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 2861 - 2880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2861 | 2025-10-06 |
Optimized multi-stage network with multi-dimensional spatiotemporal interactions for septal and apical hypertrophic cardiomyopathy classification using 12-lead ECGs
2025-Sep, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-025-00492-6
PMID:40917150
|
研究论文 | 提出一种优化的多阶段网络用于基于12导联心电图的心肌肥厚分类 | 结合1D和2D卷积的多维时空交互网络，引入全局-局部交互注意力机制和多损失联合优化策略 | NA | 通过12导联心电图准确识别室间隔肥厚和心尖肥厚型心肌病 | 肥厚型心肌病患者的心电图数据 | 医学图像分析 | 心血管疾病 | 12导联心电图 | CNN | 心电图信号 | NA | NA | 多阶段网络,1D卷积分支,2D卷积分支 | F1-score | NA |
| 2862 | 2025-10-06 |
SamRobNODDI:q-space sampling-augmented continuous representation learning for robust and generalized NODDI
2025-Aug-29, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adf9b8
PMID:40780245
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研究论文 | 提出一种基于q空间采样增强的连续表示学习框架SamRobNODDI，用于实现鲁棒且泛化的NODDI参数估计 | 引入q空间采样增强的连续表示学习方法，探索不同梯度方向间的信息，并设计采样一致性损失约束不同采样方案的输出 | NA | 开发在变化扩散梯度方向下能稳健执行的NODDI参数估计方法 | 扩散磁共振成像(dMRI)数据 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 扩散磁共振成像(dMRI), NODDI | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 性能、鲁棒性、泛化性、灵活性 | NA |
| 2863 | 2025-10-06 |
A deep learning-based approach for measuring patellar cartilage deformations from knee MR images
2025-Aug-27, Journal of biomechanics
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112930
PMID:40915052
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研究论文 | 开发基于深度学习的自动分割工具，用于从膝关节磁共振图像中测量髌骨软骨变形 | 首次开发2D和3D U-Net网络自动分割髌骨及髌骨软骨，并评估其在检测运动诱导软骨变形方面的能力 | 研究样本量相对有限（109例膝关节MR扫描），且仅针对髌股关节进行研究 | 开发卷积神经网络自动分割髌骨和髌骨软骨，并评估其测量运动诱导软骨变形的能力 | 膝关节磁共振图像中的髌骨和髌骨软骨 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 磁共振成像 | CNN | 医学图像 | 109例膝关节MR扫描 | NA | U-Net | 平均Dice相似系数, ICC, 平均差异 | NA |
| 2864 | 2025-10-06 |
Single-cell multiomics reveals the oscillatory dynamics of mRNA metabolism and chromatin accessibility during the cell cycle
2025-Aug-26, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116089
PMID:40751912
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研究论文 | 通过单细胞多组学技术揭示细胞周期中mRNA代谢和染色质可及性的振荡动态 | 首次结合单细胞多组学测序、生物物理建模和深度学习量化mRNA转录、剪接、核输出和降解速率 | NA | 研究细胞周期中基因表达的时空调控机制 | 增殖细胞中的mRNA代谢过程和染色质可及性 | 生物信息学 | NA | 单细胞多组学测序 | 深度学习 | 单细胞多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2865 | 2025-10-06 |
Heat stress responses mediated by N6-methyladenine DNA methylation in maize
2025-Aug-26, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116058
PMID:40728929
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研究论文 | 本研究揭示了玉米中N6-甲基腺嘌呤(6mA)在热胁迫响应中的调控机制 | 首次在作物中发现6mA动态变化与热胁迫耐受性相关，鉴定ZmALKBH1为6mA去甲基化酶，并开发了基于深度学习的6mA分布预测模型 | 研究仅针对四个玉米自交系，需要在更广泛的种质资源中验证 | 探究6mA在玉米热胁迫响应中的功能和作用机制 | 玉米自交系B73、Mo17、W22和B104 | 生物信息学 | NA | 全基因组6mA谱分析，基因表达分析，突变体研究 | 深度学习 | 表观基因组数据，基因表达数据 | 四个玉米自交系（B73、Mo17、W22、B104） | NA | NA | 预测准确性，实验验证 | NA |
| 2866 | 2025-10-06 |
FoodABSANet: Developing an adaptive graph convolutional neural network for aspect-based sentiment analysis of food reviews with a weighted polarity score
2025-Aug-26, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 开发了一种自适应图卷积神经网络用于食品评论的方面级情感分析 | 提出了FoodABSANet模型，采用加权极性评分机制和自适应图卷积神经网络来处理方面间相互影响的问题 | NA | 改进方面级情感分析的准确性和细粒度情感极性识别 | 食品评论中的方面级情感分析 | 自然语言处理 | NA | 文本情感分析 | 图卷积神经网络 | 文本 | NA | NA | 自适应图卷积神经网络 | 加权极性评分 | NA |
| 2867 | 2025-10-06 |
Accurate VLE Predictions via COSMO-RS-Guided Deep Learning Models: Solubility and Selectivity in Physical Solvent Systems for Carbon Capture
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01148
PMID:40757514
|
研究论文 | 开发了一种结合COSMO-RS和深度学习的机器学习流程，用于准确预测物理溶剂系统中的溶解度和选择性，以支持碳捕获应用的溶剂筛选 | 将量子化学热力学模型COSMO-RS与定向消息传递神经网络(D-MPNN)相结合，通过迁移学习校正预测偏差，显著提高了VLE预测精度 | 依赖COSMO-RS模拟数据的质量，实验数据量有限可能影响模型泛化能力 | 开发准确的汽液平衡(VLE)预测模型，用于碳捕获物理溶剂的筛选和优化 | 物理溶剂系统中的溶解度和选择性预测，针对CO和常见气体杂质(HS、CH、N、H) | 机器学习 | NA | 量子化学计算、COSMO-RS模拟 | D-MPNN | 分子结构数据、热力学模拟数据、实验数据 | 30,000个COSMO-RS模拟数据点，以及实验VLE数据集 | NA | 定向消息传递神经网络(D-MPNN) | 预测精度、物理一致性、压力预测偏差校正 | NA |
| 2868 | 2025-10-06 |
A Molecular Representation Learning Model Based on Multidimensional Joint and Cross-Learning for Drug-Drug Interaction Prediction
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01171
PMID:40758117
|
研究论文 | 提出一种基于多维联合交叉学习的分子表示学习模型，用于预测药物相互作用 | 通过交叉注意力融合模块整合药物的一维、二维和三维分子特征，并设计分子对反应模块识别潜在相互作用位点 | 未明确说明模型在真实临床环境中的泛化能力及对罕见药物组合的预测效果 | 开发更精准的药物相互作用预测计算方法 | 药物分子及其相互作用 | 机器学习 | NA | 分子表示学习 | 深度学习 | 分子结构数据（1D/2D/3D特征） | 基准数据集（未指定具体数量） | NA | 交叉注意力融合模块，分子对反应模块 | 评估指标（未具体说明） | NA |
| 2869 | 2025-10-06 |
FakeRotLib: Expedient Noncanonical Amino Acid Parametrization in Rosetta
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01030
PMID:40789114
|
研究论文 | 提出FakeRotLib方法用于在Rosetta中快速参数化非经典氨基酸 | 使用小分子构象异构体统计拟合创建旋转异构体分布，显著缩短参数化时间并能处理Rosetta之前未建模的NCAA类型 | NA | 改进Rosetta中非经典氨基酸的参数化方法 | 非经典氨基酸 | 计算生物学 | NA | 统计拟合，小分子构象异构体分析 | NA | 分子构象数据 | NA | Rosetta | NA | 参数化时间，建模能力 | NA |
| 2870 | 2025-10-06 |
PepPCBench is a Comprehensive Benchmarking Framework for Protein-Peptide Complex Structure Prediction
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01084
PMID:40792461
|
研究论文 | 本文介绍了PepPCBench，一个用于蛋白质-肽复合物结构预测的综合基准测试框架 | 开发了首个专门针对蛋白质-肽复合物结构预测的基准测试框架，并构建了包含261个实验解析复合物的数据集 | 置信度指标与实验结合亲和力相关性较差，评分策略和泛化能力需要改进 | 系统评估深度学习方法在蛋白质-肽复合物结构预测中的性能 | 蛋白质-肽复合物结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | 蛋白质折叠神经网络 | 蛋白质结构数据 | 261个实验解析的蛋白质-肽复合物，肽段长度5-30个残基 | NA | AlphaFold3, AlphaFold-Multimer, Chai-1, HelixFold3, RoseTTAFold-All-Atom | 综合评估指标 | NA |
| 2871 | 2025-10-06 |
Reflection-Enhanced Raman Identification of Single Bacterial Cells Patterned Using Capillary Assembly
2025-Aug-22, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c01225
PMID:40754993
|
研究论文 | 开发了一种结合反射增强拉曼光谱和毛细管组装技术的单细菌细胞检测平台 | 利用反射性Ag/SiO薄膜增强拉曼信号，并通过毛细管组装技术精确定位单细菌细胞的最强拉曼活性区域 | 未明确说明样本规模和技术在实际临床样本中的验证范围 | 开发可靠的单细菌细胞拉曼检测平台用于病原菌快速识别 | 单细菌细胞 | 生物传感 | 细菌感染 | 拉曼光谱，毛细管辅助粒子组装(CAPA) | 深度学习 | 光谱数据 | NA | NA | NA | 信号重现性，准确性 | NA |
| 2872 | 2025-10-06 |
AI-Driven Integration of Deep Learning With Lung Imaging, Functional Analysis, and Blood Gas Metrics for Perioperative Hypoxemia Prediction
2025-Aug-22, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/73995
PMID:40759599
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观点文章 | 探讨人工智能通过整合深度学习与多模态临床数据预测围手术期低氧血症的变革性作用 | 提出融合肺部影像、肺功能分析和动脉血气的多模态AI系统，采用TD-CNNLSTM-LungNet等混合模型实现高达96.57%的准确率 | 面临数据集异质性、模型可解释性不足和临床工作流整合困难等挑战 | 预测围手术期低氧血症风险并优化临床决策 | 围手术期患者（动脉血氧分压<60 mmHg或血氧饱和度<90%） | 医学人工智能 | 围手术期并发症 | CT扫描、肺功能测试、动脉血气分析 | CNN, LSTM, 混合模型 | 医学影像、功能测试数据、实验室指标 | NA | NA | TD-CNNLSTM-LungNet, DeepLung-Predict | 准确率, AUC | NA |
| 2873 | 2025-10-06 |
Deep unrolled primal dual network for TOF-PET list-mode image reconstruction
2025-Aug-22, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adf9b7
PMID:40780257
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研究论文 | 提出一种用于TOF-PET列表模式图像重建的深度展开原始对偶网络LMPDnet | 将网络展开为多个阶段，每个阶段包含列表模式域更新的对偶网络和图像域更新的原始网络，并利用CUDA并行加速计算TOF列表模式数据的系统矩阵 | 未明确说明计算资源需求和模型训练时间 | 改进TOF-PET列表模式图像重建质量，特别是在低计数数据情况下 | TOF-PET列表模式数据 | 医学影像重建 | NA | TOF-PET列表模式重建 | 深度展开原始对偶网络 | PET列表模式数据 | NA | CUDA | LMPDnet | 噪声抑制，图像质量，定量分析 | CUDA并行加速 |
| 2874 | 2025-10-06 |
Deep Learning for the Early Detection of Invasive Ductal Carcinoma in Histopathological Images: Convolutional Neural Network Approach With Transfer Learning
2025-Aug-21, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/62996
PMID:40840868
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研究论文 | 开发基于卷积神经网络和迁移学习的深度学习模型，用于组织病理学图像中浸润性导管癌的早期检测 | 使用预训练的Visual Geometry Group架构进行迁移学习以提升特征提取能力，并采用加权损失函数解决类别不平衡问题 | 数据增强未能改善结果，模型在类别不平衡处理上仍有优化空间 | 开发自动化IDC检测解决方案，辅助病理学家进行临床决策 | 浸润性导管癌的组织病理学图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 组织病理学图像分析 | CNN | 图像 | 277,524张组织病理学图像（71.6% IDC阳性，28.4% IDC阴性） | NA | Visual Geometry Group | 准确率, 敏感度, 特异性, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 2875 | 2025-10-06 |
Memory-enhanced and multi-domain learning-based deep unrolling network for medical image reconstruction
2025-Aug-21, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adf939
PMID:40774313
|
研究论文 | 提出一种基于记忆增强和多域学习的深度展开网络，用于医学图像重建 | 设计了记忆增强模块整合历史输出，跨阶段空间域学习变换器提取局部和非局部特征，以及频域一致性学习模块 | 随着迭代次数增加，信息流和全局特征捕获能力可能受限 | 开发可解释的高保真医学图像重建方法 | 医学图像重建 | 计算机视觉 | NA | PET, MRI, CT | DUN, Transformer | 医学图像 | 三种医学成像模态（PET、MRI、CT）的数据 | NA | 记忆增强深度展开网络, CS-SLFormer | 峰值信噪比, 结构相似性指数 | NA |
| 2876 | 2025-10-06 |
An evaluation of rectum contours generated by artificial intelligence automatic contouring software using geometry, dosimetry and predicted toxicity
2025-Aug-21, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/adf8f2
PMID:40774288
|
研究论文 | 评估商业深度学习自动勾画软件生成的直肠轮廓，并与临床医生轮廓在几何学、剂量学和毒性预测方面进行比较 | 首次综合评估AI自动勾画软件在直肠轮廓生成中的几何精度、剂量学影响和毒性预测能力 | 回顾性研究，样本量有限（308例），仅针对前列腺癌患者，未编辑自动生成的轮廓 | 评估AI自动勾画软件在放射治疗中直肠轮廓生成的准确性和临床应用价值 | 308名接受3D适形放射治疗的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 计算机断层扫描，深度学习自动勾画 | 深度学习模型 | 医学影像 | 308名前列腺癌患者，其中124例有晚期直肠出血数据 | Limbus Contour (v1.8.0b3) | NA | Dice相似系数, Hausdorff距离, 体积差异, AUC | NA |
| 2877 | 2025-10-06 |
The use of artificial intelligence in predicting maximal intercuspal position: A feasibility study
2025-Aug-20, Journal of prosthodontic research
IF:3.2Q1
DOI:10.2186/jpr.JPR_D_24_00112
PMID:39756870
|
研究论文 | 本研究开发了一种两阶段粗到精牙齿对齐流程的AI系统，用于预测上下颌骨关系 | 提出新的两阶段粗到精牙齿对齐流程AI系统，用于在牙齿对数量不足时预测颌骨关系 | 样本量相对有限，仅使用325对石膏模型进行验证 | 研究人工智能在预测最大牙尖交错位中的可行性 | 上下颌石膏模型及其扫描数据 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 三维扫描，深度学习 | 深度学习对齐网络 | 三维扫描图像 | 325对上下颌石膏模型（300对训练，25对验证） | NA | 两阶段粗到精对齐流程 | 旋转偏差（x,y,z轴），平移偏差（x,y,z轴） | NA |
| 2878 | 2025-10-06 |
ChemKANs for combustion chemistry modeling and acceleration
2025-Aug-20, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d5cp02009c
PMID:40747601
|
研究论文 | 提出一种名为ChemKANs的新型神经网络框架，用于燃烧化学的模型推断和模拟加速 | 将通用的Kolmogorov-Arnold网络常微分方程(KAN-ODEs)与燃烧化学的动力学和热力学定律信息流知识相结合 | NA | 解决燃烧化学中大型ODE系统和广泛分离时间尺度带来的模型推断和模拟加速挑战 | 燃烧化学动力学模型 | 机器学习 | NA | 神经网络 | KAN-ODE | 化学动力学数据 | NA | NA | ChemKANs | 准确性, 加速比 | NA |
| 2879 | 2025-10-06 |
A predicted structural interactome reveals binding interference from intrinsically disordered regions
2025-Aug-20, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.15.670535
PMID:40894573
|
研究论文 | 本研究利用AlphaFold2多聚体预测蛋白质-蛋白质相互作用，揭示了内在无序区域在相互作用中的重要性 | 首次系统性地将功能关联数据整合到蛋白质物理相互作用预测中，并发现内在无序区域在预测的高置信度相互作用中的关键作用 | 研究主要针对非哺乳动物物种，哺乳动物系统中的验证相对有限 | 预测和分析蛋白质-蛋白质相互作用网络，特别关注内在无序区域的作用 | 蛋白质相互作用网络和内在无序区域 | 生物信息学 | NA | AlphaFold2多聚体预测 | 深度学习 | 蛋白质序列和结构数据 | NA | AlphaFold2 | AlphaFold2多聚体架构 | 预测置信度 | NA |
| 2880 | 2025-10-06 |
AI-Enhanced SERS with Probe Combinations for Concurrent Identification and Quantification of Coexisting Metal Ions in Water
2025-Aug-19, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c07025
PMID:40764259
|
研究论文 | 提出一种结合AI增强表面增强拉曼光谱和探针组合的方法，用于同时检测水中共存金属离子 | 将光谱分析与定制探针组合相结合，利用自注意力深度学习架构解决光谱重叠和非线性响应问题 | 仅验证了四种金属离子的同时检测，未涉及更多种类离子的检测能力 | 开发高效同时检测共存金属离子的方法以保护水质和减轻生态风险 | 水中共存金属离子 | 光谱分析 | NA | 表面增强拉曼光谱(SERS) | 深度学习 | 光谱数据 | 84种不同浓度共存金属离子组合 | NA | 自注意力架构 | 预测误差 | NA |