深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1857 篇文献，本页显示第 1321 - 1340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1321 | 2025-10-06 |
Comparison of Random Survival Forest Based-Overall Survival With Deep Learning and Cox Proportional Hazard Models in HER-2-Positive HR-Negative Breast Cancer
2025-Jul, Cancer reports (Hoboken, N.J.)
DOI:10.1002/cnr2.70262
PMID:40624807
|
研究论文 | 比较随机生存森林、深度学习和Cox比例风险模型在HER2阳性HR阴性乳腺癌患者总生存期预测中的性能 | 首次在HER2阳性HR阴性乳腺癌亚型中系统比较RSF、DeepSurv和CoxPH三种生存预测模型，并采用RSF变量重要性进行特征选择 | 研究基于SEER数据库的回顾性数据，可能存在选择偏倚，且仅针对特定乳腺癌亚型 | 构建乳腺癌患者生存预测模型，为HER2阳性HR阴性患者的临床决策提供更准确的生存预测 | HER2阳性HR阴性乳腺癌患者 | 机器学习 | 乳腺癌 | 生存分析 | Random Survival Forest, DeepSurv, Cox Proportional Hazard | 临床数据 | 8,119例HER2阳性HR阴性乳腺癌患者 | NA | Random Survival Forest, DeepSurv, Cox Proportional Hazard | C-index, Brier score, ROC-AUC, 校准图, 临床净收益 | NA |
| 1322 | 2025-10-06 |
Asymmetrical Contrastive Learning Network via Knowledge Distillation for No-Service Rail Surface Defect Detection
2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3479453
PMID:39471124
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研究论文 | 提出一种基于知识蒸馏的非对称对比学习网络，用于无服务轨道表面缺陷检测 | 设计双流教师模型提取RGB和深度特征，并通过对比蒸馏损失、多尺度图映射蒸馏损失和自适应注意力蒸馏损失将多模态特征转移到轻量级学生模型 | 未明确说明模型在极端环境条件下的鲁棒性 | 开发高效的轨道表面缺陷检测方法 | 轨道表面缺陷 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | RGB-D图像 | 工业RGB-D数据集NEU RSDDS-AUG及三个额外公共数据集 | PyTorch | 非对称对比学习网络(ACLNet) | 准确率, 精度, 召回率, F1分数 | NA |
| 1323 | 2025-10-06 |
Spectral Super-Resolution in Frequency Domain
2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3481060
PMID:39471122
|
研究论文 | 提出一种在频域处理光谱超分辨率的新方法，通过融合频域、光谱和空间域特征重建高光谱图像 | 首次在频域处理光谱超分辨率问题，设计了三模块融合网络（SSFDF）整合频域与光谱空间域信息 | 未明确说明计算复杂度与实时性能表现 | 从RGB图像重建高光谱图像 | 高光谱图像（HSI）与对应RGB图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 多个数据集（未具体说明样本数量） | 未明确说明 | 对称卷积神经网络 | 重建效果（未具体说明评估指标） | NA |
| 1324 | 2025-10-06 |
Structure-Preserved Self-Attention for Fusion Image Information in Multiple Color Spaces
2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3490800
PMID:39531572
|
研究论文 | 提出一种结构保持自注意力网络模型，用于高效融合多颜色空间的图像信息 | 提出结构保持自注意力模块，采用单头像素级注意力机制替代传统多头自注意力，实现跨颜色空间的关键像素位置关注 | NA | 提升深度学习模型在多颜色空间图像信息融合中的性能 | 多颜色空间图像信息 | 计算机视觉 | NA | NA | 自注意力网络 | 图像 | NA | NA | SPSANet, SPSA | 识别性能, 参数量, 计算成本 | NA |
| 1325 | 2025-10-06 |
CombiANT reader: Deep learning-based automatic image processing tool to robustly quantify antibiotic interactions
2025-Jul, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000669
PMID:40627666
|
研究论文 | 开发基于深度学习的自动图像处理工具CombiANT reader，用于精确量化抗生素相互作用 | 首次将深度学习技术应用于CombiANT检测方法的自动化图像分析，实现亚毫米级精度的关键点距离测量 | 仅使用100个平板进行验证，样本规模相对有限 | 开发自动化的抗生素相互作用量化工具以替代人工评分 | CombiANT琼脂平板上的细菌生长区域和关键参考点 | 计算机视觉 | 抗生素耐药性感染 | 琼脂平板扩散法，智能手机成像 | 深度学习 | 图像 | 100个平板，由3名不同用户使用手机拍摄 | NA | NA | 平均绝对误差 | 智能手机平台 |
