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 1221 - 1240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1221 | 2025-10-05 |
Boosting positron emission tomography reconstruction with positional encoding-based deep image prior
2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences
DOI:10.1098/rsta.2024.0049
PMID:40994198
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研究论文 | 本文提出了一种基于位置编码的深度图像先验方法，用于提升正电子发射断层扫描图像重建性能 | 提出了一种创新的无监督深度学习方法，通过结合高斯傅里叶特征和均匀位置编码来解决PET重建中的频谱偏差问题 | 仅在小鼠数据和模拟数据上进行了测试，缺乏大规模临床验证 | 改进正电子发射断层扫描图像重建方法 | 正电子发射断层扫描图像 | 医学影像处理 | NA | 正电子发射断层扫描 | 深度神经网络 | 医学影像数据 | Brainweb模拟数据和原始大鼠数据 | NA | 深度图像先验 | 图像重建性能指标 | NA |
| 1222 | 2025-10-05 |
Robust Prediction of Protein-Ligand Binding Potency with Multi-modal Customized Gate Control
2025-Sep-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01668
PMID:40994269
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研究论文 | 开发了一种基于定制门控框架的多模态多任务图注意力网络(MultiMolCGC)，用于准确预测蛋白质-配体结合效力 | 提出定制门控控制框架的多模态多任务图注意力网络，在盲预测挑战中取得最佳性能 | 整合预测结构数据意外降低了性能，可能由于结构不确定性 | 开发稳健准确的深度学习框架用于蛋白质-配体结合效力预测 | SARS-CoV-2和MERS-CoV主要蛋白酶(Mpro)与小分子的结合亲和力 | 机器学习 | 冠状病毒感染 | 分子对接 | 图注意力网络 | 多模态分子数据 | NA | NA | MultiMolCGC | pIC50 | NA |
| 1223 | 2025-10-05 |
[Synthetic promoters: theory, design, and prospects]
2025-Sep-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology
DOI:10.13345/j.cjb.250044
PMID:40994322
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综述 | 本文综述了合成启动子的理论基础、设计策略及应用前景 | 系统总结了基于深度学习的合成启动子设计策略，并对其理论意义和发展方向进行了前瞻性讨论 | 未涉及具体实验验证数据，主要基于文献综述进行分析 | 探讨合成启动子的设计原理、功能特性及应用潜力 | 合成启动子及其调控元件 | 合成生物学 | NA | 基因电路设计 | 深度学习 | 基因序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1224 | 2025-10-05 |
A Deep Learning-Based Fully Automated Vertebra Segmentation and Labeling Workflow
2025-Sep-25, British journal of hospital medicine (London, England : 2005)
DOI:10.12968/hmed.2025.0443
PMID:40994375
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的全自动椎骨分割与标记工作流，用于脊柱手术导航机器人的术前分析 | 将3D定位问题转化为2D检测，结合YOLOv7和DBSCAN聚类实现高效椎骨定位，并集成注意力机制的3D U-Net和ResNet-Transformer混合架构实现精确分割与标记 | 数据集仅包含106个脊柱CT数据集，样本规模相对有限 | 为脊柱手术导航机器人开发高效准确的术前分析支持系统 | 椎骨解剖结构 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | CT成像 | CNN, Transformer | CT图像 | 106个脊柱CT数据集 | NA | YOLOv7, 3D U-Net, ResNet, Transformer | 平均定位误差(MLE), Dice相似系数(DSC), 交并比(IoU), 像素准确率(PA), 平均对称距离(MSD), 豪斯多夫距离(HD), 分类准确率 | NA |
| 1225 | 2025-10-05 |
Artificial Intelligence-Led Whole Coronary Artery OCT Analysis; Validation and Identification of Drug Efficacy and Higher-Risk Plaques
2025-Sep-25, Circulation. Cardiovascular imaging
DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018133
PMID:40995622
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研究论文 | 开发基于人工智能的全冠状动脉OCT自动分析系统，用于识别药物疗效和更高风险斑块 | 首次开发能够自动校正OCT图像分割错误、识别斑块成分并测量多种参数的深度学习AI系统 | 模型开发仅使用106名患者的数据，样本量相对有限 | 验证人工智能辅助OCT分析在识别药物疗效和风险斑块方面的应用价值 | 冠状动脉OCT图像和斑块特征 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | 深度学习 | 医学影像 | 36212帧图像（127个完整回拉，106名患者），外加IBIS-4研究83名患者和CLIMA研究62名患者 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 1226 | 2025-10-05 |
Rethinking the AI Paradigm for Solubility Prediction of Drug‑Like Compounds with Dual-Perspective Modeling and Experimental Validation
2025-Sep-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202511667
PMID:40995668
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研究论文 | 通过双视角建模和实验验证重新思考药物样化合物溶解度预测的AI范式 | 构建了迄今为止最大的药物和药物样分子水溶性数据集，并发现多种统计机器学习算法的集成模型在当前数据限制下优于深度学习模型 | 数据限制使得深度学习模型表现不如集成方法 | 开发可靠的药物溶解度预测模型并指导新药发现 | 药物和药物样分子的水溶性 | 机器学习 | NA | 实验验证 | 回归算法,分类算法,集成学习 | 化学数据 | 最大的药物和药物样分子水溶性数据集 | NA | 集成学习 | 准确性,泛化能力 | NA |
| 1227 | 2025-10-05 |
Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images
2025-Sep-25, American journal of clinical pathology
IF:2.3Q2
DOI:10.1093/ajcp/aqaf110
PMID:40996022
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研究论文 | 开发用于胃活检数字全切片图像中幽门螺杆菌和肠化生自动检测的深度学习模型 | 采用两阶段模型架构，结合Vision Transformer进行伪影过滤和图注意力网络进行特征聚合，同时考虑背景炎症特征以更贴近临床诊断实际 | 样本量相对有限（180个全切片图像），模型性能在HPOrg分类上仍有提升空间 | 开发胃活检标本中幽门螺杆菌和肠化生的自动检测工具 | 胃活检组织标本的数字化全切片图像 | 数字病理学 | 胃部疾病 | H&E染色，全切片数字扫描 | Vision Transformer, Graph Attention Network | 图像 | 180个胃活检H&E全切片图像，776,636个图像块 | NA | Vision Transformer, Graph Attention Network | 精确度, F1分数, 微平均F1分数, 宏平均F1分数 | NA |
| 1228 | 2025-10-05 |
Variational autoencoder-based deep learning and radiomics for predicting pathologic complete response to neoadjuvant chemoimmunotherapy in locally advanced esophageal squamous cell carcinoma
2025-Sep-25, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf239
PMID:40996309
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研究论文 | 本研究利用变分自编码器深度学习与影像组学技术预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 后的病理完全缓解 | 创新性地结合变分自编码器深度学习和影像组学构建深度学习影像组学模型预测治疗反应 | 研究样本量有限，仅来自单一机构，需要多中心验证 | 预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 后的病理完全缓解 | 局部晚期食管鳞癌患者 | 医学影像分析 | 食管鳞癌 | 增强CT，影像组学 | 变分自编码器 | 医学影像 | 训练队列253名患者，测试队列40名患者 | NA | 变分自编码器 | AUC，F1分数，精确度，召回率 | NA |
| 1229 | 2025-10-05 |
Deep learning reconstruction for temporomandibular joint MRI: diagnostic interchangeability, image quality, and scan time reduction
2025-Sep-25, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-12029-7
PMID:40996510
|
研究论文 | 评估深度学习重建颞下颌关节MRI与传统MRI在诊断互换性、图像质量和扫描时间方面的表现 | 首次系统评估深度学习重建技术在颞下颌关节MRI中的诊断互换性，并证明其能显著减少扫描时间同时提升图像质量 | 样本量相对有限（88名患者），仅评估了特定MRI序列（PDW和T2W FS） | 验证深度学习重建MRI在颞下颌关节疾病诊断中的临床应用价值 | 疑似颞下颌关节紊乱病患者 | 医学影像分析 | 颞下颌关节疾病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 88名患者（平均年龄37±16岁，43名男性），共176个颞下颌关节 | NA | NA | 诊断一致性, 图像质量评分, 信噪比, 对比噪声比, 扫描时间 | NA |
| 1230 | 2025-10-05 |
Machine-learned density functional based quantum chemical computations for ethane: performance of DeepMind 21 on potential energy surface and molecular properties
2025-Sep-25, Journal of molecular modeling
IF:2.1Q3
DOI:10.1007/s00894-025-06451-3
PMID:40996570
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研究论文 | 本文使用DeepMind 21机器学习密度泛函对乙烷分子的势能面和分子性质进行量子化学计算 | 首次将深度学习密度泛函DM21应用于乙烷分子的量子科学计算，验证其在势能面生成和量子化学计算中的适用性 | 研究仅针对乙烷分子，缺乏对其他分子体系的验证 | 评估机器学习密度泛函在量子化学计算中的性能 | 乙烷分子(C2H6) | 量子化学计算 | NA | 密度泛函理论(DFT), 机器学习 | 神经网络 | 量子化学数据 | 乙烷分子体系 | TensorFlow, PySCF | DeepMind 21 (DM21) | 与CCSD(T)基准能量对比, 与传统DFT方法(B3LYP, PW6B95)比较 | NA |
| 1231 | 2025-10-05 |
Deep learning-based segmentation of acute pulmonary embolism in cardiac CT images
2025-Sep-25, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03503-0
PMID:40996587
|
研究论文 | 本研究开发基于深度学习的急性肺栓塞自动分割方法，使用心脏CT图像进行验证 | 首次将nnU-Net和基于Transformer的VT-UNet网络应用于急性肺栓塞的自动分割，并在200例CTPA数据集上取得优于现有技术的性能 | 研究样本量相对有限（200例），未提及外部验证结果 | 开发自动分割急性肺栓塞的深度学习方法，以改善患者预后和治疗规划 | 急性肺栓塞患者的CT肺动脉造影图像 | 计算机视觉 | 肺栓塞 | CT肺动脉造影 | CNN, Transformer | 医学图像 | 200例CTPA图像体积 | NA | nnU-Net, VT-UNet | Dice相似系数, 95百分位Hausdorff距离 | NA |
| 1232 | 2025-10-05 |
Decoding the limits of deep learning in molecular docking for drug discovery
2025-Sep-24, Chemical science
IF:7.6Q1
DOI:10.1039/d5sc05395a
PMID:40901622
|
研究论文 | 深入分析深度学习在分子对接中的性能表现、局限性和优化策略 | 首次系统评估生成扩散模型、回归架构和混合框架在分子对接五大关键维度的表现 | 深度学习方法在遇到新型蛋白结合口袋时泛化能力不足 | 评估深度学习在分子对接中的性能局限并探索优化策略 | 分子对接方法和蛋白-配体复合物 | 机器学习 | NA | 分子对接 | 生成扩散模型,回归模型,混合框架 | 蛋白-配体结构数据 | NA | NA | 生成扩散模型,回归架构,混合框架 | 姿态预测精度,物理合理性,相互作用恢复,虚拟筛选效果,泛化能力 | NA |
| 1233 | 2025-10-05 |
A novel hybrid deep learning model for segmentation and uzzy Res-LeNet based classification for Alzheimer's disease
2025-Sep-24, Neurogenetics
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s10048-025-00837-4
PMID:40991056
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研究论文 | 提出一种用于阿尔茨海默病分割和分类的混合深度学习方法 | 开发了结合O-SegNet和U-Net的O-SegUNet分割模型，以及融合模糊逻辑、ResNeXt和LeNet的Fuzzy Res-LeNet分类模型 | NA | 阿尔茨海默病的早期检测和分类 | 阿尔茨海默病患者的大脑磁共振成像图像 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像 | 混合深度学习模型 | 医学图像 | NA | NA | O-SegUNet, Fuzzy Res-LeNet, U-Net, SegNet, ResNeXt, LeNet | 准确率, 敏感度, 特异性 | NA |
| 1234 | 2025-10-05 |
Beyond application-specific design: a generalized deep learning framework for optical property prediction in TiO2/GaN nanophotonic metasurfaces
2025-Sep-24, Nanoscale advances
IF:4.6Q2
DOI:10.1039/d5na00550g
PMID:40880600
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研究论文 | 提出基于人工智能的框架预测TiO2/GaN纳米光子超表面中纳米柱的光学特性 | 采用迁移学习模型处理两种不同材料纳米柱的光学响应，建立通用深度学习框架替代传统试错分析 | 仅验证了特定波长范围（600-700 nm）和特定尺寸透镜的性能，角度变化研究较为初步 | 开发通用深度学习框架用于纳米光子超表面的光学特性预测 | 氮化镓和二氧化钛纳米柱的光学传输和相位响应 | 机器学习 | NA | 光学传输测量，折射率检测 | 迁移学习 | 光学响应数据 | 两个包含氮化镓和二氧化钛纳米柱光学响应的大型数据集 | NA | NA | 均方误差 | NA |
| 1235 | 2025-10-05 |
Fuzzy Rule-Based Differentiable Representation Learning
2025-Sep-24, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3609722
PMID:40991592
|
研究论文 | 提出一种基于模糊规则的可微分表示学习方法，在保持可解释性的同时提升表示学习性能 | 首次将Takagi-Sugeno-Kang模糊系统与可微分优化相结合，提出具有可解释性的表示学习方法，并引入二阶几何保持策略增强鲁棒性 | NA | 开发具有透明度和可解释性的表示学习方法，克服传统黑盒方法的局限性 | 复杂数据集的特征表示学习 | 机器学习 | NA | NA | 模糊系统,深度学习 | 基准数据集 | NA | NA | Takagi-Sugeno-Kang模糊系统 | NA | NA |
| 1236 | 2025-10-05 |
BrainAuth: A Neuro-Biometric Approach for Personal Authentication
2025-Sep-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3613234
PMID:40991601
|
研究论文 | 提出了一种基于深度强化学习的脑电波生物认证框架BrainAuth，用于个人身份认证 | 采用深度强化学习框架，结合Dyna架构和双重估计技术，通过分层结构减少探索时间，提高认证准确性和抗欺骗能力 | NA | 开发一种用户友好、鲁棒可靠的个人生物认证系统 | 个人身份认证 | 机器学习 | NA | 脑电波采集 | 深度强化学习,深度神经网络 | 脑电波信号 | NA | NA | 深度神经网络 | 等错误率,真阳性,假阳性,真阴性,假阴性,错误接受率,错误拒绝率,正确接受率 | NA |
| 1237 | 2025-10-05 |
Reliable Multimodal Cancer Survival Prediction with Confidence-aware Risk Modeling
2025-Sep-24, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3613406
PMID:40991606
|
研究论文 | 提出一种可靠的多模态癌症生存预测框架ReCaSP，通过多模态对齐融合整合组织学全切片图像和转录组数据，并提供置信度感知的风险预测 | 首次在多模态生存预测中引入置信度感知风险建模机制，并提出跨注意力对齐模块解决多模态数据对齐噪声问题 | 未明确说明模型在不同癌症类型间的泛化能力及计算复杂度分析 | 开发可靠的多模态癌症生存预测方法，提供预测结果的置信度评估 | 癌症患者的组织学全切片图像和转录组数据 | 数字病理学 | 癌症 | 全切片图像分析，转录组分析 | 深度学习 | 图像，基因表达数据 | 五个数据集（具体数量未明确说明） | 证据深度学习 | 跨注意力对齐模块，多模态融合架构 | C-Index | NA |
| 1238 | 2025-10-05 |
STANet: A Surgical Gesture Recognition Method Based on Spatiotemporal Fusion
2025-Sep-24, Annals of the New York Academy of Sciences
IF:4.1Q1
DOI:10.1111/nyas.70053
PMID:40991934
|
研究论文 | 提出一种基于时空融合的手术手势识别方法STANet，用于机器人手术中的动作序列建模 | 设计了时空自适应网络，通过时间模块和空间模块分别提取特征，并采用时间自适应卷积策略进行时空特征融合 | 未明确说明模型在更复杂手术场景或实时应用中的性能表现 | 开发高效的手术手势识别方法以提升手术质量评估和智能识别辅助能力 | 机器人手术中的手术手势序列 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, RNN, TCN | 手术手势序列数据 | 基于JIGSAWS和RARP-45两个公开手术手势数据集 | NA | STANet（时空自适应网络） | NA | NA |
| 1239 | 2025-10-05 |
Transforming histologic assessment: artificial intelligence in cancer diagnosis and personalized treatment
2025-Sep-24, British journal of cancer
IF:6.4Q1
DOI:10.1038/s41416-025-03206-y
PMID:40993310
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综述 | 本文综述人工智能在组织学评估中的变革作用，特别是在癌症诊断和个性化治疗中的应用进展 | AI从诊断辅助工具发展为临床决策的核心组成部分，通过组织形态学表型聚类和空间转录组学等创新技术实现癌症分层和治疗个性化 | AI预测验证存在挑战，特别是在预后应用方面，资源有限环境中的可及性仍需解决，需要标准化数据集和伦理框架 | 探讨人工智能在组织病理学评估中的转型作用及其在癌症诊断和个性化治疗中的应用 | 组织学图像（特别是全切片图像WSIs）及其与基因组、临床数据的整合 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习, 空间转录组学, 多模态方法 | 深度学习模型 | 组织学图像, 基因组数据, 临床数据 | 基于TCGA等公共数据库的高质量全切片图像 | NA | NA | 预测准确性, 可解释性 | NA |
| 1240 | 2025-10-05 |
Automated detection of neonatal pulmonary hypertension in echocardiograms with a deep learning model
2025-Sep-24, Pediatric research
IF:3.1Q1
DOI:10.1038/s41390-025-04404-3
PMID:40993360
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研究论文 | 开发用于自动检测新生儿肺动脉高压的深度学习模型 | 首次将时空卷积神经网络应用于新生儿超声心动图视频的肺动脉高压自动检测，并通过显著性图谱提供模型可解释性 | 研究样本量有限（共1353个视频），仅基于收缩偏心指数作为标签标准 | 开发自动化工具辅助新生儿肺动脉高压的早期筛查和诊断 | 3-90天新生儿的标准超声心动图视频 | 计算机视觉 | 肺动脉高压 | 超声心动图 | CNN | 视频 | 训练验证集975个视频，测试集378个视频，总计1353个视频片段 | NA | 空间卷积神经网络,时空卷积神经网络 | AUROC | NA |