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 5521 - 5540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5521 | 2025-10-06 |
In Silico tool for predicting, designing and scanning IL-2 inducing peptides
2025-Jul-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-08388-2
PMID:40670434
|
研究论文 | 开发了一种用于预测IL-2诱导肽的计算工具IL2pred | 首次开发了结合人工智能和对齐方法的集成模型来预测IL-2诱导肽 | 主要数据集中IL-2诱导和非诱导肽均为MHC结合物 | 开发预测IL-2诱导肽的计算方法 | IL-2诱导肽和非诱导肽 | 生物信息学 | 癌症 | 肽序列分析 | 机器学习,深度学习,大语言模型 | 肽序列数据 | 主要数据集6,574个肽（3,429个IL-2诱导肽和3,145个非诱导肽） | NA | Extra Tree,集成模型 | AUC,MCC | NA |
| 5522 | 2025-10-06 |
Enhancing pathological feature discrimination in diabetic retinopathy multi-classification with self-paced progressive multi-scale training
2025-Jul-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-07050-1
PMID:40670454
|
研究论文 | 提出一种结合自步渐进学习和多尺度图像重建的深度学习框架，用于糖尿病视网膜病变的多分类任务 | 引入自步渐进学习策略（从简单到复杂样本训练）和随机多尺度图像重建的数据增强方法，结合KL散度协同正则化的集成学习 | 未明确说明模型在小样本情况下的泛化能力及在真实临床环境中的验证效果 | 提升糖尿病视网膜病变多分类任务中病理特征的判别能力 | 糖尿病视网膜病变患者眼底图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | CNN | 图像 | APTOS和MESSIDOR-Kaggle整合数据集 | NA | ResNet-50 | AUC, 召回率, 精确度 | NA |
| 5523 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence-based diabetes risk prediction from longitudinal DXA bone measurements
2025-Jul-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-10136-5
PMID:40670456
|
研究论文 | 本研究利用纵向DXA骨测量数据开发人工智能模型预测糖尿病风险 | 首次使用纵向DXA骨成分测量数据预测糖尿病发病风险，并比较传统模型与深度学习模型的表现 | 回顾性研究设计，数据来源于单一卡塔尔人群，可能存在选择偏倚 | 探索DXA骨测量数据作为糖尿病发病预测因子的潜力 | 卡塔尔成年人，包括糖尿病患者和健康对照 | 机器学习 | 糖尿病 | 双能X射线吸收测定法(DXA) | 传统机器学习模型,深度学习模型 | 骨密度测量数据 | 1,382名参与者（男性725人，女性657人） | NA | NA | 准确率,AUROC,召回率 | NA |
| 5524 | 2025-10-06 |
Fusion of microscopic and diffraction images with VGG net for budding yeast recognition in imaging flow cytometry
2025-Jul-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-09320-4
PMID:40670500
|
研究论文 | 提出融合显微与衍射图像并结合VGG网络的方法，用于成像流式细胞术中的芽殖酵母识别 | 首次将图像融合技术与深度学习分类算法相结合应用于MDIFC，通过优化融合权重显著提升分类性能 | 仅针对芽殖酵母进行验证，未测试其他细胞类型或更复杂生物样本 | 提高成像流式细胞术中细胞分类的准确率和处理速度 | 芽殖酵母细胞的三个亚群：单细胞、芽殖细胞和聚集细胞 | 计算机视觉 | NA | 显微-衍射成像流式细胞术(MDIFC) | CNN, SVM, RF | 图像 | NA | NA | VGG-net | 准确率, 吞吐量(细胞数/秒) | NA |
| 5525 | 2025-10-06 |
Image quality and radiation dose of reduced-dose abdominopelvic computed tomography (CT) with silver filter and deep learning reconstruction
2025-Jul-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-11184-7
PMID:40670595
|
研究论文 | 评估使用银滤器和深度学习重建的低剂量腹盆CT与标准剂量迭代重建CT在图像质量和辐射剂量方面的比较 | 首次将银滤器与深度学习重建技术结合应用于腹盆CT扫描，实现辐射剂量显著降低的同时保持图像质量不劣于标准剂量 | 研究样本量有限（182例患者），且仅针对特定BMI分组进行分析 | 评估低剂量CT结合深度学习重建技术在腹盆成像中的图像质量和辐射剂量表现 | 182名接受腹盆CT扫描的患者（平均年龄63±14岁，100名男性） | 医学影像 | NA | 计算机断层扫描（CT），深度学习重建（DLR），迭代重建（IR） | 深度学习 | 医学影像 | 182例患者 | NA | NA | 图像噪声，信噪比（SNR），对比噪声比（CNR） | NA |
