深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32371 篇文献，本页显示第 1621 - 1640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1621 | 2025-09-22 |
From data to decisions: Statistical tools and Artificial Intelligence in tuberculosis Operational Research
2025-Oct, The Indian journal of tuberculosis
DOI:10.1016/j.ijtb.2025.09.001
PMID:40975573
|
综述 | 本文综述了结核病操作研究中应用的统计工具和人工智能技术，强调其在数据驱动决策中的作用 | 探讨了人工智能（如机器学习和深度学习）在传统统计方法基础上的新兴应用，以增强预测和实时监测能力 | NA | 优化结核病控制策略，通过统计和人工智能方法支持数据驱动的决策制定 | 结核病控制项目，包括监测、诊断、治疗评估和政策建模 | 自然语言处理 | 结核病 | 统计推断、预测建模、成本效益分析、机器学习和深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1622 | 2025-09-22 |
Feasibility study of using CNN-GRU-Dense model for real-time liver tumor tracking during radiotherapy
2025-Oct, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70014
PMID:40975844
|
研究论文 | 本研究探讨了使用CNN-GRU-Dense深度学习模型在放疗过程中实时跟踪肝肿瘤的可行性 | 提出了一种结合CNN、GRU和全连接层的混合深度学习模型，无需治疗中更新即可实现高精度实时肿瘤跟踪 | 基于模拟研究，使用单一患者特定数据进行训练（26分钟运动模式），样本来源有限 | 开发无需持续更新的实时肝肿瘤跟踪方法，提高放疗准确性 | 肝肿瘤患者 | 医疗影像分析 | 肝癌 | 深度学习，实时运动跟踪 | CNN-GRU-Dense混合模型 | 运动轨迹数据，X射线影像数据 | 57个来自CyberKnife系统的运动轨迹数据集，分为肝中央区、下区和上区三个区域 | NA | NA | NA | NA |
| 1623 | 2025-09-22 |
Enhanced mapping of essential urban land use categories in China (EULUC-China 2.0): integrating multimodal deep learning with multisource geospatial data
2025-Sep-30, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2025.07.006
PMID:40774897
|
研究论文 | 通过集成多模态深度学习与多源地理空间数据，开发了中国2022年增强版城市基本土地利用分类图（EULUC-China 2.0） | 采用多模态深度学习模型处理多源地理空间数据，并通过POI数据的图建模显著提升分类精度 | 未明确说明模型在不同地理区域的泛化能力或处理极端案例的局限性 | 提升中国城市土地利用分类的精细度和准确性，支持城市规划和可持续发展 | 中国所有城市的土地利用单元，以OpenStreetMap和天地图道路网络衍生的地块为最小分类单位 | 地理信息科学 | NA | 多模态深度学习，图建模，POI数据分析 | 深度学习（具体架构未指明） | 多源地理空间数据，包括道路网络和POI数据 | 覆盖中国所有城市的2022年土地利用数据，具体样本数量未明确 | NA | NA | NA | NA |
| 1624 | 2025-09-22 |
TMolNet: a task-aware multimodal neural network for molecular property prediction
2025-Sep-21, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-025-11350-z
PMID:40975857
|
研究论文 | 提出一种任务感知的多模态神经网络TMolNet，用于分子属性预测 | 采用任务感知门控模块动态调节多模态贡献，并引入模态熵正则化损失以平衡训练中的模态使用 | NA | 提升分子属性预测的准确性和泛化能力 | 分子数据（包括1D序列/指纹、2D拓扑图和3D几何构象） | 机器学习 | NA | 对比学习，深度学习 | 多模态神经网络 | 多模态数据（1D、2D、3D） | 多个基准数据集（具体数量未说明） | NA | NA | NA | NA |
| 1625 | 2025-09-22 |
Artificial intelligence in revolutionizing orthodontic practice
2025-Sep-20, World journal of methodology
DOI:10.5662/wjm.v15.i3.100598
PMID:40881209
|
研究论文 | 探讨人工智能在正畸领域的变革性影响，包括应用现状、优势、挑战及未来发展趋势 | 系统分析AI在正畸实践中的多技术整合（如机器学习、计算机视觉）及其在诊断精度、治疗规划自动化和患者参与度提升方面的创新应用 | 面临数据质量、算法透明度及实际实施挑战 | 评估AI在正畸中的效率、准确性和个性化护理优势，并探讨未来发展前景 | 正畸实践中的患者数据、诊断流程及治疗规划 | 计算机视觉 | NA | 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术 | NA | 牙科影像、患者数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1626 | 2025-09-22 |
Use of artificial intelligence in neurological disorders diagnosis: A scientometric study
2025-Sep-20, World journal of methodology
DOI:10.5662/wjm.v15.i3.99403
PMID:40881219
|
文献计量学研究 | 本研究通过文献计量学方法分析了人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状与热点 | 首次系统梳理2000-2024年间该领域的文献分布、主要贡献者和研究热点 | 仅基于Web of Science数据库，未涵盖其他文献来源 | 探索人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和关键亮点 | 276篇相关学术出版物 | 医疗人工智能 | 神经系统疾病 | 文献计量分析，VOSviewer网络可视化 | NA | 文献元数据 | 276篇出版物（2000-2024年） | NA | NA | NA | NA |
| 1627 | 2025-09-22 |
Discovery of Novel 4,5-Dihydropyrrolo[3,4-c]pyrazol-6(2H)-one-Based Tubulin Inhibitors Targeting Colchicine Binding Site with Potent Anti-Ovarian Cancer Activity
2025-Sep-20, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00014
PMID:40974592
|
研究论文 | 利用深度学习模型筛选并优化出一种新型靶向秋水仙碱结合位点的微管蛋白抑制剂，具有强效抗卵巢癌活性 | 首次发现基于4,5-二氢吡咯并[3,4-c]吡唑-6(2H)-酮骨架的微管蛋白抑制剂，并通过共晶结构验证其结合模式 | NA | 开发低毒性高效微管蛋白抑制剂用于卵巢癌治疗 | 卵巢癌细胞(SKOV3)及异种移植模型 | 药物发现 | 卵巢癌 | 深度学习筛选、晶体结构解析 | GeminiMol | 化学数据库 | Zinc20数据库筛选，SKOV3细胞系及异种移植模型 | NA | NA | NA | NA |
| 1628 | 2025-09-22 |
Endoplasmic reticulum junctions serve as a platform for endosome-lysosome interactions through their stop-and-go motion switching
2025-Sep-19, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adv4437
PMID:40961183
|
研究论文 | 本研究揭示内质网连接点作为内体-溶酶体相互作用平台，通过调控其停-走运动切换协调细胞器动态 | 首次发现内质网连接点通过停-走运动切换调控内溶酶体相互作用，并揭示肌动蛋白凝聚及VAP-STARD3-YWHAH通路的作用机制 | NA | 探究内溶酶体停-走运动机制及其与内质网结构的功能关联 | 内体、溶酶体、内质网连接点及其他细胞器（脂滴、过氧化物酶体） | 细胞生物学 | NA | 深度学习图像分析（粒子追踪、空间分布、形态分析） | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1629 | 2025-09-22 |
Ozone exposure, retinal microvasculature alterations, and the mediating effect of aging in diabetic population: A retrospective cohort study
2025-Sep-19, Ecotoxicology and environmental safety
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119082
PMID:40974669
|
研究论文 | 一项回顾性队列研究探讨了臭氧暴露与糖尿病患者视网膜微血管改变的关系，并分析了衰老的中介效应 | 首次在大型糖尿病队列中量化臭氧暴露与视网膜微血管参数的具体关联，并引入视网膜年龄差作为加速衰老的生物标志物进行中介分析 | 研究设计为观察性研究，无法完全排除混杂因素；结果基于特定地区（上海）人群，外推性需谨慎验证 | 阐明长期臭氧暴露如何通过加速衰老影响视网膜微血管结构，从而揭示其与脑血管风险的潜在机制 | 55,463名2型糖尿病患者 | 数字病理 | 糖尿病 | 卫星遥感臭氧浓度估算、深度学习视网膜年龄预测、双重机器学习回归分析 | 深度学习 | 环境暴露数据、视网膜影像数据、临床数据 | 55,463名来自上海17个行政区249个社区健康中心的糖尿病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1630 | 2025-09-22 |
Fusion of X-Ray Images and Clinical Data for a Multimodal Deep Learning Prediction Model of Osteoporosis: Algorithm Development and Validation Study
2025-Sep-18, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/70738
PMID:40966528
|
研究论文 | 开发并验证一种融合胸部X光图像和临床数据的多模态深度学习模型，用于骨质疏松症的预测 | 采用基于梯度的Wavelet特征提取方法结合注意力机制辅助特征融合，增强模型对图像关键区域的关注并提升特征提取能力 | 数据集规模可能不足以覆盖人群多样性，回顾性研究可能存在选择偏倚，缺乏外部验证限制了结果的普适性 | 骨质疏松症的机会性筛查 | 1780名患者 | 数字病理 | 骨质疏松症 | 迁移学习 | CNN | 图像和临床数据 | 1780名患者的胸部X光图像和临床数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1631 | 2025-09-22 |
Dose reduction in 4D CT imaging: Breathing signal-guided deep learning-driven data acquisition
2025-Sep-18, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.08.047
PMID:40975131
|
研究论文 | 提出一种基于呼吸信号引导的深度学习驱动数据采集方法，用于减少4D CT成像中的辐射剂量 | 首次将患者呼吸信号与深度学习模型结合，智能预测最佳投影数据采集时机，实现剂量减少的同时保持图像质量 | 回顾性研究，需要在更大规模前瞻性临床试验中验证 | 开发降低4D CT成像辐射剂量的智能数据采集方法 | 294名患者的呼吸信号和104个独立临床4D CT扫描 | 医学影像分析 | 胸部肿瘤 | 4D CT成像，深度学习 | 深度学习模型 | 呼吸信号，CT投影数据 | 294名患者的1,415个呼吸信号，104个独立4D CT扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 1632 | 2025-09-22 |
AI-enhanced orthodontic treatment planning - A scoping review on Evidence-based clinical application with commercial software overview
2025-Sep-18, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2025.106112
PMID:40975160
|
综述 | 本文对AI增强的正畸治疗规划工具进行了范围综述，评估了学术验证工具与商业软件的临床适用性 | 首次系统梳理AI在正畸治疗规划中的证据基础，并对比学术工具与商业解决方案的差异 | 商业AI工具普遍缺乏公开验证研究，存在学术与临床应用之间的验证差距 | 识别基于证据的AI增强正畸治疗规划工具并评估其临床相关性 | 正畸治疗规划中的AI工具，包括学术验证工具和商业软件 | 医疗人工智能 | 口腔正畸 | 机器学习、深度学习、大语言模型(LLMs) | 机器学习、深度学习、LLMs | 文本输入、原始临床数据（如口内扫描数据） | 17项符合纳入标准的研究，涉及307项初步识别的研究 | NA | NA | NA | NA |
| 1633 | 2025-09-22 |
A comprehensive benchmarking of adaptive sampling tools for nanopore sequencing
2025-Sep-17, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03729-w
PMID:40963107
|
研究论文 | 对纳米孔自适应采样工具进行全面性能评估与基准测试 | 首次系统评估六种主流纳米孔自适应采样工具，涵盖种内富集、种间富集和宿主DNA去除三类任务，并比较基于比对和深度学习的分类策略性能 | 仅评估六种工具，未涵盖所有可用方案；测试场景有限，可能无法代表所有应用场景 | 评估纳米孔自适应采样工具的性能并确定最优富集策略 | 六种纳米孔自适应采样工具（包括MinKNOW、Readfish、BOSS-RUNS等） | 生物信息学 | NA | 纳米孔测序，自适应采样，深度学习 | 深度学习模型（未指定具体架构） | 测序数据，原始信号数据 | 涉及COSMIC基因、酿酒酵母和人源宿主DNA等多种测试样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1634 | 2025-09-22 |
Auto-Masked Audio Spectrogram Transformer for depression detection from speech
2025-Sep-16, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2025.120295
PMID:40967413
|
研究论文 | 提出一种基于语音频谱图的自动掩码音频频谱变换器（AMAST），用于抑郁症检测 | 结合滑动窗口分割、自动掩码训练增强上下文学习，以及时频注意力机制捕获时间和频率信息 | NA | 开发非侵入性抑郁症筛查工具，支持临床和远程心理健康评估 | 语音数据，特别是与抑郁相关的语音特征 | 自然语言处理 | 抑郁症 | 深度学习，语音频谱分析 | Transformer（AMAST） | 语音频谱图 | 使用Distress Analysis Interview Corpus-Wizard of Oz和Multi-modal Open Dataset for Mental disorder Analysis两个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1635 | 2025-09-22 |
Prediction of carbon and nitrogen source preferences in microbial metabolism using protein sequence data
2025-Sep-16, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2025.107266
PMID:40967572
|
研究论文 | 本研究利用深度学习算法探索微生物蛋白质序列与其碳氮营养需求之间的内在关系 | 提出了结合蛋白质功能注释和序列特征提取的集成框架，用于预测微生物营养需求 | NA | 优化微生物培养条件并提高微生物生长和生产力 | 432种微生物物种 | 机器学习 | NA | PSSM, PsePSSM, SHAP | 深度学习算法 | 蛋白质序列数据 | 432种微生物物种和61种培养基配方 | NA | NA | NA | NA |
| 1636 | 2025-09-22 |
Deep learning based multi-shot breast diffusion MRI: Improving imaging quality and reduced distortion
2025-Sep-15, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112419
PMID:40974694
|
研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的多激发乳腺扩散MRI重建技术（MUSE DL）在图像质量和失真减少方面的表现 | 首次将深度学习重建应用于多激发MUSE DWI，显著提升信噪比并减少图像失真 | 样本量相对有限（61名参与者），且仅在3T MRI扫描仪上验证 | 比较深度学习重建的多激发扩散加权成像与传统单激发技术在乳腺成像中的性能差异 | 乳腺疾病患者（61名女性参与者，65个乳腺病变） | 医学影像分析 | 乳腺疾病 | 扩散加权成像（DWI），深度学习重建 | 深度学习 | MRI影像 | 61名女性参与者（23-75岁），共65个乳腺病变 | NA | NA | NA | NA |
| 1637 | 2025-09-22 |
Comparison of kinematics between markerless and marker-based motion capture systems for change of direction maneuvers
2025-Sep-15, Journal of biomechanics
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112965
PMID:40974779
|
研究论文 | 比较无标记和有标记运动捕捉系统在变向动作中获取的运动学数据 | 首次系统评估无标记系统在变向动作分析中的性能，并与传统有标记系统进行多指标对比 | 关节角度幅值存在显著系统差异（如踝背屈-10.92°、膝屈曲-8.32°），需谨慎进行绝对值比较 | 评估无标记运动捕捉系统在运动表现分析中的适用性 | 23名男性参与者执行的90度变向动作 | 运动生物力学 | NA | 多摄像头深度学习、三角测量、逆向运动学 | 深度学习 | 视频运动数据 | 23名男性参与者，每人进行5次试验 | NA | NA | NA | NA |
| 1638 | 2025-09-22 |
Improving the performance of the echinococcosis diagnosis model based on serum Raman spectroscopy via the integration of convolutional neural network and support vector machine
2025-Sep-13, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.126945
PMID:40974949
|
研究论文 | 本研究提出一种结合CNN和SVM的模型，用于基于血清拉曼光谱的包虫病诊断，以提高分类准确率 | 首次将卷积神经网络与支持向量机集成（CNN-SVM），用于血清拉曼光谱分析，显著提升包虫病诊断准确率至96.5% | NA | 实现包虫病、肝硬化、肝细胞癌和正常对照组的高精度分类 | 人类血清样本 | 机器学习 | 包虫病 | 拉曼光谱 | CNN-SVM | 光谱数据 | 573份血清样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1639 | 2025-09-22 |
The comparison of deep learning and radiomics in the prediction of polymyositis
2025-Sep-12, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000044496
PMID:40958317
|
研究论文 | 比较深度学习和影像组学在预测多发性肌炎（PM）中的性能 | 首次系统比较3D CNN与影像组学方法在多发性肌炎预测中的表现，并引入外部测试集验证 | 样本量相对有限（总计196例），且所有数据仅来自三个中心 | 评估3D卷积神经网络在预测多发性肌炎中的可行性，并与传统影像组学方法进行对比 | 多发性肌炎患者及非多发性肌炎对照人群 | 医学影像分析 | 多发性肌炎 | T2加权磁共振成像 | 3D CNN, 3D Unet | 医学影像 | 196例患者（120例来自中心A，30例来自中心B，46例来自中心C） | NA | NA | NA | NA |
| 1640 | 2025-09-22 |
Towards modeling evolving longitudinal health trajectories with a transformer-based deep learning model
2025-Sep-11, Annals of epidemiology
IF:3.3Q1
DOI:10.1016/j.annepidem.2025.08.025
PMID:40945546
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研究论文 | 提出一种基于Transformer的深度学习模型Evolve，用于建模和分析纵向健康轨迹 | 引入Transformer架构进行连续多标签预测，并能够通过潜在嵌入空间变化识别健康轨迹转变 | 仅与基线模型进行性能比较，未涉及更广泛的模型对比或外部验证 | 开发深度学习模型以实现连续健康监测和早期疾病检测 | 全国性纵向健康登记数据中的个体健康轨迹 | machine learning | 多种疾病 | deep learning | transformer | 结构化医疗数据（临床编码、诊疗程序、药物购买记录） | 全国性数据集（具体样本量未说明） | NA | NA | NA | NA |