深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19287 篇文献，本页显示第 9381 - 9400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9381 | 2025-10-06 |
Application of AI-based techniques for anomaly management in wastewater treatment plants: A review
2025-Sep, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.126886
PMID:40780155
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综述 | 本文系统回顾了基于人工智能的废水处理厂异常管理技术进展 | 从传感器数据质量控制、早期异常检测诊断、容错控制三个维度系统分析AI技术在废水处理异常管理中的创新应用 | 存在模型可解释性不足、计算强度大、数据质量控制困难、跨设施泛化能力有限和成本效益等问题 | 评估AI技术在废水处理厂异常管理中的应用现状与发展前景 | 废水处理厂的异常管理流程与技术方法 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习,集成学习,智能优化算法 | 传感器数据,多模态数据 | NA | NA | NA | 应用可扩展性,异常检测及时性,技术适应性 | 实时边缘计算的轻量级基础设施 |
| 9382 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Saturation Compensation for High Dynamic Range Multispectral Fluorescence Lifetime Imaging
2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3548297
PMID:40042955
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的多光谱荧光寿命成像饱和度补偿方法 | 首次将生成对抗网络应用于多光谱荧光寿命成像的饱和度伪影校正 | NA | 解决多光谱荧光寿命成像中因检测系统动态范围有限导致的饱和度伪影问题 | 多光谱荧光寿命成像数据 | 计算机视觉 | NA | 多光谱荧光寿命成像 | GAN | 图像 | NA | NA | SatCompFLImNet | 信噪比, 寿命测量保真度 | NA |
| 9383 | 2025-10-06 |
Prognosis and prognostic factors for chronic fibrosing idiopathic interstitial pneumonias
2025-Sep, Respiratory investigation
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.resinv.2025.06.005
PMID:40561889
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综述 | 总结特发性间质性肺炎（尤其是特发性肺纤维化）的预后及预后预测因素的最新研究进展 | 整合了抗纤维化治疗成为标准疗法后的最新研究成果，涵盖基因多态性、影像学分析和深度学习等新兴技术 | NA | 探讨慢性纤维化特发性间质性肺炎的预后及其预测因素 | 特发性间质性肺炎（IIPs）患者，特别是特发性肺纤维化（IPF）患者 | 数字病理 | 肺纤维化 | 基因多态性分析，放射影像分析，深度学习 | NA | 临床数据，影像数据，遗传数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9384 | 2025-10-06 |
CLT-MambaSeg: An integrated model of Convolution, Linear Transformer and Multiscale Mamba for medical image segmentation
2025-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110736
PMID:40716230
|
研究论文 | 提出一种融合卷积、线性Transformer和多尺度Mamba的医学图像分割模型CLT-MambaSeg | 首次将卷积、线性Transformer和多尺度Mamba架构集成，并提出记忆引导增强生成对抗网络解决数据有限问题 | NA | 医学图像分割，平衡特征定位、全局上下文建模和计算效率 | 医学图像 | 计算机视觉 | 皮肤病、乳腺疾病、结肠疾病 | 深度学习 | CNN, Transformer, Mamba, GAN | 医学图像 | 五个基准数据集：CVC-ClinicDB、BUSI、PH2、ISIC-2016、ISIC-2017 | NA | CLT-MambaSeg, SREx, MVLTrans, MeGA-GAN | NA | NA |
| 9385 | 2025-10-06 |
Enhancing reconstruction-based out-of-distribution detection in brain MRI with model and metric ensembles
2025-Sep-01, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109045
PMID:40915097
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研究论文 | 本研究通过模型和指标集成优化基于重建的自编码器，以提升脑部MRI中分布外检测的性能 | 探索简单OOD检测模型的潜力，专门针对OOD检测优化深度学习策略，并系统评估重建指标选择 | 局部伪影检测效果较差，不同伪影类型的检测性能存在差异 | 优化基于重建的自编码器用于医学图像中的分布外检测 | 脑部MRI图像中的合成局部和全局伪影 | 计算机视觉 | 脑部疾病 | MRI | 自编码器 | 图像 | NA | NA | 自编码器 | 精确率-召回率曲线下面积, LPIPS, SSIM对比度分量 | NA |
| 9386 | 2025-10-06 |
Optimized multi-stage network with multi-dimensional spatiotemporal interactions for septal and apical hypertrophic cardiomyopathy classification using 12-lead ECGs
2025-Sep, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-025-00492-6
PMID:40917150
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研究论文 | 提出一种优化的多阶段网络用于基于12导联心电图的心肌肥厚分类 | 结合1D和2D卷积的多维时空交互网络，引入全局-局部交互注意力机制和多损失联合优化策略 | NA | 通过12导联心电图准确识别室间隔肥厚和心尖肥厚型心肌病 | 肥厚型心肌病患者的心电图数据 | 医学图像分析 | 心血管疾病 | 12导联心电图 | CNN | 心电图信号 | NA | NA | 多阶段网络,1D卷积分支,2D卷积分支 | F1-score | NA |
| 9387 | 2025-10-06 |
Single-cell multiomics reveals the oscillatory dynamics of mRNA metabolism and chromatin accessibility during the cell cycle
2025-Aug-26, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116089
PMID:40751912
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研究论文 | 通过单细胞多组学技术揭示细胞周期中mRNA代谢和染色质可及性的振荡动态 | 首次结合单细胞多组学测序、生物物理建模和深度学习量化mRNA转录、剪接、核输出和降解速率 | NA | 研究细胞周期中基因表达的时空调控机制 | 增殖细胞中的mRNA代谢过程和染色质可及性 | 生物信息学 | NA | 单细胞多组学测序 | 深度学习 | 单细胞多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9388 | 2025-10-06 |
Heat stress responses mediated by N6-methyladenine DNA methylation in maize
2025-Aug-26, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116058
PMID:40728929
|
研究论文 | 本研究揭示了玉米中N6-甲基腺嘌呤(6mA)在热胁迫响应中的调控机制 | 首次在作物中发现6mA动态变化与热胁迫耐受性相关，鉴定ZmALKBH1为6mA去甲基化酶，并开发了基于深度学习的6mA分布预测模型 | 研究仅针对四个玉米自交系，需要在更广泛的种质资源中验证 | 探究6mA在玉米热胁迫响应中的功能和作用机制 | 玉米自交系B73、Mo17、W22和B104 | 生物信息学 | NA | 全基因组6mA谱分析，基因表达分析，突变体研究 | 深度学习 | 表观基因组数据，基因表达数据 | 四个玉米自交系（B73、Mo17、W22、B104） | NA | NA | 预测准确性，实验验证 | NA |
| 9389 | 2025-10-06 |
Accurate VLE Predictions via COSMO-RS-Guided Deep Learning Models: Solubility and Selectivity in Physical Solvent Systems for Carbon Capture
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01148
PMID:40757514
|
研究论文 | 开发了一种结合COSMO-RS和深度学习的机器学习流程，用于准确预测物理溶剂系统中的溶解度和选择性，以支持碳捕获应用的溶剂筛选 | 将量子化学热力学模型COSMO-RS与定向消息传递神经网络(D-MPNN)相结合，通过迁移学习校正预测偏差，显著提高了VLE预测精度 | 依赖COSMO-RS模拟数据的质量，实验数据量有限可能影响模型泛化能力 | 开发准确的汽液平衡(VLE)预测模型，用于碳捕获物理溶剂的筛选和优化 | 物理溶剂系统中的溶解度和选择性预测，针对CO和常见气体杂质(HS、CH、N、H) | 机器学习 | NA | 量子化学计算、COSMO-RS模拟 | D-MPNN | 分子结构数据、热力学模拟数据、实验数据 | 30,000个COSMO-RS模拟数据点，以及实验VLE数据集 | NA | 定向消息传递神经网络(D-MPNN) | 预测精度、物理一致性、压力预测偏差校正 | NA |
| 9390 | 2025-10-06 |
A Molecular Representation Learning Model Based on Multidimensional Joint and Cross-Learning for Drug-Drug Interaction Prediction
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01171
PMID:40758117
|
研究论文 | 提出一种基于多维联合交叉学习的分子表示学习模型，用于预测药物相互作用 | 通过交叉注意力融合模块整合药物的一维、二维和三维分子特征，并设计分子对反应模块识别潜在相互作用位点 | 未明确说明模型在真实临床环境中的泛化能力及对罕见药物组合的预测效果 | 开发更精准的药物相互作用预测计算方法 | 药物分子及其相互作用 | 机器学习 | NA | 分子表示学习 | 深度学习 | 分子结构数据（1D/2D/3D特征） | 基准数据集（未指定具体数量） | NA | 交叉注意力融合模块，分子对反应模块 | 评估指标（未具体说明） | NA |
| 9391 | 2025-10-06 |
FakeRotLib: Expedient Noncanonical Amino Acid Parametrization in Rosetta
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01030
PMID:40789114
|
研究论文 | 提出FakeRotLib方法用于在Rosetta中快速参数化非经典氨基酸 | 使用小分子构象异构体统计拟合创建旋转异构体分布，显著缩短参数化时间并能处理Rosetta之前未建模的NCAA类型 | NA | 改进Rosetta中非经典氨基酸的参数化方法 | 非经典氨基酸 | 计算生物学 | NA | 统计拟合，小分子构象异构体分析 | NA | 分子构象数据 | NA | Rosetta | NA | 参数化时间，建模能力 | NA |
| 9392 | 2025-10-06 |
PepPCBench is a Comprehensive Benchmarking Framework for Protein-Peptide Complex Structure Prediction
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01084
PMID:40792461
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研究论文 | 本文介绍了PepPCBench，一个用于蛋白质-肽复合物结构预测的综合基准测试框架 | 开发了首个专门针对蛋白质-肽复合物结构预测的基准测试框架，并构建了包含261个实验解析复合物的数据集 | 置信度指标与实验结合亲和力相关性较差，评分策略和泛化能力需要改进 | 系统评估深度学习方法在蛋白质-肽复合物结构预测中的性能 | 蛋白质-肽复合物结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | 蛋白质折叠神经网络 | 蛋白质结构数据 | 261个实验解析的蛋白质-肽复合物，肽段长度5-30个残基 | NA | AlphaFold3, AlphaFold-Multimer, Chai-1, HelixFold3, RoseTTAFold-All-Atom | 综合评估指标 | NA |
| 9393 | 2025-10-06 |
Reflection-Enhanced Raman Identification of Single Bacterial Cells Patterned Using Capillary Assembly
2025-Aug-22, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c01225
PMID:40754993
|
研究论文 | 开发了一种结合反射增强拉曼光谱和毛细管组装技术的单细菌细胞检测平台 | 利用反射性Ag/SiO薄膜增强拉曼信号，并通过毛细管组装技术精确定位单细菌细胞的最强拉曼活性区域 | 未明确说明样本规模和技术在实际临床样本中的验证范围 | 开发可靠的单细菌细胞拉曼检测平台用于病原菌快速识别 | 单细菌细胞 | 生物传感 | 细菌感染 | 拉曼光谱，毛细管辅助粒子组装(CAPA) | 深度学习 | 光谱数据 | NA | NA | NA | 信号重现性，准确性 | NA |
| 9394 | 2025-10-06 |
Deep Learning for the Early Detection of Invasive Ductal Carcinoma in Histopathological Images: Convolutional Neural Network Approach With Transfer Learning
2025-Aug-21, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/62996
PMID:40840868
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研究论文 | 开发基于卷积神经网络和迁移学习的深度学习模型，用于组织病理学图像中浸润性导管癌的早期检测 | 使用预训练的Visual Geometry Group架构进行迁移学习以提升特征提取能力，并采用加权损失函数解决类别不平衡问题 | 数据增强未能改善结果，模型在类别不平衡处理上仍有优化空间 | 开发自动化IDC检测解决方案，辅助病理学家进行临床决策 | 浸润性导管癌的组织病理学图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 组织病理学图像分析 | CNN | 图像 | 277,524张组织病理学图像（71.6% IDC阳性，28.4% IDC阴性） | NA | Visual Geometry Group | 准确率, 敏感度, 特异性, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 9395 | 2025-10-06 |
An evaluation of rectum contours generated by artificial intelligence automatic contouring software using geometry, dosimetry and predicted toxicity
2025-Aug-21, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/adf8f2
PMID:40774288
|
研究论文 | 评估商业深度学习自动勾画软件生成的直肠轮廓，并与临床医生轮廓在几何学、剂量学和毒性预测方面进行比较 | 首次综合评估AI自动勾画软件在直肠轮廓生成中的几何精度、剂量学影响和毒性预测能力 | 回顾性研究，样本量有限（308例），仅针对前列腺癌患者，未编辑自动生成的轮廓 | 评估AI自动勾画软件在放射治疗中直肠轮廓生成的准确性和临床应用价值 | 308名接受3D适形放射治疗的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 计算机断层扫描，深度学习自动勾画 | 深度学习模型 | 医学影像 | 308名前列腺癌患者，其中124例有晚期直肠出血数据 | Limbus Contour (v1.8.0b3) | NA | Dice相似系数, Hausdorff距离, 体积差异, AUC | NA |
| 9396 | 2025-10-06 |
The use of artificial intelligence in predicting maximal intercuspal position: A feasibility study
2025-Aug-20, Journal of prosthodontic research
IF:3.2Q1
DOI:10.2186/jpr.JPR_D_24_00112
PMID:39756870
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研究论文 | 本研究开发了一种两阶段粗到精牙齿对齐流程的AI系统，用于预测上下颌骨关系 | 提出新的两阶段粗到精牙齿对齐流程AI系统，用于在牙齿对数量不足时预测颌骨关系 | 样本量相对有限，仅使用325对石膏模型进行验证 | 研究人工智能在预测最大牙尖交错位中的可行性 | 上下颌石膏模型及其扫描数据 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 三维扫描，深度学习 | 深度学习对齐网络 | 三维扫描图像 | 325对上下颌石膏模型（300对训练，25对验证） | NA | 两阶段粗到精对齐流程 | 旋转偏差（x,y,z轴），平移偏差（x,y,z轴） | NA |
| 9397 | 2025-10-06 |
ChemKANs for combustion chemistry modeling and acceleration
2025-Aug-20, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d5cp02009c
PMID:40747601
|
研究论文 | 提出一种名为ChemKANs的新型神经网络框架，用于燃烧化学的模型推断和模拟加速 | 将通用的Kolmogorov-Arnold网络常微分方程(KAN-ODEs)与燃烧化学的动力学和热力学定律信息流知识相结合 | NA | 解决燃烧化学中大型ODE系统和广泛分离时间尺度带来的模型推断和模拟加速挑战 | 燃烧化学动力学模型 | 机器学习 | NA | 神经网络 | KAN-ODE | 化学动力学数据 | NA | NA | ChemKANs | 准确性, 加速比 | NA |
| 9398 | 2025-10-06 |
AI-Enhanced SERS with Probe Combinations for Concurrent Identification and Quantification of Coexisting Metal Ions in Water
2025-Aug-19, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c07025
PMID:40764259
|
研究论文 | 提出一种结合AI增强表面增强拉曼光谱和探针组合的方法，用于同时检测水中共存金属离子 | 将光谱分析与定制探针组合相结合，利用自注意力深度学习架构解决光谱重叠和非线性响应问题 | 仅验证了四种金属离子的同时检测，未涉及更多种类离子的检测能力 | 开发高效同时检测共存金属离子的方法以保护水质和减轻生态风险 | 水中共存金属离子 | 光谱分析 | NA | 表面增强拉曼光谱(SERS) | 深度学习 | 光谱数据 | 84种不同浓度共存金属离子组合 | NA | 自注意力架构 | 预测误差 | NA |
| 9399 | 2025-10-06 |
Genetic and environmental factors affecting hair density in East Asian populations
2025-Aug-18, The British journal of dermatology
DOI:10.1093/bjd/ljaf149
PMID:40251992
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研究论文 | 本研究通过深度学习分析东亚人群毛囊密度特征，识别影响头发密度的遗传和环境因素 | 首次在东亚人群中进行大规模毛囊密度定量评估，发现三个新的遗传位点与头发密度相关，并揭示基因型特异性对非那雄胺治疗反应的差异 | 研究样本仅限于东亚人群，可能不适用于其他种族群体 | 识别东亚人群头发密度的环境和遗传决定因素，探索与其他毛发特征和毛发疾病的共享遗传影响 | 5735名东亚个体 | 生物医学研究 | 毛发疾病 | 深度学习分析、全基因组关联研究(GWAS)、元分析、C-GWAS | 深度学习模型 | 皮肤镜图像、基因组数据、临床数据 | 5735名东亚个体，另使用英国生物银行纵向数据 | NA | NA | 统计显著性 | NA |
| 9400 | 2025-10-06 |
Modelling In vitro Mutagenicity Using Multi-Task Deep Learning and REACH Data
2025-Aug-18, Chemical research in toxicology
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acs.chemrestox.5c00152
PMID:40680271
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研究论文 | 本研究利用多任务深度学习模型预测体外致突变性，整合REACH数据和公共数据库构建了包含12,000多种物质的基因毒性数据集 | 首次利用多任务深度学习探索不同致突变性检测方法间的内在关联，相比单任务模型性能提升最高达12% | 模型在外部验证集上需要至少200个阳性和200个阴性样本才能达到最佳性能 | 开发更准确的体外致突变性预测模型，减少动物实验需求 | 化学物质的基因毒性评估 | 机器学习 | NA | 基因突变测试、染色体畸变试验、微核试验 | 图神经网络,深度学习 | 化学结构数据,基因毒性测试结果 | 超过12,000种化学物质 | NA | 图神经网络 | 平衡准确度 | NA |