深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1464 篇文献，本页显示第 741 - 760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 741 | 2025-10-05 |
Interpretable Artificial Intelligence Analysis of Functional Magnetic Resonance Imaging for Migraine Classification: Quantitative Study
2025-Sep-03, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/72155
PMID:40903006
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研究论文 | 本研究结合可解释人工智能技术和多种fMRI指标进行偏头痛分类分析 | 首次将可解释AI技术与多种fMRI指标结合，识别最优模型-指标组合并定位鉴别性脑区 | 样本量相对较小（64名参与者），需要更大规模验证 | 评估可解释AI在偏头痛临床诊断中的应用潜力 | 偏头痛患者（有先兆和无先兆）和健康对照者 | 医学影像分析 | 偏头痛 | 功能磁共振成像 | CNN, Transformer, SVM, 随机森林 | 医学影像 | 64名参与者（21名无先兆偏头痛，15名有先兆偏头痛，28名健康对照） | NA | GoogleNet, ResNet18, Vision Transformer | 准确率, AUC | NA |
| 742 | 2025-10-05 |
Benchmarking deep learning-designed inlay restorations across operator experience: An in vitro comparison of time efficiency, contact intensity, and contour quality
2025-Sep-02, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.106083
PMID:40907866
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研究论文 | 比较深度学习与传统人工设计嵌体修复体的时间效率、接触强度和轮廓质量 | 首次系统评估深度学习设计工作流在不同操作者经验水平下的表现，并分析其对经验相关变异性的影响 | 体外研究，样本量有限（25个数字扫描），未涉及长期临床效果评估 | 评估深度学习设计嵌体工作流的性能表现 | 上颌和下颌后牙区近中-𬌗面或远中-𬌗面洞形预备后的基牙数字扫描 | 数字病理 | 牙科修复 | 数字扫描，深度学习设计 | 深度学习模型 | 数字扫描图像 | 25个上颌和下颌牙弓数字扫描 | NA | NA | 时间效率，𬌗面接触强度，邻面接触强度，轮廓质量 | NA |
| 743 | 2025-10-05 |
TransFactor-prediction of pro-viral SARS-CoV-2 host factors using a protein language model
2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf491
PMID:40929136
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研究论文 | 提出TransFactor计算框架，利用蛋白质语言模型预测SARS-CoV-2促病毒宿主因子 | 首次将预训练的ESM-2蛋白质语言模型应用于宿主因子预测，通过计算丙氨酸扫描提供可解释性 | 依赖有限实验数据集，实验方法存在局限性 | 预测和优先排序候选宿主因子作为抗病毒治疗靶点 | SARS-CoV-2宿主蛋白质 | 自然语言处理 | 传染病 | 蛋白质序列分析 | Transformer | 蛋白质序列数据 | 来自33项独立SARS-CoV-2研究的实验确定宿主因子数据集 | PyTorch | ESM-2 | 与机器学习和深度学习基线比较，基因本体富集分析 | NA |
| 744 | 2025-10-05 |
THLANet: A deep learning framework for predicting TCR-pHLA binding in immunotherapy applications
2025-Sep, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013050
PMID:40939018
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研究论文 | 提出了一种名为THLANet的深度学习框架，用于预测TCR与pHLA的结合特异性，以评估新抗原的免疫原性潜力 | 采用进化尺度建模-2（ESM-2）替代传统嵌入方法增强序列特征表示，通过分析CDR3序列和模拟抗原序列丙氨酸扫描提供TCR与抗原3D结合相互作用的新见解 | 仅使用TCR序列（CDR3β）、抗原序列和I类HLA进行预测，可能无法覆盖所有结合情况 | 准确预测TCR与新抗原的结合特异性，为免疫治疗应用提供支持 | T细胞受体（TCR）、新抗原、I类人类白细胞抗原（HLA） | 生物信息学 | 癌症 | scTCR-seq，深度学习 | 深度学习模型 | 序列数据 | 使用scTCR-seq数据构建的TCR-pHLA结合数据库和多种癌症类型的临床癌症数据 | NA | THLANet，ESM-2 | NA | NA |
| 745 | 2025-10-05 |
Spatial gene expression at single-cell resolution from histology using deep learning with GHIST
2025-Sep, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02795-z
PMID:40954301
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研究论文 | 提出GHIST深度学习框架，从组织学图像预测单细胞分辨率空间基因表达 | 首次实现从组织学图像预测单细胞分辨率空间基因表达，利用亚细胞空间转录组学和多层次生物信息协同关系 | NA | 开发从常规组织学图像预测空间基因表达的新方法 | 空间转录组数据和常规组织学图像 | 数字病理学 | 癌症 | 空间转录组学，组织学成像 | 深度学习 | 组织学图像，基因表达数据 | 公共数据集和癌症基因组图谱数据 | NA | GHIST | 准确性，空间分辨率 | NA |
| 746 | 2025-10-06 |
Self-AttentionNeXt: Exploring schizophrenic optical coherence tomography image detection investigations
2025-Sep-19, World journal of psychiatry
IF:3.9Q1
DOI:10.5498/wjp.v15.i9.108359
PMID:40933157
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研究论文 | 开发了一种名为Self-AttentionNeXt的新型深度学习模型，用于通过光学相干断层扫描图像检测精神分裂症 | 将分组自注意力机制、残差和倒置瓶颈块相结合，构建了融合Transformer注意力机制和卷积神经网络的新型架构 | NA | 开发先进的深度学习模型对OCT图像进行分类，利用视网膜生物标志物区分精神分裂症患者和健康对照 | 精神分裂症患者的OCT图像和健康对照的OCT图像 | 计算机视觉 | 精神分裂症 | 光学相干断层扫描 | CNN, 自注意力机制 | 图像 | 自定义收集的精神分裂症OCT数据集和公开可用的OCT2017数据集 | NA | Self-AttentionNeXt（包含分组自注意力机制、残差块、倒置瓶颈块和1×1卷积） | 准确率 | NA |
| 747 | 2025-10-06 |
Quantum-Resistant Privacy Preservation for Mobile Healthcare Services in Connected Transportation Systems via Deep Neural Architectures
2025-Sep-19, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3612210
PMID:40971270
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研究论文 | 提出了一种用于车联网移动医疗服务的量子抗性隐私保护框架，结合格密码学和深度神经网络架构 | 首次将基于格的量子抗性密码学（Ring-LWE）与深度神经网络架构相结合，用于保护车联网环境中的移动医疗数据隐私 | 未明确说明实验数据的具体规模和来源，且未与其他量子抗性方案进行直接比较 | 开发量子计算时代下移动医疗服务的隐私保护解决方案 | 车联网环境中的移动医疗服务和敏感医疗数据 | 网络安全, 机器学习 | NA | 格密码学, 深度神经网络 | CNN, 注意力机制 | 网络数据, 医疗数据 | NA | NA | 卷积模块, 注意力模块 | 准确率, 端到端延迟, 加密开销, 入侵检测效果 | NA |
| 748 | 2025-10-06 |
Deep Learning for simulating the evolution of condensed matter systems at the continuum scale: methods and applications
2025-Sep-19, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal
DOI:10.1088/1361-648X/ae096d
PMID:40972655
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综述 | 本文系统回顾了深度学习在模拟凝聚态物质系统连续尺度演化方面的最新方法与应用 | 系统化整理了神经网络处理时间依赖演化的多种策略与架构，区分了数据驱动和物理信息策略，并讨论了混合方法 | 神经网络方法作为传统计算方法有效替代方案仍面临主要挑战和缺陷 | 研究凝聚态物理中复杂系统时间演化的模拟方法 | 凝聚态物质系统的连续尺度演化 | 机器学习 | NA | 神经网络方法 | NA | 偏微分方程解的大型数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 749 | 2025-10-06 |
OcuViT: A Vision Transformer-Based Approach for Automated Diabetic Retinopathy and AMD Classification
2025-Sep-19, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01676-3
PMID:40973913
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研究论文 | 提出基于视觉Transformer的OcuViT模型，用于自动分类糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性 | 首次将视觉Transformer通过迁移学习应用于眼科诊断，并设计了高效的预处理流程 | 未明确说明模型在计算效率方面的具体表现 | 开发自动化的视网膜疾病分类系统以提高诊断精度和可靠性 | 糖尿病视网膜病变(DR)和年龄相关性黄斑变性(AMD) | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 深度学习，迁移学习 | Vision Transformer (ViT) | 视网膜眼底图像 | APTOS数据集和IChallenge-AMD数据集 | PyTorch | ViT-Base-Patch16-224 | 准确率，鲁棒性 | NA |
| 750 | 2025-10-06 |
Lightweight Transfer Learning Models for Multi-Class Brain Tumor Classification: Glioma, Meningioma, Pituitary Tumors, and No Tumor MRI Screening
2025-Sep-19, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01686-1
PMID:40973910
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研究论文 | 开发轻量级深度学习模型用于多类别脑肿瘤MRI图像分类 | 比较多种轻量级ResNet变体和自定义CNN在脑肿瘤分类中的表现，证明迁移学习在小规模临床中心的适用性 | 仅使用单一序列MRI数据，需要多序列MRI和更大患者队列验证 | 开发高效准确的脑肿瘤AI诊断解决方案 | 胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤的MRI扫描图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI成像 | CNN, ResNet | 图像 | 7023张MRI图像（5712训练，1311验证） | PyTorch, TensorFlow | ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, 自定义CNN | 准确率, AUC, 敏感度, 特异度, 混淆矩阵 | 有限计算资源（针对小型临床中心优化） |
| 751 | 2025-10-05 |
Modeling the vertebrate regulatory sequence landscape by UUATAC-seq and deep learning
2025-Sep-18, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2025.06.020
PMID:40633538
|
研究论文 | 通过开发UUATAC-seq技术和深度学习模型NvwaCE，系统解析脊椎动物基因组调控序列景观 | 开发了超高通量单核染色质可及性测序技术(UUATAC-seq)，并构建了能直接从基因组序列预测调控元件景观的多任务深度学习模型NvwaCE | 仅涵盖五个代表性脊椎动物物种，可能无法完全代表所有脊椎动物的调控序列多样性 | 解码脊椎动物基因组调控序列的语言和功能组织 | 五个代表性脊椎动物物种的顺式调控元件(cCREs) | 计算生物学 | NA | UUATAC-seq，染色质可及性测序 | 深度学习 | 基因组序列，染色质可及性数据 | 五个脊椎动物物种 | NA | NvwaCE | 预测精度，与QTL和基因组编辑结果的一致性 | NA |
| 752 | 2025-10-06 |
RNA velocity and beyond: Current advances in modeling single-cell transcriptional dynamics
2025-Sep-18, Allergology international : official journal of the Japanese Society of Allergology
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.alit.2025.08.005
PMID:40973591
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综述 | 本文系统回顾了RNA Velocity技术在单细胞转录组动力学建模中的发展历程、应用进展与未来方向 | 全面梳理了从基础RNA Velocity到第二代计算工具（如scVelo、dynamo、CellRank）的演进过程，并重点探讨了在过敏和免疫疾病研究中的创新应用 | RNA Velocity分析仍存在计算挑战和方法学限制，需要进一步改进 | 总结单细胞转录动力学建模技术的最新进展，特别是在免疫疾病研究中的应用 | 单细胞RNA测序数据、免疫细胞分化过程、疾病机制研究 | 计算生物学 | 过敏性疾病和免疫介导疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）、RNA Velocity分析 | 数学动力学模型、深度学习模型 | 单细胞转录组数据、空间转录组数据、多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 753 | 2025-10-06 |
Comparative evaluation of deep learning and traditional models for predicting traffic accident severity in Saudi Arabia
2025-Sep-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-13484-4
PMID:40962904
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研究论文 | 本研究比较了深度学习与传统模型在预测沙特阿拉伯交通事故严重程度方面的性能 | 首次在沙特阿拉伯东部省份使用人工神经网络与传统机器学习模型进行交通事故严重程度预测的对比研究 | 研究仅基于2018-2022年沙特阿拉伯东部省份的数据，可能缺乏地域普适性 | 预测交通事故严重程度以提升道路安全和事故预防能力 | 沙特阿拉伯东部14个城市的交通事故数据 | 机器学习 | NA | NA | ANN, BRT, SVM, Naïve Bayes, logistic regression | 交通事故记录数据 | 9,548起事故案例，涉及17,100辆车，造成2,527人死亡和8,020人受伤 | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异性, G-mean, AUC | NA |
| 754 | 2025-10-06 |
Augmenting conventional criteria: a CT-based deep learning radiomics nomogram for early recurrence risk stratification in hepatocellular carcinoma after liver transplantation
2025-Sep-17, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-02082-7
PMID:40962936
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研究论文 | 开发基于CT的深度学习影像组学列线图用于预测肝细胞癌肝移植后早期复发风险 | 结合影像组学特征、深度学习特征和临床变量构建新型预测模型，相比传统标准提供额外预测价值 | 样本量相对有限（245例），仅在两中心进行验证 | 改善肝细胞癌肝移植后早期复发的风险分层和临床决策 | 肝细胞癌患者肝移植前的CT影像和临床数据 | 数字病理 | 肝细胞癌 | CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 245例肝细胞癌患者（训练集184例，验证集61例） | NA | NA | AUC | NA |
| 755 | 2025-10-06 |
Non-iterative and uncertainty-aware MRI-based liver fat estimation using an unsupervised deep learning method
2025-Sep-17, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103811
PMID:40972442
|
研究论文 | 提出一种基于无监督深度学习的非迭代MRI肝脏脂肪定量方法AI-DEAL，可同时估计质子密度脂肪分数及其不确定性 | 首次结合深度学习和加权最小二乘法实现单次MRI水脂分离，能同时输出脂肪分数估计值和不确定性图谱 | 在脂肪-水模体中的PDFF偏差较大(-3.43%)，模型泛化能力仍需进一步验证 | 开发快速准确的MRI肝脏脂肪定量方法 | 肝脏质子密度脂肪分数(PDFF) | 医学影像分析 | 肝脏疾病 | CSE-MRI, 脂肪-水模体, 数值模体 | 无监督深度学习 | MRI图像 | 体内肝脏数据、脂肪-水模体、数值模体 | NA | AI-DEAL | PDFF偏差, 不确定性评估 | NA |
| 756 | 2025-10-06 |
Deep-Learning Driven Identification of Novel Antimicrobial Peptides
2025-Sep-16, Chemistry (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/chem.202501918
PMID:40801152
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研究论文 | 本研究通过深度学习驱动的流程识别新型抗菌肽 | 结合HydrAMP和AMPlify两种深度学习算法进行抗菌肽的识别与筛选 | 仅对三种候选肽进行了实验验证，样本量有限 | 加速发现新型抗菌肽并进行机制表征 | 色氨酸富集短肽序列 | 机器学习 | 细菌感染 | 深度学习算法，生物物理分析 | 深度学习 | 肽序列数据 | 3种合成肽，多种革兰氏阳性和阴性细菌菌株 | NA | HydrAMP, AMPlify | 抗菌活性评估 | NA |
| 757 | 2025-10-06 |
AI-driven hazard prioritization of plastic additives using Tox21 bioassays and self-supervised graph transformers
2025-Sep-16, Environmental toxicology and chemistry
IF:3.6Q2
DOI:10.1093/etojnl/vgaf228
PMID:40971996
|
研究论文 | 本研究利用Tox21生物测定数据和自监督图变换器模型，对塑料添加剂的潜在毒性进行AI驱动的危害优先级排序 | 首次将GROVER算法（结合变换器和自监督预训练的图神经网络）应用于塑料添加剂毒性预测，克服传统图神经网络的局限性 | 研究依赖于Tox21数据库的现有数据，可能无法覆盖所有塑料添加剂的完整毒性特征 | 筛选高用量塑料添加剂的潜在毒性，支持监管决策 | ECHA塑料添加剂倡议中400多种高用量塑料添加剂 | 机器学习 | NA | Tox21生物测定 | 图变换器,图神经网络 | 化学结构数据,生物活性数据 | 超过7,000种化学物质的Tox21数据集，包含171种塑料添加剂 | GROVER | GROVER（基于变换器的图神经网络架构） | F1分数 | NA |
| 758 | 2025-10-06 |
Adaptive High-Distance RGB Imaging for Accurate Dairy Cow Feed Intake Estimation1
2025-Sep-16, Journal of animal science
IF:2.7Q1
DOI:10.1093/jas/skaf247
PMID:40972117
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研究论文 | 提出基于RGB图像的奶牛饲料摄入量估计方法，为牧场管理提供成本效益高的智能测量解决方案 | 创新性地将自注意力机制和多尺度融合技术与ResNet结合，设计用于饲料总量估计的深度学习模型 | NA | 开发准确估计奶牛饲料摄入量的智能测量方法 | 奶牛饲料堆 | 计算机视觉 | NA | RGB成像 | CNN | 图像 | NA | NA | U2-Net, ResNet | MAE, RMSE | NA |
| 759 | 2025-10-06 |
The interpretable deep learning framework and validation for seizure detection in pediatric electroencephalography: An improved accuracy and performance analysis
2025-Sep-16, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103276
PMID:40972406
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研究论文 | 提出用于儿科脑电图癫痫发作检测的可解释深度学习框架，并比较两种新型模型 | 设计了带压缩激励模块的全卷积网络（SE-FCN）和基于Transformer的模型（TransNet），能输出通道显著性权重并生成热力图推断致痫区 | 模型在跨被试验证协议下性能仍有提升空间，临床验证需进一步扩展 | 开发可解释的深度学习框架用于儿科脑电图癫痫发作检测 | 儿科癫痫患者的脑电图数据 | 深度学习 | 癫痫 | 脑电图（EEG） | CNN, Transformer | 脑电图时序数据 | CHB-MIT儿科脑电图数据集中的22名患者 | NA | SE-FCN, TransNet | AUC, 准确率 | NA |
| 760 | 2025-10-06 |
Epicardial and Pericardial Adipose Tissue: Anatomy, physiology, Imaging, Segmentation, and Treatment Effects
2025-Sep-13, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf223
PMID:40971601
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综述 | 本文综述了心外膜和心包脂肪组织的解剖学特征、生理功能、影像学评估方法及其在心血管疾病中的作用 | 系统区分了心外膜脂肪组织（EAT）和心包脂肪组织（PAT）的不同生理作用，并重点讨论了基于深度学习的图像分割技术在量化这些脂肪组织中的最新进展 | 不同研究间存在相互矛盾的证据，且影像学评估缺乏标准化的扫描和图像重建方案 | 探讨心外膜和心包脂肪组织的特征及其在心血管疾病风险评估和治疗中的作用 | 心外膜脂肪组织（EAT）和心包脂肪组织（PAT） | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT, MRI, 超声心动图 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 准确性, 可重复性 | NA |