深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36491 篇文献，本页显示第 12621 - 12640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12621 | 2025-06-18 |
A multimodal fusion system predicting survival benefits of immune checkpoint inhibitors in unresectable hepatocellular carcinoma
2025-Jun-14, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00979-6
PMID:40517171
|
研究论文 | 开发了一种多模态融合系统，用于预测不可切除肝细胞癌患者对免疫检查点抑制剂的生存获益 | 结合CT衍生的深度学习特征和临床数据，构建的多模态融合系统在预测生存期方面优于现有方法，并具有临床解释性 | 研究基于回顾性多中心数据，需要前瞻性研究进一步验证 | 优化不可切除肝细胞癌患者对免疫检查点抑制剂的个性化治疗策略 | 不可切除肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 深度学习 | Ensemble-DL | CT图像和临床数据 | 859例患者（回顾性多中心数据） | NA | NA | NA | NA |
| 12622 | 2025-06-18 |
An Efficient Deep Learning Framework for Revealing the Evolution of Characterization Methods in Nanoscience
2025-Jun-13, Nano-micro letters
IF:31.6Q1
DOI:10.1007/s40820-025-01807-z
PMID:40512318
|
研究论文 | 本文提出了一种结合引用分析和主题建模的方法，用于揭示科学历史中的隐藏发展模式，并在拉曼光谱领域构建知识图谱 | 该方法通过结合引用分析和主题建模，显著提高了主题一致性（最低增长率100%）和多样性（增长率0-126%），并设计了基于规则的标记器解决化学领域实体命名规则导致的标记问题 | NA | 揭示科学历史中的隐藏发展模式，构建特定领域的知识图谱 | 拉曼光谱领域的文献数据 | 自然语言处理 | NA | 文本挖掘、主题建模、引用分析 | Latent Dirichlet Allocation (LDA) | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12623 | 2025-10-06 |
Deployment of an Artificial Intelligence Histology Tool to Aid Qualitative Assessment of Histopathology Using the Nancy Histopathology Index in Ulcerative Colitis
2025-Jun-13, Inflammatory bowel diseases
IF:4.5Q1
DOI:10.1093/ibd/izae204
PMID:39284932
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的人工智能组织学工具，用于溃疡性结肠炎组织病理学的南希指数评估 | 改进了先前概念验证工具，采用4神经网络结构结合分类器模块，显著提升了南希指数预测准确率 | 研究样本量有限（791张图像），仅包含18岁及以上溃疡性结肠炎患者 | 开发用于溃疡性结肠炎组织病理学定量评估的人工智能工具 | 溃疡性结肠炎患者的组织病理学切片 | 数字病理学 | 溃疡性结肠炎 | 苏木精-伊红染色 | 深度学习,神经网络 | 病理图像 | 791张病理图像（630张训练，161张测试） | NA | 4神经网络结构+分类器模块 | 准确率,混淆矩阵分析,南希指标 | NA |
| 12624 | 2025-06-18 |
Stem loop binding protein promotes SARS-CoV-2 replication via -1 programmed ribosomal frameshifting
2025-Jun-13, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-025-02277-w
PMID:40514371
|
研究论文 | 本文研究了宿主蛋白SLBP如何通过-1程序性核糖体移码促进SARS-CoV-2的复制 | 首次发现SLBP作为宿主蛋白通过-1 PRF促进SARS-CoV-2的复制，并利用深度学习工具PrismNet预测其与-1 PRF RNA的高结合概率 | 研究主要基于体外实验，尚未在体内模型中验证SLBP的作用 | 探索影响SARS-CoV-2中-1程序性核糖体移码的宿主因素 | SARS-CoV-2病毒及其-1 PRF RNA与宿主蛋白SLBP的相互作用 | 病毒学 | COVID-19 | RNA pull-down assays, 质谱分析, EMSAs, smFISH assays, 体外翻译系统 | PrismNet深度学习工具 | RNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12625 | 2025-06-18 |
A Large Crowdsourced Street View Dataset for Mapping Road Surface Types in Africa
2025-Jun-13, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05153-y
PMID:40514376
|
research paper | 该研究通过众包街景数据创建了一个大型数据集，用于非洲道路表面类型的分类 | 利用专家标注的众包街景数据集训练深度学习模型，显著提高了道路表面分类的准确性 | 数据标注依赖于专家投票机制，可能存在主观偏差 | 通过深度学习模型提高非洲道路表面类型的识别准确率 | 非洲的道路表面类型 | computer vision | NA | 深度学习 | Swin Transformer, CNN等 | image | 200,000张来自Mapillary众包街景数据集的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 12626 | 2025-06-18 |
Uncovering ethical biases in publicly available fetal ultrasound datasets
2025-Jun-13, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-01739-3
PMID:40514386
|
研究论文 | 探讨公开可用的胎儿超声影像数据集中存在的偏见及其对深度学习算法在产前诊断中应用的影响 | 首次全面分析胎儿超声影像数据集中的多方面偏见问题，包括人口统计学代表性不足、临床条件多样性有限以及超声技术差异 | 研究仅针对公开可用的数据集，未涉及私有或未公开数据 | 评估用于训练深度学习算法的公开胎儿超声影像数据集的公平性 | 公开可用的胎儿超声影像数据集 | 数字病理学 | 产前诊断 | 深度学习 | DL | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12627 | 2025-06-18 |
Deep learning-based quantification of eosinophils and lymphocytes shows complementary prognostic effects in colorectal cancer patients
2025-Jun-13, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00955-0
PMID:40514395
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动量化方法，用于从H&E染色的全切片图像中量化嗜酸性粒细胞和淋巴细胞，并评估它们在结直肠癌中的预后价值 | 首次将先天性免疫细胞（特别是嗜酸性粒细胞）与适应性免疫反应（淋巴细胞）结合分析，展示了嗜酸性粒细胞作为独立预后因子的潜力 | 研究仅基于H&E染色图像，未考虑其他可能的免疫标记物 | 评估嗜酸性粒细胞在淋巴细胞浸润背景下的预后意义 | 1625例结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 1625例来自四个不同中心的结直肠癌病例 | NA | NA | NA | NA |
| 12628 | 2025-06-16 |
Correction: Optimizing breast lesions diagnosis and decision-making with a deep learning fusion model integrating ultrasound and mammography: a dual-center retrospective study
2025-Jun-13, Breast cancer research : BCR
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s13058-025-02060-3
PMID:40514720
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12629 | 2025-06-18 |
Minimizing human-induced variability in quantitative angiography for a robust and explainable AI-based occlusion prediction in flow diverter-treated aneurysms
2025-Jun-12, Journal of neurointerventional surgery
IF:4.5Q1
DOI:10.1136/jnis-2025-023416
PMID:40506221
|
研究论文 | 本研究通过消除定量血管造影中的注射偏差，提高基于深度神经网络的颅内动脉瘤闭塞预测的准确性和可解释性 | 提出了一种注射偏差去除算法，结合可解释AI（XAI）技术，提高了模型的预测准确性和临床可解释性 | 研究仅基于458名患者的血管造影数据，样本量可能不足以覆盖所有临床情况 | 提高流动转向器治疗的颅内动脉瘤闭塞预测的准确性和模型可解释性 | 流动转向器治疗的颅内动脉瘤患者 | 数字病理 | 颅内动脉瘤 | 定量血管造影（QA），深度神经网络（DNN），局部可解释模型无关解释（LIME） | DNN | 血管造影图像 | 458名患者的血管造影数据 | NA | NA | NA | NA |
| 12630 | 2025-06-18 |
A deep learning method for nanoparticle size measurement in SEM images
2025-Jun-10, RSC advances
IF:3.9Q2
DOI:10.1039/d5ra03210e
PMID:40519686
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的SEM图像中纳米颗粒尺寸测量方法 | 结合注意力机制和残差网络的改进U-Net模型，以及自动标尺识别算法，提高了小颗粒识别和低对比度区域分割的准确性 | NA | 开发一种高可靠性的纳米颗粒尺寸自动测量方法 | SEM图像中的纳米颗粒 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 改进的U-Net模型（结合ResNet50和CBAM模块） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12631 | 2025-06-18 |
Prediction of the Association between Transfer RNA and Diseases: A Deep Learning Approach Combining Multi-View Graph Convolution and Attention Mechanisms
2025-Jun-10, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c03029
PMID:40521536
|
research paper | 该研究提出了一种名为MGC2ATDA的深度学习模型，用于预测tRNA与疾病之间的关联 | 整合了多视图图卷积网络、缩放注意力融合模块和交叉注意力机制，提高了预测tRNA与疾病关联的准确性和泛化能力 | 未明确提及具体局限性 | 开发一种高效的计算方法，用于识别tRNA与疾病之间的潜在关联 | tRNA与疾病的关联 | machine learning | NA | 深度学习 | MGC2ATDA（整合了多视图图卷积网络、缩放注意力融合模块和交叉注意力机制） | tRNA序列数据和疾病关联数据 | 基于MNDR4.0数据集，未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 12632 | 2025-06-18 |
Segmentation of Leukoaraiosis on Noncontrast Head CT Using CT-MRI Paired Data Without Human Annotation
2025-Jun, Brain and behavior
IF:2.6Q3
DOI:10.1002/brb3.70602
PMID:40495458
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的算法，用于在非对比头部CT上分割白质疏松症（LA），使用CT-MRI配对数据而无需人工标注 | 利用CT-MRI配对数据生成伪真实标签，并通过深度学习算法实现LA的自动分割，填补了CT和MRI评估之间的空白 | 算法在外部测试集上的Dice相似系数（DSC）为0.527，仍有提升空间 | 开发一种可重复的方法，用于在CT上分割LA，以改善缺血性卒中患者的评估 | 白质疏松症（LA）患者 | 数字病理 | 缺血性卒中 | 深度学习，图像配准 | 2D nnU-Net | CT和MRI图像 | 多中心数据集，包括韩国和美国的数据集，独立临床队列（n=867） | NA | NA | NA | NA |
| 12633 | 2025-06-18 |
Neur-Ally: a deep learning model for regulatory variant prediction based on genomic and epigenomic features in brain and its validation in certain neurological disorders
2025-Jun, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaf080
PMID:40519652
|
研究论文 | 开发了一个名为Neur-Ally的深度学习模型，用于基于大脑中的基因组和表观基因组特征预测调控变异，并在某些神经系统疾病中进行了验证 | 利用深度学习模型预测非编码SNP的调控功能，解决了传统方法中忽略非编码区域SNP调控功能的问题 | 模型仅基于神经组织和细胞系样本的表观基因组数据进行训练，可能无法完全覆盖所有神经系统疾病的变异 | 区分调控性非编码SNP与非调控性SNP，以更好地理解神经系统疾病的遗传基础 | 神经系统疾病相关的非编码SNP | 机器学习 | 神经系统疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组和表观基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12634 | 2025-06-18 |
Harnessing Artificial Intelligence in Pediatric Oncology Diagnosis and Treatment: A Review
2025-May-30, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers17111828
PMID:40507308
|
review | 本文综述了人工智能在儿科肿瘤学诊断和治疗中的应用及其潜力 | 探讨了AI在儿科肿瘤学中的新兴趋势，如基于AI的放射组学和蛋白质组学应用 | 儿科癌症数据的异质性和稀缺性、影像技术的快速发展和数据隐私及算法透明性的伦理问题 | 提高儿童癌症诊断和治疗的准确性和有效性 | 儿科肿瘤学中的主要癌症类型 | machine learning | pediatric cancer | machine learning (ML), deep learning (DL) | NA | imaging, proteomics data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12635 | 2025-06-18 |
Evolution of deep learning tooth segmentation from CT/CBCT images: a systematic review and meta-analysis
2025-May-26, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-025-05984-6
PMID:40420051
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习在牙齿分割中的演变和性能 | 总结了多种深度学习算法在牙齿分割中的应用，并按照主干网络结构进行了分类，发现整合注意力机制的卷积模型成为新热点 | 研究间缺乏标准化协议和开放标签数据集，样本大小与分割性能之间未观察到明显相关性 | 评估深度学习在CT/CBCT图像牙齿分割中的演变和性能 | 人类牙齿的CT/CBCT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, U-Net, Transformer, 注意力机制模型 | CT/CBCT图像 | 30项研究（其中28项用于荟萃分析） | NA | NA | NA | NA |
| 12636 | 2025-06-18 |
Novel Antimicrobials from Computational Modelling and Drug Repositioning: Potential In Silico Strategies to Increase Therapeutic Arsenal Against Antimicrobial Resistance
2025-May-24, Molecules (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/molecules30112303
PMID:40509191
|
综述 | 本文综述了通过计算建模和药物重定位开发新型抗菌剂的最新进展 | 利用计算模型预测药物-靶点相互作用，将已注册药物重新定位为潜在抗菌剂 | 现有模型和方法仍需改进以应对快速出现的抗菌素耐药性 | 增加对抗菌素耐药性的治疗手段 | 已注册药物及其潜在抗菌活性 | 机器学习 | 感染性疾病 | 机器学习、分子对接、分子动力学和深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12637 | 2025-06-18 |
Impact of Scanner Manufacturer, Endorectal Coil Use, and Clinical Variables on Deep Learning-assisted Prostate Cancer Classification Using Multiparametric MRI
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230555
PMID:39841063
|
研究论文 | 评估扫描仪制造商和扫描协议对深度学习模型在前列腺癌（PCa）双参数MRI（bpMRI）中分类侵袭性性能的影响 | 研究了不同扫描仪制造商和直肠内线圈（ERC）使用对深度学习模型性能的影响，并分析了临床特征对模型性能的贡献 | 研究为回顾性设计，可能受到数据选择和偏差的影响 | 评估扫描仪制造商和扫描协议对深度学习模型在前列腺癌侵袭性分类中的影响 | 5478例来自13个中心的前列腺癌bpMRI数据 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 双参数MRI（bpMRI） | CNN | 图像 | 5478例前列腺癌bpMRI数据 | NA | NA | NA | NA |
| 12638 | 2025-06-18 |
Predicting Major Adverse Cardiac Events Using Deep Learning-based Coronary Artery Disease Analysis at CT Angiography
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240459
PMID:40202417
|
研究论文 | 评估基于深度学习的冠状动脉疾病分析在预测急诊科急性胸痛患者主要不良心脏事件中的价值 | 使用深度学习模型对冠状动脉疾病程度进行分析，并证明其在预测主要不良心脏事件方面比临床风险因素具有更强的预测价值 | 研究为回顾性多中心观察性研究，可能存在选择偏倚 | 评估深度学习在冠状动脉疾病分析中对主要不良心脏事件的预测能力 | 急诊科急性胸痛患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | CT血管造影 | 深度学习模型 | 医学影像 | 408名患者（224名男性；平均年龄59.4岁±14.6） | NA | NA | NA | NA |
| 12639 | 2025-06-18 |
KansformerEPI: a deep learning framework integrating KAN and transformer for predicting enhancer-promoter interactions
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf272
PMID:40515390
|
研究论文 | 提出了一种名为KansformerEPI的深度学习框架，用于预测增强子-启动子相互作用（EPI） | 整合了KAN和Transformer的Kansformer编码器，有效捕捉多种表观遗传和序列特征之间的非线性关系，实现跨组织预测 | 未明确提及具体局限性 | 提高跨多种细胞类型的增强子-启动子相互作用预测准确性 | 增强子-启动子相互作用（EPI） | 机器学习 | NA | 深度学习 | Kansformer（KAN + Transformer） | 表观遗传和序列数据 | 多个细胞系数据集（HMEC、IMR90、K562、NHEK） | NA | NA | NA | NA |
| 12640 | 2025-06-18 |
Gene Swin transformer: new deep learning method for colorectal cancer prognosis using transcriptomic data
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf275
PMID:40515391
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研究论文 | 开发了一种名为Gene Swin Transformer的新深度学习方法，用于利用转录组数据预测结直肠癌预后 | 提出将转录组数据转换为合成图像元素(SIEs)，并利用改进的Swin-T模型进行预后预测，同时识别出PEX10基因作为关键预后标志物 | NA | 开发可靠的结直肠癌预后预测模型 | 结直肠癌患者的转录组数据 | 数字病理学 | 结直肠癌 | RNA测序 | Swin Transformer, BeiT, ResNet, ViT Transformer | 转录组数据 | 12个数据集共2230个样本(GSE17536-GSE103479数据集n=1771，癌症基因组图谱n=459) | NA | NA | NA | NA |