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 1660 篇文献，本页显示第 801 - 820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 801 | 2025-10-05 |
Colorectal Liver Metastasis Pathomics Model: Integrating Single-Cell and Spatial Transcriptome Analysis With Pathomics for Predicting Liver Metastasis in Colorectal Cancer
2025-Sep, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2025.100805
PMID:40473111
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合单细胞转录组、空间转录组和病理图像分析的深度学习模型，用于预测结直肠癌肝转移风险 | 首次识别了肝转移触发恶性细胞(LMTMCs)，并通过多组学细胞通讯分析发现成纤维细胞与LMTMCs通过COL1A1-CD44/SDC4和LAMA4-CD44信号轴促进肝转移的机制 | 模型在外部验证集表现存在差异(0.72-0.89)，需要更多样化的数据集验证 | 开发能够早期识别和预测结直肠癌肝转移风险的计算模型 | 结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组分析, 批量RNA测序 | 深度学习 | 全切片图像, 基因表达数据 | TCGA-CRC内部测试集和两个外部验证队列(西南医科大学附属医院及附属中医医院) | PyTorch | ResNet18 | AUC | NA |
| 802 | 2025-10-05 |
AI-based large-scale screening of gastric cancer from noncontrast CT imaging
2025-Sep, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-025-03785-6
PMID:40555751
|
研究论文 | 开发基于非对比CT影像和深度学习的大规模胃癌筛查系统GRAPE | 首次利用常规非对比CT影像结合深度学习实现大规模胃癌筛查，在多个中心验证中表现优异 | 研究主要基于中国人群数据，需要在更广泛人群中验证普适性 | 开发高效的大规模胃癌筛查方法 | 胃癌患者和非胃癌人群 | 医学影像分析 | 胃癌 | 非对比CT成像 | 深度学习 | CT影像 | 开发队列6,720例（3,470例GC和3,250例非GC），验证队列19,458例，真实世界评估78,593例 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 803 | 2025-10-06 |
Analog optical computer for AI inference and combinatorial optimization
2025-Sep, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-025-09430-z
PMID:40903585
|
研究论文 | 提出一种结合模拟电子学和三维光学的模拟光学计算机，用于加速AI推理和组合优化 | 首次在单一平台上实现AI推理和组合优化的双重加速，采用快速定点搜索避免数字转换并增强噪声鲁棒性 | 未明确说明具体性能指标和与传统系统的定量比较 | 开发能同时处理AI推理和组合优化的节能计算平台 | 图像分类、非线性回归、医学图像重建和金融交易结算 | 机器学习, 光学计算 | NA | 模拟光学计算, 三维光学技术 | 递归推理神经网络模型, 梯度下降优化 | 图像数据, 金融交易数据 | NA | NA | 基于定点抽象的神经网络架构 | NA | 可扩展的消费级技术构建的模拟光学计算机 |
| 804 | 2025-10-06 |
Current Trends and Future Directions of Statistical Methods in Medical Research: A Scientometric Analysis
2025-Sep, Journal of evaluation in clinical practice
IF:2.1Q2
DOI:10.1111/jep.70257
PMID:40916916
|
研究论文 | 通过科学计量分析探讨医学研究中统计方法的当前趋势和未来方向 | 使用CiteSpace进行双图叠加和文献共引分析，揭示医学统计学与其他学科间的知识流动和主题演变 | 基于Web of Science的4919篇文献，可能存在数据库收录偏差 | 探索医学统计学的研究热点、发展趋势和未来方向 | 医学统计学领域的4919篇相关出版物 | 机器学习 | NA | 科学计量分析，文献计量分析 | NA | 文献数据，引用数据 | 4919篇相关出版物 | CiteSpace | NA | 中介中心性，sigma值 | NA |
| 805 | 2025-10-06 |
High-Performance Deep Learning for Instant Pest and Disease Detection in Precision Agriculture
2025-Sep, Food science & nutrition
IF:3.5Q2
DOI:10.1002/fsn3.70963
PMID:40964151
|
研究论文 | 提出一种基于MobileNetV2和EfficientNetB0的高性能深度学习融合模型，用于精准农业中的实时病虫害检测 | 首次将MobileNetV2和EfficientNetB0融合用于农业病虫害检测，并采用量化、剪枝和知识蒸馏技术实现边缘设备部署 | 仅针对22类特定作物（腰果、木薯、玉米、番茄）进行验证，未涵盖更广泛的农作物种类 | 开发实时、高精度的病虫害检测系统以支持精准农业和全球粮食安全 | 农作物病虫害图像检测 | 计算机视觉 | 农作物病虫害 | 深度学习图像分类 | CNN | 图像 | 24,881张原始图像和102,976张增强图像，共22个类别 | TensorFlow, TensorFlow Lite | MobileNetV2, EfficientNetB0 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC | 智能手机, Raspberry Pi, 农场无人机等低功耗边缘设备 |
| 806 | 2025-10-05 |
Deep Learning-Based Retinal Layer Segmentation in Optical Coherence Tomography Scans of Patients with Inherited Retinal Diseases
2025-Sep, Klinische Monatsblatter fur Augenheilkunde
IF:0.8Q4
DOI:10.1055/a-2227-3742
PMID:38086412
|
研究论文 | 开发基于深度学习的算法用于遗传性视网膜疾病患者光学相干断层扫描图像中的视网膜层分割 | 使用U-net模型结合领域自适应技术，首次实现对遗传性视网膜疾病患者OCT扫描中外核层的可靠自动分割 | 需要健康患者数据提供训练数据，算法在特定疾病群体中的泛化能力需进一步验证 | 开发能够准确分割遗传性视网膜疾病患者OCT图像中视网膜层的自动算法 | 遗传性视网膜疾病患者和健康对照者的光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | 遗传性视网膜疾病 | 光学相干断层扫描 | CNN | 图像 | 遗传性视网膜疾病患者和健康对照者的OCT扫描数据 | NA | U-net | Dice系数 | NA |
| 807 | 2025-10-06 |
Impact of deep learning model uncertainty on manual corrections to MRI-based auto-segmentation in prostate cancer radiotherapy
2025-Sep, Journal of applied clinical medical physics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/acm2.70221
PMID:40849835
|
研究论文 | 评估深度学习生成的不确定性地图对经验丰富放射肿瘤科医生在前列腺癌放疗中手动修正自动分割结果的影响 | 首次系统评估不确定性地图对临床医生在放疗计划中修正自动分割结果时的决策影响 | 样本量有限（35例测试病例），仅涉及4名肿瘤科医生 | 评估深度学习不确定性地图对放射肿瘤科医生手动修正自动分割的影响 | 前列腺癌患者MRI图像中的临床靶区（CTV）和直肠分割 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | MRI影像分析 | nnUNet | 医学影像（MRI） | 434例患者病例用于训练，35例独立测试病例 | nnUNet | nnUNet | Dice系数, Likert量表评分, 分割编辑时间 | NA |
| 808 | 2025-10-06 |
Designing Buchwald-Hartwig Reaction Graph for Yield Prediction
2025-Sep-19, The Journal of organic chemistry
IF:3.3Q1
DOI:10.1021/acs.joc.5c01400
PMID:40929732
|
研究论文 | 本文设计了一种用于Buchwald-Hartwig反应的图神经网络模型，用于预测反应产率并识别关键反应因素 | 设计了专门针对B-H反应的新型反应图结构，通过将每个反应物表示为图中的独立节点来捕捉分子内和分子间关系特征 | NA | 开发用于化学反应建模的图神经网络方法，预测B-H反应产率并识别影响产率的关键因素 | Buchwald-Hartwig反应体系中的化学组分和反应产率 | 机器学习 | NA | 高通量反应数据采集 | GNN | 化学反应数据 | NA | NA | BH-RGNN（B-H反应图神经网络） | R²得分 | 低计算成本 |
| 809 | 2025-10-06 |
PWLS-SOM: alternative PWLS reconstruction for limited-view CT by strategic optimization of a deep learning model
2025-Sep-19, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adffe0
PMID:40865562
|
研究论文 | 提出一种结合深度学习先验与数据一致性的新型有限角度CT重建框架PWLS-SOM | 通过三阶段策略优化（组级嵌入、显著性评估、个体级一致性适配）将DL先验与惩罚加权最小二乘重建相结合，并引入显著性评分量化模型参数贡献 | NA | 改进有限角度CT重建中的条纹伪影抑制和鲁棒性重建 | 稀疏视角（90视图）圆形轨迹CT数据和多段线性轨迹CT扫描数据 | 医学影像处理 | NA | 计算机断层扫描 | 深度学习 | CT投影数据 | 大规模配对数据集和死亡大鼠真实实验 | NA | NA | 上下文结构恢复能力、泛化能力评估 | NA |
| 810 | 2025-10-06 |
Research progress and future prospects in intelligent lung sound diagnosis: models, lightweight design, and hardware platform implementation
2025-Sep-19, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering
DOI:10.1515/bmt-2025-0197
PMID:40968576
|
综述 | 系统回顾了智能肺音诊断技术的研究进展，重点关注肺音分类模型构建、模型轻量化设计及硬件平台部署 | 深入探讨了基于软硬件协同设计的嵌入式平台部署路径，推动健康监测系统发展 | NA | 智能肺音识别技术在医疗辅助诊断领域的应用与发展 | 肺音信号 | 数字病理 | 呼吸系统疾病 | 深度学习 | NA | 音频信号 | NA | NA | NA | NA | 边缘设备、嵌入式系统、FPGA |
| 811 | 2025-10-06 |
Cross-Modal Interaction-Aware Progressive Fusion Network for Drug-Target Interaction Prediction
2025-Sep-19, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01429
PMID:40970765
|
研究论文 | 提出一种用于药物-靶点相互作用预测的跨模态交互感知渐进融合网络 | 引入双向交互感知模块精确对齐药物与蛋白质间的细粒度交互，并开发包含门控和卷积融合块的渐进融合网络 | NA | 改进药物-靶点相互作用预测的准确性和效率 | 药物与靶点蛋白质之间的相互作用关系 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 融合网络 | 多模态数据 | NA | NA | 跨模态交互感知渐进融合网络(CIPFN) | AUROC, AUPRC, F1, 灵敏度, 准确率 | NA |
| 812 | 2025-10-06 |
PPAP: A Protein-protein Affinity Predictor Incorporating Interfacial Contact-Aware Attention
2025-Sep-19, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01390
PMID:40970903
|
研究论文 | 提出一种结合界面接触感知注意力机制的蛋白质-蛋白质亲和力预测器PPAP | 首次将结构特征与序列表征通过界面接触感知注意力机制相结合，充分利用蛋白质相互作用界面的结构信息 | NA | 准确预测蛋白质-蛋白质相互作用结合亲和力 | 蛋白质-蛋白质复合物 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 注意力机制 | 蛋白质结构和序列数据 | NA | NA | 界面接触感知注意力机制 | Pearson相关系数, MAE | NA |
| 813 | 2025-10-06 |
Deep learning-based acceleration and denoising of 0.55T MRI for enhanced conspicuity of vestibular Schwannoma post contrast administration
2025-Sep-19, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03758-z
PMID:40970959
|
研究论文 | 本研究评估深度学习去噪技术在0.55T MRI中对前庭神经鞘瘤显影效果的提升及扫描时间的缩短 | 首次在0.55T低场强MRI中应用深度学习去噪技术，证明可在保持图像质量的同时将扫描时间缩短一半以上 | 样本量较小（仅30例患者），且为回顾性研究 | 评估深度学习去噪算法对0.55T MRI前庭神经鞘瘤显影效果和采集时间的影响 | 30名前庭神经鞘瘤患者（9名女性） | 医学影像分析 | 前庭神经鞘瘤 | MRI, 深度学习去噪 | 深度学习 | 医学影像 | 30例患者 | NA | NA | 图像质量评分, 肿瘤显影度评分, 伪影评分, 采集时间 | NA |
| 814 | 2025-10-06 |
Intelligent sports rehabilitation: integrating deep learning and real-time monitoring to achieve personalized rehabilitation
2025-Sep-19, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2025.2559187
PMID:40970943
|
研究论文 | 本研究探讨将太极拳融入运动员强制戒毒康复计划的心理益处 | 首次通过随机对照试验验证太极拳对运动员戒毒康复心理指标的改善效果 | 样本量有限（172人），仅针对运动员群体，缺乏长期随访数据 | 评估太极拳干预对康复期运动员心理健康的促进作用 | 参与强制戒毒康复计划的运动员 | 运动康复 | 药物成瘾 | 随机对照试验 | NA | 心理评估数据 | 172名运动员参与者（太极拳组86人，对照组86人） | NA | NA | 情绪健康、自我调节能力、心理韧性评分 | NA |
| 815 | 2025-10-06 |
Deep Learning Models for Predicting Human Cytochrome P450 Inhibition and Induction
2025-Sep-18, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01192
PMID:40966069
|
研究论文 | 开发深度学习模型预测人类细胞色素P450酶的抑制和诱导作用 | 结合深度神经网络与PCA和SMOTE技术，开发了能区分强抑制剂、中等抑制剂和非抑制剂的新型分类模型，并提出了专门预测hPXR激活的深度学习方法 | NA | 改进药物开发和安全评估中的CYP酶抑制和诱导预测 | 人类细胞色素P450酶（CYP3A4、CYP2D6、CYP1A2、CYP2C9、CYP2C19）和人类孕烷X受体（hPXR） | 机器学习 | NA | 深度神经网络，主成分分析，合成少数类过采样技术 | 深度神经网络 | 化合物数据 | NA | NA | 深度神经网络 | NA | NA |
| 816 | 2025-10-06 |
Revisiting Protein-Protein Docking: A Systematic Evaluation Framework
2025-Sep-18, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01399
PMID:40966105
|
研究论文 | 本研究提出了一个全面的蛋白质-蛋白质对接方法评估框架，系统比较了传统和深度学习方法的性能 | 建立了统一的基准测试框架，整合了经典数据集和新构建的抗体-抗原复合物数据集，首次系统评估深度学习方法的分布外泛化能力 | 仅评估了11种对接方法，可能未涵盖所有现有方法；深度学习模型在分布外数据上表现显著下降 | 系统评估蛋白质-蛋白质对接方法的性能，为结构预测和药物设计提供指导 | 蛋白质-蛋白质复合物结构 | 计算生物学 | NA | 蛋白质-蛋白质对接 | 深度学习,传统对接方法 | 蛋白质结构数据 | DockingBenchmark 5.5数据集、AACBench抗体-抗原复合物数据集、PPCBench分布外数据集 | NA | AlphaFold-Multimer, AlphaFold3, EquiDock, ElliDock, EBMDock, GeoDock, DiffDock-PP, HDOCK, PatchDock, PIPER, ZDOCK | top-5成功率 | NA |
| 817 | 2025-10-06 |
FourierMask: Explain EEG-based End-to-end Deep Learning Models in the Frequency Domain
2025-Sep-18, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3610742
PMID:40966133
|
研究论文 | 提出首个用于脑电信号端到端深度学习模型频率域解释的掩码扰动框架FourierMask | 首创针对脑电模型频率域解释的掩码扰动框架，引入傅里叶域变换、可学习掩码机制和聚类感知正则化约束的扰动生成器 | NA | 解释基于脑电信号的端到端深度学习模型决策过程 | 脑电信号端到端深度学习模型 | 机器学习 | NA | 脑电信号分析 | 深度学习 | 脑电时间序列信号 | 脑电基准数据集 | PyTorch, TensorFlow | EEGNet, TSCeption, DeepConvNet | 准确率下降差距 | NA |
| 818 | 2025-10-06 |
Multi-source Discriminant Dynamic Domain Adaptation for Cross-subject Motor Imagery EEG Recognition
2025-Sep-18, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3610446
PMID:40966137
|
研究论文 | 提出一种多源判别动态域自适应模型，用于提升跨被试运动想象脑电信号的分类准确率 | 通过动态最小化全局域和局部子域差异处理分类中的全局与局部差异，引入批量核范数最大化增强目标域判别性，设计基于相似度的加权联合预测机制 | NA | 提升跨被试运动想象脑电信号的分类准确率 | 运动想象脑电信号 | 脑机接口 | NA | 脑电图 | 域自适应模型 | 脑电信号 | 基于第四届脑机接口竞赛数据集1和2a及openBMI数据集 | NA | 多源判别动态域自适应模型 | 分类准确率 | NA |
| 819 | 2025-10-06 |
Multi-Channel Fusion Deep Wavelet Spectrum Network for Epileptic Signal Classification
2025-Sep-18, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3610433
PMID:40966141
|
研究论文 | 提出一种多通道融合深度小波频谱网络MavenNet，用于癫痫信号分类 | 结合连续小波变换和多通道卷积操作，保持EEG信号空间结构并提升模型可解释性 | 未明确说明模型计算复杂度及在实时应用中的性能表现 | 改进癫痫自动检测和癫痫发作分类方法 | 脑电图(EEG)信号 | 机器学习 | 癫痫 | 连续小波变换 | CNN | EEG信号 | 三个公开数据集和一个私有数据集 | NA | MavenNet | NA | NA |
| 820 | 2025-09-20 |
Reply: Technical considerations in the development of a multimodal deep learning model for predicting hepatocellular carcinoma outcomes
2025-Sep-18, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000001540
PMID:40966423
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |