深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 19278 篇文献，本页显示第 16821 - 16840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16821 | 2025-04-12 |
A feasibility study of deep learning prediction model for VMAT patient-specific QA
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1509449
PMID:40206587
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研究论文 | 本研究介绍了一种深度学习模型，利用治疗计划系统(TPS)和蒙特卡洛(MC)模拟的独立剂量验证软件计算的剂量，旨在更准确地预测VMAT患者特定QA中的伽马通过率(GPR) | 使用深度学习模型结合TPS和MC模拟数据预测GPR，提高了预测的准确性和效率 | 研究仅基于710个临床VMAT计划，样本量可能不足以覆盖所有临床情况 | 提高VMAT患者特定质量保证(QA)的效率和准确性 | 710个临床VMAT计划 | 机器学习 | NA | 蒙特卡洛模拟 | CNN | 剂量分布数据 | 710个临床VMAT计划 | NA | NA | NA | NA |
| 16822 | 2025-04-12 |
Deep learning for steganalysis: evaluating model robustness against image transformations
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1532895
PMID:40206705
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research paper | 本研究评估了基于深度学习的隐写分析模型在常见图像变换下的鲁棒性 | 首次系统地评估了多种深度学习模型在图像变换下的隐写分析性能，并比较了它们的鲁棒性 | 仅评估了有限的图像变换类型，未考虑更复杂的现实场景 | 评估深度学习模型在图像变换条件下的隐写分析性能 | 五种深度学习模型（EfficientNet、SRNet、ResNet、Xu-Net和Yedroudj-Net） | computer vision | NA | 深度学习 | EfficientNet, SRNet, ResNet, Xu-Net, Yedroudj-Net | 图像 | BOSSBase数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 16823 | 2025-04-12 |
Identification of FDFT1 and PGRMC1 as New Biomarkers in Nonalcoholic Steatohepatitis (NASH)-Related Hepatocellular Carcinoma by Deep Learning
2025, Journal of hepatocellular carcinoma
IF:4.2Q2
DOI:10.2147/JHC.S505752
PMID:40206734
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研究论文 | 本研究通过深度学习等方法筛选出NASH相关肝癌的新型生物标志物FDFT1和PGRMC1 | 首次结合深度学习、WGCNA和PPI网络筛选NASH相关肝癌特征基因，并验证FDFT1和PGRMC1的诊断价值 | 研究主要基于小鼠模型，需要进一步在人类样本中验证 | 探索NASH相关肝癌的新型生物标志物 | NAFLD小鼠模型和NASH相关肝癌特征基因 | 生物信息学 | 肝癌 | 深度学习、WGCNA、PPI网络、实时定量PCR、单细胞测序 | NNs | 基因组数据 | NAFLD小鼠模型 | NA | NA | NA | NA |
| 16824 | 2025-04-12 |
Deep learning-enabled transformation of anterior segment images to corneal fluorescein staining images for enhanced corneal disease screening
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.039
PMID:40206787
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研究论文 | 开发了一种基于GAN的人工智能系统Gancor，用于将眼前段图像转化为角膜荧光素染色图像，以增强角膜疾病的筛查 | 利用GAN将AS图像转化为CFS图像，提高了远程诊断的效率和准确性 | 样本主要来自特定医院和地区，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种远程诊断角膜疾病的系统 | 9669张眼前段图像和对应的角膜荧光素染色图像，以及967对通过智能手机拍摄的AS-CFS图像 | 数字病理学 | 角膜疾病 | GAN | GAN | 图像 | 9669张AS图像和对应的CFS图像，以及967对AS-CFS图像 | NA | NA | NA | NA |
| 16825 | 2025-04-12 |
NeuroFusionNet: cross-modal modeling from brain activity to visual understanding
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1545971
PMID:40207297
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research paper | 本文提出了一种创新的深度学习模型NeuroFusionNet，通过整合fMRI信号与图像特征来增强对视觉信息的理解 | 引入了Mutli-scale fMRI Timeformer模块和fMRI-guided loss函数，有效整合图像与大脑活动信息 | NA | 通过整合fMRI信号与图像特征来增强对视觉信息的理解 | fMRI信号和图像特征 | machine learning | NA | fMRI | NeuroFusionNet, Mutli-scale fMRI Timeformer | image, fMRI信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16826 | 2025-04-11 |
A high-performance broadband polarization-sensitive photodetector based on BiSeS nanowires
2025-Apr-10, Nanoscale
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d4nr05031b
PMID:40105281
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research paper | 该论文报道了一种基于BiSeS纳米线的高性能宽带偏振敏感光电探测器的设计与制备 | 通过化学气相传输法制备BiSeS纳米线，解决了BiSe基器件中固有缺陷和态的问题，实现了从紫外C到近红外的宽带波长区域的光响应，并展示了优异的偏振敏感性 | 未提及具体的大规模生产可行性或长期稳定性测试 | 设计和制备高性能宽带偏振敏感光电探测器 | BiSeS纳米线 | 材料科学 | NA | 化学气相传输法 | NA | 光学性能数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 16827 | 2025-04-11 |
Automatic Cry Analysis: Deep Learning for Screening of Autism Spectrum Disorder in Early Childhood
2025-Apr-10, Journal of autism and developmental disorders
IF:3.2Q1
DOI:10.1007/s10803-025-06811-1
PMID:40208423
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研究论文 | 本研究通过深度学习技术分析儿童哭声的声学特征，以支持自闭症谱系障碍（ASD）的早期筛查 | 利用递归卷积神经网络（R-CNN）对ASD和典型发育（TD）儿童的哭声进行分类，准确率达到90.28% | 样本量较小，仅包括31名ASD儿童和31名TD儿童 | 开发基于哭声的非侵入性AI工具，以促进ASD的早期检测和干预 | 18至54个月大的ASD和TD儿童 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 深度学习 | R-CNN | 音频 | 62名儿童（31名ASD和31名TD） | NA | NA | NA | NA |
| 16828 | 2025-04-11 |
Accurate and Rapid Prediction of Protein pKa: Protein Language Models Reveal the Sequence-pKa Relationship
2025-Apr-08, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.4c01288
PMID:40138263
|
研究论文 | 介绍了一种名为pKALM的新型深度学习方法，用于高通量蛋白质pKa预测 | 利用蛋白质语言模型(PLM)捕捉蛋白质复杂的序列-结构关系，并发现预测的蛋白质等电点(pI)可提高pKa预测的准确性 | 方法存在一定约束条件，具体在案例研究中有所体现 | 开发高效准确的蛋白质pKa预测工具 | 蛋白质的六种残基(Asp, Glu, His, Lys, Cys, Tyr)和两个末端 | 计算生物学 | NA | 蛋白质语言模型(PLM) | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | 人类蛋白质组的高通量预测 | NA | NA | NA | NA |
| 16829 | 2025-04-11 |
Rapid dose prediction for lung CyberKnife radiotherapy plans utilizing a deep learning approach by incorporating dosimetric features delivered by noncoplanar beams
2025-Apr-08, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/adc697
PMID:40153867
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研究论文 | 本研究提出了一种结合CyberKnife非共面束剂量特征的深度学习方法，用于快速预测肺癌患者的放疗剂量分布 | 将几何和剂量特征驱动的深度学习剂量计算方法扩展到CyberKnife应用场景，显著提高了剂量预测精度 | 未明确说明样本量大小及模型在其他癌症类型中的泛化能力 | 开发一种快速准确的CyberKnife放疗计划剂量预测方法 | 肺癌患者的CyberKnife放疗计划 | 数字病理 | 肺癌 | 深度学习 | 深度学习模型（未指定具体类型） | CT图像和剂量特征数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16830 | 2025-04-11 |
Enabling new insights from old scans by repurposing clinical MRI archives for multiple sclerosis research
2025-Apr-07, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-58274-8
PMID:40195318
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research paper | 开发了一种名为MindGlide的深度学习模型，用于从任何单一MRI对比中提取脑区和白质病变体积，以促进多发性硬化症研究 | MindGlide模型能够从单一MRI对比中提取脑区和白质病变体积，突破了传统多对比协议的限制，使得大量单对比医院档案得以利用 | 模型虽然在多个数据集上进行了验证，但可能仍存在对某些特定MRI扫描仪或患者群体的适应性不足 | 促进多发性硬化症的临床研究和试验，通过深度学习模型利用现有单对比MRI档案 | 多发性硬化症患者的MRI扫描数据 | digital pathology | multiple sclerosis | MRI, deep learning | deep learning model (MindGlide) | MRI scans | 训练集：4247次脑MRI扫描，来自2934名MS患者，592台扫描仪；验证集：14,952次扫描，来自1,001名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16831 | 2025-04-11 |
The first urban open space product of global 169 megacities using remote sensing and geospatial data
2025-Apr-07, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04924-x
PMID:40195340
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research paper | 该研究利用深度学习和遥感数据，首次为全球169个特大城市制作了高分辨率的城市开放空间地图产品OpenspaceGlobal | 首次采用基于微小人工标注策略的深度学习方法，为全球169个特大城市制作了1.19米分辨率的城市开放空间地图产品 | 城市开放空间的高类间相似性、复杂环境和尺度变化可能导致映射性能不尽如人意 | 填补全球主要城市缺乏城市开放空间地图产品的空白，促进对全球主要城市人造空间表面的更好理解 | 全球169个特大城市的城市开放空间 | remote sensing | NA | 深度学习，光学遥感影像 | NA | 光学遥感影像，众包地理空间数据 | 处理了超过8.5 TB的遥感图像和近9000万个众包地理空间数据多边形 | NA | NA | NA | NA |
| 16832 | 2025-04-11 |
Validation of body composition parameters extracted via deep learning-based segmentation from routine computed tomographies
2025-Apr-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96238-6
PMID:40195401
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的自动化流程，用于从常规CT扫描中提取身体组成参数 | 提出了一种灵活、开源的自动化流程，整合了深度学习分割模型与前后处理步骤，用于身体组成参数的提取 | 分割错误、解剖异常或图像不规则性导致测量差异，SM测量因切片选择存在较大变异性 | 验证基于深度学习的自动化身体组成参数提取方法的准确性和预后价值 | 337名外科肿瘤患者的CT扫描图像 | 数字病理学 | 肿瘤 | 深度学习分割 | 深度学习模型 | CT图像 | 337名外科肿瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 16833 | 2025-04-11 |
A novel hybrid layer-based encoder-decoder framework for 3D segmentation in congenital heart disease
2025-Apr-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96251-9
PMID:40195399
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research paper | 提出了一种新型的基于混合层的编码器-解码器框架，用于先天性心脏病的3D图像分割 | 结合全局体积混合模块和基于局部体积的多头注意力模块，通过自注意力机制显式捕捉3D图像分割过程中的局部和全局依赖关系 | 训练数据集有限且心脏和大血管组织的变异性带来固有复杂性 | 提高先天性心脏病患者心脏解剖结构分割的准确性，以支持精确诊断和治疗计划 | 先天性心脏病患者的3D医学图像 | digital pathology | cardiovascular disease | 3D图像分割 | hybrid layer-based encoder-decoder framework | 3D medical images | 公共数据集ImageCHD和HVSMR-2.0 | NA | NA | NA | NA |
| 16834 | 2025-04-11 |
Current status and prospects of computer vision-based attitude and deformation measurement applications in wind tunnels
2025-Apr-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96000-y
PMID:40195507
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综述 | 本文总结了基于计算机视觉的模型姿态和变形测量在风洞测试中的应用现状与前景 | 探讨了多维数据融合和深度学习技术在风洞视觉测量中的互补优势，提高了测量效率和精度 | 风洞环境的特定条件对视觉测量技术的实际应用存在一定限制 | 响应风洞测试智能化需求，总结模型姿态和变形测量的应用进展 | 风洞测试中的模型姿态和变形测量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 多维数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16835 | 2025-04-11 |
Diving back two hundred million years: yawn contagion in fish
2025-Apr-07, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-08004-z
PMID:40195505
