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 18957 篇文献，本页显示第 17861 - 17880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17861 | 2025-10-07 |
Vision transformer distillation for enhanced gastrointestinal abnormality recognition in wireless capsule endoscopy images
2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.1.014505
PMID:39916992
|
研究论文 | 提出一种基于知识蒸馏的视觉Transformer方法，用于无线胶囊内窥镜图像中的胃肠道异常识别 | 首次将知识蒸馏技术应用于CNN教师模型到视觉Transformer学生模型的迁移，用于胃肠道异常识别 | 仅在公开数据集上进行验证，未在真实临床环境中测试 | 开发计算机视觉辅助系统以辅助胃肠道异常的诊断 | 无线胶囊内窥镜图像中的胃肠道异常区域 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 无线胶囊内窥镜成像 | CNN, ViT | 图像 | Kvasir和KID数据集 | NA | Vision Transformer | 准确率 | NA |
| 17862 | 2025-10-07 |
The Role and Limitations of Artificial Intelligence in Combating Infectious Disease Outbreaks
2025-Jan, Cureus
DOI:10.7759/cureus.77070
PMID:39917100
|
综述 | 探讨人工智能在传染病爆发管理中的多重应用及其面临的主要限制 | 系统分析AI在疫情预测、诊断、药物发现和疫苗开发等领域的综合应用，并提出人机协同优化全球健康结果的路径 | 数据隐私问题、模型透明度不足、需持续更新以适应新发病原体 | 评估AI在传染病防控中的潜力与障碍 | 传染病爆发管理过程 | 机器学习 | 传染病 | 深度学习、强化学习 | 深度学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17863 | 2025-10-07 |
Role of Artificial Intelligence in the Assessment of Postoperative Pain in the Pediatric Population: A Systematic Review
2025-Jan, Cureus
DOI:10.7759/cureus.77074
PMID:39917118
|
系统综述 | 本系统综述探讨人工智能在评估儿童术后疼痛中的作用 | 首次系统评估AI在儿童术后疼痛管理中的应用现状和效果 | 纳入研究数量有限且异质性高，无法进行荟萃分析，AI工具仍处于早期阶段且多关注单一参数 | 评估人工智能在预测和评估儿童术后疼痛中的作用 | 儿科术后患者 | 医疗人工智能 | 术后疼痛 | 深度学习，机器学习 | 深度学习模型，机器学习模型 | 疼痛评估数据 | 8项研究，共4,470名儿科患者 | NA | NA | 准确率，AUC值 | NA |
| 17864 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Techniques in Glioma Brain Tumor Segmentation Using Multi-Parametric MRI: A Review on Clinical Applications and Future Outlooks
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29543
PMID:39074952
|
综述 | 本文全面回顾了深度学习在多参数MRI胶质瘤脑肿瘤分割中的应用现状与未来展望 | 系统梳理了从早期CNN到最新注意力机制和Transformer模型的技术演进，并探讨了基因组数据整合等未来方向 | 存在数据质量、梯度消失和模型可解释性等挑战 | 探讨深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的临床应用与发展前景 | 胶质瘤脑肿瘤 | 数字病理 | 脑肿瘤 | 多参数磁共振成像 | CNN, Transformer | 医学影像 | NA | NA | CNN, 注意力机制, Transformer | NA | NA |
| 17865 | 2024-08-07 |
Editorial for "Deep Learning Assisted Classification of T1ρ-MR Based Intervertebral Disc Degeneration Phases"
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29509
PMID:39016471
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17866 | 2025-10-07 |
Multiparametric MRI-Based Deep Learning Radiomics Model for Assessing 5-Year Recurrence Risk in Non-Muscle Invasive Bladder Cancer
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29574
PMID:39167019
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于多参数MRI的深度学习放射组学模型，用于评估非肌层浸润性膀胱癌的5年复发风险 | 首次将多参数MRI的放射组学特征、深度学习特征与临床因素整合，构建了优于传统EORTC模型的复发风险评估模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（191例患者） | 改进非肌层浸润性膀胱癌的5年复发风险评估方法 | 非肌层浸润性膀胱癌患者 | 数字病理 | 膀胱癌 | 多参数MRI，包括T2加权成像、扩散加权成像和动态对比增强序列 | 深度学习模型 | 医学影像 | 191例患者（训练队列115例，验证和测试队列各38例） | NA | NA | AUC, Harrell's concordance index | NA |
| 17867 | 2025-10-07 |
Role of artificial intelligence in treatment planning and outcome prediction of jaw corrective surgeries by using 3-D imaging: a systematic review
2025-Mar, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2024.09.010
PMID:39701860
|
系统综述 | 系统评估人工智能在基于3D成像的颌骨矫正手术治疗方案制定和结果预测中的应用 | 首次系统综述AI在颌骨矫正手术规划与预后预测中的角色，重点关注3D成像技术的应用 | 纳入研究存在显著异质性且数据报告不足，无法进行荟萃分析 | 评估AI在颌骨矫正手术治疗规划和结果预测中的应用效果 | 颌骨矫正手术患者 | 医学影像分析 | 颌面畸形 | 3D成像，CT扫描 | 深度学习，机器学习 | 3D医学影像，CT数据 | 14项研究（11项使用深度学习，3项使用机器学习） | NA | NA | 预测误差，Dice分数，准确率 | NA |
| 17868 | 2025-02-08 |
Predicting craniofacial fibrous dysplasia growth status: an exploratory study of a hybrid radiomics and deep learning model based on computed tomography images
2025-Mar, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2024.11.002
PMID:39725588
|
研究论文 | 本研究旨在开发基于CT图像的三种模型，用于区分颅面纤维性发育不良（CFD）患者的病变进展状态 | 结合了放射组学和深度学习的混合模型（Model Rad+DL），在评估CFD病变进展方面表现出优越性 | 研究为回顾性分析，样本量有限（148例患者） | 开发并评估基于CT图像的模型，以区分CFD患者的病变进展状态 | 148名CFD患者的术前CT扫描图像 | 数字病理学 | 颅面纤维性发育不良 | 3D-Slicer软件用于图像分割和特征提取 | 混合模型（放射组学和深度学习） | CT图像 | 148名CFD患者 | NA | NA | NA | NA |
| 17869 | 2025-02-08 |
Editorial for "Multiparametric MRI-Based Deep Learning Radiomics Model for Assessing 5-Year Recurrence Risk in Non-Muscle Invasive Bladder Cancer"
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29592
PMID:39258759
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17870 | 2025-02-08 |
A joint three-plane physics-constrained deep learning based polynomial fitting approach for MR electrical properties tomography
2025-Feb-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121054
PMID:39863005
|
研究论文 | 本文提出了一种结合物理约束和深度学习的多项式拟合方法，用于磁共振电特性成像，以提高电导率估计的准确性和计算效率 | 结合物理约束的深度学习框架，通过在三平面上联合优化神经网络权重，提高了电导率估计的准确性和计算效率 | 需要大量的训练数据，且对未见数据的泛化能力有限 | 提高磁共振电特性成像中电导率估计的准确性和计算效率 | 体内组织的电特性 | 数字病理 | NA | 磁共振电特性成像 | 深度学习 | 3D数据 | 模拟的异质脑模型 | NA | NA | NA | NA |
| 17871 | 2025-02-08 |
A novel deep learning framework for retinal disease detection leveraging contextual and local features cues from retinal images
2025-Feb-07, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03314-0
PMID:39918766
|
研究论文 | 本文提出了一种新的深度学习框架，用于从视网膜图像中提取上下文和局部特征线索，以准确分类视网膜疾病 | 提出了一种结合全局上下文信息和局部细粒度信息的深度学习框架，通过DCM-CNN和LP-CNN模块的协同工作，克服了眼底图像中的类间相似性、类内变异、局部信息有限等挑战 | NA | 提高视网膜疾病的自动诊断准确性 | 视网膜图像 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 深度学习 | Densely Connected Multidilated Convolution Neural Network (DCM-CNN), Local-Patch-based Convolution Neural Network (LP-CNN) | 图像 | 两个公开的基准数据集：RFMiD和ODIR-5K | NA | NA | NA | NA |
| 17872 | 2025-02-08 |
Automated 24-sector grid-map algorithm for prostate mpMRI improves precision and efficacy of prostate lesion location reporting
2025-Feb, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111897
PMID:39729944
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动前列腺24分区网格图算法，用于提高前列腺病变位置报告的精确性和效率 | 首次开发了一种自动化的24分区网格图算法，用于前列腺多参数磁共振成像（mpMRI）的病变定位，显著提高了定位报告的准确性 | 研究样本量较小，仅使用了50个mpMRI数据集进行验证 | 训练并验证一种基于深度学习的前列腺自动分区映射算法，以提高前列腺病变位置报告的精确性和效率 | 前列腺病变 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 50个mpMRI数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 17873 | 2025-02-08 |
Applying deep learning for underwater broadband-source detection using a spherical array
2025-Feb-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0035787
PMID:39918577
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度神经网络（DNN）的球形阵列水下宽带源检测和到达方向估计方法 | 该方法通过球形傅里叶变换将元素压力信号转换为球形傅里叶系数作为DNN输入，并采用高斯分布设计DNN标签，显著提高了检测能力并有效抑制了误估计 | 该方法在训练数据中引入白噪声，可能对实际应用中的噪声环境适应性有限 | 提高水下宽带源的被动检测能力 | 水下宽带源 | 机器学习 | NA | 深度神经网络（DNN） | DNN | 声压信号 | 模拟和实验处理结果 | NA | NA | NA | NA |
