深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 18682 篇文献，本页显示第 4601 - 4620 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4601 | 2025-10-23 |
The Application of Artificial Intelligence in Spine Surgery: A Scoping Review
2025-Apr-01, Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons. Global research & reviews
DOI:10.5435/JAAOSGlobal-D-24-00405
PMID:40239218
|
综述 | 本范围综述系统分析了人工智能在脊柱外科领域的应用现状和发展趋势 | 首次对2020-2024年间AI在脊柱外科应用的文献进行全面梳理，明确了当前研究重点和空白领域 | 仅纳入PubMed和EMBASE数据库文献，单中心研究占比高(72/105)，大样本研究较少(仅27/105研究样本量>1000) | 系统评估人工智能技术在脊柱外科领域的应用范围和发展现状 | 脊柱外科相关的医学研究文献 | 医疗人工智能 | 脊柱疾病 | 监督学习 | 机器学习,深度学习 | 医学图像,临床数据 | 105项研究，其中27项样本量超过1000例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 4602 | 2025-10-23 |
RESPAN: A Deep Learning Pipeline for Accurate and Automated Restoration, Segmentation, and Quantification of Dendritic Spines
2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.06.597812
PMID:38895232
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研究论文 | 开发了一个名为RESPAN的深度学习流程，用于准确自动地恢复、分割和量化树突棘 | 集成最先进的深度学习技术进行图像恢复、分割和分析，通过内容感知恢复增强信号、对比度和各向同性分辨率 | NA | 开发自动化树突棘量化工具以研究突触连接性 | 树突棘、树突分支和神经元胞体 | 计算机视觉 | NA | 活体成像、体内双光子显微镜 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 准确度、可重复性 | NA |
| 4603 | 2025-10-19 |
Predictive Value of Social Determinants of Health on 90-Day Readmission and Health Utilization Following ACDF: A Comparative Analysis of XGBoost, Random Forest, Elastic-Net, SVR, and Deep Learning
2025-Nov, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682251332556
PMID:40173192
|
研究论文 | 本研究评估社会健康决定因素对前路颈椎间盘切除融合术患者90天再入院和医疗资源利用的预测价值 | 首次应用机器学习方法评估社会健康决定因素在ACDF手术预后中的作用 | 依赖单一医疗系统数据和使用代理SDH测量指标 | 评估社会健康决定因素对ACDF患者术后90天再入院和医疗资源利用的预测能力 | 3127名接受前路颈椎间盘切除融合术的患者 | 机器学习 | 颈椎疾病 | 社会脆弱性指数评估 | XGBoost, Random Forest, Elastic-Net, SVR, Deep Learning | 临床和人口统计学数据 | 3127名ACDF患者(2003-2023年) | NA | 平衡随机森林, 支持向量回归 | AUC, MAE | NA |
| 4604 | 2025-07-12 |
Letter to Editor "Predicting NSCLC surgical outcomes using deep learning on histopathological images: development and multi-omics validation of Sr-PPS model"
2025-Oct-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002840
PMID:40643594
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4605 | 2025-10-19 |
"Frustratingly easy" domain adaptation for cross-species transcription factor binding prediction
2025-Aug-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.21.655414
PMID:40501927
|
研究论文 | 提出一种名为MORALE的简单而有效的领域自适应框架，用于跨物种转录因子结合预测 | 通过对齐跨物种序列嵌入的统计矩，无需对抗训练或复杂架构即可学习物种不变调控特征 | NA | 提高深度学习模型在跨物种转录因子结合预测中的泛化能力 | 多物种转录因子ChIP-seq数据集 | 机器学习 | NA | ChIP-seq | 深度学习 | DNA序列数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 4606 | 2025-10-19 |
NeuroLens: organ localization using natural language commands for anatomical recognition in surgical training
2025-Aug, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03463-5
PMID:40555837
|
研究论文 | 介绍NeuroLens多模态系统，通过整合视频与文本语音输入增强手术训练中的解剖结构识别能力 | 开发了结合视频与自然语言命令的多模态深度学习定位系统，为手术训练提供交互式学习平台 | 样本量较小限制了结果的普适性 | 增强手术训练中的解剖结构识别能力 | 手术学员和执业外科医生 | 计算机视觉 | 神经系统疾病 | 神经内窥镜视频分析 | 深度学习定位模型 | 视频,文本,语音 | 5名参与者（手术学生和执业外科医生） | NA | NA | 准确率,平均交并比(mIoU),系统可用性量表(SUS) | NA |
| 4607 | 2025-10-15 |
Biomolecular Interaction Prediction: The Era of AI
2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202509501
PMID:40671265
|
综述 | 本文全面综述了深度学习在生物分子相互作用预测中的应用及其对药物发现的推动作用 | 系统总结了利用序列数据、结构信息和功能注释等多种特征来增强生物分子相互作用预测的深度学习算法 | NA | 提升生物分子相互作用预测的准确性以促进药物发现和分子生物学研究 | 蛋白质、核酸和小分子等各类靶分子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 序列数据、结构信息、功能注释 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4608 | 2025-10-15 |
DeepSecMS Advances DIA-Based Selenoproteome Profiling Through Cys-to-Sec Proxy Training
2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202504109
PMID:40693414
|
研究论文 | 本研究开发了DeepSecMS方法，通过基于半胱氨酸的代理训练策略提升基于DIA的硒蛋白组分析能力 | 提出基于深度学习的代理训练策略，利用大量半胱氨酸肽段数据预测稀有硒代半胱氨酸肽段特征 | 硒代半胱氨酸在蛋白质组中极为稀有，可能影响模型对极罕见硒蛋白的识别能力 | 开发新型计算方法以增强硒蛋白组的全面分析能力 | 人类硒蛋白组中的硒代半胱氨酸肽段 | 机器学习 | NA | 数据非依赖采集质谱，深度学习 | 深度学习 | 质谱数据，肽段序列 | 大规模半胱氨酸肽段数据集 | NA | NA | MS2预测准确率，保留时间预测，离子迁移率预测 | NA |
| 4609 | 2025-10-15 |
Generating human facial animation by aggregation deep network and low-rank active learning with table tennis applications
2025-Aug-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-13779-6
PMID:40750813
|
研究论文 | 提出一种基于情感语音生成逼真人脸动画的新方法，应用于乒乓球直播场景 | 结合深度网络聚合与低秩主动学习，通过声学特征识别音素-情感组合并选择关键面部帧 | NA | 开发能够实时生成与语音和情感表达高度匹配的面部动画技术 | 人脸动画生成 | 计算机视觉 | NA | 主动学习、形变技术 | 深度学习 | 语音信号、视频帧 | NA | NA | NA | NA | iOS和Android移动操作系统 |
| 4610 | 2025-10-15 |
Structural similarities reveal an expansive conotoxin family with a two-finger toxin fold
2025-Jul-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.03.662903
PMID:40631153
|
研究论文 | 通过结构生物信息学方法揭示六个芋螺毒素超家族具有共同的进化起源和双指毒素折叠结构 | 首次发现六个序列同源性低的芋螺毒素超家族具有共同的双指毒素折叠结构，并识别出广泛存在于原口动物中的2FTX蛋白家族 | 基于结构相似性的进化推断仍需更多实验验证 | 研究芋螺毒素的结构特征和进化关系 | 芋螺毒素超家族和原口动物分泌蛋白 | 结构生物信息学 | NA | NMR结构解析, 深度学习结构预测, 结构比较分析 | 深度学习 | 蛋白质序列和结构数据 | 六个芋螺毒素超家族和多种原口动物蛋白质 | NA | NA | 结构相似性 | NA |
| 4611 | 2025-10-15 |
Advancements in Caries Diagnostics Using Bitewing Radiography: A Systematic Review of Deep Learning Approaches
2025-Jun-22, Caries research
IF:2.9Q1
DOI:10.1159/000546448
PMID:40544827
|
系统综述 | 系统回顾了深度学习在咬翼片X光影像龋齿诊断中的应用进展 | 首次系统评估深度学习在咬翼片龋齿诊断中的模型架构、数据集特征和诊断性能 | 研究方法存在异质性、缺乏标准化、数据集多样性有限、临床验证不足以及存在偏倚和数据透明度问题 | 评估深度学习在咬翼片X光影像龋齿诊断中的应用效果 | 咬翼片X光影像中的龋齿病变 | 计算机视觉 | 龋齿 | 咬翼片X光摄影 | 深度学习 | X光影像 | 23项研究，图像数量从112到8,539张不等 | NA | ResNet, YOLO | 准确率 | NA |
| 4612 | 2025-10-15 |
AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis
2025-Jun, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.nuclcard.2025.102195
PMID:40127777
|
研究论文 | 开发基于深度学习的全自动管道，通过CT衰减图分割心脏结构并量化18F-FDG PET活动以检测心脏结节病 | 首次提出基于CT衰减图的全自动深度学习分割方法用于心脏FDG PET定量分析 | 样本量较小（69例患者），需更大规模验证 | 开发自动化方法量化心脏FDG PET活动以改善心脏结节病检测 | 疑似心脏结节病患者 | 数字病理学 | 心脏结节病 | PET/CT成像, 18F-FDG PET | 深度学习 | 医学影像（CT和PET图像） | 69例患者（29例确诊心脏结节病） | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 4613 | 2025-10-15 |
Computational characterization of lymphocyte topology on whole slide images of glomerular diseases
2025-Apr-14, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.04.12.25325548
PMID:40321276
|
研究论文 | 本研究通过计算方式量化肾小球疾病中淋巴细胞拓扑结构，并验证其临床相关性 | 开发了基于图的生境聚类算法识别密集与稀疏淋巴细胞生境，并提取26种高通量定量病理特征 | 样本量相对有限（N=333），仅使用H&E染色全切片图像 | 量化淋巴细胞炎症拓扑结构并测试其临床相关性 | 155例局灶节段性肾小球硬化症（FSGS）和178例微小病变病（MCD）患者 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 全切片图像分析，深度学习分割 | 深度学习模型 | 图像 | 333名NEPTUNE/CureGN参与者 | NA | NA | 一致性指数，Kaplan-Meier生存分析 | NA |
