深度学习在生物医药领域中的应用
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新，已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价10元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 1312 篇文献，本页显示第 361 - 380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 361 | 2024-10-30 |
Deep Learning Models Used in the Diagnostic Workup of Keratoconus: A Systematic Review and Exploratory Meta-Analysis
2024-Jul-01, Cornea
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/ICO.0000000000003467
PMID:38300179
|
综述 | 本文系统回顾和探索性元分析了深度学习模型在圆锥角膜诊断中的应用 | 深度学习在提高医学影像解读的准确性和速度方面具有巨大潜力 | 研究质量总体有限，主要由于患者选择报告不充分和使用不充分的参考标准 | 评估深度学习算法在圆锥角膜诊断中的表现 | 圆锥角膜的诊断 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 19项研究纳入定性综合，10项研究纳入探索性元分析 |
| 362 | 2024-10-27 |
SCorP: Statistics-Informed Dense Correspondence Prediction Directly from Unsegmented Medical Images
2024-Jul, Medical Image Understanding and Analysis. Medical Image Understanding and Analysis (Conference)
DOI:10.1007/978-3-031-66955-2_10
PMID:39444584
|
研究论文 | 提出了一种名为SCorP的新框架，能够直接从未分割的医学图像中预测表面对应关系 | 通过利用从表面网格中直接学习到的形状先验，以无监督方式进行特征学习，消除了对优化形状模型进行训练监督的需求 | 未提及具体局限性 | 改进医学图像的统计形状建模，提高其准确性和鲁棒性 | 心脏左心房和肝脏的医学图像 | 计算机视觉 | NA | 统计形状建模 | 深度学习模型 | 图像 | LGE MRI左心房数据集和Abdomen CT-1K肝脏数据集 |
| 363 | 2024-10-25 |
Development and interpretation of a multimodal predictive model for prognosis of gastrointestinal stromal tumor
2024-Jul-26, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-024-00636-4
PMID:39060449
|
研究论文 | 开发并解释了一种用于预测胃肠道间质瘤预后的多模态预测模型 | 构建了一个优于单模态模型的多模态预测模型，并提出了肿瘤细胞形态与预后之间关系的假设 | NA | 构建更准确和可靠的多模态预测模型，以辅助临床决策 | 胃肠道间质瘤患者的无复发生存期 | 数字病理 | 胃肠道间质瘤 | 放射组学技术，深度学习 | 多模态模型 | 图像 | 254名接受手术并经病理诊断为胃肠道间质瘤的患者 |
| 364 | 2024-10-24 |
Harnessing the power of longitudinal medical imaging for eye disease prognosis using Transformer-based sequence modeling
2024-Jul-30, ArXiv
PMID:39371086
|
研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的序列建模方法，用于从纵向医学影像中预测眼科疾病的预后 | 本文提出了Longitudinal Transformer for Survival Analysis (LTSA)模型，能够从纵向医学影像中动态预测疾病预后，超越了传统的单张影像基线方法 | NA | 开发一种能够从纵向医学影像中预测眼科疾病预后的深度学习模型 | 年龄相关性黄斑变性（AMD）和原发性开角型青光眼（POAG） | 计算机视觉 | 眼科疾病 | Transformer | Transformer | 影像 | 使用了来自Age-Related Eye Disease Study (AREDS)和Ocular Hypertension Treatment Study (OHTS)的纵向影像数据 |
| 365 | 2024-10-24 |
Single-sequence protein-RNA complex structure prediction by geometric attention-enabled pairing of biological language models
2024-Jul-28, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.27.605468
PMID:39091736
|
研究论文 | 介绍了一种名为ProRNA3D-single的新深度学习框架，用于仅使用单序列输入预测蛋白质-RNA复合物的结构 | 通过几何注意力机制结合生物语言模型，实现了对蛋白质-RNA相互作用图的预测，并将其转化为多尺度几何约束，用于3D结构的建模 | NA | 开发一种新的方法来准确预测蛋白质-RNA复合物的结构，特别是在缺乏进化信息的情况下 | 蛋白质-RNA复合物的结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 几何注意力机制 | 序列数据 | NA |
| 366 | 2024-10-24 |
Deep Learning-based Modeling for Preclinical Drug Safety Assessment
2024-Jul-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.20.604430
PMID:39091793
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的TRACE模型，用于加速和自动化毒理病理学评估 | TRACE模型能够处理多种诊断任务，并在独立阅读研究中表现优于兽医病理学家 | NA | 加速从临床前研究到早期临床试验的药物安全评估 | 毒理学肝脏病理学评估 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | TRACE | 图像 | 1500万张病理图像，来自46,734个数字化组织切片，涉及157项临床前研究 |
| 367 | 2024-10-24 |
predicTTE: An accessible and optimal tool for time-to-event prediction in neurological diseases
2024-Jul-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.20.604416
PMID:39091819
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为predicTTE的工具，用于神经疾病中的时间到事件预测，并提供了一个在线门户和应用程序，供非专业用户使用 | 本文提出了一个集成深度学习和样条模型的工具，用于时间到事件预测，并优化了数据插补和模型训练流程 | NA | 开发一个易于使用且优化的工具，用于神经疾病中的时间到事件预测 | 神经疾病中的时间到事件预测 | 机器学习 | 神经疾病 | 深度学习 | 集成模型 | 时间到事件数据 | NA |
| 368 | 2024-10-24 |
Robust deep learning estimation of cortical bone porosity from MR T1-weighted images for individualized transcranial focused ultrasound planning
2024-Jul-18, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.07.18.24310644
PMID:39072036
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，从T1加权MRI图像中估计皮质骨孔隙度，用于个性化经颅聚焦超声规划 | 本文创新性地使用深度学习方法从T1加权MRI图像中估计皮质骨孔隙度，避免了使用辐射诱导的CT扫描 | NA | 开发一种无需CT扫描的个性化经颅聚焦超声规划方法 | 皮质骨孔隙度估计和经颅聚焦超声治疗规划 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | cGAN | 图像 | 数千个光束传播场景 |
| 369 | 2024-10-24 |
Multi-dataset Integration and Residual Connections Improve Proteome Prediction from Transcriptomes using Deep Learning
2024-Jul-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.08.602560
PMID:39026798
|
研究论文 | 本文通过深度学习模型和残差连接，提高了从转录组数据预测蛋白质组的准确性 | 使用神经架构搜索（NAS）设计的深度学习模型，结合残差连接，显著提高了从转录组数据预测蛋白质组的准确性 | NA | 提高从转录组数据预测蛋白质组的准确性 | 转录组和蛋白质组数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 转录组数据 | 使用Clinical Proteomics Tumor Analysis Consortium的公开数据 |
| 370 | 2024-10-24 |
Current genomic deep learning models display decreased performance in cell type specific accessible regions
2024-Jul-10, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.05.602265
PMID:39026761
|
研究论文 | 评估了基因组深度学习模型在不同细胞类型特异性染色质可及区域的性能 | 发现现有基因组深度学习模型在细胞类型特异性可及区域的性能下降，并提出了通过增加模型容量和单任务学习来提高性能的策略 | 文章未详细讨论现有模型的具体局限性或改进方法 | 评估和改进基因组深度学习模型在细胞类型特异性染色质可及区域的性能 | 基因组深度学习模型在不同细胞类型特异性染色质可及区域的性能 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型（如Enformer和Sei） | DNA序列 | 数千个输出（细胞类型和表观遗传标记） |
| 371 | 2024-10-24 |
qMAP enabled microanatomical mapping of human skin aging
2024-Jul-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.04.03.588011
PMID:39005293
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为qMAP的组织图像分析工作流程，利用深度学习和机器视觉技术对皮肤组织进行微解剖学映射，以研究与衰老相关的微解剖学变化 | 首次在组织水平上进行量化微解剖学分析，揭示了皮肤微解剖学特征与衰老的强关联，并提出了一种新的衰老生物标志物类别 | 研究仅限于皮肤组织，且样本量相对较小 | 开发一种新的方法来量化和分析与衰老相关的组织微解剖学变化 | 皮肤组织的微解剖学特征及其与衰老的关系 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 99名年龄在14至92岁之间的捐赠者 |
| 372 | 2024-10-24 |
CPIExtract: A software package to collect and harmonize small molecule and protein interactions
2024-Jul-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.03.601957
PMID:39005430
|
研究论文 | 介绍了一个名为CPIExtract的软件包，用于从多个数据库中提取和整合小分子与蛋白质相互作用的数据 | CPIExtract能够从多个数据库中提取实验性结合相互作用数据，并进行过滤和整合，相比单一来源的数据库（如DrugBank），能够收集到超过10倍数量的注释 | NA | 开发一个工具来整合分散在多个机构中的小分子与蛋白质相互作用数据，以解决数据异质性问题 | 小分子与蛋白质的相互作用数据 | 生物信息学 | NA | 数据整合与过滤 | NA | 表格数据 | NA |
| 373 | 2024-10-24 |
Deep learning identifies heterogeneous subpopulations in breast cancer cell lines
2024-Jul-04, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.02.601576
PMID:39005432
|
研究论文 | 本文探讨了使用深度学习方法通过细胞形态特征识别乳腺癌细胞系中的异质性亚群 | 首次展示了细胞形态可以反映体外转录组差异，并使用卷积神经网络识别乳腺癌细胞系中的亚群 | NA | 研究细胞形态特征是否可以用于分类体外癌细胞系中的转录组亚群 | 乳腺癌细胞系及其亚群 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | NA |
| 374 | 2024-10-24 |
IRTCI: Item Response Theory for Categorical Imputation
2024-Jul-02, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4529519/v1
PMID:39011102
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于项目反应理论（IRT）的新型分类插补方法，并将其与现有的几种机器学习插补技术进行了比较 | 提出了基于项目反应理论的分类插补方法（IRTCI），并展示了其在多种条件下的优越性 | 未提及 | 开发和评估一种新的分类插补方法，以解决数据集中缺失值的问题 | 分类数据集中的缺失值插补 | 机器学习 | NA | 项目反应理论（IRT） | NA | 分类数据 | 三个不同类型的数据集，分别代表序数、名义和二元类别 |
| 375 | 2024-10-24 |
Big data for imaging assessment in glaucoma
2024 Jul-Sep, Taiwan journal of ophthalmology
IF:1.0Q4
DOI:10.4103/tjo.TJO-D-24-00079
PMID:39430345
|
综述 | 本文综述了大数据和人工智能在青光眼研究中的应用 | 探讨了人工智能和深度学习算法在青光眼筛查、诊断和监测中的潜力 | 未具体讨论现有技术的局限性 | 评估大数据和人工智能在青光眼研究中的应用，以促进早期检测和疾病进展预测 | 青光眼及其相关影像评估 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) | 生成式AI | 影像 | NA |
| 376 | 2024-10-24 |
Artificial intelligence and big data integration in anterior segment imaging for glaucoma
2024 Jul-Sep, Taiwan journal of ophthalmology
IF:1.0Q4
DOI:10.4103/tjo.TJO-D-24-00053
PMID:39430364
|
综述 | 本文探讨了人工智能和大数据在前段影像中对青光眼诊断和管理的整合 | 本文介绍了人工智能和大数据在青光眼诊断和管理中的应用，特别是机器学习和深度学习在图像分析和自动化复杂过程中的作用 | 本文讨论了标准化和整合多样化数据集的挑战，并建议未来合作和技术进步可能显著改善青光眼的管理和研究 | 探讨人工智能和大数据在前段影像中对青光眼诊断和管理的应用 | 前段影像技术，如前段光学相干断层扫描、超声生物显微镜和角膜照相术，以及这些技术在识别闭角疾病中的作用 | 计算机视觉 | 青光眼 | NA | 机器学习, 深度学习 | 图像 | NA |
| 377 | 2024-10-21 |
Short tandem repeat expansions in cortical layer-specific genes implicate in phenotypic severity and adaptability of autism spectrum disorder
2024-Jul, Psychiatry and clinical neurosciences
IF:5.0Q1
DOI:10.1111/pcn.13676
PMID:38751214
|
研究论文 | 研究短串联重复序列（STR）在自闭症谱系障碍（ASD）中的作用及其与皮质层特异性基因的关系 | 首次在未充分研究的群体中展示了与ASD相关的STR扩展的证据 | NA | 研究STR扩展与ASD的遗传关联，并识别与ASD表型相关的风险位点 | 自闭症谱系障碍（ASD）及其相关基因 | 基因组学 | 自闭症谱系障碍 | 全基因组测序（WGS） | 深度学习 | 基因组数据 | 634个ASD家庭 |
| 378 | 2024-10-19 |
Implementing Triage-Bot: Supporting the Current Practice for Triage Nurses
2024-07-15, Surgical technology international
DOI:10.52198/24.STI.44.WH1804
PMID:39151148
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为Triage-Bot的AI系统，旨在协助急诊护士进行患者分诊 | Triage-Bot系统结合了创新的分析方法、自动化常规操作和高效处理技术，能够通过语音和视频提问，自动测量患者的生命体征，并使用深度学习模型分析用户的面部表情和语音语调 | 系统在没有护士指导的情况下访问时，用户需要了解何时应访问医疗提供者或急诊室；系统需要不断改进以适应不同能力患者的可访问性，并考虑语言、文化和年龄因素对语音和文本交互的影响 | 探讨AI系统在急诊护理中的应用，特别是如何通过Triage-Bot系统提高患者分诊的效率和质量 | 急诊护士和患者 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 语音和视频 | NA |
| 379 | 2024-10-18 |
Objectification of evaluation criteria in microscopic agglutination test using deep learning
2024-07, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2024.106955
PMID:38754481
|
研究论文 | 本文旨在通过深度学习方法客观化显微凝集试验中的凝集率评估标准 | 提出了一种利用深度学习从暗场显微图像中提取自由钩端螺旋体并计算凝集率的方法 | NA | 客观化显微凝集试验中的凝集率评估标准 | 显微凝集试验中的凝集率 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 380 | 2024-10-17 |
Ultra-low dose hip CT-based automated measurement of volumetric bone mineral density at proximal femoral subregions
2024-Jul-23, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17319
PMID:39042053
|
研究论文 | 开发并评估了一种基于超低剂量髋部CT的自动化方法，用于评估近端股骨亚区域的体积骨矿物质密度 | 结合深度学习、形状模型和有限元分析，提出了一种准确、可重复且可推广的算法，用于自动化分割近端股骨和解剖股骨亚区域 | NA | 开发和评估一种基于超低剂量髋部CT的自动化方法，用于评估近端股骨亚区域的体积骨矿物质密度 | 近端股骨亚区域的体积骨矿物质密度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习、有限元分析 | 深度学习网络 | CT图像 | 100名参与者（50名女性） |