深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2151 篇文献，本页显示第 441 - 460 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 441 | 2026-01-01 |
Prioritizing missense mutations via a deep learning phosphorylation prediction model
2025-Dec-30, Human genomics
IF:3.8Q2
DOI:10.1186/s40246-025-00898-4
PMID:41469746
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 442 | 2026-01-01 |
GLANCE: continuous global-local exchange with consensus fusion for robust nodule segmentation
2025-Dec-30, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-02251-4
PMID:41469800
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研究论文 | 本文提出了一种名为GLANCE的新型双流架构，用于从CT扫描中准确分割和检测肺结节，以克服现有深度学习模型的局限性 | GLANCE通过跨尺度共识融合机制，持续整合全局上下文变换器和多感受野分组空洞混合器的互补特征流，防止表示冲突并促进协同学习 | NA | 提高肺结节的准确分割和检测，以支持早期肺癌诊断 | 肺结节 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | Transformer, CNN | 图像 | 四个公共基准数据集（LIDC-IDRI, LNDb, LUNA16, Tianchi） | NA | GLANCE, 全局上下文变换器, 多感受野分组空洞混合器, 双头金字塔细化解码器 | NA | NA |
| 443 | 2026-01-01 |
Artificial intelligence technology for the ethical issues research from a Marxist perspective under deep learning
2025-Dec-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34208-8
PMID:41469803
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 444 | 2026-01-01 |
Enhancing crayfish sex identification with Kolmogorov-Arnold networks and stacked autoencoders
2025-Dec-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34095-z
PMID:41469793
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研究论文 | 本研究利用Kolmogorov-Arnold网络和堆叠自编码器，结合传统机器学习和深度学习模型，对小龙虾的性别进行二元分类，旨在提升分类性能 | 提出了一种基于堆叠自编码器的新型架构，并首次将Kolmogorov-Arnold网络应用于小龙虾性别分类任务，展示了混合人工智能模型的有效性 | 数据集中存在类别不平衡问题，且部分模型在性能提升方面表现不一致 | 提升小龙虾性别分类的准确性和效率，以支持淡水生态系统的人口结构分析 | 小龙虾的性别分类 | 机器学习 | NA | NA | Kolmogorov-Arnold网络, 自编码器, 支持向量机, 多层感知器, 朴素贝叶斯 | 表格数据, 图像数据 | NA | NA | 堆叠自编码器 | 准确率 | NA |
| 445 | 2026-01-01 |
Computer vision in aquaculture: transforming fish freshness monitoring
2025-Dec-30, Critical reviews in food science and nutrition
IF:7.3Q1
DOI:10.1080/10408398.2025.2607533
PMID:41472339
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综述 | 本文综述了计算机视觉技术在鱼类新鲜度评估中的应用，重点关注过去十年的进展，包括传统方法和深度学习方法，并探讨了高级成像技术的整合及面临的挑战 | 系统地将鱼类新鲜度评估任务分为新鲜度指标、纹理特征和生化变化三个关键方面，并全面介绍了常用算法模型，同时强调了高级成像技术（如高光谱和热成像）的整合，以检测传统成像技术无法捕捉的生化与微生物变化 | 未具体说明模型性能的量化比较或实际应用中的可扩展性限制 | 探讨计算机视觉技术在鱼类新鲜度监测中的应用，以提升鱼类产品的新鲜度和安全性，优化供应链管理 | 鱼类新鲜度评估，包括新鲜度指标、纹理特征和生化变化 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉、图像处理、高光谱成像、热成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 446 | 2026-01-01 |
Real-time cognitive workload assessment using non-intrusive methods: a systematic review
2025-Dec-30, Ergonomics
IF:2.0Q3
DOI:10.1080/00140139.2025.2606779
PMID:41472475
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综述 | 本文系统综述了实时认知负荷评估的非侵入性方法，总结了50项研究中的实践、方法趋势和技术进展 | 通过任务分类揭示生理测量与任务需求之间的对应关系，并指出混合方法在现实世界应用中的适应性框架发展趋势 | NA | 评估实时认知负荷以提升人类表现和安全性 | 认知负荷监测的生理和行为数据 | 机器学习 | NA | 心电图（ECG）、光电容积脉搏波（PPG）、皮肤电活动（EDA）、眼动追踪、脑电图（EEG）、皮肤温度（SKT） | 传统机器学习、统计模型、深度学习模型 | 生理和行为数据 | 50项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 447 | 2026-01-01 |