| 4614 | 2025-10-15 |
Correction: Zafar et al. Skin Lesion Analysis and Cancer Detection Based on Machine/Deep Learning Techniques: A Comprehensive Survey. Life 2023, 13, 146
2025-Feb-18, Life (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/life15020316
PMID:40003734
|
correction | 对已发表论文《基于机器/深度学习技术的皮肤病变分析和癌症检测：全面综述》的更正说明 | NA | NA | NA | NA | digital pathology | skin cancer | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4615 | 2025-06-10 |
Re: Using Deep Learning To Differentiate Among Histology Renal Tumor Types in Computed Tomography Scans
2025-Nov, European urology
IF:25.3Q1
DOI:10.1016/j.eururo.2025.05.028
PMID:40484756
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4616 | 2025-10-14 |
ChargeNet: E(3) Equivariant Graph Attention Network for Atomic Charge Prediction
2025-Oct-13, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00602
PMID:40530778
|
研究论文 | 提出一种E(3)等变图注意力网络ChargeNet，用于精确预测原子电荷 | 引入先进的等变图注意力神经网络，通过全局图注意力机制和多尺度注意力建模长程原子静电相互作用 | NA | 开发高精度、强泛化能力的原子电荷预测方法以推动药物设计与发现 | 分子结构和原子电荷 | 机器学习 | NA | 量子化学计算，机器学习 | 图注意力网络 | 分子结构数据 | NA | NA | E(3)等变图注意力网络 | 预测准确率 | NA |
| 4617 | 2025-10-14 |
Manual and automated facial de-identification techniques for patient imaging with preservation of sinonasal anatomy
2025-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03421-1
PMID:40439827
|
研究论文 | 提出一种保留鼻窦解剖结构的面部去标识化方法，并开发两种自动化工作流程 | 在保护患者隐私的同时保留鼻窦、鼻甲等耳鼻喉科相关解剖结构，解决了现有方法会遮蔽这些关键区域的问题 | 需要进一步使用活体患者照片验证效果 | 开发可靠的面部去标识化方法以保护患者隐私 | 成人头部CT扫描图像 | 医学影像处理 | 耳鼻喉疾病 | CT扫描，种子生长技术，图像分割 | 深度学习模型 | 医学影像 | 20例成人头部CT | 3D Slicer, nnU-Net | nnU-Net | Dice系数，修正Hausdorff距离，匹配率 | NA |
| 4618 | 2025-10-14 |
Transformer-based robotic ultrasound 3D tracking for capsule robot in GI tract
2025-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03445-7
PMID:40490591
|
研究论文 | 提出一种基于Transformer和CNN的混合深度学习框架，用于胶囊机器人在胃肠道中的实时3D超声跟踪 | 首次将Transformer架构与CNN结合应用于胶囊机器人超声跟踪，能够处理长距离3D跟踪并在跟踪丢失时主动重新定位 | 仅在离体结肠模型中进行验证，尚未在活体动物和人体试验中评估生理影响 | 开发能够克服超声成像视野窄、气体区域可视性差和平面外运动检测困难的胶囊机器人跟踪系统 | 胃肠道胶囊机器人 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | B模式超声成像 | CNN, Transformer | 超声图像 | 离体结肠模型 | NA | CNN-Transformer混合架构 | 质心定位误差, 检测准确率, 帧率 | NA |
| 4619 | 2025-10-14 |
Large-scale protein clustering in the age of deep learning
2025-Oct, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.103078
PMID:40517452
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综述 | 本文探讨了深度学习时代大规模蛋白质聚类方法的发展与应用 | 引入深度学习技术扩展了蛋白质相似性度量和聚类方法的广度、深度和多样性 | NA | 研究蛋白质聚类方法及其在功能注释转移中的应用 | 蛋白质家族和整个蛋白质宇宙 | 生物信息学 | NA | 蛋白质序列分析、结构解析 | 深度学习 | 蛋白质序列、结构数据 | 大规模蛋白质数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 4620 | 2025-10-14 |
Identifying visible tissue in intraoperative ultrasound: a method and application
2025-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03415-z
PMID:40580392
|
研究论文 | 提出一种识别术中超声可见组织的迭代滤波和拓扑方法，用于检测声影并构建感知显著性置信图 | 开发了新型探头-组织接触分析框架，在体内数据上实现优于深度学习和统计方法的声影分类性能 | 方法性能需在更广泛临床场景中验证，参数扰动和散斑噪声可能影响算法鲁棒性 | 改进术中超声扫描的探头-组织接触分析技术 | 术中超声扫描中的可见组织和探头-组织接触界面 | 医学影像分析 | NA | 超声成像 | NA | 超声图像 | 包含体内数据和医学体模数据的专用数据集 | NA | NA | Fβ分数, 归一化均方根误差 | NA |