深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43919 篇文献，本页显示第 1361 - 1380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1361 | 2026-04-18 |
DrugBLIP: exploring the protein-molecule interaction mechanisms with a multi-task learning graph transformer
2026-Apr-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag069
PMID:41967848
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DrugBLIP的多任务图Transformer模型，用于统一学习蛋白质-分子相互作用，以改进虚拟筛选、对接和药物设计 | 基于SE(3)等变架构，通过结合对比学习、匹配任务和对接优化的多任务学习框架，利用混合图Transformer捕获三维空间关系，实现了在虚拟筛选和对接任务上的最先进性能 | 未明确提及模型在更广泛数据集或实际药物发现流程中的泛化能力限制 | 准确建模蛋白质-分子相互作用，以推动虚拟筛选、对接和药物设计的发展 | 蛋白质与分子之间的相互作用 | 机器学习 | NA | NA | Transformer, 图神经网络 | 三维空间结构数据 | NA | NA | 混合图Transformer, SE(3)-等变架构 | AUROC, BEDROC, 对接成功率, 目标垂钓准确率 | NA |
| 1362 | 2026-04-18 |
Genetic background shapes AI-predicted variant effects
2026-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.04.715328
PMID:41993283
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研究论文 | 本文介绍了个性化变异效应预测器（pVEP）框架，用于量化全球多样化人群的遗传背景如何影响临床变异效应的计算预测 | 首次将个性化遗传背景纳入变异效应预测，揭示了同一变异在不同遗传背景下可能具有异质性致病效应 | 研究基于计算预测，需要进一步实验验证；样本多样性可能仍有限 | 预测遗传变异后果并评估遗传背景对变异效应的影响 | 人类基因组中的单核苷酸变异 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | 数千个来自全球多样化人群的人类基因组 | NA | NA | NA | NA |
| 1363 | 2026-04-18 |
A Temperature-Pressure Dual-Mode Flexible Patch Sensor with Temperature Compensation and Pressure Decoupling Functions for Pulse Detection and Recognition
2026-Apr-02, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c04432
PMID:41925006
|
研究论文 | 本文介绍了一种具有温度补偿和压力解耦功能的双模式柔性贴片传感器，用于脉搏检测与识别 | 采用独特的“罗盘状”结构设计，实现了压力与温度信号的有效解耦，并利用温度信号进行实时压力信号补偿 | 未明确说明传感器在极端环境或长期使用下的耐久性测试结果 | 开发一种抗干扰的双模式柔性传感器，用于准确、连续的脉搏波检测与识别 | 人体脉搏波信号 | 可穿戴电子与生物医学传感 | NA | 柔性传感技术 | CNN | 传感器信号数据 | NA | NA | ResNet | 准确率 | NA |
| 1364 | 2026-04-18 |
Predicting the Effort Required to Manually Mend Auto-Segmentations
2026-Apr, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3623042
PMID:41129432
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研究论文 | 本文探索了评估自动分割结果临床效率的方法，通过预测手动修正所需工作量来评估其临床可用性 | 提出了基于深度学习的隐式指标，无需真实分割标签即可直接从图像和自动分割结果预测修正工作量，超越了传统显式指标的技术评估范畴 | 研究仅针对放射治疗规划中的7个解剖器官进行评估，未涵盖更广泛的医学图像分割场景 | 开发能够有效预测自动分割结果临床修正工作量的评估方法 | 放射治疗规划中的自动轮廓分割结果 | 医学图像分析 | NA | 深度学习 | 深度学习网络 | 医学图像，分割掩码 | 来自3个机构的7种不同解剖器官数据 | NA | NA | 预测误差百分比 | NA |
| 1365 | 2026-04-18 |
The Use of DeepQSAR Models for the Discovery of Peptides With Enhanced Antimicrobial and Antibiofilm Potential
2026-Apr, Molecular informatics
IF:2.8Q2
DOI:10.1002/minf.70029
PMID:41992792
|
研究论文 | 本研究利用基于循环神经网络的DeepQSAR模型预测广谱抗菌肽活性，并设计出具有增强抗菌和抗生物膜活性的新型肽 | 将传统的分子描述符与深度学习模型结合，开发了基于循环神经网络的DeepQSAR模型，用于高效预测和设计新型抗菌肽 | 未明确说明模型在其他类型肽或更大数据集上的泛化能力 | 利用深度学习技术加速具有广谱抗菌和抗生物膜活性的抗菌肽的发现与设计 | 抗菌肽（AMPs） | 机器学习 | 细菌感染 | 定量构效关系（QSAR） | RNN | 分子描述符数据 | 未明确说明训练数据量，但提及可用的AMP训练数据量在增加；设计并实验验证了98种新型肽 | 未明确说明 | 基于循环神经网络的QSAR模型 | 五折交叉验证准确率 | NA |
| 1366 | 2026-04-18 |
Dataset of Chilean Oak micropyrolysis over Zn and Ga supported on natural zeolite catalyst in oxygen-depleted (He) and reductive (H2) atmospheres
2026-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2026.112584
PMID:41993075
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研究论文 | 本文提供了一个关于智利橡木在Zn和Ga负载的天然沸石催化剂上，在缺氧（He）和还原（H2）气氛中进行微热解的数据集 | 首次研究了烘焙预处理对使用Zn和Ga掺杂的智利天然沸石催化剂进行热解过程中可凝气体生成的影响，并提供了全面的催化剂表征数据 | 研究仅针对智利橡木和特定催化剂，未涉及其他生物质或催化剂类型，且数据集规模可能有限 | 探究烘焙预处理对生物质热解过程中产物生成的影响，特别是在还原气氛下使用金属负载沸石催化剂时 | 智利橡木生物质、Zn和Ga负载的天然智利沸石催化剂 | 化学工程 | NA | 分析热解-气相色谱/质谱联用（Py-GC/MS）、热重分析（TGA）、元素分析、近似分析、纤维分析、N物理吸附、氨程序升温脱附（TPD-NH）、X射线衍射（XRD）、透射电子显微镜（TEM）、扫描电子显微镜-X射线能量色散检测（SEM-EDX）、X射线光电子能谱（XPS）、吡啶吸附-脱附-傅里叶变换红外光谱（Pyr-FTIR）、电感耦合等离子体原子发射光谱（ICP） | NA | 实验数据、表征数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1367 | 2026-04-18 |
Automated Detection and Classification of Marine Species Vocalizations Using a YOLO-Based Deep Learning Framework
2026-Apr, Ecology and evolution
IF:2.3Q2
DOI:10.1002/ece3.73466
PMID:41993730
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于YOLO架构的深度学习框架，用于自动检测和分类海洋物种的发声 | 通过构建合成监测数据集（结合单物种发声模拟重叠与非重叠场景）并使用CutMix等增强技术，提升了模型在复杂声学环境下的鲁棒性 | 缺乏连续、标注完整的多物种实地录音数据集 | 开发自动检测和分类海洋物种发声的有效方法，以理解人类活动对海洋环境的影响 | 海洋物种的发声信号 | 机器学习 | NA | 水下声学监测 | CNN | 音频 | 合成监测数据集（由单物种发声组合构建） | PyTorch | YOLO | 检测与分类性能 | NA |
| 1368 | 2026-04-18 |
Deep-learning-based breast cancer stage prediction from H&E-stained whole-slide images in resource-constrained settings
2026-Apr, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2026.100644
PMID:41993946
|
研究论文 | 本研究提出了一种资源感知的深度学习流程，用于从低分辨率H&E染色全切片图像中预测乳腺癌病理TNM分期 | 在资源受限环境下，使用2.5倍放大倍数（远低于常规的20-40倍）的WSI进行pTNM分期预测，并验证了其可行性 | 使用2.5倍放大倍数可能限制了获取精细细胞线索的能力 | 开发一种计算效率高、适用于资源受限环境的乳腺癌分期预测方法 | 乳腺癌患者的H&E染色全切片图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | H&E染色 | Vision Transformer, 注意力机制, 多实例学习 | 图像 | Semmelweis队列：214名患者的247张WSI；Nightingale数据集：574名患者的9489张WSI；TCGA-BRCA：678名患者的731张WSI | NA | UNI基础模型, ResNet-50, 基于注意力的多实例学习聚合器 | AUC | 资源受限环境 |
| 1369 | 2026-04-18 |
AI in Mental Health: Transforming Diagnosis and Management of Depression and Anxiety
2026-Apr, Health science reports
IF:2.1Q3
DOI:10.1002/hsr2.72316
PMID:41994616
|
综述 | 本文综述了人工智能在改善抑郁症和焦虑症诊断与管理方面的应用与潜力 | 聚焦于亚洲人群，系统探讨了AI在精神健康领域，特别是通过聊天机器人和可穿戴设备进行早期检测和个性化护理的创新应用 | 存在隐私、算法偏见以及检测自杀意念能力有限等伦理问题，且在老年人群中的接受度面临挑战 | 探讨人工智能如何提升精神健康障碍（尤其是抑郁症和焦虑症）的诊断精度和管理效率 | 针对抑郁症和焦虑症患者，特别是亚洲人群的相关研究 | 机器学习 | 精神健康障碍 | NA | 机器学习, 深度学习 | 社交媒体数据, 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1370 | 2026-04-01 |
Decoding chemical composition of urinary crystals from ultrasonic echo signals via deep learning
2026-Mar-31, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-026-08019-1
PMID:41915224
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1371 | 2026-04-18 |
IDPForge: Deep Learning of Proteins with Global and Local Regions of Disorder
2026-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.25.714313
PMID:41928976
|
研究论文 | 本文提出了一种名为IDPForge的新型机器学习方法，用于生成包含内在无序蛋白/区域的全原子结构集合 | 开发了一种基于Transformer蛋白质语言扩散模型的新方法，无需序列特异性训练、粗粒度表示反向转换或集合重加权，即可生成与实验数据吻合的无序蛋白结构集合 | 未明确说明模型在特定蛋白质类型或极端条件下的性能限制 | 改进对内在无序蛋白质和区域的结构预测，弥补现有方法（如AlphaFold和RoseTTAFold）在预测无序结构时的不足 | 内在无序蛋白质和内在无序区域 | 机器学习 | NA | 深度学习，扩散模型 | Transformer | 蛋白质序列数据，结构数据 | NA | NA | Transformer | 与溶液实验数据的一致性 | NA |
| 1372 | 2026-04-18 |
Deep Learning for scaling large-aperture photoacoustic computed tomography : From single fingers to the human hand
2026-Mar-27, Ultrasonics
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ultras.2026.108081
PMID:41990474
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习增强的大孔径光声计算机断层扫描系统，用于从单指到人手的复杂解剖成像 | 采用编码器-解码器结构的深度学习策略，仅使用单指数据集训练即可有效提升人手成像质量，解决了光学阴影和对准问题 | 深度学习模型仅基于单指数据集训练，可能对更复杂或不同解剖结构的泛化能力有限 | 通过深度学习增强大孔径PACT系统，以改善复杂目标（如人手）的成像质量，用于外周动脉疾病诊断等应用 | 人体单指和完整人手 | 数字病理 | 外周动脉疾病 | 光声计算机断层扫描 | 深度学习编码器-解码器结构 | 图像 | 基于单指配对的PACT数据集（包括全检测和低检测图像） | NA | 编码器-解码器结构 | 对比度噪声比，血管结构清晰度 | NA |
| 1373 | 2026-03-23 |
Development and validation of the ultrasound-based radiomics and deep learning prognostic models for diffuse large B-cell lymphoma
2026-Mar-20, Annals of hematology
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s00277-026-06917-1
PMID:41857399
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1374 | 2026-04-18 |
Artificial intelligence for acute appendicitis diagnosis: A systematic review of current evidence, challenges, and future directions
2026-Mar-20, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000048094
PMID:41861187
|
综述 | 本文对人工智能在急性阑尾炎诊断中的应用进行了系统性回顾，总结了当前证据、挑战与未来方向 | 系统性地回顾并比较了基于临床、实验室和影像数据的人工智能模型在急性阑尾炎诊断中的性能，并强调了多模态融合模型的转化潜力 | 大多数研究为回顾性、单中心设计，缺乏充分的外部验证，且方法学报告不一致，存在研究异质性 | 评估人工智能在提高急性阑尾炎诊断准确性、辅助临床决策和降低阴性阑尾切除率方面的潜力 | 针对疑似急性阑尾炎患者的诊断模型 | 医学人工智能 | 急性阑尾炎 | 机器学习，深度学习 | NA | 临床数据，实验室数据，影像数据（CT，超声，MRI） | NA | NA | NA | AUC，准确率，灵敏度，特异度，预测值 | NA |
| 1375 | 2026-04-18 |
Directional alignment of different cell types organizes planar cell polarity
2026-Mar-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.114771
PMID:41994338
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研究论文 | 本研究通过数学建模、深度学习与统计分析，探讨了细胞类型空间分布对平面细胞极性（PCP）维持的影响，并发现细胞类型定向排列是PCP稳健性的关键因素 | 揭示了细胞类型定向排列在维持平面细胞极性中的关键作用，尤其是在核心PCP蛋白水平不平衡的情况下，这一发现为理解多细胞类型组织中的PCP机制提供了新视角 | 研究主要基于数学模拟和深度学习分析，实验验证仅限于小鼠输卵管，未在其他组织或更广泛的生物系统中进行验证 | 探究在核心PCP蛋白水平不平衡的情况下，细胞类型空间分布如何影响平面细胞极性的维持 | 平面细胞极性（PCP）在多种细胞类型共存的组织中的维持机制 | 计算生物学 | NA | 数学建模, 深度学习, 统计分析 | 深度学习模型 | 模拟数据, 生物组织数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1376 | 2026-04-18 |
Analysis of Models to Estimate Morbidity Rates of Respiratory Diseases Through Deep Learning
2026-Mar-19, Tropical medicine & international health : TM & IH
IF:2.6Q2
DOI:10.1111/tmi.70126
PMID:41856921
|
研究论文 | 本研究比较了XGBoost与基于堆叠门控循环单元（GRU）的深度学习模型，利用呼吸系统疾病发病率数据及社会经济与环境外生变量，预测巴西地区的疾病发病率 | 通过结合社会经济与环境指标（如人均GDP、人口密度、城市化指数和温室气体排放）与疾病发病率数据，并使用时序分解和合成数据细化时间序列粒度，应用堆叠GRU模型捕捉健康数据中的时间依赖性，展示了深度学习在精准公共卫生预测中的潜力 | 研究结果显示出区域异质性，GRU模型在某些城市表现优异，而XGBoost模型在多数地区呈现负R值，表明模型性能可能受地区特定因素影响，且未详细讨论模型泛化能力或数据偏差问题 | 比较不同机器学习模型在估计呼吸系统疾病发病率方面的性能，以支持公共卫生资源分配和基于证据的政策制定 | 巴西地区的呼吸系统疾病发病率数据及相关社会经济与环境变量 | 机器学习 | 呼吸系统疾病 | 深度学习，时间序列分析 | XGBoost, GRU | 时间序列数据 | 1999年至2023年的疾病发病率及外生变量数据，覆盖多个巴西城市（如Porto Alegre, São Paulo, São Luís） | NA | 堆叠GRU | R值（相关系数） | NA |
| 1377 | 2026-04-18 |
Artificial Intelligence for Diagnosing Meibomian Gland Dysfunction: A Systematic Review and Meta-Analysis of Diagnostic Test Accuracy Studies
2026-Mar-18, Cornea
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/ICO.0000000000004151
PMID:41931504
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于人工智能的睑板腺成像解读在诊断睑板腺功能障碍方面的诊断准确性 | 首次对AI在睑板腺功能障碍诊断中的表现进行系统综述和荟萃分析，并比较了AI与人工评估的准确性 | 纳入研究存在高偏倚风险，证据确定性低，且研究人群和图像集多样性不足 | 评估基于人工智能的睑板腺成像解读在诊断睑板腺功能障碍中的诊断准确性 | 睑板腺功能障碍患者及正常人群 | 数字病理学 | 睑板腺功能障碍 | 非接触红外成像，活体共聚焦显微镜 | 深度学习模型 | 图像 | 5511名参与者，18926张睑板腺成像图像 | NA | NA | 敏感性，特异性 | NA |
| 1378 | 2026-03-10 |
An adaptive weight self-distillation deep learning framework for phenotype prediction from longitudinal gut microbiome data
2026-Mar-09, BMC microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.1186/s12866-026-04922-y
PMID:41796297
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1379 | 2026-03-10 |
Automatic estimation of single-tooth width from standardized two-dimensional occlusal photographs using deep learning
2026-Mar-09, Head & face medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1186/s13005-026-00605-1
PMID:41796356
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1380 | 2026-03-09 |
Deep learning approaches for time series prediction of renal recovery in medical critically Ill patients with acute kidney injury: LSTM, GRU, and transformer models
2026-Mar-07, Critical care (London, England)
DOI:10.1186/s13054-026-05942-w
PMID:41794739
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |