深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 26711 篇文献，本页显示第 7661 - 7680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7661 | 2025-04-12 |
MLG2Net: Molecular Global Graph Network for Drug Response Prediction in Lung Cancer Cell Lines
2025-Apr-10, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-025-02182-3
PMID:40208442
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research paper | 该研究提出了一种名为MLG2Net的深度学习模型，用于预测肺癌细胞系的药物反应 | MLG2Net是一种受图神经网络启发的模型，结合了药物的局部和全局图网络描述以及细胞系基因组学数据 | 在肺鳞状细胞癌数据集上表现较低，可能由于数据集规模较小影响了模型能力 | 提高肺癌细胞系药物反应预测的准确性 | 肺癌细胞系（肺腺癌和肺鳞状细胞癌） | machine learning | lung cancer | pharmacogenomics data | graph neural networks (GNN) | multi-omics data | LUAD和LUSC细胞系数据集（具体数量未提及） |
| 7662 | 2025-04-12 |
A Deep Learning-Based Approach for the Diagnostic of Brucellar Spondylitis in Magnetic Resonance Images
2025-Apr-10, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3559909
PMID:40208763
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的自动化诊断框架BSMRINet，用于从T2加权磁共振图像中诊断布鲁氏菌性脊柱炎 | 首次开发了专门用于检测布鲁氏菌性脊柱炎的深度学习模型BSMRINet，结合了角点检测算法和ResNet、DenseNet架构，并改进了scSE网络 | 研究仅基于582例来自四家医院的数据，可能需要更大规模的多中心验证 | 开发自动化诊断工具以提高布鲁氏菌性脊柱炎的诊断准确性和效率 | 布鲁氏菌性脊柱炎患者的T2加权磁共振图像 | 数字病理学 | 布鲁氏菌病 | 深度学习 | ResNet, DenseNet, scSE网络 | 磁共振图像 | 582例来自四家医院的患者队列 |
| 7663 | 2025-04-12 |
Eliminating Rasterization: Direct Vector Floor Plan Generation with DiffPlanner
2025-Apr-10, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2025.3559682
PMID:40208765
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research paper | 提出了一种名为DiffPlanner的新型深度学习框架，用于边界约束的平面图生成，完全在向量空间中操作 | DiffPlanner是一个基于Transformer的条件扩散模型，集成了训练中的对齐机制，能够处理复杂的向量数据，更好地拟合预测目标的分布，实现用户可控的生成 | NA | 解决边界约束的平面图生成问题，直接生成房间的拓扑和几何属性 | 平面图布局设计 | computer vision | NA | 深度学习 | Transformer-based conditional diffusion model | vector data | NA |
| 7664 | 2025-04-12 |
Fetal Cerebellum Landmark Detection Based on 3D MRI: Method and Benchmark
2025-Apr-10, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3559702
PMID:40208761
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研究论文 | 本文提出了一种基于3D MRI的胎儿小脑标志点检测方法及基准测试 | 引入了Anatomical Pseudo-label Guided Attention (APGA)网络和Feature Decoupling Transformer (FDT)模块，用于提高3D MRI图像中胎儿小脑标志点检测的准确性 | 未明确提及具体局限性，但可能包括对高质量3D MRI数据的依赖以及计算复杂度较高 | 提高胎儿小脑标志点检测的准确性，以评估胎儿大脑发育情况 | 胎儿小脑的3D MRI图像 | 数字病理 | 胎儿大脑发育异常 | 3D MRI成像 | APGA网络（包含FDT模块） | 3D MRI图像 | 未明确提及具体样本数量 |
| 7665 | 2025-04-12 |
Improved Spiral Projection MR Fingerprinting via Memory-Efficient Synergic Optimization of 3D Spiral Trajectory, Image Reconstruction and Parameter Estimation (SOTIP)
2025-Apr-10, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3559467
PMID:40208770
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研究论文 | 本文旨在通过开发计算高效的基于模型的深度学习图像重建框架和联合优化框架，提高全3D螺旋轨迹高分辨率MR指纹扫描的效率和克服计算挑战 | 提出了一种计算高效的基于模型的深度学习图像重建框架，联合优化了图像重建、定量参数估计和k空间采样轨迹，并通过学习MRF数据的解剖特异性时空稀疏性，数据驱动优化了全3D螺旋轨迹的旋转角度 | NA | 提高3D定量MRI的参数量化精度并缩短重建时间 | 健康受试者和患者的模拟和体内MRF数据 | 医学影像处理 | NA | MR指纹扫描(MRF) | 基于模型的深度学习(MBDL) | 医学影像数据 | 健康受试者和患者的模拟和体内MRF数据 |
| 7666 | 2025-04-12 |
Performance of deep learning algorithm based on Xception in evaluating morphological characteristics reflecting the activity of vitiligo
2025-Apr-10, The British journal of dermatology
DOI:10.1093/bjd/ljaf133
PMID:40209097
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7667 | 2025-04-12 |
Shear Wave Optical Coherence Elastography Imaging by Deep Learning
2025-Apr-10, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.70027
PMID:40210208
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research paper | 该研究提出了一种结合光学相干弹性成像（OCE）和深度学习的方法，用于预测眼组织的生物力学特性 | 通过深度学习优化OCE数据处理流程，提出浓度预测网络（CPN）来预测样本浓度并计算杨氏模量，提高了OCE的效率和准确性 | 研究主要基于琼脂模型和猪角膜，尚未在人类眼组织中进行验证 | 量化眼组织的机械特性，以了解眼病的病因和进展 | 眼组织（琼脂模型和猪角膜） | 数字病理 | 眼科疾病 | 光学相干弹性成像（OCE） | 3D CNN | 图像 | 琼脂模型和不同眼内压下的猪角膜 |
| 7668 | 2025-04-10 |
Author Correction: Advanced predictive machine and deep learning models for round-ended CFST column
2025-Apr-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95424-w
PMID:40199925
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7669 | 2025-04-12 |
A synergistic approach for enhanced eye blink detection using wavelet analysis, autoencoding and Crow-Search optimized k-NN algorithm
2025-Apr-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95119-2
PMID:40199999
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研究论文 | 提出了一种结合小波分析、自编码和乌鸦搜索优化的k-NN算法的新型眼电信号眨眼检测方法 | 首次将小波分析、自编码和乌鸦搜索优化的k-NN算法相结合，用于EEG信号的眼眨检测 | 未明确说明方法在实时检测或不同EEG设备上的适用性 | 提高从EEG信号中检测眼眨的准确性和效率 | EEG信号中的眼眨特征 | 生物医学信号处理 | NA | 小波分析, 自编码, 乌鸦搜索算法 | k-NN | EEG信号 | NA |
| 7670 | 2025-04-12 |
Leveraging artificial intelligence for diagnosis of children autism through facial expressions
2025-Apr-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-96014-6
PMID:40200029
|
research paper | 该研究利用人工智能技术，通过儿童面部表情诊断自闭症谱系障碍（ASD） | 提出了一种混合深度学习模型ViT-ResNet152，结合了卷积和Transformer处理单元，提高了ASD诊断的准确率至91.33% | 未来研究需要纳入多种数据类型，扩展数据集多样性，并优化混合架构系统以提高诊断预测能力 | 开发高精度和标准化的早期ASD检测方法 | 自闭症谱系障碍（ASD）儿童 | computer vision | autism spectrum disorder | deep learning, transfer learning, fine-tuning | DenseNet201, ResNet152, VGG16, VGG19, MobileNetV2, EfficientNet-B0, ViT-ResNet152 | RGB images | NA |
| 7671 | 2025-04-12 |
Anesthesia depth prediction from drug infusion history using hybrid AI
2025-Apr-08, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-02986-w
PMID:40200239
|
research paper | 本研究提出了一种结合LSTM、Transformer和KAN的混合AI模型，用于从药物输注历史中预测麻醉深度 | 整合了LSTM、Transformer和KAN三种深度学习技术，分别处理麻醉预测中的时序性、上下文理解和非线性关系 | 未来需要提高模型鲁棒性、探索实时应用并解决预测分析中的潜在偏差 | 提高麻醉深度预测的准确性以保障患者安全和优化手术结果 | 麻醉患者的药物输注历史和生理数据 | machine learning | NA | 深度学习 | LSTM, Transformer, KAN | 生理数据 | 来自公开麻醉监测数据库VitalDB的患者数据 |
| 7672 | 2025-04-12 |
HepatoToxicity Portal (HTP): an integrated database of drug-induced hepatotoxicity knowledgebase and graph neural network-based prediction model
2025-Apr-08, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-025-00992-8
PMID:40200282
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研究论文 | 开发了一个集成药物诱导肝毒性知识库和图神经网络预测模型的HepatoToxicity Portal (HTP) | 整合了专家策划的知识库(HTP-KB)和基于GNN的先进机器学习模型(HTP-Pred)，显著提高了肝毒性预测的准确性 | 未提及具体局限性 | 解决药物开发中肝毒性预测的信息分散和数据异质性问题 | 8,306种化学物质 | 机器学习 | 肝毒性 | GNN | 图神经网络 | 化学物质数据 | 8,306种化学物质，预训练使用了PubChem数据库中约1,000万种化学物质 |
| 7673 | 2025-04-12 |
MIDAA: deep archetypal analysis for interpretable multi-omic data integration based on biological principles
2025-Apr-08, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03530-9
PMID:40200293
|
研究论文 | 介绍了一种基于生物学原则的多组学数据集成框架MIDAA，结合原型分析和深度学习 | 结合原型分析和深度学习，基于进化权衡和帕累托最优性，保留生物相互作用的复杂性同时提供可解释的输出 | NA | 解决高维多组学数据集成和解释的挑战，提供生物学相关且可解释的模式 | 高维多组学分子数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 原型分析结合深度学习 | 多组学数据 | NA |
| 7674 | 2025-04-12 |
Automatic identification of hard and soft tissue landmarks in cone-beam computed tomography via deep learning with diversity datasets: a methodological study
2025-Apr-08, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-05831-8
PMID:40200295
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研究论文 | 本研究提出了一种新的深度学习方法，用于在CBCT图像上自动识别和定位软硬组织颅面标志点 | 应用深度学习方法在多样化的错颌畸形患者CBCT数据上自动识别软硬组织标志点，提高了识别效率和准确性 | 研究样本量相对有限（498例），且仅评估了43个标志点的识别准确性 | 开发一种自动识别CBCT图像中颅面软硬组织标志点的深度学习方法 | 498例不同类型错颌畸形患者的CBCT图像 | 数字病理 | 错颌畸形 | CBCT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 498例CBCT图像 |
| 7675 | 2025-04-12 |
A beginner's approach to deep learning applied to VS and MD techniques
2025-Apr-08, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-025-00985-7
PMID:40200329
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综述 | 本文综述了深度学习在分子建模技术中的应用，特别是虚拟筛选和分子动力学模拟 | 探讨了深度学习如何克服虚拟筛选和分子动力学模拟中的限制，并提高效率和准确性 | 深度学习在计算化学领域的知识仍然有限且分散 | 旨在帮助计算化学家了解如何将深度学习整合到分子建模研究中 | 虚拟筛选(VS)和分子动力学(MD)技术 | 计算化学 | NA | 深度学习(DL) | NA | 分子建模数据 | NA |
| 7676 | 2025-04-12 |
Rapid Identification of Medicinal Polygonatum Species and Predictive of Polysaccharides Using ATR-FTIR Spectroscopy Combined With Multivariate Analysis
2025-Apr, Phytochemical analysis : PCA
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/pca.3459
PMID:39422183
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research paper | 本研究基于ATR-FTIR光谱结合多元分析方法，开发了药用黄精种类的定性模型和多糖预测模型 | 结合ATR-FTIR光谱与多元分析方法，实现了药用黄精种类的快速鉴别和多糖含量的高效预测，特别是ResNet模型无需复杂预处理即可实现100%正确分类 | 未来研究可进一步探索便携式红外光谱仪的应用，并将红外光谱技术扩展到药用黄精其他化学成分的预测 | 开发药用黄精种类的定性模型和多糖预测模型，以提高其质量控制和功效评估 | 334个药用黄精样本和110个黄精多糖样本 | 光谱分析 | NA | ATR-FTIR光谱、多元分析、PLSR、Kernel-PLSR、ResNet | OPLS-DA、PLSR、Kernel-PLSR、ResNet | 光谱数据 | 334个药用黄精样本和110个黄精多糖样本 |
| 7677 | 2025-04-12 |
Comparison of Intratumoral and Peritumoral Deep Learning, Radiomics, and Fusion Models for Predicting KRAS Gene Mutations in Rectal Cancer Based on Endorectal Ultrasound Imaging
2025-Apr, Annals of surgical oncology
IF:3.4Q1
DOI:10.1245/s10434-024-16697-5
PMID:39690384
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research paper | 比较基于直肠内超声图像的肿瘤内和肿瘤周围深度学习、放射组学及融合模型在预测直肠癌KRAS基因突变中的表现 | 首次比较了肿瘤内和肿瘤周围区域的深度学习、放射组学及融合模型在预测KRAS突变中的效果，并展示了融合模型的优越性 | 研究样本来自单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力 | 预测直肠癌中的KRAS基因突变 | 直肠癌患者 | digital pathology | rectal cancer | endorectal ultrasound imaging | CNN, radiomics, fusion models | image | 304名直肠癌患者（训练组213名，测试组91名） |
| 7678 | 2025-04-12 |
Identification of lesion bioactivity in hepatic cystic echinococcosis using a transformer-based fusion model
2025-Apr, The Journal of infection
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.jinf.2025.106455
PMID:40049526
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研究论文 | 本研究评估了基于Transformer的融合模型在评估肝囊型包虫病（HCE）病变活性方面的性能 | 使用Transformer网络架构构建的多模态融合模型，整合了临床特征、放射组学特征以及2D和3D深度学习特征，显著提高了HCE病变活性的分类性能 | 研究仅基于三家医院的数据，可能缺乏更广泛的地理和人群代表性 | 开发有效的方法来区分肝囊型包虫病（HCE）病变的生物活性，以制定更有效的治疗方案 | 700名HCE患者的CT图像和临床变量 | 数字病理学 | 肝囊型包虫病 | CT成像、放射组学分析、深度学习 | Transformer-based融合模型、2D深度学习模型、3D深度学习模型 | CT图像、临床变量 | 700名HCE患者 |
| 7679 | 2025-04-12 |
An artificial intelligence tool that may assist with interpretation of rapid plasma reagin test for syphilis: Development and on-site evaluation
2025-Apr, The Journal of infection
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.jinf.2025.106454
PMID:40043816
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research paper | 开发并验证了一种基于人工智能的快速血浆反应素（RPR）测试解释工具，用于梅毒诊断和治疗效果评估 | 利用深度学习算法开发了一种用户友好的RPR-AI解释工具，可在智能手机上进行现场解释，提高了RPR测试的标准化和数据可追溯性 | 模型的准确性仍有提升空间，特别是在反应性圆圈的识别上 | 开发并验证一种用于梅毒诊断和治疗效果评估的RPR-AI解释工具 | 600张RPR卡片图像，来自276个阴性和223个阳性RPR样本 | digital pathology | syphilis | deep learning | CNN | image | 600张RPR卡片图像（276阴性，223阳性），现场研究涉及669个样本 |
| 7680 | 2025-04-12 |
Soil and crop interaction analysis for yield prediction with satellite imagery and deep learning techniques for the coastal regions
2025-Apr, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125095
PMID:40138935
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研究论文 | 利用卫星图像和深度学习技术分析土壤与作物相互作用以预测沿海地区作物产量 | 结合Sentinel-2卫星图像和NDVI指数，采用CNN方法进行降雨径流预测，提高了作物产量预测的准确率至98.7%，显著优于传统方法的85%-90% | 研究主要针对沿海地区，可能不适用于其他地理环境 | 提高作物产量预测的准确性，优化农业决策 | 沿海地区的土壤和作物 | 农业科技 | NA | Sentinel-2卫星图像、NDVI指数 | CNN | 卫星图像 | NA |