深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1702 篇文献，本页显示第 1321 - 1340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1321 | 2025-11-14 |
Automatic diagnosis of coronary artery stenosis by deep learning based on X-ray coronary angiography
2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-2415
PMID:41209223
|
研究论文 | 开发基于深度学习的X射线冠状动脉造影自动诊断冠状动脉狭窄方法 | 提出双输出深度卷积神经网络，实现血管分割和狭窄程度五级分类的自动诊断 | 样本量相对有限（168名患者的383张血管造影图像） | 通过深度学习辅助冠状动脉疾病的诊断和治疗规划 | 冠状动脉狭窄病变 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | X射线冠状动脉造影 | CNN | 图像 | 168名患者的383张血管造影图像 | NA | 双输出深度卷积神经网络 | IoU, Dice系数, 精确度, 敏感度 | NA |
| 1322 | 2025-11-14 |
Deep learning-assisted aortic stenosis detection and grading based on multiview versus single-view echocardiography
2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-415
PMID:41209232
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研究论文 | 开发深度学习框架用于自动检测和分级主动脉瓣狭窄 | 首次探索全自动主动脉瓣狭窄分析流程，比较多视图与单视图超声心动图方法 | 研究样本主要来自三家医院，需要进一步外部验证 | 开发深度学习框架以简化临床主动脉瓣狭窄评估 | 主动脉瓣狭窄患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 超声心动图 | 深度学习 | 超声心动图像 | 499项AS研究（1,996个超声心动图视图），训练集302例，验证集76例，内部测试集121例，真实世界测试集3,278例 | NA | NA | AUC, 相关系数, P值 | NA |
| 1323 | 2025-11-14 |
Deep learning-based bone removal in head and neck computed tomography angiography: a comparative study with conventional algorithms
2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-942
PMID:41209247
|
研究论文 | 比较深度学习与传统算法在头颈部CT血管造影中骨骼去除效果的随机对照研究 | 首次系统比较基于卷积神经网络的深度学习骨骼去除算法与传统阈值算法在头颈部CTA中的性能，并评估不同管电压设置下的辐射剂量优化效果 | 单中心研究，样本量相对有限（119例患者），仅评估两种管电压设置 | 评估深度学习骨骼去除算法在头颈部CTA中的图像质量和辐射剂量优化效果 | 119例疑似脑血管疾病患者的中位年龄57岁（IQR 50-65岁） | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 计算机断层扫描血管造影（CTA） | CNN | 医学影像 | 119例患者，1,014张标注CTA图像用于训练 | NA | 卷积神经网络 | 骨骼去除效果评分，血管分支完整性评分，整体血管完整性评分，CTDIvol，DLP，Cohen's d效应量 | NA |
| 1324 | 2025-11-14 |
Automatic segmentation and reconstruction of lower-extremity arteries from computed tomography angiography images via a deep learning framework
2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1051
PMID:41209248
|
研究论文 | 开发基于3D卷积神经网络的深度学习框架，用于从CT血管造影图像自动分割和重建下肢动脉 | 提出首个专门用于下肢动脉三维重建的自动工具LEAS-Net，采用三阶段网络架构实现从粗定位到精细分割的血管重建 | 回顾性研究设计，仅针对口腔颌面部肿瘤患者群体 | 开发用于术前游离皮瓣移植规划的下肢动脉自动重建AI模型 | 口腔颌面部肿瘤患者的下肢CTA图像 | 计算机视觉 | 口腔颌面部肿瘤 | 计算机断层扫描血管造影(CTA) | CNN | 医学图像 | 1,201名患者的下肢CTA图像数据 | NA | 三阶段网络架构(粗分辨率网络、细化网络、精细分辨率网络) | Dice相似系数,中心线Dice系数(clDice),图像质量评分,处理时间 | NA |
| 1325 | 2025-11-14 |
Artificial intelligence aids doctors in diagnosing necrotizing enterocolitis and predicting surgery using abdominal radiographs: a multicenter study
2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2024-2867
PMID:41209270
|
研究论文 | 开发基于卷积神经网络的人工智能模型，通过腹部X光片辅助医生诊断新生儿坏死性小肠结肠炎及预测手术需求 | 首次使用多中心数据开发CNN模型，能够同时识别NEC疾病状态和预测手术需求，并验证AI辅助对临床医生诊断准确率的提升效果 | 回顾性研究，样本量相对有限（738张X光片），外部验证集规模较小 | 开发AI模型辅助新生儿坏死性小肠结肠炎的诊断和手术预测 | 576名早产儿的738张腹部X光片 | 计算机视觉 | 新生儿坏死性小肠结肠炎 | 腹部X光摄影 | CNN | 医学图像 | 738张腹部X光片来自576名早产儿，来自三个医疗中心 | NA | EfficientNet-b0, Inception_v3, VGG, ResNet, SqueezeNet, DenseNet | AUC | NA |
| 1326 | 2025-11-14 |
Simultaneous classification and delineation of seven types of histological growth patterns in lung adenocarcinomas using self-supervised learning and online hard patch mining
2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-24-2282
PMID:41209264
|
研究论文 | 开发基于自监督学习和在线困难样本挖掘的深度学习框架，用于同时分类和勾画肺腺癌的七种组织学生长模式 | 结合自监督学习与一致性正则化和伪标签技术，提出在线困难样本挖掘方法以改善组织学相似斑块的特征提取 | NA | 开发自动分类和勾画肺腺癌生长模式的深度学习框架，替代耗时且依赖经验的人工检查 | 肺腺癌组织切片中的七种生长模式和正常肺组织 | 数字病理 | 肺癌 | 苏木精-伊红染色 | 深度学习 | 全切片图像 | 288张全切片图像 | NA | NA | 精确率,召回率,交并比,Cohen's kappa | NA |
| 1327 | 2025-11-14 |
Fully automated deep learning model for the evaluation of cavum septum pellucidum development in normal fetuses using magnetic resonance imaging: a Chinese cohort study
2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-458
PMID:41209231
|
研究论文 | 利用深度学习模型评估中国正常胎儿透明隔腔发育的磁共振成像研究 | 开发了首个用于评估胎儿透明隔腔发育的全自动深度学习模型，建立了中国人群胎儿透明隔腔发育的参考标准 | 研究为回顾性分析，样本仅来自中国人群，未包含中枢神经系统异常的胎儿 | 评估正常胎儿透明隔腔在不同孕周的发育规律，为MRI产前诊断提供参考 | 1047名正常妊娠参与者的胎儿磁共振影像 | 医学影像分析 | 胎儿发育 | 磁共振成像 | 深度学习模型 | 磁共振影像 | 1047名正常妊娠参与者（平均孕周31.21±3.81周） | NA | NA | 线性回归、二阶多项式回归 | NA |
| 1328 | 2025-11-14 |
AI-based prediction of drug-gene interactions modulating tight junction integrity: A deep learning framework highlighting multiple therapeutic targets
2025 Nov-Dec, Journal of oral biology and craniofacial research
DOI:10.1016/j.jobcr.2025.10.014
PMID:41210522
|
研究论文 | 提出基于深度学习的神经网络框架，利用多组学数据预测药物对紧密连接完整性的调控作用 | 首次将深度学习应用于药物-基因相互作用对紧密连接完整性的预测，相比传统方法具有更优越的预测能力 | NA | 开发AI方法预测调控紧密连接完整性的药物-基因相互作用，为药物发现提供新策略 | 药物-基因相互作用及其对紧密连接完整性的调控效应 | 机器学习 | 炎症性肠病,哮喘,癌症 | 转录组学分析,多组学数据整合 | 前馈神经网络 | 转录组数据 | NA | NA | 前馈神经网络 | AUC,准确率,F1分数,精确率,召回率,特异性 | NA |
| 1329 | 2025-11-14 |
Interpretable convolutional neural network for autism diagnosis support in children using structural magnetic resonance imaging datasets
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.6.064501
PMID:41210923
|
研究论文 | 本研究开发了一种可解释的卷积神经网络模型，利用儿童结构磁共振成像数据支持自闭症诊断 | 首次在儿童自闭症诊断中结合深度学习和可解释性方法，通过显著性图识别与自闭症相关的关键脑区生物标志物 | 研究样本仅限于9-11岁儿童，样本量相对有限，且仅使用单一数据库的数据 | 评估基于sMRI的可解释深度学习模型在儿童自闭症诊断中的可行性 | 452名9-11岁儿童的结构磁共振成像数据，包括自闭症患者和正常发育儿童 | 医学影像分析 | 自闭症 | 结构磁共振成像 | CNN | 医学影像 | 452例T1加权sMRI扫描 | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 1330 | 2025-11-14 |
Deep learning for digital pathology: A critical overview of methodological framework
2025-Nov, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2025.100514
PMID:41211482
|
综述 | 本文对数字病理学中的深度学习框架进行了批判性概述，重点介绍了计算方法的最新进展 | 对数字病理学深度学习框架的数学创新进行批判性审视，并提供多种模型的比较分析 | NA | 概述数字病理学中深度学习框架的方法论进展 | 数字病理学中的深度学习方法和模型 | 数字病理学 | NA | NA | NA | 全切片图像 | NA | NA | NA | 精度 | NA |
| 1331 | 2025-11-14 |
BBATProt: a framework predicting biological function with enhanced feature extraction via interpretable deep learning
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf593
PMID:41212592
|
研究论文 | 提出一种基于可解释深度学习的蛋白质功能预测框架BBATProt，通过增强特征提取提高预测性能 | 结合BERT预训练模型、双向LSTM、时序卷积网络和注意力机制，实现局部和全局特征提取，提供可解释性可视化 | NA | 从氨基酸序列准确预测蛋白质和肽的生物功能 | 蛋白质和肽的氨基酸序列 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | BERT, BiLSTM, TCN, Attention | 蛋白质序列数据 | NA | NA | BERT-BiLSTM-Attention-TCN | 准确率, AUC | NA |
| 1332 | 2025-11-13 |
Deep learning model to identify and validate hypotension endotypes in surgical and critically ill patients. Response to Br J Anaesth 2025; 135: 249-50
2025-Nov, British journal of anaesthesia
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.bja.2025.07.066
PMID:40885701
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1333 | 2025-11-14 |
Hybrid AI Model With CNNs and Vision Transformers for Precision Pest Classification in Crops
2025-Nov, Food science & nutrition
IF:3.5Q2
DOI:10.1002/fsn3.71174
PMID:41221087
|
研究论文 | 提出了一种融合CNN和视觉Transformer的混合深度学习模型HyPest-Net，用于农作物害虫的精确分类 | 集成CNN局部特征提取、通道与空间注意力机制以及视觉Transformer模块，解决视觉相似物种、背景干扰和光照变化等挑战 | NA | 开发有效的害虫管理技术，实现害虫的及时准确识别 | 农作物害虫 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, Vision Transformer | 图像 | 两个基准数据集：水稻害虫数据集（5类）和危险农场昆虫数据集（15类） | NA | HyPest-Net（集成CNN、注意力机制、ViT-B/16） | 准确率, 精确率, 敏感度, 特异性, F1分数 | NA |
| 1334 | 2025-11-13 |
Exploring the enantioselective synthesis mechanism of ammonium cations in solution using deep learning potential
2025-Nov-12, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d5cp03439f
PMID:41147815
|
研究论文 | 本研究提出结合主动学习、分子动力学和深度学习势的模拟工作流，用于探索溶液中铵阳离子的对映选择性合成机制 | 开发了集成AIMD和DLPMD的主动学习工作流，能够模拟大分子系统在长时间尺度下的对映选择性反应机制 | NA | 提高复杂溶液中不对称合成预测准确性，探索对映选择性反应机制 | 由1,1'-联-2-萘酚支架催化的季铵阳离子的对映选择性合成 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟，深度学习势分子动力学，主动学习工作流 | 深度学习势 | 分子模拟数据 | NA | NA | NA | 与实验观测的手性结果一致性，HNMR光谱验证 | NA |
| 1335 | 2025-11-13 |
LKE-DTA: predicting drug-target binding affinity with large language model representations and knowledge graph embeddings
2025-Nov-12, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-025-11394-1
PMID:41222841
|
研究论文 | 提出融合大语言模型和知识图谱的LKE-DTA框架，用于预测药物-靶点结合亲和力 | 首次将大语言模型与知识图谱协同集成，并提出双多头注意力机制动态融合异质嵌入 | NA | 提高药物-靶点结合亲和力预测的准确性 | 药物和蛋白质 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 注意力机制 | 分子表示，知识图谱嵌入 | 基准数据集（Davis、KIBA）和独立测试集 | NA | 双多头注意力机制 | MSE, MAE, CI, r | NA |
| 1336 | 2025-11-13 |
SAFT: Real-Time Tracking and Mapping With Self-Supervised Robust Stereo Matching for Underwater Vehicles
2025-Nov-11, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3618666
PMID:41217922
|
研究论文 | 提出一种基于自监督鲁棒立体匹配的水下机器人实时跟踪与建图框架SAFT | 提出三种关键创新：集成成本聚合与迭代优化的立体匹配网络、利用时空约束的自监督损失函数、集成自监督模型的实时跟踪建图算法 | NA | 解决水下机器人因视觉质量退化、特征模糊和计算资源有限而面临的鲁棒高效跟踪与建图挑战 | 水下机器人 | 计算机视觉 | NA | 立体匹配 | 深度学习网络 | 立体图像 | 公共和定制水下数据集 | PyTorch | SAFT-Stereo, SAFT-DSOL | 泛化性能, 推理时间, 跟踪稳定性, 重建质量 | 实时计算资源 |
| 1337 | 2025-11-13 |
Developments in diagnosis and treatment of early hypopharyngeal carcinoma and precancerous lesions: A review
2025-Nov-07, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000045617
PMID:41204550
|
综述 | 总结早期下咽癌及癌前病变诊断与治疗的最新进展 | 专门聚焦早期下咽癌的综述，系统整合了窄带成像放大内镜和人工智能等新兴诊断技术以及经口微创手术等治疗进展 | NA | 探讨早期下咽癌及癌前病变的诊断与治疗策略 | 下咽癌患者及癌前病变 | 数字病理 | 下咽癌 | 窄带成像放大内镜(ME-NBI), 深度学习 | 深度学习算法 | 内镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1338 | 2025-11-12 |
ReMLP-NET: A Neural Network Interaction Potential for Molecular Energy Prediction
2025-Nov-11, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c01453
PMID:41143577
|
研究论文 | 提出一种名为ReMLP-NET的神经网络相互作用势，用于预测分子能量 | 使用遗传算法选择对称函数超参数，相比ReANI-2x模型在分子能量预测性能上有显著提升 | 仅适用于包含H、C、N、O、F、S、Cl元素的分子结构 | 开发计算效率更高的分子能量预测方法以替代量子力学计算 | 来自GDB13和DUD-E数据集的分子结构 | 机器学习 | NA | 机器学习算法 | MLP | 分子结构数据 | 来自Retrievium存储库的优化结构和总能量数据 | NA | 多层感知机神经网络 | MAE, RMSE | NA |
| 1339 | 2025-11-12 |
Enabling Weather-Independent Gas Detection through Deep Learning on Light-Activated Sensors
2025-Nov-11, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c10308
PMID:41144602
|
研究论文 | 通过将铋掺杂氧化铟纳米纤维与微发光二极管平台集成，并采用深度学习分析瞬态传感信号，实现天气无关的NO和H₂O气体检测 | 首次将铋掺杂氧化铟纳米纤维直接集成到μLED平台，结合CNN算法分析瞬态信号，实现天气无关的气体传感 | NA | 开发能够在环境变化条件下稳定工作的实时环境监测气体传感器 | 一氧化氮(NO)和水分(H₂O)气体 | 传感器技术 | NA | 光激活气体传感，蓝色光照激活 | CNN | 瞬态传感信号 | NA | NA | 卷积神经网络 | 分类准确率, 回归误差 | NA |
| 1340 | 2025-11-12 |
Carafe enables high quality in silico spectral library generation for data-independent acquisition proteomics
2025-Nov-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-64928-4
PMID:41198693
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研究论文 | 本研究开发了Carafe工具，通过直接在DIA数据上训练深度学习模型来生成高质量的计算光谱库 | 首次直接在DIA数据上训练深度学习模型生成光谱库，相比基于DDA数据的传统方法具有更好的性能 | NA | 提高数据非依赖性采集蛋白质组学中计算光谱库的生成质量 | 质谱数据中的肽段碎片离子强度预测 | 计算蛋白质组学 | NA | 数据非依赖性采集质谱，数据依赖性采集质谱 | 深度学习 | 质谱数据 | 多种DIA数据集 | NA | NA | 碎片离子强度预测准确度，肽段检测率 | NA |