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 2521 - 2540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2521 | 2025-09-12 |
Artificial intelligence in gastric cancer: a systematic review of machine learning and deep learning applications
2025-Sep-11, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05181-7
PMID:40932499
|
系统综述 | 本文系统评估了机器学习和深度学习在胃癌管理中的应用、性能及局限性 | 全面总结了AI在胃癌早期检测、诊断、治疗规划和预后预测中的跨模态应用性能 | 存在算法偏差、数据集多样性不足、可解释性差及临床整合障碍 | 评估ML和DL模型在胃癌管理中的表现与应用 | 胃癌患者的临床影像和多模态数据 | 数字病理 | 胃癌 | 机器学习、深度学习 | CNN | 内镜图像、CT影像、病理图像、多模态数据 | 59项符合纳入标准的研究 | NA | NA | NA | NA |
| 2522 | 2025-09-12 |
Application of Deep Learning for Predicting Hematoma Expansion in Intracerebral Hemorrhage Using Computed Tomography Scans: A Systematic Review and Meta-Analysis of Diagnostic Accuracy
2025-Sep-11, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02089-6
PMID:40932678
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系统综述与荟萃分析 | 本文系统评估了基于深度学习的CT扫描模型在预测脑出血患者血肿扩张中的诊断准确性 | 首次对深度学习模型在脑出血血肿扩张预测中的应用进行系统性定量综合分析，并比较了纯深度学习模型与混合模型的性能差异 | 纳入研究存在异质性，部分亚组分析显示方法学质量差异可能影响结果 | 评估深度学习模型通过CT图像预测脑出血患者血肿扩张的诊断效能 | 脑出血患者 | 医学影像分析 | 脑出血 | 深度学习，CT影像分析 | 深度学习网络 | CT图像 | 22项研究（其中11项用于纯DL分析，6项用于混合DL分析） | NA | NA | NA | NA |
| 2523 | 2025-09-12 |
Identifying 14-3-3 interactome binding sites with deep learning
2025-Sep-10, Digital discovery
IF:6.2Q1
DOI:10.1039/d5dd00132c
PMID:40837623
|
研究论文 | 开发深度学习框架预测蛋白质与14-3-3蛋白的结合位点 | 首次构建集成深度学习模型预测14-3-3相互作用组结合位点，尤其针对内在无序蛋白 | 模型在外部序列上平衡准确率为75%，仍有提升空间；实验验证仅覆盖8个预测肽段 | 预测蛋白质与14-3-3蛋白的结合位点以理解细胞信号网络 | 14-3-3蛋白及其相互作用蛋白质（约300个序列） | 生物信息学 | 阿尔茨海默病（涉及tau蛋白结合） | 深度学习、X射线晶体学、分子动力学模拟 | 集成深度学习模型 | 蛋白质序列数据 | 约300个医学相关蛋白质序列，实验验证8个预测肽段 | NA | NA | NA | NA |
| 2524 | 2025-09-12 |
Enhancing Protein Structure Learning using a Size-Guided Conditional Mixture-of-Experts
2025-Sep-10, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3607904
PMID:40928909
|
研究论文 | 提出一种基于蛋白质大小引导的条件混合专家模型，用于提升蛋白质结构深度学习性能 | 首次将蛋白质大小作为先验知识引入深度学习框架，通过条件混合专家模型自适应激活子网络 | NA | 改进蛋白质结构深度学习方法，提升蛋白质性质预测精度 | 蛋白质结构与性质 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 条件混合专家模型(Conditional Mixture-of-Experts) | 蛋白质结构表示 | 在8个任务、2种蛋白质表示形式、3种数据集划分共48种测试设置上进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 2525 | 2025-09-12 |
MultiFusion2HPO: A Multimodal Deep Learning Approach for Enhancing Human Protein-Phenotype Association Prediction
2025-Sep-10, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3608274
PMID:40928915
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研究论文 | 提出一种多模态深度学习模型MultiFusion2HPO，用于提升人类蛋白质与表型关联预测的准确性 | 整合五种关键模态数据（文本、序列、PPI网络、GO注释和基因表达）并采用先进深度学习表示方法 | NA | 提升人类蛋白质-表型关联预测的准确性以促进药物开发和精准医疗 | 人类基因（蛋白质）与临床表型（HPO标准化表型） | 自然语言处理 | NA | TFIDF-D2V, BioLinkBERT, InterPro, ESM2 | 多模态深度学习模型 | 文本、序列、网络、注释数据、基因表达数据 | 基准数据集（具体数量未说明） | NA | NA | NA | NA |
| 2526 | 2025-09-12 |
Enhancing Automated Seizure Detection via Self-Calibrating Spatial-Temporal EEG Features with SC-LSTM
2025-Sep-10, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3607766
PMID:40928912
|
研究论文 | 提出一种新型混合深度学习架构SC-LSTM，通过自适应时空特征提取增强癫痫发作自动检测 | 整合自校准空间特征重建模块(SCConvNet)和双向LSTM网络，实现并行时空特征提取，显著提升对患者特异性EEG变异的捕捉能力 | 仅在新生儿EEG数据集上验证，未明确说明模型在其他年龄组或癫痫类型的泛化能力 | 开发高精度、稳定的自动化癫痫发作检测方法以支持个体化诊断 | 新生儿癫痫患者的脑电图(EEG)信号 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图(EEG)分析，K折交叉验证 | SC-LSTM（自校准卷积网络与双向LSTM的混合架构） | 多通道时间序列EEG信号 | 两个真实世界新生儿EEG数据集（具体样本量未明确说明） | NA | NA | NA | NA |
| 2527 | 2025-09-12 |
Deep learning methods and applications in single-cell multimodal data integration
2025-Sep-10, Molecular omics
IF:3.0Q3
DOI:10.1039/d5mo00062a
PMID:40929038
|
综述 | 本文回顾了深度学习在单细胞多模态数据整合中的方法与应用 | 探讨了基于VAE和GNN等神经网络框架解决数据批次效应、稀疏性和模态对齐等计算挑战的前沿方法 | 模型可解释性、可扩展性及跨数据集泛化能力仍存在挑战 | 整合多模态单细胞组学数据以解析细胞异质性和基因调控机制 | 单细胞多模态数据 | 机器学习 | NA | 单细胞多组学技术 | VAE, GNN, transformer | 单细胞多模态组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2528 | 2025-09-12 |
InterVelo: A Mutually Enhancing Model for Estimating Pseudotime and RNA Velocity in Multi-Omic Single-Cell Data
2025-Sep-10, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf500
PMID:40929041
|
研究论文 | 提出InterVelo深度学习框架，用于在多组学单细胞数据中同时估计伪时间和RNA速率 | 通过无监督细胞时间引导RNA速率估计，同时利用RNA速率优化伪时间方向，实现双向增强学习 | NA | 改进单细胞数据中转录动态的推断精度 | 多组学单细胞数据 | 计算生物学 | NA | 单细胞多组学测序 | 深度学习框架 | 单细胞多组学数据 | 模拟和真实数据集（未指定具体样本数量） | NA | NA | NA | NA |
| 2529 | 2025-09-12 |
Attention Gated-VGG with deep learning-based features for Alzheimer's disease classification
2025-Sep-10, Neurodegenerative disease management
IF:2.3Q3
DOI:10.1080/17582024.2025.2554495
PMID:40929122
|
研究论文 | 提出基于注意力门控VGG和深度学习的特征提取方法用于阿尔茨海默病分类 | 结合WOA-based ResNet特征提取和注意力门控VGG模型，在AD分类中实现高精度 | NA | 早期检测和分类阿尔茨海默病 | 阿尔茨海默病患者影像数据 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 深度学习，图像预处理，数据增强 | Attention Gated-VGG, CNN, ResNet | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2530 | 2025-09-12 |
Explainable Deep Learning Framework for Classifying Mandibular Fractures on Panoramic Radiographs
2025-Sep-10, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000011892
PMID:40929658
|
研究论文 | 开发基于全景X光片的可解释深度学习框架，用于自动分类下颌骨骨折 | 结合新颖的临床相关分类系统和可解释AI技术（Grad-CAM和LIME）提升模型决策透明度 | 需要更大规模、多机构数据集进一步验证泛化能力 | 实现下颌骨骨折的自动分类以辅助颌面创伤诊疗 | 下颌骨骨折患者 | 计算机视觉 | 颌面创伤 | 全景X光成像 | CNN | 图像 | 800张来自面部创伤患者的全景X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 2531 | 2025-09-12 |
Epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and disease risk loci
2025-Sep-10, Molecular systems biology
IF:8.5Q1
DOI:10.1038/s44320-025-00140-2
PMID:40931195
|
研究论文 | 通过单细胞表观基因组和转录组分析，揭示血管部位特异性疾病风险的调控机制 | 发现关键调控增强子不仅具有细胞类型特异性，还具有血管部位特异性，并整合深度学习预测遗传变异对染色质可及性的影响 | 研究仅限于小鼠模型，尚未在人类组织中验证 | 探究血管部位特异性疾病风险的表观基因组和转录组基础 | 小鼠三个不同血管部位的血管组织 | 表观基因组学 | 心血管疾病 | scATAC-seq, scRNA-seq | 深度学习模型 ChromBPNet | 单细胞染色质可及性数据、基因表达数据 | 三个血管部位的小鼠血管组织单细胞数据 | NA | NA | NA | NA |
| 2532 | 2025-09-12 |
Evaluation of deep learning-based segmentation models for carotid artery calcification detection in panoramic radiographs
2025-Sep-10, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-025-00858-7
PMID:40931257
|
研究论文 | 本研究评估了基于YOLO的深度学习分割模型在全景X光片中检测颈动脉钙化的效果 | 比较了三种YOLO分割模型（YOLOv5x-seg、YOLOv8x-seg、YOLOv11x-seg）在颈动脉钙化检测中的性能，并探讨了性别与钙化存在的关联 | 需要更大规模和更多样化的数据集来验证模型的泛化能力和有效性 | 评估人工智能辅助分割方法在全景X光片中检测颈动脉钙化的有效性 | 全景X光片中的颈动脉钙化区域 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习分割 | YOLOv5x-seg, YOLOv8x-seg, YOLOv11x-seg | 医学影像 | 30,883张全景X光片扫描，其中652张包含1,086个钙化标注 | NA | NA | NA | NA |
| 2533 | 2025-09-12 |
Automatic infant 2D pose estimation from videos: Comparing seven deep neural network methods
2025-Sep-10, Behavior research methods
IF:4.6Q1
DOI:10.3758/s13428-025-02816-x
PMID:40931295
|
研究论文 | 比较七种深度神经网络方法在婴儿视频中自动进行2D姿态估计的性能 | 首次系统评估主流姿态估计方法在婴儿视频上的表现，并引入基于躯干长度的误差指标及检测可靠性分析 | 方法主要在成人数据上训练，未针对婴儿进行专门微调（除DeepLabCut和MediaPipe外） | 评估和比较深度学习模型在婴儿姿态估计任务中的性能 | 婴儿视频数据（包含仰卧位和复杂场景） | 计算机视觉 | NA | 深度学习，机器学习 | AlphaPose, DeepLabCut/DeeperCut, Detectron2, HRNet, MediaPipe/BlazePose, OpenPose, ViTPose | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2534 | 2025-09-12 |
Few-shot learning for highly accelerated 3D time-of-flight MRA reconstruction
2025-Sep-10, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.70072
PMID:40931540
|
研究论文 | 提出一种基于少样本学习的深度学习重建方法，用于高度加速的3D飞行时间磁共振血管成像重建 | 采用少样本学习框架，仅需两个实验采集数据集进行微调，实现了八倍加速下的高质量重建 | 仅在健康志愿者中进行验证，未涉及病理状态下的性能评估 | 开发能够大幅减少采集时间的高质量3D TOF-MRA重建方法 | 健康志愿者的头部血管成像数据 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 深度学习，少样本学习，3D变分网络 | 3D variational network | 3D k-space数据，磁共振成像数据 | 5名健康志愿者（回顾性数据）+2名受试者（前瞻性数据） | NA | NA | NA | NA |
| 2535 | 2025-09-12 |
Multi-region ultrasound-based deep learning for post-neoadjuvant therapy axillary decision support in breast cancer
2025-Sep-09, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105916
PMID:40929754
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2536 | 2025-09-12 |
Benchmarking AI-driven acoustic monitoring for floating marine debris: Challenges in deep learning-based debris extraction
2025-Sep-09, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118655
PMID:40929868
|
研究论文 | 评估主流深度学习模型在声纳图像中自动提取漂浮海洋垃圾的性能，并引入挑战性数据集作为基准 | 首次系统评估深度学习模型在声纳图像中提取低对比度漂浮垃圾的能力，并揭示声学成像物理特性对模型性能的限制 | 数据稀缺性以及声学成像的物理限制（如距离依赖分辨率和视角敏感性）导致模型性能受限 | 开发AI驱动的声学监测系统用于大规模海洋漂浮垃圾自动量化 | 海洋环境中的悬浮污染物，包括塑料袋、瓶子、金属罐和混合垃圾 | 计算机视觉 | NA | 声纳成像技术 | 深度学习分割模型 | 声纳图像 | 1000张声学图像，包含四类垃圾的2000-4000个标注实例 | NA | NA | NA | NA |
| 2537 | 2025-09-12 |
Remote sensing and image analysis of macro-plastic litter: A review
2025-Sep-09, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118630
PMID:40929867
|
综述 | 本文综述了利用遥感和AI图像分析技术检测大型塑料垃圾的最新进展 | 系统整合了从网络摄像头到卫星等多种遥感平台在塑料垃圾监测中的应用，并强调了AI技术在该领域的增长趋势 | 研究方法存在量化指标不一致、环境干扰、分辨率限制和协议不统一等挑战 | 评估遥感和图像分析技术在宏观塑料垃圾监测中的有效性和应用潜力 | 沿海、河流和其他水生环境中的宏观塑料垃圾 | 计算机视觉 | NA | 遥感技术、深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2538 | 2025-09-12 |
CCLR-DL: A novel statistics and deep learning hybrid method for feature selection and forecasting healthcare demand
2025-Sep-07, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109057
PMID:40929936
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研究论文 | 提出一种结合统计方法与深度学习的混合框架CCLR-DL，用于医疗需求预测的特征选择和时序预测 | 首次将因果统计选择（包括交叉相关分析、滞后线性回归和格兰杰因果检验）与神经网络预测结合，兼顾预测精度与可解释性 | NA | 提升高维多元时间序列预测的准确性和模型透明度 | 医疗需求预测 | 机器学习 | NA | 交叉相关分析、滞后多元线性回归、格兰杰因果检验 | BiLSTM | 时间序列数据 | 630万个体10年间的临床就诊和诊断数据 | NA | NA | NA | NA |
| 2539 | 2025-09-12 |
Advanced digital image forensics: A hybrid framework for copy-move forgery detection in multimedia security
2025-Sep, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.70076
PMID:40361265
|
研究论文 | 提出一种用于多媒体安全中复制-移动伪造检测的混合框架，结合频域滤波、关键点提取、深度学习模型和聚类技术 | 整合FFT频域滤波、SIFT与ORB关键点提取、MobilenetV2和VGG16特征提取以及注意力机制，提升检测准确性和鲁棒性 | NA | 开发高精度数字图像伪造检测方法，保障图像完整性验证 | 数字图像及其可能存在的复制-移动伪造区域 | 计算机视觉 | NA | 快速傅里叶变换(FFT)、SIFT、ORB、DBSCAN聚类、注意力机制 | MobilenetV2, VGG16 | 图像 | 基于五个基准复制-移动伪造数据集进行广泛测试 | NA | NA | NA | NA |
| 2540 | 2025-09-12 |
Early diagnosis of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease using multimodal feature-based deep learning models in a Chinese elderly population
2025-Sep, Asian journal of psychiatry
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ajp.2025.104632
PMID:40743680
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研究论文 | 本研究利用基于多模态特征（ERP和中医体质）的深度学习模型，在中国老年人群中实现轻度认知障碍和阿尔茨海默病的早期诊断 | 首次融合事件相关电位（ERP）和中医体质特征，并采用图卷积网络（GCN）进行跨被试分类，在认知障碍早期诊断中表现出色 | 样本量较小（共90名参与者），且仅针对中国老年人群，结果泛化性需进一步验证 | 评估基于融合ERP和中医特征的深度学习模型在认知障碍跨被试分类中的效能 | 中国老年人群（包括健康对照组、轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者） | 机器学习 | 老年疾病 | ERP（事件相关电位）、中医体质问卷、深度学习 | EEGNet、CNN-LSTM、GCN（图卷积网络）、多尺度特征重建GCN、多层感知机 | 脑电信号、问卷数据 | 90名参与者（30名健康对照、30名MCI患者、30名AD患者） | NA | NA | NA | NA |