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 9181 - 9200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9181 | 2025-10-06 |
Design of high specificity binders for peptide-MHC-I complexes
2024-Nov-28, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.28.625793
PMID:39651227
|
研究论文 | 本研究利用深度学习工具设计能够特异性结合肽-MHC-I复合物的小蛋白 | 首次使用深度学习蛋白质设计工具开发特异性靶向pMHC复合物的结合蛋白，能够区分高度相似的肽段 | 仅针对十种目标pMHC进行了验证，需要进一步扩大验证范围 | 开发高特异性结合肽-MHC-I复合物的蛋白质工具 | 肽-MHC-I复合物 | 机器学习 | 免疫相关疾病 | 深度学习蛋白质设计 | 深度学习 | 蛋白质结构数据 | 十种目标pMHC复合物 | NA | NA | 结合特异性，T细胞激活能力 | NA |
| 9182 | 2025-10-06 |
Time-Series Deep Learning and Conformal Prediction for Improved Sepsis Diagnosis in Non-ICU Hospitalized Patients
2024-Nov-22, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.11.21.24317716
PMID:39606323
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习和保形预测的时间序列模型，用于非ICU住院患者的脓毒症早期诊断 | 结合时间序列深度学习和保形预测框架，专门针对非ICU环境设计，显著降低假阳性率 | 模型依赖于电子健康记录数据的完整性和质量，在数据稀疏环境中性能可能受限 | 提高非ICU住院患者脓毒症的早期诊断准确性和时效性 | 非ICU住院患者 | 机器学习 | 脓毒症 | 深度学习，保形预测 | 深度学习模型 | 电子健康记录，时间序列数据 | 83,813名患者用于训练，eICU-CRD数据集用于验证 | NA | 时间序列深度学习模型 | AUROC，假阳性率，特异性 | NA |
| 9183 | 2025-10-06 |
Leveraging Artificial Intelligence and Data Science for Integration of Social Determinants of Health in Emergency Medicine: Scoping Review
2024-10-30, JMIR medical informatics
IF:3.1Q2
DOI:10.2196/57124
PMID:39475815
|
综述 | 本文通过范围综述探讨人工智能和数据科学在急诊医学中整合健康社会决定因素的应用现状与发展前景 | 首次系统评估AI和数据科学在急诊医学环境中整合SDOH数据的潜力，特别关注机器学习与自然语言处理技术的应用效果 | 纳入研究数量有限（26篇），研究领域尚处于早期发展阶段，缺乏标准化数据收集方法 | 评估AI和数据科学在急诊科环境中建模、提取和整合健康社会决定因素数据的潜力 | 急诊科患者及其健康社会决定因素数据 | 自然语言处理, 机器学习 | 脓毒症, 急性心肌梗死, 哮喘 | 自然语言处理, 机器学习 | 深度学习, 规则基础模型 | 临床文本数据 | 26项符合纳入标准的研究（从1047篇筛选得出） | NA | NA | F1分数, 特异性 | NA |
| 9184 | 2025-10-06 |
A Fully Automated Pipeline Using Swin Transformers for Deep Learning-Based Blood Segmentation on Head Computed Tomography Scans After Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage
2024-10, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2024.07.216
PMID:39111661
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于Swin-UNETR架构的全自动人工智能工具，用于在非对比计算机断层扫描中分割动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的出血区域 | 首次将基于Transformer的Swin-UNETR架构应用于蛛网膜下腔出血的自动分割任务，实现了完全自动化的出血体积评估 | 需要进一步在不同数据集上进行验证以确认临床可靠性，计算需求较高 | 开发自动化的出血分割工具以替代当前费时的手动和半自动方法 | 确诊为动脉瘤性蛛网膜下腔出血的患者 | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | 非对比计算机断层扫描 | Transformer | 医学图像 | 包含来自外部机构的验证队列 | NA | Swin-UNETR | Dice系数,交并比,体积相似性指数,对称平均表面距离,敏感性,特异性 | 标准硬件 |
| 9185 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence (AI): A Potential Game Changer in Regenerative Orthopedics-A Scoping Review
2024-Oct, Indian journal of orthopaedics
IF:1.1Q3
DOI:10.1007/s43465-024-01189-1
PMID:39324081
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综述 | 本文对人工智能在再生骨科不同治疗方法中的应用进行了范围综述 | 首次系统梳理了AI技术在再生骨科领域的应用现状和潜力 | 仅纳入18项研究，样本量有限，且存在伦理考量需要解决 | 探讨人工智能在再生骨科治疗中的角色和应用前景 | 再生骨科治疗方法，包括干细胞疗法、富血小板血浆疗法、生物支架植入物等 | 机器学习 | 骨科疾病 | 机器学习，深度学习 | ML, DL | 医学研究数据 | 18项研究（从82篇初筛文献中筛选） | NA | NA | NA | NA |
| 9186 | 2024-08-10 |
Influenza time series prediction models in a megacity from 2010 to 2019: Based on seasonal autoregressive integrated moving average and deep learning hybrid prediction model
2024-Sep-20, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000003238
PMID:39119631
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9187 | 2025-10-06 |
AmyloidPETNet: Classification of Amyloid Positivity in Brain PET Imaging Using End-to-End Deep Learning
2024-06, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.231442
PMID:38860897
|
研究论文 | 开发了一种端到端深度学习模型AmyloidPETNet，用于对脑部PET扫描进行淀粉样蛋白阳性/阴性分类 | 无需依赖放射科医生专业知识或结构MRI，直接对最小化处理的脑PET扫描进行自动分类 | 回顾性研究，主要基于ADNI数据集，在A4研究中某些模糊病例上医生-模型一致性仅为中等 | 开发深度学习模型对脑PET扫描进行淀粉样蛋白阳性/阴性分类 | 脑部PET扫描图像 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | PET成像，深度学习 | 深度学习模型 | PET图像 | 8476个PET扫描（6722名患者），训练集1538个扫描（766名患者），验证集205个扫描（95名患者），测试集184个扫描（95名患者） | NA | AmyloidPETNet | AUC, Cohen κ | NA |
| 9188 | 2025-10-06 |
Deep learning-based harmonization of trabecular bone microstructures between high- and low-resolution CT imaging
2024-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17003
PMID:38415781
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的方法，用于协调低分辨率和高分辨率CT扫描获得的骨微结构图像 | 首次将三维GAN-CIRCLE框架应用于骨微结构图像的协调，通过两个生成对抗网络同时学习低分辨率到高分辨率CT的映射及其逆过程 | 样本量相对较小（20名志愿者），且仅针对胫骨远端进行研究 | 开发一种深度学习方法来协调不同分辨率CT扫描仪获得的骨微结构图像，并在图像数据和微结构度量两个层面评估方法性能 | 人体胫骨远端的骨小梁微结构 | 医学影像分析 | 骨质疏松症 | CT成像 | GAN | 三维CT图像 | 20名志愿者，其中12名用于训练，8名用于评估 | GAN-CIRCLE | 3DGAN-CIRCLE | SSIM, CCC, Bland-Altman分析 | NA |
| 9189 | 2025-10-06 |
Knowledge-embedded spatio-temporal analysis for euploidy embryos identification in couples with chromosomal rearrangements
2024-Mar-20, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000002803
PMID:37640743
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研究论文 | 开发深度学习模型通过胚胎延时视频和临床信息评估染色体结构重排夫妇来源的囊胚整倍体状态 | 首次开发能够分析染色体结构重排夫妇胚胎整倍体状态的AI模型，提出多焦点选择网络和临床信息融合网络 | 研究样本量有限，模型性能仍需进一步验证 | 评估染色体结构重排夫妇来源胚胎的整倍体状态 | 人类体外培养胚胎 | 计算机视觉 | 染色体疾病 | 延时显微成像，PGT-A，PGT-SR | 深度学习 | 视频，临床数据 | 4112个胚胎（囊胚形成预测），1422个合格囊胚（整倍体评估） | NA | AMSNet，AMCFNet | AUC，准确率 | NA |
| 9190 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence-based analysis of tumor-infiltrating lymphocyte spatial distribution for colorectal cancer prognosis
2024-Feb-20, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000002964
PMID:38238158
