深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32373 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 | 2025-07-12 |
Letter to Editor "Predicting NSCLC surgical outcomes using deep learning on histopathological images: development and multi-omics validation of Sr-PPS model"
2025-Oct-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002840
PMID:40643594
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22 | 2025-10-19 |
Modeling protein-small molecule conformational ensembles with PLACER
2025-Sep-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.25.614868
PMID:39386615
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研究论文 | 开发了一种名为PLACER的图神经网络，用于生成蛋白质-小分子相互作用的构象集合 | 提出首个完全基于原子级描述的图神经网络方法，能够快速生成蛋白质-小分子系统的构象集合，在酶设计中获得比深度学习前设计更高的活性 | NA | 解决蛋白质-小分子相互作用构象异质性建模的挑战 | 蛋白质-小分子复合物系统 | 机器学习 | NA | 图神经网络 | GNN | 分子结构数据 | 来自剑桥结构数据库和蛋白质数据银行的数据 | NA | PLACER | 成功率、活性(/值) | NA |
| 23 | 2025-10-19 |
Exploiting correlations across trials and behavioral sessions to improve neural decoding
2025-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.14.613047
PMID:39314484
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研究论文 | 本文提出两种新型神经解码模型，通过利用跨试验和跨行为会话的神经活动相关性来改善行为解码性能 | 开发了多会话降秩回归模型和多会话状态空间模型，首次系统性地利用跨试验和跨会话的神经活动相关性进行行为解码 | 未与传统深度学习方法进行直接性能比较，模型在更复杂行为任务上的泛化能力有待进一步验证 | 改进神经解码方法，通过利用跨试验和会话的神经活动相关性提高行为预测准确率 | 小鼠神经活动数据与四种不同行为之间的解码关系 | 神经科学计算分析 | NA | Neuropixels神经信号记录技术 | 降秩回归模型,状态空间模型 | 神经电生理信号 | 433个实验会话，覆盖270个大脑区域 | NA | 多会话降秩回归,多会话状态空间模型 | 解码准确率 | NA |
| 24 | 2025-10-19 |
"Frustratingly easy" domain adaptation for cross-species transcription factor binding prediction
2025-Aug-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.21.655414
PMID:40501927
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研究论文 | 提出一种名为MORALE的简单而有效的领域自适应框架，用于跨物种转录因子结合预测 | 通过对齐跨物种序列嵌入的统计矩，无需对抗训练或复杂架构即可学习物种不变调控特征 | NA | 提高深度学习模型在跨物种转录因子结合预测中的泛化能力 | 多物种转录因子ChIP-seq数据集 | 机器学习 | NA | ChIP-seq | 深度学习 | DNA序列数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 25 | 2025-10-19 |
NeuroLens: organ localization using natural language commands for anatomical recognition in surgical training
2025-Aug, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03463-5
PMID:40555837
|
研究论文 | 介绍NeuroLens多模态系统，通过整合视频与文本语音输入增强手术训练中的解剖结构识别能力 | 开发了结合视频与自然语言命令的多模态深度学习定位系统，为手术训练提供交互式学习平台 | 样本量较小限制了结果的普适性 | 增强手术训练中的解剖结构识别能力 | 手术学员和执业外科医生 | 计算机视觉 | 神经系统疾病 | 神经内窥镜视频分析 | 深度学习定位模型 | 视频,文本,语音 | 5名参与者（手术学生和执业外科医生） | NA | NA | 准确率,平均交并比(mIoU),系统可用性量表(SUS) | NA |
| 26 | 2025-10-19 |
Exploring the uncertainty principle in neural networks through binary classification
2024-Nov-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-79028-4
PMID:39551816
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研究论文 | 通过不确定性原理探索神经网络在准确性与鲁棒性之间的内在权衡关系 | 首次将量子力学中的不确定性原理引入神经网络分析，为理解模型脆弱性提供理论框架 | 研究主要基于理论分析，缺乏大规模实验验证 | 揭示神经网络准确性与对抗攻击鲁棒性之间的内在矛盾关系 | 神经网络模型 | 机器学习 | NA | 理论分析 | 神经网络 | NA | NA | NA | NA | 准确率, 鲁棒性 | NA |
| 27 | 2025-10-19 |
Deep Learning to Discriminate Arteritic From Nonarteritic Ischemic Optic Neuropathy on Color Images
2024-Nov-01, JAMA ophthalmology
IF:7.8Q1
DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.4269
PMID:39418057
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研究论文 | 开发深度学习系统通过彩色眼底图像区分动脉炎性前部缺血性视神经病变与非动脉炎性前部缺血性视神经病变 | 首个基于彩色眼底图像的深度学习系统，能在急性期无需临床或生物标志物信息的情况下区分AAION与NAION | 研究仅使用彩色眼底图像，未整合临床症状和实验室检查数据 | 开发能够准确区分动脉炎性与非动脉炎性缺血性视神经病变的深度学习系统 | 802名患者的961只眼睛的彩色眼底图像 | 计算机视觉 | 缺血性视神经病变 | 彩色眼底成像 | 深度学习系统 | 图像 | 802名患者的961只眼睛，来自21个神经眼科中心的训练集和5个中心的测试集 | NA | NA | AUC, 敏感度, 特异度, 准确度 | NA |
| 28 | 2025-10-19 |
Decoding the brain: From neural representations to mechanistic models
2024-Oct-17, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2024.08.051
PMID:39423801
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综述 | 本文详细阐述神经编码与解码的核心概念及其在运动、视觉和语言处理领域的应用 | 整合深度学习等数学工具系统解析神经编码与解码机制，推动基础与转化神经科学发展 | NA | 探讨大脑分布式计算中神经编码与解码的数学原理及其应用 | 大脑神经元网络与分布式神经回路 | 神经科学 | NA | 深度学习 | NA | 神经信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 29 | 2025-10-19 |
Multicenter Validation of a Deep Learning Detection Algorithm for Focal Cortical Dysplasia
2022-May-24, Neurology
IF:7.7Q1
DOI:10.1212/WNL.0000000000200293
PMID:35513003
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 30 | 2025-10-17 |
Skin Lesion Analysis and Cancer Detection Based on Machine/Deep Learning Techniques: A Comprehensive Survey
2023-01-04, Life (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/life13010146
PMID:36676093
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综述 | 本文对基于机器学习和深度学习技术的皮肤病变分析与癌症检测方法进行了全面综述 | 系统整合了皮肤癌检测中的预处理、分割、特征提取、特征选择和分类方法，识别了当前研究面临的挑战 | 由于皮肤病变特征的复杂性和罕见性，现有方法在分析中仍面临一些挑战 | 通过分析现有皮肤癌检测技术，识别研究障碍以帮助未来研究 | 皮肤病变和皮肤癌 | 计算机视觉,机器学习 | 皮肤癌 | NA | 深度学习,机器学习 | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 31 | 2025-10-17 |
A Minority Class Balanced Approach Using the DCNN-LSTM Method to Detect Human Wrist Fracture
2023-01-03, Life (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/life13010133
PMID:36676082
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研究论文 | 提出一种融合DCNN和LSTM的深度学习方法，用于从X射线图像中自动检测腕部骨折 | 首次将扩张卷积神经网络与长短期记忆网络融合，并采用旋转过采样方法解决类别不平衡问题 | 数据集规模较小（仅192张图像），需要更大样本量验证模型泛化能力 | 开发自动诊断工具作为医生辅助选项，减少腕部骨折漏诊 | 腕部X射线图像 | 计算机视觉 | 骨折 | X射线成像 | CNN, LSTM | 图像 | 192张腕部X射线图像 | NA | DCNN, LSTM | 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, Kappa系数 | NA |
| 32 | 2025-10-16 |
Deep learning-based virtual H& E staining from label-free autofluorescence lifetime images
2024, Npj imaging
DOI:10.1038/s44303-024-00021-7
PMID:38948152
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研究论文 | 提出基于深度学习的虚拟H&E染色方法，可从无标记荧光寿命图像生成临床级虚拟染色图像 | 首次将荧光寿命信息作为额外维度整合到深度学习模型中，实现从无标记FLIM图像到虚拟H&E染色图像的准确重建 | 未明确说明模型在跨癌症类型应用时的泛化能力评估 | 开发无需生物标志物的组织病理学分析方法，实现FLIM图像的即时准确解读 | 肿瘤微环境中的七种常见细胞类型 | 数字病理学 | 多癌种 | 荧光寿命成像显微镜(FLIM) | 深度学习 | 无标记荧光寿命图像，强度图像 | NA | NA | NA | 图像质量指标 | NA |
| 33 | 2025-10-15 |
Biomolecular Interaction Prediction: The Era of AI
2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202509501
PMID:40671265
|
综述 | 本文全面综述了深度学习在生物分子相互作用预测中的应用及其对药物发现的推动作用 | 系统总结了利用序列数据、结构信息和功能注释等多种特征来增强生物分子相互作用预测的深度学习算法 | NA | 提升生物分子相互作用预测的准确性以促进药物发现和分子生物学研究 | 蛋白质、核酸和小分子等各类靶分子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 序列数据、结构信息、功能注释 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 34 | 2025-10-15 |
DeepSecMS Advances DIA-Based Selenoproteome Profiling Through Cys-to-Sec Proxy Training
2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202504109
PMID:40693414
