深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1102 篇文献，本页显示第 21 - 40 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 2025-12-19 |
A Deep Learning-Driven Autonomous System for Retinal Vein Cannulation: Validation Using a Chicken Embryo Model
2025-Oct, Proceedings of the ... IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
DOI:10.1109/iros60139.2025.11246284
PMID:41399488
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自主系统，用于视网膜静脉插管，并在鸡胚胎模型中进行了验证 | 整合了自上而下的显微镜和B扫描光学相干断层扫描成像进行精确深度感知，并利用深度学习模型实现实时针头导航、接触检测和静脉穿刺识别 | 使用鸡胚胎模型作为人类视网膜静脉的替代，可能无法完全模拟人类生理条件 | 通过机器人辅助提高视网膜静脉插管的准确性和稳定性，以治疗视网膜静脉阻塞 | 鸡胚胎模型作为人类视网膜静脉的替代 | 计算机视觉 | 视网膜静脉阻塞 | B扫描光学相干断层扫描成像 | 深度学习模型 | 图像 | 未明确指定样本数量，但使用了鸡胚胎模型 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 22 | 2025-12-19 |
Statistical process control for performance monitoring and continuous quality assurance of deep learning segmentations in radiotherapy
2025-Oct, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100873
PMID:41399697
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研究论文 | 本文提出了一种基于统计过程控制（SPC）和调整版Nelson规则的连续质量保证（CQA）框架，用于自动监测和报告放射治疗中深度学习分割（DLS）模型的性能异常和趋势变化 | 首次将统计过程控制（SPC）和调整版Nelson规则应用于放射治疗中深度学习分割模型的连续质量保证，实现了对模型输出性能的自动监控和异常检测 | 研究仅基于6个月的数据（545个DLS结构文件和3093个感兴趣区域），样本量相对有限，且未详细讨论框架在不同解剖结构或疾病类型中的泛化能力 | 开发并实施一个连续质量保证（CQA）框架，以监控放射治疗中深度学习分割模型的性能，确保其临床应用的可靠性和安全性 | 放射治疗中深度学习分割模型生成的直接输出与临床批准的分割结果 | 数字病理学 | NA | 深度学习分割 | 深度学习模型 | 图像（放射治疗结构文件） | 545个深度学习分割结构文件及其对应的临床批准分割，包含3093个感兴趣区域 | NA | NA | 几何度量（具体未指定，如Dice系数、Hausdorff距离等） | NA |
| 23 | 2025-12-18 |
From big to small: Emerging methods for enhancing precision psychiatry through transfer learning
2025-Oct-29, Biological psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.biopsych.2025.10.022
PMID:41173199
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综述 | 本文综述了迁移学习在脑-行为预测建模中的应用，旨在通过利用大规模神经影像数据集提升精准精神病学中的临床预测精度 | 将迁移学习策略引入脑-行为预测建模，通过预训练模型在大型人群数据集上提取可泛化关联，并微调以适应小规模临床数据，从而增强模型在精准精神病学中的泛化能力和可解释性 | NA | 探讨迁移学习如何通过利用大规模神经影像数据来提升精准精神病学中个体神经生物学特征与症状或治疗结果关联的预测精度 | 神经影像数据和临床数据，特别是来自大型联盟数据集和个体患者群体的数据 | 机器学习 | 精神疾病 | 神经影像学 | NA | 神经影像数据，临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24 | 2025-12-15 |
Biologically informed neural network models are robust to spurious interactions via self-pruning
2025-Oct-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.24.684155
PMID:41278889
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研究论文 | 本研究提出了一种评估生物学信息神经网络模型可靠性的新方法，通过测量模型在训练过程中对虚假相互作用的自我修剪能力 | 提出了一种可扩展且通用的自我修剪度量方法，用于评估BINN模型从先验知识网络中识别和移除虚假相互作用的能力，并实现了完全GPU加速的LEMBAS框架，获得了超过7倍的性能提升 | 分析主要关注选定的通路而非更全面的视角，且模型需要足够大的L2正则化才能有效修剪虚假相互作用 | 评估生物学信息神经网络模型在复杂细胞网络建模中机制推断的可靠性 | 细胞内信号传导动力学网络 | 机器学习 | NA | 深度学习，先验知识网络 | 循环神经网络 | 信号网络数据 | 3个不同的数据集 | PyTorch | LEMBAS | 预测准确性，自我修剪程度 | GPU加速 |
| 25 | 2025-12-15 |
Computational drug design in the artificial intelligence era: A systematic review of molecular representations, generative architectures, and performance assessment
2025-Oct-10, Pharmacological reviews
IF:19.3Q1
DOI:10.1016/j.pharmr.2025.100095
PMID:41389438
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综述 | 本文系统回顾了人工智能时代计算药物设计中的分子表示、生成架构和性能评估方法 | 提出了一个独特的分类框架，首先按药物表示分类，然后按生成模型类型分类，阐明了哪种模型最适合特定的分子数据类型 | NA | 分析计算药物设计领域的当前格局，为人工智能驱动的药物发现提供未来方向 | 分子表示策略、生成架构框架和评估方法 | 机器学习 | NA | NA | 变分自编码器, 生成对抗网络, 强化学习系统, 扩散模型 | 分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26 | 2025-12-14 |
Labeled dataset of X-ray protein ligand images in 3D point cloud and validated deep learning models
2025-Oct-31, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-06002-8
PMID:41173949
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研究论文 | 本文介绍了首个化学标记的蛋白质配体3D点云数据集LigPCDS，并验证了基于该数据集的深度学习模型用于语义分割以恢复配体化学结构 | 首次创建了基于X射线蛋白质晶体学实验数据的化学标记3D点云配体数据集，并采用类似积木的标记方法进行点云标注 | NA | 构建并验证一个标记的3D点云配体数据集，以支持蛋白质配体结构解析、计算机辅助药物设计和蛋白质功能研究 | 蛋白质配体（小有机分子）的3D点云图像 | 计算机视觉 | NA | X射线蛋白质晶体学 | 深度学习模型 | 3D点云图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27 | 2025-12-14 |
Structure-based Predictions of Conformational B Cell Epitopes by Protein Language Model and Deep Learning
2025-Oct-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.29.685313
PMID:41278910
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研究论文 | 本文介绍了一种基于蛋白质语言模型和深度学习的框架，用于预测抗原结构上的构象B细胞表位 | 提出了一种以表面“斑块”（由三个相邻残基组成的三元组）为中心的框架，直接预测抗原结构上的表位，结合蛋白质语言模型（ESM-2）和卷积神经网络，显著优于现有工具 | 模型在开发过程中未见的五个外部复合物上表现良好，但可能仍需更多样化的数据集验证泛化能力，且实验成本较高的问题未完全解决 | 预测构象B细胞表位，以支持抗体发现、抗原优先排序、抗体工程和疫苗设计 | 抗体-抗原复合物，特别是构象B细胞表位 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型, 深度学习 | 多层感知机, 卷积神经网络 | 蛋白质结构数据 | 1,151个AbDb抗体-抗原复合物 | NA | ESM-2, 多层感知机, 卷积神经网络 | F1分数, ROC-AUC, PR-AUC | NA |
| 28 | 2025-12-14 |
SubCell: Proteome-aware vision foundation models for microscopy capture single-cell biology
2025-Oct-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.06.627299
PMID:41278937
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研究论文 | 本文介绍了SubCell，一套用于荧光显微镜的自监督深度学习模型，旨在准确捕捉细胞形态、蛋白质定位、细胞组织和生物功能 | 提出了一种新颖的蛋白质组感知学习目标，并构建了首个直接从图像数据学习的蛋白质组层次结构图 | 未明确提及具体局限性 | 开发能够超越人类感知能力捕捉单细胞生物学的视觉基础模型 | 人类蛋白质图谱中的蛋白质组范围图像集合 | 计算机视觉 | NA | 荧光显微镜 | 自监督深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 29 | 2025-12-13 |
Tripartite strategy for dual reduction of radiation and iodine dose in obese CCTA: High-iodine contrast, 80 kVp, and deep learning reconstruction
2025-Oct-31, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000045725
PMID:41261582
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研究论文 | 本研究评估了一种结合高碘浓度造影剂、80 kVp扫描和深度学习图像重建的三联低剂量策略，用于肥胖患者的冠状动脉CT血管成像，旨在同时降低辐射和碘剂量并保持诊断质量 | 首次在肥胖患者中联合应用高碘浓度造影剂、80 kVp扫描和深度学习图像重建，实现辐射剂量和碘负荷的双重显著降低，同时维持甚至改善图像质量和诊断准确性 | 单中心前瞻性试验，样本量相对较小（100例患者），且诊断性能验证仅在20例患者的亚组中进行，可能限制结果的普遍性 | 开发并验证一种在肥胖患者冠状动脉CT血管成像中同时降低辐射暴露和碘负荷的低剂量策略，同时确保诊断图像质量 | 肥胖患者（BMI ≥30 kg/m²） | 医学影像 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管成像，深度学习图像重建 | 深度学习模型 | CT图像 | 100例肥胖患者（低剂量组50例，标准剂量组50例），其中20例亚组进行有创冠状动脉造影对比 | NA | NA | 图像噪声，信噪比，对比噪声比，主观图像质量评分（5分制），诊断准确性，灵敏度，阴性预测值 | NA |
| 30 | 2025-12-13 |
The Duke University Cervical Spine MRI Segmentation Dataset (CSpineSeg)
2025-Oct-27, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05975-w
PMID:41145519
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研究论文 | 本文介绍了杜克大学颈椎MRI分割数据集（CSpineSeg），并提出了一个深度学习分割模型作为基准 | 发布了一个公开可用的颈椎MRI分割数据集，并提供了一个基准分割模型 | 数据集仅包含单中心数据，可能限制模型的泛化能力 | 为颈椎研究提供数据资源，并建立分割任务的基准 | 颈椎磁共振成像（MRI） | 数字病理学 | 颈椎疾病 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习分割模型 | 图像 | 1,255例颈椎MRI检查（来自1,232名患者），其中481例有专家手动分割标注 | NA | NA | Dice系数 | NA |
| 31 | 2025-12-13 |
A knowledge-driven deep learning framework for organoid morphological segmentation and characterization
2025-Oct-21, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-025-02411-8
PMID:41121276
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研究论文 | 本文提出了一种知识驱动的深度学习框架TransOrga-plus，用于在非侵入性和低资源设置下自动分析类器官的形态分割和动态特征 | 提出了一种结合生物知识（如类器官形态特征）的多模态Transformer分割模块，并引入轻量级多目标跟踪模块，实现了非侵入性类器官动态分析 | NA | 开发一个通用框架，用于在非侵入性和低资源设置下分析类器官的动态变化 | 类器官 | 计算机视觉 | NA | 明场显微镜成像 | Transformer | 图像 | 大规模类器官数据集，涵盖多种组织类型和显微成像设置 | NA | 多模态Transformer | NA | NA |
| 32 | 2025-12-13 |
Biologically grounded neocortex computational primitives implemented on neuromorphic hardware improve vision transformer performance
2025-Oct-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2504164122
PMID:41055996
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研究论文 | 本研究通过构建一个受实验约束的生物物理真实小鼠初级视觉皮层微环路模型，揭示了特定中间神经元类别通过竞争-合作机制实现软赢家通吃（sWTA）动力学，并将其映射到神经形态硬件上，最终作为预处理滤波器集成到Vision Transformer中，显著提升了模型的泛化能力和计算效率 | 将生物物理真实的皮层微环路计算原理（sWTA）首次映射到神经形态硬件（IBM TrueNorth），并作为预处理模块嵌入现代Vision Transformer架构，实现了生物学原理与AI性能提升的统一 | 模型基于小鼠初级视觉皮层（2-3层）的体外生理数据构建，其计算原理在其他皮层区域或更复杂认知任务中的普适性有待进一步验证 | 探索大脑皮层微环路的计算原理，并将其转化为可提升现代深度学习架构性能的神经形态计算模块 | 小鼠初级视觉皮层（层2-3）的微环路，涉及四种主要中间神经元类别（Parvalbumin, Somatostatin, vasoactive intestinal peptide, LAMP5） | 机器学习, 神经形态计算 | NA | 生物物理真实建模, 神经形态硬件映射 | Vision Transformer, 基于电导的神经网络 | 图像数据 | NA | NA | Vision Transformer, sWTA模块 | 准确率, 泛化性能, 训练计算量 | IBM TrueNorth神经形态芯片 |
| 33 | 2025-12-13 |
Artificial Intelligence in Rhinoplasty: Precision or Over-Reliance?
