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 2621 - 2640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2621 | 2025-11-26 |
Piscis: a novel loss estimator of the F1 score enables accurate spot detection in fluorescence microscopy images via deep learning
2025-Jan-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.31.578123
PMID:38352551
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研究论文 | 提出一种基于新型损失函数SmoothF1的深度学习算法Piscis，用于荧光显微镜图像中的斑点检测 | 开发了可近似F1分数的SmoothF1损失函数，能直接惩罚假阳性和假阴性，同时保持可微性适用于深度学习训练 | NA | 实现荧光显微镜图像中RNA转录本斑点的自动准确检测 | RNA FISH图像中的单分子RNA转录本斑点 | 计算机视觉 | NA | RNA FISH, 空间转录组学 | 深度学习 | 荧光显微镜图像 | 358张手动标注的实验RNA FISH图像和240张合成图像 | NA | NA | F1分数 | NA |
| 2622 | 2025-11-26 |
DNALongBench: A Benchmark Suite for Long-Range DNA Prediction Tasks
2025-Jan-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.06.631595
PMID:39829833
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研究论文 | 本文介绍了DNALongBench，一个用于评估长距离DNA依赖关系预测任务的综合基准套件 | 首次构建了专门针对长距离DNA依赖关系（可达100万碱基对）的综合基准数据集，涵盖五个重要基因组学任务 | 基准数据集可能无法覆盖所有类型的长距离DNA相互作用，且评估的方法数量有限 | 解决长距离DNA依赖关系建模的评估标准缺失问题，促进DNA序列深度学习模型的比较和发展 | 基因组序列中的长距离依赖关系，包括增强子-靶基因相互作用、表达数量性状位点等 | 生物信息学 | NA | DNA测序，深度学习 | CNN, 基础模型 | DNA序列数据 | 涵盖五个基因组学任务的数据集 | NA | HyenaDNA, Caduceus-Ph, Caduceus-PS | NA | NA |
| 2623 | 2025-11-26 |
Deep Learning Based on Automated Breast Volume Scanner Images for the Diagnosis of Breast Lesions: A Multicenter Diagnostic Study
2025, International journal of medical sciences
IF:3.2Q1
DOI:10.7150/ijms.118430
PMID:41049432
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研究论文 | 开发基于自动乳腺容积扫描图像的深度学习模型用于乳腺癌诊断，并与放射科医生进行性能比较 | 首次在自动乳腺容积扫描图像上开发多中心验证的深度学习模型，并证明其能显著提升诊断性能并减少解读时间 | 研究样本量相对有限，仅包含三个医疗中心的数据 | 开发用于乳腺癌自动检测和诊断的深度学习模型 | 1368名乳腺病变患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 自动乳腺容积扫描 | CNN | 医学图像 | 1368名患者 | NA | VGG19, DenseNet161, ResNet101, ResNet50 | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 2624 | 2025-11-26 |
Exploratory analysis of predictive models in the field of myelitis: a systematic review and meta-analysis
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1669338
PMID:41112278
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系统综述与荟萃分析 | 对脊髓炎预测模型进行系统性综述与荟萃分析，评估现有模型的方法学质量与临床应用价值 | 首次对脊髓炎预测模型进行全面方法学评估，使用PROBAST工具系统分析偏倚风险 | 纳入研究数量有限（11项），多数研究存在高偏倚风险，模型公开可用性差 | 评估现有脊髓炎预测模型的方法学质量、偏倚风险和临床应用价值 | 脊髓炎预测模型相关研究文献 | 医学预测模型 | 脊髓炎 | 系统综述、荟萃分析、PROBAST评估 | 逻辑回归,Cox回归,深度学习,联合建模,混合机器学习 | 临床研究数据 | 11项研究（6项诊断模型，5项预后模型） | NA | NA | AUC | NA |
| 2625 | 2025-11-26 |
Non-coding genetic variants underlying higher prostate cancer risk in men of African ancestry
2024-Dec-05, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5485172/v1
PMID:39678351
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研究论文 | 通过深度学习模型识别非编码遗传变异，揭示非洲裔男性前列腺癌风险更高的遗传机制 | 首次使用基于序列的深度学习模型系统探索非编码调控多态性在祖先间前列腺癌风险差异中的作用 | 研究主要关注非洲裔男性群体，对其他祖先群体的适用性需要进一步验证 | 揭示非洲裔男性前列腺癌风险更高的遗传基础 | 非洲裔美国男性的前列腺癌相关遗传变异 | 计算生物学 | 前列腺癌 | 深度学习，基因组关联分析，实验验证 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2626 | 2025-11-26 |
Automated Evaluation for Pericardial Effusion and Cardiac Tamponade with Echocardiographic Artificial Intelligence
2024-Dec-01, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.11.27.24318110
PMID:39649606
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研究论文 | 开发并验证用于自动评估心包积液严重程度和心脏压塞的深度学习模型EchoNet-Pericardium | 首次使用时序空间卷积神经网络自动化评估心包积液严重程度和心脏压塞，采用五标准视图集成预测方法 | 模型性能仍需在更广泛人群中验证，临床实施需要进一步研究 | 开发自动化工具减少心包积液和心脏压塞评估的操作者依赖性 | 超声心动图视频 | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 超声心动图 | CNN | 视频 | 训练集：1,427,660个视频（85,380例超声心动图）；外部验证集：33,310个视频（1,806例超声心动图） | NA | 时序空间卷积神经网络 | AUC | NA |
| 2627 | 2025-11-26 |
Non-coding genetic variants underlying higher prostate cancer risk in men of African ancestry
2024-Nov-15, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.11.14.24317278
PMID:39606387
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研究论文 | 通过深度学习模型识别非编码遗传变异解释非洲裔男性前列腺癌高风险机制 | 首次系统探索非编码调控多态性在驱动前列腺癌种族差异中的作用，并发现约2000个与增强子功能相关的SNP | 研究主要关注非洲裔男性群体，需要进一步验证在其他人群中的普适性 | 解析非洲裔男性前列腺癌高风险的非编码遗传机制 | 非洲裔和欧洲裔男性的前列腺癌遗传变异 | 计算生物学 | 前列腺癌 | 全基因组关联研究，深度学习，实验验证 | 深度学习 | 基因组序列数据 | 多祖先群体队列数据 | NA | 基于序列的深度学习模型 | 实验验证，风险评分评估 | NA |
| 2628 | 2025-11-26 |
AllergenAI: a deep learning model predicting allergenicity based on protein sequence
2024-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.22.600179
PMID:38979176
|
研究论文 | 开发基于蛋白质序列预测过敏原性的深度学习模型AllergenAI | 仅基于蛋白质序列进行预测，区别于以往需要理化性质知识的工具 | 当前仅使用序列信息，未来需要整合3D结构信息提高准确性 | 预测蛋白质过敏原性以帮助蛋白质工程重新设计过敏原蛋白 | 过敏原蛋白质序列 | 生物信息学 | 过敏性疾病 | 蛋白质序列分析 | CNN | 蛋白质序列数据 | 来自SDAP 2.0、COMPARE和AlgPred 2三个数据库的过敏原蛋白质序列 | NA | 卷积神经网络 | 交叉验证 | NA |
| 2629 | 2025-11-25 |
The role of AI in pre-analytical phase - use cases
2026-Jan-27, Clinical chemistry and laboratory medicine
IF:3.8Q1
DOI:10.1515/cclm-2025-1220
PMID:41091119
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综述 | 本文探讨人工智能在检验医学分析前阶段的应用现状与挑战 | 系统梳理AI在七个关键分析前领域的应用场景，揭示研究原型与商业部署之间的转化差距 | 研究存在单中心验证、回顾性设计、系统集成困难等局限 | 评估人工智能技术在检验医学分析前阶段的应用效果与实施路径 | 实验室检测分析前流程（包括凝血块检测、错误采血管识别等七个领域） | 医疗人工智能 | 实验室医学 | 人工智能与机器学习技术 | 神经网络,XGBoost,深度学习 | 实验室检测数据 | NA | NA | NA | 准确率,AUC | NA |
| 2630 | 2025-11-25 |
Integration of radiomics, habitat imaging, and deep learning for MRI-based prediction of parametrial invasion in cervical cancer: A dual-center study
2026-Jan, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2025.110542
PMID:41173217
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研究论文 | 本研究通过整合影像组学、生境成像和2.5D深度学习模型，开发了用于预测宫颈癌宫旁侵犯的多模态集成模型 | 首次将影像组学、生境成像和2.5D深度学习相结合构建多模态集成模型，并在双中心数据上验证其预测宫颈癌宫旁侵犯的优越性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（290例患者），需要更大规模前瞻性研究验证 | 评估多模态集成模型在MRI基础上预测宫颈癌宫旁侵犯的诊断性能 | 290例FIGO分期IB1-IIB期宫颈癌患者 | 医学影像分析 | 宫颈癌 | MRI影像分析，k-means聚类，特征选择 | 机器学习，深度学习 | MRI影像 | 290例患者（中心A：227例，中心B：63例） | NA | 2.5D深度学习模型 | AUC，准确率 | NA |
| 2631 | 2025-11-25 |
Improved Breast Cancer Detection with Artificial Intelligence in a Real-World Digital Breast Tomosynthesis Screening Program
2025-Dec, Clinical breast cancer
IF:2.9Q2
DOI:10.1016/j.clbc.2025.05.007
PMID:40473527
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研究论文 | 比较数字乳腺断层合成筛查中人工智能系统实施前后放射科医生的乳腺癌检测性能 | 在真实世界临床环境中评估深度学习AI系统对数字乳腺断层合成筛查性能的影响 | 回顾性研究设计，样本量有限，仅包含4名放射科医生和3个临床中心的数据 | 评估AI检测系统在数字乳腺断层合成筛查中对乳腺癌检测性能的改善效果 | 数字乳腺断层合成筛查的乳腺X线影像 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成 | 深度学习 | 医学影像 | 前AI期10,322例标准DBT解读，后AI期6,407例DBT解读 | NA | NA | 癌症检出率, 异常解读率, PPV1, PPV3 | NA |
| 2632 | 2025-11-25 |
Granulocyte abundance and maturation state at diagnosis predicts treatment-free remission in CML
2025-Dec, Leukemia
IF:12.8Q1
DOI:10.1038/s41375-025-02769-2
PMID:40958033
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研究论文 | 本研究通过深度学习分析慢性粒细胞白血病患者的骨髓细胞形态学特征，发现中性粒细胞丰度和粒细胞成熟状态与治疗无缓解生存期相关 | 首次利用深度学习分析骨髓细胞形态学特征来预测CML患者的治疗无缓解生存期，发现了新的生物标志物 | 样本量相对有限（113例患者），来自多个临床中心可能存在技术差异 | 探索骨髓细胞形态学特征在预测慢性粒细胞白血病患者治疗无缓解生存期中的价值 | 113例慢性期慢性粒细胞白血病患者的诊断骨髓穿刺样本 | 数字病理学 | 慢性粒细胞白血病 | 骨髓细胞形态学分析，深度学习图像分析 | 深度学习 | 高分辨率细胞形态学图像 | 113例CML患者样本和942例对照骨髓样本 | NA | NA | NA | NA |
| 2633 | 2025-11-25 |
Artificial intelligence enabled tumor diagnosis and treatment: Status, breakthroughs and challenges
2025-Dec, Critical reviews in oncology/hematology
DOI:10.1016/j.critrevonc.2025.104963
PMID:40992526
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综述 | 本文系统综述人工智能在肿瘤诊疗领域的最新进展、突破性成果与面临的挑战 | 整合多模态学习、可解释性AI和AI驱动药物发现等前沿进展，为下一代精准肿瘤学提供前瞻视角 | 主要关注技术综述，未涉及具体临床验证数据 | 系统总结AI在肿瘤诊疗领域的应用现状并分析临床转化面临的挑战 | 肿瘤诊疗全流程（影像筛查、病理诊断、智能决策、疗效预测、个性化治疗） | 数字病理 | 肿瘤 | 深度学习 | NA | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2634 | 2025-11-25 |
Cross-Modality Learning for Predicting Immunohistochemistry Biomarkers from Hematoxylin and Eosin-Stained Whole Slide Images
2025-Dec, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2025.08.014
PMID:40946794
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研究论文 | 提出一种名为HistoStainAlign的深度学习框架，直接从H&E染色全切片图像预测免疫组化染色模式 | 通过对比训练策略整合配对的H&E和IHC嵌入，无需切片级注释或组织配准即可捕获跨染色模式的互补特征 | 仅评估了胃肠道和肺组织中的三种常见IHC标记物，样本范围有限 | 开发计算预筛选工具以优化IHC染色工作流程 | 胃肠道和肺组织全切片图像 | 数字病理学 | 癌症 | H&E染色，免疫组化染色 | 深度学习 | 全切片图像 | 胃肠道和肺组织全切片图像（具体数量未明确说明） | NA | HistoStainAlign | 加权F1分数 | NA |
| 2635 | 2025-11-25 |
AI-mediated immunotherapeutics in adenoid cystic carcinoma: Challenges and current perspectives
2025-Dec, Critical reviews in oncology/hematology
DOI:10.1016/j.critrevonc.2025.104984
PMID:41161628
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综述 | 本文探讨人工智能在腺样囊性癌免疫治疗中的应用现状、挑战与未来展望 | 系统整合多种机器学习与深度学习模型于腺样囊性癌的精准免疫治疗，提出联合多组学数据与联邦学习等前沿方向 | 存在临床整合困难、模型可解释性不足、数据质量参差等挑战 | 推动人工智能在腺样囊性癌精准免疫治疗领域的临床应用 | 腺样囊性癌患者的多组学数据（影像、病理、基因组）与免疫治疗反应 | 数字病理 | 头颈癌 | 多组学数据整合分析 | SVM, RF, KNN, LR, GBM, CNN, ANN | 影像数据, 组织病理数据, 基因组数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 人工神经网络 | 准确率, 特异性 | NA |
| 2636 | 2025-11-25 |
Identification of defensins using transformer-derived protein embeddings and discrete cosine transformation-enhanced evolutionary features with generative adversarial capsule bidirectional temporal convolutional neural network
2025-Dec, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148336
PMID:41130478
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研究论文 | 提出一种名为GAC-BTCNN-Pred的新型防御素识别预测器，通过融合进化特征和蛋白质语言模型嵌入来提升预测性能 | 结合分段位置特异性评分矩阵的离散余弦变换增强特征与基于Transformer的蛋白质语言模型嵌入，并首次提出生成对抗胶囊双向时序卷积神经网络架构 | 未提及模型在跨物种或大规模数据集上的泛化能力验证 | 开发高精度的防御素识别计算方法以支持新型抗菌药物发现 | 防御素（阳离子抗菌肽） | 生物信息学 | 细菌感染 | 蛋白质序列分析，特征工程 | GAN, Capsule Network, TCN, Transformer | 蛋白质序列数据 | NA | NA | 生成对抗胶囊双向时序卷积神经网络（GAC-BTCNN），ProtGen-LLM | 多种评估指标（具体指标未列明） | NA |
| 2637 | 2025-11-25 |
Deep learning-optimized multi-enzyme hydrolysis for walnut antihypertensive peptides
2025-Dec, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148700
PMID:41177473
|
研究论文 | 本研究结合深度学习和实验验证优化核桃蛋白中降压肽的多酶水解生产工艺 | 首次使用大语言模型进行酶筛选，开发新型多酶组合方法生产高ACE抑制活性的核桃蛋白水解物 | NA | 优化功能性降压肽的生产工艺并验证其降压效果 | 核桃蛋白、自发性高血压大鼠 | 机器学习 | 心血管疾病 | 多酶水解、分子对接分析 | 大语言模型 | 实验数据、生物活性数据 | 自发性高血压大鼠模型 | NA | NA | ACE抑制率、自由基清除能力、血压测量、血清生物标志物变化 | NA |
| 2638 | 2025-11-25 |
White matter brain age as a biomarker of cerebrovascular burden in the ageing brain
2025-Dec, European archives of psychiatry and clinical neuroscience
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s00406-024-01758-3
PMID:38424358
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研究论文 | 开发白质特异性脑年龄作为评估脑血管负担的生物标志物 | 首次使用三维卷积神经网络从扩散加权成像中开发白质特异性脑年龄评估方法 | 研究主要基于英国生物银行数据，需要更多样化人群验证 | 探究血管风险因素对白质健康的影响 | 英国生物银行参与者（横断面37,327人，纵向1,409人） | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 扩散加权成像 | CNN | 医学影像 | 横断面37,327人，纵向子集1,409人 | NA | 三维卷积神经网络 | 白质脑年龄差距 | NA |
| 2639 | 2025-11-25 |
Multi-class deep learning architecture for COVID-19, tuberculosis, and pneumonia classification using chest X-ray images
2025-Dec, Journal of medical imaging and radiation sciences
IF:1.3Q3
DOI:10.1016/j.jmir.2025.102115
PMID:41067063
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研究论文 | 提出基于卷积神经网络的多分类框架，使用胸部X光图像自动检测COVID-19、结核病、肺炎和正常状况 | 开发统一深度学习流程整合数据预处理、特征提取和分类，并应用SMOTE技术解决类别不平衡问题 | 目前仅为研究框架，尚未应用于临床环境 | 开发智能系统辅助医生诊断复杂肺部疾病 | COVID-19、结核病、肺炎患者和正常人的胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 胸部X光成像 | CNN | 图像 | 6000张胸部X光图像，四类别均衡分布 | NA | ResNet-50, EfficientNet, DenseNet, VGG-19 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 2640 | 2025-11-25 |
AFPDeepPred: A Deep Learning Framework for Accurate Identification of Antifreeze Proteins
2025-Nov-24, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c02024
PMID:41170781
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研究论文 | 提出一种名为AFPDeepPred的多模态深度学习框架，用于准确识别抗冻蛋白 | 首次将进化尺度建模与混沌游戏表示相结合，通过双线性注意力网络融合全局和局部序列信息 | NA | 开发高精度的抗冻蛋白识别方法 | 抗冻蛋白序列 | 自然语言处理 | NA | 蛋白质序列分析 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | 基于Swiss-Prot数据库的数据集 | NA | 双线性注意力网络 | 准确率 | NA |