深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3694 篇文献，本页显示第 3181 - 3200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3181 | 2025-10-07 |
Decoding the Functional Interactome of Non-Model Organisms with PHILHARMONIC
2025-Jan-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.10.25.620267
PMID:39553947
|
研究论文 | 提出PHILHARMONIC计算方法，通过深度学习网络推断和无监督谱聚类揭示非模式生物中的功能关系和高级组织 | 结合深度学习网络推断与鲁棒无监督谱聚类算法，开发ReCIPE算法重新连接断开簇，通过远程同源性功能注释实现功能关联预测 | 仅需要测序蛋白质组，但未明确说明样本规模限制和计算资源需求 | 解码非模式生物的功能相互作用组，预测未表征蛋白质功能 | 非模式生物（造礁珊瑚、藻类共生体、果蝇）的蛋白质-蛋白质相互作用网络 | 生物信息学 | NA | 深度学习网络推断，无监督谱聚类，远程同源性功能注释，hmmscan，GODomainMiner | 深度学习，谱聚类 | 蛋白质序列数据，蛋白质-蛋白质相互作用数据 | NA | NA | NA | 功能一致性，功能富集度，生物学可解释性，基因共表达相关性 | NA |
| 3182 | 2025-10-07 |
Non-Contact Optical Blood Pressure Biometry Using AI-Based Analysis of Non-Mydriatic Fundus Imaging
2025-Jan-07, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.01.06.25320084
PMID:39830244
|
研究论文 | 开发基于AI的非散瞳眼底图像分析技术实现无接触光学血压测量 | 首次利用深度学习模型通过眼底图像实现无接触血压测量，误差与传统袖带测量相当 | 需要临床环境中的额外试验和前瞻性研究来验证结果 | 开发能够准确评估血压的机器学习模型 | 血压测量（收缩压和舒张压） | 机器学习 | 心血管疾病 | 非散瞳眼底成像 | 深度学习 | 眼底图像 | 基于UK Biobank数据集 | NA | NA | 平均绝对误差, 均方误差, 决定系数(R^2) | NA |
| 3183 | 2025-10-07 |
Challenges and applications of artificial intelligence in infectious diseases and antimicrobial resistance
2025-Jan-07, npj antimicrobials and resistance
DOI:10.1038/s44259-024-00068-x
PMID:39843587
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综述 | 探讨人工智能在传染病和抗菌药物耐药性领域的挑战与应用 | 系统整合AI在病原体检测、耐药性预测和抗生素发现中的创新应用，强调对抗菌药物管理的优化作用 | 未具体说明AI方法在临床实践中需要改进的具体技术瓶颈 | 综述人工智能技术在传染病诊断、治疗和药物发现领域的应用现状与发展前景 | 传染病病原体与抗菌药物耐药性机制 | 机器学习 | 传染病 | NA | 机器学习,深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3184 | 2025-10-07 |
Explainable Deep Learning for Glaucomatous Visual Field Prediction: Artifact Correction Enhances Transformer Models
2025-Jan-02, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.1.22
PMID:39847375
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研究论文 | 本研究开发了一种结合生成扩散模型修复OCT伪影和基于Transformer模型预测青光眼视野功能丧失的深度学习方法 | 首次将自监督视觉Transformer与生成式伪影校正相结合，增强青光眼结构与功能相关性分析 | 回顾性横断面研究设计，样本量相对有限（1674个训练样本） | 开发能够修复OCT扫描伪影并预测青光眼视野功能丧失的深度学习模型 | 青光眼患者的视野-OCT配对数据 | 计算机视觉 | 青光眼 | 光学相干断层扫描，Humphrey视野测试 | CNN, Transformer, 生成扩散模型 | 图像 | 训练集：1674个视野-OCT配对（951只眼）；测试集：429个配对（345只眼） | NA | DINO Vision Transformers, 生成扩散模型 | RMSE, MAE, 置信区间 | NA |
| 3185 | 2025-10-07 |
MCBERT: A multi-modal framework for the diagnosis of autism spectrum disorder
2025-Jan, Biological psychology
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.biopsycho.2024.108976
PMID:39722324
|
研究论文 | 提出一种名为MCBERT的多模态框架，用于自闭症谱系障碍的诊断 | 首次将BERT与多头卷积神经网络结合，并引入空间和通道注意力机制来处理多模态数据 | 仅使用ABIDE-I数据集，需要进一步验证在其他数据集上的泛化能力 | 开发多模态深度学习框架以改进自闭症谱系障碍的诊断 | 自闭症谱系障碍患者 | 医学影像分析,自然语言处理 | 自闭症谱系障碍 | 功能磁共振成像 | BERT,CNN | 脑影像数据,元特征数据 | ABIDE-I多模态数据集 | NA | BERT,多头卷积神经网络,空间注意力机制,通道注意力机制 | 准确率 | NA |
| 3186 | 2025-10-07 |
The role of chromatin state in intron retention: A case study in leveraging large scale deep learning models
2025-Jan, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012755
PMID:39792954
|
研究论文 | 本研究利用大规模深度学习模型探索染色质状态在内含子保留中的作用 | 利用预训练的Sei模型开发简单可解释的内含子保留模型，并证明其优于基于DNABERT-2的模型 | NA | 研究染色质状态对基因调控特别是内含子保留的影响 | 基因组序列和染色质状态 | 自然语言处理,计算机视觉 | NA | 深度学习 | 大规模语言模型,监督学习模型 | DNA序列数据,ENCODE基因组数据 | 大规模基因组数据集 | NA | Sei,DNABERT-2 | 准确率 | NA |
| 3187 | 2025-10-07 |
Citrus diseases detection using innovative deep learning approach and Hybrid Meta-Heuristic
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316081
PMID:39841644
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的柑橘病害自动分类系统 | 结合深度学习和混合元启发式算法进行特征选择，使用预训练模型和数据增强技术 | 仅针对柑橘叶片病害进行测试，未提及在其他作物或实际田间环境中的验证 | 开发自动化病害诊断系统以提高柑橘病害检测的准确性和效率 | 柑橘叶片病害（溃疡病、疮痂病、黑斑病） | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习，数据增强，迁移学习 | CNN | 图像 | 柑橘叶片数据集 | NA | DenseNet-201, AlexNet | 准确率 | NA |
| 3188 | 2025-10-07 |
Automated extracellular volume fraction measurement for diagnosis and prognostication in patients with light-chain cardiac amyloidosis
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0317741
PMID:39841643
|
研究论文 | 本研究评估基于人工智能自动分割的T1 mapping参数在左心室肥厚患者中诊断心脏淀粉样变性及在轻链型心脏淀粉样变性患者中的预后价值 | 首次将AI自动分割的细胞外容积分数测量整合至修订版Mayo分期系统，实现更好的风险分层 | 样本量相对有限（300例），且未包含其他类型淀粉样变性患者的预后分析 | 评估AI自动分割的T1 mapping参数在心脏淀粉样变性诊断和预后预测中的性能 | 接受心脏磁共振检查的左心室肥厚患者，包括心脏淀粉样变性、肥厚型心肌病、高血压性心脏病和Fabry病患者 | 数字病理学 | 心脏淀粉样变性 | 心脏磁共振成像，T1 mapping | 深度学习 | 医学影像 | 300例连续患者（50例心脏淀粉样变性，198例肥厚型心肌病，47例高血压性心脏病，5例Fabry病） | NA | Myomics-Q | 诊断准确率，风险比，综合判别指数，分类净重分类指数 | NA |
| 3189 | 2025-10-07 |
Optimizing multi label student performance prediction with GNN-TINet: A contextual multidimensional deep learning framework
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0314823
PMID:39841673
|
研究论文 | 提出GNN-TINet深度学习框架用于多标签学生成绩预测 | 结合GNN、Transformer和InceptionNet架构，首次在多元教育数据中实现多标签性能预测 | 仅基于加州学生数据集，未在其他地区验证模型泛化能力 | 优化多标签学生成绩预测以支持教育干预 | 加州学生表现数据集中的学生群体 | 机器学习 | NA | 教育数据挖掘 | GNN,Transformer,CNN | 结构化教育数据 | 97,000条学生记录 | NA | GNN-Transformer-InceptionNet | 准确率,Predictive Consistency Score | NA |
| 3190 | 2025-10-07 |
Evaluating Machine Learning and Deep Learning models for predicting Wind Turbine power output from environmental factors
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0317619
PMID:39847588
|
研究论文 | 对机器学习和深度学习模型在基于环境因素预测风力涡轮机功率输出方面进行全面比较分析 | 直接比较多种机器学习和深度学习算法，同时突出先进计算方法在可再生能源优化中的潜力 | NA | 预测风力涡轮机功率输出 | 风力涡轮机 | 机器学习 | NA | NA | Linear Regression, Support Vector Regressor, Random Forest, Extra Trees, Adaptive Boosting, Categorical Boosting, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Artificial Neural Network, Long Short-Term Memory, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network | 环境变量数据（温度、湿度、风速、风向） | 40,000个观测数据 | NA | ANN, LSTM, RNN, CNN | R平方, 平均绝对误差, 均方根误差 | NA |
| 3191 | 2025-10-07 |
The value of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography-based radiomics in non-small cell lung cancer
2025 Jan-Mar, Tzu chi medical journal
IF:1.4Q2
DOI:10.4103/tcmj.tcmj_124_24
PMID:39850392
|
综述 | 本文综述了基于18F-FDG PET影像组学在非小细胞肺癌精准医疗中的临床应用价值 | 系统总结了FDG PET影像组学在肺癌转移检测、病理分型、驱动突变表征、疗效评估和预后预测等多方面的创新应用 | 临床实施中面临可重复性挑战，缺乏阐明影像组学生物学意义的基础研究，当前不足阻碍了立即的临床转化 | 探讨FDG PET影像组学在非小细胞肺癌精准医疗中的应用价值 | 非小细胞肺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | 18F-FDG PET影像组学 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3192 | 2025-10-07 |
EquiRank: Improved protein-protein interface quality estimation using protein language-model-informed equivariant graph neural networks
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.12.015
PMID:39850657
|
研究论文 | 提出一种结合蛋白质语言模型和等变图神经网络的蛋白质-蛋白质界面质量估计方法 | 首次将E(3)等变图神经网络与预训练蛋白质语言模型ESM-2嵌入相结合，用于蛋白质-蛋白质界面质量估计 | NA | 提高蛋白质复合物结构模型中预测相互作用界面质量估计的准确性 | 蛋白质-蛋白质相互作用界面 | 生物信息学 | NA | 蛋白质语言模型，图神经网络 | EGNN | 蛋白质结构数据，序列嵌入 | NA | PyTorch | 等变图神经网络(EGNN) | 排名性能，多种评估指标 | NA |
| 3193 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence in Diagnosis and Management of Nail Disorders: A Narrative Review
2025 Jan-Feb, Indian dermatology online journal
IF:1.9Q3
DOI:10.4103/idoj.idoj_460_24
PMID:39850679
|
综述 | 本文综述了人工智能在甲病诊断与管理中的当前应用与发展前景 | 首次系统总结AI在甲病学领域的多病种应用，涵盖诊断、严重度评估和疾病管理全流程 | 面临数据稀缺、图像异质性、可解释性不足、监管合规和工作流整合等挑战 | 探讨人工智能在甲病诊断与管理中的应用价值与发展方向 | 甲真菌病、甲下黑色素瘤、甲银屑病、甲褶毛细血管镜及系统性疾病的甲部表现 | 数字病理 | 皮肤科疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | 深度卷积神经网络 | 灵敏度, 特异度, 准确度 | NA |
| 3194 | 2025-10-07 |
Optimizing predictions of environmental variables and species distributions on tidal flats by combining Sentinel-2 images and their deep-learning features with OBIA
2025, International journal of remote sensing
IF:3.0Q2
DOI:10.1080/01431161.2024.2423909
PMID:39850715
|
研究论文 | 本研究结合Sentinel-2卫星影像的深度学习特征与面向对象图像分析（OBIA）方法，优化潮滩环境变量和底栖物种分布的预测 | 首次将卷积自编码器提取的深度学习特征与OBIA空间分析相结合，显式纳入空间维度信息来预测潮滩环境参数 | 光谱对比度有限，预测精度仍有提升空间（环境变量预测得分0.31-0.54） | 开发潮滩生态系统监测方法，准确预测沉积物特性和底栖生物分布 | 荷兰瓦登海Pinkegat和Zoutkamperlaag潮盆（2018-2020年） | 计算机视觉 | NA | 遥感技术，深度学习特征提取，面向对象图像分析 | 卷积自编码器，随机森林 | 卫星影像，现场采集点数据 | 两个潮盆三年观测数据 | NA | 卷积自编码器 | 预测得分，准确率 | NA |
| 3195 | 2024-12-19 |
Correction to "Rapid Identification of Drug Mechanisms with Deep Learning-Based Multichannel Surface-Enhanced Raman Spectroscopy"
2025-Jan-24, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c03526
PMID:39693047
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3196 | 2025-10-07 |
Deep learning for the classification of atrial fibrillation using wavelet transform-based visual images
2025-Jan-21, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-02872-5
PMID:39838437
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于莫尔斯连续小波变换和深度学习的心房颤动分类方法 | 使用莫尔斯连续小波变换将ECG信号转换为图像，并基于此开发深度学习分类器 | 未明确说明具体的数据集细节和模型泛化能力验证 | 通过深度学习技术对心房颤动进行自动分类诊断 | 心电图信号和心房颤动患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 莫尔斯连续小波变换 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 准确率, F1分数, AUC ROC | NA |
| 3197 | 2025-10-07 |
A systematic review of progress test as longitudinal assessment in Saudi Arabia
2025-Jan-21, BMC medical education
IF:2.7Q1
DOI:10.1186/s12909-025-06671-4
PMID:39838466
|
系统综述 | 本文系统综述了沙特阿拉伯本科医学教育中进展测试作为纵向评估方法的实践情况 | 首次系统评估进展测试在沙特阿拉伯本科医学教育中的应用效果和特点 | 仅针对沙特阿拉伯特定背景，结果可能不具普遍适用性 | 探索本科医学教育中纵向评估实践，特别关注进展测试的效用 | 沙特阿拉伯本科医学教育中的进展测试研究 | 医学教育 | NA | 系统综述方法 | NA | 文献数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3198 | 2025-10-07 |
Deep learning-based anterior segment identification and parameter assessment of primary angle closure disease in ultrasound biomicroscopy images
2025-Jan-20, BMJ open ophthalmology
IF:2.0Q2
DOI:10.1136/bmjophth-2023-001600
PMID:39837590
|
研究论文 | 开发基于深度学习的人工智能算法，用于自动识别超声生物显微镜图像中的眼前段结构并评估原发性房角关闭疾病的参数 | 首次开发用于原发性房角关闭疾病的多组织分割模型，实现眼前段结构的自动识别和巩膜突定位 | 研究样本量有限（592名受试者），需要在更多中心进行验证 | 开发自动识别眼前段结构和评估房角关闭疾病参数的人工智能算法 | 原发性房角关闭疾病患者的超声生物显微镜图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 超声生物显微镜 | 深度学习 | 医学图像 | 2339张UBM图像来自592名受试者（开发集），222张UBM图像来自45名受试者（验证集） | NA | NA | 交并比, 平均误差距离 | NA |
| 3199 | 2025-01-25 |
Investigation of 3D iris morphology early alteration after implantable collamer lens implantation by using SS-OCT
2025-Jan-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41542
PMID:39844973
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研究论文 | 本研究使用全自动多任务深度学习方法，通过SS-OCT技术研究了植入式晶状体（ICL）手术前后虹膜形态的三维变化 | 首次使用全自动多任务深度学习方法同时进行SS-OCT图像分割和三维虹膜形态的定量测量 | 样本量较小，仅包括46只眼睛的27名患者 | 研究ICL手术前后虹膜形态的三维变化 | 接受ICL手术的患者 | 数字病理学 | NA | SS-OCT | 多任务深度学习网络 | 图像 | 46只眼睛的27名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 3200 | 2025-10-07 |
Deep learning-based assessment of missense variants in the COG4 gene presented with bilateral congenital cataract
2025-Jan-14, BMJ open ophthalmology
IF:2.0Q2
DOI:10.1136/bmjophth-2024-001906
PMID:39809522
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研究论文 | 首次使用AlphaFold2、Alpha Missense和ThermoMPNN评估COG4基因错义变异的蛋白质结构和致病性 | 首次将AlphaFold2、Alpha Missense和ThermoMPNN三种深度学习算法联合应用于COG4基因变异分析 | 无法完全排除变异致病性，需要进一步研究验证 | 评估COG4基因错义变异的蛋白质结构影响和致病性 | COG4基因的临床相关错义变异（包括新发现的p.Y714F和三个已知变异） | 生物信息学 | 先天性白内障 | 蛋白质结构预测，致病性评估 | 深度学习 | 蛋白质序列，变异数据 | 14,915个可能的Cog4错义变异 | AlphaFold2, Alpha Missense, ThermoMPNN | NA | 蛋白质结构相似性，致病性指标 | NA |