深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12022 篇文献，本页显示第 1581 - 1600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1581 | 2025-10-07 |
Digital pathology-based artificial intelligence models for differential diagnosis and prognosis of sporadic odontogenic keratocysts
2024-02-26, International journal of oral science
IF:10.8Q1
DOI:10.1038/s41368-024-00287-y
PMID:38403665
|
研究论文 | 开发基于数字病理学的人工智能模型用于牙源性角化囊肿的鉴别诊断和预后预测 | 首次将深度学习与机器学习算法结合，利用全切片图像开发牙源性角化囊肿的诊断和预后AI模型，并展示了多切片模型整合组织病理学信息的优势 | 样本量相对有限（519例病例），未提及外部验证集的结果 | 开发基于数字病理学的AI模型用于牙源性角化囊肿的鉴别诊断和预后预测 | 519例牙源性角化囊肿病例，包含2,157张H&E染色图像 | 数字病理学 | 牙源性角化囊肿 | 数字病理学，H&E染色 | CNN | 病理图像 | 519例病例，2,157张H&E染色图像 | TensorFlow | Inception_v3 | AUC | NA |
| 1582 | 2025-10-07 |
Machine learning predicts which rivers, streams, and wetlands the Clean Water Act regulates
2024-01-26, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adi3794
PMID:38271507
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研究论文 | 使用深度学习模型预测《清洁水法案》对河流、溪流和湿地的监管范围 | 首次结合航空影像和地球物理数据，通过深度学习预测美国陆军工程兵团对15万项水资源管辖权的决定 | 模型预测依赖于历史管辖决定数据，可能无法完全捕捉未来政策变化的影响 | 评估《清洁水法案》对水资源的保护范围及最高法院和白宫规则变化对监管的影响 | 美国河流、溪流、湿地等水资源及其管辖权决定 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 航空影像、地球物理数据 | 150,000项管辖权决定 | NA | NA | NA | NA |
| 1583 | 2025-10-07 |
Early detection of Alzheimer's disease in structural and functional MRI
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1520878
PMID:39726682
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研究论文 | 本研究通过先进的深度学习架构实现海马体和脑室的精确分割，并结合混合分类器提高阿尔茨海默病的早期检测准确率 | 将先进的DeepLabV3+和Deep-Residual-U-Net分割技术与VGG-16-RF等混合分类器无缝集成，为早期AD检测提供了鲁棒且可扩展的框架 | NA | 开发精确高效的深度学习架构用于阿尔茨海默病的早期检测 | 阿尔茨海默病患者的功能性磁共振成像数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 功能性磁共振成像 | CNN, 集成学习 | 医学影像 | NA | NA | Deep-Residual-U-Net, DeepLabV3+, VGG-16, DenseNet-169 | 准确率, Jaccard系数, Dice系数 | NA |
| 1584 | 2025-10-07 |
Development of deep learning algorithm for detecting dyskalemia based on electrocardiogram
2024-10-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71562-5
PMID:39353972
|
研究论文 | 开发基于心电图检测血钾异常的深度学习算法 | 首次开发能够从心电图中检测高钾血症和低钾血症的深度学习模型，并验证其临床预测价值 | 回顾性研究设计，模型性能在不同心电图导联配置下存在差异 | 通过深度学习技术实现血钾异常的无创快速检测 | 心电图与血清钾浓度配对数据 | 医疗人工智能 | 电解质紊乱 | 心电图分析 | 深度学习 | 心电图信号 | 训练集310,449个、验证集15,828个、内部测试集23,849个、外部验证集130,415个ECG-K样本 | NA | NA | AUROC, 敏感度, 特异度 | NA |
| 1585 | 2025-04-11 |
Position: Topological Deep Learning is the New Frontier for Relational Learning
2024-Jul, Proceedings of machine learning research
PMID:40196046
|
研究论文 | 本文提出拓扑深度学习（TDL）是关系学习的新前沿，并讨论了TDL中的开放问题和未来研究方向 | 提出TDL作为关系学习的新前沿，结合拓扑概念补充图表示学习和几何深度学习 | 未提及具体实验验证或应用案例 | 探讨拓扑深度学习在关系学习中的潜力和发展方向 | 拓扑深度学习模型及其在机器学习中的应用 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1586 | 2025-10-07 |
Cellpose as a reliable method for single-cell segmentation of autofluorescence microscopy images
2024-Jun-10, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.07.597994
PMID:38915614
|
研究论文 | 本研究验证了深度学习网络Cellpose在自发荧光显微镜图像中进行单细胞分割的可靠性 | 首次将Cellpose应用于低信噪比的自发荧光显微镜图像分割，并在代谢成像数据中验证其性能 | 研究主要针对NAD(P)H自发荧光图像，在其他自发荧光对比度下的泛化能力需进一步验证 | 开发适用于自发荧光显微镜图像的可靠细胞分割方法 | PANC-1细胞系和来自9名患者的癌症类器官 | 数字病理学 | 癌症 | 多光子强度成像、荧光寿命成像显微镜(FLIM) | CNN | 显微镜图像 | PANC-1细胞系和9名患者的癌症类器官 | NA | Cellpose | Dice系数, 相关系数R | NA |
| 1587 | 2025-10-07 |
The Growing Impact of Natural Language Processing in Healthcare and Public Health
2024 Jan-Dec, Inquiry : a journal of medical care organization, provision and financing
DOI:10.1177/00469580241290095
PMID:39396164
|
综述 | 本文综述了自然语言处理技术在医疗保健和公共卫生领域的当前应用、成功案例及未来趋势 | 系统总结了2018-2023年间NLP在医疗领域的最新应用进展，特别关注了大语言模型和社交媒体数据分析在公共卫生中的新兴应用 | 仅纳入英文文献且时间范围限定为近五年，可能遗漏部分重要研究和非英语文献 | 总结NLP在医疗保健领域的应用现状，识别该子领域的研究空白和新兴趋势 | 27篇2018-2023年间发表的科学论文 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理，深度学习，语音识别，自然语言理解 | NA | 非结构化文本数据，电子健康记录，社交媒体数据 | 27篇论文 | NA | NA | NA | NA |
| 1588 | 2025-04-10 |
Use of Artificial Intelligence in Imaging Dementia
2024-11-27, Cells
IF:5.1Q2
DOI:10.3390/cells13231965
PMID:39682713
|
research paper | 本文探讨了人工智能在痴呆症影像诊断中的应用及其潜力 | 利用图卷积网络框架为阿尔茨海默病及其前驱阶段提供多模态稀疏可解释性支持，并开发了基于卷积神经网络的方法进行外部验证 | 人工智能在临床实践中的应用面临技术、疾病相关和制度性挑战 | 改善痴呆症患者的诊断和预后 | 老年痴呆症患者，包括阿尔茨海默病、血管性痴呆、路易体痴呆等 | digital pathology | geriatric disease | machine learning, deep learning | CNN, GCN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1589 | 2025-04-10 |
Integrated Biochemical and Computational Methods for Deciphering RNA-Processing Codes
2024 Nov-Dec, Wiley interdisciplinary reviews. RNA
DOI:10.1002/wrna.1875
PMID:39523464
|
review | 本文系统总结了用于解析五种重要RNA编码（包括可变剪接、可变多聚腺苷酸化、RNA定位、RNA修饰和RBP结合）的生化和计算方法 | 结合机器学习和深度学习模型，从DNA序列中学习RNA转化的规则或编码，并探讨了使用大型语言模型和广泛领域知识开发预测模型时遇到的挑战 | 未提及具体样本量或实验数据的具体限制 | 将大数据转化为生物学知识，预测RNA产物，解码分子机制，预测疾病变异对RNA加工事件的影响，并识别驱动突变 | RNA加工过程中的五种重要编码 | 自然语言处理 | NA | 高通量测序技术 | 机器学习和深度学习模型 | DNA序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1590 | 2025-04-10 |
Identifying depression-related topics in smartphone-collected free-response speech recordings using an automatic speech recognition system and a deep learning topic model
2024-06-15, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2024.03.106
PMID:38552911
|
research paper | 该研究通过智能手机收集的自由回答语音录音，使用自动语音识别系统和深度学习主题模型，自动识别与抑郁相关的主题 | 结合自动语音识别（Whisper工具）和深度学习主题模型（BERTopic）自动分析抑郁相关语音主题，并关联抑郁严重程度、行为和语言特征 | 研究结果来自特定语音任务的抑郁队列，可能限制对非临床人群或其他语音任务的普适性，部分主题样本量较小需进一步验证 | 自动识别抑郁相关语音主题并分析其与抑郁严重程度的关系 | 265名有抑郁史的参与者的3919段英语自由回答语音录音 | natural language processing | geriatric disease | 自动语音识别（Whisper工具），深度学习主题模型（BERTopic） | BERTopic | 语音录音 | 265名参与者的3919段语音录音 | NA | NA | NA | NA |
| 1591 | 2025-04-10 |
Discovery and development of macrocyclic peptide modulators of the cannabinoid 2 receptor
2024-06, The Journal of biological chemistry
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbc.2024.107330
PMID:38679329
|
研究论文 | 本文探索了植物源性环状胱氨酸结肽作为大麻素2型受体（CBR）配体的潜力，并基于深度学习网络设计和表征了基于vodo-C1的双环肽 | 首次发现并开发了基于环肽的大麻素2型受体调节剂，特别是从甜紫罗兰中鉴定出vodo-C1作为CBR的全激动剂，并设计出具有负变构调节或中性拮抗作用的双环肽 | 研究仅基于九种植物的肽富集提取物库，样本量有限，且设计的双环肽未能激活受体 | 开发新型大麻素2型受体调节剂，用于治疗慢性炎症和纤维化 | 大麻素2型受体（CBR）及其配体 | 药物发现 | 慢性炎症和纤维化 | 药理学引导的分馏、肽组学、深度学习网络 | 深度学习网络 | 肽序列和结构数据 | 九种植物的肽富集提取物库 | NA | NA | NA | NA |
| 1592 | 2025-04-10 |
Cascaded cross-attention transformers and convolutional neural networks for multi-organ segmentation in male pelvic computed tomography
2024-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.2.024009
PMID:38595327
|
research paper | 提出了一种基于深度学习的自动两步分割流程，用于男性盆腔CT图像中多器官的分割 | 采用混合卷积-Transformer模型进行初始多器官分割，并通过图像增强模块和器官特定精细分割提高分割精度 | 仅在30张测试图像上验证，样本量较小 | 提高男性盆腔CT图像中多器官分割的准确性，以支持放射治疗计划 | 前列腺、膀胱、直肠、精囊和股骨头 | digital pathology | prostate cancer | computed tomography (CT) | axial cross-attention UNet (混合卷积-Transformer模型) | image | 30张男性盆腔CT图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1593 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Assisted Single-Molecule Detection of Protein Post-translational Modifications with a Biological Nanopore
2024-01-16, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.3c08623
PMID:38112538
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于生物纳米孔和深度学习技术的单分子蛋白质翻译后修饰检测方法 | 首次结合气溶素纳米孔与深度学习模型实现多种蛋白质翻译后修饰的单分子检测与区分 | 仅针对α-突触核蛋白衍生肽段进行验证，尚未扩展到其他蛋白质体系 | 开发高灵敏度的蛋白质翻译后修饰单分子检测技术 | α-突触核蛋白衍生肽段及其磷酸化、硝化和氧化修饰变体 | 生物纳米技术 | 神经退行性疾病 | 纳米孔传感技术, 深度学习信号处理 | 深度学习模型 | 电流信号数据 | 多种α-突触核蛋白肽段变体 | NA | NA | 检测灵敏度, 区分准确率 | NA |
| 1594 | 2025-04-10 |
Deep learning in public health: Comparative predictive models for COVID-19 case forecasting
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0294289
PMID:38483948
|
研究论文 | 比较多种深度学习模型在预测阿联酋和马来西亚COVID-19病例中的效果 | 使用贝叶斯优化技术提升模型性能，并比较不同深度学习模型在特定地区的预测效果 | 研究仅针对阿联酋和马来西亚，可能不适用于其他地区 | 确定预测COVID-19病例的最有效深度学习模型 | 阿联酋和马来西亚的COVID-19病例数据 | 机器学习 | COVID-19 | 贝叶斯优化 | LSTM, bidirectional LSTM, CNN, hybrid CNN-LSTM, Multilayer Perceptron's, RNN | 结构化数据（确诊病例数、人口统计数据、社会经济因素） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1595 | 2025-04-09 |
An automated approach for predicting HAMD-17 scores via divergent selective focused multi-heads self-attention network
2024-07, Brain research bulletin
IF:3.5Q2
|
研究论文 | 介绍了一种名为DSFMANet的深度学习模型，用于自动预测抑郁症患者的HAMD-17评分 | 提出了一种多分支结构的自注意力网络，通过人工配置不同分支的注意力焦点因子，实现了对不同子频带的注意力分布 | 未提及具体的数据集规模或模型在其他疾病上的泛化能力 | 提高抑郁症诊断的准确性，为临床决策提供支持 | 抑郁症患者的HAMD-17评分 | 机器学习 | 抑郁症 | 深度学习 | DSFMANet（多分支自注意力网络） | EEG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1596 | 2025-04-09 |
Regulated Behavior in Living Cells with Highly Aligned Configurations on Nanowrinkled Graphene Oxide Substrates: Deep Learning Based on Interplay of Cellular Contact Guidance
2024-01-16, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.2c09815
PMID:38099607
|
研究论文 | 研究通过纳米皱纹石墨烯氧化物基底调控细胞行为，并利用深度学习技术解析细胞反应 | 开发了高度有序的纳米皱纹石墨烯氧化物表面，结合深度学习技术精确解析细胞行为 | 研究仅针对L929成纤维细胞和HT22海马神经元细胞，未涉及其他细胞类型 | 探索纳米拓扑结构对细胞行为的调控机制及其在组织工程中的应用 | L929成纤维细胞和HT22海马神经元细胞 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | DL网络 | 图像 | L929成纤维细胞和HT22海马神经元细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 1597 | 2025-04-09 |
Altered Motor Activity Patterns within 10-Minute Timescale Predict Incident Clinical Alzheimer's Disease
2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.3233/JAD-230928
PMID:38393904
|
研究论文 | 研究通过运动活动的分形模式变化预测临床阿尔茨海默病的发生 | 首次在10分钟时间尺度内发现运动活动分形模式变化与阿尔茨海默病临床发病的最强关联 | 研究仅基于运动活动数据，未结合其他生物标志物 | 确定运动活动分形调节(FMAR)在哪些时间尺度的变化最能预测阿尔茨海默病的临床发病 | 1,077名参与者，其中270人在随访期间出现临床阿尔茨海默病 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 活动记录仪(actigraphy)和深度学习 | DeepSurv, Cox模型, 随机生存森林 | 时间序列运动活动数据 | 1,077名参与者，随访长达15年 | NA | NA | NA | NA |
| 1598 | 2025-10-07 |
A phenotypic drug discovery approach by latent interaction in deep learning
2024-Oct, Royal Society open science
IF:2.9Q1
DOI:10.1098/rsos.240720
PMID:40191531
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的表型药物发现方法，通过潜在交互作用规避传统结合测定方法的局限性 | 提出端到端的深度学习模型，仅利用治疗信息生成潜在表示，能隐式考虑上位效应和化学-遗传相互作用等复杂机制 | 在基础机制知识有限的情况下使用，对化学多样性数据有依赖性 | 开发新的计算药物发现方法以克服传统结合测定方法的限制 | 药物和病毒的遗传信息 | 机器学习 | 病毒性疾病 | 深度学习，数据增强 | 深度学习 | 文本（药物和病毒遗传信息的文本表示） | NA | NA | NA | 样本外验证性能 | NA |
| 1599 | 2025-10-07 |
Deep learning for intracranial aneurysm segmentation using CT angiography
2024-Jul-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad6372
PMID:39008990
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研究论文 | 本研究开发了一种两阶段深度学习方法，用于在CT血管造影图像中准确分割颅内小动脉瘤 | 提出结合轻量级头部区域选择算法和自适应3D nnU-Net网络的两阶段方法，显著提升小动脉瘤分割效率 | NA | 开发能够准确分割颅内小动脉瘤的深度学习算法 | 颅内小动脉瘤（4-10毫米大小） | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | CT血管造影 | 深度学习 | 医学图像 | 来自6家医院的956名患者和公共数据集，使用6台不同制造商的CT扫描仪采集 | NA | 3D nnU-Net | Dice分数,AUC,精确度 | NA |
| 1600 | 2025-10-07 |
Evaluation of enzyme activity predictions for variants of unknown significance in Arylsulfatase A
2024-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.16.594558
PMID:38798479
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研究论文 | 评估机器学习方法对芳基硫酸酯酶A基因未知意义变异体酶活性的预测能力 | 遗传学与编程训练营参与者开发的模型在标准机器学习工具下表现出最佳性能，且先进深度学习方法相比简单技术提供了统计显著的改进 | 仅针对ARSA基因的219个错义变异进行评估，样本规模有限 | 评估机器学习方法在预测未知意义变异体功能效应方面的进展 | 芳基硫酸酯酶A(ARSA)基因的219个实验验证的错义未知意义变异体 | 机器学习 | 遗传疾病 | 实验验证的功能效应测定 | 深度学习, 标准机器学习 | 基因变异数据 | 219个ARSA基因错义变异体 | Python标准机器学习工具 | NA | 预测准确性 | 适度计算资源 |