深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 32259 篇文献，本页显示第 1281 - 1300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1281 | 2025-09-24 |
AI-empowered human microbiome research
2025-Sep-22, Gut
IF:23.0Q1
DOI:10.1136/gutjnl-2025-335946
PMID:40983504
|
综述 | 系统探讨人工智能在人类微生物组研究中的方法论与应用前景 | 首次从多尺度视角系统评估AI技术（包括新兴大语言模型）在微生物组数据分析中的整合应用 | 未涉及具体实验验证数据，主要基于现有文献的方法论评述 | 推动AI与微生物组研究的跨学科融合，促进个性化医疗创新 | 人类微生物组数据及其与宿主健康的相互作用 | 机器学习 | NA | 高通量微生物组分析技术 | 聚类算法/降维技术/CNN/RNN/大语言模型 | 微生物组测序数据 | NA |
| 1282 | 2025-09-24 |
hERG-MFFGNN: An Explainable Deep Learning Model for Predicting Cardiotoxicity Using Multi-feature Fusion and Graph Neural Networks
2025-Sep-22, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00768-6
PMID:40983850
|
研究论文 | 提出一种名为hERG-MFFGNN的可解释深度学习模型，用于预测化合物对hERG钾通道的抑制作用 | 采用多特征融合策略结合图神经网络，通过注意力机制加权融合分子指纹特征和拓扑特征，实现更全面的分子表征 | NA | 开发高效准确的计算方法来预测hERG通道阻滞剂，以替代传统高成本低效率的筛选方法 | 化合物分子及其对hERG钾通道的抑制活性 | 机器学习 | 心血管疾病 | 多特征融合、图神经网络、注意力机制 | GNN（图神经网络） | 分子结构数据 | 基准数据集和外部验证数据集（具体数量未明确说明） |
| 1283 | 2025-09-24 |
DeepExpDR: Drug Response Prediction through Molecular Topological Grouping and Substructure-Aware Expert
2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01476
PMID:40984005
|
研究论文 | 提出DeepExpDR深度学习专家框架，通过分子拓扑分组和子结构感知专家进行药物反应预测 | 首次考虑分子拓扑性质对药物特征提取和反应预测的影响，采用自监督聚类模型按分子骨架相似性分组药物，并为每个药物组分配专门的子结构感知专家 | NA | 预测抗癌药物的反应，促进精准医疗发展 | 抗癌药物和癌细胞 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | 自监督聚类模型、子结构感知网络 | 分子结构数据、基因表达数据、药物反应矩阵 | NA |
| 1284 | 2025-09-24 |
Objective Assessment of Disorders of Consciousness Based on EEG Temporal and Spectral Features
2025-Sep-22, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500674
PMID:40985067
|
研究论文 | 基于听觉oddball范式的脑电图数据，通过多维度特征和机器学习方法对意识障碍患者进行客观评估 | 首次系统比较多种机器学习和深度学习分类器在任务态脑电图意识评估中的性能，并提出集成投票模型 | NA | 开发基于任务态脑电图的意识障碍客观评估方法 | 最小意识状态患者、植物状态患者和健康对照组 | 脑机接口 | 意识障碍 | 听觉oddball范式、事件相关电位分析、频谱分析 | SVM、LDA、RF、XGBoost、DT、EEGNet、ShallowConvNet、集成投票模型 | 脑电图信号 | 三类受试者（具体数量未明确说明） |
| 1285 | 2025-09-24 |
A comprehensive landscape of AI applications in broad-spectrum drug interaction prediction: a systematic review
2025-Sep-19, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-025-01093-2
PMID:40973960
|
系统综述 | 本文首次全面梳理了人工智能在广谱药物相互作用预测中的应用现状 | 首次系统绘制AI在不同主要相互作用类型中的应用图谱，强调大语言模型和知识图谱在克服关键限制中的作用 | 存在数据不平衡、噪声源、可解释性有限以及某些相互作用类型代表性不足等挑战 | 推进药物相互作用预测领域更稳健、可解释和个性化模型的发展 | 药物-药物、药物-疾病、药物-营养素相互作用 | 自然语言处理 | NA | 机器学习、深度学习、图模型 | 大语言模型、知识图谱 | 结构化数据库（DrugBank、TWOSIDES、SIDER） | 147项研究（2018-2024年） |
| 1286 | 2025-09-20 |
Continuous Reaching and Grasping with a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals
2025-Sep-18, 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.2025.3611821
PMID:40966144
|
研究论文 | 提出一种基于运动想象的脑机接口范式，通过添加‘点击’信号增强对机械臂的连续抓取控制能力 | 引入类似计算机鼠标的点击机制，在二维运动控制基础上增加额外自由度，实现连续抓取而非离散动作选择 | 脑电信号信噪比和空间分辨率较低，可能限制系统性能 | 开发能够同时控制运动和点击的脑机接口系统，用于复杂连续抓取任务 | 健康受试者和中风幸存者 | 脑机接口 | 中风 | EEG信号处理，深度学习 | DL | EEG信号 | 健康受试者和中风患者（具体数量未明确说明） |
| 1287 | 2025-09-24 |
A deep learning pipeline for accurate and automated restoration, segmentation, and quantification of dendritic spines
2025-Sep-18, Cell reports methods
IF:4.3Q2
DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101179
PMID:40972567
|
研究论文 | 提出一种名为RESPAN的开源深度学习流程，用于自动化修复、分割和量化树突棘 | 集成最先进的深度学习技术，通过内容感知修复增强信号，实现跨多种样本类型的鲁棒检测 | NA | 开发自动化树突棘量化工具以研究突触连接性 | 树突棘、树突分支和神经元胞体 | 数字病理学 | NA | 深度学习、内容感知图像修复 | 深度学习模型 | 显微镜图像 | 经过专家标注和多模态成像数据验证 |
| 1288 | 2025-09-24 |
Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in ALS with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms
2025-Sep-17, Cell genomics
IF:11.1Q1
DOI:10.1016/j.xgen.2025.101007
PMID:40967225
|
研究论文 | 通过单核转录组测序构建ALS患者眶额皮质的转录组图谱，并利用深度学习模型研究选择性多聚腺苷酸化机制 | 开发了多模态深度学习模型APA-Net，首次整合转录序列和RNA结合蛋白表达谱预测APA；揭示了细胞类型特异性的APA调控模式 | 研究样本局限于C9orf72相关ALS和散发性ALS，未涵盖所有ALS亚型 | 解析ALS/FTLD神经退行性疾病的分子病理机制，特别是选择性多聚腺苷酸化调控 | ALS患者（C9orf72相关和散发性）的眶额皮质组织 | 生物信息学 | 神经退行性疾病 | 单核RNA测序，深度学习 | 多模态深度学习模型（APA-Net） | 转录组测序数据 | 包含C9orf72相关ALS（伴/不伴FTLD）和散发性ALS的额皮质样本 |
| 1289 | 2025-09-19 |
Histopathological evaluation of abdominal aortic aneurysms with deep learning
2025-Sep-16, Diagnostic pathology
IF:2.4Q2
DOI:10.1186/s13000-025-01684-5
PMID:40954491
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1290 | 2025-09-24 |
Multiscale Cell-Cell Interactive Spatial Transcriptomics Analysis
2025-Sep-15, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202508358
PMID:40948400
|
研究论文 | 提出一种多尺度细胞间交互空间转录组学分析方法，整合多尺度拓扑表示与空间深度学习技术 | 首次在空间转录组分析中考虑多尺度细胞间相互作用，提出MCIST方法 | NA | 改进空间转录组数据分析方法，提升空间域检测性能 | 空间转录组数据 | 生物信息学 | NA | 空间转录组学 | 空间深度学习 | 基因表达空间数据 | 37个基准空间转录组数据集 |
| 1291 | 2025-09-24 |
The Narrative Review: Advancements in Heart Failure Diagnosis and Management using Artificial Intelligence: A New Era of Patient Care
2025-09-11, Current cardiology reviews
IF:2.4Q2
|
综述 | 本文综述人工智能在心衰诊断与管理中的最新进展及未来潜力 | 系统阐述AI技术如何通过机器学习和深度学习改善心衰临床决策与个性化治疗 | 存在数据整合、预测准确性、患者参与度、数据隐私及临床工作流整合等需改进领域 | 探讨人工智能优化心衰患者护理与医疗实践的潜力 | 心衰患者群体及相关医疗数据 | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | 机器学习、深度学习 | NA | 医学影像、心电图数据 | NA |
| 1292 | 2025-09-24 |
Deep vessel segmentation with U-Net and texture representation of image (TRI) features provides a foundation for improved objective and automated analysis of coronary artery disease from angiography
2025-Sep-09, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109072
PMID:40983000
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合纹理特征和先进预处理的U-Net深度学习框架，用于提高冠状动脉造影图像中血管分割的准确性 | 将纹理图像表示特征（Haralick和Law特征）与U-Net架构相结合，并采用拉普拉斯金字塔恢复和高斯差分尺度不变性等先进预处理技术 | 外部验证有限，尚未评估直接临床影响 | 提高冠状动脉造影图像中血管分割的准确性，为CAD评估提供定量分析基础 | 冠状动脉造影图像中的血管结构 | 医学图像分析 | 冠状动脉疾病 | 深度学习，图像预处理技术 | U-Net | 医学图像 | 7600张临床血管造影图像用于训练，19名患者约1700张图像用于测试，另使用公共ARCADE数据集进行基准测试 |
| 1293 | 2025-09-24 |
Multichannel autostereoscopic measurement system for micro-structured surfaces based on multi-scale depth fusion
2025-Sep-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.567001
PMID:40984187
|
研究论文 | 提出一种基于多尺度深度融合的多通道自动立体测量系统，用于微结构表面的精确三维测量 | 开发了结合3D光学通道和2D通道的多通道测量系统，通过多尺度深度融合技术提升三维重建精度 | NA | 提高微结构表面三维测量的精度和鲁棒性 | 微结构表面 | 计算机视觉 | NA | 自动立体技术、数据融合、多尺度深度融合 | UniDepth深度学习网络 | 多视角元素图像、高分辨率图像 | NA |
| 1294 | 2025-09-24 |
Optimizing optical chaotic sequences using GAN and the Fisher-Yates algorithm
2025-Sep-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.564934
PMID:40984206
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研究论文 | 提出一种结合深度学习和后处理算法的光学混沌序列优化方案 | 将生成对抗网络引入传统光学反馈混沌系统，并结合Fisher-Yates算法进行后处理优化 | NA | 优化光学混沌序列的随机性和分布特性 | 光学混沌序列 | 机器学习 | NA | GAN、Fisher-Yates算法、NIST统计测试 | GAN | 序列数据 | NA |
| 1295 | 2025-09-24 |
Research on the crack detection method of black coating based on machine vision and deep learning
2025-Sep-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.568123
PMID:40984237
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研究论文 | 提出一种基于机器视觉和深度学习的黑色涂层裂纹检测方法BCC-YOLO | 引入ADown模块替代传统下采样模块，结合iEMA注意力机制和UIoU损失函数，提升小裂纹特征提取能力并降低计算复杂度 | 仅针对自建的黑色涂层裂纹数据集进行验证，未提及其他材质或环境的泛化性能 | 解决黑色涂层低对比度小裂纹实时检测精度不足的问题 | 多孔材料表面黑色高辐射涂层的微裂纹 | 机器视觉 | NA | 深度学习 | BCC-YOLO（基于YOLOv10s改进） | 图像 | 自建黑色涂层裂纹数据集（未明确具体样本数量） |
| 1296 | 2025-09-24 |
Deep learning enhanced dual-mode fluorescence cooperative imaging using upconversion nanoparticles
2025-Sep-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.572954
PMID:40984265
|
研究论文 | 提出一种深度学习增强的双模态荧光协同成像方法，用于实现深层组织高分辨率成像 | 利用镧系上转换纳米颗粒的双光子/四光子协同激发机制，结合对抗训练与循环一致性约束的深度学习网络建立跨模态信号映射 | NA | 解决多光子显微镜中穿透深度与分辨率的权衡问题 | 深层生物组织成像 | 生物医学成像 | NA | 双光子显微镜、四光子显微镜、上转换纳米颗粒荧光成像 | 对抗神经网络（GAN） | 荧光图像 | 成像深度超过500微米的3D组织样本 |
| 1297 | 2025-09-24 |
High-quality polarization 3D reconstruction of weakly textured objects by fusing multi-view images
2025-Sep-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.570825
PMID:40984276
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研究论文 | 提出一种融合多视角图像与偏振信息的弱纹理物体高质量三维重建框架 | 将自注意力增强的PatchMatch网络提供的全局深度先验与偏振测量获得的精细法向梯度相结合，通过傅里叶域积分实现表面重建 | 未明确说明对强反射或透明物体的适用性限制 | 解决弱纹理物体在有限视角下的三维重建精度问题 | 弱纹理物体 | 计算机视觉 | NA | 多视角立体视觉、偏振成像、傅里叶域积分 | PatchMatch网络（自注意力增强） | 多视角偏振图像 | 多种弱纹理物体（未明确具体数量） |
| 1298 | 2025-09-24 |
Multi-input neural channel waveform model for optical fiber WDM transmission based on Volterra series transfer function
2025-Sep-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.563482
PMID:40984268
|
研究论文 | 提出一种基于Volterra级数传递函数的多输入神经网络信道波形模型，用于光纤波分复用传输系统 | 首次将神经网络参数化与物理基础的Volterra级数算法结合，支持多参数输入并实现跨系统参数的强泛化能力 | 模型性能仅在仿真环境中验证，未涉及实际光纤传输系统的实验验证 | 解决传统光纤信道建模方法计算效率低的问题，实现高精度且灵活的多参数WDM系统波形建模 | 波分复用光纤通信系统的信道波形特性 | 光通信 | NA | Volterra级数传递函数算法、神经网络参数化 | 神经网络 | 频域信号数据 | 40通道600公里和5通道1200公里WDM系统的仿真数据 |
| 1299 | 2025-09-24 |
End-to-end deep learning framework for key-free physical-layer security in WDM-RoF
2025-Sep-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.572940
PMID:40984304
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研究论文 | 提出一种用于波分复用光纤无线电系统的端到端深度学习物理层安全框架 | 通过联合训练的神经网络对动态互锁和波长通道物理特性绑定实现无密钥物理层安全 | 仅通过数值仿真验证，缺乏实际系统测试 | 为WDM-RoF系统提供轻量级物理层安全解决方案 | 波分复用光纤无线电通信系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 通信信号数据 | 四波长WDM-RoF系统在20公里光纤上的数值仿真 |
| 1300 | 2025-09-24 |
Evaluation of De Novo Deep Learning Models on the Protein-Sugar Interactome
2025-Sep-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.02.673778
PMID:40950156
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研究论文 | 本研究首次系统评估了深度学习模型在蛋白质-糖非共价复合物结构预测中的性能 | 开发了首个专门针对蛋白质-碳水化合物相互作用的基准数据集BCAPIN和新型评估指标DockQC | 所有模型的预测能力随碳水化合物聚合物长度的增加而下降 | 评估深度学习模型在蛋白质-糖相互作用组预测中的性能 | 蛋白质-碳水化合物非共价复合物 | 机器学习 | NA | 深度学习结构预测 | AlphaFold3, Boltz-1, Chai-1, DiffDock, RosettaFold-All Atom | 蛋白质结构数据 | BCAPIN基准数据集中的实验结构样本 |