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research paper | 该研究首次在鱼类中发现打哈欠传染现象，并利用深度学习模型区分打哈欠与呼吸行为 | 首次在变温动物（斑马鱼）中证实打哈欠传染现象的存在，挑战了该行为仅存在于恒温社会性动物的传统认知 | 研究仅针对斑马鱼，未验证其他鱼类或更广泛变温动物是否存在类似现象 | 探究打哈欠传染行为的进化起源及其在脊椎动物中的普遍性 | 斑马鱼（Danio rerio）的哈欠行为 | 动物行为学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型（未指定具体架构） | 视频行为数据 | 未明确说明样本数量（斑马鱼群体） | NA | NA | NA | NA |
| 16836 | 2025-04-11 |
A Folding-Docking-Affinity framework for protein-ligand binding affinity prediction
2025-Apr-07, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-025-01506-1
PMID:40195508
|
研究论文 | 提出了一种名为Folding-Docking-Affinity (FDA)的框架，用于预测蛋白质-配体结合亲和力 | 结合深度学习和AI技术，首次在无法获得结晶蛋白质-配体结合构象的情况下，通过折叠蛋白质和确定结合构象来预测结合亲和力 | 未明确提及样本量或具体实验条件，可能影响结果的广泛适用性 | 提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性，以促进药物发现 | 蛋白质和配体的结合亲和力 | 机器学习和计算生物学 | NA | 深度学习AI技术 | FDA框架 | 三维蛋白质-配体结合结构 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16837 | 2025-10-07 |
Global Research Trends in the Detection and Diagnosis of Dental Caries: A Bibliometric Analysis
2025-Apr, International dental journal
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.identj.2024.08.010
PMID:39237399
|
文献计量分析 | 通过文献计量分析方法概述过去20年全球龋齿检测与诊断的研究趋势 | 首次对龋齿诊断方法进行系统性文献计量分析，揭示新兴研究趋势 | 仅基于Scopus数据库，可能未涵盖所有相关文献 | 分析全球龋齿检测与诊断方法的研究趋势 | 1879篇龋齿诊断相关研究文献 | 医学信息学 | 龋齿 | 文献计量分析，VOSviewer关键词共现分析 | NA | 文献元数据，引文数据，关键词 | 1879篇出版物 | VOSviewer | NA | NA | NA |
| 16838 | 2025-02-20 |
Deep Learning with Multiphase CTA and CTP Images for Predicting Hemorrhagic Transformation in Acute Ischemic Stroke Patients
2025-Apr, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.02.014
PMID:39966075
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 16839 | 2025-04-11 |
Cannabidiol-Rich Cannabis sativa L. Extract Alleviates LPS-Induced Neuroinflammation Behavioral Alterations, and Astrocytic Bioenergetic Impairment in Male Mice
2025-Apr, Journal of neuroscience research
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/jnr.70035
PMID:40195769
|
研究论文 | 本研究探讨了富含大麻二酚(CBD)的大麻提取物在脂多糖(LPS)诱导的神经炎症小鼠模型中的神经保护潜力 | 相比合成CBD，大麻提取物在缓解LPS诱导的焦虑样行为、认知缺陷和运动障碍方面表现出更优的疗效，并通过计算模型揭示了Delta-9-THC诱导的CB1受体构象变化增强了CBD结合 | 研究仅使用雄性小鼠，且需要进一步的临床探索 | 探索大麻提取物在神经炎症和相关神经退行性疾病中的治疗潜力 | LPS诱导的神经炎症小鼠模型 | 神经科学 | 神经退行性疾病 | 定量逆转录聚合酶链反应(QRt-PCR)、细胞外通量测定、深度学习计算推断 | 深度学习 | 行为测试数据、生化指标、基因表达数据 | 未明确提及样本数量，仅说明使用雄性小鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 16840 | 2025-04-11 |
CBD: Coffee Beans Dataset
2025-Apr, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111434
PMID:40201542
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research paper | 介绍了一个名为CBD的高质量咖啡豆数据集，用于支持机器学习和深度学习模型在咖啡豆分类和分级中的应用 | 提供了包含450张高分辨率图像的咖啡豆数据集，涵盖9种不同的咖啡豆等级，旨在解决咖啡质量评估中的关键挑战 | 数据集的样本来源仅限于印度喀拉拉邦的Wayanad地区，可能无法代表全球咖啡豆的多样性 | 开发先进的咖啡豆分类技术，提高咖啡质量评估和分类准确性 | 咖啡豆 | computer vision | NA | NA | EfficientNet-B0 | image | 450张高分辨率图像，涵盖9种咖啡豆等级，每类50张 | NA | NA | NA | NA |