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 981 - 1000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 981 | 2025-10-06 |
Hybrid model for predicting microsatellite instability in colorectal cancer using hematoxylin & eosin-stained images and clinical features
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1580195
PMID:40626015
|
研究论文 | 开发了一种结合病理图像和临床特征的混合模型来预测结直肠癌微卫星不稳定性 | 提出融合病理图像特征与临床特征的混合预测模型，并比较了全监督与半监督深度学习方法的性能差异 | 研究样本量有限，外部验证队列仅包含123例患者 | 预测结直肠癌中的微卫星不稳定性状态 | 结直肠癌患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 深度学习，mRNA测序，富集分析 | 深度学习模型 | 苏木精-伊红染色病理图像，临床特征数据，mRNA测序数据 | TCGA队列559例（训练与内部验证），东阳队列123例（外部测试） | NA | NA | AUC | NA |
| 982 | 2025-10-06 |
A systematic survey: role of deep learning-based image anomaly detection in industrial inspection contexts
2025, Frontiers in robotics and AI
IF:2.9Q2
DOI:10.3389/frobt.2025.1554196
PMID:40626146
|
综述 | 系统综述工业检测中基于深度学习的图像异常检测方法 | 全面比较传统技术与深度学习方法的优劣，分析无人机、机械臂和AGV等创新应用场景 | 未提出新的检测算法，主要聚焦现有方法的系统分析 | 推动智能制造发展，提升工业自动化系统的异常检测能力 | 工业制造过程中的图像异常检测方法 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 监督学习,无监督学习,半监督学习 | 图像 | 多种工业异常检测数据集 | NA | NA | 常用评估指标 | NA |
| 983 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in early warning systems for infectious disease surveillance: a systematic review
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1609615
PMID:40626156
|
系统综述 | 评估人工智能在传染病监测预警系统中的应用现状，识别关键技术、数据源、优势与挑战 | 系统性地整合了AI在传染病预警系统中的应用研究，识别了跨学科整合的关键挑战与机遇 | 基于文献综述，缺乏原始数据验证；可能存在发表偏倚；仅涵盖2018年后的研究 | 评估人工智能技术在传染病早期预警系统中的应用效果与发展前景 | 67项相关研究文献 | 自然语言处理, 机器学习 | 传染病 | 机器学习, 深度学习, 自然语言处理 | NA | 流行病学数据, 网络数据, 气候数据, 废水数据 | 67项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 984 | 2025-10-06 |
Adverse drug reaction signal detection via the long short-term memory model
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1554650
PMID:40626311
|
研究论文 | 本研究将LSTM深度学习模型应用于药物不良反应信号检测，并与传统统计方法进行比较 | 首次将LSTM深度学习模型引入药物不良反应信号检测领域，并证明其优于传统机器学习方法 | 研究数据仅来源于广东省ADR监测中心，样本代表性可能有限 | 提高药物不良反应信号检测的准确性和效率 | 药物不良反应监测数据 | 自然语言处理 | 药物不良反应 | 文本挖掘，深度学习 | LSTM | 文本数据 | 2,376个ADR信号（448个阳性信号，1,928个阴性信号） | NA | LSTM | 灵敏度，F1分数 | NA |
| 985 | 2025-10-06 |
Carotid plaque segmentation and classification using MRI-based plaque texture analysis and convolutional neural network
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1502830
PMID:40620432
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合Mask R-CNN和卷积神经网络的混合深度学习框架，用于颈动脉斑块的自动分割和分类 | 提出融合斑块纹理分析和深度分层模式的混合框架，通过多任务损失函数解决类别不平衡问题，实现全自动斑块分析 | 研究仅使用单一医疗中心的数据集，需要进一步验证在多中心数据上的泛化能力 | 开发自动化的颈动脉斑块分割和分类方法以改进卒中风险评估 | 颈动脉斑块 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | MRI, 斑块纹理分析 | CNN, Mask R-CNN | 医学影像(MRI扫描) | 610个专家标注的MRI扫描 | NA | Mask R-CNN, Inception V3, 自定义13层CNN | Dice相似系数, 交并比, 准确率, ROC-AUC | NA |
| 986 | 2025-10-06 |
Deep learning to predict progression independent of relapse activity at a first demyelinating event
2025, Brain communications
IF:4.1Q2
DOI:10.1093/braincomms/fcaf243
PMID:40620473
|
研究论文 | 开发基于首次脱髓鞘事件常规MRI的深度学习生存模型，用于预测多发性硬化患者独立于复发活动的疾病进展风险 | 首次利用常规MRI和深度学习生存模型在症状出现早期预测多发性硬化患者独立于复发活动的疾病进展风险 | 样本量相对有限（259例患者），外部验证队列样本较小（32例） | 早期准确预测多发性硬化患者独立于复发活动的疾病进展风险 | 50岁以下首次脱髓鞘事件患者 | 医学影像分析 | 多发性硬化 | MRI（T1和T2-Fluid-Attenuated Inversion Recovery序列） | 深度学习生存模型 | 医学影像 | 259例患者（原队列），32例患者（外部验证队列） | NA | EfficientNet | 时间依赖性一致性指数, 准确率, Harrell's C指数 | NA |
| 987 | 2025-10-06 |
Sentiment analysis in public health: a systematic review of the current state, challenges, and future directions
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1609749
PMID:40620557
|
系统综述 | 本文对公共卫生领域情感分析的当前状态、挑战和未来方向进行了系统性回顾 | 首次系统性地总结了公共卫生领域情感分析的方法论、应用场景和伦理考量，特别关注了深度学习和大语言模型的最新应用趋势 | 研究主要基于83篇文献，可能无法完全覆盖该领域的所有研究；社交媒体数据存在质量、偏见和语言复杂性等问题 | 系统评估公共卫生领域情感分析的方法、应用、数据源、挑战、评估实践和伦理问题 | 公共卫生领域的情感分析研究文献 | 自然语言处理 | NA | 情感分析，自然语言处理 | 深度学习，大语言模型(LLMs) | 文本数据 | 83篇相关研究论文 | NA | NA | NA | NA |
| 988 | 2025-10-06 |
Utilising artificial intelligence in prehospital emergency care systems in low- and middle-income countries: a scoping review
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1604231
PMID:40620558
|
综述 | 本范围综述探讨了人工智能在中低收入国家院前急救系统中的应用现状与发展前景 | 首次系统梳理人工智能在中低收入国家院前急救领域的具体应用模式与实施效果 | 仅纳入英文文献，可能遗漏未明确标注人工智能工具或中低收入国家背景的研究 | 探索人工智能在中低收入国家院前急救服务中的应用方式并评估未来发展潜力 | 中低收入国家的院前急救系统 | 医疗人工智能 | 急救医学 | 深度学习, 机器学习 | 深度学习模型 | 医疗调度数据, 疾病预测数据 | 16篇纳入研究，样本量存在显著差异 | NA | NA | NA | NA |
| 989 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence and Postpartum Hemorrhage
2025-Jan, Maternal-fetal medicine (Wolters Kluwer Health, Inc.)
DOI:10.1097/FM9.0000000000000257
PMID:40620613
|
综述 | 探讨人工智能在产后出血预测和管理中的应用现状与挑战 | 整合子宫收缩性指标和影像组学特征提升预测准确性，探索可穿戴设备等新型监测手段 | 缺乏外部验证模型，研究多集中于医疗资源充足环境，在资源有限地区的适用性不足 | 评估人工智能技术在产后出血防治中的应用潜力 | 产后出血患者及风险人群 | 数字病理 | 产后出血 | 机器学习, 深度学习 | NA | 临床数据, 生理指标, 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 990 | 2025-10-06 |
MDDeep-Ace: species-specific acetylation site prediction based on multi-domain adaptation
2025, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.19649
PMID:40620770
|
研究论文 | 提出基于多域自适应深度学习方法的物种特异性乙酰化位点预测工具MDDeep-Ace | 首次将多域自适应方法应用于物种特异性乙酰化位点预测，通过整合多物种数据提升模型泛化能力 | NA | 开发能够准确预测物种特异性赖氨酸乙酰化位点的计算方法 | 赖氨酸翻译后修饰位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | 多域自适应网络 | 预测准确率 | NA |
| 991 | 2025-10-06 |
Quantifying social distance using deep learning-based video analysis: results from the BTBR mouse model of autism
2025, Frontiers in behavioral neuroscience
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbeh.2025.1602205
PMID:40620906
|
研究论文 | 本研究使用基于深度学习的视频分析技术量化BTBR自闭症模型小鼠的社交距离 | 首次将DeepLabCut深度学习工具应用于BTBR小鼠社交距离的自动量化分析 | 研究样本仅限于BTBR和CBA小鼠，未涉及其他自闭症模型 | 开发自动化方法精确量化自闭症模型小鼠的社交行为 | BTBR T Itpr3/J自闭症模型小鼠和CBA对照小鼠 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | 视频分析, 深度学习追踪 | CNN | 视频 | BTBR和CBA小鼠配对组合 | DeepLabCut | NA | 欧几里得距离 | NA |
| 992 | 2025-10-06 |
Multi-task deep learning framework for enhancing Mayo endoscopic score classification in ulcerative colitis
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251356396
PMID:40621175
|
研究论文 | 提出一种多任务深度学习框架，用于增强溃疡性结肠炎梅奥内镜评分的分类性能 | 受人类大脑从粗到细处理机制启发，提出多任务学习框架解决医学图像数据不平衡问题 | 未整合多种卷积神经网络模型以进一步提升分类准确率 | 开发计算机辅助诊断系统，准确识别溃疡性结肠炎严重阶段 | 溃疡性结肠炎内镜图像 | 计算机视觉 | 溃疡性结肠炎 | 内镜成像 | CNN | 图像 | NA | NA | DenseNet121, MobileNet-v3-large | 分类性能 | NA |
| 993 | 2025-10-06 |
Deep learning-based electroencephalic decoding of the phase-lagged transcranial alternating current stimulation
2025, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2025.1545726
PMID:40621214
|
研究论文 | 本研究使用深度学习从任务相关脑电信号中解码跨频率耦合交流电刺激的相位滞后类型 | 首次使用修改版EEGNet模型从任务相关EEG信号中解码CFC-tACS的相位滞后类型，揭示了脑电信号对在线刺激类型的解码能力 | 样本量较小（仅21名健康受试者），仅测试了两种相位滞后条件（45°和180°） | 研究是否能够通过任务相关脑电信号解码跨频率耦合交流电刺激的相位滞后类型 | 21名健康个体的任务相关脑电信号 | 脑机接口 | NA | 脑电图记录，跨频率耦合交流电刺激 | CNN | 脑电信号 | 21名健康个体 | NA | 修改版EEGNet | 解码准确率 | NA |
| 994 | 2025-10-06 |
An Artificial Intelligence Pipeline for Hepatocellular Carcinoma: From Data to Treatment Recommendations
2025, International journal of general medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.2147/IJGM.S529322
PMID:40621598
|
研究论文 | 本文提出了一种用于肝细胞癌的人工智能全流程解决方案，涵盖从数据处理到治疗建议的完整过程 | 开发了统一的人工智能流程，整合多模态数据并应用于肝细胞癌的早期诊断、个性化治疗规划和药物开发 | 面临数据质量、标准化和隐私保护等挑战 | 构建肝细胞癌的人工智能全流程解决方案，改善诊断和治疗效果 | 肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 机器学习,深度学习 | NA | 影像数据,基因组数据,临床记录 | NA | NA | NA | NA | 边缘计算 |
| 995 | 2025-10-06 |
BoKDiff: best-of-K diffusion alignment for target-specific 3D molecule generation
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf137
PMID:40621602
|
研究论文 | 提出BoKDiff框架，通过Best-of-K对齐和BoN采样策略改进基于结构的药物设计中3D分子生成 | 首次将Best-of-K对齐和Best-of-N采样策略整合到基于结构的药物设计中，解决了蛋白质-配体数据有限和对齐不良的问题 | 未明确说明模型的计算复杂度和在更大数据集上的泛化能力 | 开发用于靶点特异性3D分子生成的高质量配体设计方法 | 蛋白质-配体复合物和3D分子结构 | 计算化学, 药物设计 | NA | 扩散模型, 几何深度学习, 多目标优化 | 扩散模型 | 3D分子结构数据, 蛋白质-配体复合物数据 | CrossDocked2020数据集 | 基于DecompDiff构建 | 扩散模型 | QED, SA, 对接分数, 有效分子生成率, 成功率 | NA |
| 996 | 2025-10-06 |
Correction: Deep learning radiomics based on multimodal imaging for distinguishing benign and malignant breast tumours
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1635819
PMID:40625355
|
correction | 对已发表文章进行修正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 997 | 2025-10-06 |
TopoTxR: A topology-guided deep convolutional network for breast parenchyma learning on DCE-MRIs
2025-Jan, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2024.103373
PMID:39454312
|
研究论文 | 提出一种基于拓扑引导的深度卷积网络TopoTxR，用于DCE-MRI图像中乳腺实质结构的学习和预测 | 首次将多尺度拓扑结构显式提取并融入深度学习模型，通过注意力机制增强对乳腺细微结构的量化能力 | 研究样本量相对有限，需要在更大规模数据集上进一步验证 | 改进DCE-MRI中乳腺实质结构的表征能力，并预测新辅助化疗的治疗反应 | 乳腺实质组织，特别是纤维腺体组织 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI) | CNN | 医学图像 | I-SPY 1数据集161例患者(47例pCR，114例非pCR)，Rutgers专有数据集120例患者(69例pCR，51例非pCR) | NA | 拓扑引导的深度卷积网络 | 准确率，AUC | NA |
| 998 | 2025-10-06 |
Learning to Learn Transferable Generative Attack for Person Re-Identification
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3558434
PMID:40232916
|
研究论文 | 提出一种元学习优化的生成式对抗攻击方法MTGA，用于提升行人重识别模型对抗样本的跨模型、跨数据集和跨测试迁移能力 | 首次考虑跨测试迁移能力，提出元迁移生成攻击方法，通过扰动随机擦除模块和归一化混合策略增强对抗样本的泛化性 | 未明确说明计算资源需求和对不同行人重识别架构的普适性验证 | 提升对抗攻击在行人重识别任务中的迁移能力，评估模型鲁棒性 | 行人重识别模型 | 计算机视觉 | NA | 元学习，生成式对抗攻击 | 生成模型 | 图像 | NA | NA | MTGA | mAP下降率 | NA |
| 999 | 2025-10-06 |
Few-shot network intrusion detection method based on multi-domain fusion and cross-attention
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0327161
PMID:40601763
|
研究论文 | 提出一种基于多域融合和交叉注意力的小样本网络入侵检测方法 | 结合多域特征融合与双向交叉注意力机制，采用双分支特征提取器捕获空间和频域特征，并引入基于改进Mamba架构的分层特征编码模块 | NA | 解决现实场景中攻击样本有限和域偏移显著导致检测性能下降的问题 | 网络流量数据 | 机器学习 | NA | 二维离散余弦变换(2D-DCT) | 深度学习 | 网络流量序列 | CICIDS2017和CICIDS2018两个基准数据集 | NA | 双分支特征提取器, 双向交叉注意力模块, 改进Mamba架构 | 准确率 | NA |
| 1000 | 2025-10-06 |
Feasibility of real-time artificial intelligence-assisted anatomical structure recognition during endoscopic submucosal dissection
2025, Endoscopy international open
IF:2.2Q2
DOI:10.1055/a-2615-8008
PMID:40611836
|
研究论文 | 评估实时人工智能辅助内镜黏膜下剥离术中解剖结构识别的可行性 | 首次开发用于ESD手术的实时AI解剖结构识别系统，提供术中定向支持 | 概念验证研究，样本量有限，需要进一步研究确认临床效益 | 提高内镜黏膜下剥离术的安全性和手术速度 | 猪模型中的内镜黏膜下剥离手术 | 计算机视觉 | NA | 内镜成像 | 深度学习 | 图像 | 30例ESD手术的1011张内镜静态图像，12例猪模型ESD手术 | NA | NA | Dice系数 | NA |