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 3708 篇文献，本页显示第 3521 - 3540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3521 | 2025-01-04 |
Prediction of vitreomacular traction syndrome outcomes with deep learning: A pilot study
2025-Jan, European journal of ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/11206721241258253
PMID:38809664
|
研究论文 | 本研究探讨了基于光学相干断层扫描（OCT）的深度学习模型在预测玻璃体黄斑牵引综合征（VMT）结果中的潜力 | 首次使用深度学习模型预测VMT的结果，并在真实世界环境中验证其应用潜力 | 样本量较小（95名患者），且为单中心回顾性研究，可能需要更大规模和多中心研究来验证结果 | 研究深度学习模型在预测VMT结果中的应用 | 患有自发性VMT的成年患者 | 数字病理学 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习模型 | 图像 | 95名患者的OCT扫描数据 | NA | NA | NA | NA |
| 3522 | 2025-01-03 |
Deep Learning-Based SD-OCT Layer Segmentation Quantifies Outer Retina Changes in Patients With Biallelic RPE65 Mutations Undergoing Gene Therapy
2025-Jan-02, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.66.1.5
PMID:39745677
|
研究论文 | 本文利用深度学习技术对RPE65基因突变患者的视网膜外层结构变化进行量化分析，并定义了新的生物标志物 | 首次应用深度学习技术对RPE65基因突变患者的视网膜外层进行自动分割，并定义了五个新的生物标志物 | 数据集较小，且近视可能对OCT扫描结果产生影响 | 量化RPE65基因突变患者在基因治疗前后视网膜外层结构的变化，并定义新的生物标志物 | RPE65基因突变患者和健康对照组 | 数字病理学 | 视网膜退行性疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 22名RPE65基因突变患者和94名健康对照 | NA | NA | NA | NA |
| 3523 | 2025-01-03 |
Machine Learning in Spine Oncology: A Narrative Review
2025-Jan, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682241261342
PMID:38860699
|
综述 | 本文是一篇关于机器学习在脊柱肿瘤学中应用的叙述性综述 | 本文详细探讨了机器学习在脊柱肿瘤诊断、预后和治疗中的最新应用，特别是其在医学影像分析和肿瘤分类中的高准确性 | 本文为叙述性综述，可能缺乏对原始数据的深入分析和统计验证 | 探讨机器学习在脊柱肿瘤学中的应用及其对医疗实践的影响 | 脊柱肿瘤，包括原发性、转移性和硬膜内肿瘤 | 机器学习 | 脊柱肿瘤 | 机器学习算法 | 神经网络和深度学习算法 | 医学影像和临床特征 | 45项研究，涉及480篇参考文献 | NA | NA | NA | NA |
| 3524 | 2025-01-03 |
Multi-step framework for glaucoma diagnosis in retinal fundus images using deep learning
2025-Jan, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03172-2
PMID:39098859
|
研究论文 | 本文提出了一种名为MSGC-CNN的多步骤框架，用于通过深度学习从视网膜眼底图像中诊断青光眼 | 结合青光眼病理知识与深度学习模型，融合原始眼底图像和通过U-Net去除血管干扰的视盘区域特征，设计新的特征提取网络RA-ResNet并结合迁移学习 | 未提及具体的数据集样本量限制或模型在其他数据集上的泛化能力 | 提高青光眼诊断的准确性和效率 | 视网膜眼底图像 | 计算机视觉 | 青光眼 | 深度学习 | CNN, U-Net, RA-ResNet | 图像 | 三个公开数据集：Drishti-GS, RIM-ONE-R3, ACRIMA | NA | NA | NA | NA |
| 3525 | 2025-01-03 |
Validity of machine learning algorithms for automatically extract growing rod length on radiographs in children with early-onset scoliosis
2025-Jan, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03181-1
PMID:39152359
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的机器学习系统，用于自动测量儿童早发性脊柱侧凸患者的磁控生长棒长度 | 首次使用深度学习技术自动测量磁控生长棒长度，提高了测量的准确性和效率 | 样本量相对较小，仅使用了387张X光片进行模型开发，60张X光片进行最终测试 | 开发一种自动测量磁控生长棒长度的方法，以替代主观且耗时的手动测量 | 儿童早发性脊柱侧凸患者的磁控生长棒 | 计算机视觉 | 脊柱侧凸 | 深度学习 | 深度学习模型 | X光片 | 387张X光片用于模型开发，60张X光片用于最终测试 | NA | NA | NA | NA |
| 3526 | 2025-01-03 |
Lite-YOLOv8: a more lightweight algorithm for Tubercle Bacilli detection
2025-Jan, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03187-9
PMID:39264568
|
研究论文 | 本文提出了一种更轻量级的算法Lite-YOLOv8，用于检测痰样本中的结核杆菌 | 优化了YOLOv8s模型，引入了Lite-C2f模块、轻量级下采样模块和NWD损失函数，显著减少了参数数量并提高了检测精度 | 未提及具体局限性 | 解决结核杆菌检测中复杂背景、微小且数量众多的物体以及长时间观察导致的主观判断错误率增加的问题 | 痰样本中的结核杆菌 | 计算机视觉 | 结核病 | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 公共结核杆菌数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3527 | 2025-01-03 |
Automated diagnosis of atherosclerosis using multi-layer ensemble models and bio-inspired optimization in intravascular ultrasound imaging
2025-Jan, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03190-0
PMID:39292382
|
研究论文 | 本文提出了一种基于多层集成模型和生物启发优化的自动化动脉粥样硬化诊断方法，使用IVUS图像进行斑块分类 | 提出了一种结合Ant Lion优化器和深度学习的混合技术（AAPC-HALODL），用于自动分类IVUS图像中的斑块 | 研究仅使用了MICCAI Challenge 2011数据集，可能缺乏对其他数据集的泛化能力 | 开发一种自动化工具，用于准确检测和分类动脉粥样硬化斑块 | IVUS图像中的动脉粥样硬化斑块 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习、生物启发优化 | Faster RCNN, ShuffleNet-v2, 堆叠自编码器（SAE）, 深度极限学习机（DELM） | 图像 | MICCAI Challenge 2011数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3528 | 2025-01-03 |
The general equation of δ direct methods and the novel SMAR algorithm residuals using the absolute value of ρ and the zero conversion of negative ripples
2025-Jan-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances
DOI:10.1107/S2053273324009628
PMID:39558851
|
研究论文 | 本文建立了δ直接方法的一般方程δ(r) = ρ(r) + g(r)，并在SMAR相位算法中使用该方程进行相位细化 | 提出了SMAR算法，该算法基于交替最小化两个残差R(χ)和R(Φ)，并在每次迭代中最大化相应的S(Φ)和S(Φ)和函数 | SMAR算法在相位细化开始时，m掩码的零部分占据约50%的单位晶胞体积，并在收敛时增加约5%，这可能影响算法的效率 | 研究δ直接方法的一般方程及其在SMAR相位算法中的应用 | δ直接方法的一般方程和SMAR相位算法 | NA | NA | SMAR相位算法 | NA | 衍射数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3529 | 2025-01-03 |
A statistical analysis for deepfake videos forgery traces recognition followed by a fine-tuned InceptionResNetV2 detection technique
2025-Jan, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.15665
PMID:39562484
|
研究论文 | 本文提出了一种新颖的深度伪造视频检测方法，结合了像素级视频统计特征的时间差异分析和深度学习算法 | 提出了一种新的欧几里得距离变化概率评分值来直接评估深度伪造视频的真实性，并对InceptionResNetV2进行了微调以提高检测精度 | NA | 开发一种更有效的深度伪造视频检测技术 | 深度伪造视频 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | InceptionResNetV2 | 视频 | FaceForensics++和CelebDF数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3530 | 2025-01-03 |
[Artificial intelligence-powered robotic joint surgery:application,research progress,and prospects]
2025-Jan-01, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery]
|
研究论文 | 本文探讨了人工智能在机器人关节手术中的应用、研究进展及前景 | 人工智能的集成提升了手术规划、注册、手术机械臂控制和机器人自主性等关键流程的智能化水平 | 未提及具体的技术限制或挑战 | 研究人工智能在机器人关节手术中的应用及其对手术智能化和个性化治疗的推动作用 | 机器人关节手术，特别是全髋关节和膝关节置换术 | 机器学习和机器人技术 | 关节疾病 | 深度学习、强化学习和神经网络 | 深度学习模型、强化学习模型、神经网络 | 手术规划数据、注册数据、手术机械臂控制数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3531 | 2025-01-03 |
Label-free detection and simultaneous viability determination of CTCs by lens-free imaging cytometry
2025-Jan, Analytical and bioanalytical chemistry
IF:3.8Q1
DOI:10.1007/s00216-024-05624-y
PMID:39477899
|
研究论文 | 本文介绍了一种无透镜成像细胞术，用于无标记检测循环肿瘤细胞（CTCs）并同时确定其活性 | 提出了一种结合大视场无透镜成像和细胞追踪辅助深度学习算法的高通量系统，显著提高了稀有CTCs的检测率和识别效率 | 无透镜技术的固有局限性，如细胞在视场中的位置会影响成像，以及稀有CTCs可能不在一次观察中存在 | 开发一种用于癌症诊断和预后监测的无标记CTCs检测方法 | 循环肿瘤细胞（CTCs） | 数字病理学 | 肺癌 | 无透镜成像细胞术 | 深度学习算法 | 图像 | 6名晚期癌症患者和6名健康对照者的临床样本 | NA | NA | NA | NA |
| 3532 | 2025-01-03 |
Score-based likelihood ratios for barefootprint evidence using deep learning features
2025-Jan, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.15670
PMID:39540342
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习特征的裸足印证据评分似然比方法，用于法庭证据的定量评估 | 首次提出使用深度学习特征进行裸足印证据的评分似然比计算，并构建了最大的裸足印数据集（BFD） | 未提及方法在不同环境或条件下的鲁棒性测试 | 开发一种客观且科学的法庭裸足印证据定量评估方法 | 裸足印图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 54,118张裸足印图像，来自3000个个体 | NA | NA | NA | NA |
| 3533 | 2025-01-03 |
Optimized smFISH Pipeline for Studying Nascent Transcription in Mouse Embryonic Tissue Samples
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4322-8_5
PMID:39745605
|
研究论文 | 本文优化了单分子荧光原位杂交（smFISH）技术，并结合深度学习算法，用于自动化检测小鼠胚胎组织样本中的新生转录 | 通过优化smFISH技术并结合深度学习算法，实现了对小鼠胚胎组织样本中新生转录的自动化检测和精确量化 | 该方法主要应用于小鼠胚胎组织样本，尚未在其他哺乳动物胚胎中进行验证 | 研究新生转录的空间和时间动态，以揭示基因表达的分子机制 | 小鼠胚胎组织样本 | 数字病理学 | NA | 单分子荧光原位杂交（smFISH） | 深度学习算法 | 图像 | 小鼠胚胎组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 3534 | 2025-01-02 |
Assessing small molecule conformational sampling methods in molecular docking
2025-Jan-05, Journal of computational chemistry
IF:3.4Q2
DOI:10.1002/jcc.27516
PMID:39476310
|
研究论文 | 本研究评估了不同小分子构象采样方法在分子对接中的影响 | 结合了传统采样方法和基于深度学习的模型（Torsional Diffusion）进行评估，并探讨了不同方法的性能差异 | 不同采样方法因独特的偏好（如可旋转键的二面角采样范围）而表现不一，可能需要结合互补方法以进一步提升对接性能 | 评估小分子构象采样方法在分子对接中的效果 | 小分子构象采样方法 | 分子对接 | NA | 分子对接 | Torsional Diffusion | 分子构象数据 | Platinum Diverse Dataset、PoseBusters dataset、DUDE-Z dataset | NA | NA | NA | NA |
| 3535 | 2025-01-02 |
Point-of-Care Potassium Measurement vs Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiography for Hyperkalemia Detection
2025-Jan-01, American journal of critical care : an official publication, American Association of Critical-Care Nurses
IF:2.7Q1
DOI:10.4037/ajcc2025597
PMID:39740977
|
研究论文 | 本研究比较了床旁血钾检测和人工智能心电图在检测高钾血症中的准确性 | 首次比较了床旁血钾检测和人工智能心电图在检测高钾血症中的准确性 | 样本量较小，仅包括15名高钾血症患者和252名非高钾血症患者 | 确定床旁血钾检测和人工智能心电图在检测高钾血症中的准确性 | 重症监护患者 | 医疗人工智能 | 高钾血症 | 深度学习模型 | 深度学习模型 | 心电图数据 | 267名患者（15名高钾血症患者和252名非高钾血症患者） | NA | NA | NA | NA |
| 3536 | 2025-01-01 |
DeepCTG® 2.0: Development and validation of a deep learning model to detect neonatal acidemia from cardiotocography during labor
2025-Jan, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109448
PMID:39608037
|
研究论文 | 本文开发并验证了一种深度学习模型，用于从分娩期间的胎心监护（CTG）信号中检测新生儿酸血症 | 首次使用卷积神经网络（CNN）从CTG信号中检测新生儿酸血症，并在多中心数据库上进行评估 | 模型仍有显著改进空间，例如通过添加临床变量来考虑CTG信号中可能未出现的酸血症风险因素 | 开发一种能够从CTG信号中准确检测新生儿酸血症的深度学习模型 | 新生儿酸血症 | 机器学习 | 新生儿疾病 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | CTG信号 | 27662例，包括3457例中度酸血症和464例重度酸血症 | NA | NA | NA | NA |
| 3537 | 2025-01-01 |
Monkeypox Global Research: A Comprehensive Analysis from Emergence to Present (1961-2023) for innovative prevention and control approaches
2025-Jan, Journal of infection and public health
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jiph.2024.102593
PMID:39608220
|
研究论文 | 本研究旨在识别猴痘（MPX）研究的热点和趋势，分析了1961年至2023年间发表的2655篇相关文章 | 通过文献计量学方法，结合深度学习和分子对接等新兴技术，全面分析了猴痘研究的发展历程和未来方向 | 研究依赖于Scopus数据库，可能未涵盖所有相关文献，且未进行实验验证 | 识别猴痘研究的热点和趋势，为未来的研究和防控策略提供指导 | 猴痘相关的研究文献 | 文献计量学 | 猴痘 | 文献计量分析，深度学习和分子对接 | NA | 文献数据 | 2655篇猴痘相关文章 | NA | NA | NA | NA |
| 3538 | 2024-12-28 |
Deep learning-assisted two-dimensional transperineal ultrasound for analyzing bladder neck motion in women with stress urinary incontinence
2025-Jan, American journal of obstetrics and gynecology
IF:8.7Q1
DOI:10.1016/j.ajog.2024.07.021
PMID:39032723
|
研究论文 | 本研究利用深度学习辅助的二维经会阴超声技术，分析女性压力性尿失禁患者的膀胱颈运动 | 首次将深度学习技术应用于二维经会阴超声视频中，以评估膀胱颈运动，并探索其在压力性尿失禁诊断和评估中的应用 | 研究为回顾性研究，样本量相对较小，且未涉及其他可能的诊断参数 | 评估膀胱颈运动在压力性尿失禁中的作用，并探索其作为诊断和评估参数的有效性 | 217名女性（其中173名参与最终分析，包括82名压力性尿失禁患者和91名对照组） | 数字病理学 | 压力性尿失禁 | 二维经会阴超声 | 深度学习 | 视频 | 173名女性（82名压力性尿失禁患者和91名对照组） | NA | NA | NA | NA |
| 3539 | 2024-12-28 |
Enhancing Heart Failure Care: Deep Learning-Based Activity Classification in Left Ventricular Assist Device Patients
2025-Jan-01, ASAIO journal (American Society for Artificial Internal Organs : 1992)
DOI:10.1097/MAT.0000000000002299
PMID:39231213
|
研究论文 | 本研究利用深度神经网络对左心室辅助装置（LVAD）患者的活动进行分类，以提高心衰护理的效果 | 首次将LVAD流量、心率和加速度计数据结合，使用深度神经网络进行活动分类，为医疗设备的闭环控制提供了新方法 | 样本量较小，仅涉及13名LVAD患者 | 提高左心室辅助装置患者的护理效果，通过精确的活动分类实现闭环控制 | 左心室辅助装置（LVAD）患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度神经网络（DNN） | 双向长短期记忆网络（BiLSTM） | 心率、LVAD流量、加速度计数据 | 13名LVAD患者 | NA | NA | NA | NA |
| 3540 | 2024-12-28 |
A Novel Deep Learning Approach for Analyzing Glomerular Basement Membrane Lesions in a Mouse Model of X-Linked Alport Syndrome
2025-Jan, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2024.10.004
PMID:39427762
|
研究论文 | 本研究开发了一种新的深度学习方法，用于分析X连锁Alport综合征小鼠模型中的肾小球基底膜病变 | 结合了COL4α5染色荧光、周期性酸-甲胺银染色和低真空扫描电子显微镜图像，并应用监督深度学习预测GBM病变 | 研究仅基于小鼠模型，未涉及人类患者数据 | 研究X连锁Alport综合征小鼠模型中肾小球基底膜病变的一致性 | X连锁Alport综合征小鼠模型 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 周期性酸-甲胺银染色、低真空扫描电子显微镜 | 监督深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |