深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 32371 篇文献，本页显示第 301 - 320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2025-10-03 |
Harnessing artificial intelligence to advance insights in systemic sclerosis skin and lung disease
2025-Nov-01, Current opinion in rheumatology
IF:5.2Q1
DOI:10.1097/BOR.0000000000001114
PMID:40767529
|
综述 | 本文总结了截至2024年人工智能在系统性硬化症皮肤和肺部疾病研究中的应用进展 | 系统梳理了AI在系统性硬化症研究中的多种应用方法，包括监督和无监督机器学习、深度学习图像分析等创新方法 | NA | 推进系统性硬化症皮肤和肺部疾病的研究 | 系统性硬化症患者 | 机器学习 | 系统性硬化症 | 监督机器学习、无监督机器学习、深度学习 | 监督机器学习模型、无监督机器学习模型、深度学习模型 | 医疗数据、医学影像、皮肤活检数据 | 相对较小的系统性硬化症队列 |
| 302 | 2025-10-03 |
Does Sequence Clustering Confound AlphaFold2?
2025-Nov-01, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2025.169376
PMID:40780395
|
研究论文 | 本文通过进一步分析证明AF-Cluster方法中局部进化耦合的重要作用，并反驳了相关文献中的错误主张 | 澄清了AF-Cluster方法中局部进化耦合的作用机制，纠正了领域内对AlphaFold2构象采样方法的误解 | NA | 解释深度学习模型预测结果的原因，澄清AlphaFold2构象采样方法中的误解 | 蛋白质多构象状态预测方法，特别是AF-Cluster方法 | 结构生物学 | NA | AlphaFold2，AF-Cluster，深度学习 | 深度学习模型 | 蛋白质序列数据 | NA |
| 303 | 2025-10-03 |
FoldExplorer: Fast and Accurate Protein Structure Search with Sequence-Enhanced Graph Embedding
2025-Nov-01, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2025.169412
PMID:40889693
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的蛋白质结构快速搜索方法FoldExplorer | 结合图注意力神经网络和蛋白质语言模型，联合编码结构和序列信息生成蛋白质结构搜索专用嵌入表示 | NA | 开发快速准确的蛋白质结构搜索方法以适应结构数据库的指数级扩张 | 蛋白质结构 | 生物信息学 | NA | 图注意力神经网络、蛋白质语言模型 | 图注意力神经网络 | 蛋白质结构数据、序列数据 | NA |
| 304 | 2025-10-03 |
Use of Artificial Intelligence to Detect Cardiac Rhythm Disturbances in Athletes: A Scoping Review
2025 Nov-Dec, Journal of veterinary internal medicine
IF:2.1Q1
DOI:10.1111/jvim.70257
PMID:41017277
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综述 | 本文通过范围综述评估人工智能在运动员（特别是马匹）心电图心律失常检测中的应用现状和潜力 | 首次系统评估AI技术在运动物种心律失常检测中的应用，特别关注马匹这一研究较少的领域 | 样本量较小且物种特异性心电图形态学差异限制了在兽医医学中的广泛应用 | 评估人工智能在心电图心律失常检测中的应用，特别关注在运动物种中的当前和潜在用途 | 人类、马匹和犬类运动员的心电图数据 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 深度学习、卷积神经网络、恢复分析和迁移学习 | CNN | 心电图信号 | 包含17项研究：13项涉及人类，3项涉及马匹，1项涉及犬类 |
| 305 | 2025-10-03 |
Comparative Study of a Variant Neural Relational Inference Deep Learning Model and Dynamical Network Analysis for p53-DNA Allosteric Interactions
2025-Nov-01, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2025.169374
PMID:40769488
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研究论文 | 本研究比较了改进的神经关系推理模型与动态网络分析在p53-DNA变构相互作用中的表现 | 通过集成transformer的多头自注意力模块改进NRI模型，首次系统比较不同方法在蛋白质变构研究中的表现 | 未明确说明样本规模和具体数据集的详细信息 | 比较不同计算方法在蛋白质变构相互作用研究中的效果 | p53蛋白与DNA的变构相互作用，包括野生型和突变型p53 | 计算生物学 | 癌症（与p53突变相关） | 神经关系推理(NRI)、动态网络分析、transformer多头自注意力机制 | 改进的NRI模型（集成transformer模块） | 蛋白质结构数据、分子动力学数据 | NA |
| 306 | 2025-10-03 |
Transforming sleep medicine: the evolving role of artificial intelligence
2025-Nov-01, Current opinion in pulmonary medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.1097/MCP.0000000000001210
PMID:40855966
|
综述 | 探讨人工智能在睡眠医学中不断演变的作用及其临床应用前景 | 系统阐述AI技术如何通过先进数据分析改善睡眠障碍检测并实现精准治疗 | 临床应用前需解决患者隐私、数据偏见和透明度等伦理挑战 | 阐明AI在睡眠医学中的发展角色并为临床医生提供关键应用信息 | 睡眠障碍患者及睡眠医学临床实践 | 医疗人工智能 | 睡眠障碍（阻塞性睡眠呼吸暂停、失眠、发作性睡病） | 机器学习、深度学习 | NA | 多导睡眠图、消费者睡眠设备数据 | NA |
| 307 | 2025-10-03 |
Ptgs2+ CPTC Function as a "Force-Immune Axis" by Responding to Acupuncture and Mediating M2 Macrophage Activation for Anti-Inflammatory Effects
2025-Oct-15, FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology
IF:4.4Q2
DOI:10.1096/fj.202501175RR
PMID:41017691
|
研究论文 | 本研究通过单细胞测序发现Ptgs2+ CPTC作为力-免疫轴响应针刺刺激并通过Il6-Il6st-Stat3通路激活M2巨噬细胞产生抗炎效应 | 首次确立Ptgs2+ CPTC作为连接机械刺激与免疫调节的关键力-免疫轴 | NA | 探索筋膜组织中特络细胞的细胞景观及其在针刺抗炎中的作用机制 | 腹部中线筋膜中的Cd34+/Pdgfra+特络细胞及其亚群 | 细胞生物学 | 炎症性疾病 | 单细胞测序、深度学习、细胞形态学分析 | 深度学习模型 | 单细胞测序数据、细胞形态数据 | 痢疾大鼠模型 |
| 308 | 2025-10-03 |
Role of artificial intelligence in gastric diseases
2025-Oct-07, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i37.111327
PMID:41025012
|
综述 | 本文综述人工智能在胃部疾病诊疗中的应用进展与发展趋势 | 发现AI效能与用户专业水平呈反比关系，中等专业水平从业者获益最大；开发了内外部验证表现优异的临床决策支持系统 | 训练数据存在地域偏见、监管障碍、患者隐私与AI责任伦理问题、AI开发集中于科技巨头 | 探讨人工智能在胃部疾病诊断和管理中的应用价值与发展前景 | 胃部疾病诊疗相关的AI技术应用 | 医学人工智能 | 胃部疾病 | 多模态集成框架、大语言模型、智能眼镜 | 深度学习、大语言模型、多智能体架构 | 内窥镜图像、临床病史、实验室结果、基因组数据 | NA |
| 309 | 2025-10-03 |
Correction for Li et al., Comprehensive tissue deconvolution of cell-free DNA by deep learning for disease diagnosis and monitoring
2025-Oct-07, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2525325122
PMID:41032527
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 310 | 2025-10-03 |
Morphological Signatures of Salt Crystals under Controlled Humidity Using Advanced Image Analysis
2025-Oct-02, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.5c04762
PMID:40965417
|
研究论文 | 通过湿度控制室和图像分析技术研究不同湿度条件下盐类结晶形态特征 | 结合湿度控制装置与MATLAB图像分析，首次系统量化不同湿度下盐结晶的形态特征，并采用深度学习模型实现高精度盐类识别 | 仅研究了两种盐类（氯化钠和氯化铵）在玻璃基底上的结晶行为，未涉及其他盐类或不同基底材料 | 探究控制湿度对盐结晶形态的影响规律并建立形态特征与湿度条件的关联 | 氯化钠（NaCl）和氯化铵（NH4Cl）盐晶体 | 计算机视觉 | NA | 高分辨率成像、MATLAB图像分析、主成分分析（PCA）、深度学习神经网络 | 深度学习神经网络 | 图像 | 两种盐类在控制湿度条件下的结晶样本 |
| 311 | 2025-10-03 |
A microneedle-based integrated three-electrode system for pesticide detection using machine learning
2025-Oct-02, The Analyst
DOI:10.1039/d5an00430f
PMID:41035252
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于微针阵列和深度学习的电化学传感器系统，用于农药分子的检测与分类 | 首次将3D打印微针阵列与差分脉冲伏安法和深度学习算法相结合，通过电化学指纹分析实现农药的高精度识别 | NA | 开发一种高效准确的农药检测方法，以提升农业安全水平和保障公众健康 | 六种预定义农药样品（MS222、对硝基苯酚、结晶紫、孔雀石绿、香兰素和呋喃西林） | 机器学习 | NA | 差分脉冲伏安法（DPV）、3D打印技术、电化学指纹分析 | 深度学习算法、卷积神经网络（CNN） | 电化学信号数据 | 六种农药样品的电化学指纹数据集 |
| 312 | 2025-10-03 |
Deep learning-based survival prediction model for adult diffuse low-grade glioma: a multi-cohort validation study
2025-Oct-02, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-03613-w
PMID:41037075
|
研究论文 | 开发并验证基于深度学习的成人弥漫性低级别胶质瘤生存预测模型 | 首次将DeepSurv深度学习模型应用于DLGG生存预测，并通过多队列验证证实其可靠性 | 外部验证队列样本量较小(n=33)，可能影响模型泛化能力的全面评估 | 开发并验证DLGG患者的生存预测模型 | 1,079例成人弥漫性低级别胶质瘤患者 | 数字病理 | 脑肿瘤 | 深度学习 | DeepSurv | 临床病理数据 | 1,079例患者(训练集836例，内部验证210例，外部验证33例) |
| 313 | 2025-10-03 |
GAN-Enhanced Hybrid Deep Learning with Explainable AI for Automated Cataract Diagnosis
2025-Oct-02, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-025-02249-1
PMID:41037142
|
研究论文 | 提出一种结合生成式AI和可解释AI的深度学习系统，用于自动化白内障诊断 | 融合生成对抗网络增强数据多样性，结合可解释AI提供临床透明度，采用混合数据集和类别权重解决数据不平衡问题 | 未明确说明具体的外部数据集验证规模，合成图像的真实性可能存在局限 | 开发高精度、可解释的白内障自动诊断系统 | 白内障患者眼部图像数据 | 计算机视觉 | 白内障 | 生成对抗网络，梯度加权类激活映射 | InceptionResNetV2，GAN | 图像 | 合并六个开源数据集并生成合成图像的混合数据集，采用分层K折交叉验证 |
| 314 | 2025-10-03 |
A gender-aware saliency prediction system for web interfaces using deep learning and eye-tracking data
2025-Oct-02, Brain informatics
DOI:10.1186/s40708-025-00274-x
PMID:41037184
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研究论文 | 提出基于深度学习和眼动数据的性别感知网页显著性预测系统 | 首次结合Transformer架构与性别特异性眼动数据构建网页显著性预测模型，并发布包含多维度标注的WIC640数据集 | 尚未包含时间维度眼动建模 | 研究人口统计因素对视觉注意力影响并开发自适应网页界面 | 网页界面截图及85名参与者的眼动数据 | 计算机视觉 | NA | 眼动追踪技术、深度学习微调 | Transformer (TranSalNet) | 图像、眼动数据 | 640张网页截图，85名参与者（覆盖4个年龄组和两种性别） |
| 315 | 2025-10-03 |
Deep Neural Network-Based Risk Prediction of Glioblastoma Multiforme Recurrence
2025-Oct-02, Journal of molecular neuroscience : MN
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12031-025-02412-w
PMID:41037206
|
研究论文 | 本研究开发并评估了基于深度神经网络的胶质母细胞瘤复发风险预测模型 | 采用混合差分进化神经网络(HDE-NN)框架优化DNN架构，显著提升了GBM复发预测性能 | NA | 准确预测胶质母细胞瘤复发风险以改善个体化治疗策略和患者预后 | 780名胶质母细胞瘤患者 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | 基因组分析、影像学指标分析 | 深度神经网络(DNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF) | 基因组数据、影像数据、临床记录 | 780名GBM患者（数据来源于TCGA和机构数据库） |
| 316 | 2025-10-03 |
What are you looking at? Modality contribution in multimodal medical deep learning
2025-Oct-02, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03523-w
PMID:41037211
|
研究论文 | 本文提出了一种基于遮挡的多模态贡献度评估方法，用于分析多模态深度学习模型中各模态的重要性 | 开发了模型无关和性能无关的模态贡献度评估方法，能够定量测量多模态数据集中各模态对模型完成任务的重要性 | 仅在三个多模态医学问题上进行了实验验证，需要更广泛的应用场景测试 | 研究多模态深度学习模型中各模态信息的处理方式和贡献度 | 多模态医学深度学习模型 | 机器学习 | NA | 深度学习、多模态融合、遮挡分析 | 深度神经网络 | 多模态医学数据 | 三个不同的多模态医学问题数据集 |
| 317 | 2025-10-03 |
Seizure detection using nonlinear measures over EEG frequency bands and deep learning classifiers
2025-Oct, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2024.2356634
PMID:38803055
|
研究论文 | 提出一种基于EEG频带非线性特征和深度学习分类器的癫痫发作检测方法 | 从最相关的EEG频率波段计算非线性特征作为新的特征提取方法 | NA | 开发自动癫痫发作检测框架以替代传统耗时的方法 | 癫痫患者的脑电图信号 | 机器学习 | 癫痫 | EEG信号分析 | 机器学习和深度学习分类器 | 脑电图信号 | Bonn数据集和Hauz Khas数据集 |
| 318 | 2025-10-03 |
Authentication with a one-dimensional CNN model using EEG-based brain-computer interface
2025-Oct, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2024.2355490
PMID:38767327
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研究论文 | 提出一种基于一维卷积神经网络的脑机接口身份认证方法，使用脑电信号进行运动想象分类 | 首次将四类运动想象分类结果创新性地应用于身份认证系统，为残疾人士提供无需输入密码的安全认证方案 | 脑电信号易受噪声干扰且泛化能力有限，分类器性能提升存在困难 | 开发基于脑电信号的轻量级运动想象分类模型，并探索其在身份认证领域的应用 | 右手、左手、脚部和静息状态四种运动想象任务 | 脑机接口 | 运动障碍 | 脑电图 | 一维卷积神经网络 | 脑电信号 | NA |
| 319 | 2025-10-03 |
An accurate prediction for respiratory diseases using deep learning on bronchoscopy diagnosis images
2025-Oct, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2024.11.023
PMID:39571731
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研究论文 | 提出多尺度注意力残差网络(MARN)用于支气管镜图像的呼吸系统疾病诊断 | 设计了多尺度卷积块注意力模块(MCBAM)增强空间和通道特征，并采用Grad-CAM提高诊断结果的可解释性 | NA | 提高支气管镜图像诊断呼吸系统疾病的准确性 | 支气管镜诊断图像 | 计算机视觉 | 呼吸系统疾病 | 深度学习 | 多尺度注意力残差网络(MARN) | 图像 | 615个病例共2900张图像 |
| 320 | 2025-05-03 |
Should end-to-end deep learning replace handcrafted radiomics?
2025-Oct, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07314-y
PMID:40314811
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |