深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 篇文献，本页显示第 6361 - 6380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6361 | 2026-01-17 |
Opportunities and challenges for deep learning in cell dynamics research
2024-11, Trends in cell biology
IF:13.0Q1
DOI:10.1016/j.tcb.2023.10.010
PMID:38030542
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综述 | 本文综述了深度学习在细胞动力学研究中的应用，包括现有技术、工具和开源数据集，并探讨了该领域的机遇与挑战 | 从计算角度总结了显微镜视频分析中的长期挑战，并回顾了深度学习引导自动化在细胞动力学研究中的新兴前沿和创新应用 | NA | 评估深度学习在细胞动力学研究中的机遇与挑战，支持药物开发、精准医学和基因组-表型组映射 | 细胞和亚细胞结构与动力学 | 计算机视觉 | NA | 显微镜成像 | 深度学习 | 图像, 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6362 | 2026-01-17 |
Deep-Learning-Based Blood Glucose Detection Device Using Acetone Exhaled Breath Sensing Features of α-Fe2O3-MWCNT Nanocomposites
2024-09-11, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c06855
PMID:39225263
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研究论文 | 本文开发了一种基于α-Fe2O3-MWCNT纳米复合材料的非侵入式血糖检测设备，通过检测呼气中的丙酮气体，并利用深度学习算法提高检测可靠性 | 结合α-Fe2O3-MWCNT纳米复合材料传感器与深度学习算法，实现高湿度环境下呼气丙酮的精确检测，用于非侵入式血糖监测 | 设备在±15误差范围内正确响应率约为85%，可能存在进一步优化空间，且样本量仅50名志愿者，需更大规模验证 | 开发非侵入式血糖检测设备，用于糖尿病早期诊断 | 人体呼气中的丙酮气体 | 机器学习 | 糖尿病 | 气体传感技术，深度学习算法 | 深度学习算法 | 气体传感数据 | 50名志愿者 | NA | NA | 正确响应率，响应时间，选择性，重复性 | NA |
| 6363 | 2026-01-17 |
Virtual staining for histology by deep learning
2024-09, Trends in biotechnology
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.tibtech.2024.02.009
PMID:38480025
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综述 | 本文综述了深度学习在组织学虚拟染色中的应用，探讨了其基本概念、技术方法及未来展望 | 利用深度学习技术实现组织学染色的数字化替代，通过训练神经网络从未染色组织图像生成染色图像或在不同染色间转换信息，提供更可持续、快速且经济高效的替代方案 | 技术发展仍处于早期阶段，需要严格的验证 | 探讨人工智能驱动的虚拟组织学在病理学和生物医学研究中的应用潜力 | 组织学染色流程 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6364 | 2026-01-17 |
BrainFTFCN: Synergistic feature fusion of temporal dynamics and network connectivity for brain age prediction
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC53108.2024.10782250
PMID:40038971
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研究论文 | 提出一种名为BrainFTFCN的新型特征融合网络，通过协同整合时间动态性和网络连接性来增强大脑年龄预测 | 首次将时间动态性（通过时间序列）和网络拓扑结构（通过功能网络连接）进行协同特征融合，克服了以往模型仅关注单一特征的局限性 | 研究仅在Cam-CAN数据集上进行验证，未在其他独立数据集上测试泛化能力 | 开发更准确的大脑年龄预测模型以理解大脑发育和衰老机制 | 静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | 静息态功能磁共振成像（rs-fMRI） | 深度学习, 图神经网络, 自编码器, 支持向量回归 | 神经影像数据 | Cam-CAN数据集（具体数量未明确说明） | PyTorch（推断）, Scikit-learn | Temporal Attention Autoencoder (TAAE), Functional Connectivity Graph Attention Network (FCGAT), 支持向量回归 | 平均绝对误差（MAE）, 其他未指定指标 | NA |
| 6365 | 2026-01-17 |
Electrotransfer for nucleic acid and protein delivery
2024-06, Trends in biotechnology
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.tibtech.2023.11.009
PMID:38102019
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综述 | 本文综述了核酸和蛋白质电转移技术在生物技术中的应用，特别是在基因增强和基因组编辑领域 | 探讨了纳米技术和深度学习技术如何克服传统电穿孔的限制，并总结了已完成的临床试验和成功案例 | NA | 探索电转移技术在体外和体内场景中的应用，特别是生物医学用途 | 免疫细胞、干细胞和祖细胞等治疗相关细胞 | 生物技术 | NA | 电转移、电穿孔 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6366 | 2026-01-17 |
The text-package: An R-package for analyzing and visualizing human language using natural language processing and transformers
2023-Dec, Psychological methods
IF:7.6Q1
DOI:10.1037/met0000542
PMID:37126041
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研究论文 | 本文介绍了一个名为text的R软件包，该软件包利用自然语言处理和Transformer技术来分析和可视化人类语言 | 开发了一个专门为心理学和社会科学研究人员设计的、用户友好的R软件包，将最先进的NLP和深度学习技术（特别是Transformer）模块化并整合到端到端的人类层面分析流程中 | 未明确说明该软件包在处理特定语言或文化背景文本时的局限性，也未提及计算资源要求或大规模部署的性能基准 | 为心理学和社会科学研究者提供易于使用的工具，以利用先进的自然语言处理技术分析人类语言中的心理信息 | 人类语言文本数据 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理, 深度学习, Transformer | Transformer | 文本 | NA | R | Transformer | NA | NA |
| 6367 | 2026-01-17 |
An Automatic Remote Health Risk Assessment system based on LSTM for elderly
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340287
PMID:38083128
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研究论文 | 本文设计并验证了一种基于LSTM的老年人自动远程健康风险评估系统 | 提出了一种结合无线生理参数传感、LSTM生命体征预测和简化版国家早期预警评分（NEWS）的集成式自动化远程监测系统，为家庭监护提供了一种新的深度学习策略 | 风险识别准确率为74%，仍有提升空间；未详细说明系统在多样化老年人群中的泛化能力 | 开发一种自动化远程健康风险评估系统，以应对老龄化挑战，实现老年人居家健康监测 | 老年人 | 机器学习 | 老年疾病 | 无线生理参数传感 | LSTM | 时间序列生理数据 | NA | NA | LSTM | 准确率, MAE | NA |
| 6368 | 2025-09-19 |
Letter to the Editor: Technical considerations in the development of a multimodal deep learning model for predicting hepatocellular carcinoma outcomes
2026-Feb-01, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000001534
PMID:40960952
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6369 | 2025-09-20 |
Reply: Technical considerations in the development of a multimodal deep learning model for predicting hepatocellular carcinoma outcomes
2026-Feb-01, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000001540
PMID:40966423
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6370 | 2026-01-16 |
Deep learning-based classification of acute scrotum using single ultrasound images
2026-Feb, BJU international
IF:3.7Q1
DOI:10.1111/bju.70091
PMID:41327908
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用单张超声图像对急性阴囊进行鉴别诊断 | 首次应用EfficientNet架构和类激活映射技术，通过单张超声图像实现急性阴囊扭转的自动化分类，并可视化模型决策的关键病理区域 | 数据集存在类别不平衡，前瞻性试点研究样本量较小（仅20例），需要更大规模、更平衡的多中心研究来验证临床效用 | 开发深度学习模型用于急性阴囊疼痛的鉴别诊断，特别是区分扭转与非扭转病例 | 急性阴囊疼痛患者 | 计算机视觉 | 急性阴囊疾病 | 多普勒超声成像 | CNN | 图像 | 1172名患者（来自四家医院），前瞻性试点研究包含20名患者 | NA | EfficientNet | 准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数 | NA |
| 6371 | 2026-01-16 |
Correlation of Automated in Vivo Image Quality With Radiologist's Performance in Abdomen Computed Tomography Across Conventional and Deep Learning Reconstructions
2026-Jan-15, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001845
PMID:41536040
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研究论文 | 本研究评估了CT图像质量（通过体内检测指数测量）与放射科医生在低对比度肝脏病变检测任务中的表现之间的相关性，并比较了传统滤波反投影和深度学习重建算法 | 提出了一种新的形式化方法，通过在内部噪声分量中添加频率项来适应深度学习重建的非线性特性，从而更一致地反映不同重建技术下的性能 | 研究仅针对结直肠肝转移的腹部CT图像，样本量有限（51例患者，161个病灶），且仅评估了低对比度肝脏病变检测任务 | 评估CT图像质量测量与放射科医生表现之间的相关性，并开发一种能适应不同重建算法的性能评估方法 | 51例接受对比增强腹部CT检查以研究结直肠肝转移的患者，共161个非钙化低密度肝脏病灶 | 医学影像分析 | 结直肠肝转移 | CT成像，滤波反投影重建，深度学习图像重建 | 深度学习图像重建算法 | CT图像 | 51例患者，161个肝脏病灶 | NA | NA | 检测指数，放射科医生准确性 | NA |
| 6372 | 2026-01-16 |
Artificial Intelligence in Pleural Diseases: Current Applications and Next Steps
2026-Jan-15, Thoracic research and practice
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综述 | 本文综述了人工智能在胸膜疾病诊断中的当前应用，包括胸膜积液、恶性胸膜积液、结核性胸膜炎、气胸和恶性胸膜间皮瘤，并探讨了未来发展方向 | 系统评估了AI在多种胸膜疾病诊断中的整合应用，特别是在结合临床参数（如CT、PET-CT和肿瘤标志物）时显著提高了诊断准确性（AUC > 0.90），并指出AI模型在预后评估和治疗反应监测中的优势 | 需要大规模、多中心研究来标准化和推广AI模型 | 评估人工智能技术在胸膜疾病诊断中的现状与潜力 | 胸膜积液、恶性胸膜积液、结核性胸膜炎、气胸和恶性胸膜间皮瘤 | 数字病理学 | 胸膜疾病 | 深度学习算法，计算机辅助系统（如Aitrox） | 深度学习模型 | 放射学图像（CT、PET-CT），临床参数，实验室参数 | NA | NA | NA | 灵敏度，特异性，曲线下面积（AUC） | NA |
| 6373 | 2026-01-16 |
Diffusion Model-Guided Inverse Design of Bimetallic Catalysts for Ammonia Decomposition
2026-Jan-14, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.5c14652
PMID:41417939
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研究论文 | 本研究提出了一种基于扩散模型的机器学习工作流，用于逆向设计双金属合金催化剂，以促进低碳氨分解反应 | 采用扩散模型进行催化剂的逆向设计，将生成与性能预测组件解耦，提高了材料设计过程的灵活性和准确性 | NA | 通过人工智能方法高效筛选和设计高性能、低成本且环保的双金属合金催化剂 | 双金属合金催化剂 | 机器学习 | NA | 扩散模型 | 扩散模型 | 材料结构数据 | NA | NA | NA | 氮吸附能 | NA |
| 6374 | 2026-01-16 |
Deep Learning Guided Exploration of Transition Metal Oxide Catalysts in Acetylene Selective Hydrogenation
2026-Jan-14, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.5c16333
PMID:41420613
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研究论文 | 本研究结合密度泛函理论预测与深度学习算法，探索并发现了用于乙炔选择性加氢反应的高性能过渡金属氧化物催化剂 | 首次将DFT计算的电子与分子吸附特性映射与深度学习算法结合，用于高效探索新型催化剂材料，并成功发现了性能优异的CuTiO催化剂 | 研究主要关注过渡金属氧化物体系，未涉及其他类型催化剂；实验验证的催化剂种类有限 | 开发高效探索新型催化剂材料的方法，并应用于乙炔选择性加氢反应 | 过渡金属氧化物催化剂，特别是CuTiO与CuO掺杂的TiO材料 | 机器学习 | NA | 密度泛函理论（DFT）计算，深度学习算法 | 深度学习模型 | 电子特性与分子吸附特性数据 | NA | NA | NA | 乙炔转化率（>99%），乙烯选择性（>99%） | NA |
| 6375 | 2026-01-16 |
Dynamic Analysis of the Substrate Tolerance Mechanism and Domain Synergistic Engineering of CYP450 Fusion Protein (CYPLY)
2026-Jan-14, Journal of agricultural and food chemistry
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jafc.5c09518
PMID:41429466
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研究论文 | 本研究通过整合多模板同源建模、分子动力学模拟和深度学习预测，揭示了CYP450融合蛋白的底物耐受机制，并通过协同工程改造显著提升了其催化性能 | 首次提出协同门控-动力学-电子传递调控模型，并利用深度学习指导突变设计，实现了底物抑制的显著缓解和电子传递效率的同步提升 | 研究主要基于计算模拟和体外实验，尚未在复杂工业发酵体系或体内环境中进行验证 | 阐明CYP450融合蛋白的底物耐受机制并开发高效的工程化改造策略 | 嵌合酶CYP153A/M228L-CPR（CYP）及其突变体 | 计算生物学 | NA | 多模板同源建模、分子动力学模拟、深度学习突变预测 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据、分子动力学轨迹、酶活性数据 | NA | NA | NA | 底物抑制缓解倍数（34倍、61倍）、转化率（49.1%、65.8%）、反应时间缩短（6小时、4小时） | NA |
| 6376 | 2026-01-16 |
Effect of Helicobacter pylori infection on deep learning-assisted detection of gastric neoplastic lesions under white light endoscopy
2026-Jan-14, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-025-12560-0
PMID:41535450
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研究论文 | 本研究评估了幽门螺杆菌感染对基于深度卷积神经网络的AI系统在白光内镜下检测胃肿瘤性病变诊断性能的影响 | 首次系统评估了幽门螺杆菌感染状态对AI辅助内镜诊断胃肿瘤性能的影响，并发现根除幽门螺杆菌可恢复AI系统的诊断性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，且仅使用单一医疗中心的图像数据 | 评估幽门螺杆菌感染对AI模型诊断胃肿瘤准确性的影响 | 胃肿瘤性病变（包括低级别上皮内瘤变、高级别上皮内瘤变和早期胃癌） | 计算机视觉 | 胃癌 | 白光内镜 | CNN | 图像 | 563名患者的2347张图像用于主要评估，117名患者的447张图像用于与内镜医师比较 | NA | 深度卷积神经网络 | 准确率, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA |
| 6377 | 2026-01-16 |
CADS: A Causal Inference Framework for Identifying Essential Genes to Enhance Drug Synergy Prediction
2026-Jan-14, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag010
PMID:41537237
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研究论文 | 本文提出了一种名为CADS的深度学习框架，通过整合基因与药物反应之间的因果关系来预测药物协同作用并识别关键因果基因 | CADS框架首次将可学习的掩码机制与后门调整相结合，以识别关键因果基因并过滤无关遗传因素，从而同时实现药物协同作用的准确预测和可解释的因果基因发现 | 未在摘要中明确说明 | 开发一种深度学习框架，以增强药物协同作用的预测并识别介导药物相互作用的因果基因 | 药物协同作用、基因与药物反应之间的因果关系 | 机器学习 | 癌症 | 多组学数据 | 深度学习 | 多组学数据 | 多个数据集 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | 多个指标 | 未在摘要中明确说明 |
| 6378 | 2026-01-16 |
Towards digital twin-enabled perioperative care: extending the potential of multimodal deep learning for cardiovascular risk stratification
2026-Jan-13, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000004617
PMID:41537304
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6379 | 2026-01-16 |
Transformer based HF communication demodulation
2026-Jan-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-18407-x
PMID:41513715
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的短波信道解调算法，旨在在低信噪比环境下提升解调性能 | 采用多通道输入方式，将信号的实部和虚部分别作为输入通道，并结合CNN模块进行局部特征提取，以更有效地捕获信号局部特性，相比传统方法和其他深度学习模型，在低信噪比下实现了1-5 dB的信噪比增益 | 未明确提及算法在更广泛信道条件或实际部署中的泛化能力及计算复杂度 | 提升低信噪比环境下短波通信的解调准确性和通信质量 | 短波信道信号 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer, CNN | 信号数据 | NA | NA | Transformer, CNN | 信噪比增益, 比特误码率 | NA |
| 6380 | 2026-01-10 |
Bayesian deep learning for probabilistic aquifer vulnerability and uncertainty prediction
2026-Jan-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-32612-8
PMID:41507246
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |