深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 47264 篇文献，本页显示第 81 - 100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 81 | 2025-10-07 |
Using artificial intelligence and statistics for managing peritoneal metastases from gastrointestinal cancers
2025-01-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae049
PMID:39736152
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综述 | 探讨人工智能和统计学方法在胃肠道癌腹膜转移分析与管理的应用 | 系统比较AI方法与统计学方法在腹膜转移管理中的性能表现 | 纳入研究数量有限（约30篇），样本量是影响预测准确性的关键因素 | 研究AI和统计学方法在胃肠道癌腹膜转移管理中的应用价值 | 胃肠道癌引发的腹膜转移患者 | 机器学习 | 胃肠道癌 | 文献系统回顾 | 机器学习,深度学习 | 医学文献数据 | 约30篇符合条件的研究文献 | NA | NA | 预测准确性,精确度 | NA |
| 82 | 2025-10-07 |
DeepMEns: an ensemble model for predicting sgRNA on-target activity based on multiple features
2025-01-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae043
PMID:39528429
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研究论文 | 提出基于深度学习的集成可解释模型DeepMEns，用于预测sgRNA的靶向活性 | 提出集成可解释模型，结合多种特征和架构，通过五个子回归器的平均预测提高性能 | 模型内在机制仍存在解释难度，性能提升空间未明确量化 | 提高CRISPR/Cas9系统中sgRNA靶向活性的预测准确性 | 化脓性链球菌CRISPR/Cas9系统的单导RNA（sgRNA） | 机器学习 | NA | 基因编辑技术 | CNN, Transformer, LSTM | 序列数据，DNA形状特征，位置编码特征 | 五个不同的训练和验证数据集，十个独立测试数据集 | NA | CNN with Transformer encoder, LSTM with attention mechanism | Spearman相关系数 | NA |
| 83 | 2025-10-07 |
A comprehensive review of deep learning-based approaches for drug-drug interaction prediction
2025-01-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae052
PMID:39987494
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综述 | 本文系统综述了基于深度学习的药物相互作用预测方法，包括分子表示分析和图数据特征提取的理论框架 | 提供了最新的药物相互作用预测方法综述，深入分析了分子表示方法并系统阐述了图数据特征提取的理论框架 | NA | 为不同领域研究人员提供关于药物相互作用预测的最新且易于理解的指南 | 药物相互作用预测方法 | 生物医学信息学 | NA | 深度学习 | NA | 图数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 84 | 2025-10-07 |
Advances in computer vision and deep learning-facilitated early detection of melanoma
2025-01-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elaf002
PMID:40139223
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综述 | 本文综述了计算机视觉和深度学习技术在黑色素瘤早期检测中的最新进展与应用 | 系统评估了YOLO、GAN、Mask R-CNN、ResNet和DenseNet等先进神经网络在黑色素瘤早期检测中的集成应用 | 未提及具体研究样本量和技术实现的详细性能指标 | 探索人工智能技术在改善黑色素瘤早期检测和诊断准确性的应用 | 皮肤镜图像和黑色素瘤病变 | 计算机视觉 | 黑色素瘤 | 深度学习 | YOLO, GAN, Mask R-CNN, ResNet, DenseNet | 皮肤镜图像 | NA | NA | YOLO, GAN, Mask R-CNN, ResNet, DenseNet | NA | NA |
| 85 | 2025-05-15 |
Automatic Detection of Cognitive Impairment in Patients With White Matter Hyperintensity Using Deep Learning and Radiomics
2025 Jan-Dec, American journal of Alzheimer's disease and other dementias
