深度学习在生物医药领域中的应用
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，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10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 30097 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2025-09-05 |
stImage: a versatile framework for optimizing spatial transcriptomic analysis through customizable deep histology and location informed integration
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf429
PMID:40905789
|
研究论文 | 介绍stImage开源R包，通过深度学习和54种整合策略优化空间转录组分析 | 首个统一整合基因表达、组织学特征和精确空间坐标的框架，提供多种可定制整合策略 | NA | 开发空间转录组分析的综合性解决方案 | 组织生物学中的空间转录组数据 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学 | 深度学习 | 基因表达数据、组织学图像、空间坐标 | 多个数据集（具体数量未说明） |
| 182 | 2025-09-05 |
Deep learning-enabled ultra-broadband terahertz high-dimensional photodetector
2025-Aug-30, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-63364-8
PMID:40885712
|
研究论文 | 提出一种基于超表面和深度学习的大带宽太赫兹高维光电探测器，实现强度、偏振和频率的全参数连续检测 | 通过色散驱动的轨道角动量倍增将偏振和光谱响应投影至OAM域，并利用机器学习解码独特的极化涡旋图案 | NA | 开发能同时检测光强、偏振和波长的高维连续光电探测技术 | 太赫兹波段的光场参数 | 机器学习和光学检测 | NA | 机器学习，超表面技术，轨道角动量(OAM)编码 | 神经网络 | 光学图像和模式数据 | NA |
| 183 | 2025-09-05 |
Deep indel mutagenesis reveals the regulatory and modulatory architecture of alternative exon splicing
2025-Aug-30, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-62957-7
PMID:40885722
|
研究论文 | 本研究利用深度插入缺失诱变技术揭示人类外显子的调控结构并开发预测工具DANGO以加速反义寡核苷酸疗法发现 | 提出低成本深度插入缺失诱变技术解析外显子调控的棋盘式结构，并开发深度学习工具DANGO预测全人类外显子调控景观 | NA | 解析人类外显子调控架构并加速治疗性反义寡核苷酸的发现 | 人类外显子及其选择性剪接调控元件 | 计算生物学 | 遗传疾病 | 深度插入缺失诱变，深度学习 | 深度学习模型 | 基因组序列数据 | NA |
| 184 | 2025-09-05 |
A model for epileptic EEG detection and recognition based on Multi-Attention mechanism and Spatiotemporal
2025-Aug-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-17256-y
PMID:40885781
|
研究论文 | 提出一种基于多注意力机制和时空特征融合的癫痫脑电检测与识别模型MASF | 结合混合注意力机制、Transformer编码器和点积注意力机制，直接从原始EEG信号解读癫痫状态，无需大量数据预处理和特征提取 | 在两个数据集上的准确率存在较大差异（94.19% vs 72.50%），模型泛化能力有待进一步验证 | 开发高精度的癫痫脑电信号自动检测与识别方法 | 癫痫患者的脑电信号数据 | 自然语言处理 | 癫痫 | EEG信号分析 | 混合注意力机制、Transformer、点积注意力机制 | 脑电信号 | CHB-MIT和波恩大学数据集，采用十倍交叉验证 |
| 185 | 2025-09-05 |
Segmentation-enhanced approach for emotion detection from EEG signals using the fuzzy C-mean and SVM
2025-Aug-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-17220-w
PMID:40885829
|
研究论文 | 提出一种结合模糊C均值和SVM的EEG信号情感检测分割增强方法 | 采用混合方法结合多种核函数的SVM模型与模糊C均值聚类来提升情感识别性能 | 仅使用两名受试者的EEG数据，样本规模较小 | 基于EEG信号实现情感状态的自动识别与分类 | 人类EEG信号与对应情感状态（积极、中性、消极） | 机器学习 | NA | EEG信号采集与处理，统计分析方法（单因素方差分析） | SVM（支持向量机），模糊C均值，CNN-LSTM混合模型 | EEG信号数据 | 两名受试者的EEG记录 |
| 186 | 2025-09-05 |
The utility of artificial intelligence in characterization and detecting causes of macular edema: A spectral-domain OCT-based algorithm study
2025-Aug-30, Experimental eye research
IF:3.0Q1
DOI:10.1016/j.exer.2025.110619
PMID:40889611
|
研究论文 | 开发基于深度学习的光学相干断层扫描图像算法，用于自动区分糖尿病性黄斑水肿、年龄相关性黄斑变性和正常视网膜状况 | 首次结合预训练CNN模型与可解释AI技术实现黄斑水肿病因的自动化分类与可视化解释 | 回顾性数据集可能存在选择偏差，且样本量相对有限 | 提升黄斑水肿病因的诊断准确性与临床决策支持 | 人类视网膜光学相干断层扫描图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描成像 | CNN（包括ResNet152、InceptionV3、MobileNetV2） | 图像 | 1040张OCT图像（来自医院数据集和公共数据集） |
| 187 | 2025-09-05 |
Applications of artificial intelligence and nanotechnology in vaccine development
2025-Aug-29, International journal of pharmaceutics
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.126096
PMID:40886810
|
综述 | 探讨人工智能和纳米技术在疫苗开发中的应用及其协同效应 | 整合AI与纳米技术实现疫苗设计的智能化与精准递送，推动个性化免疫策略和通用疫苗开发 | NA | 分析AI和纳米技术如何克服传统疫苗开发的效率、成本和时间限制 | 疫苗设计、递送系统和免疫优化策略 | 生物医学工程 | 传染病 | 机器学习（ML）、深度学习（DL）、纳米颗粒（脂质体、聚合物NP、仿生系统） | ML/DL算法 | 基因组、蛋白质组和免疫学数据 | NA |
| 188 | 2025-09-05 |
Radiomics and deep learning methods for predicting the growth of subsolid nodules based on CT images
2025-Aug-29, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000044104
PMID:40898494
|
研究论文 | 本研究基于CT图像评估深度学习和放射组学方法在预测亚实性结节生长中的临床效用 | 通过基于ResNet的融合网络将放射组学特征与深度学习模型相结合，构建集成模型，显著提升预测性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（387个结节） | 预测亚实性结节的生长以辅助肺癌临床管理 | 353名患者的387个亚实性结节 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像、放射组学特征提取、LASSO特征选择 | ResNet18、集成模型 | CT图像 | 387个亚实性结节（195个生长组，192个非生长组） |
| 189 | 2025-09-05 |
Artificial intelligence in joint arthroplasty: A bibliometric analysis of global research trends (2001-2025)
2025-Aug-29, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000044136
PMID:40898573
|
文献计量分析 | 通过文献计量分析探讨2001-2025年人工智能在关节置换术中的全球研究趋势 | 首次系统分析AI在关节置换领域的研究热点与演进趋势，识别出植入物识别等新兴焦点 | 数据仅来源于Web of Science核心合集，可能未涵盖所有相关文献 | 揭示人工智能在关节置换术应用中的研究重点与全球发展趋势 | 关节置换术相关的人工智能研究文献 | 医学人工智能应用 | 关节疾病 | 文献计量分析（CiteSpace、VOSviewer、Scimago Graphica） | NA | 文献元数据（国家、机构、作者、期刊、参考文献、关键词） | 533篇出版物 |
| 190 | 2025-09-05 |
An MRI Atlas of the Human Fetal Brain: Reference and Segmentation Tools for Fetal Brain MRI Analysis
2025-Aug-28, ArXiv
PMID:40900685
|
研究论文 | 介绍CRL-2025胎儿大脑MRI图谱，提供详细的解剖结构和分割工具用于胎儿大脑MRI分析 | 首次集成详细组织分割、瞬时白质分区和126个解剖区域划分，相比CRL-2017图谱显著增强解剖细节 | NA | 构建高精度时空胎儿大脑MRI图谱以支持神经发育研究 | 21至37孕周正常发育的胎儿大脑 | 医学影像分析 | 神经发育疾病 | MRI，扩散MRI，基于深度学习的多类分割模型 | 深度学习分割模型 | MRI图像 | 160名正常大脑发育的胎儿 |
| 191 | 2025-09-05 |
Artificial intelligence in metalloprotein binding site prediction: A systematic review bridging bioinformatics and biotechnology
2025-Aug-28, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.146666
PMID:40885350
|
系统综述 | 本文系统回顾了人工智能在金属蛋白结合位点预测中的应用，比较了传统方法与机器学习及深度学习技术的性能差异 | 提出了基于数据集特征和研究目标的结构化决策框架，指导模型选择并应对数据不平衡和结构异质性等挑战 | 模型泛化能力受数据不平衡、金属离子代表性不足及结构异质性限制 | 推动金属蛋白结合位点预测研究，支持生物技术和制药工业的创新 | 金属蛋白及其金属结合位点 | 生物信息学 | NA | 机器学习（ML）、深度学习（DL） | Random Forest、CNN（卷积神经网络） | 序列数据、结构数据 | NA |
| 192 | 2025-09-05 |
DECODE: An open-source cloud-based platform for the noninvasive management of peripheral artery disease
2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109037
PMID:40902337
|
研究论文 | 开发了一个名为DECODE的开源云平台，用于外周动脉疾病的非侵入性管理 | 整合了人工智能、交互式3D可视化和计算建模，提供自动化的云集成解决方案 | NA | 改善外周动脉疾病的诊断和患者特异性治疗规划 | 外周动脉疾病患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习分割、有限元模拟、光学相干断层扫描 | CNN、U-Net、nnU-Net | CT图像、OCT图像 | 22个CT数据集和300个血管内光学相干断层扫描图像 |
| 193 | 2025-09-04 |
Deep Learning-Derived Plaque Burden for Intracoronary Optical Coherence Tomography: An Intravascular Ultrasound-Based Validation Study
2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular interventions
DOI:10.1016/j.jcin.2025.07.021
PMID:40900048
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 194 | 2025-09-05 |
Role of artificial intelligence-based ocular biomarkers in hepatobiliary diseases: A scoping review
2025-Aug-27, World journal of hepatology
IF:2.5Q2
DOI:10.4254/wjh.v17.i8.109801
PMID:40901593
|
综述 | 探讨人工智能在基于眼部生物标志物诊断肝胆疾病中的应用与潜力 | 利用深度学习模型从多种眼部成像数据中识别七类肝胆疾病，并开发独立诊断工具 | NA | 评估人工智能技术在医疗保健中提升诊断效率和准确性的作用 | 肝胆疾病患者 | 数字病理 | 肝胆疾病 | 深度学习 | ResNet-101 | 图像（裂隙灯、视网膜眼底、光学相干断层扫描） | NA |
| 195 | 2025-09-05 |
Biparametric magnetic resonance imaging-based radiomic and deep learning models for predicting Ki-67 risk stratification in hepatocellular carcinoma
2025-Aug-27, World journal of hepatology
IF:2.5Q2
DOI:10.4254/wjh.v17.i8.109530
PMID:40901605
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于双参数磁共振成像的列线图模型，用于预测肝细胞癌患者的Ki-67风险分层和无复发生存期 | 首次整合基于bpMRI的影像组学和深度迁移学习特征构建预测模型，并证明其优于单一临床模型 | 样本量有限（198例患者），且为单中心研究 | 预测肝细胞癌患者的Ki-67风险分层和生存预后 | 经病理确诊的肝细胞癌患者 | 数字病理 | 肝细胞癌 | 双参数磁共振成像（bpMRI）、免疫组化染色 | 随机森林、深度迁移学习（DTL） | 医学影像（T2加权和动脉期图像） | 198例肝细胞癌患者 |
| 196 | 2025-09-05 |
Deep learning guided programmable design of Escherichia coli core promoters from sequence architecture to strength control
2025-Aug-27, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf863
PMID:40902006
|
研究论文 | 开发了一个整合理性文库设计、预测建模和生成优化的模块化平台，用于大肠杆菌核心启动子的端到端工程设计与强度控制 | 提出了结合Transformer预测模型和条件扩散模型的闭环工作流，实现了启动子序列的从头生成与精确强度控制，设计-测量相关性达0.95 | 现有AI方法泛化能力有限的问题在跨序列语境中仍可能存在挑战，尽管本研究在多样语境中保持了高精度（R=0.93） | 解决核心启动子强度预测与设计的挑战，实现精确的转录控制 | 大肠杆菌核心启动子 | 合成生物学 | NA | Mutation-Barcoding-Reverse Sequencing, 深度学习 | Transformer, 条件扩散模型 | DNA序列 | 包含112,955个变体的合成启动子文库，表达范围达16,226倍 |
| 197 | 2025-09-05 |
Deep Learning Improves Parameter Estimation in Reinforcement Learning Models
2025-Aug-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.21.644663
PMID:40666915
|
研究论文 | 本研究探讨强化学习模型中的参数模糊性问题，并比较传统优化方法与深度学习方法的参数估计效果 | 首次系统性地将深度学习流程应用于认知建模中的参数估计，并提出多维度评估框架来评估参数估计的科学意义 | 研究仅基于十个决策数据集，需要更多样化的认知任务和数据验证 | 解决强化学习模型中的参数模糊性问题，提高参数估计的可靠性 | 强化学习模型的参数估计 | 机器学习 | NA | 深度学习，Nelder-Mead优化方法 | 神经网络 | 行为决策数据 | 十个决策数据集 |
| 198 | 2025-09-05 |
Comparison of Foundation and Supervised Learning-Based Models for Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs
2025-Aug-24, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.08.21.25334170
PMID:40894149
|
研究论文 | 比较基于基础模型和监督学习的模型在眼底照片中检测需转诊青光眼的性能 | 首次系统比较自监督预训练视觉Transformer（RETFound）与传统CNN（VGG-19）在青光眼检测中的表现，并分析裁剪图像对模型性能及泛化能力的影响 | 研究主要基于单一医疗系统的数据，外部验证集规模较小（N=300），且未涵盖所有可能的临床场景 | 评估不同深度学习架构在青光眼自动筛查中的诊断效能 | 眼底照片及对应的需转诊青光眼标签（视杯盘比≥0.6） | 计算机视觉 | 青光眼 | 深度学习，显著性映射（xRAI） | Vision Transformer (RETFound), CNN (VGG-19) | 图像 | 训练集8,996张，验证集3,002张，测试集1,000张，外部测试集300张（总样本涉及6,116名参与者） |
| 199 | 2025-09-05 |
ESMDynamic: Fast and Accurate Prediction of Protein Dynamic Contact Maps from Single Sequences
2025-Aug-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.20.671365
PMID:40894558
|
研究论文 | 提出ESMDynamic深度学习模型，直接从蛋白质序列预测动态残基接触概率图 | 首个直接从单序列预测蛋白质动态接触图的深度学习模型，无需多序列比对，推理速度比现有方法快数个数量级 | NA | 预测蛋白质构象动力学和动态残基接触 | 蛋白质序列和构象动态 | 结构生物学 | NA | 深度学习、分子动力学模拟 | 基于ESMFold架构的深度学习模型 | 蛋白质序列数据 | 在两个大规模MD数据集(mdCATH和ATLAS)上进行基准测试，并应用于ASCT2、SWEET2b转运蛋白、肌钙蛋白C设计和HIV-1蛋白酶同源二聚体 |
| 200 | 2025-09-05 |
Deep learning models for pathological classification and staging of oesophageal cancer
2025-Aug-24, World journal of clinical oncology
IF:2.6Q3
DOI:10.5306/wjco.v16.i8.109893
PMID:40901333
|
评论 | 对Wei等人应用Wave-Vision Transformer进行食管癌病理分类的研究进行评论 | 强调了该方法在准确性和效率方面的优越性及其临床潜力 | 数据集多样性不足，需要可解释人工智能以提高在病理学和个性化治疗中的应用 | 食管癌的病理分类和分期 | 食管癌 | 数字病理 | 食管癌 | Wave-Vision Transformer | Vision Transformer | 病理图像 | NA |