79123
PMID:41848218
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于源自由域适应的算法，用于预测老年人对计算机化认知训练项目的依从性 | 首次应用源自由域适应技术预测老年人对认知训练项目的日常依从性，解决了数据隐私限制下的模型训练问题 | 研究依赖于三个先前进行的认知训练干预研究数据，样本来源可能有限 | 提高预测老年人认知训练项目依从模式的准确性，以开发个性化支持系统促进依从性和改善认知结果 | 参与计算机化认知训练项目的老年人 | 机器学习 | 老年疾病 | 源自由域适应 | 深度神经网络 | 训练数据 | 来自三个先前认知训练干预研究的数据 | NA | NA | NA | NA |