| 1326 | 2025-10-06 |
Comparative analysis of deep learning and tree-based models in power demand prediction: Accuracy, interpretability, and computational efficiency
2025-Jul, Journal of building physics
IF:1.8Q3
DOI:10.1177/17442591251333144
PMID:40630870
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研究论文 | 比较深度学习和树基模型在电力需求预测中的准确性、可解释性和计算效率 | 提出多视角评估框架，综合考虑预测准确性（整体和不同电力水平）、可解释性（全局/局部视角和模型结构）和计算效率 | 仅分析六种特定模型，未涵盖所有可能的机器学习方法 | 评估不同机器学习模型在电力需求预测中的综合性能 | 电力需求预测模型 | 机器学习 | NA | NA | RNN, GRU, LSTM, Random Forest, XGBoost, LightGBM | 时间序列数据 | NA | NA | 循环神经网络, 门控循环单元, 长短期记忆网络, 随机森林, 极端梯度提升, 轻量梯度提升机 | CV-RMSE | NA |
| 1327 | 2025-07-11 |
From Promise to Practice: Reducing Research Waste in Deep Learning Model Development for Cardiovascular Imaging
2025-Jul, JACC. Cardiovascular imaging
DOI:10.1016/j.jcmg.2025.05.003
PMID:40634020
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1328 | 2025-10-06 |
Challenges and Strategies for Deep Learning in Cardiovascular Imaging: Ejection Fraction and Heart Failure Management
2025-Jul, JACC. Cardiovascular imaging
DOI:10.1016/j.jcmg.2025.02.011
PMID:40634019
|
研究论文 | 评估深度学习在心血管影像中自动测量左心室射血分数面临的三大挑战及应对策略 | 首次系统识别并量化了深度学习在心脏影像分析中评估指标、训练数据和模型泛化三大核心挑战 | 研究仅基于3,538例样本，未涵盖所有类型的心脏病患者群体 | 改善深度学习模型在心血管影像分析中的临床适用性 | 左心室射血分数测量与心力衰竭管理 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 心脏影像分析 | 深度学习 | 医学影像 | 3,538例来自三个不同人群 | NA | 端到端监督学习 | AUC | NA |
| 1329 | 2025-10-06 |
Physics informed neural networks simulation of fingering instabilities arising during immiscible and miscible multiphase flow in oil recovery processes
2025-Jul-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0273935
PMID:40637571
|
研究论文 | 本研究使用物理信息神经网络模拟石油开采过程中多相流的不稳定性现象 | 首次将物理信息神经网络应用于模拟石油开采过程中混相和非混相多相流的不稳定性问题 | 仅与半解析解进行比较，缺乏与完整实验数据的验证 | 开发基于深度学习的流体动力学问题解决方案 | 石油开采过程中的多相流体流动 | 机器学习 | NA | 物理信息神经网络 | PINN | 数值模拟数据 | NA | NA | 物理信息神经网络 | 与半解析解的比较 | NA |
| 1330 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Guided Discovery of Celestolide as a Natural Allosteric Inhibitor Targeting Botrytis cinerea CYP51 and Its Application in Strawberry Preservation
2025-Jul-09, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c05257
PMID:40576401
|
研究论文 | 本研究通过深度学习技术发现天然化合物celestolide可作为灰葡萄孢菌CYP51的变构抑制剂，并验证其在草莓保鲜中的应用效果 | 首次将神经关系推理框架与CorrSite2.0深度学习模型结合，主动识别CYP51变构位点，并发现天然变构抑制剂celestolide | 未明确说明样本规模及模型验证的统计显著性 | 开发针对灰葡萄孢菌CYP51的变构抑制剂并应用于果蔬保鲜 | 灰葡萄孢菌CYP51酶、天然化合物celestolide、草莓果实 | 机器学习 | 植物真菌病害 | 深度学习、体外酶抑制实验、抗真菌活性测试 | 神经网络 | 蛋白质结构数据、生物活性数据 | NA | 神经关系推理框架, CorrSite2.0 | 高斯网络模型 | IC50值（133.28 μg/mL）、保鲜效果（延长保质期1周以上） | NA |
| 1331 | 2025-10-06 |
Deep learning generalization study on optical coherence tomography image denoising
2025-Jul-09, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ade840
PMID:40562073
|
研究论文 | 本研究提出一种混合训练策略结合多噪声水平数据集，用于提升光学相干断层扫描图像去噪模型的泛化能力 | 提出混合训练策略与多噪声水平数据集相结合的方法，增强模型对未见噪声条件的适应能力 | 仅针对特定噪声水平（4 dB、6 dB、10 dB）进行验证，未涵盖更广泛的噪声范围 | 提升光学相干断层扫描图像去噪模型的泛化性能 | 光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | NA | 光学相干断层扫描 | CNN | 图像 | 包含0 dB、4 dB、6 dB和10 dB噪声水平的OCT图像数据集 | NA | ResNet, U-Net, DnCNN, ADNet | PSNR, SSIM | NA |
| 1332 | 2025-10-06 |
A Novel Time-Division Multiplexing Architecture Revealed by Reconfigurable Synapse for Deep Neural Networks
2025-Jul-09, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202420218
PMID:40630032
|
研究论文 | 提出一种新型石墨烯/二维钙钛矿/碳纳米管突触晶体管，实现硬件级时分复用神经网络架构 | 首次设计具有三明治结构的突触晶体管，通过二维钙钛矿层的高离子浓度特性增强突触传输效率，实现硬件级时分复用神经网络 | 未明确说明器件制备工艺的复杂性和实际系统集成可能面临的挑战 | 降低神经网络硬件实现的集成复杂度，开发智能纳米电子器件 | 突触晶体管器件和神经网络硬件架构 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 深度神经网络 | NA | NA | NA | 时分复用神经网络 | 规模、功耗、延迟 | NA |
| 1333 | 2025-10-06 |
Estimation of lower limb joint moments using consumer realistic wearable sensor locations and deep learning - finding the balance between accuracy and consumer viability
2025-Jul-09, Sports biomechanics
IF:2.0Q2
DOI:10.1080/14763141.2025.2526702
PMID:40631968
|
研究论文 | 使用消费级可穿戴传感器数据和深度学习模型估计下肢关节力矩，并评估传感器数量减少对精度的影响 | 首次在消费级可穿戴传感器现实位置（手表、臂带、胸带等）基础上，通过LSTM模型估计跑步时下肢关节力矩，并系统评估传感器数量减少对精度的影响 | 研究仅针对跑步机跑步场景，未涵盖其他运动模式；样本量相对有限（50名参与者） | 开发一种能够在实际场景中为跑步者提供关节层面力矩洞察的现场工具 | 50名混合能力跑步者（25名男性，25名女性） | 机器学习 | NA | 可穿戴传感器技术，逆向动力学分析 | LSTM | 传感器原始数据，运动学数据，动力学数据 | 50名混合能力跑步者 | NA | LSTM | 相对均方根误差（rRMSE） | NA |
| 1334 | 2025-07-10 |
Correction: Image-based evaluation of single-cell mechanics using deep learning
2025-Jul-09, Cell regeneration (London, England)
DOI:10.1186/s13619-025-00251-z
PMID:40632365
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1335 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Enhanced Hand-Driven Spatial Encoding Microfluidics for Multiplexed Molecular Testing at Home
2025-Jul-08, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c04309
PMID:40627810
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的便携式微流控系统，用于家庭多重分子检测 | 结合多维空间沙漏结构设计和双化学反应，无需核酸提取纯化和加热设备，首次实现人工翻转芯片即可完成精确的时空流体控制 | NA | 开发适用于家庭环境的便携式多重分子检测系统 | HPV亚型和呼吸道病原体（SARS-CoV-2、甲型流感、乙型流感） | 数字病理 | 传染病 | RPA、CRISPR、微流控技术 | YoLov8 | 图像 | 140份宫颈拭子标本和70份呼吸道样本 | NA | YoLov8 | 灵敏度、特异性、准确度、诊断一致性 | 移动健康平台 |
| 1336 | 2025-10-06 |
Assessment of T2-weighted MRI-derived synthetic CT for the detection of suspected lumbar facet arthritis: a comparative analysis with conventional CT
2025-Jul-08, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-025-08958-y
PMID:40629162
|
研究论文 | 评估基于T2加权MRI通过深度学习生成的合成CT在检测腰椎小关节关节炎结构病变方面的性能 | 首次使用Pix2Pix-GAN框架从T2加权MRI生成合成CT图像，并与传统CT比较检测腰椎小关节关节炎 | 单中心回顾性研究，样本量较小(40例患者)，缺乏外部验证 | 评估合成CT在检测腰椎小关节关节炎结构病变方面的诊断性能 | 疑似腰椎小关节关节炎患者 | 医学影像分析 | 关节炎 | T2加权MRI，CT成像 | GAN | 医学影像 | 40例患者(21名男性，19名女性)，平均年龄39±16.9岁 | Pix2Pix-GAN | Pix2Pix | SSIM, MAE, PSNR, DSC, 敏感性, 特异性, 准确率, ICC | NA |
| 1337 | 2025-10-06 |
DeepMolecules: a web server for predicting enzyme and transporter-small molecule interactions
2025-Jul-07, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf343
PMID:40297998
|
研究论文 | 介绍DeepMolecules网络服务器，用于预测酶和转运蛋白与小分子之间的相互作用 | 集成四种最先进模型，使用深度学习生成的蛋白质和小分子数值表示作为梯度提升决策树模型的输入特征 | NA | 预测蛋白质-小分子相互作用，支持代谢工程、药物发现和生物催化剂优化应用 | 酶和转运蛋白与小分子的相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习，梯度提升决策树 | 梯度提升决策树 | 蛋白质氨基酸序列，小分子SMILES/InChI/KEGG ID格式 | NA | NA | ESP, SPOT, TurNuP, KM预测模型 | NA | 网络服务器 |
| 1338 | 2025-10-06 |
HawkDock version 2: an updated web server to predict and analyze the structures of protein-protein complexes
2025-Jul-07, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf379
PMID:40326522
|
研究论文 | 介绍HawkDock网络服务器的更新版本，该平台用于预测和分析蛋白质-蛋白质复合物的结构 | 集成了基于深度学习的柔性对接方法GeoDock，实现了更优的VD-MM/GBSA结合亲和力预测方法，新增了突变分析模块，并迁移到高性能计算集群 | NA | 开发改进的蛋白质-蛋白质复合物结构预测和分析计算平台 | 蛋白质-蛋白质相互作用复合物 | 计算生物学 | NA | 蛋白质对接，分子动力学模拟 | 深度学习 | 蛋白质结构数据 | 已成功处理超过234,000个计算任务 | NA | GeoDock | 对接准确性，结合亲和力预测准确性 | 高性能计算集群，Amber 24 |
| 1339 | 2025-10-06 |
DEMO-EMol: modeling protein-nucleic acid complex structures from cryo-EM maps by coupling chain assembly with map segmentation
2025-Jul-07, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf416
PMID:40366028
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研究论文 | 介绍了一种改进的服务器DEMO-EMol，通过结合深度学习图谱分割和链拟合技术，从冷冻电镜密度图中准确组装蛋白质-核酸复合物结构 | 首次将深度学习图谱分割与链拟合相结合，专门针对蛋白质-核酸复合物结构建模，在广泛分辨率范围内展现优于现有方法的性能 | NA | 开发能够从冷冻电镜密度图中准确组装蛋白质-核酸复合物结构的计算方法 | 蛋白质-核酸复合物结构 | 计算结构生物学 | NA | 冷冻电镜(cryo-EM) | 深度学习 | 冷冻电镜密度图 | 包含分辨率范围1.96至12.77 Å的综合基准测试集 | NA | NA | 整体质量和残基级质量评估 | 网络服务器 |
| 1340 | 2025-10-06 |
ASOptimizer: optimizing chemical diversity of antisense oligonucleotides through deep learning
2025-Jul-07, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf392
PMID:40377084
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研究论文 | 开发基于深度学习的ASOptimizer网络服务器，用于优化反义寡核苷酸的化学多样性 | 首次提供用户友好的网络服务器，无需深度学习专业知识即可系统探索核酸修饰位点并返回有前景的修饰模式排名列表 | NA | 优化反义寡核苷酸序列和化学修饰，解决手动设计资源密集和耗时的问题 | 反义寡核苷酸序列和化学修饰模式 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 核酸序列数据 | NA | NA | NA | NA | 网络服务器平台 |