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 1163 篇文献，本页显示第 41 - 60 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 41 | 2025-10-05 |
Research trends of computational toxicology: a bibliometric analysis
2024-Oct, Toxicology research
IF:2.2Q3
DOI:10.1093/toxres/tfae147
PMID:39309752
|
文献计量分析 | 通过文献计量分析探讨计算毒理学的研究趋势和发展历程 | 首次对计算毒理学领域进行系统性文献计量分析，揭示该领域从传统方法向机器学习、分子对接和深度学习等先进计算方法的发展轨迹 | 分析仅限于Web of Science数据库收录的文献，时间跨度为1977年至2024年2月12日 | 评估计算毒理学领域的研究影响力和发展趋势 | 计算毒理学领域的科学文献 | 计算毒理学 | NA | 文献计量分析 | 机器学习,深度学习 | 文献数据 | Web of Science数据库中1977-2024年间的相关文献 | NA | NA | NA | NA |
| 42 | 2025-10-06 |
Intelligent Recognition and Segmentation of Blunt Craniocerebral Injury CT Images Based on DeepLabV3+ Model
2024-Oct-25, Fa yi xue za zhi
|
研究论文 | 基于DeepLabV3+模型实现钝性颅脑损伤CT图像的智能识别与分割 | 首次将DeepLabV3+模型应用于法医学领域钝性颅脑损伤的自动诊断，并探索了活体CT图像训练模型在尸体CT图像上的应用价值 | 直接使用活体颅脑损伤模型进行尸体损伤识别存在一定局限性，在尸体CT图像上的分割性能相对较差 | 探索深度学习在法医学钝性颅脑损伤自动诊断中的应用价值 | 钝性颅脑损伤CT图像，包括活体和尸体来源 | 计算机视觉 | 颅脑损伤 | CT成像 | CNN | 医学图像 | 活体CT图像5486张（训练/验证/测试集），活体盲测集255张损伤图像+156张正常图像，尸体盲测集340张损伤图像+120张正常图像 | NA | DeepLabV3+ | Dice系数,准确率,精确率,F1值 | NA |
| 43 | 2024-09-15 |
Breaking barriers in inner ear MRI: The changing role of deep learning reconstruction
2024-Oct, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2024.07.010
PMID:39271366
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 44 | 2025-10-06 |
Deep Learning for Automatic Knee Osteoarthritis Severity Grading and Classification
2024-Oct, Indian journal of orthopaedics
IF:1.1Q3
DOI:10.1007/s43465-024-01259-4
PMID:39324090
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动膝关节骨关节炎严重程度分级和分类方法 | 采用迁移学习方法并比较14种不同深度学习模型在膝关节X射线图像分析中的性能，首次将像素比率计算与决策树模型相结合用于OA预测 | 测试准确率为67%，仍有提升空间，且仅使用单一数据集进行验证 | 开发深度学习方法来预测膝关节置换可能性和Kellgren-Lawrence分级 | 膝关节骨关节炎患者的X射线图像 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | X射线成像 | CNN | 图像 | 骨关节炎倡议(OAI)数据集 | TensorFlow, Keras | Xception, VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, ResNet152, ResNet50V2, ResNet101V2, ResNet152V2, Inception V3, Inception ResNetV2, DenseNet121, DenseNet169, DenseNet201 | 准确率 | NA |
| 45 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence-assisted automated heart failure detection and classification from electronic health records
2024-Oct, ESC heart failure
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/ehf2.14828
PMID:38700133
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合电子健康记录、深度学习自动解读超声心动图和生物样本分析的人工智能系统，用于自动检测和分类心力衰竭患者 | 首次将电子健康记录关键词搜索、深度学习自动解读DICOM超声心动图像和生物标志物分析相结合，实现心力衰竭亚型的自动识别和分类 | 研究仅基于苏格兰Tayside和Fife地区数据，样本代表性可能受限；需要排除数据不匹配或严重瓣膜性心脏病患者 | 开发自动化心力衰竭检测和分类系统，改善患者护理和监测 | 心力衰竭患者，包括射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)、射血分数保留型心力衰竭(HFpEF)和无心力衰竭对照组 | 医疗人工智能 | 心力衰竭 | 电子健康记录分析、DICOM图像处理、生物标志物检测、深度学习 | 深度学习模型 | 电子健康记录、DICOM超声心动图像、血浆样本生物标志物数据 | 从60,850例电子健康记录中筛选出578名患者（186名对照组，236名HFpEF，156名HFrEF） | NA | NA | 准确性、一致性验证 | NA |
| 46 | 2025-10-06 |
Implications of Big Data Analytics, AI, Machine Learning, and Deep Learning in the Health Care System of Bangladesh: Scoping Review
2024-10-28, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/54710
PMID:39466315
|
综述 | 本文通过范围综述方法，系统梳理了孟加拉国医疗保健系统中大数据分析、人工智能、机器学习和深度学习技术的应用现状与研究进展 | 首次对孟加拉国医疗系统中BDA、AI、ML和DL技术的应用进行全面范围综述，揭示了该国在数字健康技术整合方面的独特进展模式 | 仅纳入英文文献和同行评审出版物，可能遗漏本地语言文献；时间范围限定可能排除早期重要研究 | 系统梳理孟加拉国医疗系统中数字技术应用的研究现状、监管挑战和实际用例 | 孟加拉国医疗保健系统中的数字技术应用研究 | 医疗健康信息学 | 多种疾病（传染病、非传染性疾病、儿童健康、心理健康） | 大数据分析、人工智能、机器学习、深度学习 | 机器学习模型为主 | 主要数据（52%）和次要数据（48%） | 77项符合条件的研究（从1653项研究中筛选） | NA | NA | NA | NA |
| 47 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence for surgical safety during laparoscopic gastrectomy for gastric cancer: Indication of anatomical landmarks related to postoperative pancreatic fistula using deep learning
2024-10, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-024-11117-x
PMID:39093411
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的人工智能导航系统，用于在胃癌腹腔镜胃切除术中实时指示与术后胰瘘相关的解剖标志 | 首次定义了与术后胰瘘相关的凹陷线作为解剖标志，并开发了实时AI导航系统用于术中指示 | 样本量较小（50例用于系统开发，10例用于验证），需要进一步大样本验证 | 识别胃癌腹腔镜胃切除术中与术后胰瘘相关的解剖标志，并开发AI导航系统 | 胃癌患者接受腹腔镜胃切除术的手术视频 | 计算机视觉 | 胃癌 | 深度学习 | 语义分割模型 | 手术视频图像 | 50例腹腔镜胃切除术病例（45例训练，5例超参数调整），10例前瞻性注册病例用于验证 | NA | 语义分割模型 | Dice系数, Likert量表评分 | NA |
| 48 | 2024-08-13 |
Correction: Artificial intelligence for surgical safety during laparoscopic gastrectomy for gastric cancer: Indication of anatomical landmarks related to postoperative pancreatic fistula using deep learning
2024-Oct, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-024-11160-8
PMID:39133331
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 49 | 2025-10-06 |
A Cross-Modal Mutual Knowledge Distillation Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis: Addressing Incomplete Modalities
2024-Oct-22, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.08.24.23294574
PMID:37662267
|
研究论文 | 提出一种跨模态互知识蒸馏框架，用于解决阿尔茨海默病诊断中多模态数据不完整的问题 | 首次提出跨模态互知识蒸馏方法，通过教师-学生模型双向知识传递处理不完整多模态数据 | 仅验证于阿尔茨海默病神经影像数据集，在其他疾病和模态组合中的泛化能力有待验证 | 开发能够处理不完整多模态神经影像数据的阿尔茨海默病早期诊断方法 | 阿尔茨海默病患者的多模态神经影像数据（MRI和PET） | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 深度学习，知识蒸馏 | CNN | 神经影像数据（MRI，PET） | ADNI数据集中的患者样本 | PyTorch, TensorFlow | 模态解缠教师模型，学生模型 | 分类准确率 | GPU |
| 50 | 2025-10-06 |
REVEALS: an open-source multi-camera GUI for rodent behavior acquisition
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae421
PMID:39420472
|
研究论文 | 开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于获取啮齿类动物行为数据 | 提供了首个用户友好、经济实惠且可访问的多摄像头啮齿类动物行为采集解决方案 | NA | 开发用于啮齿类动物行为数据采集的多摄像头软件工具 | 啮齿类动物行为 | 计算机视觉 | NA | 多摄像头视频采集 | NA | 视频 | NA | DeepLabCut, MoSeq | NA | 稳定性, 可靠性, 准确性 | USB3摄像头 |
| 51 | 2025-10-06 |
Individual cognitive traits can be predicted from task-based dynamic functional connectivity with a deep convolutional-recurrent model
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae412
PMID:39445422
|
研究论文 | 本研究使用深度学习模型从任务态动态功能连接中预测个体认知特质 | 结合多尺度卷积和长短时记忆层构建深度模型，首次证明任务态动态功能连接比静息态具有更高预测能力 | 无法确定特定皮层网络在智力预测中的显著相关性，模型解释性有限 | 从神经影像数据预测个体认知能力和人类特质 | 874名人类连接组计划受试者的神经影像和行为数据 | 机器学习 | NA | 功能磁共振成像 | CNN, LSTM | 神经影像数据 | 874名受试者 | NA | 多尺度卷积神经网络, 长短时记忆网络 | 方差解释率 | NA |
| 52 | 2025-10-06 |
Investigating the role of auditory cues in modulating motor timing: insights from EEG and deep learning
2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhae427
PMID:39475113
|
研究论文 | 本研究通过脑电图和深度学习探究听觉线索在调节运动计时中的作用 | 首次结合深度学习方法对单试次脑电图数据进行分类，揭示听觉线索在运动计时中的关键作用 | 在移除听觉成分后，不同阶段的区分变得不确定，难以在无听觉刺激时分离运动激活 | 探究基于动作计时的神经机制，特别是听觉线索如何调节运动计时行为 | 12名健康参与者 | 机器学习 | NA | 脑电图 | 深度学习 | 脑电图信号 | 12名健康参与者 | NA | NA | 分类准确率, 平均异步准确率 | NA |
| 53 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence-assisted grading for tear trough deformity
2024-10, Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS
DOI:10.1016/j.bjps.2024.07.048
PMID:39151284
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于智能手机摄影和人工智能深度学习技术的泪沟畸形数字图像分级模型 | 首次证明可通过智能手机内置摄像头结合AI深度学习程序对泪沟畸形进行分类 | 训练模型敏感度56%、测试模型敏感度49.3%相对较低，样本量有限(504患者983张照片) | 建立可靠精确的泪沟畸形数字图像分级模型，辅助外科医生临床决策 | 泪沟畸形患者的面部照片 | 计算机视觉 | 面部整形 | 智能手机摄影，深度学习 | 深度学习 | 图像 | 504名患者，983张照片 | MAIA™医疗AI助手软件 | NA | 敏感度, 特异度, F1分数, AUROC, 混淆矩阵, 热力图 | NA |
| 54 | 2025-10-06 |
Downgrading Breast Imaging Reporting and Data System categories in ultrasound using strain elastography and computer-aided diagnosis system: a multicenter, prospective study
2024-Oct-01, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqae136
PMID:39102827
|
研究论文 | 通过结合应变弹性成像和深度学习辅助诊断系统，对乳腺超声BI-RADS分类进行降级评估的前瞻性多中心研究 | 首次将应变弹性成像比值与深度学习CAD系统联合应用于乳腺超声BI-RADS分类的重新评估 | 研究仅针对BI-RADS 3和4a-c类别，未包含其他类别；样本来源限于特定时间段的多中心数据 | 评估结合弹性成像和CAD系统是否能减少乳腺病变的不必要活检 | 1049个乳腺肿块（691个良性，358个恶性） | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 超声成像，应变弹性成像，深度学习 | 深度学习 | 超声图像 | 1049个肿块（来自2020-2022年多中心研究） | NA | NA | 不必要活检减少率，恶性肿瘤漏诊率 | NA |
| 55 | 2025-10-06 |
Exploring the Role of Mobile Apps for Insomnia in Depression: Systematic Review
2024-10-18, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/51110
PMID:39423009
|
系统评价 | 系统评价针对抑郁和失眠的移动应用，分析其功能、效果和研究空白 | 首次系统评价同时针对抑郁和失眠的移动应用，特别关注AI和深度学习技术整合 | 仅纳入2017-2023年发表的18篇研究，样本量有限 | 系统评估针对抑郁和失眠的移动应用的有效性和研究现状 | 针对抑郁和失眠的移动应用研究 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 自然语言处理, 机器学习, 生成对话 | 深度学习 | 文本交互数据 | 18篇符合条件的研究文章 | NA | 聊天机器人 | 可行性, 可接受性, 潜在有效性 | NA |
| 56 | 2025-10-06 |
Automated High-Throughput Atomic Force Microscopy Single-Cell Nanomechanical Assay Enabled by Deep Learning-Based Optical Image Recognition
2024-10-02, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.4c03861
PMID:39302697
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习光学图像识别的自动化高通量原子力显微镜单细胞纳米力学检测方法 | 首次将深度学习图像识别技术应用于AFM单细胞纳米力学检测，实现了操作员独立的高通量自动化测量 | NA | 提高原子力显微镜单细胞纳米力学检测的效率和自动化程度 | 活体单细胞 | 计算机视觉 | NA | 原子力显微镜，光学明场成像 | 深度学习 | 光学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 57 | 2025-10-06 |
Intra-arterial Pressure-Enabled Drug Delivery Significantly Increases Penetration of Glass Microspheres in a Porcine Liver Tumor Model
2024-10, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.jvir.2024.06.030
PMID:38969336
|
研究论文 | 本研究验证了压力驱动药物递送技术能显著提高玻璃微球在猪肝肿瘤模型中的穿透效果 | 首次在转基因猪肝肿瘤模型中比较压力驱动药物递送与传统微导管在肝动脉灌注中的效果差异 | 研究样本量有限（PEDD组10例/9例，传统组7例/8例），且仅在猪模型中进行验证 | 评估压力驱动药物递送技术对肝肿瘤靶向治疗的改善效果 | 转基因猪（Oncopigs）诱导的肝肿瘤模型 | 数字病理 | 肝癌 | 肝动脉灌注、近红外成像、荧光标记 | 深度学习 | 图像 | 叶段灌注：PEDD组10例，传统组7例；选择性灌注：PEDD组9例，传统组8例 | Visiopharm | 自定义深度学习算法 | 信号强度定量分析、统计学显著性（P值） | NA |
| 58 | 2024-10-02 |
Clarifications on the Differentiation of Vertebral Fractures Using Deep Learning Models
2024-Oct, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.241162
PMID:39352286
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 59 | 2025-10-06 |
Bone scintigraphy based on deep learning model and modified growth optimizer
2024-10-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73991-8
PMID:39465262
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习模型和改进生长优化器的骨闪烁成像分析方法 | 结合MobileViT模型和基于算术优化算法改进的生长优化器进行特征提取和选择 | NA | 开发自动化的骨闪烁成像分析系统以减少人工分析的负担 | 骨闪烁成像图像 | 计算机视觉 | 骨转移癌 | 骨闪烁成像 | Transformer, CNN | 医学图像 | 2800张骨扫描图像（1400正常，1400异常）和18个UCI数据集 | NA | MobileViT | NA | NA |
| 60 | 2025-07-25 |
Halted medical education in Korea amid Nobel Prizes in deep learning and machine learning research, tribute to a leader of Ewha Womans University College of Medicine, and highlights from this issue
2024-Oct, Ewha medical journal
IF:0.3Q3
DOI:10.12771/emj.2024.e71
PMID:40703983
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |