深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3543 篇文献，本页显示第 381 - 400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 381 | 2025-11-29 |
A Deep Learning-Based Automated Scoring System for Predicting Eyelid Rejuvenation Outcomes After Monopolar Radiofrequency Treatment
2025, Clinical, cosmetic and investigational dermatology
DOI:10.2147/CCID.S550147
PMID:41293324
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研究论文 | 开发基于深度学习的自动化评分系统，用于预测单极射频治疗后的眼睑年轻化效果 | 首次将CNN与U-Net混合架构应用于眼睑年轻化治疗效果评估，实现客观量化的疗效预测 | 样本量较小（50例患者），缺乏长期随访数据，需要更大规模多样化数据集进一步验证 | 开发客观评估眼睑单极射频治疗效果的人工智能系统 | 接受眼睑单极射频治疗的50名患者（47名女性，3名男性） | 计算机视觉 | 眼睑松弛 | 单极射频治疗 | CNN, U-Net | 图像 | 50名患者（47名女性，3名男性）的治疗前后图像 | NA | CNN-U-Net混合架构 | 均方根误差, 平均绝对百分比误差 | NA |
| 382 | 2025-11-29 |
Graph neural networks in the nephropathological diagnosis of antibody-mediated rejection
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.10.005
PMID:41293460
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研究论文 | 本研究评估基于图的深度学习模型在抗体介导排斥反应诊断中的应用，通过肾活检全切片图像提升诊断准确性和可重复性 | 提出将肾小球、动脉和皮质肾小管间质区域表示为图结构数据，并开发新型GNN架构（SimpleGCN、DenseGCN、SimpleGAT）用于AMR分类 | 特征表示仍需优化，需要整合多模态数据以扩展临床实用性 | 提高肾移植抗体介导排斥反应的诊断准确性和可重复性 | 肾移植患者的肾活检组织 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 全切片图像分析 | GNN, CNN, Transformer | 图像 | 348名患者的1193张全切片图像 | NA | Graph-Transformer, SimpleGCN, DenseGCN, SimpleGAT | 准确率 | NA |
| 383 | 2025-11-29 |
Digital technologies in psoriasis management: from precision diagnosis to therapeutic innovation and holistic care
2025, Frontiers in digital health
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fdgth.2025.1656585
PMID:41293553
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综述 | 探讨数字技术在银屑病综合管理中的应用，涵盖精准诊断、治疗创新和整体护理 | 首次系统整合人工智能皮肤镜诊断（EfficientNet-B4模型）、智能光疗剂量优化、AI辅助生物制剂选择和物联网监测系统，构建银屑病精准数据驱动管理框架 | 数据标准化不足、隐私问题、算法透明度有限且缺乏长期验证 | 系统分析数字技术如何变革银屑病的综合管理策略 | 银屑病患者及数字医疗技术 | 数字病理学 | 银屑病 | 人工智能皮肤镜、深度学习、物联网、多组学数据整合 | CNN | 皮肤镜图像、实时监测数据、多组学数据 | NA | NA | EfficientNet-B4 | 准确率 | NA |
| 384 | 2025-11-28 |
Multiscale Cell-Cell Interactive Spatial Transcriptomics Analysis
2025-Jan-03, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5743704/v1
PMID:39801521
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研究论文 | 提出多尺度细胞间交互空间转录组学分析方法MCIST，整合多尺度拓扑表示与空间深度学习技术 | 首次在空间转录组分析中考虑多尺度细胞间相互作用，结合多尺度拓扑表示与先进空间深度学习技术 | NA | 改进空间转录组数据分析方法，更准确地识别空间域和细胞间相互作用 | 空间转录组数据中的细胞间相互作用模式 | 生物信息学 | NA | 空间转录组学 | 深度学习 | 空间转录组数据 | 37个基准空间转录组数据集 | NA | NA | 聚类评分 | NA |
| 385 | 2025-11-28 |
Spatial-Frequency Enhanced Mamba for Multi-Modal Image Fusion
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3632221
PMID:41259195
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研究论文 | 提出一种空间频率增强的Mamba框架用于多模态图像融合 | 首次将Mamba模型引入多模态图像融合领域，并提出空间频率增强模块和动态融合机制 | 未明确说明模型的计算效率和实时性能 | 解决多模态图像融合中特征提取和融合的挑战 | 多模态图像数据 | 计算机视觉 | NA | 多模态图像融合 | Mamba, CNN | 图像 | 六个多模态图像融合数据集 | NA | Spatial-Frequency Enhanced Mamba Block, Dynamic Fusion Mamba Block | NA | NA |
| 386 | 2025-11-28 |
Deep Learning Classification of Rheumatoid Arthritis in Hand Radiographs Interpretability Insights and Web Application
2025, ImmunoTargets and therapy
IF:6.2Q1
DOI:10.2147/ITT.S547159
PMID:41287803
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研究论文 | 开发用于手部X光片中类风湿关节炎自动分类的可解释深度学习框架，并部署为网页应用 | 结合Grad-CAM和SHAP系统评估模型可解释性，识别关键病理特征，并通过Streamlit开发临床实用网页应用 | 回顾性多中心研究，样本量相对有限（1,655张手部X光片） | 建立可解释的深度学习框架实现类风湿关节炎自动分类，促进临床转化 | 809名类风湿关节炎患者（含早期病例）和846名健康对照的手部X光片 | 计算机视觉 | 类风湿关节炎 | X射线成像 | CNN | 图像 | 1,655张手部X光片（809例RA患者，846例健康对照） | TensorFlow/Keras, Streamlit | VGG-8 | AUC, 准确率 | NA |
| 387 | 2025-11-27 |
VARGG: a deep learning framework advancing precise spatial domain identification and cellular heterogeneity analysis in spatial transcriptomics
2025-Jan-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elaf018
PMID:41275376
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研究论文 | 提出VARGG深度学习框架，通过结合视觉Transformer和图神经网络提升空间转录组学中空间域识别和细胞异质性分析的精度 | 首次将预训练视觉Transformer与图神经网络自编码器结合，利用自注意力机制捕获全局上下文信息，并通过多层门控残差图神经网络和高斯噪声增强特征表示和模型泛化能力 | NA | 开发能够准确识别空间域并分析细胞异质性的深度学习框架 | 空间转录组学数据 | 生物信息学, 计算生物学 | 胶质母细胞瘤, 乳腺癌 | 空间转录组学 | Vision Transformer, 图神经网络, 自编码器 | 空间基因表达数据 | 多平台数据集（10x Visium, Slide-seqV2, Stereo-seq, MERFISH），包括人类胶质母细胞瘤、小鼠胚胎和乳腺癌样本 | 深度学习框架 | Vision Transformer, 图神经网络自编码器, 多层门控残差图神经网络 | NA | NA |
| 388 | 2025-11-27 |
RSA-TransUNet: a robust structure-adaptive TransUNet for enhanced road crack segmentation
2025, Frontiers in neurorobotics
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbot.2025.1633697
PMID:41035484
|
研究论文 | 提出一种用于道路裂缝分割的鲁棒结构自适应TransUNet模型RSA-TransUNet | 提出轴向移位MLP注意力机制、自适应样条线性单元和多阶段进化优化策略，增强对细粒度纹理和多尺度裂缝特征的建模能力 | 未明确说明模型在极端天气条件或严重破损路面的性能表现 | 提升道路裂缝分割在复杂环境下的准确性和鲁棒性 | 道路裂缝图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer, CNN | 图像 | Crack500、CFD和DeepCrack三个数据集 | NA | TransUNet | 分割精度、鲁棒性 | NA |
| 389 | 2025-11-27 |
Artificial intelligence in prostate cancer: navigating the new frontier of precision uro-oncology
2025, American journal of clinical and experimental urology
IF:1.5Q3
DOI:10.62347/ZTWJ5779
PMID:41278308
|
综述 | 本文综述人工智能在前列腺癌精准诊疗中的应用与挑战 | 系统阐述AI如何通过机器学习与深度学习解决前列腺癌诊疗中的主观性和过度治疗问题，并引入可解释AI应对黑箱问题 | 需要更大规模多样化数据集验证算法普适性，面临FDA监管等临床转化障碍 | 探讨人工智能技术在前列腺癌精准泌尿肿瘤学领域的应用前景 | 前列腺癌患者的诊断、治疗和预后管理 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 放射组学, 数字病理学, 增强现实 | 机器学习, 深度学习 | 医学影像, 病理图像, 临床数据 | NA | NA | NA | 分级准确性, 阅片者间变异度 | NA |
| 390 | 2025-11-27 |
Clinical phenotypes of atrial fibrillation: A review of machine learning applications in personalized treatment
2025 Jan-Dec, JRSM cardiovascular disease
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/20480040251399275
PMID:41280326
|
综述 | 综述机器学习在心房颤动临床表型识别及个体化治疗中的应用进展 | 系统阐述机器学习驱动的数据驱动表型分析在优化抗凝治疗和导管消融策略中的创新应用，包括AI引导解剖标测、心脏数字孪生模拟等技术 | 前瞻性验证不足、临床整合困难及模型可解释性有限 | 推动心房颤动的精准医疗发展 | 心房颤动患者临床表型 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习, 深度学习 | NA | 临床数据 | 涉及十余项关键表型研究的多国队列 | NA | NA | NA | NA |
| 391 | 2025-11-27 |
Sobel neural network for EEG-based major depressive disorder screening
2025, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2025.1667107
PMID:41280444
|
研究论文 | 提出一种用于基于EEG的重性抑郁障碍筛查的Sobel神经网络架构 | 将Sobel算子操作内在地集成到卷积层中，实现端到端学习梯度模式和边缘信息，而非仅用于预处理 | NA | 开发用于重性抑郁障碍自动筛查的准确工具 | 重性抑郁障碍患者和健康对照者的脑电图信号 | 机器学习 | 重性抑郁障碍 | 脑电图 | CNN | 脑电图信号 | 34名MDD患者和30名健康对照者 | NA | Sobel Network | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 392 | 2025-11-27 |
Explainable detection: a transformer-based language modeling approach for Bengali news title classification with comparative explainability analysis using ML and DL
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1537432
PMID:41280879
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研究论文 | 本研究采用基于Transformer的语言建模方法进行孟加拉语新闻标题分类，并结合可解释性分析技术 | 首次在孟加拉语低资源语言文本分类中系统比较传统机器学习、LSTM和Transformer模型性能，并集成XAI技术进行预测解释 | 孟加拉语数据集存在固有噪声，需要大量预处理工作，且低资源语言数据获取困难 | 开发具有可解释性的孟加拉语新闻标题分类方法，推动低资源语言自然语言处理发展 | 孟加拉语新闻标题文本数据 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理，特征工程 | 机器学习模型，LSTM，Transformer | 文本 | 从网上收集的近期孟加拉语新闻文章 | NA | LSTM，XLM-RoBERTa Base | 准确率 | NA |
| 393 | 2025-11-27 |
MobileNet-GDR: a lightweight algorithm for grape leaf disease identification based on improved MobileNetV4-small
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1702071
PMID:41281328
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研究论文 | 提出基于改进MobileNetV4-small的轻量级葡萄叶片病害识别算法MobileNet-GDR | 构建基于深度可分离卷积和分组卷积的高效特征提取模块，优化特征融合过程并引入PReLU激活函数增强非线性表示能力 | 仅针对葡萄叶片病害识别，未验证在其他作物病害上的泛化能力 | 解决现有深度学习模型在移动设备上计算复杂度高、部署困难的问题 | 葡萄叶片病害图像 | 计算机视觉 | 植物病害 | 图像分类 | CNN | 图像 | NA | NA | MobileNetV4-small, MobileNet-GDR | 准确率, FPS, 参数量, FLOPs | 移动设备 |
| 394 | 2025-11-27 |
Biomarker integration and biosensor technologies enabling AI-driven insights into biological aging
2025, Frontiers in aging
IF:3.3Q2
DOI:10.3389/fragi.2025.1703698
PMID:41281356
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综述 | 探讨生物标志物整合与生物传感技术如何通过人工智能推动对生物衰老机制的深入理解 | 首次系统整合CRP、IGF-1、IL-6和GDF-15四种关键生物标志物，结合AI与生物传感技术构建精准衰老评估框架 | 未涉及具体临床验证数据，缺乏不同人群队列的适用性分析 | 开发基于AI和生物传感技术的生物年龄精准量化方法 | 四种关键生物标志物（CRP、IGF-1、IL-6、GDF-15）及其在衰老过程中的作用机制 | 机器学习 | 老年疾病 | 生物传感技术 | 机器学习,深度学习,生成模型 | 高维生物标志物数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 395 | 2025-11-27 |
Using artificial intelligence and radiomics to analyze imaging features of neurodegenerative diseases
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1624867
PMID:41281560
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研究论文 | 提出一种结合人工智能和影像组学的框架，用于分析神经退行性疾病的影像特征和疾病进展模式 | 开发了名为NeuroSage的生物信息架构，结合符号推理、深度学习和多模态特征对齐，并引入符号对齐策略(CAIS)确保临床可解释性 | NA | 改善神经退行性疾病的早期诊断和个性化治疗规划 | 阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病患者 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | 影像组学分析 | 图神经网络,深度学习 | 结构影像,行为数据 | 多个数据集包括ADNI、PPMI、ABIDE、YouTubePD和PDVD | NA | NeuroSage | F1分数 | NA |
| 396 | 2025-11-27 |
Parkinson's disease detection using spectrogram-based multi-model feature fusion networks
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1706317
PMID:41281573
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研究论文 | 提出一种基于声谱图多模型特征融合的帕金森病检测方法 | 使用三种预训练CNN模型进行特征融合，克服单一模型过拟合和泛化能力差的问题 | 样本量相对较小（131名受试者），需要在更大数据集上验证泛化能力 | 开发非侵入性、低成本的帕金森病辅助诊断工具 | 帕金森病患者和健康对照者的语音数据 | 数字病理学 | 帕金森病 | 语音分析 | CNN | 声谱图 | 61名PD患者和70名健康对照，共生成2,476张声谱图 | NA | DenseNet121, MobileNetV3-Large, ShuffleNetV2 | 准确率, AUC | NA |
| 397 | 2025-11-27 |
Triboelectric nanogenerators for neural data interpretation: bridging multi-sensing interfaces with neuromorphic and deep learning paradigms
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1691017
PMID:41281720
|
综述 | 探讨摩擦纳米发电机与深度学习及神经形态计算相结合在神经数据解析中的应用 | 首次系统综述自驱动摩擦纳米发电机与深度学习模型、神经形态计算范式在神经信号解析中的协同创新 | 属于小型综述，未包含原始实验数据验证 | 推动神经数据采集与解析技术在计算神经科学和脑机接口领域的发展 | 神经信号（脑电图、肌电图、心肺动力学信号）和老年人群健康监测 | 计算神经科学 | 老年疾病 | 摩擦纳米发电机传感技术 | CNN, RNN, SNN | 生物物理信号 | NA | NA | NA | NA | 神经形态计算系统 |
| 398 | 2025-11-27 |
Target fishing: from "needle in haystack" to "precise guidance"--new technology, new strategy and new opportunity
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1673688
PMID:41282634
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综述 | 系统讨论药物靶点捕获技术的最新进展，重点分析人工智能与深度学习对药物研发范式的变革作用 | 提出深度学习与知识图谱深度融合的新策略，实现从'广谱筛选'到'精准捕获'的研究方法转变 | NA | 为学术界提供理论框架，构建从基础研究到临床应用的桥梁，推动精准药物研发进入智能驱动新时代 | 药物靶点发现技术 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 深度学习, 知识图谱, 多组学数据整合 | 深度表示学习模型 | 多组学数据, 临床数据 | NA | NA | NA | 靶点预测准确性 | NA |
| 399 | 2025-11-26 |
Piscis: a novel loss estimator of the F1 score enables accurate spot detection in fluorescence microscopy images via deep learning
2025-Jan-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.31.578123
PMID:38352551
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研究论文 | 提出一种基于新型损失函数SmoothF1的深度学习算法Piscis，用于荧光显微镜图像中的斑点检测 | 开发了可近似F1分数的SmoothF1损失函数，能直接惩罚假阳性和假阴性，同时保持可微性适用于深度学习训练 | NA | 实现荧光显微镜图像中RNA转录本斑点的自动准确检测 | RNA FISH图像中的单分子RNA转录本斑点 | 计算机视觉 | NA | RNA FISH, 空间转录组学 | 深度学习 | 荧光显微镜图像 | 358张手动标注的实验RNA FISH图像和240张合成图像 | NA | NA | F1分数 | NA |
| 400 | 2025-11-26 |
DNALongBench: A Benchmark Suite for Long-Range DNA Prediction Tasks
2025-Jan-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.06.631595
PMID:39829833
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研究论文 | 本文介绍了DNALongBench，一个用于评估长距离DNA依赖关系预测任务的综合基准套件 | 首次构建了专门针对长距离DNA依赖关系（可达100万碱基对）的综合基准数据集，涵盖五个重要基因组学任务 | 基准数据集可能无法覆盖所有类型的长距离DNA相互作用，且评估的方法数量有限 | 解决长距离DNA依赖关系建模的评估标准缺失问题，促进DNA序列深度学习模型的比较和发展 | 基因组序列中的长距离依赖关系，包括增强子-靶基因相互作用、表达数量性状位点等 | 生物信息学 | NA | DNA测序，深度学习 | CNN, 基础模型 | DNA序列数据 | 涵盖五个基因组学任务的数据集 | NA | HyenaDNA, Caduceus-Ph, Caduceus-PS | NA | NA |