La-Doped Mullite Bi2Fe4O9 Chemiresistive Gas Sensor for Ultra-Highly Selective Detection of Ethylene Glycol
2025-Dec-30, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202517585
PMID:41472488
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研究论文 | 本文报道了一种镧掺杂莫来石型铁酸铋（La-BiFeO）化学电阻式气体传感器的合成及其对乙二醇蒸气的高选择性检测性能 | 首次报道了镧掺杂莫来石型铁酸铋材料，通过原子级掺杂调控氧空位浓度，结合原位红外光谱与DFT计算阐明乙二醇表面氧化反应机制，并集成了可穿戴实时监测平台与深度学习算法 | 未明确说明传感器在极端温湿度环境下的性能表现，也未涉及与其他类型传感器的对比研究 | 开发高选择性、高稳定性的乙二醇蒸气检测传感器，用于工业安全与环境监测 | 乙二醇蒸气 | 化学传感器 | NA | 原子分辨率成像、微化学分析、原位红外光谱、密度泛函理论计算 | 深度学习算法 | 气体传感信号数据 | 未明确说明 | 未明确说明 | 未明确说明 | 选择性、重现性、长期稳定性、检测限 | 未明确说明 |
| 448 | 2026-01-01 |
Learning Protein Structure Representation with Orientation-Aware Networks
2025-Dec-29, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology
IF:1.4Q2
DOI:10.1177/15578666251406300
PMID:41468157
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研究论文 | 提出了一种新颖的深度学习框架——方向感知图神经网络（OA-GNNs），用于更准确地表示蛋白质三维结构中的精细方向关系 | 通过将神经网络权重从标量扩展到3D定向权重，并实现确保SO(3)等变性的等变消息传递范式，首次明确建模了局部和全局几何特征（包括残基内扭转角和残基间方向） | 未在摘要中明确说明 | 开发能够准确捕捉蛋白质结构中氨基酸间精细方向关系的表示学习方法，以促进对蛋白质机制的理解和计算蛋白质分析 | 蛋白质三维结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | 图神经网络（GNN） | 蛋白质结构数据 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | 方向感知图神经网络（OA-GNNs） | 未在摘要中明确说明具体指标，但提及在多个任务上达到最先进性能 | 未在摘要中明确说明 |
| 449 | 2026-01-01 |
Interpretable deep learning for dynamic rainfall-runoff prediction: Integrating adaptive signal decomposition and spatiotemporal feature extraction
2025-Dec-29, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.128444
PMID:41468612
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研究论文 | 本研究提出了一种结合自适应信号分解和时空特征提取的降雨径流预测模型，以提高预测精度和可解释性 | 创新点包括应用自适应粒子群优化变分模态分解算法进行多尺度分解和去噪，以及采用时空注意力机制动态探索降雨径流数据的时空依赖关系，并通过注意力权重可视化增强模型可解释性 | 未明确提及具体局限性，如模型泛化能力或计算复杂度 | 提高降雨径流预测的准确性，并增强模型对复杂非线性时空数据的建模和预测能力 | 降雨径流数据，特别是具有非线性和非平稳特性的时间序列 | 机器学习 | NA | 自适应粒子群优化变分模态分解算法，时空注意力机制 | 门控循环单元 | 时间序列数据 | NA | NA | NA | 纳什效率系数, 均方根误差, 平均绝对误差, 相关系数 | NA |
| 450 | 2026-01-01 |
[Automatic detection and visualization of myocardial infarction in electrocardiograms based on an interpretable deep learning model]
2025-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.202503016
PMID:41448757
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研究论文 | 本文提出了一种基于轻量级卷积神经网络和一维梯度加权类激活映射的深度学习框架，用于自动检测心肌梗死并可视化单导联心电图中的关键波形特征 | 结合轻量级CNN与1D Grad-CAM实现心肌梗死的自动检测与可视化，使模型决策过程与临床关键特征（如病理性Q波、ST段抬高和T波倒置）对齐 | 研究仅使用了432条记录（来自PTBDB和NSRDB数据库），样本量相对有限，且仅针对单导联心电图 | 开发一种自动检测心肌梗死并可视化心电图关键特征的智能诊断工具，用于早期风险评估和计算机辅助诊断 | 心肌梗死患者和正常个体的心电图记录 | 机器学习 | 心血管疾病 | 心电图分析 | CNN | 心电图信号 | 432条记录（334条心肌梗死心电图，98条正常心电图） | 未明确指定，但可能基于常见深度学习框架如TensorFlow或PyTorch | 轻量级卷积神经网络 | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 451 | 2026-01-01 |
[Image classification of osteoarthritis based on improved shifted windows transformer and graph convolutional networks]
2025-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.202504039
PMID:41448761
|
研究论文 | 本文提出了一种基于改进的Swin Transformer和图卷积网络的骨关节炎自动诊断方法 | 设计了移位窗口水平注意力机制以增强水平方向特征提取能力，并引入了中心注意力图SAGE模块通过动态注意力机制对病灶区域特征信息进行加权聚合，同时利用跨层连接技术实现多层特征的高效融合 | NA | 提高骨关节炎早期诊断的准确性 | 骨关节炎的X射线图像 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | X射线成像 | Transformer, 图卷积网络 | 图像 | NA | NA | 改进的Swin Transformer, 图SAGE | 准确率, 召回率, 精确率, F1分数, AUC | NA |
| 452 | 2026-01-01 |
[Research progress on quantitative magnetic susceptibility imaging reconstruction method based on improved U-network model]
2025-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.202412074
PMID:41448772
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综述 | 本文总结了2020年至今基于改进U-Net架构在定量磁化率成像（QSM）偶极子反演中的应用进展 | 将基于U-Net架构的改进模型系统分为三类：基于结构优化、物理约束和泛化能力提升的改进U-Net，并梳理了其设计出发点 | NA | 通过总结和比较不同改进U-Net模型，解决偶极子反演的困难与挑战，提高QSM图像准确性，为疾病辅助诊断提供支持 | 定量磁化率成像（QSM）的偶极子反演过程 | 计算机视觉 | NA | 磁共振成像（MRI）相位信号处理与反演 | U-Net | 图像 | NA | NA | U-Net | NA | NA |
| 453 | 2026-01-01 |
[Review of application of U-Net and Transformer in colon polyp image segmentation]
2025-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.202405039
PMID:41448773
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综述 | 本文综述了U-Net和Transformer在结肠息肉图像分割中的应用，包括常用评估指标、数据集、模型改进方法及未来研究方向 | 系统性地回顾了基于U-Net、Transformer及其混合方法在结肠息肉分割领域的应用，并总结了算法的改进方法、优势与局限性 | NA | 探讨深度学习技术在结肠息肉图像分割中的应用，以辅助临床诊断 | 结肠息肉图像 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | U-Net, Transformer | NA | NA |
| 454 | 2026-01-01 |
Learning to learn ecosystems from limited data
2025-Dec-23, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2525347122
PMID:41405860
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研究论文 | 本文提出了一种基于元学习的框架，利用时间延迟前馈神经网络从有限数据中预测生态系统的长期行为 | 通过元学习框架，结合非生态非线性动力系统的合成数据，显著减少对生态系统观测数据的需求，提高预测准确性和鲁棒性 | 未明确说明框架在极端或高度非线性生态系统中的泛化能力，且对真实世界数据的适用性仍需进一步验证 | 开发数据驱动方法，解决生态系统状态估计和预测中数据稀缺的挑战 | 生态系统，包括基准种群模型（如Hastings-Powell模型、Lotka-Volterra系统）和真实世界生态数据集（微生物时间序列数据集、全球种群动态数据库） | 机器学习 | NA | 元学习、时间延迟前馈神经网络 | 神经网络 | 时间序列数据 | 未明确具体样本数量，但涉及三个基准种群模型和两个真实世界数据集 | 未指定 | 时间延迟前馈神经网络 | 准确性、鲁棒性 | NA |
| 455 | 2026-01-01 |
Deep learning-based micro-CT grayscale analysis for early detection and staging of osteoporosis in rats
2025-Dec-21, Bone
IF:3.5Q2
DOI:10.1016/j.bone.2025.117768
PMID:41435999
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的Micro-CT灰度分析方法，用于大鼠骨质疏松症的早期检测和精确分期 | 提供了跨多个时间点的标准化参考数据，并利用深度学习对Micro-CT灰度进行分类分析，实现了比传统参数更早、更准确的骨质疏松检测与分期 | 研究仅基于大鼠模型，结果可能无法直接外推到人类；样本量相对有限（n=64） | 开发一种用于骨质疏松症早期检测和疾病分期的定量分析工具 | 卵巢切除的Sprague-Dawley大鼠（骨质疏松模型）和假手术组大鼠 | 数字病理 | 骨质疏松症 | Micro-CT成像 | 自定义深度学习模型 | Micro-CT图像 | 64只大鼠（32只OVX组，32只假手术组），在术后4、8、16、24周采集股骨样本 | NA | 自定义深度学习模型 | 准确率 | NA |
| 456 | 2026-01-01 |
Deep learning enables accurate diagnosis of acute cholecystitis and prediction of suppuration using noncontrast CT
2025-Dec-19, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.114180
PMID:41458913
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研究论文 | 本研究开发了一种基于腹部非增强CT的深度学习模型，用于诊断急性胆囊炎并预测其进展为急性化脓性胆囊炎 | 首次利用深度学习从非增强CT中准确诊断急性胆囊炎并预测化脓性进展，模型性能超越传统放射组学模型和放射科医生评估 | 研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；外部验证样本量相对较小 | 开发一种高效的深度学习系统，以支持时间敏感的临床工作流程，实现急性胆囊炎及其化脓性进展的准确诊断 | 来自三个医疗中心的641名患者的腹部非增强CT图像 | 计算机视觉 | 胆囊炎 | 非增强CT成像 | 深度学习模型 | 医学图像 | 641名患者 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 457 | 2026-01-01 |
BGC-MAC and BGC-MAP: Attention-Based Models for Biosynthetic Gene Cluster Classification and Product Matching
2025-Dec-18, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02082
PMID:41412814
|
研究论文 | 本研究提出了两种基于多头注意力机制的深度学习模型BGC-MAC和BGC-MAP，用于生物合成基因簇的分类和产物匹配，以改进天然产物发现中的基因簇注释 | 首次开发了基于多头注意力机制的深度学习模型，用于BGC分类和产物结构关联，其交叉注意力机制实现了可解释AI，能够识别关键蛋白结构域并揭示BGC与产物亚结构的关系，无需先验注释 | 模型训练依赖于实验验证的BGC-天然产物配对数据，数据集的规模和多样性可能影响模型泛化能力 | 开发数据驱动的可解释AI框架，以改进生物合成基因簇的注释，加深对生物合成机制的理解，并加速新天然产物的发现 | 生物合成基因簇及其编码的天然产物 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 多头注意力机制模型 | 基因序列数据，天然产物结构数据 | 基于实验验证的BGC-天然产物配对数据集 | NA | 多头注意力机制 | 分类性能优于antiSMASH和DeepBGC（具体指标未明确说明） | NA |
| 458 | 2026-01-01 |
Continuous tobacco smoking increases mortality in diffuse large B-cell lymphoma but not follicular lymphoma, a Finnish population-based study
2025-Dec-17, Acta oncologica (Stockholm, Sweden)
DOI:10.2340/1651-226X.2025.44776
PMID:41408704
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研究论文 | 本研究探讨了持续吸烟对弥漫性大B细胞淋巴瘤和滤泡性淋巴瘤患者死亡率的影响 | 利用深度学习自然语言处理算法提取吸烟状态，并在利妥昔单抗时代评估吸烟与淋巴瘤预后的关联 | 研究基于芬兰两个大学医院的数据，可能无法完全推广到其他人群或地区 | 评估吸烟状态对B细胞淋巴瘤患者生存结局的影响 | 弥漫性大B细胞淋巴瘤和滤泡性淋巴瘤患者 | 自然语言处理 | 淋巴瘤 | 深度学习自然语言处理算法 | NA | 电子病历文本数据 | DLBCL患者1258人，FL患者529人 | NA | NA | 总生存率，风险比 | NA |
| 459 | 2026-01-01 |
The reliability of remote photoplethysmography under low illumination and elevated heart rates
2025-Dec-03, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-02192-y
PMID:41339699
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研究论文 | 本研究系统评估了远程光电容积描记术（rPPG）在低光照和高心率条件下的可靠性，并引入新的CHILL数据集进行验证 | 引入了包含不同光照条件和运动诱发心率范围的CHILL数据集，首次系统揭示了现有rPPG方法在高心率条件下的性能显著下降问题 | 研究样本量相对有限（45名参与者），且仅针对特定挑战条件进行评估，未涵盖所有可能影响rPPG性能的环境因素 | 评估远程光电容积描记术在真实世界数字健康环境中的可靠性和鲁棒性 | 远程光电容积描记术算法在低光照和高心率条件下的性能表现 | 数字健康 | 心血管疾病 | 远程光电容积描记术 | 信号处理方法,深度学习模型 | 视频,PPG信号 | 45名参与者在两种光照条件和运动诱发心率条件下的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 460 | 2026-01-01 |
ECG-SMART-NET: A Deep Learning Architecture for Precise ECG Diagnosis of Occlusion Myocardial Infarction
2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3573581
PMID:40418608
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研究论文 | 本文提出并评估了一种名为ECG-SMART-NET的深度学习架构，用于精确诊断闭塞性心肌梗死 | 提出了一种临床信息引导的ResNet-18架构改进，通过先学习时间特征再学习空间特征的方式，更好地捕捉ECG信号中的时间和空间信息 | 未明确提及研究的局限性 | 开发并评估一种深度学习架构，用于从12导联心电图识别闭塞性心肌梗死 | 闭塞性心肌梗死患者的心电图数据 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心电图 | CNN | 图像 | 来自7,397名独特患者的10,393份心电图 | NA | ResNet-18, ECG-SMART-NET | AUC | NA |