深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 158 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 | 2026-02-15 |
Prediction of chromatin looping using deep hybrid learning (DHL)
2023-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.15302/J-QB-022-0315
PMID:41675657
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度混合学习（DHL）的方法，用于预测染色质环化，结合了深度学习模型DNABERT与传统机器学习算法 | 创新点在于将基于Transformer的DNABERT深度学习模型与SVM、RF、KNN等传统机器学习模型集成，形成深度混合学习（DHL）框架，以提高染色质环化预测的精度 | 未在摘要中明确提及具体限制 | 研究目的是利用深度混合学习预测染色质环化，以理解基因组空间组织对复杂性状的影响 | 研究对象是染色质环化数据，具体基于ChIA-PET实验，涉及CTCF和RNAPII数据集 | 机器学习 | NA | Hi-C, ChIA-PET | BERT, SVM, RF, KNN | 基因组序列数据 | NA | NA | DNABERT, Transformer | 精度 | NA |
| 2 | 2026-02-15 |
Computational methods for identifying enhancer-promoter interactions
2023-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.15302/J-QB-022-0322
PMID:41675661
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综述 | 本文系统综述了自2010年以来用于识别增强子-启动子相互作用（EPIs）的计算方法，包括传统机器学习和深度学习模型，并总结了相关数据集资源和在疾病（如癌症）中的应用 | 提供了增强子-启动子相互作用预测方法的系统性总结，特别关注了基于深度学习和迁移学习的模型，这些模型可直接从DNA序列预测EPIs，减少了生物信息学研究者的参数训练时间 | NA | 总结和梳理增强子-启动子相互作用的识别方法，为研究者提供应用和优化这些方法的框架 | 增强子、启动子及其相互作用（EPIs） | 生物信息学 | 癌症 | 测序技术 | 传统机器学习, 深度学习 | 遗传、基因组和表观基因组特征数据, DNA序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3 | 2026-02-15 |
3D genomic organization in cancers
2023-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.15302/J-QB-022-0317
PMID:41675662
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综述 | 本文综述了三维基因组组织在癌症中的作用及其研究进展 | 整合了生物信息学技术，特别是机器学习和深度学习，在三维癌症基因组研究中的应用潜力 | NA | 探讨三维基因组结构在癌症发生、发展和治疗中的作用机制 | 三维染色质结构（染色质区室A/B、拓扑关联结构域和增强子-启动子相互作用） | 生物信息学 | 癌症 | 机器学习和深度学习 | NA | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4 | 2026-02-03 |
Low-contrast-dose liver CT using low monoenergetic images with deep learning-based denoising for assessing hepatocellular carcinoma: a randomized controlled noninferiority trial
2023-Jun, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-022-09298-x
PMID:36576547
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研究论文 | 本研究通过一项随机对照非劣效性试验，评估了使用双能CT和深度学习去噪技术的低对比剂剂量CT在肝细胞癌高风险患者中的有效性 | 结合双能CT的低单能图像和深度学习去噪技术，首次在随机对照试验中证明可将肝脏CT的对比剂剂量减少40%而不影响肝细胞癌的显影清晰度 | 研究为单中心试验，样本量相对较小（90名参与者），且仅针对肝细胞癌高风险患者，结果可能无法推广到所有人群或其他肝脏病变 | 评估低对比剂剂量CT结合先进成像技术在肝细胞癌检测中的非劣效性 | 肝细胞癌高风险患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 双能CT，深度学习去噪，模型迭代重建 | 深度学习 | CT图像 | 90名参与者（47名标准剂量组，43名低剂量组） | NA | NA | 肝细胞癌显影清晰度评分，非劣效性检验 | NA |
| 5 | 2025-12-20 |
Deep learning enhanced ultra-fast SPECT/CT bone scan in patients with suspected malignancy: quantitative assessment and clinical performance
2023-06-30, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acddc6
PMID:37307847
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研究论文 | 本研究评估了深度学习增强的超快SPECT/CT骨扫描在疑似恶性肿瘤患者中的临床性能 | 将深度学习应用于3分钟SPECT扫描，生成算法增强图像，在仅1/7采集时间内达到与标准20分钟SPECT/CT相当的图像质量和诊断价值 | 样本量相对较小（102例），且为单中心前瞻性研究 | 评估深度学习增强超快SPECT/CT骨扫描的临床诊断性能 | 102例疑似恶性肿瘤患者 | 数字病理学 | 恶性肿瘤 | SPECT/CT骨扫描 | 深度学习模型 | 医学影像（SPECT/CT图像） | 102例患者 | NA | NA | 灵敏度, 特异性, 准确性, 组内相关系数, 峰值信噪比, 结构相似性指数, SUV最大值 | NA |
| 6 | 2025-12-20 |
Dynamic low-count PET image reconstruction using spatio-temporal primal dual network
2023-06-30, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/acde3e
PMID:37311469
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研究论文 | 提出一种用于动态低计数PET图像重建的时空原始对偶网络（STPDnet） | 将时空相关性同时编码到基于模型的深度学习框架中，克服了现有方法主要关注空间域而忽略时间域的局限 | 未明确提及模型在更广泛临床数据集上的泛化能力或计算效率的详细分析 | 解决动态低计数PET图像重建的挑战，提升图像质量 | 动态PET图像 | 医学影像分析 | 癌症 | 动态正电子发射断层扫描（PET）成像 | 基于模型的深度学习 | 动态PET图像序列 | 模拟数据和真实大鼠扫描数据 | NA | 时空原始对偶网络（STPDnet） | 噪声降低，重建性能 | NA |
| 7 | 2025-12-17 |
Overproduce and select, or determine optimal molecular descriptor subset via configuration space optimization? Application to the prediction of ecotoxicological endpoints
2023-06, Molecular informatics
IF:2.8Q2
DOI:10.1002/minf.202200227
PMID:36894503
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研究论文 | 本文提出了一种通过配置空间优化确定最优分子描述符子集的方法，以改进小中型化学数据集的预测准确性 | 提出开放描述符配置空间方法，将分子描述符生成建模为多准则优化问题，并使用带Choquet积分适应度函数的遗传算法变体 | 未明确说明方法在大型数据集或深度学习场景下的适用性 | 提高化合物生物活性或性质的预测准确性 | 小中型化学数据集中的化合物 | 机器学习 | NA | 分子描述符计算 | 遗传算法 | 化学数据 | NA | NA | 遗传算法变体 | 预测准确性 | NA |
| 8 | 2025-12-16 |
Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones: a diagnostic study
2023-Jun-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000000391
PMID:37055021
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种集成深度学习模型的iOS智能手机应用，用于量化监测口腔外游离皮瓣的静脉淤血状况 | 首次将深度学习模型集成到智能手机应用中，实现游离皮瓣监测的客观量化，替代传统主观人工观察 | 研究为单中心回顾性分析，样本量有限，且仅适用于iOS平台 | 开发一种便捷、准确、经济的游离皮瓣监测工具，以改善患者安全和管理 | 接受游离皮瓣手术的患者 | 计算机视觉 | 口腔外游离皮瓣静脉淤血 | 计算机视觉 | 深度学习模型 | 图像 | 642名患者的1761张照片，其中122名患者参与临床应用阶段 | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异性, AUC | 智能手机（iOS平台） |
| 9 | 2025-12-12 |
A deep learning algorithm-based visual strategy intervention study for children with autism spectrum disorders - extraction and detection of children's behavioral features
2023-06, European review for medical and pharmacological sciences
DOI:10.26355/eurrev_202306_32608
PMID:37318465
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研究论文 | 本文提出了一种结合特征提取和异常行为检测的视觉策略干预方法，用于自闭症谱系障碍儿童，旨在帮助他们克服社交障碍 | 提出了一种结合时空特征融合结构和基于顺序池的行为检测方法，通过注意力机制和聚类池有效描述复杂背景下长冗余视频中的人类行为动态 | NA | 探索自闭症谱系障碍儿童的有效干预方法 | 自闭症谱系障碍儿童 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 深度学习算法 | CNN | 视频 | SDUFall、Weizmann和HMDB51数据集 | NA | MotionNet, OFF子网络 | 准确率 | NA |
| 10 | 2025-12-12 |
Effect evaluation of denosumab combined with curettage and bone cement reconstruction in the treatment of recurrent giant cell tumor of bone around the knee joint
2023-06, European review for medical and pharmacological sciences
DOI:10.26355/eurrev_202306_32621
PMID:37318478
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研究论文 | 本研究评估了地诺单抗联合刮除术和骨水泥重建治疗膝关节周围复发性骨巨细胞瘤的效果，并构建深度学习模型用于X射线图像分类识别 | 结合地诺单抗治疗与深度学习模型（Inception-v3和Faster-RCNN）用于复发性骨巨细胞瘤的影像分类识别，并比较两种手术方式的预后 | 样本量较小（仅19例患者），且为单中心研究，可能影响结果的普遍性 | 探索膝关节周围复发性骨巨细胞瘤的合适手术方案，并评估深度学习模型在影像分类中的应用 | 19例膝关节周围复发性骨巨细胞瘤患者 | 数字病理学 | 骨巨细胞瘤 | X射线成像 | CNN | 图像 | 19例患者 | NA | Inception-v3, Faster-RCNN, CNN, U-Net, Fast-RCNN | MSTS评分, SF-36评分, 复发率, 并发症发生率 | NA |
| 11 | 2025-12-07 |
Deep learning automation of MEST-C classification in IgA nephropathy
2023-06-30, Nephrology, dialysis, transplantation : official publication of the European Dialysis and Transplant Association - European Renal Association
DOI:10.1093/ndt/gfad039
PMID:36792061
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研究论文 | 本研究开发了一种基于神经网络的工具，用于自动化IgA肾病中MEST-C分类的识别和量化 | 首次使用深度学习自动化MEST-C分类，解决了病理学家间观察者变异性的问题 | 样本量相对较小，且M评分的kappa系数仅为中等水平 | 自动化IgA肾病的MEST-C分类以提高诊断一致性和预后评估 | IgA肾病患者的肾活检样本 | 数字病理学 | IgA肾病 | 肾活检 | 神经网络 | 图像 | 训练队列42例，测试队列66例，应用队列88例 | NA | NA | AUC, kappa系数, 风险比 | NA |
| 12 | 2025-12-04 |
EmbryoNet: using deep learning to link embryonic phenotypes to signaling pathways
2023-06, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-023-01873-4
PMID:37156842
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研究论文 | 本研究开发了一个名为EmbryoNet的深度卷积神经网络，用于自动识别斑马鱼信号通路突变体的表型缺陷 | 首次利用深度学习结合时间依赖性发育轨迹模型，无偏地准确识别和分类七种主要脊椎动物发育信号通路的功能缺失表型缺陷 | 分类方案尚未标准化，且需要专家知识进行验证 | 通过自动表型分析链接胚胎表型与信号通路，以识别发育缺陷的潜在信号机制 | 斑马鱼胚胎及其信号通路突变体 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，自动表型分析 | CNN | 图像 | 超过200万张用于训练和测试的图像 | NA | EmbryoNet | 高精度分类 | NA |
| 13 | 2025-11-21 |
Comment on 'Intelligent cataract surgery supervision and evaluation via deep learning'
2023-06-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000000419
PMID:37131327
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14 | 2025-11-18 |
Modelling human behaviour in cognitive tasks with latent dynamical systems
2023-06, Nature human behaviour
IF:21.4Q1
DOI:10.1038/s41562-022-01510-8
PMID:36658212
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研究论文 | 提出一种深度学习框架task-DyVA，通过潜在动态系统建模人类在认知任务中的行为反应时间序列 | 首次将表达性动态系统与深度学习结合，能够以高时间精度捕捉个体特异性行为差异，并支持通过扰动实验发现可解释的认知理论 | 未明确说明模型在其他认知任务上的泛化能力及计算复杂度 | 开发能够准确建模个体人类受试者在认知任务中反应时间序列的计算框架 | 人类受试者在任务转换认知任务中的行为数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 潜在动态系统 | 反应时间序列数据 | 大型任务转换数据集中的个体人类受试者 | 深度学习框架 | task-DyVA | 时间精度，任务转换成本捕捉能力 | NA |
| 15 | 2025-11-17 |
Leveraging mid-infrared spectroscopic imaging and deep learning for tissue subtype classification in ovarian cancer
2023-Jun-12, The Analyst
DOI:10.1039/d2an01035f
PMID:37218522
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研究论文 | 本研究结合中红外光谱成像和深度学习技术，实现了卵巢癌组织亚型的无标记自动分类 | 首次使用光学光热红外成像技术实现卵巢组织亚型的无标记定量自动识别，空间分辨率比现有仪器提高10倍 | NA | 开发基于中红外光谱成像和深度学习的卵巢癌组织亚型自动分类方法 | 卵巢癌组织样本 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 中红外光谱成像，光学光热红外成像 | 深度学习 | 光谱图像 | 78例患者样本，超过6000万个数据点 | NA | NA | 分类准确度 | NA |
| 16 | 2025-11-14 |
Discovering small-molecule senolytics with deep neural networks
2023-06, Nature aging
IF:17.0Q1
DOI:10.1038/s43587-023-00415-z
PMID:37142829
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研究论文 | 利用图神经网络筛选具有抗衰老细胞活性的小分子化合物 | 首次将图神经网络应用于大规模筛选抗衰老化合物，发现结构多样且具有更优药物化学性质的新候选分子 | 研究基于etoposide诱导的衰老模型，在其他衰老模型中的普适性需进一步验证 | 开发新型抗衰老药物（senolytics）以清除衰老细胞 | 衰老细胞和小分子化合物 | 机器学习 | 老年疾病 | 分子对接模拟，时间分辨荧光能量转移实验 | 图神经网络 | 化学分子结构数据 | 2,352个初筛化合物，800,000+个预测分子 | NA | 图神经网络 | 选择性，药物化学性质，分子对接评分 | NA |
| 17 | 2025-10-30 |
Deep Learning System Outperforms Clinicians in Identifying Optic Disc Abnormalities
2023-Jun-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/WNO.0000000000001800
PMID:36719740
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的人工智能系统(BONSAI-DLS)，用于通过眼底照片检测视盘异常，并在性能上超越临床医生 | 首次开发出能够准确检测视盘异常(包括视乳头水肿)的深度学习系统，并在多中心研究中证明其性能优于一线临床医生 | 使用回顾性收集的便利样本，可能限制结果的泛化性 | 评估深度学习系统在识别视盘异常方面的诊断性能，并与不同专业背景的临床医生进行比较 | 454名患者的800张眼底照片，包括正常视盘、视乳头水肿和其他异常 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 数字眼底摄影 | 深度学习系统 | 图像 | 训练集14,341张眼底照片，测试集800张眼底照片(来自454名患者) | NA | NA | AUC, 错误率, 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 18 | 2025-10-27 |
Motivation for using data-driven algorithms in research: A review of machine learning solutions for image analysis of micrographs in neuroscience
2023-06-20, Journal of neuropathology and experimental neurology
IF:3.2Q2
DOI:10.1093/jnen/nlad040
PMID:37244652
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综述 | 回顾机器学习在神经科学显微图像分析中的应用，探讨其潜力与局限性 | 系统梳理深度学习在神经科学显微图像分析中的最新进展，并提供实际研究项目中的框架选择指导 | 未经验证的新算法可能存在的技术门槛和适用性问题 | 探讨机器学习在神经科学图像分析中的应用价值与实施策略 | 神经科学领域的显微图像数据 | 计算机视觉 | NA | 显微图像分析 | 深度学习 | 显微图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 19 | 2025-10-05 |
Enhancing Neonatal Pain Assessment Transparency via Explanatory Training Examples Identification
2023-Jun, Proceedings. IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems
DOI:10.1109/cbms58004.2023.00236
PMID:41019613
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研究论文 | 本研究提出一种基于实例的解释方法，通过识别最有帮助和有害的训练样本来增强新生儿疼痛音频评估的透明度 | 将音频信号可视化为频谱图进行分类，并提出基于实例的解释方法分析训练样本对预测的影响 | 仅针对音频模态，未整合其他疼痛信号；在临床环境中的实际应用效果需要进一步验证 | 提高基于深度学习的新生儿疼痛评估方法的透明度和可解释性 | 新生儿疼痛音频信号 | 机器学习 | 新生儿疼痛 | 音频信号处理，频谱图转换 | 深度学习模型 | 音频信号，频谱图图像 | NA | NA | NA | 影响分数 | NA |
| 20 | 2025-10-05 |
Contrastive learning in protein language space predicts interactions between drugs and protein targets
2023-06-13, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2220778120
PMID:37289807
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研究论文 | 开发了一种基于对比学习的深度学习模型ConPLex，用于预测药物与蛋白质靶点之间的相互作用 | 成功结合预训练蛋白质语言模型和蛋白质锚定对比共嵌入技术，在保持高精度的同时实现了对未见数据的广泛适应性 | NA | 加速药物发现过程，实现基因组规模的高灵敏度计算机药物筛选 | 药物与蛋白质靶点的相互作用 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型, 对比学习 | 深度学习 | 蛋白质序列, 药物化合物数据 | 人类蛋白质组和大型化合物库规模，实验验证了19个激酶-药物相互作用预测 | NA | ConPLex | 准确性, 适应性, 特异性 | NA |