深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1118 篇文献，本页显示第 761 - 780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 761 | 2025-10-29 |
Video-Based Data-Driven Models for Diagnosing Movement Disorders: Review and Future Directions
2025-Oct, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society
IF:7.4Q1
DOI:10.1002/mds.30327
PMID:40814940
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综述 | 全面回顾了基于视频的数据驱动模型在运动障碍诊断中的应用现状并展望未来研究方向 | 系统分析了2006-2024年间视频模态运动障碍诊断模型的发展趋势，发现姿态估计方法日益流行，实时方法和端到端深度学习架构的应用增多 | 当前方法存在公共数据源有限、缺乏标准化指标和患者隐私问题等主要限制 | 探索基于视频的数据驱动模型在运动障碍诊断中的应用潜力 | 运动障碍患者，包括震颤、肌张力障碍、肌阵挛、舞蹈症、抽动症、帕金森病和共济失调 | 计算机视觉 | 运动障碍 | 视频分析 | 机器学习,深度学习 | 视频 | NA | NA | 端到端深度学习架构 | NA | NA |
| 762 | 2025-10-29 |
On the utility of virtual staining for downstream applications as it relates to task network capacity
2025-Oct-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.576061
PMID:41112785
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研究论文 | 系统研究虚拟染色技术对下游临床应用效用的影响，特别关注任务网络容量的作用 | 首次系统研究虚拟染色对下游任务性能的影响，提出任务网络容量是决定虚拟染色效用的关键因素 | 研究基于特定生物数据集，结果可能受数据集特性影响 | 评估虚拟染色技术对下游临床任务（如分割和分类）的实际效用 | 生物医学图像数据 | 数字病理 | NA | 虚拟染色技术 | 深度学习图像到图像转换网络 | 生物医学图像 | NA | NA | NA | 分割性能, 分类性能 | NA |
| 763 | 2025-10-29 |
A decision-making framework using MCTS as a hierarchical task network and deep learning connector
2025 Oct-Dec, Science progress
IF:2.6Q2
DOI:10.1177/00368504251386308
PMID:41117490
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研究论文 | 提出一种结合分层任务网络和深度学习的知识引导数据驱动决策框架 | 使用蒙特卡洛树搜索作为分层任务网络与深度学习的连接器，实现人类规划知识与数据驱动的结合 | 仅在MiniRTS环境中进行验证，尚未在其他复杂决策场景测试 | 解决深度学习智能体在庞大决策空间中短期难以做出最优决策的问题 | 决策智能体 | 机器学习 | NA | 深度学习，蒙特卡洛树搜索 | 神经网络 | 游戏环境数据 | 仅需20%可用数据 | NA | NA | 决策质量 | NA |
| 764 | 2025-10-29 |
Evaluation of a Mammography-based Deep Learning Model for Breast Cancer Risk Prediction in a Triennial Screening Program
2025-Oct, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.250391
PMID:41147910
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研究论文 | 评估基于乳腺X线摄影的深度学习模型Mirai在英国三年期筛查项目中预测乳腺癌风险的能力 | 首次在三年期乳腺癌筛查项目中系统评估深度学习风险预测模型对间期癌的预测性能 | 回顾性研究设计，仅包含两个筛查中心和两种主要乳腺X线摄影系统的数据 | 评估深度学习算法在三年期乳腺癌筛查中预测间期癌的能力 | 英国50-70岁参与三年期乳腺X线筛查的女性 | 数字病理 | 乳腺癌 | 数字乳腺X线摄影 | 深度学习 | 医学影像 | 134,217例检查（来自相同数量女性），包含524例间期癌 | NA | Mirai | AUC, C指数, 真阳性率 | NA |
| 765 | 2025-10-29 |
DL-SDE: A deep learning framework for source depth estimation in shallow water using vertical linear array
2025-Oct-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0039667
PMID:41147943
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的浅水声源深度估计框架DL-SDE，通过多尺度卷积和残差多头自注意力模块捕捉垂直线阵中的声波干涉模式 | 首次将多尺度局部干涉模式与全局非均匀关系建模相结合，通过物理机制引导的深度学习框架解决水下声源深度估计问题 | 性能在100Hz以上频率和覆盖至少50%水柱的阵列深度时保持稳定，对更低频率或更浅阵列的适用性未验证 | 开发鲁棒且准确的水下声源深度估计方法 | 浅水环境中的水下声源 | 机器学习 | NA | 垂直线性阵列声学测量 | CNN, 自注意力机制 | 声学干涉模式数据 | NA | 深度学习框架 | 多尺度卷积模块, 残差多头自注意力模块 | 平均绝对误差, 可信定位概率 | NA |