| 17874 | 2025-02-08 |
Inference of the Mass Composition of Cosmic Rays with Energies from 10^{18.5} to 10^{20} eV Using the Pierre Auger Observatory and Deep Learning
2025-Jan-17, Physical review letters
IF:8.1Q1
DOI:10.1103/PhysRevLett.134.021001
PMID:39913843
|
研究论文 | 本文利用Pierre Auger Observatory的表面探测器和深度学习技术，首次在事件级别上推断出宇宙射线的大气深度最大值X_{max}，并扩展了X_{max}分布的测量范围至100 EeV，揭示了极端能量下宇宙射线的质量组成 | 首次在事件级别上推断X_{max}，并利用深度学习技术扩展了测量范围至100 EeV，提供了极端能量下宇宙射线质量组成的新见解 | NA | 研究极端能量下宇宙射线的质量组成 | 宇宙射线 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 探测器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17875 | 2025-10-07 |
Computational Resources for lncRNA Functions and Targetome
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4290-0_13
PMID:39702714
|
综述 | 本文全面综述了长链非编码RNA（lncRNA）功能与靶标组研究领域的计算资源，包括数据库和预测工具 | 提供了跨物种（人类、小鼠、植物等）lncRNA资源的系统性总结，并包含最新版本资源的更新信息 | 作为章节综述，可能未涵盖该领域所有最新进展 | 总结lncRNA研究领域的计算资源，帮助生物学家选择合适的工具 | 长链非编码RNA（lncRNA）及其相关数据库和预测工具 | 生物信息学 | NA | 深度学习、支持向量机、随机森林 | 深度学习, SVM, RF | 基因组数据、表达数据、调控数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 17876 | 2025-10-07 |
Structure-Based Prediction of lncRNA-Protein Interactions by Deep Learning
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4290-0_16
PMID:39702717
|
研究论文 | 介绍基于三维结构信息预测lncRNA-蛋白质相互作用的基本框架和深度学习方法 | 利用几何深度学习方法处理非欧几里得结构数据，实现lncRNA-蛋白质相互作用的自动表征和学习 | 未提及具体实验验证和性能评估结果 | 预测lncRNA-蛋白质相互作用并解析其机制 | 长非编码RNA（lncRNA）和蛋白质 | 机器学习 | NA | 三维结构分析 | 深度学习 | 非欧几里得结构数据 | NA | NA | 几何深度学习网络 | NA | NA |
| 17877 | 2025-10-07 |
Attention-enhanced corn disease diagnosis using few-shot learning and VGG16
2025-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2025.103172
PMID:39911906
|
研究论文 | 提出一种基于注意力增强和少样本学习的玉米病害诊断方法 | 结合预训练VGG16网络、注意力机制和原型少样本学习，实现高精度玉米病害分类 | NA | 早期检测和分类玉米病害以减少农业损失 | 玉米病害 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN, Few-Shot Learning | 图像 | NA | NA | VGG16 | 准确率 | NA |
| 17878 | 2025-10-07 |
FedPD: Defending federated prototype learning against backdoor attacks
2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.107016
PMID:39708704
|
研究论文 | 提出FedPD框架，通过交换原型而非模型参数来防御联邦学习中的后门攻击 | 首次在联邦学习中采用原型交换机制，从源头阻断后门攻击通道，同时显著降低通信开销 | 未明确说明在极端非独立同分布数据场景下的性能表现 | 开发高效的联邦学习后门攻击防御方法 | 联邦学习系统及其安全防护 | 机器学习 | NA | 联邦学习 | 深度学习模型 | 分布式训练数据 | NA | 联邦学习框架 | NA | 攻击成功率，主要任务准确率 | NA |
| 17879 | 2025-10-07 |
Enhancing consistency and mitigating bias: A data replay approach for incremental learning
2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.107053
PMID:39732067
|
研究论文 | 提出一种增强一致性和减轻偏见的增量学习方法CwD，通过数据回放和分类器去偏技术解决灾难性遗忘问题 | 提出定量测量数据一致性的方法，并设计新型损失函数减少倒置数据与真实数据间的不一致性；提出正则化项平衡类别权重 | 基于绑定的多元高斯分布假设，可能无法完全反映真实数据分布；实验仅限于图像分类任务 | 解决深度学习系统在连续学习中的灾难性遗忘问题 | 增量学习系统中的数据一致性和分类器偏见 | 机器学习 | NA | 数据回放方法 | 深度学习 | 图像 | CIFAR-100、Tiny-ImageNet和ImageNet100数据集 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 17880 | 2025-10-07 |
DFCL: Dual-pathway fusion contrastive learning for blind single-image visible watermark removal
2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.107077
PMID:39793490
|
研究论文 | 提出一种双路径融合对比学习方法用于盲单图像可见水印去除 | 通过双路径训练图像和梯度图，结合特征融合增强高频特征获取和水印空间定位精度，并利用对比学习确保结果接近原始无水印图像 | 未提及具体计算资源需求和模型规模限制 | 解决盲可见水印去除中的水印检测精度和去除后视觉质量问题 | 带有可见水印的数字图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 对比学习 | 图像 | 三个具有挑战性的基准数据集 | NA | 双路径融合架构 | 水印检测精度，视觉质量 | NA |