深度学习在生物医药领域的应用
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| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-07-30 |
The perspective of artificial intelligence for NMR
2027-Feb, Magnetic resonance letters
DOI:10.1016/j.mrl.2026.200290
PMID:42518522
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综述 | 本文综述了人工智能（特别是深度学习）在核磁共振波谱技术中的应用，重点探讨了其在代谢物研究中解决灵敏度低、峰重叠严重和数据解析困难等核心挑战的创新方向 | 系统梳理了AI驱动NMR在代谢物研究中的三个技术革新方向：低场谱高场化、纯位移谱优化以缓解谱峰拥挤、以及代谢组学中代谢物与生物标志物的智能识别 | NA | 概述AI与NMR协同作用在代谢物研究中的进展，并展望其在代谢组学、精准医学等领域的应用潜力 | 核磁共振波谱数据与代谢物相关研究，包括低场NMR谱、纯位移谱及代谢组学数据 | 机器学习 | 高脂血症（文中提及脂蛋白代谢标志物） | 核磁共振波谱，深度学习 | 深度学习模型 | NMR波谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |