深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1957 篇文献，本页显示第 801 - 820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 801 | 2026-01-03 |
Acoustic Detection of Forest Wood-Boring Insects Under Co-Infestations
2025-Dec-08, Insects
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/insects16121241
PMID:41465679
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研究论文 | 本研究开发了一种基于声学信号的深度学习模型，用于在复杂共侵染场景下检测森林蛀干害虫 | 首次针对多种害虫共侵染的复杂场景，比较了基于声学特征的传统机器学习模型与基于频谱图的深度学习模型在害虫检测中的性能，证明了深度学习模型在处理混合信号时的优越性 | 研究仅涉及四种特定蛀干害虫，其结论在更广泛的害虫种类或环境噪声下的泛化能力有待验证 | 开发一种在复杂共侵染场景下提高森林蛀干害虫声学检测准确性的识别模型 | 四种森林蛀干害虫的取食振动信号 | 机器学习 | NA | 声学检测技术 | Random Forest, Support Vector Machine, Artificial Neural Network, CNN | 声学振动信号，频谱图 | 来自四种害虫的取食振动信号，设计了单物种、无混合信号共侵染和有混合信号共侵染三种侵染场景 | NA | AlexNet, ResNet, VGG | 总体准确率(OA)，Kappa系数 | NA |
| 802 | 2026-01-03 |
Gastrointestinal Lesion Detection Using Ensemble Deep Learning Through Global Contextual Information
2025-Dec-05, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12121329
PMID:41463626
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研究论文 | 本文提出了一种基于集成深度学习的框架，用于检测胃肠道病变，包括克罗恩病相关异常 | 结合EfficientNetB5、MobileNetV2和多头自注意力模块，通过全局上下文信息提升病变检测性能 | 未提及模型在更广泛或临床实际数据上的泛化能力验证 | 开发一个可泛化的胃肠道病变检测深度学习框架 | 胃肠道病变，如溃疡、息肉和食管炎，特别是小肠克罗恩病相关异常 | 计算机视觉 | 克罗恩病 | NA | CNN, 多头自注意力 | 图像 | 基于Kvasir和Kaither两个公开DBE数据集 | NA | EfficientNetB5, MobileNetV2 | 准确率 | NA |
| 803 | 2026-01-03 |
MPG-SwinUMamba: High-Precision Segmentation and Automated Measurement of Eye Muscle Area in Live Sheep Based on Deep Learning
2025-Dec-05, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani15243509
PMID:41463794
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研究论文 | 提出了一种名为MPG-SwinUMamba的新型深度学习分割网络，用于从活体绵羊的B型超声图像中高精度分割眼肌区域并实现自动化测量 | 首次将状态空间模型与U-Net架构相结合，并集成了边缘增强多尺度注意力模块和金字塔注意力细化模块，以改进模糊边界的检测和全局上下文信息的捕获 | 方法主要针对绵羊眼肌区域的B型超声图像，其性能在其他动物物种或不同成像模态上的泛化能力未经验证 | 开发一种高精度、自动化的方法，用于非侵入性评估活体绵羊的眼肌区域，以支持遗传育种和生产管理 | 活体绵羊的眼肌区域 | 计算机视觉 | NA | B型超声成像 | 深度学习分割网络 | 图像 | NA | NA | MPG-SwinUMamba (基于U-Net架构，结合状态空间模型) | 交并比, Dice相似系数, 相关系数, 平均绝对百分比误差 | NA |
| 804 | 2026-01-03 |
The Application of Multimodal Data Fusion Algorithm MULTINet in Postoperative Risk Assessment of TAVR
2025-Dec-05, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14248620
PMID:41464523
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研究论文 | 本研究提出了一种名为MULTINet的多模态深度学习模型，用于预测TAVR术后30天全因死亡率 | 通过双分支结构实现单模态和多模态建模，并利用注意力池化融合模块灵活处理包含缺失模态的输入 | 研究基于MIMIC-IV队列数据，可能受限于数据集的特定性和样本量 | 优化TAVR术后风险预测，提高临床决策支持 | TAVR患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 多模态临床数据 | 基于MIMIC-IV队列的数据 | NA | MULTINet | AUC, AUPR, Recall, Brier分数 | NA |
| 805 | 2026-01-03 |
Eccentricity Fault Diagnosis System in Three-Phase Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) Based on the Deep Learning Approach
2025-Dec-05, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25247416
PMID:41471413
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的E-FDNet网络，用于三相永磁同步电机偏心故障诊断，旨在通过非侵入式电流传感实现早期检测 | 提出E-FDNet网络稳定SEF/DEF/MEF间过渡预测，采用稳态特性归一化(SSCN)提升动态响应下的特征一致性，并构建了物理-FEM-实验集成验证流程 | NA | 开发高效的三相永磁同步电机偏心故障诊断系统，以实现早期故障检测与校正 | 三相永磁同步电机(PMSM)的偏心故障 | 机器学习 | NA | NA | CNN, LSTM | 电流信号数据 | NA | NA | CNN-LSTM混合架构 | 准确率, F1分数 | NA |
| 806 | 2026-01-03 |
From Gaze to Music: AI-Powered Personalized Audiovisual Experiences for Children's Aesthetic Education
2025-Dec-04, Behavioral sciences (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bs15121684
PMID:41464027
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研究论文 | 本研究提出了一种基于AI的个性化视听体验框架，通过分析儿童观赏艺术品时的注视行为，生成与之匹配的音乐，以提升儿童的艺术理解力和审美教育效果 | 创新性地将视觉注视行为与音乐生成相结合，利用视听跨模态整合理论，通过RNN模型将注视模式转化为与艺术品语义和情感一致的音乐作品 | 研究样本规模有限（96名儿童），且未探讨长期效果；模型可能对特定艺术风格或文化背景的适应性有限 | 通过AI生成的个性化视听体验，增强儿童对艺术品的理解、专注力和审美欣赏能力 | 儿童（认知发展早期阶段）的艺术审美教育过程 | 机器学习 | NA | 眼动追踪技术 | RNN | 眼动数据（注视行为）、音乐数据 | 96名儿童（行为评估）、16名家长和5名学前教育者（定性评估） | NA | RNN | 注视持续时间、兴趣区注视频率、主观评分（5分制） | NA |
| 807 | 2026-01-03 |
A Comparative Analysis of CNN Architectures, Fusion Strategies, and Explainable AI for Fine-Grained Macrofungi Classification
2025-Dec-03, Biology
DOI:10.3390/biology14121733
PMID:41463506
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研究论文 | 本研究提出了一种深度学习框架，用于自动分类七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种 | 评估了十种先进的CNN模型和三种新颖的融合模型，并利用可解释AI技术验证了高性能模型对关键形态特征的关注 | 仅针对七种形态相似的鬼伞属物种进行研究，数据集规模相对有限（1692张图像） | 解决形态相似大型真菌物种准确分类的难题，为真菌分类学和生物多样性监测提供自动化工具 | 七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN | 图像 | 1692张高分辨率图像 | NA | DPN, Xception, LCNet, MixNet | 准确率, Matthews相关系数, AUC | NA |
| 808 | 2026-01-03 |
Classification of Osteonecrosis of the Femoral Head Stage on Radiographic Images Using Deep Learning Techniques
2025-Dec-03, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12121319
PMID:41463616
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的X射线图像方法，用于有效分类股骨头坏死（ONFH）的不同阶段，为早期诊断和疾病分期提供了一种更易获取的替代方案 | 提出了一种结合U-Net分割和变分自编码器（VAE）的深度学习方法，利用X射线图像在潜在空间中建模健康股骨头的分布，并通过马氏距离有效区分不同ONFH阶段，为资源有限环境提供了一种替代MRI的可行方案 | 早期阶段（0级和1级）的区分仍具挑战性，与已知的X射线图像细微差异一致，表明该方法在早期诊断中的敏感性有限 | 开发一种基于X射线图像的深度学习方法，以有效分类股骨头坏死的不同阶段，提高早期诊断的可及性 | 股骨头坏死（ONFH）患者的X射线图像 | 计算机视觉 | 股骨头坏死 | X射线成像 | U-Net, VAE | 图像 | 909张髋部X射线图像，产生1818个股骨头图像（0级:1495；1级:80；2级:114；3级:93；4级:36） | NA | U-Net, 变分自编码器 | Dice相似系数（DSC）, 马氏距离 | NA |
| 809 | 2026-01-03 |
From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field
2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009
PMID:41176812
|
综述 | 本文提出了计算营养学作为一个新兴跨学科领域，旨在通过统计建模、机器学习和多模态数据解决营养与健康中的复杂挑战 | 首次系统性地定义计算营养学为跨学科领域，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术，推动精准营养的范式转变 | 面临可穿戴生物传感器可靠性、特征选择权衡、算法伦理与健康公平性以及算法可解释性等关键挑战 | 通过计算方法解决营养与健康领域的复杂问题，推动营养研究的范式转变 | 个性化代谢反应、营养干预效果、饮食相关疾病风险及公共营养政策 | 机器学习 | NA | 多组学技术、可穿戴生物传感器 | 机器学习、深度学习 | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 810 | 2026-01-03 |
Discovery of novel inhibitory peptides on matrix metalloproteinases and elastase for skin antiaging using batch molecular docking strategy
2025-Dec, Expert opinion on drug discovery
IF:6.0Q1
DOI:10.1080/17460441.2025.2593382
PMID:41264318
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研究论文 | 本研究利用批量分子对接策略从小球藻蛋白质中筛选出新型抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的肽段，用于皮肤抗衰老 | 开发了结合自定义Python脚本进行3D肽结构建模和AutoDock Vina的批量分子对接协议，高效筛选出多功能抗衰老肽 | NA | 发现新型抗衰老肽，用于抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的过度活性 | 从小球藻蛋白质中理论抗胃肠道消化的1,965个肽段 | 计算生物学 | 皮肤衰老 | 批量分子对接，分子动力学模拟 | NA | 肽序列，蛋白质结构 | 1,965个肽段 | AutoDock Vina, Python | NA | 结合能（kcal/mol），IC50（μM） | NA |
| 811 | 2026-01-03 |
AI based sentiment analysis of online discussions related to cervical brachytherapy
2025-Dec, Technical innovations & patient support in radiation oncology
DOI:10.1016/j.tipsro.2025.100340
PMID:41473390
|
研究论文 | 本研究利用人工智能技术分析在线论坛中关于宫颈癌近距离放疗的讨论，以探索患者的情绪反应和关注点 | 首次应用RoBERTa预训练深度学习模型对宫颈癌近距离放疗相关的在线患者讨论进行情感分析，揭示了传统问卷未能捕捉的患者情绪和话题模式 | 数据来源仅限于Reddit论坛的特定子版块，可能无法代表所有患者群体，且时间范围有限（2020年11月至2024年1月） | 通过分析在线患者讨论，深入了解宫颈癌近距离放疗患者的体验、情绪反应和关注点，以改善临床实践和患者教育 | 在线论坛（Reddit的r/cervicalcancer子版块）中关于宫颈癌近距离放疗的帖子和评论 | 自然语言处理 | 宫颈癌 | 情感分析，关键词标记 | 深度学习模型 | 文本 | 898个独特的帖子和评论（从初始1075条数据中提取） | NA | RoBERTa | 情感分类比例（积极、消极、中性） | NA |
| 812 | 2026-01-03 |
Transforming drug discovery through the fusion of AI-driven analysis and protein micropatterning
2025-Dec, Expert opinion on drug discovery
IF:6.0Q1
DOI:10.1080/17460441.2025.2567300
PMID:41065671
|
综述 | 本文探讨了人工智能与蛋白质微图案化技术在药物发现中的融合应用 | 提出了结合AI驱动的分析与蛋白质微图案化技术的新型范式，以加速候选药物识别并增强生理相关性 | 存在可解释AI需求、数据质量以及支持非动物模型的监管框架演变等持续挑战 | 通过融合AI与蛋白质微图案化技术，解决传统药物发现成本高、周期长、成功率低的问题 | 药物发现过程中的虚拟筛选、分子设计和结构预测 | 机器学习 | NA | 蛋白质微图案化技术 | 机器学习, 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 813 | 2026-01-02 |
Establishment of High-Precision Ultrasound Diagnosis Methods Based on the Introduction of Deep Learning
2025-Dec-31, IEEE reviews in biomedical engineering
IF:17.2Q1
DOI:10.1109/RBME.2025.3645229
PMID:41475002
|
综述 | 本文综述了基于深度学习的高精度超声诊断方法的建立，包括技术原理、临床应用及挑战 | 提出了针对超声诊断局限性的评估框架，并系统性地整理了深度学习在解决这些局限性方面的最新方法及临床应用证据 | 现有综述缺乏针对临床实施的定制化评估框架，且深度学习仍面临泛化性、安全性和操作负担等挑战 | 建立高精度超声诊断方法，通过引入深度学习技术改善临床工作流程 | 超声诊断技术及其在肿瘤学和心脏病学中的应用 | 计算机视觉 | 肺癌, 心血管疾病 | 超声成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 814 | 2026-01-02 |
UniSplicer: a deep learning framework for accurate splice-site prediction and splice-altering mutation detection across diverse taxa
2025-Dec-31, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2025.101686
PMID:41476368
|
研究论文 | 本文介绍了一个基于深度学习的框架UniSplicer，用于准确预测剪接位点并检测剪接改变突变，适用于多种物种 | UniSplicer能够在转录组数据相对有限的情况下，为多种非模式物种开发准确的剪接位点预测模型，超越现有模型，并能可靠指示突变对剪接的影响 | 模型性能可能受限于可用转录组数据的质量和数量，且在极端非模型物种中的泛化能力未完全验证 | 开发一个通用深度学习框架，以准确预测剪接位点和检测剪接改变突变，促进非模式物种的基因组分析 | 多种物种的剪接位点，包括植物、真菌和后生动物，以及剪接位点附近的序列变异 | 自然语言处理 | NA | 转录组数据 | 深度学习 | 序列数据 | 相对有限的转录组数据 | NA | NA | 预测准确性 | NA |
| 815 | 2026-01-02 |
