深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33344 篇文献，本页显示第 9781 - 9800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9781 | 2025-06-10 |
Insights into "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis"
2025-May-30, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2025.04.046
PMID:40450446
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9782 | 2025-06-10 |
Response to Letter to the Editor regarding "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis"
2025-May-30, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2025.05.012
PMID:40450443
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9783 | 2025-10-06 |
Machine Learning and Deep Learning Techniques for Prediction and Diagnosis of Leptospirosis: Systematic Literature Review
2025-May-29, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/67859
PMID:40440642
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系统综述 | 本文系统评估了机器学习和深度学习技术在钩端螺旋体病预测和诊断中的应用 | 首次对ML和DL在钩端螺旋体病预测诊断中的应用进行系统性综述，识别了常用算法和性能表现 | 纳入研究数量有限（17篇），公开数据集使用不足（仅35%），多数研究依赖私有数据 | 评估机器学习和深度学习技术在钩端螺旋体病预测和诊断中的应用效果 | 钩端螺旋体病相关研究文献 | 机器学习 | 钩端螺旋体病 | NA | 支持向量机,人工神经网络,决策树,卷积神经网络 | 临床记录,医院数据,区域监测系统数据 | 17项研究纳入定性分析 | NA | U-Net | 准确率 | NA |
| 9784 | 2025-10-06 |
PathoGraph: A Graph-Based Method for Standardized Representation of Pathology Knowledge
2025-May-27, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04906-z
PMID:40425649
|
研究论文 | 提出一种基于图结构的病理知识标准化表示方法PathoGraph，用于系统组织病理学知识 | 首次提出基于图的病理知识表示方法，能够全面捕捉多尺度疾病特征和病理学家专业知识 | NA | 系统组织病理学知识以促进计算利用和AI技术整合 | 病理数据（切片和诊断报告）中的知识元素 | 数字病理学 | 肿瘤疾病 | 图表示方法 | NA | 病理切片、诊断报告 | NA | NA | 图结构 | NA | NA |
| 9785 | 2025-10-06 |
Leveraging Social Media Data to Understand the Impact of COVID-19 on Residents' Dietary Behaviors: Observational Study
2025-May-23, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/51638
PMID:40409748
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研究论文 | 利用Twitter社交媒体数据分析COVID-19疫情对居民饮食行为的影响 | 首次结合社交媒体图像和文本数据，通过深度学习分析疫情对饮食行为、情绪和肥胖关系的多层次影响 | 研究仅基于Twitter数据，可能无法代表全部人群；依赖用户自发发布内容，存在选择偏差 | 探究COVID-19疫情对居民饮食行为、情绪和肥胖关系的影响 | Twitter平台上与食物相关的推文图像和文本数据 | 自然语言处理,计算机视觉 | COVID-19 | 社交媒体数据分析,情感分析 | CNN | 图像,文本 | 约200,000条2019-2021年期间的食物相关推文 | NA | ResNet-101 | 相关系数,P值 | NA |
| 9786 | 2025-10-06 |
Identifying Disinformation on the Extended Impacts of COVID-19: Methodological Investigation Using a Fuzzy Ranking Ensemble of Natural Language Processing Models
2025-May-21, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/73601
PMID:40397945
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研究论文 | 本研究开发了一种融合预训练语言模型和模糊排序集成方法的深度学习框架，用于检测关于COVID-19长期影响的不实信息 | 提出了一种创新的基于模糊排序的集成方法，结合重新参数化的Gompertz函数来融合多个预训练语言模型的预测结果 | 数据集规模相对有限（共2927个样本），且仅基于文本内容进行训练 | 开发一个鲁棒且可泛化的深度学习框架来检测与COVID-19长期影响相关的错误信息 | 关于COVID-19长期影响和再感染风险的网络信息 | 自然语言处理 | COVID-19 | 自然语言处理 | 预训练语言模型,集成学习 | 文本 | 2927个样本（566个真实样本，2361个虚假样本） | scikit-learn | RoBERTa,DeBERTa,XLNet,HAN | 准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC | Tesla T4（用于HAN训练）,RTX A5000（用于其他模型训练） |
| 9787 | 2025-10-06 |
Prediction of Spontaneous Breathing Trial Outcome in Critically Ill-Ventilated Patients Using Deep Learning: Development and Verification Study
2025-May-21, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/64592
PMID:40397953
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研究论文 | 开发基于深度学习的人工智能模型，用于预测危重症机械通气患者自主呼吸试验结果 | 提出新型混合CNN-MLP架构，通过交错CNN和MLP层实现特征学习和融合，提高模型灵活性和预测精度 | 研究为回顾性队列研究，数据来源于单一医疗中心，需要进一步前瞻性验证 | 建立数据驱动方法预测自主呼吸试验结果，提供客观高效的呼吸机脱机评估工具 | 台湾中部某医疗中心重症监护室20岁及以上机械通气患者 | 医疗人工智能 | 呼吸系统疾病 | 深度学习 | CNN, MLP | 临床数据 | 3686名患者，6536条自主呼吸试验前临床记录 | NA | 混合CNN-MLP | 精确度, 召回率, 特异性, F1分数 | NA |
| 9788 | 2025-10-06 |
scPrediXcan integrates deep learning methods and single-cell data into a cell-type-specific transcriptome-wide association study framework
2025-May-14, Cell genomics
IF:11.1Q1
DOI:10.1016/j.xgen.2025.100875
PMID:40373737
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研究论文 | 提出scPrediXcan方法，将深度学习方法与单细胞数据整合到细胞类型特异性转录组范围关联研究框架中 | 整合深度学习方法和单细胞数据，开发能预测细胞类型特异性表达的ctPred方法，捕捉线性模型忽略的复杂基因调控规则 | 未明确说明样本量限制或数据稀疏性问题的具体解决方案 | 改进转录组范围关联研究，在细胞水平识别疾病机制 | 2型糖尿病和系统性红斑狼疮 | 机器学习 | 2型糖尿病, 系统性红斑狼疮 | 单细胞数据, 表观遗传特征预测 | 深度学习 | DNA序列, 单细胞表达数据 | NA | NA | NA | 准确性, 候选因果基因数量, GWAS位点解释能力 | NA |
| 9789 | 2025-10-06 |
FastConformation: A Standalone ML-Based Toolkit for Modeling and Analyzing Protein Conformational Ensembles at Scale
2025-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.09.653048
PMID:40463224
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研究论文 | 介绍FastConformation——一个基于Python的独立工具包，用于大规模建模和分析蛋白质构象集合 | 将MSA生成、AF2结构预测和构象分析集成到单一工具中，提供用户友好的GUI界面，支持通过MSA子采样生成替代蛋白质构象 | 未明确说明工具在复杂蛋白质系统上的局限性或计算精度限制 | 开发一个易于使用的蛋白质构象集合建模和分析工具 | 蛋白质构象集合，包括Abl1激酶、LAT1转运蛋白和CCR5受体等 | 计算生物学 | NA | 多序列比对子采样，深度学习结构预测 | AlphaFold 2 | 氨基酸序列，蛋白质结构数据 | NA | Python | AlphaFold 2 | NA | 本地机器 |
| 9790 | 2025-05-07 |
Code Error in "Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning"
2025-05-06, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/66556
PMID:40327366
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9791 | 2025-10-06 |
Cyber-physical security of biochips: A perspective
2025-May, Biomicrofluidics
IF:2.6Q2
DOI:10.1063/5.0252554
PMID:40454326
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观点文章 | 本文探讨微流控生物芯片面临的网络安全威胁及相应防护对策 | 系统性地提出针对生物芯片的多层次安全框架，涵盖结构、材料、样本和知识产权四个维度的防护方案 | 未提供具体实验验证数据，主要基于理论分析和现有技术展望 | 分析生物芯片安全威胁并提出综合防护方案 | 微流控生物芯片及其安全防护体系 | 网络安全 | NA | 深度学习异常检测、机械响应染料、光谱水印、分子条形码 | 深度学习 | 显微结构图像、光学特征、化学信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9792 | 2025-10-06 |
RLEAAI: improving antibody-antigen interaction prediction using protein language model and sequence order information
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf238
PMID:40462512
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研究论文 | 提出一种名为RLEAAI的新型深度学习方法，用于改进抗体-抗原相互作用的预测性能 | 引入序列顺序提取策略（CKSAAP）从预训练蛋白质语言模型的特征嵌入中生成特征表示，并整合三种神经网络模块充分挖掘特征中的判别信息 | NA | 提高抗体-抗原相互作用预测的准确性 | 抗体-抗原相互作用 | 生物信息学 | NA | 蛋白质语言模型，序列顺序信息提取 | CNN, BiLSTM, 循环交叉注意力机制 | 蛋白质序列 | NA | NA | CNN, BiLSTM, 循环交叉注意力机制 | 准确率, Matthews相关系数, 互补决定区敏感性值 | NA |
| 9793 | 2025-10-06 |
Deep learning reveals determinants of transcriptional infidelity at nucleotide resolution in the allopolyploid line by goldfish and common carp hybrids
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf260
PMID:40471993
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研究论文 | 本研究开发深度学习模型探究金鱼和鲤鱼杂交多倍体品系中转录不忠实的决定因素 | 首次在核苷酸分辨率水平识别转录不忠实序列，并揭示位置特异性转录因子家族对转录不忠实的影响 | 研究仅限于金鱼和鲤鱼杂交多倍体品系，未验证其他生物系统 | 探究杂交多倍体品系中转录不忠实的分子决定机制 | 金鱼和鲤鱼杂交多倍体品系的转录序列 | 生物信息学 | NA | 深度学习，转录因子分析 | 深度学习模型 | DNA和RNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9794 | 2025-10-06 |
Deep learning reconstruction algorithm and high-concentration contrast medium: feasibility of a double-low protocol in coronary computed tomography angiography
2025-Apr, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-11059-x
PMID:39299952
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研究论文 | 评估深度学习重建算法结合高浓度造影剂在非肥胖患者冠状动脉CT血管成像中实现低辐射低造影剂剂量的可行性 | 首次将高强度深度学习图像重建与低管电压、低造影剂输送率相结合，实现冠状动脉CTA的'双低'协议 | 研究仅限于BMI<30kg/m²的非肥胖患者，样本量相对有限 | 评估双低CCTA协议在辐射剂量和图像质量方面的表现 | 255名接受临床CCTA检查的非肥胖患者 | 医学影像 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管成像 | 深度学习重建算法 | CT影像 | 255名患者（64±10岁，161名男性），每组85人 | NA | DLIR-H（高强度深度学习图像重建） | 信噪比, 对比噪声比, 主观图像质量评分, 辐射剂量, 造影剂剂量 | NA |
| 9795 | 2025-10-06 |
Deep learning-based segmentation of OCT images for choroidal thickness
2025 Apr-Jun, Journal of optometry
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.optom.2025.100556
PMID:40328135
|
研究论文 | 开发并验证基于深度学习的自动分割方法用于OCT图像脉络膜厚度测量 | 使用定制化的Deeplabv3+网络实现OCT图像脉络膜-巩膜边界的自动分割，相比开源算法表现更优 | 仅使用单一中心数据，样本量相对有限（测试集130例） | 开发自动化的OCT图像脉络膜厚度测量方法 | 光学相干断层扫描（OCT）图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | CNN | 医学图像 | 训练集10,798个手动分割的OCT扫描，测试集130个独特扫描 | NA | Deeplabv3+, ResNet50 | 准确率, 损失值, Bland-Altman分析, 组内相关系数（ICC）, Deming回归 | NA |
| 9796 | 2025-10-06 |
AUTOENCODER FOR 4-DIMENSIONAL FIBER ORIENTATION DISTRIBUTIONS FROM DIFFUSION MRI
2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
DOI:10.1109/isbi60581.2025.10981302
PMID:40475178
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研究论文 | 提出一种用于扩散MRI纤维取向分布的四维自编码器压缩方法 | 开发了顺序平衡顺序级自编码器，通过分离不同球谐函数阶数的编码器来平衡特征图大小，更好地保留低阶系数信息 | 未明确说明具体压缩率和计算效率提升的量化指标 | 解决高阶球谐函数表示纤维取向分布时的内存消耗问题 | 扩散MRI中的纤维取向分布 | 医学影像分析 | NA | 扩散MRI | 自编码器 | 四维纤维取向分布数据 | NA | NA | OBOL自编码器 | 精度 | 常用GPU |
| 9797 | 2025-10-06 |
Strategies to include prior knowledge in omics analysis with deep neural networks
2025-Mar-14, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2025.101203
PMID:40182174
|
综述 | 本文综述了在深度神经网络中整合先验知识以分析组学数据的三种主要策略 | 系统总结了利用生物先验知识指导深度神经网络处理高维组学数据的方法，特别关注了新兴的图神经网络架构 | NA | 探讨如何在组学数据分析中利用深度神经网络整合先验知识以提高预测性能 | 分子谱数据和生物先验知识 | 机器学习 | NA | 高通量分子分析技术 | 深度神经网络, 图神经网络 | 分子谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9798 | 2025-10-06 |
Fuzz Testing Molecular Representation Using Deep Variational Anomaly Generation
2025-Feb-24, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01876
PMID:39908426
|
研究论文 | 使用深度变分异常生成方法对分子表示进行模糊测试 | 首次使用变分自编码器生成SELFIES分子字符串的异常示例，探索影响分子表示可靠性的因素 | 仅针对SELFIES 2.1.1版本进行研究，未涵盖其他分子表示格式 | 压力测试和验证分子表示的鲁棒性 | SELFIES分子字符串表示 | 机器学习 | NA | 变分自编码器 | VAE | 分子字符串 | NA | NA | 变分自编码器 | NA | NA |
| 9799 | 2025-10-06 |
A prognostic and predictive model based on deep learning to identify optimal candidates for intensity-modulated radiotherapy alone in patients with stage II nasopharyngeal carcinoma: A retrospective multicenter study
2025-Feb, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110660
PMID:39645201
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的预后预测模型，用于识别II期鼻咽癌患者中仅需调强放疗的低风险人群 | 首次结合深度学习MRI特征与临床信息构建预测模型，用于识别仅需单纯放疗的II期鼻咽癌患者 | 回顾性研究设计，样本量有限（999例），需要前瞻性验证 | 开发预后预测模型以优化II期鼻咽癌患者的治疗策略选择 | II期鼻咽癌患者 | 医学影像分析 | 鼻咽癌 | MRI影像分析 | 3DResNet, XGBoost | MRI影像, 临床数据 | 999例来自两个中心的II期鼻咽癌患者 | NA | 3DResNet | C-index, AUC, 校准测试 | NA |
| 9800 | 2025-10-06 |
Robustly detecting mpox and non-mpox using a deep learning framework based on image inpainting
2025-01-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85771-z
PMID:39794381
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研究论文 | 提出了一种基于图像修复的深度学习框架MIM，用于鲁棒检测猴痘和非猴痘皮肤病 | 首次将图像修复技术应用于猴痘检测，提出“Mask, Inpainting, and Measure”策略，能够有效处理未知类别和异常输入 | 未明确说明模型在更广泛皮肤病类别上的泛化能力 | 开发鲁棒的猴痘检测方法以解决实际部署中的噪声干扰和异常输入问题 | 猴痘和非猴痘皮肤病图像 | 计算机视觉 | 猴痘 | 图像修复 | GAN | 图像 | MSLD猴痘数据集和包含18类非猴痘皮肤病的数据集 | NA | GAN | AUROC | NA |