| 766 | 2025-10-25 |
Deep Learning Accelerates the Development of Antimicrobial Peptides Comprising 15 Amino Acids
2025-Oct, Assay and drug development technologies
IF:1.6Q3
DOI:10.1089/adt.2025.011
PMID:40139786
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研究论文 | 利用深度学习加速由15个氨基酸组成的抗菌肽的开发 | NA | NA | 加速抗菌肽的开发 | 由15个氨基酸组成的抗菌肽 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 767 | 2025-10-24 |
Understanding the Impact of Seasonal Weather Dynamics on Rice Disease Occurrence Using Neural Networks: A Case Study of Panicle Blast and Grain Rot
2025-Oct, Phytopathology
IF:2.6Q2
DOI:10.1094/PHYTO-01-25-0004-FI
PMID:40586730
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研究论文 | 本研究利用长短期记忆神经网络分析季节性天气动态对水稻穗瘟病和谷粒腐病发生的影响 | 首次提出仅基于气象数据的数据驱动方法，通过梯度分析揭示气象变量与病害发生的隐藏关系及时态动态 | 模型测试准确率相对较低（PB 64.9%，GR 68.0%），且依赖充足的数据支持 | 探究季节性天气动态对水稻病害发生的影响机制 | 水稻穗瘟病和谷粒腐病 | 机器学习 | 水稻病害 | 气象数据分析 | LSTM | 时间序列数据 | 180天的七种气象变量时间序列数据 | NA | 长短期记忆网络 | 准确率 | NA |
| 768 | 2025-10-24 |
Neural networks to estimate multiple sclerosis disability and predict progression using routinely collected healthcare data
2025-Oct, Multiple sclerosis (Houndmills, Basingstoke, England)
DOI:10.1177/13524585251347513
PMID:40607660
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研究论文 | 本研究利用常规收集的医疗保健数据开发神经网络算法，用于评估多发性硬化症相关残疾并预测其进展 | 首次将深度学习与生存分析相结合，使用行政数据估计EDSS评分并预测疾病进展风险 | 研究基于意大利坎帕尼亚地区的行政数据，可能限制结果的普适性 | 填补行政数据集中缺乏多发性硬化症残疾评估的空白，支持人群水平估计和医疗规划 | 多发性硬化症患者群体 | 机器学习 | 多发性硬化症 | 深度学习，生存分析 | 神经网络，混合模型 | 行政医疗数据 | 意大利坎帕尼亚地区2015-2021年多发性硬化症患者群体数据 | NA | 深度学习架构，生存分析混合模型 | 准确率，精确率，F1分数，预测性能 | NA |
| 769 | 2025-10-23 |
Guideline-driven clinical decision support for colonoscopy patients using the hierarchical multi-label deep learning method
2025-Oct-20, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000003469
PMID:40405345
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研究论文 | 开发基于分层多标签深度学习方法的结肠镜检查临床决策支持系统 | 采用分层多标签可解释分类框架和最新基于Transformer的预训练模型，实现结肠镜检查报告的高精度语义识别 | 研究仅基于中文语料库，需要在更多医疗机构验证系统通用性 | 建立指南驱动的自动临床决策支持系统以减轻医疗负担并规范医疗保健 | 结肠镜检查患者的电子报告 | 自然语言处理 | 结直肠癌 | 自然语言处理，深度学习 | Transformer | 文本 | 初始数据集302,965份电子结肠镜报告，精选2,041条患者记录用于训练测试，外部验证包含3,177例连续结肠镜检查病例 | BERT, ERNIE | BERT-base-Chinese, BERT-wwm-ext-Chinese, ERNIE-3.0-base-zh | 准确率, Macro-F1分数 | NA |
| 770 | 2025-10-23 |
Artificial intelligence for multi-time-point arterial phase contrast-enhanced MRI profiling to predict prognosis after transarterial chemoembolization in hepatocellular carcinoma
2025-Oct, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02043-6
PMID:40707767
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研究论文 | 开发基于多时间点动脉期增强MRI和人工智能的预后分层模型，用于预测肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞术后的预后 | 首次将Swin Transformer架构应用于多时间点动脉期增强MRI数据，实现肝细胞癌TACE治疗后的四分类预后分层 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（181例患者） | 开发AI模型用于肝细胞癌TACE治疗后的预后预测 | 肝细胞癌患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | 对比增强磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 181例肝细胞癌患者的543次动脉期CE-MRI扫描 | NA | ProgSwin-UNETR, Swin Transformer | AUC, 准确率 | NA |
| 771 | 2025-10-23 |
Deep learning-driven incidental detection of vertebral fractures in cancer patients: advancing diagnostic precision and clinical management
2025-Oct, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02058-z
PMID:40751896
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的应用在癌症患者椎体压缩骨折 incidental 检测中的诊断性能 | 开发了深度学习应用来辅助检测癌症患者中常被漏诊的椎体压缩骨折，显著提高了诊断精确度 | 回顾性研究设计，假阳性病例包括硬化性椎体转移瘤、脊柱侧弯和椎体识别错误 | 评估深度学习应用在降低高风险癌症人群 incidental 椎体骨折漏诊率的潜力 | 1556例IV期癌症患者的胸腹盆腔CT扫描 | 医学影像分析 | 骨质疏松性椎体骨折 | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 1556例IV期癌症患者的TAP CT扫描 | NA | NA | 阳性预测值 | NA |
| 772 | 2025-10-15 |
Biomolecular Interaction Prediction: The Era of AI
2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202509501
PMID:40671265
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综述 | 本文全面综述了深度学习在生物分子相互作用预测中的应用及其对药物发现的推动作用 | 系统总结了利用序列数据、结构信息和功能注释等多种特征来增强生物分子相互作用预测的深度学习算法 | NA | 提升生物分子相互作用预测的准确性以促进药物发现和分子生物学研究 | 蛋白质、核酸和小分子等各类靶分子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 序列数据、结构信息、功能注释 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 773 | 2025-10-15 |
DeepSecMS Advances DIA-Based Selenoproteome Profiling Through Cys-to-Sec Proxy Training
2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202504109
PMID:40693414
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研究论文 | 本研究开发了DeepSecMS方法，通过基于半胱氨酸的代理训练策略提升基于DIA的硒蛋白组分析能力 | 提出基于深度学习的代理训练策略，利用大量半胱氨酸肽段数据预测稀有硒代半胱氨酸肽段特征 | 硒代半胱氨酸在蛋白质组中极为稀有，可能影响模型对极罕见硒蛋白的识别能力 | 开发新型计算方法以增强硒蛋白组的全面分析能力 | 人类硒蛋白组中的硒代半胱氨酸肽段 | 机器学习 | NA | 数据非依赖采集质谱，深度学习 | 深度学习 | 质谱数据，肽段序列 | 大规模半胱氨酸肽段数据集 | NA | NA | MS2预测准确率，保留时间预测，离子迁移率预测 | NA |
| 774 | 2025-10-14 |
ChargeNet: E(3) Equivariant Graph Attention Network for Atomic Charge Prediction
2025-Oct-13, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c00602
PMID:40530778
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研究论文 | 提出一种E(3)等变图注意力网络ChargeNet，用于精确预测原子电荷 | 引入先进的等变图注意力神经网络，通过全局图注意力机制和多尺度注意力建模长程原子静电相互作用 | NA | 开发高精度、强泛化能力的原子电荷预测方法以推动药物设计与发现 | 分子结构和原子电荷 | 机器学习 | NA | 量子化学计算，机器学习 | 图注意力网络 | 分子结构数据 | NA | NA | E(3)等变图注意力网络 | 预测准确率 | NA |
| 775 | 2025-10-14 |
Manual and automated facial de-identification techniques for patient imaging with preservation of sinonasal anatomy
2025-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03421-1
PMID:40439827
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研究论文 | 提出一种保留鼻窦解剖结构的面部去标识化方法，并开发两种自动化工作流程 | 在保护患者隐私的同时保留鼻窦、鼻甲等耳鼻喉科相关解剖结构，解决了现有方法会遮蔽这些关键区域的问题 | 需要进一步使用活体患者照片验证效果 | 开发可靠的面部去标识化方法以保护患者隐私 | 成人头部CT扫描图像 | 医学影像处理 | 耳鼻喉疾病 | CT扫描，种子生长技术，图像分割 | 深度学习模型 | 医学影像 | 20例成人头部CT | 3D Slicer, nnU-Net | nnU-Net | Dice系数，修正Hausdorff距离，匹配率 | NA |
| 776 | 2025-10-14 |
Transformer-based robotic ultrasound 3D tracking for capsule robot in GI tract
2025-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03445-7
PMID:40490591
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研究论文 | 提出一种基于Transformer和CNN的混合深度学习框架，用于胶囊机器人在胃肠道中的实时3D超声跟踪 | 首次将Transformer架构与CNN结合应用于胶囊机器人超声跟踪，能够处理长距离3D跟踪并在跟踪丢失时主动重新定位 | 仅在离体结肠模型中进行验证，尚未在活体动物和人体试验中评估生理影响 | 开发能够克服超声成像视野窄、气体区域可视性差和平面外运动检测困难的胶囊机器人跟踪系统 | 胃肠道胶囊机器人 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | B模式超声成像 | CNN, Transformer | 超声图像 | 离体结肠模型 | NA | CNN-Transformer混合架构 | 质心定位误差, 检测准确率, 帧率 | NA |
| 777 | 2025-10-14 |
Large-scale protein clustering in the age of deep learning
2025-Oct, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.103078
PMID:40517452
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综述 | 本文探讨了深度学习时代大规模蛋白质聚类方法的发展与应用 | 引入深度学习技术扩展了蛋白质相似性度量和聚类方法的广度、深度和多样性 | NA | 研究蛋白质聚类方法及其在功能注释转移中的应用 | 蛋白质家族和整个蛋白质宇宙 | 生物信息学 | NA | 蛋白质序列分析、结构解析 | 深度学习 | 蛋白质序列、结构数据 | 大规模蛋白质数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 778 | 2025-10-14 |
Identifying visible tissue in intraoperative ultrasound: a method and application
2025-Oct, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03415-z
PMID:40580392
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研究论文 | 提出一种识别术中超声可见组织的迭代滤波和拓扑方法，用于检测声影并构建感知显著性置信图 | 开发了新型探头-组织接触分析框架，在体内数据上实现优于深度学习和统计方法的声影分类性能 | 方法性能需在更广泛临床场景中验证，参数扰动和散斑噪声可能影响算法鲁棒性 | 改进术中超声扫描的探头-组织接触分析技术 | 术中超声扫描中的可见组织和探头-组织接触界面 | 医学影像分析 | NA | 超声成像 | NA | 超声图像 | 包含体内数据和医学体模数据的专用数据集 | NA | NA | Fβ分数, 归一化均方根误差 | NA |
| 779 | 2025-10-13 |
Exploring stable isotope patterns in monthly precipitation across Southeast Asia using contemporary deep learning models and SHapley Additive exPlanations (SHAP) techniques
2025-Oct, Isotopes in environmental and health studies
IF:1.1Q4
DOI:10.1080/10256016.2025.2508811
PMID:40522311
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研究论文 | 本研究使用深度神经网络和SHAP技术分析东南亚地区降水稳定同位素模式及其与气候因子的关系 | 首次将深度神经网络与SHAP可解释性技术结合应用于热带地区降水稳定同位素模拟，揭示了气候因子与同位素含量的非线性相互作用 | 研究仅涵盖东南亚六个关键站点，区域覆盖范围有限，且站点分布不均匀 | 开发能够准确模拟降水稳定同位素含量的机器学习模型，理解大尺度气候模式与局部气象参数对同位素的影响 | 东南亚六个站点的月降水稳定同位素数据（曼谷、吉隆坡、雅加达、哥打巴鲁、查亚普拉、新加坡） | 机器学习 | NA | 稳定同位素分析 | DNN, PLSR | 气象数据、同位素数据 | 东南亚6个站点的月降水数据 | NA | 深度神经网络 | 准确率 | NA |
| 780 | 2025-05-03 |
Should end-to-end deep learning replace handcrafted radiomics?
2025-Oct, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07314-y
PMID:40314811
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |