深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1162 篇文献,本页显示第 521 - 540 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
521 2025-11-14
HighFold-MeD: a Rosetta distillation model to accelerate structure prediction of cyclic peptides with backbone N-methylation and D-amino acids
2025-Nov-10, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1
研究论文 提出一种基于深度学习的快速预测含骨架N-甲基化氨基酸和D-氨基酸的环肽结构的方法 通过知识蒸馏将Rosetta SCP的能量计算知识迁移至微调的AlphaFold模型,实现50倍加速的同时保持较高准确性 可用晶体结构数据有限,模型性能依赖于Rosetta SCP的采样参数设置 加速含特殊修饰的环肽结构预测以促进肽类药物开发 含骨架N-甲基化氨基酸和D-氨基酸的环肽 计算生物学 NA 深度学习,知识蒸馏 AlphaFold 蛋白质结构数据 通过Rosetta SCP采样大量环肽构象(nstruct=500) PyTorch AlphaFold 结构预测准确性,计算速度 NA
522 2025-11-14
Enhanced osteoporosis screening via multi-output deep learning: Segmentation and classification of metacarpal radiographs
2025-Nov-10, European journal of radiology IF:3.2Q1
研究论文 提出一种名为OMO-Net的多输出深度学习架构,通过同时执行掌骨X光片的骨骼分割和骨质疏松分类来改进骨质疏松筛查 首次将骨骼结构分割与诊断分类任务集成到统一的多输出深度学习框架中,通过双任务协同提升对细微骨密度变化的敏感性 NA 开发一种能够同时进行骨骼分割和骨质疏松分类的深度学习模型,提高骨质疏松筛查的准确性 掌骨X光片 计算机视觉 骨质疏松症 X射线成像 CNN 医学影像 NA NA ResNet-50 AUC, F1-score NA
523 2025-11-14
Early prediction of final body weight in Hanwoo steers using machine and deep learning models
2025-Nov-10, Animal bioscience IF:2.4Q1
研究论文 本研究使用机器学习和深度学习模型预测韩牛阉牛最终体重 首次比较多种机器学习模型和LSTM深度学习模型在韩牛体重预测中的表现,并分析不同预测时间点的准确性变化 研究仅基于196头韩牛阉牛的数据,样本量相对有限,且仅来自单一商业农场 开发准确的早期体重预测方法以优化肉牛生产中的饲养策略和屠宰计划 196头韩牛阉牛(7-31月龄) 机器学习 NA 体重测量和饲料营养摄入分析 k-近邻, 随机森林, XGBoost, LSTM 时序数据 196头韩牛阉牛 NA LSTM 决定系数(R²), 均方根误差(RMSE) NA
524 2025-11-14
Clinical Grade Interpretable Artificial Intelligence Tool for Automated Detection of Lymph Node Metastasis in Prostate Cancer
2025-Nov-10, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1
研究论文 开发了一种用于前列腺癌淋巴结转移自动检测的临床级可解释人工智能工具 利用有限标注数据集,通过从未标记数据中识别最具信息量的样本并融入训练过程,通过迭代误差校正优化学习轨迹 模型性能依赖于有限标注数据集,需要在更多医疗中心进行进一步验证 提高前列腺癌淋巴结转移检测的准确性和效率 前列腺癌患者的淋巴结组织 数字病理学 前列腺癌 全玻片成像(WSI) 深度学习 病理图像 787张全玻片图像,超过2000个淋巴结组织 NA NA AUC, 灵敏度, 特异性 NA
525 2025-11-14
AI-assisted differentiation of nontuberculous mycobacterial pulmonary disease from colonization: a multi-center study
2025-Nov-09, Insights into imaging IF:4.1Q1
研究论文 开发了一种名为NTMNet的多模态深度学习模型,用于区分非结核分枝杆菌肺病与定植状态 首次将胸部CT扫描与临床数据结合,通过多模态深度学习模型解决NTM疾病状态分类难题 回顾性研究设计,样本量相对有限,仅来自两个医疗中心 区分非结核分枝杆菌肺病与定植状态的临床诊断 非结核分枝杆菌呼吸道分离患者 医学影像分析 肺部疾病 胸部CT扫描,临床数据分析 深度学习 图像,临床数据 609名患者(324名NTM定植,285名NTM肺病) NA NTMNet AUC,准确率 NA
526 2025-11-14
CellApop: A knowledge-guided decoupled distillation framework for label-efficient apoptotic cell segmentation and dynamic analysis in brightfield microscopy
2025-Nov-08, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出了一种基于知识引导解耦蒸馏的深度学习框架,用于无标记凋亡细胞分割和动态分析 开发了知识引导解耦蒸馏框架,通过多个专家模型共同指导轻量级学生网络训练,显著减少标注需求 在细胞密集重叠和边界不清晰等挑战性条件下的分割精度仍有提升空间 开发无需荧光染料的凋亡细胞自动分割和动态分析方法 亮场显微镜图像中的凋亡细胞 数字病理学 细胞凋亡相关疾病 亮场显微镜成像 CNN, 深度学习分割模型 显微镜图像 16,472张亮场细胞图像,来自4个数据集(3个公共数据集和1个专有凋亡数据集) PyTorch 包含重参数化、深度可分离卷积和边缘感知模块的轻量级网络 Dice相似系数, Hausdorff距离, IoU, 灵敏度, 特异性 NA
527 2025-11-14
Integrative Omics and AI-Driven Systems Biology: Multilayer Networks Decoding Apis mellifera Health and Resilience
2025-Nov-07, Journal of proteome research IF:3.8Q1
综述 本文综述了整合多组学与人工智能方法在解码蜜蜂健康与恢复力分子机制中的应用 提出了整合蛋白质组学、代谢组学和脂质组学与人工智能策略的多层网络框架,用于解析非模式生物蜜蜂的分子恢复力机制 面临样本输入量有限和跨组学异质性等挑战 解码蜜蜂健康与恢复力的分子机制,为系统生物学提供可推广框架 蜜蜂及其分子网络 系统生物学 NA 蛋白质组学,代谢组学,脂质组学,空间组学,单细胞组学,质谱分析 深度学习,图神经网络,多层网络模型 多组学数据 NA NA NA NA NA
528 2025-11-14
Diagnosis of superficial ailments using infrared thermal imaging and CapsNet
2025-Nov-07, Journal of thermal biology IF:2.9Q1
研究论文 本研究探索将红外热成像与胶囊网络结合用于浅表疾病诊断的方法 首次将CapsNet应用于红外热成像的医学诊断,在多种浅表疾病分类中实现高精度 外部因素可能影响区域温度测量,可能引入诊断误差 通过计算机视觉分类算法增强热成像疾病的分类和诊断能力 具有皮肤表现症状的疾病,包括乳腺癌、压力性溃疡和鼻窦炎 计算机视觉 乳腺癌, 压力性溃疡, 鼻窦炎 红外热成像 CapsNet 热成像图像 NA NA CapsNet 准确率 NA
529 2025-11-09
Corrigendum to 'Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery' [International Dental Journal Volume 75, Issue 6, December 2025, 103879]
2025-Nov-06, International dental journal IF:3.2Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
530 2025-11-14
Association of deep learning-derived optic nerve morphology with Parkinson's disease and drug-induced Parkinsonism: Findings from the LIFE Study
2025-Nov-06, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2
研究论文 本研究通过深度学习分析眼底照片中的视神经形态,探讨其与帕金森病及药物性帕金森综合征的关联 首次在大规模人群研究中利用深度学习技术从眼底照片提取视神经形态特征,并发现杯盘比与帕金森病的显著关联 未发现杯盘比与药物性帕金森综合征的显著关联,研究结果可能受限于横断面研究设计 探索视神经形态特征作为帕金森病神经退行性病变的替代影像标志物 14,280名40-64岁社区参与者 数字病理 帕金森病 眼底摄影 深度学习 图像 14,280名参与者(131名帕金森病患者,152名药物性帕金森综合征患者) NA NA 比值比, 95%置信区间, p值 NA
531 2025-11-14
Refinement of an Artificial Intelligence Algorithm for Enhanced Burn Wound Depth Assessment Using Multispectral Imaging: An Expanded Proof of Concept Study
2025-Nov-05, Journal of burn care & research : official publication of the American Burn Association IF:1.5Q3
研究论文 通过多光谱成像和卷积神经网络开发用于烧伤创面深度评估的人工智能算法 首次将多光谱成像与多种CNN算法结合用于烧伤深度评估,并发现'受伤后时间'作为重要协变量 样本量相对有限,需要更大规模的研究验证算法性能 开发用于烧伤创面深度评估的深度学习算法 成人及儿童烧伤患者的创面图像和活检样本 计算机视觉 烧伤 多光谱成像 CNN 多光谱图像 124名受试者(100名成人,24名儿童),1037张MSI图像,161份活检 NA 8种独特DL算法和2种集成DL算法 AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 NA
532 2025-11-14
Deep learning for the identification of Candida spp. directly from blood culture gram stains from candidemia patients
2025-Nov-04, Medical mycology IF:2.7Q1
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络方法,直接从血液培养革兰氏染色图像中识别念珠菌属不同菌种 首次使用深度学习直接从血液培养革兰氏染色图像中识别念珠菌属多个菌种,无需传统亚培养方法 研究数据来源于两个医疗中心,样本量相对有限,且包含模拟血液培养图像 开发快速识别念珠菌属菌种的方法以指导抗真菌治疗 念珠菌属不同菌种的血液培养革兰氏染色图像 计算机视觉 念珠菌血症 革兰氏染色,血液培养 CNN 图像 531张完整照片和2804个图像块,来自2012年1月至2024年5月墨西哥城两家三级教学医院的图像数据库 NA GoogLeNet, InceptionV3, AlexNet, ResNet18, ResNet50, DenseNet161 准确率 NA
533 2025-11-14
An improved empirical mode decomposition method with ensemble classifiers for analysis of multichannel EEG in BCI emotion recognition
2025-Nov, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3
研究论文 提出一种基于改进经验模态分解和集成分类器的混合模型,用于多通道脑电信号的情感识别 提出IEMD-KW-Ens混合技术,结合改进的筛选停止准则和中值滤波器优化脑电信号分解 NA 开发有效的脑电信号情感识别方法 多通道脑电信号中的情感识别 脑机接口 NA 经验模态分解, 特征提取 集成分类器, CNN, RUSBoosted trees 多通道脑电信号 DEAP和DREAMER数据集 NA 卷积神经网络, 集成树模型 效价、唤醒度、支配度分类评估 NA
534 2025-11-14
Effect of New Generation Snapshot Freeze Combined With Deep Learning Image Reconstruction on Image Quality of Coronary Artery Calcifications and Their Quantification
2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4
研究论文 评估新一代快照冻结算法结合深度学习图像重建对冠状动脉钙化图像质量及定量分析的改善效果 首次将新一代快照冻结算法(SSF2)与深度学习图像重建(DLIR)技术结合应用于冠状动脉钙化评分CT成像 样本量有限(69例患者),未评估不同钙化负荷分组的差异 评估SSF2结合DLIR对冠状动脉钙化图像质量和定量分析的改善效果 69例接受心电图触发非增强CT扫描的患者 医学影像分析 心血管疾病 心电图触发非增强CT扫描,图像重建算法 深度学习图像重建 CT医学影像 69例患者 NA NA 图像质量评分,观察者间一致性(kappa),CT值,图像噪声,Agatston评分,体积评分,质量评分,风险分层 NA
535 2025-11-14
Automatic Multiclass Tissue Segmentation Using Deep Learning in Brain MR Images of Tumor Patients
2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4
研究论文 开发基于深度学习的自动多类别脑组织分割方法,用于脑肿瘤患者的MR图像分析 提出基于深度残差U-Net框架的鲁棒分割流程,专门针对包含病变区域的脑组织分割,在SPM12软件表现不佳的情况下仍能生成满意的分割结果 仅在脑肿瘤患者数据上进行验证,未测试其他神经系统疾病;本地医院测试集样本量相对较小(100例) 开发快速自动的脑组织分割方法,包括肿瘤病变区域,用于神经学和肿瘤学研究 脑肿瘤患者的MR图像 计算机视觉 脑肿瘤 MR成像 CNN 医学图像 训练数据1251例(BraTS'21),测试数据100例(本地医院) NA 深度残差U-Net Dice相似系数, 体积相似度 NA
536 2025-11-14
Anatomically Based Multitask Deep Learning Radiomics Nomogram Predicts the Implant Failure Risk in Sinus Floor Elevation
2025-Nov, Clinical oral implants research IF:4.8Q2
研究论文 开发基于解剖结构的多任务深度学习放射组学列线图系统,用于预测上颌窦底提升术中种植体失败风险 首次结合解剖结构自动分割与多任务深度学习放射组学模型,实现术前种植体失败风险预测 回顾性研究设计,样本量有限,需要外部验证 预测上颌窦底提升术中的种植体失败风险 接受上颌窦底提升术的患者 数字病理 口腔种植 锥形束计算机断层扫描 深度学习, 放射组学 医学影像, 电子病历 未明确具体样本数量 nnU-Net nn-UNet v2, 3D-Attention-ResNet DICE系数, 准确率, AUC NA
537 2025-11-14
Prenatal diagnosis of cerebellar hypoplasia in fetal ultrasound using deep learning under the constraint of the anatomical structures of the cerebellum and cistern
2025-Nov, Pediatric radiology IF:2.1Q2
研究论文 开发并验证一种基于胎儿脑部解剖结构约束的深度学习模型,用于提高胎儿小脑发育不全的产前超声诊断准确性 提出双分支深度学习分类网络ASC-Net,首次将超声图像和解剖结构掩膜作为独立输入,并系统研究了解剖结构约束对模型性能的影响 回顾性研究,样本仅来自单一医疗中心,未进行外部验证 提高胎儿小脑发育不全的产前超声诊断准确性 302例小脑发育不全胎儿和549例正常妊娠胎儿 医学影像分析 小脑发育不全 超声成像 深度学习分类网络 超声图像 851例(302例病例+549例对照) NA ASC-Net(双分支网络) 准确率, AUC NA
538 2025-11-14
Towards modeling evolving longitudinal health trajectories with a transformer-based deep learning model
2025-Nov, Annals of epidemiology IF:3.3Q1
研究论文 提出基于Transformer的深度学习模型Evolve,用于建模和分析纵向健康轨迹 首次将Transformer架构应用于连续多标签健康轨迹预测,能够识别早期预测事件并通过潜在嵌入空间变化追踪健康轨迹演变 仅与基线模型进行性能比较,缺乏更广泛的模型对比和临床验证 开发能够连续预测疾病发生并分析健康轨迹演变的深度学习模型 全国性纵向健康登记数据,包含临床编码、医疗程序和药物购买记录 机器学习 多种疾病 深度学习 Transformer 纵向健康记录数据 全国性数据集(具体数量未明确说明) NA Transformer 疾病发生预测准确率 NA
539 2025-11-14
Preoperative risk prediction of major cardiovascular events in noncardiac surgery using the 12-lead electrocardiogram: an explainable deep learning approach
2025-Nov, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1
研究论文 使用深度学习分析术前12导联心电图和临床数据,预测非心脏手术患者主要心血管事件风险 首次将深度学习应用于术前心电图分析,结合临床变量构建多模态融合模型,并采用可解释性方法提供波形级解释 回顾性研究设计,使用单一数据库(MIMIC-IV),缺乏外部验证 改进非心脏手术患者主要心血管不良事件的术前风险预测 接受大型非心脏手术的成年患者 医疗人工智能 心血管疾病 12导联心电图分析 CNN 心电图波形信号,临床变量 37,081名成年患者 NA 卷积神经网络 AUROC NA
540 2025-11-14
Deep learning enhanced thermographic modeling for early and precise mastitis detection in Sahiwal cows
2025-Nov, Research in veterinary science IF:2.2Q1
研究论文 本研究结合热成像技术和深度学习模型,用于早期精确检测萨希瓦尔奶牛的乳腺炎 首次将卷积神经网络与热成像技术结合用于奶牛乳腺炎的自动分类诊断 研究样本仅限于萨希瓦尔奶牛品种,模型对亚临床乳腺炎的检测准确率相对较低 开发基于深度学习的乳腺炎早期精确检测方法 泌乳期萨希瓦尔奶牛的乳房区域 计算机视觉 乳腺炎 热成像技术 CNN 热成像图像 未明确说明具体样本数量 NA 卷积神经网络 准确率,精确率,召回率,F1分数 NA
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