深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1345 篇文献，本页显示第 501 - 520 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 501 | 2025-05-12 |
Geometry-encoded molecular dynamics enables deep learning insights into P450 regiospecificity control
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91155-0
PMID:40032954
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研究论文 | 通过几何编码分子动力学和深度学习技术，研究细胞色素P450 1A2在咖啡因氧化过程中的区域选择性控制机制 | 结合分子动力学和几何编码轨迹的维度缩减与差分机器学习，揭示了P450 1A2区域选择性的局部决定因素与亚位点相互作用的结合机制 | 研究仅针对咖啡因这一特定底物，可能无法推广到其他底物的氧化过程 | 解析细胞色素P450 1A2酶在催化过程中产生多种代谢产物的分子机制 | 细胞色素P450 1A2酶及其催化咖啡因氧化的过程 | 计算生物学 | NA | 分子动力学模拟，机器学习 | 差分机器学习 | 分子动力学轨迹数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 502 | 2025-05-12 |
Initial findings creating a temperature prediction model using vibroacoustic signals originating from tissue needle interactions
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92202-6
PMID:40032997
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研究论文 | 研究通过分析组织与针头交互产生的振动声学信号，开发了一种温度预测模型 | 利用近端安装的MEMS音频传感器采集振动声学信号，提取温度信息，为热疗应用提供了一种新的微创温度监测方法 | 目前仅在实验室条件下使用水饱和泡沫进行测试，预测误差约为3°C，需要进一步优化 | 开发一种微创温度监测方法，用于医疗应用中的热疗 | 组织与针头交互产生的振动声学信号 | 生物医学工程 | NA | 信号处理技术和深度学习算法 | 深度学习模型 | 振动声学信号 | 水饱和泡沫，温度范围25至55°C，以5°C为间隔 | NA | NA | NA | NA |
| 503 | 2025-05-12 |
Quantitative analysis and evaluation of winter and summer landscape colors in the Yangzhou ancient Canal utilizing deep learning
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91483-1
PMID:40033036
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研究论文 | 利用深度学习算法对扬州古运河冬夏景观色彩进行定量分析与评价 | 首次采用深度学习场景解析算法对运河景观色彩进行量化分析，并探讨色彩特征与景观美感的关系 | 仅选取了五个重要站点进行分析，样本量有限 | 研究运河景观色彩特征及其与景观美感的关系 | 扬州古运河五个重要站点的冬夏景观色彩 | 计算机视觉 | NA | 深度学习场景解析算法 | DL | 图像 | 五个重要站点（Site1:DGGD, Site2:GMS, Site3:GZGD, Site5:YZJGD）的冬夏景观图像 | NA | NA | NA | NA |
| 504 | 2025-05-12 |
Improving accuracy for inferior alveolar nerve segmentation with multi-label of anatomical adjacent structures using active learning in cone-beam computed tomography
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91725-2
PMID:40033040
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research paper | 本研究利用主动学习和多标签策略，结合3D nnU-net模型，提高了锥形束计算机断层扫描（CBCT）中牙科解剖结构的分割精度 | 采用主动学习和多标签策略，结合3D nnU-net模型，显著提高了牙科解剖结构的分割精度，特别是在下牙槽神经（IAN）的分割上 | 研究仅使用了60个CBCT扫描样本进行内部验证，样本量相对较小 | 提高牙科解剖结构在CBCT扫描中的自动分割精度，以辅助种植牙规划 | 上颌窦、上颌骨、下颌骨和下牙槽神经（IAN） | digital pathology | NA | cone-beam computed tomography (CBCT) | 3D nnU-net | 3D medical image | 60个CBCT扫描样本来自Kooalldam Dental Hospital，并使用首尔国立大学牙科医院的数据进行外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 505 | 2025-05-12 |
Development and validation of a deep learning algorithm for prediction of pediatric recurrent intussusception in ultrasound images and radiographs
2025-Mar-03, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01582-8
PMID:40033220
