深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19270 篇文献，本页显示第 12141 - 12160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12141 | 2025-10-06 |
MultiPep-DLCL: recognition of multifunctional therapeutic peptides through deep learning with label-sequence contrastive learning
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf274
PMID:40518951
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习和标签序列对比学习的多标签分类方法MultiPep-DLCL，用于识别多功能治疗肽 | 采用标签序列融合Transformer学习高质量标签嵌入，通过标签序列对比学习加强序列特征与标签嵌入的对应关系，并整合多标签焦点骰子损失函数解决数据集不平衡问题 | 未明确说明数据集的规模和多样性限制 | 开发更准确的多功能治疗肽识别方法 | 多功能治疗肽 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 肽序列数据 | NA | NA | Label-Sequence Fusion Transformer | NA | NA |
| 12142 | 2025-10-06 |
VirulentHunter: deep learning-based virulence factor predictor illuminates pathogenicity in diverse microbial contexts
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf271
PMID:40518950
|
研究论文 | 开发基于深度学习的毒力因子预测工具VirulentHunter，能够直接从蛋白质序列中识别和分类毒力因子 | 首次将预训练蛋白质语言模型微调应用于毒力因子识别和功能分类，解决了传统同源性方法无法识别新型或分歧毒力因子的局限性 | NA | 开发更准确的毒力因子预测方法，以更好地理解微生物致病性 | 细菌毒力因子，特别是结核分枝杆菌和鸟分枝杆菌的比较分析，以及炎症性肠病患者肠道微生物组的毒力因子分析 | 生物信息学 | 传染病 | 深度学习，蛋白质语言模型，宏基因组分析 | 深度学习 | 蛋白质序列，基因组数据，宏基因组数据 | NA | NA | 预训练蛋白质语言模型 | 基准测试性能比较 | NA |
| 12143 | 2025-10-06 |
Progress, Pitfalls, and Impact of AI-Driven Clinical Trials
2025-Apr, Clinical pharmacology and therapeutics
DOI:10.1002/cpt.3542
PMID:39722473
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观点文章 | 本文探讨了人工智能在药物发现与开发领域的进展、挑战和潜在影响 | 系统分析了AI驱动临床试验面临的障碍并指出未来发展机遇 | NA | 研究人工智能在药物发现和开发中的应用现状与前景 | AI驱动的药物发现与开发过程 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12144 | 2025-10-06 |
Real-time target localization on 1.5 T magnetic resonance imaging linac orthogonal cine images using transfer learning
2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100789
PMID:40524739
|
研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的肿瘤跟踪模型在1.5T MRI引导放疗中的适用性，并通过迁移学习提升性能 | 将0.35T MRI-linac训练的模型迁移应用于1.5T正交电影MRI系统，并开发患者特异性迁移学习策略 | 样本量有限（24名患者），未直接比较不同磁场强度模型的普适性 | 开发适用于1.5T MRI-linac正交电影图像的实时肿瘤定位方法 | 接受1.5T MRI-linac治疗的24名患者的肿瘤区域 | 医学影像分析 | 肿瘤疾病 | 电影MRI，迁移学习 | Transformer | 电影MRI图像 | 24名患者（验证集10人，测试集14人）的3600帧电影MRI图像 | NA | 基于Transformer的形变模型 | Dice相似系数，表面距离（SD50%，SD95%），负雅可比行列式百分比 | NA |
| 12145 | 2025-10-06 |
Using deep convolutional networks combined with signal processing techniques for accurate prediction of surface quality
2025-Feb-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92114-5
PMID:40021768
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习与信号处理技术来预测铣削零件表面粗糙度的框架 | 创新性地将声发射信号通过四种编码技术转换为二维图像，并系统比较了不同卷积神经网络在表面粗糙度预测中的性能 | NA | 开发准确预测铣削零件表面粗糙度的数据驱动方法 | 铣削加工过程中的声发射信号和表面粗糙度 | 机器学习和信号处理 | NA | 声发射信号采集、信号编码技术（SSPC、SSSC、SSSC*、RP） | CNN, LSTM | 声发射信号转换的二维图像 | NA | NA | VGG16, ResNet18, ShuffleNet, CNN-LSTM | 准确率 | NA |
| 12146 | 2025-10-06 |
Coinciding Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema Grading With Rat Swarm Optimization Algorithm for Enhanced Capsule Generation Adversarial Network
2025-Feb, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.24709
PMID:39487733
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研究论文 | 提出一种结合鼠群优化算法的增强胶囊生成对抗网络，用于糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿的联合分级 | 首次将鼠群优化算法与增强胶囊生成对抗网络结合，用于DR和DME的联合分级任务 | 使用ISBI 2018不平衡数据集，可能影响模型在平衡数据上的泛化能力 | 开发自动化的糖尿病眼病分级系统以实现早期诊断 | 糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿患者 | 计算机视觉 | 糖尿病眼病 | 眼底图像分析 | GAN, Capsule Network | 图像 | ISBI 2018 IDRiD不平衡数据集 | Python | 增强胶囊生成对抗网络 | 准确率 | NA |
| 12147 | 2025-10-06 |
Potential value of novel multiparametric MRI radiomics for preoperative prediction of microsatellite instability and Ki-67 expression in endometrial cancer
2025-01-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87966-w
PMID:39863695
|
研究论文 | 开发了一种新型混合放射组学方法，用于术前预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性和Ki-67表达 | 首次将多参数MRI、深度学习和多通道图像分析相结合，采用新兴注意力机制提取特征 | 回顾性研究，样本量有限（156例患者） | 预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性和Ki-67表达状态 | 子宫内膜癌患者 | 数字病理 | 子宫内膜癌 | 多参数磁共振成像 | XGBoost | 医学影像 | 156例子宫内膜癌患者 | NA | 注意力机制 | AUC,准确率 | NA |
| 12148 | 2025-10-06 |
The tumour histopathology "glossary" for AI developers
2025-Jan, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012708
PMID:39847582
|
综述 | 本文为AI开发者提供肿瘤组织病理学基础概念指南，旨在促进人工智能在癌症研究中的应用 | 首次系统性地为计算研究人员构建肿瘤组织病理学知识框架，涵盖细胞类型识别、肿瘤微环境等核心概念 | 未涉及具体的AI算法实现细节，主要侧重于基础概念传授 | 弥合计算科学与组织病理学之间的知识鸿沟，加速AI在癌症研究中的转化应用 | AI开发者与计算研究人员 | 数字病理 | 肿瘤 | HE染色, 免疫组织化学, 多重抗体染色 | NA | 组织病理学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12149 | 2025-10-06 |
Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning
2025, Virus evolution
IF:5.5Q1
DOI:10.1093/ve/veaf026
PMID:40352163
|
研究论文 | 提出一种结合AlphaFold 3和拓扑深度学习的多任务策略，用于快速预测病毒突变对蛋白质相互作用和结合自由能的影响 | 首次将AlphaFold 3与多任务拓扑拉普拉斯模型结合，无需实验结构即可预测病毒突变效应 | 与实验结构相比，性能存在轻微下降（PCC降低1.1%，RMSE增加9.3%） | 开发快速响应病毒快速进化的计算方法 | SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域与人类ACE2复合物 | 机器学习 | COVID-19 | 深度突变扫描，蛋白质-蛋白质相互作用分析 | 拓扑深度学习，多任务学习 | 蛋白质结构数据，突变数据 | 4个实验DMS数据集，包括SARS-CoV-2 HK.3变体 | NA | 多任务拓扑拉普拉斯 | Pearson相关系数，均方根误差 | NA |
| 12150 | 2025-10-06 |
Comparison of Deep Learning Models for Objective Auditory Brainstem Response Detection: A Multicenter Validation Study
2025 Jan-Dec, Trends in hearing
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/23312165251347773
PMID:40457875
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研究论文 | 本研究通过多中心验证比较了九种深度学习模型在客观检测听觉脑干反应方面的性能 | 首次在大规模多中心数据集上系统评估多种深度学习模型（包括CNN、Transformer及混合架构）对ABR检测的泛化能力 | 研究仍依赖于现有临床数据质量，模型在更广泛人群中的表现需要进一步验证 | 评估深度学习模型在真实临床环境中对听觉脑干反应的客观检测能力 | 听觉脑干反应信号 | 医疗人工智能 | 听力障碍 | 听觉脑干反应检测 | CNN, Transformer, 混合模型 | 生理信号时间序列数据 | 主要数据集包含128,123个标记ABR，来自13,813名参与者，涵盖广泛年龄和听力水平 | NA | AlexNet, VGG, ResNet, Transformer, PatchTST, Differential Transformer, Differential PatchTST, ResTransformer, ResPatchTST | 准确率, AUC | NA |
| 12151 | 2025-10-06 |
RRFNet: A free-anchor brain tumor detection and classification network based on reparameterization technology
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325483
PMID:40522942
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研究论文 | 提出一种基于重参数化技术的无锚框脑肿瘤检测和分类网络RRFNet | 使用RepConv和RepC3构建主干网络，结合FGConcat特征图拼接模块优化脑肿瘤检测模型 | 未提及具体的数据集限制或泛化能力评估 | 提高脑肿瘤自动检测和分类的准确性和效率 | 脑部CT或MRI图像中的肿瘤区域 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN | 医学图像 | NA | NA | RepConv, RepC3, FGConcat | mAP | NA |
| 12152 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Obsessive-Compulsive Disorder: A Systematic Review
2025, Current treatment options in psychiatry
DOI:10.1007/s40501-025-00359-8
PMID:40524733
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系统综述 | 本系统综述综合分析了人工智能在强迫症领域的应用现状和前景 | 重点关注了深度学习技术的新应用，特别是生成式人工智能和自然语言处理在强迫症领域的创新应用 | 纳入的研究中84.6%使用二手数据分析，可能限制研究结果的普适性 | 系统评估人工智能在强迫症早期症状检测、治疗训练、临床决策支持等方面的应用潜力 | 强迫症患者及相关临床数据 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 机器学习，深度学习 | 生成式AI，NLP模型 | 临床数据，文本数据 | 基于13篇纳入文献的二次数据分析 | NA | NA | NA | NA |
| 12153 | 2025-10-06 |
Corrigendum: An enhanced pattern detection and segmentation of brain tumors in MRI images using deep learning technique
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1570979
PMID:40529250
|
correction | 对先前发表的关于使用深度学习技术增强MRI图像中脑肿瘤模式检测与分割的文章进行修正 | NA | NA | NA | NA | NA | 脑肿瘤 | NA | NA | MRI图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12154 | 2025-06-18 |
Asymmetric scatter kernel estimation neural network for digital breast tomosynthesis
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22008
PMID:40520916
|
research paper | 提出了一种基于非对称散射核叠加的深度学习方法，用于数字乳腺断层合成（DBT）中的散射估计 | 该方法考虑了散射形成的物理基础，通过生成散射振幅分布、散射核宽度和非对称因子图，改进了现有端到端训练方法的不足 | NA | 改进数字乳腺断层合成中的散射估计方法 | 数字乳腺断层合成（DBT）投影数据 | digital pathology | breast cancer | deep learning | CNN | image | 数值模拟体模数据和物理实验数据 | NA | NA | NA | NA |
| 12155 | 2025-06-18 |
Comparing percent breast density assessments of an AI-based method with expert reader estimates: inter-observer variability
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22011
PMID:40520917
|
research paper | 比较基于AI的方法与专家评估的乳腺密度百分比，研究观察者间变异性 | 使用深度学习模型MAI-VAS进行乳腺密度评估，相比专家评估具有更低观察者间变异性 | 研究仅基于1328名女性的数据，可能无法代表更广泛人群 | 评估AI方法与专家在乳腺密度评估和乳腺癌风险预测方面的一致性和准确性 | 1328名女性的乳腺筛查数据 | digital pathology | breast cancer | deep learning | MAI-VAS | image | 1328名女性 | NA | NA | NA | NA |
| 12156 | 2025-06-18 |
A Hybrid Deep Learning-Based Approach for Visual Field Test Forecasting
2025 Sep-Oct, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2025.100803
PMID:40520474
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研究论文 | 本研究提出了一种混合深度学习框架，用于提高视野测试预测的灵活性和准确性 | 结合RNN和CNN，并引入深度变换器进行时空建模，提高了预测性能和鲁棒性 | 中晚期青光眼病例数据可靠性低仍是一个挑战 | 提高视野测试预测的准确性和灵活性 | 健康人群和青光眼患者 | 计算机视觉 | 青光眼 | 深度学习 | RNN, CNN, Hybrid-VF-Net | 图像 | 1750名受试者，包含19437次Humphrey视野测试 | NA | NA | NA | NA |
| 12157 | 2025-06-18 |
Keystone microbial taxa identified by deep learning reveal mechanisms of phosphorus stoichiometric homeostasis in submerged macrophytes under different hydrodynamic states
2025-Aug-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2025.123721
PMID:40311292
|
研究论文 | 本研究通过深度学习识别关键微生物类群，探讨了不同水动力状态下沉水植物磷化学计量稳态的机制 | 开发了基于深度学习的Keystoneness Taxa Identification (DLKTI)框架，用于识别关键微生物类群，并揭示了这些类群对沉水植物根际磷代谢的影响 | 研究仅针对两种沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum），可能无法推广到其他植物或生态系统 | 优化植物修复策略，提高水生生态系统富营养化管理的效率 | 沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum）及其根际微生物群落 | 生态学与深度学习 | NA | 深度学习 | DLKTI框架 | 微生物群落数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12158 | 2025-06-18 |
Comprehensive smartphone image dataset for fish species identification in Bangladesh's freshwater ecosystems
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111629
PMID:40521139
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research paper | 本文介绍了一个用于孟加拉国淡水生态系统鱼类物种识别的智能手机图像数据集 | 提供了一个包含24,925张图像、涵盖21种淡水鱼类物种的全面数据集，支持鱼类物种识别和生物多样性研究 | 数据集仅涵盖孟加拉国的淡水鱼类，可能不适用于其他地区或海洋鱼类 | 为水生生物多样性研究、渔业管理以及机器学习模型开发提供数据支持 | 孟加拉国淡水生态系统中的21种常见鱼类 | computer vision | NA | 智能手机图像采集 | deep learning | image | 24,925张图像，涵盖21种鱼类 | NA | NA | NA | NA |
| 12159 | 2025-06-18 |
False data injection attack dataset for classification, identification, and detection for IIoT in Industry 5.0
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111692
PMID:40521148
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research paper | 该论文介绍了UKMNCT_IIoT_FDIA数据集，用于分类、识别和检测工业5.0中IIoT的虚假数据注入攻击 | 提出了一个独立且全面的数据集，覆盖多种网络配置和攻击场景，以反映IIoT中FDI攻击的动态特性 | 未提及具体的数据集规模或实验环境的局限性 | 提高工业5.0中IIoT环境的安全性，通过有效检测虚假数据注入攻击 | 工业物联网（IIoT）设备和虚假数据注入（FDI）攻击 | machine learning | NA | machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms | NA | network configurations and attack scenarios | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12160 | 2025-06-18 |
High-resolution RGB image dataset for wheat seed varietal identification and purity assessment
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111690
PMID:40521154
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research paper | 该论文介绍了一个公开可用的高分辨率小麦种子图像数据集，用于小麦品种识别和纯度评估 | 提供了一个特定地区的高分辨率小麦种子图像数据集，填补了现有数据的空白 | 数据集仅包含巴基斯坦三个主要小麦品种，可能无法代表所有地区的小麦品种 | 解决小麦种子品种识别和纯度评估的问题，以提高小麦产量 | 小麦种子（Akbar-19, Dilkash-20, Urooj-22三个品种） | computer vision | NA | NA | NA | image | 每个品种125粒纯种种子，共375粒 | NA | NA | NA | NA |