| 5526 | 2025-10-06 |
Development and evaluation of a deep learning-based system for dental age estimation using the demirjian method on panoramic radiographs
2025-Jul-16, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-06420-5
PMID:40670936
|
研究论文 | 开发并评估基于深度学习的系统，用于在全景X光片上使用Demirjian方法自动估算牙齿年龄 | 首次将YOLOv11深度学习模型应用于牙齿发育分期，实现了牙齿年龄的自动估算 | 模型在特定牙齿组（如第一磨牙B组）表现较差，需要在更多样化人群中进行验证 | 开发自动牙齿年龄估算系统，并与传统手动方法进行比较 | 牙齿发育分期和年龄估算 | 计算机视觉 | NA | 全景X光成像 | CNN | 医学图像 | 4800张全景X光片用于模型训练验证，650名个体（325名女性，325名男性）用于方法比较 | Python | YOLOv11 | 精确率, 召回率, F1分数, mAP | NA |
| 5527 | 2025-07-21 |
Automatic quantification, grading and five-year prediction of myopic fundus tessellation: a multi-center, longitudinal deep learning study
2025-Jul-16, Science China. Life sciences
DOI:10.1007/s11427-025-3002-y
PMID:40681822
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5528 | 2025-10-06 |
Cellular optical imaging techniques: a dynamic advancing frontier
2025-Jul-16, Science China. Life sciences
DOI:10.1007/s11427-024-2916-5
PMID:40681818
|
综述 | 本文综述了用于细胞研究的超分辨率光学成像技术的最新进展 | 系统总结了包括结构光照明显微镜、点扫描超分辨率显微镜、单分子定位显微镜及数学与深度学习超分辨率算法在内的多种前沿技术 | NA | 回顾超分辨率光学成像技术在细胞研究中的最新发展与应用 | 细胞成像技术 | 生物医学成像 | NA | 结构光照明显微镜(SIM), 点扫描超分辨率显微镜(PS-SR), 单分子定位显微镜(SMLM), 深度学习超分辨率算法 | NA | 光学图像 | NA | NA | NA | 空间分辨率(约20nm), 信噪比 | NA |
| 5529 | 2025-10-06 |
Developing Nationwide Estimates of Built Environment Quality Characteristics Using Street-View Imagery and Computer Vision
2025-Jul-15, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c00966
PMID:40607680
|
研究论文 | 利用街景图像和计算机视觉技术开发美国全国建成环境质量特征的估算方法 | 首次使用计算机视觉和街景图像系统评估全美建成环境质量，并明确处理社会人口统计和时间偏差 | 对西班牙裔/拉丁裔和夏威夷原住民或太平洋岛民群体的预测准确性较低，犯罪安全指标未达到理想效果 | 开发全国范围的建成环境质量评估方法以支持流行病学研究、城市规划策略和公共卫生干预 | 美国所有城市的建成环境质量特征 | 计算机视觉 | NA | 街景图像分析,深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 72,516份亚马逊土耳其机器人调查问卷，1.2亿个街景位置点 | NA | NA | 交叉验证准确率 | NA |
| 5530 | 2025-10-06 |
A Large Language Model-Powered Map of Metabolomics Research
2025-Jul-15, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c01672
PMID:40608399
|
研究论文 | 本研究使用大型语言模型构建了代谢组学研究领域的综合图谱，分析了超过80,000篇文献 | 结合PubMedBERT和GPT-4o mini进行文献主题建模，首次创建了代谢组学研究的交互式可视化图谱 | 研究仅基于文献摘要进行分析，可能无法完全反映全文内容 | 构建代谢组学研究领域的综合知识图谱，识别研究趋势和发展方向 | 代谢组学领域的科学文献 | 自然语言处理 | NA | 文献挖掘，主题建模 | BERT, GPT-4, 神经网络主题模型 | 文本 | 超过80,000篇科学文献 | PubMedBERT, GPT-4o, t-SNE | BERT, Transformer | NA | NA |
| 5531 | 2025-10-06 |