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研究论文 | 本研究利用人工智能技术分析结直肠癌肿瘤浸润淋巴细胞空间分布与预后的关系 | 首次采用基于深度学习的全自动工作流程量化CD3+ T细胞在肿瘤核心区域的密度，并验证其作为独立预后因素的价值 | 研究样本来自两个医疗中心共492例患者，需要更大规模的多中心验证 | 评估CD3 CT在结直肠癌预后预测中的能力 | 结直肠癌患者的全切片图像和肿瘤浸润淋巴细胞 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习，数字病理分析 | 深度学习模型 | 全切片图像 | 492例患者（训练队列358例，验证队列134例） | NA | NA | C-index，风险比，置信区间 | NA |
| 9191 | 2025-10-06 |
Pose analysis in free-swimming adult zebrafish, Danio rerio : "fishy" origins of movement design
2024-Jan-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.12.31.573780
PMID:38260397
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研究论文 | 通过无标记追踪和无监督机器学习分析成年斑马鱼自由游动时的姿势模式 | 首次使用DeepLabCut和B-SOiD机器学习软件结合无监督多变量时间序列分析来识别斑马鱼游动中的典型姿势配置 | 样本量较小（仅12条斑马鱼），视觉分析存在主观性 | 验证运动设计中最小化主动神经控制而利用被动反应力的高效进化假说 | 成年斑马鱼（Danio rerio） | 计算机视觉 | NA | 无标记追踪，无监督多变量时间序列分析 | 深度学习 | 视频序列 | 12条自由行为的斑马鱼，超过14,000个连续帧 | DeepLabCut, B-SOiD | NA | 聚类分析（36-50个单个体聚类，86个合并数据聚类） | NA |
| 9192 | 2025-10-06 |
Identifying keystone species in microbial communities using deep learning
2024-Jan, Nature ecology & evolution
IF:13.9Q1
DOI:10.1038/s41559-023-02250-2
PMID:37974003
|
研究论文 | 提出基于深度学习的框架识别微生物群落中的关键物种 | 首次将深度学习应用于微生物群落关键物种识别，通过隐式学习群落组装规则来量化物种关键性 | NA | 解决微生物群落中关键物种系统性识别的挑战 | 微生物群落和其中的关键物种 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 微生物组样本数据 | 合成数据和真实数据 | NA | NA | NA | NA |
| 9193 | 2025-10-06 |
Large-Scale Information Retrieval and Correction of Noisy Pharmacogenomic Datasets through Residual Thresholded Deep Matrix Factorization
2023-Dec-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.12.07.570723
PMID:38106027
|
研究论文 | 提出一种用于药物敏感性数据噪声校正和缺失值填补的深度学习框架RT-DMF | 结合深度矩阵分解与迭代残差阈值化，能有效识别并保留具有治疗重要性的信号 | 仅使用单一药物敏感性数据矩阵作为输入，未整合其他分子特征数据 | 解决药物基因组学数据中的噪声和不一致性问题 | 癌症细胞系(CCLs)的药物敏感性数据 | 机器学习 | 癌症 | 高通量实验，多重分析方法 | 深度矩阵分解 | 药物敏感性矩阵数据 | 大规模癌症细胞系药物敏感性数据集 | NA | Residual Thresholded Deep Matrix Factorization (RT-DMF) | 噪声校正效果，缺失值填补准确性 | NA |
| 9194 | 2025-06-04 |
Artificial neural network and deep learning in Sjögren's disease: where we are and where we are going
2023-12, Clinical and experimental rheumatology
IF:3.4Q2
DOI:10.55563/clinexprheumatol/zpfunz
PMID:38149511
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9195 | 2025-10-06 |
Diagnosis of primary clear cell carcinoma of the liver based on Faster region-based convolutional neural network
2023-Nov-20, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000002853
PMID:37882066
|
研究论文 | 本研究基于Faster RCNN建立深度学习模型，用于准确区分原发性肝透明细胞癌和普通肝细胞癌 | 首次应用Faster RCNN深度学习算法对PCCCL和CHCC进行术前鉴别诊断 | 样本量相对有限，仅来自单一医疗中心的数据 | 建立准确的PCCCL和CHCC鉴别诊断模型 | 原发性肝透明细胞癌和普通肝细胞癌患者 | 计算机视觉 | 肝癌 | 深度学习 | CNN | 医学图像 | 62例PCCCL患者和1079例CHCC患者，共4392张训练图像和1072张测试图像 | NA | Faster RCNN | 准确率, 平均精确率, 召回率 | NA |
| 9196 | 2025-10-06 |
A microwell platform for high-throughput longitudinal phenotyping and selective retrieval of organoids
2023-09-20, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2023.08.002
PMID:37734323
|
研究论文 | 开发了一种基于微孔的高通量平台，用于对类器官进行纵向表型分析并实现选择性回收 | 通过微孔培养方法解决了传统批量培养中类器官物理重叠和微环境变异的问题，结合深度学习实现单细胞来源类器官的高通量表型分析 | NA | 建立能够高通量追踪单个类器官生长并进行分子分析的研究平台 | 人类胃类器官模型 | 数字病理 | 癌症 | CRISPR基因编辑, 图像分析 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9197 | 2025-10-06 |
Early-warning of Cardiac Condition through Detection of Murmur in Heart Sound - A Case Study
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10340924
PMID:38083243
|
案例研究 | 通过机器学习方法检测心音杂音实现心脏状况的早期预警 | 结合机器学习和深度学习技术，通过心音信号处理实现风湿性心脏病的自动早期筛查 | 研究仅限于特定地理区域的人群，属于案例研究性质 | 开发基于心音分析的自动心脏疾病早期筛查方法 | 心音信号和风湿性心脏病患者 | 机器学习, 信号处理 | 心血管疾病, 风湿性心脏病 | 心音图(PCG), 数字听诊器 | 机器学习, 深度学习 | 心音信号 | 特定地理区域的人群案例 | NA | 3种先进方法 | NA | NA |
| 9198 | 2025-10-06 |
Deep Learning System Outperforms Clinicians in Identifying Optic Disc Abnormalities
2023-Jun-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/WNO.0000000000001800
PMID:36719740
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的人工智能系统（BONSAI-DLS），用于通过眼底照片检测视盘异常，其性能优于一线临床医生 | 首次开发出能够准确检测视盘异常（包括视乳头水肿）的深度学习系统，并在多中心研究中证明其性能优于各类临床医生 | 使用回顾性收集的便利样本，可能存在选择偏倚；仅测试了800张照片 | 评估深度学习系统在识别视盘异常方面的性能，并与一线临床医生进行比较 | 454名患者的800张眼底照片（400张正常视盘，201张视乳头水肿，199张其他异常） | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 数字眼底摄影 | 深度学习系统 | 图像 | 训练集14,341张眼底照片，测试集800张眼底照片来自454名患者 | NA | NA | AUC, 错误率, 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 9199 | 2025-10-06 |
A comprehensive review of federated learning for COVID-19 detection
2022-Mar, International journal of intelligent systems
IF:5.0Q1
DOI:10.1002/int.22777
PMID:37520859
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综述 | 本文系统回顾了联邦学习在COVID-19检测中的应用进展 | 重点关注联邦学习在医疗数据隐私保护下的COVID-19检测应用，通过实际案例展示其可行性 | 未涉及具体实验验证，主要基于文献回顾和分析 | 探讨联邦学习技术在COVID-19检测中的适用性和挑战 | COVID-19检测相关临床数据和胸部X光影像数据 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习，联邦学习 | 深度学习模型 | 临床症状数据，胸部X光影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9200 | 2025-06-03 |
Simpler Protein Domain Identification Using Spectral Clustering
2025-Jul, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26808
PMID:39945423
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research paper | 该论文介绍了SPECTRALDOM，一种改进的蛋白质域识别方法，基于SPECTRUS算法，通过谱聚类技术简化了蛋白质域的分割过程 | SPECTRALDOM在SPECTRUS算法基础上增加了三项改进：直接从成对相互作用中获取高质量分割、引入多序列比对模式以及使用家族匹配算法处理碎片问题 | 未明确提及具体局限性 | 改进蛋白质域识别方法，提高分割质量 | 蛋白质结构域 | 结构生物信息学 | NA | 谱聚类，弹性网络模型，多序列比对 | SPECTRALDOM | 蛋白质结构数据 | 使用了两个复杂案例进行验证 | NA | NA | NA | NA |