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 12231 篇文献，本页显示第 6841 - 6860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6841 | 2026-06-03 |
Editorial: Application of deep learning in biomedical image processing
2026, Frontiers in molecular biosciences
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fmolb.2026.1816401
PMID:41938015
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6842 | 2026-06-03 |
Generative AI in drug repurposing and biomarker discovery: a multimodal approach
2026, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2026.1755412
PMID:41938337
|
研究论文 | 提出一种名为HAMGNN的多模态异构图注意力元学习网络，用于药物重定位和生物标志物发现 | 引入关系敏感的多头注意力机制、疾病聚焦的元学习框架以及利用大型语言模型增强的知识图谱构建流程 | 对稀疏注释疾病的泛化能力有限、疾病层适应能力不足、无法有效结合异质性证据 | 开发一种通用、生物基础扎实且统一的框架，用于复杂和新出现疾病的药物重定位和生物标志物发现 | 药物重定位候选和疾病相关生物标志物 | 机器学习 | 阿尔茨海默病、长新冠 | 关系敏感多头注意力、元学习、大型语言模型 | 图神经网络 | 多模态生物医学知识图谱（文本、结构化数据） | 超过220万条边的多模态生物医学知识图谱 | PyTorch | HAMGNN（异构注意力元学习图神经网络） | ROC-AUC、精确度 | NA |
| 6843 | 2026-06-03 |
Hybrid ray-tracing-QuaDRiGa/FDTD method for realistic 28 GHz exposure with 6G CF-MaMIMO in 3D outdoor environments
2026, NPJ wireless technology
DOI:10.1038/s44459-026-00031-4
PMID:41938658
|
研究论文 | 提出混合光线追踪-QuaDRiGa/FDTD方法，用于在三维室外环境中评估6G分布大规模天线系统的毫米波电磁暴露 | 首次结合光线追踪、QuaDRiGa小尺度衰落模型和FDTD仿真，利用Google Earth三维网格语义分割实现高精度暴露评估 | 研究主要基于仿真，未涉及实际测量验证；计算资源需求可能较高 | 准确评估6G分布式大规模MIMO技术在真实室外环境中的电磁暴露水平 | 行人路径上的28 GHz毫米波电磁暴露，包括分布式和共址大规模MIMO系统对照 | 计算机视觉，机器学习 | 不适用 | 光线追踪，QuaDRiGa信道建模，FDTD仿真 | 深度学习模型 | 三维网格图像，电磁场仿真数据 | 两个案例研究：赫尔辛基和纽约市 | NA | NA | 表面吸收功率密度，电场强度 | NA |
| 6844 | 2026-06-03 |
HASPNet: a hierarchically attentive signal-preserving network for papaya leaf disease classification with explainable deep learning
2026, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2026.1734865
PMID:41940099
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6845 | 2026-06-03 |
Glossography - a computer vision technique for assessing involuntary tongue movements in dyskinesias
2026, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2026.1758570
PMID:41940289
|
研究论文 | 提出一种基于DeepLabCut的计算机视觉方法，用于客观量化帕金森病的口面部运动障碍 | 首次利用全无标记深度学习管道通过标准视频记录追踪舌头、下巴、鼻子和前额标志点来评估运动障碍 | 计算资源需求高，但具有在医疗资源匮乏地区进行远程监测的潜力 | 开发一种客观量化帕金森病口面部运动障碍的计算机视觉技术 | 帕金森病患者的舌头、下巴、鼻子和前额等面部标志点的运动 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 计算机视觉 | 深度学习（DeepLabCut） | 视频 | 一名住院患者，监测4天 | DeepLabCut | DeepLabCut | 位移、变异性和峰值运动 | NA |
| 6846 | 2026-06-03 |
LANTERN: TCR-peptide binding prediction via large language model representations
2026, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.20980
PMID:41940380
|
研究论文 | 提出LANTERN框架，利用大型语言模型表示预测TCR-肽结合 | 结合预训练的蛋白质和分子语言模型（ESM和MolFormer）以及跨模态融合机制，提升零样本和小样本场景下的泛化能力 | 未明确指出，可能包括对标记数据依赖以及在新型表位上的泛化挑战 | 预测T细胞受体与肽主要组织相容性复合体相互作用，推动靶向免疫治疗和个性化医学 | TCR序列和肽SMILES字符串 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | 语言模型表示, 跨模态融合 | 大型语言模型, 多头交叉注意力 | 序列数据 | NA | PyTorch | ESM, MolFormer, 多头交叉注意力 | 竞争性指标（具体未列明，如在TCHard基准上的表现） | NA |
| 6847 | 2026-06-02 |
CDP-KDNet: Curriculum-Guided Dynamic Pruning and Knowledge Distillation for Resource-Efficient Ultrasound Elastography
2026-Jul, Ultrasonic imaging
IF:2.5Q2
DOI:10.1177/01617346251399875
PMID:41466179
|
研究论文 | 提出一种结合动态剪枝、知识蒸馏和课程学习的模型压缩方法CDP-KDNet，用于资源高效的超声弹性成像运动估计 | 首次将动态剪枝、知识蒸馏与课程学习相结合应用于超声弹性成像模型压缩，在保持性能的同时大幅降低参数量和计算成本 | 未提及在极端资源受限设备上的实际部署验证，以及对不同超声成像系统的泛化性需进一步研究 | 实现高效、轻量化的超声弹性成像运动估计模型，便于部署于资源受限设备 | 超声弹性成像中的射频（RF）和B模式（BM）数据运动估计 | 计算机视觉 | NA | 超声弹性成像 | 卷积神经网络（CNN） | 超声图像数据 | 模拟、仿体及体内超声数据（具体数量未提及） | NA | UMEN-Net, DP-Net, CDP-KDNet | 信噪比（SNR）、对比度噪声比（CNR） | NA |
| 6848 | 2026-06-02 |
RFDNet: Robust Frequency-Based Denoising Network for 3D Ultrasound Vascular Imaging Using a Row-Column Addressed Array
2026-Jul, Ultrasonic imaging
IF:2.5Q2
DOI:10.1177/01617346251398442
PMID:41466464
|
研究论文 | 提出一种鲁棒频率去噪网络（RFDNet），用于行-列寻址阵列的3D超声血管成像，通过深度融合频率过滤模块抑制坡道噪声并改善图像一致性 | 将深度频率滤波模块集成到标准去噪模型中，自适应编码器中的频率分量，动态平衡频谱内容以减少域偏移和切片间强度不一致的影响，同时保留血管细节 | 未来工作需探索3D训练和架构优化以提高计算效率，当前方法仍基于2D切片训练 | 提升3D超声血管成像中行-列寻址阵列的图像质量，解决点扩散函数各向异性导致的坡道噪声问题 | 多普勒体模、颈动脉和腹部数据集中的3D超声血管图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声成像 | CNN | 图像 | 包含多普勒体模、颈动脉和腹部数据集样本 | PyTorch | 深度频率滤波模块集成于标准去噪编码器架构（具体基础架构未指定） | PSNR, SSIM, RMSE | NA |
| 6849 | 2026-06-02 |
Cloud EEG Privacy Using Red-Billed Blue Magpie Optimized Physics-Penalized Dual-Branch Spectral-Spatial Neural Network for Epileptic Seizure Prediction
2026-07, Developmental neurobiology
IF:2.7Q3
DOI:10.1002/dneu.70031
PMID:42063259
|
研究论文 | 提出一种红嘴蓝鹊优化的物理惩罚双分支谱空间神经网络，用于基于云脑电图的癫痫发作预测，实现高精度、安全且有效的预测 | 首次将红嘴蓝鹊优化算法与物理惩罚双分支谱空间神经网络结合，并集成基于物联网的实时脑电监测、形状感知网格归一化滤波、二次相位四元数域傅里叶变换特征提取和无密钥托管属性基加密，同时提升预测精度和数据隐私安全 | 未提及在更大规模或多样化真实临床数据集上的验证，以及优化算法和加密方法的计算开销评估 | 实现基于云脑电图的癫痫发作精确、安全且实时预测，以支持及时干预和预防严重神经系统并发症 | 癫痫患者及其脑电图数据 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图（EEG）监测 | 神经网络 | 脑电图信号 | 使用Bonn脑电图数据集和CHB-MIT数据集 | NA | 物理惩罚双分支谱空间神经网络（PP-DBSSNN） | 准确率、精确率、特异度 | NA |
| 6850 | 2026-06-02 |
Machine learning accelerated nonadiabatic molecular dynamics of defect-mediated recombination in alkali metal passivated Cu2ZnSnS4
2026-Jun-07, The Journal of chemical physics
IF:3.1Q1
DOI:10.1063/5.0336824
PMID:42223102
|
研究论文 | 开发机器学习加速框架，模拟碱金属钝化Cu2ZnSnS4中缺陷介导的非辐射电子-空穴复合的非绝热分子动力学 | 将非绝热耦合演化构建为时间序列预测问题，基准测试37种深度学习架构，并采用扩展长短期记忆模型实现高精度预测，计算成本降低超过五个数量级 | NA | 提出机器学习加速非绝热分子动力学框架，高效模拟缺陷介导的非辐射复合过程并揭示其机制 | 含CuZn反位缺陷和CuZn+ZnCu反位对的Cu2ZnSnS4材料，以及碱金属（Li, Na, K）钝化效应 | 机器学习 | NA | 第一性原理非绝热分子动力学模拟，时间序列预测 | 递归神经网络，卷积神经网络，Transformer，混合模型，扩展长短期记忆模型 | 非绝热耦合时间序列数据 | NA | NA | 扩展长短期记忆模型，递归神经网络，卷积神经网络，Transformer | R方 | NA |
| 6851 | 2026-06-02 |
[Automatic micro-CT pulp cavity image segmentation based on few-shot transfer learning]
2026-Jun-01, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology
|
研究论文 | 开发基于少样本迁移学习的微CT牙髓腔图像分割模型PulpSAM实现高效准确分割 | 通过跨域适应策略将自然图像分割基础模型SAM迁移至牙髓腔图像分割任务并提出PulpSAM模型 | 未在临床多中心数据验证，样本仅来自单一医院且为病理原因拔除的牙齿 | 开发微CT牙髓腔图像自动分割模型以支持三维解剖研究和数字化根管治疗 | 因病理原因拔除的牙齿微CT扫描图像 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 微CT | SAM（Segment Anything Model） | 图像 | 110颗牙齿，分为训练集（10颗）、测试集（90颗）和独立测试集（10颗） | NA | PulpSAM（基于SAM） | 交并比、Dice系数、精确率、准确率、95%豪斯多夫距离、平均对称表面距离 | NA |
| 6852 | 2026-06-02 |
Deep blueprint: A literature review and guide to automated image classification for ecologists
2026-Jun-01, The Journal of animal ecology
IF:3.5Q1
DOI:10.1111/1365-2656.70271
PMID:42220300
|
综述论文 | 为生态学家提供基于深度学习的自动化图像分类实用指南与综述，涵盖从数据获取到模型部署的完整流程 | 整合常用软件工具并构建模块化工作流，同时提供Python和R代码及图形用户界面，以YOLOv8和YOLOv11模型对比分析为案例，揭示复杂模型并非总是最优 | 仅聚焦于图像分类任务，未涉及目标检测或图像分割等其他自动化图像分析任务；案例数据集可能具有特定性 | 降低深度学习在生态学研究中的应用门槛，促进计算机视觉技术的广泛采用，支持可重复、标准化和可持续的生态监测 | 生态学家及其自动化图像分类研究项目 | 计算机视觉 | NA | 深度学习、计算机视觉 | CNN | 图像 | 挪威海的深海生物群落ROV数据集 | Ultralytics ML平台 | YOLOv8系列、YOLOv11系列 | 准确率、宏平均性能指标 | NA |
| 6853 | 2026-06-02 |
Estimating mechanical impedance from hydrophone measurements
2026-Jun-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0043957
PMID:42223265
|
研究论文 | 提出一种利用稀疏水听器测量估算薄球壳机械阻抗的方法 | 无需训练阶段即可高效计算机械阻抗，适用于实时和低能耗场景 | 性能受频率升高引起的指向性限制 | 开发无需额外训练步骤的低能耗实时阻抗估算方法 | 薄球壳散射体的机械阻抗 | 机器学习 | NA | 水听器测量 | NA | 水听器测量数据 | 10个水听器 | NA | NA | 绝对百分比误差 | NA |
| 6854 | 2026-06-02 |
Attention-Guided Multi-View Contrastive Learning for Predicting Sparse Drug-Gene Associations
2026-Jun-01, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-026-00843-6
PMID:42223887
|
研究论文 | 提出了一种注意力引导的多视图对比学习方法（AMCL），用于预测稀疏的药物-基因关联 | 提出注意力引导的多视图对比学习方法，整合多尺度特征学习和动态超图学习模块来捕获高阶依赖关系，并利用LCA偏置注意力机制提升模型区分能力 | NA | 提高现有预测模型在稀疏数据下的性能和泛化能力，用于药物发现和再利用 | 药物-基因相互作用关系 | 机器学习 | NA | 对比学习、图卷积网络、超图学习 | 对比学习模型 | 表格数据（稀疏的药物-基因关联数据） | 三个数据集：DGIdb 5.0, ChEMBL和Guide to Pharmacology | NA | Multi-View Contrastive Learning, Graph Convolutional Network, Dynamic Hypergraph Learning, LCA-biased Attention | NA | NA |
| 6855 | 2026-06-02 |
Deep learning-based monitoring and localization in autonomous underwater vehicle networks for aquatic ecosystem analysis
2026-May-31, Journal of environmental science and health. Part A, Toxic/hazardous substances & environmental engineering
DOI:10.1080/10934529.2026.2672257
PMID:42218798
|
研究论文 | 利用深度学习技术在自主水下航行器网络中实现水质监测与定位，以支持水生生态系统分析 | 首次提出基于模糊自定义凸规则来适应水下环境变化，并融合DSRCN方法检测污染 | 未提及模型在不同水域环境的通用性以及实时处理能力限制 | 开发一种能够自动监测和定位水生生态系统中污染事件的方法 | 自主水下航行器网络中的传感器数据和水下图像 | 计算机视觉 | 不适用 | 传感器数据融合、图像预处理 | DSRCN（深度监督残差卷积网络） | 图像、传感器数据 | 不适用（未明确提及样本数量） | 不适用（未提及具体框架） | DSRCN | 准确率 | 不适用（未提及具体计算资源） |
| 6856 | 2026-06-02 |
Non-invasive assistive framework for sign language recognition using software-defined radio sensing and deep learning
2026-May-31, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2026.2676031
PMID:42218915
|
研究论文 | 提出一种使用软件定义无线电感知和深度学习进行手语识别的非侵入性辅助框架 | 将软件定义无线电感知与时间序列深度学习相结合，实现非侵入式、保护隐私的美国手语识别，克服传统摄像头或可穿戴设备的局限性 | 仅作为概念验证，样本量较小（20个美国手语符号），实际应用可扩展性有待验证 | 探索基于射频感应的美国手语识别的技术可行性，作为听力障碍人士与健听人群的辅助交流机制 | 美国手语识别的射频信号数据 | 深度学习, 自然语言处理 | 听力障碍 | 软件定义无线电感知, 射频信道状态信息 | 时间序列深度学习 | 射频信号时间序列数据 | 20个美国手语符号 | NA | NA | 准确率（98%） | NA |
| 6857 | 2026-06-02 |
Undergraduate medical students and artificial intelligence: A global systematic review and meta-analysis using a knowledge-attitude-practice framework
2026-May-31, Medical teacher
IF:3.3Q1
DOI:10.1080/0142159X.2026.2663855
PMID:42219530
|
系统综述与meta分析 | 使用知识-态度-实践框架对全球本科生医学生人工智能参与度进行系统综述与meta分析 | 首次采用KAP框架综合评估医学生对人工智能的知识、态度与实践之间的关系 | 纳入研究在工具和报告方式上存在高度异质性，定量合成仅限于使用MAIRS-MS量表的11项研究 | 利用KAP框架系统评估本科生医学生参与人工智能的现状 | 全球本科生医学生对人工智能的认知、态度及实践行为 | 机器学习, 自然语言处理 | NA | NA | NA | 文本 | 43项研究，含37项横断面研究和6项心理测量验证研究 | NA | NA | NA | NA |
| 6858 | 2026-06-02 |
A Deep Learning-Based 3D Ultrasound Analysis for Standard Sagittal Plane Identification: Technical and Clinical Considerations
2026-May-31, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.70316
PMID:42219536
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6859 | 2026-06-02 |
Investigating the Optical Properties of Gold Nanorods Using Forward and Inverse Design
2026-May-26, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c05623
PMID:42222797
|
研究论文 | 利用机器学习和深度学习进行金纳米棒光学特性的正向与逆向设计 | 提出了基于机器学习和深度学习的正向与逆向设计方法，克服了传统Mie-Gans理论和FDTD模拟的局限性，实现了对金纳米棒光学特性的高效准确预测 | NA | 探索金纳米棒的光学特性，并开发正向与逆向设计方法 | 金纳米棒的光学特性（吸收和散射截面） | 机器学习 | NA | FDTD模拟 | XGB回归器（正向设计）、串联模型（逆向设计） | 数值模拟数据 | NA | Scikit-learn | XGB回归器、串联模型 | MSE、MAE、R | NA |
| 6860 | 2026-06-02 |
Machine Learning in Non-fullerene Organic Solar Cells: Accelerating Discovery, Design, and Understanding
2026-May-26, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.6c01194
PMID:42222818
|
综述 | 系统评估机器学习在非富勒烯有机太阳能电池材料发现、性能预测和分子设计中的应用 | 首次全面评估从随机森林到图神经网络等各类机器学习方法在有机光伏领域的预测与生成能力，并强调计算预测与实验验证之间的差距 | 数据集偏差、分布漂移、形貌效应、化学有效性及合成可及性等问题，以及预测性能与实际性能之间的持续差距 | 加速有机光伏材料发现与设计，缩小计算预测与实验验证间的鸿沟 | 非富勒烯有机太阳能电池中的给体-受体材料 | 机器学习 | NA | NA | 随机森林、梯度提升、图神经网络、Transformer、变分自编码器、生成对抗网络、遗传算法 | 分子结构与器件性能数据 | NA | NA | 随机森林、梯度提升、图神经网络、Transformer、变分自编码器、生成对抗网络 | 功率转换效率、开路电压、短路电流密度、填充因子 | NA |