深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 2041 - 2060 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2041 | 2025-10-06 |
Predicting Healthcare Utilization Outcomes With Artificial Intelligence: A Large Scoping Review
2025-Aug-21, Value in health : the journal of the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jval.2025.08.007
PMID:40848744
|
综述 | 通过范围综述系统梳理人工智能在医疗资源利用预测领域的研究现状、数据特征、方法学和报告标准 | 首次系统评估AI在医疗资源利用预测中的变量覆盖完整性，发现尚无研究包含全部6类关键变量组，并识别了报告标准依从性的不足 | 仅纳入截至2025年1月的研究，未对模型性能进行定量比较，且未评估预测模型的实际临床影响 | 识别人工智能在医疗资源利用预测研究中的数据特征、方法学趋势和报告标准依从性 | 医疗资源利用预测相关的AI研究文献 | 机器学习 | NA | 范围综述方法 | 集成模型,深度学习 | 电子健康记录,保险索赔数据 | 121项符合纳入标准的研究 | NA | 深度神经网络 | NA | NA |
| 2042 | 2025-10-06 |
Metabolic modelling: Insights into the machine room of plant metabolism
2025-Aug-14, Journal of plant physiology
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.jplph.2025.154584
PMID:40957247
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综述 | 本文综述了植物代谢建模的最新进展及其在从亚细胞到生态系统层面研究代谢网络的应用 | 探讨了机器学习与深度学习框架在模型重建和参数化中的应用，以及增强机制模型的混合策略 | NA | 研究植物代谢网络的系统级过程及其在环境互作中的作用 | 植物代谢网络及其生化反应 | 计算生物学 | NA | 代谢建模，机器学习，深度学习 | NA | 代谢网络数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2043 | 2025-10-06 |
Deep Learning Prediction and Interpretation of Riverine Nitrate Export Across the Mississippi River Basin
2025-Aug-09, Water resources research
IF:4.6Q1
DOI:10.1029/2024WR039207
PMID:40948694
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研究论文 | 使用长短期记忆模型预测密西西比河流域硝酸盐输出并解释其空间驱动因素 | 首次将LSTM模型与高频率传感器数据结合用于流域尺度硝酸盐浓度预测，并采用可解释的Shapley值识别关键空间驱动因素和非线性阈值 | 空间验证性能相对较低（中位KGE=0.18），在未监测流域的预测能力有限 | 预测和解释密西西比河流域硝酸盐输出的时空模式及其驱动机制 | 密西西比河流域的河流硝酸盐浓度和输出量 | 机器学习 | NA | 高频传感器监测 | LSTM | 时间序列数据 | 美国本土连续区域的高频传感器数据（1980-2022年） | NA | 长短期记忆网络 | Kling-Gupta效率系数 | NA |
| 2044 | 2025-10-06 |
Novel CAC Dispersion and Density Score to Predict Myocardial Infarction and Cardiovascular Mortality
2025-Aug, Circulation. Cardiovascular imaging
DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018059
PMID:40613107
|
研究论文 | 本研究开发了一种新型冠状动脉钙化分散度和密度评分（CAC-DAD）用于预测主要不良心血管事件 | 首次结合冠状动脉钙化的空间分布特征和高密度钙化的保护性效应，开发了优于传统Agatston评分的预测模型 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（961例患者），随访时间较短（中位30天） | 评估新型CAC-DAD评分在预测主要不良心血管事件方面的预后价值 | 接受心脏计算机断层扫描进行心血管或围手术期风险评估的患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 心脏计算机断层扫描，深度学习算法 | 深度学习 | 医学影像 | 961例患者（中位年龄67岁，61%男性） | NA | NA | C统计量，风险比，敏感性 | NA |
| 2045 | 2025-10-06 |
Influence of Problem-based Learning Method on Learning Outcomes in Medical Curriculum
2025-Aug, The Journal of the Association of Physicians of India
DOI:10.59556/japi.73.1079
PMID:40955883
