深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 31018 篇文献,本页显示第 1941 - 1960 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
1941 2025-08-30
Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set
2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1
研究论文 本研究利用整合自四个来源的精选数据集,开发了一种用于预测有机化合物水溶性的机器学习模型 通过结合多种化学描述符、指纹和功能基团,采用机器学习和深度学习模型,在高度多样化的数据集上实现了优于现有方法的预测精度(R²=0.92,MAE=0.40) NA 提高有机化合物水溶性的预测准确性,以支持从药物开发到材料科学的应用 有机化合物 机器学习 NA 机器学习和深度学习 多种ML和DL模型 化学描述符、指纹和功能基团数据 1282种独特有机化合物(来自Huuskonen数据集)
1942 2025-08-30
The diagnostic performance of ultrasound features for biliary atresia: a systematic review and updated meta-analysis
2025-Aug-18, Pediatric surgery international IF:1.5Q3
系统综述与荟萃分析 评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能,特别关注囊性胆道闭锁的鉴别 首次专门针对囊性胆道闭锁与伴有黄疸和肝门囊肿婴儿的鉴别诊断准确性进行荟萃分析 超声引导PTCC的临床应用受技术复杂性和患者要求限制,胆囊异常相关特征的未检出比例变异较大 系统评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能 胆道闭锁患者和婴儿胆汁淤积症患者 医学影像诊断 胆道闭锁 超声检查、荟萃分析、人工智能 深度学习 医学影像数据 基于多数据库检索的文献数据(具体样本量未明确说明)
1943 2025-08-30
Performance Evaluation of Deep Learning for the Detection and Segmentation of Thyroid Nodules: Systematic Review and Meta-Analysis
2025-Aug-14, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1
系统综述与荟萃分析 评估深度学习算法在甲状腺结节检测与分割中的诊断性能并进行系统综述与荟萃分析 首次通过系统评价和荟萃分析综合评估深度学习模型在甲状腺结节诊断中的性能,并对比临床医生诊断准确性 研究方法设计欠佳、数据集图像质量不一致、外部验证不足可能引入偏倚 评估深度学习算法诊断甲状腺结节恶性的性能,分析影响诊断效果的关键因素 甲状腺结节(TNs)的医学影像 医学影像分析 甲状腺癌 深度学习(DL) 深度学习算法 医学影像 41项符合条件的研究(分割任务14项,检测任务27项)
1944 2025-08-30
18F-FDG PET/CT-based deep radiomic models for enhancing chemotherapy response prediction in breast cancer
2025-Aug-11, Medical oncology (Northwood, London, England)
研究论文 本研究开发了基于18F-FDG PET/CT的深度放射组学模型,用于提升乳腺癌化疗反应的早期预测精度 结合SENet深度学习模型从PET/CT图像中提取深度特征,并与传统放射组学特征融合,显著提高了化疗反应预测的准确性 研究样本量较小(60例患者),且为回顾性数据,可能存在选择偏差 提升乳腺癌患者化疗反应的早期预测能力,以优化个性化治疗策略 60例乳腺癌患者的18F-FDG PET/CT影像数据和临床记录 医学影像分析 乳腺癌 18F-FDG PET/CT成像,放射组学特征提取,深度学习 XGBoost, RF, LR, SVM, SENet 医学影像(PET/CT) 60例乳腺癌患者
1945 2025-08-30
EDNTOM: An Ensemble Learning and Weight Mechanism-Based Nanopore Methylation Detection Tool
2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2
研究论文 开发了一种基于集成学习和注意力权重机制的纳米孔测序甲基化检测工具EDNTOM 采用集成学习整合多个预训练单模型预测,并引入注意力权重机制,在计算资源和检测性能间取得更好平衡 NA 提供更准确可靠的DNA甲基化检测解决方案 DNA甲基化修饰 机器学习 NA 纳米孔测序 集成学习、注意力机制 DNA测序数据 NA
1946 2025-08-30
GGCRB: A Graph Neural Network Approach for Predicting CircRNA-RBP Interactions Using Structural and Sequence Features
2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2
研究论文 提出一种结合序列和结构特征的图神经网络方法GGCRB,用于预测circRNA与RBP的结合位点 首次整合circRNA的结构特征(通过图卷积网络和注意力机制建模)与多种序列编码方案,显著提升预测精度 未明确说明模型计算复杂度或对未见物种的泛化能力 开发高精度的circRNA-RBP结合位点预测计算方法 环状RNA(circRNA)与RNA结合蛋白(RBP) 生物信息学 NA RNAstructure结构预测、五种序列编码(HFN, ND, NCP, DPCP, Doc2Vec) 图神经网络(GCN、GAT)、CNN、双向LSTM、多头注意力机制 序列数据、结构邻接矩阵 16个基准数据集
1947 2025-08-30
Effect of Deep Learning-Based Artificial Intelligence on Radiologists' Performance in Identifying Nigrosome 1 Abnormalities on Susceptibility Map-Weighted Imaging
2025-Aug, Korean journal of radiology IF:4.4Q1
研究论文 评估基于深度学习的AI软件对不同经验水平放射科医生在SMwI图像上识别黑质致密部1区异常的诊断性能影响 首次采用YOLOX目标检测和SparseInst分割模型的AI系统,并量化分析AI对不同经验放射科医生的差异化提升效果 回顾性研究设计,样本量有限(139例扫描),且仅使用单一厂商的AI软件版本 探究AI辅助诊断对放射科医生识别帕金森病相关影像学标志物的性能提升作用 59名帕金森病患者和80名健康参与者的SMwI磁共振影像 计算机视觉 帕金森病 深度学习,磁共振成像(SMwI) YOLOX, SparseInst 医学影像 139例SMwI扫描(59例患者+80例健康对照)
1948 2025-08-30
UM-CPP: A Universal Model for Efficient Classification of Protein Particles in cryo-EM Micrographs with Feature Engineering
2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2
研究论文 提出一种结合特征工程与深度学习的通用模型UM-CPP,用于高效分类冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒 采用混合方法将经典机器学习特征与先进深度学习技术融合,提升颗粒检测的鲁棒性和适应性,并提供可解释的特征分析 NA 提升冷冻电镜数据中目标蛋白质识别的准确性和可解释性 冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒 计算机视觉 NA 冷冻电镜成像 深度学习与特征工程混合模型 图像 NA
1949 2025-08-30
Enhancing Accuracy and Feature Insights in Hydration Free Energy Predictions for Small Molecules with Machine Learning
2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2
研究论文 利用机器学习技术提升小分子水合自由能预测的准确性并提取特征洞察 提出集成K近邻特征处理、集成建模和降维的轻量级机器学习方案,仅使用二维特征在FreeSolv数据集上达到0.53 kcal/mol平均无符号误差,无需大型数据库预训练 NA 提升小分子溶剂化自由能预测精度并理解其物理决定因素 小分子 机器学习 NA 机器学习 K-nearest neighbors, 集成学习 分子几何与拓扑特征 FreeSolv数据集
1950 2025-08-30
Antimicrobial Peptides Design Using Deep Learning and Rational Modifications: Activity in Bacteria, Candida albicans, and Cancer Cells
2025-Jul-11, Current microbiology IF:2.3Q3
研究论文 利用深度学习和理性修饰设计抗菌肽,并在细菌、白色念珠菌和癌细胞中验证其活性 结合两种深度学习算法生成肽序列,并通过生物信息学和AI工具预测活性后进行理性修饰优化 仅对12种肽进行了体外实验验证,样本规模有限 开发高效低毒的抗菌肽以应对抗生素耐药性问题 细菌(四种菌种)、白色念珠菌和乳腺癌细胞系(MCF-7) 机器学习 NA 深度学习、生物信息学分析 深度学习算法(未指定具体类型) 序列数据 26种计算机生成肽中12种进行合成和体外测试
1951 2025-08-30
3BTRON: A Blood-Brain Barrier Recognition Network
2025-Jul-04, Communications biology IF:5.2Q1
研究论文 提出一种名为3BTRON的深度学习框架,用于自动分析血脑屏障的电子显微镜图像,以识别衰老引起的结构变化 开发了首个基于深度学习的自动化工具3BTRON,能够从电子显微镜图像中识别衰老相关的血脑屏障结构变化,并揭示对预测贡献最大的空间特征 模型在未见数据上的敏感性为77.8%,特异性为80.0%,识别精度仍有提升空间,且研究仅基于小鼠模型 开发自动化工具分析血脑屏障在衰老过程中的结构变化 年轻和年老小鼠大脑三个不同脑区的血脑屏障 计算机视觉 老年疾病 电子显微镜成像 深度学习框架(具体结构未说明) 图像 359个小鼠大脑样本
1952 2025-08-30
Report on the quantitative intra-voxel incoherent motion diffusion MRI reconstruction grand challenge
2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1
研究报告 报告2024年定量体素内不相干运动扩散MRI重建挑战赛的结果,旨在评估和推进从扩散MRI数据提取定量组织参数的算法 通过大规模挑战赛形式系统评估传统优化和深度学习方法在IVIM-dMRI重建中的性能,并采用基于真实数字体模的模拟k空间数据 基于模拟数据的方法虽然提供了受控环境,但需要未来研究解决真实世界的复杂性以确保临床适用性 提高扩散MRI中定量组织参数估计的准确性和鲁棒性,推动更广泛的临床采用 扩散MRI数据,特别是IVIM模型参数(灌注分数、伪扩散系数和真扩散系数) 医学影像 NA 扩散MRI(dMRI),体素内不相干运动(IVIM)模型 U-Net,深度学习(DL)方法 MRI图像数据,k空间数据 42个团队参与,7个进入最终阶段,使用基于VICTRE数字体模的模拟数据
1953 2025-08-30
Machine Learning for Predicting Critical Events Among Hospitalized Children
2025-05-01, JAMA network open IF:10.5Q1
研究论文 开发一种机器学习模型,用于早期检测住院儿童的病情恶化,实现全医院统一风险评估 提出首个跨医院单元(急诊、病房、ICU)的统一儿科风险评估模型,优于现有单元专用工具 回顾性研究,可能存在数据偏差;深度学习模型未显示性能提升 通过机器学习早期预测住院儿童关键事件(机械通气、血管活性药物使用或死亡) 18岁以下住院儿童 机器学习 儿科疾病 极端梯度提升机(XGB),深度学习 XGBoost, 深度学习模型 临床数据(年龄、生命体征、实验室结果、合并症等) 135,621名患者来自3家三级医院
1954 2025-08-30
Artificial intelligence for detection and characterization of focal hepatic lesions: a review
2025-04, Abdominal radiology (New York)
综述 本文回顾了基于人工智能的算法在CT和MRI影像中检测和分类肝脏局灶性病变的诊断能力 系统评估了AI(特别是深度学习)在肝脏病变检测与分类中的高准确度表现,并强调其区分良恶性病变的潜力 数据集规模有限,模型可解释性需提升,且需在更广泛临床环境中验证适用性 评估人工智能技术在肝脏局灶性病变检测与表征诊断中的应用效果 肝脏局灶性病变(FLL),包括良性和恶性病变 计算机视觉 肝脏疾病 CT,MRI,深度学习 CNN 医学影像 45项相关研究(2010年1月至2024年4月)
1955 2025-08-30
Gait Video-Based Prediction of Severity of Cerebellar Ataxia Using Deep Neural Networks
2025-Apr, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1
研究论文 利用姿态估计算法和深度学习模型从步态视频预测小脑性共济失调的严重程度 首次将姿态估计算法结合深度学习应用于共济失调步态视频分析,实现SARA评分的自动预测 研究样本量较小(66例患者),且仅限于退行性小脑疾病患者 评估基于视频的步态分析预测小脑性共济失调严重程度的可行性 66例退行性小脑疾病患者 计算机视觉 神经系统疾病 姿态估计算法,深度学习 深度神经网络 视频 66例患者
1956 2025-08-30
Increase Docking Score Screening Power by Simple Fusion With CNNscore
2025-Mar-05, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2
研究论文 提出一种通过将传统分子对接分数与基于CNN的分数融合来提升虚拟筛选性能的策略 首次将GNINA的CNN分数与传统Watvina对接分数相乘融合,实现了最先进的筛选能力 NA 提升结构基虚拟筛选中的分子对接评分函数性能 蛋白质-配体相互作用 机器学习 NA 分子对接、深度学习、虚拟筛选 CNN 分子结构数据 近120亿个分子
1957 2025-08-30
Toward Identification of Markers for Brain-Derived Extracellular Vesicles in Cerebrospinal Fluid: A Large-Scale, Unbiased Analysis Using Proximity Extension Assays
2025-Mar, Journal of extracellular vesicles IF:15.5Q1
研究论文 通过大规模无偏蛋白质组学筛选,识别脑源性细胞外囊泡在脑脊液中的候选标记物 首次结合尺寸排阻色谱与Olink技术系统评估5416种蛋白的EV关联性,并利用DeepTMHMM深度学习模型区分蛋白亚细胞定位 依赖生物信息学预测而非直接实验验证跨膜蛋白的EV关联性 开发脑源性细胞外囊泡的特异性标记物并验证其细胞来源 脑脊液中的细胞外囊泡及相关蛋白质 生物信息学 神经系统疾病 Olink蛋白质组学筛查、尺寸排阻色谱、DeepTMHMM深度学习模型 DeepTMHMM 蛋白质组数据 大规模筛查(具体样本数未明确说明)
1958 2025-08-30
En masse evaluation of RNA guides (EMERGe) for ADARs
2025, Methods in enzymology
研究论文 介绍一种名为EMERGe的高通量筛选方法,用于评估RNA引导链以促进ADAR介导的特定腺苷编辑 开发了体外筛选方法EMERGe,能够全面筛选ADAR底物库并识别难以编辑位点的有效引导链 NA 克服当前RNA引导链设计原则在难编辑靶点上的局限性,充分释放ADAR编辑技术的治疗潜力 ADAR酶、RNA引导链、特定腺苷编辑位点 生物技术 NA NGS、体外筛选、高通量测序 NA RNA序列数据 NA
1959 2025-08-30
Assessing the cardioprotective effects of exercise in APOE mouse models using deep learning and photon-counting micro-CT
2025, PloS one IF:2.9Q1
研究论文 本研究使用光子计数显微CT和深度学习评估运动对不同APOE基因型小鼠心脏结构和功能的影响 结合光子计数CT和3D U-Net深度学习模型实现高精度心脏结构分割,并首次系统评估运动对不同APOE基因型小鼠的心脏保护效应 研究仅使用小鼠模型,结果外推至人类需谨慎;样本量相对有限 评估运动对APOE不同基因型小鼠心脏功能的保护作用 140只APOE2、APOE3、APOE4基因型小鼠(按性别和运动方案分组) 医学影像分析 心血管疾病 光子计数CT成像、深度学习分割、纳米对比剂增强 3D U-Net CT影像 140只小鼠
1960 2025-08-30
UFPF: A Universal Feature Perception Framework for Microscopic Hyperspectral Images
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1
研究论文 提出一种用于显微高光谱图像的通用特征感知框架UFPF,通过分层结构和双路径模块提升空间-光谱特征提取能力 采用分层角到中心Mamba结构捕获空间近邻关系,并设计双路径联合感知模块与Mamba注意力混合对齐机制实现空间-光谱信息互补 NA 提升显微高光谱图像的特征提取能力以支持下游临床诊断任务 显微高光谱图像数据 计算机视觉 NA 高光谱成像 Mamba结构、注意力机制 高光谱图像 NA
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