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 19270 篇文献，本页显示第 10221 - 10240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10221 | 2025-07-23 |
Top-DTI: Integrating Topological Deep Learning and Large Language Models for Drug Target Interaction Prediction
2025-Feb-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.07.637146
PMID:39975019
|
研究论文 | 提出了一种名为Top-DTI的新框架，通过整合拓扑深度学习和大型语言模型来预测药物靶点相互作用 | 结合拓扑数据分析和大型语言模型，利用持久同源性提取蛋白质接触图和药物分子图像的拓扑特征，同时通过蛋白质和药物的大型语言模型生成语义丰富的嵌入 | 未提及具体局限性 | 提高药物靶点相互作用预测的准确性和鲁棒性，为药物发现提供计算支持 | 药物靶点相互作用 | 机器学习 | NA | 拓扑数据分析(TDA)、大型语言模型(LLMs) | Top-DTI | 蛋白质接触图、药物分子图像、蛋白质序列、药物SMILES字符串 | 公共BioSNAP和Human DTI基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10222 | 2025-07-23 |
Quantifying Nuclear Structures of Digital Pathology Images Across Cancers Using Transport-Based Morphometry
2025-Feb, Cytometry. Part A : the journal of the International Society for Analytical Cytology
DOI:10.1002/cyto.a.24917
PMID:39982036
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于最优传输数学的新技术，用于直接从成像数据中建模与核染色质结构相关的信息内容 | 提出了一种基于最优传输的形态测量（TBM）框架，能够表示每个细胞核相对于模板细胞核的全部信息内容，且对不同染色模式和成像协议具有鲁棒性 | NA | 开发一种定量测量方法，用于在不同数据集和癌症类型之间进行有意义的比较 | 癌细胞核的形态学特征 | 数字病理学 | 癌症（包括肝癌、甲状腺癌、肺癌和皮肤癌等） | 最优传输、特征提取、深度学习 | TBM框架 | 图像 | 大型数据集（如TCGA和人类蛋白质图谱） | NA | NA | NA | NA |
| 10223 | 2025-07-23 |
A deep learning model for clinical outcome prediction using longitudinal inpatient electronic health records
2025-Jan-23, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.01.21.25320916
PMID:39974062
|
研究论文 | 开发了一个基于Transformer的临床结果预测模型TECO，用于利用住院电子健康记录(EHR)数据预测ICU死亡率 | 提出了一个Transformer基础的模型TECO，在预测ICU死亡率方面优于专有指标和传统机器学习模型，并能识别与结果相关的临床可解释特征 | 需要进一步验证 | 开发一个深度学习模型用于临床结果预测 | 住院患者的电子健康记录数据 | 机器学习 | COVID-19, ARDS, 败血症 | 深度学习 | Transformer | 电子健康记录(EHR) | COVID-19患者2579人，ARDS队列2799人，败血症队列6622人 | NA | NA | NA | NA |
| 10224 | 2025-07-23 |
Step Width Estimation in Individuals With and Without Neurodegenerative Disease via a Novel Data-Augmentation Deep Learning Model and Minimal Wearable Inertial Sensors
2025-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3470310
PMID:39331558
|
研究论文 | 提出了一种新型数据增强深度学习模型，用于通过最小化可穿戴惯性传感器估计步宽 | 使用数据增强的深度学习模型和最小化可穿戴惯性传感器（IMUs）来估计步宽，克服了传统方法的高成本和耗时问题 | 研究样本量较小，仅包括12名神经退行性疾病患者和17名健康个体 | 开发一种便携式步宽监测方法，用于神经退行性疾病患者和健康个体的康复训练和动态平衡控制 | 神经退行性疾病患者（SCA3）和健康个体 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 数据增强深度学习模型 | 深度学习模型 | 惯性传感器数据 | 12名神经退行性疾病患者和17名健康个体 | NA | NA | NA | NA |
| 10225 | 2025-07-23 |
Combination of facial and nose features of Amur tigers to determine age
2025-Jan, Integrative zoology
IF:3.5Q1
DOI:10.1111/1749-4877.12817
PMID:38509845
|
研究论文 | 通过结合东北虎的面部和鼻子特征，利用深度学习模型进行年龄测定 | 发现老虎鼻子上的黑色斑点面积与年龄呈正相关，并首次将面部和鼻子特征结合用于年龄测定 | 准确率为87.81%，仍有提升空间 | 开发一种基于图像特征的东北虎年龄测定方法 | 东北虎的面部和鼻子特征 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 10226 | 2025-07-23 |
Deep learning imaging analysis to identify bacterial metabolic states associated with carcinogen production
2025, Discover imaging
DOI:10.1007/s44352-025-00006-1
PMID:40098681
|
研究论文 | 本研究利用深度学习成像分析技术，识别与致癌物产生相关的细菌代谢状态 | 首次使用深度学习成像分析方法区分产生和不产生致癌物DCA的C. scindens细胞状态 | 研究仅针对C. scindens和两种Bacteroides物种，未涵盖其他可能相关的肠道细菌 | 探索成像方法在识别与结直肠癌相关的细菌代谢状态中的应用 | C. scindens细菌及其在不同培养条件下的代谢状态 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 光学显微镜成像 | CNN, DenseNet, ResNet, nnU-Net | 图像 | 四种培养条件下的C. scindens图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 10227 | 2025-07-23 |
Gross tumor volume confidence maps prediction for soft tissue sarcomas from multi-modality medical images using a diffusion model
2025-Jan, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2025.100734
PMID:40123775
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于扩散模型的深度学习技术，用于从多模态医学图像中自动预测软组织肉瘤的总肿瘤体积（GTV）置信图 | 首次使用扩散模型预测GTV置信图，并考虑了读者间和读者内的变异性 | 样本量较小（49例患者），且仅使用了公开数据集 | 开发自动化的GTV勾画技术以提高放疗计划的可重复性 | 软组织肉瘤患者的多模态医学图像（FDG-PET、CT和MRI） | 数字病理 | 软组织肉瘤 | 扩散模型 | 扩散模型 | 医学图像（FDG-PET、CT和MRI） | 49例患者的多模态医学图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 10228 | 2025-07-22 |
Ensemble learning approach for detecting breast invasive ductal carcinoma from histopathological images
2025-Aug, Pathology, research and practice
DOI:10.1016/j.prp.2025.156041
PMID:40460639
|
研究论文 | 本文提出了一种集成学习方法，用于从组织病理学图像中检测乳腺浸润性导管癌 | 结合多种深度学习模型的优势，提出加权平均集成算法，显著提高诊断准确性和鲁棒性 | 未提及模型在临床环境中的实际应用验证及对不同分辨率图像的普适性 | 提高乳腺浸润性导管癌的诊断准确率 | 乳腺组织病理学切片图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习集成方法 | ResNet50, Xception, MobileNetV2, VGG16, VGG19的集成模型 | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 10229 | 2025-07-22 |
Machine learning-based histopathological features of histological slides and clinical characteristics as a novel prognostic indicator in diffuse large B-cell lymphoma
2025-Aug, Pathology, research and practice
DOI:10.1016/j.prp.2025.156071
PMID:40499499
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于临床和组织病理学特征的深度学习模型，用于预测弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的预后 | 结合临床特征和组织病理学特征，开发了一种新型的非侵入性预后预测方法 | 样本量相对较小（194例患者），且仅基于单一机构的回顾性数据 | 预测弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者的预后 | 194例DLBCL患者的全切片图像和临床特征 | 数字病理学 | 弥漫性大B细胞淋巴瘤 | 深度学习，Cox回归分析，AUC分析，校准曲线，决策曲线分析（DCA） | 深度学习模型 | 图像（全切片图像），临床数据 | 194例患者 | NA | NA | NA | NA |
| 10230 | 2025-07-22 |
A Deep Learning Approach to Assessing Cell Identity in Stem Cell-Based Embryo Models
2025-Jul-22, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/7651_2025_654
PMID:40690128
|
research paper | 该研究利用深度学习技术评估干细胞胚胎模型中细胞身份 | 开发了一个整合早期人类发育的深度学习模型，能够对体外细胞类型进行身份鉴定并提供分类可靠性评分 | 未提及具体样本量或模型验证的详细限制 | 评估干细胞胚胎模型中细胞身份与真实胚胎细胞的相似性 | 胚胎干细胞(ESCs)和体外培养的细胞类型 | machine learning | NA | scRNA-seq, scvi-tools | DL | RNA-seq数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10231 | 2025-07-22 |
CoxKAN: Kolmogorov-Arnold networks for interpretable, High-Performance survival analysis
2025-Jul-21, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf413
PMID:40685627
|
研究论文 | 介绍了一种名为CoxKAN的可解释高性能生存分析模型，结合了Cox比例风险模型和Kolmogorov-Arnold网络的优势 | 提出了一种结合可解释性和高性能的生存分析方法，能够揭示预测变量之间的复杂相互作用并提供符号公式 | 未提及具体局限性 | 开发一种既保持高性能又具有可解释性的生存分析模型 | 生存分析模型在医学中的应用 | 机器学习 | NA | Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) | CoxKAN | 临床数据和基因组生物标志物数据 | 四个合成数据集和九个真实数据集（包括五个临床数据队列和四个基因组生物标志物队列） | NA | NA | NA | NA |
| 10232 | 2025-07-22 |
Noninvasive Deep Learning System for Preoperative Diagnosis of Follicular-Like Thyroid Neoplasms Using Ultrasound Images: A Multicenter, Retrospective Study
2025-Jul-21, Annals of surgery
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/SLA.0000000000006841
PMID:40689491
|
research paper | 提出一种基于深度学习的非侵入性系统，用于利用常规超声图像对滤泡状甲状腺肿瘤进行术前诊断 | 开发了一种深度学习系统，能够比ACR TI-RADS更准确地诊断滤泡状甲状腺肿瘤，并减少不必要的侵入性干预 | 研究为回顾性研究，可能受到数据收集时的偏差影响 | 提高滤泡状甲状腺肿瘤的术前诊断准确性 | 滤泡状甲状腺肿瘤患者 | digital pathology | thyroid cancer | ultrasound imaging | Inception-v3, ResNet50, Inception-ResNet-v2, DenseNet161 | image | 3634名患者，来自11个中心，包括1748例甲状腺滤泡腺瘤、299例滤泡癌和1587例乳头状甲状腺癌滤泡变异型 | NA | NA | NA | NA |
| 10233 | 2025-07-22 |
SOLeNNoID: A Deep Learning Pipeline For Solenoid Residue Detection in Protein Structures
2025-Jul-21, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf415
PMID:40689530
|
研究论文 | 介绍了一种基于深度学习的管道SOLeNNoID，用于预测蛋白质结构中的螺线管残基 | 利用CNN架构分析蛋白质距离矩阵，准确识别螺线管区域，覆盖所有三种螺线管亚类，并在性能上优于现有方法 | 未明确提及具体限制 | 开发一种结构基础的螺线管残基检测方法，以解决序列基础方法的局限性 | 蛋白质结构中的螺线管残基 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | CNN | 蛋白质距离矩阵 | 整个Protein Data Bank (PDB)数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 10234 | 2025-07-22 |
Dual-Dielectric-Layer-Based Iontronic Pressure Sensor Coupling Ultrahigh Sensitivity and Wide-Range Detection for Temperature/Pressure Dual-Mode Sensing
2025-Jul-20, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202503926
PMID:40685692
|
研究论文 | 本文提出了一种新型的双介电层离子电子压力传感器（DLIPS），结合高和低介电常数层，实现了超高灵敏度和宽范围检测的温度/压力双模式传感 | 提出了一种新型的双介电层离子电子压力传感器结构，结合高和低介电常数层，实现了超高灵敏度（72548.7 kPa）、宽工作压力范围（0.001-420 kPa）、极低检测限（0.832 Pa）和超过5000次循环的卓越耐久性 | NA | 开发一种具有超高灵敏度和宽范围检测能力的温度/压力双模式传感器 | 双介电层离子电子压力传感器（DLIPS） | 传感器技术 | NA | 离子凝胶和开孔聚氨酯泡沫作为介电层 | 深度学习回归模型 | 压力和温度信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10235 | 2025-07-22 |
Machine learning-assisted tacrolimus dose optimization in childhood- onset systemic lupus erythematosus through population pharmacokinetic modeling
2025-Jul-19, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110782
PMID:40684660
|
research paper | 本研究通过机器学习算法结合群体药代动力学模型，优化儿童系统性红斑狼疮患者的他克莫司剂量 | 首次将机器学习算法与药代动力学参数结合，用于预测儿童系统性红斑狼疮患者的个体化他克莫司剂量 | 样本量较小（86名患者），且仅基于回顾性数据 | 优化儿童系统性红斑狼疮患者的他克莫司治疗剂量 | 儿童系统性红斑狼疮患者 | machine learning | systemic lupus erythematosus | population pharmacokinetic modeling | XGBoost | clinical variables and pharmacokinetic parameters | 86名儿童系统性红斑狼疮患者的480个他克莫司谷浓度数据 | NA | NA | NA | NA |
| 10236 | 2025-07-22 |
Deep Learning Model for Automated Classification of Macular Neovascularization Subtypes in AMD
2025-Jul-01, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.66.9.55
PMID:40689724
|
研究论文 | 开发一种深度学习算法，用于基于结构光学相干断层扫描（OCT）图像准确分类新生血管性年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的黄斑新生血管（MNV）亚型 | 提出了一种基于CNN的深度学习模型，能够高精度分类MNV亚型，并通过图像均质化预处理提升分类性能 | 研究为回顾性队列研究，样本量相对较小（193眼） | 开发自动化工具辅助临床医生准确诊断MNV亚型 | 治疗初治的新生血管性AMD患者的OCT图像 | 数字病理学 | 年龄相关性黄斑变性 | 光学相干断层扫描（OCT） | CNN | 图像 | 193眼治疗初治的新生血管性AMD患者 | NA | NA | NA | NA |
| 10237 | 2025-10-06 |
Efficiency of oral keratinized gingiva detection and measurement based on convolutional neural network
2025-Jun, Journal of periodontology
IF:4.2Q1
DOI:10.1002/JPER.24-0151
PMID:39007745
|
研究论文 | 本研究基于卷积神经网络开发自动检测和测量口腔角化牙龈的方法 | 首次比较不同CNN网络在角化牙龈分割中的性能，并验证深度学习测量与临床医生测量的一致性 | 仅使用600张口腔内照片，样本量相对有限 | 评估不同卷积神经网络在检测和测量角化牙龈宽度方面的性能 | 口腔角化牙龈组织 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 口腔内摄影 | CNN | 图像 | 600张口腔内照片（来自1200张原始照片） | NA | ResNet50, DeepLab | 准确率, 交并比, F1分数 | NA |
| 10238 | 2025-07-22 |
A Diffusion-Based Framework for Designing Molecules in Flexible Protein Pockets
2025-May-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.27.656443
PMID:40502112
|
research paper | 提出了一种基于扩散的框架YuelDesign，用于设计适应柔性蛋白口袋的分子 | YuelDesign采用新的蛋白质编码方案和全连接图表示来编码蛋白口袋的灵活性，以及专门的键重建模块 | 未提及具体的局限性 | 解决基于结构的药物发现中柔性蛋白口袋分子设计的挑战 | 柔性蛋白口袋和分子设计 | machine learning | NA | 扩散模型 | diffusion-based framework | molecular structures | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10239 | 2025-07-22 |
Operationalizing postmortem pathology-MRI association studies in Alzheimer's disease and related disorders with MRI-guided histology sampling
2025-05-28, Acta neuropathologica communications
IF:6.2Q1
DOI:10.1186/s40478-025-02030-y
PMID:40437594
|
研究论文 | 本文开发了一种结合7T MRI引导的组织病理学采样和数字成像的全面方案，用于阿尔茨海默病及相关疾病的死后病理-MRI关联研究 | 开发了患者特异性3D打印模具和半自动MRI到组织学配准流程，以及使用弱监督深度学习的定量病理评分系统 | 研究仅针对29个大脑样本进行验证，样本量相对较小 | 开发标准化方法整合组织学和MRI，以改进阿尔茨海默病及相关疾病的神经病理学研究 | 死后大脑组织，特别是阿尔茨海默病谱系疾病患者的大脑 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 7T MRI，全切片数字成像，弱监督深度学习 | 深度学习模型（具体类型未明确说明） | MRI图像，组织学图像 | 29个确诊为阿尔茨海默病谱系疾病的大脑 | NA | NA | NA | NA |
| 10240 | 2025-10-06 |
Perfusion estimation from dynamic non-contrast computed tomography using self-supervised learning and a physics-inspired U-net transformer architecture
2025-May, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03323-2
PMID:39832070
|
研究论文 | 提出一种基于自监督学习和物理启发U-net Transformer架构的新方法，从动态非对比计算机断层扫描中预测肺灌注成像 | 开发了适用于连体IE-CT输入的U-Net Transformer架构，结合物理模型见解和专门为肺功能预测设计的自监督学习策略 | 监督训练仅使用44名患者的小样本队列，需要进一步开发以扩展临床应用 | 从非对比吸气和呼气CT扫描预测肺灌注成像 | 肺灌注成像 | 医学影像分析 | 肺部疾病 | 计算机断层扫描(CT), 单光子发射计算机断层扫描(SPECT/CT) | U-Net, Transformer | 医学影像 | 自监督训练使用523个IE-CT图像，监督训练使用44名患者 | NA | U-Net Transformer | 空间Spearman相关系数, 中位数相关系数 | NA |