深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1560 篇文献,本页显示第 341 - 360 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
341 2026-06-15
Intelligent Visible-Near Infrared Micro-Hyperspectral Sensing System for Rapid Chemical Mapping of Microplastics and Metal Oxides
2026-Mar-27, ACS sensors IF:8.2Q1
研究论文 开发了一种集成可见-近红外微高光谱成像与深度学习架构的智能传感平台,用于快速化学成像 提出了一种基于补丁的空间-光谱策略,通过自定义的多注意力3D卷积神经网络(带残差连接)有效补偿了宽波段可见-近红外光谱的低化学特异性 摘要中未明确提及局限性 实现微观材料快速、非破坏性、高精度的化学成像与分类 微塑料(聚苯乙烯和聚甲基丙烯酸甲酯)及多种金属氧化物 计算机视觉 NA 可见-近红外微高光谱成像 3D卷积神经网络 高光谱图像 8种化学物质 PyTorch 多注意力3D卷积神经网络(带残差连接) 准确率 NA
342 2026-06-15
Bioinspired Keratin-Based Eutectic Hydrogels for Intelligent Health Monitoring and Photothermal Therapy
2026-Mar-18, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1
研究论文 本文合成了一种基于角蛋白的低共熔水凝胶,用于智能健康监测和光热治疗 通过一锅法合成PDA@Ag/PAA/PSBMA/FK低共熔水凝胶,兼具高机械强度、优异传感性能、自修复能力和监测-治疗闭环功能 未提及实际临床验证和长期稳定性测试 开发集高机械强度、优异传感性能、自修复能力和监测治疗功能于一体的表皮传感器 PDA@Ag/PAA/PSBMA/FK低共熔水凝胶及其在人体关节运动监测和光热治疗中的应用 机器学习 手腕疾病 光热治疗 深度学习 运动信号 未提及 NA NA 拉伸性、离子电导率、传感范围 NA
343 2026-06-15
Screening of Respiratory Toxicity of Environmental Compounds Based on Multimodal Feature Fusion Model
2026-Mar-17, Environmental science & technology IF:10.8Q1
研究论文 开发了一种基于多模态特征融合的深度学习框架GFEnet,用于高效筛选环境化合物的呼吸毒性 首次将分子图特征、结构指纹和电子级属性三种模态特征深度融合,实现跨尺度的呼吸毒性预测,并进行了体内外多维度验证 未提及模型在更多样化的化合物数据库上的泛化能力验证,以及与其他最新深度学习方法的详细比较 建立一种高通量的呼吸毒性筛选平台,减少对动物测试的依赖,提高环境化合物安全性评估效率 环境化合物(特别关注高度关注物质和空气污染物数据库中的化合物) 机器学习 呼吸系统毒性 深度学习 多模态深度学习框架(GFEnet) 分子图特征、结构指纹、电子级属性数据 涉及体内哺乳动物呼吸毒性、体外A549细胞毒性和ACE2基因调控活性三个毒理学维度的数据集 PyTorch 多模态融合网络(具体架构未详细说明) AUC 未提及
344 2026-06-15
LCMS-Net: Deep Learning for Raw High Resolution Mass Spectrometry Data Applied to Forensic Cause-of-Death Screening
2026-Mar-10, Analytical chemistry IF:6.7Q1
研究论文 介绍LCMS-Net,一种直接分析原始LC-HRMS数据的端到端深度学习模型,用于法医死因筛查和结肠癌检测 直接处理原始LC-HRMS数据,无需手动预处理;对数据的空间特性显式建模;模型结构简单,无需预训练,计算效率高 未明确提及局限性 开发一种自动化且高效的深度学习模型,用于分析LC-HRMS数据,应用于法医死因筛查和结肠癌检测 LC-HRMS原始数据及其在死因筛查和结肠癌检测中的应用 机器学习 法医死因筛查, 结肠癌 液相色谱-高分辨率质谱 深度学习模型 原始质谱数据 未明确提及样本数量 NA LCMS-Net F1-score 与依赖预训练的方法相比,更快速且计算效率更高
345 2026-06-15
Deep learning-based estimation of lung collapse in electrical impedance tomography: a simulation and phantom study
2026-Mar-06, Physiological measurement IF:2.3Q3
研究论文 提出一种基于深度学习的方法,从电阻抗断层成像图像中直接估计肺塌陷程度,避免了对肺部分割的依赖 首次利用深度学习框架从EIT图像直接估计肺塌陷程度,无需进行肺部分割,克服了传统全局不均匀性指标依赖分割的局限性 NA 估计机械通气患者肺塌陷程度,以辅助评估通气性肺损伤风险 基于EIT图像估计的肺塌陷程度 计算机视觉 呼吸系统疾病 电阻抗断层成像 深度学习模型 图像 合成数据集模拟多种肺条件,数值与体模测试 NA NA 误差百分比 NA
346 2026-06-15
In vivo quantification of arterial active mechanics using deep learning-assisted pressure-area analysis
2026-Mar-05, Biomechanics and modeling in mechanobiology IF:3.0Q3
研究论文 开发一种深度学习辅助的压力-面积分析框架,用于量化动脉主动力学特性 结合超声成像、血压测量、神经网络分割和生物力学模型反演,首次实现体内动脉主动力学特性的定量表征,揭示血压与平滑肌恢复的分离现象 NA 量化体内动脉主动力学特性,并探究运动后颈动脉平滑肌张力的恢复动态 人体右侧颈总动脉 数字病理学 心血管疾病 超声成像、血压测量 神经网络 超声视频数据 233名志愿者(训练神经网络),10名志愿者(运动测试) PyTorch U-Net 空间性能、时间性能 NA
347 2026-06-15
Multivariable AI-based analysis of immune-lifestyle patterns associated with recurrent pregnancy loss: an exploratory retrospective study
2026-Mar-05, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 基于深度学习的复发性流产免疫-生活方式模式识别探索性回顾研究 首次采用TabNet深度学习模型综合分析免疫和生活方式因素与复发性流产的关联模式 未提及具体局限性信息 构建深度学习模型以识别复发性流产患者的免疫-生活方式模式 复发性流产患者与健康女性的临床和实验室数据 机器学习 复发性流产 NA TabNet 临床与实验室数据 16818例复发性流产患者与19979例健康女性 PyTorch TabNet AUC, 准确率, 精确率, 特异度, 灵敏度 NA
348 2026-06-15
Application of a Natural Language Processing Framework for Data Extraction From Pathology Reports Across Multiple Cancer Types
2026-Mar-02, Journal of Korean medical science IF:3.0Q1
研究论文 开发一个基于自然语言处理的系统,用于自动从多种癌症类型的病理报告中提取关键数据 通过对比多种深度学习架构,选择ClinicalBERT模型实现跨多种癌症类型病理报告的高效数据提取 在远处转移变量上表现较低(F1=0.3889),且未提及模型对罕见或复杂病理变异的适应能力 自动化提取病理报告中的临床和病理特征,以简化数据存储、检索和分析流程 来自胃癌、肝癌、结直肠癌和乳腺癌的病理报告 自然语言处理 胃癌, 肝癌, 结直肠癌, 乳腺癌 NA ClinicalBERT, BERT, BioBERT, LSTM, CNN 文本 NA NA ClinicalBERT, BERT, BioBERT, LSTM, CNN F1-score NA
349 2026-06-15
Mixing features of transcription factors and genes enable accurate prediction of gene regulation relationships for unknown transcription factors
2026-Mar, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1
研究论文 开发了一个名为GReNIMJA的深度学习模型,通过混合转录因子氨基酸序列和目标基因核苷酸序列的特征,预测已知和未知转录因子的基因调控关系 首次实现了对未知转录因子的基因调控关系预测,解决了传统深度学习模型仅能预测已知转录因子的局限 NA 预测转录因子与基因之间的调控关系,特别是针对未知转录因子 转录因子与目标基因的调控关系 机器学习 NA NA 2D长短期记忆网络 氨基酸序列和核苷酸序列 NA NA 2D LSTM 准确率 NA
350 2026-06-15
Rapid-EEG Software Architecture's Clinical Impact: Advantages and Limitations
2026-Mar-01, Journal of clinical neurophysiology : official publication of the American Electroencephalographic Society IF:2.3Q3
综述 本文综述了快速脑电图(EEG)设备软件架构的临床应用优势与局限性 系统阐述了快速EEG设备从第一代麻醉管理到第二代癫痫检测的发展历程,并重点分析了深度学习算法在回顾性研究中与人类专家相媲美或更优的表现,同时指出算法“黑箱”特性对临床应用的制约 讨论限于回顾性研究,缺乏前瞻性临床试验验证,且对专有算法透明性问题提出建议但未给出具体解决方案 评估快速EEG设备自动分析方法的原理及人工智能/机器学习技术在癫痫检测中的应用影响,并倡导算法透明度以促进临床协作 快速EEG设备的软件架构及其临床应用中的算法性能 机器学习 癫痫 EEG 深度学习 EEG信号 NA NA NA NA NA