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研究论文 | 本研究通过回顾性分析探讨问题导向学习法对医学课程学习成果的影响 | 通过比较传统教学与PBL教学在医学教育中的效果，证实PBL能显著提升学生学习成果 | 研究样本量有限（151名学生），且为单中心回顾性研究 | 评估问题导向学习法在医学课程教学中的有效性 | 151名攻读第二年MBBS药理学课程的学生 | 医学教育 | NA | 回顾性数据分析 | NA | 考试成绩数据 | 151名医学学生 | SPSS | NA | p值, 通过率 | NA |
| 2046 | 2025-10-06 |
Coalescence and Translation: A Language Model for Population Genetics
2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.24.661337
PMID:40666889
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研究论文 | 开发了一种基于Transformer的语言模型cxt，用于从基因组数据推断群体遗传学中的共祖时间和祖先重组图 | 将共祖时间推断重新定义为两种生物语言之间的翻译问题，首次将大型语言模型架构应用于群体遗传学推断 | 模型训练依赖于模拟数据，在真实数据上的性能可能受模拟与真实差异影响 | 开发能够灵活、可扩展地从基因组数据推断谱系历史的新方法 | 基因组数据和祖先重组图(ARG) | 自然语言处理 | NA | 基因组测序 | Transformer | 基因组序列数据 | 基于stdpopsim目录的模拟数据训练，可产生超过百万个共祖预测 | NA | Decoder-only Transformer | 与最先进的MCMC似然模型性能相当，包括分布内和分布外场景 | NA |
| 2047 | 2025-10-06 |
[Dual-Channel Shoulder Joint X-ray Bone Age Estimation in Chinese Han Adolescents Based on the Fusion of Segmentation Labels and Original Images]
2025-Jun-25, Fa yi xue za zhi
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研究论文 | 基于双通道肩关节X射线图像融合分割标签与原始图像的深度学习骨龄评估方法研究 | 提出结合原始图像与分割标签的双通道输入方法，通过U-Net++网络提取关键肩关节区域信息，提升骨龄评估精度 | 研究样本仅包含1286例中国汉族青少年数据，年龄范围限定在12.0至18.0岁 | 探索适用于中国汉族青少年肩关节X射线图像的骨龄评估深度学习模型 | 中国汉族青少年肩关节X射线图像 | 计算机视觉 | NA | X射线成像 | CNN | 医学图像 | 1286例肩关节X射线图像（708例男性，578例女性） | NA | VGG16, ResNet18, ResNet50, DenseNet121, U-Net++ | 平均绝对误差, 均方根误差, 决定系数, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 2048 | 2025-10-06 |
Deep learning reveals pathology-confirmed neuroimaging signatures in Alzheimer's, vascular and Lewy body dementias
2025-Jun-03, Brain : a journal of neurology
IF:10.6Q1
DOI:10.1093/brain/awae388
PMID:39657969
|
研究论文 | 开发基于深度学习的多标签框架，通过生前T1加权MRI识别阿尔茨海默病、血管性痴呆和路易体痴呆的神经影像学生物标志物 | 首次提出基于神经病理学的数据驱动多标签深度学习框架，开发了DeepSPARE指数作为精确的病理敏感非侵入性神经影像学指标 | 样本量相对有限，路易体痴呆的平衡准确率较低(0.623)，需要外部验证 | 解决神经退行性和血管性病理共存的诊断挑战，开发基于深度学习的痴呆类型识别方法 | 423名痴呆患者和361名对照参与者 | 数字病理学 | 老年疾病 | T1加权MRI | 深度学习 | 图像 | 784名参与者(423痴呆+361对照) | NA | NA | 平衡准确率 | NA |
| 2049 | 2025-10-06 |
Redefining healthcare - The transformative power of generative AI in modern medicine
2025-06, Revista espanola de enfermedades digestivas
IF:2.7Q2
DOI:10.17235/reed.2025.11081/2024
PMID:39898717
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综述 | 本文探讨生成式AI在现代医学中的变革潜力及其伦理法律挑战 | 系统性阐述生成式AI如何重塑医疗健康领域，强调其内容生成能力对医疗实践的颠覆性影响 | 未提供具体案例研究或实证数据支持论点 | 分析生成式AI在医疗领域的应用前景并警示相关伦理法律问题 | 医疗健康系统及专业从业人员 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 多模态数据（语言、视觉、听觉） | NA | NA | 人工神经网络 | NA | 大数据计算能力 |
| 2050 | 2025-10-06 |
Cellular and subcellular specialization enables biology-constrained deep learning
2025-May-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.22.655599
PMID:40501912
|
研究论文 | 本研究开发了一种符合生物学约束的深度学习模型，通过模拟神经元细胞类型和树突区室的特化机制来实现图像分类任务 | 提出了首个完全符合生物学约束的深度学习算法，整合了兴奋性/抑制性神经元分化和树突区室信号传导的特化机制 | 模型虽然符合生物学约束，但仍是对真实神经系统的简化表示，需要进一步实验验证 | 探索大脑如何通过神经元细胞类型和树突区室的特化来协调多层神经回路的学习过程 | 人工神经网络模型，模拟生物神经元的特化结构和信号传导机制 | 机器学习 | NA | 深度学习算法 | 循环神经网络 | 图像 | NA | NA | 多层循环神经网络，包含兴奋性和抑制性神经元单元 | 分类准确率 | NA |
| 2051 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging: Current Applications and New Horizons
2025 Apr-Jun, Journal of cardiovascular echography
IF:0.7Q4
DOI:10.4103/jcecho.jcecho_62_25
PMID:40950368
|
综述 | 本文综述人工智能在心血管影像学中的当前应用与未来发展前景 | 系统阐述AI在超声心动图、心脏CT和心脏MRI中的创新应用，包括图像采集优化、自动化分析和预后预测 | AI模型存在黑箱问题、需要更多样化的数据集、面临监管审批和伦理考量等挑战 | 探讨人工智能技术在心血管影像领域的应用现状与发展方向 | 心血管影像学技术（超声心动图、心脏CT、心脏MRI）及相关疾病诊断 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2052 | 2025-10-06 |
Bone Age Estimation of Chinese Han Adolescents's and Children's Elbow Joint X-rays Based on Multiple Deep Convolutional Neural Network Models
2025-Feb-25, Fa yi xue za zhi
|
研究论文 | 基于多种深度卷积神经网络模型对中国汉族青少年肘关节X光片进行骨龄评估 | 首次针对中国汉族青少年肘关节X光片开发深度学习骨龄评估模型，并比较三种不同预处理方案和多种网络架构的性能 | 样本量相对有限（943例），仅针对中国汉族人群，年龄范围限定在6-16岁 | 开发自动骨龄评估模型并评估其性能 | 中国汉族青少年和儿童的肘关节X光片 | 计算机视觉 | 生长发育评估 | X光成像 | CNN | 图像 | 943例肘关节正位X光片（517男，426女），外加104例外部测试集 | NA | U-Net, UNet++, TransUNet, VGG16, VGG19, InceptionV2, InceptionV3, ResNet34, ResNet50, ResNet101, DenseNet121 | MAE, RMSE, P±0.7 years, P±1.0 years | NA |
| 2053 | 2025-10-06 |
Solubilization of Membrane Proteins using designed protein WRAPS
2025-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.04.636539
PMID:39975033
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的蛋白质设计方法，通过水溶性蛋白质包裹物（WRAPs）使膜蛋白可溶化并保持其功能 | 首次使用深度学习设计水溶性两亲性蛋白质包裹物，无需去污剂即可稳定膜蛋白并保持其结构和功能完整性 | 文中未明确提及该方法的应用范围和潜在局限性 | 开发一种通用方法解决膜蛋白生产和结构表征的难题 | 膜蛋白，特别是β桶状外膜蛋白和螺旋多次跨膜蛋白 | 蛋白质设计 | 梅毒 | 深度学习设计，冷冻电镜 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | 四种外膜β桶状蛋白 | NA | NA | 结构一致性（4.0 Å冷冻电镜图谱验证） | NA |
| 2054 | 2025-10-06 |
Deep Learning for the Accurate Prediction of Triggered Drug Delivery
2025-01, IEEE transactions on nanobioscience
IF:3.7Q3
DOI:10.1109/TNB.2024.3426291
PMID:39018211
|
研究论文 | 本研究结合实验测量与深度学习技术开发预测模型，用于准确预测脂质体和金属有机框架纳米载体在不同触发条件下的药物释放行为 | 首次将深度学习技术应用于纳米药物递送系统的触发释放预测，显著优于传统线性预测方法 | 研究主要关注脂质体和金属有机框架两类纳米载体，未涉及其他类型纳米载体 | 开发准确的药物触发释放预测模型以改善癌症治疗策略 | 脂质体和金属有机框架纳米载体及其药物释放行为 | 机器学习 | 癌症 | 纳米药物递送系统、超声波触发、微波触发、紫外光触发、pH触发 | 深度学习 | 实验测量数据 | NA | NA | NA | 预测准确度 | NA |
| 2055 | 2025-10-06 |
Multi-atlas multi-modality morphometry analysis of the South Texas Alzheimer's Disease Research Center postmortem repository
2025, NeuroImage. Clinical
DOI:10.1016/j.nicl.2025.103752
PMID:39987858
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研究论文 | 对南德克萨斯阿尔茨海默病研究中心尸检库进行多图谱多模态形态测量分析的首次研究报告 | 开发了专门处理尸检神经影像数据的流程，包括识别福尔马林信号的轻量深度网络和修复各向异性分辨率MRI扫描的合成工具 | 尸检扫描中区域脑容量测量具有挑战性，组织固定引起的收缩效应需要特别处理 | 研究共病性痴呆症的神经病理学机制 | 阿尔茨海默病及相关神经退行性疾病患者的大脑组织 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | MRI神经影像，组织学检查 | 深度学习网络 | 多模态MRI图像，组织学数据 | 200个大脑捐赠，100个经过整理的MRI会话 | NA | 轻量深度网络 | 组织分离准确度，体积测量敏感度 | NA |