SaeGraphDTI: drug-target interaction prediction based on sequence attribute extraction and graph neural network
2025-Jul-15, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06195-0
PMID:40670964
|
研究论文 | 提出基于序列属性提取和图神经网络的药物-靶点相互作用预测模型SaeGraphDTI | 结合序列特征提取器和图神经网络，通过补充关系网络和基于网络的节点信息更新来获得更全面的特征表示 | NA | 准确预测药物-靶点相互作用以缩短药物开发周期和降低成本 | 药物和靶点序列 | 机器学习 | NA | 序列特征提取 | 图神经网络 | 序列数据, 网络关系数据 | 四个公共数据集 | NA | SaeGraphDTI | 多个关键指标 | NA |
| 5532 | 2025-10-06 |
A novel framework integrating GeoAI and human perceptions to estimate walkability in Wuhan, China
2025-Jul-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-09779-1
PMID:40659718
|
研究论文 | 开发了一个集成GeoAI和人类感知的层次化评估框架，用于评估中国武汉的可步行性 | 提出了结合高精度图像分割技术和主观测量的综合评估框架，并开发了性能提升15%的DS-HRNet深度学习模型 | 研究仅针对武汉市中心区域，样本量相对有限（120名志愿者） | 开发高精度的城市可步行性评估方法 | 城市街道环境和人类感知 | 计算机视觉 | 慢性疾病 | 街景图像分析，问卷调查 | 深度学习 | 图像 | 113,900张街景图像和120名志愿者问卷 | NA | DS-HRNet | 分割准确率 | NA |
| 5533 | 2025-10-06 |
Mortality and antibiotic timing in deep learning-derived surviving sepsis campaign risk groups: a multicenter study
2025-Jul-14, Critical care (London, England)
DOI:10.1186/s13054-025-05493-6
PMID:40660326
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研究论文 | 使用深度学习模型对脓毒症患者进行风险分层，并评估不同抗生素使用时机对死亡率的影响 | 首次使用深度学习模型客观地将脓毒症患者分层为类似SSC风险组别，并基于此分析抗生素使用时机与死亡率的关系 | 观察性研究设计，需要前瞻性研究验证结果 | 评估基于深度学习风险分层的脓毒症患者抗生素使用时机与死亡率的关系 | 34,087名成年脓毒症疑似患者 | 医疗人工智能 | 脓毒症 | 深度学习 | 深度学习模型 | 临床患者数据 | 34,087名患者来自两个大型医疗系统（2016-2024年） | NA | NA | 死亡率，抗生素使用时间中位数 | NA |
| 5534 | 2025-10-06 |
AgNWs-COF SERS biosensor for oral cancer diagnosis based on exhaled breath and saliva
2025-Jul-14, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.126648
PMID:40680353
|
研究论文 | 开发了一种基于银纳米线-共价有机框架的SERS生物传感器，用于通过呼出气和唾液进行口腔癌无创诊断 | 首次将等离子体共价有机框架合成SERS生物传感器应用于气液流体分析物检测，结合深度学习算法实现高精度口腔癌识别 | 实验中使用的是人工呼出甲硫醇和唾液尿酸样本，需要进一步验证在真实临床样本中的性能 | 开发用于口腔癌早期诊断的无创生物传感技术 | 口腔癌生物标志物（呼出气中的甲硫醇和唾液中的尿酸） | 生物医学传感 | 口腔癌 | 表面增强拉曼光谱(SERS) | Light Gradient Boosting (LGB) | 光谱数据 | NA | NA | LGB算法 | 准确率 | NA |
| 5535 | 2025-10-06 |
An insight into the role of artificial intelligence in combating malaria: recent developments
2025-Jul-13, Annals of parasitology
DOI:10.17420/ap71.545
PMID:40682862
|
综述 | 本文综述人工智能在疟疾防治领域的最新应用进展，包括诊断、监测、治疗和病媒控制等方面 | 系统总结AI在应对耐药疟原虫、个性化医疗和药物重定向方面的创新应用 | 作为综述文章未涉及原始实验数据，主要基于现有文献分析 | 探讨人工智能技术在疟疾防治中的潜力和应用前景 | 疟疾防治相关的诊断、治疗和监测技术 | 机器学习 | 疟疾 | 机器学习，深度学习，计算机辅助药物设计 | NA | 医学数据，流行病学数据，药物分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5536 | 2025-10-06 |
Automated segmentation of the breech and firing pin faces of fired cartridge case images
2025-Jul-12, Forensic science international
IF:2.2Q1
DOI:10.1016/j.forsciint.2025.112554
PMID:40682899
|
研究论文 | 提出一种用于高分辨率弹壳图像中头部印记区域自动分割的深度学习方法 | 针对更高分辨率图像（512×512和2592×1944像素）的头部印记去除任务，引入后处理方法提升性能，并提供标注数据和预训练模型 | NA | 开发自动化弹壳图像分析方法以支持枪支鉴定 | 射击后弹壳图像的闭锁面和击针面区域 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 5537 | 2025-10-06 |
Tem2-KAN: Data-driven temporal temperature prediction via an improved Kolmogorov-Arnold network
2025-Jul-10, ISA transactions
IF:6.3Q1
DOI:10.1016/j.isatra.2025.07.014
PMID:40681441
|
研究论文 | 提出一种改进的Kolmogorov-Arnold网络Tem-KAN，用于高精度气候温度预测 | 用样条参数化的单变量函数替代传统神经网络中的线性权重，动态学习非线性气候模式同时保持内在可解释性 | NA | 开发高精度气候温度预测框架 | 英国监测站的原始气象数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Kolmogorov-Arnold网络 | 气象数据 | NA | NA | Tem-KAN, Multi-Layer Perceptrons | 预测准确率 | NA |
| 5538 | 2025-10-06 |
EEG Emotion Copilot: Optimizing lightweight LLMs for emotional EEG interpretation with assisted medical record generation
2025-Jul-10, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107848
PMID:40683189
|
研究论文 | 提出EEG情感副驾系统，通过优化轻量级大语言模型实现从脑电信号直接识别情感状态并生成个性化医疗建议 | 首次将轻量级LLM应用于脑电情感识别与医疗记录生成，提出新型提示数据结构、模型剪枝和微调训练等关键技术 | 模型参数量较小（0.5B），与更大参数模型（如7B）的对比可能受限 | 开发端到端脑电情感计算系统，实现快速处理、个体适应和无缝用户交互 | 脑电信号和个性化医疗记录 | 脑机接口, 情感计算 | 心理健康相关疾病 | EEG信号分析, 大语言模型优化 | LLM | 脑电信号, 文本 | 未明确说明 | 未明确说明 | 轻量级大语言模型 | 准确率 | 本地部署环境 |
| 5539 | 2025-10-06 |
Evaluating Vision and Pathology Foundation Models for Computational Pathology: A Comprehensive Benchmark Study
2025-Jul-04, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6823810/v1
PMID:40630532
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研究论文 | 对31种计算病理学基础模型进行综合基准测试，评估其在多样化组织病理学数据集和任务中的性能 | 首次系统比较病理学基础模型与通用视觉模型在多样化组织病理学任务中的性能，挑战了模型规模和数据规模必然提升性能的假设 | 未能深入分析影响模型性能的底层因素，需要进一步研究提升模型在不同组织类型和数据集间的泛化能力 | 评估计算病理学中基础模型的比较性能和泛化能力 | 31种AI基础模型，包括通用视觉模型(VM)、通用视觉语言模型(VLM)、病理学专用视觉模型(Path-VM)和病理学专用视觉语言模型(Path-VLM) | 计算病理学 | 多种癌症（基于TCGA、CPTAC数据集） | 深度学习 | 基础模型 | 组织病理学图像 | 来自TCGA、CPTAC、外部基准数据集和域外数据集的41个任务 | NA | Virchow2及其他30种基础模型 | 综合性能评估指标 | NA |
| 5540 | 2025-10-06 |
Facial Emotion Recognition of 16 Distinct Emotions From Smartphone Videos: Comparative Study of Machine Learning and Human Performance
2025-Jul-02, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/68942
PMID:40601921
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研究论文 | 开发基于智能手机视频的面部情绪识别模型，并比较机器学习与人类表现 | 引入包含16种治疗相关情绪的STREs WoZ数据集，开发结合外观特征和深度学习特征的情绪识别模型 | 需要进一步研究提升自动情绪识别模型在心理治疗应用中的实际性能 | 开发用于心理治疗应用的面部情绪识别模型 | 63名个体在非约束实验室环境中录制的面部情绪视频 | 计算机视觉 | 心理健康 | 面部动作编码系统 | RNN, ResNet | 视频 | 63名个体的14,412个面部视频，测试集包含3,018个视频 | OpenFace | ResNet50, RNN-convolution, RNN-attention, RNN-average | 未加权平均召回率, 准确率 | NA |