深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12255 篇文献，本页显示第 641 - 660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 641 | 2026-04-10 |
Identification, Design, and Application of Noncoding Cis-Regulatory Elements
2024-08-05, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom14080945
PMID:39199333
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综述 | 本文综述了非编码顺式调控元件的识别、设计与应用，强调了其在基因调控中的核心作用及在基因治疗和合成生物学中的潜力 | 整合了大规模功能基因组学数据与深度学习算法（特别是大语言模型）来解析CRE功能，并探讨了其从头设计的新方法 | NA | 探讨顺式调控元件的识别、功能解析及其在生物技术和医学中的应用 | 非编码顺式调控元件及其与转录因子、RNA结合蛋白和非编码RNA的相互作用 | 自然语言处理 | NA | 大规模并行报告基因检测，功能基因组学数据分析 | 大语言模型 | 基因组序列数据，多模态功能基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 642 | 2026-04-10 |
Non-Invasive Detection of Early-Stage Fatty Liver Disease via an On-Skin Impedance Sensor and Attention-Based Deep Learning
2024-08, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202400596
PMID:38887178
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研究论文 | 本研究开发了一种低电极-皮肤接触阻抗的柔性贴肤传感器，结合注意力深度学习算法，用于非侵入性检测早期非酒精性脂肪肝病 | 通过合成铂纳米颗粒和还原石墨烯量子点降低传感器阻抗，并首次引入注意力深度学习算法分析阻抗信号，显著提升早期NAFLD检测准确率 | 研究仅在Ldlr基因敲除小鼠模型中进行验证，尚未在人体临床试验中应用 | 开发非侵入性、经济高效的早期非酒精性脂肪肝病检测方法 | 高脂饮食喂养的低密度脂蛋白受体敲除（Ldlr）小鼠与健康对照组 | 机器学习 | 非酒精性脂肪肝病 | 皮肤阻抗传感技术 | 注意力深度学习模型 | 生物阻抗信号 | Ldlr基因敲除小鼠与健康对照组（具体数量未明确） | 未明确说明 | 注意力机制深度学习架构 | 准确率, AUC | NA |
| 643 | 2026-04-10 |
RETRACTED: Signal processing for enhancing railway communication by integrating deep learning and adaptive equalization techniques
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311897
PMID:39392828
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研究论文 | 本研究开发了一种基于可见光的高速通信信号处理方法，结合自适应均衡算法与深度学习，应用于铁路通信信号处理 | 将自适应均衡算法与深度学习结合，应用于可见光通信，有效降低多径传输和反射干扰，误码率降至0.0001水平 | NA | 提升铁路通信系统的信号处理能力，满足高速信号处理需求 | 铁路通信信号 | 信号处理 | NA | 波分复用(WDM)、正交频分复用(OFDM)、直流偏置光正交频分复用(DCO-OFDM) | 深度学习 | 通信信号 | NA | NA | NA | 误码率 | NA |
| 644 | 2026-04-07 |
Dynamic modulation of social gaze by sex and familiarity in marmoset dyads
2024-Nov-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.02.16.580693
PMID:38405818
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研究论文 | 本文开发了一种新框架，用于准确追踪自由活动的普通狨猴的面部特征和三维头部注视方向，并量化了性别和熟悉度对其社交注视行为的影响 | 结合深度学习计算机视觉工具与三角测量算法，首次实现了对自由活动狨猴面部特征和三维头部注视方向的准确追踪，克服了传统实验中头部固定限制自然行为的挑战 | 研究仅针对狨猴这一物种，且实验环境为受控的竞技场，可能不完全反映完全自然状态下的行为 | 研究社交因素（性别和熟悉度）如何影响非人灵长类动物的社交注视行为 | 自由活动的普通狨猴 | 计算机视觉 | NA | 深度学习计算机视觉工具与三角测量算法 | NA | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 645 | 2026-04-07 |
Individual cognitive traits can be predicted from task-based dynamic functional connectivity with a deep convolutional-recurrent model
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae412
PMID:39445422
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型从任务态动态功能连接中预测个体认知特质 | 结合多尺度卷积和长短时记忆层，利用任务态动态功能连接预测认知分数，并证明其比静息态具有更高预测力 | 未发现特定皮层网络在预测中具有显著相关性，且去除混杂因素会显著降低预测性能 | 从神经影像数据中预测个体认知特质，如一般智力和流体智力 | 874名来自人类连接组计划的受试者 | 机器学习 | NA | 功能磁共振成像 | CNN, LSTM | 神经影像数据 | 874名受试者 | NA | 多尺度卷积和长短时记忆层组合模型 | 方差解释率 | NA |
| 646 | 2026-04-07 |
Investigating the role of auditory cues in modulating motor timing: insights from EEG and deep learning
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae427
PMID:39475113
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研究论文 | 本研究通过EEG和深度学习探讨听觉线索在调节运动计时中的作用，重点关注手指敲击任务中的神经机制 | 首次结合深度学习对单试次EEG数据进行分类，以预测行为计时条件，并揭示听觉输入在运动计时中的关键作用 | 在移除EEG数据中的听觉成分后，阶段间的区分变得不确定，突显了在无听觉刺激下隔离运动激活的挑战 | 探究基于动作的计时神经机制，特别是在涉及同步和异步模式的手指敲击任务中 | 12名健康参与者 | 机器学习 | NA | 脑电图 | 深度学习 | 脑电图数据 | 12名参与者 | NA | NA | 分类准确率, 平均异步准确率 | NA |
| 647 | 2026-04-07 |
Performance of Artificial Intelligence in Detecting Diabetic Macular Edema From Fundus Photography and Optical Coherence Tomography Images: A Systematic Review and Meta-analysis
2024-02-01, Diabetes care
IF:14.8Q1
DOI:10.2337/dc23-0993
PMID:38241500
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系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述与荟萃分析评估了人工智能在利用眼底摄影和光学相干断层扫描图像检测糖尿病性黄斑水肿方面的性能 | 首次通过荟萃分析综合评估了基于FP和OCT图像的AI算法在DME检测中的性能，并识别了影响模型性能的潜在因素，如深度学习技术、训练数据集规模和多样性 | 分析受到算法结果未标准化、患者人口统计学数据不足、OCT体积扫描数据缺乏以及外部验证数据不充分的限制 | 评估人工智能从眼底摄影或光学相干断层扫描图像中检测糖尿病性黄斑水肿的性能，并识别影响模型性能的潜在因素 | 使用人工智能从眼底摄影或光学相干断层扫描图像中检测糖尿病性黄斑水肿的研究 | 医学影像分析 | 糖尿病性黄斑水肿 | 眼底摄影，光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像 | 53项研究被纳入荟萃分析 | NA | NA | AUROC，灵敏度，特异性 | NA |
| 648 | 2026-04-06 |
Targeted design of synthetic enhancers for selected tissues in the Drosophila embryo
2024-02, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-023-06905-9
PMID:38086418
|
研究论文 | 本文结合深度学习和迁移学习，设计了针对果蝇胚胎中五个组织的特异性增强子 | 首次通过结合全基因组单细胞ATAC-seq数据和体内增强子活性小规模数据，利用迁移学习实现组织特异性增强子的靶向设计 | 未明确讨论设计增强子的通用性或跨物种适用性，且实验验证仅基于40个合成增强子 | 开发一种靶向设计具有组织特异性活性的合成增强子的方法 | 果蝇胚胎中的中央神经系统、表皮、肠道、肌肉和大脑组织 | 机器学习 | NA | ATAC-seq, 体内增强子活性测定 | CNN | 基因组序列数据 | 基于全基因组单细胞ATAC-seq数据集和小规模体内增强子活性数据 | NA | 卷积神经网络 | 阳性预测值 | NA |
| 649 | 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
|
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 |
| 650 | 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
|
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 |
| 651 | 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 |
| 652 | 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 |
| 653 | 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 |
| 654 | 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
|
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 |
| 655 | 2026-04-05 |
Explainable deep learning discovers novel antibiotic
2024-02, Nature reviews. Drug discovery
DOI:10.1038/d41573-024-00006-6
PMID:38216772
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 656 | 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 |
| 657 | 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
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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 |
| 658 | 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 |
| 659 | 2026-04-04 |
Causal-StoNet: Causal Inference for High-Dimensional Complex Data
2024-May, ... International Conference on Learning Representations
PMID:41725678
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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 |
| 660 | 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
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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 |