深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 958 篇文献，本页显示第 461 - 480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 461 | 2025-10-06 |
Accelerated free-breathing abdominal T2 mapping with deep learning reconstruction of radial turbo spin-echo data
2025-Aug-05, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70017
PMID:40762149
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研究论文 | 开发了一种深度学习框架，用于加速自由呼吸腹部T2 mapping成像，同时保持高质量的解剖图像和准确的T2图 | 提出灵活的深度学习框架，支持全监督方式改进T2加权图像或自监督方式重建T2图，仅需160个径向视图即可实现高质量重建 | NA | 加速自由呼吸腹部T2 mapping成像，同时保持图像质量和快速重建 | 腹部T2 mapping数据 | 医学影像 | NA | 径向涡轮自旋回波成像，T2 mapping | 深度学习 | 医学影像数据 | NA | 深度学习框架 | NA | 体素级误差，重建时间 | NA |
| 462 | 2025-10-06 |
Designing lipid nanoparticles using a transformer-based neural network
2025-Aug-15, Nature nanotechnology
IF:38.1Q1
DOI:10.1038/s41565-025-01975-4
PMID:40817189
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研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的神经网络COMET，用于设计脂质纳米颗粒并预测其性能 | 首次将Transformer架构应用于多组分复合制剂的设计，能够处理非标准LNP配方并实现端到端性能预测 | 模型训练依赖于LANCE数据集的质量和规模，对于某些特殊配方的预测可能需要额外数据 | 开发计算模型加速脂质纳米颗粒的设计和优化过程 | 脂质纳米颗粒及其配方 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 化学配方数据，性能数据 | LANCE数据集（最大的LNP数据集之一） | NA | Transformer | 蛋白质表达预测准确率，稳定性预测准确率 | NA |
| 463 | 2025-10-06 |
Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c02399
PMID:40783839
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研究论文 | 本研究提出了一种基于机器学习的方法，利用整合自四个来源的精选数据集预测有机化合物的水溶性 | 通过整合多源数据构建了多样化有机化合物数据集，并综合运用化学描述符、指纹和功能基团特征，在多样化数据集上实现了优于现有方法的预测性能 | 模型仅在Huuskonen数据集上进行测试，未在其他独立数据集上验证泛化能力 | 开发高精度、强泛化能力的有机化合物水溶性预测模型 | 有机化合物 | 机器学习 | NA | NA | 机器学习模型,深度学习模型 | 化学描述符,分子指纹,功能基团数据 | 1282种独特有机化合物（来自Huuskonen数据集） | NA | NA | R², MAE | NA |
| 464 | 2025-10-06 |
18F-FDG PET/CT-based deep radiomic models for enhancing chemotherapy response prediction in breast cancer
2025-Aug-11, Medical oncology (Northwood, London, England)
DOI:10.1007/s12032-025-02982-0
PMID:40790010
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研究论文 | 本研究开发了基于18F-FDG PET/CT的深度放射组学模型，用于增强乳腺癌化疗反应预测 | 结合传统放射组学特征与SENet深度学习模型提取的特征，显著提升了化疗反应预测性能 | 样本量较小（60例患者），为单中心回顾性研究 | 提高乳腺癌患者化疗反应预测准确性，实现个性化治疗策略 | 乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | 18F-FDG PET/CT成像 | XGBoost, RF, LR, SVM, SENet | 医学影像（PET/CT图像） | 60例乳腺癌患者 | NA | SENet | ROC AUC, 准确率 | NA |
| 465 | 2025-10-06 |
Effect of Deep Learning-Based Artificial Intelligence on Radiologists' Performance in Identifying Nigrosome 1 Abnormalities on Susceptibility Map-Weighted Imaging
2025-Aug, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2025.0208
PMID:40736409
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研究论文 | 评估基于深度学习的AI软件对不同经验水平放射科医生在磁敏感图加权成像中识别黑质致密部1区异常诊断性能的影响 | 首次系统评估AI辅助诊断对放射科医生识别帕金森病关键影像学生物标志物（黑质致密部1区）的性能提升效果，并比较不同经验水平医生的获益差异 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（139例扫描），仅使用单一AI软件版本 | 评估AI辅助诊断在帕金森病影像学诊断中的临床应用价值 | 59名帕金森病患者和80名健康参与者的139例磁敏感图加权成像扫描 | 医学影像分析 | 帕金森病 | 3T MRI, 磁敏感图加权成像 | 目标检测, 分割模型 | 医学影像 | 139例SMwI扫描（59例PD患者，80例健康对照） | NA | YOLOX, SparseInst | 特异性, Fleiss's kappa, 净重分类指数 | NA |
| 466 | 2025-10-06 |
A Deep Learning Model for Chemical Shieldings in Molecular Organic Solids Including Anisotropy
2025-Aug-28, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.5c01819
PMID:40825152
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研究论文 | 开发了一种名为ShiftML3的深度学习模型，用于预测分子有机固体中的化学屏蔽，包括各向异性 | 在提高分子固体中化学屏蔽预测精度的同时，还能预测完整的屏蔽张量，其预测精度接近DFT参考计算水平 | NA | 开发更准确、快速的化学屏蔽预测方法，替代计算密集的从头算方法 | 分子有机固体中的核磁共振化学屏蔽 | 机器学习 | NA | 核磁共振(NMR) | 深度学习 | 化学屏蔽数据 | NA | NA | ShiftML3 | 均方根误差(RMSE) | NA |
| 467 | 2025-10-06 |
Prediction of influenza-like illness incidence using meteorological factors in Kunming : deep learning model study
2025-Aug-16, BMC public health
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s12889-025-23710-3
PMID:40818971
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研究论文 | 本研究使用深度学习方法结合气象因素预测昆明市流感样病例发病率 | 在LSTM模型中引入核注意力网络(KAN)增强非线性学习能力，并验证气象数据对流感预测的改进效果 | 研究仅基于昆明市数据，时间范围有限(2017-2022年) | 评估气象因素结合LSTM模型提高流感样病例发病率预测准确性的潜力 | 昆明市流感样病例发病率和气象数据 | 机器学习 | 流感 | 皮尔逊相关分析，深度学习 | LSTM | 时间序列数据 | 2017年11月至2022年1月的流感和气象数据 | NA | LSTM, 注意力机制堆叠LSTM, 核注意力网络(KAN) | 平均绝对百分比误差(MAPE) | NA |
| 468 | 2025-10-06 |
A Large-Scale Image Repository for Automated Pavement Distress Analysis and Degradation Trend Prediction
2025-Aug-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05748-5
PMID:40813387
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研究论文 | 构建了一个包含路面病害识别和长期跟踪的大规模图像数据集，并评估了六种目标检测算法的性能 | 首个包含路面病害长期跟踪的大规模数据集，为动态跟踪监测和道路维护策略优化提供数据支持 | 未明确说明数据采集的地理范围和环境条件限制 | 开发自动化路面病害检测技术和预测退化趋势 | 路面病害图像数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 目标检测算法 | 图像 | 51012张路面病害识别图像 + 8928张长期跟踪图像 | NA | NA | NA | NA |
| 469 | 2025-10-06 |
A dataset of high-resolution plantar pressures for gait analysis across varying footwear and walking speeds
2025-Aug-13, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05792-1
PMID:40804054
|
研究论文 | 介绍UNB StepUP-P150足底压力数据集，包含150名参与者在不同步行速度和鞋履条件下的高分辨率足底压力数据 | 首次提供大规模公开可用的高分辨率足底压力数据集（4传感器/厘米），包含多种步行速度和鞋履条件 | 数据集仅包含150名参与者，可能无法代表所有人群特征 | 推动基于足底压力的步态分析和识别研究 | 人类步行步态模式 | 生物识别 | NA | 足底压力传感技术 | NA | 压力传感器数据 | 150名参与者，超过200,000个脚步 | NA | NA | NA | NA |
| 470 | 2025-10-06 |
Ensemble of Handcrafted and Learned Features for Colorectal Cancer Classification
2025-Aug-04, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01633-0
PMID:40760266
|
研究论文 | 提出一种结合手工特征和深度学习特征的集成方法用于结直肠癌分类 | 首次将手工纹理描述符与CNN深度学习特征集成，利用两种特征的互补优势构建更鲁棒的特征空间 | 需要标注数据集且模型可解释性有限 | 开发自动化的结直肠癌分类方法以辅助病理诊断 | 结直肠癌组织病理图像 | 数字病理 | 结直肠癌 | 组织病理分析 | CNN, 集成学习 | 医学图像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 471 | 2025-10-06 |
Comparison of neural networks for classification of urinary tract dilation from renal ultrasounds: evaluation of agreement with expert categorization
2025-Aug, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-025-06311-5
PMID:40613839
|
研究论文 | 本研究开发并评估了不同深度学习模型在婴儿肾脏超声图像中自动分类尿路扩张的能力 | 首次系统比较多种深度学习模型在婴儿尿路扩张分类任务中的表现，并评估其与专家分类的一致性 | 研究样本量相对有限，仅包含3个月以下婴儿的肾脏超声数据 | 开发自动化的尿路扩张分类系统以简化肾脏超声的临床解读 | 婴儿肾脏超声图像 | 计算机视觉 | 尿路扩张 | 超声成像 | 深度学习模型 | 图像 | 492张右侧肾脏超声和487张左侧肾脏超声，来自3个月以下的婴儿 | NA | NA | 准确率, 加权kappa分数 | NA |
| 472 | 2025-10-06 |
Accelerated brain magnetic resonance imaging with deep learning reconstruction: a comparative study on image quality in pediatric neuroimaging
2025-Aug, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-025-06314-2
PMID:40650736
|
研究论文 | 比较深度学习重建技术在加速儿科脑部磁共振成像中的图像质量表现 | 首次在儿科神经影像学中系统比较传统MRI、传统MRI+DLR和加速MRI+DLR三种重建方法的图像质量 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（116名参与者） | 评估深度学习重建加速脑部MRI在儿科神经影像学中的临床可行性 | 116名儿科参与者（平均年龄7.9±5.4岁） | 医学影像分析 | 儿科神经系统疾病 | 磁共振成像，深度学习重建 | 深度学习 | 医学影像 | 116名儿科患者 | NA | NA | 图像质量评分，锐度，伪影，噪声，病变显著性，图像噪声测量，变异系数，加权Cohen's kappa | NA |
| 473 | 2025-06-13 |
Reassessment of deep learning-based surgical phase recognition in laparoscopic cholecystectomy
2025-Aug-31, Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery
IF:1.1Q3
DOI:10.14701/ahbps.25-059
PMID:40499925
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 474 | 2025-10-06 |
Leveraging deep learning and structure-based drug repurposing for the discovery of potent Trk-A inhibitors targeting CIPA
2025-Aug, Bioorganic chemistry
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.bioorg.2025.108680
PMID:40517591
|
研究论文 | 本研究结合深度学习和基于结构的药物重定位方法，发现针对CIPA的强效Trk-A抑制剂 | 首次将深度学习ANN模型与结构基药物重定位相结合筛选Trk-A抑制剂，从FDA已批准药物库中发现新适应症 | 研究仅基于计算模拟验证，缺乏实验验证数据 | 发现针对CIPA疾病的新型、强效且无毒的Trk-A抑制剂 | Trk-A靶向化合物和FDA批准药物库 | 机器学习 | 遗传性感觉和自主神经病（CIPA） | 深度学习、分子对接、分子动力学模拟 | ANN | 生物活性数据、化合物结构数据 | NA | NA | 人工神经网络 | RMSD, RMSF, Rg, H-bonds, PCA, MMGBSA/MMPBSA | NA |
| 475 | 2025-10-06 |
AF3Score: A Score-Only Adaptation of AlphaFold3 for Biomolecular Structure Evaluation
2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00653
PMID:40671257
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研究论文 | 本研究将AlphaFold3改造成仅用于评分的模型AF3Score，用于生物分子结构评估 | 通过绕过基于扩散的结构模块，直接将输入坐标输入置信度头，避免了传统AlphaFold2方法需要迭代优化输入结构导致的评分偏差 | NA | 开发一种无需结构优化的生物分子复合物评分方法 | 单体蛋白质、蛋白质-蛋白质复合物、从头设计结合剂、折叠转换蛋白质和蛋白质-配体复合物 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | AlphaFold3 | 生物分子结构坐标 | NA | NA | AlphaFold3架构（修改版） | 结合剂筛选性能、富集率、成功率 | NA |
