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 1301 - 1320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1301 | 2025-10-06 |
Automatic detection and prediction of epileptic EEG signals based on nonlinear dynamics and deep learning: a review
2025, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2025.1630664
PMID:40900924
|
综述 | 本文综述了基于非线性动力学和深度学习的癫痫EEG信号自动检测与预测研究进展 | 识别了三个范式转变：非线性特征在捕捉发作前过渡期的优势、注意力机制处理长程依赖的关键作用、非线性属性与深度学习架构整合的显著优势 | 存在临床转化障碍、算法性能权衡、特征提取/选择限制等持续挑战 | 癫痫EEG信号的自动检测与预测 | 癫痫患者的脑电图信号 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图 | CNN, LSTM | 时间序列信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1302 | 2025-10-06 |
Faster, more accurate? A feasibility study on replacing human judges with artificial intelligence in video review for the Paris Olympics Taekwondo competition
2025, Frontiers in sports and active living
IF:2.3Q2
DOI:10.3389/fspor.2025.1632326
PMID:40901016
|
研究论文 | 本研究探索人工智能在巴黎奥运会跆拳道比赛视频回放系统中替代人类裁判的可行性 | 首次将ChatGPT-4.5和OpenPose深度学习模型结合应用于跆拳道比赛视频判罚，提出AI辅助预审+裁判确认的混合模式 | 在头部轻微接触或视觉遮挡场景下存在判罚差异，需要人类监督处理复杂情况 | 评估人工智能提升跆拳道比赛视频回放系统准确性和效率的潜力 | 2024年巴黎奥运会跆拳道比赛的视频回放案例 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ChatGPT-4.5, OpenPose | 视频 | 241个视频回放案例 | NA | OpenPose | Cohen's Kappa系数 | NA |
| 1303 | 2025-10-06 |
Clinical-oriented 3D visualization and quantitative analysis of gingival thickness using convolutional neural networks and CBCT
2025, Frontiers in dental medicine
IF:1.5Q3
DOI:10.3389/fdmed.2025.1635155
PMID:40901030
|
研究论文 | 开发基于CBCT和深度学习的牙龈厚度3D可视化系统，用于牙种植手术规划 | 首次将DeepLabV3+架构应用于牙龈组织语义分割，并创新开发了包含垂直扫描策略、三角网格构建和梯度颜色映射的3D可视化算法 | 样本量较小（仅50名患者），需要更大规模验证 | 开发牙龈厚度的3D可视化定量分析系统，改进传统评估方法的局限性 | 50名牙齿缺失患者的CBCT和口内扫描数据 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | CBCT、口内扫描 | CNN | 医学影像 | 50名牙齿缺失患者 | NA | DeepLabV3+ | mIoU | NA |
| 1304 | 2025-10-06 |
Privacy-preserving dementia classification from EEG via hybrid-fusion EEGNetv4 and federated learning
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1617883
PMID:40901300
|
研究论文 | 提出一种结合深度学习和联邦学习的轻量级隐私保护EEG分类框架用于痴呆症诊断 | 首次将混合融合EEGNetv4模型与联邦学习相结合，在保护数据隐私的同时实现高效痴呆症分类 | 样本量相对较小（88名受试者），仅评估了五种CNN模型 | 开发隐私保护的基于EEG的痴呆症分类方法 | 阿尔茨海默病（AD）和额颞叶痴呆（FTD）患者 | 数字病理 | 老年疾病 | 脑电图（EEG） | CNN | EEG信号 | 88名受试者 | TensorFlow, PyTorch | EEGNetv1, EEGNetv4, EEGITNet, EEGInception, EEGInceptionERP | 准确率 | 边缘设备 |
| 1305 | 2025-10-06 |
Protein-ligand affinity prediction via Jensen-Shannon divergence of molecular dynamics simulation trajectories
2025, Biophysics and physicobiology
IF:1.6Q4
DOI:10.2142/biophysico.bppb-v22.0015
PMID:40901491
|
研究论文 | 提出一种基于Jensen-Shannon散度的分子动力学模拟轨迹分析方法，用于预测蛋白质-配体结合亲和力 | 使用JS散度替代深度学习相似性估计，将模拟时间减半并保持精度，提出通过AutoDock Vina预测相关性符号的方法 | 依赖分子动力学模拟，计算成本仍较高；需要AutoDock Vina进行粗粒度Δ值估计 | 开发更高效的蛋白质-配体结合亲和力预测方法 | 蛋白质-配体复合物 | 计算化学 | NA | 分子动力学模拟，Jensen-Shannon散度，AutoDock Vina | NA | 分子动力学模拟轨迹 | NA | NA | NA | 相关性，准确度 | NA |
| 1306 | 2025-10-06 |
Progress and trends on machine learning in proteomics during 1997-2024: a bibliometric analysis
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1594442
PMID:40901512
|
文献计量分析 | 对1997-2024年间机器学习在蛋白质组学领域应用的研究进展和趋势进行首次大规模文献计量分析 | 首次专门针对机器学习驱动的蛋白质组学研究进行大规模文献计量分析，揭示该领域的知识结构和发展轨迹 | 基于文献计量数据的回顾性分析，未涉及具体技术方法的性能比较 | 系统梳理机器学习在蛋白质组学领域的应用现状、发展趋势和研究热点 | Web of Science核心合集中1997-2024年间的5,156篇相关出版物 | 机器学习 | NA | 文献计量分析 | NA | 文献元数据 | 5,156篇出版物 | CiteSpace, VOSviewer, Scimago Graphica, bibliometrix | NA | NA | NA |
| 1307 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in dysphagia since the 21st century: a bibliometric and visualization study
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1624381
PMID:40901523
|
文献计量分析 | 通过文献计量和可视化方法分析21世纪以来人工智能在吞咽困难领域的研究现状和发展趋势 | 首次对人工智能在吞咽困难领域的全球研究产出进行系统性文献计量分析，识别关键贡献者、合作网络和主题演变 | 仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他数据库的重要文献；分析截止到2025年2月，无法反映最新发展 | 绘制人工智能在吞咽困难领域的研究版图，指导未来跨学科研究 | 633篇文献、3,533位作者、292种期刊 | 医学信息学 | 吞咽困难 | 文献计量分析、可视化分析 | NA | 文献元数据 | 633篇文献（2000-2025年） | NA | NA | 引用次数、发文量、关键词频率 | NA |
| 1308 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in electroencephalography analysis for epilepsy diagnosis and management
2025, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2025.1615120
PMID:40901672
|
综述 | 系统评估人工智能在脑电图分析中用于癫痫诊断和管理的最新进展 | 重点分析支持性AI和预测性AI两种主要应用模式，强调多模态数据融合和个性化诊断能力 | 模型可解释性有限、数据质量限制、临床转化障碍 | 评估人工智能在癫痫脑电图分析中的应用价值和发展方向 | 癫痫患者的脑电图数据 | 医疗人工智能 | 癫痫 | 脑电图(EEG) | 深度学习(DL), 机器学习(ML) | 脑电图信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1309 | 2025-10-06 |
Uncovering key biomarkers, potential therapeutic targets and development of deep learning model in heart failure
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0330780
PMID:40901835
|
研究论文 | 通过生物信息学分析和深度学习技术识别心力衰竭关键生物标志物并开发诊断模型 | 首次结合WGCNA、机器学习方法和深度学习CNN模型识别出四个心力衰竭关键基因并发现两个潜在治疗药物 | 研究基于公共数据库数据，需要进一步实验验证 | 探索心力衰竭的分子机制并开发诊断模型 | 心力衰竭相关基因表达数据 | 生物信息学 | 心血管疾病 | 基因表达分析,单细胞RNA测序,分子对接 | CNN | 基因表达数据 | GEO数据库中心力衰竭相关样本 | NA | 卷积神经网络 | 诊断性能 | NA |
| 1310 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence in advanced gastric cancer: a comprehensive review of applications in precision oncology
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1630628
PMID:40904504
|
综述 | 本文全面综述了人工智能在晚期胃癌精准肿瘤学中的应用现状与前景 | 系统整合了多模态AI方法在晚期胃癌诊疗中的应用，强调多源数据融合对预测性能的提升 | 存在数据质量与标准化不足、模型泛化性与可解释性有限、缺乏严谨前瞻性验证等问题 | 探讨人工智能在晚期胃癌精准肿瘤学中的应用潜力与发展方向 | 晚期胃癌患者的多维数据（临床记录、基因组学、影像组学、病理组学） | 精准医疗 | 胃癌 | 机器学习、深度学习 | NA | 临床记录、基因组数据、医学影像、数字病理 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1311 | 2025-10-06 |
A new deep learning model for predicting IMRT dose distributions for lung cancer with dose masks
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1587788
PMID:40904510
|
研究论文 | 提出一种结合剂量掩模的深度学习模型，用于提高肺癌IMRT剂量分布的预测精度 | 首次在肺癌IMRT剂量预测中引入剂量掩模信息，显著提升了中低剂量区域的预测准确性 | 研究仅针对肺癌IMRT治疗，未验证在其他癌症类型或放疗技术中的适用性 | 开发更精确的肺癌IMRT剂量分布预测方法 | 肺癌患者的放疗剂量分布 | 数字病理 | 肺癌 | IMRT（调强放疗） | CNN | CT图像, 解剖结构, 剂量掩模 | 包含常规放疗和同步整合推量放疗的混合数据集 | NA | 3D U-Net | MAE（平均绝对误差） | NA |
| 1312 | 2025-10-06 |
Improving EEG classification of alcoholic and control subjects using DWT-CNN-BiGRU with various noise filtering techniques
2025, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2025.1618050
PMID:40904893
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合离散小波变换、CNN和双向GRU的混合模型，用于提高酒精依赖者和正常对照组的EEG信号分类性能 | 首次将DWT-CNN-BiGRU混合架构应用于EEG酒精依赖分类，并系统比较了三种信号去噪技术的效果 | 未明确说明样本来源和数据集规模，可能影响结果的泛化能力 | 开发更可靠的EEG信号分类方法以辅助酒精依赖诊断 | 酒精依赖患者和正常对照组的脑电图信号 | 生物医学信号处理 | 酒精依赖症 | EEG信号分析, 离散小波变换, 离散傅里叶变换, 离散余弦变换 | CNN, BiGRU | EEG信号 | NA | NA | DWT-CNN-BiGRU, DWT-CNN-BiLSTM | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 1313 | 2025-10-06 |
AI-driven early detection of severe influenza in Jiangsu, China: a deep learning model validated through the design of multi-center clinical trials and prospective real-world deployment
2025, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2025.1610244
PMID:40900711
|
研究论文 | 开发并验证基于深度学习的重症流感早期诊断模型 | 采用多中心临床试验设计和前瞻性真实世界部署验证的AI模型 | 研究范围限定在江苏省87家医院，可能存在地域局限性 | 开发重症流感早期诊断的深度学习模型 | 江苏省87家医院2019-2025年的电子健康记录数据 | 机器学习 | 流感 | 电子健康记录分析 | 深度学习 | 电子健康记录 | 江苏省87家医院2019-2025年数据 | NA | NA | AUC, 误诊率 | NA |
| 1314 | 2025-10-06 |
Automated Classification of Dental Caries in Bitewing Radiographs Using Machine Learning and the ICCMS Framework
2025, International journal of dentistry
IF:1.9Q2
DOI:10.1155/ijod/6644310
PMID:40894183
|
研究论文 | 本研究评估YOLOv11模型在咬翼片中基于ICCMS框架的龋齿自动检测与分割性能 | 首次将YOLOv11模型与标准化ICCMS框架结合用于龋齿分类，并系统评估不同阶段龋损的检测性能差异 | 模型对早期龋损（RA1+RA2和RA3类别）检测性能中等，mAP50分别为0.61和0.52 | 开发基于人工智能的龋齿自动检测系统以提高诊断准确性 | 咬翼片中的龋齿病变 | 计算机视觉 | 龋齿 | 深度学习 | YOLO | X射线图像 | 730张咬翼片，包含1115个标注龋损 | NA | YOLOv11 | IoU, Dice相似系数, 精确率, 召回率, mAP50 | NA |
| 1315 | 2025-10-06 |
A systematic study of DNN based speech enhancement in reverberant and reverberant-noisy environments
2025-Jan, Computer speech & language
DOI:10.1016/j.csl.2024.101677
PMID:40895519
|
研究论文 | 系统研究基于深度神经网络的语音增强方法在混响和混响-噪声环境中的性能 | 系统研究时域语音增强方法，发现大窗口尺寸有助于去混响，添加变换操作可提高表示稀疏性 | 仅针对特定DNN模型（ARN和DC-CRN）进行研究，未涵盖所有可能的网络架构 | 研究深度神经网络在语音增强任务中的性能优化 | 混响和混响-噪声环境下的语音信号 | 语音处理 | NA | 深度神经网络 | ARN, DC-CRN | 语音波形 | NA | NA | 注意力循环网络, 密集连接卷积循环网络 | NA | NA |
| 1316 | 2025-10-06 |
Characterizing Psychiatric Disorders Through Graph Neural Networks: A Functional Connectivity Analysis of Depression and Schizophrenia
2025, Depression and anxiety
IF:4.7Q1
DOI:10.1155/da/9062022
PMID:40895757
|
研究论文 | 本研究利用图神经网络分析抑郁症和精神分裂症的功能连接模式，揭示两种精神疾病的神经机制差异 | 首次将注意力机制分层池化图神经网络(SAGPool)应用于精神疾病的功能连接分析，并通过扰动可解释性方法识别关键功能连接 | 研究基于多中心静息态fMRI数据，但样本量相对有限，模型性能仍有提升空间 | 识别抑郁症和精神分裂症在大规模脑网络分布中的共性和差异模式 | 抑郁症患者、精神分裂症患者和健康对照者 | 机器学习 | 精神疾病 | 静息态功能磁共振成像(fMRI) | 图神经网络(GNN) | 脑功能连接数据 | 多中心fMRI数据集，包含抑郁症、精神分裂症患者和健康对照者 | NA | SAGPool | 准确率 | NA |
| 1317 | 2025-10-06 |
Pseudo-Rendering for Resolution and Topology-Invariant Cortical Parcellation
2025, Machine learning in medical imaging. MLMI (Workshop)
DOI:10.1007/978-3-031-73290-4_8
PMID:40896370
|
研究论文 | 提出一种名为PRIR的新型皮层网格分割方法，通过伪渲染-逆渲染框架将3D网格分割问题转化为2D分割任务 | 提出伪渲染-逆渲染框架，不受网格拓扑结构限制，能有效捕捉长程依赖关系 | 未明确说明计算复杂度与处理时间 | 开发拓扑不变且分辨率不变的皮层网格分割方法 | 皮层网格模型，包括白质网格和表面扫描数据 | 计算机视觉 | NA | 表面扫描，网格渲染 | CNN | 3D网格，2D图像 | NA | NA | U-Net | 准确率 | NA |
| 1318 | 2025-10-06 |
Validation of a deep learning-based AI system for HER2-targeted breast cancer assessment using ultrasound imaging in a clinical setting
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1639474
PMID:40896446
|
研究论文 | 评估基于深度学习的AI系统在临床环境中使用超声成像进行HER2靶向乳腺癌评估的性能 | 开发了首个在常规临床环境中验证的深度学习AI系统，用于HER2阳性乳腺癌的实时风险分层和治疗监测 | 样本量较小(86例)，统计功效处于边界水平(~0.74)，需要在更大更多样化的队列中进行更广泛验证 | 评估AI系统在乳腺癌治疗监测中的有效性，比较赫赛汀与多柔比星在降低AI预测恶性肿瘤风险百分比方面的效果 | HER2阳性乳腺癌患者 | 数字病理 | 乳腺癌 | B型超声成像，免疫组织化学，组织病理学 | CNN | 超声图像 | 86名患者(来自150人的更大队列) | NA | 卷积神经网络 | 诊断准确性，风险评分与治疗反应相关性 | NA |
| 1319 | 2025-10-06 |
Predicting Treatment Response to Transcatheter Arterial Chemoembolization in Hepatocellular Carcinoma Patients using a Deep Learning-based Approach
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于预测肝细胞癌患者对经导管动脉化疗栓塞术的治疗反应 | 提出了结合注意力机制的改进LeNet架构，用于预测HCC患者对TACE的治疗反应 | 样本量相对较小（111例患者），需要在更大规模数据集中验证模型性能 | 评估深度学习模型在预测HCC患者对TACE早期治疗反应中的有效性和精确性 | 肝细胞癌患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | MRI成像 | CNN | 医学影像 | 111例HCC患者（训练集91例645张图像，测试集20例155张图像） | NA | LeNet with attention mechanism | AUC, 准确率, ROC曲线, 混淆矩阵 | NA |
| 1320 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence technologies for enhancing neurofunctionalities: a comprehensive review with applications in Alzheimer's disease research
2025, Frontiers in aging neuroscience
IF:4.1Q2
DOI:10.3389/fnagi.2025.1609063
PMID:40893125
|
综述 | 本文综述人工智能技术在增强神经功能方面的应用，重点探讨其在阿尔茨海默病研究中的诊断、预测和治疗进展 | 系统整合AI在阿尔茨海默病早期生物标志物识别、认知康复训练及药物研发等多领域的创新应用 | 未提及具体数据验证结果和方法学局限性 | 探讨人工智能技术在神经功能增强和阿尔茨海默病研究中的应用前景 | 阿尔茨海默病患者及相关医疗数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | NA | 机器学习,深度学习 | 遗传数据,影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |