深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1546 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 | 2025-10-05 |
Metaproteomics Beyond Databases: Addressing the Challenges and Potentials of De Novo Sequencing
2025-Sep, Proteomics
IF:3.4Q2
DOI:10.1002/pmic.202400321
PMID:39888246
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观点文章 | 探讨宏蛋白质组学中从头测序技术的演变、优势、局限性和未来机遇 | 系统分析从头测序技术在宏蛋白质组学中的发展历程，特别关注基于图论、标签和深度学习的最新方法进展 | 依赖于现有数据库的局限性，对复杂和特征不明确的微生物组分析存在挑战 | 研究宏蛋白质组学中从头测序技术的应用潜力和发展方向 | 微生物群落蛋白质和肽段序列 | 生物信息学 | NA | 质谱分析, 从头测序 | 深度学习 | 质谱数据 | NA | NA | NA | 肽段识别准确率 | NA |
| 282 | 2025-10-05 |
Artificial Intelligence and Network Medicine: Path to Precision Medicine
2025-Sep, NEJM AI
DOI:10.1056/aira2401229
PMID:40918693
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综述 | 本文综述了人工智能与网络医学结合在精准医学领域的应用与挑战 | 将网络医学与人工智能（特别是深度学习）技术相结合，用于分析大型多组学数据集 | 面临生物医学复杂性的持续挑战 | 通过AI与网络医学结合推进精准医学发展 | 分子相互作用网络和多组学数据集 | 机器学习 | NA | 多组学数据分析 | 深度学习 | 分子相互作用网络数据 | NA | NA | NA | 预测精度 | NA |
| 283 | 2025-10-05 |
Multicenter Validation of Automated Segmentation and Composition Analysis of Lumbar Paraspinal Muscles Using Multisequence MRI
2025-Sep, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240833
PMID:40833261
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的自动化腰椎旁肌分割及成分分析方法 | 首次在多中心、多序列MRI数据上实现腰椎旁肌的自动分割和脂肪浸润评估 | 回顾性研究设计，样本来源有限 | 开发自动化腰椎旁肌分析工具以辅助慢性腰痛研究 | 腰椎旁肌 | 计算机视觉 | 慢性腰痛 | 多序列MRI | CNN | 医学影像 | 641名参与者的1302张MRI图像，来自五个中心 | NA | NA | Dice相似系数, 组内相关系数, 双侧等效检验 | NA |
| 284 | 2025-10-05 |
Interpretable Disorder Signatures: Probing Neural Latent Spaces for Schizophrenia, Alzheimer's, and Autism Stratification
2025-Sep-01, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci15090954
PMID:41008314
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研究论文 | 开发并验证了一种基于时间反转自监督预训练的可解释深度学习框架，用于识别多种神经精神疾病的生物标志物 | 首次将时间反转自监督预训练应用于fMRI分类，通过潜在空间分析揭示疾病特异性的功能网络生物标志物 | 仅在五个临床数据集上验证，样本量有限，需要更大规模的研究验证普适性 | 开发可解释的深度学习框架，识别神经精神疾病的一致功能网络生物标志物 | 精神分裂症、阿尔茨海默病和自闭症谱系障碍患者 | 神经影像分析 | 精神分裂症,阿尔茨海默病,自闭症谱系障碍 | fMRI, 自监督学习 | LSTM | 功能磁共振成像数据 | Human Connectome Project数据集及五个临床数据集(FBIRN, BSNIP, ADNI, OASIS, ABIDE) | NA | 分层LSTM | AUC, Pearson相关系数, 统计显著性检验 | NA |
| 285 | 2025-10-05 |
Explainable Machine Learning for Characterizing Unknown Molecular Structures in Infrared Spectra
2025-Sep-30, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c03126
PMID:40960350
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研究论文 | 提出一种用于红外光谱中未知分子结构功能基团检测的可解释深度学习方法 | 开发了子结构导向光谱解释器网络(SSIN)，将红外光谱分析先验知识融入训练和推理过程，解决了现有方法的黑盒问题 | NA | 开发高效且可解释的红外光谱功能基团检测方法 | 未知分子的红外光谱 | 机器学习 | NA | 红外光谱分析 | 深度学习 | 红外光谱数据 | NIST数据库中的8845个气相红外光谱 | NA | 子结构导向光谱解释器网络(SSIN) | 准确率 | NA |
| 286 | 2025-10-05 |
UAMRL: Multi-Granularity Uncertainty-Aware Multimodal Representation Learning for Drug-Target Affinity Prediction
2025-Sep-30, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf512
PMID:41025463
|
研究论文 | 提出一种用于药物-靶点亲和力预测的不确定性感知多模态表示学习框架 | 引入基于Normal-Inverse-Gamma分布的不确定性量化机制，建模异构信息可靠性并在融合过程中抑制不可信贡献 | NA | 提高药物-靶点亲和力预测的准确性和决策透明度 | 化合物和蛋白质的多模态数据 | 机器学习 | NA | 多模态表示学习 | 双流编码器 | 多模态数据 | 多个公共DTA数据集 | NA | 双流编码器 | 预测准确性 | NA |
| 287 | 2025-10-05 |
Analysis of trichoscopic images using deep neural networks for the diagnosis and activity assessment of alopecia areata - a retrospective study
2025-Sep-30, Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft = Journal of the German Society of Dermatology : JDDG
DOI:10.1111/ddg.15847
PMID:41025749
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研究论文 | 开发基于深度学习的双步骤框架，利用毛发镜图像诊断斑秃并评估疾病活动水平 | 首次提出人工智能在斑秃诊断和分期中的潜在应用，实现更准确的诊断和更好的护理 | 回顾性研究设计，可能存在选择偏倚 | 开发深度学习框架用于斑秃诊断和活动水平评估 | 头皮疾病患者和健康对照者的毛发镜图像 | 计算机视觉 | 斑秃 | 毛发镜检查 | 深度学习神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | 准确率, F1分数 | NA |
| 288 | 2025-10-05 |
MEMO-Stab2: Multi-View Sequence-Based Deep Learning Framework for Predicting Mutation-Induced Stability Changes in Transmembrane Proteins
2025-Sep-29, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01774
PMID:41021316
|
研究论文 | 提出一种基于多视图序列的深度学习框架MEMO-Stab2，用于预测跨膜蛋白中点突变引起的稳定性变化 | 首个不依赖三维结构或多序列比对的跨膜蛋白稳定性预测框架，通过整合多个预训练蛋白质语言模型的嵌入特征和基于Transformer的架构实现 | 主要针对跨膜蛋白，对其他类型蛋白质的适用性需要进一步验证 | 开发快速准确的跨膜蛋白突变稳定性预测工具 | 跨膜蛋白的点突变 | 生物信息学 | NA | 深度学习，蛋白质语言模型 | Transformer | 蛋白质序列数据 | 内部和外部跨膜突变数据集 | NA | Transformer | F1分数 | NA |
| 289 | 2025-10-05 |
Comparison of machine learning and deep learning models in manual strength prediction using anthropometric variables
2025-Sep-29, International journal of occupational safety and ergonomics : JOSE
IF:1.6Q3
DOI:10.1080/10803548.2025.2554461
PMID:41021732
|
研究论文 | 比较机器学习和深度学习模型在利用人体测量变量预测手动力量方面的性能 | 首次系统比较多种机器学习和深度学习模型在人体测量变量预测手动力量任务中的表现，并采用SHAP分析进行特征重要性解释 | 样本仅来自墨西哥坎佩切经济活跃人群，可能限制结果的普适性；集成方法存在过拟合倾向 | 评估不同预测模型在基于人体测量变量估计手动力量方面的性能 | 382名来自墨西哥坎佩切经济活跃人群的参与者 | 机器学习 | NA | 人体测量学 | 线性回归,随机森林,AdaBoost,极端梯度提升,TabNet,TabPFN,CNN | 人体测量数据和力量数据 | 382名参与者 | NA | TabNet,TabPFN,自定义卷积神经网络 | 平均绝对误差,均方误差,解释方差得分 | NA |
| 290 | 2025-10-05 |
M-TabNet: A Transformer-Based Multi-Encoder for Early Neonatal Birth Weight Prediction Using Multimodal Data
2025-Sep-29, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3614285
PMID:41021962
|
研究论文 | 提出基于Transformer的多编码器模型M-TabNet，用于早期新生儿出生体重预测 | 首次将Transformer架构与多编码器结合用于早期出生体重预测，整合生理、生活方式、营养和遗传等多模态数据 | 使用内部私有数据集，需要进一步外部验证 | 开发早期新生儿出生体重预测模型以改善新生儿健康结局 | 孕妇和新生儿 | 机器学习 | 新生儿疾病 | 深度学习 | Transformer | 多模态数据（生理、生活方式、营养、遗传） | 内部私有数据集和IEEE儿童数据集 | NA | Transformer, 多编码器架构 | MAE, R², 灵敏度, 特异性 | NA |
| 291 | 2025-10-05 |
Beyond the human eye: Artificial intelligence revolutionizing plasma quality control
2025-Sep-29, Vox sanguinis
IF:1.8Q3
DOI:10.1111/vox.70122
PMID:41022431
|
研究论文 | 开发基于人工智能的自动化系统用于标准化检测血浆颜色和浊度异常 | 首次将深度学习技术应用于血浆质量控制的自动化检测，替代传统主观视觉检查 | 研究在单一输血中心进行，样本量相对有限 | 评估人工智能系统在输血医学中血浆质量控制的准确性和可靠性 | 输血用血浆袋 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 训练集789袋血浆（467正常，322异常），测试集Phase 1 184袋（145正常，39异常），Phase 2 486袋（287正常，199异常） | NA | NA | 准确率，灵敏度，特异性，精确度 | NA |
| 292 | 2025-10-01 |
Correction: Transformer-based deep learning ensemble framework predicts autism spectrum disorder using health administrative and birth registry data
2025-Sep-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-19777-y
PMID:41023127
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 293 | 2025-10-01 |
ResViT-GANNet: a deep learning framework for classifying breast cancer histopathology images using multimodal attention and GAN-based augmentation
2025-Sep-29, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01940-6
PMID:41023673
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 294 | 2025-10-01 |
Hepatocellular carcinoma (HCC) and focal nodular hyperplasia (FNH) showing iso- or hyperintensity in the hepatobiliary phase: differentiation using Gd-EOB-DTPA enhanced MRI radiomics and deep learning features
2025-Sep-29, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01927-3
PMID:41023894
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 295 | 2025-10-05 |
Harnessing Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) for Environmental Epidemiology: A Narrative Review
2025-Sep-26, Current environmental health reports
IF:7.4Q1
DOI:10.1007/s40572-025-00497-4
PMID:41003951
|
综述 | 本文综述了地理空间人工智能在环境流行病学领域的最新进展与应用 | 整合地理空间分析与机器学习方法形成GeoAI新范式，实现大规模人群健康数据的可扩展暴露评估 | 存在参与者隐私保护、数据代表性不足以及高质量验证数据集构建困难等挑战 | 探讨GeoAI在环境暴露评估和健康行为结果确定中的应用价值 | 环境暴露因素与人群健康关系研究 | 地理空间人工智能 | 心血管疾病、痴呆症、癌症 | 地理空间分析、机器学习、智能手机和可穿戴设备传感器数据采集 | 深度学习 | 地理空间数据、智能手机传感器数据、街景图像 | NA | NA | NA | 测量准确性、设计有效性 | NA |
| 296 | 2025-10-05 |
InfEHR: Clinical phenotype resolution through deep geometric learning on electronic health records
2025-Sep-26, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-63366-6
PMID:41006287
|
研究论文 | 提出InfEHR框架，通过深度几何学习从电子健康记录中自动计算临床可能性 | 将完整电子健康记录转换为时间图以捕捉表型动态，实现无需大量标注数据的临床概率推断 | 仅在小样本标注数据上进行测试，未在大规模多种疾病上验证 | 开发无需大量标注数据的电子健康记录临床表型解析方法 | 电子健康记录中的临床数据 | 医疗人工智能 | 新生儿无菌性脓毒症、术后急性肾损伤 | 深度几何学习 | 几何深度学习模型 | 电子健康记录多模态数据 | 来自西奈山医疗系统和加州大学欧文医学中心的电子健康记录 | NA | 时间图神经网络 | 灵敏度, 特异度 | NA |
| 297 | 2025-10-05 |
A novel open-source ultrasound dataset with deep learning benchmarks for spinal cord injury localization and anatomical segmentation
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-16275-z
PMID:41006445
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研究论文 | 本文提出了一个用于脊髓损伤定位和解剖分割的开源超声数据集，并建立了深度学习基准 | 发布了目前最大的公开脊髓超声注释数据集，首次公开报告了用于脊髓解剖标记评估的目标检测和分割架构 | 数据集主要基于猪脊髓图像，人类数据的零样本泛化性能仍有提升空间 | 促进医学机器学习在临床环境中的应用，特别针对脊髓损伤定位和解剖分割 | 猪脊髓和人类脊髓的超声图像 | 计算机视觉 | 脊髓损伤 | 超声成像，B模式 | 目标检测，语义分割 | 图像 | 10,223张B模式超声图像，来自25只猪脊髓 | NA | YOLOv8, DeepLabv3, SAMed | 平均精度(mAP50-95), Dice系数 | NA |
| 298 | 2025-10-05 |
Leveraging multi-modal foundation model image encoders to enhance brain MRI-based headache classification
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-18507-8
PMID:41006506
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研究论文 | 本研究利用多模态基础模型BioMedCLIP的视觉编码器，通过微调实现对脑部MRI图像的头痛分类和生物标志物检测 | 首次将多模态生物医学基础模型应用于头痛分类和生物标志物检测，使用结构MRI数据 | 样本量相对有限，仅包含721名参与者 | 开发基于脑部MRI的自动化头痛分类系统，增强临床诊断能力 | 头痛患者（偏头痛、急性创伤后头痛、持续性创伤后头痛）和健康对照者 | 计算机视觉 | 头痛疾病 | 脑部MRI | Vision Transformer (ViT) | 图像 | 721名参与者（424名健康对照来自IXI数据集，297名本地参与者包括96名偏头痛患者、48名急性创伤后头痛患者、49名持续性创伤后头痛患者和104名健康对照） | NA | Vision Transformer (ViT), BioMedCLIP | 准确率 | NA |
| 299 | 2025-10-05 |
Automated detection and classification of cervical and anal squamous cancer precursors using deep learning and multidevice colposcopy
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-14514-x
PMID:41006527
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研究论文 | 开发基于深度学习的卷积神经网络模型，用于自动检测和分类宫颈与肛门的鳞状上皮内病变 | 首次开发能够同时应用于宫颈和肛门检查的深度学习模型，并整合了来自三种不同设备的阴道镜/肛门镜检查数据 | 回顾性研究设计，样本来源仅限于三个医疗中心 | 提高宫颈和肛门鳞状上皮内病变的自动检测和分类准确性 | 宫颈和肛门的鳞状上皮内病变（LSIL和HSIL） | 计算机视觉 | 宫颈癌, 肛门癌 | 阴道镜检查, 肛门镜检查 | CNN | 图像 | 320例阴道镜和肛门镜检查，包含88,073帧图像 | NA | NA | 灵敏度, 特异度, 准确率, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC-ROC, AUC-PR | NA |
| 300 | 2025-10-05 |
Fine art image classification and design methods integrating lightweight deep learning
2025-Sep-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-18420-0
PMID:41006708
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研究论文 | 提出一种融合轻量级深度学习的精细艺术图像分类与设计方法 | 设计轻量级混合网络MTH，结合深度可分离卷积与多头自注意力机制，提出动态通道-空间注意力模块和跨风格特征迁移框架 | NA | 解决艺术图像分类任务中效率低和泛化能力差的问题 | 艺术图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN,Transformer | 图像 | ArtBench-10和WikiArt数据集 | NA | MobileNet-Transformer Hybrid (MTH),EfficientNetV2-S,Swin Tiny | 分类准确率 | NA |