深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24513 篇文献，本页显示第 921 - 940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 921 | 2025-05-08 |
Advancing structure modeling from cryo-EM maps with deep learning
2025-Feb-07, Biochemical Society transactions
IF:3.8Q2
DOI:10.1042/BST20240784
PMID:39927816
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研究论文 | 本文讨论了从冷冻电镜图谱中自动建模结构的演变和现状，特别关注深度学习在建模过程中的作用 | 强调了AI驱动方法在冷冻电镜结构建模中的变革性作用 | 未明确提及具体局限性 | 推进从冷冻电镜图谱中建模结构的方法 | 冷冻电镜密度图谱和生物分子结构 | 结构生物学 | NA | 冷冻电镜(cryo-EM) | 深度学习 | 冷冻电镜密度图谱 | NA |
| 922 | 2025-05-08 |
Quantifying multilabeled brain cells in the whole prefrontal cortex reveals reduced inhibitory and a subtype of excitatory neuronal marker expression in serotonin transporter knockout rats
2025-Feb-05, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae486
PMID:39932853
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研究论文 | 本文提出了一种新方法，用于量化动物模型中全脑亚区域的多标记细胞，并展示了5-HTT敲除大鼠前额叶皮层亚区域中兴奋性和抑制性神经元标记表达的减少 | 结合StarDist方法的深度学习网络和新型开源方法，实现了前额叶皮层亚区域中细胞的自动计数 | 标准免疫组化方法无法考虑感兴趣区域的体积变化 | 研究5-HTT敲除对大鼠前额叶皮层兴奋性和抑制性神经元标记表达的影响 | 5-HTT敲除大鼠的前额叶皮层亚区域 | 数字病理学 | 焦虑症 | 免疫组化、深度学习 | StarDist | 图像 | 5-HTT敲除大鼠和野生型大鼠的前额叶皮层样本 |
| 923 | 2025-05-08 |
ParaSurf: a surface-based deep learning approach for paratope-antigen interaction prediction
2025-Feb-04, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf062
PMID:39921885
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research paper | 提出了一种基于表面的深度学习模型ParaSurf，用于预测抗体结合位点（paratope）与抗原的相互作用 | ParaSurf通过结合表面几何和非几何因素显著提高了paratope预测的准确性，并在整个Fab区域展示了优异的预测能力 | NA | 加速疫苗和治疗性抗体的开发过程 | 抗体结合位点（paratope）与抗原的相互作用 | computational biology | NA | deep learning | ParaSurf | protein surface data | 三个主要的抗体-抗原基准数据集 |
| 924 | 2025-05-08 |
A conditional denoising VAE-based framework for antimicrobial peptides generation with preserving desirable properties
2025-Feb-04, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf069
PMID:39932977
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研究论文 | 本研究提出了一种基于条件去噪变分自编码器（VAE）的框架，用于生成具有理想特性的抗菌肽（AMPs） | 该模型结合了理想的理化特性指导，采用位置编码和Transformer架构提高生成准确性，并引入去噪机制以在有限训练数据下保持性能 | 模型在训练数据有限的情况下可能仍存在性能限制 | 开发一种能够生成具有理想功能特性的抗菌肽的深度学习模型，以应对抗生素耐药性问题 | 抗菌肽（AMPs） | 机器学习 | 细菌感染 | 深度学习 | 条件去噪VAE（DVAE） | 序列数据 | NA |
| 925 | 2025-05-08 |
Deep learning-assisted colonoscopy images for prediction of mismatch repair deficiency in colorectal cancer
2025-02, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-024-11426-1
PMID:39623175
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研究论文 | 利用深度学习辅助结肠镜图像预测结直肠癌中的错配修复缺陷 | 开发了一种基于深度学习的分类器，能够从常规结肠镜图像中检测错配修复缺陷状态，为免疫检查点抑制剂的疗效预测提供了一种低成本、高效的筛查工具 | 独立验证数据集的AUROC（0.807）低于测试数据集（0.948），表明模型在外部验证中的性能有所下降 | 预测结直肠癌中的错配修复缺陷状态，以辅助免疫检查点抑制剂的疗效评估 | 结直肠癌患者的结肠镜图像 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习 | 深度学习分类器 | 图像 | 892个肿瘤的5226张图像（开发数据集：306个肿瘤的2105张图像；独立验证数据集：488个熟练错配修复肿瘤和98个缺陷错配修复肿瘤的3121张图像） |
| 926 | 2025-05-08 |
Development of an artificial intelligence system to indicate intraoperative findings of scarring in laparoscopic cholecystectomy for cholecystitis
2025-02, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-024-11514-2
PMID:39838147
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research paper | 开发一种人工智能系统，用于在腹腔镜胆囊切除术中指示胆囊炎引起的瘢痕组织 | 首次利用深度学习算法开发AI系统，用于术中瘢痕区域的语义分割 | 训练数据集仅包含21个病例的2025张图像，样本量较小 | 开发AI系统以减少腹腔镜胆囊切除术中胆管损伤的风险 | 急性胆囊炎患者的腹腔镜手术视频图像 | digital pathology | cholecystitis | deep learning | semantic segmentation algorithm | image | 2025张图像来自21个病例，外加20个外部验证病例 |
| 927 | 2025-05-08 |
A Neural Network Approach to Identify Left-Right Orientation of Anatomical Brain MRI
2025-Feb, Brain and behavior
IF:2.6Q3
DOI:10.1002/brb3.70299
PMID:39924951
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的创新方法，用于提高解剖脑部MRI扫描中左右方向识别的准确性 | 首次应用三维卷积神经网络模型解决脑部MRI左右方向识别问题，准确率达到99.8% | 在存在显著脑部特征变异（如颞叶附近大型蛛网膜囊肿或脑室不对称）的情况下可能出现识别错误 | 解决脑部MRI图像在去标识化、格式转换等过程中可能出现的左右方向元数据丢失问题 | 脑部MRI扫描图像 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 深度学习 | 3D CNN | MRI图像 | 训练集350例MRI，测试集来自8个不同数据库共3056例MRI |
| 928 | 2025-05-08 |
Artificial Intelligence Applications in Cardiac CT Imaging for Ischemic Disease Assessment
2025-Feb, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.)
DOI:10.1111/echo.70098
PMID:39927866
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review | 本文综述了人工智能在心脏CT成像中用于缺血性疾病评估的应用 | 强调了AI在提高心脏CT成像诊断效率和准确性方面的潜力，特别是在冠状动脉疾病评估中的应用 | NA | 探讨AI在心脏CT成像中对缺血性心脏病的评估作用 | 心脏CT成像数据 | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT成像 | 机器学习和深度学习 | 图像 | NA |
| 929 | 2025-05-08 |
Mapping the learning curves of deep learning networks
2025-Feb, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012286
PMID:39928655
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research paper | 该研究提出了一种受认知科学启发的多维量化和可视化方法，用于捕捉深度神经网络学习过程中的两个时间维度 | 引入了一种新的多维度量化和可视化方法，能够同时捕捉深度神经网络的信息处理轨迹和发展轨迹 | 方法主要应用于时间序列任务，在其他类型任务上的适用性有待验证 | 系统解释深度神经网络的内部表示和学习过程 | 深度神经网络的学习过程 | machine learning | NA | 多维量化和可视化方法 | DNN | 时间序列数据 | 750次模拟运行（手势检测和句子分类任务） |
| 930 | 2025-05-08 |
Unlocking the power of AI for phenotyping fruit morphology in Arabidopsis
2025-Jan-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giae123
PMID:39937596
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研究论文 | 本研究评估了深度学习在拟南芥果实形态表型分析中的有效性，并开发了一个基于实例分割模型的表型分析流程 | 开发了一个可扩展的流程，用于量化拟南芥果实形态特征，为大规模群体表型分析提供了高质量数据 | 深度学习在器官水平表型分析的精确性和适应性尚未完全评估 | 评估深度学习在拟南芥果实形态表型分析中的有效性，并建立表型与基因型变异之间的联系 | 拟南芥果实形态 | 计算机视觉 | NA | 实例分割模型 | 深度学习 | 图像 | 332,194个个体果实 |
| 931 | 2025-05-08 |
Recent Advances in Nanomaterial-Based Biosignal Sensors
2025-01, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202405301
PMID:39610205
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综述 | 本文综述了基于纳米材料的生物信号传感器的最新进展，包括其分类、应用、局限性及未来发展方向 | 将纳米材料（如金属基纳米颗粒、碳基或聚合物基纳米材料）融入生物信号传感器，以提高其适应性，并探讨了深度学习在信号处理和人机界面中的应用潜力 | 讨论了当前纳米材料基生物信号传感器面临的挑战和改进方向 | 提供对纳米材料基生物信号传感器的理解，概述技术现状，讨论需解决的挑战，并提出发展方向 | 生物信号传感器及其在医疗、机器人和可穿戴电子设备中的应用 | 生物医学工程 | NA | 纳米材料技术、深度学习信号处理 | NA | 生物物理信号、生物电信号、生化信号 | NA |
| 932 | 2025-05-08 |
Multi-dimensional perceptual recognition of tourist destination using deep learning model and geographic information system
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0318846
PMID:39919101
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research paper | 本研究提出了一种结合深度学习模型和地理信息系统（GIS）的多维度旅游目的地感知识别策略 | 整合多种用户生成内容（UGC）数据，采用改进的Inception V3模型、带多头注意力的BiLSTM模型和GIS技术，实现了超过97%的识别准确率 | 实验案例仅聚焦于中国大同的游客感知，可能限制了结果的普适性 | 提高旅游目的地感知识别的准确性和完整性，支持目的地管理决策和旅游推荐 | 旅游目的地的多维度感知（内容、情感、时空特征） | 自然语言处理 | NA | 深度学习、GIS | Inception V3、BiLSTM | 图像、文本、时空信息 | NA |
| 933 | 2025-05-08 |
Advanced retinal disease detection from OCT images using a hybrid squeeze and excitation enhanced model
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0318657
PMID:39919140
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研究论文 | 提出了一种结合SE块、EfficientNetB0和Xception架构的混合模型，用于从OCT图像中检测视网膜疾病 | 结合SE块增强网络表征能力，整合EfficientNetB0和Xception架构提升分类性能 | 未提及模型在临床环境中的实际应用验证 | 开发基于人工智能的视网膜疾病早期诊断工具 | 糖尿病性黄斑水肿(DME)、Drusen和脉络膜新生血管(CNV)等视网膜疾病 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | OCT成像 | SE-Enhanced Hybrid Model (结合EfficientNetB0和Xception) | OCT图像 | UCSD和Duke的OCT数据集 |
| 934 | 2025-05-08 |
Deep learning based tractography with TractSeg in patients with hemispherotomy: Evaluation and refinement
2025, NeuroImage. Clinical
DOI:10.1016/j.nicl.2025.103738
PMID:39922027
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research paper | 本文评估并改进了基于深度学习的纤维追踪工具TractSeg在半球切开术患者中的应用 | 首次记录了TractSeg在手术断开区域错误重建纤维束的情况，并提出了一种改进方法以提高其在病理数据中的适用性 | 尽管有所改进，仍建议在临床应用时进行手动质量控制 | 评估和改进深度学习纤维追踪工具在病理情况下的表现 | 25名接受半球切开术的癫痫患者和25名健康对照者 | digital pathology | epilepsy | deep learning-based tractography | TractSeg | MRI imaging data | 25 patients with epilepsy and 25 healthy controls |
| 935 | 2025-05-08 |
Subject-Based Transfer Learning in Longitudinal Multiple Sclerosis Lesion Segmentation
2025 Jan-Feb, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/jon.70024
PMID:39923192
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research paper | 该研究提出了两种基于迁移学习的流程，用于提高纵向多发性硬化症（MS）数据集中病灶分割的性能 | 提出了针对每个受试者使用首次扫描进行深度学习模型微调的新方法，显著提升了后续扫描的分割性能 | 需要每个受试者的首次扫描作为微调基础，可能不适用于缺乏基线扫描的情况 | 提高纵向多发性硬化症研究中病灶分割的准确性和一致性 | 多发性硬化症患者的MRI扫描数据 | digital pathology | multiple sclerosis | MRI | 深度学习模型（具体类型未明确说明） | image | 937名MS患者，共3210次扫描 |
| 936 | 2025-05-08 |
Enhancing machine learning performance in cardiac surgery ICU: Hyperparameter optimization with metaheuristic algorithm
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311250
PMID:39928609
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研究论文 | 本研究通过元启发式算法优化机器学习模型的超参数，提升心脏手术ICU中患者呼吸机需求预测的性能 | 结合模拟退火(SA)和遗传算法(GA)优化集成模型的超参数，显著提高了模型灵敏度 | 研究仅针对心脏手术ICU患者，可能不适用于其他类型的ICU患者 | 优化机器学习模型以更准确地预测ICU患者对呼吸机的需求 | 心脏手术ICU患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 模拟退火(SA), 遗传算法(GA) | LDA, CatBoost, ANN, XGBoost, 集成模型 | 临床数据 | NA |
| 937 | 2025-05-08 |
Quantitative research on aesthetic value of the world heritage karst based on UGC data: A case study of Huangguoshu Scenic Area
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0317304
PMID:39928674
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研究论文 | 基于用户生成内容(UGC)数据和深度学习模型，对世界遗产喀斯特地貌的美学价值进行定量研究，以黄果树风景区为例 | 首次结合社交媒体的UGC数据、SegFormer深度学习模型、ArcGIS空间分析和自然语言处理技术(NLP)对自然景观美学价值进行定量评估 | 研究仅针对黄果树风景区，结果可能无法直接推广到其他世界遗产地 | 量化世界自然遗产地的美学价值 | 黄果树风景区的景观美学价值 | 数字景观分析 | NA | SegFormer深度学习模型、ArcGIS空间分析、自然语言处理技术(NLP) | SegFormer | 图像、文本 | NA |
| 938 | 2025-05-08 |
Enhancing PM2.5 prediction by mitigating annual data drift using wrapped loss and neural networks
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0314327
PMID:39932913
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research paper | 该论文提出两种考虑数据漂移特性的模型，用于PM2.5预测，并通过与多种深度学习模型比较，展示了其优越性 | 提出Front-loaded connection模型(FLC)和Back-loaded connection模型(BLC)来解决数据漂移问题，并引入包裹损失函数以提高预测准确性 | 研究仅基于2014-2018年的数据，可能无法涵盖所有潜在的数据漂移情况 | 提高PM2.5预测的准确性，特别是在存在年度数据漂移的情况下 | 气象空气质量数据和天气数据 | machine learning | NA | 统计技术分析年度数据漂移 | LSTM, CNN, FLC, BLC | 时间序列数据 | 2014-2018年五年的数据 |
| 939 | 2025-05-08 |
Advancements in Viral Genomics: Gated Recurrent Unit Modeling of SARS-CoV-2, SARS, MERS, and Ebola viruses
2025, Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical
IF:1.8Q3
DOI:10.1590/0037-8682-0178-2024
PMID:39936709
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研究论文 | 该研究使用门控循环单元(GRU)深度学习模型对SARS-CoV-2、SARS、MERS和埃博拉病毒的基因组序列进行全面分析和比较 | 采用GRU深度学习模型分析多种病毒的基因组序列，揭示其进化动态、传播模式和致病性 | 未来需要扩展研究更多病毒种类以增强模型的通用性 | 增强对新兴病毒威胁的理解和应对能力，开发有效的诊断和治疗干预措施 | SARS-CoV-2、SARS、MERS和埃博拉病毒的基因组序列 | 机器学习 | 病毒感染 | 基因组测序技术 | GRU | 基因组序列数据 | 四种病毒的基因组序列数据 |
| 940 | 2025-05-08 |
A novel deep learning-based framework with particle swarm optimisation for intrusion detection in computer networks
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0316253
PMID:39937819
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research paper | 提出了一种基于深度学习和粒子群优化的新型入侵检测框架 | 结合PSO进行超参数优化，并优化组合三种预训练网络模型 | 未提及具体在实际网络环境中的部署效果 | 提高计算机网络安全中的入侵检测效率和准确性 | 计算机网络的入侵行为 | machine learning | NA | deep learning, particle swarm optimisation (PSO) | DNN | network traffic data | KDDCUP'99, NSL-KDD和UNSW-NB15数据集 |