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 3218 篇文献，本页显示第 2321 - 2340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2321 | 2025-10-07 |
Use of artificial intelligence for gestational age estimation: a systematic review and meta-analysis
2025, Frontiers in global women's health
DOI:10.3389/fgwh.2025.1447579
PMID:39950139
|
系统评价与荟萃分析 | 本文通过系统评价和荟萃分析评估人工智能模型在超声图像中估算孕龄的准确性 | 首次对AI模型在孕龄估算中的应用进行系统性量化评估，比较了不同孕期和AI模型的性能差异 | 纳入研究数量有限（17篇），部分研究存在偏倚风险，不同研究间异质性较高 | 评估人工智能模型在孕龄估算中的准确性，并与超声金标准进行比较 | 使用人工智能模型进行孕龄估算的临床研究 | 医学人工智能 | 产科疾病 | 超声成像，人工智能模型 | CNN, DNN | 2D图像，盲扫视频 | 17项研究（其中10项纳入荟萃分析），涉及高收入国家、中高收入国家和中低收入国家数据 | NA | CNN, DNN | 平均误差（天），95%置信区间，异质性指数（I²） | NA |
| 2322 | 2025-10-07 |
NNFit: A Self-Supervised Deep Learning Method for Accelerated Quantification of High- Resolution Short Echo Time MR Spectroscopy Datasets
2025-Jan-15, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.230579
PMID:39812584
|
研究论文 | 开发并评估自监督深度学习方法NNFit，用于加速定量高分辨率短回波时间MR波谱数据 | 提出首个自监督深度学习方法用于加速MR波谱定量分析，显著提升计算效率 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（89次扫描） | 解决传统波谱定量方法在临床工作流程中的计算瓶颈问题 | 胶质母细胞瘤和重度抑郁症患者的脑部MR波谱数据 | 医学影像分析 | 胶质母细胞瘤, 重度抑郁症 | 短回波时间平面回波波谱成像 | 深度学习 | MR波谱数据 | 89次全脑EPSI/GRAPPA扫描（胶质母细胞瘤试验60次扫描，抑郁症试验29次扫描） | NA | NA | 结构相似性指数, 线性相关系数, Dice系数 | NA |
| 2323 | 2025-10-07 |
Deep Learning Model Using Stool Pictures for Predicting Endoscopic Mucosal Inflammation in Patients With Ulcerative Colitis
2025-Jan-01, The American journal of gastroenterology
DOI:10.14309/ajg.0000000000002978
PMID:39051648
|
研究论文 | 开发了一种使用溃疡性结肠炎患者粪便照片预测内镜下黏膜炎症的深度学习模型 | 首次使用粪便照片通过深度学习模型预测溃疡性结肠炎内镜活动度，提供了一种非侵入性的监测方法 | 直肠豁免病例的预测性能较低，样本量相对有限 | 预测溃疡性结肠炎患者的内镜下黏膜炎症活动度 | 溃疡性结肠炎患者 | 计算机视觉 | 溃疡性结肠炎 | 内镜检查 | 深度学习模型 | 图像 | 训练集：306名患者的2,161张粪便图片；测试集：126名患者的1,047张粪便图片 | NA | NA | AUC, 准确率, 敏感性, 特异性 | NA |
| 2324 | 2025-10-07 |
MUsculo-Skeleton-Aware (MUSA) deep learning for anatomically guided head-and-neck CT deformable registration
2025-Jan, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2024.103351
PMID:39388843
|
研究论文 | 提出一种肌肉骨骼感知的深度学习框架，用于头颈部CT图像的解剖学引导形变配准 | 通过多分辨率策略和非均匀形变约束，将复杂形变分解为整体姿态变化和残余精细形变 | NA | 解决头颈部异质组织区域大形变图像配准的挑战 | 头颈部CT图像 | 医学图像处理 | 头颈部疾病 | CT成像 | 深度学习 | CT图像 | NA | NA | 多网络架构 | 配准精度, 形变合理性 | NA |
| 2325 | 2025-10-07 |
A non-local dual-stream fusion network for laryngoscope recognition
2025 Jan-Feb, American journal of otolaryngology
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.amjoto.2024.104565
PMID:39729791
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的喉镜图像自动分类模型，用于辅助医生诊断喉部疾病 | 首次将ResNet和Transformer的输出特征融合用于喉镜图像分类，采用非局部双流融合网络架构 | NA | 开发能够自动分类喉镜图像的深度学习模型，辅助喉部疾病诊断 | 喉镜图像中的八种喉部状况（正常、声门癌、肉芽肿、Reinke水肿、声带囊肿、白斑、结节和息肉） | 计算机视觉 | 喉部疾病 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | 3057张喉镜图像 | NA | ResNet, Transformer | 准确率, 召回率, 特异性, F1分数, AUC | NA |
| 2326 | 2025-10-07 |
AI predictive models and advancements in microdissection testicular sperm extraction for non-obstructive azoospermia: a systematic scoping review
2025, Human reproduction open
IF:8.3Q1
DOI:10.1093/hropen/hoae070
PMID:39764557
|
系统范围综述 | 本文系统回顾了人工智能预测模型在非梗阻性无精子症患者显微睾丸精子提取手术中预测精子获取成功率的研究进展 | 首次系统评估AI模型在NOA患者m-TESE手术精子获取预测中的应用，整合临床、激素、组织病理学和遗传学参数 | 纳入研究存在异质性、潜在发表偏倚、仅使用两个数据库、缺乏荟萃分析进行定量评估 | 评估AI模型预测非梗阻性无精子症患者显微睾丸精子提取手术精子获取准确性的研究现状 | 非梗阻性无精子症患者和相关的AI预测模型研究 | 医疗人工智能 | 男性不育症 | 机器学习，深度学习，逻辑回归 | 机器学习模型，深度学习模型，逻辑回归 | 临床数据，激素水平，组织病理学评估，遗传参数 | 45项符合纳入标准的研究，大多数样本量较小 | NA | NA | 预测准确性，偏倚风险评估 | NA |
| 2327 | 2025-10-07 |
Goose multi-omics database: A comprehensive multi-omics database for goose genomics
2025-Jan-23, Poultry science
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.psj.2025.104842
PMID:39874782
|
研究论文 | 介绍了一个整合鹅类多组学数据的综合数据库GMD | 首次建立了统一的鹅类多组学数据集成平台，提供一站式基因信息搜索、分析和可视化功能 | 未提及数据库当前覆盖的数据量范围和更新机制 | 构建鹅类多组学数据库以促进鹅基因组学研究 | 鹅类基因组数据和多组学信息 | 生物信息学 | NA | 多组学分析、基因组学 | NA | 基因组数据、基因表达数据、基因组变异数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2328 | 2025-10-07 |
Where, why, and how is bias learned in medical image analysis models? A study of bias encoding within convolutional networks using synthetic data
2025-Jan, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2024.105501
PMID:39671751
|
研究论文 | 本研究通过合成脑磁共振成像数据系统性地分析了卷积神经网络中偏见的编码机制 | 首次系统研究医学图像分析模型中偏见编码的位置、原因和方式，使用已知疾病和偏见效应的合成数据进行客观分析 | 使用合成数据而非真实临床数据，可能无法完全反映真实世界的复杂性 | 理解深度学习模型在医学图像分析中算法偏见的编码机制 | 合成脑磁共振成像数据 | 医学图像分析 | 神经系统疾病 | 脑磁共振成像 | CNN | 医学图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | NA | NA |
| 2329 | 2025-10-07 |
A step towards quantifying, modelling and exploring uncertainty in biomedical knowledge graphs
2025-Jan, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109355
PMID:39541901
|
研究论文 | 本研究提出使用深度学习技术基于文本支持证据自动量化和建模生物医学知识图谱中事实的不确定性 | 首次将句子转换器与朴素贝叶斯分类器结合用于生物医学知识图谱事实不确定性量化，并提出能够处理大规模知识图谱的KGB2U方法 | NA | 自动量化和建模生物医学知识图谱中事实的不确定性 | 生物医学知识图谱中的事实及其文本支持证据 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 句子转换器, 朴素贝叶斯分类器 | 文本 | NA | NA | 句子转换器 | 分类性能 | NA |
| 2330 | 2025-02-14 |
Detection of Masses in Mammogram Images Based on the Enhanced RetinaNet Network With INbreast Dataset
2025, Journal of multidisciplinary healthcare
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/JMDH.S493873
PMID:39935433
|
研究论文 | 本文提出了一种基于增强RetinaNet网络的乳腺X光图像肿块检测方法，旨在提高计算机辅助诊断的效率和准确性 | 在RetinaNet网络结构中引入ReLU函数处理特征图M5，以防止小肿块特征的分辨率损失，并采用迁移学习技术进行模型训练 | 研究仅基于INbreast数据集进行验证，未在其他数据集上测试模型的泛化能力 | 提高乳腺X光图像中肿块的检测准确率，减少假阳性和假阴性 | 乳腺X光图像中的肿块 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | RetinaNet | 图像 | INbreast数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2331 | 2025-02-14 |
Diagnosis of depression based on facial multimodal data
2025, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2025.1508772
PMID:39935533
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于面部视频和音频数据的深度学习方法来自动诊断抑郁症 | 通过融合多模态数据，使用时空注意力模块增强视觉特征提取，并结合GCN和LSTM分析音频特征，有效捕捉与抑郁症相关的不同特征模式 | NA | 开发基于客观指标的自动诊断工具，以解决传统量表诊断方法的主观性强和误诊率高的问题 | 抑郁症患者 | 机器学习 | 抑郁症 | 深度学习 | GCN, LSTM | 面部视频, 音频数据 | 公开的临床数据集E-DAIC | NA | NA | NA | NA |
| 2332 | 2025-02-14 |
Mapping knowledge landscapes and emerging trends in artificial intelligence for antimicrobial resistance: bibliometric and visualization analysis
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1492709
PMID:39935800
|
研究论文 | 本文通过文献计量学分析，系统地绘制了人工智能在抗菌素耐药性研究中的应用知识图谱和发展趋势 | 整合了多种文献计量学方法，包括VOSviewer、CiteSpace和定量分析，以可视化合作网络和研究集群，并分析时间演变 | 数据来源仅限于Web of Science核心合集数据库，可能未涵盖所有相关研究 | 提供基于证据的见解，指导未来研究方向，并为这一动态领域的战略决策提供信息 | 2014年至2024年期间发表的关于人工智能在抗菌素耐药性研究中应用的出版物 | 机器学习 | 抗菌素耐药性 | 文献计量学分析、VOSviewer、CiteSpace | 人工神经网络、图神经网络 | 文献数据 | 2,408篇出版物 | NA | NA | NA | NA |
| 2333 | 2025-02-14 |
DPD-YOLO: dense pineapple fruit target detection algorithm in complex environments based on YOLOv8 combined with attention mechanism
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1523552
PMID:39935949
|
研究论文 | 本文提出了一种基于YOLOv8并结合注意力机制的DPD-YOLO算法，用于复杂环境下的菠萝果实目标检测 | DPD-YOLO算法引入了注意力机制（Coordinate Attention）和BiFPN（双向特征金字塔网络），并替换了YOLOv8的检测头为RT-DETR检测头，结合了Cross-Attention和Self-Attention机制，显著提高了模型在复杂背景和遮挡情况下的检测精度 | NA | 提高复杂环境下菠萝果实目标检测的准确性 | 菠萝果实 | 计算机视觉 | NA | NA | YOLOv8, DPD-YOLO, RT-DETR | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2334 | 2025-02-14 |
Dual-stream disentangled model for microvascular extraction in five datasets from multiple OCTA instruments
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1542737
PMID:39944497
|
研究论文 | 本文提出了一种新颖的双流解耦网络（D2Net），用于视网膜OCTA微血管分割，有效减少了不同成像仪器带来的噪声和伪影干扰 | 提出了一种双流编码器，分别学习图像伪影和潜在血管特征，通过引入血管结构作为先验约束和构建辅助信息，实现了解耦表示学习 | 尽管在多个数据集上验证了方法的鲁棒性和泛化能力，但仍需进一步验证其在更广泛临床环境中的适用性 | 提高视网膜OCTA微血管分割的准确性，减少噪声和伪影的干扰 | 视网膜OCTA图像中的微血管 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | OCTA成像技术 | 双流解耦网络（D2Net） | 图像 | 五个数据集（包括FOCA、OCTA-500、ROSE-O、ROSE-Z和ROSE-H），数据来自不同仪器 | NA | NA | NA | NA |
| 2335 | 2025-02-14 |
Magnetic resonance imaging-based deep learning for predicting subtypes of glioma
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1518815
PMID:39944539
|
研究论文 | 本研究探讨了基于磁共振成像（MRI）的深度学习在胶质瘤亚型分类中的应用价值 | 开发了一套能够有效分类胶质瘤亚型的模型，并发现仅包含FLAIR序列的模型效果最佳 | 研究样本主要来自公开数据库和单一医院，可能存在样本选择偏差 | 探索基于MRI的深度学习在胶质瘤亚型分类中的应用 | 747名来自公开数据库和64名来自医院的经手术病理证实的胶质瘤成年患者 | 计算机视觉 | 胶质瘤 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习 | 图像 | 811名患者（747名来自公开数据库，64名来自医院） | NA | NA | NA | NA |
| 2336 | 2025-02-14 |
Modeling dose uncertainty in cone-beam computed tomography: Predictive approach for deep learning-based synthetic computed tomography generation
2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100704
PMID:39944778
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的合成CT生成方法，用于评估锥形束CT（CBCT）中的剂量不确定性 | 引入了与合成CT和CT之间误差相关的体素级不确定性估计器，并提出了一种通过定义CT剂量-体积直方图（DVH）周围的置信区间来估计剂量不确定性的新方法 | 研究样本主要来自单一中心的头颈部患者，且仅测试了少量来自其他中心的患者，可能限制了方法的普适性 | 提高CBCT在图像引导放疗中的剂量计算准确性 | 头颈部癌症患者 | 计算机视觉 | 头颈部癌症 | 深度学习 | NA | 医学影像 | 85名头颈部患者（主要来自单一中心），外加3名来自不同中心的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2337 | 2025-02-14 |
Association between the subclinical level of problematic internet use and habenula volume: a look at mediation effect of neuroticism
2025, General psychiatry
IF:5.3Q1
DOI:10.1136/gpsych-2024-101694
PMID:39944777
|
研究论文 | 本研究探讨了亚临床水平的问题性互联网使用（PIU）与缰核体积之间的关系，以及神经质在这一关系中的中介作用 | 首次揭示了缰核体积减少与PIU增加之间的关键联系，并发现神经质是PIU发展的关键风险因素，且在其中起中介作用 | 研究为横断面设计，无法确定因果关系；样本量相对较小 | 探讨亚临床PIU与缰核体积的关系及人格特质的中介作用 | 110名健康成年人 | 神经科学 | 精神疾病 | 结构磁共振成像，深度学习技术 | 深度学习 | 图像，问卷数据 | 110名健康成年人 | NA | NA | NA | NA |
| 2338 | 2025-10-07 |
Deep learning and generative artificial intelligence in aging research and healthy longevity medicine
2025-Jan-16, Aging
DOI:10.18632/aging.206190
PMID:39836094
|
综述 | 探讨深度学习和生成式人工智能在衰老研究与健康长寿医学中的应用 | 系统整合DL与GenAI在衰老研究中的多模态、多任务应用，提出双靶点治疗策略 | NA | 延长健康生产寿命，推动健康长寿医学发展 | 人类与动物的衰老过程 | 机器学习 | 老年疾病 | NA | 深度学习, 生成式人工智能 | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2339 | 2025-10-07 |
Deep learning CT image restoration using system blur and noise models
2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.1.014003
PMID:39906485
|
研究论文 | 提出一种结合系统模糊和噪声模型的深度学习CT图像恢复方法 | 将系统模糊和噪声特性作为辅助输入整合到深度学习模型中，而非仅依赖图像输入进行盲恢复 | NA | 提升CT图像恢复质量 | 受模糊和噪声影响的CT图像 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | CNN | 医学图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 峰值信噪比, 结构相似性指数 | NA |
| 2340 | 2025-10-07 |
Optimizing papermaking wastewater treatment by predicting effluent quality with node-level capsule graph neural networks
2025-Jan-18, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-024-13581-3
PMID:39825037
|
研究论文 | 提出一种基于节点级胶囊图神经网络的造纸废水处理方法，用于预测出水水质指标 | 首次将节点级胶囊图神经网络与寄居蟹优化算法结合用于造纸废水处理预测，显著提升预测精度 | 未提及模型在其他类型工业废水处理中的泛化能力 | 优化造纸废水处理过程中的出水水质预测精度 | 造纸废水处理过程中的化学需氧量(COD)指标 | 机器学习 | NA | 废水处理过程监测 | 图神经网络,胶囊网络 | 工业过程数据 | NA | NA | 节点级胶囊图神经网络(NLCGNN) | 准确率,精确率,灵敏度 | NA |