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 1261 - 1280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1261 | 2025-10-05 |
MVRBind: multi-view learning for RNA-small molecule binding site prediction
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf489
PMID:40977268
|
研究论文 | 提出一种多视图图卷积网络MVRBind，用于预测RNA-小分子结合位点 | 开发多视图特征融合模块，整合RNA的一级、二级和三级结构视图，并融合多尺度嵌入以获得RNA核苷酸的全面表示 | NA | 推进RNA靶向治疗，通过准确预测RNA-小分子结合位点 | RNA分子及其与小分子的相互作用 | 生物信息学 | 多种疾病（与RNA失调相关） | 多视图图卷积网络 | 图卷积网络 | RNA序列和结构特征 | NA | NA | 多视图图卷积网络 | NA | NA |
| 1262 | 2025-10-05 |
Diagnostic performance of deep learning for predicting glioma isocitrate dehydrogenase and 1p/19q co-deletion in MRI: a systematic review and meta-analysis
2025-Aug-16, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11898-2
PMID:40817944
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系统综述与荟萃分析 | 评估基于深度学习的影像组学模型使用MRI序列无创预测胶质瘤IDH突变和1p/19q共缺失状态的诊断性能 | 首次系统评估深度学习在胶质瘤分子分型中的诊断性能，并识别影响准确性和泛化性的方法学因素 | 需要多中心外部验证、前瞻性临床验证、数据标准化和自动分割协议 | 评估深度学习模型对胶质瘤分子标志物的无创预测性能 | 胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 胶质瘤 | MRI序列 | 深度学习 | 医学影像 | 1517篇文献中的104篇纳入定性综合，72篇进行荟萃分析 | NA | NA | 敏感性,特异性 | NA |
| 1263 | 2025-10-05 |
Modified Le-Net Model with Multiple Image Features for Skin Cancer Detection
2025-Aug, Cancer investigation
IF:1.8Q3
DOI:10.1080/07357907.2025.2518400
PMID:40536067
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研究论文 | 提出一种基于改进LeNet模型和多种图像特征的皮肤癌检测方法 | 结合改进的深度联合分割技术和多种特征提取方法（MTH、IPHOG、MBP）用于皮肤癌检测 | NA | 开发高精度的皮肤癌自动检测系统 | 皮肤癌图像（黑色素瘤和非黑色素瘤） | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | HAM10000数据集和ISIC 2019数据集 | NA | Modified LeNet, Improved DeepJoint Segmentation | 准确率 | NA |
| 1264 | 2025-10-05 |
Enhancing Lung Cancer Diagnosis: An Optimization-Driven Deep Learning Approach with CT Imaging
2025-Aug, Cancer investigation
IF:1.8Q3
DOI:10.1080/07357907.2025.2518404
PMID:40546028
|
研究论文 | 提出一种优化驱动的CBAM-EfficientNet深度学习模型，用于增强CT影像中肺癌分类的准确性和效率 | 结合CBAM注意力机制与EfficientNet架构，并采用灰狼优化、鲸鱼优化和蝙蝠算法进行超参数调优，实现高效特征提取和分类性能提升 | 仅在两个基准数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力 | 提高肺癌CT影像分类的准确性和效率 | 肺癌CT影像 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 两个基准数据集（Lung-PET-CT-Dx和LIDC-IDRI） | NA | EfficientNet, CBAM | 准确率 | 轻量级架构支持实时实施 |
| 1265 | 2025-10-05 |
Automated Evaluation of Female Pelvic Organ Descent on Transperineal Ultrasound: Model Development and Validation
2025-Aug, International urogynecology journal
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s00192-025-06211-0
PMID:40580222
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研究论文 | 开发并验证了一种基于经会阴超声图像的多任务深度学习模型，用于自动评估女性盆腔器官脱垂 | 首次使用多任务深度学习模型自动评估盆腔器官脱垂，通过并行全连接层同时预测多种脱垂类型 | 研究样本量相对有限（1340例），且数据来自单一时间段（2023年1-6月） | 开发自动化盆腔器官脱垂评估系统以减少诊断变异 | 女性盆腔器官脱垂患者 | 计算机视觉 | 盆腔器官脱垂 | 经会阴超声 | CNN | 图像 | 1340例女性患者，其中1072例用于训练，268例用于验证 | NA | ResNet34 | 准确率,AUC | NA |
| 1266 | 2025-10-05 |
Standardisation of an AI-based vocal fold assessment tool on a recurrent respiratory papillomatosis model
2025-Aug, Acta otorhinolaryngologica Italica : organo ufficiale della Societa italiana di otorinolaringologia e chirurgia cervico-facciale
IF:2.1Q2
DOI:10.14639/0392-100X-N2896
PMID:40985091
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研究论文 | 本研究评估了一种基于人工智能的声带评估工具在复发性呼吸道乳头状瘤病模型中的应用效果 | 开发了GC-AID系统，首次将AI技术用于量化评估RRP患者声带乳头状瘤的生长范围 | 样本量较小（仅4名患者），属于案例研究性质 | 标准化基于AI的声带评估工具在RRP疾病中的应用 | 复发性呼吸道乳头状瘤病患者的声带黏膜 | 数字病理 | 复发性呼吸道乳头状瘤病 | 白光成像，窄带成像 | 深度学习 | 医学图像 | 4名RRP患者 | NA | NA | 声带覆盖率，左右声带面积差异 | NA |
| 1267 | 2025-10-05 |
An explainable artificial intelligence handbook for psychologists: Methods, opportunities, and challenges
2025-Jul-31, Psychological methods
IF:7.6Q1
DOI:10.1037/met0000772
PMID:40742683
|
综述 | 为心理学研究者提供可解释人工智能方法的实用指南 | 系统梳理XAI方法在心理学研究中的应用场景与挑战 | 未涉及具体实证研究数据验证 | 促进可解释人工智能在心理学领域的应用 | 心理学研究者 | 机器学习 | NA | 可解释人工智能方法 | NA | 心理学数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1268 | 2025-10-05 |
A Deep-Learning-Aided Drug Screening Based on Visualization of a Hidden Layer as Chemical Space
2025-Jul-10, ACS medicinal chemistry letters
IF:3.5Q2
DOI:10.1021/acsmedchemlett.5c00124
PMID:40666467
|
研究论文 | 提出一种基于图卷积网络隐藏层可视化的药物筛选方法，用于高效识别先导化合物 | 通过可视化深度学习模型的隐藏层作为化学空间，能够从大量候选化合物中优先选择实验测试对象，并提供化合物结构与活性关系的信息 | NA | 开发基于深度学习的药物筛选方法以提高药物发现效率 | 组蛋白去乙酰化酶抑制剂候选化合物 | 机器学习 | NA | 深度学习辅助筛选 | 图卷积网络 | 化学结构数据 | NA | NA | 图卷积网络 | NA | NA |
| 1269 | 2025-10-05 |
A survey on deep learning for polygenic risk scores
2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf373
PMID:40802796
|
综述 | 本文调查了深度学习在多基因风险评分(PRS)中的应用现状与方法分类 | 首次系统性地对基于深度学习的PRS建模方法进行分类，并识别出序列架构、图神经网络和融入生物学知识的模型等有前景的方向 | 缺乏统一数据集和表型的模型基准测试，深度学习PRS的可解释性存在挑战，因果推断需谨慎 | 探索深度学习神经网络在多基因风险评分建模中的应用潜力与方法 | 多基因风险评分(PRS)的深度学习建模方法 | 机器学习 | NA | 深度学习神经网络 | 图神经网络,自编码器 | 遗传变异数据 | NA | NA | 序列架构,图神经网络,自编码器 | 预测准确性 | NA |
| 1270 | 2025-10-05 |
Automated Deep Learning Approach for Post-Operative Neonatal Pain Detection and Prediction through Physiological Signals
2025-Jun, Proceedings. IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems
DOI:10.1109/cbms65348.2025.00164
PMID:40978767
|
研究论文 | 提出一种结合生理信号监测与计算机视觉/深度学习的自动化方法，用于新生儿术后疼痛检测和预测 | 首次提出早期疼痛检测方法，可在疼痛发生前5-10分钟预警，为使用伤害较小的疼痛缓解策略创造时间窗口 | NA | 开发自动化的新生儿术后疼痛检测和预测系统 | 新生儿重症监护室中的术后新生儿 | 计算机视觉, 深度学习 | 新生儿疼痛 | 生理信号监测（心率、呼吸频率、血氧饱和度） | 深度学习 | 生理信号数据 | NA | NA | NA | AUC, mAP | NA |
| 1271 | 2025-10-05 |
Artificial intelligence automation of echocardiographic measurements
2025-Mar-19, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.03.18.25324215
PMID:40166567
|
研究论文 | 开发并验证用于超声心动图参数自动测量的开源深度学习语义分割模型 | 首次开发开源深度学习模型EchoNet-Measurements，可自动化完成18项超声心动图解剖和多普勒测量 | 研究主要基于两家医疗中心数据，需要更多外部验证 | 通过人工智能自动化超声心动图测量，减轻临床医生负担 | 超声心动图图像和测量参数 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 超声心动图 | 深度学习语义分割模型 | 超声心动图图像 | 155,215项研究中的877,983次超声心动图测量 | NA | NA | R2, 准确度 | NA |
| 1272 | 2025-10-05 |
VASCilia (Vision Analysis StereoCilia): A Napari Plugin for Deep Learning-Based 3D Analysis of Cochlear Hair Cell Stereocilia Bundles
2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.17.599381
PMID:38948743
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研究论文 | 开发了一个名为VASCilia的Napari插件，用于基于深度学习的耳蜗毛细胞立体纤毛束3D分析 | 首个专门用于耳蜗毛细胞立体纤毛束3D分析的深度学习工具套件，包含五个深度学习模型和自动化计算工具 | NA | 开发自动化工具来简化耳蜗毛细胞立体纤毛束的3D形态分析 | 耳蜗毛细胞立体纤毛束 | 计算机视觉 | 听力障碍 | 共聚焦显微镜，鬼笔环肽染色 | 深度学习模型 | 3D图像堆栈 | 约55个3D图像堆栈，包含502个内毛细胞束和1,703个外毛细胞束 | Napari | Z-Focus Tracker, PCPAlignNet, 分割模型, 位置预测工具, 分类工具 | NA | NA |
| 1273 | 2025-10-05 |
Innovative laboratory techniques shaping cancer diagnosis and treatment in developing countries
2025-Feb-08, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-01877-w
PMID:39921787
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综述 | 探讨发展中国家癌症诊断与治疗中创新实验室技术的应用现状与挑战 | 系统分析人工智能与深度学习在癌症检测中的整合应用，特别关注资源受限环境下的实施策略 | 发展中国家面临资金不足、医疗基础设施薄弱及先进诊断技术获取受限等结构性挑战 | 通过精密实验室技术推进精准医疗和早期癌症诊断以改善预后 | 癌症检测实验室技术及其在发展中国家应用场景 | 数字病理 | 癌症 | 肿瘤组织学、单细胞技术、流式细胞术、分子影像、液体活检、免疫分析、分子诊断 | CNN | 医学影像、分子数据 | NA | NA | NA | 诊断准确率 | NA |
| 1274 | 2025-10-05 |
Gaussianmorph: deformable medical image registration with Gaussian noise constraints
2025-Jan, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-024-00428-6
PMID:39781058
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研究论文 | 提出一种基于高斯噪声约束的可变形医学图像配准方法GaussianMorph | 将两个VoxelMorph网络级联，第二网络通过高斯噪声约束提升配准性能，并引入增强特征编码器块 | 级联网络在训练和推理阶段需要较多时间 | 提高医学图像配准的精度 | 医学图像配准 | 计算机视觉 | NA | 深度学习图像配准 | CNN | 医学图像 | LPBA40和HBN数据集 | NA | VoxelMorph | Dice相似系数, 平均对称表面距离, 结构相似性, 皮尔逊相关系数 | NA |
| 1275 | 2025-10-05 |
Relationships Between Familial Factors, Learning Motivation, Learning Approaches, and Cognitive Flexibility Among Vocational Education and Training Students
2025, The Journal of psychology
IF:2.2Q2
DOI:10.1080/00223980.2025.2456801
PMID:40184534
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研究论文 | 本研究探讨家庭因素（父母自主支持与父母支持）与职业教育学生学业动机、学习方法和认知灵活性之间的关系 | 首次在职业教育学生群体中系统分析家庭因素通过学业动机和学习方法对认知灵活性的间接影响机制 | 采用横断面研究设计无法确定因果关系，样本仅来自曼谷地区可能存在地域局限性 | 探究家庭因素如何通过学业动机和学习方法影响职业教育学生的认知灵活性 | 泰国曼谷地区10所职业学校的557名职业教育学生 | 教育心理学 | NA | 问卷调查法、结构方程模型 | 结构方程模型 | 问卷数据 | 557名职业教育学生（男性56.7%，女性43.3%，平均年龄18.41岁） | NA | NA | NA | NA |
| 1276 | 2025-10-05 |
UPFP-SG: A New Benchmark for Unilateral Peripheral Facial Paralysis Severity Grading
2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2025.3608463
PMID:40928920
|
研究论文 | 提出了一个新的单侧周围性面瘫严重程度分级基准UPFP-SG，包括数据集和评估方法 | 建立了首个公开的面瘫数据集并改进了主观评估系统，提出了整合多种面部特征和增强回归模块的新方法 | NA | 开发自动化的面瘫严重程度评估方法 | 单侧周围性面瘫患者 | 计算机视觉 | 面瘫 | 深度学习 | NA | 面部图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1277 | 2025-10-05 |
Harnessing interpretable novel combination of GloVe embedding with deep CNN-BiLSTM neural network for fake news detection
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0330154
PMID:40982565
|
研究论文 | 本研究通过结合GloVe嵌入与深度CNN-BiLSTM神经网络，开发可解释的假新闻检测方法 | 首次将GloVe嵌入与CNN-BiLSTM神经网络结合，并集成可解释人工智能(XAI)技术提供模型决策解释 | 仅使用单一假新闻数据集进行验证，未在不同领域数据上测试模型泛化能力 | 开发高精度且可解释的假新闻检测系统 | 假新闻文本数据 | 自然语言处理 | NA | 文本嵌入技术，可解释人工智能 | CNN, BiLSTM, LSTM, 逻辑回归 | 文本 | 流行的假新闻数据集（具体数量未说明） | NA | CNN-BiLSTM, Bi-LSTM, CNN | 准确率 | NA |
| 1278 | 2025-10-05 |
CT-Based 2.5D Deep Learning-Multi-Instance Learning for Predicting Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma and Correlating with Recurrence-Related Pathological Indicators
2025, Journal of hepatocellular carcinoma
IF:4.2Q2
DOI:10.2147/JHC.S541402
PMID:40984863
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研究论文 | 本研究基于CT动脉期图像开发2.5D深度学习-多示例学习模型，用于预测肝细胞癌早期复发并分析其与病理指标的相关性 | 首次将2.5D深度学习与多示例学习结合应用于HCC早期复发预测，并揭示了MIL特征与肿瘤侵袭性和增殖活性的生物学关联 | 回顾性研究设计，样本量有限（191例患者），单中心数据 | 评估2.5D DL-MIL模型在预测肝细胞癌早期复发方面的优势并探讨其生物学意义 | 肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | CT动脉期成像 | 深度学习,多示例学习 | CT图像,临床数据 | 191例HCC患者（训练集133例，验证集58例） | NA | 2.5D DL-MIL | AUC,决策曲线分析 | NA |
| 1279 | 2025-10-05 |
A deep learning/machine learning approach for anomaly based network intrusion detection
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1625891
PMID:40995028
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研究论文 | 提出一种融合多种机器学习和深度学习算法的混合异常网络入侵检测系统 | 采用加权软投票集成策略整合XGBoost、随机森林、图神经网络、LSTM和自编码器等多种算法，构建混合异常检测框架 | NA | 开发能够识别已知和新兴网络攻击的高级检测系统 | 网络流量数据 | 机器学习 | NA | SMOTE过采样技术 | XGBoost, Random Forest, GNN, LSTM, Autoencoder | 网络流量记录 | 超过560万条网络流量记录 | NA | 图神经网络,LSTM,自编码器 | 准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |
| 1280 | 2025-10-05 |
Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex
2024-05-24, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adh0559
PMID:38781390
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研究论文 | 通过大规模并行报告基因检测技术系统解析人类发育期大脑皮层中基因调控元件的功能 | 首次在人类原代皮层细胞和脑类器官中并行检测超过10万个开放染色质区域的顺式调控活性，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础和上游调控因子 | 研究主要聚焦于发育中期皮层，未涵盖整个神经发育过程的所有阶段 | 建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的全面目录 | 人类发育中期皮层原代细胞和脑类器官 | 基因组学 | 神经发育疾病 | 大规模并行报告基因检测，染色质开放性分析 | 深度学习 | 基因组序列数据，染色质可及性数据 | 102,767个开放染色质区域 | NA | NA | NA | NA |