深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 45510 篇文献，本页显示第 161 - 180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 161 | 2026-06-09 |
Nuclear DNA-Gated Electrochemiluminescence Microscopy with Deep Learning for Single-Cell Apoptosis Profiling
2026-May-24, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.6c01234
PMID:42177648
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研究论文 | 开发了一种基于核DNA门控电化学发光显微镜与深度学习的方法，用于单细胞凋亡分析 | 利用核DNA作为内在共反应物，将凋亡相关的染色质凝聚和碎片化转化为空间分辨的ECL强度下降，并结合深度学习实现高通量分类 | 未明确提及局限性 | 实现单细胞水平上抗癌药物反应的定量和可扩展分析 | 药物处理的癌细胞 | 数字病理学 | 癌症 | 电化学发光显微镜 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 162 | 2026-06-09 |
A rapid total-body PET imaging approach for pediatric patients using non-attenuation-corrected PET scans
2026-May-22, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-026-00889-x
PMID:42171886
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研究论文 | 提出一种名为SnapPET的深度学习框架，利用极短的非衰减校正2D PET最大密度投影图像生成高质量衰减校正图像，用于儿科淋巴瘤患者的快速全身PET成像 | 首次提出基于潜扩散自编码器的CT免除框架，利用2秒超短非衰减校正PET MIP图像直接生成高质量衰减校正PET MIP图像，实现快速筛查与分流 | NA（摘要中未明确提及局限性） | 开发一种降低儿科淋巴瘤患者累积辐射剂量的快速全身PET成像方法 | 200例FDG亲和性淋巴瘤儿科患者的全身PET/CT扫描数据 | 机器学习, 数字病理学 | 淋巴瘤 | PET/CT成像 | 潜扩散自编码器 | 图像（PET MIP二维图像） | 200例儿科患者 | PyTorch（推断） | U-Net, GAN, DDPM（对比模型）, 潜扩散自编码器（SnapPET） | PSNR, SSIM, NMSE, SUVmax, SUVmean, ROC曲线, ALROC曲线, 5点Likert评分 | NA（摘要中未明确说明） |
| 163 | 2026-06-09 |
SNooPy: a statistical framework for long-read metagenomic variant calling
2026-May-20, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkag556
PMID:42234577
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研究论文 | 提出了一种名为SNooPy的统计框架，用于长读长宏基因组变异检测 | 首次设计了专门针对长读长宏基因组数据的变异检测工具，不假设单倍型数量、进化关系或序列差异 | 未与深度学习方法集成，未来需进一步整合以提升性能 | 解决现有长读长变异检测工具无法适应宏基因组数据复杂性的问题 | 宏基因组样本中的单核苷酸多态性（SNP） | 机器学习 | NA | 长读长测序 | 传统统计模型与深度学习模型对比 | 宏基因组序列数据 | NA | NA | NA | 变异检测准确性 | NA |
| 164 | 2026-06-09 |
Mechanistic Dissection of Conformational Transition of Bicyclic Peptide via Molecular Modeling and Deep Learning
2026-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.12.711417
PMID:41959345
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研究论文 | 通过分子建模和深度学习，对双环肽的构象转变进行机制解析 | 引入深度学习模型ICoN-v1，学习分子动力学模拟数据以揭示环肽构象动力学，能有效生成分子动力学输出中缺失的平滑转变路径 | NA | 解析环肽构象转变机制，为分子设计提供信息 | 六环肽（NMR结构）、MYC靶向双环肽（立体多样化或单点LEU-to-ILE突变） | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 深度学习模型 | 分子动力学模拟数据 | NA | NA | ICoN-v1 | NA | NA |
| 165 | 2026-06-09 |
A Deep Learning Framework for Spatiotemporal Modeling of Visual Task fMRI
2026-May-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.05.722117
PMID:42146685
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研究论文 | 提出一个名为STREAM的深度学习框架，用于模拟视觉任务fMRI中的时空动态，揭示有效连接和全脑信息流 | 首次将深度学习框架应用于任务fMRI的时空建模，通过学习神经转换函数来表征有效连接和全脑信息流，发现默认模式网络作为高级调节枢纽具有广泛传出影响，挑战其被动特征 | NA | 开发一种新计算方法，以揭示驱动局部动态的方向性信号机制，理解大脑如何灵活重构功能架构以实现复杂认知 | 1074名参与者的视觉类别处理任务fMRI数据 | 机器学习 | NA | fMRI | 深度学习框架 | 图像 | 1074名参与者 | PyTorch | STREAM | 激活图重建准确性 | NA |
| 166 | 2026-06-09 |
AI-enabled virtual immunopeptidomics links quantitative neoantigen presentation to immunogenicity
2026-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.05.722287
PMID:42146452
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研究论文 | 开发了深度学习框架epiVIP，利用(sc)RNA-seq数据预测HLA-I肽段丰度，联系新抗原的定量展示与免疫原性 | 首次通过AI方法从RNA-seq数据预测肽段丰度，并揭示丰度与非我性在决定抗原性中的补偿关系，为TCR亲和力理论提供定量支持 | NA | 定量联系新抗原展示与其免疫原性，以改进癌症免疫疗法 | HLA-I肽段及其丰度、新抗原的免疫原性 | 自然语言处理 | 癌症 | RNA-seq, 单细胞RNA-seq | 深度学习模型 | 基因表达数据、肽段序列 | 170万免疫肽段及配对基因表达谱，3.3万个来自临床数据集的新抗原 | NA | epiVIP | 预测准确性、泛化性、肿瘤反应预测 | NA |
| 167 | 2026-06-09 |
Generating synthetic tau-PET scans in Alzheimer's disease from MRI, blood biomarkers and demographics with deep learning
2026-May-07, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.05.06.26352540
PMID:42145644
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研究论文 | 开发一种深度学习模型，利用结构磁共振成像、人口统计学和血液生物标志物合成阿尔茨海默病患者的tau-PET扫描 | 首次使用深度学习从易获取的数据（MRI、人口统计学和血液生物标志物）合成tau-PET扫描，并证明其临床预后价值 | NA | 评估深度学习模型从多模态数据合成tau-PET扫描的可行性和临床效用 | 阿尔茨海默病连续谱系或其他神经疾病患者 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | PET, MRI | 3D U-Net, 残差网络, 注意力机制 | 图像, 人口统计学数据, 血液生物标志物 | 来自13个队列的5191名参与者，平均年龄70岁，51%为女性 | PyTorch | 3D U-Net | R, 危险比, p值 | NA |
| 168 | 2026-06-09 |
Deep learning-based assessment of periodontitis progression using serial panoramic radiographs: a multicenter study incorporating indirect and direct grading approaches
2026-May-06, Journal of periodontal & implant science
DOI:10.5051/jpis.2504860243
PMID:42252881
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研究论文 | 使用序列全景X光片，基于深度学习模型评估牙周炎进展的多中心研究 | 首次在序列全景X光片上应用YOLOv8模型进行间接和直接两种分级评估牙周炎进展，并验证其临床可行性 | 直接分级表现略低，因评估序列图像复杂度较高 | 评估深度学习模型用于通过序列全景X光片诊断牙周炎进展的诊断性能和临床可行性 | 1378名患者的7106张全景X光片 | 计算机视觉 | 牙周炎 | 全景X光成像 | YOLOv8 | 图像 | 1378名患者的7106张全景X光片 | PyTorch | YOLOv8 | 准确率、敏感度、特异度、AUC | NA |
| 169 | 2026-06-09 |
Classification of spinal tuberculous infection, pyogenic infection and spinal metastasis from magnetic resonance imaging using machine learning
2026-May-04, BMC musculoskeletal disorders
IF:2.2Q3
DOI:10.1186/s12891-026-09838-2
PMID:42082966
|
研究论文 | 利用机器学习从磁共振成像中分类脊柱结核感染、化脓性感染和脊柱转移瘤 | 开发并评估了多种深度学习模型（包括自定义致密神经网络和预训练卷积神经网络）用于脊柱结核、化脓性脊柱炎和脊柱转移瘤的自动分类，并比较了不同模型在全图和分割图上的性能 | 近乎完美的性能可能反映数据集同质性和数据增强效应，而非完全泛化；激活热图显示注意力区域定位不一致，存在过拟合和可视化可解释性有限的问题 | 开发和评估深度学习模型，用于自动分类脊柱结核、化脓性感染和脊柱转移瘤 | 120名患者的T2加权矢状位MRI扫描图像，每类疾病40例 | 机器学习, 医学影像分析 | 脊柱结核, 脊柱化脓性感染, 脊柱转移瘤 | 磁共振成像 | 单层感知机, 自定义致密神经网络, 预训练卷积神经网络 | 医学图像 | 120例患者（每类疾病40例），经过数据增强后每类生成1000个合成样本 | NA | ResNet50, VGG16, InceptionV3 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 170 | 2026-06-09 |
Dynamic ultrasound motion metrics combined with deep learning for clinical differentiation of subacromial impingement syndrome
2026-May, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-026-02188-y
PMID:41670888
|
研究论文 | 本研究采用动态肩部超声并结合深度学习技术，用于临床区分肩峰下撞击综合征 | 首次将Faster R-CNN与自迁移学习CNN（STL-CNN）在动态超声中的标志点定位性能进行比较，并集成一维卷积神经网络（1D-CNN）基于运动指标进行SIS分类 | 当前工作流程需要离线视频分析，未来需实现实时实施并提高泛化能力 | 评估深度学习模型在动态肩部超声中预测肩峰下撞击综合征的诊断性能 | 肩峰下撞击综合征患者和健康对照者的动态肩部超声图像 | 计算机视觉 | 肩峰下撞击综合征 | 动态超声成像 | Faster R-CNN, STL-CNN, 1D-CNN | 超声影像 | 59名SIS患者和59名对照者 | NA | Faster R-CNN, STL-CNN, 1D-CNN | 准确率, 平均距离误差 | NA |
| 171 | 2026-06-09 |
Deep learning-based epileptic seizure detection from EEG signals and PPG signals using LSTM and CNN models
2026-May, The International journal of neuroscience
DOI:10.1080/00207454.2026.2621855
PMID:41671683
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研究论文 | 提出一种结合CNN和LSTM的混合深度学习框架，利用多模态EEG和PPG信号实现癫痫发作的自动检测 | 创新性地融合PPG信号与EEG信号，利用PPG提供的自主神经波动、心率变异性变化和外周血管反应等互补生理信息，增强模型对细微或模糊EEG特征的判别能力 | 未在摘要中提及 | 开发一种可靠且高效的实时癫痫发作检测方法，适用于可穿戴设备和临床医疗平台 | 多模态脑电图（EEG）和光电容积描记图（PPG）信号 | 机器学习 | 癫痫 | 多模态信号融合 | CNN, LSTM | 信号数据 | 未在摘要中提及 | 未在摘要中提及 | CNN, LSTM混合结构 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's Kappa, Matthews相关系数, 关键成功指数 | 未在摘要中提及 |
| 172 | 2026-06-09 |
Unraveling Glycation-Induced Structure-Function Nexus in Food Proteins: From Analytical Innovations to AI-Assisted Design
2026-05, Comprehensive reviews in food science and food safety
IF:12.0Q1
DOI:10.1111/1541-4337.70477
PMID:41957905
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综述 | 探讨糖化反应引起的食物蛋白质结构-功能关系，涵盖分析技术创新与人工智能辅助设计 | 提出利用人工智能（特别是深度学习和逆向设计）整合多维数据，预测并优化糖化模式，以加速功能性蛋白质的理性开发 | 依赖综述性质，缺乏实验验证；人工智能方法在糖化蛋白质领域的实际应用尚处于起步阶段 | 阐明糖化诱导的结构修饰如何改变蛋白质功能性能，并为功能性蛋白质的理性开发提供系统性框架 | 糖化修饰的食物蛋白质及其结构-功能关系 | 机器学习 | NA | 糖化反应、位点定位、构象分析、多源数据挖掘、深度学习 | 深度学习模型、逆向设计模型 | 结构数据、功能数据、多源数据 | NA | PyTorch, TensorFlow | 深度神经网络、逆向设计架构 | NA | NA |
| 173 | 2026-06-09 |
Artificial Intelligence for Food Packaging: A Life Cycle-Oriented Review of Material Performance, Functionality, Safety, and Sustainability
2026-05, Comprehensive reviews in food science and food safety
IF:12.0Q1
DOI:10.1111/1541-4337.70486
PMID:42021492
|
综述 | 系统分析人工智能在食品包装全生命周期中的应用，涵盖材料性能、功能、安全性和可持续性 | 提出面向生命周期的框架，将主要AI范式与食品包装六大关键领域相关联，并强调混合模型在复杂系统中的鲁棒性优势 | 数据质量、模型泛化能力和法规接受度等方面的挑战 | 评估AI在食品包装材料设计、生产优化、质量预测、安全保障、智能标签与追溯、回收等环节的应用现状与潜力 | 2021-2025年Web of Science核心合集中与AI在食品包装应用相关的同行评审研究 | 机器学习 | NA | NA | 监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、混合模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 174 | 2026-06-09 |
DeepECG.ai: An AI-enhanced ECG analysis platform to bridge the expertise gap from primary care to cardiology
2026 May-Jun, Journal of electrocardiology
IF:1.3Q3
|
研究论文 | 提出一个集成的AI心电分析平台DeepECG.ai，以弥合初级保健与心脏病学之间的专业差距 | 开发了一个统一的平台，能够将AI模型系统化地部署到临床心电系统中，并进行全面的模型测试和评估，包括介入情境、临床工作流整合和实际鲁棒性 | 文中未提及明显的局限性，但平台依赖临床验证研究（DAISEA-ECG和HEART-AI）的进行中结果 | 构建一个易于使用的Web平台，为临床医生提供AI辅助心电分析决策支持，弥合初级保健与心脏病学之间的专业差距 | 12导联心电图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图（ECG）分析 | 深度学习模型 | 心电信号数据 | HEART-AI研究启动后三个月内分析了29,211份心电图，涉及285名患者，53名用户参与 | 未明确指定 | 未明确指定 | 不足一秒的推理时间 | 基于Web的安全平台，未明确具体GPU或云资源 |
| 175 | 2026-06-09 |
Application of Whole-Genome Sequencing and Metagenomic Sequencing in Microbial Analysis of Milk Powder and Its Processing Environment: Current Findings and Challenges
2026-05, Comprehensive reviews in food science and food safety
IF:12.0Q1
DOI:10.1111/1541-4337.70478
PMID:41981860
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综述 | 综述了全基因组测序和宏基因组测序在奶粉及其加工环境微生物分析中的应用，包括当前研究成果和面临的挑战 | 系统总结了WGS和宏基因组测序在奶粉生产链微生物监测中的进展，特别关注菌株水平分辨率、低丰度微生物检测、抗生素抗性基因和毒力因子基因检测，以及机器学习与深度学习等新兴技术的整合 | 未明确说明具体局限性，但综述性质决定了可能缺乏原始实验数据的验证 | 探讨WGS和宏基因组测序在奶粉生产链微生物监测、污染源追踪和质量控制中的应用，并比较国内外微生物控制标准 | 奶粉及其加工环境中的微生物群落 | 机器学习 | NA | 全基因组测序, 宏基因组测序 | NA | 基因组测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 176 | 2026-06-09 |
From Machine Learning to Generative Artificial Intelligence in Urology: Technological Evolution and Future Perspectives
2026-May, International neurourology journal
IF:1.8Q3
DOI:10.5213/inj.2652134.067
PMID:42252644
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综述 | 综述了人工智能在泌尿外科领域从传统机器学习到生成式人工智能的技术演进及未来前景 | 首次系统性地将AI在泌尿外科的应用分为机器学习、深度学习及生成式AI三个主要领域进行梳理 | NA | 探讨泌尿外科中人工智能技术的演进、应用现状与未来发展方向 | 泌尿系统疾病（如前列腺增生、输尿管狭窄、泌尿结石）及患者健康管理 | 机器学习 | 泌尿外科疾病 | NA | 机器学习、深度学习、生成式AI（大语言模型、视觉Transformer） | NA | NA | NA | 大语言模型、视觉Transformer | NA | NA |
| 177 | 2026-06-09 |
Impact of Simulated Radiation Dose Reduction on Deep Learning-Based Renal Segmentation Performance: A Simulation Study Using the KiTS21 (2021 Kidney and Kidney Tumor Segmentation Challenge) Dataset
2026-May, International neurourology journal
IF:1.8Q3
DOI:10.5213/inj.2651124.062
PMID:42252648
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研究论文 | 评估模拟辐射剂量降低对深度学习肾脏分割性能的影响，并确定临床可接受的最低剂量阈值 | 首次系统量化剂量降低对深度学习肾脏分割性能的影响，并识别出25%标准剂量为临床可接受的最低阈值 | 基于模拟数据，未涉及真实低剂量CT图像；仅使用单一模型架构（U-Net+ResNet34），未涵盖其他分割网络 | 定量评估模拟辐射剂量降低对深度学习肾脏分割性能的影响 | 肾脏及其肿瘤的分割性能 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | NA | U-Net | CT图像 | 299个对比增强CT体积，含专家分割标签 | PyTorch | ResNet34编码器的2D U-Net | Dice相似系数（DSC）, 交并比, 95百分位豪斯多夫距离（HD95）, 体积误差 | NA |
| 178 | 2026-06-09 |
Does the Timing of USMLE Step 1 Affect Performance? A Comparison of Pre- and Post-Clerkship Timing in the Pass/Fail Era
2026-Apr-30, Teaching and learning in medicine
IF:2.1Q3
DOI:10.1080/10401334.2026.2662341
PMID:42060292
|
研究论文 | 本研究比较了美国医学执照考试Step 1在临床实习前后进行的时机对通过/失败评分时代考试成绩的影响 | 首次在通过/失败评分改革背景下，系统评估Step 1考试时机对成绩的影响，并引入成就目标理论和自我决定理论作为分析框架 | 观察性研究设计无法排除未测量混淆因素，样本限于20所医学院校，且未控制学校间课程差异 | 检验在通过/失败评分体系下，USMLE Step 1考试时机（临床实习前或后）是否继续影响成绩 | 2020年入学并于2022年1月26日后参加Step 1考试的美国医学生 | 机器学习 | NA | NA | NA | 考试成绩数据 | 20所美国医学院的2020届医学生（匹配组设计） | NA | NA | 失败率、分数 | NA |
| 179 | 2026-06-09 |
Association between deep learning-based coronary artery calcium score on non-gated chest CT and progression of chronic kidney disease: a retrospective observational cohort study
2026-Apr-24, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-026-02365-5
PMID:42032494
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 180 | 2026-06-09 |
Multimodal deep learning for cardiovascular disease detection using pulse wave and vocal signals: a prediction model development and validation study
2026-Apr-24, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-026-03518-w
PMID:42032577
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |