深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 5401 - 5420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5401 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence research in radiation oncology: a practical guide for the clinician on concepts and methods
2024-Jan, BJR open
DOI:10.1093/bjro/tzae039
PMID:39583148
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综述 | 本文为临床医生提供放射肿瘤学中人工智能研究与开发的实用指南 | 从临床医生视角系统阐述AI在放射肿瘤学中的应用流程与评估方法 | 主要面向临床医生视角，未涉及具体技术细节和算法实现 | 提升临床医生对AI在放射肿瘤学中开发与应用的理解 | 放射肿瘤学临床医生和AI研究人员 | 医疗人工智能 | 肿瘤疾病 | 深度学习 | NA | 医学影像, 临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5402 | 2025-10-06 |
Integrative computational analyses implicate regulatory genomic elements contributing to spina bifida
2024, Genetics in medicine open
DOI:10.1016/j.gimo.2024.101894
PMID:39669613
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研究论文 | 通过整合计算方法识别导致脊柱裂的调控基因组元件 | 采用无偏倚的全基因组方法结合深度学习优先排序框架，首次系统鉴定脊柱裂相关的罕见调控变异及其靶基因 | 研究主要依赖计算预测，需要后续实验验证调控变异的生物学功能 | 阐明脊柱裂病理生理学的全基因组调控特征 | 脊柱裂患者与健康对照的基因组调控区域 | 计算生物学 | 脊柱裂 | 全基因组测序，深度学习优先排序 | 深度学习 | 基因组序列数据，调控元件数据 | 脊柱裂患者与健康对照组（具体样本数量未明确说明） | 深度学习优先排序框架 | NA | NA | NA |
| 5403 | 2025-07-22 |
Radiologic imaging biomarkers in triple-negative breast cancer: a literature review about the role of artificial intelligence and the way forward
2024-Jan, BJR artificial intelligence
DOI:10.1093/bjrai/ubae016
PMID:40201726
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review | 本文综述了人工智能在放射影像学中作为三阴性乳腺癌（TNBC）成像生物标志物的应用现状与未来发展 | 整合了过去十年（2013-2024）基于放射组学和深度学习的AI技术在TNBC诊疗中的最新进展，并探讨了未来发展方向 | 作为综述文章，未涉及原始数据或实验验证 | 开发更有效和个性化的TNBC影像生物标志物，推进TNBC的诊断、治疗和预后评估 | 三阴性乳腺癌（TNBC）的放射影像数据 | digital pathology | breast cancer | radiomics, deep learning | deep learning-based models | radiologic breast images | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5404 | 2025-10-06 |
Computational staining of CD3/CD20 positive lymphocytes in human tissues with experimental confirmation in a genetically engineered mouse model
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1451261
PMID:39530103
|
研究论文 | 提出一种知识引导的深度学习框架，用于在人类H&E组织上测量淋巴细胞空间结构，并通过基因工程小鼠模型进行实验验证 | 通过单细胞分辨率图像配准实现H&E到IHC的像素级完美标注，并整合计算科学与基础科学进行实验验证 | 模型在外部测试数据集上的AUC为0.71，性能有待进一步提升 | 量化淋巴细胞空间炎症结构，促进空间系统生物学研究 | 人类H&E组织样本和基因工程Rag2小鼠模型 | 数字病理学 | 癌症 | H&E染色，IHC染色，单细胞分辨率图像配准 | 深度学习 | 组织图像 | 超过111,000个人类细胞核（45,611个CD3/CD20阳性淋巴细胞） | NA | NA | AUC, 结构相似性 | NA |
| 5405 | 2025-10-06 |
A simulative deep learning model of SNP interactions on chromosome 19 for predicting Alzheimer's disease risk and rates of disease progression
2023-12, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.13319
PMID:37409680
|
研究论文 | 开发了一种模拟深度学习模型，通过分析19号染色体上的SNP相互作用来预测阿尔茨海默病风险和疾病进展速度 | 使用新颖的模拟深度学习模型量化每个SNP及其上位效应对AD风险的贡献，并识别出影响AD进展的关键SNP | 研究仅限于19号染色体上的SNP，未涵盖全基因组分析 | 识别影响阿尔茨海默病风险的遗传模式，用于风险预测和个性化治疗策略 | 阿尔茨海默病患者和对照个体的遗传数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 基因分型，深度学习分析 | 深度学习 | 基因数据 | 来自ADNI和IGAP数据集的样本 | NA | 模拟深度学习模型 | 风险预测准确性，疾病进展预测能力 | NA |
| 5406 | 2025-10-06 |
Flow-field inference from neural data using deep recurrent networks
2023-Nov-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.11.14.567136
PMID:38014290
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研究论文 | 提出一种名为FINDR的无监督深度学习方法，用于从神经群体活动中推断低维非线性随机动力学 | 开发了能够解耦任务相关和无关神经活动成分的深度循环网络方法，首次实现了流场和吸引子结构的显式可视化 | 方法性能主要在大鼠前脑区听觉决策任务数据上验证，在其他脑区和行为任务中的适用性需要进一步测试 | 推断神经群体活动背后的低维非线性随机动力学 | 大鼠前脑区在执行听觉决策任务时的群体脉冲序列数据 | 计算神经科学 | NA | 神经信号记录 | 循环神经网络 | 神经脉冲序列数据 | NA | NA | 深度循环网络 | 神经元响应捕捉能力 | NA |
| 5407 | 2025-10-06 |
Predicting multiple sclerosis severity with multimodal deep neural networks
2023-11-09, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-023-02354-6
PMID:37946182
|
研究论文 | 本文提出了一种利用多模态深度神经网络预测多发性硬化症疾病严重程度的方法 | 首次整合结构化电子健康记录数据、神经影像数据和临床笔记构建多模态深度学习框架，相比单模态模型AUROC提升高达19% | 未明确说明样本规模和数据收集的具体限制 | 预测多发性硬化症疾病严重程度，为早期治疗干预提供支持 | 多发性硬化症患者 | 医疗人工智能 | 多发性硬化症 | 多模态深度学习，电子健康记录分析，神经影像分析 | 深度神经网络 | 结构化电子健康记录，神经影像，临床文本笔记 | NA | NA | 多模态深度神经网络 | AUROC | NA |
| 5408 | 2025-10-06 |
Spatially aware deep learning reveals tumor heterogeneity patterns that encode distinct kidney cancer states
2023-09-19, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2023.101189
PMID:37729872
|
研究论文 | 开发空间感知深度学习模型分析肾透明细胞癌的肿瘤异质性模式及其与免疫治疗反应的关系 | 首次通过空间感知深度学习识别出传统病理分析无法发现的肿瘤微异质性模式，并揭示其与PBRM1功能缺失和免疫检查点抑制剂反应的相关性 | 研究样本量有限（1,102例患者），且主要针对肾透明细胞癌，结果在其他癌症类型中的普适性有待验证 | 探索肾透明细胞癌中肿瘤-免疫联合状态与免疫检查点抑制剂治疗反应的关系 | 肾透明细胞癌患者（n=1,102）的全切片图像和多重免疫荧光图像 | 数字病理学 | 肾癌 | 全切片图像分析，多重免疫荧光 | 深度学习 | 病理图像 | 1,102例患者 | NA | 图神经网络 | NA | NA |
| 5409 | 2025-10-06 |
Automated Identification of Heart Failure with Reduced Ejection Fraction using Deep Learning-based Natural Language Processing
2023-Sep-11, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.09.10.23295315
PMID:37745445
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的自然语言处理模型，用于从出院摘要中自动识别射血分数降低的心力衰竭患者 | 首次采用半监督学习框架开发深度学习语言模型，用于自动识别HFrEF患者，并在多个外部数据集上验证了模型性能 | 研究主要依赖于单一医疗系统的数据，虽然进行了外部验证，但模型在其他医疗环境中的泛化能力仍需进一步验证 | 开发自动化工具来评估和改进射血分数降低的心力衰竭患者的护理质量 | 心力衰竭患者的出院摘要和临床记录 | 自然语言处理 | 心血管疾病 | 深度学习，自然语言处理 | 深度学习语言模型 | 文本（出院摘要和临床记录） | 13,251份记录来自5,392名独特个体（平均年龄73±14岁，48%女性），其中2,487名HFrEF患者（46.1%） | NA | 深度学习语言模型 | AUROC, AUPRC, NRI | NA |
| 5410 | 2025-10-06 |
T1dCteGui: A User-Friendly Clinical Trial Enrichment Tool to Optimize T1D Prevention Studies by Leveraging AI/ML Based Synthetic Patient Population
2023-09, Clinical pharmacology and therapeutics
DOI:10.1002/cpt.2976
PMID:37326252
|
研究论文 | 开发了一个用户友好的临床试验富集工具，利用基于AI/ML的合成患者群体优化1型糖尿病预防研究 | 首次开发了结合加速失效时间模型和深度学习生成模型的临床试验富集图形用户界面工具 | 工具基于合成患者数据，可能与真实患者数据存在差异 | 优化1型糖尿病预防临床试验的受试者富集策略 | 1型糖尿病高风险人群 | 数字病理 | 1型糖尿病 | 深度学习生成模型 | 生成模型 | 临床数据 | 来自多个观察性研究的患者水平数据 | NA | 加速失效时间模型 | NA | NA |
| 5411 | 2025-10-06 |
Confidence-based laboratory test reduction recommendation algorithm
2023-05-10, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-023-02187-3
PMID:37165369
|
研究论文 | 提出一种基于置信度的深度学习模型，用于识别住院患者不必要的血红蛋白检测 | 采用'选择与预测'设计理念，通过预测置信度评估结果可靠性，并选择性考虑高置信度样本进行推荐 | 未提及模型在更广泛医疗场景中的适用性验证 | 减少不必要的实验室检测，降低医疗风险和医疗成本 | 住院患者的血红蛋白检测数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 实验室检测数据 | 来自休斯顿教学医院的内部患者数据和MIMIC III数据库的外部患者数据 | NA | NA | AUC | NA |
| 5412 | 2025-10-06 |
Deep learning-based polygenic risk analysis for Alzheimer's disease prediction
2023-Apr-06, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-023-00269-x
PMID:37024668
|
研究论文 | 开发基于深度学习的多基因风险模型用于阿尔茨海默病预测 | 首次将深度学习方法应用于阿尔茨海默病多基因风险建模，能够捕捉基因组数据中的非线性关系 | 未明确说明样本规模和数据来源的具体限制 | 提高阿尔茨海默病的遗传风险预测准确性并探索疾病机制 | 阿尔茨海默病相关的基因组数据和患者个体 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 基因组测序 | 神经网络 | 基因组数据 | NA | NA | 神经网络 | NA | NA |
| 5413 | 2025-10-06 |
The expert's knowledge combined with AI outperforms AI alone in seizure onset zone localization using resting state fMRI
2023, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2023.1324461
PMID:38274868
|
研究论文 | 本研究评估了专家知识与深度学习结合在利用静息态功能磁共振成像定位难治性癫痫患者发作起始区的效果 | 首次将癫痫专家对功能连接组学的先验知识与深度学习模型相结合，显著提升了发作起始区的定位性能 | 样本量相对有限（52名儿童患者），且研究仅针对难治性癫痫患者 | 提高难治性癫痫患者发作起始区的定位准确性 | 52名难治性癫痫儿童患者，其中25名接受了手术治疗 | 医学影像分析 | 癫痫 | 静息态功能磁共振成像，颅内脑电图 | 深度学习 | 功能连接组学数据 | 52名儿童癫痫患者 | NA | 专家知识集成深度网络 | 准确率，F1分数 | NA |
| 5414 | 2025-10-06 |
Using deep learning for the automated identification of cone and rod photoreceptors from adaptive optics imaging of the human retina
2022-Oct-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.470071
PMID:36425636
|
研究论文 | 提出一种名为RC-UPerNet的新型深度学习算法，用于从人类视网膜自适应光学成像中自动识别视锥和视杆细胞 | 开发了能够同时识别两种光感受器（视锥和视杆细胞）的新型深度学习算法RC-UPerNet，在中心和外周视网膜区域均表现出色 | NA | 开发自动化算法以识别视网膜中的光感受器细胞 | 人类视网膜中的视锥和视杆细胞 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 自适应光学成像 | 深度学习 | 图像 | 来自中央和外周视网膜（延伸至距中央凹30°的鼻侧和颞侧方向）的图像 | NA | RC-UPerNet | 精确率, 召回率, Dice系数 | NA |
| 5415 | 2025-10-06 |
Assessment of right ventricular size and function from cardiovascular magnetic resonance images using artificial intelligence
2022-04-11, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1186/s12968-022-00861-5
PMID:35410226
|
研究论文 | 本研究开发了一种改进的深度学习算法，用于从心血管磁共振图像自动测量右心室射血分数 | 使用包含更广泛右心室病理学数据的数据集，并在交叉验证阶段采用领域特异性定量性能评估指标 | 研究仅针对100名手动与自动测量差异最大的患者，样本量相对有限 | 提高从心血管磁共振图像自动量化右心室功能的准确性 | 右心室尺寸和功能 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 心血管磁共振成像 | 深度学习 | 医学图像 | 100名患者 | NA | NA | 线性回归分析，Bland-Altman分析，分类准确率 | NA |
| 5416 | 2025-10-06 |
Deep learning-based pancreas volume assessment in individuals with type 1 diabetes
2022-01-05, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-021-00729-7
PMID:34986790
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化胰腺体积测量方法，用于糖尿病患者 | 首次将卷积神经网络应用于糖尿病患者胰腺体积的自动测量，解决了传统手动标注耗时且主观的问题 | 训练数据仅包含160例腹部MRI扫描，测试集仅25例T1D患者，样本量有限 | 开发自动化胰腺体积测量方法以应用于大型影像数据库 | 1型糖尿病患者、对照组人群及其混合人群 | 医学影像分析 | 糖尿病 | 磁共振成像 | CNN | 医学影像 | 160例腹部MRI扫描用于训练，25例T1D患者用于测试 | NA | 卷积神经网络 | Dice系数,R值 | NA |
| 5417 | 2025-10-06 |
Molecular Properties of Drugs Handled by Kidney OATs and Liver OATPs Revealed by Chemoinformatics and Machine Learning: Implications for Kidney and Liver Disease
2021-Oct-18, Pharmaceutics
IF:4.9Q1
DOI:10.3390/pharmaceutics13101720
PMID:34684013
|
研究论文 | 通过化学信息学和机器学习分析肾脏OATs和肝脏OATPs转运药物的分子特性，为肝肾疾病治疗提供组织特异性靶向策略 | 首次结合化学信息学和机器学习方法系统比较肝脏OATPs与肾脏OATs转运药物的分子特性差异，识别出8个关键理化性质组合 | 分析基于已有药物数据，未涉及新型化合物验证 | 探索肝肾转运蛋白对药物分子特性的选择性差异，为肝肾疾病治疗优化药物选择 | 肝脏OATP1B1/OATP1B3和肾脏OAT1/OAT3转运的有机阴离子药物 | 机器学习 | 肝肾疾病 | 化学信息学分析，机器学习，深度学习 | 随机森林，k近邻，深度学习分类算法 | 药物理化性质数据 | OATP和OAT相互作用药物的30多个定量理化性质 | NA | NA | NA | NA |
| 5418 | 2025-10-06 |
Rapid Serial Immunoprofiling of the Tumor Immune Microenvironment by Fine Needle Sampling
2021-09-01, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-21-1252
PMID:34233961
|
研究论文 | 开发了一种结合生物正交化学和计算分析的FAST-FNA技术，用于通过细针采样对肿瘤免疫微环境进行快速连续分析 | 首次证明通过简单FNA可准确连续测量治疗期间复杂快速演变的肿瘤免疫微环境，结合了生物正交化学与深度学习辅助分析流程 | NA | 开发能够连续评估肿瘤免疫微环境的微创检测技术 | 临床前样本和人类癌症样本中的单个细胞 | 数字病理学 | 癌症 | 细针穿刺采样，生物正交化学，流式细胞术 | 深度学习 | 单细胞图像数据 | 临床前样本和人类癌症样本 | NA | NA | R2（决定系数） | NA |
| 5419 | 2025-10-06 |
Deep Learning Improves Speed and Accuracy of Prostate Gland Segmentations on Magnetic Resonance Imaging for Targeted Biopsy
2021-09, The Journal of urology
IF:5.9Q1
DOI:10.1097/JU.0000000000001783
PMID:33878887
|
研究论文 | 开发深度学习模型ProGNet用于快速准确分割MRI图像中的前列腺，并应用于靶向活检临床实践 | 首个在常规泌尿科临床实践中应用深度学习模型进行前列腺分割用于靶向活检的研究，并在线公开了代码 | 样本主要来自单一机构的活检数据，外部验证病例数相对较少 | 开发快速准确的前列腺MRI分割方法以改善靶向活检流程 | 前列腺MRI图像 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | 多参数MRI，磁共振-超声融合活检 | 深度学习 | 医学影像 | 905名受试者（805例训练，100例内部测试，56例外部测试，11例前瞻性验证） | NA | ProGNet, U-Net, holistically-nested edge detector | Dice相似系数 | NA |
| 5420 | 2025-10-06 |
Integrative proteomics identifies thousands of distinct, multi-epitope, and high-affinity nanobodies
2021-03-17, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2021.01.003
PMID:33592195
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研究论文 | 通过整合蛋白质组学方法系统性地鉴定了数千种具有多表位和高亲和力的纳米抗体 | 开发了前所未有的规模化蛋白质组学策略来研究抗原结合的循环骆驼科重链抗体，并首次绘制了超过10万种抗原-纳米抗体复合物的表位图谱 | 研究主要聚焦于骆驼科动物抗体，可能不直接适用于其他哺乳动物抗体系统 | 系统理解抗体库的多样性和抗原结合特性 | 骆驼科重链抗体及其纳米抗体片段 | 蛋白质组学 | NA | 蛋白质组学、高通量结构建模、交联质谱、突变分析、深度学习 | 深度学习模型 | 质谱数据、结构数据、序列数据 | 数千种不同的纳米抗体家族，超过10万种抗原-纳米抗体复合物 | NA | NA | 亲和力、特异性、多样性 | NA |