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 2821 - 2840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2821 | 2025-11-24 |
Unveiling novel antimicrobial peptides from the ruminant gastrointestinal microbiomes: A deep learning-driven approach yields an anti-MRSA candidate
2025-Nov, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.01.005
PMID:39756573
|
研究论文 | 本研究开发深度学习模型从反刍动物胃肠道微生物组中识别新型抗菌肽，并发现抗MRSA候选肽 | 首次结合深度学习与反刍动物胃肠道微生物组挖掘新型抗菌肽，发现具有抗MRSA活性的候选肽 | 仅测试39种合成肽，样本量有限；机制研究主要基于分子动力学模拟 | 开发从反刍动物胃肠道微生物组中识别新型抗菌肽的方法并评估其抗菌功效 | 反刍动物胃肠道微生物组中的抗菌肽 | 机器学习 | MRSA感染 | 宏基因组测序，分子动力学模拟 | 深度学习 | 基因组数据 | 120个宏基因组和10,373个宏基因组组装基因组 | NA | NA | 抗菌活性，细胞毒性，溶血性 | NA |
| 2822 | 2025-11-24 |
2.5D Multi-View Averaging Diffusion Model for 3D Medical Image Translation: Application to Low-Count PET Reconstruction With CT-Less Attenuation Correction
2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3570342
PMID:40372846
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研究论文 | 提出一种2.5D多视图平均扩散模型用于3D医学图像转换，应用于无CT衰减校正的低计数PET重建 | 开发了新颖的2.5D多视图平均扩散模型，通过轴向、冠状面和矢状面三个独立扩散模型的输出平均来保证3D生成质量，并采用CNN生成的3D先验加速采样过程 | 未在摘要中明确说明 | 开发3D医学图像转换方法，将非衰减校正低剂量PET转换为衰减校正标准剂量PET | 人类患者研究的PET医学图像数据 | 医学影像处理 | NA | PET成像，扩散模型 | 扩散模型，CNN | 3D医学图像 | NA | NA | 2.5D多视图平均扩散模型 | NA | NA |
| 2823 | 2025-11-24 |
Single Mitochondrion Morphology-Function Relationship Analysis Using Fluorescent Probes and Artificial Intelligence
2025-Nov, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202509140
PMID:40841958
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研究论文 | 结合定制荧光探针与人工智能技术实现单线粒体形态与功能关系的定量分析 | 开发新型双阳离子探针MitoVP增强靶向能力，首次建立深度学习方法对单线粒体进行形态分类与功能状态映射 | 研究聚焦缺氧应激条件，尚未验证其他应激条件下的普适性 | 解析单线粒体水平形态与功能的关联机制 | 单个线粒体 | 计算机视觉, 机器学习 | 缺氧相关疾病 | 荧光探针成像, 深度学习 | 深度学习算法, 随机森林 | 荧光显微镜图像 | 超过10,000个线粒体 | NA | NA | 分类准确率 | NA |
| 2824 | 2025-11-24 |
Interpretation of RNA Universe and Coding Potential Using IntRNA
2025-Nov, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202509518
PMID:40847441
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研究论文 | 本研究构建了多通道深度学习框架IntRNA来解释RNA宇宙和编码潜力 | 提出了大量RNA编码特征显著扩展特征空间，开发了RNA序列的图像式表示方法，构建了双路径模型在多个基准测试中表现最佳 | NA | 解决RNA研究中三个关键问题：检测和解释RNA编码潜力、注释sncRNAs的复杂分类、成功区分环状和线性lncRNAs | RNA序列及其编码特征 | 生物信息学 | NA | RNA序列分析 | 深度学习 | RNA序列数据 | NA | NA | 双路径模型 | 基准测试性能 | NA |
| 2825 | 2025-11-24 |
SURF: A Self-Supervised Deep Learning Method for Reference-Free Deconvolution in Spatial Transcriptomics
2025-Nov, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202505456
PMID:40859416
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研究论文 | 提出一种名为SURF的自监督深度学习方法，用于空间转录组学中的无参考解卷积分析 | 首次将自监督深度学习与高维基因数据分析相结合，有效建模非线性基因相互作用并利用spot关系，无需匹配单细胞参考数据 | 未明确说明方法在极低分辨率数据或特定组织类型中的性能限制 | 开发无参考解卷积工具以提升空间转录组数据的细胞水平分析能力 | 空间转录组数据，包括合成数据集、真实数据集、人类结直肠肝转移瘤数据 | 生物信息学，计算生物学 | 结直肠癌，肝转移癌 | 空间转录组学，深度学习 | 自监督深度学习 | 基因表达数据，空间转录组数据 | 多种分辨率、物种、空间模式和组织状态的数据集 | NA | NA | 基准测试比较 | NA |
| 2826 | 2025-11-24 |
BridgeNet: a high-efficiency framework integrating sequence and structure for protein and enzyme function prediction
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf607
PMID:41259416
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研究论文 | 提出BridgeNet框架，通过整合蛋白质序列和结构信息进行蛋白质和酶功能预测 | 通过新型潜在环境矩阵实现序列和结构信息的无缝对齐，在推理时无需显式结构输入 | NA | 开发高效整合序列和结构信息的蛋白质表示学习框架 | 蛋白质和酶的功能特性 | 计算生物学, 结构生物信息学 | NA | 深度学习 | 预训练深度学习框架 | 蛋白质序列数据, 结构数据 | NA | NA | BridgeNet（包含序列编码、结构编码和桥接模块的模块化架构） | NA | NA |
| 2827 | 2025-11-24 |
PCBert-Kla: an efficient prediction method for lysine lactylation sites based on ProtBert and fusion of physicochemical features
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf615
PMID:41259418
|
研究论文 | 提出基于ProtBert和理化特征融合的深度学习方法PCBert-Kla，用于预测蛋白质赖氨酸乳酸化位点 | 结合ProtBert提取蛋白质序列深度特征与多种理化性质融合，并引入注意力机制自动选择特征 | NA | 开发高效准确的赖氨酸乳酸化位点预测方法 | 蛋白质赖氨酸乳酸化位点 | 生物信息学 | 多种疾病 | 蛋白质序列分析 | 深度学习, 注意力机制 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | ProtBert, 全连接网络 | 准确率, 可靠性, 泛化能力 | NA |
| 2828 | 2025-11-24 |
An Integrated Clinical-Radiomics-Deep Learning Model Based on 18F-FDG PET/CT for Predicting EGFR Mutation Status in Lung Adenocarcinoma
2025-Nov, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.71370
PMID:41263395
|
研究论文 | 基于18F-FDG PET/CT开发整合临床、影像组学和深度学习的模型预测肺腺癌EGFR突变状态 | 首次将临床特征、影像组学特征和深度学习特征整合到单一模型中预测EGFR突变状态 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（218例患者） | 预测肺腺癌患者的EGFR突变状态 | 218例肺腺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | 18F-FDG PET/CT成像 | 深度学习, 机器学习 | 医学影像（PET/CT图像）, 临床数据 | 218例肺腺癌患者 | NA | ConvNext | AUC, 校准曲线, 决策曲线分析 | NA |
| 2829 | 2025-11-24 |
SciSt: single-cell reference-informed spatial gene expression prediction from pathological images
2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf613
PMID:41263940
|
研究论文 | 开发了从病理图像预测空间基因表达的深度学习框架SciSt | 通过整合病理特征与生物学信息化的初始基因表达，结合细胞分割和单细胞参考数据的加权策略 | 未明确说明模型在更广泛疾病类型上的适用性 | 从病理图像预测空间基因表达，实现形态学与基因表达的跨模态转换 | 临床H&E染色图像和空间转录组数据 | 数字病理学 | 乳腺癌,肝癌 | 空间转录组学,单细胞测序 | 深度学习 | 图像,基因表达数据 | 三个基准数据集和TCGA-BRCA、TCGA-LIHC队列 | NA | NA | NA | NA |
| 2830 | 2025-11-24 |
AI-ECG-derived biological age as a predictor of mortality in cardiovascular and acute care patients
2025-Nov, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztaf109
PMID:41267837
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于AI的心电图生物年龄预测模型，用于评估心血管疾病和急症患者的长期死亡风险 | 首次在高风险心血管疾病和急症患者群体中验证AI-ECG生物年龄的预后价值，并发现P波是模型最敏感的特征区域 | 研究基于单中心数据，患者合并多种疾病时AI-ECG年龄与实足年龄相关性减弱 | 评估AI-ECG生物年龄在预测高风险患者长期死亡率方面的临床效用 | 48,950名心血管疾病或急性疾病患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 心电图 | 深度学习 | 心电图信号 | 48,950名患者 | NA | NA | 风险比, 相关性系数 | NA |
| 2831 | 2025-11-24 |
Deep learning-based quantification of epicardial adipose tissue volume from non-contrast computed tomography images: a multi-centre study
2025-Nov, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztaf116
PMID:41267847
|
研究论文 | 开发并验证基于深度学习的自动心外膜脂肪组织体积量化系统，使用非对比计算机断层扫描图像 | 首个基于3D UNet++架构的心包膜分割深度学习模型，用于多中心泛亚洲人群的EAT体积自动量化 | 样本量相对有限，外部验证集仅包含160例患者 | 开发自动化心外膜脂肪组织体积量化系统，用于冠状动脉疾病风险评估 | 来自三个中心的1243例NCCT患者扫描，包括亚洲和非亚洲人群 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 非对比计算机断层扫描 | 深度学习 | 3D医学影像 | 1243例训练和内部验证，160例外部队列测试 | NA | 3D UNet++ | 相关系数, Bland-Altman分析, 优势比, 卡方统计量 | NA |
| 2832 | 2025-11-24 |
A deep learning-based pipeline for large-scale echocardiography data curation and measurements
2025-Nov, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztaf108
PMID:41267841
|
研究论文 | 开发基于深度学习的自动化流程用于大规模超声心动图数据整理和测量 | 首次提出结合数据整理和自动化测量的完整深度学习流程，能够处理大规模真实世界超声心动图数据 | 验证样本量相对有限，仅针对LVEF和LAVI两个测量指标进行了验证 | 开发自动化超声心动图数据分析流程，提高大规模数据利用效率 | 14,326例超声心动图检查（来自9,678名患者） | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 超声心动图 | 深度学习 | 医学图像 | 14,326例检查（9,678名患者），验证子样本3,251名受试者 | NA | NA | Bland-Altman分析，偏差，标准差 | NA |
| 2833 | 2025-11-24 |
Short-term atrial fibrillation onset prediction using machine learning
2025-Nov, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztaf104
PMID:41267849
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研究论文 | 本研究利用机器学习方法分析24小时动态心电图数据，实现房颤发作的短期预测 | 建立了包含95,871份手动分析心电图记录的新数据库，并首次将HRV参数与深度学习模型在房颤短期预测中进行系统比较 | 需要前瞻性研究进一步验证结果，样本年龄分布存在分层限制 | 开发能够预测窦性心律患者在随后几小时内发生房颤发作的机器学习模型 | 872名阵发性房颤患者和347名无心律异常患者的动态心电图记录 | 机器学习 | 心血管疾病 | 动态心电图监测 | 随机森林, XGBoost, 深度学习 | 心电图信号 | 95,871份Holter心电图记录，包含872名房颤患者的1,319次发作事件 | NA | NA | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数 | NA |
| 2834 | 2025-11-24 |
Real-world application of deep learning for ECG-based prediction of coronary artery disease and revascularization needs
2025-Nov, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztaf096
PMID:41267851
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于心电图和XGBoost的深度学习模型，用于预测普通人群的冠状动脉血运重建风险 | 首次将深度学习模型与XGBoost结合，利用常规心电图数据预测冠状动脉血运重建需求，实现了无创筛查工具的突破 | 排除了肌钙蛋白I水平升高的患者和缺乏随访记录的患者，可能影响模型的泛化能力 | 开发基于心电图的深度学习模型，早期预测冠状动脉血运重建需求 | 普通人群中的心电图检查患者 | 医疗人工智能 | 冠状动脉疾病 | 心电图分析 | 深度学习模型,XGBoost | 心电图信号,人口统计学数据 | 开发集113,451名患者，内部验证集66,680名患者，另包含社区医院的外部验证数据 | XGBoost | 深度学习模型（具体架构未明确说明） | C-index | NA |
| 2835 | 2025-11-24 |
Quantitative metrics of CT images may magnify the potential of radiation dose reduction
2025-Oct-31, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000045575
PMID:41261574
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研究论文 | 本研究通过体模实验评估CT图像定量指标与低对比度小病灶检测性能的关系 | 首次系统比较不同重建算法和矩阵尺寸对探测指数(d')的影响，并揭示定量指标可能高估辐射剂量降低潜力 | 研究基于体模实验，未涉及真实患者数据；仅评估低对比度病灶检测性能 | 探索CT图像定量指标与病灶检测性能的关系，评估不同重建算法对辐射剂量降低潜力的影响 | CT扫描体模 | 医学影像分析 | NA | CT扫描，图像重建算法 | 深度学习算法 | CT图像 | 9种辐射暴露水平的体模扫描数据 | NA | NA | 探测指数(d')，受试者工作特征曲线下面积，Spearman秩和相关系数 | 160层CT扫描仪，ImQuest软件 |
| 2836 | 2025-11-24 |
Revealing emotional responses to urban environmental elements through street view data and deep learning
2025-Jun-05, Environment and planning. B, urban analytics and city science
DOI:10.1177/23998083251348280
PMID:41268364
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研究论文 | 通过街景数据和深度学习技术探索城市环境特征对人类情绪的影响 | 首次结合地理空间技术和深度学习分析城市环境元素与情绪反应的关系 | 研究仅限台北市50个采样区域，样本代表性可能有限 | 探索城市环境特征对人类情绪的影响机制 | 城市环境元素和人类情绪反应 | 计算机视觉 | NA | Google街景图像分析 | CNN | 图像,视频 | 50个采样区域，超过200,000张街景图像，2090名参与者 | NA | DeepLab V3 | NA | NA |
| 2837 | 2025-11-24 |
Predictive modeling for metastasis in oncology: current methods and future directions
2025-Jun, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000003279
PMID:40486555
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综述 | 本文综述了肿瘤学中转移预测模型的当前方法、挑战与未来发展方向 | 整合基因组学、液体活检和影像组学等多模态数据，探索人工智能与精准医学结合实现个性化转移预测的新途径 | 存在数据异质性、模型可解释性不足以及需要更大规模高质量数据集进行验证等挑战 | 改进肿瘤转移预测以改善预后、指导治疗策略和提升患者结局 | 肿瘤转移预测模型及相关临床、病理和分子数据 | 机器学习 | 肿瘤学 | 基因组分析、液体活检、影像组学 | 逻辑回归,决策树,支持向量机,神经网络 | 临床数据,病理数据,分子数据,影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2838 | 2025-11-24 |
Bridging surgical oncology and personalized medicine: the role of artificial intelligence and machine learning in thoracic surgery
2025-Jun, Annals of medicine and surgery (2012)
DOI:10.1097/MS9.0000000000003302
PMID:40486596
|
综述 | 探讨人工智能和机器学习在胸外科肿瘤学中优化早期检测、提升手术精度和实现个性化护理的作用 | 系统整合AI/ML技术在胸外科肿瘤学的多维度应用，包括早期肺癌检测、免疫治疗反应预测和手术决策支持 | 面临数据标准化不足、伦理问题和缺乏稳健验证等临床推广挑战 | 研究AI/ML如何通过提升早期检测能力、手术精度和个性化护理来优化胸外科肿瘤治疗 | 肺癌患者及胸外科手术相关临床数据 | 数字病理,机器学习 | 肺癌 | 基因组分析,低剂量CT扫描,深度学习 | 深度学习算法,预测模型 | 医学影像,基因组数据,临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2839 | 2025-11-24 |
A Pseudo-Value Approach to Causal Deep Learning of Semi-Competing Risks
2025-Mar-03, Arabian journal of mathematics
IF:0.9Q2
DOI:10.1007/s40065-025-00501-7
PMID:41268055
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研究论文 | 提出一种基于伪值的因果深度学习方法，用于处理半竞争风险下治疗对非致命结局的因果效应估计 | 结合阿基米德联结函数表示和刀切法伪值方法，开发不依赖比例风险假设的因果估计器 | 方法依赖于阿基米德联结函数的正确设定，且需要足够大的样本量来保证伪值估计的稳定性 | 估计治疗对疾病复发等非致命结局的因果效应，解决半竞争风险下的因果推断问题 | 早期非小细胞肺癌患者 | 机器学习 | 肺癌 | 生存分析，因果推断 | 深度神经网络 | 临床生存数据 | 波士顿肺癌研究数据集 | NA | 深度神经网络 | 数值研究评估 | NA |
| 2840 | 2025-11-24 |
The information bottleneck as a principle underlying multi-area cortical representations during decision-making
2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.07.12.548742
PMID:37502862
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研究论文 | 本研究通过记录猴子大脑神经元活动和训练多区域循环神经网络，揭示了决策过程中大脑形成最小充分表征的机制 | 发现大脑不同区域在决策任务中形成分层表征，并通过多区域循环神经网络重现了这种表征形成过程 | 研究仅关注DLPFC和PMd两个脑区，可能未完全涵盖决策涉及的所有脑区 | 探索大脑在决策过程中如何通过多区域计算形成最优表征 | 猴子的背外侧前额叶皮层和背侧前运动皮层神经元 | 计算神经科学 | NA | 单神经元记录、多单元记录 | RNN | 神经电生理数据 | 猴子大脑DLPFC和PMd区域的神经元记录 | NA | 多区域循环神经网络 | NA | NA |