深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32371 篇文献，本页显示第 681 - 700 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 681 | 2025-10-05 |
Diagnosis of Periodontitis via Neutrophil Degranulation Signatures Identified by Integrated scRNA-Seq and Deep Learning
2025-Aug-26, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes16091005
PMID:41009952
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞转录组学和深度学习算法，识别了与牙周炎中性粒细胞脱颗粒相关的关键生物标志物，并建立了诊断模型 | 首次结合单细胞RNA测序、分层加权基因共表达网络分析和深度学习模型，系统揭示了牙周炎中致病性中性粒细胞亚群通过脱颗粒驱动疾病发展的机制 | 研究样本来源和规模有限，需要在更大多中心队列中验证模型的泛化能力 | 建立牙周炎的早期诊断和精准干预模型 | 人类牙龈组织和中性粒细胞亚群 | 数字病理学 | 牙周炎 | scRNA-seq, 单细胞转录组测序, 批量转录组测序 | CNN, 机器学习 | 基因表达数据, 免疫细胞谱数据 | 多个队列的人类牙龈组织样本 | NA | 卷积神经网络 | AUC | NA |
| 682 | 2025-10-05 |
Artificial Intelligence in Small-Molecule Drug Discovery: A Critical Review of Methods, Applications, and Real-World Outcomes
2025-Aug-26, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ph18091271
PMID:41011141
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综述 | 本文批判性地回顾了人工智能在小分子药物发现中的方法、应用和实际成果 | 系统评估了AI从早期规则系统到生成模型、扩散模型和自主智能体的演进，并提供了成功与失败案例的平衡视角 | 面临数据质量、模型可解释性、监管障碍和伦理问题等持续挑战 | 评估人工智能在小分子药物发现中的实际应用效果和未来发展机遇 | 小分子药物发现流程中的靶点识别、先导化合物发现、先导优化和安全性预测 | 机器学习 | 多种疾病（COVID-19、类风湿关节炎、抗生素耐药等） | 深度学习、生成模型、扩散模型、自主智能体系统 | 生成模型,扩散模型,自主AI系统 | 药物发现相关数据 | NA | NA | NA | 临床开发成功率 | NA |
| 683 | 2025-10-05 |
Comprehensive Survey of OCT-Based Disorders Diagnosis: From Feature Extraction Methods to Robust Security Frameworks
2025-Aug-25, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12090914
PMID:41007159
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综述 | 本文系统综述了基于光学相干断层扫描(OCT)的眼科疾病诊断技术，涵盖传统特征提取方法和深度学习技术，并探讨了对抗攻击与防御策略 | 首次对OCT诊断方法进行20年研究的系统比较分析，探索针对OCT诊断系统的对抗攻击漏洞，并提出优于现有方案的实用防御策略 | 作为综述性文章，未提出新的原始算法模型，主要基于已有研究进行分析和总结 | 评估和比较OCT在眼科疾病诊断中的各种技术方法，提升诊断系统的安全性和可靠性 | 青光眼、糖尿病视网膜病变、白内障、弱视和黄斑变性等视网膜疾病 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | NA | 医学影像 | 公共OCT数据集 | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异性, 计算成本 | NA |
| 684 | 2025-10-05 |
Evolving Public Attitudes Towards the HPV Vaccine in China: A Fine-Grained Emotion Analysis of Sina Weibo (2016 vs. 2024)
2025-Aug-22, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e27090887
PMID:41008013
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研究论文 | 通过深度学习模型分析中国新浪微博平台2016-2024年HPV疫苗相关推文的情感演变 | 首次采用细粒度情感分析方法追踪中国社交媒体对HPV疫苗态度的长期演变，结合结构熵分析揭示情感传播网络特征 | 仅基于新浪微博平台数据，可能无法完全代表中国全体网民观点 | 探究中国公众对HPV疫苗态度的演变规律及情感传播机制 | 新浪微博平台38,615条HPV疫苗相关推文 | 自然语言处理 | HPV相关疾病 | 深度学习情感分析 | 深度学习模型 | 社交媒体文本 | 38,615条微博推文 | NA | NA | 结构熵分析 | NA |
| 685 | 2025-10-05 |
Analysis of Microscopic Remaining Oil Based on the Fluorescence Image and Deep Learning
2025-Aug, Journal of fluorescence
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s10895-024-04032-w
PMID:39557795
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研究论文 | 基于荧光图像和深度学习分析微观剩余油分布 | 创新应用四种深度学习网络实现荧光图像自动分割，显著提升分析效率与准确性 | 未明确说明训练数据规模及模型泛化能力验证 | 提高高含水油藏采收率 | 微观剩余油的赋存形态与分布规律 | 计算机视觉 | NA | 荧光薄片分析 | 深度学习 | 荧光图像 | NA | NA | U-Net, ResU-Net, ScSEU-Net, Unet++ | 分割准确度 | NA |
| 686 | 2025-10-05 |
Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT
2025-Aug, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17976
PMID:40781836
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研究论文 | 开发并评估一种基于深度学习的无透射衰减补偿方法用于DaT SPECT成像 | 提出首个结合物理原理和深度学习的无透射衰减补偿方法，无需额外CT扫描即可实现准确的DaT SPECT定量分析 | 方法目前仅在计算机模拟试验中验证，需要进一步临床评估 | 解决DaT SPECT成像中依赖CT扫描进行衰减补偿的技术挑战 | 多巴胺转运体SPECT图像中的尾状核、壳核和苍白球区域 | 医学影像分析 | 帕金森病 | SPECT成像，深度学习 | U-net | 医学影像数据（SPECT，CT，MR） | 197个虚拟患者（150个训练，47个测试） | NA | U-net | 组内相关系数（ICC），特异性结合比率（SBR），保真度评价指标 | NA |
| 687 | 2025-10-05 |
Deep Learning with Domain Randomization in Image and Feature Spaces for Abdominal Multiorgan Segmentation on CT and MRI Scans
2025-07, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240586
PMID:40396895
|
研究论文 | 开发了一种结合图像和特征空间域随机化的深度学习模型，用于CT和MRI扫描中的腹部多器官分割 | 提出了在图像空间和特征空间同时进行域随机化的方法，提高了模型在跨站点和跨模态设置下的泛化能力 | NA | 提高腹部器官在CT和MRI扫描中的分割准确性和泛化能力 | 腹部多器官 | 计算机视觉 | NA | CT扫描, MRI扫描 | 深度学习 | 医学图像 | 来自多个医疗机构的公共前列腺MRI数据集和腹部CT/MRI数据集 | nnU-Net | 扩展的nnU-Net | Dice相似系数 | NA |
| 688 | 2025-10-05 |
Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT
2025-Jun-25, ArXiv
PMID:41019216
|
研究论文 | 开发并评估了一种基于深度学习的无透射衰减补偿方法DaT-CTLESS，用于DaT SPECT成像 | 提出首个无需CT扫描的深度学习衰减补偿方法，解决了传统CTAC方法在临床SPECT系统中的局限性 | 研究主要基于计算机模拟试验，需要进一步的临床验证 | 开发无需CT扫描的衰减补偿方法以改进DaT SPECT定量分析 | 多巴胺转运体SPECT图像中的尾状核、壳核和苍白球区域 | 医学影像分析 | 帕金森病 | SPECT成像，深度学习 | 深度学习模型 | SPECT影像数据 | NA | NA | NA | 相关性分析，一致性评估，泛化能力，重复性 | NA |
| 689 | 2025-10-05 |
The epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and identifies disease risk loci
2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2022.05.18.492517
PMID:40655014
|
研究论文 | 本研究通过单细胞染色质可及性和基因表达谱分析，揭示了血管细胞表观基因组景观与发育起源的关系及其在疾病风险中的作用 | 首次在单细胞分辨率上系统分析不同血管部位的表观基因组差异，并整合GWAS数据和深度学习模型预测变异对染色质可及性的影响 | 研究仅限于健康成年小鼠血管组织，人类样本验证尚不充分 | 探究血管部位特异性疾病风险的生物学基础 | 健康成年小鼠三个血管部位（主动脉根和升主动脉、头臂动脉和颈动脉、降胸主动脉）的血管组织 | 生物信息学 | 心血管疾病 | scATACseq, scRNAseq, GWAS, 深度学习 | 深度学习模型 | 表观基因组数据, 基因表达数据, 基因组关联数据 | 三个血管部位的成年小鼠血管组织样本 | ChromBPNet | base resolution深度学习模型 | NA | NA |
| 690 | 2025-10-05 |
Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning
2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.03.606469
PMID:40654743
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研究论文 | 提出一种从静息态fMRI数据生成未获取任务对比图的深度学习方法 | 首次实现从静息态fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，突破了传统任务fMRI的研究限制 | 依赖于静息态fMRI数据质量，任务生成范围受训练数据限制 | 解决任务fMRI在群体神经科学研究中的扩展难题 | 人类大脑功能活动 | 医学影像分析 | 神经科学相关疾病 | 功能磁共振成像(fMRI) | 深度学习 | 脑功能影像数据 | Human Connectome Project寿命数据及UK Biobank中20,000多个个体 | NA | DeepTaskGen | 重建性能, 个体间变异保留度, 预测性能 | NA |
| 691 | 2025-10-05 |
