深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 篇文献，本页显示第 4921 - 4940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4921 | 2025-10-06 |
MultiKD-DTA: Enhancing Drug-Target Affinity Prediction Through Multiscale Feature Extraction
2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00697-4
PMID:40019659
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研究论文 | 提出一种通过多尺度特征提取增强药物-靶点亲和力预测的深度学习架构 | 创新性地结合图神经网络、预训练大规模蛋白质模型和注意力机制，采用多尺度特征提取方法 | NA | 提高药物-靶点相互作用亲和力预测的准确性 | 药物分子和蛋白质靶点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图神经网络, 双向长短期记忆网络, 注意力机制 | 分子结构图, 蛋白质序列 | 两个公开数据集 | NA | 多尺度卷积网络, ESM-2预训练模型 | NA | NA |
| 4922 | 2025-10-06 |
iEnhancer-GDM: A Deep Learning Framework Based on Generative Adversarial Network and Multi-head Attention Mechanism to Identify Enhancers and Their Strength
2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00703-9
PMID:40335860
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研究论文 | 提出基于生成对抗网络和多头注意力机制的深度学习框架iEnhancer-GDM，用于识别增强子及其强度预测 | 引入Wasserstein生成对抗网络进行数据增强，结合多头注意力机制和多尺度卷积神经网络提升模型性能 | 增强子训练数据集规模有限，可能导致模型过拟合和分类准确率问题 | 开发增强子识别及其强度预测的计算方法 | DNA增强子序列 | 生物信息学 | NA | DNA序列分析 | GAN, CNN, LSTM, 多头注意力机制 | DNA序列数据 | NA | NA | WGAN-GP, 多尺度CNN, 双向LSTM, 多头注意力机制 | 准确率 | NA |
| 4923 | 2025-10-06 |
ResNeXt-Based Rescoring Model for Proteoform Characterization in Top-Down Mass Spectra
2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00701-x
PMID:40381130
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研究论文 | 提出基于ResNeXt的深度学习模型PrSMBooster，用于在自上而下质谱中重新评分蛋白质形态谱匹配以提高鉴定准确性 | 首次将ResNeXt架构与集成机器学习方法相结合用于蛋白质形态表征的重新评分，通过整合逻辑回归、XGBoost、决策树和支持向量机作为弱学习器提取特征 | 未明确说明模型对特定类型蛋白质形态的适用性限制，且依赖外部数据集进行验证 | 提高自上而下蛋白质组学中蛋白质形态鉴定的准确性 | 蛋白质形态谱匹配 | 机器学习 | NA | 自上而下质谱法 | ResNeXt, 集成学习 | 质谱数据 | 47个独立质谱数据集，涵盖多个物种 | NA | ResNeXt | 错误发现率 | NA |
| 4924 | 2025-10-06 |
NPI-HetGNN: A Prediction Model of ncRNA-Protein Interactions Based on Heterogeneous Graph Neural Networks
2025-Sep, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00716-4
PMID:40455400
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研究论文 | 提出基于异构图神经网络的NPI-HetGNN模型用于预测非编码RNA与蛋白质的相互作用 | 结合序列特性和异质连接拓扑构建初始特征，通过元路径游走聚合语义信息，并引入能量约束自注意力模块增强特征提取能力 | 缺乏湿实验室验证条件，仅采用计算验证 | 开发计算模型预测非编码RNA与蛋白质相互作用 | 非编码RNA和蛋白质 | 机器学习 | NA | 异构图神经网络 | GNN | 序列数据, 网络拓扑数据 | 四个基准数据集 | NA | HetGNN | NA | NA |
| 4925 | 2025-10-06 |
Harnessing deep learning for fusion-based heavy metal contamination index prediction in groundwater
2025-Sep, Journal of contaminant hydrology
IF:3.5Q2
DOI:10.1016/j.jconhyd.2025.104672
PMID:40675024
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的融合框架预测地下水重金属污染指数 | 首次将五种水污染指数通过定制化根基数据融合方法整合为统一指标，并应用深度神经网络进行预测 | 研究区域局限于伊朗赞詹的Gultepe-Zarrinabad子流域，未验证其他地理区域的适用性 | 开发AI驱动的环境监测工具以支持可持续水资源管理 | 地下水中的锰(Mn)、铁(Fe)、砷(As)和铅(Pb)重金属污染 | 机器学习 | NA | 数据融合和归一化方法 | DNN, DT, KNN, ANN | 水质指数数据 | NA | NA | 深度神经网络 | R, RMSE, MAE | NA |
| 4926 | 2025-10-06 |
Continuous noninvasive blood pressure estimation using tissue blood flow measured by diffuse correlation spectroscopy
2025-Sep, APL bioengineering
IF:6.6Q1
DOI:10.1063/5.0266243
PMID:40697813
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研究论文 | 本研究提出了一种基于漫相关光谱技术测量组织血流量的无创连续血压监测方法 | 首次将漫相关光谱技术测量的组织血流量与深度学习相结合，实现无创连续血压估计 | 样本量较小（12名受试者），需要进一步扩大验证规模 | 开发无创连续血压监测技术 | 人体血压和组织血流量 | 机器学习 | 心血管疾病 | 漫相关光谱技术 | 深度学习 | 组织血流量数据、血压数据 | 12名受试者 | NA | BFBP模型 | 平均绝对误差, 英国高血压协会标准评级 | NA |
| 4927 | 2025-10-06 |
Research on the potential of the deep learning-based "decomposition-optimization-reconstruction" method in runoff prediction for typical climate- and human-regulated basins in northern China
2025-Sep, Journal of contaminant hydrology
IF:3.5Q2
DOI:10.1016/j.jconhyd.2025.104655
PMID:40561564
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研究论文 | 提出一种基于分解-优化-重建思想的深度学习组合模型用于中国北方典型气候和人类调节流域的径流预测 | 结合变分模态分解(VMD)和鲸鱼优化算法(WOA)来优化双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)，构建VMD-WOA-BiLSTM组合模型 | 模型预测性能随季节变化，在上游地区表现更好，对总径流量较小的河流预测效果相对较差 | 提高径流预测精度，解决传统深度学习方法受径流非平稳性影响的问题 | 中国北方典型气候和人类调节流域，特别是海拉尔河流域和大黑河流域的半干旱区域 | 机器学习 | NA | 变分模态分解，鲸鱼优化算法 | BiLSTM | 径流时间序列数据 | NA | NA | 双向长短期记忆神经网络 | 预测精度 | NA |
| 4928 | 2025-10-06 |
Impact of prompting on large language model performance: ChatGPT-4 performance on the 2023 hand surgery self-assessment examination
2025-Sep, Journal of hand and microsurgery
IF:0.3Q4
DOI:10.1016/j.jham.2025.100326
PMID:40708759
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研究论文 | 评估ChatGPT-4在手外科自我评估考试中的表现及提示工程对其性能的影响 | 首次评估GPT-4在手外科专业考试中的表现，并分析通过提供历史考试题目进行提示对其性能的影响 | 排除视频类题目，样本量有限，提示后性能提升无统计学显著性 | 评估大型语言模型在医学专业考试中的表现及其学习能力 | 2023年手外科认证维护自我评估考试的文本和图像题目 | 自然语言处理 | 手外科疾病 | 提示工程，图像识别 | 大型语言模型 | 文本，图像 | 2023年手外科SAE全部文本和图像题目，以及2014-2020年5个历史SAE题目 | NA | GPT-4 | 正确率，Fisher精确检验 | NA |
| 4929 | 2025-10-06 |
Diffraction-informed deep learning for molecular-specific holograms of breast cancer cells
2025-Sep, APL bioengineering
IF:6.6Q1
DOI:10.1063/5.0246495
PMID:40708806
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研究论文 | 提出一种名为HoloNet的新型深度学习架构，用于直接分析乳腺癌细胞的衍射图像，实现细胞类型分类和分子标记物定量 | 专门针对衍射图像特性设计的深度学习架构，能够直接处理原始衍射图像而无需计算重建，在细胞诊断中实现高精度分类和分子标记物量化 | NA | 解决透镜自由数字在线全息术产生的衍射图像在人类解读和计算重建方面的挑战 | 乳腺癌细胞 | 计算成像 | 乳腺癌 | 透镜自由数字在线全息术 | 深度学习 | 衍射图像 | NA | NA | HoloNet | 精度 | NA |
| 4930 | 2025-10-06 |
Risk score stratification of cutaneous melanoma patients based on whole slide images analysis by deep learning
2025-Aug, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV
IF:8.4Q1
DOI:10.1111/jdv.20538
PMID:39853986
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研究论文 | 开发基于全切片图像分析的深度学习模型SmartProg-MEL，用于皮肤黑色素瘤患者的风险分层和生存预测 | 首次利用弱监督深度学习方法从HE染色全切片图像中提取形态学特征，实现皮肤黑色素瘤患者的自动化风险分层 | 样本量相对有限，外部验证队列规模较小 | 改进原发性皮肤黑色素瘤的风险分层，指导辅助治疗决策 | I-III期皮肤黑色素瘤患者 | 数字病理学 | 皮肤黑色素瘤 | HE染色全切片图像分析 | 深度神经网络 | 全切片图像 | 发现队列342例，外部验证队列161例和63例 | NA | SmartProg-MEL | 一致性指数 | NA |
| 4931 | 2025-10-06 |
Detecting wing fractures in chickens using deep learning, photographs and computed tomography scanning
2025-Aug, Poultry science
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.psj.2025.105264
PMID:40398294
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研究论文 | 本研究评估了三种深度学习模型在通过CT扫描和照片检测鸡翅骨折和挫伤方面的适用性 | 首次将深度学习技术应用于结合CT扫描和照片的鸡翅骨折与挫伤自动检测，相比传统人工检查更客观高效 | 样本量有限（306个CT扫描和285张照片），挫伤检测模型准确率相对较低（82%） | 开发自动化技术以改进家禽屠宰场的动物福利监测 | 鸡翅膀的骨折和软组织损伤（挫伤） | 计算机视觉 | 动物损伤 | 计算机断层扫描（CT）、摄影 | 深度学习 | CT扫描图像、照片 | 306个CT扫描和285张照片 | NA | 3D ResNet34, 2D EfficientNetV2_s | 准确率 | NA |
| 4932 | 2025-10-06 |
Tailoring task arithmetic to address bias in models trained on multi-institutional datasets
2025-Aug, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2025.104858
PMID:40494422
|
研究论文 | 本研究提出两种基于任务向量的方法TAPER和DAPPER，用于减轻多机构数据集中因数据来源导致的模型偏差问题 | 将任务向量算术方法扩展到解决数据来源混淆偏差的新问题领域，提出了模型无关的偏差缓解策略 | 仅在三个数据集上进行了评估，需要更多验证 | 解决多机构临床数据训练中深度学习模型因数据来源导致的预测偏差问题 | 多机构临床数据集中的深度学习模型 | 自然语言处理 | NA | 任务向量算术 | RoBERTa, Llama-2 | 文本数据 | NA | NA | Transformer | 鲁棒性评估，分布偏移极端情况下的性能 | NA |
| 4933 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence Solutions to Improve Emergency Department Wait Times: Living Systematic Review
2025-Aug, The Journal of emergency medicine
IF:1.2Q3
DOI:10.1016/j.jemermed.2025.05.031
PMID:40664005
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living systematic review | 本系统综述评估人工智能在改善急诊科等待时间方面的应用现状和潜力 | 首次对AI在急诊科流程优化中的应用进行全面系统评价，并采用动态更新机制确保内容时效性 | 缺乏真实急诊科环境下的实施研究，大多数研究缺少急诊专家的参与 | 评估人工智能建模策略在优化急诊科流程和减少等待时间方面的应用 | 急诊科运营流程和患者等待时间 | 医疗健康信息学 | 急诊医学 | 系统文献综述方法 | 回归方法,传统机器学习,神经网络/深度学习,自然语言处理,集成方法 | 文献数据 | 16项定量观察性研究（从17,569篇筛选文献中选出） | NA | NA | 等待时间减少量（7-43.2分钟） | NA |
| 4934 | 2025-10-06 |
HCCD: A handwritten camera-captured dataset for document enhancement under varied degradation conditions
2025-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111849
PMID:40697364
|
研究论文 | 本文提出了一个用于真实场景下手写文档增强和识别任务的手写相机拍摄数据集HCCD | 与现有在受控环境下使用扫描仪或智能手机拍摄的数据集不同，HCCD包含实时相机拍摄的手写文档，具有多种自然退化特征 | NA | 解决智能手机拍摄的退化手写文档增强问题 | 手写文档图像 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉成像技术 | NA | 图像 | 多个人贡献的不同书写风格的手写文档 | NA | NA | NA | NA |
| 4935 | 2025-07-26 |
Letter to the Editor: "Development and Validation of a Deep Learning Ultrasound Radiomics Model for Predicting Drug Resistance in Lymph Node Tuberculosis a Multicenter Study"
2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003118
PMID:40705514
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4936 | 2025-07-26 |
Letter to the editor: multichannel deep learning prediction of major pathological response after neoadjuvant immunochemotherapy in lung cancer: a multicenter diagnostic study
2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003109
PMID:40705510
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4937 | 2025-07-26 |
Comments on "deep learning for kidney trauma detection: CT image algorithm performance and external validation. - experimental study"
2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002703
PMID:40705511
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4938 | 2025-10-06 |
Advances and challenges in AI-assisted MRI for lumbar disc degeneration detection and classification
2025-Jul-25, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s00586-025-09179-z
PMID:40707791
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综述 | 本文全面综述了人工智能在基于MRI的腰椎间盘退变检测与分级中的应用现状、临床价值和未来方向 | 系统总结了AI在腰椎间盘退变MRI分析中的最新进展，包括混合模型架构和可解释性方法的应用 | 存在泛化性不足、数据不平衡、可解释性有限和监管整合困难等挑战 | 评估人工智能在腰椎间盘退变MRI自动检测和分级中的应用价值与发展前景 | 腰椎间盘退变的MRI影像数据 | 医学影像分析 | 腰椎间盘退变疾病 | MRI | CNN,支持向量机,Transformer,多任务学习 | 医学影像 | NA | NA | SpineNet,ResNet,U-Net | 准确率,可重复性 | NA |
| 4939 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence-Enabled Short-Term Ambulatory Monitoring ECG during Sinus Rhythm for Prediction of Hidden Atrial Fibrillation
2025-Jul-25, Journal of cardiovascular electrophysiology
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/jce.70028
PMID:40709543
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的模型，利用窦性心律期间的10分钟动态心电图记录预测隐藏性心房颤动 | 首次使用ConvNeXt和LSTM两阶段深度学习模型，通过窦性心律期间的短时心电图预测隐藏性房颤 | 回顾性研究设计，第二阶段的长时间记录可能导致与房颤更相关特征被稀释而降低特异性 | 预测无症状/隐匿性心房颤动 | 接受24小时动态心电图监测的患者 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 动态心电图监测 | CNN, LSTM | 心电图信号 | 934名患者（640名房颤组，294名对照组），368,550个窦性心律ECG段 | NA | ConvNeXt, LSTM | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 4940 | 2025-10-06 |
Deep Learning for Autonomous Surgical Guidance Using 3-Dimensional Images From Forward-Viewing Endoscopic Optical Coherence Tomography
2025-Jul-25, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202500181
PMID:40709742
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研究论文 | 开发用于三维光学相干断层扫描图像分析的3D卷积神经网络，以增强经皮肾造瘘术中的内窥镜引导 | 提出专门用于三维OCT图像分析的3D-CNN架构，在实时推理延迟方面显著优于其他先进体积架构 | 仅使用10个猪肾脏数据集进行验证，样本规模有限 | 开发用于外科手术引导的自主深度学习系统 | 猪肾脏的容积光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | 肾脏疾病 | 光学相干断层扫描 | 3D-CNN | 三维图像 | 10个猪肾脏 | NA | 3D-CNN, 3D-ViT, 3D-DenseNet121, M3T | 准确率, 推理延迟 | NA |