深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 26880 篇文献，本页显示第 1781 - 1800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1781 | 2025-06-05 |
Beyond current boundaries: Integrating deep learning and AlphaFold for enhanced protein structure prediction from low-resolution cryo-EM maps
2025-May-27, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepTracer-LowResEnhance的创新计算框架，该框架通过整合AlphaFold的结构预测和深度学习驱动的图谱细化策略，显著提高了低分辨率冷冻电镜图谱的解析和建模准确性 | 该研究首次将AlphaFold的序列预测与深度学习驱动的图谱细化策略相结合，专门针对低分辨率冷冻电镜图谱进行优化，显著提升了建模准确性 | 研究主要针对低分辨率冷冻电镜图谱（4 Å以下），对于更高分辨率图谱的适用性未进行验证 | 提高低分辨率冷冻电镜图谱的原子模型构建准确性 | 蛋白质冷冻电镜图谱 | 结构生物学 | NA | 冷冻电镜(cryo-EM) | CNN, GNN, AlphaFold | 冷冻电镜图谱 | 37种不同蛋白质的冷冻电镜图谱，包括22个分辨率低于4 Å的挑战性案例 |
| 1782 | 2025-06-05 |
ECG synthesis for cardiac arrhythmias: Integrating self-supervised learning and generative adversarial networks
2025-May-26, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2025.103162
PMID:40460597
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research paper | 该论文提出了一种结合自监督学习和生成对抗网络的心电图合成方法，用于生成逼真的心律失常信号 | 提出了一种新型条件生成架构ECGAN，能够调节心电图记录的概率分布，并在心律失常分类任务中实现了2.4%的平均准确率提升 | 未提及具体的数据隐私保护措施细节，且合成数据的临床验证可能不足 | 开发能够生成逼真心电图信号的方法，以解决标记临床数据不足和患者匿名化问题 | 心电图时间序列数据 | machine learning | 心血管疾病 | 自监督学习, 生成对抗网络 | ECGAN (生成对抗网络) | 时间序列数据 | 使用了MIT-BIH、BIDMC和PTB数据集（具体样本量未明确说明） |
| 1783 | 2025-06-05 |
iPSC-RPE patch restores photoreceptors and regenerates choriocapillaris in a pig retinal degeneration model
2025-May-22, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.179246
PMID:40401519
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research paper | 该研究开发了一种基于诱导多能干细胞衍生的视网膜色素上皮（iRPE）贴片，用于治疗干性年龄相关性黄斑变性（AMD），并在猪视网膜退化模型中验证了其恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的能力 | 使用可生物降解的PLGA支架成熟iRPE细胞，开发了一种临床兼容的制造工艺，并通过深度学习算法和自适应光学成像验证了治疗效果 | 研究仅在猪模型中进行，尚未在人体临床试验中验证 | 开发并验证一种能够恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的治疗方法，以治疗干性年龄相关性黄斑变性 | 激光诱导的外视网膜退化的猪模型 | digital pathology | age-related macular degeneration | optical coherence tomography (OCT), OCT-angiography, adaptive optics imaging | deep learning algorithm | image | 猪模型中的视网膜区域 |
| 1784 | 2025-06-05 |
Evaluation of data collection and annotation approaches of driver gaze dataset
2025-May-14, Behavior research methods
IF:4.6Q1
DOI:10.3758/s13428-025-02679-2
PMID:40369353
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research paper | 本研究评估了驾驶员视线数据集的三种标注方法，并提出了一种新的基于移动指针的标注方法 | 引入了一种新的基于移动指针的标注方法，该方法受到基于屏幕的视线数据收集的启发 | 手动标注和Speak2Label方法的准确性较低，需要进一步分析误分类原因 | 评估不同数据收集和标注方法在驾驶员视线估计中的效果 | 驾驶员视线数据集 | computer vision | NA | eye tracker | supervised machine learning, deep learning | image | NA |
| 1785 | 2025-06-05 |
Artificial Intelligence in Outpatient Primary Care: A Scoping Review on Applications, Challenges, and Future Directions
2025-May-13, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.12.25327223
PMID:40463551
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综述 | 本文探讨了人工智能在门诊初级保健中的应用、挑战及未来发展方向 | 综述了AI在非紧急门诊初级保健中的功能、试验及整合情况，填补了该领域的研究空白 | 仅纳入2019年至2024年的英文文献，且未涉及提供者认知支持、工作流自动化或风险调整面板等应用 | 评估AI在门诊初级保健中的实施程度和应用效果 | 门诊初级保健中的人工智能技术 | 医疗人工智能 | NA | 机器学习、深度学习和transformer | NA | 文本数据（文献） | 筛选了3,203篇文献，最终纳入61篇符合条件的研究 |
| 1786 | 2025-06-05 |
Combining structural modeling and deep learning to calculate the E. coli protein interactome and functional networks
2025-May-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.07.652715
PMID:40463260
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研究论文 | 本文报告了三种计算方法的整合，用于在全蛋白质组范围内预测两个蛋白质是否可能形成二元复合物 | 整合了PrePPI、Topsy-Turvy和ZEPPI三种方法，显著提高了高置信度蛋白质相互作用的预测数量 | 方法依赖于计算预测，需要进一步的实验验证 | 预测大肠杆菌蛋白质相互作用组和功能网络 | 大肠杆菌蛋白质 | 计算生物学 | NA | PrePPI、Topsy-Turvy、ZEPPI、AF3Complex | 蛋白质语言模型 | 蛋白质序列和结构数据 | 400个蛋白质-蛋白质相互作用 |
| 1787 | 2025-06-05 |
Evaluating Vision and Pathology Foundation Models for Computational Pathology: A Comprehensive Benchmark Study
2025-May-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.08.25327250
PMID:40463538
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research paper | 该研究对31种计算病理学AI基础模型进行了全面基准测试，评估它们在多样组织病理学数据集和任务中的表现 | 首次系统比较了不同类型病理学基础模型的性能，并发现模型大小与数据规模并不总是与性能提升相关 | 未深入探讨影响模型性能的潜在因素，且测试数据集可能仍有限 | 评估和比较不同病理学基础模型在计算病理学中的表现 | 31种AI基础模型（包括通用视觉模型、病理专用视觉模型等） | digital pathology | NA | deep learning | foundation models (VM, VLM, Path-VM, Path-VLM) | histopathological images | 41个任务的数据集（来自TCGA、CPTAC等） |
| 1788 | 2025-06-05 |
Evolution-guided protein design of IscB for persistent epigenome editing in vivo
2025-May-07, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02655-3
PMID:40335752
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研究论文 | 通过结合进化指导和深度学习，设计了一种改进的RNA引导内切酶IscB及其引导RNA，用于体内持久性表观基因组编辑 | 结合直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程和深度学习结构预测，开发了改进的NovaIscB变体，其活性比野生型提高了约100倍，并提高了特异性 | NA | 设计具有增强活性和特异性的RNA引导内切酶，用于分子生物学应用 | IscB RNA引导内切酶及其引导RNA | 分子生物学 | NA | 直系同源筛选、结构引导的蛋白质域设计、RNA工程、深度学习结构预测 | NA | 蛋白质序列和结构数据 | NA |
| 1789 | 2025-06-05 |
Classifying Obsessive-Compulsive Disorder from Resting-State EEG using Convolutional Neural Networks: A Pilot Study
2025-May-07, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.06.25327094
PMID:40385410
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research paper | 该研究探索了使用卷积神经网络（CNN）从静息态脑电图（EEG）数据中分类强迫症（OCD）的可行性 | 首次将CNN应用于最小处理的EEG时频表示，以区分OCD患者与健康对照组，并探索了临床和人口统计信息的融合效果 | 样本量较小（仅20名参与者），限制了结果的泛化能力 | 开发一种基于EEG的OCD诊断方法，超越传统机器学习方法的限制 | 20名未服药的参与者（10名OCD患者，10名健康对照组） | machine learning | psychiatric disorder | EEG, Morlet wavelets | CNN, SVM | EEG time-frequency representations | 20名参与者（10名OCD患者，10名健康对照组） |
| 1790 | 2025-06-05 |
Significance of Image Reconstruction Parameters for Future Lung Cancer Risk Prediction Using Low-Dose Chest Computed Tomography and the Open-Access Sybil Algorithm
2025-May-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001131
PMID:39437009
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research paper | 研究图像重建参数和CT扫描仪制造商对Sybil算法在低剂量CT扫描中预测肺癌风险性能的影响 | 首次评估了不同图像重建参数和CT扫描仪制造商对Sybil算法性能的影响，证明了其在多种成像设置下的稳健性 | 研究仅基于美国国家肺癌筛查试验的部分参与者数据，可能无法代表所有人群 | 评估Sybil算法在不同图像重建参数和CT扫描仪下的预测性能 | 低剂量CT扫描图像 | digital pathology | lung cancer | low-dose computed tomography (LDCT) | deep learning-based algorithm (Sybil) | image | 1049对标准与骨重建滤波器图像，1961对标准与肺重建滤波器图像，1288对2mm与5mm轴向切片厚度图像 |
| 1791 | 2025-06-05 |
Comparison between two artificial intelligence models to discriminate cancerous cell nuclei based on confocal fluorescence imaging in hepatocellular carcinoma
2025-May, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.dld.2024.11.026
PMID:39674779
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研究论文 | 比较两种人工智能模型在基于共聚焦荧光成像的肝细胞癌中区分癌细胞核的能力 | 首次在肝细胞癌中应用并比较了机器学习和深度学习模型对癌细胞核的自动识别能力 | 研究样本来自商业组织芯片，可能无法完全代表真实临床样本的多样性 | 开发自动识别肝细胞癌细胞核的人工智能工具 | 肝细胞癌细胞核和正常肝细胞核 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 共聚焦显微镜成像 | 机器学习(ML)和深度学习(DL) | 图像 | 商业组织芯片中的健康肝脏和肝细胞癌样本 |
| 1792 | 2025-06-05 |
Metastasis Detection Using True and Artificial T1-Weighted Postcontrast Images in Brain MRI
2025-May-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001137
PMID:39688447
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research paper | 本研究比较了在脑MRI中使用真实对比增强T1加权图像和通过深度学习方法合成的低剂量图像在转移瘤检测中的敏感性和精确度 | 使用深度学习从低剂量图像合成T1加权图像，并与真实对比增强图像在转移瘤检测中的表现进行比较 | 研究样本量较小（40名参与者），且两位放射科医生的检测结果存在差异 | 评估低剂量对比剂MRI在脑转移瘤检测中的可行性 | 脑转移瘤患者和正常脑部发现的参与者 | digital pathology | brain metastasis | MRI, deep learning | NA | image | 40名参与者（24名男性，平均年龄54.3±15.1岁），共917名参与者接受扫描 |
| 1793 | 2025-06-05 |
Endpoint-aware audio-visual speech enhancement utilizing dynamic weight modulation based on SNR estimation
2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2025.107152
PMID:39874821
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研究论文 | 本研究提出了一种新颖的音频-视觉语音增强系统（AVSE），通过动态调整音频和视觉端点信息权重，基于环境噪声水平优化语音清晰度 | 利用基于SNR估计的注意力技术动态调整音频和视觉端点信息权重，提出端点感知网络（EANet）以优化多模态信息融合效果 | 未提及具体的数据集规模或实验条件的局限性 | 提高在广泛SNR范围内音频-视觉语音增强系统的性能 | 音频和视觉语音信号 | 语音增强 | NA | SNR估计，注意力机制 | EANet | 音频和视频数据 | 使用基准数据集进行实验，具体样本量未提及 |
| 1794 | 2025-06-05 |
A Bi-modal Temporal Segmentation Network for Automated Segmentation of Focal Liver Lesions in Dynamic Contrast-enhanced Ultrasound
2025-05, Ultrasound in medicine & biology
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的双模态时间分割网络（BTS-Net），用于动态对比增强超声（CEUS）视频中肝脏局灶性病变（FLL）的自动分割 | 提出了一种新型的双模态时间分割网络（BTS-Net），用于自动分割动态CEUS视频中的FLL，并在多个测试集中表现出色 | 研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚，且样本量相对较小（232例患者） | 开发一种自动化的深度学习模型，用于动态CEUS视频中FLL的准确分割 | 肝脏局灶性病变（FLL）患者 | 数字病理学 | 肝脏疾病 | 动态对比增强超声（CEUS） | BTS-Net | 视频 | 232例患者（160名男性，中位年龄56岁） |
| 1795 | 2025-06-05 |
SegFormer3D: Improving the Robustness of Deep Learning Model-Based Image Segmentation in Ultrasound Volumes of the Pediatric Hip
2025-05, Ultrasound in medicine & biology
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research paper | 该研究提出了一种名为SegFormer3D的深度学习模型，用于提高儿童髋关节超声体积图像分割的鲁棒性 | 提出了3D SegFormer架构的扩展，这是一种轻量级的基于transformer的模型，具有分层结构的编码器，能够产生多尺度特征，从而同时提高准确性和鲁棒性 | 当前技术的鲁棒性仍不足以可靠地部署到实际临床工作流程中 | 提高儿童髋关节发育不良(DDH)超声图像分割的准确性和鲁棒性 | 儿童髋关节的3D超声图像 | digital pathology | geriatric disease | 3D US imaging, deep learning | SegFormer3D, CNN, vision transformer | 3D ultrasound image | 临床数据来自儿科患者的测试集 |
| 1796 | 2025-06-05 |
Artificial Intelligence for the Detection of Patient-Ventilator Asynchrony
2025-05, Respiratory care
IF:2.4Q2
DOI:10.1089/respcare.12540
PMID:40178919
|
综述 | 本文综述了人工智能在检测患者-呼吸机不同步（PVA）中的应用 | 展示了人工智能在PVA检测中的高准确性和潜在变革性解决方案 | 需要在更多临床环境和患者群体中进行模型验证 | 评估人工智能在检测和量化患者-呼吸机不同步中的应用 | 患者-呼吸机不同步（PVA） | 机器学习 | 呼吸系统疾病 | 机器学习和深度学习技术 | ML和深度学习模型 | 呼吸数据 | 13项研究，332名参与者，分析超过580万次呼吸 |
| 1797 | 2025-06-05 |
Large-scale information retrieval and correction of noisy pharmacogenomic datasets through residual thresholded deep matrix factorization
2025-May-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf226
PMID:40420482
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研究论文 | 本文提出了一种名为残差阈值深度矩阵分解（RT-DMF）的鲁棒且可扩展的深度学习框架，用于校正和填补药物敏感性数据中的噪声和缺失值 | RT-DMF通过深度矩阵分解（DMF）揭示数据中的复杂隐藏模式，并结合迭代残差阈值程序保留具有治疗重要性的信号 | 未明确提及具体局限性 | 解决药物敏感性数据中的噪声问题，提高数据质量和下游分析的准确性 | 药物敏感性数据集 | 机器学习 | 癌症 | 深度矩阵分解（DMF） | RT-DMF | 药物敏感性数据矩阵 | 未明确提及具体样本量 |
| 1798 | 2025-05-28 |
Erratum for: MRI-based Deep Learning Assessment of Amyloid, Tau, and Neurodegeneration Biomarker Status across the Alzheimer Disease Spectrum
2025-May, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.259008
PMID:40423544
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1799 | 2025-06-05 |
A fine-tuned convolutional neural network model for accurate Alzheimer's disease classification
2025-Apr-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86635-2
PMID:40185767
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研究论文 | 该研究提出了一种基于微调卷积神经网络（CNN）的模型，用于准确分类阿尔茨海默病（AD） | 利用迁移学习技术减少训练成本并提高性能，使用预训练的CNN架构（AlexNet、GoogleNet和MobileNetV2）结合多种优化器（如Adam、SGD和RMSprop），在Kaggle MRI数据集和OASIS数据库上取得了高分类准确率（99.4%和98.2%） | 未提及模型在其他独立数据集上的泛化能力，以及计算资源需求的具体情况 | 通过早期诊断实现阿尔茨海默病的及时干预和有效控制 | 阿尔茨海默病患者 | 数字病理学 | 老年病 | MRI扫描 | CNN（AlexNet、GoogleNet、MobileNetV2） | 图像 | Kaggle MRI数据集和OASIS数据库（具体样本数量未提及） |
| 1800 | 2025-06-05 |
CausalCervixNet: convolutional neural networks with causal insight (CICNN) in cervical cancer cell classification-leveraging deep learning models for enhanced diagnostic accuracy
2025-Apr-03, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-13926-2
PMID:40181353
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研究论文 | 该研究提出了一种结合因果推理的卷积神经网络CausalCervixNet，用于提高宫颈癌细胞分类的诊断准确性和效率 | 将因果推理、因果推断和因果发现整合到诊断框架中，揭示了潜在的因果关系，而不仅仅是依赖观察相关性，提高了诊断的准确性和可解释性 | 研究仅在三个数据集上进行了验证，可能需要更多样化的数据来进一步验证模型的泛化能力 | 提高宫颈癌细胞的分类和诊断准确性，构建可解释的AI系统 | 宫颈癌细胞图像 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 深度学习 | CNN | 图像 | 三个数据集：SIPaKMeD、Herlev和自收集的ShUCSEIT数据集 |