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 19345 篇文献，本页显示第 4381 - 4400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4381 | 2025-11-26 |
Deep Learning Can Accurately Predict the Prognosis of Gynecologic Smooth Muscle Tumors of Uncertain Malignant Potential: A Multicenter Pilot Study
2025-Oct, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
DOI:10.1016/j.labinv.2025.104211
PMID:40602459
|
研究论文 | 本研究探索使用深度学习模型直接从组织学切片预测妇科不确定恶性潜能平滑肌肿瘤(STUMP)的无进展生存期 | 首次将深度学习技术应用于STUMP预后预测，直接从组织学切片提取特征进行风险分层 | 样本量相对较小，需要进一步研究通过分子标记物验证高风险组 | 预测STUMP患者的无进展生存期并识别高风险患者 | 妇科不确定恶性潜能平滑肌肿瘤(STUMP)患者 | 数字病理学 | 妇科肿瘤 | 组织学切片分析 | 深度学习模型 | 组织病理学图像 | 95例STUMP患者(79例训练，16例外部验证)，另包含160例平滑肌瘤和58例平滑肌肉瘤作为对照 | scikit-learn, R | NA | C-index, Cox回归分析, 风险比 | NA |
| 4382 | 2025-11-26 |
Development and validation of deep learning model for detection of obstructive coronary artery disease in patients with acute chest pain: a multi-center study
2025-Oct, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02064-1
PMID:40810889
|
研究论文 | 开发并验证用于检测急性胸痛患者阻塞性冠状动脉疾病的深度学习模型 | 首次基于YOLOv4开发专门用于急诊科急性胸痛患者冠状动脉CTA图像中阻塞性CAD检测的深度学习模型 | 需要手动预处理进行曲面MPR提取，模型训练依赖有限的手动预处理数据 | 开发并验证深度学习模型在冠状动脉CTA中检测阻塞性冠状动脉疾病的能力 | 急诊科就诊的急性胸痛患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 冠状动脉CT血管成像 | CNN | 医学图像 | 训练集378名患者(10,060张曲面MPR图像)，外部验证集298名患者 | NA | YOLOv4 | 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC | NA |
| 4383 | 2025-11-26 |
Deep Learning-Based Death Prediction Model for Chronic Kidney Disease
2025-Oct, Healthcare informatics research
IF:2.3Q3
DOI:10.4258/hir.2025.31.4.396
PMID:41265425
|
研究论文 | 开发基于深度学习的慢性肾脏病患者死亡预测模型 | 结合LASSO回归筛选特征和深度学习建模，识别出影响CKD患者死亡的关键因素 | 数据来源于单一国家（韩国）的医疗机构，可能影响模型在其他人群的泛化能力 | 预测慢性肾脏病患者的死亡风险 | 慢性肾脏病患者 | 机器学习 | 慢性肾脏病 | LASSO回归, 深度学习 | 深度学习模型 | 医疗记录数据 | 2016-2021年韩国疾病管理厅出院患者调查数据 | NA | NA | 损失值, 准确率 | NA |
| 4384 | 2025-11-26 |
Real-Time Prediction of Helicobacter pylori Infection Using a Deep Learning Model During Esophagogastroduodenoscopy: A Prospective Multicenter Study
2025 Sep-Oct, Helicobacter
IF:4.3Q2
DOI:10.1111/hel.70078
PMID:41077634
|
研究论文 | 开发基于深度学习的实时预测系统，通过胃镜检查视频检测幽门螺杆菌感染 | 首个基于深度学习实时分析胃镜视频预测幽门螺杆菌感染的多中心前瞻性研究 | 黏膜萎缩会增加诊断错误率，检查质量影响模型性能 | 提高胃镜检查中幽门螺杆菌感染的实时诊断效率和一致性 | 接受胃镜检查的患者 | 计算机视觉 | 幽门螺杆菌感染 | 14C-尿素呼气试验，胃镜检查 | 深度学习模型 | 视频 | 701名患者（来自三家医院的前瞻性多中心研究） | NA | NA | 准确率，灵敏度，特异性，阳性预测值，阴性预测值，AUC | NA |
| 4385 | 2025-11-26 |
Anatomy-aware, label-informed approach improves image registration for challenging datasets
2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.11.669599
PMID:40832189
|
研究论文 | 提出一种基于标签信息的图像配准方法，用于处理具有显著形态差异的生物医学图像 | 开发了在ANTsX生态系统中的标签知情图像配准函数，通过分割标签提供区域对应关系来引导配准 | 需要预先获取图像分割标签，这可能增加额外的工作量 | 改进具有显著形态表型数据集的图像配准精度 | 基因敲除小鼠胚胎的神经影像数据 | 数字病理 | 发育异常 | 图像配准，体积形态计量学 | NA | 生物医学图像 | E15.5小鼠胚胎 | ANTsX | NA | 配准对应性，统计分析的效能和敏感性 | NA |
| 4386 | 2025-11-26 |
Boosting Reservoir Computing with Brain-inspired Adaptive Dynamics
2025-Apr-16, ArXiv
PMID:40321946
|
研究论文 | 本研究通过引入受大脑启发的自适应机制来提升储层计算的性能 | 提出局部自适应调节兴奋-抑制平衡的机制，并引入神经元发放率的异质性设计 | 未明确说明实验数据的具体规模和复杂度 | 改进储层计算的性能与鲁棒性，减少超参数调优需求 | 储层计算系统 | 机器学习 | NA | 储层计算 | 储层计算网络 | 时间序列数据 | NA | NA | 具有随机固定连接的储层网络 | 记忆容量，时间序列预测精度 | NA |
| 4387 | 2025-11-26 |
Artificial Intelligence Prediction of Age from Echocardiography as a Marker for Cardiovascular Disease
2025-Mar-26, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.03.25.25324627
PMID:40196275
|
研究论文 | 利用深度学习从超声心动图视频预测年龄，并评估心血管疾病风险 | 首次使用大规模超声心动图视频数据开发AI年龄预测模型，揭示加速/延迟衰老与心血管疾病的关联 | NA | 通过AI预测生物年龄来评估心血管疾病风险 | 90,738名患者的超声心动图视频 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图 | 深度学习 | 视频 | 2,610,266个视频，来自166,508项研究，涉及90,738名患者 | NA | NA | 平均绝对误差(MAE), 决定系数(R) | NA |
| 4388 | 2025-11-26 |
Deep generative modeling of temperature-dependent structural ensembles of proteins
2025-Mar-13, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.09.642148
PMID:40161645
|
研究论文 | 开发了一种基于深度生成模型的蛋白质结构集成生成方法，能够模拟温度依赖的结构变化 | 提出了首个可迁移的温度条件生成器aSAMt，在隐空间建模原子细节，能够准确采样侧链和主链扭转角分布 | 基于分子动力学模拟数据进行训练，计算成本仍然较高，且模型泛化能力有待进一步验证 | 开发能够捕捉蛋白质构象集成和结构可变性的深度生成模型 | 蛋白质重原子结构集成 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 扩散模型, 自编码器 | 分子结构数据 | 大型开放的mdCATH数据集 | NA | 隐扩散模型 | 与长时MD模拟比较，实验观测热行为验证 | NA |
| 4389 | 2025-11-26 |
Synthetic Diffusion Tensor Imaging Maps Generated by 2D and 3D Probabilistic Diffusion Models: Evaluation and Applications
2025-Feb-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.21.639511
PMID:40060678
|
研究论文 | 评估2D和3D概率扩散模型生成的合成扩散张量成像图像质量及其在下游任务中的应用价值 | 首次系统比较2D切片级和3D体积级DDPM在合成DTI数据中的性能，并评估其在下游分类任务中的增强效果 | 仅评估了平均扩散率图，未涵盖所有DTI参数；研究范围限于性别和痴呆分类任务 | 开发高质量的合成DTI数据生成方法以解决数据稀缺和隐私问题 | 脑部扩散张量成像数据 | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 扩散张量成像 | DDPM, CNN | 医学影像 | NA | NA | 2D CNN, 3D CNN | 图像质量, 多样性, 计算效率, 下游任务性能 | NA |
| 4390 | 2025-11-26 |
Piscis: a novel loss estimator of the F1 score enables accurate spot detection in fluorescence microscopy images via deep learning
2025-Jan-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.31.578123
PMID:38352551
|
研究论文 | 提出一种基于新型损失函数SmoothF1的深度学习算法Piscis，用于荧光显微镜图像中的斑点检测 | 开发了可近似F1分数的SmoothF1损失函数，能直接惩罚假阳性和假阴性，同时保持可微性适用于深度学习训练 | NA | 实现荧光显微镜图像中RNA转录本斑点的自动准确检测 | RNA FISH图像中的单分子RNA转录本斑点 | 计算机视觉 | NA | RNA FISH, 空间转录组学 | 深度学习 | 荧光显微镜图像 | 358张手动标注的实验RNA FISH图像和240张合成图像 | NA | NA | F1分数 | NA |
| 4391 | 2025-11-26 |
DNALongBench: A Benchmark Suite for Long-Range DNA Prediction Tasks
2025-Jan-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.01.06.631595
PMID:39829833
|
研究论文 | 本文介绍了DNALongBench，一个用于评估长距离DNA依赖关系预测任务的综合基准套件 | 首次构建了专门针对长距离DNA依赖关系（可达100万碱基对）的综合基准数据集，涵盖五个重要基因组学任务 | 基准数据集可能无法覆盖所有类型的长距离DNA相互作用，且评估的方法数量有限 | 解决长距离DNA依赖关系建模的评估标准缺失问题，促进DNA序列深度学习模型的比较和发展 | 基因组序列中的长距离依赖关系，包括增强子-靶基因相互作用、表达数量性状位点等 | 生物信息学 | NA | DNA测序，深度学习 | CNN, 基础模型 | DNA序列数据 | 涵盖五个基因组学任务的数据集 | NA | HyenaDNA, Caduceus-Ph, Caduceus-PS | NA | NA |
| 4392 | 2025-11-26 |
Deep Learning Based on Automated Breast Volume Scanner Images for the Diagnosis of Breast Lesions: A Multicenter Diagnostic Study
2025, International journal of medical sciences
IF:3.2Q1
DOI:10.7150/ijms.118430
PMID:41049432
|
研究论文 | 开发基于自动乳腺容积扫描图像的深度学习模型用于乳腺癌诊断，并与放射科医生进行性能比较 | 首次在自动乳腺容积扫描图像上开发多中心验证的深度学习模型，并证明其能显著提升诊断性能并减少解读时间 | 研究样本量相对有限，仅包含三个医疗中心的数据 | 开发用于乳腺癌自动检测和诊断的深度学习模型 | 1368名乳腺病变患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 自动乳腺容积扫描 | CNN | 医学图像 | 1368名患者 | NA | VGG19, DenseNet161, ResNet101, ResNet50 | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 4393 | 2025-11-26 |
Exploratory analysis of predictive models in the field of myelitis: a systematic review and meta-analysis
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1669338
PMID:41112278
|
系统综述与荟萃分析 | 对脊髓炎预测模型进行系统性综述与荟萃分析，评估现有模型的方法学质量与临床应用价值 | 首次对脊髓炎预测模型进行全面方法学评估，使用PROBAST工具系统分析偏倚风险 | 纳入研究数量有限（11项），多数研究存在高偏倚风险，模型公开可用性差 | 评估现有脊髓炎预测模型的方法学质量、偏倚风险和临床应用价值 | 脊髓炎预测模型相关研究文献 | 医学预测模型 | 脊髓炎 | 系统综述、荟萃分析、PROBAST评估 | 逻辑回归,Cox回归,深度学习,联合建模,混合机器学习 | 临床研究数据 | 11项研究（6项诊断模型，5项预后模型） | NA | NA | AUC | NA |
| 4394 | 2025-11-25 |
Improved Breast Cancer Detection with Artificial Intelligence in a Real-World Digital Breast Tomosynthesis Screening Program
2025-Dec, Clinical breast cancer
IF:2.9Q2
DOI:10.1016/j.clbc.2025.05.007
PMID:40473527
|
研究论文 | 比较数字乳腺断层合成筛查中人工智能系统实施前后放射科医生的乳腺癌检测性能 | 在真实世界临床环境中评估深度学习AI系统对数字乳腺断层合成筛查性能的影响 | 回顾性研究设计，样本量有限，仅包含4名放射科医生和3个临床中心的数据 | 评估AI检测系统在数字乳腺断层合成筛查中对乳腺癌检测性能的改善效果 | 数字乳腺断层合成筛查的乳腺X线影像 | 医学影像分析 | 乳腺癌 | 数字乳腺断层合成 | 深度学习 | 医学影像 | 前AI期10,322例标准DBT解读，后AI期6,407例DBT解读 | NA | NA | 癌症检出率, 异常解读率, PPV1, PPV3 | NA |
| 4395 | 2025-11-25 |
Granulocyte abundance and maturation state at diagnosis predicts treatment-free remission in CML
2025-Dec, Leukemia
IF:12.8Q1
DOI:10.1038/s41375-025-02769-2
PMID:40958033
|
研究论文 | 本研究通过深度学习分析慢性粒细胞白血病患者的骨髓细胞形态学特征，发现中性粒细胞丰度和粒细胞成熟状态与治疗无缓解生存期相关 | 首次利用深度学习分析骨髓细胞形态学特征来预测CML患者的治疗无缓解生存期，发现了新的生物标志物 | 样本量相对有限（113例患者），来自多个临床中心可能存在技术差异 | 探索骨髓细胞形态学特征在预测慢性粒细胞白血病患者治疗无缓解生存期中的价值 | 113例慢性期慢性粒细胞白血病患者的诊断骨髓穿刺样本 | 数字病理学 | 慢性粒细胞白血病 | 骨髓细胞形态学分析，深度学习图像分析 | 深度学习 | 高分辨率细胞形态学图像 | 113例CML患者样本和942例对照骨髓样本 | NA | NA | NA | NA |
| 4396 | 2025-11-25 |
Artificial intelligence enabled tumor diagnosis and treatment: Status, breakthroughs and challenges
2025-Dec, Critical reviews in oncology/hematology
DOI:10.1016/j.critrevonc.2025.104963
PMID:40992526
|
综述 | 本文系统综述人工智能在肿瘤诊疗领域的最新进展、突破性成果与面临的挑战 | 整合多模态学习、可解释性AI和AI驱动药物发现等前沿进展，为下一代精准肿瘤学提供前瞻视角 | 主要关注技术综述，未涉及具体临床验证数据 | 系统总结AI在肿瘤诊疗领域的应用现状并分析临床转化面临的挑战 | 肿瘤诊疗全流程（影像筛查、病理诊断、智能决策、疗效预测、个性化治疗） | 数字病理 | 肿瘤 | 深度学习 | NA | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4397 | 2025-11-25 |
AI-mediated immunotherapeutics in adenoid cystic carcinoma: Challenges and current perspectives
2025-Dec, Critical reviews in oncology/hematology
DOI:10.1016/j.critrevonc.2025.104984
PMID:41161628
|
综述 | 本文探讨人工智能在腺样囊性癌免疫治疗中的应用现状、挑战与未来展望 | 系统整合多种机器学习与深度学习模型于腺样囊性癌的精准免疫治疗，提出联合多组学数据与联邦学习等前沿方向 | 存在临床整合困难、模型可解释性不足、数据质量参差等挑战 | 推动人工智能在腺样囊性癌精准免疫治疗领域的临床应用 | 腺样囊性癌患者的多组学数据（影像、病理、基因组）与免疫治疗反应 | 数字病理 | 头颈癌 | 多组学数据整合分析 | SVM, RF, KNN, LR, GBM, CNN, ANN | 影像数据, 组织病理数据, 基因组数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 人工神经网络 | 准确率, 特异性 | NA |
| 4398 | 2025-11-25 |
Identification of defensins using transformer-derived protein embeddings and discrete cosine transformation-enhanced evolutionary features with generative adversarial capsule bidirectional temporal convolutional neural network
2025-Dec, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148336
PMID:41130478
|
研究论文 | 提出一种名为GAC-BTCNN-Pred的新型防御素识别预测器，通过融合进化特征和蛋白质语言模型嵌入来提升预测性能 | 结合分段位置特异性评分矩阵的离散余弦变换增强特征与基于Transformer的蛋白质语言模型嵌入，并首次提出生成对抗胶囊双向时序卷积神经网络架构 | 未提及模型在跨物种或大规模数据集上的泛化能力验证 | 开发高精度的防御素识别计算方法以支持新型抗菌药物发现 | 防御素（阳离子抗菌肽） | 生物信息学 | 细菌感染 | 蛋白质序列分析，特征工程 | GAN, Capsule Network, TCN, Transformer | 蛋白质序列数据 | NA | NA | 生成对抗胶囊双向时序卷积神经网络（GAC-BTCNN），ProtGen-LLM | 多种评估指标（具体指标未列明） | NA |
| 4399 | 2025-11-25 |
Deep learning-optimized multi-enzyme hydrolysis for walnut antihypertensive peptides
2025-Dec, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148700
PMID:41177473
|
研究论文 | 本研究结合深度学习和实验验证优化核桃蛋白中降压肽的多酶水解生产工艺 | 首次使用大语言模型进行酶筛选，开发新型多酶组合方法生产高ACE抑制活性的核桃蛋白水解物 | NA | 优化功能性降压肽的生产工艺并验证其降压效果 | 核桃蛋白、自发性高血压大鼠 | 机器学习 | 心血管疾病 | 多酶水解、分子对接分析 | 大语言模型 | 实验数据、生物活性数据 | 自发性高血压大鼠模型 | NA | NA | ACE抑制率、自由基清除能力、血压测量、血清生物标志物变化 | NA |
| 4400 | 2025-11-25 |
White matter brain age as a biomarker of cerebrovascular burden in the ageing brain
2025-Dec, European archives of psychiatry and clinical neuroscience
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s00406-024-01758-3
PMID:38424358
|
研究论文 | 开发白质特异性脑年龄作为评估脑血管负担的生物标志物 | 首次使用三维卷积神经网络从扩散加权成像中开发白质特异性脑年龄评估方法 | 研究主要基于英国生物银行数据，需要更多样化人群验证 | 探究血管风险因素对白质健康的影响 | 英国生物银行参与者（横断面37,327人，纵向1,409人） | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 扩散加权成像 | CNN | 医学影像 | 横断面37,327人，纵向子集1,409人 | NA | 三维卷积神经网络 | 白质脑年龄差距 | NA |