深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 197 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 | 2025-11-19 |
Translation of tissue-based artificial intelligence into clinical practice: from discovery to adoption
2023-11, Oncogene
IF:6.9Q1
DOI:10.1038/s41388-023-02857-6
PMID:37875656
|
综述 | 探讨基于组织的人工智能在临床实践中的应用转化过程，从发现到采纳的完整路径 | 提出将人工智能应用于数字病理图像的多概念方法，包括语言建模和图像分析领域的新方法 | 数字病理/AI设备的新颖性及相关计算科学流程引入了新的设计和监管要求 | 推动组织基人工智能从研究向临床实践转化 | 数字病理图像和癌症诊断 | 数字病理学 | 癌症 | 数字病理成像 | 深度学习卷积神经网络, 多示例学习 | 病理图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2 | 2025-11-16 |
A high-resolution canopy height model of the Earth
2023-11, Nature ecology & evolution
IF:13.9Q1
DOI:10.1038/s41559-023-02206-6
PMID:37770546
|
研究论文 | 本研究开发了一种概率深度学习模型，通过融合GEDI星载激光雷达数据和Sentinel-2光学卫星图像，生成了2020年全球10米分辨率的冠层高度地图 | 首次实现了全球范围10米高分辨率的冠层高度测绘，并开发了能够量化估计不确定性的概率深度学习模型 | 模型主要针对高冠层碳储量区域进行了优化，对其他植被类型的适用性需进一步验证 | 开发高分辨率全球冠层高度测绘方法以支持生态系统管理和气候变化缓解 | 全球陆地植被冠层高度 | 遥感与地理信息系统 | NA | 星载激光雷达(GEDI)、光学卫星遥感(Sentinel-2)、深度学习 | 概率深度学习模型 | 激光雷达点云数据、多光谱卫星图像 | 全球陆地范围 | NA | NA | 不确定性量化、冠层高度估计精度 | NA |
| 3 | 2025-11-16 |
Lyme rashes disease classification using deep feature fusion technique
2023-Nov, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.13519
PMID:38009027
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研究论文 | 提出一种基于深度特征融合技术的莱姆病皮疹分类方法 | 开发了新的深度特征融合系统，通过元分类器整合三种深度学习模型的特征 | NA | 自动分类莱姆病皮疹以辅助临床诊断 | 莱姆病皮疹图像（游走性红斑图像） | 计算机视觉 | 莱姆病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | DenseNet201, InceptionV3, Exception | 准确率 | NA |
| 4 | 2025-11-15 |
Predictive analyses of regulatory sequences with EUGENe
2023-11, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-023-00544-w
PMID:38177592
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研究论文 | 介绍了一个名为EUGENe的FAIR工具包，用于使用深度学习分析基因组序列 | 开发了首个完全符合FAIR原则的深度学习工具包，专门用于调控基因组学分析 | NA | 为基因组序列的深度学习分析提供标准化工具包 | 基因组调控序列 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 基因组序列数据 | NA | PyTorch, TensorFlow | 多种架构 | NA | NA |
| 5 | 2025-11-15 |
Deep learning-guided discovery of an antibiotic targeting Acinetobacter baumannii
2023-11, Nature chemical biology
IF:12.9Q1
DOI:10.1038/s41589-023-01349-8
PMID:37231267
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研究论文 | 利用深度学习发现针对鲍曼不动杆菌的新型抗生素阿鲍辛 | 首次通过神经网络筛选发现具有窄谱活性的新型抗生素，并揭示其通过干扰LolE蛋白影响脂蛋白运输的独特机制 | 仅针对单一病原体进行验证，尚未评估对其它耐药菌的活性 | 开发针对多重耐药鲍曼不动杆菌的新型抗生素 | 鲍曼不动杆菌菌株及约7,500个小分子化合物 | 机器学习 | 细菌感染 | 体外生长抑制实验、计算机预测、小鼠伤口感染模型 | 神经网络 | 化学分子结构数据、细菌生长数据 | 约7,500个分子化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 6 | 2025-11-15 |
A software framework for end-to-end genomic sequence analysis with deep learning
2023-11, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-023-00557-5
PMID:38177600
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7 | 2025-11-06 |
Categorization of collagen type I and II blend hydrogel using multipolarization SHG imaging with ResNet regression
2023-11-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-46417-0
PMID:37945626
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研究论文 | 本研究提出基于多偏振二次谐波成像和ResNet回归的胶原I型和II型混合水凝胶分类方法 | 首次将ResNet深度学习模型应用于多偏振SHG图像分析，无需传统耗时的数学模型拟合过程 | 模型训练依赖于特定偏振角度(10°间隔)的图像采集，可能限制其通用性 | 开发自动化的胶原混合水凝胶分类和回归分析方法 | 胶原I型和II型混合水凝胶(0%, 25%, 50%, 75%, 100% II型) | 计算机视觉 | NA | 多偏振二次谐波成像(SHG) | CNN | 图像 | 5种混合比例的水凝胶，每种采集18张偏振图像 | NA | ResNet | 平均绝对误差(MAE) | NA |
| 8 | 2025-10-05 |
Reliable Active Learning via Influence Functions
2023-Nov, Transactions on machine learning research
PMID:41036166
|
研究论文 | 提出一种基于影响函数的可靠主动学习框架，解决深度学习中主动学习算法性能不可靠的问题 | 通过影响函数、伪标签和多样性选择来高效估计样本对模型在整个数据集上性能的影响 | NA | 提高主动学习在深度学习架构中的可靠性和性能 | 深度学习模型中的样本选择策略 | 机器学习 | NA | 主动学习 | 深度学习架构 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9 | 2025-10-05 |
Deep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non-Small Cell Lung Carcinomas With Histologic Images
2023-11, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2023.100302
PMID:37580019
|
研究论文 | 开发深度学习模型从组织病理图像预测非小细胞肺癌新辅助治疗的主要病理缓解 | 提出多尺度补丁模型，能够自适应加权不同视野图像训练的多个卷积神经网络 | 样本量相对有限（125例病例），需要进一步验证 | 开发深度学习模型预测新辅助治疗后非小细胞肺癌的主要病理缓解 | 125例新辅助治疗后切除的非小细胞肺癌病例 | 数字病理 | 肺癌 | 苏木精-伊红染色 | CNN | 图像 | 125例非小细胞肺癌病例，261张全玻片图像 | NA | 多尺度补丁模型 | 准确率,F1分数,AUC | NA |
| 10 | 2025-10-05 |
Design and deep learning of synthetic B-cell-specific promoters
2023-11-27, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkad930
PMID:37889080
|
研究论文 | 本研究设计合成B细胞特异性启动子，并通过深度学习模型预测其转录强度 | 设计了23,640个具有更大序列空间的B细胞特异性启动子，并首次构建能直接从序列预测免疫球蛋白V基因启动子转录强度的深度学习模型 | NA | 解析免疫球蛋白基因的转录机制并为B细胞工程提供启动子资源 | B细胞特异性启动子和免疫球蛋白V基因 | 合成生物学, 深度学习 | 免疫系统疾病 | MPRA（大规模平行报告基因检测） | 深度学习模型 | DNA序列数据 | 23,640个合成B细胞特异性启动子 | NA | NA | 转录强度预测 | NA |
| 11 | 2025-10-05 |
Explainable deep learning for tumor dynamic modeling and overall survival prediction using Neural-ODE
2023-11-18, NPJ systems biology and applications
IF:3.5Q1
DOI:10.1038/s41540-023-00317-1
PMID:37980358
|
研究论文 | 提出基于神经微分方程的肿瘤动态建模方法，用于肿瘤动态建模和总生存期预测 | 克服现有模型在截断数据预测中的偏差问题，提出具有时间广义齐次性的动力学规律表达 | NA | 提高肿瘤动态建模的预测能力，实现个性化治疗并改善决策过程 | 纵向肿瘤尺寸数据 | 机器学习 | 肿瘤 | 神经微分方程 | 神经网络 | 纵向数据 | NA | NA | 编码器-解码器架构, Neural-ODE | 准确率 | NA |
| 12 | 2025-10-05 |
Research hotspots and trends of artificial intelligence in rheumatoid arthritis: A bibliometric and visualized study
2023-11-10, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023902
PMID:38124558
|
文献计量学研究 | 通过文献计量学方法分析人工智能在类风湿关节炎领域的研究热点与发展趋势 | 首次系统性地对人工智能在类风湿关节炎领域的文献进行计量学分析和可视化展示 | 仅基于Web of Science数据库文献，可能存在收录范围限制 | 分析人工智能在类风湿关节炎领域的研究特征和发展趋势 | 2003-2022年间859篇相关学术文献 | 医疗人工智能 | 类风湿关节炎 | 文献计量分析，可视化分析 | 机器学习，深度学习 | 文献元数据 | 859篇文献 | Microsoft Excel, R软件, VOSviewer | NA | NA | 标准计算机工作站 |
| 13 | 2025-10-05 |
Effective multi-class lungdisease classification using the hybridfeature engineering mechanism
2023-11-07, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023896
PMID:38052644
|
研究论文 | 本文提出了一种基于混合特征工程的深度学习模型，用于胸部X射线图像的13种肺部疾病分类 | 提出了改进的Aquila优化卷积神经网络，结合优化CNN和DENSENET121并应用批量均衡化 | 未提及模型可解释性，未来需要探索可解释机器学习方法来理解模型决策 | 开发高效的计算机辅助模型用于肺部疾病分类 | 13种肺部疾病的胸部X射线图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 医学影像分析 | CNN, DENSENET121 | 图像 | 112,000张胸部X射线图像 | NA | 改进的Aquila优化CNN, DENSENET121 | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数 | NA |
| 14 | 2025-10-05 |
Artificial intelligence methods in kinase target profiling: Advances and challenges
2023-11, Drug discovery today
IF:6.5Q1
DOI:10.1016/j.drudis.2023.103796
PMID:37805065
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综述 | 概述基于机器学习和深度学习的定量构效关系模型在激酶靶点分析中的最新进展 | 总结了激酶分析领域ML/DL-QSAR模型的最新发展趋势，并探讨了实验数据集构建和模型架构设计方面的挑战与未来方向 | NA | 为激酶药物发现中的选择性/特异性挑战提供解决方案，涉及先导化合物优化、药物重定位和药物副作用理解 | 激酶蛋白及其抑制剂 | 机器学习 | NA | 定量构效关系(QSAR) | 机器学习,深度学习 | 化学结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15 | 2025-10-05 |
Deep Learning-Facilitated Study of the Rate of Change in Photoreceptor Outer Segment Metrics in RPGR-Related X-Linked Retinitis Pigmentosa
2023-11-01, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.64.14.31
PMID:37988107
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型辅助测量三维光感受器外节指标，评估RPGR相关X连锁视网膜色素变性的纵向变化 | 首次结合深度学习模型对RPGR相关X连锁视网膜色素变性进行三维光感受器外节指标的纵向变化分析 | 样本量较小（34例患者），回顾性研究设计 | 评估RPGR相关X连锁视网膜色素变性中光感受器外节指标的纵向变化及其相关因素 | 34名RPGR相关X连锁视网膜色素变性男性患者 | 数字病理学 | 视网膜色素变性 | 光谱域光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 三维光学相干断层扫描图像 | 34名男性患者，具有约2年或更长的随访期 | NA | NA | 线性混合效应模型P值 | NA |
| 16 | 2025-10-05 |
Machine Learning-Based Prediction of Abdominal Subcutaneous Fat Thickness During Pregnancy
2023-11, Metabolic syndrome and related disorders
IF:1.3Q4
DOI:10.1089/met.2023.0043
PMID:37669001
|
研究论文 | 开发基于机器学习的孕期腹部皮下脂肪厚度预测模型 | 首次使用三种机器学习算法（深度学习、随机森林、支持向量机）预测孕妇不同孕期的腹部皮下脂肪厚度 | 样本量有限（354例），未说明模型验证方法 | 预测孕妇腹部皮下脂肪厚度以评估皮下注射安全性 | 孕妇腹部皮下脂肪厚度 | 机器学习 | 妊娠期糖尿病 | NA | 深度学习, 随机森林, 支持向量机 | 临床测量数据 | 354例孕妇 | SPSS, RapidMiner | NA | NA | NA |
| 17 | 2025-10-05 |
Deep learning for metabolic pathway design
2023-11, Metabolic engineering
IF:6.8Q1
DOI:10.1016/j.ymben.2023.09.012
PMID:37734652
|
综述 | 本文评估了深度学习在代谢通路设计中的应用及其对生物基循环经济的推动作用 | 系统探讨了深度学习技术在代谢通路预测和酶发现领域的最新进展 | 未涉及具体实验验证和实际应用案例 | 评估数字策略在代谢通路设计和微生物细胞工厂开发中的应用 | 代谢通路设计工具和微生物细胞工厂 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 化学和代谢域数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 18 | 2025-10-05 |
MAG-Res2Net: a novel deep learning network for human activity recognition
2023-Nov-28, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad0ab8
PMID:37939391
|
研究论文 | 提出一种名为MAG-Res2Net的新型深度学习网络用于人类活动识别 | 结合Borderline-SMOTE数据上采样算法、基于度量学习的损失函数组合算法和Lion优化算法 | NA | 解决人类活动多样性和数据质量带来的特征提取困难 | 人类活动识别 | 机器学习 | NA | 深度学习 | MAG-Res2Net | 多模态活动数据 | 三个公共数据集（UCI-HAR、WISDM、CSL-SHARE） | NA | MAG-Res2Net | 准确率,F1-macro,F1-weighted | NA |
| 19 | 2025-10-05 |
Deep learning with fetal ECG recognition
2023-Nov-27, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad0ab7
PMID:37939396
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的胎儿心电图识别新方法 | 开发了跨域一致卷积神经网络(CDC-Net)，解决了ICA方法在胎儿心电图提取中幅度、顺序和正负值不确定的问题 | NA | 实现多通道心电图数据中胎儿心电信号的自动识别 | 胎儿心电信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 独立成分分析(ICA), 心电图监测 | CNN | 心电信号数据 | 来自两个数据库(ADFECGDB和Daisy数据库)的信号数据 | NA | CDC-Net | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 20 | 2025-10-05 |
A Two-Stage Automatic System for Detection of Interictal Epileptiform Discharges from Scalp Electroencephalograms
2023-11, eNeuro
IF:2.7Q3
DOI:10.1523/ENEURO.0111-23.2023
PMID:37914407
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研究论文 | 开发基于深度学习的自动系统，用于从头皮脑电图中检测发作间期癫痫样放电 | 提出结合时序卷积网络的IED检测器和新型双蒙太奇决策机制的两阶段自动检测系统 | 仅使用484份头皮脑电图记录，样本规模有限 | 开发性能可靠的自动IED检测系统以辅助临床脑电图解读 | 头皮脑电图中的发作间期癫痫样放电 | 医疗信号处理 | 癫痫 | 脑电图 | 深度神经网络 | 脑电图信号 | 484份头皮脑电图记录（406训练，78测试） | NA | 时序卷积网络, 深度神经网络 | AUPRC, 假阳性率, F1分数, kappa一致性分数 | NA |