深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 16751 篇文献，本页显示第 541 - 560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 541 | 2025-11-17 |
Automated framework for multi-domain social media text analysis for business strategy employing multilayer perceptron with Word2Vec features and LIME XAI
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0336240
PMID:41231814
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研究论文 | 提出一种基于多层感知机和Word2Vec特征的情感分析框架MultiSentiNet，用于社交媒体文本分析以支持商业策略 | 结合多层感知机深度网络与词嵌入特征，并采用LIME XAI技术增强模型可解释性 | NA | 开发高效准确的情感分析框架以支持商业决策 | Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体平台生成的文本数据 | 自然语言处理 | NA | 情感分析 | 多层感知机 | 文本 | 三个不同领域的数据集（女性电子商务、美国航空情感、仇恨言论检测） | NA | MultiSentiNet | 准确率, 召回率, 精确率, F1分数 | NA |
| 542 | 2025-11-17 |
Improving detection accuracy of heterogeneity in biological tissues through the combination of modulation-demodulation frame accumulation techniques and enhanced vgg16
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0329009
PMID:41231817
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研究论文 | 通过调制-解调帧累积技术与增强VGG16相结合，提高生物组织异质性在多光谱透射图像中的分类准确率 | 首次将调制-解调帧累积技术与增强VGG16模型结合用于多光谱图像异质性检测，提出VGG16_BN_SE_GAP改进架构 | 研究基于仿体实验，尚未在真实人体组织上验证 | 提高生物组织异质性在多光谱透射图像中的检测准确率 | 生物组织仿体的多光谱透射图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 多光谱透射成像，调制-解调帧累积技术 | CNN | 多光谱图像 | NA | NA | VGG16, U-Net, VGG16_BN_SE_GAP | 分类准确率, 信噪比 | NA |
| 543 | 2025-11-17 |
A comparative study of MLP and LSTM neural networks for shale gas production prediction based on numerical simulation data
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0336782
PMID:41231836
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研究论文 | 基于数值模拟数据，比较MLP和LSTM神经网络在页岩气产量预测中的性能 | 首次系统比较MLP和LSTM在页岩气产量预测中的表现，证明LSTM的门控机制能有效捕捉生产数据中的长期依赖关系 | 仅基于数值模拟数据验证，需要实际油田数据进一步验证模型泛化能力 | 提高页岩气产量预测精度，优化储层开发效率 | 页岩气生产数据 | 机器学习 | NA | 数值模拟 | MLP, LSTM | 数值模拟数据 | 多种工程参数组合下的日产量数据 | NA | 多层感知机, 长短期记忆网络 | 相对误差 | NA |
| 544 | 2025-11-17 |
CattleNet-XAI: An explainable CNN framework for efficient cattle weight estimation
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0336434
PMID:41231892
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研究论文 | 提出一种可解释的CNN框架CattleNet-XAI，用于从牛只图像中高效估计体重 | 结合定制CNN架构与可解释AI技术(LIME可视化)，在保持高效性的同时提供模型决策过程的透明度 | 未明确说明数据集规模和多样性限制，可能影响模型泛化能力 | 开发自动化牛只体重估计方法以替代传统人工测量 | 牛只图像及对应体重数据 | 计算机视觉 | NA | 图像预处理(归一化、直方图均衡化)、特征提取 | CNN, Random Forest, Linear Regression | 图像 | NA | NA | 定制CNN(3Conv3Dense), EfficientNetB3, YOLOv5 | MAE, MSE, RMSE | NA |
| 545 | 2025-11-17 |
DSA-DeepFM: a dual-stage attention-enhanced DeepFM model for predicting anticancer synergistic drug combinations
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf269
PMID:41234327
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研究论文 | 提出一种融合双阶段注意力机制和因子分解机的深度学习模型DSA-DeepFM，用于预测抗癌协同药物组合 | 首次将双阶段注意力机制与因子分解机结合，通过处理复杂生物特征交互来提升预测性能 | 未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力及对多药物组合的适用性 | 开发机器学习方法预测抗癌药物协同组合，克服传统生物实验的局限性 | 抗癌药物组合 | 机器学习 | 癌症 | NA | DeepFM, 注意力机制 | 分类特征, 数值特征 | NA | NA | DSA-DeepFM, 双阶段注意力机制, 因子分解机 | 预测准确性, t-SNE可视化 | NA |
| 546 | 2025-11-17 |
Quantitative evaluation of meibomian gland dysfunction via deep learning-based infrared image segmentation
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1642361
PMID:41234492
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研究论文 | 本研究利用三种深度学习模型对红外睑板腺图像进行分割，提取定量特征用于睑板腺功能障碍的诊断和严重程度评估 | 首次将DeepLabV3+、U-Net和U-Net++三种先进深度学习模型集成应用于睑板腺功能障碍的定量诊断和分级评估 | 未明确说明样本来源和具体数量，模型在临床诊断流程中的整合程度仍需进一步验证 | 开发基于深度学习的睑板腺功能障碍定量评估方法 | 睑板腺红外图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 红外成像 | 深度学习 | 红外图像 | NA | NA | DeepLabV3+, U-Net, U-Net++ | AUC, 微平均AUC, 宏平均AUC | NA |
| 547 | 2025-11-17 |
SegDecon bridges histology and transcriptomics through AI-based nuclei segmentation and image-informed spatial deconvolution
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.10.041
PMID:41234485
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研究论文 | 提出SegDecon计算框架，通过AI核分割和图像信息空间解卷积连接组织学与转录组学 | 整合图像衍生细胞计数估计到贝叶斯解卷积中，使用HSV色彩空间变换和深度学习实例分割改进核分割，通过定制Gamma先验优化细胞类型解卷积 | 仅在小鼠脑部空间转录组数据上验证，未提及其他组织或物种的验证 | 改进空间转录组学中细胞组成的精确空间映射 | 小鼠脑部组织 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学 | 深度学习实例分割 | 组织图像，空间转录组数据 | NA | NA | 修改的cell2location模型 | 与真实值的相关性 | NA |
| 548 | 2025-11-17 |
Decoding the anticancer and biofilm-inhibiting efficacy of Adansonia digitata using experimental, AI-powered, and molecular modeling approaches
2025, Frontiers in molecular biosciences
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fmolb.2025.1666360
PMID:41234539
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研究论文 | 本研究通过实验、人工智能和分子建模方法评估猴面包树提取物的抗癌和抑制生物膜形成功效 | 首次结合深度学习分子对接工具GNINA、分子动力学模拟和传统实验方法系统评估猴面包树提取物的生物活性 | 研究仅针对MDA-MB-231乳腺癌细胞系，未涉及其他癌症类型或体内实验验证 | 探索猴面包树提取物作为植物源抗癌药物和生物膜抑制剂的治疗潜力 | 猴面包树乙醇提取物(ADEE)及其对MDA-MB-231乳腺癌细胞和生物膜形成的影响 | 计算生物学, 药物发现 | 乳腺癌 | 分子对接, 分子动力学模拟, 荧光显微镜, Hoechst和AO/EB染色 | 深度学习, 机器学习 | 分子结构数据, 细胞图像, 生物活性数据 | MDA-MB-231乳腺癌细胞系 | GNINA | 深度学习分子对接模型 | 结合亲和力, 构象稳定性, 细胞存活率, 生物膜抑制效果 | NA |
| 549 | 2025-11-17 |
LESS-Net: a lightweight network for epistaxis image segmentation using similarity-based contrastive learning
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1644589
PMID:41234699
|
研究论文 | 提出一种用于鼻出血图像分割的轻量级半监督框架LESS-Net | 结合一致性正则化和对比学习来利用未标注数据，采用高效MobileViT骨干网络并引入多尺度特征融合模块 | NA | 开发数据高效的深度学习解决方案用于鼻出血自动分割 | 内窥镜鼻出血图像 | 计算机视觉 | 鼻出血 | 内窥镜成像 | 半监督分割网络 | 图像 | 公共鼻出血数据集（具体数量未提及） | NA | MobileViT, 多尺度特征融合模块 | mIoU, Dice系数, 平均召回率 | NA |
| 550 | 2025-11-17 |
Novel deep learning-based prediction of HER2 expression in breast cancer using multimodal MRI, nomogram, and decision curve analysis
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1593033
PMID:41234727
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的多模态MRI和临床数据整合框架，用于预测乳腺癌HER2表达状态 | 首次将多序列乳腺MRI与深度学习特征提取和临床数据相结合，构建HER2表达的自动化预测模型 | 回顾性研究设计，数据来自四个医疗中心，可能存在选择偏倚 | 开发稳健的自动化框架来预测乳腺癌HER2表达状态，以指导靶向治疗 | 乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 多序列MRI（T1、T2、DCE序列） | 深度学习 | 医学影像（MRI）、临床数据 | 2,400例乳腺癌病例（1,286例HER2阳性，1,114例HER2阴性），来自6,438名患者的回顾性队列 | Python, R | ResNet50, VGG16, EfficientNet-B0, ViT-Small | AUC, ROC分析, 校准曲线, 决策曲线分析(DCA) | NA |
| 551 | 2025-11-17 |
Machine learning in lupus nephritis: bridging prediction models and clinical decision-making towards personalized nephrology
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1686057
PMID:41234906
|
综述 | 本文综述了机器学习在狼疮性肾炎预测模型与临床决策中的应用前景 | 系统整合多模态数据源与机器学习方法，探索非侵入性组织学分类和个体化风险分层 | 数据集规模有限、缺乏外部验证、结局定义存在异质性 | 评估机器学习模型在狼疮性肾炎预测、诊断和监测中的转化潜力 | 狼疮性肾炎患者 | 机器学习 | 狼疮性肾炎 | 多模态数据整合（临床、实验室、影像、组织病理、组学数据） | 逻辑回归,决策树,随机森林,支持向量机,神经网络,梯度提升,聚类 | 临床数据,实验室数据,影像数据,组织病理数据,组学数据 | NA | NA | NA | AUC | 大数据框架 |
| 552 | 2025-11-17 |
ResUbiNet: A Novel Deep Learning Architecture for Ubiquitination Site Prediction
2025, Current genomics
IF:1.8Q3
|
研究论文 | 提出了一种名为ResUbiNet的新型深度学习架构，用于泛素化位点预测 | 结合蛋白质语言模型、氨基酸特性和BLOSUM62矩阵进行序列嵌入，并整合transformer、多核卷积、残差连接和压缩激励模块等先进架构组件 | NA | 准确预测潜在的泛素化位点，以探索泛素化机制及相关疾病发病机制 | 蛋白质泛素化位点 | 生物信息学 | 与泛素化过程相关的疾病 | 蛋白质序列分析 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | ResUbiNet, Transformer, CNN | 交叉验证和外部测试性能 | NA |
| 553 | 2025-11-17 |
Leveraging hand-crafted radiomics on multicenter FLAIR MRI for predicting disability worsening in people with multiple sclerosis
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1610401
PMID:41235171
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研究论文 | 本研究利用多中心FLAIR MRI影像组学特征预测多发性硬化患者的残疾恶化 | 首次结合多中心FLAIR MRI影像组学特征与临床特征，使用机器学习方法预测多发性硬化残疾恶化 | 样本量有限，短期纵向变化预测能力不足，需要在更大平衡数据集中验证 | 预测多发性硬化患者的残疾恶化情况 | 247名多发性硬化患者 | 医学影像分析 | 多发性硬化 | FLAIR MRI，影像组学特征提取 | Elastic Net，Balanced Random Forest，Light Gradient-Boosting Machine | MRI影像数据 | 247名来自两个医疗中心的多发性硬化患者 | Pyradiomics，Longitudinal ComBat | LGBM，BRFC | PR AUC，ROC AUC | NA |
| 554 | 2025-11-16 |
Accelerating the discovery and optimization of metal-organic framework materials via machine learning
2025-Dec, Advances in colloid and interface science
IF:15.9Q1
DOI:10.1016/j.cis.2025.103671
PMID:40957153
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综述 | 系统回顾机器学习在金属有机框架材料研究中的应用进展 | 整合最新机器学习技术与MOF研究进展，提供跨学科合作视角 | 未涉及具体实验验证数据，主要基于文献综述 | 加速MOF材料的发现与优化过程 | 金属有机框架材料 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 回归分析,分类算法,聚类分析,深度学习,强化学习 | 材料特性数据 | NA | NA | NA | 模型评估指标 | NA |
| 555 | 2025-11-16 |
A Hybrid Bidirectional Deep Learning Model Using HRV for Prediction of ICU Mortality Risk in TBI Patients
2025-Dec, Journal of healthcare informatics research
IF:5.4Q1
DOI:10.1007/s41666-025-00209-5
PMID:41230239
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研究论文 | 本研究开发了一种结合权重预测器和双向长短期记忆网络的混合深度学习模型，通过分析心率变异性来预测创伤性脑损伤患者的ICU死亡风险 | 提出了一种结合权重预测器和BiLSTM的混合深度学习架构，通过特征加权和时序模式捕捉来提升心率变异性数据的预测性能 | 模型完全依赖ICU监测的心电图数据，可能受限于数据质量和采集条件 | 通过分析心率变异性准确预测创伤性脑损伤患者在ICU的早期死亡风险 | 创伤性脑损伤患者 | 医疗健康分析 | 创伤性脑损伤 | 心电图信号分析，心率变异性分析 | 混合深度学习模型，BiLSTM | 心电图信号，心率变异性数据 | 来自黄金海岸大学医院和CHARIS系统的创伤性脑损伤患者数据 | NA | 双向长短期记忆网络，权重预测器 | 准确率，AUROC，AUPRC | NA |
| 556 | 2025-11-16 |
Multi-Cohort Federated Learning Shows Synergy in Mortality Prediction for MRI-Based and Metabolomics-Based Age Scores
2025-Dec, Journal of healthcare informatics research
IF:5.4Q1
DOI:10.1007/s41666-025-00208-6
PMID:41230244
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研究论文 | 本研究通过联邦学习分析基于脑MRI的BrainAge和基于代谢物的MetaboAge两种生物年龄评分在死亡率预测中的协同作用 | 首次使用联邦学习研究不同生物年龄评分之间的相互作用，并发现BrainAge和MetaboAge在死亡率预测中具有互补价值 | 研究仅基于三个大型人群队列，数据共享限制可能影响更广泛的应用 | 研究基于脑MRI和代谢物的两种生物年龄评分之间的关系及其在死亡率和痴呆预测中的协同作用 | 三个大型人群队列的脑MRI数据和代谢物数据 | 机器学习 | 老年疾病 | 脑MRI, 代谢组学 | 深度学习 | 医学影像, 代谢物数据 | 三个大型人群队列 | 联邦学习框架 | 深度学习模型 | 年龄预测误差, 关联分析, 生存分析 | NA |
| 557 | 2025-11-16 |
Binding mode prediction of imidazothiadiazoles against insect ecdysone receptors via a combination of AlphaFold3 and molecular simulations
2025-Dec, Pest management science
IF:3.8Q1
DOI:10.1002/ps.70141
PMID:40808334
|
研究论文 | 结合AlphaFold3和分子模拟预测咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的结合模式 | 首次使用AlphaFold3深度学习模型结合分子动力学模拟阐明咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的诱导契合结合机制 | 标准对接算法难以模拟诱导契合机制，实验验证尚不充分 | 阐明咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的分子结合机制 | 咪唑噻二唑类化合物和鳞翅目昆虫蜕皮激素受体 | 计算生物学 | 害虫防治 | AlphaFold3, 分子动力学模拟, 结合自由能计算, QSAR分析 | 深度学习, 分子模拟 | 蛋白质结构, 配体结构, 结合亲和力数据 | 包括新合成的咪唑噻二唑类化合物 | AlphaFold3, 分子模拟软件 | AlphaFold3架构 | 结合自由能, 结合模式合理性评估 | NA |
| 558 | 2025-11-16 |
Weed mapping using UAV imagery and AI techniques: current trends and challenges
2025-Dec, Pest management science
IF:3.8Q1
DOI:10.1002/ps.70151
PMID:40836577
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综述 | 分析基于无人机影像和人工智能技术的杂草识别研究现状、方法及挑战 | 系统梳理无人机杂草识别领域的最新研究趋势，重点关注非可见光谱通道的应用和深度学习方法的多尺度特征提取能力 | 主要关注无人机影像的杂草识别，未涵盖其他遥感平台；实时嵌入式系统识别仍存在挑战 | 分析机器学习/深度学习技术在杂草识别中的应用现状和发展趋势 | 农田杂草 | 计算机视觉 | NA | 无人机影像采集 | 机器学习,深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 准确率 | 嵌入式系统 |
| 559 | 2025-11-16 |
Classification of neurological and mental health disorders based on multimodal approaches: A comprehensive review
2025-Dec, Neuroscience and biobehavioral reviews
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.neubiorev.2025.106399
PMID:41052735
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综述 | 本文对基于深度学习的多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的应用进行了全面综述 | 首次系统综述深度学习多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的联合应用，涵盖十种主要疾病类型 | 存在数据不平衡、模型可解释性不足以及缺乏大规模高质量数据集等挑战 | 综述深度学习多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的研究进展 | 十种主要疾病（五种神经系统疾病和五种精神健康疾病） | 机器学习 | 神经系统疾病,精神健康疾病 | 多模态数据融合 | 深度学习 | 神经影像,生物信号,临床评估 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 560 | 2025-11-16 |
3D anatomical atlas of the heads of male and female adult Chamaeleo calyptratus
2025-Nov-15, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007)
DOI:10.1002/ar.70077
PMID:41239830
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研究论文 | 本研究通过数字解剖图谱首次完整描述了变色龙头部的骨骼和软组织结构 | 创建了首个变色龙头部数字解剖图谱，首次绘制了颅缝和肌肉附着位点图谱，并探索了性别差异 | 仅使用两个成年样本进行研究，样本量有限 | 描述变色龙头部解剖结构并分析性别差异 | 成年雄性及雌性变色龙（Chamaeleo calyptratus）头部解剖结构 | 数字病理学 | NA | 对比增强染色技术，显微CT扫描 | 深度学习模型 | 3D图像数据 | 2个成年标本（雌雄各一） | NA | NA | NA | NA |