深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36553 篇文献，本页显示第 3021 - 3040 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3021 | 2025-11-24 |
Deep learning using inductively coupled plasma spectroscopy spectra accurately predicts various soil physicochemical properties for soil diagnosis
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24274-3
PMID:41266475
|
研究论文 | 本研究利用电感耦合等离子体光谱数据结合深度学习准确预测多种土壤理化性质 | 首次证明使用土壤提取物的ICP光谱数据可同时预测多种土壤参数 | 仅使用1941个土壤样本，样本来源和多样性可能有限 | 开发快速、精确且经济实惠的土壤诊断方法 | 来自7个国家的1941个土壤样本，涵盖不同土地利用模式和历史的土壤 | 机器学习 | NA | 电感耦合等离子体光谱法 | 深度学习 | 光谱数据 | 1941个土壤样本 | NA | NA | 决定系数 | NA |
| 3022 | 2025-11-24 |
Automated tumor stroma ratio assessment in colorectal cancer using hybrid deep learning approach
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24229-8
PMID:41266465
|
研究论文 | 本研究提出一种混合深度学习框架，用于结直肠癌中肿瘤-间质比率的自动化评估 | 首次将Transformer机制与CNN结合用于TSR评估，通过混合CNN-Transformer UNET模型增强空间上下文理解 | 未明确说明样本来源的多样性和模型在外部验证集上的泛化能力 | 开发自动化、客观的肿瘤-间质比率评估方法以改善结直肠癌预后评估 | 结直肠癌全切片图像中的肿瘤和间质区域 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 全切片图像分析 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | Efficient-TransUNet, UNET | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 马修斯相关系数, 聚合Dice系数 | NA |
| 3023 | 2025-11-24 |
Research on coal and gas outburst risk prediction based on improved search algorithm optimized deep learning network
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24744-8
PMID:41266491
|
研究论文 | 基于改进搜索算法优化深度学习网络的煤与瓦斯突出风险预测研究 | 提出混沌映射和Levy飞行改进乌鸦搜索算法(ICSA)来优化CNN超参数，建立ICSA-CNN预测模型 | NA | 预测煤与瓦斯突出风险，提高煤矿安全生产水平 | 煤矿开采过程中的煤与瓦斯突出灾害 | 机器学习 | NA | 箱线图、数据插值法、相关性分析 | CNN | 煤矿安全监测数据 | NA | NA | CNN | 准确率、混淆矩阵 | NA |
| 3024 | 2025-11-24 |
Natural language processing techniques to detect delirium in hospitalized patients from clinical notes: a systematic review
2025-Nov-20, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-02051-w
PMID:41266514
|
系统综述 | 系统综述自然语言处理技术在临床文本中检测住院患者谵妄的应用 | 首次系统评估NLP技术在谵妄检测中的应用效果，特别指出基于Transformer的模型达到最高性能（AUROC 0.984） | 61.5%的研究存在高偏倚风险，仅一项研究进行外部验证，缺乏前瞻性实施和患者结局评估，所有研究均未考虑公平性、缺失数据处理和实施指导 | 评估自然语言处理技术在临床文本中自动检测谵妄的应用效果和方法 | 住院患者临床文本数据 | 自然语言处理 | 老年疾病 | 自然语言处理 | 规则方法,机器学习,深度学习,主题建模,半监督学习 | 临床文本 | 超过450,000名患者 | NA | Transformer | 敏感度,AUROC | NA |
| 3025 | 2025-11-24 |
Fetal gestational age estimation using artificial intelligence on non-targeted ultrasound images and video
2025-Nov-20, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-02024-z
PMID:41266569
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的胎儿孕周估计模型，可从任意方向的超声图像直接估计孕周 | 首次使用非定向超声图像和视频进行胎儿孕周估计，无需特定图像方向，并输出不确定性评估 | NA | 开发一种不依赖专业技能的人工智能胎儿孕周估计方法 | 胎儿超声图像和视频 | 医学影像分析 | 产科疾病 | 超声成像 | 深度学习 | 图像, 视频 | 78,531例妊娠的200多万张超声图像，验证集包含742个胎儿的36,762张图像 | NA | NA | 平均绝对误差, p值 | NA |
| 3026 | 2025-11-24 |
ROFI: a deep learning-based ophthalmic sign-preserving and reversible patient face anonymizer
2025-Nov-20, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-02062-7
PMID:41266592
|
研究论文 | 开发基于深度学习的眼科患者面部匿名化框架ROFI，在保护隐私的同时保留疾病特征 | 使用弱监督学习和神经身份转换技术，实现面部特征匿名化同时保留眼科疾病特征，并支持安全的图像还原功能 | NA | 开发眼科患者面部图像的隐私保护方法 | 眼科患者面部图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 三个队列的十一类眼科疾病图像，超过95%的图像被匿名化 | NA | NA | 准确率, κ系数, 诊断灵敏度, 相似度 | NA |
| 3027 | 2025-11-24 |
The application of channel attention mechanism for fusion of painting and live-action footage under deep learning and animation generation technology
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24855-2
PMID:41266622
|
研究论文 | 提出基于通道注意力机制的深度学习模型，用于解决绘画与实拍影像在动画生成中的跨模态融合问题 | 采用双路径特征融合框架和动态权重分配策略，通过通道注意力机制实现跨模态特征的自适应增强 | NA | 提升绘画与实拍影像在动画生成中的跨模态融合效果 | 绘画与实拍影像的多模态数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像, 视频 | NA | NA | ResNet-50, Transformer | 峰值信噪比, 结构相似性指数, Fréchet Inception距离, 多模态融合度, 跨模态特征动态耦合指数 | NA |
| 3028 | 2025-11-24 |
Secure blockchain integrated deep learning framework for federated risk-adaptive and privacy-preserving IoT edge intelligence sets
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24895-8
PMID:41266631
|
研究论文 | 提出一种集成区块链与深度学习的联邦风险自适应隐私保护物联网边缘智能框架 | 结合区块链透明性与深度学习灵活性的混合架构，引入五大创新组件实现风险优先级训练、可验证隐私保护推理、对抗攻击模拟、轻量级共识和模型溯源 | 未提及具体实验验证规模与实际部署场景的局限性 | 解决物联网边缘计算中安全性与资源约束的平衡问题 | 物联网边缘节点设备 | 机器学习 | NA | 区块链技术, 深度学习 | 深度学习模型 | 区块链日志, 威胁指标, 节点数据 | NA | NA | NA | 训练延迟, 同步能耗, 隐私泄露指标 | 物联网边缘计算环境 |
| 3029 | 2025-11-24 |
DCS-NET: a multi-task model for uterine ROI detection and automatic staging of early endometrial cancer in MRI
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-25004-5
PMID:41266696
|
研究论文 | 提出DCS-Net多任务深度学习框架，用于MRI中子宫内膜癌早期阶段的自动检测和分期 | 结合先进目标检测模块精确定位子宫区域，采用区域聚焦方法将分期准确率提升5% | 未整合多参数MRI数据，临床适用范围有限 | 开发自动化子宫内膜癌MRI检测和分期系统 | 早期子宫内膜癌患者的盆腔MRI图像 | 数字病理 | 子宫内膜癌 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | NA | NA | DCS-Net | 准确率 | NA |
| 3030 | 2025-11-24 |
Optimized multi scale graph neural network with attention mechanism for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24947-z
PMID:41266733
|
研究论文 | 提出一种用于认知无线电网络协作频谱感知的优化多尺度图神经网络模型 | 结合多尺度图神经网络与注意力机制，并采用自适应蝴蝶优化算法进行参数调优 | 仅使用单一数据集进行验证，未在实际网络环境中测试 | 提高认知无线电网络在低信噪比条件下的频谱检测可靠性 | 认知无线电网络的协作频谱感知 | 机器学习 | NA | 频谱感知技术 | 图神经网络,注意力机制 | I/Q信号样本 | RadioML2016.10b数据集，包含11种调制方案在-20dB至18dB信噪比范围内的样本 | NA | 多尺度图神经网络 | 准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |
| 3031 | 2025-11-24 |
Cloud edge enabled stacked ensemble learning framework with meta model for situation aware maritime traffic monitoring and control systems
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-25020-5
PMID:41266744
|
研究论文 | 提出一种基于堆叠集成学习和云边混合架构的海事交通监控系统 | 结合堆叠集成学习与元模型进行船舶分类，并采用云边架构平衡计算效率与延迟最小化 | NA | 提升海事交通监控与控制系统的实时性和准确性 | 各类船舶 | 机器学习 | NA | 堆叠集成学习 | 集成学习 | 海事船舶数据集 | NA | NA | VGG16,VGG19,DenseNet121,ResNet50 | 准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC | 云边架构 |
| 3032 | 2025-11-24 |
Automatically optimizing heuristics for robust scale-free network design via large language models
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-25031-2
PMID:41266749
|
研究论文 | 提出AutoRNet框架，通过大语言模型与进化算法相结合自动生成鲁棒无标度网络设计的启发式方法 | 首次将大语言模型与进化算法结合用于网络设计，利用专家构建的网络优化策略提供领域特定提示 | 需要专家构建网络优化策略，对领域知识依赖较强 | 开发自动化的鲁棒无标度网络设计方法 | 无标度网络结构 | 机器学习 | NA | 大语言模型，进化算法 | LLM | 网络结构数据 | 稀疏和稠密初始无标度网络 | NA | NA | 网络鲁棒性 | NA |
| 3033 | 2025-11-24 |
Scoring information integration with statistical quality control enhanced cross-run analysis of data-independent acquisition proteomics data
2025-Nov-20, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-025-01734-5
PMID:41266840
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研究论文 | 提出一种结合深度学习峰识别与统计质量控制的数据非依赖采集蛋白质组学跨样本分析工具DreamDIAlignR | 整合肽段洗脱行为与深度学习峰识别算法，首次在跨样本分析中引入FDR控制的统计质量评估框架 | 未明确说明算法对计算资源的需求及在处理超大规模数据集时的可扩展性 | 提升数据非依赖采集蛋白质组学数据的跨样本分析准确性和定量可重复性 | 蛋白质组学数据中的肽段峰识别与定量 | 生物信息学 | 癌症 | 数据非依赖采集质谱 | 深度学习 | 质谱数据 | 基准数据集和癌症数据集（具体样本数未明确说明） | NA | NA | 定量变化蛋白质识别数量提升率（基准数据集21.2%，癌症数据集36.6%） | NA |
| 3034 | 2025-11-24 |
A systematic longitudinal study of microbiome: integrating temporal-spatial dimensions with causal and deep learning models
2025-Nov-20, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-025-12282-6
PMID:41266961
|
研究论文 | 提出SysLM深度学习框架用于纵向微生物组数据的系统分析，整合时间-空间维度与因果推理模型 | 首次将深度学习与因果推理建模相结合，构建三个因果空间实现多类型生物标志物的系统筛选 | 数据存在缺失值、稀疏信号和有限可解释性等挑战 | 探索微生物群落与疾病进展的动态相互作用 | 纵向微生物组数据 | 机器学习 | 溃疡性结肠炎 | 微生物组测序 | TCN, BiLSTM | 纵向微生物组数据 | 多个数据集 | 深度学习框架 | 时序卷积网络, 双向长短期记忆网络 | 插补精度, 分类准确率, 生物标志物发现效果 | NA |
| 3035 | 2025-11-24 |
Benchmarking deep learning methods for biologically conserved single-cell integration
2025-Nov-20, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03869-z
PMID:41267095
|
研究论文 | 评估深度学习单细胞数据整合方法并提出改进框架和指标 | 提出基于相关性的损失函数和改进的基准测试指标scIB-E，能更好地保留生物学信号 | 现有单细胞整合基准测试指数在保留细胞类型内信息方面存在局限 | 系统评估深度学习单细胞数据整合方法并改进整合框架 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | 肺癌, 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | 变分自编码器 | 基因表达数据 | 数百万细胞（来自肺和乳腺图谱） | NA | 变分自编码器 | 单细胞整合基准测试指数, 相关性指标 | NA |
| 3036 | 2025-11-24 |
scSpecies: enhancement of network architecture alignment in comparative single-cell studies
2025-Nov-20, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03866-2
PMID:41267124
|
研究论文 | 提出一种深度学习方法来增强跨物种单细胞数据的网络架构对齐 | 通过条件变分自编码器的预训练和编码器层迁移，结合数据级和模型学习相似性的潜在空间对齐方法 | NA | 利用物种间相似性为人类单细胞数据提供生物学背景 | 肝脏、脂肪组织和胶质母细胞瘤的跨物种单细胞数据集 | 机器学习 | 胶质母细胞瘤 | 单细胞测序 | 条件变分自编码器(CVAE) | 单细胞基因表达数据 | NA | NA | 变分自编码器 | 标签转移准确性、差异基因表达分析可靠性 | NA |
| 3037 | 2025-11-24 |
Structure-enhanced graph meta learning for few-shot gene regulatory network inference
2025-Nov-20, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03860-8
PMID:41267133
|
研究论文 | 提出一种结构增强的图元学习模型Meta-TGLink，用于小样本基因调控网络推断 | 将GRN推断构建为链接预测任务，结合图神经网络和Transformer架构，在数据稀缺条件下捕获可迁移的调控模式 | NA | 开发小样本条件下基因调控网络推断的新方法 | 基因调控网络 | 机器学习 | NA | NA | 图神经网络, Transformer | 基因调控网络数据 | NA | NA | 图神经网络, Transformer | NA | NA |
| 3038 | 2025-11-24 |
Deep Learning for Automatic Detection of Aortic Dissection on Non-contrast Computed Tomography
2025-Nov-20, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.ejvs.2025.09.072
PMID:41274488
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3039 | 2025-11-24 |
MCLCBA: multi-view contrastive learning network for RNA methylation site prediction
2025-Nov-19, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06306-x
PMID:41257600
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研究论文 | 提出一种多视图对比学习网络MCLCBA用于RNA甲基化位点预测 | 采用多视图对比学习方法，结合DNABERT和CGR分别提取序列上下文特征和结构特征，通过双重差分数据增强策略解决小样本学习问题 | 仅在样本受限的m7G数据集上验证，未在其他RNA甲基化类型上测试 | 开发在训练数据有限情况下仍能保持高性能的RNA甲基化位点预测方法 | RNA甲基化修饰位点 | 生物信息学 | NA | RNA甲基化位点预测 | 对比学习网络,CNN,BiLSTM,注意力机制,Transformer | 生物序列数据 | 样本受限的m7G数据集 | NA | DNABERT,CNN-BiLSTM-Attention,多视图对比学习网络 | AUROC,AUPRC | NA |
| 3040 | 2025-11-20 |
Retraction Note: Deep learning approach to predict autism spectrum disorder: a systematic review and meta-analysis
2025-Nov-19, BMC psychiatry
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12888-025-07633-2
PMID:41257716
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |