深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12185 篇文献，本页显示第 381 - 400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 381 | 2026-04-06 |
Cell-type-directed design of synthetic enhancers
2024-02, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-023-06936-2
PMID:38086419
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研究论文 | 本文利用深度学习模型设计合成增强子，以靶向果蝇大脑中的特定细胞类型，并探索增强子的调控逻辑 | 首次使用深度学习从随机序列高效设计细胞类型特异性合成增强子，并创建了'双代码'增强子和小于50个碱基对的最小功能增强子 | NA | 解码增强子的调控逻辑，理解基因表达在增强子序列中的编码细节，并利用深度学习设计合成增强子以操纵细胞状态 | 果蝇大脑中的Kenyon细胞和胶质细胞，以及人类增强子 | 机器学习 | NA | 深度学习，转基因动物实验 | 深度学习模型 | 序列数据（增强子序列） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 382 | 2026-04-05 |
Comprehensive Characterization of Tissue Mineralization in an Ex Vivo Model
2024-09-27, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/67235
PMID:39400183
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研究论文 | 本文提出了一种利用大型动物骨外植体进行新骨形成全面评估的工作流程 | 结合了多种分析模态（如micro-CT、深度学习、纳米压痕、组织学、SEM和拉曼光谱）来全面表征矿化组织 | 研究基于离体外植体模型，可能无法完全模拟体内环境 | 评估骨再生背景下的组织矿化质量与结构 | 羊股骨头外植体中的新骨形成 | 数字病理学 | NA | micro-CT, 纳米压痕, 组织学染色（HES, Goldner's trichrome, Movat's pentachrome）, 背散射扫描电子显微镜（SEM）, 拉曼光谱 | 深度学习 | 3D图像, 组织学图像, 光谱数据 | 羊股骨头外植体（具体数量未明确说明） | NA | NA | NA | NA |
| 383 | 2026-04-05 |
Integration of Animal Behavioral Assessment and Convolutional Neural Network to Study Wasabi-Alcohol Taste-Smell Interaction
2024-08-16, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/66981
PMID:39221929
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研究论文 | 本研究开发了一种结合动物行为评估与卷积神经网络的方法，分析小鼠在同时嗅闻酒精和食用芥末时的面部表情，以探究酒精对芥末辛辣感的潜在抑制作用 | 首次将动物行为学与深度学习模型结合，用于研究酒精与芥末的味觉-嗅觉交互作用，并开发了无需先验训练材料筛选的模型 | 需要进一步研究酒精抑制芥末辛辣感的潜在机制 | 探究嗅闻含酒精饮料对芥末辛辣感的影响 | 小鼠 | 计算机视觉 | NA | 动物行为学评估 | CNN | 图像, 视频 | 未明确说明 | NA | NA | 识别准确率 | NA |
| 384 | 2026-04-05 |
Misplaced Trust and Distrust: How Not to Engage with Medical Artificial Intelligence
2024-07, Cambridge quarterly of healthcare ethics : CQ : the international journal of healthcare ethics committees
IF:1.5Q3
DOI:10.1017/S0963180122000445
PMID:36263755
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评论 | 本文探讨了在医疗人工智能应用中信任与不信任的错误放置问题，并提出了一种分类法来系统化这些实例 | 通过逆向视角，聚焦于负面例子，开发了一个提供临床和监管决策伦理约束的框架 | 未涉及具体技术实现或实证数据验证 | 分析医疗人工智能中的信任伦理问题，为临床和监管决策提供伦理约束 | 医疗人工智能系统及其在临床护理中的应用 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | 人工神经网络 | NA | NA |
| 385 | 2024-08-07 |
In the right direction: A deep learning tool for assessment of right ventricular function
2024-05, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.)
DOI:10.1111/echo.15831
PMID:38757551
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 386 | 2026-04-05 |
Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning
2024-02, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-023-06887-8
PMID:38123686
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研究论文 | 本文提出了一种基于可解释深度学习的抗生素结构类别发现方法，通过图神经网络和可解释算法识别与抗生素活性相关的化学亚结构，并成功预测并验证了新的抗生素结构类别 | 开发了一种可解释的、基于亚结构的深度学习方法，用于高效探索化学空间，并首次将可解释性图算法应用于抗生素发现，提供了化学亚结构的理性依据 | 研究仅针对金黄色葡萄球菌等特定细菌进行了测试，未涵盖所有抗生素耐药性病原体，且化合物库的规模虽大但可能仍有限制 | 发现新型抗生素结构类别以应对抗生素耐药性危机 | 化学化合物，特别是针对金黄色葡萄球菌（包括MRSA）和万古霉素耐药肠球菌的抗生素 | 机器学习 | 细菌感染 | 深度学习和图神经网络 | 图神经网络 | 化学化合物数据 | 39,312个化合物的抗生素活性和细胞毒性数据，以及12,076,365个化合物的预测 | NA | 图神经网络 | 抗生素活性预测、细胞毒性预测 | NA |
| 387 | 2026-04-05 |
Explainable deep learning discovers novel antibiotic
2024-02, Nature reviews. Drug discovery
DOI:10.1038/d41573-024-00006-6
PMID:38216772
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 388 | 2026-04-04 |
Predicting Therapeutic Response to Hypoglossal Nerve Stimulation Using Deep Learning
2024-12, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31609
PMID:38934474
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研究论文 | 本研究开发并验证了基于药物诱导睡眠内窥镜图像的机器学习和深度学习模型，用于预测舌下神经刺激器植入的治疗效果 | 首次利用深度学习模型从药物诱导睡眠内窥镜图像中预测舌下神经刺激器的治疗效果，并发现腭咽部图像具有更高的预测准确性 | 研究为单中心回顾性分析，样本量有限（127名患者），缺乏多中心验证，可能影响模型的泛化能力 | 开发能够预测舌下神经刺激器治疗效果的图像分析模型，以优化患者选择 | 接受药物诱导睡眠内窥镜检查并随后植入舌下神经刺激器的患者 | 计算机视觉 | 睡眠呼吸障碍 | 药物诱导睡眠内窥镜 | 深度学习, 机器学习 | 图像 | 127名患者的25,040张图像（其中16,515张来自响应者，8,262张来自非响应者） | NA | VGG-16 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 389 | 2026-04-04 |
Multi-Instance Learning for Vocal Fold Leukoplakia Diagnosis Using White Light and Narrow-Band Imaging: A Multicenter Study
2024-10, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31537
PMID:38801129
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于多实例学习的人工智能模型，融合白光成像和窄带成像图像，用于区分声带白斑的良恶性 | 首次将多实例学习方法与白光成像和窄带成像模态结合，用于声带白斑的诊断，并在多中心数据上进行验证 | 模型仍需进一步优化和验证以全面评估其临床潜力 | 开发人工智能模型以辅助声带白斑的良恶性诊断 | 声带白斑患者的内窥镜图像 | 计算机视觉 | 喉癌 | 白光成像, 窄带成像 | 深度学习 | 图像, 视频 | 426名患者的7057张图像用于内部验证，另有两家医院的1617张图像用于外部验证，以及50个前瞻性收集的视频 | NA | NA | AUC, 准确率 | NA |
| 390 | 2026-04-04 |
Artificial Intelligence Outcome Prediction in Neonates with Encephalopathy (AI-OPiNE)
2024-09, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240076
PMID:38984984
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习算法，利用新生儿脑部MRI和基本临床数据，预测缺氧缺血性脑病患儿2年后的神经发育结局 | 首次将多序列MRI（T1加权、T2加权、扩散张量成像）与基本临床变量结合，通过深度学习模型预测新生儿缺氧缺血性脑病的长期神经发育结局，并在分布内和分布外测试集上进行了验证 | 研究为回顾性分析，样本量相对有限（414例），且仅来自17个机构，模型性能（AUC 0.74-0.77）仍有提升空间，未详细说明模型的具体架构细节 | 开发预测新生儿缺氧缺血性脑病2年神经发育结局的深度学习算法 | 足月缺氧缺血性脑病新生儿 | 数字病理学 | 新生儿脑病 | MRI（T1加权、T2加权、扩散张量成像） | CNN | 图像（MRI）、临床数据 | 414例新生儿（来自17个机构） | NA | NA | AUC, 准确率 | NA |
| 391 | 2026-04-04 |
Causal-StoNet: Causal Inference for High-Dimensional Complex Data
2024-May, ... International Conference on Learning Representations
PMID:41725678
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Causal-StoNet的新方法，用于处理高维复杂数据的因果推断问题 | 结合稀疏深度学习理论和随机神经网络，以统一方式处理高维性和未知数据生成过程，并支持缺失值 | 未在摘要中明确说明 | 解决高维复杂数据中的因果推断问题 | 高维复杂数据集，可能包含缺失值 | 机器学习 | NA | 深度学习技术，包括稀疏深度学习和随机神经网络 | 随机神经网络 | 高维复杂数据 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 | 未在摘要中明确说明 |
| 392 | 2026-04-04 |
Deep learning to assess right ventricular ejection fraction from two-dimensional echocardiograms in precapillary pulmonary hypertension
2024-04, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.)
DOI:10.1111/echo.15812
PMID:38634241
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的全自动工具，用于从二维超声心动图视频中估计右心室射血分数，以评估毛细血管前肺动脉高压患者的右心室收缩功能 | 首次利用3D-ResNet50模型从二维超声心动图视频中全自动估计右心室射血分数，无需人工干预，诊断性能与经验丰富的超声技师相当 | 样本量较小（仅85名患者），且仅针对毛细血管前肺动脉高压患者，可能限制了模型的泛化能力 | 开发一种全自动深度学习工具，用于从二维超声心动图视频中准确估计右心室射血分数，以评估右心室收缩功能 | 毛细血管前肺动脉高压患者 | 计算机视觉 | 肺动脉高压 | 二维超声心动图, 心脏磁共振成像 | CNN | 视频 | 85名疑似毛细血管前肺动脉高压患者 | NA | 3D-ResNet50 | 平均绝对误差, AUC | NA |
| 393 | 2026-04-04 |
An anomaly detection model for multivariate time series with anomaly perception
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2172
PMID:41929829
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研究论文 | 本文提出了一种名为EDD的新型深度学习模型，用于利用有限的异常样本提升多元时间序列异常检测的性能 | 创新性地结合图注意力网络与LSTM来提取多元时间序列的时空特征，并通过精心设计的损失函数在潜在空间中实现正常数据的紧密聚类和异常数据的随机分散 | 未明确说明模型对特定领域或数据类型的泛化能力限制，也未讨论计算复杂度或实时性方面的潜在问题 | 提升多元时间序列异常检测的准确性和鲁棒性 | 多元时间序列数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GAN, LSTM, 图注意力网络 | 时间序列数据 | 在三个不同数据集上进行了实验验证（具体样本数量未明确说明） | NA | EDD（Encoder-Decoder-Discriminator） | F1-Score | NA |
| 394 | 2026-04-03 |
Artificial Intelligence in Anterior Chamber Evaluation: A Systematic Review and Meta-Analysis
2024-09-01, Journal of glaucoma
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/IJG.0000000000002428
PMID:38747721
|
荟萃分析 | 本研究通过系统回顾和荟萃分析，评估了深度学习算法在前房光学相干断层扫描图像中诊断房角关闭的准确性，并与房角镜检查进行对比 | 首次通过荟萃分析综合评估深度学习算法在AS-OCT图像中诊断房角关闭的性能，并证实其具有高敏感性和特异性 | 纳入的研究数量有限（仅6项），可能存在发表偏倚，且研究间异质性未详细讨论 | 比较深度学习算法在AS-OCT图像中诊断房角关闭的准确性，以评估其在青光眼筛查中的潜在价值 | 青光眼患者或疑似房角关闭的患者 | 医学影像分析 | 青光眼 | 前房光学相干断层扫描 | 深度学习算法 | 图像 | 5269名患者 | NA | NA | 敏感性, 特异性 | NA |
| 395 | 2026-04-03 |
The Effect of Noise on Deep Learning for Classification of Pathological Voice
2024-08, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31303
PMID:38280184
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研究论文 | 本研究评估了背景噪声对基于深度学习评估语音障碍GRBAS量表模型性能的影响 | 通过向测试样本添加不同强度的高斯噪声，系统评估了1D CNN模型在噪声环境下的鲁棒性 | 使用单一数据集且无比较对照组，属于OCEBM指南中的4级证据（病例系列研究） | 评估背景噪声在机器学习模型评估语音障碍GRBAS量表中的重要性 | 1406个语音样本 | 数字病理学 | 语音障碍 | NA | CNN | 语音 | 1406个语音样本 | TensorFlow | 5层1D卷积神经网络 | 准确率, F1分数, 二次加权Cohen's kappa分数 | NA |
| 396 | 2026-04-03 |
Real-Time Laryngeal Cancer Boundaries Delineation on White Light and Narrow-Band Imaging Laryngoscopy with Deep Learning
2024-06, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31255
PMID:38174772
|
研究论文 | 本研究探讨了深度学习在喉镜图像和视频中自动分割喉癌边界的能力 | 开发了SegMENT-Plus模型，首次在喉镜白光和窄带成像图像上实现实时喉癌边界分割，性能与耳鼻喉科住院医师相当，并展示了优秀的泛化能力 | 需要临床试验来评估该技术在手术实践和切除边缘改善中的作用 | 自动分割喉镜图像和视频中的喉癌浅表范围 | 喉癌患者的白光和窄带成像喉镜图像及视频 | 数字病理学 | 喉癌 | 白光喉镜，窄带成像喉镜 | 深度学习分割模型 | 图像，视频 | 来自557名患者的3933张喉癌图像，外部验证集包含156张和200张图像 | NA | SegMENT-Plus | Dice相似系数，交并比，准确率，推理速度 | NA |
| 397 | 2026-04-03 |
A Proof-of-Concept Computer Vision Approach for Measurement of Tympanic Membrane Perforations
2024-06, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31270
PMID:38214334
|
研究论文 | 本文提出了一种概念验证的计算机视觉方法，用于测量鼓膜穿孔的大小 | 首次将开源深度学习架构应用于鼓膜穿孔的自动分割和面积计算，相比传统目视估计提高了准确性 | 研究样本量小，穿孔类型主要为前部且相对较小，数据集缺乏异质性 | 开发一种计算机视觉模型，以更准确地评估鼓膜穿孔的大小 | 鼓膜穿孔的内窥镜图像 | 计算机视觉 | 耳科疾病 | 内窥镜成像 | 深度学习 | 图像 | 小规模鼓膜穿孔数据集（具体数量未明确说明） | NA | NA | 平均绝对误差 | NA |
| 398 | 2026-04-03 |
Development of a convolutional neural network to accurately detect land use and land cover
2024-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2024.102719
PMID:38660033
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研究论文 | 本研究开发了一个卷积神经网络模型，用于准确检测土地利用和土地覆盖，并在西班牙的自然保护区进行了应用 | 利用CNN模型对土地利用和土地覆盖进行分类，并在Sentinel-2和PNOA图像上验证其性能 | 在住宅类别的分类中存在一些混淆，可能由于该区域的特征导致 | 开发一个准确的土地利用和土地覆盖检测模型，以支持自然资源管理和环境评估 | 西班牙Sierra del Cando自然保护区的土地利用和土地覆盖 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 399 | 2026-04-03 |
Improving Equity in Deep Learning Medical Applications with the Gerchberg-Saxton Algorithm
2024-Jun, Journal of healthcare informatics research
IF:5.4Q1
DOI:10.1007/s41666-024-00163-8
PMID:38681756
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研究论文 | 本文研究了一种利用Gerchberg-Saxton算法在频率域进行变换的新方法，以减少深度学习医疗应用中的种族-民族偏见 | 提出了一种基于Gerchberg-Saxton算法的频率域变换方法，用于减少深度学习模型中的偏见，特别是针对种族-民族偏见 | NA | 减少深度学习在医疗应用中的偏见，提高模型的公平性和泛化能力 | 深度学习模型在医疗应用中的偏见问题，特别是针对代表性不足人群的种族-民族偏见 | 机器学习 | NA | Gerchberg-Saxton算法 | 深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 400 | 2026-04-03 |
Modeling Zinc Complexes Using Neural Networks
2024-04-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00095
PMID:38587510
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研究论文 | 本文构建了一个深度学习架构，用于模拟锌有机金属配合物的能量学 | 针对锌配合物，开发了深度学习模型，并强调了部分电荷在神经网络模拟长程相互作用中的重要作用，克服了传统采样方法的限制 | NA | 研究锌有机金属配合物的能量学，以加速基于量子化学的模型开发 | 锌有机金属配合物 | 机器学习 | NA | 元动力学 | 神经网络 | 化学结构数据 | NA | NA | NA | 平均绝对误差 | NA |