深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 16751 篇文献，本页显示第 281 - 300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 281 | 2025-11-20 |
Lung Ultrasound Imaging Dataset for Accurate Detection and Localization of LUS Vertical Artifact
2025-Oct-16, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05854-4
PMID:41102221
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研究论文 | 本研究构建了一个用于肺超声垂直伪影检测和定位的标注数据集 | 提供了首个专门针对LUS垂直伪影的带多边形边界框标注的高分辨率图像数据集 | 数据样本量相对有限（401张图像），仅来自乌干达两家医院 | 开发AI驱动的诊断工具，用于呼吸系统疾病的早期检测和监测 | 肺超声图像中的垂直伪影 | 医学影像分析 | 肺部疾病 | 肺超声成像 | 深度学习模型 | 医学图像 | 401张高分辨率LUS图像，来自152名肺部疾病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 282 | 2025-11-20 |
Segmenting beyond the imaging data: creation of anatomically valid edentulous mandibular geometries for surgical planning using artificial intelligence
2025-Oct-11, Clinical oral investigations
IF:3.1Q1
DOI:10.1007/s00784-025-06471-6
PMID:41074944
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的双阶段卷积神经网络方法，从有牙颌CT扫描中生成解剖学上有效的无牙颌下颌骨几何形状 | 创新点在于能够精确调整牙槽嵴几何形状，为下颌骨重建的患者特异性虚拟手术规划提供有价值工具 | 在完全有牙颌病例中，特别是V类修改情况下，分割精度略低 | 研究使用基于深度学习的分割技术从有牙颌CT扫描生成解剖学上有效的无牙下颌骨的可行性 | 下颌骨，包括有牙颌、部分有牙颌和无牙颌下颌骨 | 数字病理 | 颌面部疾病 | 计算机断层扫描(CT) | CNN | 医学影像 | 246个下颌骨样本(包括有牙颌、部分有牙颌和无牙颌) | NA | 双阶段卷积神经网络 | Dice相似系数, 平均表面距离, 解剖曲率自动检测 | NA |
| 283 | 2025-11-20 |
Discovery of Novel 4,5-Dihydropyrrolo[3,4-c]pyrazol-6(2H)-one-Based Tubulin Inhibitors Targeting Colchicine Binding Site with Potent Anti-Ovarian Cancer Activity
2025-Oct-09, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00014
PMID:40974592
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研究论文 | 本研究通过深度学习模型筛选发现新型4,5-二氢吡咯并[3,4-c]吡唑-6(2H)-酮类微管蛋白抑制剂，并验证其抗卵巢癌活性 | 首次利用GeminiMol深度学习模型从Zinc20数据库中筛选出靶向秋水仙碱结合位点的新型支架化合物，并通过晶体结构确认结合模式 | 研究主要聚焦于SKOV3细胞系和移植瘤模型，尚未在其他卵巢癌细胞模型或临床样本中验证 | 开发低毒性的新型微管蛋白抑制剂用于卵巢癌治疗 | 卵巢癌细胞SKOV3及移植瘤模型 | 药物发现 | 卵巢癌 | 深度学习虚拟筛选、晶体结构解析、细胞功能实验 | 深度学习模型 | 化学数据库、晶体结构数据、细胞实验数据 | Zinc20数据库化合物库、SKOV3细胞系及移植瘤模型 | GeminiMol | NA | IC50值、克隆形成抑制率、迁移抑制率、侵袭抑制率、肿瘤抑制率 | NA |
| 284 | 2025-11-20 |
RNA sequence design and protein-DNA specificity prediction with NA-MPNN
2025-Oct-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.03.679414
PMID:41256668
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研究论文 | 提出统一处理核酸逆折叠问题的深度学习模型NA-MPNN，用于RNA序列设计和蛋白质-DNA结合特异性预测 | 首个统一处理蛋白质、DNA和RNA的深度学习模型，采用统一生物聚合物图表示方法 | 未提及模型在更复杂场景下的泛化能力验证 | 解决核酸逆折叠问题，包括RNA序列设计和蛋白质-DNA结合特异性预测 | 核酸序列（RNA、DNA）和蛋白质-核酸复合物 | 机器学习 | NA | 深度学习，图神经网络 | MPNN（消息传递神经网络） | 三维结构数据，生物聚合物图数据 | NA | NA | NA-MPNN | NA | NA |
| 285 | 2025-11-20 |
Decentralized, privacy-preserving surgical video analysis with Swarm Learning
2025-Oct-03, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.10.02.25337106
PMID:41256170
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研究论文 | 本研究开发了一种结合弱监督深度学习和群体学习的去中心化隐私保护管道，用于从腹腔镜阑尾切除术视频中预测患者层面的疾病分期结果 | 首次将弱监督深度学习与群体学习相结合，实现无需数据集中化的多中心协作模型训练，同时保护患者隐私 | 硬件故障和与电子病历系统集成有限是临床实施的主要障碍 | 开发去中心化的隐私保护手术视频分析方法，实现多中心协作AI模型训练 | 397例来自六个国际外科中心的腹腔镜阑尾切除术视频 | 计算机视觉 | 阑尾炎 | 弱监督深度学习，群体学习 | 深度学习 | 手术视频 | 397例腹腔镜阑尾切除术记录，来自六个国际外科中心 | NA | SurgTempoNet, SurgFrameNet, Multiple Instance Learning | 分类性能，泛化性能 | NA |
| 286 | 2025-11-20 |
Hybrid deep learning-mechanistic modeling of cellular dynamics from a spatiotemporal single-cell atlas
2025-Oct-03, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.02.679951
PMID:41256408
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研究论文 | 开发了一种结合变分自编码器和神经微分方程的混合模型，用于从单细胞时空图谱中重建细胞动态过程 | 提出VAE-潜在神经ODE方法，将黑盒深度学习与机制性Hill函数模型相结合，实现可解释的细胞动态预测 | 黑盒深度学习方法在预测组合扰动效应方面存在固有局限 | 研究细胞异质性、转变和调控网络的基础动态过程 | 果蝇胚胎单细胞荧光成像时空图谱中的细胞状态 | 计算生物学 | NA | 单细胞荧光成像，空间配准 | VAE，神经ODE | 基因表达谱，时空成像数据 | 果蝇胚胎囊胚期六个配准发育时间点的单细胞数据 | NA | 变分自编码器，神经普通微分方程 | NA | NA |
| 287 | 2025-11-20 |
Interpretable machine learning and signal processing for automated reading and quality control of lateral flow tests for schistosomiasis
2025-Oct-02, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.10.01.25337079
PMID:41256111
|
研究论文 | 开发用于血吸虫病侧流检测自动读取和质量控制的端到端自动化流程 | 结合深度学习和信号处理技术，首次实现了血吸虫病即时检测的自动分类，解决了视觉读取的不确定性问题 | 研究仅限于乌干达农村地区的SchistoTrack队列，未在其他地区验证 | 开发自动化诊断分类流程，提高血吸虫病检测的准确性和效率 | 血吸虫病循环阴极抗原检测 | 机器学习, 信号处理 | 血吸虫病 | 侧流检测 | 深度学习 | 图像, 信号 | 3188名来自乌干达农村SchistoTrack队列的个体 | NA | NA | 灵敏度, 特异性 | NA |
| 288 | 2025-11-20 |
Machine Learning Guided Video Analysis Identifies Sound-Evoked Pain Behaviors from Facial Grimace and Body Cues in Mice
2025-Oct-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.30.679579
PMID:41256403
|
研究论文 | 开发基于深度学习的视频分析方法，通过分析小鼠面部表情和身体姿态量化声音诱发的疼痛行为 | 首次将深度学习应用于自由活动小鼠的视频分析，结合面部表情和身体姿态多模态特征建立声音诱发疼痛的客观评估方法 | 方法验证仅基于CGRP诱导的偏头痛模型，在其他疼痛模型中的普适性需要进一步验证 | 开发测量声音诱发疼痛的行为学方法，揭示听觉疼痛的神经机制 | 自由活动的小鼠（包括野生型和TMIE基因敲除型） | 计算机视觉 | 听觉疼痛 | 视频行为分析 | 深度神经网络 | 视频 | 未明确说明具体数量，包含野生型和TMIE基因敲除小鼠 | NA | NA | 疼痛阈值 | NA |
| 289 | 2025-11-20 |
Qimai: a multi-agent framework for zero-shot DNA-protein interaction prediction
2025-Oct-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.30.679628
PMID:41256652
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研究论文 | 提出Qimai多智能体框架，通过整合深度学习预测与生物证据实现零样本DNA-蛋白质相互作用预测 | 首次将大型语言模型作为推理引擎，结合直接/间接基序证据和Transformer预测模型，实现可解释的零样本预测 | 仅在78个未见蛋白质上进行基准测试，需要更广泛的验证 | 解决DNA-蛋白质相互作用预测中对未见蛋白质泛化能力差的问题 | DNA-蛋白质相互作用 | 基因组学 | NA | 深度学习, 大型语言模型 | Transformer | 基因组序列数据, 蛋白质相互作用数据 | 78个未见蛋白质 | NA | Transformer | AUC-PR, AUC-ROC, MCC | NA |
| 290 | 2025-11-20 |
scGPD: single-cell informed gene panel design for targeted spatial transcriptomics
2025-Oct-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.02.680117
PMID:41256660
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研究论文 | 提出基于深度学习的基因面板设计框架scGPD，利用单细胞RNA测序数据为靶向空间转录组学选择紧凑且非冗余的基因集合 | 引入基因-基因相关性感知的门控机制，鼓励所选基因的多样性并消除冗余，相比现有方法能更好地覆盖转录组表达 | NA | 开发用于靶向空间转录组学的基因面板设计方法 | 单细胞RNA测序数据和空间转录组学数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | 深度学习 | 基因表达数据 | 多种单细胞数据集 | NA | NA | 细胞类型分类准确率 | NA |
| 291 | 2025-11-20 |
Automated Detection of Cancer-Suspicious Findings in Japanese Radiology Reports with Natural Language Processing: A Multicenter Study
2025-Oct, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01338-w
PMID:39843717
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研究论文 | 开发基于规则的自然语言处理算法，用于从日本多机构放射学报告中自动检测癌症可疑发现 | 针对日语放射学报告开发基于规则的NLP算法，并在多中心数据集上进行内部和外部验证，证明其优于深度学习基线模型 | 仅针对胸部和腹部CT报告，未涵盖其他影像学检查类型 | 通过自然语言处理技术减少关键影像学发现的漏诊，改善患者随访和治疗及时性 | 来自六个机构的胸部和腹部CT放射学报告 | 自然语言处理 | 癌症 | 自然语言处理 | 基于规则算法, BERT | 文本 | 来自六个机构的多中心CT报告数据集 | NA | 基于规则算法, BERT | 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 292 | 2025-11-20 |
The diagnostic value of artificial intelligence in oral squamous cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis
2025-Oct, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2025.102429
PMID:40518015
|
系统评价与荟萃分析 | 通过系统评价和荟萃分析评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的性能 | 首次对人工智能在OSCC诊断中的性能进行系统性量化评估，发现深度学习算法优于传统机器学习方法 | 研究间存在显著异质性，需要标准化方法和外部验证 | 评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的准确性和临床应用价值 | 口腔鳞状细胞癌诊断相关的研究文献和临床标本 | 医学人工智能 | 口腔鳞状细胞癌 | 人工智能诊断技术 | 深度学习算法, 传统机器学习方法 | 医学图像和临床数据 | 24项研究，包含18,574份标本 | NA | NA | 敏感度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比 | NA |
| 293 | 2025-11-20 |
An Interpretable Deep Learning Framework for Biomarker Discovery in Complex Disease Survival Outcomes
2025-Oct-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.30.679415
PMID:41256539
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研究论文 | 提出一种用于复杂疾病生存结局生物标志物发现的解释性深度学习框架SurvDNN | 提出专门针对生存结局建模的增强深度神经网络框架，结合基于自助法的正则化策略和稳定性驱动的过滤算法，并扩展PermFIT方法到生存分析场景 | NA | 开发能够识别复杂疾病生存结局相关重要生物标志物的解释性深度学习工具 | 复杂疾病（如癌症和心血管疾病）的生存结局数据 | 机器学习 | 癌症,心血管疾病 | NA | 深度神经网络 | 时间事件数据 | NA | R | SurvDNN | 预测准确性,生物标志物识别能力 | NA |
| 294 | 2025-11-20 |
Correcting Non-Uniform Milling in FIB-SEM Images with Unsupervised Cross-Plane Image-to-Image Translation
2025-Oct-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.29.679411
PMID:41256585
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研究论文 | 开发一种无监督跨平面图像转换方法，用于校正FIB-SEM图像中的非均匀铣削伪影 | 提出无需真实标注的无监督跨平面学习方法，实现端到端的图像失真校正 | 未提及具体性能限制或计算效率问题 | 解决FIB-SEM图像中因非均匀铣削导致的轴向平面失真问题 | 生物组织精细结构的FIB-SEM三维图像数据 | 计算机视觉 | NA | FIB-SEM（聚焦离子束扫描电子显微镜） | 图像到图像转换模型 | 三维图像体积数据 | 真实世界微蜂数据集 | NA | NA | 定性分析，定量分析 | NA |
| 295 | 2025-11-20 |
GatorAffinity: Boosting Protein-Ligand Binding Affinity Prediction with Large-Scale Synthetic Structural Data
2025-Oct-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.29.679384
PMID:41256614
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研究论文 | 开发基于几何深度学习的蛋白质-配体结合亲和力预测模型GatorAffinity，通过大规模合成结构数据解决数据稀缺问题 | 利用超过450,000个合成蛋白质-配体复合物和100万个SAIR数据库合成复合物构建大规模数据集，结合预训练和微调策略显著提升预测性能 | 合成数据的质量依赖于Boltz-1结构预测模型的准确性，可能存在与实验结构的偏差 | 提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性和泛化能力 | 蛋白质-配体复合物 | 计算药物发现 | NA | 结构预测模型Boltz-1 | 几何深度学习 | 结构数据 | 超过450,000个合成复合物（Kd/Ki注释） + 100万个SAIR合成复合物（IC50注释） + PDBbind实验结构 | NA | NA | 准确性, 泛化能力 | NA |
| 296 | 2025-11-20 |
A Deep Learning Pipeline for Epilepsy Genomic Analysis Using GPT-2 XL and NVIDIA H100
2025-Oct-01, ArXiv
PMID:41256893
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研究论文 | 提出一种结合GPT-2 XL和NVIDIA H100 GPU的深度学习流程，用于癫痫基因组分析 | 首次将拥有15亿参数的GPT-2 XL大型语言模型应用于基因组序列分析，并利用最新NVIDIA H100张量核心GPU进行加速计算 | 仅使用两个癫痫数据集进行验证，样本规模有限 | 开发高效的深度学习流程用于癫痫转录组特征分析 | 癫痫相关的基因表达模式和转录组修饰 | 自然语言处理, 机器学习 | 癫痫 | RNA测序, 高通量测序 | Transformer | 基因组序列, 转录组数据 | 两个癫痫数据集(GEO GSE264537和GSE275235) | PyTorch, TensorFlow | GPT-2 XL | 模式识别效果, 计算效率 | NVIDIA H100 Tensor Core GPU基于Hopper架构 |
| 297 | 2025-11-20 |
Deep Learning Prediction of Left Atrial Structure and Function from 12-lead Electrocardiograms
2025-Sep-30, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.09.29.25336490
PMID:41256128
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研究论文 | 开发基于12导联心电图的深度学习模型预测左心房结构和功能 | 首次使用深度学习从常规心电图预测心脏结构和功能，优于传统影像学指标和临床风险因素 | 模型训练数据主要来自心脏磁共振扫描，可能受限于特定人群 | 开发低成本、易获取的心房病变筛查工具 | 左心房结构和功能异常（心房病变） | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像，12导联心电图 | 深度学习 | 心电图信号，医学影像 | 21,749例心脏磁共振扫描 | NA | NA | 风险预测准确性，临床风险比较 | NA |
| 298 | 2025-11-20 |
Comprehensive aortic stenosis characterization using multi-view deep learning
2025-Sep-29, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.09.26.25336778
PMID:41256129
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研究论文 | 开发了一种结合多视图深度学习评估主动脉瓣狭窄严重程度的端到端集成方法 | 首次将结构信息（瓣膜运动）和功能信息（主动脉瓣峰值速度）相结合，通过多视角超声心动图视频和多普勒测量综合评估AS严重程度 | NA | 准确评估主动脉瓣狭窄严重程度 | 主动脉瓣狭窄患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | CNN | 视频,图像 | 训练集：16,076项研究中的210,193张图像；验证集：1,589项研究；时间独立队列：19,206项研究；外部验证：斯坦福医疗保健2,415项研究，西达赛奈医疗中心9,038项研究 | NA | 卷积神经网络,分割模型 | AUC | NA |
| 299 | 2025-11-20 |
Designing proteins with reduced T-cell epitopes through policy optimization
2025-Sep-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.27.678937
PMID:41256383
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研究论文 | 通过策略优化设计减少T细胞表位的蛋白质 | 开发了整合MHC I类通路中切割、洗脱和结合亲和力预测的统一不确定性估计方法，并采用群体相对策略优化和课程学习框架优化蛋白质免疫兼容性 | NA | 设计具有免疫兼容性的治疗和工业用蛋白质 | 蛋白质序列和结构 | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型, 证据深度学习 | 生成模型 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | 蛋白质语言模型 | NA | NA |
| 300 | 2025-11-20 |
High-accuracy SNV calling for bacterial isolates using deep learning with AccuSNV
2025-Sep-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.09.26.678787
PMID:41256411
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研究论文 | 开发基于深度学习的AccuSNV工具，用于细菌分离株的高精度单核苷酸变异检测 | 首次将卷积神经网络应用于多样本整合分析，通过跨样本模式学习提高SNV检测精度 | 未明确说明工具对特定细菌基因组复杂区域的适用性限制 | 开发高精度、自动化的细菌单核苷酸变异检测工具 | 细菌分离株的全基因组测序数据 | 生物信息学 | 细菌感染性疾病 | 全基因组测序 | CNN | 基因组序列比对数据 | 六种细菌物种的模拟数据和多个精选细菌数据集 | NA | 卷积神经网络 | 精度, 假阳性率 | NA |