深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1457 篇文献，本页显示第 641 - 660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 641 | 2025-10-05 |
Beyond application-specific design: a generalized deep learning framework for optical property prediction in TiO2/GaN nanophotonic metasurfaces
2025-Sep-24, Nanoscale advances
IF:4.6Q2
DOI:10.1039/d5na00550g
PMID:40880600
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研究论文 | 提出基于人工智能的框架预测TiO2/GaN纳米光子超表面中纳米柱的光学特性 | 采用迁移学习模型处理两种不同材料纳米柱的光学响应，建立通用深度学习框架替代传统试错分析 | 仅验证了特定波长范围（600-700 nm）和特定尺寸透镜的性能，角度变化研究较为初步 | 开发通用深度学习框架用于纳米光子超表面的光学特性预测 | 氮化镓和二氧化钛纳米柱的光学传输和相位响应 | 机器学习 | NA | 光学传输测量，折射率检测 | 迁移学习 | 光学响应数据 | 两个包含氮化镓和二氧化钛纳米柱光学响应的大型数据集 | NA | NA | 均方误差 | NA |
| 642 | 2025-10-05 |
Reliable Multimodal Cancer Survival Prediction with Confidence-aware Risk Modeling
2025-Sep-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3613406
PMID:40991606
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研究论文 | 提出一种可靠的多模态癌症生存预测框架ReCaSP，通过多模态对齐融合整合组织学全切片图像和转录组数据，并提供置信度感知的风险预测 | 首次在多模态生存预测中引入置信度感知风险建模机制，并提出跨注意力对齐模块解决多模态数据对齐噪声问题 | 未明确说明模型在不同癌症类型间的泛化能力及计算复杂度分析 | 开发可靠的多模态癌症生存预测方法，提供预测结果的置信度评估 | 癌症患者的组织学全切片图像和转录组数据 | 数字病理学 | 癌症 | 全切片图像分析，转录组分析 | 深度学习 | 图像，基因表达数据 | 五个数据集（具体数量未明确说明） | 证据深度学习 | 跨注意力对齐模块，多模态融合架构 | C-Index | NA |
| 643 | 2025-10-05 |
Deciphering the sequence basis and application of transcriptional initiation regulation in plant genomes through deep learning
2025-Sep-22, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03782-5
PMID:40983924
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研究论文 | 开发可解释深度学习模型GenoRetriever，系统解析植物转录起始位点的序列调控机制 | 首次利用多作物基因组STRIPE-seq数据构建可解释深度学习模型，量化27个核心启动子基序对转录起始的调控作用 | 研究主要基于作物基因组，可能不适用于所有植物物种 | 解析植物转录起始调控的序列基础及其应用 | 16个大豆组织和6种其他作物的转录起始位点 | 机器学习 | NA | STRIPE-seq, 深度测序 | 深度学习 | 基因组序列数据 | 16个大豆组织+6种作物基因组 | NA | GenoRetriever | NA | NA |
| 644 | 2025-10-05 |
Knowledge and Perceptions of AI Among Medical Students in Morocco: Cross-Sectional Study
2025-Sep-19, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/66156
PMID:40971792
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研究论文 | 本研究通过横断面调查评估了摩洛哥医学生对人工智能的认知水平和态度 | 首次在摩洛哥医学生群体中开展人工智能认知与态度的系统性研究 | 采用滚雪球抽样方法，样本代表性可能存在局限；研究仅限于单一医学院校 | 评估摩洛哥医学生对人工智能的知识水平和认知态度 | 摩洛哥阿加迪尔医学院1-7年级的本科医学生 | 医学教育 | NA | 横断面调查 | NA | 问卷调查数据 | 580名医学生（女性363人，62.6%；平均年龄21.3岁） | JAMOVI 2.6.2 | NA | P值 | NA |
| 645 | 2025-10-05 |
Improving prototypical parts abstraction for case-based reasoning explanations designed for the kidney stone type recognition
2025-Sep-19, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103266
PMID:40992030
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研究论文 | 提出一种基于案例推理的深度学习模型，通过原型部件改进肾结石类型识别的可解释性 | 提出新的损失函数优化原型部件生成，并创建局部和全局描述符提供可理解的决策解释 | 仅针对工业化国家最常见的六种肾结石类型进行测试 | 开发可解释的肾结石类型自动识别系统 | 肾结石内窥镜图像 | 计算机视觉 | 肾结石 | 内窥镜成像 | 基于案例推理的深度学习模型 | 图像 | 包含六种最常见肾结石类型的图像数据库 | NA | 原型部件(PPs)模型 | 分类准确率 | NA |
| 646 | 2025-10-05 |
Trade-Off Analysis of Classical Machine Learning and Deep Learning Models for Robust Brain Tumor Detection: Benchmark Study
2025-Sep-15, JMIR AI
DOI:10.2196/76344
PMID:40952788
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研究论文 | 本研究对传统机器学习和深度学习模型在脑肿瘤检测中的性能进行对比分析，重点关注小数据集下的模型表现和自监督学习降低标注成本的潜力 | 首次系统比较了传统特征工程方法(SVM+HOG)、经典CNN(ResNet18)、基于自注意力的视觉Transformer(ViT-B/16)和自监督学习(SimCLR)在脑肿瘤检测中的表现，并评估了它们在域内和跨域场景下的泛化能力 | 研究仅使用了2870张脑部磁共振图像，样本规模相对较小；未探索更多类型的模型架构；跨域评估的数据集未详细说明 | 评估传统机器学习与深度学习模型在小规模医学图像数据下的权衡，分析模型鲁棒性、可迁移性和泛化能力 | 脑部磁共振图像中的四种类型：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤 | 医学图像分析 | 脑肿瘤 | 磁共振成像(MRI) | SVM, CNN, Transformer, 自监督学习 | 医学图像 | 2870张脑部磁共振图像，涵盖4个类别 | PyTorch, Scikit-learn | ResNet18, ViT-B/16, SimCLR | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 收敛性 | NA |
| 647 | 2025-10-05 |
Multiple constraint network classification reveals functional brain networks distinguishing 0-back and 2-back task
2025-Sep, Canadian journal of experimental psychology = Revue canadienne de psychologie experimentale
DOI:10.1037/cep0000360
PMID:39786863
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研究论文 | 本研究使用多约束深度学习分类器分析儿童执行不同工作记忆任务时的全脑BOLD活动模式 | 采用多约束神经网络分类器同时识别任务类别和功能连接性，能够检测非线性任务差异和分布式活动模式 | 样本量较小（仅20名儿童），未评估模型在其他人群或任务中的泛化能力 | 识别区分不同工作记忆负荷（0-back vs 2-back）的脑功能网络 | 儿童在执行情绪n-back任务时的脑活动模式 | 神经影像分析 | NA | 功能磁共振成像（fMRI），血氧水平依赖（BOLD）信号 | 神经网络分类器 | 脑功能影像数据 | 20名儿童 | NA | 深度学习分类器 | 任务分类准确性，功能连接性编码 | NA |
| 648 | 2025-10-05 |
COVID-19CT+: A public dataset of CT images for COVID-19 retrospective analysis
2025-Sep, Journal of X-ray science and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1177/08953996251332793
PMID:40405795
|
研究论文 | 发布了一个包含COVID-19和社区获得性肺炎CT图像的公开数据集，并比较了传统机器学习和深度学习在分类任务上的性能 | 提供了目前最大的COVID-19 CT图像公开数据集之一，包含超过40万张CT图像，系统比较了13种传统机器学习分类器和5种深度学习分类器在不同分类任务上的表现 | 未详细说明数据采集的具体时间范围和医疗机构来源，未对模型泛化能力进行充分验证 | 开发COVID-19CT+公开数据集，促进COVID-19自动诊断算法的研究 | 1333名患者的409,619张CT图像，包括1021例COVID-19患者和312例社区获得性肺炎患者 | 医学影像分析 | COVID-19, 肺炎 | CT成像 | 传统机器学习分类器, 深度学习分类器 | CT图像 | 1333名患者（1021例COVID-19，312例社区获得性肺炎），共409,619张CT图像 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 649 | 2025-10-05 |
Multimodal predictive model for strangulation risk in adhesive small bowel obstruction using deep learning and electronic health record data
2025-Sep, The Journal of international medical research
IF:1.4Q4
DOI:10.1177/03000605251378951
PMID:40983055
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研究论文 | 开发并验证了一种多模态预测模型，用于评估粘连性小肠梗阻患者的绞窄风险 | 首次将基于深度学习的CT影像特征与电子健康记录数据相结合，构建多模态预测模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（共348例患者） | 提高粘连性小肠梗阻绞窄风险的预测准确性 | 粘连性小肠梗阻患者 | 计算机视觉, 机器学习 | 小肠梗阻 | 计算机断层扫描(CT) | CNN, XGBoost | 医学影像, 临床数据 | 225例用于模型开发，123例用于外部验证 | PyTorch/TensorFlow（基于ResNet架构推断） | ResNet50, XGBoost | AUC, 校准曲线, 决策曲线分析, 净重分类改善指数 | NA |
| 650 | 2025-10-05 |
Deep learning for atrioventricular regurgitation diagnosis: an external validation study
2025-Sep, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztaf078
PMID:40984997
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研究论文 | 本研究通过外部验证评估深度学习算法在房室瓣反流诊断中的性能 | 在梅奥诊所健康系统的真实世界数据中对AI算法进行外部验证，评估其在房室瓣反流严重程度分类中的表现 | 模型仅对38%的可用超声心动图研究生成预测，性能分析仅限于这些病例 | 验证深度学习算法在房室瓣反流诊断中的准确性和临床应用价值 | 梅奥诊所健康系统2013-2023年的经胸超声心动图研究 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 经胸超声心动图 | 深度学习 | 超声心动图图像 | 1541例符合条件的TTE研究，其中578例生成预测（MR队列280例，TR队列298例） | NA | NA | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 651 | 2025-10-05 |
Application of a Deep Learning Model to Predict Liquid Chromatography Retention Times of Food Peptides Across Chromatographic Conditions
2025-Sep, Journal of separation science
IF:2.8Q2
DOI:10.1002/jssc.70270
PMID:40994122
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研究论文 | 本研究应用深度学习模型预测食品肽在多种色谱条件下的液相色谱保留时间 | 采用迁移学习方法，将在大型蛋白质组学数据集上预训练的通用深度学习模型通过食品肽实验数据进行微调 | 模型训练依赖于商业肽标准品获得的实验数据，可能对某些特殊食品肽的适用性有限 | 提高食品肽在LC-MS分析中通过保留时间预测进行肽鉴定的可靠性 | 食品来源的肽类物质，包括酵母蛋白水解物和植物蛋白水解物中的胰蛋白酶和非胰蛋白酶肽 | 机器学习 | NA | 液相色谱-质谱联用(LC-MS) | 深度学习 | 肽保留时间数据 | 商业肽标准品实验数据和酵母蛋白水解物验证集 | NA | NA | Q值, 预测准确率(95%预测值在±1.0分钟窗口内) | NA |
| 652 | 2025-10-05 |
Artificial Intelligence in the Study of Root and Canal Anatomy: A Comprehensive Review on Applications, Advantages, Challenges and Future Directions
2025-Sep, European endodontic journal
IF:1.6Q3
DOI:10.14744/eej.2025.37232
PMID:40995722
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综述 | 全面分析人工智能在牙根和根管解剖研究中的应用及其对教育、研究和临床实践的影响 | 首次系统综述人工智能在牙根和根管解剖研究中的应用现状，并探讨未来发展方向 | 基于现有文献的叙述性综述，需要更大数据集支持更准确的深度学习模型 | 评估人工智能在牙根和根管解剖研究中的应用价值和发展前景 | 牙根和根管解剖结构 | 医学影像分析 | 牙科疾病 | 2D和3D成像技术 | 深度学习模型 | 2D和3D医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 653 | 2025-10-05 |
Prediction of high-performing spleen-targeted lipid nanoparticles using a deep learning model for robust anticancer immunotherapy
2025-Sep-24, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d5tb01217a
PMID:40856486
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研究论文 | 本研究开发深度学习模型预测高效脾靶向脂质纳米颗粒，用于抗癌免疫治疗 | 首次使用深度学习模型加速可电离脂质优化，发现具有优异脾靶向性的YK-407脂质纳米颗粒 | 研究主要在小鼠模型中进行验证，尚未进行人体临床试验 | 开发高效脾靶向mRNA递送系统以改善抗癌免疫治疗效果 | 双羟乙胺衍生脂质(BDLs)、脂质纳米颗粒(LNPs)、小鼠OVA肿瘤模型 | 机器学习 | 癌症 | mRNA递送技术、高通量筛选 | 深度学习 | 化学结构数据、生物实验数据 | 24种候选脂质合成验证 | NA | NA | 转染效率、器官选择性、肿瘤抑制率、CD8 T细胞反应 | NA |
| 654 | 2025-10-05 |
CerviNet: A Novel Approach for Cervical Cancer Classification Using Pap-Smear Images
2025-Sep-24, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology
IF:1.4Q2
DOI:10.1177/15578666251379909
PMID:40990204
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研究论文 | 提出一种基于Vision Transformer和卷积层融合的新型混合方法，用于宫颈涂片图像的宫颈癌分类 | 首次将Vision Transformer的线性投影和位置嵌入与补充卷积层融合，结合中值平滑和高斯滤波预处理技术 | 仅在Herlev和SIPaKMeD两个数据集上验证，未提及在其他数据集上的泛化能力 | 开发自动化的计算机辅助诊断系统，提高宫颈癌分类的准确性和效率 | 宫颈涂片图像中的细胞 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 图像预处理技术（中值平滑、高斯滤波） | Vision Transformer, CNN | 图像 | Herlev数据集和SIPaKMeD数据集 | NA | Vision Transformer, 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 655 | 2025-10-05 |
Ultralong-Range Sensing of Non-Contact Triboelectric Nanogenerator via Synergistic Design of Porous Microspheres and High Dielectric Properties
2025-Sep-24, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c13426
PMID:40990292
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研究论文 | 通过多孔微球和高介电性能的协同设计实现非接触摩擦纳米发电机的超长距离传感 | 利用Plateau-Rayleigh不稳定性和Breath Figure机制制备了具有改性MXene和二硫化钼的多孔微球结构纳米纤维膜，显著提升了介电性能和表面电荷密度 | NA | 开发具有超长距离检测能力的自供电传感系统 | 非接触摩擦纳米发电机(NC-TENG)及其在人体动态行为监测中的应用 | 传感器技术 | NA | 多孔微球结构制备、介电性能改性 | 深度学习算法 | 电信号数据 | NA | NA | NA | 检测距离、输出电压信号 | NA |
| 656 | 2025-10-05 |
Miniaturized Fiber-End Probe for Laser Speckle Rheology of Atherosclerotic Plaque
2025-Sep-24, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.5c14420
PMID:40990405
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研究论文 | 开发了一种基于光纤末端探针的激光散斑流变技术，用于测量动脉粥样硬化斑块的粘弹性 | 设计了基于全内反射的光纤末端流变探针结构，结合飞秒激光双光子聚合技术制备，并利用深度学习模型校正光散射干扰 | NA | 解决现有粘弹性测量设备难以满足血管内微型化需求的问题 | 液体、生物组织和大鼠颈动脉 | 生物医学工程 | 心血管疾病 | 飞秒激光双光子聚合、激光散斑流变学、组织病理学分析 | 深度学习 | 光学信号、生物组织数据 | 大鼠颈动脉实验 | NA | NA | MAE、MSE、一致性系数 | NA |
| 657 | 2025-10-05 |
DisConST: Distribution-aware Contrastive Learning for Spatial Domain Identification
2025-Sep-24, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf085
PMID:40990806
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研究论文 | 提出一种基于分布感知对比学习的空间转录组学空间域识别新方法DisConST | 结合零膨胀负二项分布和图对比学习策略，有效整合空间位置、转录组谱和细胞类型比例信息 | NA | 提高空间转录组学数据中空间域识别的准确性 | 来自不同测序平台的组织、器官和胚胎空间转录组数据 | 生物信息学 | 肿瘤 | 空间转录组学 | 深度学习 | 空间基因表达数据 | 多种组织、器官和胚胎的ST数据集 | NA | 对比学习 | 空间域识别准确率 | NA |
| 658 | 2025-10-05 |
Paired Genomic and Metabolomic Analysis Reveals the Secondary Metabolome Potential of Cystobacter
2025-Sep-24, Journal of applied microbiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1093/jambio/lxaf238
PMID:40990953
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研究论文 | 本研究通过配对基因组和代谢组学分析揭示了Cystobacter属细菌未被开发的次级代谢潜力 | 首次对Cystobacter属进行配对基因组和代谢组学分析，发现91%的生物合成基因簇未被表征，并利用深度学习预测了具有抗菌潜力的肽类 | 缺乏系统性数据挖掘研究，大部分生物合成基因簇功能仍不明确 | 揭示Cystobacter属的次级代谢能力及其在药物发现中的应用潜力 | Cystobacter属细菌，特别是Cystobacter ferrugineus Cbfe23菌株 | 生物信息学 | NA | 基因组学分析，代谢组学分析，深度学习 | 深度学习模型 | 基因组数据，代谢组数据 | Cystobacter ferrugineus Cbfe23及其他Cystobacter属菌株 | NA | NA | NA | NA |
| 659 | 2025-10-05 |
Radiomics-based artificial intelligence (AI) models in colorectal cancer (CRC) diagnosis, metastasis detection, prognosis, and treatment response prediction
2025-Sep-24, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05201-6
PMID:40991016
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综述 | 本文综述了基于放射组学的AI模型在结直肠癌诊断、转移检测、预后和治疗反应预测中的临床应用 | 系统总结了基于不同成像模态的放射组学模型在结直肠癌临床应用中的最新证据 | 面临图像采集差异、可重复性问题、缺乏标准化和有限的外部验证等临床转化挑战 | 探讨放射组学AI模型在结直肠癌诊疗中的临床应用价值 | 结直肠癌患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 放射组学、放射基因组学 | 机器学习、深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 660 | 2025-10-05 |
Enhancing pathological myopia diagnosis: a bimodal artificial intelligence approach integrating fundus and optical coherence tomography imaging for precise atrophy, traction and neovascularisation grading
2025-Sep-23, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2024-326252
PMID:40393796
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研究论文 | 本研究开发了一种结合眼底和光学相干断层扫描成像的双模态人工智能模型，用于病理性近视的ATN分级 | 首次构建包含眼底和OCT图像的病理性近视综合数据集，并开发基于多模态多实例学习的双模态AI分类模型 | 单中心回顾性研究，样本量相对有限 | 开发精确的病理性近视ATN分级人工智能诊断系统 | 病理性近视患者的眼底和OCT图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描成像 | 深度学习 | 图像 | 2760对彩色眼底照片和匹配的OCT图像 | NA | ResNet-50 | AUC, 准确率 | NA |