深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36434 篇文献，本页显示第 22841 - 22860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 22841 | 2024-12-25 |
Improved enzyme functional annotation prediction using contrastive learning with structural inference
2024-Dec-23, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-024-07359-z
PMID:39715863
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研究论文 | 本文提出了一种结合氨基酸序列和接触图的对比学习框架CLEAN-Contact，用于改进酶功能注释预测 | 本文的创新点在于结合了氨基酸序列和蛋白质结构数据，利用对比学习框架来预测酶功能，解决了现有方法仅依赖单一数据类型的问题 | 本文未详细讨论CLEAN-Contact框架在其他物种或更大规模数据集上的表现 | 本文的研究目的是提高酶功能预测的准确性 | 本文的研究对象是Prochlorococcus marinus MED4的蛋白质组中的未知酶功能 | 机器学习 | NA | 对比学习 | 对比学习框架 | 氨基酸序列和接触图 | Prochlorococcus marinus MED4的蛋白质组 | NA | NA | NA | NA |
| 22842 | 2024-12-25 |
Identifying the presence of atrial fibrillation during sinus rhythm using a dual-input mixed neural network with ECG coloring technology
2024-Dec-23, BMC medical research methodology
IF:3.9Q1
DOI:10.1186/s12874-024-02421-0
PMID:39716064
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研究论文 | 本文提出了一种使用双输入混合神经网络和ECG着色技术来识别窦性心律下房颤存在的方法 | 本文创新性地将临床数据与心电图（ECG）通过着色技术结合，丰富了特征多样性，提升了房颤检测的性能 | NA | 开发一种能够在无心律失常窗口期间诊断房颤的深度学习模型 | 房颤的检测和预测 | 机器学习 | 心血管疾病 | ECG着色技术 | 双输入混合神经网络（DMNN） | 图像和临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22843 | 2024-12-25 |
Comparison and analysis of deep learning models for discriminating longitudinal and oblique vaginal septa based on ultrasound imaging
2024-Dec-23, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01507-x
PMID:39716160
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研究论文 | 本研究比较和分析了基于超声图像的深度学习模型在区分纵向和斜向阴道隔膜中的表现 | 本研究首次比较了基于卷积神经网络和视觉变换器的深度学习模型在区分纵向和斜向阴道隔膜中的表现，并发现卷积神经网络模型在诊断准确性上优于视觉变换器模型 | 本研究的样本量较小，且仅限于超声图像数据，未来研究可以扩展到其他类型的影像数据和更大的样本量 | 评估多种深度学习模型在基于超声图像区分纵向和斜向阴道隔膜中的表现 | 纵向阴道隔膜和斜向阴道隔膜的超声图像 | 计算机视觉 | 妇科疾病 | 超声成像 | CNN, ViT | 图像 | 70个病例，426张超声图像 | NA | NA | NA | NA |
| 22844 | 2024-12-25 |
Assessment of MGMT promoter methylation status in glioblastoma using deep learning features from multi-sequence MRI of intratumoral and peritumoral regions
2024-Dec-23, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-024-00817-1
PMID:39716317
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研究论文 | 本研究评估了从多序列磁共振成像（MRI）中提取的深度学习特征在确定胶质母细胞瘤患者O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶（MGMT）启动子甲基化状态中的有效性 | 本研究首次利用多序列MRI数据结合Transformer算法，开发了能够预测胶质母细胞瘤患者MGMT启动子甲基化状态的深度学习模型 | 研究使用了回顾性数据，且样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力 | 评估深度学习特征在确定胶质母细胞瘤患者MGMT启动子甲基化状态中的有效性 | 胶质母细胞瘤患者的MGMT启动子甲基化状态 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 磁共振成像（MRI） | Transformer | 图像 | 356名胶质母细胞瘤患者（251名甲基化，105名未甲基化） | NA | NA | NA | NA |
| 22845 | 2024-12-25 |
Identification of apigenin as a multi-target inhibitor against SARS-CoV-2 by computational exploration
2024-Dec-13, FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology
IF:4.4Q2
DOI:10.1096/fj.202401972RRR
PMID:39718442
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研究论文 | 本文通过计算探索，识别出芹菜素作为SARS-CoV-2的多靶点抑制剂 | 本文首次通过网络算法、深度学习、分子对接、分子动力学模拟和正常模式分析，全面探索了芹菜素在SARS-CoV-2治疗中的潜在效果和机制 | 本文主要基于计算模型进行预测，尚未进行实验验证 | 研究芹菜素作为SARS-CoV-2多靶点抑制剂的潜力和机制 | 芹菜素与SARS-CoV-2多个靶点的结合能力及其稳定性 | NA | NA | 网络算法、深度学习、分子对接、分子动力学模拟、正常模式分析 | 卷积模型与自注意力机制 | 分子结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22846 | 2024-12-25 |
Modernizing histopathological analysis: a fully automated workflow for the digital image analysis of the intestinal microcolony survival assay
2024-Dec-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.09.627578
PMID:39713436
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研究论文 | 本文介绍了一种全自动的工作流程，用于数字化图像分析肠道微菌落存活实验中的空肠隐窝计数，以量化辐射对胃肠道的损伤 | 本文的创新点在于开发了一种全自动的工作流程，通过深度学习进行语义图像分割来检测隐窝，并使用定制算法进行计数，从而减少了人为错误和主观评估的偏差 | 本文的局限性在于仅在特定实验条件下验证了该自动化工作流程的有效性，未来需要在更多样化的数据集上进行验证 | 本文的研究目的是解决传统人工分析组织病理学图像耗时且易出错的问题，提供一种自动化的解决方案 | 本文的研究对象是辐射对小鼠空肠隐窝的损伤，通过自动化流程进行隐窝计数 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 语义图像分割 | 图像 | 60只小鼠的样本图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 22847 | 2024-12-25 |
DDI-GPT: Explainable Prediction of Drug-Drug Interactions using Large Language Models enhanced with Knowledge Graphs
2024-Dec-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.06.627266
PMID:39713430
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研究论文 | 本文提出了一种名为DDI-GPT的深度学习框架，通过结合知识图谱和预训练的大型语言模型来预测药物-药物相互作用 | DDI-GPT通过捕捉生物医学实体之间的上下文依赖关系来推断潜在的药物相互作用，并使用特征归因方法增强了模型的可解释性 | NA | 开发一种能够早期检测潜在药物相互作用并提高患者安全性的深度学习工具 | 药物-药物相互作用（DDIs）的预测和解释 | 机器学习 | NA | 知识图谱（KGs）和预训练大型语言模型（LLMs） | 深度学习模型 | 文本 | 9,480条药物相互作用记录，涵盖442种不同的药物 | NA | NA | NA | NA |
| 22848 | 2024-12-25 |
Assessing polyomic risk to predict Alzheimer's disease using a machine learning model
2024-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.14319
PMID:39511865
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研究论文 | 本文使用基于树和深度学习的方法，利用基因组、蛋白质组、代谢组和药物使用数据，开发了一个多组学模型来预测阿尔茨海默病（AD）的患病状态和发病年龄 | 本文首次结合多组学数据和药物使用数据，使用机器学习模型预测阿尔茨海默病，并发现GFAP和CXCL17蛋白是最强的预测因子 | 本文未能在增加“AD-by-proxy”病例后提高AD预测的准确性 | 开发一种有效的筛查工具，用于阿尔茨海默病的早期检测，以便进行早期干预 | 阿尔茨海默病的患病状态和发病年龄 | 机器学习 | 老年痴呆症 | 机器学习 | 基于树和深度学习模型 | 基因组、蛋白质组、代谢组和药物使用数据 | 来自UK Biobank的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 22849 | 2024-12-25 |
Deep-GB: A novel deep learning model for globular protein prediction using CNN-BiLSTM architecture and enhanced PSSM with trisection strategy
2024-Dec, IET systems biology
IF:1.9Q3
DOI:10.1049/syb2.12108
PMID:39514139
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研究论文 | 本文提出了一种名为Deep-GP的新型深度学习模型，用于球状蛋白预测，采用CNN-BiLSTM架构和增强的PSSM与三分策略 | 本文的创新点在于引入了一种基于共识序列的三分位置特异性评分矩阵（CST-PSSM）特征描述符，并结合CNN和BiLSTM进行集成学习，显著提高了球状蛋白预测的准确性 | NA | 本文的研究目的是开发一种精确的球状蛋白识别方法，以加速研究、简化药物发现并揭示新的治疗靶点 | 本文的研究对象是球状蛋白及其在生物过程中的重要作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN-BiLSTM | 序列 | 两个基于初级序列的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 22850 | 2024-12-25 |
Human essential gene identification based on feature fusion and feature screening
2024-Dec, IET systems biology
IF:1.9Q3
DOI:10.1049/syb2.12105
PMID:39578676
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研究论文 | 本研究开发了一种用于识别人类必需基因的预测模型，通过特征融合和特征筛选策略提高了模型性能 | 本研究通过特征融合和特征优化策略显著提高了模型性能，并提供了一种优于其他方法的必需基因识别方法 | NA | 开发一种强大的预测模型用于识别人类必需基因 | 人类必需基因 | 机器学习 | NA | 特征编码方法（如Kmer、Composition of K-spaced Nucleic Acid Pairs、Z-curve） | 机器学习算法和深度学习模型 | 基因序列 | 人类癌细胞系中的必需基因数据 | NA | NA | NA | NA |
| 22851 | 2024-12-25 |
New approach methodologies for risk assessment using deep learning
2024-Dec, EFSA journal. European Food Safety Authority
DOI:10.2903/j.efsa.2024.e221105
PMID:39712912
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研究论文 | 本文探讨了利用深度学习技术开发新的风险评估方法，旨在减少动物实验的需求 | 本文提出了基于人工智能的新方法学（NAMs），用于替代动物实验进行风险评估，并计划开发一个AI决策工具，利用已知的化学物质毒性数据和其与人类蛋白质的相互作用数据来支持多重应激源的风险评估研究 | 本文尚未详细描述具体的深度学习模型或实验验证结果，且未提及样本量和数据集的具体信息 | 开发基于人工智能的新方法学，用于替代动物实验进行风险评估 | 研究对象包括与神经和生殖功能相关的人类蛋白质，以及与蜜蜂免疫系统相关的蛋白质 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22852 | 2024-12-25 |
Engineered feature embeddings meet deep learning: A novel strategy to improve bone marrow cell classification and model transparency
2024-Dec, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2024.100390
PMID:39712979
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研究论文 | 本文提出了一种新的策略，通过工程化的特征嵌入和深度学习网络（Xception和ResNet50）来改进骨髓细胞分类并提高模型的透明度 | 引入了区域注意力嵌入（region-attention embedding），通过特定组织的细胞学特征矩阵来表示细胞图像，保留了空间/区域关系，并结合深度学习网络提供图像区域的局部相关性，增加了预测的可解释性 | 在未见数据集上的f1分数为0.56，表明模型在处理未见数据时仍存在一定的局限性 | 自动化骨髓细胞评估，提高分类性能并增加模型的透明度 | 21种骨髓细胞亚型 | 计算机视觉 | 血液疾病 | 深度学习 | Xception, ResNet50 | 图像 | 训练集包含89,484张图像，测试集包含22,371张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 22853 | 2024-12-25 |
Hybrid of Deep Feature Extraction and Machine Learning Ensembles for Imbalanced Skin Cancer Datasets
2024-Dec, Experimental dermatology
IF:3.5Q1
DOI:10.1111/exd.70020
PMID:39716023
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度特征提取和机器学习集成方法的独特方法，用于分类不平衡的皮肤癌数据集 | 本研究的创新点在于结合了深度学习模型和机器学习算法，并通过集成技术提高了分类的鲁棒性和准确性 | NA | 提高在不平衡数据集上的皮肤癌分类性能 | 皮肤癌数据集的分类 | 机器学习 | 皮肤癌 | 深度学习（DenseNet201, Xception, Mobilenet）和机器学习（集成技术） | 混合模型（深度学习特征提取与机器学习集成） | 图像 | HAM10000和ISIC数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 22854 | 2024-12-25 |
A Spatial Registration Method Based on Point Cloud and Deep Learning for Augmented Reality Neurosurgical Navigation
2024-Dec, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS
DOI:10.1002/rcs.70030
PMID:39716403
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研究论文 | 提出了一种基于点云和深度学习的增强现实神经外科导航空间配准方法 | 该方法结合了神经网络和ICP算法，提高了神经外科导航的精度和效率 | NA | 实现手术导航的空间配准 | 医学图像点云和患者表面点云 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 点云 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22855 | 2024-12-25 |
Multidisciplinary quantitative and qualitative assessment of IDH-mutant gliomas with full diagnostic deep learning image reconstruction
2024-Dec, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2024.100617
PMID:39717474
|
研究论文 | 本文研究了使用深度学习图像重建技术对IDH突变型胶质瘤进行多学科定量和定性评估 | 提出了使用深度学习图像重建技术进行多学科评估的新方法 | NA | 提高IDH突变型胶质瘤的诊断准确性和治疗决策 | IDH突变型胶质瘤 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习图像重建 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22856 | 2024-12-25 |
A Respiratory Signal Monitoring Method Based on Dual-Pathway Deep Learning Networks in Image-Guided Robotic-Assisted Intervention System
2024-Dec, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS
DOI:10.1002/rcs.70017
PMID:39718347
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研究论文 | 本文提出了一种基于双路径深度学习网络的呼吸信号监测方法，应用于图像引导的机器人辅助干预系统 | 本文创新性地结合了卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）和点长短期记忆网络（PointLSTM）模块，用于实时呼吸信号监测 | 本文的局限性在于仅使用了内部数据集进行实验验证，未来需要更多外部数据集进行验证 | 研究目的是开发一种在图像引导的机器人辅助干预系统中实时监测呼吸信号的方法，以提高手术安全性 | 研究对象是图像引导的机器人辅助干预系统中的呼吸信号监测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ConvLSTM 和 PointLSTM | 图像 | 内部数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 22857 | 2024-12-25 |
Estimation of the spatial variability of the New England Mud Patch geoacoustic properties using a distributed array of hydrophones and deep learninga)
2024-Dec-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0034707
PMID:39718359
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研究论文 | 本文提出了一种利用宽带脉冲信号和深度学习（DL）对固定基底上的单个空间变化沉积层进行空间环境反演的方案 | 本文创新性地使用神经网络实现了快速单信号反演，显著减少了传统地质声学反演所需的计算资源 | 本文仅在浅水环境中验证了该方法的有效性，尚未在其他环境条件下进行测试 | 研究目的是开发一种高效的空间地质声学反演方法，以预测沉积层声速及其与界面水声速的比率 | 研究对象是新英格兰泥补丁（NEMP）区域的地质声学特性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 信号 | 1836个信号，722条轨迹 | NA | NA | NA | NA |
| 22858 | 2024-12-25 |
Deep learning for Ethiopian indigenous medicinal plant species identification and classification
2024 Nov-Dec, Journal of Ayurveda and integrative medicine
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.jaim.2024.100987
PMID:39546923
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习模型通过迁移学习对埃塞俄比亚本土药用植物进行识别和分类 | 本文的创新点在于通过迁移学习微调预训练的深度学习模型，显著提高了训练和测试的准确性 | 本文的局限性在于仅使用了叶图像数据，未涉及其他类型的植物特征 | 本研究的目的是开发一种高效的深度学习模型，用于识别和分类埃塞俄比亚本土药用植物 | 本研究的对象是埃塞俄比亚本土的35种药用植物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | VGG16, VGG19, Inception-V3, Xception | 图像 | 1853张叶图像 | NA | NA | NA | NA |
| 22859 | 2024-12-25 |
Multimodality model investigating the impact of brain atlases, connectivity measures, and dimensionality reduction techniques on Attention Deficit Hyperactivity Disorder diagnosis using resting state functional connectivity
2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064502
PMID:39713730
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研究论文 | 本文提出了一种多模态模型，研究了不同脑图谱、连接性测量方法和降维技术对注意力缺陷多动障碍（ADHD）诊断的影响 | 本文首次全面评估了不同脑图谱及其相关因素（如连接性测量和降维技术）对ADHD诊断的影响，并提出了一个多模态分类模型 | 本文的实验结果基于ADHD-200数据集，未来需要在更大规模和多样化的数据集上进行验证 | 研究不同脑图谱、连接性测量方法和降维技术对ADHD诊断的影响，并提出一个高效的分类模型 | 注意力缺陷多动障碍（ADHD）的诊断 | 机器学习 | 精神疾病 | 机器学习分类器 | 多模态模型 | 功能连接数据 | ADHD-200数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 22860 | 2024-12-25 |
Physics-Informed DeepMRI: k-Space Interpolation Meets Heat Diffusion
2024-10, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3462988
PMID:39292579
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研究论文 | 本文提出了一种基于物理先验的深度学习方法，用于MRI重建，通过将k空间插值与热扩散过程相结合，实现了更精确的高频k空间数据插值 | 本文创新性地将k空间插值与热扩散过程相结合，提出了一种基于物理先验的扩散模型，用于生成缺失的高频k空间数据，并结合传统物理先验的k空间插值模型，提高了重建精度 | 本文未详细讨论模型在极端情况下的表现，如极低信噪比情况下的重建效果 | 提出一种更精确的MRI重建方法，特别是在高频k空间数据的插值方面 | MRI图像的高频k空间数据 | 计算机视觉 | NA | 扩散模型 | 扩散模型 | 图像 | 使用公开数据集进行实验验证 | NA | NA | NA | NA |