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研究论文 | 本研究开发了DeepSecMS方法，通过基于半胱氨酸的代理训练策略提升基于DIA的硒蛋白组分析能力 | 提出基于深度学习的代理训练策略，利用大量半胱氨酸肽段数据预测稀有硒代半胱氨酸肽段特征 | 硒代半胱氨酸在蛋白质组中极为稀有，可能影响模型对极罕见硒蛋白的识别能力 | 开发新型计算方法以增强硒蛋白组的全面分析能力 | 人类硒蛋白组中的硒代半胱氨酸肽段 | 机器学习 | NA | 数据非依赖采集质谱，深度学习 | 深度学习 | 质谱数据，肽段序列 | 大规模半胱氨酸肽段数据集 | NA | NA | MS2预测准确率，保留时间预测，离子迁移率预测 | NA |
| 35 | 2025-10-15 |
Generating human facial animation by aggregation deep network and low-rank active learning with table tennis applications
2025-Aug-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-13779-6
PMID:40750813
|
研究论文 | 提出一种基于情感语音生成逼真人脸动画的新方法，应用于乒乓球直播场景 | 结合深度网络聚合与低秩主动学习，通过声学特征识别音素-情感组合并选择关键面部帧 | NA | 开发能够实时生成与语音和情感表达高度匹配的面部动画技术 | 人脸动画生成 | 计算机视觉 | NA | 主动学习、形变技术 | 深度学习 | 语音信号、视频帧 | NA | NA | NA | NA | iOS和Android移动操作系统 |
| 36 | 2025-10-15 |
Structural similarities reveal an expansive conotoxin family with a two-finger toxin fold
2025-Jul-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.03.662903
PMID:40631153
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研究论文 | 通过结构生物信息学方法揭示六个芋螺毒素超家族具有共同的进化起源和双指毒素折叠结构 | 首次发现六个序列同源性低的芋螺毒素超家族具有共同的双指毒素折叠结构，并识别出广泛存在于原口动物中的2FTX蛋白家族 | 基于结构相似性的进化推断仍需更多实验验证 | 研究芋螺毒素的结构特征和进化关系 | 芋螺毒素超家族和原口动物分泌蛋白 | 结构生物信息学 | NA | NMR结构解析, 深度学习结构预测, 结构比较分析 | 深度学习 | 蛋白质序列和结构数据 | 六个芋螺毒素超家族和多种原口动物蛋白质 | NA | NA | 结构相似性 | NA |
| 37 | 2025-10-15 |
Advancements in Caries Diagnostics Using Bitewing Radiography: A Systematic Review of Deep Learning Approaches
2025-Jun-22, Caries research
IF:2.9Q1
DOI:10.1159/000546448
PMID:40544827
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系统综述 | 系统回顾了深度学习在咬翼片X光影像龋齿诊断中的应用进展 | 首次系统评估深度学习在咬翼片龋齿诊断中的模型架构、数据集特征和诊断性能 | 研究方法存在异质性、缺乏标准化、数据集多样性有限、临床验证不足以及存在偏倚和数据透明度问题 | 评估深度学习在咬翼片X光影像龋齿诊断中的应用效果 | 咬翼片X光影像中的龋齿病变 | 计算机视觉 | 龋齿 | 咬翼片X光摄影 | 深度学习 | X光影像 | 23项研究，图像数量从112到8,539张不等 | NA | ResNet, YOLO | 准确率 | NA |
| 38 | 2025-10-15 |
AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis
2025-Jun, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.nuclcard.2025.102195
PMID:40127777
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研究论文 | 开发基于深度学习的全自动管道，通过CT衰减图分割心脏结构并量化18F-FDG PET活动以检测心脏结节病 | 首次提出基于CT衰减图的全自动深度学习分割方法用于心脏FDG PET定量分析 | 样本量较小（69例患者），需更大规模验证 | 开发自动化方法量化心脏FDG PET活动以改善心脏结节病检测 | 疑似心脏结节病患者 | 数字病理学 | 心脏结节病 | PET/CT成像, 18F-FDG PET | 深度学习 | 医学影像（CT和PET图像） | 69例患者（29例确诊心脏结节病） | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 39 | 2025-10-15 |
Computational characterization of lymphocyte topology on whole slide images of glomerular diseases
2025-Apr-14, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.04.12.25325548
PMID:40321276
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研究论文 | 本研究通过计算方式量化肾小球疾病中淋巴细胞拓扑结构，并验证其临床相关性 | 开发了基于图的生境聚类算法识别密集与稀疏淋巴细胞生境，并提取26种高通量定量病理特征 | 样本量相对有限（N=333），仅使用H&E染色全切片图像 | 量化淋巴细胞炎症拓扑结构并测试其临床相关性 | 155例局灶节段性肾小球硬化症（FSGS）和178例微小病变病（MCD）患者 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 全切片图像分析，深度学习分割 | 深度学习模型 | 图像 | 333名NEPTUNE/CureGN参与者 | NA | NA | 一致性指数，Kaplan-Meier生存分析 | NA |
| 40 | 2025-10-15 |
Correction: Zafar et al. Skin Lesion Analysis and Cancer Detection Based on Machine/Deep Learning Techniques: A Comprehensive Survey. Life 2023, 13, 146
2025-Feb-18, Life (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/life15020316
PMID:40003734
|
correction | 对已发表论文《基于机器/深度学习技术的皮肤病变分析和癌症检测：全面综述》的更正说明 | NA | NA | NA | NA | digital pathology | skin cancer | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |