深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 12171 篇文献，本页显示第 4761 - 4780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4761 | 2024-10-24 |
INSPIRE: interpretable, flexible and spatially-aware integration of multiple spatial transcriptomics datasets from diverse sources
2024-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.23.614539
PMID:39386646
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研究论文 | 本文介绍了一种名为INSPIRE的深度学习方法，用于整合来自不同来源的多个空间转录组数据集 | INSPIRE通过图神经网络和对抗学习机制，实现了对不同来源数据的空间感知和适应性整合，并利用非负矩阵分解揭示了可解释的空间因子及其对应的基因程序 | NA | 解决来自不同样本、技术和发育阶段的空间转录组数据的有效整合和解释问题 | 人类大脑皮层切片、小鼠大脑切片、小鼠海马体和胚胎切片以及时空器官发生图谱 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图神经网络 | 空间转录组数据 | 涉及超过50万个空间点的时空器官发生图谱 |
| 4762 | 2024-10-24 |
Small metal artifact detection and inpainting in cardiac CT images
2024-Sep-25, ArXiv
PMID:39398205
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研究论文 | 本文开发了一种自动检测和修复心脏CT图像中金属伪影的方法 | 提出了基于深度学习的2D U-Net模型用于金属伪影检测，以及3D图像修复模型用于伪影区域的修复 | 仅在合成数据和少量患者数据上进行了验证，需要在更多临床数据上进行进一步验证 | 开发一种自动检测和修复心脏CT图像中金属伪影的方法，以提高心脏运动分析的准确性 | 心脏CT图像中的金属伪影 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | U-Net | 图像 | 12名接受心脏放射治疗的患者，以及148名患者的无伪影心脏CT图像 |
| 4763 | 2024-10-24 |
A differentiable Gillespie algorithm for simulating chemical kinetics, parameter estimation, and designing synthetic biological circuits
2024-Sep-25, ArXiv
PMID:39398212
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研究论文 | 本文开发了一种可微分的Gillespie算法，用于模拟化学动力学、参数估计和设计合成生物电路 | 本文的创新点在于将深度学习技术应用于Gillespie算法，开发了一种完全可微分的变体，称为可微分Gillespie算法（DGA），通过平滑函数近似精确Gillespie算法中的不连续操作，从而允许使用反向传播计算梯度 | NA | 研究目的是开发一种新的算法，用于快速准确地学习动力学参数，并设计具有所需特性的生化网络 | 研究对象包括基因启动子的随机模型和实验测量的mRNA表达水平 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 可微分Gillespie算法（DGA） | mRNA表达水平 | 涉及两个不同启动子的实验测量数据 |
| 4764 | 2024-10-24 |
A Review of Artificial Intelligence in Brachytherapy
2024-Sep-25, ArXiv
PMID:39398213
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综述 | 本文综述了人工智能在近距离放射治疗中的应用 | 系统地分类和总结了AI在近距离放射治疗中的应用，包括成像、预规划、治疗规划、施用器重建、质量保证、结果预测和实时监控 | 未提及具体的技术限制 | 探讨人工智能在近距离放射治疗中的应用，以提高治疗的个性化、效率和效果 | 人工智能在近距离放射治疗中的应用 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | NA | NA | NA |
| 4765 | 2024-10-24 |
Real-time CBCT Imaging and Motion Tracking via a Single Arbitrarily-angled X-ray Projection by a Joint Dynamic Reconstruction and Motion Estimation (DREME) Framework
2024-Sep-25, ArXiv
PMID:39398221
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DREME的框架，用于实时锥束CT成像和运动估计，通过单一任意角度的X射线投影实现 | DREME框架不依赖于患者特定的先验知识，通过深度学习方法实现实时CBCT成像和运动估计 | NA | 开发一种无需患者特定先验知识的实时CBCT成像和运动估计框架 | 实时锥束CT成像和运动估计 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 数字仿真和真实患者研究 |
| 4766 | 2024-10-24 |
Machine learning-optimized targeted detection of alternative splicing
2024-Sep-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.20.614162
PMID:39386495
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研究论文 | 本文介绍了一种基于机器学习优化的靶向RNA测序方法，用于高效检测可变剪接 | 提出了Local Splicing Variation sequencing (LSV-seq)方法，利用机器学习算法Optimal Prime设计引物，显著提高了剪接信息的捕获效率 | NA | 开发一种高效的方法来全面检测和定量可变剪接 | 可变剪接事件 | 基因组学 | NA | RNA测序 | 深度学习 | RNA序列 | 使用了GTEx RNA-seq数据中的低覆盖事件 |
| 4767 | 2024-10-24 |
PharmRL: Pharmacophore elucidation with Deep Geometric Reinforcement Learning
2024-Sep-24, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5033986/v1
PMID:39399689
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研究论文 | 本文开发了一种深度几何强化学习方法，用于在没有配体的情况下识别蛋白质结合位点中的药效团 | 提出了一种新的深度学习方法，能够在没有配体的情况下识别药效团，并在虚拟筛选中表现出更好的性能 | NA | 开发一种新的深度学习方法，用于在没有配体的情况下识别蛋白质结合位点中的药效团 | 蛋白质结合位点中的药效团 | 机器学习 | NA | 深度几何Q-学习算法 | CNN | 蛋白质结合位点数据 | 使用了DUD-E、LIT-PCBA和COVID moonshot数据集进行实验 |
| 4768 | 2024-10-24 |
AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis
2024-Sep-23, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.20.24314081
PMID:39399046
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习（DL）的自动化管道，用于量化[18F]FDG PET活动，通过CT衰减图上的心脏腔室分割来检测心脏肉瘤病 | 本文的创新点在于提出了一种全自动化的体积量化方法，基于CT衰减图导出的体积测量，用于心脏肉瘤病的[18F]FDG PET量化 | NA | 本文的研究目的是开发一种全自动化的方法，用于量化[18F]FDG PET活动，以检测心脏肉瘤病 | 本文的研究对象是心脏肉瘤病患者，通过[18F]FDG PET/CT进行检测 | 计算机视觉 | 心脏肉瘤病 | 深度学习（DL） | NA | 图像 | 共包含69名患者，平均年龄56.1 ± 13.4岁，其中29名（42%）患有心脏肉瘤病 |
| 4769 | 2024-10-24 |
A Novel Technique for Fluorescence Lifetime Tomography
2024-Sep-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.19.613888
PMID:39345436
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研究论文 | 本文介绍了一种用于荧光寿命断层成像的新技术 | 提出了一种基于深度学习的方法AUTO-FLI，用于在深层组织中进行三维强度和定量寿命重建 | NA | 开发一种在深层组织中进行三维荧光寿命成像的新技术 | 深层组织的荧光寿命成像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 实验幻影 |
| 4770 | 2024-10-24 |
Vocal Call Locator Benchmark (VCL) for localizing rodent vocalizations from multi-channel audio
2024-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.20.613758
PMID:39345431
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研究论文 | 本文介绍了用于定位啮齿动物发声的VCL基准，提供了大规模的多通道音频和视频数据集 | 首次提出了用于生物声学领域声源定位算法评估的大规模数据集VCL基准 | 现有方法在实验室环境中定位动物发声的能力有限 | 促进神经科学和声学机器学习领域的知识转移，解决声源定位问题 | 啮齿动物的社会发声定位 | 机器学习 | NA | 声源定位 | NA | 音频和视频 | 767,295个声音样本，涵盖9种条件 |
| 4771 | 2024-10-24 |
Real-space heterogeneous reconstruction, refinement, and disentanglement of CryoEM conformational states with HetSIREN
2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.16.613176
PMID:39345408
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的新方法HetSIREN，用于在真实空间中重建和细化CryoEM构象状态，并解耦姿态和CTF信息 | HetSIREN引入了新的网络架构，使用元正弦激活函数，能够在真实空间中进行空间聚焦分析，并能同时细化图像的姿态参数，解耦姿态和CTF信息 | NA | 开发一种新的深度学习方法，用于在真实空间中重建和细化CryoEM构象状态，并解决结构异质性估计中的混淆问题 | CryoEM图像的构象状态重建和细化，以及SARS-CoV-2 Spike蛋白的结构和动力学 | 计算机视觉 | NA | Cryo-electron microscopy (CryoEM) | 深度学习模型 | 图像 | 包括计算机模拟数据、EMPIAR公共数据以及实验室正在研究的实验系统数据 |
| 4772 | 2024-10-24 |
Single unit electrophysiology recordings and computational modeling can predict octopus arm movement
2024-Sep-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.13.612676
PMID:39345497
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研究论文 | 本文通过单单位电生理记录和计算建模预测章鱼臂运动 | 本文首次通过单单位电生理记录和计算建模预测章鱼臂运动，并展示了深度学习模型和无监督降维在区分不同类型臂运动中的应用 | 本文仅限于章鱼前神经索的电生理记录和计算建模，未涉及其他物种或神经系统 | 揭示运动回路原理并改进脑机接口设备 | 章鱼臂运动及其神经电路 | 机器学习 | NA | 单单位电生理记录 | 深度学习模型 | 电生理数据 | 章鱼前神经索的电生理记录数据 |
| 4773 | 2024-10-24 |
Dissection of core promoter syntax through single nucleotide resolution modeling of transcription initiation
2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.03.13.583868
PMID:38559255
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研究论文 | 本文介绍了CLIPNET模型，通过单核苷酸分辨率建模转录起始，揭示了核心启动子区域的复杂调控语法 | CLIPNET模型能够以单核苷酸分辨率更准确地预测转录起始的位置和数量，揭示了核心启动子区域的复杂调控语法 | NA | 研究DNA序列如何编码转录起始模式 | 核心启动子区域的DNA序列和转录起始模式 | 机器学习 | NA | NA | 深度学习模型 | DNA序列 | 群体规模的PRO-cap数据 |
| 4774 | 2024-10-24 |
High-throughput optimized prime editing mediated endogenous protein tagging for pooled imaging of protein localization
2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.16.613361
PMID:39345511
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研究论文 | 本文开发了一种使用prime editing技术进行内源性蛋白质标记的方法，结合光学读取和测序，实现了大规模蛋白质亚细胞定位的测量 | 首次使用prime editing技术进行大规模内源性蛋白质标记，并结合深度学习图像分析进行亚细胞定位的探索 | 需要进一步验证该方法在不同细胞类型和环境扰动下的适用性 | 开发一种新技术，用于大规模测量蛋白质的亚细胞定位 | 内源性蛋白质的亚细胞定位 | 生物信息学 | NA | prime editing | 深度学习模型 | 图像 | 17,280个pegRNA，用于标记60种内源性蛋白质 |
| 4775 | 2024-10-24 |
Comparison of Explainable AI Models for MRI-based Alzheimer's Disease Classification
2024-Sep-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.17.613560
PMID:39345522
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研究论文 | 本文比较了可解释AI模型在基于MRI的阿尔茨海默病分类中的应用 | 本文引入了遮挡敏感性分析（OSA）和梯度加权类激活映射（Grad-CAM）来提高深度学习模型的可解释性 | 研究主要基于北美和欧洲祖先的数据集，未充分考虑其他种族的数据 | 评估在不同数据集上训练的深度学习模型在阿尔茨海默病分类中的泛化能力和可解释性 | 基于3D T1加权脑部MRI扫描的阿尔茨海默病分类 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 遮挡敏感性分析（OSA）、梯度加权类激活映射（Grad-CAM） | 卷积神经网络（CNN） | MRI图像 | 包括来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）、国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）和印度NIMHANS队列的数据集 |
| 4776 | 2024-10-24 |
Predicting Task Activation Maps from Resting-State Functional Connectivity using Deep Learning
2024-Sep-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.10.612309
PMID:39314460
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研究论文 | 本文通过深度学习方法预测静息态功能连接中的任务激活图，并提出了两种模型BrainSERF和BrainSurfGCN，这些模型在性能上至少与现有技术相当，同时显著减少了内存和计算需求 | 本文引入了两种新的模型BrainSERF和BrainSurfGCN，这些模型在性能上至少与现有技术相当，同时显著减少了内存和计算需求 | 模型性能在任务对比度接近的情况下表现不佳，可能是由于个体差异性高导致的低测试-重测可靠性 | 通过深度学习方法预测静息态功能连接中的任务激活图 | 大脑激活模式和任务对比度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 功能连接数据 | NA |
| 4777 | 2024-10-24 |
G2PDeep-v2: a web-based deep-learning framework for phenotype prediction and biomarker discovery using multi-omics data
2024-Sep-13, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.10.612292
PMID:39314346
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研究论文 | G2PDeep-v2 是一个基于深度学习的网络平台，用于从多组学数据中进行表型预测和生物标志物发现 | 提供了一个交互式界面，用户可以通过该界面创建深度学习模型，并使用自动化超参数调优算法在高性能计算资源上训练这些模型 | NA | 开发一个基于深度学习的平台，用于从多组学数据中进行表型预测和生物标志物发现 | 人类、植物、动物和病毒的多组学数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 多组学数据 | NA |
| 4778 | 2024-10-24 |
Detailed delineation of the fetal brain in diffusion MRI via multi-task learning
2024-Sep-12, ArXiv
PMID:39314513
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研究论文 | 本文开发并验证了一种多任务深度学习方法，用于在扩散MRI中详细描绘胎儿大脑 | 提出了一个统一的计算框架，能够自动分割大脑组织、白质束和脑区，并进行了验证 | 需要进一步的研究来验证该方法在不同数据集和不同扫描条件下的泛化能力 | 开发一种自动化的计算方法，用于可靠地分析胎儿大脑的扩散MRI数据 | 胎儿大脑的扩散MRI数据 | 计算机视觉 | NA | 扩散加权MRI | 多任务深度学习 | 图像 | 97个胎儿大脑 |
| 4779 | 2024-10-24 |
CryoTEN: Efficiently Enhancing Cryo-EM Density Maps Using Transformers
2024-Sep-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.06.611715
PMID:39314387
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CryoTEN的三维U-Net风格Transformer，用于有效提升冷冻电镜密度图的质量 | CryoTEN在提升冷冻电镜密度图质量方面表现出色，运行速度比现有最先进的方法快10倍以上，且所需GPU内存更少 | NA | 提升冷冻电镜密度图的质量，从而改进蛋白质结构的构建 | 冷冻电镜密度图及其对应的模拟图 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电镜 | Transformer | 图像 | 1295个冷冻电镜密度图作为训练集，150个密度图作为测试集 |
| 4780 | 2024-10-24 |
Deep Learning Estimation of Small Airways Disease from Inspiratory Chest CT is Associated with FEV1 Decline in COPD
2024-Sep-11, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.10.24313079
PMID:39314974
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研究论文 | 研究使用深度学习模型从吸气胸部CT中估计小气道疾病，并探讨其与COPD患者FEV1下降的关联 | 开发了一种生成模型，通过虚拟呼气CT来估计小气道疾病，无需额外的呼气CT扫描 | 研究仅限于COPD患者，且样本量有限 | 评估AI模型估计小气道疾病的能力及其在COPD中的临床关联 | COPD患者的小气道疾病及其与FEV1下降的关联 | 计算机视觉 | 慢性阻塞性肺疾病 | 深度学习 | 生成模型 | CT图像 | 2513名参与者，其中1055名用于模型开发，1458名用于验证 |