深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1133 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2025-10-07 |
[Deep Learning Reconstruction Algorithm Combined With Smart Metal Artifact Reduction Technique Improves Image Quality of Upper Abdominal CT in Critically Ill Patients]
2024-Nov-20, Sichuan da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Sichuan University. Medical science edition
DOI:10.12182/20241160102
PMID:39990832
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研究论文 | 评估深度学习重建算法结合智能金属伪影减少技术对危重患者上腹部CT图像质量的改善效果 | 首次将深度学习重建算法与智能金属伪影减少技术结合应用于无法抬臂且需心电图监测的危重患者腹部CT成像 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（102例患者），未评估对诊断准确性的影响 | 改善危重患者上腹部CT图像质量，特别是减少金属伪影和图像噪声 | 102例无法抬臂且需心电图监测的危重患者 | 医学影像处理 | 危重疾病 | CT成像，智能金属伪影减少技术 | 深度学习重建算法 | CT图像 | 102例危重患者 | NA | NA | CT值，噪声，信噪比，对比噪声比，5分制定性评分 | NA |
| 182 | 2025-10-07 |
Effective genome editing with an enhanced ISDra2 TnpB system and deep learning-predicted ωRNAs
2024-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02418-z
PMID:39313558
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研究论文 | 本研究通过优化ISDra2 TnpB系统并开发深度学习预测模型，实现了高效的基因组编辑 | 开发了增强型TnpBmax系统使编辑效率提高4.4倍，创建了K76突变变体扩展靶向范围，并建立了深度学习模型TEEP预测ωRNA活性 | NA | 开发更紧凑高效的基因组编辑工具用于研究和治疗 | 哺乳动物细胞、小鼠肝脏和大脑 | 机器学习 | NA | 基因组编辑、深度学习 | 深度学习模型 | 基因组编辑效率数据 | 10,211个靶位点的编辑效率数据集 | NA | TEEP（TnpB编辑效率预测器） | 相关系数r>0.8，编辑效率（小鼠肝脏75.3%，大脑65.9%） | NA |
| 183 | 2025-05-08 |
Introducing TEC-LncMir for prediction of lncRNA-miRNA interactions through deep learning of RNA sequences
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf046
PMID:39927859
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研究论文 | 介绍了一种名为TEC-LncMir的新方法，通过深度学习和Transformer Encoder结合CNN来预测lncRNA-miRNA的相互作用 | 使用Transformer Encoder和CNN结合的方法，将lncRNA和miRNA序列视为自然语言，并通过接触张量进行特征提取，显著提高了预测性能 | 未明确提及具体局限性 | 提高lncRNA-miRNA相互作用预测的性能 | lncRNA和miRNA的相互作用 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病 | 深度学习和序列分析 | Transformer Encoder和CNN | RNA序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 184 | 2025-10-07 |
G-Protein Signaling in Alzheimer's Disease: Spatial Expression Validation of Semi-supervised Deep Learning-Based Computational Framework
2024-Nov-06, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
DOI:10.1523/JNEUROSCI.0587-24.2024
PMID:39327003
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研究论文 | 开发了一种半监督深度学习计算框架digID，用于预测阿尔茨海默病相关基因并识别新的治疗靶点 | 提出结合半监督深度学习分类器和蛋白质相互作用网络分析的新计算框架，发现G蛋白信号通路在AD中的新作用机制 | 计算预测结果需要实验验证，研究样本和脑区覆盖可能有限 | 识别阿尔茨海默病相关基因和新的治疗靶点 | 阿尔茨海默病相关基因、G蛋白亚基(GNAI1, GNB1)、KNG1蛋白、淀粉样前体蛋白(APP) | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 多组学数据分析、STORM超分辨率显微镜、mRNA表达分析 | 半监督深度学习 | 多组学数据、基因表达数据、显微镜图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 185 | 2025-10-07 |
DeepPFP: a multi-task-aware architecture for protein function prediction
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae579
PMID:39905954
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研究论文 | 提出一种名为DeepPFP的多任务感知架构，用于解决蛋白质功能预测中的泛化问题 | 结合模型无关元学习与蛋白质语言模型，能够捕获不同序列-功能映射任务间的共享特征 | 仅在五个域外深度突变扫描数据集上进行了训练验证 | 开发能够跨领域泛化的蛋白质功能预测模型 | 蛋白质序列与功能关系 | 生物信息学 | NA | 深度突变扫描，进化尺度建模 | 蛋白质语言模型，元学习模型 | 蛋白质序列数据 | 五个DMS数据集，包括SARS-CoV-2和Ube4b数据集（其中Ube4b使用500个样本子集） | NA | DeepPFP | 皮尔逊相关系数 | NA |
| 186 | 2025-05-04 |
Deep learning-based design and experimental validation of a medicine-like human antibody library
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf023
PMID:39851074
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研究论文 | 本文描述了一种基于深度学习的模型，用于计算生成具有高人类抗体可变区域的文库，这些区域的固有物理化学性质类似于已上市抗体生物治疗药物的可变区域 | 利用生成式深度学习算法计算生成具有理想开发属性的新型抗体序列，这是首次实现计算生成可开发的人类抗体文库 | 研究仅针对IGHV3-IGKV1种系对的抗原无关人类抗体，可能不适用于其他类型的抗体 | 加速基于抗体的生物治疗药物的计算发现，并扩展可药物抗原空间 | 人类抗体可变区域 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 生成式深度学习模型 | 序列数据 | 训练数据集包含31416个满足计算开发性标准的人类抗体，生成了100000个可变区域序列，实验评估了51个高度多样化的计算生成抗体 | NA | NA | NA | NA |
| 187 | 2025-05-03 |
scHiClassifier: a deep learning framework for cell type prediction by fusing multiple feature sets from single-cell Hi-C data
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf009
PMID:39831891
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研究论文 | 提出了一种名为scHiClassifier的深度学习框架，通过融合单细胞Hi-C数据的多个特征集来预测细胞类型 | 提出了四个具有明确解释性和生物学意义的新特征集，并开发了一个基于多头自注意力编码器、1D卷积和特征融合的新型深度学习框架 | 当前基于单细胞Hi-C数据的细胞类型预测框架有限，常面临特征解释性和生物学意义的挑战，且缺乏令人信服和稳健的分类性能验证 | 开发一种能够利用单细胞Hi-C数据识别细胞类型的方法 | 单细胞Hi-C数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞高通量染色体构象捕获技术（Hi-C） | 多头自注意力编码器、1D卷积 | 单细胞Hi-C数据 | 六个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 188 | 2025-05-03 |
The Updated Registry of Fast Myocardial Perfusion Imaging with Next-Generation SPECT (REFINE SPECT 2.0)
2024-Nov-01, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.124.268292
PMID:39362762
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研究论文 | 介绍了更新后的REFINE SPECT 2.0注册表，包括更多患者和CT衰减校正成像的设计和初步结果 | 扩展了REFINE SPECT注册表，增加了CT衰减校正成像，并利用深度学习软件检测冠状动脉钙化 | 仅8.4%的患者有侵入性冠状动脉造影相关数据 | 评估SPECT心肌灌注成像的价值，验证新的人工智能工具在多模态成像中预测不良结局的效果 | 45,252名患者的心肌灌注成像数据 | 数字病理学 | 心血管疾病 | SPECT, CT衰减校正成像, 深度学习 | 深度学习 | 图像 | 45,252名患者来自13个中心 | NA | NA | NA | NA |
| 189 | 2025-05-02 |
Deep learning in integrating spatial transcriptomics with other modalities
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae719
PMID:39800876
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综述 | 本文系统回顾了深度学习在整合空间转录组学与其他模态数据中的应用 | 首次全面综述了深度学习在整合空间转录组学与其他模态数据中的方法与应用 | 未涉及具体实验验证，主要基于文献综述 | 促进开发更强大的计算方法以更全面地利用多模态信息 | 空间转录组学数据与其他模态数据的整合方法 | 生物信息学 | NA | 空间转录组学、单细胞RNA测序(scRNA-seq)、深度学习 | 深度学习(DL) | 空间转录组学数据、组织学图像、染色质图像、scRNA-seq数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 190 | 2025-05-02 |
DD-PRiSM: a deep learning framework for decomposition and prediction of synergistic drug combinations
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae717
PMID:39800875
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research paper | 介绍了一种名为DD-PRiSM的深度学习框架，用于分解和预测协同药物组合的效果 | DD-PRiSM能够分解组合疗法的效果，成功识别协同药物对，并展示了协同反应在不同癌症类型中的差异 | 未明确提及具体限制 | 预测组合疗法的效果和安全性，特别是针对癌症等复杂疾病 | 药物组合及其在细胞系中的效果 | machine learning | cancer | deep learning | DD-PRiSM (包含Monotherapy模型和Combination therapy模型) | 药物结构、细胞系基因表达数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 191 | 2024-12-05 |
Letter to the Editor Regarding "A Practical Roadmap to Implementing Deep Learning Segmentation in the Clinical Neuroimaging Research Workflow"
2024-Nov, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2024.07.121
PMID:39623627
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 192 | 2025-10-07 |
Deep learning-based fishing ground prediction with multiple environmental factors
2024-Nov, Marine life science & technology
IF:5.8Q1
DOI:10.1007/s42995-024-00222-4
PMID:39620085
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的多环境因素渔场预测模型，以西北太平洋鸢乌贼为例 | 首次将改进的U-Net模型应用于多环境因素渔场预测，通过优化时间尺度和环境因子组合提高了渔场中心集中度 | 仅针对西北太平洋鸢乌贼进行研究，模型在其他海域和鱼种的适用性有待验证 | 提高海洋经济种类渔场预测的准确性 | 西北太平洋鸢乌贼 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 环境因子数据（海表温度、海表高度、海表盐度、叶绿素） | 2002-2019年7-11月数据用于训练，2020年数据用于测试 | NA | 改进的U-Net | 渔场集中度 | NA |
| 193 | 2025-10-07 |
BEAS-Net: A Shape-Prior-Based Deep Convolutional Neural Network for Robust Left Ventricular Segmentation in 2-D Echocardiography
2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2024.3418030
PMID:38913532
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研究论文 | 提出一种基于形状先验的深度卷积神经网络BEAS-Net，用于2D超声心动图中左心室的鲁棒分割 | 将BEAS算法生成的解剖形状先验信息与卷积层编码的图像特征相结合，提升对伪影或低质量图像的分割鲁棒性 | 未明确说明模型在极端图像质量下的性能边界和计算效率 | 开发能够处理低质量超声图像的左心室自动分割方法 | 2D超声心动图中的左心室结构 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | CNN | 图像 | 三个不同的体内数据集 | NA | BEAS-Net, U-Net | 分割精度 | NA |
| 194 | 2025-04-25 |
c-Triadem: A constrained, explainable deep learning model to identify novel biomarkers in Alzheimer's disease
2024-Nov-20, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.11.19.24317595
PMID:39606415
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研究论文 | 提出了一种名为c-Triadem的深度学习模型，用于识别阿尔茨海默病的潜在血液生物标志物，并预测轻度认知障碍和阿尔茨海默病 | 开发了一种新型的深度神经网络模型c-Triadem，结合基因型数据、基因表达数据和临床信息，以高准确率预测疾病状态，并通过SHAP分析识别关键基因和临床特征 | 研究依赖于ADNI数据库的数据，可能限制了模型的泛化能力 | 开发一种能够识别阿尔茨海默病血液生物标志物并预测疾病状态的深度学习模型 | 阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常人群 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 基因型数据分析、基因表达数据分析、SHAP分析 | 深度神经网络 | 基因型数据、基因表达数据、临床数据 | 来自阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)的血液基因型数据、微阵列数据和临床特征 | NA | NA | NA | NA |
| 195 | 2025-04-24 |
Hardware-Independent Deep Signal Processing: A Feasibility Study in Echocardiography
2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2024.3404622
PMID:38781056
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research paper | 本研究探讨了深度学习模型在超声信号处理中的硬件独立性，特别是在超声心动图中的应用 | 提出了一种轻量级深度学习模型，能够复制高端超声系统的信号处理链，并展示了其在不同探头和低端系统中的应用潜力 | 研究仅基于有限的数据集（30,000帧心脏图像）和特定超声系统（GE HealthCare Vivid E95）进行验证 | 探索深度学习模型在超声信号处理中的硬件独立性及其在不同超声系统间的可移植性 | 超声心动图的信号处理链及图像质量 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | DNN | 图像 | 30,000帧心脏图像（来自GE HealthCare Vivid E95系统）和15名患者的约3,000帧测试图像 | NA | NA | NA | NA |
| 196 | 2025-10-07 |
Automatic 3-D Lamina Curve Extraction From Freehand 3-D Ultrasound Data Using Sequential Localization Recurrent Convolutional Networks
2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2024.3385698
PMID:38578857
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研究论文 | 提出一种新型深度学习模型SL-RCNs，用于从自由手3D超声数据中自动提取3D椎板曲线 | 首次提出考虑上下文关系并嵌入变换矩阵特征作为3D知识库的序列定位循环卷积网络 | 仅对10名健康成年人的数据进行了验证，样本量有限 | 开发自动提取3D椎板曲线的准确方法 | 人类腰椎和胸椎区域的3D超声序列 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | 3D自由手超声成像 | 循环卷积网络(RCN) | 3D超声序列图像 | 10名健康成年人的腰椎和胸椎3D超声数据 | NA | SL-RCNs(序列定位循环卷积网络) | 标准化离散弗雷歇距离(NDFD), 平均距离误差(MDE) | NA |
| 197 | 2025-10-07 |
Automatic Segmentation of Abdominal Aortic Aneurysms From Time-Resolved 3-D Ultrasound Images Using Deep Learning
2024-Nov, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2024.3389553
PMID:38619942
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动分割算法，用于从时间分辨3D超声图像中分割腹主动脉瘤 | 首次将深度学习应用于时间分辨3D超声图像的腹主动脉瘤自动分割，相比传统方法性能显著提升 | 未详细说明模型在不同患者群体中的泛化能力，且训练数据仅来自单一中心 | 开发能够从时间分辨3D超声图像中自动准确分割腹主动脉瘤的算法 | 腹主动脉瘤患者的3D+时间超声图像 | 医学图像分析 | 心血管疾病 | 时间分辨3D超声成像(3-D + t US) | 深度学习 | 3D时间序列超声图像 | 500名患者，共2495张3D+时间超声图像 | NA | NA | 豪斯多夫距离, Dice系数, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 198 | 2025-10-07 |
Advancements in automated classification of chronic obstructive pulmonary disease based on computed tomography imaging features through deep learning approaches
2024 Nov-Dec, Respiratory medicine
IF:3.5Q2
DOI:10.1016/j.rmed.2024.107809
PMID:39299523
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综述 | 本文综述了基于CT影像特征通过深度学习方法自动分类慢性阻塞性肺疾病的最新研究进展 | 系统总结了深度学习在COPD分类中分析关键放射学特征（气道改变、肺气肿和血管特征）的创新应用 | 未涉及具体实验验证，主要基于文献综述，缺乏实证数据支持 | 为COPD的个性化管理和治疗提供新视角 | 慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者 | 医学影像分析 | 慢性阻塞性肺疾病 | 计算机断层扫描（CT） | 深度学习 | CT影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 199 | 2025-10-07 |
Dissecting the cis-regulatory syntax of transcription initiation with deep learning
2024-Nov-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.05.28.596138
PMID:38853896
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研究论文 | 利用深度学习模型ProCapNet解析DNA顺式调控元件对转录起始的调控机制 | 开发了能准确建模碱基分辨率转录起始谱的神经网络，揭示了启动子和增强子共享的顺式调控逻辑及基序间的高度上位相互作用 | NA | 解析哺乳动物Pol II转录起始的DNA序列决定因素 | 人类启动子和增强子的转录起始调控 | 机器学习 | NA | PRO-cap实验, RAMPAGE分析 | 神经网络 | DNA序列数据, 转录起始谱数据 | 多个细胞系 | NA | ProCapNet | NA | NA |
| 200 | 2025-10-07 |
Integrating Interpretability in Machine Learning and Deep Neural Networks: A Novel Approach to Feature Importance and Outlier Detection in COVID-19 Symptomatology and Vaccine Efficacy
2024-11-29, Viruses
DOI:10.3390/v16121864
PMID:39772174
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研究论文 | 提出一种整合传统机器学习和深度神经网络可解释性技术的新方法，用于分析COVID-19症状特征重要性和异常检测 | 通过全局和局部解释方法弥合可解释机器学习模型与强大深度学习架构之间的差距 | 仅使用2020年早期疫情数据，样本特征可能存在时间局限性 | 改进对COVID-19症状学的理解并增强早期病例检测能力 | 2020年早期接受COVID-19检测的个体，包括自我报告症状和检测结果 | 机器学习 | COVID-19 | 特征重要性分析，异常检测 | 机器学习模型，深度神经网络 | 医疗数据，症状数据 | NA | NA | NA | NA | NA |