深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3218 篇文献，本页显示第 2801 - 2820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2801 | 2025-01-19 |
MultiChem: predicting chemical properties using multi-view graph attention network
2025-Jan-16, BioData mining
IF:4.0Q1
DOI:10.1186/s13040-024-00419-4
PMID:39815309
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为MultiChem的多视图图注意力网络模型，用于预测化学化合物的分子特性 | MultiChem模型通过结合局部和全局结构特征，利用图注意力层和多头注意力层来有效捕捉化学化合物的关键结构信息，相比现有方法在AUROC和RMSE上分别有3%和7%的提升 | 未明确提及具体局限性 | 开发一种高效且成本效益高的计算方法，以预测化学化合物的分子特性，从而加速药物发现过程 | 化学化合物的分子特性 | 机器学习 | NA | 多视图学习模型 | 图注意力网络（GAT） | 分子结构数据 | 九个MoleculeNet数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2802 | 2025-01-19 |
Evaluating the feasibility of AI-predicted bpMRI image features for predicting prostate cancer aggressiveness: a multi-center study
2025-Jan-15, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01865-8
PMID:39812752
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研究论文 | 本研究评估了利用人工智能预测的双参数MRI图像特征预测前列腺癌侵袭性的可行性 | 使用深度学习放射组学模型从bpMRI图像中提取特征，预测前列腺癌的侵袭性，并展示了良好的外部验证能力 | 研究未提及模型在不同种族或地区患者中的适用性 | 评估AI预测的bpMRI图像特征在前列腺癌侵袭性预测中的可行性 | 878名前列腺癌患者 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 双参数MRI (bpMRI) | 深度学习放射组学模型 | 图像 | 878名前列腺癌患者，来自4家医院 | NA | NA | NA | NA |
| 2803 | 2025-01-19 |
Pervasive glacier retreats across Svalbard from 1985 to 2023
2025-Jan-15, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-55948-1
PMID:39814715
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研究论文 | 本文利用深度学习生成的1985年至2023年间149个海洋终止冰川的124919个冰崩前沿位置数据，揭示了斯瓦尔巴群岛非涌浪冰川在过去38年中的普遍冰崩前沿退缩现象 | 首次使用深度学习技术大规模分析斯瓦尔巴群岛海洋终止冰川的冰崩前沿退缩，揭示了季节性周期和区域海洋变暖对冰崩前沿变化的显著影响 | 研究主要依赖于遥感数据和深度学习模型，可能忽略了局部地形和冰川内部动力学的复杂性 | 研究目的是理解和预测海洋终止冰川的冰崩前沿退缩行为，特别是季节性变化和年际变化对冰川质量损失的影响 | 斯瓦尔巴群岛的149个海洋终止冰川 | 地球科学 | NA | 深度学习 | NA | 遥感数据 | 149个海洋终止冰川的124919个冰崩前沿位置数据 | NA | NA | NA | NA |
| 2804 | 2025-01-19 |
Artificial Intelligence in Computer-Aided Drug Design (CADD) Tools for the Finding of Potent Biologically Active Small Molecules: Traditional to Modern Approach
2025-Jan-15, Combinatorial chemistry & high throughput screening
IF:1.6Q3
|
综述 | 本文探讨了人工智能在计算机辅助药物设计（CADD）中的应用，特别是小分子药物的发现 | 本文强调了人工智能、生物信息学和数据科学在加速药物发现、降低成本和减少动物实验需求方面的作用，并讨论了深度学习在配体性质和靶标活性预测中的进展 | 本文未具体提及研究中使用的数据集或样本量，也未详细讨论AI模型的具体局限性 | 研究目的是探讨人工智能在药物发现和开发中的作用，特别是如何加速高效、靶向特异性药物的发现 | 研究对象是小分子药物及其与生物分子靶标的相互作用 | 药物发现 | NA | 结构基于虚拟筛选（SBVS）、深度学习（DL） | 深度学习（DL） | 分子性质数据、靶标结合数据、3D结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2805 | 2025-01-19 |
DANTE-CAIPI Accelerated Contrast-Enhanced 3D T1: Deep Learning-Based Image Quality Improvement for Vessel Wall MRI
2025-Jan-08, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8424
PMID:39038956
|
研究论文 | 本文探讨了深度学习去噪算法在加速、血液抑制后的颅内血管壁MRI（IVW）中的应用，以提高图像质量并缩短扫描时间 | 首次将深度学习去噪算法应用于DANTE-CAIPI-SPACE加速和血液抑制的IVW，显著减少了动脉和静脉流动伪影，并在较短的扫描时间内提高了信噪比（SNR） | 研究样本量较小（64名患者），且未进行长期随访以评估该技术的临床效果 | 提高加速和血液抑制后的颅内血管壁MRI（IVW）的图像质量，减少伪影并提高信噪比（SNR） | 64名连续接受IVW扫描的患者 | 医学影像 | NA | 深度学习去噪算法 | 深度卷积网络（DCNN） | MRI图像 | 64名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2806 | 2025-01-19 |
Deep Learning-Based Super-Resolution Reconstruction on Undersampled Brain Diffusion-Weighted MRI for Infarction Stroke: A Comparison to Conventional Iterative Reconstruction
2025-Jan-08, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8482
PMID:39779291
|
研究论文 | 本研究比较了基于深度学习的超分辨率重建与传统压缩感知重建在脑部扩散加权磁共振成像（DWI）中对梗死性卒中的图像质量和诊断信心的影响 | 首次将深度学习技术应用于脑部DWI的超分辨率重建，以提高梗死性卒中的诊断信心 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（114例），且未涉及其他类型的卒中 | 评估深度学习超分辨率重建在脑部DWI中对梗死性卒中的图像质量和诊断信心的提升效果 | 114名接受脑部DWI检查的参与者 | 医学影像 | 梗死性卒中 | 深度学习超分辨率重建 | 深度学习模型 | 磁共振成像（MRI）图像 | 114名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 2807 | 2025-10-07 |
New Technologies for Monitoring Coastal Ecosystem Dynamics
2025-Jan, Annual review of marine science
IF:14.3Q1
|
综述 | 本文综述了用于海岸带生态系统动态监测的新兴技术及其在应对气候变化和人为压力中的应用 | 系统整合了卫星监测、无人机、原位传感器网络、光纤系统和社区科学观测站等多种新兴监测技术，并强调了人工智能和深度学习在数据处理中的核心作用 | 海岸带生态系统监测仍存在重大空白，需要进一步解决以应对全球变化的加速 | 综合评估海岸带生态系统监测技术的最新进展 | 海岸带生态系统 | 环境监测 | NA | 卫星监测、空中和水下无人机、原位传感器网络、光纤系统、社区科学观测站 | 深度学习 | 多源遥感数据、传感器数据、社区观测数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2808 | 2025-10-07 |
Brief Review and Primer of Key Terminology for Artificial Intelligence and Machine Learning in Hypertension
2025-Jan, Hypertension (Dallas, Tex. : 1979)
|
综述 | 本文介绍了人工智能和机器学习在高血压领域应用的关键术语和基本概念 | 系统梳理了AI和机器学习在高血压医疗场景中的术语体系和应用框架 | NA | 为医疗专业人员提供人工智能在高血压管理中应用的基础知识 | 人工智能和机器学习技术及其在高血压管理中的应用 | 自然语言处理,计算机视觉 | 高血压 | NA | 神经网络,深度学习 | 血压数据,生物特征数据,文本数据,图像数据 | NA | NA | 大语言模型(如ChatGPT) | NA | NA |
| 2809 | 2025-10-07 |
Predicting therapeutic response to neoadjuvant immunotherapy based on an integration model in resectable stage IIIA (N2) non-small cell lung cancer
2025-Jan, The Journal of thoracic and cardiovascular surgery
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jtcvs.2024.05.006
PMID:38763304
|
研究论文 | 本研究开发了一种整合深度学习评分、血液肿瘤突变负荷和临床因素的模型，用于预测可切除IIIA期非小细胞肺癌新辅助免疫化疗的治疗反应 | 首次将基于CT的深度学习评分与血液肿瘤突变负荷及临床因素相结合构建集成预测模型 | 样本量较小（45例患者），且为单中心研究 | 预测可切除非小细胞肺癌患者对新辅助免疫化疗的治疗反应 | 45例IIIA期（N2）非小细胞肺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | ctDNA检测，深度学习方法 | 深度学习模型 | CT图像，血液样本，临床数据 | 45例IIIA期（N2）非小细胞肺癌患者 | NA | NA | AUC，疾病无进展生存期，总生存期 | NA |
| 2810 | 2025-10-07 |
TransEBUS: The interpretation of endobronchial ultrasound image using hybrid transformer for differentiating malignant and benign mediastinal lesions
2025-Jan, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi
DOI:10.1016/j.jfma.2024.04.016
PMID:38702216
|
研究论文 | 开发基于混合Transformer的深度学习系统TransEBUS，用于支气管内超声图像中良恶性纵隔病变的分类 | 提出首个能自动提取和整合多成像模式时空特征的EBUS图像分析模型，无需人工选择代表性帧 | 在数据不足的情况下进行训练，可能影响模型泛化能力 | 建立EBUS图像的良恶性纵隔病变自动辅助诊断系统 | 支气管内超声图像中的纵隔病变 | 计算机视觉 | 纵隔病变 | 支气管内超声成像 | Transformer, CNN | 视频图像 | NA | NA | 混合Transformer, 双流模块 | 准确率, AUC | NA |
| 2811 | 2025-01-18 |
A deep learning-based method for modeling of RNA structures from cryo-EM maps
2025-Jan, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-024-02162-x
PMID:38396076
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2812 | 2025-10-07 |
Deep learning-driven prediction of chemical addition patterns for carboncones and fullerenes
2025-Jan-15, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d4cp03238a
PMID:39718318
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的增量方法预测碳锥和富勒烯的化学加成模式 | 仅使用基于图的特征，无需3D分子坐标输入或迭代优化，能处理高度扭曲的加成产物 | 目前仅验证于氢化碳锥和氯化富勒烯体系 | 预测功能化碳锥和富勒烯的化学加成区域选择性 | 碳锥和富勒烯纳米材料 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DNN | 图结构数据 | CH和CH碳锥（分别最多40和30个H原子加成），CCl富勒烯（n=18,24,28） | NA | 深度神经网络 | 预测准确性 | NA |
| 2813 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Driven Optimization of Antihypertensive Properties from Whey Protein Hydrolysates: A Multienzyme Approach
2025-Jan-15, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.4c10830
PMID:39721995
|
研究论文 | 本研究利用深度学习优化乳清蛋白水解物中的降压肽，通过多酶组合方法获得高效ACE抑制活性的水解产物 | 首次将大型语言模型应用于多酶组合优化，显著提高ACE抑制率，并验证其体内降压效果和分子机制 | 研究仅限于大鼠模型，尚未进行人体临床试验 | 开发有效的膳食干预方法用于高血压治疗 | 乳清蛋白水解物中的降压肽 | 自然语言处理 | 心血管疾病 | 蛋白质水解，分子对接 | LLM | 生物化学数据 | 高血压大鼠模型 | NA | 大型语言模型 | ACE抑制率，血压测量值，炎症标志物水平，抗氧化酶活性 | NA |
| 2814 | 2025-10-07 |
Active Physics-Informed Deep Learning: Surrogate Modeling for Nonplanar Wavefront Excitation of Topological Nanophotonic Devices
2025-Jan-15, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.4c05120
PMID:39754588
|
研究论文 | 提出一种结合物理约束深度学习与代理建模的方法，用于设计拓扑纳米光子器件 | 将物理约束嵌入神经网络训练，利用非平面波前激发探测拓扑保护等离激元模式，实现非线性设计和训练过程 | 未明确说明模型泛化能力和对不同拓扑结构的适用性 | 开发高效设计拓扑纳米光子器件的方法 | 拓扑等离激元器件 | 机器学习 | NA | 非平面波前激发 | 深度学习 | 仿真数据 | NA | NA | NA | 精度 | NA |
| 2815 | 2025-01-16 |
Correction: Mathematical Model-Driven Deep Learning Enables Personalized Adaptive Therapy
2025-Jan-15, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-4438
PMID:39810588
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2816 | 2025-01-16 |
Enhancing safety with an AI-empowered assessment and monitoring system for BSL-3 facilities
2025-Jan-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e40855
PMID:39811271
|
研究论文 | 本文介绍了一种AI赋能的评估和监控系统，用于增强BSL-3实验室的安全性，确保人员遵守个人防护装备（PPE）规定 | 开发了一种基于深度学习的系统，用于实时检测和监控BSL-3实验室中PPE的使用情况，并通过实时通知系统提高安全性 | 系统的准确性和召回率虽然较高，但仍存在一定的误报和漏报风险，且数据集规模有限 | 提高BSL-3实验室的安全性，减少病原体暴露风险 | BSL-3实验室中的人员及其PPE使用情况 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 外部检测系统使用4112张图像，内部管理系统使用3347张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2817 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Enabled Rapid Metabolic Decoding of Small Extracellular Vesicles via Dual-Use Mass Spectroscopy Chip Array
2025-Jan-14, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c04106
PMID:39711466
|
研究论文 | 开发了一种高通量双用途质谱芯片阵列，用于快速分离和检测血浆小细胞外囊泡，并结合深度学习模型实现克罗恩病的高性能诊断 | 开发了双用途质谱芯片阵列，相比传统方法速度提升50%以上，实现了稳健存储、重复使用、高效解吸/电离和代谢物定量 | NA | 开发高通量技术用于小细胞外囊泡的快速分离检测和疾病诊断 | 血浆小细胞外囊泡及其代谢物 | 机器学习 | 克罗恩病 | 质谱分析，串联质谱实验 | 深度学习 | 代谢数据矩阵 | NA | NA | NA | 诊断性能 | NA |
| 2818 | 2025-10-07 |
AI-Based Discrimination of Faradaic Current against Nonfaradaic Current Inspired by Speech Denoising
2025-Jan-14, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c04448
PMID:39754543
|
研究论文 | 提出一种受语音去噪启发的深度学习算法，用于从循环伏安法中分离法拉第电流和非法拉第电流 | 首次将语音去噪思想应用于电化学信号处理，使用深度学习直接预测理论法拉第电流 | NA | 解决循环伏安法中法拉第电流与非法拉第电流分离的技术难题 | 电化学系统中的电流信号 | 机器学习 | NA | 循环伏安法 | DNN | 电化学信号数据 | NA | NA | 全连接神经网络 | 平均绝对百分比误差,峰值位置误差 | NA |
| 2819 | 2025-01-16 |
Reverse design of broadband sound absorption structure based on deep learning method
2025-Jan-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86077-w
PMID:39809864
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的逆向设计方法，用于设计宽带吸声结构 | 利用深度神经网络建立结构参数与吸声系数曲线之间的映射关系，简化了传统方法中耗时的数值模拟和复杂计算过程 | 未提及具体的数据集规模或实验验证的广泛性 | 实现宽带高吸声结构的逆向设计，提高复杂超材料设计的效率 | 吸声结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 结构参数与吸声系数曲线 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2820 | 2025-01-16 |
Deep learning empowered sensor fusion boosts infant movement classification
2025-Jan-14, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00701-w
PMID:39809877
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的传感器融合方法，用于婴儿运动分类，以提高神经发育障碍的早期识别 | 首次将多传感器融合技术应用于婴儿运动分类，显著提高了分类准确率 | 所有模型均在专有数据集上设计、训练和评估，难以直接比较 | 开发一种自动化分类婴儿运动模式的方法，以增强基于AI的神经功能早期识别 | 51名正常发育的婴儿 | 机器学习 | 神经发育障碍 | 传感器融合 | CNN | 多模态传感器数据（压力、惯性和视觉传感器） | 51名婴儿 | NA | NA | NA | NA |