2025-Oct, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-025-04954-1
PMID:40389738
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评论 | 本文探讨了人工智能在鼻整形术中的应用及其潜在影响，包括术前规划、患者沟通以及相关的伦理和医学法律问题 | 深入分析了AI在鼻整形术中的创新应用，如深度学习与GANs用于预测术后结果，并强调了其局限性及伦理考量 | AI无法考虑个体愈合过程、组织行为和长期鼻部重塑，且存在预测偏差、强化不切实际的美学标准等伦理问题 | 评估人工智能在鼻整形术中的角色，探讨其作为辅助工具而非替代外科专业知识的合理性 | 人工智能技术在鼻整形术中的应用及其对患者和医疗实践的影响 | 数字病理学 | NA | 深度学习, 生成对抗网络(GANs) | 深度学习模型, GANs | 图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 34 | 2025-12-13 |
Correlation of fetal heartbeat outcome after Day 3 or Day 5 single embryo transfer of morphologically selected embryos with an annotation-free deep learning scoring system: Results from a multi-center study
2025-Oct, Journal of assisted reproduction and genetics
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10815-025-03570-x
PMID:40794157
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研究论文 | 本研究通过多中心回顾性队列分析，评估了基于AI的胚胎评分系统（iDAScore V2）在预测胎儿心跳结局方面是否等同于或优于传统形态学评估 | 首次在多中心研究中验证了完全自动化的AI胚胎评分系统（iDAScore V2）在预测胚胎植入成功率（以胎儿心跳为指标）方面的优越性，且无需人工标注 | 研究为回顾性观察性设计，可能存在选择偏倚；未涉及不同AI模型间的比较；临床结局指标仅限于胎儿心跳 | 比较AI胚胎评分系统与形态学评估在预测胚胎植入成功率方面的效能 | 通过形态学和时差成像视频选择的第3天或第5天单胚胎移植的胚胎 | 数字病理 | 生殖医学 | 时差成像视频分析 | 深度学习 | 视频 | 第3天移植胚胎2965个，第5天及以上移植胚胎6970个 | 未提及 | iDAScore V2 | AUC | 未提及 |
| 35 | 2025-12-12 |
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 | 本文提出了一个名为Qimai的多智能体框架，用于零样本DNA-蛋白质相互作用预测，通过整合深度学习预测与生物证据来提高模型对未见蛋白质的泛化能力 | 提出了一个模块化的AI智能体框架，首次将基于Transformer的DPI模型预测与来自查询蛋白的直接基序证据、来自其相互作用蛋白的间接基序证据相结合，并利用大型语言模型作为推理引擎进行动态权重分配，实现了可解释的预测 | 未明确说明框架的计算效率或对大规模基因组数据集的可扩展性，也未讨论LLM推理可能引入的偏差或错误 | 解决现有DNA-蛋白质相互作用预测模型对训练中未见的新蛋白质泛化能力差的问题 | DNA-蛋白质相互作用 | 机器学习 | 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个未见过的蛋白质作为基准测试集 | 未明确指定，但提及了基于Transformer的模型和LLM | Transformer | AUC-PR, AUC-ROC, MCC | NA |
| 36 | 2025-12-12 |
A 2025 perspective on the role of machine learning for biomarker discovery in clinical proteomics
2025-Oct, Expert review of proteomics
IF:3.8Q1
DOI:10.1080/14789450.2025.2545828
PMID:40772544
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观点文章 | 本文批判性地审视了机器学习在临床蛋白质组学生物标志物发现中的应用，强调算法新颖性无法弥补小样本量、批次效应、过拟合、数据泄露和模型泛化差等问题 | 提出在临床蛋白质组学中应现实且负责任地使用机器学习，强调严谨的研究设计、适当的验证策略以及透明、可重复的建模实践，而非追求炒作驱动的复杂性 | 本文为观点性文章，未进行具体实验或模型开发，因此未提供实证数据或性能比较 | 探讨机器学习在临床蛋白质组学生物标志物发现中的角色、挑战及未来方向 | 临床蛋白质组学数据及相关的机器学习应用 | 机器学习 | NA | 临床蛋白质组学 | 深度学习架构 | 蛋白质组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 37 | 2025-12-12 |
Evaluation of paediatric head CT radiation dose in Jordan: A new national diagnostic reference level survey
2025-Oct, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2025.103158
PMID:40939270
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研究论文 | 本研究评估了约旦八家医院儿科头部CT扫描的辐射剂量，并建立了国家诊断参考水平 | 首次在约旦开展全国性儿科头部CT辐射剂量调查并建立基于年龄分组的国家诊断参考水平 | 患者体重数据在各医院间不完整，无法建立基于体重的诊断参考水平 | 评估儿科头部CT辐射剂量并建立国家诊断参考水平以减少剂量差异 | 约旦八家医院2024年2月至11月期间进行的1550例儿科头部CT检查 | 医学影像 | 神经系统疾病 | CT扫描 | NA | 医疗影像剂量数据 | 1550例儿科头部CT检查 | SPSS | NA | CTDIvol, DLP | NA |
| 38 | 2025-12-11 |
Fall Detection in Elderly People: A Systematic Review of Ambient Assisted Living and Smart Home-Related Technology Performance
2025-Oct-23, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25216540
PMID:41228764
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系统综述 | 本文系统综述了环境辅助生活与智能家居技术中老年人跌倒检测系统的性能表现 | 通过系统综述方法，首次将跌倒检测性能参数与传感器类别及方法进行综合分类比较，并利用ANOVA分析揭示了可穿戴传感器性能较差而深度学习方法表现最佳的结论 | 研究仅基于文献综述，未进行原始实验验证；数据库筛选可能存在遗漏；未考虑不同研究间实验设置差异对性能比较的影响 | 调查环境辅助生活与智能家居中跌倒检测系统的性能，分析不同传感器类别和方法的优劣 | 老年人跌倒检测系统 | 机器学习 | 老年疾病 | NA | 深度学习, 机器学习, 阈值方法 | 传感器数据 | 80项研究 | NA | NA | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, 训练时间, 测试时间 | NA |
| 39 | 2025-12-11 |
[Expert consensus on clinical application of immunotherapy intelligent prediction for colorectal cancer based on artificial intelligence platform(2025 version)]
2025-Oct-01, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery]
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专家共识 | 本文介绍了基于人工智能平台的结直肠癌免疫治疗智能预测临床应用的专家共识（2025版），旨在利用深度学习算法预测MSI状态并指导免疫治疗决策 | 提出了一种基于人工智能平台和深度学习算法的结直肠癌免疫治疗智能预测新策略，以克服传统MSI检测方法的局限性 | 共识内容基于现有研究，其广泛临床应用仍需进一步验证；未详细说明具体算法性能的局限性 | 制定结直肠癌免疫治疗智能预测的临床专家共识，以促进MSI状态预测并支持免疫治疗方案的选择与应用 | 结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 免疫组织化学，下一代测序 | 深度学习算法 | 病理图像，分子标记数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 40 | 2025-12-10 |
Predicting prognosis of light-chain cardiac amyloidosis by magnetic resonance imaging and deep learning
2025-Oct-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeaf248
PMID:40891072
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的全自动模型，通过心血管磁共振晚期钆增强图像预测轻链型心脏淀粉样变性的个体化预后 | 采用基于Transformer的深度学习模型进行全心脏分析，结合对比预训练策略增强特征区分并减少过拟合，通过集成学习整合多个生存时间点的预测 | 研究仅纳入接受标准化化疗的患者，样本量相对有限（394例），且随访时间至少为1年，可能未涵盖所有临床情况 | 开发一种个体化的预后预测方法，以补充现有的Mayo分期系统 | 轻链型心脏淀粉样变性患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心血管磁共振晚期钆增强成像 | Transformer | 图像 | 394例接受标准化化疗的轻链型心脏淀粉样变性患者，其中测试集79例 | NA | Transformer | C-index, AUC | NA |