深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42878 篇文献，本页显示第 1541 - 1560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1541 | 2026-03-16 |
MeNet: A mixed-effect deep neural network for multi-environment genomic prediction of agronomic traits
2026-Mar-09, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2025.101620
PMID:41267404
|
研究论文 | 提出了一种名为MeNet的混合效应深度神经网络，用于多环境下的农艺性状基因组预测 | 将混合效应模型的统计严谨性与神经网络的非线性建模能力统一起来，通过双嵌入和自适应学习遗传复杂性，能够捕获上位性和基因-环境互作 | 未明确提及 | 提升多环境下农艺性状基因组预测的准确性和可解释性 | 水稻、小麦和玉米的农艺性状 | 机器学习 | NA | 基因组预测 | 深度神经网络 | 基因组数据 | 三个数据集，包括12个水稻性状（三个环境）、小麦籽粒产量（四个环境）和三个玉米性状 | NA | MeNet | NA | NA |
| 1542 | 2026-03-16 |
DisNet : Learning interpretable depression representations in speech
2026-Mar-09, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.108820
PMID:41831358
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研究论文 | 本文提出了一种可解释的抑郁症筛查网络DisNet，用于从语音中学习可解释的抑郁症表征 | 提出了包含可学习频域滤波器组模块和分层语音表征提取模块的端到端可解释网络，并采用自监督学习策略增强特征可解释性 | 未明确说明模型在跨数据集泛化能力方面的具体限制 | 开发可解释的语音抑郁症检测方法 | 语音信号 | 自然语言处理 | 抑郁症 | 语音分析 | 深度学习网络 | 语音 | AMHS-corpus数据集（具体数量未说明）及公开数据集DAIC-woz、CMDC、EATD-corpus | 未明确说明 | DisNet（包含LFB和HRE模块） | F1分数 | NA |
| 1543 | 2026-03-16 |
Last-layer committee machines for uncertainty estimations of benthic imagery
2026-Mar-06, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2026.108819
PMID:41830872
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研究论文 | 本研究提出了一种基于最后一层委员会机器的框架，用于改善海底栖息地图像分类中的不确定性估计，以减少模型参数并提升标注可靠性 | 提出了一种单最后一层委员会机器方法，能在保持性能的同时将网络参数减少超过95%，相比贝叶斯神经网络、蒙特卡洛dropout和深度集成等计算成本更高的策略 | 方法仅在BenthicNet数据集的两个挑战性子数据集上进行了测试，未在其他海洋图像数据集或更广泛的应用场景中验证 | 改善海底栖息地图像自动标注的可靠性，通过不确定性估计识别模糊、错误标注或分布外样本 | 海底栖息地图像，包括海底及其相关生物、栖息地和地质特征的图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 贝叶斯神经网络, 蒙特卡洛dropout, 委员会机器 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1544 | 2026-03-16 |
Bioinspired Keratin-Based Eutectic Hydrogels for Intelligent Health Monitoring and Photothermal Therapy
2026-Mar-05, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c24539
PMID:41783971
|
研究论文 | 本研究合成了一种具有高机械强度、优异传感性能、自愈能力及监测治疗功能的多功能导电水凝胶，用于智能健康监测和光热治疗 | 通过简便的一锅法合成了PDA@Ag/PAA/PSBMA/FK共晶水凝胶，该材料集成了宽传感范围、低温耐受性、自主自愈特性，并结合深度学习算法实现了实时监测与按需光热治疗的闭环平台 | 未明确说明水凝胶的长期生物相容性、大规模生产成本以及临床转化面临的挑战 | 开发集成监测与治疗功能的多功能可穿戴表皮传感器 | PDA@Ag/PAA/PSBMA/FK共晶水凝胶及其构建的传感器 | 可穿戴医疗系统 | NA | 一锅合成法、光热治疗 | 深度学习算法 | 运动信号、关节活动数据 | NA | NA | NA | 传感范围（2%-1000%）、拉伸性（1900%）、离子电导率（0.17 S·m） | NA |
| 1545 | 2026-03-16 |
Treehopper-Inspired Passive Electroluminescent Vector Electric Field Sensor with Deep Learning-Enabled High-Precision Reconstruction
2026-Mar-05, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c25790
PMID:41784229
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研究论文 | 本研究受树蝉生物电传感机制启发，设计并实现了一种基于仿生介电异质结构的被动电致发光矢量电场传感器，并利用深度学习方案从光谱中重建完整的矢量场信息 | 提出了一种无需外部电源、基于仿生介电异质结构的被动电致发光矢量电场传感器，并结合共享权重一维卷积神经网络进行高精度矢量信息重建 | NA | 实现复杂电磁环境中被动、高精度、矢量分辨的电场传感 | 矢量电场 | 机器学习 | NA | 电致发光 | CNN | 光谱数据 | NA | NA | 共享权重一维卷积神经网络 | 平均绝对误差, 平均相对误差, 平均绝对角度误差 | NA |
| 1546 | 2026-03-16 |
Intelligent interferometric analysis of lipid layer thickness for clinical evaluation of dry eye disease
2026-Mar-05, The ocular surface
DOI:10.1016/j.jtos.2026.02.011
PMID:41794130
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的全自动框架，用于从白光干涉图像中定量分析泪膜脂质层厚度，以支持干眼病的临床评估 | 首次将深度学习分割模型与物理光学映射方法相结合，实现了泪膜脂质层厚度的全自动、定量化测量，取代了传统依赖定性或半定量评估的方法 | 研究主要基于特定数据集（小鼠和人类）进行验证，尚未在更广泛、多中心的临床环境中进行大规模测试 | 开发一种全自动、定量化的泪膜脂质层厚度分析框架，以提高干眼病和睑板腺功能障碍的诊断准确性和临床实用性 | BALB/c小鼠的临床前图像、健康志愿者和睑板腺功能障碍患者的临床数据集 | 计算机视觉 | 干眼病 | 白光干涉成像 | 深度学习分割模型 | 图像 | 动物数据集（BALB/c小鼠）和人类数据集（健康志愿者与患者） | NA | U-Net, DeepLabV3+, Unet++ | Dice分数, R2 | NA |
| 1547 | 2026-03-16 |
Development and validation of a multimodal deep learning model for early esophageal squamous neoplasia detection and invasion depth prediction
2026-Mar-03, Endoscopy
IF:11.5Q1
DOI:10.1055/a-2780-0974
PMID:41468904
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研究论文 | 开发并验证了一种多模态深度学习模型MUMA-EDx，用于早期食管鳞状细胞癌的检测和浸润深度预测 | 首次整合了放大内镜和超声内镜成像，通过特征级融合的多模态深度学习模型，显著提升了早期食管鳞状细胞癌的识别和浸润深度评估性能 | 模型开发和内部验证基于回顾性数据集，外部验证样本量相对较小（122例患者），未来需要更大规模的前瞻性研究进一步验证 | 提高早期食管鳞状细胞癌的诊断准确性和浸润深度预测能力 | 食管鳞状细胞癌患者的内镜图像数据 | 数字病理 | 食管癌 | 放大内镜，超声内镜 | 深度学习 | 图像 | 回顾性数据集358例患者（18420张图像），前瞻性队列122例患者（8711张图像） | 未明确指定 | TResNet_m | AUROC，准确率，灵敏度，特异性，阳性预测值，阴性预测值 | NA |
| 1548 | 2026-03-16 |
PatientFlow: Learning to generate mixed-type longitudinal clinical data with flow matching
2026-Mar-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2026.103392
PMID:41830733
|
研究论文 | 本文提出了一种名为PatientFlow的生成建模方法，用于生成具有静态和时序混合类型特征的合成纵向临床数据 | 结合变分自编码器进行数据表示和流匹配进行患者生成，以应对纵向数据复杂结构和患者隐私保护的双重挑战 | 研究仅在肌萎缩侧索硬化症患者队列（N=1560）上进行了评估，需要进一步验证在其他疾病上的适用性 | 开发能够生成高保真合成纵向临床数据的生成模型，以支持医疗健康领域的大规模深度学习应用 | 肌萎缩侧索硬化症患者的纵向临床数据 | 机器学习 | 肌萎缩侧索硬化症 | NA | 生成模型 | 纵向临床数据（静态和时序混合类型） | 1560名患者 | NA | 变分自编码器, 流匹配 | 定性评估, 定量评估, 临床专家验证 | NA |
| 1549 | 2026-03-16 |
Deep Learning-Enabled Multi-Omics Integration: A New Frontier in Precise Drug Target Discovery
2026-Mar-02, Biology
DOI:10.3390/biology15050410
PMID:41823837
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综述 | 本文系统综述了深度学习驱动的多组学整合在药物靶点发现领域的最新进展、挑战与未来机遇 | 系统性地总结了深度学习整合多组学数据用于药物靶点发现这一新兴前沿领域，并探讨了生成式AI、大型多模态模型等新兴技术带来的机遇 | 文中提及了该领域面临的持续挑战，包括数据稀疏性、模型可解释性、靶点成药性及验证障碍 | 推动精准药物靶点发现，以应对药物研发成本上升和高失败率的问题 | 多组学数据（如基因组学、转录组学、蛋白质组学等） | 机器学习 | NA | 多组学整合 | 深度学习 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1550 | 2026-03-16 |
Applications of artificial intelligence in bovine reproductive assessment: focus on oocytes and blastocysts
2026-Mar, Journal of assisted reproduction and genetics
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10815-025-03772-3
PMID:41396246
|
综述 | 本文综述了人工智能在牛卵母细胞和囊胚质量评估中的应用，探讨其如何提高辅助生殖技术的效率和准确性 | 将人工智能，特别是计算机视觉和深度学习，引入牛生殖评估领域，以自动化、标准化传统上主观且耗时的手动评估过程 | NA | 探讨人工智能在牛生殖生物学中卵母细胞和囊胚质量评估的应用潜力，以支持辅助生殖技术和遗传改良策略 | 牛的卵母细胞和囊胚 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN | 图像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 1551 | 2026-03-16 |
DECODE: deep learning-based common deconvolution framework for various omics data
2026-Mar, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-026-03007-y
PMID:41772096
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DECODE的通用去卷积框架，适用于转录组、蛋白质组和代谢组数据，能够在细胞水平上整合多组学组织数据集 | DECODE填补了代谢组学去卷积的空白，并在多种组学数据上显著优于现有方法，同时在高不完整单细胞参考数据场景下表现出高鲁棒性 | NA | 开发一个通用的去卷积框架，用于从组织水平数据估计细胞类型和细胞状态的丰度 | 转录组、蛋白质组和代谢组数据，以及来自不同队列的多组学组织数据集 | 机器学习 | NA | 转录组学、蛋白质组学、代谢组学 | 深度学习 | 组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1552 | 2026-03-16 |
KANPM-DTA: improving drug-target affinity prediction with Kolmogorov-Arnold networks and pretrained models
2026-Mar-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag112
PMID:41818722
|
研究论文 | 本文提出了一种名为KANPM-DTA的深度学习框架，用于改进药物-靶点亲和力预测 | 引入了ESM引导的蛋白质图构建策略以整合进化和结构信息，采用门控融合机制整合药物-蛋白质图特征，使用线性注意力捕获跨模态依赖关系，并利用Kolmogorov-Arnold网络进行最终亲和力预测，以提供更强的非线性逼近和更好的可解释性 | 需要湿实验验证来评估结果的适用性 | 提高药物-靶点亲和力预测的准确性和可靠性，以促进药物发现和再利用 | 药物-靶点对 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Kolmogorov-Arnold网络, 图神经网络 | 蛋白质序列, 药物分子结构, 亲和力数据 | 在Davis、KIBA、Metz和BindingDB等多个基准数据集上进行了综合实验 | NA | KANPM-DTA (包含ESM引导的蛋白质图构建、门控融合机制、线性注意力模块和Kolmogorov-Arnold网络) | 均方误差, 一致性指数, $r_{m}^{2}$ | NA |
| 1553 | 2026-03-16 |
Accurate Inverse Design of Broadband Solar Metamaterial Absorbers via Joint Forward-Inverse Deep Learning
2026-Feb-26, Nanomaterials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/nano16050297
PMID:41823751
|
研究论文 | 本文提出了一种联合正向-逆向深度学习框架，用于快速、准确地优化多层超材料太阳能宽带吸收器 | 提出了一种基于改进Swin Transformer的逆向网络与多层感知机正向代理模型相结合的联合学习框架，通过一致性驱动的循环进行端到端训练，减少了逆向设计中一对多的模糊性 | 未明确说明模型在更宽光谱范围或更复杂材料组合下的泛化能力，也未讨论计算框架在其他类型超材料设计中的适用性 | 解决宽带高效太阳能吸收器设计中从目标光学响应到物理结构的复杂、不适定逆向映射问题 | 多层超材料太阳能吸收器（W/SiO双曲超材料堆栈和TiO/SiO抗反射涂层） | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer, MLP | 光学响应数据与结构参数 | 未明确说明 | 未明确说明（可能为PyTorch或TensorFlow） | Modified Swin Transformer, Multilayer Perceptron | 归一化测试均方误差（7.2×10⁻⁴逆向，6.8×10⁻⁴正向），平均吸收率（97.4%），角度性能（高达60°入射角） | 未明确说明 |
| 1554 | 2026-03-16 |
A lightweight residual dilated temporal transformer block for ECG classification on edge devices
2026-Feb-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-35531-4
PMID:41680225
|
研究论文 | 提出一种轻量级残差扩张时序Transformer块，用于在边缘设备上进行ECG分类 | 结合残差扩张卷积与深度Transformer架构，并集成位置编码、通道注意力（SE块）以及使用SMOTE和抖动噪声的类别平衡数据增强，实现了高精度与低复杂度的平衡 | 未明确提及模型在更广泛疾病类别或更大规模数据集上的泛化能力测试 | 开发一种高效、资源敏感的深度学习模型，用于ECG分类，以支持实时、隐私保护的边缘设备心脏监测 | 心电图（ECG）信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | ECG监测 | CNN, Transformer | 时序信号 | 基准ECG数据集（具体数量未明确） | 未明确指定 | 残差扩张卷积, Transformer | 准确率, Macro AUROC, Cohen's Kappa, Log Loss, Hamming Loss, Matthews Correlation Coefficient (MCC) | 边缘设备（如无线体感网络和可穿戴边缘设备） |
| 1555 | 2026-02-14 |
Swamp-AI: a deep learning model for monitoring wetlands change across the globe
2026-Feb-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-39257-1
PMID:41680429
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Swamp-Eye的深度学习模型，用于全球湿地变化的监测 | 开发了一个独特的注释系统，结合多个全球数据集创建了涵盖多种湿地类型和季节性的全球湿地标注图像数据库，并训练了15个候选模型以选出最佳性能模型 | NA | 监测全球湿地范围的变化，特别是在偏远或难以进入的地区 | 全球范围内的湿地，包括沿海和内陆系统 | 计算机视觉 | NA | 遥感 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | Swamp-Eye | 整体准确率, 生产者准确率, 用户准确率, 交并比 | NA |
| 1556 | 2026-02-15 |
Lightweight scalable deep learning framework for real time detection of potato leaf diseases
2026-Feb-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-33423-7
PMID:41688475
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1557 | 2026-03-16 |
Quantitative fat-fraction analysis of the rotator cuff muscles on clinical sagittal and coronal T1-weighted MRI using deep learning algorithms
2026-Feb-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-38108-3
PMID:41688617
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于从临床T1加权MRI自动预测肩袖肌肉的定量脂肪分数 | 首次利用深度学习从标准T1加权MRI预测体素级脂肪分数，克服了传统Goutallier分类法的主观性和单切片限制 | 样本量相对较小（训练集75例，验证集24例），且仅针对肩袖肌肉进行评估 | 通过深度学习实现肩袖肌肉脂肪浸润的定量评估，以改善手术预后分析和治疗规划 | 肩袖肌肉 | 医学影像分析 | 肩袖疾病 | MRI（T1加权和2点Dixon序列） | 深度学习 | 图像（MRI） | 99例患者（75例训练，24例验证） | NA | NA | 平均全肌肉脂肪分数计算误差（均值±标准差） | NA |
| 1558 | 2026-02-11 |
Ultrasound-based attention-guided deep learning combined with radiomics to predict axillary lymph node metastasis in breast cancer
2026-Feb-09, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02208-3
PMID:41664021
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1559 | 2026-03-16 |
CMMSCL-DPI: cross-modal multi-structural contrastive learning for predicting drug-protein interactions
2026-Feb-09, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-026-02533-7
PMID:41664132
|
研究论文 | 本文提出了一种名为CMMSCL-DPI的跨模态多结构对比学习模型，用于预测药物-蛋白质相互作用 | 该模型首次将对比学习应用于药物和蛋白质的多维结构特征，并结合DPI异构图网络的交互特征，以促进跨模态对比学习，有效捕捉药物与蛋白质之间的关键差异和相似性 | NA | 提高药物-蛋白质相互作用预测的准确性，以支持有效且安全的药物发现 | 药物和蛋白质 | 机器学习 | NA | 对比学习, 异构图网络 | 深度学习模型 | 多模态数据（药物和蛋白质的多维结构特征） | 四个基准数据集 | NA | CMMSCL-DPI | 整体性能 | NA |
| 1560 | 2026-03-16 |
Improving prediction accuracy of radiation-induced temporal lobe injury in nasopharyngeal carcinoma using ADC-based deep learning and dosiomics
2026-Feb-06, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-026-15599-x
PMID:41652361
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研究论文 | 本研究探讨了基于表观扩散系数（ADC）图的深度学习和剂量分布剂量组学在预测鼻咽癌患者放疗后颞叶损伤（RTLI）中的潜力 | 结合ADC图的深度迁移学习特征和剂量分布剂量组学特征，构建融合模型以预测RTLI，相比单一模型显著提高了预测准确性 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅来自单一中心，可能影响模型的泛化能力 | 预测鼻咽癌患者接受调强放疗后发生辐射诱导颞叶损伤的风险 | 鼻咽癌患者 | 数字病理学 | 鼻咽癌 | 表观扩散系数（ADC）图，三维剂量分布 | 深度学习，机器学习 | 医学影像（ADC图），剂量分布数据 | 3578名鼻咽癌患者中筛选出94名RTLI患者和97名对照，最终训练队列135例，验证队列59例 | TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn | WideResNet 101, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Random Forest, Extremely Randomized Trees, eXtreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Adaptive Boosting, Multilayer Perceptron | AUC | NA |