Development of machine learning-based mpox surveillance models in a learning health system
2025-May-02, Sexually transmitted infections
IF:3.6Q2
DOI:10.1136/sextrans-2024-056382
PMID:40318862
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研究论文 | 开发基于机器学习和深度学习的猴痘监测模型，利用临床笔记进行病例检测 | 在学习型医疗系统框架下，首次比较了传统机器学习(LASSO)与深度学习模型(ClinicalBERT、ClinicalLongformer)在猴痘监测中的表现 | 研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限，需要外部验证 | 开发可靠的机器学习模型用于猴痘病例监测 | 经PCR确诊的猴痘患者及匹配对照组的临床笔记数据 | 自然语言处理 | 猴痘 | PCR检测 | 逻辑回归, BERT, Transformer | 临床文本笔记 | 228例PCR确诊猴痘病例和698例对照 | NA | LASSO, ClinicalBERT, ClinicalLongformer | 精确度, 召回率, F1分数, AUROC, AUPRC, RP80 | NA |
| 692 | 2025-10-05 |
Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow
2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.03.647027
PMID:40236215
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研究论文 | 开发动态模型和物理启发的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动 | 首次开发了模拟时变流速的fMRI流入信号动态模型，并创建了基于物理的深度学习框架来反演模型 | 未提及具体样本量限制或模型验证的局限性 | 量化脑脊液流动特性，使fMRI信号具有物理可解释性 | 人类数据和体模数据中的脑脊液流动 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | fMRI，流动敏感fMRI | 深度学习 | fMRI影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 693 | 2025-10-05 |
Transformer-based deep learning ensemble framework predicts autism spectrum disorder using health administrative and birth registry data
2025-Apr-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90216-8
PMID:40195371
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研究论文 | 基于Transformer的深度学习集成框架利用健康管理和出生登记数据预测自闭症谱系障碍 | 首次将大规模集成Transformer深度学习模型应用于健康管理和出生登记数据预测自闭症谱系障碍，并采用可解释人工智能方法识别关键影响因素 | 模型预测性能仍有提升空间（AUC为69.6%），仅基于加拿大安大略省数据 | 开发机器学习模型通过健康管理和出生登记数据早期识别自闭症谱系障碍高风险儿童 | 18个月至5岁儿童，包含707,274对母子数据，其中10,956例自闭症确诊案例 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 健康管理数据挖掘，出生登记数据分析 | Transformer, Extreme Gradient Boosting | 结构化健康管理数据，出生登记数据，筛查生物标志物值 | 707,274对母子数据，来自加拿大安大略省2006年4月1日至2018年3月31日期间的所有活产婴儿 | NA | Transformer集成模型 | AUC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 694 | 2025-10-05 |
Manifold Topological Deep Learning for Biomedical Data
2025-Apr-07, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6149503/v1
PMID:40297704
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研究论文 | 本文首次提出流形拓扑深度学习(MTDL)方法，将拓扑深度学习扩展到可微分流形数据 | 首次将拓扑深度学习应用于可微分流形数据，基于霍奇理论将图像表示为具有向量场的平滑流形 | 方法在微分拓扑方面仍面临挑战，目前仅使用简单的CNN架构进行验证 | 开发适用于流形数据的拓扑深度学习方法 | 生物医学图像数据 | 机器学习 | NA | 拓扑数据分析，霍奇理论 | CNN | 图像 | 717,287张生物医学图像，来自11个2D和6个3D数据集 | NA | CNN | NA | NA |
| 695 | 2025-10-05 |
Cell-APP: A generalizable method for microscopic cell annotation, segmentation, and classification
2025-Jan-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.23.634498
PMID:39896521
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研究论文 | 提出一种通用的显微细胞注释、分割和分类方法Cell-APP，通过生成大规模实例分割训练数据集训练基于视觉变换器的Mask-RCNN模型 | 开发了生成大规模实例分割训练数据集的通用方法，结合视觉变换器与Mask-RCNN架构，并针对细胞类别不平衡问题采用概率加权损失函数和部分训练数据收集方法 | 方法目前主要适用于贴壁组织培养细胞系，在其他细胞类型上的通用性需要进一步验证 | 开发通用的显微细胞实例分割和分类方法 | 组织培养细胞在透射光显微镜图像中的实例分割和分类 | 计算机视觉 | NA | 透射光显微镜，荧光显微镜 | Vision Transformer, Mask-RCNN | 显微镜图像 | NA | NA | Vision Transformer, Mask-RCNN | 准确率 | NA |
| 696 | 2025-10-05 |
Illuminating Entomological Dark Matter with DNA Barcodes in an Era of Insect Decline, Deep Learning, and Genomics
2025-01, Annual review of entomology
IF:15.0Q1
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综述 | 本文综述了DNA条形码技术在昆虫物种鉴定和生物多样性研究中的关键作用及其在深度学习与基因组学时代的应用前景 | 提出DNA条形码将成为深度学习算法图像训练集构建、全球生物多样性基因组学和昆虫群落功能分析的重要工具 | 未提及具体技术实施中的操作限制或数据质量挑战 | 探讨DNA条形码技术在昆虫鉴定和生物多样性研究中的应用与发展趋势 | 昆虫物种及生物多样性群落 | 生物信息学 | NA | DNA条形码, 宏条形码, 大规模条形码, 基因组测序 | 深度学习算法 | DNA序列数据, 图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 697 | 2025-10-05 |
Overlapping point cloud registration algorithm based on KNN and the channel attention mechanism
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325261
PMID:40455723
|
研究论文 | 提出一种结合KNN和通道注意力机制的点云配准算法，用于提升重叠区域的特征提取和匹配能力 | 首次将KNN算法与通道注意力机制协同结合用于点云配准，并设计了有效性评分网络提升系统鲁棒性 | 仅在ModelNet40和Stanford数据集上进行了验证，需要更多实际场景测试 | 提升重叠区域点云配准的精度和鲁棒性 | 三维点云数据 | 计算机视觉 | NA | LiDAR, 深度相机 | 深度学习 | 点云数据 | ModelNet40数据集和Stanford数据集 | NA | KNN, 通道注意力机制(CAM) | 均方根误差(RMSE), 平均绝对误差(MAE) | NA |
| 698 | 2025-10-05 |
Volume Fusion-Based Self-Supervised Pretraining for 3D Medical Image Segmentation
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3610249
PMID:40982499
|
研究论文 | 提出一种基于体积融合的自监督预训练方法，用于提升3D医学图像分割性能 | 通过引入伪分割前置任务，最小化预训练与下游任务之间的差距，无需人工标注即可训练 | NA | 解决医学图像分割中训练数据或标注有限的问题 | 3D医学图像分割模型 | 医学图像分析 | NA | 自监督学习 | 3D分割模型 | 3D医学图像（腹部CT） | NA | NA | NA | 分割性能指标，收敛速度 | NA |
| 699 | 2025-10-05 |
No-Reference Image Quality Assessment Leveraging GenAI Images
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3610238
PMID:40982497
|
研究论文 | 提出一种基于生成式AI图像的无参考图像质量评估方法，通过生成失真图像构建大规模预训练数据集 | 首次利用生成式AI图像作为参考图像，通过冷扩散模型生成多种失真类型的图像，并构建大规模预训练数据集 | 方法依赖于生成式AI图像的质量和多样性，可能无法覆盖所有真实世界的失真类型 | 解决无参考图像质量评估中缺乏标注数据和泛化能力差的问题 | 图像质量评估 | 计算机视觉 | NA | 冷扩散模型 | 深度学习模型 | 图像 | 八个公共数据库的大规模图像数据 | NA | 多尺度交叉注意力块(MCAB), 尺度简单注意力模块(SSAM) | SOTA性能指标 | NA |
| 700 | 2025-10-05 |
Multiclass arrhythmia classification using multimodal smartwatch photoplethysmography signals collected in real-life settings
2024-Dec-13, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5463126/v1
PMID:39711547
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研究论文 | 本研究开发了一种基于智能手表光电容积脉搏波信号的多模态深度学习模型，用于在真实生活环境中检测三种心律失常 | 使用真实生活环境中收集的多模态数据，提出计算效率高的1D双向门控循环单元模型，在保持高房颤检测精度的同时显著提高了房性/室性早搏的检测灵敏度 | 样本量相对有限（106名受试者），需要在更大规模人群中进一步验证 | 开发能够在真实生活环境中准确分类多种心律失常的智能手表监测系统 | 心律失常患者，包括房颤和房性/室性早搏 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波，加速度计，心率监测 | 深度学习 | 时序信号数据（PPG，加速度计，心率） | 106名受试者，两周连续监测数据 | NA | 1D双向门控循环单元 | 灵敏度，准确率，宏平均ROC曲线下面积 | NA |