深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 11921 - 11940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11921 | 2025-10-07 |
Have We Solved Glottis Segmentation? Review and Commentary
2025-May, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation
IF:2.5Q1
DOI:10.1016/j.jvoice.2024.11.037
PMID:39645484
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评论 | 对声门分割研究现状进行回顾与评论，探讨深度学习时代该领域是否已完全解决 | 批判性评估当前声门分割研究的进展，指出尚未解决的关键问题 | NA | 评估声门分割领域的研究现状和未来发展方向 | 声门分割方法和相关研究 | 医学图像分析 | 嗓音疾病 | 深度学习 | NA | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11922 | 2025-10-07 |
Deep Learning for Predicting Acute Exacerbation and Mortality of Interstitial Lung Disease
2025-May, Annals of the American Thoracic Society
IF:6.8Q1
DOI:10.1513/AnnalsATS.202403-284OC
PMID:39680875
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研究论文 | 开发深度学习模型利用纵向数据预测间质性肺病急性加重和死亡率 | 首次使用纵向临床和环境数据开发深度学习模型预测ILD患者复合结局 | 回顾性研究设计，数据来源于两个专科中心 | 预测间质性肺病患者的急性加重和死亡风险 | 间质性肺病患者 | 机器学习 | 间质性肺病 | 纵向数据分析 | 深度学习 | 临床数据, 环境数据 | 1,175名患者（来自两个医疗中心） | NA | NA | C-index | NA |
| 11923 | 2025-10-07 |
Robust graph structure learning under heterophily
2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107206
PMID:39893803
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研究论文 | 提出一种针对异质性图的鲁棒图结构学习方法，通过高通滤波和自适应范数优化图结构 | 首次针对异质性图设计结构学习方法，通过高通滤波增强节点区分度，并引入自适应范数处理不同级别噪声 | 方法主要针对异质性图场景，在高度同质性图上的性能未经验证 | 从噪声稀疏的异质性数据中学习高质量图结构以提升下游任务性能 | 异质性图数据，其中连接节点大多属于不同类别 | 图表示学习 | NA | 图结构学习 | 图神经网络 | 图数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 11924 | 2025-10-07 |
Attention-based deep learning models for predicting anomalous shock of wastewater treatment plants
2025-May-01, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2025.123192
PMID:39893907
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研究论文 | 本研究利用注意力机制增强深度学习模型预测污水处理厂异常水质波动的能力 | 首次将注意力机制应用于污水处理异常水质预测，通过局部和全局敏感性分析提升模型可解释性 | 缺乏极端波动数据用于模型训练 | 预测污水处理厂进水水质的异常波动 | 污水处理厂进水水质指标（总氮、总磷、化学需氧量） | 机器学习 | NA | 深度学习，注意力机制 | A-MLP, Transformer, FTA-LSTM | 时间序列数据 | NA | NA | 多层感知机，Transformer，长短期记忆神经网络 | R, F1-score, F2-score | NA |
| 11925 | 2025-05-07 |
Measurement of differential activation by heart-rate-variability for youth MDD discrimination
2025-May-01, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2025.02.006
PMID:39914751
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research paper | 该研究通过心率变异性（HRV）数据，结合机器学习与深度学习模型，探索了差异激活（DA）理论在青年重度抑郁症（MDD）识别中的应用 | 首次将差异激活（DA）理论与HRV记录结合，提出了一种新的青年MDD识别方法，并验证了其高效性 | 样本量较小（50名MDD患者和53名健康对照），可能影响模型的泛化能力 | 探索差异激活（DA）导向的识别器是否能有效识别青年MDD患者 | 青年重度抑郁症（MDD）患者和健康对照参与者 | machine learning | major depression disorder | HRV数据分析 | LSTM | 生理信号数据（HRV）和人口统计信息 | 103名参与者（50名MDD患者和53名健康对照） | NA | NA | NA | NA |
| 11926 | 2025-05-07 |
Efficacy of a deep learning system for automatic analysis of the comprehensive spatial relationship between the mandibular third molar and inferior alveolar canal on panoramic radiographs
2025-May, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2024.12.020
PMID:39915134
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research paper | 开发并评估一种深度学习系统，用于预测下颌第三磨牙与下牙槽神经管在全景X光片上的接触和相对位置关系，以用于术前评估 | 首次使用深度学习系统自动分析下颌第三磨牙与下牙槽神经管的全景X光片空间关系，并展示优于经验丰富的牙医的诊断效果 | 样本量相对较小（279例全景X光片），且年龄范围有限（18-32岁） | 开发一种深度学习系统，用于术前评估下颌第三磨牙手术中与下牙槽神经管的空间关系 | 下颌第三磨牙（M3）与下牙槽神经管（IAC）的空间关系 | digital pathology | dental disease | deep learning, panoramic radiographs, cone beam computed tomography (CBCT) | ResNet50 | image | 279张全景X光片，包含441颗下颌第三磨牙 | NA | NA | NA | NA |
| 11927 | 2025-05-07 |
Automatic future remnant segmentation in liver resection planning
2025-May, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03331-2
PMID:39961898
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研究论文 | 本研究提出了一种用于自动肝脏切除规划的新方法，通过CT扫描中的肝脏、血管和肿瘤分割来预测未来肝脏残余量（FLR） | 结合深度卷积和Transformer网络，利用解剖和病理分割掩码提高FLR分割的准确性 | 需要进一步研究以无缝集成到临床工作流程中 | 提高术前规划的准确性和患者预后 | 肝脏、血管和肿瘤的CT扫描图像 | 数字病理 | 肝脏疾病 | CT扫描 | 深度卷积网络和Transformer | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11928 | 2025-05-07 |
Exploring the modulation of phosphorylation and SUMOylation-dependent NPR1 conformational switching on immune regulators TGA3 and WRKY70 through molecular simulation
2025-May, Plant physiology and biochemistry : PPB
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.plaphy.2025.109711
PMID:40056739
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研究论文 | 通过分子模拟探索磷酸化和SUMO化依赖的NPR1构象转换对免疫调节因子TGA3和WRKY70的调控机制 | 利用深度学习分子建模、对接和多纳秒模拟揭示了不同磷酸化状态对NPR1动态稳定性及TGA3-WRKY70结合的影响 | 研究仅基于计算模拟，缺乏实验验证 | 阐明NPR1的翻译后修饰在植物免疫中的调控机制 | NPR1蛋白及其互作因子TGA3和WRKY70 | 计算生物学 | 植物免疫 | 深度学习分子建模、分子对接、分子动力学模拟 | 分子动力学模型 | 分子结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11929 | 2025-05-07 |
Development of DeepPQK and DeepQK sequence-based deep learning models to predict protein-ligand affinity and application in the directed evolution of ferulic esterase DLfae4
2025-May, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.141790
PMID:40054795
|
研究论文 | 开发了基于序列的深度学习模型DeepPQK和DeepQK，用于预测蛋白质-配体结合亲和力，并应用于阿魏酸酯酶DLfae4的定向进化 | 提出了不依赖高分辨率蛋白质晶体结构数据的预测方法，利用CNN整合局部和全局上下文特征预测亲和力 | NA | 预测蛋白质-配体结合亲和力并指导酶的定向进化 | 蛋白质序列、配体和阿魏酸酯酶DLfae4的变体 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 蛋白质序列、配体 | 2016年核心数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11930 | 2025-05-07 |
Toward Accurate Deep Learning-Based Prediction of Ki67, ER, PR, and HER2 Status From H&E-Stained Breast Cancer Images
2025-May-01, Applied immunohistochemistry & molecular morphology : AIMM
IF:1.3Q3
DOI:10.1097/PAI.0000000000001258
PMID:40143808
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的准确预测乳腺癌H&E染色图像中Ki67、ER、PR和HER2状态的方法 | 构建了一个包含185,538张乳腺癌H&E和IHC图像的大规模数据集，并采用ViT模型实现了90%的AUC-ROC预测性能 | 尽管ViT模型预测性能高，但其注意力热图与高诊断价值区域匹配不明显，未来需改进AI在整张切片图像中的注意力机制 | 提高从H&E染色图像预测乳腺癌分子标记物（Ki67、ER、PR、HER2）状态的准确性 | 乳腺癌H&E染色图像和对应的IHC图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 免疫组织化学（IHC） | ViT（Vision Transformer） | 图像 | 185,538张乳腺癌H&E和IHC图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11931 | 2025-05-07 |
A momentum-based adversarial training approach for generalization in underwater acoustic target recognition: An individual-vessel perspective
2025-May-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0036456
PMID:40326792
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研究论文 | 提出一种基于动量的对抗训练方法（MBAT），用于提高水下声学目标识别中的泛化能力 | 利用动量对抗策略和同方差不确定性算法，平衡类别相关和船舶特定特征的优化目标，从而更有效地提取类别区分性特征 | 实验仅在DeepShip和ShipsEar数据集上进行，未在其他数据集验证其泛化能力 | 提高水下被动声学目标识别的泛化能力 | 船舶辐射噪声 | 机器学习 | NA | 动量对抗训练（MBAT） | 深度学习模型 | 声学信号 | DeepShip和ShipsEar数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11932 | 2025-10-07 |
Prediction of pink esthetic score using deep learning: A proof of concept
2025-Apr, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.105601
PMID:39892738
|
研究论文 | 开发用于预测美学区单颗种植体治疗粉色美学评分的深度学习模型 | 首次将深度学习应用于术前粉色美学评分预测，结合口腔照片和临床特征的多模态输入 | 样本量较小（226个样本），需收集更多样本和临床特征以提升模型性能 | 开发能够预测种植体修复美学效果的深度学习模型 | 单颗种植体支持的修复体在美学区的治疗效果 | 计算机视觉 | 口腔修复 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像, 临床数据 | 226个样本，每个样本包含3张口内照片和12个临床特征 | NA | NA | 平均绝对误差, 均方根误差, 皮尔逊相关系数, 准确率 | NA |
| 11933 | 2025-10-07 |
Detecting living microalgae in ship ballast water based on stained microscopic images and deep learning
2025-Apr, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117608
PMID:39893717
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研究论文 | 基于染色显微图像和深度学习技术检测船舶压载水中的活体微藻细胞 | 利用中性红染料对活体细胞的选择性染色特性，结合深度学习模型实现微藻活性的自动检测 | 活体微藻细胞的检测精度略低于总体微藻检测精度 | 快速检测船舶压载水中的活体微藻细胞 | 青岛扁藻和链状亚历山大藻两种微藻物种 | 计算机视觉 | NA | 中性红染色显微成像 | 深度学习模型 | 染色显微图像 | NA | NA | NA | 平均精度 | NA |
| 11934 | 2025-10-07 |
Improving the thermostability of ulvan lyase from polysaccharide lyase family 25 based on multiple computational rational design strategies
2025-Apr, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.140468
PMID:39894113
|
研究论文 | 本研究通过结合深度学习和多种能量函数方法的计算机辅助理性设计策略，成功提高了岩藻多糖裂解酶的热稳定性 | 首次将深度学习与多种能量函数方法相结合用于岩藻多糖裂解酶的热稳定性改造，发现了具有协同效应的双突变体 | NA | 提高岩藻多糖裂解酶的热稳定性以推进工业应用 | 多糖裂解酶家族25的岩藻多糖裂解酶 | 生物信息学 | NA | 结构预测、分子动力学模拟、理性设计 | 深度学习 | 蛋白质结构数据 | 3个单点突变体(A117V, K145L, A237V)和多个组合突变体 | ColabFold, FoldX, Rosetta, Schrödinger | NA | 半衰期、最适pH、残余活性、分子动力学参数 | NA |
| 11935 | 2025-10-07 |
Deep-ER: Deep Learning ECCENTRIC Reconstruction for fast high-resolution neurometabolic imaging
2025-Apr-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121045
PMID:39894238
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的ECCENTRIC重建方法(Deep-ER)，用于快速高分辨率神经代谢成像 | 将深度学习重建嵌入物理模型，构建端到端自动化处理流程，实现600倍加速重建 | 样本量相对有限(27名参与者)，需要进一步验证泛化能力 | 开发快速高分辨率神经代谢成像重建方法 | 高分辨率模体和27名人类参与者(22名健康志愿者和5名神经胶质瘤患者) | 医学影像分析 | 脑癌/神经胶质瘤 | 磁共振波谱成像(MRSI), ECCENTRIC脉冲序列 | 深度学习, 卷积神经网络 | 磁共振波谱成像数据 | 27名参与者(22名健康志愿者+5名患者)，21名训练+6名测试 | NA | 具有循环交错卷积层和联合双空间特征表示的深度神经网络 | 信噪比, Cramer-Rao下界, 图像和光谱质量指标 | 7T MRI扫描仪 |
| 11936 | 2025-10-07 |
Age and gender-related changes in choroidal thickness: Insights from deep learning analysis of swept-source OCT images
2025-Apr, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104511
PMID:39900214
|
研究论文 | 通过深度学习分析扫频源OCT图像研究年龄和性别相关的脉络膜厚度变化 | 首次结合深度学习算法系统分析年龄和性别对脉络膜各层厚度的影响，揭示女性脉络膜更早变薄的规律 | 样本量有限（262名参与者），排除了眼部病变和系统性疾病患者，结果普适性需进一步验证 | 探究年龄和性别因素对脉络膜厚度及其组成层厚度的影响 | 262名参与者（136名女性，126名男性）的扫频源OCT图像 | 医学影像分析 | 年龄相关性黄斑变性，高度近视，糖尿病 | 扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT） | 深度学习算法 | OCT图像 | 262名参与者（136名女性，126名男性） | NA | NA | NA | NA |
| 11937 | 2025-10-07 |
Revisiting therapeutic options against resistant klebsiella pneumoniae infection: Phage therapy is key
2025-Apr, Microbiological research
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.micres.2025.128083
PMID:39904002
|
综述 | 本文系统评估了针对耐药肺炎克雷伯菌感染的治疗方案，重点探讨了噬菌体疗法的应用潜力与发展前景 | 提出结合人工智能和深度学习技术优化噬菌体疗法，并深入分析基因工程在扩展噬菌体宿主范围中的作用 | 指出当前阻碍噬菌体疗法更广泛临床采用的关键限制因素 | 评估应对耐药肺炎克雷伯菌感染的新型治疗策略 | 多重耐药和碳青霉烯类耐药高毒力肺炎克雷伯菌 | 传染病学 | 细菌感染 | 噬菌体疗法、基因工程、人工智能、深度学习 | NA | 临床前和临床证据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11938 | 2025-10-07 |
The prediction of RNA-small-molecule ligand binding affinity based on geometric deep learning
2025-Apr, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出一种基于几何深度学习的RNA-小分子配体结合亲和力预测方法RLASIF | 首次利用分子表面的几何和化学特征创建RNA-配体相互作用指纹来预测结合亲和力 | 未明确说明模型对新型RNA结构的泛化能力 | 开发预测RNA-小分子结合亲和力的计算方法 | RNA分子与小分子配体的相互作用 | 计算生物学 | NA | 几何深度学习 | 几何深度学习 | 分子表面几何和化学特征 | 来自PDBbind NL2020的十个不同测试集 | NA | RLASIF | 四个评估指标（具体指标未明确说明） | NA |
| 11939 | 2025-10-07 |
Utilising artificial intelligence in developing education of health sciences higher education: An umbrella review of reviews
2025-Apr, Nurse education today
IF:3.6Q1
DOI:10.1016/j.nedt.2025.106600
PMID:39904286
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综述的综述 | 本综述的综述旨在综合当前关于人工智能在健康科学教育中应用证据 | 首次采用综述的综述方法系统整合健康科学教育中AI应用的多个关键领域 | 仅纳入2019-2023年间发表的7篇综述，样本量有限 | 综合AI在健康科学高等教育中应用的当前证据 | 健康科学高等教育中的教育发展 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | NA | 机器学习, 深度学习 | 综述文献 | 从6304篇出版物中筛选出201篇全文，最终纳入7篇综述 | NA | NA | NA | NA |
| 11940 | 2025-10-07 |
Online and Cross-User Finger Movement Pattern Recognition by Decoding Neural Drive Information from Surface Electromyogram
2025-Apr, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500145
PMID:39907499
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研究论文 | 提出一种结合神经解码方法和无监督域适应学习的肌电手指运动模式识别新方法 | 首次在精细运动单元水平实现肌电模式识别，采用两阶段在线表面肌电分解和模糊加权决策策略 | 研究样本量有限（15名受试者），未在更广泛人群中验证 | 解决跨用户变异性问题，提高肌电控制系统的鲁棒性 | 手指伸肌的表面肌电信号和七种灵巧手指运动模式 | 神经接口与假肢控制 | NA | 表面肌电信号分解，运动单元活动特征提取 | 深度学习模型 | 表面肌电信号 | 15名受试者 | NA | NA | 识别准确率 | NA |