深度学习在生物医药领域的应用
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新（使用关键词“['deep learning']”过滤），已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价19.9元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 242 篇文献，本页显示第 101 - 120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2025-10-06 |
Deep learning-based predictive classification of functional subpopulations of hematopoietic stem cells and multipotent progenitors
2023-Nov-14, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3332530/v1
PMID:38014055
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，能够通过细胞形态学图像区分造血干细胞和多能祖细胞的不同功能亚群 | 首次在稳态条件下使用深度学习技术仅基于细胞形态学特征区分HSCs和MPPs，无需依赖表面标记物或移植实验 | 模型算法仍需持续改进，且需要集成到更多成像系统中验证通用性 | 探索深度学习技术在造血干细胞和祖细胞分类中的应用可行性 | 小鼠长期造血干细胞(LT-HSCs)、短期造血干细胞(ST-HSCs)和多能祖细胞(MPPs) | 计算机视觉 | NA | 光学显微镜(DIC)成像 | CNN | 图像 | 大量图像数据集 | NA | LSM模型(三分类器) | NA | NA |
| 102 | 2025-10-06 |
Noninvasive molecular subtyping of pediatric low-grade glioma with self-supervised transfer learning
2023-Nov-22, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.08.04.23293673
PMID:37609311
|
研究论文 | 开发并外部验证基于MRI的深度学习流程，用于儿童低级别胶质瘤BRAF突变状态的无创分类 | 结合迁移学习和自监督交叉训练方法，在有限数据场景下提升分类性能；提出新的模型可解释性指标COMDist | 回顾性研究，样本量有限，数据来自两个特定机构 | 开发无创的儿童低级别胶质瘤分子亚型分类方法 | 儿童低级别胶质瘤患者 | 医学影像分析 | 儿童低级别胶质瘤 | MRI，基因组测序 | 深度学习 | 3D MRI图像 | BCH数据集214例（开发集），CBTN数据集112例（外部验证集） | NA | NA | AUC，准确率，COMDist | NA |
| 103 | 2025-10-06 |
Spin device-based image edge detection architecture for neuromorphic computing
2023-Nov-15, Nanotechnology
IF:2.9Q2
DOI:10.1088/1361-6528/ad0056
PMID:37797609
|
研究论文 | 提出一种基于自旋轨道转矩磁随机存储器的交叉阵列设计，用于图像边缘检测的神经形态计算架构 | 采用双电平自旋轨道转矩磁随机存储器设计，实现内存计算并扩展至脉冲域蚁群优化算法 | NA | 开发资源高效的硬件实现方案，用于图像边缘检测 | 灰度图像边缘检测 | 神经形态计算 | NA | 内存计算，非易失性存储器 | NA | 图像 | NA | 蚁群优化算法 | 交叉阵列设计 | 像素精度，面积效率，泄漏功耗，能效 | NA |
| 104 | 2025-10-06 |
One hundred years of neurosciences in the arts and humanities, a bibliometric review
2023-11-09, Philosophy, ethics, and humanities in medicine : PEHM
DOI:10.1186/s13010-023-00147-3
PMID:37946225
|
文献计量学综述 | 通过百年文献计量分析揭示神经科学在艺术与人文领域的影响演变 | 首次对神经科学与艺术人文交叉领域进行长达百年的纵向文献计量分析，识别出研究范式的转变和新兴技术趋势 | 仅基于Scopus数据库文献，可能存在收录范围限制；文献计量方法本身对内容深度的分析有限 | 探究神经科学技术在创造力和审美体验研究中的历史演变与未来挑战 | Scopus数据库中1922-2022年间3612篇多学科研究文献 | 文献计量学与跨学科研究 | NA | 文献计量分析，PRISMA方法筛选，关键词聚类分析 | NA | 文献元数据 | 3612篇文献 | NA | NA | NA | NA |
| 105 | 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 |
| 106 | 2025-05-31 |
Development of Multiscale 3D Residual U-Net to Segment Edematous Adipose Tissue by Leveraging Annotations from Non-Edematous Adipose Tissue
2023-Nov, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.2669719
PMID:40256010
|
研究论文 | 本文开发了一种多尺度3D残差U-Net模型，用于从非水肿脂肪组织的注释中分割水肿脂肪组织 | 利用不准确的注释直接训练深度学习模型，提高了脂肪组织分割的准确性，无需手动注释 | 训练数据中缺乏水肿脂肪组织的异质性，可能影响模型在极端情况下的表现 | 开发一种无需手动注释的深度学习模型，用于医学图像中的脂肪组织分割 | CT扫描中的脂肪组织 | 数字病理学 | 水肿 | 深度学习 | 3D残差U-Net | 医学图像（CT扫描） | 训练集101名患者，测试集14名患者（其中10名患有全身性水肿） | NA | NA | NA | NA |
| 107 | 2025-10-07 |
Update on muscle imaging in myositis
2023-11-01, Current opinion in rheumatology
IF:5.2Q1
DOI:10.1097/BOR.0000000000000975
PMID:37656661
|
综述 | 本文综述了MRI、超声和PET/CT等影像技术在肌炎诊断和管理中的最新进展 | 重点介绍了从手动定性分析向定量分析的转变，以及人工智能和纹理分析等新兴技术的应用前景 | NA | 探讨影像技术在特发性炎症性肌病中的应用进展 | 肌炎或特发性炎症性肌病 | 数字病理 | 肌肉炎症性疾病 | MRI, 超声, PET/CT, 剪切波弹性成像 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 108 | 2025-10-07 |
Machine learning applications and challenges in graft-versus-host disease: a scoping review
2023-11-01, Current opinion in oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1097/CCO.0000000000000996
PMID:37820094
|
综述 | 本文探讨机器学习在移植物抗宿主病风险预测、诊断和个性化治疗中的应用潜力与挑战 | 系统总结机器学习在GVHD领域的最新进展，包括动态风险评估、深度学习诊断模型和自适应治疗策略 | 需要大规模多中心合作开发可泛化模型，且需解决伦理准则实施等关键问题 | 评估人工智能特别是机器学习在GVHD管理中的应用前景 | 移植物抗宿主病的风险评估、诊断和治疗方法 | 机器学习 | 移植物抗宿主病 | NA | 深度学习,强化学习,Q-learning,深度强化学习 | 时间序列数据,图像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 109 | 2025-10-07 |
The regulatory landscape of 5' UTRs in translational control during zebrafish embryogenesis
2023-Nov-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.11.23.568470
PMID:38045294
|
研究论文 | 本研究通过大规模平行报告基因分析和深度学习模型揭示了斑马鱼胚胎发生过程中5' UTR在翻译调控中的调控景观 | 首次在脊椎动物早期发育中建立了5' UTR翻译调控的定量模型，发现了86个具有不同核糖体招募能力的调控基序 | 研究仅聚焦于斑马鱼胚胎发生的早期阶段，未涵盖其他发育阶段或物种 | 解析5' UTR在翻译调控中的调控特征和作用机制 | 斑马鱼胚胎发育过程中的5' UTR序列 | 计算生物学 | NA | 大规模平行报告基因分析，多核糖体分析，深度学习 | 深度学习模型 | 序列数据，翻译效率数据 | 18,154个5' UTR序列 | NA | DaniO5P | NA | NA |
| 110 | 2025-10-07 |
Deep learning assisted single particle tracking for automated correlation between diffusion and function
2023-Nov-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.11.16.567393
PMID:38014323
|
研究论文 | 提出DeepSPT深度学习框架，用于自动分析细胞内颗粒的扩散行为与功能关联 | 首次开发出能够仅通过扩散行为自动提取功能信息的深度学习框架，实现秒级分析而非传统所需的数周时间 | NA | 开发自动化工具来关联亚细胞颗粒扩散行为与生物学功能 | 病毒感染的早期事件、内体细胞器、网格蛋白包被小窝和囊泡 | 计算机视觉 | 病毒感染 | 光学显微镜，单颗粒追踪 | 深度学习 | 2D/3D时间序列图像 | NA | NA | DeepSPT | 准确率 | NA |
| 111 | 2025-10-07 |
SPACEL: deep learning-based characterization of spatial transcriptome architectures
2023-11-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43220-3
PMID:37990022
|
研究论文 | 提出基于深度学习的空间转录组架构表征工具SPACEL，用于分析空间转录组数据 | 开发了首个集成细胞类型反卷积、空间域识别和3D对齐的深度学习工具包 | 未明确说明方法在特定组织类型或技术平台上的局限性 | 解决多个空间转录组切片的联合分析和3D组织架构重建的挑战 | 空间转录组数据 | 生物信息学 | NA | 空间转录组技术 | 多层感知机, 图卷积网络, 对抗学习 | 空间转录组数据 | 模拟和真实ST数据集，涉及多种组织和ST技术 | NA | 多层感知机, 图卷积网络 | 细胞类型反卷积性能, 空间域识别性能, 3D对齐性能 | NA |
| 112 | 2025-10-07 |
PET/CT based cross-modal deep learning signature to predict occult nodal metastasis in lung cancer
2023-11-18, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-42811-4
PMID:37980411
|
研究论文 | 基于PET/CT的跨模态深度学习特征预测肺癌隐匿性淋巴结转移 | 开发了基于PET/CT的跨模态深度学习特征，在预测隐匿性淋巴结转移方面显著优于单模态模型、临床模型和医生判断 | NA | 预测临床分期N0非小细胞肺癌的隐匿性淋巴结转移 | 非小细胞肺癌患者 | 数字病理 | 肺癌 | PET/CT成像 | 深度学习 | 医学影像 | 内部队列1911例，外部队列355例，前瞻性队列999例 | NA | 跨模态深度学习 | AUC | NA |
| 113 | 2025-10-07 |
Deep learning of human polyadenylation sites at nucleotide resolution reveals molecular determinants of site usage and relevance in disease
2023-11-15, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43266-3
PMID:37968271
|
研究论文 | 开发深度学习模型在核苷酸分辨率下识别人类基因组中的多聚腺苷酸化位点并分析其分子决定因素 | 首次在核苷酸级别分辨率下识别全基因组多聚腺苷酸化位点，并定量测量位置特异性基序重要性及其相互作用 | NA | 解析人类基因组中多聚腺苷酸化位点优化的分子机制及其在疾病中的作用 | 人类基因组中的多聚腺苷酸化位点 | 机器学习 | 人类疾病 | 深度学习，机器学习 | 深度学习模型 | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 114 | 2025-10-07 |
Genome-wide association analysis of left ventricular imaging-derived phenotypes identifies 72 risk loci and yields genetic insights into hypertrophic cardiomyopathy
2023-11-30, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43771-5
PMID:38036550
|
研究论文 | 通过深度学习算法分析心脏磁共振图像，识别左心室区域壁厚度的遗传决定因素及其与肥厚型心肌病的关联 | 开发新型深度学习算法精确计算12个左心室区域壁厚度，首次在42,194人群体中发现72个与左心室壁厚度相关的遗传位点 | 研究样本仅来自UK Biobank数据库，需要其他人群验证 | 探索左心室区域壁厚度的遗传基础及其与肥厚型心肌病的因果关系 | UK Biobank数据库中的42,194名个体的心脏磁共振图像 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像, 全基因组关联分析, 孟德尔随机化分析 | 深度学习 | 医学影像 | 42,194名UK Biobank参与者 | NA | NA | P值, 遗传相关性, 多基因风险评分 | NA |
| 115 | 2025-10-07 |
TransformEHR: transformer-based encoder-decoder generative model to enhance prediction of disease outcomes using electronic health records
2023-11-29, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43715-z
PMID:38030638
|
研究论文 | 提出基于Transformer的编码器-解码器生成模型TransformEHR，通过新型预训练目标提升电子健康记录疾病预测性能 | 采用预测患者未来就诊时所有疾病和结果的创新预训练目标，结合编码器-解码器框架实现最先进性能 | 未明确说明模型在更广泛疾病预测任务中的泛化能力限制 | 开发能够准确预测临床疾病结果的深度学习模型 | 电子健康记录中的患者纵向医疗数据 | 自然语言处理 | 胰腺癌、创伤后应激障碍 | 电子健康记录分析 | Transformer | 电子健康记录文本数据 | NA | NA | Transformer编码器-解码器 | 精确召回曲线下面积 | NA |
| 116 | 2025-10-07 |
Label-free identification of protein aggregates using deep learning
2023-11-28, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43440-7
PMID:38016971
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的无标记蛋白质聚集体识别方法LINA | 无需荧光标记即可在活细胞中识别未标记的Httex1蛋白质聚集体 | NA | 开发无标记识别神经退行性疾病相关蛋白质聚集体的方法 | 亨廷顿蛋白Httex1在活细胞中形成的蛋白质聚集体 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 透射光成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | 特异性 | NA |
| 117 | 2025-10-07 |
Identification of Drug Compounds for Capsular Contracture Based on Text Mining and Deep Learning
2023-11-01, Plastic and reconstructive surgery
IF:3.2Q1
DOI:10.1097/PRS.0000000000010350
PMID:36862957
|
研究论文 | 通过文本挖掘和深度学习识别治疗包膜挛缩的候选药物化合物 | 首次结合文本挖掘、基因富集分析和DeepPurpose深度学习框架系统性地筛选包膜挛缩治疗药物 | 研究基于计算预测，缺乏实验验证；候选药物数量有限 | 探索包膜挛缩的非手术治疗方法，识别潜在治疗药物 | 包膜挛缩相关基因和靶向药物 | 生物信息学, 药物发现 | 包膜挛缩 | 文本挖掘, 基因富集分析, 蛋白质相互作用分析, 深度学习 | DeepPurpose | 基因数据, 药物靶点数据, 文本数据 | 55个相关基因, 8个候选基因, 100个候选药物 | DeepPurpose, GeneCodis, Cytoscape | NA | 预测结合亲和力 | NA |
| 118 | 2025-04-06 |
Automatic Detection of Tooth-Gingiva Trim Lines on Dental Surfaces
2023-11, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2023.3263161
PMID:37015112
|
research paper | 提出了一种两阶段几何深度学习框架，用于自动检测牙齿-牙龈修剪线 | 提出了一个两阶段框架，包括修剪线提议网络（TLP-Net）和修剪线细化网络（TLR-Net），能够充分利用高分辨率牙科表面数据 | 未提及具体样本量或临床验证的广泛性 | 自动检测牙齿-牙龈修剪线以支持牙科治疗规划和矫正器3D打印 | 牙齿-牙龈修剪线 | computer vision | NA | 几何深度学习 | U-Net, LDDMM | 3D牙科表面数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 119 | 2025-10-07 |
Data-efficient resting-state functional magnetic resonance imaging brain mapping with deep learning
2023-11-01, Journal of neurosurgery
IF:3.5Q1
DOI:10.3171/2023.3.JNS2314
PMID:37060318
|
研究论文 | 开发基于深度学习的静息态功能磁共振成像脑图谱映射方法，用于术前功能定位 | 提出使用3D卷积神经网络在少量RS-fMRI数据下实现语言和运动静息态网络的体素级映射 | 研究样本主要来自健康成年人，脑肿瘤患者样本量较小（仅5例） | 开发能够用最少RS-fMRI数据可靠映射静息态网络的深度学习模型 | 健康成年人（2252名）和脑胶质母细胞瘤患者（5名） | 医学影像分析 | 脑肿瘤 | 静息态功能磁共振成像（RS-fMRI） | CNN | 医学影像 | 2257名参与者（2252名健康成年人，5名脑肿瘤患者） | NA | 3DCNN | 准确率，真阳性率 | NA |
| 120 | 2025-10-07 |
Convolutional Neural Networks for Segmentation of Malignant Pleural Mesothelioma: Analysis of Probability Map Thresholds (CALGB 30901, Alliance)
2023-Nov-30, ArXiv
PMID:38076518
|
研究论文 | 评估概率图阈值对卷积神经网络分割恶性胸膜间皮瘤肿瘤的影响 | 首次系统分析CNN概率图阈值对MPM肿瘤分割体积和空间重叠度的影响 | CNN在特定疾病表现（如严重胸腔积液或胸膜裂隙疾病）存在分割缺陷，未找到同时优化肿瘤体积和DSC的最佳单一阈值 | 评估深度学习自动分割方法在恶性胸膜间皮瘤肿瘤测量中的可靠性 | 恶性胸膜间皮瘤患者的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT扫描 | CNN | 医学图像 | 21名MPM患者的88次CT扫描 | NA | VGG16,U-Net | Dice相似系数,体积百分比差异 | NA |