深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42335 篇文献，本页显示第 1 - 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-03-25 |
Toward a unified pipeline for natural product discovery: tools and strategies for NRPS and PKS pathway exploration and engineering
2026-02-25, Natural product reports
IF:10.2Q1
DOI:10.1039/d5np00041f
PMID:40719200
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综述 | 本文综述了将非核糖体肽合成酶和聚酮合酶系统转变为理性设计平台的最新进展，涵盖基因组挖掘、高通量筛选、合成生物学和计算建模等工具与策略 | 强调计算建模（如同源建模、分子对接、分子动力学模拟）和深度学习策略与传统技术相结合，加速定制天然产物类似物的发现与组装 | NA | 探索和改造非核糖体肽合成酶和聚酮合酶生物合成途径，以发现和设计新型天然产物 | 非核糖体肽合成酶和聚酮合酶系统及其产生的天然产物（如抗生素、免疫抑制剂、抗癌剂） | 计算生物学, 合成生物学 | NA | 基因组挖掘, 高通量筛选, 去重复化, 同源建模, 分子对接, 分子动力学模拟 | 深度学习模型 | 基因组数据, 蛋白质结构数据, 化学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2 | 2026-03-25 |
Unlocking the metabolic potential of endophytic fungi through epigenetics: a paradigm shift for natural product discovery and plant-microbe interactions
2025-10-15, Natural product reports
IF:10.2Q1
DOI:10.1039/d5np00028a
PMID:40719258
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3 | 2026-03-25 |
Quantitative molecular imaging using deep magnetic resonance fingerprinting
2025-10, Nature protocols
IF:13.1Q1
DOI:10.1038/s41596-025-01152-w
PMID:40169753
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的饱和转移磁共振指纹图谱（MRF）完整协议，用于蛋白质、代谢物和pH值的无创定量分子成像 | 开发了深度MRF框架，解决了传统饱和转移分子MRI技术复杂、半定量且扫描时间长的问题，实现了快速、定量的分子信息提取 | 协议完成时间从48分钟到57小时不等，对复杂多质子池的活体成像耗时较长，且需要研究生级别的用户操作 | 建立定量分子MRI的标准化流程，推动饱和转移分子MRI的临床转化与应用 | 体外样本、动物模型和人类受试者 | 医学影像分析 | 癌症、神经退行性疾病、中风、心脏病 | 化学交换饱和转移（CEST）、半固体磁化转移（MT）定量成像、磁共振指纹图谱（MRF） | 深度学习模型 | 磁共振图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4 | 2026-03-25 |
spRefine Denoises and Imputes Spatial Transcriptomics with a Reference-Free Framework Powered by Genomic Language Model
2025-Jul-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.22.649977
PMID:40631230
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研究论文 | 本文介绍了一个名为spRefine的深度学习框架，利用基因组语言模型对空间转录组数据进行去噪和插补，以克服数据噪声高和基因测量缺失的挑战 | 提出了一种无参考框架，结合基因组语言模型联合进行空间转录组数据的去噪和插补，增强了数据整合能力，并作为模型预训练和发现新生物信号的强大框架 | NA | 开发一个深度学习框架，以改善空间转录组数据的质量，促进数据整合和下游生物应用 | 空间转录组数据 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 深度学习框架 | 空间转录组数据 | NA | NA | 基因组语言模型 | NA | NA |
| 5 | 2026-03-25 |
Multiclass arrhythmia classification using multimodal smartwatch photoplethysmography signals collected in real-life settings
2024-Dec-13, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5463126/v1
PMID:39711547
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研究论文 | 本研究提出了一种使用多模态智能手表光电容积脉搏波信号在真实生活环境中进行多类心律失常分类的方法 | 使用真实生活环境中收集的多模态数据（包括PPG、加速度计和心率数据），并采用计算高效的1D双向门控循环单元模型，在独立数据集上实现了对PAC/PVC的高灵敏度检测，同时保持了AF检测的高准确率 | 研究依赖于特定临床试验收集的数据集，样本量相对有限（106名受试者），且模型在更广泛人群和设备上的泛化能力仍需进一步验证 | 开发一种能够在真实生活环境中准确检测多种心律失常（特别是房颤和房性/室性早搏）的智能手表监测系统 | 智能手表收集的光电容积脉搏波信号及其相关多模态数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波 | 深度学习 | 时间序列数据 | 106名受试者，收集为期两周的智能手表PPG数据 | NA | 1D双向门控循环单元 | 灵敏度, 准确率, 宏平均受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 6 | 2026-03-25 |
Modernizing histopathological analysis: a fully automated workflow for the digital image analysis of the intestinal microcolony survival assay
2024-Dec-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.09.627578
PMID:39713436
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研究论文 | 本文开发了一个全自动工作流程，用于数字图像分析肠道微菌落存活实验，以量化辐射引起的胃肠道损伤 | 实现了微菌落存活实验中空肠隐窝计数的全自动化，消除了主观观察者间变异和人为错误 | 未明确说明自动化工作流程在不同实验室或设备间的泛化能力 | 自动化组织病理学分析，提高微菌落存活实验的效率和准确性 | 小鼠空肠组织切片图像 | 数字病理学 | 辐射损伤 | 组织病理学成像 | 深度学习语义图像分割 | 图像 | 60只小鼠的540张图像 | NA | NA | 平均绝对百分比偏差 | NA |
| 7 | 2026-03-25 |
EM-COGLOAD: An investigation into age and cognitive load detection using eye tracking and deep learning
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.03.014
PMID:38638116
|
研究论文 | 本文介绍了一个公开可用的眼动数据集EM-COGLOAD，并利用深度学习技术对健康成年人在不同认知负荷下的眼动轨迹进行分类，以探索年龄和认知负荷检测的可行性 | 提出了一个新的公开眼动数据集EM-COGLOAD，并首次将卷积神经网络应用于眼动时间序列分类，以区分不同认知负荷和年龄组 | 研究仅涉及75名健康成年人，未包括阿尔茨海默病患者，且样本量相对较小 | 探索眼动行为作为非侵入性生物标志物，用于检测认知负荷和年龄相关变化，以辅助阿尔茨海默病的早期诊断 | 75名健康成年人的眼动数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 眼动追踪 | CNN | 时间序列 | 75名健康成年人 | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 8 | 2026-03-25 |
DeepGenomeScan of 15 Worldwide Bovine Populations Detects Spatially Varying Positive Selection Signals
2024-10, Omics : a journal of integrative biology
IF:2.2Q3
DOI:10.1089/omi.2024.0154
PMID:39315920
|
研究论文 | 本研究利用深度学习框架DeepGenomeScan，在全球15个牛种群中检测空间变化的阳性选择信号 | 首次在牛基因组选择信号研究中应用深度学习，发现了传统方法未能检测到的38个新选择基因 | 未明确说明样本的具体地理分布或种群规模细节 | 识别牛基因组中受空间变化选择影响的区域，以理解物种进化与适应的遗传机制 | 全球15个牛种群的基因组数据 | 机器学习 | NA | 基因组扫描 | 深度学习 | 基因组数据 | 15个牛种群 | DeepGenomeScan | NA | NA | NA |
| 9 | 2026-03-25 |
Automatic grading of intervertebral disc degeneration in lumbar dog spines
2024-Jun, JOR spine
IF:3.4Q1
DOI:10.1002/jsp2.1326
PMID:38633660
|
研究论文 | 本文开发并测试了一种深度学习工具，用于自动评估犬类腰椎间盘退变程度 | 首次将针对人类脊柱设计的Pfirrmann分类方案应用于犬类，并开发了自动评分工具，扩展了深度学习在兽医影像分析中的应用 | 工具性能略低于人类模型，且对于罕见的5级退变敏感度较低，修改后的分级方案未显示显著优势 | 开发自动评估犬类腰椎间盘退变程度的工具，以支持临床管理和再生疗法研究 | 犬类腰椎间盘 | 数字病理学 | 椎间盘退变 | T2加权MRI扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 5991个腰椎间盘 | NA | NA | 敏感度, 特异度 | NA |
| 10 | 2026-03-25 |
An optimised YOLOv4 deep learning model for efficient malarial cell detection in thin blood smear images
2024-Apr-16, Parasites & vectors
IF:3.0Q1
DOI:10.1186/s13071-024-06215-7
PMID:38627870
|
研究论文 | 本研究提出了一种优化的YOLOv4深度学习模型，用于高效检测薄血涂片图像中的疟疾细胞 | 通过直接层剪枝和骨干网络替换（将CSP-DarkNet53替换为较浅的ResNet50）来优化YOLOv4模型，提高了检测精度并减少了模型大小和计算复杂度 | 未明确说明模型在更大或更多样化数据集上的泛化能力，也未详细讨论实际部署中的计算资源需求 | 开发一种更轻量、更快且精度更高的自动化诊断工具，用于疟疾的早期和准确检测 | 薄血涂片图像中的感染红细胞 | 计算机视觉 | 疟疾 | 深度学习对象检测 | YOLOv4 | 图像 | NA | NA | YOLOv4, CSP-DarkNet53, ResNet50 | 平均精度均值（mAP）, 十亿浮点运算（B-FLOPS）, 模型大小 | NA |
| 11 | 2026-03-25 |
Predicting drug response through tumor deconvolution by cancer cell lines
2024-Apr-12, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2024.100949
PMID:38645769
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型Scaden-CA，用于将肿瘤数据反卷积为癌症类型特异性细胞系的比例，并基于此预测药物反应 | 通过结合癌症细胞系药物敏感性数据和肿瘤反卷积技术，开发了Scaden-CA模型，以桥接细胞系与患者药物反应数据之间的差距 | 仅使用了有限的患者药物反应数据，且模型性能验证主要依赖于CCLE和TCGA数据集，可能未覆盖所有癌症类型或临床场景 | 预测药物反应并探索药物重利用的潜在机制 | 癌症细胞系（如CCLE数据）和肿瘤样本（如TCGA数据） | 机器学习 | 癌症 | RNA测序（bulk RNA数据） | 深度学习模型 | RNA数据 | 大规模癌症细胞系和肿瘤样本（具体数量未在摘要中指定） | NA | Scaden-CA | 一致性相关系数（concordance correlation coefficients），正确反卷积率（correctly deconvoluted rate） | NA |
| 12 | 2026-03-25 |
Enhancing molecular design efficiency: Uniting language models and generative networks with genetic algorithms
2024-Apr-12, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2024.100947
PMID:38645768
|
研究论文 | 本研究探讨了生成模型在药物发现、材料科学和聚合物科学中的应用，提出了一种结合语言模型和生成对抗网络的混合架构以提高分子设计效率 | 提出了一种结合掩码语言模型和生成对抗网络的混合架构，以克服传统生成模型中的模式崩溃问题，并在小规模群体中展现出优于单独语言模型的性能 | 未明确提及具体实验数据或样本量的局限性 | 提高分子设计效率，优化生成模型在药物发现和材料科学中的应用 | 分子设计、药物发现、材料科学和聚合物科学中的生成模型 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 生成对抗网络, 掩码语言模型 | GAN, LM | 合成数据, 分子数据 | NA | NA | 混合LM-GAN架构 | NA | NA |
| 13 | 2026-03-25 |
Quantitative Assessment of Fundus Tessellated Density in Highly Myopic Glaucoma Using Deep Learning
2024-04-02, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.4.17
PMID:38591943
|
研究论文 | 本研究利用深度学习定量评估高度近视性青光眼与高度近视患者的眼底豹纹状密度，以发现早期诊断标志物 | 首次使用深度学习量化眼底豹纹状密度，并发现其在高度近视性青光眼与高度近视患者中存在程度和分布的差异，特别是黄斑区鼻侧/颞侧比值可作为鉴别指标 | 研究为回顾性横断面设计，样本量相对较小（共206只眼），且仅来自单一中心，可能限制结果的普适性 | 表征高度近视性青光眼与高度近视患者的眼底豹纹状密度，探索早期诊断标志物 | 高度近视和高度近视性青光眼患者的眼底图像 | 计算机视觉 | 青光眼 | 眼底摄影 | 深度学习 | 图像 | 206只眼（高度近视133只，高度近视性青光眼73只） | NA | NA | 曲线下面积 | NA |
| 14 | 2026-03-25 |
Deep learning to predict rapid progression of Alzheimer's disease from pooled clinical trials: A retrospective study
2024-Apr, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000479
PMID:38598464
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型，基于临床试验数据预测阿尔茨海默病患者的快速进展风险 | 首次将注意力机制与循环神经网络结合，利用纵向临床数据预测阿尔茨海默病的快速进展，并识别关键预测因子 | 研究数据来源于特定制药公司的临床试验，可能缺乏人群多样性；模型性能在外部验证中有所下降 | 预测阿尔茨海默病患者的快速进展，以优化临床试验设计和治疗效果评估 | 轻度至中度阿尔茨海默病患者 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 纵向临床观察数据 | RNN | 临床数据 | 1603名患者 | NA | 带有注意力机制的循环神经网络 | AUROC, AUPRC | NA |
| 15 | 2026-03-25 |
Integrating Phenotypic Information of Obstructive Sleep Apnea and Deep Representation of Sleep-Event Sequences for Cardiovascular Risk Prediction
2024-Mar-15, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4084889/v1
PMID:38559110
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研究论文 | 本研究探索了结合阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）表型信息和夜间生理信息，利用机器学习和深度学习模型进行心血管风险预测的有效策略 | 提出了结合OSA表型信息和睡眠事件序列深度表示的方法，并采用表型对比训练策略优化深度学习模型性能 | 研究基于MESA数据集，样本量有限（1,874名参与者），且仅针对无心血管疾病史的人群，可能无法推广到更广泛群体 | 探索整合OSA表型信息和夜间生理信息，用于普通人群心血管风险预测的有效策略 | 来自MESA数据集的1,874名无心血管疾病史的参与者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 多导睡眠图（PSG）特征分析，K-均值聚类 | 机器学习模型，深度学习模型 | 静态PSG特征，夜间睡眠事件特征序列 | 1,874名参与者 | NA | NA | ROC曲线下面积（AUC） | NA |
| 16 | 2026-03-25 |
CHD-CXR: a de-identified publicly available dataset of chest x-ray for congenital heart disease
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1351965
PMID:38650917
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研究论文 | 本文发布了一个用于先天性心脏病检测的公开去标识化胸部X射线数据集，并进行了初步模型验证 | 首次公开了一个针对儿童先天性心脏病、包含DICOM格式胸部X射线和心脏超声报告的高质量数据集，强调复杂结构特征，促进深度学习从机器学习向机器教学的转变 | 数据集样本量相对较小（828例），且仅针对儿童先天性心脏病，可能限制模型的泛化能力 | 通过构建公开医学影像数据集推动先天性心脏病的早期检测，特别是在医疗资源匮乏地区 | 儿童先天性心脏病患者的胸部X射线影像 | 计算机视觉 | 先天性心脏病 | 胸部X射线成像，心脏超声 | 深度学习模型 | 医学影像（DICOM格式胸部X射线） | 828例儿童先天性心脏病患者的DICOM胸部X射线文件 | NA | NA | ROC曲线下面积（AUC） | NA |
| 17 | 2026-03-25 |
Deep learning combining FDG-PET and neurocognitive data accurately predicts MCI conversion to Alzheimer's dementia 3-year post MCI diagnosis
2023-Oct-15, Neurobiology of disease
IF:5.1Q1
DOI:10.1016/j.nbd.2023.106310
PMID:37769746
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研究论文 | 本研究开发了一种结合FDG-PET和神经认知数据的深度学习模型，用于预测轻度认知障碍在诊断后三年内转化为阿尔茨海默病痴呆 | 首次将全脑FDG-PET数据与神经认知评分结合，利用卷积神经网络预测MCI向AD的转化，并提供了与转化相关的大脑区域神经关联 | 样本量相对有限（共612名受试者），且仅基于ADNI数据库，可能影响模型的泛化能力 | 预测轻度认知障碍在三年内转化为阿尔茨海默病痴呆的风险 | ADNI数据库中的正常对照、轻度认知障碍和阿尔茨海默病患者 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | FDG-PET成像，神经认知评估 | CNN | 图像，数值数据 | 612名受试者（150名正常对照，257名MCI，205名AD） | 未明确指定 | 卷积神经网络 | AUC，平衡准确度 | NA |
| 18 | 2026-03-25 |
Fundus Tessellated Density Assessed by Deep Learning in Primary School Children
2023-06-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.12.6.11
PMID:37342054
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术评估小学儿童眼底镶嵌密度，并探讨其与眼部参数的关系 | 首次将人工智能技术应用于儿童眼底镶嵌密度的定量评估，并分析了不同分布模式的特征 | 样本量有限（仅577名7岁儿童），且为横断面研究，无法确定因果关系 | 探索眼底镶嵌密度与眼部特征的关系，并比较不同眼底镶嵌分布模式 | 577名7岁儿童的眼部数据 | 计算机视觉 | 近视相关眼底病变 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 577名7岁儿童 | NA | NA | NA | NA |
| 19 | 2026-03-25 |
Validation of a deep learning, value-based care model to predict mortality and comorbidities from chest radiographs in COVID-19
2022-Aug, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000057
PMID:36812559
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研究论文 | 本研究验证了一个基于深度学习、以价值为导向的护理模型，该模型利用胸部X光片预测COVID-19患者的死亡率和合并症 | 开发并验证了一个仅使用正面胸部X光片预测COVID-19患者合并症和死亡率的深度学习模型，并与传统的分层条件类别（HCC）风险调整模型进行了性能比较 | 模型训练数据来自单一机构（2010-2019年），且外部验证队列规模有限（共900例COVID-19患者），可能影响模型的泛化能力 | 验证深度学习模型在预测COVID-19患者合并症和死亡率方面的性能，并评估其在临床决策中的潜在应用价值 | COVID-19患者的正面胸部X光片 | 数字病理学 | COVID-19 | 胸部X光成像 | 深度学习模型 | 图像 | 训练集：14,121张门诊患者正面胸部X光片（2010-2019年）；验证集：413例门诊COVID-19患者（内部队列）和487例住院COVID-19患者（外部队列）的初始正面胸部X光片 | NA | NA | ROC曲线下面积（AUC）、相关系数、绝对平均误差 | NA |
| 20 | 2026-03-25 |
Deep 3D Neural Network for Brain Structures Segmentation Using Self-Attention Modules in MRI Images
2022-03-27, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22072559
PMID:35408173
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的3D神经网络，结合自注意力模块用于MRI图像中的脑结构分割 | 提出了一种结合局部卷积特征和全局自注意力机制的3D深度学习模型，用于脑结构分割，据称是使用注意力机制分割最多脑结构（37个）的3D方法 | NA | 开发一种用于脑结构分割的深度学习模型，以提高分割精度和速度 | 脑MRI图像中的37个脑结构 | 计算机视觉 | NA | 磁共振成像 | CNN, 自注意力模块 | 三维MRI图像 | Mindboggle-101数据集 | NA | 基于UNet的架构，包含卷积层和自注意力模块 | 平均Dice分数 | NA |