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research paper | 开发并验证了一种基于腹部超声图像和腹部X光片的深度学习算法，用于预测小儿复发性肠套叠 | 使用多模态医学影像（超声和X光片）结合深度学习模型预测复发性肠套叠，并比较了不同模型和融合方法的性能 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏差，且未在外部数据集上验证模型的泛化能力 | 开发预测小儿复发性肠套叠的深度学习模型 | 3665例肠套叠患者的腹部超声图像和腹部X光片 | digital pathology | pediatric disease | 深度学习 | VGG11, ResNet18, LightGBM | image | 3665例肠套叠病例 | NA | NA | NA | NA |
| 506 | 2025-05-12 |
Multimodal histopathologic models stratify hormone receptor-positive early breast cancer
2025-Mar-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-57283-x
PMID:40025017
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研究论文 | 开发了一种名为Orpheus的多模态深度学习工具，用于从H&E全切片图像中推断激素受体阳性早期乳腺癌的Oncotype DX®复发评分 | Orpheus模型能够准确识别高风险病例（RS>25）并比现有临床病理学模型更准确地预测转移复发风险 | 研究仅基于三个机构的6172例病例，可能需要更大规模的外部验证 | 开发一种成本效益高且快速的替代方案来评估激素受体阳性早期乳腺癌的复发风险 | 激素受体阳性早期乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | 多模态深度学习模型 | H&E全切片图像 | 6172例来自三个机构的病例 | NA | NA | NA | NA |
| 507 | 2025-05-12 |
Quantifying Facial Gestures Using Deep Learning in a New World Monkey
2025-Mar, American journal of primatology
IF:2.0Q1
DOI:10.1002/ajp.70013
PMID:40019116
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研究论文 | 该研究利用深度学习技术量化新世界猴（棉顶狨猴）的面部表情，以探索其在多模式交流中的独特性 | 首次将无标记姿态估计算法应用于棉顶狨猴面部表情的自动识别，并成功区分不同行为背景下的面部配置 | 研究仅针对圈养个体，可能无法完全反映野外环境下的自然行为 | 开发自动化工具从原始视频数据中提取行为线索，推进灵长类多模式交流研究 | 棉顶狨猴（新世界猴）的面部表情 | 计算机视觉 | NA | 无标记姿态估计 | 深度学习 | 视频 | 圈养棉顶狨猴的视频片段（具体数量未明确说明） | NA | NA | NA | NA |
| 508 | 2025-05-12 |
Data-driven AI platform for dens evaginatus detection on orthodontic intraoral photographs
2025-Mar-01, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-024-05231-4
PMID:40025464
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研究论文 | 开发并评估了一种用于自动检测正畸口内照片中牙外突前磨牙的深度学习模型（BiStageNet），并基于训练结果构建了一个牙外突检测平台 | 提出了BiStageNet模型，并开发了一个用于正畸临床应用的牙外突检测平台 | 未提及具体局限性 | 开发一个自动检测牙外突前磨牙的深度学习模型及其临床应用平台 | 正畸口内照片中的前磨牙 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 深度学习 | BiStageNet | 图像 | 1,400张高质量口内照片用于前磨牙识别训练，2,128张图像用于牙外突检测训练 | NA | NA | NA | NA |
| 509 | 2025-05-12 |
Prediction of Lymph Node Metastasis in Colorectal Cancer Using Intraoperative Fluorescence Multi-Modal Imaging
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3510836
PMID:40030456
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research paper | 该研究开发了一种结合术中荧光多模态成像和深度学习的模型，用于预测结直肠癌淋巴结转移 | 提出了多模态荧光成像特征融合预测模型（MFI-FFP），结合白光、荧光和伪彩色成像，设计了多模态特征融合模块和新颖的损失函数 | 未提及具体样本量或外部验证结果 | 提高结直肠癌淋巴结转移的诊断效率 | 结直肠癌患者的淋巴结 | digital pathology | colorectal cancer | intraoperative fluorescence multi-modal imaging | MFI-FFP (deep learning based multi-modal fusion model) | multi-modal medical images (white light/fluorescence/pseudo-color) | NA | NA | NA | NA | NA |
| 510 | 2025-05-12 |
Prediction of quality traits in packaged mango by NIR spectroscopy
2025-Mar, Food research international (Ottawa, Ont.)
DOI:10.1016/j.foodres.2025.115963
PMID:40032464
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研究论文 | 本研究通过近红外光谱技术预测包装芒果的质量特性，并开发了减少纸袋干扰的创新方法 | 结合深度学习全连接神经网络（FNN）和高斯空间（GS）滤波，有效减少包装对芒果近红外光谱的干扰 | NA | 准确评估包装芒果的硬度（FI）、干物质含量（DMC）、可溶性固形物含量（SSC）和可滴定酸度（TA） | 包装芒果 | 光谱分析 | NA | 近红外光谱（NIR） | 全连接神经网络（FNN）、偏最小二乘回归（PLSR）、主成分回归（PCR） | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 511 | 2025-05-12 |
Deep-Learning-Based Approaches for Rational Design of Stapled Peptides With High Antimicrobial Activity and Stability
2025-Mar, Microbial biotechnology
IF:4.8Q1
DOI:10.1111/1751-7915.70121
PMID:40042163
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research paper | 本研究利用深度学习和机器学习构建了十种预测模型，用于设计具有高抗菌活性和稳定性的钉合肽，并通过实验验证了其效果 | 首次将深度学习方法应用于钉合肽的设计，提高了预测准确性和设计效率，并通过实验验证了设计的钉合肽具有高抗菌活性和稳定性 | 研究仅针对钉合肽的设计和验证，未涉及其他类型的抗菌肽 | 探索深度学习方法在抗菌肽设计和优化中的应用 | 钉合抗菌肽（AMPs） | machine learning | NA | deep learning, machine learning, AlphaFold | support vector machine, deep learning models | structural, sequence and amino acid descriptors | 独立数据集和湿实验室实验 | NA | NA | NA | NA |
| 512 | 2025-05-12 |
Pyramid Network With Quality-Aware Contrastive Loss for Retinal Image Quality Assessment
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3501405
PMID:40030237
|
research paper | 提出了一种名为QAC-Net的统一视网膜图像质量评估框架，能够定性和定量评估视网膜图像质量 | 采用金字塔网络结构和质量感知对比损失（QAC）来提取区分性特征，同时构建了一个包含2300张真实失真视网膜图像的数据集用于定量评估 | 定量评估任务的数据集仍然不足 | 设计有效的视网膜图像质量评估（RIQA）方法以减少低质量图像导致的误诊风险 | 视网膜图像 | computer vision | NA | deep learning | CNN | image | 2300张真实失真视网膜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 513 | 2025-05-12 |
Deep Learning for High Speed Optical Coherence Elastography With a Fiber Scanning Endoscope
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3505676
PMID:40030355
|
research paper | 该研究提出了一种基于深度学习的高速光学相干弹性成像方法，使用光纤扫描内窥镜进行实时弹性估计 | 开发了一种微型光纤扫描内窥镜，结合深度学习信号处理流程，实现了复杂波场的实时弹性估计 | 研究仅在体外猪组织上验证了可行性，未进行临床人体试验 | 开发一种适用于微创手术的实时组织弹性成像技术 | 组织弹性 | digital pathology | NA | 光学相干弹性成像 | spatio-temporal deep learning network | image sequences | phantom measurements and ex-vivo porcine tissue | NA | NA | NA | NA |
| 514 | 2025-10-07 |
A new era of psoriasis treatment: Drug repurposing through the lens of nanotechnology and machine learning
2025-Mar-30, International journal of pharmaceutics
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125385
PMID:39999900
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综述 | 探讨通过纳米技术和机器学习方法重新利用现有药物治疗银屑病的新策略 | 结合纳米技术和人工智能技术推进药物重定位在银屑病治疗中的应用 | 药物重定位方法仍处于早期阶段，存在潜在缺陷 | 探索银屑病治疗的新方法，克服传统治疗的局限性 | 银屑病患者和现有药物 | 机器学习 | 银屑病 | 药物重定位，纳米载体技术 | 机器学习，深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 515 | 2025-10-07 |
Artificial intelligence in medical imaging: From task-specific models to large-scale foundation models
2025-Mar-20, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000003489
PMID:40008785
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综述 | 本文综述了医学影像中从任务特定模型到大规模基础模型的人工智能技术发展 | 系统比较了任务特定模型与新兴基础模型在医学影像中的差异、互补性和临床相关性 | 基础模型目前主要关注分割和分类任务，尚未广泛应用于其他临床场景 | 探讨医学影像人工智能技术的发展现状和未来方向 | 医学影像AI模型（任务特定模型和基础模型） | 医学影像分析 | NA | 深度学习 | 基础模型,任务特定模型 | 医学影像（X射线,CT,MRI,超声,PET,病理影像） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 516 | 2025-10-07 |
Deep learning to quantify the pace of brain aging in relation to neurocognitive changes
2025-Mar-11, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2413442122
PMID:39993207
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研究论文 | 开发基于纵向MRI的3D-CNN模型来量化大脑衰老速度及其与神经认知变化的关系 | 首次使用纵向MRI数据通过3D-CNN模型非侵入性地估计大脑衰老速度，而非传统的静态大脑年龄 | 研究主要针对认知正常个体，阿尔茨海默病患者样本相对较少 | 开发能够量化大脑衰老速度并关联神经认知变化的深度学习模型 | 认知正常成年人和阿尔茨海默病患者 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | MRI | 3D-CNN | 纵向MRI图像 | 训练集2,055名认知正常成人，验证集1,304名认知正常成人，测试集104名认知正常成人和140名阿尔茨海默病患者 | NA | 3D-CNN | 平均绝对误差(MAE) | NA |
| 517 | 2025-10-07 |
ProCeSa: Contrast-Enhanced Structure-Aware Network for Thermostability Prediction with Protein Language Models
2025-Mar-10, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01752
PMID:39988825
|
研究论文 | 提出一种结合蛋白质语言模型和对比学习的蛋白质热稳定性预测新方法 | 开发了ProCeSa模型，首次将蛋白质语言模型生成的序列嵌入与结构信息无缝集成，无需原子结构数据即可预测热稳定性 | 未使用原子级蛋白质结构数据，可能限制了对某些结构特征的捕捉 | 提高蛋白质热稳定性预测的准确性 | 蛋白质序列及其热稳定性 | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型，对比学习 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | 公开数据集 | NA | ProCeSa（蛋白质对比增强结构感知网络） | 分类任务指标，回归任务指标 | NA |
| 518 | 2025-10-07 |
A deep learning model for inter-fraction head and neck anatomical changes in proton therapy
2025-Mar-10, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adba39
PMID:39999567
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研究论文 | 开发基于概率深度学习模型预测头颈部质子治疗中分次间解剖结构变化 | 首次将变分自编码器架构应用于头颈部患者分次间解剖变化的概率预测，能够生成可能的重复CT图像和器官掩模 | 数据集规模相对较小（93名患者），需要在更大样本上验证模型泛化能力 | 开发能够预测头颈部质子治疗期间解剖结构变化的深度学习模型 | 头颈部癌症患者 | 医学影像分析 | 头颈部癌症 | CT成像 | VAE | CT图像 | 93名患者（315对计划CT-重复CT图像对），其中9名患者（27对）用于最终测试 | NA | 变分自编码器 | DICE分数, 归一化互相关系数 | NA |
| 519 | 2025-10-07 |
Large Model Era: Deep Learning in Osteoporosis Drug Discovery
2025-Mar-10, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c02264
PMID:40008920
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综述 | 本文综述深度学习在骨质疏松药物发现中的应用，重点分析大模型在理解疾病机制和促进药物研发中的潜力 | 系统总结深度学习大模型在骨质疏松药物发现各阶段的应用前景，探讨大模型相比传统模型的优势 | 讨论了大模型在药物发现中存在的局限性 | 分析深度学习特别是大模型在骨质疏松药物发现中的应用前景 | 骨质疏松药物发现过程 | 机器学习 | 骨质疏松 | 深度学习 | 大模型,传统深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 520 | 2025-10-07 |
Self-supervised U-transformer network with mask reconstruction for metal artifact reduction
2025-Mar-10, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adbaae
PMID:40010000
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研究论文 | 提出一种用于金属伪影减少的自监督U型Transformer网络，通过掩码重建任务提升模型泛化能力 | 结合自监督掩码重建预训练任务和下游微调任务，利用Transformer的长程特征提取能力区分金属伪影特征 | 未明确说明模型在真实临床数据上的泛化性能验证范围 | 提升金属伪影减少任务的模型泛化能力 | CT图像中的金属伪影 | 计算机视觉 | NA | 计算机断层扫描(CT) | Transformer | CT图像 | 未标注真实伪影CT图像和标注合成伪影CT图像的组合 | NA | U-transformer | 峰值信噪比, 结构相似性指数, Dice系数, 平均交并比 | NA |