深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1370 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 | 2025-05-08 |
MBST-Driven 4D-CBCT reconstruction: Leveraging swin transformer and masking for robust performance
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108637
PMID:39938253
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研究论文 | 本研究开发了一种创新的基于掩码的Swin Transformer网络（MBST），用于提升4D锥束计算机断层扫描（4D-CBCT）重建的质量 | 提出MBST网络，能够在广泛的4D-CBCT重建场景中应用，包括高扫描速度的情况 | 训练数据仅来自20例胸腔肿瘤患者，样本量较小 | 提升4D-CBCT图像重建质量 | 4D-CBCT图像 | 计算机视觉 | 胸腔肿瘤 | 深度学习 | Swin Transformer | 医学影像 | 20例胸腔肿瘤患者的4D影像数据（15例训练，5例测试） | NA | NA | NA | NA |
| 502 | 2025-05-08 |
GraphDeep-hERG: Graph Neural Network PharmacoAnalytics for Assessing hERG-Related Cardiotoxicity
2025-Apr, Pharmaceutical research
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s11095-025-03848-w
PMID:40140128
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research paper | 开发了一种基于图神经网络（GNN）的药物分析方法，用于评估与hERG相关的心脏毒性 | 提出了一种自动学习原子表示的新方法，结合了深度神经网络（DNN）和图神经网络（GNN），以提高hERG抑制剂的筛选效率和准确性 | 模型的外部测试样本量相对较小，可能影响泛化能力 | 开发计算模型以加速和优化hERG相关心脏毒性的药物筛选 | hERG钾通道抑制剂和非抑制剂 | machine learning | cardiovascular disease | deep neural networks (DNNs), graph neural networks (GNNs) | DNN, GNN | chemical compounds | 118,312 compounds from ZINC database, 7,909 ChEMBL compounds | NA | NA | NA | NA |
| 503 | 2025-10-07 |
Prediction of pink esthetic score using deep learning: A proof of concept
2025-Apr, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.105601
PMID:39892738
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研究论文 | 开发用于预测美学区单颗种植体治疗粉色美学评分的深度学习模型 | 首次将深度学习应用于术前粉色美学评分预测，结合口腔照片和临床特征的多模态输入 | 样本量较小（226个样本），需收集更多样本和临床特征以提升模型性能 | 开发能够预测种植体修复美学效果的深度学习模型 | 单颗种植体支持的修复体在美学区的治疗效果 | 计算机视觉 | 口腔修复 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像, 临床数据 | 226个样本，每个样本包含3张口内照片和12个临床特征 | NA | NA | 平均绝对误差, 均方根误差, 皮尔逊相关系数, 准确率 | NA |
| 504 | 2025-10-07 |
Detecting living microalgae in ship ballast water based on stained microscopic images and deep learning
2025-Apr, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117608
PMID:39893717
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研究论文 | 基于染色显微图像和深度学习技术检测船舶压载水中的活体微藻细胞 | 利用中性红染料对活体细胞的选择性染色特性，结合深度学习模型实现微藻活性的自动检测 | 活体微藻细胞的检测精度略低于总体微藻检测精度 | 快速检测船舶压载水中的活体微藻细胞 | 青岛扁藻和链状亚历山大藻两种微藻物种 | 计算机视觉 | NA | 中性红染色显微成像 | 深度学习模型 | 染色显微图像 | NA | NA | NA | 平均精度 | NA |
| 505 | 2025-10-07 |
Improving the thermostability of ulvan lyase from polysaccharide lyase family 25 based on multiple computational rational design strategies
2025-Apr, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140468
PMID:39894113
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研究论文 | 本研究通过结合深度学习和多种能量函数方法的计算机辅助理性设计策略，成功提高了岩藻多糖裂解酶的热稳定性 | 首次将深度学习与多种能量函数方法相结合用于岩藻多糖裂解酶的热稳定性改造，发现了具有协同效应的双突变体 | NA | 提高岩藻多糖裂解酶的热稳定性以推进工业应用 | 多糖裂解酶家族25的岩藻多糖裂解酶 | 生物信息学 | NA | 结构预测、分子动力学模拟、理性设计 | 深度学习 | 蛋白质结构数据 | 3个单点突变体(A117V, K145L, A237V)和多个组合突变体 | ColabFold, FoldX, Rosetta, Schrödinger | NA | 半衰期、最适pH、残余活性、分子动力学参数 | NA |
| 506 | 2025-10-07 |
Deep-ER: Deep Learning ECCENTRIC Reconstruction for fast high-resolution neurometabolic imaging
2025-Apr-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121045
PMID:39894238
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的ECCENTRIC重建方法(Deep-ER)，用于快速高分辨率神经代谢成像 | 将深度学习重建嵌入物理模型，构建端到端自动化处理流程，实现600倍加速重建 | 样本量相对有限(27名参与者)，需要进一步验证泛化能力 | 开发快速高分辨率神经代谢成像重建方法 | 高分辨率模体和27名人类参与者(22名健康志愿者和5名神经胶质瘤患者) | 医学影像分析 | 脑癌/神经胶质瘤 | 磁共振波谱成像(MRSI), ECCENTRIC脉冲序列 | 深度学习, 卷积神经网络 | 磁共振波谱成像数据 | 27名参与者(22名健康志愿者+5名患者)，21名训练+6名测试 | NA | 具有循环交错卷积层和联合双空间特征表示的深度神经网络 | 信噪比, Cramer-Rao下界, 图像和光谱质量指标 | 7T MRI扫描仪 |
| 507 | 2025-10-07 |
Age and gender-related changes in choroidal thickness: Insights from deep learning analysis of swept-source OCT images
2025-Apr, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104511
PMID:39900214
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研究论文 | 通过深度学习分析扫频源OCT图像研究年龄和性别相关的脉络膜厚度变化 | 首次结合深度学习算法系统分析年龄和性别对脉络膜各层厚度的影响，揭示女性脉络膜更早变薄的规律 | 样本量有限（262名参与者），排除了眼部病变和系统性疾病患者，结果普适性需进一步验证 | 探究年龄和性别因素对脉络膜厚度及其组成层厚度的影响 | 262名参与者（136名女性，126名男性）的扫频源OCT图像 | 医学影像分析 | 年龄相关性黄斑变性，高度近视，糖尿病 | 扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT） | 深度学习算法 | OCT图像 | 262名参与者（136名女性，126名男性） | NA | NA | NA | NA |
| 508 | 2025-10-07 |
Revisiting therapeutic options against resistant klebsiella pneumoniae infection: Phage therapy is key
2025-Apr, Microbiological research
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.micres.2025.128083
PMID:39904002
|
综述 | 本文系统评估了针对耐药肺炎克雷伯菌感染的治疗方案，重点探讨了噬菌体疗法的应用潜力与发展前景 | 提出结合人工智能和深度学习技术优化噬菌体疗法，并深入分析基因工程在扩展噬菌体宿主范围中的作用 | 指出当前阻碍噬菌体疗法更广泛临床采用的关键限制因素 | 评估应对耐药肺炎克雷伯菌感染的新型治疗策略 | 多重耐药和碳青霉烯类耐药高毒力肺炎克雷伯菌 | 传染病学 | 细菌感染 | 噬菌体疗法、基因工程、人工智能、深度学习 | NA | 临床前和临床证据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 509 | 2025-10-07 |
The prediction of RNA-small-molecule ligand binding affinity based on geometric deep learning
2025-Apr, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出一种基于几何深度学习的RNA-小分子配体结合亲和力预测方法RLASIF | 首次利用分子表面的几何和化学特征创建RNA-配体相互作用指纹来预测结合亲和力 | 未明确说明模型对新型RNA结构的泛化能力 | 开发预测RNA-小分子结合亲和力的计算方法 | RNA分子与小分子配体的相互作用 | 计算生物学 | NA | 几何深度学习 | 几何深度学习 | 分子表面几何和化学特征 | 来自PDBbind NL2020的十个不同测试集 | NA | RLASIF | 四个评估指标（具体指标未明确说明） | NA |
| 510 | 2025-10-07 |
Utilising artificial intelligence in developing education of health sciences higher education: An umbrella review of reviews
2025-Apr, Nurse education today
IF:3.6Q1
DOI:10.1016/j.nedt.2025.106600
PMID:39904286
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综述的综述 | 本综述的综述旨在综合当前关于人工智能在健康科学教育中应用证据 | 首次采用综述的综述方法系统整合健康科学教育中AI应用的多个关键领域 | 仅纳入2019-2023年间发表的7篇综述，样本量有限 | 综合AI在健康科学高等教育中应用的当前证据 | 健康科学高等教育中的教育发展 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | NA | 机器学习, 深度学习 | 综述文献 | 从6304篇出版物中筛选出201篇全文，最终纳入7篇综述 | NA | NA | NA | NA |
| 511 | 2025-10-07 |
Online and Cross-User Finger Movement Pattern Recognition by Decoding Neural Drive Information from Surface Electromyogram
2025-Apr, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500145
PMID:39907499
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研究论文 | 提出一种结合神经解码方法和无监督域适应学习的肌电手指运动模式识别新方法 | 首次在精细运动单元水平实现肌电模式识别，采用两阶段在线表面肌电分解和模糊加权决策策略 | 研究样本量有限（15名受试者），未在更广泛人群中验证 | 解决跨用户变异性问题，提高肌电控制系统的鲁棒性 | 手指伸肌的表面肌电信号和七种灵巧手指运动模式 | 神经接口与假肢控制 | NA | 表面肌电信号分解，运动单元活动特征提取 | 深度学习模型 | 表面肌电信号 | 15名受试者 | NA | NA | 识别准确率 | NA |
| 512 | 2025-10-07 |
Adjacent point aided vertebral landmark detection and Cobb angle measurement for automated AIS diagnosis
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 提出一种基于脊柱刚性结构信息的椎体关键点检测框架，用于青少年特发性脊柱侧弯的自动诊断 | 设计了LAD-Net深度学习架构，通过相邻中心迭代校正(ACIC)和角点特征优化融合(CFOF)模块有效修正错误检测的标志点 | NA | 提高脊柱X射线图像中参数测量和诊断准确性，完成AIS的智能诊断 | 青少年特发性脊柱侧弯患者的脊柱X射线图像 | 计算机视觉 | 脊柱侧弯 | X射线成像 | CNN | 医学图像 | NA | NA | LAD-Net | 标志点检测精度，Lenke分类准确率 | NA |
| 513 | 2025-10-07 |
Fast In Vivo Two-Photon Fluorescence Imaging via Lateral and Axial Resolution Restoration With Self-Supervised Learning
2025-Apr, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202400489
PMID:39909559
|
研究论文 | 开发了一种基于自监督学习的深度学习框架LARR，用于提升双光子荧光成像的分辨率和速度 | 提出侧向和轴向分辨率恢复(LARR)框架，通过自监督训练方案实现4倍轴向和16倍侧向分辨率增强，突破成像分辨率与速度之间的矛盾 | NA | 解决双光子荧光成像系统中高分辨率与高速度之间的矛盾 | 双光子荧光成像系统 | 计算机视觉 | NA | 双光子荧光成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | LARR | 信噪比, 结构相似性指数 | NA |
| 514 | 2025-10-07 |
Antimicrobial resistance recommendations via electronic health records with graph representation and patient population modeling
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108616
PMID:39913994
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研究论文 | 提出一种基于电子健康记录和图形神经网络的抗菌药物耐药性推荐框架 | 采用深度图神经网络建模医疗事件关联、结合群体级患者图形结构解决罕见标签不平衡问题、使用多任务学习策略同时推荐多种AMR | NA | 利用电子健康记录数据生成抗菌药物耐药性推荐，改善临床决策时效性 | 尿路感染患者 | 机器学习 | 尿路感染 | 电子健康记录分析 | 图神经网络 | 电子健康记录 | 超过110,000名患者 | NA | 图神经网络 | AUROC | NA |
| 515 | 2025-10-07 |
Why does my medical AI look at pictures of birds? Exploring the efficacy of transfer learning across domain boundaries
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108634
PMID:39913993
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研究论文 | 本研究探讨了在医学深度学习中使用领域内预训练与跨领域预训练的效果差异 | 首次系统比较医学图像领域内预训练与自然图像跨领域预训练在CT图像任务上的性能差异 | 领域内预训练优势仅限于CT图像领域，不适用于其他医学成像模态 | 验证领域内预训练在医学深度学习中的有效性 | CT图像切片 | 计算机视觉 | NA | 自监督对比学习 | 深度学习模型 | 医学图像,自然图像 | RadNet-12M数据集(超过1200万CT图像切片,来自90,663次扫描), RadNet-1.28M数据集(128万CT图像切片) | NA | NA | 准确率,AUC,DICE分数 | NA |
| 516 | 2025-10-07 |
Protein ligand structure prediction: From empirical to deep learning approaches
2025-Apr, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.102998
PMID:39914050
|
综述 | 本文系统回顾了从经验方法到深度学习方法在蛋白质-配体结构预测领域的发展 | 提供了经验方法和深度学习方法在蛋白质-配体结构预测中的统一视角，并基于是否需要模板蛋白结构对计算方法进行了新的分类 | 作为综述文章，不包含原始实验数据或模型验证 | 回顾和比较蛋白质-配体结构预测的不同计算方法 | 蛋白质-配体复合物的三维结构和结合能预测方法 | 机器学习 | NA | 深度学习，经验方法 | 深度学习模型 | 蛋白质-配体复合物结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 517 | 2025-10-07 |
Meta-learning guidance for robust medical image synthesis: Addressing the real-world misalignment and corruptions
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 提出一种用于医学图像合成的元学习引导方法，解决真实世界数据中的错位和损坏问题 | 结合元学习重加权方案、非局部特征损失函数以及图像合成网络与空间变换配准网络的联合训练 | 仅在受控合成场景和特定公共数据集上验证，未在更广泛的真实临床环境中测试 | 开发能够处理医学图像数据中错位、伪影和变形等损坏的鲁棒图像合成方法 | 医学图像合成 | 医学影像 | NA | 深度学习 | CNN, STN | 医学图像 | NA | NA | 空间变换网络 | NA | NA |
| 518 | 2025-03-23 |
Correction for Quach et al., Deep learning-driven bacterial cytological profiling to determine antimicrobial mechanisms in Mycobacterium tuberculosis
2025-Apr, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2504475122
PMID:40117323
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 519 | 2025-10-07 |
A digital photography dataset for Vaccinia Virus plaque quantification using Deep Learning
2025-Apr-30, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05030-8
PMID:40307255
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研究论文 | 本文提出了一个用于深度学习的天花病毒斑块定量分析的数字摄影数据集，并开发了改进的实例分割模型 | 创建了首个针对天花病毒斑块定量的标注数据集，并提出了改进的HydraStarDist架构实现单步分析 | 仅针对天花病毒进行研究，未验证在其他病毒类型上的适用性 | 开发基于深度学习的病毒斑块自动定量方法以替代传统人工计数 | 天花病毒的病毒斑块表型 | 数字病理学 | 病毒感染 | 数字摄影，病毒斑块检测 | 实例分割模型 | 图像 | NA | NA | StarDist, HydraStarDist | NA | NA |
| 520 | 2025-10-07 |
TasteNet: A novel deep learning approach for EEG-based basic taste perception recognition using CEEMDAN domain entropy features
2025-Apr-30, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110463
PMID:40315923
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研究论文 | 提出一种名为TasteNet的新型深度学习框架，用于基于EEG信号的基本味觉感知识别 | 结合CEEMDAN域熵特征提取与包含CNN、多头注意力和Att-BiPLSTM网络的混合深度学习架构 | NA | 开发有效的深度学习框架来识别基本味觉刺激 | 人类EEG信号 | 机器学习 | 味觉相关疾病 | CEEMDAN信号分解，熵特征提取 | CNN,多头注意力,Att-BiPLSTM | EEG信号 | NA | NA | TasteNet（包含CNN模块、多头注意力模块和Att-BiPLSTM网络） | 准确率 | NA |