深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1408 篇文献，本页显示第 101 - 120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2025-10-06 |
On-patient medical record and mRNA therapeutics using intradermal microneedles
2025-May, Nature materials
IF:37.2Q1
DOI:10.1038/s41563-024-02115-4
PMID:39994390
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研究论文 | 开发了一种通过皮内微针同时实现mRNA治疗和患者医疗记录存储的隐形技术 | 首创将医疗记录以近红外荧光微粒形式存储在患者皮肤中，并与mRNA治疗共同递送 | 目前仅在猪模型中进行了长期研究，尚未进行人体临床试验 | 解决医疗记录不可靠或缺失的问题，提高治疗和疾病预防效果 | 猪模型和SARS-CoV-2 mRNA疫苗 | 数字病理 | 传染病 | 皮内微针技术，近红外荧光标记，mRNA治疗 | 深度学习 | 图像 | 猪模型长期研究 | NA | NA | 时间鲁棒性，空间鲁棒性，安全性，有效性，可靠性 | NA |
| 102 | 2025-10-06 |
Multi-class classification of central and non-central geographic atrophy using Optical Coherence Tomography
2025-May-28, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.27.25328446
PMID:40492092
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的模型，使用光学相干断层扫描对地理萎缩亚型进行分类 | 首次使用Vision Transformer架构进行地理萎缩亚型分类，并比较了全B扫描与选择性使用含中心凹区域B扫描两种方法的性能 | 回顾性研究，样本量相对有限（455个OCT体积），仅来自单一医疗中心 | 开发能够准确分类地理萎缩亚型的深度学习模型 | 地理萎缩患者的OCT扫描图像 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 光学相干断层扫描 | CNN, Vision Transformer | 医学图像 | 455个OCT体积（258个中央GA，74个非中央GA，123个无GA），来自104名患者 | NA | ResNet50, MobileNetV2, Vision Transformer (ViT-B/16) | AUC-ROC, F1分数, 准确率 | NA |
| 103 | 2025-10-06 |
Deep-learning-based single-domain and multidomain protein structure prediction with D-I-TASSER
2025-May-23, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02654-4
PMID:40410405
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研究论文 | 提出了一种结合深度学习和传统物理模拟的蛋白质结构预测混合方法D-I-TASSER | 开发了基于深度学习的迭代线程组装优化方法，引入域分割和组装协议用于多域蛋白质结构自动建模 | NA | 实现高精度的蛋白质结构和功能预测，适用于全基因组应用 | 单域和多域蛋白质结构 | 机器学习 | NA | 深度学习势能，迭代线程片段组装模拟 | 深度学习 | 蛋白质序列和结构数据 | 人类蛋白质组中81%的蛋白质域和73%的全链序列 | NA | D-I-TASSER | 结构预测精度 | NA |
| 104 | 2025-10-06 |
AI-Cirrhosis-ECG (ACE) score for predicting decompensation and liver outcomes
2025-May, JHEP reports : innovation in hepatology
IF:9.5Q1
DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101356
PMID:40276480
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研究论文 | 开发基于深度学习的AI-Cirrhosis-ECG (ACE)评分，用于预测肝硬化患者的失代偿和肝脏相关结局 | 首次利用深度学习从常规心电图数据中提取特征，创建非侵入性的肝硬化预后预测工具 | 需要在更多样化人群中进一步验证，并与其他已建立的预测因子整合 | 评估ACE评分在检测肝硬化失代偿和预测临床结局方面的性能 | 肝硬化患者 | 医疗人工智能 | 肝硬化 | 深度学习 | 深度学习模型 | 心电图数据 | 总计1,233名患者（472名回顾性队列，420名前瞻性移植队列，341名外部验证队列），共2,166份心电图 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性, 风险比, c统计量 | NA |
| 105 | 2025-10-06 |
Deep learning-assisted analysis of single-particle tracking for automated correlation between diffusion and function
2025-May, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02665-8
PMID:40341204
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研究论文 | 开发了一种名为DeepSPT的深度学习框架，用于自动化分析单粒子追踪数据并关联扩散与功能 | 首次实现了仅基于扩散行为就能自动提取生物功能信息的深度学习框架 | NA | 开发自动化工具来分析亚细胞环境中分子和细胞器的扩散行为与功能关联 | 病毒感染的早期事件、内体细胞器、网格蛋白包被小窝和囊泡 | 计算机视觉 | 病毒感染 | 光学显微镜，单粒子追踪 | 深度学习 | 二维和三维时间序列数据 | NA | NA | NA | F1分数 | NA |
| 106 | 2025-10-06 |
Deep learning-guided design of dynamic proteins
2025-May-22, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adr7094
PMID:40403060
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研究论文 | 提出一种深度学习引导的蛋白质动态构象变化设计方法 | 首次实现从头设计蛋白质结构域内几何构象的动态变化，模拟自然界中的开关机制 | NA | 开发能够设计具有可控构象变化的动态蛋白质的新方法 | 蛋白质结构域内几何构象的动态变化 | 机器学习 | NA | 深度学习，物理模拟 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据 | 四个验证结构 | NA | NA | 结构验证，模拟与实验数据一致性 | NA |
| 107 | 2025-10-06 |
Differentiable Folding for Nearest Neighbor Model Optimization
2025-May-12, ArXiv
PMID:40160447
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研究论文 | 本文提出一种基于可微分折叠的RNA最近邻模型参数优化方法 | 利用可微分折叠技术直接计算RNA折叠算法的梯度，实现高效、可扩展且灵活的参数优化 | 未明确说明方法在复杂RNA结构或大规模数据集上的适用性限制 | 优化RNA二级结构形成的最近邻热力学模型参数 | RNA二级结构预测和序列设计 | 计算生物学 | NA | 可微分折叠技术 | 最近邻模型 | RNA结构数据和热力学实验数据 | 包含约13,000个热力学参数，使用RNAometer数据库中的实验测定稳定性数据 | NA | NA | 预测概率 | NA |
| 108 | 2025-10-06 |
Perspectives: Comparison of deep learning segmentation models on biophysical and biomedical data
2025-May-06, Biophysical journal
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.bpj.2025.03.023
PMID:40158204
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研究论文 | 比较四种深度学习分割模型在生物物理和生物医学数据上的性能表现 | 针对生物物理实验中常见的小规模训练数据集，系统比较了四种主流分割架构的性能差异 | 研究聚焦于特定规模的训练数据集，可能不适用于大规模数据场景 | 为生物物理和生物医学领域的研究者提供模型选择指南 | 深度学习分割模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, U-Net, Vision Transformer, Vision State Space Models | 生物物理和生物医学图像数据 | 小规模训练数据集 | NA | 卷积神经网络, U-Net, 视觉Transformer, 视觉状态空间模型 | NA | NA |
| 109 | 2025-10-06 |
Automatic Quantification of Serial PET/CT Images for Pediatric Hodgkin Lymphoma Using a Longitudinally Aware Segmentation Network
2025-05, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240229
PMID:39969278
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研究论文 | 开发了一种纵向感知分割网络(LAS-Net)，用于自动量化儿童霍奇金淋巴瘤患者的系列PET/CT图像 | 提出了结合纵向交叉注意力的分割网络，允许PET1的相关特征为PET2的分析提供信息 | 回顾性研究，样本量相对有限，外部验证性能略有下降 | 开发能够量化儿童霍奇金淋巴瘤患者系列PET/CT图像的自动分割方法 | 儿童霍奇金淋巴瘤患者 | 数字病理 | 霍奇金淋巴瘤 | PET/CT成像 | CNN | 医学图像 | 297名儿科患者(内部数据集200名，外部测试集97名) | NA | 纵向感知分割网络(LAS-Net) | Dice系数,F1分数,Spearman相关系数 | NA |
| 110 | 2025-10-06 |
The Advances in Deep Learning Modeling of Polyadenylation Codes
2025 May-Jun, Wiley interdisciplinary reviews. RNA
DOI:10.1002/wrna.70017
PMID:40468587
|
综述 | 本文综述了深度学习模型在解析多聚腺苷酸化调控机制方面的最新进展与应用 | 首次系统总结深度学习模型在量化多聚腺苷酸化基序互作、预测切割位点及计算位点强度等方面的创新应用 | 作为综述文章未提出新的原始模型，主要总结现有研究成果 | 探讨深度学习模型在多聚腺苷酸化调控机制研究中的应用与进展 | 真核生物mRNA和lncRNA的3'端多聚腺苷酸化过程 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 深度学习建模 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 111 | 2025-10-06 |
Physics-informed neural networks for optimal vaccination plan in SIR epidemic models
2025-May-20, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2025059
PMID:40676987
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研究论文 | 本研究提出基于物理信息神经网络的方法求解SIR传染病模型中的最优疫苗接种计划 | 首次将物理信息神经网络应用于求解传染病最优控制问题的HJB方程，并引入变量缩放方法提升训练稳定性 | 研究基于恒定感染率和恢复率的简化SIR模型，未考虑更复杂的流行病学因素 | 求解SIR传染病模型中的最小根除时间和最优疫苗接种策略 | 易感-感染-恢复(SIR)传染病模型 | 机器学习 | 传染病 | 物理信息神经网络(PINN) | 神经网络 | 数值模拟数据 | NA | NA | 物理信息神经网络 | 均方残差误差, 收敛性, 最优切换时间识别精度 | NA |
| 112 | 2025-10-06 |
Using deep learning for estimation of time-since-injury in pediatric accidental fractures
2025-May, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-025-06223-4
PMID:40258953
|
研究论文 | 本研究使用深度学习模型评估儿童意外长骨骨折的受伤时间 | 首次将深度学习应用于儿童骨折受伤时间的影像学评估，相比传统方法提高了时间估计精度 | 研究数据来自单一儿童医院，样本量相对有限，且仅包含6岁以下儿童的长骨骨折 | 训练和验证深度学习模型以准确估计儿童意外长骨骨折的受伤时间 | 儿童意外长骨骨折的X光影像 | 计算机视觉 | 儿科骨折 | X光影像分析 | 深度学习 | 图像 | 来自399名患者的2,328张X光片 | NA | NA | 混淆矩阵, 敏感性/特异性, 激活图, 平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE) | NA |
| 113 | 2025-10-06 |
Variational inference of single cell time series
2025-May-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.29.610389
PMID:39257806
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研究论文 | 提出一种名为SNOW的深度学习算法，用于解卷积单细胞时间序列数据为时间相关和时间无关的贡献 | 开发了能够同时处理时间和细胞身份影响的概率框架，能构建有生物学意义的潜在空间并去除批次效应 | NA | 解决单细胞时间序列数据分析中细胞类型注释和细胞类型依赖性动态建模的挑战 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 深度学习 | 基因表达数据 | 合成和真实scRNA-seq数据 | NA | SNOW(SiNgle cell flOW map) | NA | NA |
| 114 | 2025-10-06 |
External Validation of a Novel Landmark-Based Deep Learning Automated Tibial Slope Measurement Algorithm Applied on Short Radiographs Obtained in Patients With ACL Injuries
2025-May, Orthopaedic journal of sports medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1177/23259671251333607
PMID:40342354
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研究论文 | 本研究通过独立数据集外部验证了一种基于标志点的深度学习算法在ACL损伤患者短X光片上自动测量胫骨后倾角的可靠性 | 开发了首个基于标志点的深度学习自动胫骨斜率测量算法，并在独立数据集上进行了外部验证 | 与金标准手动测量相比，模型在报告胫骨斜率方面仍需进一步改进 | 外部验证深度学习模型在胫骨后倾角测量中的可靠性，并与人工测量性能进行比较 | 接受前交叉韧带手术患者的膝关节侧位X光片 | 计算机视觉 | 前交叉韧带损伤 | X射线成像 | 深度学习 | X光图像 | 289张X光片 | NA | 基于标志点的深度学习架构 | 组内相关系数(ICC), 时间消耗 | NA |
| 115 | 2025-10-06 |
Classifying Obsessive-Compulsive Disorder from Resting-State EEG using Convolutional Neural Networks: A Pilot Study
2025-May-07, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.05.06.25327094
PMID:40385410
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研究论文 | 本研究使用卷积神经网络对静息态脑电图数据进行分类，以区分强迫症患者与健康对照组 | 首次将CNN应用于最小预处理后的EEG时频表征数据来分类强迫症，并探索了临床和人口统计学信息的多模态融合 | 样本量较小（仅20名参与者），需要在更大更多样化的样本中进一步验证 | 开发基于深度学习的强迫症自动诊断方法 | 未服药的强迫症患者和健康对照组的静息态脑电图数据 | 机器学习 | 强迫症 | 静息态脑电图，Morlet小波变换 | CNN, SVM | 脑电图时频表征 | 20名参与者（10名强迫症患者，10名健康对照组） | NA | 2D CNN | 准确率, AUC | NA |
| 116 | 2025-10-06 |
Neurospectrum: A Geometric and Topological Deep Learning Framework for Uncovering Spatiotemporal Signatures in Neural Activity
2025-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.03.22.533807
PMID:40654845
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研究论文 | 提出Neurospectrum框架，通过几何和拓扑深度学习揭示神经活动中的时空特征 | 将神经活动编码为受时空结构影响的潜在轨迹，结合图注意力机制、图小波嵌入和流形正则化自编码器，使用多尺度几何、拓扑和动力学特征描述符 | NA | 从高维、噪声和动态的神经信号中提取与行为或疾病相关的可解释特征 | 神经活动信号 | 机器学习 | 强迫症 | fMRI，钙成像 | 图神经网络，自编码器，循环神经网络 | 神经信号数据 | NA | NA | 图注意力网络，流形正则化自编码器 | NA | NA |
| 117 | 2025-10-06 |
MIST-Explorer: The Comprehensive Toolkit for Spatial Omic Analysis and Visualization of Single-Cell MIST Array Data
2025-May-04, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.29.650640
PMID:40654960
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研究论文 | 开发用于单细胞空间MIST阵列数据分析和可视化的综合工具包MIST-Explorer | 首个专门用于空间MIST数据图像配准和分析的专用软件，整合了从图像预处理到蛋白质定量的完整空间组学工作流 | 未提及具体性能评估数据或与其他工具的对比分析 | 解决空间蛋白质组学数据分析中缺乏专用工具的问题 | 组织样本和培养细胞的空间MIST数据 | 空间组学 | NA | 空间MIST（多重标记技术） | 深度学习 | 图像数据 | NA | Python, PyQt6, Astroalign, PyStackReg, StarDist | StarDist | NA | NA |
| 118 | 2025-10-06 |
Accurate and fast segmentation of filaments and membranes in micrographs and tomograms with TARDIS
2025-May-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.19.629196
PMID:39763817
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研究论文 | 提出了一种基于Transformer的快速无维度实例分割框架TARDIS，用于自动准确分割电子显微镜图像中的细丝和膜结构 | 首次实现了基于几何Transformer架构的实例分割方法，能够同时处理2D/3D电子显微镜数据 | NA | 开发自动化分割生物大分子结构的深度学习框架 | 电子显微镜图像中的细丝和膜结构 | 计算机视觉 | NA | 电子显微镜，电子断层扫描 | Transformer | 2D/3D电子显微镜图像，电子断层扫描重建数据 | 超过13,000个电子断层扫描数据 | NA | 几何Transformer | NA | NA |
| 119 | 2025-10-06 |
Deep learning applications in orthopaedics: a systematic review and future directions
2025 May-Jun, Acta ortopedica mexicana
PMID:40645786
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系统综述 | 系统分析骨科领域深度学习的应用现状并展望未来发展方向 | 首次系统梳理2020-2023年间骨科深度学习应用的研究现状，识别最常用的工具和方法 | 研究间存在高度异质性，方法和术语差异可能导致诊断准确性高估 | 分析人工智能和深度学习工具在骨科领域的应用现状 | 骨科领域的风险评估、结果评估、影像学和基础科学研究 | 医学影像分析 | 骨科疾病 | 深度学习 | CNN | 影像数据 | 595项研究（共862项筛选） | NA | 卷积神经网络 | 诊断准确性 | NA |
| 120 | 2025-10-06 |
Optimizing Locomotor Task Sets for Training a Biological Joint Moment Estimator
2025-May, IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings]
DOI:10.1109/ICORR66766.2025.11063074
PMID:40644131
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研究论文 | 提出一种运动任务集优化策略，通过最小化代表性任务集来训练生物关节力矩估计模型 | 首次通过聚类分析优化运动任务集，在保持模型性能的同时显著减少数据收集需求 | 研究仅针对髋关节力矩估计，未验证其他关节的适用性 | 优化外骨骼控制中基于可穿戴传感器的生物关节力矩估计方法 | 人体髋关节力矩 | 机器学习 | NA | 可穿戴传感器数据采集 | 神经网络 | 传感器数据 | 跨受试者交叉验证 | NA | NA | 均方根误差 | NA |