深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 6241 - 6260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6241 | 2025-10-06 |
Experimental Evaluation and Machine Learning-Based Prediction of Laser Cutting Quality in FFF-Printed ABS Thermoplastics
2025-Jun-20, Polymers
IF:4.7Q1
DOI:10.3390/polym17131728
PMID:40647739
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研究论文 | 本研究通过实验评估和机器学习方法预测CO激光切割FFF打印ABS热塑性塑料的切割质量 | 结合传统实验方法与七种机器学习模型（包括传统、集成和深度学习算法）预测激光切割质量，其中LSTM-GRU模型表现最佳 | 研究仅针对ABS材料，未涉及其他热塑性塑料；实验样本数量有限（45次试验） | 优化3D打印ABS零件的后处理策略，提高聚合物增材制造的精度和效率 | FFF打印的ABS热塑性塑料板材 | 机器学习 | NA | CO激光切割，Fused Filament Fabrication (FFF) | Linear Regression, Support Vector Regression, Extreme Gradient Boosting, Random Forest, LSTM, LSTM-GRU, LSTM-XGBoost | 实验测量数据 | 45次实验试验 | NA | LSTM, GRU, XGBoost, Random Forest | 预测性能指标 | NA |
| 6242 | 2025-10-06 |
Neurospectrum: A Geometric and Topological Deep Learning Framework for Uncovering Spatiotemporal Signatures in Neural Activity
2025-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.03.22.533807
PMID:40654845
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研究论文 | 提出Neurospectrum框架，通过几何和拓扑深度学习揭示神经活动中的时空特征 | 将神经活动编码为受时空结构影响的潜在轨迹，结合图注意力机制、图小波嵌入和流形正则化自编码器，使用多尺度几何、拓扑和动力学特征描述符 | NA | 从高维、噪声和动态的神经信号中提取与行为或疾病相关的可解释特征 | 神经活动信号 | 机器学习 | 强迫症 | fMRI，钙成像 | 图神经网络，自编码器，循环神经网络 | 神经信号数据 | NA | NA | 图注意力网络，流形正则化自编码器 | NA | NA |
| 6243 | 2025-10-06 |
Boltz-1 Democratizing Biomolecular Interaction Modeling
2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.19.624167
PMID:39605745
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研究论文 | 介绍Boltz-1开源深度学习模型，该模型在生物分子复合物3D结构预测方面达到Alphafold3级别精度 | 提出创新的模型架构、速度优化和数据处理方法，并开发Boltz-steering推理时引导技术来修正模型幻觉和非物理预测 | NA | 推进生物分子相互作用建模，促进药物发现和蛋白质设计领域发展 | 生物分子复合物的3D结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 生物分子结构数据 | NA | NA | Boltz-1 | 结构预测精度 | NA |
| 6244 | 2025-10-06 |
scRegulate: Single-Cell Regulatory-Embedded Variational Inference of Transcription Factor Activity from Gene Expression
2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.17.649372
PMID:40654959
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研究论文 | 开发了一种名为scRegulate的生成式深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据推断转录因子活性和基因调控网络 | 通过整合结构化生物约束与概率潜在空间模型，将先验生物知识与数据驱动推断相结合，能够捕获新颖、动态和上下文特定的调控相互作用 | NA | 从单细胞RNA测序数据准确推断转录因子活性和基因调控网络 | 单细胞RNA测序数据，转录因子，基因调控网络 | 计算生物学 | NA | 单细胞RNA测序，Perturb-seq | 变分推断，生成式深度学习 | 基因表达数据 | 多个公共实验和合成数据集，包括PBMC单细胞RNA测序数据 | NA | NA | AUROC, AUPRC, log2倍数变化 | NA |
| 6245 | 2025-10-06 |
MIST-Explorer: The Comprehensive Toolkit for Spatial Omic Analysis and Visualization of Single-Cell MIST Array Data
2025-May-04, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.29.650640
PMID:40654960
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研究论文 | 开发用于单细胞空间MIST阵列数据分析和可视化的综合工具包MIST-Explorer | 首个专门用于空间MIST数据图像配准和分析的专用软件，整合了从图像预处理到蛋白质定量的完整空间组学工作流 | 未提及具体性能评估数据或与其他工具的对比分析 | 解决空间蛋白质组学数据分析中缺乏专用工具的问题 | 组织样本和培养细胞的空间MIST数据 | 空间组学 | NA | 空间MIST（多重标记技术） | 深度学习 | 图像数据 | NA | Python, PyQt6, Astroalign, PyStackReg, StarDist | StarDist | NA | NA |
| 6246 | 2025-10-06 |
Accurate and fast segmentation of filaments and membranes in micrographs and tomograms with TARDIS
2025-May-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.19.629196
PMID:39763817
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研究论文 | 提出了一种基于Transformer的快速无维度实例分割框架TARDIS，用于自动准确分割电子显微镜图像中的细丝和膜结构 | 首次实现了基于几何Transformer架构的实例分割方法，能够同时处理2D/3D电子显微镜数据 | NA | 开发自动化分割生物大分子结构的深度学习框架 | 电子显微镜图像中的细丝和膜结构 | 计算机视觉 | NA | 电子显微镜，电子断层扫描 | Transformer | 2D/3D电子显微镜图像，电子断层扫描重建数据 | 超过13,000个电子断层扫描数据 | NA | 几何Transformer | NA | NA |
| 6247 | 2025-10-06 |
A Novel Technique for Fluorescence Lifetime Tomography
2025-Apr-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.19.613888
PMID:39345436
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研究论文 | 提出一种基于深度神经网络的荧光寿命层析成像新技术AUTO-FLI，能够在厘米深度实现3D强度和定量寿命重建 | 开发了首个能够同时实现3D强度和定量寿命重建的深度学习模型，解决了深层组织中高散射导致的成像挑战 | 目前仅在模拟小鼠模型上进行验证，尚未在真实生物组织中进行广泛测试 | 开发能够在深层散射介质中实现精确3D荧光寿命成像的新技术 | 模拟小鼠模型和高度散射介质 | 医学影像 | NA | 荧光寿命成像(FLIM)，荧光寿命层析成像 | 深度神经网络 | 3D荧光寿命数据 | 解剖学精确的小鼠模拟体模 | NA | NA | 3D定量估计精度 | NA |
| 6248 | 2025-10-06 |
All-at-once RNA folding with 3D motif prediction framed by evolutionary information
2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.17.628809
PMID:39764046
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研究论文 | 提出CaCoFold-R3D概率语法模型，联合预测RNA二级结构和三维基序 | 首次开发能够同时预测RNA二级结构和三维基序的联合概率语法模型，利用进化信息通过共变可靠识别螺旋结构 | 未明确说明模型在特定RNA类型或复杂结构上的性能限制 | 开发RNA结构预测方法，准确识别三维基序和二级结构 | RNA分子及其三维结构基序 | 计算生物学 | NA | 概率语法模型，进化信息分析 | 概率语法模型 | RNA序列，RNA比对数据 | 超过50种已知RNA基序 | NA | CaCoFold-R3D，R3D语法 | NA | NA |
| 6249 | 2025-10-06 |
Improving Identification of Drug-Target Binding Sites Based on Structures of Targets Using Residual Graph Transformer Network
2025-Feb-03, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom15020221
PMID:40001524
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研究论文 | 提出基于残差图变换器网络RGTsite的新深度学习框架，用于改进药物-靶标结合位点的识别 | 首次将残差图变换器网络应用于药物-靶标结合位点识别，融合多模态特征提取和残差连接技术 | 未明确说明数据集不平衡问题的具体处理方法和模型计算复杂度 | 提高药物-靶标结合位点识别准确率以加速药物开发过程 | 蛋白质靶标结构及其药物结合位点 | 生物信息学 | NA | 深度学习，蛋白质结构分析 | CNN,Transformer,图神经网络 | 蛋白质序列，结构特征，物理化学性质 | 多个基准数据集（未明确具体数量） | NA | 残差1D-CNN,ProtT5,图变换器网络 | F1-score,Matthews Correlation Coefficient | NA |
| 6250 | 2025-10-06 |
A Vessel Bifurcation Landmark Pair Dataset for Abdominal CT Deformable Image Registration (DIR) Validation
2025-Jan-15, ArXiv
PMID:39876932
|
研究论文 | 本文介绍了首个用于腹部CT可变形图像配准验证的血管分叉标志点对数据集 | 创建了首个专门用于腹部CT可变形图像配准验证的基准数据集，包含大量高精度的血管分叉标志点对 | 数据集仅包含30名患者的腹部CT图像，样本量相对有限 | 开发用于腹部CT可变形图像配准算法验证的基准数据集 | 腹部CT图像中的血管分叉标志点 | 医学图像处理 | NA | CT成像, 深度学习分割 | 深度学习模型 | CT图像 | 30名患者的腹部CT图像对，共1895个标志点对 | NA | NA | 标志点对精度(0.7mm +/- 1.2mm) | NA |
| 6251 | 2025-10-06 |
Physical and mental health management for the older adult using XGBoost algorithm supported by new media technology: developing personalized health intervention plans using healthcare data from the CLHLS database
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1535056
PMID:40520309
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研究论文 | 开发基于XGBoost算法和新媒体技术的老年人身心健康管理平台，利用CLHLS数据库数据制定个性化健康干预方案 | 整合LDA主题建模、ResNet50图像特征提取和XGBoost算法构建多模态健康风险评估模型，结合区块链技术确保数据安全 | 仅使用CLHLS数据库数据，模型在更广泛人群中的适用性需要进一步验证 | 为老年人提供精准智能的健康管理解决方案，改善身心健康状况 | 老年人群体，重点关注慢性疾病理解和心理健康需求 | 机器学习 | 老年疾病 | 主题建模，深度学习，区块链技术 | XGBoost, LDA, CNN | 多模态数据（文本，图像） | 中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)数据库数据 | NA | ResNet50 | F1-score, 准确率 | NA |
| 6252 | 2025-10-06 |
Unveiling the stochastic nature of human heteropolymer ferritin self-assembly mechanism
2024-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.5104
PMID:38995055
|
研究论文 | 本研究通过合成特定H/L亚基比例的异聚体铁蛋白，结合冷冻电镜和深度学习建模揭示了其自组装机制中的随机性特征 | 首次发现铁蛋白自组装过程通过多种随机路径进行，并揭示了H-L异源二聚体形成的显著偏好性 | 未明确说明研究样本的具体数量和实验重复次数 | 揭示异聚体铁蛋白的自组装机制及其结构与功能关系 | 铁蛋白异聚体（含特定H/L亚基比例） | 结构生物学 | NA | 冷冻电子显微镜，深度学习氨基酸建模，质粒工程 | 深度学习模型 | 冷冻电镜图像，蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6253 | 2025-10-06 |
A week in the life of the human brain: stable states punctuated by chaotic transitions
2024-Jan-15, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-2752903/v3
PMID:37034705
|
研究论文 | 通过连续多电极颅内记录研究人类自然行为期间大脑网络的动态变化 | 结合深度学习与动力系统方法揭示大脑网络在自然行为中的稳定状态和混沌转换机制 | 样本量较小（20名人类受试者），记录时长有限（3-12天） | 研究真实世界中大脑网络的动态变化与行为关系 | 人类大脑网络动态 | 计算神经科学 | NA | 多电极颅内记录 | 深度学习 | 颅内电生理信号 | 20名人类受试者，连续记录3-12天 | NA | NA | NA | NA |
| 6254 | 2025-10-06 |
Review of Deep Learning Performance in Wireless Capsule Endoscopy Images for GI Disease Classification
2024, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.145950.2
PMID:39464781
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综述 | 本文综述了深度学习在无线胶囊内镜图像中用于胃肠道疾病分类的性能表现 | 重点关注迁移学习、注意力机制、多模态学习、自动病变检测、可解释性、数据增强和边缘计算等最新进展 | 当前深度学习方法存在挑战和局限性，如图像分辨率低、伪影多等问题 | 回顾深度学习在无线胶囊内镜图像分析中的现状和未来方向 | 无线胶囊内镜图像 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 无线胶囊内镜 | NA | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | 边缘计算 |
| 6255 | 2025-10-06 |
Utilisation of ChatGPT and other Artificial Intelligence tools among medical faculty in Uganda: a cross-sectional study
2024, MedEdPublish (2016)
DOI:10.12688/mep.20554.3
PMID:39911314
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研究论文 | 评估乌干达医学教师对ChatGPT及其他人工智能工具的使用情况 | 首次在乌干达医学教师群体中调查AI工具使用现状及年龄差异影响 | 横断面研究设计无法确定因果关系，仅纳入四所公立大学可能存在选择偏倚 | 评估医学教师对AI工具的认知和使用模式 | 乌干达四所公立大学的医学教师 | 自然语言处理 | NA | 问卷调查 | 大型语言模型 | 调查数据 | 224名医学教师 | NA | ChatGPT | 患病率比，置信区间 | Stata version 17.0 |
| 6256 | 2025-10-06 |
Deep learning-based post-hoc noise reduction improves quarter-radiation-dose coronary CT angiography
2025-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112232
PMID:40505606
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研究论文 | 评估深度学习后处理降噪技术在四分之一辐射剂量冠状动脉CT血管成像中对图像质量、CAD-RADS评估和诊断性能的影响 | 首次在外部数据集上验证基于残差密集网络的深度学习降噪技术对低剂量冠脉CTA的改善效果 | 仅纳入运动伪影较少的病例，样本量相对较小（40例） | 评估深度学习降噪技术在低剂量冠脉CTA中的应用价值 | 接受回顾性心电图门控冠脉CTA检查的患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管成像（CCTA），迭代重建 | 深度学习 | 医学影像 | 40例患者（年龄71±7岁，24名男性），从221例患者中筛选 | NA | 残差密集网络 | 噪声水平（HU），Cohen's kappa，AUC | NA |
| 6257 | 2025-10-06 |
Multimodal deep learning for predicting unsuccessful recanalization in refractory large vessel occlusion
2025-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112254
PMID:40544716
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研究论文 | 本研究开发了一种融合神经影像和临床数据的多模态深度学习模型，用于预测急性缺血性卒中患者血管内治疗的不良再通结局 | 首次将血管分割、临床变量和影像数据通过DAFT模块融合，构建多模态预测模型，显著提升了预测性能 | 单中心回顾性研究，样本量相对有限，需要外部验证 | 预测难治性大血管闭塞患者血管内治疗的不良再通结局 | 急性缺血性卒中患者，特别是前循环大血管闭塞接受血管内治疗的患者 | 医学影像分析 | 缺血性卒中 | CT血管成像，CT灌注，血管分割 | CNN，多模态深度学习 | 影像数据，临床数据 | 599名患者（481名训练，118名测试） | NA | 卷积神经网络，DAFT模块 | AUC，F1分数 | NA |
| 6258 | 2025-10-06 |
Deep learning model using CT images for longitudinal prediction of benign and malignant ground-glass nodules
2025-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112252
PMID:40544718
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研究论文 | 开发并验证基于CT图像的多时间序列深度学习模型，用于纵向预测肺部磨玻璃结节（GGNs）的良恶性 | 首次建立基于Transformer的深度学习框架，利用多时相CT图像进行GGNs的纵向预测 | 研究仅包含两个医疗中心的486个结节样本，样本量相对有限 | 开发能够准确预测肺部磨玻璃结节良恶性的深度学习模型 | 肺部磨玻璃结节（GGNs） | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | Transformer | CT图像 | 486个GGNs（来自486名患者） | NA | Transformer | AUC, ROC曲线 | NA |
| 6259 | 2025-10-06 |
The value of a deep learning image reconstruction algorithm for assessing vertebral compression fractures using dual-energy computed tomography
2025-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112244
PMID:40544715
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研究论文 | 评估深度学习图像重建算法在双能计算机断层扫描中检测急性椎体压缩性骨折的价值 | 首次系统比较不同强度深度学习图像重建算法与传统迭代重建算法在椎体压缩性骨折诊断中的性能差异 | 样本量有限（103个椎体），仅使用MR检查作为参考标准 | 评估深度学习图像重建算法对双能CT图像质量和急性椎体压缩性骨折检测性能的改善效果 | 103个椎体（46个正常椎体，29个急性椎体压缩性骨折，28个慢性椎体压缩性骨折） | 医学影像分析 | 椎体压缩性骨折 | 双能计算机断层扫描，深度学习图像重建 | 深度学习图像重建算法 | CT影像 | 103个椎体 | NA | DLIR（深度学习图像重建） | 特异性，敏感性，准确率，预测指标，信噪比，对比噪声比 | NA |
| 6260 | 2025-10-06 |
Enhancing MRI efficiency in musculoskeletal examinations: Impact of optimized facility design and workflow optimization efforts
2025-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112263
PMID:40582172
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研究论文 | 评估优化设计的MRI设施与传统设施在肌肉骨骼检查中的工作效率差异 | 首次系统比较优化MRI设施设计（配备三台扫描仪、三个专用准备区和可对接检查台）与传统单扫描仪/单检查台设置对工作流程效率的影响 | 回顾性研究设计，仅针对非对比增强肌肉骨骼MRI检查，未评估其他类型检查或设施 | 评估优化MRI设施设计对工作流程效率的影响 | 7,164例非对比增强MRI检查（包括3,951例膝关节、2,246例肩关节和967例踝关节检查） | 医学影像 | 肌肉骨骼疾病 | MRI扫描 | 深度学习重建 | 医疗工作流程数据 | 7,164例MRI检查 | NA | NA | 总流程周期时间、周转时间、采集时间、患者到达至检查开始时间间隔、准时性能 | 3T MRI扫描仪 |