351 2026-06-15
Glycemic Variability as a Predictor of Mortality in Sepsis Patients With Concurrent Persistent Inflammation, Immunosuppression, and Catabolism Syndrome
2026-Mar, Immunity, inflammation and disease
research paper 本研究探讨血糖变异系数(GVC)对并发持续性炎症、免疫抑制和分解代谢综合征(PICS)的脓毒症患者死亡率的影响 首次在并发PICS的脓毒症亚组中验证GVC与不良临床结局的关联,并利用TabPFN深度学习模型构建预测模型,AUC达0.960 单中心数据库回顾性研究,GVC分组基于指南但未动态调整,外部验证样本量较小 评估GVC对并发PICS的脓毒症患者28天、院内及180天死亡率的预测价值 1353例来自MIMIC-IV数据库的院内感染脓毒症患者,以及116例天津医科大学总医院急诊科验证队列 machine learning sepsis NA TabPFN(表格数据先验适配网络) tabular data 1353例(训练队列)及116例(外部验证队列) Scikit-learn (Boruta), PyTorch (TabPFN) TabPFN AUC NA
352 2026-06-15
DECODE: deep learning-based common deconvolution framework for various omics data
2026-Mar, Nature methods IF:36.1Q1
研究论文 提出DECODE,一个通用反卷积框架,适用于多种组学数据,包括转录组、蛋白质组和代谢组 首次实现代谢组学反卷积,并能在不同组学数据、供体、疾病状态和测量平台上优于现有方法 信息不足,无法从标题和摘要中提取 开发一个通用反卷积框架,用于从组织水平数据估算细胞类型丰度,并整合多组学数据 细胞类型和细胞状态 机器学习 NA 反卷积算法 深度学习模型 转录组、蛋白质组、代谢组数据 NA NA NA 性能指标未在摘要中明确列出,但提到优于现有方法 NA
353 2026-06-15
Clinically validated deep learning auto-contouring for glioblastoma volumetric modulated arc therapy planning: a dosimetric equivalence study
2026-Mar, Radiation oncology journal IF:1.8Q3
研究论文 开发一种全自动双模态深度学习框架,用于胶质母细胞瘤放疗的靶区和危及器官自动勾画,并通过剂量学等效性验证其临床实用性 提出了一种无需预对齐的双编码器注意力U-Net结构,同时处理CT和MRI双模态图像,且在独立测试集上实现了与专家手动勾画在剂量学上的等效性 未在文中提及 通过剂量学等效性验证自动勾画框架在胶质母细胞瘤放疗计划中的临床可靠性 胶质母细胞瘤患者的CT和MRI图像 数字病理学 胶质母细胞瘤 深度学习 注意力U-Net CT和MRI图像 100名患者的回顾性数据集 NA 双编码器注意力U-Net(CT),单编码器注意力U-Net(MRI) Dice相似系数(DSC) NA
354 2026-06-15
Deep learning-based semantic matching of cis-regulatory DNA sequences facilitates the prediction of gene function
2026-Mar, Nature plants IF:15.8Q1
研究论文 使用深度学习模型PhytoBabel捕捉顺式调控DNA序列的语义相似性,从而预测基因功能 证明了远缘物种间(约1.6亿年进化分歧)的直系同源顺式调控序列虽缺乏序列相似性,但保留可通过深度学习捕获的语义相似性,并能在无直接训练的情况下隐式学习时空表达模式、保守非编码序列和系统发育关系 未明确说明模型在不同物种间的泛化能力、对非直系同源序列的适用性或计算资源需求等潜在局限性 利用顺式调控DNA序列的语义相似性来预测未知基因功能,特别是反向遗传学中的应用 15种被子植物的直系同源顺式调控序列对,以及玉米和拟南芥中与体细胞胚胎发生相关的形态发生调控因子 机器学习 NA NA 深度学习模型(PhytoBabel) DNA序列 15种被子植物的直系同源顺式调控序列对 NA NA 语义相似性(深度学习捕获) NA
355 2026-06-13
Room-Temperature Trace NO2 Monitoring System Based on Two-Dimensional Heterostructures and Integrated with Deep Learning
2026-Mar-27, ACS sensors IF:8.2Q1
研究论文 提出了一种基于二维异质结构和深度学习集成的室温痕量NO2监测系统 首次将BiS/WO异质结构传感器与1D-CNN/LSTM深度学习模型及无线通信模块集成,实现低浓度NO的室温高精度实时监测 数据稀缺性通过数据增强缓解,但模型泛化能力和长期稳定性需进一步验证 实现室温下痕量NO的高精度检测,用于空气质量控制和呼吸疾病早期诊断 BiS/WO异质结构气体传感器及低浓度NO气体 机器学习 呼吸疾病 气体传感 1D-CNN/LSTM 时间序列气体传感数据 未明确说明样本数量,涉及5 ppm NO测试及ppb级回归验证 NA 1D-CNN, LSTM 响应值(17.9)、灵敏度(3.84/ppm)、响应/恢复时间(27/110 s)、R方(0.9826) 未明确说明计算资源
356 2026-06-13
Three-Dimensional Burrowing Behavior of Earthworms for Ecotoxicological Studies
2026-Mar-17, Environmental science & technology IF:10.8Q1
研究论文 开发了一种结合透明介质和深度学习轨迹重建算法的方法,用于量化研究蚯蚓的三维掘穴行为 首次将透明介质与深度学习算法结合,实现对蚯蚓三维掘穴行为的连续追踪和定量分析 未明确提及算法在大规模或长期应用中的稳定性评估 研究蚯蚓在污染物环境下的三维掘穴行为,以评估土壤生态风险 五种不同蚯蚓物种 机器视觉 NA 深度学习轨迹重建算法 深度学习模型 图像数据 五种蚯蚓物种,28天试验中超过80%存活率 NA 轨迹重建深度学习模型 坐标提取率 NA
357 2026-06-13
Machine and deep learning-based forecast of Tehran's accelerating nighttime surface heat island crisis
2026-Mar-12, Scientific reports IF:3.8Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
358 2026-06-13
Prescription‑dose stratification improves deep learning‑based VMAT dose prediction in locally advanced NSCLC
2026-Mar-09, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文评估了处方剂量分层对基于深度学习的VMAT剂量预测性能的影响 首次系统地比较了单一处方模型与混合处方模型在局部晚期非小细胞肺癌VMAT剂量预测中的表现,证实了处方剂量分层能改善预测精度 样本量较小(72例),且仅针对单一病种和单一治疗技术,未考虑其他处方剂量组合或不同放疗技术的泛化性 评估处方剂量分层是否能够提高深度学习VMAT剂量预测的性能 72例局部晚期非小细胞肺癌VMAT病例 机器学习 肺癌 VMAT计划数据重算 3D U-Net 剂量分布数据 72例(42例训练,10例验证,20例测试) NA 3D U-Net 平均绝对误差 NA
359 2026-06-13
Survival prediction for bladder cancer using multimodal data with quantum neural networks and transformer architectures
2026-Mar-07, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出了一种结合量子神经网络和Transformer架构的混合模型QTMPN,用于膀胱癌生存预测,实现了多模态数据的高效融合 提出了QTMPN框架,创新性地融合量子神经网络、Transformer和图神经网络,通过量子特征提取器(QFE)捕获长距离依赖,并采用注意力引导动态图的多模态融合模块 尚未提及局限性信息 提高膀胱癌生存预测准确性,支持精准医学 膀胱癌患者的多模态数据,包括全切片病理图像和临床特征 机器学习和数字病理学 膀胱癌 NA 量子神经网络(QNN)、Transformer、图神经网络(GNN) 图像(病理全切片图像)、结构化数据(临床特征) TCGA-BLCA数据集 NA QTMPN(包含QFE、TCF模块) 准确率(Accuracy) NA
360 2026-06-13
Development trajectory and trends of ultrasound biomicroscopy in glaucoma research: a comprehensive 20-year bibliometric analysis
2026-Mar-06, International ophthalmology IF:1.4Q3
综述 对过去20年间超声生物显微镜在青光眼研究中应用的综合文献计量分析 首次通过文献计量学方法系统梳理了超声生物显微镜在青光眼研究中的应用发展轨迹和趋势,并识别出新兴前沿研究方向,包括深度学习、三维重建和微创青光眼手术 仅涵盖2005年至2024年间发表的文章,可能遗漏早期或近期的重要文献;分析基于单一数据库,可能存在数据完整性不足 评估超声生物显微镜在青光眼研究中的应用进展、趋势和未来方向 557篇关于超声生物显微镜在青光眼研究中应用的相关文献 自然语言处理 青光眼 文献计量分析 NA 文献数据 557篇文献 VOSviewer, CiteSpace NA NA NA
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