深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1430 篇文献，本页显示第 281 - 300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 281 | 2025-10-06 |
Deep learning MRI-based radiomic models for predicting recurrence in locally advanced nasopharyngeal carcinoma after neoadjuvant chemoradiotherapy: a multi-center study
2025-May-15, Clinical & experimental metastasis
IF:4.2Q2
DOI:10.1007/s10585-025-10349-y
PMID:40369240
|
研究论文 | 本研究开发基于深度学习的MRI影像组学模型，用于预测局部晚期鼻咽癌新辅助放化疗后的复发风险 | 首次结合传统影像组学特征与深度学习特征构建多中心预测模型，并比较不同序列和模型组合的预测性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证 | 验证基于深度学习的MRI影像组学模型预测局部晚期鼻咽癌复发的临床价值 | 328例来自四家医院的局部晚期鼻咽癌患者 | 医学影像分析 | 鼻咽癌 | MRI影像组学分析 | 机器学习分类器 | 医学影像数据 | 328例患者（训练集229例，验证集99例） | NA | LASSO, Random Forest | AUC, 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 282 | 2025-10-06 |
Meet the author: Hae Kyung Im
2025-May-14, Cell genomics
IF:11.1Q1
DOI:10.1016/j.xgen.2025.100880
PMID:40373740
|
研究论文 | 开发了一种整合深度学习和单细胞数据的细胞类型特异性转录组范围关联研究方法 | 将深度学习方法与单细胞数据整合到细胞类型特异性转录组范围关联研究框架中 | NA | 改进转录组范围关联研究分析，更好理解复杂疾病基因组学 | 基因组数据 | 机器学习 | 复杂疾病 | 单细胞数据，转录组范围关联研究 | 深度学习 | 基因组数据，单细胞数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 283 | 2025-10-06 |
Single-cell and spatial transcriptomics reveals an anti-tumor neutrophil subgroup in microwave thermochemotherapy-treated lip cancer
2025-05-13, International journal of oral science
IF:10.8Q1
DOI:10.1038/s41368-025-00366-8
PMID:40360503
|
研究论文 | 本研究通过单细胞和空间转录组学揭示了微波热化疗治疗唇癌中具有抗肿瘤活性的中性粒细胞亚群及其作用机制 | 首次发现微波热化疗能诱导具有抗肿瘤活性的MNDA TANs（N1表型）大量浸润，并构建了预测预后的MX2生物标志物 | 研究样本量有限，需要更大规模的临床验证 | 探究微波热化疗治疗唇鳞状细胞癌的分子机制和免疫微环境变化 | 唇鳞状细胞癌患者肿瘤组织 | 数字病理学 | 唇癌 | 单细胞转录组测序, 空间转录组学, 苏木精-伊红染色 | 深度学习 | 基因表达数据, 病理图像 | NA | NA | NA | 预后相关性分析 | NA |
| 284 | 2025-10-06 |
SimSon: simple contrastive learning of SMILES for molecular property prediction
2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf275
PMID:40341364
|
研究论文 | 提出一种名为SimSon的自监督对比学习框架，用于学习SMILES分子表示并预测分子性质 | 使用随机化SMILES通过对比学习来增强模型的泛化能力和鲁棒性，能够捕捉分子级别的全局语义上下文 | NA | 解决分子性质预测中标记数据短缺和泛化能力不足的问题 | SMILES分子表示 | 生物信息学, 化学信息学 | NA | 对比学习 | 自监督学习模型 | SMILES分子数据 | NA | NA | 对比学习框架 | NA | NA |
| 285 | 2025-10-06 |
Unraveling the three-dimensional genome structure using machine learning
2025-May, BMB reports
IF:2.9Q3
PMID:40058875
|
综述 | 本文综述了基于机器学习方法解析三维基因组结构的研究进展 | 系统总结了机器学习在染色体构象研究中的应用，包括从DNA序列预测相互作用、识别染色质层次结构以及提升Hi-C数据分辨率 | NA | 探讨机器学习方法在三维基因组结构分析中的应用 | 染色质相互作用和三维基因组结构 | 机器学习 | NA | 高通量染色体构象捕获测序 | 深度学习 | 基因组序列数据，Hi-C数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 286 | 2025-06-10 |
Insights into "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis"
2025-May-30, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2025.04.046
PMID:40450446
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 287 | 2025-06-10 |
Response to Letter to the Editor regarding "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis"
2025-May-30, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2025.05.012
PMID:40450443
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 288 | 2025-10-06 |
Machine Learning and Deep Learning Techniques for Prediction and Diagnosis of Leptospirosis: Systematic Literature Review
2025-May-29, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/67859
PMID:40440642
|
系统综述 | 本文系统评估了机器学习和深度学习技术在钩端螺旋体病预测和诊断中的应用 | 首次对ML和DL在钩端螺旋体病预测诊断中的应用进行系统性综述，识别了常用算法和性能表现 | 纳入研究数量有限（17篇），公开数据集使用不足（仅35%），多数研究依赖私有数据 | 评估机器学习和深度学习技术在钩端螺旋体病预测和诊断中的应用效果 | 钩端螺旋体病相关研究文献 | 机器学习 | 钩端螺旋体病 | NA | 支持向量机,人工神经网络,决策树,卷积神经网络 | 临床记录,医院数据,区域监测系统数据 | 17项研究纳入定性分析 | NA | U-Net | 准确率 | NA |
| 289 | 2025-10-06 |
PathoGraph: A Graph-Based Method for Standardized Representation of Pathology Knowledge
2025-May-27, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04906-z
PMID:40425649
|
研究论文 | 提出一种基于图结构的病理知识标准化表示方法PathoGraph，用于系统组织病理学知识 | 首次提出基于图的病理知识表示方法，能够全面捕捉多尺度疾病特征和病理学家专业知识 | NA | 系统组织病理学知识以促进计算利用和AI技术整合 | 病理数据（切片和诊断报告）中的知识元素 | 数字病理学 | 肿瘤疾病 | 图表示方法 | NA | 病理切片、诊断报告 | NA | NA | 图结构 | NA | NA |
| 290 | 2025-10-06 |
Leveraging Social Media Data to Understand the Impact of COVID-19 on Residents' Dietary Behaviors: Observational Study
2025-May-23, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/51638
PMID:40409748
|
研究论文 | 利用Twitter社交媒体数据分析COVID-19疫情对居民饮食行为的影响 | 首次结合社交媒体图像和文本数据，通过深度学习分析疫情对饮食行为、情绪和肥胖关系的多层次影响 | 研究仅基于Twitter数据，可能无法代表全部人群；依赖用户自发发布内容，存在选择偏差 | 探究COVID-19疫情对居民饮食行为、情绪和肥胖关系的影响 | Twitter平台上与食物相关的推文图像和文本数据 | 自然语言处理,计算机视觉 | COVID-19 | 社交媒体数据分析,情感分析 | CNN | 图像,文本 | 约200,000条2019-2021年期间的食物相关推文 | NA | ResNet-101 | 相关系数,P值 | NA |
| 291 | 2025-10-06 |
Identifying Disinformation on the Extended Impacts of COVID-19: Methodological Investigation Using a Fuzzy Ranking Ensemble of Natural Language Processing Models
2025-May-21, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/73601
PMID:40397945
|
研究论文 | 本研究开发了一种融合预训练语言模型和模糊排序集成方法的深度学习框架，用于检测关于COVID-19长期影响的不实信息 | 提出了一种创新的基于模糊排序的集成方法，结合重新参数化的Gompertz函数来融合多个预训练语言模型的预测结果 | 数据集规模相对有限（共2927个样本），且仅基于文本内容进行训练 | 开发一个鲁棒且可泛化的深度学习框架来检测与COVID-19长期影响相关的错误信息 | 关于COVID-19长期影响和再感染风险的网络信息 | 自然语言处理 | COVID-19 | 自然语言处理 | 预训练语言模型,集成学习 | 文本 | 2927个样本（566个真实样本，2361个虚假样本） | scikit-learn | RoBERTa,DeBERTa,XLNet,HAN | 准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC | Tesla T4（用于HAN训练）,RTX A5000（用于其他模型训练） |
| 292 | 2025-10-06 |
Prediction of Spontaneous Breathing Trial Outcome in Critically Ill-Ventilated Patients Using Deep Learning: Development and Verification Study
2025-May-21, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/64592
PMID:40397953
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研究论文 | 开发基于深度学习的人工智能模型，用于预测危重症机械通气患者自主呼吸试验结果 | 提出新型混合CNN-MLP架构，通过交错CNN和MLP层实现特征学习和融合，提高模型灵活性和预测精度 | 研究为回顾性队列研究，数据来源于单一医疗中心，需要进一步前瞻性验证 | 建立数据驱动方法预测自主呼吸试验结果，提供客观高效的呼吸机脱机评估工具 | 台湾中部某医疗中心重症监护室20岁及以上机械通气患者 | 医疗人工智能 | 呼吸系统疾病 | 深度学习 | CNN, MLP | 临床数据 | 3686名患者，6536条自主呼吸试验前临床记录 | NA | 混合CNN-MLP | 精确度, 召回率, 特异性, F1分数 | NA |
| 293 | 2025-10-06 |
scPrediXcan integrates deep learning methods and single-cell data into a cell-type-specific transcriptome-wide association study framework
2025-May-14, Cell genomics
IF:11.1Q1
DOI:10.1016/j.xgen.2025.100875
PMID:40373737
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研究论文 | 提出scPrediXcan方法，将深度学习方法与单细胞数据整合到细胞类型特异性转录组范围关联研究框架中 | 整合深度学习方法和单细胞数据，开发能预测细胞类型特异性表达的ctPred方法，捕捉线性模型忽略的复杂基因调控规则 | 未明确说明样本量限制或数据稀疏性问题的具体解决方案 | 改进转录组范围关联研究，在细胞水平识别疾病机制 | 2型糖尿病和系统性红斑狼疮 | 机器学习 | 2型糖尿病, 系统性红斑狼疮 | 单细胞数据, 表观遗传特征预测 | 深度学习 | DNA序列, 单细胞表达数据 | NA | NA | NA | 准确性, 候选因果基因数量, GWAS位点解释能力 | NA |
| 294 | 2025-10-06 |
FastConformation: A Standalone ML-Based Toolkit for Modeling and Analyzing Protein Conformational Ensembles at Scale
2025-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.09.653048
PMID:40463224
|
研究论文 | 介绍FastConformation——一个基于Python的独立工具包，用于大规模建模和分析蛋白质构象集合 | 将MSA生成、AF2结构预测和构象分析集成到单一工具中，提供用户友好的GUI界面，支持通过MSA子采样生成替代蛋白质构象 | 未明确说明工具在复杂蛋白质系统上的局限性或计算精度限制 | 开发一个易于使用的蛋白质构象集合建模和分析工具 | 蛋白质构象集合，包括Abl1激酶、LAT1转运蛋白和CCR5受体等 | 计算生物学 | NA | 多序列比对子采样，深度学习结构预测 | AlphaFold 2 | 氨基酸序列，蛋白质结构数据 | NA | Python | AlphaFold 2 | NA | 本地机器 |
| 295 | 2025-05-07 |
Code Error in "Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning"
2025-05-06, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/66556
PMID:40327366
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 296 | 2025-10-06 |
Cyber-physical security of biochips: A perspective
2025-May, Biomicrofluidics
IF:2.6Q2
DOI:10.1063/5.0252554
PMID:40454326
|
观点文章 | 本文探讨微流控生物芯片面临的网络安全威胁及相应防护对策 | 系统性地提出针对生物芯片的多层次安全框架，涵盖结构、材料、样本和知识产权四个维度的防护方案 | 未提供具体实验验证数据，主要基于理论分析和现有技术展望 | 分析生物芯片安全威胁并提出综合防护方案 | 微流控生物芯片及其安全防护体系 | 网络安全 | NA | 深度学习异常检测、机械响应染料、光谱水印、分子条形码 | 深度学习 | 显微结构图像、光学特征、化学信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 297 | 2025-10-06 |
RLEAAI: improving antibody-antigen interaction prediction using protein language model and sequence order information
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf238
PMID:40462512
|
研究论文 | 提出一种名为RLEAAI的新型深度学习方法，用于改进抗体-抗原相互作用的预测性能 | 引入序列顺序提取策略（CKSAAP）从预训练蛋白质语言模型的特征嵌入中生成特征表示，并整合三种神经网络模块充分挖掘特征中的判别信息 | NA | 提高抗体-抗原相互作用预测的准确性 | 抗体-抗原相互作用 | 生物信息学 | NA | 蛋白质语言模型，序列顺序信息提取 | CNN, BiLSTM, 循环交叉注意力机制 | 蛋白质序列 | NA | NA | CNN, BiLSTM, 循环交叉注意力机制 | 准确率, Matthews相关系数, 互补决定区敏感性值 | NA |
| 298 | 2025-10-06 |
Deep learning reveals determinants of transcriptional infidelity at nucleotide resolution in the allopolyploid line by goldfish and common carp hybrids
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf260
PMID:40471993
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研究论文 | 本研究开发深度学习模型探究金鱼和鲤鱼杂交多倍体品系中转录不忠实的决定因素 | 首次在核苷酸分辨率水平识别转录不忠实序列，并揭示位置特异性转录因子家族对转录不忠实的影响 | 研究仅限于金鱼和鲤鱼杂交多倍体品系，未验证其他生物系统 | 探究杂交多倍体品系中转录不忠实的分子决定机制 | 金鱼和鲤鱼杂交多倍体品系的转录序列 | 生物信息学 | NA | 深度学习，转录因子分析 | 深度学习模型 | DNA和RNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 299 | 2025-06-09 |
Comparative Efficacy of MultiModal AI Methods in Screening for Major Depressive Disorder: Machine Learning Model Development Predictive Pilot Study
2025-May-30, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/56057
PMID:40446148
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研究论文 | 本研究评估了基于多模态AI方法在筛查重度抑郁症（MDD）中的效能，比较了不同范式的效果 | 利用AI分析视听信号，结合多种范式（CS、Q&A、MID、VW）进行MDD筛查，提出Q&A范式效果最佳 | 样本量较小（89名参与者），且未提及外部验证结果 | 评估不同AI范式在MDD筛查中的效能 | 41名MDD患者和48名无症状参与者 | 机器学习 | 重度抑郁症 | AI分析视听信号 | 深度学习模型 | 视频、音频、文本 | 89名参与者（41名MDD患者，48名无症状者） | NA | NA | NA | NA |
| 300 | 2025-06-09 |
Deep learning-driven modality imputation and subregion segmentation to enhance high-grade glioma grading
2025-May-30, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-03029-0
PMID:40448035
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研究论文 | 本研究开发了一个深度学习框架，通过模态插补和子区域分割提高高级别胶质瘤分级的准确性 | 提出了基于PatchGAN的模态插补网络，结合了Transformer自注意力和CNN特征提取的聚合残差Transformer（ART）模块，并配以U-Net变体进行分割 | 研究依赖于回顾性数据，可能限制了结果的普适性 | 提高高级别胶质瘤的分级准确性 | 高级别胶质瘤患者 | 数字病理 | 胶质瘤 | 深度学习 | PatchGAN, Transformer, CNN, U-Net | 医学影像 | 1,251名患者（BraTS2021数据集）和181例临床病例（外部测试集） | NA | NA | NA | NA |