深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1476 篇文献,本页显示第 101 - 120 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
101 2026-06-10
Automated Risk Assessment of Opioid Use: Analysis Using Pre-Trained Transformers on Social Media Data
2026-Feb-19, JMIR infodemiology IF:3.5Q1
研究论文 利用预训练Transformers模型分析社交媒体数据,实现阿片类药物使用风险的自动评估 提出一个基于BioBERT并集成自定义注意力机制的框架,用于从社交媒体帖子中自动检测阿片类药物过量风险和药物分类,相比传统方法和现有基线模型获得显著性能提升 依赖Reddit帖子数据集,数据量和代表性可能有限;模型性能和通用性需在更大规模、更多来源的数据上进一步验证 开发能够自动检测阿片类药物过量风险并将药物分类为高风险和低风险类别的工具 Reddit社交媒体帖子 自然语言处理 阿片类药物滥用 NA Transformer 文本 未明确,但通过5折交叉验证使用了n=5折的统计测试 NA BioBERT,自定义注意力机制 F1分数 NA
102 2026-06-10
From modality-specific to compositional foundation models for cell biology
2026-Feb-18, Cell systems IF:9.0Q1
综述 探讨组合式AI作为模块化设计方法构建多模态基础细胞模型的潜力 提出组合式AI作为模块化设计方法统一多模态生物学数据(如染色质可及性、蛋白质丰度、空间转录组学、显微镜成像和文本注释)以构建细胞行为表示 数据可用性有限、模态表示间的结构差异、部分重叠多模态测量的对齐与连接挑战 利用多模态AI解码细胞系统的复杂性,实现代理虚拟细胞模型 多模态细胞生物学数据及其关系 机器学习 NA 多模态建模 Transformer 图像、文本、基因表达数据 NA PyTorch Transformer NA NA
103 2026-06-10
Deep Learning-Based Structural Brain Age Estimation in Bipolar Disorder and Schizophrenia: A Single-Site Pilot Study
2026-Feb-15, Human brain mapping IF:3.5Q1
研究论文 使用3D-CNN基于结构MRI预测双相障碍和精神分裂症的脑年龄,并分析Brain-PAD的组间差异和区域贡献 首次在一个单站点试点研究中,利用3D-CNN分别评估双相障碍和精神分裂症患者的脑年龄差异,并结合Grad-CAM揭示颞叶和额叶等关键脑区的贡献 单站点设计限制泛化性,样本量相对较小,仅使用横断面数据无法直接推断脑老化的纵向轨迹 探讨双相障碍和精神分裂症中加速脑老化的生物标志物Brain-PAD及其与年龄的交互作用 健康对照组、双相障碍患者、精神分裂症患者的结构MRI数据 计算机视觉 双相障碍, 精神分裂症 结构MRI 3D-CNN 图像 健康对照155名,双相障碍122名,精神分裂症161名 NA 3D卷积神经网络 MAE, 相关系数r NA
104 2026-06-10
PAIRNet: Predicting PIWI cleavage specificity via position-aware RNA interaction modeling
2026-Feb, PLoS computational biology IF:3.8Q1
研究论文 提出PAIRNet深度学习框架,通过位置感知的RNA互作建模预测PIWI介导的RNA切割效率 首次整合生化见解与计算创新,明确建模互作几何结构而非仅序列特征,采用混合CNN-Transformer架构优先分析双链动态,并引入可解释性模块关联互作模式与生化见解 NA 建立高效预测PIWI蛋白导向RNA切割率的可扩展计算方法,加速piRNA沉默工具设计与RNA引导基因组防御机制研究 PIWI蛋白引导的RNA靶标切割过程 机器学习 NA CNS-seq CNN-Transformer 序列数据 NA NA CNN, Transformer PCC NA
105 2026-06-10
Deep Learning Automated Measurement of Shunt Severity with Estimation of Uncertainty in 4D Flow MRI
2026-Feb, Radiology. Cardiothoracic imaging
研究论文 评估深度学习系统在四维血流磁共振成像中全自动测量分流严重程度的可行性 首次利用深度学习系统全自动地计算净主动脉和肺动脉血流,并通过多次测量的标准差量化预测不确定性 未在更广泛的患者群体中进行验证,且仅使用了回顾性数据 评估深度学习系统自动测量全身和肺循环血流的可行性 188例临床四维血流磁共振成像检查数据及71例分流患者 计算机视觉 先天性心脏病 四维血流磁共振成像 卷积神经网络 图像 188例临床检查用于系统开发,71例分流患者用于验证 NA NA Pearson相关系数、Bland-Altman分析 NA
106 2026-03-18
Deep learning in geographic atrophy: rethinking age-related macular degeneration progression and treatment
2026-Feb-28, Annals of translational medicine
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
107 2026-06-09
C-Shaped Canal Systems in Mandibular Second Molars: A Bibliometric Analysis and Review of Key Research Themes
2026-02-27, European endodontic journal IF:1.6Q3
研究论文 对下颌第二磨牙C形根管系统的文献进行文献计量学分析,并综述关键研究主题及演变趋势 首次对C形根管系统进行文献计量分析,并识别出“深度学习”为近期突现的研究热点 NA 综述下颌第二磨牙C形根管系统的关键研究主题及演变趋势,为未来研究和临床实践提供参考 1979年至2024年间关于下颌第二磨牙C形根管系统的166篇出版物 自然语言处理 口腔疾病 NA NA 文本 166篇出版物 VOSviewer, CiteSpace, SPSS, Microsoft Excel NA NA NA
108 2026-06-09
Deep-Learning-Enhanced Living Biophotovoltaics: Predictive Photocurrent Modeling and Sensitive Herbicide Biosensing
2026-Feb-24, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2
研究论文 开发了一种基于蓝藻的活体生物光伏系统,结合深度学习模型预测光电流动态,用于绿色能源生成和除草剂检测 首次将深度学习(LSTM、BiLSTM、GRU)引入活体生物光伏系统进行光电流动力学预测,并为双功能器件(能源+生物传感)提供AI辅助建模框架 深度学习模型性能受实验数据噪声和长期稳定性影响,且未在真实环境样品中验证;材料成本及规模化应用可行性未评估 开发一种兼具可持续能源生成和敏感除草剂生物传感功能的人工智能增强型活体生物光伏系统 蓝藻、导电聚合物金纳米颗粒修饰电极、苯基脲类除草剂(敌草隆、利谷隆) 机器学习, 数字病理学 NA 电聚合、金纳米颗粒修饰、蓝藻培养、计时电流法 深度学习(LSTM, BiLSTM, GRU) 时间序列光电流数据 60次电聚合循环、450 mg/mL蓝藻浓度、50天长期稳定性测试 NA LSTM, BiLSTM, GRU R², RMSE, MAE NA
109 2026-06-09
Silencer variants are key drivers of gene up-regulation in Alzheimer's disease
2026-Feb-13, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 开发深度学习框架,整合组蛋白修饰与单细胞开放染色质数据,鉴定阿尔茨海默病相关的沉默子和增强子变异 首次系统鉴定AD相关的沉默子变异,并揭示沉默子变异在基因上调中的关键驱动作用,特别是与小胶质细胞免疫反应的关联 NA 解析非编码DNA中AD相关变异的调控机制 阿尔茨海默病相关的非编码变异 机器学习 阿尔茨海默病 NA 深度学习 组蛋白修饰数据、单细胞开放染色质数据 NA PyTorch NA 一致性比率(directional concordance) NA
110 2026-06-09
YORU: Animal behavior detection with object-based approach for real-time closed-loop feedback
2026-Feb-13, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 提出YORU方法,利用目标检测深度学习算法直接识别动物行为对象,实现实时闭环反馈 将行为直接作为“行为对象”进行检测,无需姿态估计,支持多物种社交行为实时分析 未提及具体局限性 开发一种替代传统姿态估计的行为检测方法,实现实时闭环反馈 多种动物的社交行为 计算机视觉 NA 目标检测 目标检测网络 图像 NA NA NA NA NA
111 2026-06-09
Large-Scale Histological Image Dataset with Metadata for Colorectal Cancer Microenvironment
2026-Feb-12, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 介绍了一个用于结直肠癌微环境研究的大规模组织学图像数据集HMU-CRC-Hist550K,包含55万张标注图像块,并展示了其在组织分割任务中的基准测试结果 提供了首个大规模、高质量且全面标注的结直肠癌组织学图像数据集,涵盖八种不同的肿瘤微环境组织类别,弥补了该领域数据不足的空白 未公开讨论数据集的潜在偏差或模型泛化的局限性 为结直肠癌微环境分析、AI辅助诊断、分子亚型推断和个体化治疗规划提供基础资源 结直肠癌肿瘤微环境中的组织成分 数字病理学 结直肠癌 NA 深度学习模型 组织学图像 500张全切片图像,55万张标注图像块 NA 未具体说明,但涉及三个深度学习模型 分割任务相关指标(如准确率、Dice系数等,但未明确列出) NA
112 2026-06-09
Multimodal MRI reveals hypothalamic structural-functional alterations associated with bone mineral density loss in postmenopausal women
2026-Feb-12, Brain imaging and behavior IF:2.4Q2
研究论文 利用多模态磁共振成像揭示绝经后女性下丘脑亚区结构与功能改变与骨密度下降的关系 首次使用深度学习分割下丘脑亚区并结合多模态磁共振成像探索绝经后骨质疏松中下丘脑亚区结构与功能改变 样本量较小,白质束微结构和形状改变由于多重比较应视为探索性发现 探究绝经后女性下丘脑亚区结构和功能改变与骨密度下降的关系 绝经后女性(包括骨质疏松、骨量减少及健康对照组) 计算机视觉, 机器学习 骨质疏松 磁共振成像 深度学习分割模型 图像 54名绝经后女性(18名骨质疏松,18名骨量减少,18名健康对照) NA 深度学习分割网络 簇级FWE校正p值, 皮尔逊相关系数 NA
113 2026-06-09
Automatic classification of kidney stone components based on smartphone microscopy and the GoogLeNet model
2026-Feb-12, BMC urology IF:1.7Q3
研究论文 通过智能手机显微镜和GoogLeNet模型自动分类肾结石成分 首次将智能手机显微成像与GoogLeNet深度学习模型结合用于肾结石成分自动分类,实现对四种结石类型的快速、准确且低成本的识别 样本量较小(140例),结石类型分布不均衡(碳酸磷灰石仅26例,六水磷酸镁铵仅16例),且仅用一种智能手机和显微镜设备,可能影响泛化能力 开发基于智能手机显微成像与深度学习的自动化尿路结石成分分类系统,实现快速、准确且低成本的结石分析 四种肾结石成分:草酸钙(66例)、尿酸(32例)、碳酸磷灰石(26例)和六水磷酸镁铵(16例) 计算机视觉 肾结石 智能手机显微成像(TIPSCOPE) GoogLeNet 显微图像 140例肾结石样本,840张图像 PyTorch GoogLeNet 准确率,F1分数,精确率,召回率 NA
114 2026-06-09
Drone-based geospatial prediction modeling identifies Fasciola hepatica infection risk in the Cusco Highlands of Peru
2026-Feb-12, Infectious diseases of poverty IF:4.8Q1
研究论文 利用无人机获取的环境指数构建预测模型,识别秘鲁库斯科高地人类和绵羊的肝片吸虫感染风险 首次将无人机高分辨率多光谱和热成像数据与机器学习模型相结合,在安第斯农村社区实现肝片吸虫感染的精细尺度风险预测 单一社区横断面研究,样本量有限,模型泛化性需进一步验证 利用无人机衍生的环境指数开发人类和绵羊肝片吸虫感染的预测模型 秘鲁库斯科Huayllapata社区的人类和绵羊 机器学习 肝片吸虫病 无人机遥感(多光谱和热成像) 逻辑回归、随机森林、XGBoost、深度学习 空间分布数据、环境指数、人口学和社会经济数据 Huayllapata社区的家庭和绵羊 NA 逻辑回归、随机森林、XGBoost、深度学习 准确率、敏感度、特异度 NA
115 2026-06-09
Polysomnography Dataset for Sleep Analysis in Ischemic Stroke Patients
2026-Feb-11, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文介绍了一个用于缺血性中风患者睡眠分析的多导睡眠图数据集(iSLEEPS),该数据集包含100份夜间记录,并附有专家标注 首个亚洲且规模最大的中风专用睡眠数据库,填补了中风睡眠数据缺乏的关键空白 未明确提及其他限制 提供中风专用睡眠数据库,支持对中风后睡眠障碍的全面分析 缺血性中风患者中睡眠呼吸障碍与神经恢复的关系 机器学习 缺血性中风 多导睡眠图 长短期记忆网络, Transformer, 卷积神经网络 多导睡眠图记录 100份夜间多导睡眠图记录 NA 长短期记忆网络, Transformer, 卷积神经网络 准确率 NA
116 2026-06-09
A two-stage deep learning framework for kidney disease detection using modified specular-free imaging and EfficientNetB2
2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种两阶段深度学习框架,结合改进的无镜面反射成像技术与EfficientNetB2模型,提升肾脏疾病检测准确率 提出改进的无镜面反射(MSF)技术增强肾脏图像质量,并与EfficientNet-B2分类模型结合,实现98.27%的高准确率 未明确提及限制 提高肾脏病理检测的准确性 肾脏图像 计算机视觉 肾脏疾病 改进的无镜面反射成像 EfficientNet-B2 图像 未明确提及 NA EfficientNet-B2 准确率(98.27%) NA
117 2026-06-09
Automated cone photoreceptor detection using synthetic data and deep learning in confocal adaptive optics scanning laser ophthalmoscope images
2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 利用合成数据和深度学习在自适应光学扫描激光检眼镜图像中自动检测视锥细胞 利用合成数据减少对大量标注真实数据的需求,结合少量真实数据训练U-Net模型,在独立数据集上展示泛化能力 NA 开发自动化视锥细胞检测方法,替代主观且耗时的手动标注,实现大规模定量分析 活体人眼视锥细胞镶嵌图像 数字病理学 视网膜疾病 自适应光学扫描激光检眼镜成像 U-Net 图像 大量合成AOSLO图像和较小真实AOSLO图像(密尔沃基数据集),以及独立牛津数据集 PyTorch U-Net Dice系数 NA
118 2026-06-09
Deep learning-based detection of retinal detachment with vitreous hemorrhage in ocular ultrasound images
2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 基于深度学习的眼部超声图像中视网膜脱离伴玻璃体出血的检测方法 将YOLOv5架构应用于眼部超声图像,并结合图像增强技术(如反锐化掩模)提高检测准确率 仅使用特定数据集(2188张训练图像和1042张验证图像),可能缺乏泛化性 开发深度学习算法辅助检测眼底遮挡型玻璃体出血中的视网膜脱离 B超超声图像中的视网膜脱离和玻璃体出血 计算机视觉 视网膜脱离,玻璃体出血 眼部超声成像 卷积神经网络(CNN) 图像 3230张超声图像(2188训练,1042验证) NA YOLOv5 准确率 NA
119 2026-06-09
Interpretable machine learning rationalizes carbonic anhydrase inhibition via conformal and counterfactual prediction
2026-Feb-11, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一个可解释的机器学习框架,用于预测人碳酸酐酶亚型II、IX和XII的抑制活性,并结合一致性预测和反事实解释以指导选择性抑制剂设计 将一致性预测用于不确定性量化与反事实解释用于分子可解释性相结合,形成统一框架,并通过严格数据筛选和系统基准测试证明支持向量机结合扩展连接指纹优于复杂模型 未提及在多中心或更大规模数据上的验证,且模型依赖于现有实验数据质量,可能对新型抑制剂结构适用性有限 开发可解释的机器学习方法以实现对hCA亚型II、IX和XII的选择性抑制预测,指导抗癌抑制剂设计 人碳酸酐酶亚型II、IX和XII的抑制剂活性数据 机器学习 癌症(抗癌靶点相关) 机器学习建模,分子指纹分析,一致性预测,反事实解释 支持向量机,深度学习模型(如神经网络) 分子结构数据(扩展连接指纹)及对应的活性标签 未明确提及样本数量,但经过严格数据筛选和系统基准测试 Scikit-learn 支持向量机,多层感知机或其他深度学习架构 准确性、精确率、召回率、F1分数、AUC等 未提及具体GPU或云平台,但涉及标准计算环境
120 2026-06-09
Deep capsule neural network for identifying anticancer peptides using sequence to image transformation-based local embedded features
2026-Feb-11, BMC biology IF:4.4Q1
研究论文 提出了一种基于深度胶囊神经网络pACP-CapsNet的模型,用于准确识别抗癌肽 首次将序列转图像技术与局部嵌入特征结合,利用SMR和RECM进行序列到结构图像转换,并通过HOG、DWT、CLBP提取多尺度特征,同时采用混洗蛙跳算法进行特征选择,最终用胶囊网络实现高精度预测 未提及在实际临床样本或大规模数据集上的验证,可能对更复杂肽序列的泛化能力有限 开发高效、低成本的计算机辅助方法识别抗癌肽,以推动抗癌药物研发 抗癌肽序列 机器学习 癌症 NA 胶囊神经网络 肽序列数据 ACP240和ACP740两个测试集 NA CapsNet 准确率, AUC NA
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