Assessing deep learning accuracy in the measurement of radiographic parameters in pediatric hip X-rays
2025-Dec-29, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-02058-5
PMID:41462147
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个基于深度学习的系统，用于测量儿童骨盆X光片中的放射学参数，并评估其在不同年龄组中的准确性 | 该研究首次提供了一个全面的深度学习解决方案，用于同时测量多个关键放射学参数，并进行了年龄特异性的可靠性分析 | 研究仅使用了韩国正常儿童的X光片数据，可能限制了模型在其他人群或异常情况下的泛化能力 | 评估深度学习在测量儿童髋关节X光片放射学参数中的准确性，并分析年龄相关骨盆发育对测量性能的影响 | 儿童骨盆X光片 | 计算机视觉 | 儿科髋关节疾病 | X光成像 | 深度学习 | 图像 | 训练集1495张，评估集1300张韩国儿童前后位骨盆X光片 | NA | NA | 组内相关系数, 皮尔逊相关系数, 平均绝对误差, 均方根误差, 豪斯多夫距离, 弗雷歇距离 | NA |
| 816 | 2026-01-02 |
Deep learning for Alzheimer's disease: advances in classification, segmentation, subtyping, and explainability
2025-Dec-29, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-025-01482-6
PMID:41462232
|
综述 | 本文综述了深度学习在阿尔茨海默病分类、分割、亚型分析和可解释性方面的最新进展，并探讨了其临床转化的挑战与未来方向 | 提出了一个将深度学习在阿尔茨海默病研究中的应用分为三大支柱（端到端分类、多模态融合、自动分割）的连贯框架，并系统整合了亚型分析和可解释性方法 | 作为综述文章，未提出新的模型或方法，主要总结现有研究；临床转化部分仍面临数据异质性、可解释性与准确性权衡等挑战 | 为阿尔茨海默病的早期检测和个性化预后提供深度学习解决方案，并推动其向临床实践转化 | 阿尔茨海默病患者的多模态数据，包括结构/功能MRI、PET、遗传谱和认知测试 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | CNN, 聚类模型, 决策树模型 | 图像（MRI, PET）, 遗传数据, 认知测试数据 | NA | NA | NA | 准确率, 灵敏度/特异度, Dice系数, Jaccard指数 | NA |
| 817 | 2025-12-31 |
Deep learning based on ultrasound for differential diagnosis of pancreatic serous cystic neoplasm and mucinous cystic neoplasm
2025-Dec-29, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-15249-8
PMID:41466236
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 818 | 2026-01-02 |
Advances in AI for predicting pharmacological properties of natural medicines
2025-Dec-29, Life sciences
IF:5.2Q1
DOI:10.1016/j.lfs.2025.124180
PMID:41475482
|
综述 | 本文综述了人工智能在预测天然药物药理特性方面的应用，包括模型构建原理、最新进展、特征选择和评估指标等关键方面，并讨论了天然药物开发的挑战与机遇 | 系统总结了AI在天然药物开发中的高通量筛选、活性化合物预测及ADMET性质早期预测方面的最新进展和应用潜力 | NA | 介绍人工智能在预测天然药物药理特性方面的应用，并探讨其在药物开发中的挑战与机遇 | 天然药物及其药理特性 | 机器学习 | NA | NA | NA | 现有数据集和实验数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 819 | 2026-01-02 |
A Transformer-Based Deep Learning Approach to Predicting Air Organic Pollutant-Human Protein Interactions
2025-Dec-23, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c12915
PMID:41381047
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研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型tipFormer，用于预测空气有机污染物与人类蛋白质之间的相互作用 | 结合双预训练语言模型编码蛋白质和有机污染物，并利用交叉注意力机制学习污染物-蛋白质结合的复杂相互作用模式 | 当前方法在系统识别新兴空气污染物早期结合事件方面仍有限制 | 预测空气有机污染物与人类蛋白质的相互作用，以促进对污染相关毒性的机制理解和风险评估 | 空气有机污染物和人类蛋白质 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | Transformer | 文本 | NA | NA | Transformer | AUC | NA |
| 820 | 2025-12-24 |
Cross-cohort genetic risk prediction for Alzheimer's disease: a transfer learning approach using GWAS and deep learning models
2025-Dec-22, BioData mining
IF:4.0Q1
DOI:10.1186/s13040-025-00506-0
PMID:41430307
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |