深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 45526 篇文献，本页显示第 1441 - 1460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1441 | 2026-06-03 |
T3SS effector and regulator discovery by predicting interacting partners of T3SS chaperones in Pseudomonas aeruginosa
2026-May, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.70551
PMID:42003191
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研究论文 | 通过预测铜绿假单胞菌中T3SS伴侣蛋白的相互作用伙伴，发现新的效应蛋白和调控因子 | 结合基因组学与深度学习（AlphaFold2/AlphaFold3）结构预测，在泛基因组水平系统筛选T3SS伴侣蛋白及其相互作用物 | 实验验证尚未完成，结果仅基于计算预测 | 揭示铜绿假单胞菌中隐藏的T3SS效应蛋白和调控因子，为抗菌药物开发提供新靶点 | 铜绿假单胞菌的T3SS伴侣蛋白及其互作蛋白 | 机器学习 | 细菌感染 | NA | AlphaFold2, AlphaFold3 | 基因组序列, 蛋白质序列 | 超过15000个高质量铜绿假单胞菌基因组 | NA | AlphaFold2, AlphaFold3 | NA | NA |
| 1442 | 2026-06-03 |
Video-based detection of Delirium in hospitalized adults
2026-May, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0001462
PMID:42213702
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research paper | 基于视频特征自动检测住院成人谵妄状态的分析框架开发与验证 | 首次利用深度学习姿态估计从简短视频中自动提取行为特征（眼部、面部、肢体运动与姿势）进行谵妄分类，并对比了定制化ResNet-101模型与现成模型的性能差异 | 样本量较小（109个视频），谵妄样本仅占18%，且数据来自单中心，可能影响模型泛化性 | 开发基于视频行为特征自动分类谵妄状态的客观分析方法，以替代当前主观间歇性筛查工具 | 住院成人患者（≥18岁）的日常谵妄评估与简短视频记录 | computer vision | geriatric disease | deep learning pose estimation | support vector machine, logistic regression, gradient boosting, random forests | video | 109个视频来自25名男性和25名女性参与者（中位年龄72岁） | DeepLabCut | ResNet-101 | AUC ROC, sensitivity, specificity | NA |
| 1443 | 2026-06-03 |
Convolutional-transformer fusion of ultrasound and diffuse optical tomography for breast lesion classification
2026-May, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 提出一种卷积-Transformer融合框架，整合超声和漫射光断层成像用于乳腺病变分类 | 开发了新型卷积-Transformer-翻译器融合模型，自动结合高分辨率超声图像和低分辨率漫射光断层成像总血红蛋白图像 | 未明确说明 | 提高乳腺病变诊断性能并减少不必要的良性活检 | 287名接受超声和超声引导下漫射光断层成像检查的可疑乳腺病变患者 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 超声成像, 漫射光断层成像 | 卷积神经网络, Transformer | 超声图像, 漫射光断层成像总血红蛋白图像 | 287名患者 | NA | 卷积-Transformer-翻译器 | ROC曲线下面积, 灵敏度, 活检特异性 | NA |
| 1444 | 2026-06-03 |
Towards quality control and harmonization of deep learning CT radiomics: An in-silico feasibility study with virtual colorectal liver metastases
2026-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70500
PMID:42169495
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研究论文 | 本研究通过构建虚拟结直肠肝转移模型，评估不确定性估计和图像协调化策略在深度学习CT影像组学中提高生物标志物预测可靠性的作用 | 首次将不确定性估计作为深度学习影像组学生物标志物预测的可靠性指标，并联合线性协调化滤波器改善跨扫描仪推理的一致性 | 结果仅基于仿真框架验证，尚未在临床CT数据上得到确认，需要进一步的临床验证和转化 | 评估不确定性估计作为生物标志物预测可靠性指标的价值，以及图像协调化在改善跨扫描仪推理中的效果 | 虚拟结直肠肝转移灶（20,000个）嵌入临床CT肝图像中生成的模拟扫描 | 数字病理学 | 结直肠癌肝转移 | CT影像组学 | 深度学习影像组学模型 | 图像 | 20,000个虚拟结直肠肝转移灶嵌入20个临床CT肝图像 | NA | NA | 相关系数, 均方根误差 | NA |
| 1445 | 2026-06-03 |
Efficient vision mamba for MRI super-resolution via hybrid selective scanning
2026-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70508
PMID:42204783
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研究论文 | 提出一种基于混合选择性扫描的高效视觉Mamba框架，用于MRI超分辨率重建，在保持高精度的同时显著降低计算开销 | 首次将多头部选择性状态空间模型与轻量级通道多层感知器结合，提出混合扫描策略（垂直、水平、对角）以捕获长程依赖并缓解像素遗忘 | 未详细说明在不同MRI序列或噪声条件下的泛化能力，也未讨论临床部署中的实际延迟 | 开发高效准确的MRI超分辨率深度学习框架，以在低计算开销下保留精细解剖细节，便于临床工作流程集成 | 7T脑部T1 MP2RAGE地图（142名受试者）和1.5T前列腺T2w MRI（334名受试者） | 计算机视觉, 数字病理学 | 前列腺癌 | NA | 状态空间模型, 多层感知器 | 图像 | 142名受试者的7T脑部MRI及334名受试者的1.5T前列腺MRI | NA | MambaFormer（含MHSSM、深度可分离卷积、门控通道混合） | SSIM, PSNR, LPIPS, GMSD | 模型参数0.9百万，计算量57 GFLOPs |
| 1446 | 2026-06-03 |
Atomic clarity: how structural biology is shaping blood-stage malaria vaccines
2026-Apr-25, Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene
IF:1.9Q2
DOI:10.1093/trstmh/trag039
PMID:42033198
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综述 | 本文综述了结构生物学如何通过冷冻电镜等技术推动血液阶段疟疾疫苗的开发 | 结合冷冻电镜与人工智能/深度学习技术，对疟原虫血液阶段动态膜相关复合物进行原子级解析，无需结晶处理 | 未提及具体疫苗候选物或临床试验数据，侧重方法学综述 | 阐明结构生物学在合理设计疟疾疫苗中的关键作用 | 疟原虫血液阶段的表面多蛋白复合物及膜相关动态结构 | 结构生物学 | 疟疾 | 冷冻电镜、基因组分析 | NA | 图像、基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1447 | 2026-06-03 |
SERS-based deep learning approach for early detection of gestational diabetes mellitus
2026-Apr-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2026.127472
PMID:41547262
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研究论文 | 提出了一种基于表面增强拉曼光谱与深度学习融合的早期妊娠期糖尿病诊断新策略 | 首次将表面增强拉曼光谱与PCA-CNN融合模型应用于早期妊娠期糖尿病筛查，实现快速、精准的早期诊断 | NA | 开发一种快速、准确、便捷的早期妊娠期糖尿病筛查方法 | 妊娠期糖尿病患者的血清样本 | 机器学习 | 妊娠期糖尿病 | 表面增强拉曼光谱（SERS） | 卷积神经网络 (CNN) 结合主成分分析 (PCA) | 光谱数据 | NA | NA | PCA-CNN | 准确率、灵敏度、特异度 | NA |
| 1448 | 2026-06-03 |
Automatic detection of the fetal brain midsagittal plane on MRI using a deep learning pipeline
2026-Apr-07, American journal of obstetrics & gynecology MFM
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ajogmf.2026.101962
PMID:41956321
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research paper | 开发了一种基于深度学习的自动检测胎儿大脑MRI正中矢状面（MSP）的流程 | 使用多任务2D U-Net检测四个中线结构（胼胝体膝部、压部、小脑蚓部、脑桥）的共现性，并结合LightGBM分类器进行病例级决策 | 研究基于正常胎儿大脑解剖结构，未涉及异常病例或多种MRI序列 | 实现胎儿MRI中正中矢状面的自动检测，以提高图像质量评估和大脑解剖评价的标准化 | 225例18-36周正常胎儿的大脑MRI数据 | 计算机视觉 | NA | MRI（单次激发快速自旋回波T₂加权序列） | U-Net | 图像 | 432个MRI图像堆栈来自225例胎儿（135个含MSP，297个不含） | PyTorch | 2D U-Net | AUC、准确率、灵敏度、特异性、定位准确度 | NA |
| 1449 | 2026-06-03 |
DrowsyDG-Phys: Generalizable driver drowsiness estimation in conditional automated vehicles using physiological signals
2026-Apr, Accident; analysis and prevention
DOI:10.1016/j.aap.2026.108407
PMID:41547100
|
研究论文 | 提出了一种名为DrowsyDG-Phys的域泛化框架，用于基于生理信号的驾驶员困倦检测 | 提出了一个显式时频域特征学习的骨干网络，并集成了三种新颖的损失函数：基于先验知识的对比正则化、特征集中化损失和困倦评估标准对齐损失 | 未明确说明局限性 | 提高基于生理信号的驾驶员困倦检测模型的泛化能力和鲁棒性 | 使用心电图、皮肤电活动和呼吸信号三种生理信号进行困倦检测 | 机器学习 | NA | 生理信号采集 | 域泛化框架 | 生理信号（心电图、皮肤电活动、呼吸信号） | 3个公开数据集和1个自采集数据集，包含60名参与者在模拟SAE Level-3驾驶场景下的数据 | PyTorch | DrowsyDG-Phys（时频域特征学习骨干网络） | 准确率（DG协议78.5%，跨被试协议88.4%） | NA |
| 1450 | 2026-06-03 |
Deep Learning Analysis Based on Dual-energy CT-Derived Iodine Map for Predicting PD-L1 Expression in Gastric Cancer: A Multicenter Study
2026-Apr, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.12.033
PMID:41547630
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研究论文 | 基于双能CT碘图深度学习分析预测胃癌PD-L1表达水平的多中心研究 | 首次利用双能CT碘图结合深度学习特征预测胃癌PD-L1表达，并构建可解释性模型，实现非侵入性预测 | NA | 探索基于双能CT碘图的深度学习分析预测胃癌PD-L1表达水平的价值 | 胃癌患者的PD-L1表达水平 | 计算机视觉 | 胃癌 | 双能CT | CNN | CT图像 | 267例胃癌患者（训练集143例，内部验证集60例，外部验证集64例） | PyTorch | ResNet | AUC | NA |
| 1451 | 2026-06-03 |
Application of Digital Medicine to the Diagnosis and Treatment of Head and Neck Tumors
2026-Apr, Cancer reports (Hoboken, N.J.)
DOI:10.1002/cnr2.70556
PMID:42019980
|
综述 | 本文总结了数字医学在头颈部肿瘤诊断、治疗及预后评估中的应用现状 | 系统整合了数字影像、人工智能和3D打印等数字医学技术在头颈部肿瘤诊疗中的最新进展 | 综述仅叙述现有研究局限性，未提出具体解决方案或定量分析 | 阐述数字医学在头颈部肿瘤诊疗中的应用并展望其前景 | 头颈部肿瘤的诊断、治疗和预后评估相关数字技术 | 数字病理学 | 头颈部肿瘤 | 数字影像（CT、MRI、超声）、人工智能、3D打印 | 深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | 诊断准确率、治疗效果 | NA |
| 1452 | 2026-06-03 |
The role of artificial intelligence in early detection and risk prediction of ischemic heart disease
2026-Apr, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000004812
PMID:41939092
|
综述 | 探讨人工智能在缺血性心脏病早期检测和风险预测中的作用 | 系统总结了AI在ECG分析、影像学和生物标志物三个主要领域的应用，展示了其超越传统方法的潜力，并强调了多组学和可穿戴设备集成等新兴方向 | 多数研究为回顾性或单中心，缺乏在不同人群和医疗环境中的验证，存在算法偏差、泛化能力不足、监管不确定性和临床医生熟悉度有限等问题 | 评估AI技术在提高缺血性心脏病早期诊断准确性和风险预测个性化方面的潜力 | 缺血性心脏病及相关诊断工具（如ECG、影像学、生物标志物） | 机器学习 | 缺血性心脏病 | NA | 机器学习、深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1453 | 2026-06-03 |
Optimizing wastewater treatment through combined deep learning and deep reinforcement learning: Recent advances and future prospects
2026-Mar-15, Environmental research
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.envres.2026.123795
PMID:41547426
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综述 | 综述了深度学习和深度强化学习在污水处理优化中的最新进展与未来前景 | 清晰阐述了深度学习与深度强化学习在污水处理中不同的应用适用性及优势，并强调了标准化开放数据平台、开源模型库与模型透明性整合的必要性 | 智能系统在污水处理厂实际运营中的应用仍面临挑战，需要可靠和标准化的数据采集 | 探讨深度学习和深度强化学习在污水处理过程优化中的应用潜力与优势 | 污水处理厂中的过程优化问题，包括故障检测、水质预测、实时监测、自适应控制与多目标优化 | machine learning | NA | NA | 深度学习和深度强化学习 | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1454 | 2026-06-03 |
Unlocking 2D/3D+T myocardial mechanics from cine MRI: a mechanically regularized space-time finite element correlation framework
2026-Mar, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2026.103944
PMID:41547064
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研究论文 | 提出一种时空正则化的有限元数字图像/体积相关框架，用于从常规电影MRI实现二维和三维加时间的心肌运动跟踪与应变分析 | 统一多视图对齐与二维/三维加时间运动估计，结合区域特定生物力学正则化与数据驱动的时域分解，并通过相关性多视图对齐模块增强解剖一致性 | 未报告计算资源或时间成本，且三维加时间运动估计仅在一个临床数据集上验证 | 实现准确且生物力学一致的心肌运动量化，推动四维心脏功能评估 | 心肌运动与应变 | 计算机视觉 | NA | 电影MRI | 有限元数字图像/体积相关框架 | 图像 | 一个合成数据集、三个公开数据集和一个临床数据集 | NA | 有限元模型 | 位移均方根误差、应变均方根误差、时间一致性、地标误差、边界跟踪Dice系数 | NA |
| 1455 | 2026-06-03 |
Generalizable Deep Learning for Prostate Cancer Risk Stratification: Multicenter Study Integrating 18F-PSMA-1007 PET/CT and mpMRI
2026-Mar, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.12.050
PMID:41547629
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研究论文 | 开发一种少样本深度学习模型CL-MGNET，整合18F-PSMA-1007 PET/CT和多参数MRI影像及临床数据，预测前列腺癌高风险生物学特征，并在多中心数据中验证其泛化能力 | 设计了专用于融合多模态影像和临床数据的少样本深度学习网络CL-MGNET，在极有限训练数据（30例）下实现高精度预测，并在独立外部验证集上保持优异表现 | 回顾性研究设计，且外部验证样本量较小（36例），可能限制结论的普适性 | 开发并验证一种能够在数据有限条件下准确预测前列腺癌高风险生物学特征（ISUP分级、包膜外侵犯、手术切缘阳性）的深度学习模型 | 377例前列腺癌患者的多模态影像（18F-PSMA-1007 PET/CT和mpMRI）及临床数据 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | PET/CT, mpMRI | 深度学习网络 | 影像， 临床数据 | 377例患者（中心A 341例，中心B 36例） | NA | CL-MGNET | AUC | NA |
| 1456 | 2026-06-03 |
Maternal High-Fat Diet and Neonatal LPS Exposure Prolong USV Sequences and Shift Call-Type Repertoires in Neonatal Rats
2026-03, Developmental psychobiology
IF:1.8Q3
DOI:10.1002/dev.70142
PMID:41844290
|
研究论文 | 采用深度学习系统DeepSqueak分析母体高脂饮食和新生期LPS暴露对新生大鼠超声发声序列和叫声类型的影响 | 首次利用深度学习自动化系统DeepSqueak对新生大鼠超声发声的声谱图和语法特征进行详细分析，揭示母体高脂饮食和新生期LPS暴露对发声序列时长和语法转换概率的显著影响 | 样本量相对较小（总N=41），且仅关注新生期第7天的发声记录，缺乏长期追踪数据 | 探究母体高脂饮食和新生期脂多糖暴露对新生大鼠超声发声的时间结构和语法特征的影响 | 长埃文斯大鼠的后代（共41只，每条件5-6只） | 机器学习 | NA | 深度学习系统DeepSqueak | CNN | 超声音频数据 | 41只新生大鼠（每条件5-6只） | DeepSqueak | NA | 一致性比率 | NA |
| 1457 | 2026-06-03 |
Open-source pre-clinical image segmentation: mouse cardiac magnetic resonance imaging datasets with a deep learning segmentation framework
2026-Feb-17, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102706
PMID:41713653
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研究论文 | 提出首个公开可用的小鼠心脏磁共振影像数据集及基于深度学习的开源分割框架 | 首次公开临床前小鼠心脏CMR数据集，结合UNet3+架构构建分割模型，并提供网页界面部署工具 | 未提及模型在更大规模或更多样化疾病模型中的泛化能力评估 | 开发通用开源工具以加速临床前心血管研究的可重复性和规模化发展 | 小鼠心脏磁共振影像及左心室血池和心肌分割 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像 | 深度学习分割模型 | 图像 | 130只小鼠用于训练，25只用于内部测试，15只（7T）和10只（11.7T）用于外部测试 | NA | UNet3+ | Dice系数、组内相关系数 | 每张2D图像推理时间<20 ms，完整电影堆栈分割约4.6秒 |
| 1458 | 2026-06-03 |
Hundred-Nanosecond Equivalent Pixel Dwell Time for Deep-Tissue 3D Three-Photon Fluorescence Microscopy via Sparse X-Y-Z Reconstruction
2026-Feb, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202501513
PMID:41546413
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研究论文 | 提出DeepR-SXYZ深度学习框架，通过稀疏X-Y-Z重建实现深组织三光子荧光显微镜的百纳秒等效像素驻留时间，大幅提升成像速度 | 首次将深度学习稀疏重建与三光子荧光显微结合，通过结构-动态注意力增强Transformer同步捕获层内形态与层间动态，实现8.8倍加速和60%以上Z轴层恢复 | 依赖配对训练数据（稀疏与密集采样），可能限制在无配对数据场景的泛化性；未明确讨论对活体组织光毒性的量化评估 | 实现三光子荧光显微的高速、低光毒性体积成像，平衡成像速度与空间分辨率 | 脑脉管系统和肌巨噬细胞 | 计算机视觉， 数字病理学 | NA | 三光子荧光显微镜 | CNN， Transformer | 图像（三维体积扫描） | 脑脉管系统和肌巨噬细胞的体积扫描数据 | NA | 卷积神经网络（CNN）， 结构-动态注意力增强Transformer | 加速比， 层恢复率， 等效像素驻留时间 | NA |
| 1459 | 2026-06-03 |
The 4D Human Embryonic Brain Atlas: Spatiotemporal atlas generation for rapid anatomical changes
2026-Feb, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 利用深度学习方法创建4D人类胚胎脑图谱，捕捉孕早期大脑的快速解剖变化 | 引入随时间变化的初始图谱并惩罚偏离，确保在胚胎快速发育期间保持特定年龄的解剖结构 | NA | 提供正常胚胎脑发育的详细见解并识别异常，改善产前神经发育障碍的检测、预防和治疗 | 人类胚胎大脑 | 计算机视觉 | 神经发育障碍 | 3D超声成像 | 深度学习 | 3D超声图像 | 来自402名受试者的831张3D超声图像，孕周8至12周 | NA | NA | 消融研究结果 | NA |
| 1460 | 2026-06-03 |
An accurate, straightforward computer vision algorithm for optimal tumor-feeding visualization in cone-beam computed tomography hepatic arteriography: A preliminary study
2026-Feb, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2025.107192
PMID:41547160
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研究论文 | 提出一种计算机视觉算法，用于在锥形束CT肝动脉造影中自动推荐最佳肿瘤供血动脉可视化角度 | 使用传统计算机视觉方法而非深度学习，实现快速、可解释的自动角度推荐，提高了放射科医生的操作效率 | 研究样本量较小，仅纳入50例患者进行内部验证，需要更大规模研究进一步验证 | 开发一种能够自动推荐最佳旋转角度的计算机视觉算法，以优化肿瘤供血动脉的可视化，辅助肝动脉栓塞术 | 肝细胞癌患者的锥形束CT肝动脉造影图像中的肿瘤供血动脉 | 计算机视觉 | 肝细胞癌 | 锥形束CT肝动脉造影 | NA | 图像 | 19例患者用于算法开发，50例患者用于内部验证 | OpenCV | NA | 检索相关性 | NA |