深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1720 篇文献，本页显示第 1241 - 1260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1241 | 2025-11-15 |
In vivo confocal microscopy in ophthalmology: research trends from a bibliometric analysis
2025-Nov, Clinical & experimental optometry
DOI:10.1080/08164622.2025.2459345
PMID:39933698
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文献计量分析 | 通过文献计量分析探讨活体共聚焦显微镜在眼科领域的研究趋势 | 首次对眼科IVCM研究进行全球文献计量分析，识别关键文献、作者、机构和新兴趋势 | 仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录不全的限制 | 分析眼科领域活体共聚焦显微镜的研究现状和发展趋势 | 眼科IVCM相关研究文献 | 医学影像分析 | 角膜和眼表疾病 | 文献计量分析，VOSviewer可视化 | NA | 文献元数据 | 1,389篇文章，其中角膜神经研究425篇，免疫细胞研究182篇 | VOSviewer | NA | h指数，篇均引用次数 | NA |
| 1242 | 2025-11-15 |
Artificial Intelligence-Enabled Short-Term Ambulatory Monitoring ECG During Sinus Rhythm for Prediction of Hidden Atrial Fibrillation
2025-Nov, Journal of cardiovascular electrophysiology
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/jce.70028
PMID:40709543
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的模型，利用窦性心律期间的短时动态心电图预测隐藏性心房颤动 | 首次使用ConvNeXt和LSTM两阶段深度学习模型，通过窦性心律期间的短时心电图预测隐藏性房颤 | 回顾性研究设计，第二阶段分析中较长时间段可能导致与房颤更相关特征被稀释而降低特异性 | 预测无症状/隐匿性心房颤动 | 接受24小时动态心电图监测的患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 动态心电图监测 | CNN, LSTM | 心电图信号 | 934名患者（640名房颤组，294名对照组），368,550段窦性心律心电图片段 | NA | ConvNeXt, LSTM | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 1243 | 2025-11-15 |
Artificial Intelligence and the Evolving Landscape of Immunopeptidomics
2025-Nov, Proteomics. Clinical applications
DOI:10.1002/prca.70018
PMID:40741879
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综述 | 本文系统回顾了人工智能在免疫肽组学领域的应用进展，重点分析了AI在肽段鉴定、免疫原性预测和新抗原优先排序中的关键作用 | 深入探讨AI如何帮助揭示传统上被认为是免疫'冷'肿瘤（如乳腺癌）的隐藏免疫原性特征，并展望深度学习、迁移学习和多组学整合模型的未来应用 | 在建模非经典肽段、考虑抗原加工缺陷以及避免靶向非肿瘤毒性方面仍存在挑战 | 评估人工智能方法在免疫肽组学工作流程各阶段的应用潜力 | 主要组织相容性复合体呈递的肽段、新抗原和癌症免疫治疗 | 生物信息学 | 乳腺癌 | 质谱分析、免疫肽组学、多组学分析 | 深度学习、迁移学习 | 质谱数据、多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1244 | 2025-11-15 |
Self-supervised representation learning on gene expression data
2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf533
PMID:41028963
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研究论文 | 本研究探索了自监督学习方法在基因表达数据表型预测中的应用 | 首次将自监督学习应用于批量RNA-Seq数据，通过无标注数据提取信息来改善表型预测 | NA | 开发基于自监督学习的基因表达数据分析方法，提高表型预测准确性 | 批量基因表达数据 | 机器学习 | NA | RNA-Seq | 自监督学习 | 基因表达数据 | 多个公开可用的基因表达数据集 | NA | NA | 预测准确率 | NA |
| 1245 | 2025-11-15 |
RNAtive to recognize native-like structure in a set of RNA 3D models
2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf601
PMID:41183118
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研究论文 | 开发首个基于共识原理的无参考RNA三维结构评估工具RNAtive | 首次将共识衍生二级结构应用于RNA三维模型评估，提出条件加权共识模式并支持用户自定义二维结构约束 | 依赖预测模型集合的质量，对全新RNA结构的评估效果需进一步验证 | 开发无需实验参考结构的RNA三维模型评估方法 | RNA三维结构模型集合 | 计算生物学 | NA | 共识结构分析，三维结构建模 | 共识模型 | RNA三维结构模型 | CASP15竞赛数据 | NA | 条件加权共识模式 | 二元分类评分 | Web服务器 |
| 1246 | 2025-11-15 |
Uncertainty-aware genomic classification of Alzheimer's disease: a transformer-based ensemble approach with Monte Carlo dropout
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf587
PMID:41212591
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研究论文 | 开发了一种基于Transformer集成框架的不确定性感知深度学习模型，用于阿尔茨海默病的基因组分类 | 结合Transformer和随机森林模型，并采用蒙特卡洛Dropout方法估计预测置信度，能够识别模型不确定的预测案例 | 样本量相对有限（1050个个体），模型整体准确率有待提升 | 开发并评估用于阿尔茨海默病预测的不确定性感知深度学习框架 | 阿尔茨海默病神经影像学倡议队列中的1050名个体（607名AD患者，443名对照） | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 全基因组测序 | Transformer, 随机森林 | 基因组数据 | 1050名个体（607名AD患者，443名对照），测试集525个样本 | NA | Transformer | 准确率, AUC, F1分数 | NA |
| 1247 | 2025-11-15 |
Unlocking the potential of radiomics in identifying fibrosing and inflammatory patterns in interstitial lung disease
2025-Nov, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02067-y
PMID:40844571
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研究论文 | 本研究利用高分辨率CT和放射组学AI流程区分间质性肺疾病的纤维化和炎症模式 | 首次将可解释AI（SHAP）与放射组学特征结合用于ILD模式分类，并比较了炎症性ILD与病毒性肺炎的影像差异 | 单中心研究，样本量有限（84例主要研究对象），需要多中心验证 | 区分间质性肺疾病的纤维化和炎症模式 | 间质性肺疾病患者（特发性肺纤维化和细胞性非特异性间质性肺炎）及COVID-19肺炎患者 | 医学影像分析 | 间质性肺疾病 | 高分辨率CT，放射组学特征提取 | XGBoost，深度学习模型 | CT影像 | 84例主要研究对象（50例IPF，34例细胞性NSIP），50例COVID-19肺炎患者作为次要分析对象 | XGBoost | 深度学习分割模型（具体架构未明确说明） | 准确率，AUROC | NA |
| 1248 | 2025-11-15 |
Illuminating radiogenomic signatures in pediatric-type diffuse gliomas: insights into molecular, clinical, and imaging correlations. Part I: high-grade group
2025-Nov, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02078-9
PMID:40853542
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综述 | 本综述系统分析了儿童型高级别弥漫性胶质瘤的分子特征、临床表现和影像学关联 | 整合2021年WHO中枢神经系统肿瘤分类最新分子标准，首次系统梳理四种儿童型高级别胶质瘤的放射基因组学特征 | 当前方法学存在局限，需要更大规模前瞻性研究验证 | 探索儿童型高级别胶质瘤的放射基因组学特征及其临床意义 | 四种儿童型高级别弥漫性胶质瘤：弥漫中线胶质瘤H3 K27改变型、弥漫半球胶质瘤H3 G34突变型、弥漫儿童型高级别胶质瘤H3野生型和IDH野生型、婴儿型半球胶质瘤 | 数字病理 | 脑胶质瘤 | 磁共振成像, 基因组学分析 | 深度学习 | 医学影像, 分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1249 | 2025-11-15 |
The Role of Artificial Intelligence in Orthodontics for Determining Skeletal Age Based on Cervical Vertebra Maturation Degree: A Comprehensive Review
2025-Nov, Health science reports
IF:2.1Q3
DOI:10.1002/hsr2.71487
PMID:41221429
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综述 | 回顾人工智能在正畸学中基于颈椎成熟度评估骨骼年龄的不同应用 | 系统总结了AI在颈椎成熟度评估中的算法设计，特别关注深度学习技术在侧位头影测量片分析中的应用 | AI算法准确性受数据集大小、标注方法和模型设计等因素影响，仍需专家监督和临床判断 | 探讨人工智能在正畸学中评估骨骼年龄的应用 | 颈椎成熟度分期评估 | 医学影像分析 | 正畸治疗 | 侧位头影测量X光片分析 | CNN | 医学影像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 1250 | 2025-11-15 |
Synthetic-to-real attentive deep learning for Alzheimer's assessment: A domain-agnostic framework for ROCF scoring
2025-Nov, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2025.104929
PMID:41110737
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研究论文 | 提出一种用于阿尔茨海默病评估的合成到真实深度学习框架，专注于ROCF测试的自动化评分 | 开发了轻量级数据合成流水线和专门设计的ROCF-Net模型，采用面向线条的注意力机制解决领域差异问题 | 未明确说明临床数据的具体规模和多样性限制 | 实现阿尔茨海默病的早期诊断和认知评估自动化 | 雷伊-奥斯特里特复杂图形(ROCF)测试绘图 | 数字病理 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | ROCF-Net | 平均绝对误差(MAE), 皮尔逊相关系数(PCC) | 轻量级计算成本 |
| 1251 | 2025-11-15 |
Lax-Pair-FIND: Discovering Lax pair from scarce data via deep learning
2025-Nov-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0278425
PMID:41236354
|
研究论文 | 提出一种从稀疏或噪声数据中发现Lax对的深度学习算法Lax-Pair-FIND | 首次将数据驱动方法应用于Lax对的发现，无需预先知道方程形式即可识别线性演化算子A | 需要已知谱算子L，且对数据稀疏性和噪声的鲁棒性仍需进一步验证 | 从数据中发现描述物理系统的Lax对数学方程 | 偏微分方程的Lax对 | 机器学习 | NA | 深度学习，稀疏优化 | 深度学习模型 | 数值模拟数据，实验数据 | NA | NA | NA | 数值模拟验证，实验验证 | NA |
| 1252 | 2025-11-14 |
A systematic review of computer-aided acupoint localization
2025-Nov-21, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.113708
PMID:41210988
|
系统综述 | 系统回顾了使用传统算法和深度学习在不同解剖区域进行穴位定位的研究文献 | 首次系统评估人工智能技术在穴位定位领域的应用效果与局限性 | 依赖现有文献质量，缺乏原始实验数据验证 | 评估自动化穴位定位技术的有效性、局限性和未来发展方向 | 穴位定位相关研究文献 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，传统图像处理算法 | 深度学习模型 | 医学图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1253 | 2025-11-14 |
Dual-channel deep learning captures intratumoural heterogeneity on CECT for preoperative risk stratification of thymic epithelial tumors
2025-Nov-21, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.113683
PMID:41210998
|
研究论文 | 开发双通道深度学习框架用于胸腺上皮肿瘤的术前风险分层 | 结合双通道CNN与自适应动态聚类算法，首次在CECT图像上捕获肿瘤内异质性进行风险分层 | 样本量相对有限（336例），需进一步多中心验证 | 提高胸腺上皮肿瘤术前风险分层的准确性 | 胸腺上皮肿瘤患者 | 医学影像分析 | 胸腺上皮肿瘤 | 对比增强CT（CECT） | CNN | 医学影像 | 336例多中心胸腺上皮肿瘤患者 | NA | DenseNet121 | AUC | NA |
| 1254 | 2025-11-14 |
Light fuel classification based on Raman spectroscopy and region-adaptive convolutional neural networks
2025-Nov-13, Analytical methods : advancing methods and applications
IF:2.7Q1
DOI:10.1039/d5ay01009h
PMID:41178741
|
研究论文 | 提出基于拉曼光谱和区域自适应卷积神经网络的轻质燃料分类方法 | 将拉曼光谱划分为四个区域进行特异性特征提取，通过基于区域峰值密度的初始权重分配和自适应区域贡献约束机制增强模型对弱特征峰的识别能力 | 仅使用16种不同等级和来源的轻质燃料样本，样本多样性可能有限 | 开发快速准确的轻质燃料战场识别方法 | 汽油、柴油和航空燃料等轻质燃料 | 机器学习 | NA | 拉曼光谱 | CNN | 光谱数据 | 16种不同等级和来源的轻质燃料 | NA | 一维卷积神经网络 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1255 | 2025-11-14 |
Prediction of single event effects in SiC MOSFET devices based on deep learning
2025-Nov-13, Nanotechnology
IF:2.9Q2
DOI:10.1088/1361-6528/ae1a8f
PMID:41183390
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研究论文 | 提出基于深度学习的SiC MOSFET单粒子效应预测方法，通过SRIM-TCAD集成建模实现高效预测 | 首次将深度学习应用于SiC MOSFET单粒子效应预测，提出对称对数倒数数据缩放技术，实现比传统TCAD仿真快5-6个数量级的预测速度 | 仅针对SiC MOSFET器件进行研究，未验证在其他半导体器件上的适用性 | 开发高效准确预测SiC MOSFET单粒子效应的方法 | SiC MOSFET器件的单粒子效应 | 机器学习 | NA | SRIM-TCAD集成建模 | RDNN, CNN-GRU | 仿真数据 | 52,920个单粒子效应事件 | NA | 残差深度神经网络, 卷积神经网络-门控循环单元 | R² | NA |
| 1256 | 2025-11-14 |
Predicting Acute Kidney Injury with Nephrotoxic Burden in Non-Critical Patients: An Internal and External Validation Study
2025-Nov-12, Kidney360
IF:3.2Q1
DOI:10.34067/KID.0000000998
PMID:41222992
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研究论文 | 开发并验证深度学习模型用于动态预测非重症患者48小时内进展至2期或更高急性肾损伤 | 首次在多中心数据上开发并外部验证包含肾毒性药物负担等特征的深度学习预测模型 | 回顾性研究设计，仅包含两个医疗中心的数据 | 预测非重症患者急性肾损伤的进展风险 | 匹兹堡大学医学中心(39,755例)和佛罗里达大学健康中心(122,324例)的成年非重症患者 | 医疗健康 | 急性肾损伤 | 深度学习 | 深度学习模型 | 临床数据(人口统计学、合并症、药物、实验室检查、生命体征) | 总计162,079例患者(匹兹堡大学医学中心39,755例，佛罗里达大学健康中心122,324例) | NA | NA | AUROC(受试者工作特征曲线下面积) | NA |
| 1257 | 2025-11-14 |
Joint-Shrinkage Pattern Matching for Small-Sample and Imbalanced ERP Decoding in Brain-Computer Interfaces
2025-Nov-12, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3632096
PMID:41223103
|
研究论文 | 提出一种联合收缩模式匹配算法，用于解决脑机接口中小样本和类别不平衡的ERP解码问题 | 结合收缩正则化与ℓ₂,p范数构建联合收缩空间滤波器，并采用加权模板匹配模块缓解类别不平衡导致的决策边界偏移 | NA | 开发鲁棒的脑电信号解码算法以应对数据稀缺和类别不平衡的挑战 | 事件相关电位信号，特别是错误相关电位信号 | 脑机接口 | NA | 脑电信号处理 | 模式匹配算法 | 脑电信号 | 一个自收集数据集和两个公共ErrP数据集，仅需40个不平衡训练样本 | NA | 联合收缩模式匹配算法 | 平衡准确率 | NA |
| 1258 | 2025-11-14 |
Deep-Learning Tool ScVital Enables Species-Agnostic Integration of Cancer Cell States
2025-Nov-12, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-4889
PMID:41223329
|
研究论文 | 开发了跨物种整合癌症细胞状态的深度学习工具scVital | 提出物种无关的潜在空间嵌入方法和新的批次校正评估指标LSS评分 | 未明确说明计算资源需求和模型可扩展性 | 开发跨物种癌症细胞状态整合的计算工具 | 基因工程小鼠模型和原发性患者样本的scRNA-seq数据 | 计算生物学 | 胰腺导管腺癌,肺腺癌,未分化多形性肉瘤 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 变分自编码器(VAE) | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 变分自编码器 | 潜在空间相似性评分(LSS) | NA |
| 1259 | 2025-11-14 |
MSInet: A Self-Supervised CNN Framework Integrating Global and Local Context for Robust Mass Spectrometry Imaging Segmentation
2025-Nov-11, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c04885
PMID:41148111
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研究论文 | 提出一种自监督CNN框架MSInet，通过整合全局和局部上下文信息实现稳健的质谱成像分割 | 结合补丁对比学习和超像素引导优化的双重一致性设计，同时增强全局语义关系和局部空间一致性 | NA | 开发无需标注的质谱成像分割方法以克服高维度和组织异质性挑战 | 小鼠脑组织MALDI-MSI、肾肿瘤组织DESI-MSI和合成数据集 | 数字病理 | 肾肿瘤 | 质谱成像（MALDI-MSI，DESI-MSI） | CNN | 质谱成像数据 | NA | NA | MSInet | 调整兰德指数，归一化互信息，轮廓系数 | NA |
| 1260 | 2025-11-14 |
AbEgDiffuser: Antibody Sequence-Structure Codesign with Equivariant Graph Neural Networks and Diffusion Models
2025-Nov-11, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c00990
PMID:41166637
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研究论文 | 提出一种基于等变图神经网络和扩散模型的抗体序列结构协同设计框架AbEgDiffuser | 首次将扩散模型与等变图神经网络结合用于抗体序列结构协同设计，并引入预训练蛋白质语言模型增强进化合理性 | 未明确说明模型的计算复杂度和生成抗体的实验验证结果 | 开发深度学习驱动的特异性抗体设计方法以加速药物发现 | 抗体序列和三维结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习生成模型 | 扩散模型, 等变图神经网络 | 蛋白质序列和结构数据 | NA | NA | 双层等变图神经网络, ESM-2 | 序列准确性, 结构准确性, 结合亲和力 | NA |