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 1401 - 1420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1401 | 2025-10-05 |
Research hotspots and trends of artificial intelligence in rheumatoid arthritis: A bibliometric and visualized study
2023-11-10, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023902
PMID:38124558
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文献计量学研究 | 通过文献计量学方法分析人工智能在类风湿关节炎领域的研究热点与发展趋势 | 首次系统性地对人工智能在类风湿关节炎领域的文献进行计量学分析和可视化展示 | 仅基于Web of Science数据库文献，可能存在收录范围限制 | 分析人工智能在类风湿关节炎领域的研究特征和发展趋势 | 2003-2022年间859篇相关学术文献 | 医疗人工智能 | 类风湿关节炎 | 文献计量分析，可视化分析 | 机器学习，深度学习 | 文献元数据 | 859篇文献 | Microsoft Excel, R软件, VOSviewer | NA | NA | 标准计算机工作站 |
| 1402 | 2025-10-05 |
Effective multi-class lungdisease classification using the hybridfeature engineering mechanism
2023-11-07, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023896
PMID:38052644
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研究论文 | 本文提出了一种基于混合特征工程的深度学习模型，用于胸部X射线图像的13种肺部疾病分类 | 提出了改进的Aquila优化卷积神经网络，结合优化CNN和DENSENET121并应用批量均衡化 | 未提及模型可解释性，未来需要探索可解释机器学习方法来理解模型决策 | 开发高效的计算机辅助模型用于肺部疾病分类 | 13种肺部疾病的胸部X射线图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 医学影像分析 | CNN, DENSENET121 | 图像 | 112,000张胸部X射线图像 | NA | 改进的Aquila优化CNN, DENSENET121 | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数 | NA |
| 1403 | 2025-10-05 |
Artificial intelligence methods in kinase target profiling: Advances and challenges
2023-11, Drug discovery today
IF:6.5Q1
DOI:10.1016/j.drudis.2023.103796
PMID:37805065
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综述 | 概述基于机器学习和深度学习的定量构效关系模型在激酶靶点分析中的最新进展 | 总结了激酶分析领域ML/DL-QSAR模型的最新发展趋势，并探讨了实验数据集构建和模型架构设计方面的挑战与未来方向 | NA | 为激酶药物发现中的选择性/特异性挑战提供解决方案，涉及先导化合物优化、药物重定位和药物副作用理解 | 激酶蛋白及其抑制剂 | 机器学习 | NA | 定量构效关系(QSAR) | 机器学习,深度学习 | 化学结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1404 | 2025-10-05 |
TransUFold: Unlocking the structural complexity of short and long RNA with pseudoknots
2023-10-17, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023854
PMID:38052602
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研究论文 | 提出基于深度学习的TransUFold方法，用于准确预测包含假结的RNA二级结构 | 首次将Vision Transformer架构应用于RNA二级结构预测，能够有效提取RNA序列中的长程相互作用 | 性能依赖于高质量RNA结构数据的可用性 | 解决传统基于自由能最小化方法无法准确预测RNA假结结构的问题 | 包含假结的短链和长链RNA序列 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | Transformer, CNN | RNA序列数据 | 基准数据集 | NA | Vision Transformer, 编码器-解码器网络 | 结构预测准确率 | NA |
| 1405 | 2025-10-05 |
When will RNA get its AlphaFold moment?
2023-10-13, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkad726
PMID:37702120
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评论 | 讨论RNA结构预测面临的挑战及未来发展路径 | 系统分析了阻碍开发类似AlphaFold的RNA结构预测深度学习方法的根本问题 | 未提出具体的解决方案，主要进行问题分析和方向性建议 | 探讨RNA三维结构预测的发展前景和挑战 | RNA结构预测方法 | 机器学习 | NA | 结构预测 | 深度学习 | 结构数据,序列数据 | NA | NA | AlphaFold | NA | NA |
| 1406 | 2025-10-05 |
Reliable interpretability of biology-inspired deep neural networks
2023-10-10, NPJ systems biology and applications
IF:3.5Q1
DOI:10.1038/s41540-023-00310-8
PMID:37816807
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研究论文 | 本研究探讨生物启发式深度神经网络的可解释性可靠性问题，并提出控制解释稳健性和偏差的方法 | 首次在基于患者突变数据的P-NET模型中系统测试解释性方法的可靠性，并提出了控制解释稳健性和偏差的新方法 | 研究仅针对特定类型的生物启发式深度学习模型，未涵盖所有相关模型类型 | 确保生物启发式深度学习中解释性的稳健性和偏差感知 | 生物启发式深度神经网络，特别是P-NET模型 | 机器学习 | NA | 单细胞转录组测序，突变数据分析 | 深度神经网络 | 基因突变数据，单细胞转录组数据 | NA | NA | P-NET | 解释稳健性，偏差控制，解释特异性 | NA |
| 1407 | 2025-10-05 |
Pervasive downstream RNA hairpins dynamically dictate start-codon selection
2023-09, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-023-06500-y
PMID:37674078
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研究论文 | 本研究通过整合拟南芥模式触发免疫期间的转录组范围翻译和结构分析，揭示下游RNA发夹结构动态调控起始密码子选择的机制 | 首次发现uAUG下游双链RNA结构（uAUG-ds）通过调控扫描前起始复合体来选择性地翻译上游开放阅读框，并证明该机制在人类细胞中具有普适性 | 研究主要基于模式植物拟南芥，在人类细胞中的验证仍需进一步扩展 | 探究翻译重编程中起始密码子选择性起始的分子机制 | 拟南芥mRNA的上游起始密码子（uAUGs）和下游RNA发夹结构 | 计算生物学 | 植物免疫反应 | 转录组范围翻译分析、RNA结构分析、深度学习建模 | 深度学习模型 | 翻译组数据、RNA结构数据 | 拟南芥在模式触发免疫条件下的转录组样本 | NA | NA | 预测准确性 | NA |
| 1408 | 2025-10-05 |
Scientific discovery in the age of artificial intelligence
2023-08, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-023-06221-2
PMID:37532811
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综述 | 探讨人工智能在科学发现中的应用与进展 | 分析自监督学习和几何深度学习等突破性方法，探讨生成式AI在多模态数据中的创新应用 | 存在数据质量和管理方面的挑战，需要更好理解AI方法的改进时机 | 研究人工智能如何增强和加速科学发现过程 | 科学发现过程中的假设生成、实验设计、数据收集与解释 | 机器学习 | NA | 自监督学习,几何深度学习,生成式AI | NA | 图像,序列,多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1409 | 2025-10-05 |
Self-supervised semantic segmentation of retinal pigment epithelium cells in flatmount fluorescent microscopy images
2023-04-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btad191
PMID:37067486
|
研究论文 | 开发了一种自监督语义分割方法用于视网膜色素上皮细胞的自动分割 | 提出自监督语义分割方法(S4)，结合重建损失、成对表示损失和形态学损失，并开发了新的图像增强算法AugCut | NA | 解决视网膜色素上皮细胞分割中标注数据不足的问题 | 视网膜色素上皮细胞 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 荧光显微镜成像 | 自监督学习 | 图像 | 大量荧光显微镜图像 | NA | 编码器-解码器架构 | 定性评估,定量评估 | NA |
| 1410 | 2025-10-05 |
Non-Destructive Banana Ripeness Detection Using Shallow and Deep Learning: A Systematic Review
2023-Jan-09, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23020738
PMID:36679535
|
系统综述 | 本文系统综述了使用浅层和深度学习技术进行香蕉成熟度无损检测的研究现状 | 首次系统比较了传统机器学习与深度学习在香蕉成熟度检测中的性能差异，并明确了不同方法适用的数据条件 | 现有研究存在数据集信息不足、数据可用性有限、过度依赖数据增强技术等问题 | 自动化香蕉成熟度检测以减少人工干预 | 香蕉果实 | 计算机视觉 | NA | 传感器相机成像 | CNN, ANN, SVM | 图像 | 从1548项研究中筛选出35项进行最终分析 | NA | NA | 准确率, 决定系数 | NA |
| 1411 | 2025-10-05 |
GShC-Net: Hybrid deep learning with DCTLAP feature extraction for brain tumor detection
2025-Dec, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出一种混合深度学习模型GShC-Net用于脑肿瘤检测 | 融合GoogleNet和Shepard卷积神经网络，结合DCTLAP特征提取的混合深度学习架构 | NA | 开发自动化计算机辅助诊断系统以改进脑肿瘤早期检测 | 脑肿瘤医学图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 医学图像分析 | CNN,混合深度学习 | 图像 | NA | NA | GoogleNet,Shepard CNN,GShC-Net | 真阳性率,真阴性率,准确率 | NA |
| 1412 | 2025-10-05 |
A pre-training enhanced deep learning framework for robust sparse unmixing in chemical imaging
2025-Nov-08, Analytica chimica acta
IF:5.7Q1
DOI:10.1016/j.aca.2025.344524
PMID:40983411
|
研究论文 | 提出一种预训练增强的深度学习框架P4SU，用于化学成像中的稳健稀疏解混 | 利用光谱库生成的模拟光谱预训练深度学习模型，结合线性与非线性解码器选项，显著提升解混精度和稳定性 | 未明确说明模型在极端噪声条件下的性能表现 | 开发准确稳健的化学成像解混算法 | 颜料混合物、糖溶液和药物片剂三种化学数据集 | 化学成像分析 | NA | 高光谱成像、拉曼成像 | 深度学习 | 光谱数据、化学成像数据 | 三个化学多样性数据集 | Python | NA | 均方根误差(RMSE), 标准差 | NA |
| 1413 | 2025-10-05 |
Leveraging Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy Screening and Management: History and Current Advances
2025-Nov, Seminars in ophthalmology
IF:1.9Q2
DOI:10.1080/08820538.2024.2432902
PMID:39580713
|
综述 | 本文回顾了人工智能在糖尿病视网膜病变筛查与管理中的应用历史与当前进展 | 系统梳理了AI在DR筛查领域的发展历程，并重点介绍了获得美国FDA批准的三大自动化筛查算法 | 作为叙述性综述，缺乏对研究质量的系统性评估和定量分析 | 评估人工智能在糖尿病视网膜病变筛查中的应用及现有自动化检测算法 | 已发表的关于AI在DR筛查中应用的科学研究文献 | 数字病理 | 糖尿病视网膜病变 | 眼底摄影，视网膜成像 | 深度学习 | 视网膜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1414 | 2025-10-05 |
The potential role of machine learning and deep learning in differential diagnosis of Alzheimer's disease and FTD using imaging biomarkers: A review
2025-Oct, The neuroradiology journal
DOI:10.1177/19714009251313511
PMID:39787363
|
综述 | 本文综述了机器学习和深度学习在利用影像生物标志物区分阿尔茨海默病与额颞叶痴呆鉴别诊断中的潜在作用 | 系统分析比较了机器学习和深度学习在AD与FTD鉴别诊断中的性能表现，发现SVM和ResNet分别在不同方法中表现最佳 | 需要结合临床检查和患者症状评估以确保诊断的全面性和准确性 | 探讨人工智能在阿尔茨海默病与额颞叶痴呆鉴别诊断中的应用潜力 | 阿尔茨海默病(AD)和额颞叶痴呆(FTD)患者 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | MRI, DTI, fMRI, PET, SPECT | 机器学习, 深度学习 | 医学影像 | 基于31篇文献的综合分析 | NA | SVM, ResNet | 分类性能 | NA |
| 1415 | 2025-10-05 |
Evaluating the effect of noise reduction strategies in CT perfusion imaging for predicting infarct core with deep learning
2025-Oct, The neuroradiology journal
DOI:10.1177/19714009251313517
PMID:39789894
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研究论文 | 评估不同噪声降低策略对深度学习模型在CT灌注成像中预测梗死核心的影响 | 首次系统比较不同供应商噪声降低技术对深度学习模型在急性缺血性卒中CTP扫描中识别梗死组织性能的影响 | 样本量较小（60例患者），仅包含成功机械取栓的患者，可能限制结果的普适性 | 评估深度学习模型在CT灌注成像中识别梗死组织的效能，特别关注不同噪声降低技术的影响 | 急性大血管闭塞性缺血性卒中患者的CT灌注扫描 | 医学影像分析 | 缺血性卒中 | CT灌注成像，扩散加权成像，表观扩散系数图 | CNN | 医学影像 | 60例急性缺血性卒中患者 | NA | U-Net | Dice系数 | NA |
| 1416 | 2025-10-05 |
Attention mechanism-based multi-parametric MRI ensemble model for predicting tumor budding grade in rectal cancer patients
2025-Oct, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-04886-z
PMID:40167646
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研究论文 | 开发并验证基于注意力机制的多参数MRI集成模型，用于预测直肠癌患者的肿瘤出芽分级 | 首次将CrossFormer架构和基于Transformer的注意力机制应用于多参数MRI特征融合，有效捕捉不同成像序列间的空间交互作用 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，模型间AUC差异未达到统计学显著性 | 预测直肠癌患者的肿瘤出芽分级 | 直肠癌患者 | 医学影像分析 | 直肠癌 | 多参数磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 458例经病理证实的直肠癌患者（355例来自中心1，103例来自另外两个中心） | NA | CrossFormer, Transformer | AUC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 1417 | 2025-10-05 |
Deep learning-based segmentation of gallbladder cancer on abdominal computed tomography scans: a multicenter study
2025-Oct, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-04887-y
PMID:40167645
|
研究论文 | 基于深度学习开发用于腹部CT扫描中胆囊癌自动分割的模型 | 在多中心数据集上比较了多种先进的2D和3D图像分割模型在胆囊癌分割任务中的性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限 | 训练和验证用于胆囊癌自动分割的深度学习模型 | 经病理证实的初治胆囊癌患者 | 计算机视觉 | 胆囊癌 | 对比增强CT扫描 | 深度学习分割模型 | 医学影像 | 训练验证队列317例，内部测试29例，外部测试85例 | NA | SAM Adapter, MedSAM, 3D TransUNet, SAM-Med3D, 3D-nnU-Net | Dice系数, IoU | NA |
| 1418 | 2025-10-05 |
Preoperative Assessment of Lymph Node Metastasis in Rectal Cancer Using Deep Learning: Investigating the Utility of Various MRI Sequences
2025-Oct, Annals of surgical oncology
IF:3.4Q1
DOI:10.1245/s10434-025-17717-8
PMID:40553356
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于多参数MRI的深度学习模型，用于直肠癌术前淋巴结转移评估 | 设计了多参数多尺度EfficientNet模型，并系统比较了不同MRI序列对淋巴结转移评估的贡献 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证 | 开发深度学习模型用于直肠癌术前淋巴结转移评估 | 直肠癌患者 | 医学影像分析 | 直肠癌 | 多参数磁共振成像 | 深度学习 | 三维医学影像 | 613名来自四个医疗中心的直肠癌患者 | NA | EfficientNet | AUC,准确率,敏感性,特异性,平均精确率 | NA |
| 1419 | 2025-10-05 |
A Geometric Deep Learning Model for Real-Time Prediction of Knee Joint Biomechanics Under Meniscal Extrusion
2025-Oct, Annals of biomedical engineering
IF:3.0Q3
DOI:10.1007/s10439-025-03798-9
PMID:40663282
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研究论文 | 提出一种几何深度学习模型用于实时预测半月板挤压下的膝关节生物力学响应 | 首次将几何深度学习应用于膝关节生物力学预测，相比传统有限元分析显著减少计算时间并实现实时评估 | 模型训练依赖于有限元分析生成的数据，未直接使用临床实时采集数据 | 开发快速准确的膝关节生物力学预测方法以替代计算耗时的传统有限元分析 | 膝关节软组织在半月板挤压下的生物力学响应 | 几何深度学习 | 骨关节炎 | 有限元分析，几何深度学习 | 几何深度学习模型 | 有限元分析生成的生物力学数据 | NA | NA | 几何深度学习架构 | 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差, 峰值位置百分比误差, 峰值数值百分比误差 | NA |
| 1420 | 2025-10-05 |
Deep learning-based quantitative assessment inflammatory response of hyperreflective foci in diabetic macular edema
2025-Oct, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104728
PMID:40680912
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研究论文 | 本研究通过深度学习自动分割系统定量评估糖尿病黄斑水肿中高反射灶与炎症细胞因子的关联 | 首次使用深度学习自动分割系统定量分析高反射灶数量、体积与眼内炎症细胞因子的相关性 | 样本量较小（39只DME患眼和19只对照眼），未探讨高反射灶分布与细胞因子的关系 | 探究糖尿病黄斑水肿中高反射灶与炎症细胞因子的关联性 | 糖尿病黄斑水肿患者和对照组的房水样本及SD-OCT影像 | 数字病理 | 糖尿病黄斑水肿 | ELISA, 光谱域光学相干断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 39只DME患眼（29名患者）和19只对照眼（19名受试者） | NA | NA | Spearman相关系数, P值 | NA |