| 2056 | 2025-10-06 |
BanglaNewsClassifier: A machine learning approach for news classification in Bangla Newspapers using hybrid stacking classifiers
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321291
PMID:40489455
|
研究论文 | 提出一种用于孟加拉语新闻分类的混合堆叠分类器方法 | 首次将双向长短期记忆网络与支持向量机结合的堆叠元分类器应用于孟加拉语新闻分类 | 仅针对孟加拉语单一语言，未涉及多语言对比分析 | 开发高效的孟加拉语新闻自动分类系统 | 孟加拉语新闻文章 | 自然语言处理 | NA | TF-IDF向量化, word2Vec嵌入 | BiLSTM, SVM, 堆叠分类器 | 文本 | 118,404篇孟加拉语新闻文章 | NA | 双向长短期记忆网络, 支持向量机 | 准确率, 混淆矩阵, ROC曲线 | NA |
| 2057 | 2025-10-06 |
Deep learning-based embedding of functional connectivity profiles for precision functional mapping
2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)
DOI:10.1162/IMAG.a.129
PMID:40918268
|
研究论文 | 本研究使用变分自编码器将功能连接图谱嵌入低维潜在空间，实现多样本同时比较 | 首次使用变分自编码器同时嵌入来自不同解剖位置、个体和群体平均的功能连接图谱，突破传统空间相似性只能两两比较的限制 | 未提及模型在更大规模数据集上的泛化能力验证 | 开发用于精确功能映射的可视化和探索性分析方法 | 人类大脑功能连接图谱 | 机器学习 | NA | 功能磁共振成像 | VAE | 神经影像数据 | NA | NA | 变分自编码器 | 潜在空间结构保持度 | NA |
| 2058 | 2025-10-06 |
MDWC-Net: a multi-scale dynamic-weighting context network for precise spinal X-ray segmentation
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1651296
PMID:40951635
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研究论文 | 提出一种用于脊柱X射线图像精确分割的多尺度动态加权上下文网络MDWC-Net | 引入三个创新模块（MSCAW、DFCB、BIEB）解决脊柱X射线图像分割中的尺度变化大、边界模糊等挑战 | 仅在280张脊柱X射线图像上训练和评估，样本量相对有限 | 提高脊柱X射线图像分割的准确性和鲁棒性 | 脊柱X射线图像中的脊椎结构 | 数字病理 | 脊柱疾病 | X射线成像 | CNN | 图像 | 280张脊柱X射线图像（来自河南省人民医院），按7:1:2比例分为训练集、验证集和测试集 | NA | 编码器-解码器架构 | Dice系数, MIoU, GPA, 敏感性 | NA |
| 2059 | 2025-10-06 |
Radiomics and ischemic stroke research: bibliometric insights and visual trends (2004-2024)
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1606388
PMID:40948650
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文献计量分析 | 通过文献计量学方法分析2004-2024年间影像组学在缺血性脑卒中研究中的发展趋势和热点 | 首次对缺血性脑卒中影像组学研究进行系统的文献计量学分析，揭示该领域的发展轨迹和新兴趋势 | 依赖文献数据库的完整性，可能存在收录偏差；分析结果受所选分析工具和方法的影响 | 系统梳理影像组学在缺血性脑卒中研究中的发展脉络和研究热点 | 2004-2024年间发表的缺血性脑卒中影像组学研究文献 | 医学影像分析 | 缺血性脑卒中 | CT, MRI | 深度学习 | 医学影像 | NA | CiteSpace, VOSviewer | NA | NA | NA |
| 2060 | 2025-10-06 |
AI/ML-empowered approaches for predicting T Cell-mediated immunity and beyond
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1651533
PMID:40948755
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研究论文 | 本研究评估基于AlphaFold 3的AI计算方法预测T细胞受体-肽/MHC复合物特异性 | 首次将AlphaFold 3应用于TCR-pMHC相互作用预测，通过深度学习结构建模实现免疫原性表位的高通量筛选 | 预测模型仍处于早期阶段，距离广泛应用还需进一步研究 | 开发精准预测T细胞免疫原性的方法，推动T细胞介导的免疫治疗和药物设计 | T细胞受体与肽/MHC复合物的相互作用 | 机器学习 | 肿瘤、感染性疾病、自身免疫疾病 | 深度学习结构建模，计算机高通量筛选 | 深度神经网络 | 蛋白质结构数据 | NA | AlphaFold | AlphaFold 3 | 准确性 | NA |