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 81 - 100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 81 | 2026-04-17 |
Simulating a Specialist's Treatment Experience for Hypertension Using Deep Neural Networks
2025-10, Journal of clinical hypertension (Greenwich, Conn.)
DOI:10.1111/jch.70173
PMID:41163326
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个深度学习模型，用于模拟高血压专家的处方模式并预测后续生理反应 | 设计了一个双模块深度神经网络框架，同时预测最佳药物处方和次日血压及心率，并采用多目标方法捕捉药物选择与生理结果之间的关系 | 本研究为概念验证性研究，基于单中心数据集，未来需要多中心合作和更大数据集来验证该方法在临床决策支持中的适用性 | 开发能够模拟高血压专家治疗决策并预测生理反应的深度学习模型，以辅助标准化治疗并减少决策差异 | 高血压患者的治疗决策和生理反应 | 机器学习 | 心血管疾病 | 临床试验数据 | DNN | 结构化临床数据 | NA | NA | 双模块深度神经网络 | 平均绝对误差, 误差方差, 平均相对误差 | NA |
| 82 | 2025-10-29 |
Reducing False Alarms in Lung Cancer Screening: The Promise of Deep Learning
2025-Oct, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.252917
PMID:41147921
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 83 | 2026-04-12 |
Spam Classification with Support Vector Machines Using Van der Waerden Rank Score Attention
2025-10-31, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/69082
PMID:41247923
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研究论文 | 本研究提出了一种基于Van der Waerden秩分数特征注意力增强的支持向量机（VWR-Attn-SVM）用于垃圾邮件分类 | 引入了Van der Waerden秩变换来归一化文本特征，增强了对异常值的鲁棒性并保持序数关系，同时通过非线性处理和正则化的增强注意力机制优化特征选择 | 未明确提及具体局限性，如模型在更广泛数据集上的泛化能力或实际部署中的计算效率细节 | 解决垃圾邮件分类中高维稀疏数据处理的挑战，并降低计算资源需求 | 垃圾邮件分类任务 | 自然语言处理 | NA | Van der Waerden秩变换 | 支持向量机（SVM） | 文本 | 使用了UCI Spambase和Indonesian Spam数据集，但未明确指定具体样本数量 | NA | VWR-Attn-SVM | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC | NA |
| 84 | 2026-04-12 |
GeoEvoBuilder: A deep learning framework for efficient functional and thermostable protein design
2025-Oct-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2504117122
PMID:41071657
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研究论文 | 本文介绍了一个名为GeoEvoBuilder的深度学习框架，用于高效设计功能性和热稳定性蛋白质 | 提出了一种自适应整合结构和进化约束的深度学习框架，能够直接生成具有所需特性的蛋白质序列，无需依赖传统的单点突变和迭代设计实验循环 | 未明确提及该框架在计算资源需求、序列设计成功率或对特定蛋白质家族适用性方面的具体限制 | 开发一种能够直接生成高活性、高热稳定性蛋白质序列的深度学习方法 | 绿色荧光蛋白、谷胱甘肽过氧化物酶4（GPX4）和二氢叶酸还原酶（DHFR） | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 蛋白质序列、结构数据 | NA | NA | NA | 催化效率提升倍数、热稳定性增益（摄氏度）、结构正确性验证 | NA |
| 85 | 2026-04-12 |
GARNN-AE-LSTM: A Multimodal Deep Learning Approach for High-Accuracy Video Summarization
2025-10-10, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/69097
PMID:41144309
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研究论文 | 本文提出了一种名为GARNN-AE-LSTM的多模态深度学习框架，用于实现高精度的视频摘要生成 | 提出了一种结合预训练门控循环神经网络（GARNN，融合GRU和AlexNet）与对抗编码器LSTM（AE-LSTM）的多模态框架，并引入了运动补偿PCA降维和门控机制来优化特征选择与冗余消除 | 未明确说明模型的计算复杂度、处理速度或在不同视频类型（如动态范围、长度）上的泛化能力 | 开发一种高精度的视频摘要方法，通过保留关键内容来创建长视频的简洁版本 | 视频数据（包含视觉和听觉信息） | 计算机视觉 | NA | 多模态特征提取、运动补偿特征降维、PCA降维 | GARNN, AE-LSTM, GRU, AlexNet | 视频（图像与音频） | NA | NA | GARNN（GRU与AlexNet结合）, AE-LSTM | 敏感度, F分数, 阳性预测值 | NA |
| 86 | 2026-04-12 |
Decoding Natural Behavior from Neuroethological Embedding
2025-10-03, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/68668
PMID:41115131
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研究论文 | 本研究提出了一个结合行为图谱、微型双光子显微镜和神经嵌入技术的实验与计算框架，用于从自由活动小鼠的神经活动中解码复杂自然社交行为 | 首次整合了Social Behavior Atlas（SBeA）、微型双光子显微镜（mTPM）和CEBRA嵌入方法，实现了在自然社交互动场景下对神经群体动力学与行为特征的高精度同步解码 | 研究目前仅应用于小鼠社交行为模型，方法在其他物种或行为范式中的通用性尚未验证；解码精度可能受神经成像分辨率和行为标注粒度的限制 | 探索神经群体动力学如何编码自然行为，建立从神经活动解码复杂行为特征的计算方法 | 自由活动小鼠在自然社交互动过程中的神经活动与行为表现 | 系统神经科学 | NA | 微型双光子显微镜（mTPM）、荧光成像、行为姿态估计 | 深度学习、嵌入学习 | 神经成像数据、行为视频数据、姿态坐标数据 | 多只自由活动小鼠（具体数量未明确说明） | CEBRA（Consistent EmBeddings of high-dimensional Recordings using Auxiliary variables） | NA | 姿态解码精度（像素误差）、行为基序解码准确率 | NA |
| 87 | 2026-04-11 |
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，旨在捕获细胞形态、蛋白质定位、细胞组织和生物功能 | 提出了基于蛋白质组感知学习目标的自监督模型，首次从图像数据直接学习构建了蛋白质组层次图，并整合蛋白质序列模型实现多模态蛋白质表示 | NA | 开发用于荧光显微镜的深度学习模型，以捕获单细胞生物学特征 | 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 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 88 | 2026-04-07 |
Deep learning for automatic vertebra analysis: A methodological survey of recent advances
2025-Oct, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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综述 | 本文对近年来基于深度学习的自动椎体分析方法进行了系统性综述，总结了网络架构改进和学习策略设计方面的进展 | 作为该领域最新的综述，全面整合了公开数据集和评估指标，并分析了多模态学习、领域泛化及基础模型集成等未来研究方向 | NA | 系统总结自动椎体分析领域的最新进展，指导未来研究开发鲁棒、可泛化且临床可部署的系统 | 椎体检测与分割方法 | 计算机视觉 | 脊柱相关疾病 | 深度学习 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 89 | 2026-04-06 |
Transfer Learning and UNet Segmentation for Paddy Leaf Disease Classification as a Solution with a User-Friendly Interface for Non-Technical Users
2025-10-24, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/68861
PMID:41212843
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研究论文 | 本研究提出了一种基于迁移学习和UNet分割的定制化深度学习方案，用于水稻叶片病害分类，并开发了用户友好的图形界面供非技术用户使用 | 结合了定制化的DenseNet-121迁移学习模型与UNet图像分割技术，显著提升了分类准确率，并设计了面向非技术用户的直观交互界面 | 未明确提及模型在真实田间复杂环境下的泛化能力测试或计算资源需求的具体分析 | 开发一种可靠且可扩展的水稻叶片病害自动分类解决方案，以辅助农业生产 | 水稻叶片病害图像，包括Tungro、Sheath Blight、Paddy Hispa、Neck Blast、Narrow Brown Spot、Leaf Scald、Leaf Blast、Brown Spot和Bacterial Leaf Blight | 计算机视觉 | 水稻病害 | 深度学习，图像分割 | CNN | 图像 | 基于Paddy Leaf Diseases Detection Dataset的两个数据集（分割图像与非分割图像），具体样本数量未明确 | 未明确指定，可能为TensorFlow, PyTorch等 | DenseNet-121, UNet | 准确率, 精确率, 召回率 | 未明确指定 |
| 90 | 2026-04-06 |
Improving mortality prediction after radiotherapy with large language model structuring of large-scale unstructured electronic health records
2025-10, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.111052
PMID:40692078
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研究论文 | 本研究利用开源大语言模型（LLM）对大规模非结构化电子健康记录（EHR）进行结构化处理，以改进放疗后患者的死亡率预测 | 采用通用领域的大语言模型（而非针对医学数据微调的模型）来结构化非结构化EHR数据，显著提升了生存预测的准确性和模型可解释性 | 研究主要基于单一医疗中心的数据进行内部验证，外部验证样本量相对较小（852例），且未详细讨论模型在不同医疗系统或人群中的泛化能力 | 提高放疗后患者死亡率预测的准确性，以优化临床决策和避免对预期寿命有限的患者进行不必要的放疗 | 接受放疗的患者，包括来自延世癌症中心的34,276例患者（内部数据集）和来自龙仁Severance医院的852例患者（外部验证集） | 自然语言处理 | 癌症 | 大语言模型（LLM）用于非结构化EHR数据的结构化处理 | 大语言模型（LLM），深度学习模型 | 非结构化和结构化的电子健康记录（EHR）数据 | 内部数据集34,276例患者，外部验证集852例患者 | NA | 开源大语言模型（具体架构未指定），以及统计、机器学习和深度学习模型 | C-index，风险分层的p值，结构化准确率 | NA |
| 91 | 2026-04-05 |
The Synergy of Artificial Intelligence and 3D Bioprinting: Unlocking New Frontiers in Precision and Tissue Fabrication
2025-Oct-28, Advanced functional materials
IF:18.5Q1
DOI:10.1002/adfm.202509530
PMID:41181574
|
综述 | 本文综述了人工智能在3D生物打印中的变革性作用，重点关注AI如何提升其精度、功能性和可扩展性 | 系统性地探讨了AI（包括机器学习、计算机视觉、机器人学等）如何通过实时过程监控、错误纠正和参数优化来革新3D生物打印技术，并强调了其在自动化质量控制、预测性维护和减少生物墨水浪费方面的创新应用 | 在过程监控、质量控制和生物打印系统的可扩展性方面仍存在挑战 | 指导科学家、工程师和医疗保健提供者理解AI增强型生物打印的复杂性和潜力，促进对其在再生医学和个性化医疗中未来作用的更深入认识 | 3D生物打印技术及其与人工智能的融合 | 机器学习, 计算机视觉, 自然语言处理 | NA | 3D生物打印 | 深度学习 | 复杂数据集 | NA | NA | NA | 细胞活力, 结构保真度 | NA |
| 92 | 2026-04-05 |
Artificial intelligence-assisted glaucoma detection on color fundus images: with comorbidity and cross-institutional analysis
2025-Oct-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA
IF:1.9Q2
DOI:10.1097/JCMA.0000000000001289
PMID:41102915
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的辅助青光眼检测系统，通过彩色眼底图像进行诊断，并进行了跨机构和共病分析 | 开发了一个结合图像增强、视神经区域自动识别和深度学习分类的分步AI管道，并在多种临床环境和共病条件下验证了其高准确性和鲁棒性 | 研究未提及系统在更广泛人群或不同青光眼亚型中的泛化能力，以及长期临床应用的验证 | 开发并验证一个可靠的人工智能系统，用于在彩色眼底图像上检测青光眼，特别是在存在共病眼病和跨机构设置下 | 彩色眼底图像，包括来自台北荣民总医院的训练图像和五个跨区域外部数据集，以及一个代表共病眼病的内部图像集 | 计算机视觉 | 青光眼 | 彩色眼底摄影 | 深度学习 | 图像 | 训练集：1696张图像；测试集：五个外部数据集和一个包含151张图像的内部共病数据集 | NA | NA | 平衡准确率，曲线下面积 | NA |
| 93 | 2026-04-01 |
Live imaging of late-stage preimplantation human embryos reveals de novo mitotic errors
2025-Oct-23, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02851-1
PMID:41131150
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研究论文 | 本文通过优化核DNA标记和光片活体成像技术，揭示了人类胚胎在植入前晚期阶段染色体分离错误的发生机制 | 首次应用信使RNA电穿孔优化核DNA标记，结合光片活体成像技术，在人类胚胎植入前晚期阶段实时观察染色体分离错误 | 成像方法可能对胚胎发育产生未知影响，且样本数量有限，需进一步验证临床适用性 | 研究人类胚胎在植入前晚期阶段染色体分离错误的起源和机制 | 晚期植入前阶段的人类胚胎 | 数字病理学 | 不孕症 | 信使RNA电穿孔、光片活体成像 | 深度学习模型 | 图像 | 未明确指定样本数量 | 未明确指定 | 定制化深度学习模型 | NA | NA |
| 94 | 2026-03-31 |
Paradigm Shifts in Regenerative Medicine for Bone and Joint Surgery: From Mechanical Repair to Intelligent Biological Restoration
2025-Oct-31, Ortopedia, traumatologia, rehabilitacja
DOI:10.5604/01.3001.0055.6647
PMID:41904999
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综述 | 本文综述了再生医学和人工智能在骨与关节外科中从机械修复向智能生物修复范式转变的科学进展与临床转化 | 整合了干细胞疗法、生物活性支架、生长因子策略以及AI驱动的规划与递送系统，强调了生物材料、智能技术与人工智能的融合如何重新定义手术范式 | 存在监管障碍，如干细胞审批路径不一、细胞来源和患者数据使用的伦理问题、生产成本高，以及外科医生在生物和AI集成系统方面需要培训 | 探讨再生医学和人工智能在骨与关节外科中的范式转变，从机械修复转向智能生物修复 | 干细胞疗法、生物活性支架、生长因子策略、AI规划与递送系统在肌肉骨骼应用中的临床转化 | 再生医学 | 骨关节疾病 | NA | 深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 95 | 2026-03-28 |
Leveraging Artificial Intelligence and Modulation of Oxidative Stressors to Enhance Healthspan and Radical Longevity
2025-10-24, Biomolecules
IF:4.8Q1
DOI:10.3390/biom15111501
PMID:41301419
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综述 | 本文探讨了人工智能在促进健康寿命和延长寿命方面的变革潜力 | 综述了AI在分析复杂生物数据、加速生物标志物发现、优化治疗干预和个性化医疗方面的应用，特别是在识别生物年龄准确生物标志物、开发精准医学方法、加速药物发现和增强CRISPR等基因组编辑技术方面的突破 | AI在长寿研究中的整合带来了伦理和社会挑战，包括隐私问题、公平获取以及延长人类寿命的更广泛影响 | 探索人工智能在促进健康寿命和延长寿命方面的应用潜力 | 健康寿命和长寿的生物机制，以及AI在相关领域的应用 | 机器学习 | 溶血性疾病 | 机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术、数据分析 | NA | 复杂生物数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 96 | 2026-03-28 |
Quantitative molecular imaging using deep magnetic resonance fingerprinting
2025-10, Nature protocols
IF:13.1Q1
DOI:10.1038/s41596-025-01152-w
PMID:40169753
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的饱和转移磁共振指纹成像（MRF）协议，用于蛋白质、代谢物和pH值的无创体内定量分子成像 | 提出了一个完整的深度MRF协议，通过人工智能模型解决传统分子MRI技术复杂、半定量和扫描时间长的问题，实现快速定量分子信息提取 | 协议完成时间从48分钟到57小时不等，对于复杂多质子池体内成像耗时较长，且技术复杂性可能限制其广泛临床采用 | 开发一种定量分子MRI方法，用于提取具有生物学和临床意义的分子信息 | 体外样本、动物和人类扫描 | 医学影像 | 癌症、神经退行性疾病、中风、心脏病 | 化学交换饱和转移（CEST）、半固体磁化转移（MT）定量成像 | 深度学习模型 | 磁共振图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 97 | 2026-03-28 |
Optic Nerve Atrophy Conditions Associated With 3D Unsegmented Optical Coherence Tomography Volumes Using Deep Learning
2025-Oct-01, JAMA ophthalmology
IF:7.8Q1
DOI:10.1001/jamaophthalmol.2025.2766
PMID:40839281
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析未分割的3D光学相干断层扫描（OCT）体积数据，以区分青光眼、非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）、视神经炎和健康眼睛的视神经萎缩 | 首次使用未分割的3D OCT体积数据训练深度学习模型，直接区分多种视神经萎缩疾病，无需手动分割，并比较了全体积、视盘周围区域（PPR）和视神经头（ONH）三种不同区域模型的性能 | 视神经炎的分类最具挑战性，当轴突损失严重或极小时，易被误分类为NAION或健康眼睛；研究为横断面设计，未评估纵向变化或治疗反应 | 确定基于未分割ONH OCT扫描的3D深度学习模型是否能可靠地区分青光眼、NAION、视神经炎和健康眼睛的视神经萎缩 | 患者（包括青光眼、NAION、视神经炎患者）和健康对照者的眼睛 | 数字病理学 | 视神经萎缩相关疾病（包括青光眼、非动脉炎性前部缺血性视神经病变、视神经炎） | 光学相干断层扫描（OCT） | CNN | 3D图像（OCT体积数据） | 7014次Cirrus ONH OCT扫描，来自1382只眼睛（青光眼113只，NAION 311只，视神经炎163只，健康对照715只） | 未明确指定，但基于ResNet-3D-18架构推断可能为PyTorch或TensorFlow | ResNet-3D-18 | 准确率，宏AUC-ROC，精确率，召回率，F1分数 | 未明确指定 |
| 98 | 2026-03-28 |
3D Deep Learning Analysis of OCT to Classify Optic Atrophy
2025-Oct-01, JAMA ophthalmology
IF:7.8Q1
DOI:10.1001/jamaophthalmol.2025.2829
PMID:40839376
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 99 | 2026-03-25 |
Unlocking the metabolic potential of endophytic fungi through epigenetics: a paradigm shift for natural product discovery and plant-microbe interactions
2025-10-15, Natural product reports
IF:10.2Q1
DOI:10.1039/d5np00028a
PMID:40719258
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 100 | 2026-03-22 |
Massively parallel characterization of non-coding de novo mutations in autism spectrum disorder
2025-10, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao
DOI:10.1016/j.jgg.2025.07.008
PMID:40738258
|
研究论文 | 本研究通过整合皮层细胞特异性顺式调控元件注释、深度学习变异预测模型和大规模并行报告基因检测，系统评估了自闭症谱系障碍中非编码区新生突变的功能影响 | 首次大规模并行表征自闭症谱系障碍中的非编码区新生突变，并发现下调调控突变与自闭症风险显著相关，鉴定出42个潜在的自闭症风险突变 | 研究主要基于Simons Simplex Collection和MSSNG队列数据，可能未涵盖所有人群变异；功能验证主要依赖报告基因检测，体内功能需要进一步验证 | 阐明非编码区新生突变在自闭症谱系障碍发病机制中的功能作用和分子机制 | 自闭症谱系障碍患者的非编码区新生突变 | 计算生物学 | 自闭症谱系障碍 | 大规模并行报告基因检测，深度学习变异预测 | 深度学习模型 | 基因组变异数据，调控元件注释数据 | 来自Simons Simplex Collection和Autism Speaks MSSNG资源的227,878个非编码区新生突变 | NA | NA | 比值比，P值 | NA |