深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 49768 篇文献，本页显示第 1121 - 1140 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1121 | 2026-09-23 |
Opportunities for deep learning techniques to advance the histological analysis of preclinical models of osteoarthritis beyond ordinal rank systems
2026-Jun, JBMR plus
IF:3.4Q2
DOI:10.1093/jbmrpl/ziag039
PMID:42124858
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综述 | 本文综述了利用深度学习技术对临床前骨关节炎模型的啮齿动物膝关节组织学进行定量分析的优势和可行性 | 提出使用基于CNN的流程量化和可视化啮齿动物骨关节炎模型中的关节重塑，以补充现有分级方案，并可能为驱动关节疼痛和残疾的机制提供见解 | 使用这些工具分析啮齿动物骨关节炎模型组织学的应用有限 | 评估深度学习技术在临床前骨关节炎模型组织学分析中的应用前景，以推进超越序数秩系统的分析 | 啮齿动物骨关节炎模型的膝关节组织学样本 | 数字病理学 | 骨关节炎 | 组织学分析 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1122 | 2026-09-23 |
Deep Learning for Endoscopic Classification of Adenoid Hypertrophy
2026-Jun, World journal of otorhinolaryngology - head and neck surgery
DOI:10.1002/wjo2.70019
PMID:42205425
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研究论文 | 本文利用深度学习算法对鼻内镜图像进行腺样体肥大的自动分类 | 开发了一种基于Xception卷积神经网络的内镜图像自动分类方法，用于腺样体肥大的分级诊断 | 未明确说明 | 创建一种可靠的方法，利用深度学习算法和鼻内镜图像对腺样体肥大进行自动分类，以克服图像诊断的主观性 | 腺样体内镜图像 | 计算机视觉 | 腺样体肥大 | 鼻内镜成像 | CNN | 图像 | 26,060张腺样体内镜图像 | NA | Xception | 准确率, AUC | NA |
| 1123 | 2026-09-23 |
Eyewire II - A connectomic resource for resolving cell types and circuits of the mouse retina
2026-Jun-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.28.727403
PMID:42282520
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研究论文 | 本文介绍了Eyewire II，一个覆盖近1毫米成年小鼠视网膜的大规模电子显微镜数据集，通过自动化重建与人工校对相结合的方法，解析视网膜细胞类型及其神经环路 | 构建了比以往视网膜EM体积大10-100倍的大规模数据集，结合双光子钙成像实现了形态与功能细胞类型的直接对齐，并开发了深度学习与人类专家注释相结合的人在回路自动细胞分型方法 | 突触检测中传统突触的自动检测仍在进行中，尚未完全完成，数据集虽大但仍未达到完整的细胞类型目录和突触接线图 | 建立一个共享的视网膜研究资源，解析哺乳动物视网膜的细胞类型和神经环路连接 | 成年小鼠视网膜的神经细胞，包括双极细胞、无长突细胞和视网膜神经节细胞 | 数字病理学 | NA | 电子显微镜成像，双光子钙成像 | 深度学习 | 图像 | 近1毫米的成年小鼠视网膜组织，已校对超过8000个双极细胞、13000个无长突细胞和4000个视网膜神经节细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 1124 | 2026-09-23 |
Complex Deep Neural Networks for Denoising Ultra-Fast Submillimeter T2*-weighted Imaging and Quantitative Susceptibility Mapping
2026-Jun, European journal of radiology artificial intelligence
DOI:10.1016/j.ejrai.2026.100100
PMID:42453704
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研究论文 | 本研究开发了复数域去噪卷积神经网络（ℂDnCNN），用于对超快速亚毫米T2*加权成像和定量磁化率映射进行去噪，以提高多发性硬化诊断中的图像质量 | 将DnCNN的网络层扩展至复数域，以学习复数MR图像特征，并开发了2D和3D的实数和复数版本网络进行对比测试 | 未提及具体局限性 | 解决多发性硬化诊断中增加成像序列导致患者扫描时间增加的问题，通过深度学习去噪方法结合并行成像生成高质量数据 | 多发性硬化患者的超快速亚毫米T2*加权成像和定量磁化率映射数据 | 计算机视觉 | 多发性硬化 | 磁共振成像 | CNN | 图像 | 未提及具体样本量 | 未提及 | DnCNN, ℂDnCNN | NRMSE, PSNR, SSIM, CNR | 未提及 |
| 1125 | 2026-09-23 |
Deep Learning Prediction of Personalized Peripapillary Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Norms from Fundus Images in Glaucoma
2026-May-27, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.05.26.26354081
PMID:42245038
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研究论文 | 该研究开发了一种基于U-Net的深度学习模型，从眼底图像预测个性化的视网膜神经纤维层厚度（RNFLT）正常值，以改善青光眼的结构-功能评估 | 首次利用深度学习从眼底图像预测个体化的RNFLT正常值，而非依赖人群统计数据，并将预测的正常值图与偏差图结合用于视功能预测，提升了结构-功能关联评估的准确性 | 研究使用单一机构（马萨诸塞州眼耳医院青光眼服务中心）的数据，可能存在选择偏倚，且未在外部独立数据集上验证模型的泛化能力 | 从眼底图像中预测个体化的RNFLT正常值，并评估其在青光眼结构-功能评估中的价值 | 18,000份OCT扫描和视野检查数据，来自马萨诸塞州眼耳医院青光眼服务中心 | 数字病理学 | 青光眼 | OCT | CNN | 图像 | 18,000份OCT扫描和视野数据，其中10,000份用于训练，8,000份用于评估 | NA | U-Net, VGG-16 | 相关系数, 平均绝对误差（MAE）, R2 | NA |
| 1126 | 2026-09-23 |
Prioritizing peptides for targeted mass spectrometry experiments using deep learning
2026-May-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.21.727053
PMID:42244555
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研究论文 | 该研究提出了一种基于Transformer的深度学习模型Bromo，用于从蛋白质中排序肽段前体，以选择适用于靶向质谱实验的肽段 | 首次采用Transformer模型，基于电荷状态对肽段前体进行相对响应排序，并利用大规模公开DIA质谱数据训练，能够通过微调适应不同实验条件 | 摘要中未明确提及研究的局限性 | 开发一种深度学习模型，优先选择适用于靶向质谱实验的肽段，以改进蛋白质定量 | 肽段前体、蛋白质 | 机器学习 | NA | 靶向质谱、数据非依赖采集质谱 | Transformer | 质谱数据 | 数百万个注释肽段对，来自大规模公开DIA质谱数据 | NA | Transformer | NA | NA |
| 1127 | 2026-09-23 |
Molecular Characterization of T-Lineage Acute Lymphoblastic Leukemia by an Optimal-Transport Based Multi-Omics Integration Framework
2026-May-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.22.727257
PMID:42244593
|
研究论文 | 该文章提出了一个基于最优传输的多模态深度学习框架OTTER，用于整合RNA-seq基因表达和体细胞基因组变异数据，对T系急性淋巴细胞白血病进行分子特征刻画 | 使用Gromov-Wasserstein最优传输（GW-OT）对齐各模态的潜在表示，在不需要共享特征空间的情况下保留每个模态的内部几何结构，并结合基于梯度的特征重要性和跨组学交互分析进行可解释性分析 | 未明确说明 | 实现异构多组学数据的有效整合，对T-ALL进行准确的分子分型，以理解疾病机制、风险分层和指导靶向治疗策略 | T系急性淋巴细胞白血病（T-ALL）患者 | 机器学习 | 白血病 | RNA-seq，体细胞基因组变异检测 | 变分自编码器，最优传输 | RNA-seq基因表达数据，体细胞基因组变异数据 | 1,309名患者，涵盖17种T-ALL亚型（来自COG AALL0434队列） | NA | 模态特异性变分自编码器，Gromov-Wasserstein最优传输 | NA | NA |
| 1128 | 2026-09-23 |
Two-Step Ensemble Convolutional Neural Networks for Colonoscopic Biopsy Classification Resembling Pathologists' Process
2026-May-25, Journal of Korean medical science
IF:3.0Q1
DOI:10.3346/jkms.2026.41.e152
PMID:42190697
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研究论文 | 本文提出了一种两步集成卷积神经网络流水线，用于结肠镜活检全切片图像的五分类诊断，模拟病理学家的分析过程 | 提出两步集成深度学习流水线，第一步使用聚类约束注意力多实例学习模型分类腺癌、腺瘤、神经内分泌肿瘤和非异型增生病变，第二步使用EfficientNet区分非肿瘤与增生性息肉；可过滤低质量全切片图像，模拟病理学家分析流程 | 数据集来源和多样性可能有限，未提及外部验证集，低质量图像过滤标准未详细说明 | 开发自动化结直肠癌诊断系统，对结肠镜活检全切片图像进行多类别分类，提高临床诊断效率和准确性 | 结直肠癌全切片图像，包括非肿瘤、增生性息肉、腺瘤、腺癌和神经内分泌肿瘤五类病变 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 全切片图像分析 | CNN | 图像 | 18,922张结直肠癌全切片图像 | NA | 聚类约束注意力多实例学习模型, EfficientNet | micro-F1分数, macro-F1分数, weighted-F1分数 | NA |
| 1129 | 2026-09-23 |
Normative modeling for quantitative brain MRI phenotyping and biomarker discovery for pediatric leukodystrophies
2026-May-25, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.05.22.26353512
PMID:42245025
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研究论文 | 该研究利用深度学习分割和规范建模（脑生长图表）对六种儿童脑白质营养不良的定量脑MRI表型进行分析，以发现影像生物标志物 | 首次将规范建模方法（脑生长图表）应用于儿童脑白质营养不良的定量MRI表型分析，通过深度学习分割和广义加性模型生成百分位评分，实现了对疾病严重程度的定量分层和亚型区分 | 研究为横断面设计，纵向数据仅为初步结果；样本量相对有限（274例患者）；对照组来自单一中心，可能存在批次效应；未进行外部验证 | 利用解剖MRI衍生的表型，参照脑生长图表，表征六种遗传确诊的脑白质营养不良的共享和独特神经解剖模式，并评估该方法识别疾病严重程度影像生物标志物的效用 | 274例遗传确诊的脑白质营养不良患者（包括Pelizaeus-Merzbacher病、异染性脑白质营养不良、Alexander病、Aicardi-Goutières综合征、TUBB4A相关脑白质营养不良和POLR3相关脑白质营养不良）的434次MRI扫描，以及来自CHOP的7205名对照受试者的7628次扫描 | 数字病理学 | 儿童脑白质营养不良 | 解剖MRI、深度学习分割、规范建模 | CNN | 图像 | 274例患者的434次MRI扫描；7205名对照的7628次扫描 | NA | NA | 百分位评分 | NA |
| 1130 | 2026-09-23 |
Impact of Imaging Protocols on Thermal Detection of Pressure Injuries: Threshold versus Deep Learning Across Skin Tones
2026-May-24, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.05.21.26353842
PMID:42238404
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研究论文 | 该研究系统评估了成像协议变化（光照、距离、体位、相机类型）和参与者肤色对热成像冷却检测分类模型性能的影响 | 首次系统评估成像协议变化和肤色对热成像压力性损伤检测的影响，并比较深度学习方法与阈值方法的性能差异 | 样本量相对较小（35名参与者，1680张图像），仅使用受控冷却协议模拟而非真实压力性损伤，未在临床环境中验证 | 评估成像协议变化和肤色对热成像冷却检测分类模型性能的影响，比较深度学习方法与阈值方法的鲁棒性和公平性 | 35名不同肤色的参与者，通过受控冷却协议模拟早期压力性损伤的温度变化 | 计算机视觉, 医学图像分析 | 压力性损伤 | 热成像 | CNN | 图像 | 35名参与者，1680张热成像图像，12种成像协议变化 | NA | MobileNetV2, InceptionNetV3, ResNet50 | 准确率 | NA |
| 1131 | 2026-09-23 |
Cost-effectiveness of artificial intelligence interventions for musculoskeletal disorders of the spine: a systematic review
2026-May-23, Rheumatology international
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s00296-026-06122-3
PMID:42175996
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系统综述 | 本文系统综述了人工智能干预措施用于脊柱肌肉骨骼疾病管理的成本效益证据 | 这是首个系统综述，综合了基于AI技术用于脊柱MSDs管理的成本效益证据 | 对减轻脊柱MSDs经济负担和改善健康结局的影响尚不具结论性，需要进一步标准化经济学评价来加强证据基础 | 综合关于基于AI技术用于管理脊柱MSDs成本效益的现有证据 | 脊柱肌肉骨骼疾病（MSDs） | 医学信息学, 卫生经济学 | 脊柱肌肉骨骼疾病 | 系统综述, 经济学评价 | NA | 文本 | 7项符合条件的研究 | NA | 深度学习诊断和运动处方平台, AI驱动的胸部X线筛查, self-BACK应用, 标准化MRI协议, Back Pain Choices在线决策支持工具, Kaia背痛应用 | QALY增益, 成本效益, 成本节约, 优势 | NA |
| 1132 | 2026-09-23 |
Acoustic-based Stenosis Detection for Dialysis Patients using Explainable Machine Learning
2026-May-22, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-9781692/v1
PMID:42239778
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研究论文 | 本研究对比了经典机器学习模型与Vision Transformer深度学习架构，利用非侵入式声学录音自动检测透析患者动静脉内瘘狭窄 | 将经典机器学习与ViT深度学习进行对比评估，并引入SHAP可解释性分析，证明经典模型基于生理有意义的特征（如信号能量升高和频谱偏移）进行预测，兼具高精度与可解释性 | 摘要中未明确提及研究局限性 | 实现透析患者动静脉内瘘狭窄的自动化无创检测，并评估可解释机器学习在临床即时监测中的应用潜力 | 接受血液透析的动静脉内瘘患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 声学录音、MFCC特征提取、Mel频谱图分析 | 经典机器学习分类器、Vision Transformer | 音频信号、解剖元数据 | NA | NA | Vision Transformer, 经典机器学习分类器 | F1分数 | NA |
| 1133 | 2026-09-23 |
Maximizing pancreatic carcinoma classification performance using parrot optimized vision transformer
2026-May-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-53240-w
PMID:42168286
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研究论文 | 该研究利用鹦鹉优化算法优化的视觉Transformer模型对胰腺癌CT图像进行分类，实现了高精度的胰腺癌自动识别与分类 | 将鹦鹉元启发式优化算法与视觉Transformer相结合用于胰腺癌分类，并采用YOLOv11进行特征提取、UNet进行分割的完整流程 | 仅使用来自Kaggle的1411张CT图像，数据集规模有限，未提及外部验证集 | 开发一个基于人工智能的自动化模型，用于胰腺癌的识别与分类 | 胰腺CT图像数据集 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | CT成像 | Vision Transformer | 图像 | 1411张胰腺CT图像 | NA | Vision Transformer, UNet, YOLOv11 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 马修斯相关系数, 真阳性率, 假阳性率 | NA |
| 1134 | 2026-09-23 |
DigitAb: Domain-Adaptive Cell Type Prediction Method from Light Microscopy Images
2026-May-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.19.726313
PMID:42239069
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研究论文 | 该论文开发了DigitAb，一个深度学习框架，能够直接从H&E染色图像中分类细胞类型，无需专门的免疫染色。 | 利用Phenocycler成像生成大规模高分辨率真值，训练语义分割模型，并集成对抗域适应模块，实现无标记细胞类型预测。 | 需要Phenocycler成像生成训练真值，且仅针对肾脏样本进行验证，泛化性有待进一步评估。 | 开发一种从光显微镜图像中预测细胞类型的方法，以替代昂贵的多重成像技术。 | 人类肾脏样本中的细胞 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | H&E染色, Phenocycler成像 | CNN | 图像 | 29个人类肾脏样本，约350万个细胞 | NA | NA | 平衡准确率 | NA |
| 1135 | 2026-09-23 |
An Open Multi-Center Whole-Body FDG PET/CT Foundation Model for Tumor Segmentation
2026-May-20, ArXiv
PMID:42238067
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研究论文 | 提出一个开源的多中心全身FDG PET/CT基础模型，使用4,997例扫描，采用早期通道级拼接的UNet骨干和掩码自编码目标，并在AutoPET病灶分割上验证了标签效率。 | 采用早期通道级拼接的层次化UNet骨干，使解剖和代谢特征从第一层嵌入开始交互；引入基于零均值插值的掩码自编码目标结合加权全局重建损失，避免了可学习掩码令牌导致的非物理强度不连续。 | 摘要中未明确提及研究局限性。 | 解决现有PET/CT深度学习方法任务特定、单中心训练和双分支融合延迟跨模态交互的局限，开发开源多中心全身FDG PET/CT基础模型，用于肿瘤分割。 | 全身FDG PET/CT扫描，来自四个公共数据集的4,997例协调扫描，下游任务为AutoPET病灶分割。 | 数字病理学/医学图像分析 | 肿瘤（通用） | FDG PET/CT成像 | UNet | 图像（PET和CT） | 4,997例全身FDG PET/CT扫描，来自四个公共数据集；下游任务使用AutoPET数据集 | NA | UNet | Dice分数 | NA |
| 1136 | 2026-09-23 |
Automated identification of bolus types in modified barium swallow studies using deep learning: a preliminary study
2026-May-20, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.05.16.26353385
PMID:42238390
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术实现改良钡餐吞咽造影（MBS）中食团类型的自动分类 | 首次将 Inflated 3D 卷积神经网络应用于 MBS 视频中食团类型的自动分类 | 本研究为初步研究，样本量有限，且未报告模型可解释性及多中心验证结果 | 开发基于深度学习的自动分类系统，用于标准化和高效地识别 MBS 检查中的食团类型 | 206 名接受 MBS 检查的患者，共 277 次 MBS 研究，包含 2,752 个食团级视频片段 | 医学图像分析 | 吞咽障碍 | 视频荧光透视 | Inflated 3D 卷积神经网络 | 视频 | 206 名患者，277 次 MBS 研究，2,752 个食团视频片段 | NA | I3D | 准确率, 宏 F1 分数 | NA |
| 1137 | 2026-09-23 |
HiCP2GAN: A Plug and Play Foundation Model-based GAN for Hi-C Enhancement
2026-May-20, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.18.725960
PMID:42239130
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研究论文 | 该文章提出了一种基于预训练Hi-C基础模型的即插即用GAN框架HiCP2GAN，用于增强Hi-C数据的分辨率。 | 首次将预训练的Vision Transformer-based Hi-C基础模型作为GAN的判别器，提供生物学意义的梯度监督；框架与生成器无关，可即插即用。 | 摘要中未明确提及。 | 提高Hi-C数据的分辨率，以改善下游分析。 | Hi-C接触矩阵。 | 基因组学、深度学习 | NA | Hi-C | GAN | Hi-C接触矩阵 | 预训练使用了1.18亿个Hi-C片段，涵盖多种物种和细胞类型；实验在人类细胞系上进行，具体样本量未提及。 | PyTorch | Vision Transformer, GAN | 分辨率提升 | NA |
| 1138 | 2026-09-23 |
Weak supervision of H&E slides reveals systems-level biology and functional states that govern therapeutic resistance
2026-May-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.05.723013
PMID:42146619
|
研究论文 | 该研究训练了一个弱监督深度学习模型，以常规H&E切片为输入，量化治疗相关的肿瘤微环境表型活性，并在乳腺癌中验证其与转录组、免疫荧光及临床反应的一致性 | 利用弱监督深度学习从常规H&E切片中推断系统级肿瘤微环境生物学和功能状态，揭示驱动治疗耐药的形态-分子介质，并可应用于大规模 legacy 生物样本库 | 依赖切片级标签进行训练，未提及外部独立验证队列的规模或前瞻性验证，可能受限于数据偏差和泛化性 | 开发可扩展的工具，在患者层面评估驱动治疗耐药的系统级肿瘤微环境程序，以推动精准肿瘤学 | 乳腺癌H&E全切片图像（WSIs）及匹配的批量转录组数据、多重免疫荧光、盲法读者评估和多机构患者队列 | 数字病理学 | 乳腺癌 | H&E染色全切片成像、批量转录组学、多重免疫荧光 | 弱监督深度学习模型 | 图像、文本（转录组数据） | 3111个乳腺癌H&E全切片图像（WSIs）及匹配的批量转录组数据 | NA | NA | AUROC, PCC, p值 | NA |
| 1139 | 2026-09-23 |
Opportunistic CT Attenuation Biomarkers of Anemia Are Associated With Impaired Myocardial Flow Reserve and Cardiovascular Outcomes
2026-May-19, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.05.14.26353239
PMID:42238410
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研究论文 | 本研究利用深度学习从CT图像中自动分割心脏腔室并量化密度，评估其与贫血、心肌血流储备及心血管结局的关联 | 首次在大规模多模态数据集中，通过深度学习自动提取心脏腔室密度作为贫血的机会性CT生物标志物，并关联心肌血流储备和心血管事件 | 回顾性研究设计，可能存在选择偏倚；未直接测量血红蛋白验证贫血；未详细说明深度学习模型的具体架构和训练细节 | 评估心脏腔室密度测量与血红蛋白、PET检查结果及心血管事件之间的关系 | 接受PET检查的患者和接受肺癌筛查胸部CT的患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT, PET | 深度学习 | 图像 | 57,828名患者（33,460名来自13个中心的REFINE-PET接受PET检查，24,368名接受肺癌筛查胸部CT） | NA | NA | 调整比值比, 调整风险比, 95%置信区间 | NA |
| 1140 | 2026-09-23 |
Replicability of unsupervised deep learning derived image phenotypes
2026-May-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.19.726257
PMID:42239250
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研究论文 | 该文评估了基于大脑MRI的无监督深度学习图像表型在不同训练扰动和队列间的可重复性 | 首次系统评估无监督深度学习图像表型在模型初始化、数据划分和独立队列变化下的稳定性，并引入加权MAXVAR广义CCA提取共享子空间 | 未明确讨论模型架构选择的全面性及不同遗传背景人群的泛化能力 | 评估无监督深度学习图像表型在实验条件变化下的可重复性，验证其是否捕获稳健的生物学结构 | 大脑MRI图像表型及UKB和ADNI队列的遗传数据 | 医学图像分析 | 脑部疾病 | MRI | CNN, ViT | 图像, 遗传数据 | UKB发现队列N=22,985，以及UKB和ADNI独立数据集 | NA | CNN, ViT | CKA, KCCA, 位点重叠率 | NA |