DOI:10.1177/15333175251325091
PMID:40087144
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研究论文 | 本研究利用深度学习和放射组学技术自动检测白质高信号患者的认知障碍 | 结合VB-Nets深度学习卷积神经网络和放射组学特征，开发了一种新的随机森林模型，用于早期诊断白质高信号患者的认知障碍 | 样本量较小（总共108名患者），且外部验证集仅来自一家医院 | 开发一种可靠的早期诊断工具，用于检测白质高信号患者的认知障碍 | 白质高信号患者 | 数字病理学 | 老年疾病 | 放射组学特征提取 | VB-Nets CNN和随机森林 | 医学影像 | 79名患者（医院1）和29名患者（医院2） | NA | NA | NA | NA |
| 86 | 2026-07-09 |
Generative AI for Diagnostic Medical Imaging: A Review
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
综述 | 本文全面分析了生成式深度学习模型在诊断医学影像中的应用，探讨了其在提高诊断准确性、减少辐射暴露和改进数据处理方面的变革潜力 | 设计了多种专门用于医学影像的生成模型管线架构，包括增强型GAN配置及AE-GAN混合模型，以应对合成图像质量、时间序列处理和精准字幕生成等挑战 | 未提及具体局限性 | 综合评估生成式深度学习模型在医学诊断成像中的应用进展，推动更准确、可及和个性化的患者护理 | 诊断医学影像中的生成深度学习模型 | 计算机视觉 | NA | NA | GAN, 自编码器, 扩散模型, 基于Transformer的模型 | 医学图像 | NA | NA | ML-C-GAN, Temporal-GAN, Atten-AE, M3AE | NA | NA |
| 87 | 2024-12-01 |
Integrating Contact Tracing Data to Enhance Outbreak Phylodynamic Inference: A Deep Learning Approach
2024-11-01, Molecular biology and evolution
IF:11.0Q1
DOI:10.1093/molbev/msae232
PMID:39497507
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研究论文 | 本研究评估了PhyloDeep这一深度学习工具在处理不完整系统发育树时的表现，并探讨了通过整合接触追踪数据来提高预测准确性的潜力 | 通过整合接触追踪数据，显著提高了在处理不完整系统发育树时的预测性能 | 在超级传播动态场景中，模型的参数捕捉仍然具有挑战性 | 探讨如何通过整合接触追踪数据来提高系统发育动力学分析的准确性 | PhyloDeep工具在处理不完整系统发育树时的表现及接触追踪数据的整合效果 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组数据和流行病学数据 | 涉及部分匹配接触追踪数据的SARS-CoV-2序列样本 | NA | NA | NA | NA |
| 88 | 2026-07-26 |
From organs to algorithms: Redefining cancer classification in the age of artificial intelligence
2024-09, Clinical and translational science
DOI:10.1111/cts.70001
PMID:39206604
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 89 | 2026-07-25 |
Mammography-based deep learning model for coronary artery calcification
2024-03-27, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jead307
PMID:37988168
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 90 | 2025-10-06 |
Retracted: Deep Learning-Based Glaucoma Detection Using CNN and Digital Fundus Images: A Promising Approach for Precise Diagnosis
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
撤稿声明 | 关于一篇基于深度学习的青光眼检测论文的撤稿说明 | NA | 原论文需要大幅修改以提高清晰度、连贯性和科学严谨性 | NA | NA | 计算机视觉 | 青光眼 | NA | CNN | 数字眼底图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 91 | 2025-10-06 |
An Evaluation Analysis for Computed Tomography Image Quality of Primary Liver Cancer Lesions Based on Deep Learning Image Reconstruction
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 基于深度学习图像重建技术评估原发性肝癌病灶的计算机断层扫描图像质量 | 首次将深度学习图像重建(DLIR)与滤波反投影(FBP)和自适应统计迭代重建-V(ASIR-V)在原发性肝癌动态增强CT成像质量方面进行系统比较 | 样本量较小(48例肝癌患者)，部分评价指标的Kappa值一致性一般 | 评估深度学习图像重建技术对原发性肝癌病灶动态增强CT成像质量的影响 | 48例肝癌患者的CT图像数据 | 计算机视觉 | 肝癌 | 多层螺旋CT、对比增强扫描、深度学习图像重建 | 深度学习重建模型 | CT医学图像 | 48例肝癌患者 | NA | NA | 图像噪声、信噪比(SNR)、对比信噪比(CNR)、Kappa一致性系数 | NA |
| 92 | 2025-10-06 |
Application Exploration of Medical Image-aided Diagnosis of Breast Tumour Based on Deep Learning
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本研究探索基于深度学习的医学图像辅助诊断在乳腺肿瘤诊断中的应用 | 结合二维CNN训练模式构建三维CNN模型，并建立诊断结果评估指标 | NA | 研究医学图像辅助诊断在乳腺肿瘤诊断中的应用 | 乳腺肿瘤患者的医学图像数据 | 计算机视觉 | 乳腺肿瘤 | 磁共振成像(MRI) | CNN | 医学图像 | NA | NA | 3D CNN | 准确率 | NA |
| 93 | 2026-01-21 |
Deep Learning-Based Collateral Scoring on Multiphase CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke in the MCA Region
2026-01-05, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8911
PMID:40623825
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于评估和量化急性缺血性卒中患者多期相CTA图像中的侧支循环状态 | 提出了一种结合定制预处理模块的深度学习分类方法，用于自动评估多期相CTA中的侧支循环，旨在减少观察者变异并提高诊断效率 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（420例患者），且依赖于手动评估作为金标准，可能存在主观偏差 | 开发自动化评估急性缺血性卒中患者侧支循环的方法，以辅助临床决策 | 急性缺血性卒中患者的多期相CTA图像 | 医学影像分析 | 急性缺血性卒中 | 多期相CTA | 深度学习分类模型 | 医学影像（多期相CTA图像） | 420例患者 | NA | NA | 准确率, F1分数, 精确率, 灵敏度, 特异度, AUC, ICC, κ系数 | NA |
| 94 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Classification of NSCLC-Derived Extracellular Vesicles Using AFM Nanomechanical Signatures
2025-07-22, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c02009
PMID:40626500
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的非小细胞肺癌来源细胞外囊泡分类方法，通过原子力显微镜纳米力学特征分析实现精准诊断 | 首次展示了基于纳米力学特征的NSCLC来源细胞外囊泡分类方法，将深度学习和AFM分析相结合 | 样本变异性问题尚未解决，需要在临床样本中进一步验证性能 | 开发非小细胞肺癌液体活检的精准诊断工具 | 非小细胞肺癌来源的细胞外囊泡 | 数字病理学 | 肺癌 | 原子力显微镜 | CNN | 图像 | 来自NSCLC亚型（A549、PC9、PC9/GR）和非肿瘤性支气管上皮细胞（BEAS-2B）的细胞外囊泡 | NA | DenseNet | AUC, 准确率 | NA |
| 95 | 2025-10-06 |
MS2MP: A Deep Learning Framework for Metabolic Pathway Prediction from MS/MS-Based Untargeted Metabolomics
2025-07-15, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c06875
PMID:40583780
|
研究论文 | 提出一种直接从MS/MS非靶向代谢组学数据预测KEGG代谢通路的深度学习框架MS2MP | 首个能够直接从MS谱图预测代谢通路的计算工具，无需先进行代谢物注释 | 仅基于33,221个实验MS谱图进行训练，可能对某些罕见代谢通路覆盖不足 | 开发直接从串联质谱数据预测代谢通路的深度学习方法 | 非靶向代谢组学中的MS/MS谱图和KEGG代谢通路 | 机器学习 | NA | 串联质谱(MS/MS)，非靶向代谢组学 | 图神经网络(GNN) | 质谱数据，图数据(碎片树图) | 33,221个实验MS谱图，161个代谢物标准品 | NA | 图神经网络 | 平衡准确率，精确匹配率 | NA |
| 96 | 2025-10-06 |
A Large Language Model-Powered Map of Metabolomics Research
2025-07-15, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c01672
PMID:40608399
|
研究论文 | 本研究使用大型语言模型构建了代谢组学研究领域的综合图谱，分析了超过80,000篇文献 | 结合PubMedBERT和GPT-4o mini进行文献主题建模，首次创建了代谢组学研究的交互式可视化图谱 | 研究仅基于文献摘要进行分析，可能无法完全反映全文内容 | 构建代谢组学研究领域的综合知识图谱，识别研究趋势和发展方向 | 代谢组学领域的科学文献 | 自然语言处理 | NA | 文献挖掘，主题建模 | BERT, GPT-4, 神经网络主题模型 | 文本 | 超过80,000篇科学文献 | PubMedBERT, GPT-4o, t-SNE | BERT, Transformer | NA | NA |
| 97 | 2025-10-06 |
Accurate Diagnosis of Colorectal Cancer Using a Combination of Lectin-Induced Recombinase Polymerase Amplification and CRISPR/Cas12a Assay on a Point-of-Care Testing Platform with Deep Learning Assistant
2025-07-01, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c00468
PMID:40511702
|
研究论文 | 开发了一种结合凝集素诱导重组酶聚合酶扩增和CRISPR/Cas12a检测的即时诊断平台，用于结直肠癌的精准诊断 | 首次将凝集素诱导的外泌体聚集与RPA-CRISPR/Cas12a检测结合，并集成LSTM深度学习模型实现智能手机数据分析 | 样本量相对有限（100例临床样本），需要在更大规模人群中验证 | 开发一种快速、灵敏、用户友好的结直肠癌即时诊断方法 | 结直肠癌患者血液样本中的外泌体 | 数字病理 | 结直肠癌 | 凝集素诱导重组酶聚合酶扩增，CRISPR/Cas12a检测，液体活检 | LSTM | 智能手机采集的检测数据 | 100例临床样本和SW480结直肠癌亚型小鼠模型 | 深度学习框架（具体未指明） | LSTM | 准确率 | 智能手机平台，自制便携式等温扩增设备 |
| 98 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Assisted Nanocavity Sensor for Amphiphilic Biomarker Analysis
2025-07-01, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c01102
PMID:40532101
|
研究论文 | 本文开发了一种结合纳米腔传感器与深度学习技术的两亲性生物标志物检测平台 | 首次将银纳米立方体-金镜纳米腔与支撑脂质双层集成，并采用深度学习语义分割方法计算荧光增强因子 | NA | 开发高灵敏度、快速检测的两亲性生物标志物传感平台 | 两亲性生物标志物 | 生物传感 | 癌症, 感染性疾病 | 荧光增强检测, 微流控技术 | 深度学习 | 荧光图像 | NA | NA | 语义分割 | 荧光增强因子, 检测灵敏度 | NA |
| 99 | 2025-10-06 |
Slice-Inference-Assisted Lightweight Small Object Detection Model for Holographic Digital Immunoassay Quantification
2025-07-01, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c02441
PMID:40540441
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研究论文 | 提出一种切片推理辅助的轻量级小目标检测模型，用于全息数字免疫分析定量检测食品中的氯霉素 | 结合无透镜全息成像系统与轻量深度学习模型，通过切片推理算法提升小目标检测精度并降低计算复杂度 | NA | 开发用于食品安全检测的便携式全息生物传感器 | 食品样品中的氯霉素 | 计算机视觉 | NA | 全息成像，数字免疫分析 | 深度学习，目标检测 | 全息图像 | NA | NA | YOLOv5s改进模型 | 精确度，召回率，线性检测范围 | NA |
| 100 | 2025-06-11 |
High-Output Droplet Electricity Generator for Intelligent Self-Powered Biochemical Analysis
2025-06-24, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c02079
PMID:40491299
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研究论文 | 提出了一种微型智能自供电电子舌（MISET），用于化学和生物物质的高灵敏度、可靠性和实时检测 | MISET引入了封闭式液体传感环境和液滴能量生成机制，显著提高了信号稳定性和电荷转移效率，并通过深度学习辅助分析优化信号处理和模式识别 | NA | 克服传统分析方法在灵敏度、可靠性、便携性和实时检测方面的挑战 | 化学和生物物质 | 生物传感 | NA | 液滴能量生成（DEG）机制和深度学习辅助分析 | 深度学习 | 液体传感信号 | NA | NA | NA | NA | NA |