深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33224 篇文献，本页显示第 11501 - 11520 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11501 | 2025-05-17 |
Leveraging Fine-Scale Variation and Heterogeneity of the Wetland Soil Microbiome to Predict Nutrient Flux on the Landscape
2025-Apr-02, Microbial ecology
IF:3.3Q2
DOI:10.1007/s00248-025-02516-1
PMID:40175811
|
research paper | 研究利用湿地土壤微生物组的精细变异和异质性来预测景观尺度上的营养通量 | 通过高通量测序数据开发多样性图谱，将氮循环基因的功能基因拷贝数与测量的营养通量率联系起来，并利用微生物组合组成预测营养通量 | NA | 阐明湿地内和湿地间土壤细菌的模式，并预测营养通量 | 湿地土壤微生物组 | 微生物生态学 | NA | 高通量测序 | 深度学习模型 | 测序数据 | 土壤核心样本（0-5厘米表层土壤） | NA | NA | NA | NA |
| 11502 | 2025-05-17 |
Forecasting motion trajectories of elbow and knee joints during infant crawling based on long-short-term memory (LSTM) networks
2025-Apr-02, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-025-01360-1
PMID:40176123
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研究论文 | 本研究探讨了使用LSTM网络预测婴儿爬行运动轨迹的可行性，以促进爬行康复训练机器人的主动控制 | 首次将LSTM网络应用于预测婴儿爬行这一多变且复杂的运动轨迹，填补了该领域的研究空白 | 研究仅针对健康婴儿，未涉及运动障碍婴儿群体 | 探索LSTM网络在预测婴儿爬行轨迹中的应用，为康复训练机器人控制提供技术支持 | 20名健康婴儿（11男9女，8-15个月大）的肘关节和膝关节运动轨迹 | 机器学习 | 运动障碍 | LSTM网络 | LSTM | 时间序列数据 | 20名健康婴儿的58,782个时间步数据 | NA | NA | NA | NA |
| 11503 | 2025-05-17 |
Integrative network analysis reveals novel moderators of Aβ-Tau interaction in Alzheimer's disease
2025-Apr-02, Alzheimer's research & therapy
DOI:10.1186/s13195-025-01705-x
PMID:40176187
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研究论文 | 本研究利用深度学习整合网络分析方法，揭示了阿尔茨海默病中Aβ与tau蛋白相互作用的新型调节因子 | 首次应用深度学习网络整合方法BIONIC，结合蛋白质组学和蛋白质相互作用数据，发现GPNMB+小胶质细胞对Aβ-tau相互作用的调节作用 | 研究主要基于ROSMAP队列数据，需要更多独立队列验证 | 揭示阿尔茨海默病中Aβ与tau蛋白相互作用的调节机制 | 阿尔茨海默病患者蛋白质组数据和蛋白质相互作用网络 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 蛋白质组学分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络分析 | 深度学习模型(BIONIC) | 蛋白质组数据、基因表达数据 | ROSMAP队列数据(具体样本量未明确说明) | NA | NA | NA | NA |
| 11504 | 2025-05-17 |
Deep learning-based reconstruction and superresolution for MR-guided thermal ablation of malignant liver lesions
2025-Apr-02, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-025-00869-x
PMID:40176185
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研究论文 | 本研究评估了深度学习增强的T1加权VIBE序列（DL-VIBE）在肝脏恶性肿瘤MR引导热消融过程中对图像质量和手术参数的影响 | 使用深度学习算法（DL-VIBE）对标准VIBE序列进行后处理，显著提高了图像质量并减少了处理时间 | 样本量较小（34例患者），且研究为回顾性设计 | 评估DL-VIBE在MR引导热消融手术中的图像质量和效率改进 | 34名接受MR引导微波消融治疗的肝脏恶性肿瘤患者 | 数字病理学 | 肝脏恶性肿瘤 | MR-guided thermoablation, deep learning-enhanced T1-weighted VIBE sequences | 深度学习算法 | 医学影像 | 34名患者（平均年龄65.4岁，13名女性） | NA | NA | NA | NA |
| 11505 | 2025-10-07 |
Deep learning in the precise assessment of primary Sjögren's syndrome based on ultrasound images
2025-Apr-01, Rheumatology (Oxford, England)
DOI:10.1093/rheumatology/keae312
PMID:38830044
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研究论文 | 本研究开发了一种基于灰度超声图像的深度学习模型，用于原发性干燥综合征的精确评估和诊断 | 首次基于ResNet 50架构开发深度学习模型，利用多中心前瞻性数据对唾液腺和泪腺超声图像进行pSS精确诊断 | 样本量相对有限，仅包含113名pSS患者和113名健康对照 | 探讨深度学习模型在原发性干燥综合征精确评估和准确诊断中的价值 | 原发性干燥综合征患者和健康对照者 | 计算机视觉 | 自身免疫性疾病 | 灰度超声成像 | CNN | 图像 | 开发集：72名pSS患者和72名健康对照；验证集：41名pSS患者和41名健康对照 | NA | ResNet 50 | AUC, 校准曲线 | NA |
| 11506 | 2025-05-17 |
Zero Echo Time and Similar Techniques for Structural Changes in the Sacroiliac Joints
2025-Apr, Seminars in musculoskeletal radiology
IF:0.9Q4
DOI:10.1055/s-0045-1802660
PMID:40164079
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综述 | 本文探讨了基于MRI的合成CT（sCT）技术在评估骶髂关节结构变化中的潜在作用，特别是在轴向脊柱关节炎（axSpA）的背景下 | 介绍了合成CT（sCT）技术，该技术通过MRI数据生成类似CT的图像，结合了MRI和CT的优势，能够在无电离辐射的情况下同时评估炎症和结构病变 | NA | 探索MRI-based sCT在评估骶髂关节结构变化中的潜在作用，特别是在axSpA的早期检测和监测中 | 骶髂关节的结构变化，特别是在轴向脊柱关节炎（axSpA）患者中 | 数字病理学 | 脊柱关节炎 | 合成CT（sCT）、深度学习、零回波时间（ZTE）、超短回波时间（UTE）、梯度回波序列 | NA | MRI和CT图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11507 | 2025-05-17 |
Improved gated recurrent unit-based osteosarcoma prediction on histology images: a meta-heuristic-oriented optimization concept
2025-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-85149-1
PMID:40169634
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research paper | 该研究提出了一种基于改进门控循环单元（IGRU）的深度学习方法来预测组织学图像中的骨肉瘤 | 使用改进的门控循环单元（IGRU）和鱼鹰优化算法（OOA）进行参数调优，以提高预测准确性 | 未提及具体的数据集大小或模型在其他数据集上的泛化能力 | 通过深度学习技术提高骨肉瘤的早期诊断和个体化治疗 | 骨肉瘤患者的组织学图像 | digital pathology | osteosarcoma | Weiner filter, 2D Otsu's method, linear discriminant analysis (LDA) | improved gated recurrent unit (IGRU) | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11508 | 2025-05-17 |
Detection of kidney bean leaf spot disease based on a hybrid deep learning model
2025-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-93742-7
PMID:40169647
|
研究论文 | 本研究构建了首个菜豆叶斑病数据集，并提出了一种结合深度学习和机器学习的混合模型框架，显著提高了病害检测效率和准确率 | 构建了首个高质量的菜豆叶斑病数据集，并开发了一种结合深度学习和机器学习的新型框架 | 深度学习方法的计算成本较高，且可靠的菜豆叶斑病数据集仍然稀缺 | 提高菜豆叶斑病的检测效率和准确率，为精准农业中的作物病害智能诊断和管理提供新方法 | 菜豆叶斑病 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习与机器学习结合 | EfficientNet-B7, MobileNetV3, ResNet50, VGG16, Logistic Regression, Random Forest, AdaBoost, Stochastic Gradient Boosting | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11509 | 2025-05-17 |
An efficient graph attention framework enhances bladder cancer prediction
2025-Apr-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-93059-5
PMID:40169776
|
research paper | 提出了一种基于图注意力机制的高效框架，用于增强膀胱癌的预测 | 提出了一种新型的图神经网络结构MSL-GAT，利用注意力机制识别和预测与膀胱癌进展相关的关键驱动基因 | 未提及具体的数据集限制或模型泛化能力的验证 | 通过个性化驱动基因检测提高膀胱癌的预测准确性 | 膀胱癌患者及其相关的编码和非编码基因 | machine learning | bladder cancer | graph attention mechanisms (GAT), RNA interference (RNAi) | Multi Stacked-Layered GAT (MSL-GAT) | genomic, transcriptomic, and epigenomic metadata | benchmark TCGA-BLCA数据集，具体样本数量未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 11510 | 2025-05-17 |
Automatic detection of developmental stages of molar teeth with deep learning
2025-Apr-01, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-05827-4
PMID:40169944
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research paper | 该研究旨在通过深度学习模型全自动检测全景X光片中磨牙的发育阶段 | 首次全面比较了9种不同深度学习模型在全景X光片上自动检测磨牙发育阶段的性能 | 样本量较小(仅210张全景X光片)，且为回顾性研究 | 开发自动化系统辅助牙医进行磨牙发育阶段分类 | 5-25岁患者的磨牙发育阶段 | digital pathology | NA | panoramic radiography | Cascade R-CNN, YOLOv3, HTC, DetectorRS, SSD, EfficientNet, NAS-FPN, Deformable DETR, PAA | image | 210张全景X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 11511 | 2025-05-17 |
Comparative analysis of deep learning architectures for thyroid eye disease detection using facial photographs
2025-Apr-01, BMC ophthalmology
IF:1.7Q3
DOI:10.1186/s12886-025-03988-y
PMID:40169995
|
research paper | 比较两种深度学习模型ResNet-50和ResNet-101在使用面部照片筛查甲状腺眼病（TED）中的表现 | 首次比较ResNet-50和ResNet-101在TED筛查中的性能，并在临床条件下测试模型 | 样本量相对较小，且仅在特定临床条件下测试 | 评估深度学习模型在甲状腺眼病筛查中的应用效果 | 甲状腺眼病患者和健康个体的面部照片 | computer vision | thyroid eye disease | deep learning | ResNet-50, ResNet-101 | image | 1601张面部照片（643 TED患者和643健康个体用于训练，81 TED患者和74健康个体用于验证，80 TED患者和80健康个体用于测试，25 TED患者和25健康个体用于临床测试） | NA | NA | NA | NA |
| 11512 | 2025-05-17 |
DconnLoop: a deep learning model for predicting chromatin loops based on multi-source data integration
2025-Apr-01, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-025-06092-6
PMID:40170155
|
研究论文 | 开发了一种名为DconnLoop的深度学习方法，通过整合多源数据预测染色质环 | 整合Hi-C、ChIP-seq和ATAC-seq多源数据，结合残差机制、方向性连接激励模块和交互特征空间解码器进行特征提取与融合 | 未明确提及具体局限性 | 提高染色质环预测的准确性和召回率，以更好地理解疾病调控机制 | 染色质环 | 深度学习 | NA | Hi-C、ChIP-seq、ATAC-seq | 深度学习模型（含残差机制、方向性连接激励模块、交互特征空间解码器） | 基因组多源测序数据 | 未明确提及具体样本量 | NA | NA | NA | NA |
| 11513 | 2025-05-17 |
Breast cancer histopathology image classification using transformer with discrete wavelet transform
2025-Apr, Medical engineering & physics
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104317
PMID:40180530
|
research paper | 提出了一种基于离散小波变换和邻域注意力Transformer的乳腺癌组织病理学图像分类网络DWNAT-Net | 首次将离散小波变换引入邻域注意力Transformer，同时提取空间和频率特征 | 未明确说明模型的计算复杂度或实时性能 | 提高乳腺癌组织病理学图像的分类准确率 | 乳腺癌组织病理学图像 | digital pathology | breast cancer | Discrete Wavelet Transform (DWT) | Transformer (NAT) | image | BreakHis和BACH数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11514 | 2025-05-17 |
TissueProf: An ImageJ/Fiji Plugin for Tissue Profiling Based on Fluorescent Signals
2025-Apr, The European journal of neuroscience
DOI:10.1111/ejn.70094
PMID:40180584
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research paper | 开发了一个名为TissueProf的ImageJ/Fiji插件，用于基于荧光信号的组织分析 | 提供了一个半自动化的图像分析流程，具有用户输入灵活性，结合了深度学习网络和空间分析 | 需要手动校正细胞分割，可能仍存在一定的用户工作量 | 减少研究人员在多通道显微镜图像分析中的工作量和时间消耗 | 荧光免疫组织化学图像中的细胞群体 | digital pathology | NA | 荧光免疫组织化学 | deep learning networks | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11515 | 2025-05-17 |
AI/ML modeling to enhance the capability of in vitro and in vivo tests in predicting human carcinogenicity
2025-Apr, Mutation research. Genetic toxicology and environmental mutagenesis
DOI:10.1016/j.mrgentox.2025.503858
PMID:40185541
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研究论文 | 本研究旨在开发一种基于深度学习的计算机模型，通过多任务学习方法预测人类致癌性 | 采用图神经网络(GNN)结合多任务学习框架，整合多种辅助任务提升人类致癌性预测能力 | 未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力测试 | 提高人类致癌性预测的准确性 | 化学物质的致癌性预测 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | GNN, MTL | 化学物质数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11516 | 2025-10-07 |
Automated Detection of Oral Malignant Lesions Using Deep Learning: Scoping Review and Meta-Analysis
2025-Apr, Oral diseases
IF:2.9Q1
DOI:10.1111/odi.15188
PMID:39489724
|
综述与荟萃分析 | 通过范围综述和荟萃分析评估深度学习在口腔恶性病变自动检测领域的研究进展 | 首次对深度学习在口腔病变自动检测领域进行系统性范围综述和定量荟萃分析 | 仅纳入14项研究，其中仅3项符合荟萃分析条件，样本量有限 | 评估深度学习在口腔恶性病变自动检测中的效果和应用进展 | 口腔恶性病变的临床图像数据 | 计算机视觉 | 口腔癌 | 深度学习 | 深度学习算法 | 临床图像 | 14项研究（其中3项用于荟萃分析） | NA | NA | 灵敏度, 特异度 | NA |
| 11517 | 2025-05-17 |
Clinical implications of deep learning based image analysis of whole radical prostatectomy specimens
2025-Mar-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95267-5
PMID:40164701
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的图像分析（DLIA）算法在前列腺癌根治术（RP）标本中Gleason分级和肿瘤定量的临床应用和预后价值 | 首次将DLIA算法应用于全RP标本的Gleason分级和肿瘤定量，并评估其临床可行性和预后价值 | 研究样本量相对有限（992例患者），且DLIA算法与病理学家评估的一致性仅为中等水平（Cohen's kappa: 0.374） | 提高前列腺癌诊断的准确性和临床决策支持 | 前列腺癌根治术标本 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习图像分析 | DLIA算法 | H&E染色数字切片图像 | 992例患者的29,646张数字化H&E染色切片 | NA | NA | NA | NA |
| 11518 | 2025-05-17 |
A novel network-level fused deep learning architecture with shallow neural network classifier for gastrointestinal cancer classification from wireless capsule endoscopy images
2025-Mar-31, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-02966-0
PMID:40165262
|
research paper | 提出了一种新型深度学习框架，用于从无线胶囊内窥镜图像中分类和定位胃肠道疾病 | 融合了两种新型架构SC-DSAN和CNN-GRU，采用深度连接层进行网络级融合，避免了特征级融合的计算成本，并利用贝叶斯优化和熵控海洋捕食者算法进行动态超参数调优和特征选择 | 未来工作将探索其对其他数据集的适应性，并优化其计算复杂性以实现更广泛的部署 | 解决胃肠道疾病分类和定位中的挑战，如类间和类内相似性、类别不平衡和计算效率低下 | 无线胶囊内窥镜图像 | computer vision | gastrointestinal cancer | deep learning | SC-DSAN, CNN-GRU, SWNN | image | Kvasir-V1和Kvasir-V2数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11519 | 2025-05-17 |
Ant-Inspired Ion Gel Sensor for Dual-Mode Detection of Force and Humidity via Magnetic Induction
2025-03-28, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.5c00032
PMID:40016092
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research paper | 介绍了一种受蚂蚁感官机制启发的双模式离子凝胶传感器，能够同时检测环境湿度和压力 | 采用磁感应技术开发的双模式传感器，结合了湿度传感器和压力传感器的高灵敏度和宽范围检测能力，并通过深度学习算法实现高精度物体识别 | 未明确提及传感器的长期稳定性测试或在极端环境下的性能表现 | 开发多功能、高灵敏度、宽范围和耐用的柔性传感器，用于智能传感领域 | 环境湿度和压力的检测，以及人体生理信号和物体识别 | 智能传感 | NA | 磁感应技术，深度学习算法 | NA | 湿度信号，压力信号，生理信号 | 未明确提及具体样本数量，但涉及人体生理信号测试和物体识别实验 | NA | NA | NA | NA |
| 11520 | 2025-05-17 |
Penalized factorial regression as a flexible and computationally attractive reaction norm model for prediction in the presence of GxE
2025-Mar-28, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik
DOI:10.1007/s00122-025-04865-4
PMID:40155554
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研究论文 | 本文提出了一种惩罚性因子回归方法，作为预测基因型与环境互作（GxE）的计算高效替代方案 | 该方法在预测精度上与基于核方法和深度学习的替代方法相当，但计算需求和耗时明显更低 | 仅在小麦和玉米两个代表性数据集上进行了验证，未在其他作物或更大规模数据上测试 | 解决植物育种和遗传学中长期存在的挑战，即在存在基因型与环境互作的情况下预测新环境中的产量 | 小麦和玉米的候选品种 | 植物育种与遗传学 | NA | 惩罚性因子回归 | 线性反应规范模型 | 基因型与环境互作数据 | 两个代表性数据集（小麦和玉米） | NA | NA | NA | NA |