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 1481 - 1500 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1481 | 2025-10-05 |
RESPAN: A Deep Learning Pipeline for Accurate and Automated Restoration, Segmentation, and Quantification of Dendritic Spines
2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.06.597812
PMID:38895232
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研究论文 | 开发了一个名为RESPAN的深度学习流程，用于自动化恢复、分割和量化树突棘 | 集成图像恢复、分割和分析的端到端深度学习流程，具有内容感知恢复功能，能增强信号、对比度和各向同性分辨率 | NA | 开发准确自动化的树突棘恢复、分割和量化工具 | 树突棘、树突分支和神经元胞体 | 计算机视觉 | NA | 活体成像、体内双光子显微镜 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 准确性、可重复性 | NA |
| 1482 | 2025-10-05 |
Parametrically guided design of beta barrels and transmembrane nanopores using deep learning
2025-Jan-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.22.604663
PMID:39091726
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合参数化生成和深度学习的方法来设计β桶蛋白和跨膜纳米孔 | 将参数化表示与基于RoseTTAFold的深度学习方法相结合，实现了对β桶蛋白全局形状的精确控制设计 | 方法依赖于参数化生成的骨架结构，可能对某些非理想几何结构的适应性有限 | 开发一种能够精确控制蛋白质全局形状的设计方法 | β桶蛋白和跨膜纳米孔 | 蛋白质设计 | NA | 深度学习，X射线晶体学 | 深度学习 | 蛋白质结构数据 | 12、14和16链跨膜纳米孔 | RoseTTAFold | RFjoint, RFdiffusion | 计算成功率，实验成功率，原子精度 | NA |
| 1483 | 2025-10-05 |
Multiscale Cell-Cell Interactive Spatial Transcriptomics Analysis
2025-Jan-03, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5743704/v1
PMID:39801521
|
研究论文 | 提出多尺度细胞间交互空间转录组学分析方法，整合多尺度拓扑表示与空间深度学习技术 | 首次在空间转录组学分析中考虑多尺度细胞间相互作用，结合多尺度拓扑表示与先进空间深度学习技术 | 未明确说明方法在特定组织类型或实验条件下的适用性限制 | 开发能够捕捉多尺度细胞间相互作用的空间转录组学分析方法 | 空间转录组学数据中的细胞间相互作用模式 | 生物信息学 | NA | 空间转录组学 | 深度学习 | 空间基因表达数据 | 37个基准空间转录组学数据集 | NA | NA | 聚类评分 | NA |
| 1484 | 2025-10-05 |
DWI-based Biologically Interpretable Radiomic Nomogram for Predicting 1-year Biochemical Recurrence after Radical Prostatectomy: A Deep Learning, Multicenter Study
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 开发基于DWI和深度学习的放射组学列线图预测前列腺癌根治术后1年生化复发 | 首次将深度学习提取的放射组学特征与临床参数结合构建预测模型，并探索放射组学评分与肿瘤微环境的关联 | 回顾性研究设计，样本量有限(n=349)，需要更大规模前瞻性验证 | 预测前列腺癌根治术后1年生化复发风险 | 接受根治性前列腺切除术的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 多参数磁共振成像(mpMRI), 扩散加权成像(DWI), 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 医学影像, 临床数据, 基因表达数据 | 349例患者(两个独立队列), 4例前瞻性参与者的单细胞RNA测序数据 | NA | 3D U-Net | AUC, Hosmer-Lemeshow检验, 决策曲线分析 | NA |
| 1485 | 2025-10-05 |
OSFormer: One-Step Transformer for Infrared Video Small Object Detection
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3598426
PMID:40828723
|
研究论文 | 提出一种用于红外视频小目标检测的单步Transformer方法OSFormer | 首次将小目标友好的Transformer与单步检测范式相结合，提出可变尺寸补丁注意力模块和多普勒自适应滤波器 | NA | 改进红外视频中小目标检测的性能和效率 | 红外视频序列中的小目标 | 计算机视觉 | NA | 红外视频分析 | Transformer | 红外视频序列 | AntiUAV和InfraredUAV数据集 | NA | OSFormer, Transformer | mAP50, mAP50-95, Params, FLOPs | NA |
| 1486 | 2025-10-05 |
Analysis of Freezing of Gait in Parkinson's Disease Detection Using a Multimodal Prototype Learning Framework
2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2025.3605204
PMID:40892658
|
研究论文 | 提出一种名为CSE-ProtoNet的多模态原型学习框架，用于检测帕金森病患者的步态冻结现象 | 结合CondenseNet与SEBlock的原型学习框架，首次应用于多模态数据（EEG和步态数据）的FOG检测 | 医学数据样本量有限，特别是EEG数据稀缺 | 提高帕金森病患者步态冻结检测的准确性和鲁棒性 | 帕金森病患者 | 机器学习 | 帕金森病 | 脑电图, 步态分析 | 深度学习, 原型学习 | 多模态数据（EEG和步态数据） | 有限样本（具体数量未明确说明） | 深度学习框架 | CondenseNet, SEBlock, CSE-ProtoNet | 准确率, F-score, 召回率, 特异性, 精确率, AUC | NA |
| 1487 | 2025-10-05 |
Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in amyotrophic lateral sclerosis with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms
2024-Dec-16, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.12.22.573083
PMID:38187588
|
研究论文 | 通过单核转录组测序和深度学习模型研究肌萎缩侧索硬化症中眶额皮质的细胞类型特异性转录特征和选择性多聚腺苷酸化机制 | 开发了APA-Net深度学习模型整合转录序列和RNA结合蛋白表达谱，首次在ALS/FTLD中系统解析细胞类型特异性APA调控模式 | 样本量相对有限，仅针对特定脑区（眶额皮质）进行分析 | 揭示ALS和FTLD神经退行性疾病的细胞类型特异性病理机制 | C9orf72相关ALS（伴或不伴FTLD）和散发性ALS患者的眶额皮质组织 | 生物信息学, 深度学习 | 肌萎缩侧索硬化症, 额颞叶变性 | 单核RNA测序, 深度学习 | 深度学习模型 | 单核转录组数据, RNA序列数据, 蛋白质表达数据 | C9orf72相关ALS和散发性ALS病例的眶额皮质样本 | NA | APA-Net | NA | NA |
| 1488 | 2025-10-05 |
International Validation of Echocardiographic AI Amyloid Detection Algorithm
2024-Dec-16, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.12.14.24319049
PMID:39763545
|
研究论文 | 本研究通过国际多中心验证了一种基于计算机视觉的深度学习算法EchoNet-LVH在心脏淀粉样变性检测中的性能 | 开发了首个基于胸骨旁长轴和心尖四腔心切面视频的计算机视觉算法，并在多国际中心验证其检测心脏淀粉样变性的能力 | 回顾性病例对照研究设计，罕见疾病样本可能有限 | 验证人工智能算法在心脏淀粉样变性检测中的诊断性能 | 心脏淀粉样变性患者和对照组的超声心动图研究 | 计算机视觉 | 心脏淀粉样变性 | 经胸超声心动图 | 深度学习 | 视频 | 多国际中心回顾性病例对照研究，具体样本数未明确说明 | NA | EchoNet-LVH | AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值 | NA |
| 1489 | 2025-10-05 |
Discovering New Metallo-Deubiquitinase CSN5 Inhibitors by a Non-Catalytic Activity Assay Platform
2024-08-22, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c01514
PMID:39129245
|
研究论文 | 本研究建立了一个非催化活性检测平台用于发现新型CSN5抑制剂 | 开发了基于新型荧光探针的非催化活性检测平台，结合深度学习虚拟筛选和分子动力学模拟发现新型CSN5抑制剂 | 部分抑制剂在癌细胞中仅轻微下调PD-L1表达 | 发现新型金属去泛素化酶CSN5抑制剂 | COP9信号体催化亚基CSN5 | 计算生物学 | 癌症 | 荧光偏振检测、分子动力学模拟、深度学习虚拟筛选 | 深度学习 | 化学结构数据、荧光数据 | NA | NA | NA | NA | 微秒级分子动力学模拟 |
| 1490 | 2025-10-05 |
Single-sequence protein-RNA complex structure prediction by geometric attention-enabled pairing of biological language models
2024-Jul-28, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.27.605468
PMID:39091736
|
研究论文 | 提出一种仅需单序列输入即可预测蛋白质-RNA复合物结构的深度学习框架ProRNA3D-single | 首次通过几何注意力机制配对生物语言模型，实现仅凭单序列信息预测蛋白质-RNA相互作用 | 未明确说明模型在处理超大规模复合物时的计算效率限制 | 开发不依赖进化信息的蛋白质-RNA复合物结构预测方法 | 蛋白质-RNA复合物三维结构 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | 几何注意力网络 | 蛋白质和RNA序列数据 | NA | PyTorch | 生物语言模型配对架构 | 结构预测准确度 | NA |
| 1491 | 2025-10-05 |
A flexible, stretchable and wearable strain sensor based on physical eutectogels for deep learning-assisted motion identification
2024-06-27, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d4tb00809j
PMID:38836422
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研究论文 | 本研究开发了一种基于木质素增强物理共晶凝胶的可穿戴应变传感器，并结合深度学习技术实现手势识别 | 首次将木质素作为绿色填料和多功能氢键供体溶解于深共晶溶剂中，制备出具有优异机械性能、自粘附性、自愈合能力和高导电性的物理共晶凝胶 | 未明确说明传感器的长期生物相容性和在实际复杂环境下的稳定性表现 | 开发多功能集成的物理共晶凝胶用于可穿戴电子设备 | 木质素增强物理共晶凝胶（DESL）及其在应变传感器中的应用 | 机器学习 | NA | 深共晶溶剂（DES）聚合技术 | 深度学习 | 传感器信号数据 | 1000次循环耐久性测试 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 1492 | 2025-10-05 |
Histopathological evaluation of abdominal aortic aneurysms with deep learning
2024-Apr-24, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.04.23.24306178
PMID:38712033
|
研究论文 | 本研究使用深度学习技术对369例腹主动脉瘤患者的数字全切片图像进行组织病理学评估 | 首次在血管疾病领域开展计算病理学的全面评估，特别是在血管外膜炎症特征预测方面表现出色 | 研究样本仅来自三个欧洲中心，可能存在地域局限性 | 探索深度学习在血管病理学中的应用潜力，改善腹主动脉瘤病理生理学理解和治疗策略个性化 | 腹主动脉瘤患者的组织病理学样本 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 数字全切片成像 | 深度学习 | 图像 | 来自三个欧洲中心的369例患者样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1493 | 2025-10-05 |
Accelerated Diffusion-Weighted Imaging in 3 T Breast MRI Using a Deep Learning Reconstruction Algorithm With Superresolution Processing: A Prospective Comparative Study
2023-12-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000000997
PMID:37428618
|
研究论文 | 本研究评估了采用深度学习重建算法结合超分辨率处理的扩散加权成像在3T乳腺MRI中的应用，与传统标准成像相比显著缩短了采集时间并改善了图像质量 | 首次在前瞻性临床研究中将深度学习重建算法与超分辨率处理相结合应用于乳腺DWI，实现了扫描时间减半的同时保持图像质量 | 单中心研究，样本量相对有限（65名参与者），需要更大规模的多中心研究验证 | 评估深度学习加速的扩散加权成像序列在乳腺MRI中的采集时间和图像质量 | 浸润性乳腺癌、良性病变和囊肿 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 扩散加权成像，深度学习重建，超分辨率处理 | 深度学习 | 医学影像 | 65名参与者（64名女性，平均年龄54±13岁） | NA | NA | 信噪比，表观扩散系数，对比噪声比，对比度，病变显着性评分 | NA |
| 1494 | 2025-10-05 |
Amplifying the Effects of Contrast Agents on Magnetic Resonance Images Using a Deep Learning Method Trained on Synthetic Data
2023-12-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000000998
PMID:37378418
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的磁共振图像对比度增强方法，通过合成数据训练AI模型来放大对比剂效果 | 使用物理模型生成合成数据训练深度学习网络，实现在标准剂量下获得更高对比度的磁共振图像 | 方法依赖于物理模型的准确性，且需要进一步验证在不同疾病类型和扫描仪间的泛化能力 | 开发一种能够增强磁共振图像对比度的AI方法，提高小脑病变的检测灵敏度 | 小鼠脑胶质瘤模型和1990例临床脑部疾病患者（包括胶质瘤、多发性硬化症和转移癌） | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 磁共振成像，钆基对比剂 | 神经网络 | 磁共振图像 | 临床研究包含1990例检查，临床前研究使用小鼠模型 | NA | NA | 峰值信噪比，结构相似性指数，对比噪声比，病变-脑比率，定性评分 | NA |
| 1495 | 2025-10-05 |
Deep Learning-Facilitated Study of the Rate of Change in Photoreceptor Outer Segment Metrics in RPGR-Related X-Linked Retinitis Pigmentosa
2023-11-01, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.64.14.31
PMID:37988107
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型辅助测量三维光感受器外节指标，评估RPGR相关X连锁视网膜色素变性的纵向变化 | 首次结合深度学习模型对RPGR相关X连锁视网膜色素变性进行三维光感受器外节指标的纵向变化分析 | 样本量较小（34例患者），回顾性研究设计 | 评估RPGR相关X连锁视网膜色素变性中光感受器外节指标的纵向变化及其相关因素 | 34名RPGR相关X连锁视网膜色素变性男性患者 | 数字病理学 | 视网膜色素变性 | 光谱域光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 三维光学相干断层扫描图像 | 34名男性患者，具有约2年或更长的随访期 | NA | NA | 线性混合效应模型P值 | NA |
| 1496 | 2025-10-05 |
Machine Learning-Based Prediction of Abdominal Subcutaneous Fat Thickness During Pregnancy
2023-11, Metabolic syndrome and related disorders
IF:1.3Q4
DOI:10.1089/met.2023.0043
PMID:37669001
|
研究论文 | 开发基于机器学习的孕期腹部皮下脂肪厚度预测模型 | 首次使用三种机器学习算法（深度学习、随机森林、支持向量机）预测孕妇不同孕期的腹部皮下脂肪厚度 | 样本量有限（354例），未说明模型验证方法 | 预测孕妇腹部皮下脂肪厚度以评估皮下注射安全性 | 孕妇腹部皮下脂肪厚度 | 机器学习 | 妊娠期糖尿病 | NA | 深度学习, 随机森林, 支持向量机 | 临床测量数据 | 354例孕妇 | SPSS, RapidMiner | NA | NA | NA |
| 1497 | 2025-10-05 |
Deep learning for metabolic pathway design
2023-11, Metabolic engineering
IF:6.8Q1
DOI:10.1016/j.ymben.2023.09.012
PMID:37734652
|
综述 | 本文评估了深度学习在代谢通路设计中的应用及其对生物基循环经济的推动作用 | 系统探讨了深度学习技术在代谢通路预测和酶发现领域的最新进展 | 未涉及具体实验验证和实际应用案例 | 评估数字策略在代谢通路设计和微生物细胞工厂开发中的应用 | 代谢通路设计工具和微生物细胞工厂 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 化学和代谢域数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1498 | 2025-10-05 |
Design and implementation of a smart Internet of Things chest pain center based on deep learning
2023-10-10, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023840
PMID:38052586
|
研究论文 | 设计并实现了一个基于深度学习的智能物联网胸痛中心系统，通过院前应用、UWB定位和院内治疗实现智能化胸痛管理 | 结合物联网三层架构与BiLSTM-CRF算法，实现胸痛患者电子病历信息的自动提取和智能化管理 | 仅在一家医院（辽宁省人民医院）进行应用验证，缺乏多中心验证数据 | 解决传统胸痛中心数据输入不智能、处理时间长、错误率高的问题 | 胸痛患者及其电子医疗记录 | 自然语言处理 | 心血管疾病 | 物联网技术、UWB定位技术 | BiLSTM, CRF | 电子医疗记录文本数据 | NA | NA | BiLSTM-CRF | NA | NA |
| 1499 | 2025-10-05 |
ECA-TFUnet: A U-shaped CNN-Transformer network with efficient channel attention for organ segmentation in anatomical sectional images of canines
2023-10-07, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023827
PMID:38052573
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研究论文 | 提出一种结合CNN和Transformer的U型网络ECA-TFUnet，用于犬类解剖断面图像的器官分割 | 在U-Net网络的首个跳跃连接层集成Transformer模块以学习全局依赖关系，并引入高效通道注意力机制关注重要通道信息 | 未明确说明模型在复杂解剖结构或不同犬种间的泛化能力 | 开发自动器官分割方法以替代耗时的人工标注 | 犬类解剖断面图像中的器官 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | U-Net, Transformer, Efficient Channel Attention | IoU | NA |
| 1500 | 2025-10-05 |
Microbial carbon use efficiency promotes global soil carbon storage
2023-06, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-023-06042-3
PMID:37225998
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研究论文 | 本研究通过多方法整合分析发现微生物碳利用效率是全球土壤碳储存的主要决定因素 | 首次量化证明微生物碳利用效率对全球土壤碳储存的重要性是其他因素的四倍以上 | 微生物碳利用效率与环境依赖性的具体机制仍需进一步研究 | 探究微生物碳利用效率在土壤有机碳储存和持久性中的作用 | 全球土壤碳储存系统 | 环境科学 | NA | 数据同化,深度学习,荟萃分析 | 深度学习 | 全球尺度数据集 | 全球范围数据集 | NA | 微生物过程显式模型 | 相关性分析 | NA |