深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 44218 篇文献，本页显示第 141 - 160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 141 | 2026-05-19 |
Expanding P-NET, a multi-purpose biologically informed deep learning framework
2026-Apr-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.19.719454
PMID:42079220
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研究论文 | 提出了扩展版的P-NET，一个基于生物学通路的多用途深度学习框架 | 将生物通路信息整合到深度学习中，提升可解释性和预测性能 | 未明确讨论局限性 | 开发一个可解释且稳定的深度学习框架，用于计算生物学中的基因组和转录组预测任务 | 基因和通路信息 | 机器学习 | NA | NA | P-NET | 基因组和转录组数据 | NA | PyTorch | P-NET | NA | NA |
| 142 | 2026-05-19 |
SIMBA: an agentic AI platform for single-molecule multidimensional imaging
2026-Apr-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.16.719005
PMID:42079268
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研究论文 | 介绍了一个名为SIMBA的智能单分子多维生物成像AI平台，用于统一单分子定位、光谱处理和深度学习去噪 | 首次将大语言模型智能体引入单分子多维成像分析，实现用户意图理解、分析流程编排和计算工具动态选择，以单一交互式框架统一传统分散的工作流 | NA | 开发一个统一的AI驱动平台，简化单分子多维成像的数据分析流程，降低使用门槛，提高可扩展性和可重复性 | 单分子荧光成像数据，包括空间定位、光谱信息和纳米尺度环境异质性 | 数字病理学、计算机视觉、机器学习 | NA | 超分辨率荧光显微镜、单分子光谱分析、深度学习 | 大语言模型（LLM）、监督学习模型 | 图像 | NA | PyTorch、TensorFlow | NA | NA | NA |
| 143 | 2026-05-19 |
Multimodal CT Perfusion-Based Deep Learning for Predicting Stroke Lesion Outcomes in Complete and No Recanalization Scenarios
2026-Apr-02, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9016
PMID:40973461
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研究论文 | 开发基于多模态CT灌注的深度学习模型，预测急性缺血性卒中患者在不同再通情况下的最终病灶位置和体积 | 针对完全再通和未再通两种不同情况分别构建预测模型，并利用多模态CT灌注参数图结合3D nnU-Net架构，显著优于传统阈值法 | 样本量相对较小（完全再通组350例，未再通组138例），且模型性能仍有提升空间（Dice系数分别为35.36%和50.22%） | 预测急性缺血性卒中患者的最终病灶位置和体积，帮助临床评估再通治疗的适应症和潜在获益 | 急性缺血性卒中患者的CT灌注影像数据和随访DWI数据 | 计算机视觉, 机器学习 | 急性缺血性卒中 | CT灌注成像 | 深度学习模型 | 影像数据 | 488例患者（完全再通组350例，未再通组138例） | NA | 3D nnU-Net | Dice系数 | NA |
| 144 | 2026-05-19 |
Multicenter Histology Image Integration and Multiscale Deep Learning Support Machine Learning-Enabled Pediatric Sarcoma Classification
2026-Apr-02, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-2275
PMID:41481196
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研究论文 | 利用多中心组织学图像整合和多尺度深度学习，实现基于机器学习的儿童肉瘤分类 | 系统评估了多种卷积神经网络和视觉变换器架构作为特征提取器，并优化了输入参数如切片尺寸组合和分辨率，发现先进视觉变换器基础模型（UNI和CONCH）显著优于早期方法，且多尺度特征提升了分类精度 | NA | 开发一种基于深度学习的计算流水线，从数字化组织学切片中准确分类儿童肉瘤亚型 | 来自三个医疗中心和儿童肿瘤学组的867张全切片图像 | 数字病理学 | 儿童肉瘤 | NA | 卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT） | 组织学图像 | 867张全切片图像 | NA | UNI, CONCH, SAMPLER | AUC | 无需图形处理单元（GPU） |
| 145 | 2026-05-19 |
HEAL: health-enhanced adaptive LoRaWAN for AI-based real-time soldier monitoring and status prediction
2026-Apr-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44274-1
PMID:41927727
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研究论文 | 提出HEAL框架，通过自适应LoRaWAN实现基于AI的士兵健康实时监测和状态预测 | 结合LoRaWAN动态通信参数与AI模型鲁棒性，在包丢失、延迟等现实约束下仍保持高精度健康预测 | NA | 实现远程和资源受限环境下士兵健康状况的持续、可靠监测与预测 | 士兵的生理时间序列数据 | 机器学习 | 军事医学 | NA | BiLSTM（及多种DL架构） | 多元生理时间序列数据 | NA | NA | BiLSTM, Transformer | 准确率, Macro F1分数, 数据包投递率 | NA |
| 146 | 2026-05-19 |
A Wireless, Battery-Free Artificial Throat Patch with Deep Learning for Emotional Speech Recognition
2026-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202516617
PMID:41603116
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研究论文 | 展示了一种无线、无电池的人工喉贴片系统，结合深度学习方法，实现同时识别语音和情感 | 提出无线无电池设计，摆脱线缆束缚，并首次在喉部信号传感中集成情感识别能力 | 未提及具体样本数量和场景泛化性，可能受限于小型化元件的信号稳定性 | 开发用于无声患者的语音和情感识别通信系统 | 喉部信号采集与情感语音识别 | 机器学习 | NA | 碳纳米管薄膜应变传感器、近场通信天线 | 混合深度学习架构 | 喉部信号（传感器数据） | NA | NA | 混合深度学习架构 | NA | NA |
| 147 | 2026-05-19 |
Deep learning on histopathological images to predict breast cancer recurrence risk and chemotherapy benefit: a multicentre, model development and validation study
2026-Apr, The Lancet. Oncology
DOI:10.1016/S1470-2045(25)00727-2
PMID:41831466
|
研究论文 | 开发并验证一种多模态深度学习模型，能够直接从常规组织病理切片和临床变量预测Oncotype DX 21基因复发评分，以评估乳腺癌复发风险和化疗获益 | 首次将基于大规模组织病理切片预训练的基础模型应用于预测基因组复发评分，实现常规病理切片直接评估化疗获益，无需昂贵基因组检测 | 未明确列出局限性，但研究基于回顾性数据和特定人群，可能在更具种族多样性的群体中表现需进一步验证 | 开发低成本、可推广的人工智能工具，替代Oncotype DX基因组检测以指导激素受体阳性、HER2阴性早期乳腺癌的化疗决策 | 激素受体阳性、HER2阴性早期乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 数字全切片成像 | 多模态深度学习模型 | 组织病理学全切片图像、临床变量 | 训练集171,189张切片，TAILORx内部验证集8,284例患者，测试集2,407例患者，外部验证集5,497例患者 | NA | 基础模型（基于大规模病理切片预训练）、多模态深度学习架构 | AUC、风险比、95%置信区间 | NA |
| 148 | 2026-05-19 |
Cell-MICS: Detecting Immune Cells With Label-Free Two-Photon Autofluorescence and Deep Learning
2026-Apr, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.70260
PMID:41923530
|
研究论文 | 通过无标记双光子自体荧光和深度学习检测免疫细胞 | 提出MICS（多光子成像结合计算特异性）方法，利用低复杂度SqueezeNet卷积神经网络在无标记双光子自体荧光图像上实现免疫细胞分类，验证了NADH和FAD自体荧光信号对分类的同等重要性 | 目前仅对分离的六种免疫细胞进行分类，未在活体组织中进行验证，且仅使用SqueezeNet单一架构 | 探索利用深度学习为无标记双光子自体荧光图像提供计算特异性，实现免疫细胞分类 | T细胞、中性粒细胞等六种分离的免疫细胞 | 计算机视觉 | NA | 双光子自体荧光成像 | 卷积神经网络 | 图像 | NA（未提供具体样本数量） | NA | SqueezeNet | ROC-AUC, PR-AUC, F1分数, 精确率, 召回率 | NA |
| 149 | 2026-05-19 |
Enhancing movie script creation through retrieval-augmented LLMs and stable diffusion scene modeling
2026-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45852-z
PMID:41922447
|
研究论文 | 利用RAG和Stable Diffusion增强电影剧本自动生成与场景建模 | 首次将检索增强生成与Stable Diffusion结合，实现从剧本到场景的端到端自动化生成，并比较了RAG与微调两种方法的有效性 | 剧本生成的质量仍受限于训练数据集的规模与多样性，场景可视化仅依赖CLIP评分衡量，缺乏人类专家评估 | 探索利用大语言模型和稳定扩散模型自动生成电影剧本及对应场景的可行性 | 电影剧本的自动生成与对应场景的可视化建模 | 自然语言处理, 计算机视觉 | NA | 检索增强生成, 稳定扩散模型 | 大语言模型, 扩散模型 | 文本, 图像 | 多个电影剧本数据集中训练的模型 | PyTorch | Gemini-Pro, GPT-2, Bloom, CompVis | 余弦相似度, 困惑度, CLIP分数 | NA |
| 150 | 2026-05-19 |
Cross-domain multimodal learning for stress-level prediction: a hybrid deep learning framework integrating independent EEG and facial expression datasets
2026-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-41250-7
PMID:41922398
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 151 | 2026-05-19 |
ChunkyBERT: a novel technique for multiclass political bias detection in news media
2026-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-46646-z
PMID:41922711
|
研究论文 | 提出一种名为ChunkyBERT的新方法，利用BERT模型对新闻媒体中的多类政治偏见进行检测 | 通过将长政治文章分割成固定长度的片段，分别使用预训练BERT编码，再经由Transformer编码器和注意力池化机制聚合片段级嵌入，实现对完整文本的利用，无需手动生成特征 | 未明确提及局限性，但可能受限于分割长度选择和计算资源需求 | 提出一种可扩展的政治偏见检测方法，应用于新闻分类为左倾、中间派和右倾倾向 | 新闻媒体中的政治文章 | 自然语言处理 | NA | NA | BERT（双向编码器表示来自Transformers）、Transformer编码器 | 文本 | NA | PyTorch（假设，基于BERT常见实现） | BERT、Transformer编码器 | 准确率（86.22%）、AUC-ROC（0.96） | NA |
| 152 | 2026-05-19 |
AI and the digital pathology revolution: clinical applications in cancer diagnosis and assessment
2026-Apr, Expert review of molecular diagnostics
IF:3.9Q1
DOI:10.1080/14737159.2026.2665801
PMID:42070246
|
综述 | 本文综述了人工智能与数字病理学在癌症诊断与评估中的临床应用 | 全面总结了从经典机器学习到深度学习模型（如卷积神经网络、Transformer和基础计算病理模型）的转变，以及多模态AI系统整合组织学图像与文本数据的涌现研究 | 未提供具体实验验证或定量分析结果 | 探讨数字病理学和人工智能如何改变癌症诊断与评估过程，并展望其未来在常规病理实践中的嵌入 | 数字病理学与人工智能技术在癌症诊断中的临床应用 | 数字病理学 | 癌症 | 数字病理学全切片成像 | 深度学习模型（卷积神经网络、Transformer、基础计算病理模型） | 图像（H&E染色组织切片） | NA | NA | 卷积神经网络、Transformer、基础计算病理模型 | NA | NA |
| 153 | 2026-05-19 |
Artificial Intelligence in Low-Dose Computed Tomography Lung Cancer Screening: Clinical Integration, Validation, and Translational Challenges
2026-Apr, Cureus
DOI:10.7759/cureus.107050
PMID:42147591
|
综述 | 本文综述了人工智能在低剂量CT肺癌筛查中的临床应用、验证研究及转化挑战 | 系统总结了AI在LDCT筛查中从算法性能到临床整合与人类-AI协作的转化进展 | 外部验证不足、泛化性有限、可解释性差、工作流整合困难，且放射科医师信任度及人机交互影响实际应用 | 总结AI在LDCT肺癌筛查中的方法、临床验证及转化挑战 | LDCT筛查中应用的AI技术及其临床整合 | 机器学习 | 肺癌 | NA | 深度学习, 放射组学 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 154 | 2026-05-19 |
Quantifying Multi-pollutant Co-exposure via Deep Learning-Based Simultaneous Prediction Using Geostationary Satellite Data
2026-Mar-31, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c15772
PMID:41861271
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研究论文 | 提出基于深度学习的多污染物同步预测框架DeepMAP，利用地球静止卫星数据量化多种空气污染物的共同暴露 | 首次提出能同时预测六种主要空气污染物（PM2.5、PM10、O3、NO2、CO、SO2）的深度学习框架，并引入新型共暴露指数来识别污染热点区域 | NA | 开发高时空分辨率的多污染物同步预测方法，以量化人群对混合污染物的共同暴露及其健康影响 | 东亚地区六种主要空气污染物的时空分布及其共同暴露特征 | 机器学习 | 呼吸系统疾病，心血管疾病 | 卫星遥感 | 深度学习 | 卫星影像 | NA | PyTorch | NA | 归一化均方根误差 | NA |
| 155 | 2026-05-19 |
Morphology-guided deep learning for nanoparticle agglomeration diagnostic assays
2026-Mar-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-45423-2
PMID:41917119
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 156 | 2026-05-19 |
Atlas of predicted protein complex structures across kingdoms
2026-Mar-25, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-70884-4
PMID:41882029
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研究论文 | 利用AlphaFold2的ColabFold框架预测了110万个蛋白质-蛋白质相互作用结构，构建了跨物种的蛋白质复合物图谱 | 首次大规模跨物种预测蛋白质复合物结构，涵盖细菌、古菌、人类、小鼠、植物和人类-病毒对，并发现跨物种共享的蛋白质复合物结构 | 预测结构依赖计算机模型，实验验证仅针对特定病毒受体，覆盖范围有限 | 系统性地预测和解析跨物种蛋白质复合物的三维结构，揭示进化保守性和功能关系 | 蛋白质复合物的预测结构及蛋白质-蛋白质相互作用 | 机器学习 | NA | AlphaFold2, ColabFold | AlphaFold2 | 蛋白质序列 | 110万个蛋白质-蛋白质相互作用结构，覆盖细菌、古菌、人类、小鼠、植物和人类-病毒对 | ColabFold | AlphaFold2 | 高置信度结构分类标准 | NA |
| 157 | 2026-05-19 |
An attention-based multimodal deep learning framework integrating EEG and ECG for enhanced stress detection
2026-Mar-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-44499-0
PMID:41844761
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 158 | 2026-03-18 |
Uncertainty-aware automated labeling of intracranial arteries using deep learning
2026-Mar-16, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02276-5
PMID:41840364
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 159 | 2026-05-19 |
Assessing the influence of kernel selection on chest computed tomography image quality across varying dose levels using TrueFidelity reconstruction
2026-Mar-13, Radiation protection dosimetry
IF:0.8Q4
DOI:10.1093/rpd/ncaf143
PMID:41821439
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研究论文 | 评估不同剂量水平下使用不同重建核对胸部CT图像质量的影响 | 首次比较GE Healthcare的TrueFidelity DLIR软件中标准核与肺部核在全剂量和超低剂量胸部CT图像质量上的差异 | 样本量较小（仅25名患者），且对超低剂量协议无法得出可靠结论 | 评估全剂量和超低剂量胸部CT扫描中使用TrueFidelity标准核与肺部核重建的图像质量 | 25名接受胸部CT扫描的患者图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | CT | 深度学习图像重建（DLIR） | 图像 | 25名患者的胸部CT图像 | NA | TrueFidelity | 视觉分级特征（VGC）曲线下面积（AUCVGC） | NA |
| 160 | 2026-05-19 |
From digital chest tomosynthesis to 3D CT
2026-Mar-13, Radiation protection dosimetry
IF:0.8Q4
DOI:10.1093/rpd/ncaf162
PMID:41821455
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研究论文 | 提出一种从数字胸部断层合成到三维CT的高效深度学习重建方法 | 提出通过从投影数据的小块中重建矢状CT切片，显著降低内存需求，并采用体素分类（空气、软组织、骨）替代连续HU值预测 | 难以重建精细细节，尚不适合临床应用 | 开发一种低资源需求的断层合成体积成像重建方法 | 数字胸部断层合成投影图像及其对应的CT重建 | 计算机视觉 | NA | 数字胸部断层合成 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |