深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3544 篇文献，本页显示第 2041 - 2060 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2041 | 2025-05-02 |
Deep Learning for Longitudinal Gross Tumor Volume Segmentation in MRI-Guided Adaptive Radiotherapy for Head and Neck Cancer
2025, Head and Neck Tumor Segmentation for MR-Guided Applications : First MICCAI Challenge, HNTS-MRG 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 17, 2024, proceedings
DOI:10.1007/978-3-031-83274-1_7
PMID:40297614
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research paper | 该研究开发了一系列深度学习模型，用于头颈癌MRI引导的自适应放疗中纵向总肿瘤体积的自动分割 | 提出了基于SegResNet的深度学习模型，并引入了掩码感知注意力模块，以提高放疗中和放疗前肿瘤体积的分割精度 | 研究仅使用了内部测试集进行验证，未提及外部验证的结果 | 提高头颈癌MRI引导的自适应放疗中总肿瘤体积的自动分割精度 | 头颈癌患者的总肿瘤体积（GTV） | digital pathology | head and neck cancer | MRI | SegResNet | image | 未提及具体样本数量，但使用了放疗前和放疗中的MRI数据 | NA | NA | NA | NA |
| 2042 | 2025-05-02 |
Prediction of stress-strain behavior of rock materials under biaxial compression using a deep learning approach
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321478
PMID:40299820
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研究论文 | 提出一种基于长短期记忆自动编码器（LSTM-AE）的深度学习方法，用于预测离散元数值模拟中岩石材料的应力-应变曲线 | 使用LSTM网络构建编码器和解码器，提高了岩石材料应力-应变曲线预测的准确性 | LSTM-AE网络在处理大数据集时的扩展性及其对实验室数据集预测的适用性需要进一步验证 | 提高岩石材料应力-应变曲线预测的准确性 | 岩石材料 | 机器学习 | NA | 离散元数值模拟 | LSTM-AE, LSTM, RNN, BPNN, XGBoost | 数值模拟数据 | 10组特殊样本 | NA | NA | NA | NA |
| 2043 | 2025-05-02 |
Indoor fire and smoke detection based on optimized YOLOv5
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0322052
PMID:40299940
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研究论文 | 本研究提出了一种基于遗传算法优化的YOLOv5模型（HPO-YOLOv5），用于室内火灾和烟雾检测，以提高检测准确性和实时性 | 结合遗传算法优化YOLOv5模型，并引入Grad-CAM技术提供模型预测的可视化解释，同时结合DeepSORT实现火灾进展的实时监测 | 研究仅针对室内场景，未涉及室外或其他复杂环境下的火灾检测 | 提高室内火灾和烟雾检测的准确性和实时性 | 室内火灾和烟雾 | 计算机视觉 | NA | 遗传算法、Grad-CAM、DeepSORT | YOLOv5 | 图像 | 5000张室内火灾和烟雾图像，按80:10:10的比例分为训练集、验证集和测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 2044 | 2025-05-02 |
Optimizing chemotherapeutic targets in non-small cell lung cancer with transfer learning for precision medicine
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0319499
PMID:40299923
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研究论文 | 本文提出了一种结合迁移学习和特征提取的药物发现模型，用于优化非小细胞肺癌的化疗靶点 | 使用混合UNet transformer进行药物和蛋白质序列的特征提取，并采用改进的Rime优化算法进行特征选择，结合深度迁移学习模型提高药物发现准确性 | 未提及模型在临床实践中的验证情况 | 提高非小细胞肺癌患者治疗靶点的药物发现准确率 | 非小细胞肺癌患者的治疗靶点 | 机器学习 | 肺癌 | 特征提取、迁移学习 | UNet transformer、DTransL、LSTM | 药物和蛋白质序列 | Davis、KIBA和Binding-DB基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2045 | 2025-05-02 |
Unlocking Responsive and Unresponsive Signatures: A Transfer Learning Approach for Automated Classification in Cutaneous Leishmaniasis Lesions
2025, Transboundary and emerging diseases
IF:3.5Q1
DOI:10.1155/tbed/5018632
PMID:40302757
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研究论文 | 本研究开发了一种基于迁移学习的深度学习模型，用于自动分类皮肤利什曼病病变的反应性与非反应性 | 首次探索基于图像的方法来区分皮肤利什曼病的反应性与非反应性病例，并应用迁移学习解决样本量有限的问题 | 样本量较小，需要进一步扩大数据集以优化模型性能 | 开发自动化工具以区分皮肤利什曼病病变的反应性，从而指导治疗策略和改善患者预后 | 皮肤利什曼病病变图像 | 数字病理学 | 皮肤利什曼病 | 迁移学习 | DenseNet161, VGG16, ResNet18 | 图像 | 102张病变图像（每类51张，均匀分布在训练、测试和验证集中） | NA | NA | NA | NA |
| 2046 | 2025-05-02 |
Prediction of the Therapeutic Response to Neoadjuvant Chemotherapy for Rectal Cancer Using a Deep Learning Model
2025, Journal of the anus, rectum and colon
DOI:10.23922/jarc.2024-085
PMID:40302856
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research paper | 开发了一种基于深度学习模型的非侵入性预测方法，用于预测直肠癌患者对新辅助化疗的治疗反应 | 使用深度学习模型（残差卷积神经网络）从化疗前的CT图像中预测直肠癌患者对新辅助化疗的病理反应 | 样本量较小（57名患者），且仅针对SOX化疗方案 | 优化直肠癌新辅助化疗的治疗方案 | 直肠癌患者 | digital pathology | rectal cancer | CT imaging | CNN | image | 57名患者（49名用于训练和验证，8名用于测试） | NA | NA | NA | NA |
| 2047 | 2025-05-02 |
Automatic pelvic fracture segmentation: a deep learning approach and benchmark dataset
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1511487
PMID:40303367
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research paper | 提出了一种基于深度学习的自动骨盆骨折分割方法，并公开了一个基准数据集 | 采用两个顺序网络进行解剖分割和骨折分割，并引入距离加权损失、多尺度深度监督和平滑过渡策略以提高性能 | 未提及方法在极端骨折情况下的表现或泛化能力 | 开发自动骨盆骨折分割方法以辅助创伤诊断和图像引导复位手术 | 骨盆骨折的CT图像 | digital pathology | pelvic fracture | CT | CNN | image | 150 CTs | NA | NA | NA | NA |
| 2048 | 2025-05-02 |
Application and research progress of artificial intelligence in allergic diseases
2025, International journal of medical sciences
IF:3.2Q1
DOI:10.7150/ijms.105422
PMID:40303497
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综述 | 本文综述了人工智能在过敏性疾病中的应用和研究进展，重点关注哮喘等疾病 | 总结了人工智能在过敏性疾病预测、诊断、治疗和管理中的最新应用 | 简要分析了各种智能辅助方法的优势和局限性 | 为研究团队和医务人员提供人工智能在过敏性疾病中应用的参考 | 哮喘、特应性皮炎、食物过敏、过敏性鼻炎和荨麻疹等过敏性疾病 | 自然语言处理 | 过敏性疾病 | 强化学习、机器学习、深度学习、自然语言处理 | NA | 文本、视觉和听觉数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2049 | 2025-05-02 |
Artificial intelligence in traditional Chinese medicine: advances in multi-metabolite multi-target interaction modeling
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1541509
PMID:40303920
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综述 | 本文综述了人工智能在传统中医多代谢物多靶点相互作用建模中的应用与进展 | 整合人工智能的多组学技术、中医专用数据库、机器学习和深度学习等方法，推动中医向精准医学转变 | 数据异质性、模型可解释性有限、因果混杂以及实际应用中鲁棒性验证不足 | 探讨人工智能在中医靶点预测中的应用，提升其可靠性和可扩展性 | 传统中医的多代谢物和多靶点干预机制 | 人工智能在医学中的应用 | 复杂疾病 | 多组学技术、机器学习、深度学习 | ML、DL、零样本学习、端到端架构、自监督对比学习 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2050 | 2025-05-02 |
Association prediction of lncRNAs and diseases using multiview graph convolution neural network
2025, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2025.1568270
PMID:40303981
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研究论文 | 提出了一种基于多视图图卷积神经网络的方法MVIGCN，用于预测lncRNA与疾病的关联 | 整合多模态数据构建异质网络，通过注意力机制建模拓扑特征和多尺度关系，提高预测准确性 | 网络复杂性可能导致计算成本较高，且模型性能依赖于数据质量 | 解码lncRNA在疾病生物学中的功能，为治疗靶点优先排序提供工具 | lncRNA与疾病的关联 | 机器学习 | NA | 图卷积网络(GCN) | MVIGCN | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2051 | 2025-10-07 |
Self-supervised parametric map estimation for multiplexed PET with a deep image prior
2025-Jan-31, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ada717
PMID:39774095
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研究论文 | 提出基于深度图像先验的自监督学习框架，用于多示踪剂PET图像分离和参数图估计 | 将多示踪剂房室模型整合到深度图像先验框架中，仅需单个数据集即可实现自监督学习 | 仅在模拟脑部幻影上进行性能评估，缺乏真实临床数据验证 | 解决多示踪剂PET图像分离中监督学习对配对数据依赖和泛化能力不足的问题 | 多示踪剂PET成像中的动态双示踪剂活性图像 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 多示踪剂PET成像，房室模型 | 深度学习 | 医学影像 | 模拟脑部幻影数据 | 深度图像先验(DIP) | U-net | 偏差，标准差 | NA |
| 2052 | 2025-10-07 |
Automated estimation of individualized organ-specific dose and noise from clinical CT scans
2025-Jan-29, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ada67f
PMID:39761638
|
研究论文 | 开发了一种从临床CT扫描自动生成个体化器官特异性剂量和噪声的流程 | 提出了一种完全自动化的流程，能够估计个体化器官特异性辐射剂量和噪声，考虑了器官水平的辐射风险和临床任务 | 在胰腺等器官的分割精度相对较低（Dice评分最低为0.6855），样本量有限（临床数据集12例，体模数据集3例，跨站点数据集26例） | 开发个性化CT协议评估和优化的自动化工具 | 临床CT扫描数据、均匀体模数据、六个器官（肺、肝、肾、膀胱、脾、胰腺） | 医学影像分析 | NA | CT扫描、蒙特卡罗模拟 | 深度学习 | CT图像 | 临床数据集12例CT扫描，体模数据集3例，跨站点数据集26例，41例有专家分割标注的病例 | NA | TotalSegmentator | RMSE, 相对RMSE, Dice系数 | NA |
| 2053 | 2025-10-07 |
ComNet: A Multiview Deep Learning Model for Predicting Drug Combination Side Effects
2025-Jan-27, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01737
PMID:39749659
|
研究论文 | 提出一种多视图深度学习模型ComNet，用于预测药物组合的副作用 | 整合药物多视图特征，提出多尺度子图融合机制和基于注意力的多视图特征融合方法 | NA | 提高药物组合副作用的预测准确性 | 药物组合 | 机器学习 | NA | 分子指纹、SMILES语义信息、3D构象空间信息 | 深度学习 | 分子结构数据、文本数据(SMILES)、3D空间数据 | 多个公开数据集和自收集数据集 | NA | ComNet（包含多视图特征提取模块、多尺度子图融合机制、注意力机制） | 准确性、泛化能力、收敛速度 | NA |
| 2054 | 2025-10-07 |
Graph-Based Deep Learning Models for Thermodynamic Property Prediction: The Interplay between Target Definition, Data Distribution, Featurization, and Model Architecture
2025-Jan-27, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c02014
PMID:39780656
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研究论文 | 研究图基深度学习模型在热力学性质预测中目标定义、数据分布、特征化方法和模型架构之间的相互作用 | 发现分子级别预测优于原子级别增量预测，与先前研究相反；揭示了目标定义和特征化方法选择对模型精度的决定性影响 | 模型架构直接修改带来的精度提升相对有限 | 开发具有更普适能力的稳健图基热力学模型架构 | 五个经过筛选的数据集，涵盖元素组成、多重性、电荷状态和尺寸的多样性 | 机器学习 | NA | 图神经网络 | 图神经网络 | 分子图数据 | 五个多样化数据集 | NA | 图神经网络架构 | 准确度 | NA |
| 2055 | 2025-10-07 |
PPI-CoAttNet: A Web Server for Protein-Protein Interaction Tasks Using a Coattention Model
2025-Jan-27, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01365
PMID:39761551
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研究论文 | 开发了一个基于共注意力机制的深度学习模型PPI-CoAttNet，用于蛋白质-蛋白质相互作用预测和相关任务 | 提出结合共注意力机制的深度学习模型，能够同时进行PPI和位点预测，并构建了用户友好的多功能网络服务器 | 未在摘要中明确说明研究局限性 | 开发准确且易于使用的蛋白质-蛋白质相互作用预测工具以促进药物发现 | 蛋白质-蛋白质相互作用及其相关位点 | 生物信息学 | 癌症 | 深度学习 | 共注意力模型 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | Coattention模型 | AUC,F1分数 | 网络服务器平台 |
| 2056 | 2025-10-07 |
Enhanced Sampling Simulations of RNA-Peptide Binding Using Deep Learning Collective Variables
2025-Jan-27, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01438
PMID:39772512
|
研究论文 | 本研究利用深度学习集体变量增强采样模拟RNA-肽段结合过程 | 首次将深度目标判别分析(Deep-TDA)方法应用于设计集体变量来研究HIV TAR RNA与L22环肽的结合机制 | 需要大量接触对描述符来捕获宿主和客体的构象，在增强采样模拟方法中使用大量描述符不切实际 | 开发有效的集体变量设计方法以研究复杂生物分子识别过程 | HIV TAR RNA与L22环肽的结合系统 | 机器学习 | HIV感染 | 增强采样模拟，深度目标判别分析 | Deep-TDA | 分子动力学模拟数据 | NA | NA | 深度目标判别分析 | 自由能景观计算 | NA |
| 2057 | 2025-10-07 |
High-Accuracy Identification and Structure-Activity Analysis of Antioxidant Peptides via Deep Learning and Quantum Chemistry
2025-Jan-27, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01713
PMID:39772654
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研究论文 | 开发结合深度学习和量子化学的创新框架，用于高效识别抗氧化肽并分析其构效关系 | 首次将双向长短期记忆网络与量子化学计算相结合，通过特征融合和UMAP可视化验证显著提升分类性能 | 仅验证了十种肽的抗氧化活性，样本规模有限 | 加速抗氧化肽的发现并分析其结构-活性关系 | 抗氧化肽（AOPs） | 机器学习 | 氧化应激相关疾病 | 量子化学计算 | Bi-LSTM | 序列数据 | 两个数据集（具体数量未说明）及十种实验验证肽 | NA | Bi-LSTM | 准确率, 精确率, 马修斯相关系数（MCC）, DPPH清除率, ABTS清除率, HOMO-LUMO能隙 | NA |
| 2058 | 2025-10-07 |
Hybrid exons evolved by coupling transcription initiation and splicing at the nucleotide level
2025-Jan-24, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae1251
PMID:39739742
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研究论文 | 本研究通过可解释深度学习解析了混合外显子中转录起始与剪接协同调控的序列特征 | 首次发现混合外显子的转录起始位点通常位于3'剪接位点中心，揭示了转录起始与RNA剪接之间比以往认知更紧密的耦合关系 | 研究仅基于ENCODE数据库的人类组织数据，未在其他物种或实验条件下验证 | 解析混合外显子中转录起始和剪接协同调控的分子机制 | 人类组织中的80,000个混合第一-内部外显子 | 生物信息学 | NA | 深度学习，ENCODE数据库分析 | 深度学习 | 基因组序列数据，染色质状态数据 | 80,000个混合外显子 | NA | NA | NA | NA |
| 2059 | 2025-10-07 |
Accelerating Plasmonic Hydrogen Sensors for Inert Gas Environments by Transformer-Based Deep Learning
2025-Jan-24, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c02616
PMID:39764741
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研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型LEMAS，用于加速等离子体氢传感器的响应速度并消除其压力依赖性 | 提出了专门定制的长短期Transformer集成模型LEMAS，能够将光学等离子体氢传感器的响应速度提升高达40倍，并消除其在惰性气体环境中的固有压力依赖性 | NA | 加速氢泄漏检测传感器的响应速度，满足氢技术大规模应用的安全需求 | 光学等离子体氢传感器在惰性气体环境中的性能优化 | 机器学习 | NA | 等离子体传感技术 | Transformer | 传感器时序数据 | NA | NA | 长短期Transformer集成模型 | 预测不确定性度量 | NA |
| 2060 | 2025-10-07 |
Real-time CBCT imaging and motion tracking via a single arbitrarily-angled x-ray projection by a joint dynamic reconstruction and motion estimation (DREME) framework
2025-Jan-21, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ada519
PMID:39746309
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研究论文 | 开发了一种无需患者特定先验知识的实时CBCT成像和运动追踪框架DREME | 通过联合动态重建和运动估计框架，仅需单次任意角度X射线投影即可实现实时CBCT成像和运动追踪 | 未明确说明对复杂运动模式的适用性和临床验证规模 | 实现放疗中实时CBCT成像和运动追踪 | 呼吸引起的解剖运动，特别是肺部肿瘤 | 医学影像分析 | 肺癌 | 锥形束CT成像，X射线投影 | CNN | X射线投影图像，CT影像序列 | 数字体模模拟和真实患者研究 | NA | 卷积神经网络运动编码器 | 肿瘤质心定位误差，投影域肿瘤定位精度 | NA |