| 476 | 2025-10-06 |
Transfer Learning for Predicting ncRNA-Protein Interactions
2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00914
PMID:40679953
|
研究论文 | 提出基于迁移学习的Transfer-RPI框架，用于预测非编码RNA与蛋白质相互作用 | 结合RiNALMo和ESM模型提取RNA和蛋白质序列特征，通过迁移学习解决小数据集下的预测性能限制 | 未明确说明模型在独立验证集上的泛化能力及计算资源需求 | 开发高精度的ncRNA-蛋白质相互作用预测方法 | 非编码RNA与蛋白质的相互作用对 | 生物信息学 | NA | 迁移学习，深度特征学习 | 深度学习 | RNA序列，蛋白质序列 | RPI369、RPI488、RPI1807、RPI2241和NPInter v2.0五个数据集 | NA | RiNALMo, ESM | 准确率 | NA |
| 477 | 2025-10-06 |
m5U-HybridNet: Integrating an RNA Foundation Model with CNN Features for Accurate Prediction of 5-Methyluridine Modification Sites
2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01237
PMID:40693567
|
研究论文 | 提出m5U-HybridNet框架，通过整合RNA基础模型和CNN特征来精确预测RNA中的5-甲基尿苷修饰位点 | 创新性地将RNA基础模型（RNA-FM）的深度语义特征提取与卷积神经网络特征进行策略性整合 | NA | 开发计算模型以精确识别RNA中的5-甲基尿苷修饰位点 | RNA中的5-甲基尿苷修饰位点 | 计算生物学 | NA | RNA修饰位点预测 | CNN, 基础模型 | RNA序列数据 | NA | NA | m5U-HybridNet, RNA-FM | NA | NA |
| 478 | 2025-10-06 |
Prediction of Fraction Unbound in Human Plasma for Per- and Polyfluoroalkyl Substances: Evaluating Transfer Learning as an Algorithmic Solution to the Problem of Sparse Data
2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01040
PMID:40693597
|
研究论文 | 本文提出一种新的机器学习方法，通过迁移学习策略改进全氟和多氟烷基物质（PFAS）的血浆游离分数预测模型 | 提出跨化学空间的迁移学习策略，使用在广泛化学库上训练的深度学习模型并在PFAS小数据集上进行微调 | 数据稀疏且不平衡，导致对于PFAS类物质，先前的全局模型仍更具竞争力 | 改进全氟和多氟烷基物质（PFAS）的血浆游离分数定量构效关系建模 | 全氟和多氟烷基物质（PFAS）及其他小化学家族 | 机器学习 | NA | 定量构效关系建模 | 深度学习,随机森林 | 化学结构数据 | 小数据集（具体数量未提及） | NA | NA | 统计性能指标 | NA |
| 479 | 2025-10-06 |
Uncertainty-Informed Screening for Safer Solvents Used in the Synthesis of Perovskites via Language Models
2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00612
PMID:40694668
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研究论文 | 提出一种结合BERT/ELMo确定性精度与GPT上下文深度的集成方法，用于钙钛矿合成中溶剂的安全筛选 | 通过集成双向上下文模型和自回归生成模型的互补优势，构建分层知识提取框架，并引入香农熵量化认知不确定性 | 以提高精度为代价牺牲了召回率，且缺乏该领域的基准数据集 | 开发不确定性感知的溶剂筛选方法，用于钙钛矿合成中更安全的溶剂选择 | 钙钛矿及其合成过程中使用的溶剂 | 自然语言处理 | NA | 语言模型，实体提取，结构匹配，实体归一化 | BERT, ELMo, GPT | 科学文献文本 | 保留部分论文子集用于手动验证 | NA | BERT, ELMo, GPT | 精度, 召回率, 结构依从性 | NA |
| 480 | 2025-10-06 |
MMF-MCP: A Deep Transfer Learning Model Based on Multimodal Information Fusion for Molecular Feature Extraction and Carcinogenicity Prediction
2025-Aug-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01362
PMID:40711460
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研究论文 | 提出基于多模态信息融合的深度迁移学习模型MMF-MCP，用于分子特征提取和致癌性预测 | 首次结合图注意力网络、卷积神经网络和深度残差网络SE-ResNet18进行多模态分子特征融合，并采用迁移学习策略从致突变性数据迁移知识到致癌性预测 | 未明确说明数据质量限制和特征丰富度不足的具体影响 | 提高分子致癌性预测的准确性、鲁棒性和可解释性 | 分子致癌性 | 机器学习 | 癌症 | 多模态信息融合 | 图注意力网络, 卷积神经网络, 深度残差网络 | 分子图数据, 分子指纹数据, 分子图像 | NA | NA | SE-ResNet18 | ACC, AUC, SE, SP | NA |