深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 40085 篇文献，本页显示第 5381 - 5400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5381 | 2025-12-13 |
Real-time generation of renal artery hemodynamic parameters using a point cloud-based deep learning model
2025-Dec-11, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2025.2595135
PMID:41383106
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合Mamba状态空间建模和分层点云处理的深度学习框架，用于实时预测肾动脉血流动力学参数 | 创新性地将Mamba的选择性机制与PointNet++结合，用于点云数据上的血流动力学预测，实现了计算效率的显著提升 | NA | 开发一种实时生成肾动脉血流动力学参数的深度学习方法，以辅助肾动脉狭窄的临床评估 | 三维肾动脉模型及其血流动力学参数 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 计算流体动力学模拟 | 深度学习模型 | 点云数据 | NA | NA | PointNet++, Mamba | NA | NA |
| 5382 | 2025-12-13 |
PatternFusion: a hybrid model for pattern recognition in time-series data using ensemble learning
2025-Dec-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-28649-4
PMID:41365945
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研究论文 | 提出了一种名为PatternFusion的新型集成框架，用于时间序列数据的模式识别 | 通过动态注意力驱动融合机制，无缝集成BiLSTM、CNN和LightGBM，实现了统计模型与深度学习结构的协同；引入了自适应注意力融合、多尺度时间特征编码、显式置信度量化和时间后处理等关键创新 | NA | 克服经典时间序列分析的缺点，实现高性能、可解释且能进行多尺度时间检测的模式识别 | 时间序列数据 | 机器学习 | NA | NA | BiLSTM, CNN, LightGBM | 时间序列数据 | NA | NA | BiLSTM, CNN | F1-score, AUC, EER | NA |
| 5383 | 2025-12-13 |
Gaussian mixture model for enhancing the quality of transmission estimation in optical networks: a machine learning approach
2025-Dec-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-27355-5
PMID:41365970
|
研究论文 | 本文提出了一种基于高斯混合模型的机器学习方法，用于提升光网络中传输质量估计的准确性 | 采用高斯混合模型算法来预测未知光路径的误码率和信噪比，结合阈值、流量和调制格式等参数，实现了高精度的传输质量估计 | 模型仅在韩国网络拓扑特征上进行训练和测试，未在其他网络拓扑或实际环境中验证其泛化能力 | 开发一种基于机器学习的光网络传输质量估计方法，以优化光纤通信系统 | 光网络中的传输路径，特别是未知光路径的质量参数 | 机器学习 | NA | 高斯混合模型 | GMM | 网络拓扑特征数据 | NA | NA | 高斯混合模型 | AUC, 准确率, F1分数, Brier分数, 期望校准误差 | NA |
| 5384 | 2025-12-13 |
A Review of Topological Data Analysis and Topological Deep Learning in Molecular Sciences
2025-Dec-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02266
PMID:41235667
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综述 | 本文全面回顾了拓扑数据分析（TDA）和拓扑深度学习（TDL）在分子科学中的发展、方法和应用 | 综述了从早期定性工具到先进定量和预测模型的TDA演变，重点介绍了持久同调、持久拉普拉斯算子及拓扑机器学习等创新点 | 讨论了当前TDA方法的局限性，并概述了未来方向，如与先进AI模型的整合及新拓扑不变量的开发 | 旨在为研究人员利用拓扑学在分子科学中的力量提供基础性参考 | 分子科学中的复杂分子数据，包括生物分子稳定性、蛋白质-配体相互作用、药物发现、材料科学、拓扑序列分析和病毒进化等领域 | 机器学习 | NA | 拓扑数据分析（TDA），拓扑深度学习（TDL） | NA | 复杂分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5385 | 2025-12-13 |
eRMSF: A Python Package for Ensemble-Based RMSF Analysis of Biomolecular Systems
2025-Dec-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02413
PMID:41254899
|
研究论文 | 介绍了一个名为eRMSF的Python软件包，用于对生物分子系统进行基于集合的均方根涨落分析 | eRMSF扩展了传统的分子动力学轨迹分析，能够处理由不同方法生成的集合，如MD模拟、BioEmu深度学习工具、子采样AlphaFold2等，提供了统一的框架来评估模拟和预测结构中的残基或原子涨落 | NA | 开发一个快速且用户友好的工具，用于分析生物分子系统的分子灵活性和动力学 | 生物分子系统 | 计算生物学 | NA | 均方根涨落分析 | NA | 结构集合数据 | NA | Python, MDAnalysis | NA | NA | NA |
| 5386 | 2025-12-13 |
Benchmarking Sequence-Based Compound-Protein Interaction Prediction through Constructing a Debiased Data Set CDPN
2025-Dec-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02040
PMID:41264813
|
研究论文 | 本文提出了一种名为CDPN的去偏数据构建协议，用于基准测试基于序列的化合物-蛋白质相互作用预测模型 | 通过化合物聚类降采样和从未探索化学空间生成推定负样本，构建去偏CPI基准数据集，解决了现有数据集中分子支架过代表和标签分布不平衡导致的模型泛化问题 | 在PDBbind上的系统评估揭示了注意力可解释性存在关键局限性 | 准确预测化合物-蛋白质相互作用以促进药物发现 | 化合物-蛋白质相互作用 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | 序列数据 | NA | NA | KPGT-Ankh | NA | NA |
| 5387 | 2025-12-13 |
Volumetric localization microscopy with deep learning
2025-Dec-08, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-65941-3
PMID:41360790
|
研究论文 | 本文提出了一种结合深度学习与波前优化光场配置的体积极位显微技术，用于高保真三维单分子成像 | VLM方法首次将仪器优化与深度学习算法结合，仅使用系统感知的内在点扩散函数进行训练，无需依赖外部成像模式或样本特定数据 | NA | 开发一种超分辨率显微技术，以克服荧光显微镜在光学复杂性、计算需求和用户可访问性方面的限制 | 生物样本中的单分子成像 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率显微技术，波前优化光场配置 | 深度学习，神经网络 | 图像数据 | 多种生物样本（未指定具体数量） | NA | 级联神经网络 | 横向定位精度10纳米，轴向定位精度25纳米，有效成像深度超过4微米 | NA |
| 5388 | 2025-12-13 |
Deep-DPC: Deep learning-assisted label-free temporal imaging discovery of anti-fibrotic compounds by controlling cell morphology
2025-Dec, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.02.028
PMID:40010605
|
研究论文 | 本文提出了一种名为deep-DPC的新方法，结合无标记时间序列数字相位对比成像、细胞形态分析和无监督机器学习，用于动态控制和监测细胞形态，以发现抗纤维化先导化合物 | 将无标记时间序列DPC成像与细胞形态分析及深度学习相结合，动态监测纤维化过程中的细胞形态变化，克服了传统方法仅关注最终生物指标的局限 | NA | 开发一种基于深度学习和细胞形态动态分析的新策略，用于评估纤维化并发现抗纤维化先导化合物 | 纤维细胞（包括静息和活化状态） | 数字病理学 | 纤维化疾病 | 无标记时间序列数字相位对比成像 | 神经网络 | 图像 | 12,000张图像用于训练，超过100,000张图像来自1,400种化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 5389 | 2025-12-13 |
Reinforcement learning-based generative artificial intelligence for novel pesticide design
2025-Dec, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.02.030
PMID:40032026
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于强化学习的生成式人工智能框架PestiGen，用于设计具有高结合亲和力的类农药分子 | 首次将生成式人工智能应用于农药设计领域，结合字符和片段生成模型与强化学习算法，探索类农药化学空间 | 研究为概念验证性质，实际应用需进一步实验验证，且生成分子可能存在假阳性率 | 开发一种基于强化学习的生成式人工智能框架，用于新型绿色农药的分子设计 | 类农药分子，特别是针对4-羟基苯丙酮酸双加氧酶抑制剂的分子设计 | 机器学习 | NA | 生成式人工智能，强化学习，蒙特卡洛树搜索 | 生成模型，强化学习模型 | 化学分子数据 | NA | NA | PestiGen-G, PestiGen-S | 农药相似性，结合亲和力，酶抑制活性，除草效力 | NA |
| 5390 | 2025-12-13 |
Model-based deep learning with fully connected neural networks for accelerated magnetic resonance parameter mapping
2025-Dec, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03356-7
PMID:40317423
|
研究论文 | 本文提出了一种基于模型的深度学习框架qDC-CNN，用于加速磁共振参数映射，通过结合图像重建网络和全连接神经网络来提高定量磁共振成像的准确性和效率 | 提出了一种新颖的集成深度学习框架qDC-CNN，结合了展开的图像重建网络和全连接神经网络，用于加速定量参数映射，相比传统方法在重建误差上表现更优 | 研究基于模拟数据集进行训练和测试，可能未完全覆盖真实临床场景的复杂性；未详细讨论计算资源需求或实际部署的可行性 | 验证提出的qDC-CNN模型在加速定量磁共振参数映射方面的性能，并评估其在不同加速因子和对比图像减少情况下的表现 | 模拟的多切片多回波（MSME）数据集，源自BrainWeb数据库，用于S0和T2参数的估计 | 医学影像分析 | NA | 定量磁共振成像（qMRI），多切片多回波（MSME）序列 | CNN, 全连接神经网络 | 模拟磁共振图像数据 | 基于BrainWeb数据库生成的模拟数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | qDC-CNN（定量深度级联卷积网络），结合了图像重建网络和全连接神经网络 | 归一化均方根误差（NRMSE） | NA |
| 5391 | 2025-12-13 |
Enhancing segmentation accuracy of the common iliac vein in OLIF51 surgery in intraoperative endoscopic video through gamma correction: a deep learning approach
2025-Dec, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03388-z
PMID:40349282
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种深度学习模型，用于从OLIF51手术的术中内窥镜视频中分割髂总静脉，旨在通过伽马校正提高分割精度以减少血管损伤风险 | 首次将伽马校正预处理与U-Net++/ResNet18架构结合，用于OLIF51术中内窥镜视频的髂总静脉分割，显著提升了血管与周围组织的对比度 | 模型仍需进一步研究和优化才能应用于临床，且数据集规模有限（614张图像） | 开发一种深度学习模型，以辅助术中识别髂总静脉，降低OLIF51手术中血管损伤的风险 | 髂总静脉 | 计算机视觉 | 退行性腰骶椎疾病 | 内窥镜视频成像 | CNN | 图像 | 614张来自OLIF51手术的内窥镜图像 | 未明确提及 | U-Net, U-Net++ with ResNet18 backbone | Dice score | NA |
| 5392 | 2025-12-13 |
End-to-end prognostication in pancreatic cancer by multimodal deep learning: a retrospective, multicenter study
2025-Dec, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11694-y
PMID:40410330
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研究论文 | 本研究开发了一种端到端的多模态深度学习模型，用于预测胰腺导管腺癌患者的短期与长期生存 | 首次将临床变量与增强CT图像相结合，构建端到端的多模态深度学习模型，以改进胰腺癌的预后预测 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限，且外部验证性能存在一定波动 | 提高胰腺导管腺癌患者生存预后的准确性，以辅助临床决策 | 经组织病理学和/或影像学/随访确诊的胰腺导管腺癌患者 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 对比增强CT成像 | 深度学习 | 图像, 临床数据 | 开发队列401例患者，外部验证队列361例患者 | NA | NA | 时间依赖性受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 5393 | 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-Dec-01, 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 |
| 5394 | 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-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003109
PMID:40705510
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5395 | 2025-12-13 |
Hybrid Neural Networks for Precise Hydronephrosis Classification Using Deep Learning
2025-Dec, Urology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.urology.2025.08.005
PMID:40783131
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种深度学习框架，用于自动分割肾脏超声图像中的肾脏和液体区域，以提高肾积水的诊断准确性并减少评估变异性 | 提出了一种结合DenseNet201骨干网络、特征金字塔网络和自组织神经网络层的混合架构，实现多尺度特征提取并提升空间精度 | 模型优化和可解释性人工智能的整合是未来工作重点，当前临床集成仍需进一步改进 | 开发自动化的肾积水评估框架，以增强诊断准确性和标准化评估流程 | 肾脏超声图像中的肾脏和液体区域 | 计算机视觉 | 肾积水 | 超声成像 | CNN | 图像 | 1731张肾脏超声图像 | NA | DenseNet201, FPN, SelfONN | Dice系数, 精确率, 召回率, 准确率 | NA |
| 5396 | 2025-12-13 |
Machine learning to classify the focus score and Sjögren's disease using digitalised salivary gland biopsies: a retrospective cohort study
2025-Dec, The Lancet. Rheumatology
DOI:10.1016/S2665-9913(25)00181-X
PMID:41038216
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型，基于数字化小唾液腺活检切片，自动分类焦点评分和干燥综合征，并识别了新的组织学疾病亚型 | 首次应用深度学习自动分类干燥综合征的焦点评分，并利用可解释机器学习技术识别了与疾病相关的CD8+ T细胞浸润新模式 | 研究为回顾性队列设计，需要进一步研究验证模型 | 利用机器学习自动分类焦点评分和干燥综合征，以识别基于小唾液腺活检的新组织学疾病亚型 | 来自欧洲六个专家中心的小唾液腺活检苏木精-伊红染色数字化切片，包括干燥综合征患者和无该疾病的干燥症状参与者 | 数字病理学 | 干燥综合征 | 数字化组织切片扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 545名参与者，平均年龄54.2岁，90%为女性，10%为男性 | NA | NA | AUROC | NA |
| 5397 | 2025-12-13 |
Development and validation of a deep learning model for automatic severity grading of hip osteoarthritis: a multi-center study
2025-Dec, Annals of medicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1080/07853890.2025.2584361
PMID:41208350
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于自动对髋关节骨关节炎的严重程度进行Kellgren-Lawrence分级 | 结合ResNet-50与卷积块注意力模块，实现了自动、客观的髋关节骨关节炎严重程度分级，并在多中心数据上验证了其性能，可与副主任医师水平相媲美 | 大多数错误分类局限于相邻的KL分级 | 开发并验证一个深度学习模型，用于自动对髋关节骨关节炎进行严重程度分级 | 髋关节骨关节炎患者的X光片 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | X光成像 | CNN | 图像 | 20,745张来自两家中国医院的X光片用于模型开发，1,928张来自第三家医院用于外部验证，1,249个髋关节来自骨关节炎倡议数据集 | NA | ResNet-50, Convolutional Block Attention Module | 准确率, AUC | NA |
| 5398 | 2025-12-13 |
Evaluation of domain shift sources and generalisability in AI-based prostate MRI autocontouring for radiotherapy
2025-Dec, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105188
PMID:41240504
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研究论文 | 本文评估了AI模型在前列腺MRI自动轮廓勾画中域偏移的来源及泛化能力 | 首次强调了图像采集/标注协议对域偏移的影响，并比较了混合域训练模型与内部模型的性能 | 研究仅基于66例外部评估数据，样本量相对有限 | 分析域偏移的不同来源并评估AI模型在前列腺MRI自动轮廓勾画中的泛化性能 | 前列腺MRI图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI成像 | 深度学习模型 | 医学图像 | 来自五个公共数据集的轴向T2加权前列腺MRI图像，以及66例用于外部评估的MRI | nnU-Net | U-Net | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离 | NA |
| 5399 | 2025-12-13 |
Systematic review and comparison of machine learning and conventional statistical models for predicting cardiovascular events in dialysis patients
2025-Dec, Renal failure
IF:3.0Q1
DOI:10.1080/0886022X.2025.2587490
PMID:41261018
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系统综述 | 本文系统综述并比较了机器学习模型与传统统计模型在预测透析患者心血管事件方面的性能 | 首次系统性地比较了机器学习（包括深度学习）与传统统计模型在透析患者心血管事件预测领域的性能，并进行了亚组分析以探讨异质性 | 研究存在地域偏倚（主要来自中国），外部验证不足，在准确性与可解释性之间存在权衡，且样本量相对有限 | 评估和比较机器学习模型与传统统计模型预测透析患者心血管事件的性能 | 透析患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习, 传统机器学习, 传统统计模型 | NA | 14项研究，共涉及29,310名患者和34个模型 | NA | NA | AUC, C-index | NA |
| 5400 | 2025-12-13 |
Risk factors for complications associated with peripherally inserted central venous catheters for parenteral nutrition: Machine learning and survival analysis based on deep learning
2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
DOI:10.1016/j.clnu.2025.11.008
PMID:41314112
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研究论文 | 本研究开发了基于人工智能的生存分析和机器学习模型，用于预测经外周静脉置入中心静脉导管（PICC）相关并发症并识别关键风险因素 | 结合机器学习模型（如逻辑回归、支持向量机、随机森林、极端梯度提升）和深度学习生存分析模型（如随机生存森林、DeepSurv、DeepHit）进行PICC并发症预测，并应用可解释AI技术解释模型功能 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（218名患者），且生存分析模型的C指数（0.61）较低，集成Brier评分（0.170）较高，表明模型预测性能有提升空间 | 开发AI模型以预测PICC相关并发症并识别风险因素，支持临床决策 | 接受全肠外营养（TPN）并置入PICC的218名患者 | 机器学习 | NA | 回顾性医疗记录分析 | 逻辑回归, 支持向量机, 随机森林, 极端梯度提升, 随机生存森林, DeepSurv, DeepHit | 医疗记录数据 | 218名患者 | NA | 随机森林, 极端梯度提升, 随机生存森林, DeepSurv, DeepHit | 准确率, 一致性指数（C-index）, 集成Brier评分（IBS） | NA |