深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 7 篇文献。
| 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 | 2025-10-06 |
Gene expression inference with deep learning
2016-06-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btw074
PMID:26873929
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的基因表达推断方法D-GEX，通过少量标志基因表达预测全基因组表达谱 | 首次将深度学习应用于基因表达推断领域，相比线性回归方法能捕捉基因间的复杂非线性关系 | 模型在RNA-Seq数据集上的性能提升相对较小（6.57%），且仍有18.69%的靶基因误差高于线性回归 | 开发更准确的基因表达推断计算方法，降低全基因组表达谱分析成本 | 基因表达谱数据 | 机器学习 | NA | 微阵列基因表达分析，RNA-Seq | 深度学习 | 基因表达数据 | 训练集：111,000个表达谱（Gene Expression Omnibus）；测试集：2,921个表达谱（GTEx） | NA | NA | 平均绝对误差，基因间误差比较 | NA |
| 2 | 2025-10-07 |
Antibody-supervised deep learning for quantification of tumor-infiltrating immune cells in hematoxylin and eosin stained breast cancer samples
2016, Journal of pathology informatics
DOI:10.4103/2153-3539.189703
PMID:27688929
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研究论文 | 提出基于抗体引导标注和深度学习的创新方法，用于量化乳腺癌H&E染色样本中免疫细胞浸润区域 | 首次将抗体引导标注与深度学习相结合，仅使用常规H&E染色实现免疫细胞浸润的自动量化 | 样本量较小（仅20例患者），需进一步验证方法的泛化能力 | 开发自动量化肿瘤浸润免疫细胞的新方法 | 乳腺癌患者的福尔马林固定石蜡包埋组织样本 | 数字病理学 | 乳腺癌 | H&E染色, CD45免疫组化染色, 全玻片数字化扫描 | CNN, SVM | 病理图像 | 20例乳腺癌患者，123,442个标注超像素 | NA | 预训练卷积神经网络 | F-score, Kappa系数 | NA |
| 3 | 2024-10-09 |
Deep Filter Banks for Texture Recognition, Description, and Segmentation
2016, International journal of computer vision
IF:11.6Q1
DOI:10.1007/s11263-015-0872-3
PMID:27471340
|
研究论文 | 本文提出了一种新的纹理属性词汇，并开发了相应的基准测试，同时研究了在现实成像条件下识别材料和纹理属性的问题，并探讨了深度学习背景下经典纹理表示的效率和泛化性能 | 提出了一个人类可解释的纹理属性词汇，并开发了新的基准测试；在深度学习背景下重新审视了经典纹理表示，并展示了其在卷积层作为滤波器时的效率和泛化性能 | 未提及 | 改进纹理识别、描述和分割的方法 | 纹理属性和材料识别 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 基于OpenSurfaces数据集的纹理图像 | NA | NA | NA | NA |
| 4 | 2024-10-04 |
Toward an Integration of Deep Learning and Neuroscience
2016, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2016.00094
PMID:27683554
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研究论文 | 本文探讨了深度学习和神经科学之间的整合，提出大脑可能优化成本函数并在预结构化架构内进行操作 | 提出大脑可能优化多样化的成本函数，并在预结构化架构内进行操作，这与传统的人工神经网络优化方法不同 | 文章主要基于假设和理论推断，缺乏直接的实验证据支持 | 探讨深度学习和神经科学之间的联系，提出大脑可能的优化机制 | 大脑的计算机制和优化过程 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5 | 2024-08-07 |
Random synaptic feedback weights support error backpropagation for deep learning
2016-11-08, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/ncomms13276
PMID:27824044
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研究论文 | 本文探讨了大脑中多层神经元结构中错误传播的机制，并提出了一种基于随机突触反馈权重的新机制，该机制在多种任务中与反向传播算法同样有效 | 提出了一种基于随机突触反馈权重的错误传播机制，打破了传统反向传播算法需要精确对称连接模式的假设 | NA | 探讨大脑如何利用错误信号进行学习，并挑战传统学习算法的约束 | 大脑中多层神经元结构的错误传播机制 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6 | 2024-08-07 |
Integrating Medication Therapy Management Education into a Core Pharmacy Curriculum
2016-May-25, American journal of pharmaceutical education
IF:3.8Q2
DOI:10.5688/ajpe80470
PMID:27293237
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research paper | 本文描述了将药物治疗管理（MTM）教育融入药学核心课程的设计，旨在提高学生的信心和能力以执行MTM服务。 | 本文创新地将美国药剂师协会（APhA）证书培训计划的框架应用于开发核心课程，通过深度学习和真实任务提高学生的信心和准备度。 | NA | 提高学生执行药物治疗管理服务的信心和能力。 | 药学学生 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7 | 2024-08-07 |
A deep learning framework for modeling structural features of RNA-binding protein targets
2016-Feb-29, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkv1025
PMID:26467480
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习框架，用于模拟RNA结合蛋白（RBP）目标的结构特征，并预测其结合位点 | 首次将预测的RNA三级结构信息纳入模型，以构建统一的表示，描述RBP目标在所有三个维度上的结构特异性 | NA | 理解转录后基因调控的基本机制 | RNA结合蛋白的结合位点和结合偏好 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习框架 | 序列和结构数据 | 使用真实的CLIP-seq数据集进行测试 | NA | NA | NA | NA |