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 32099 篇文献，本页显示第 201 - 220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 2025-10-01 |
The Expanding Frontier: The Role of Artificial Intelligence in Pediatric Neuroradiology
2025-Aug-27, Children (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/children12091127
PMID:41006992
|
综述 | 本文探讨人工智能在儿科神经放射学领域的应用现状、挑战及未来发展前景 | 系统阐述AI在儿科神经放射学这一新兴前沿领域的独特价值，特别关注儿童大脑发育特性对AI技术的特殊要求 | 面临儿科数据稀缺、伦理法律限制、模型可解释性不足以及医疗法律责任界定等挑战 | 分析AI在儿科神经放射学中的临床应用、现存挑战和未来发展方向 | 儿科神经放射学领域，特别关注新生儿和幼儿大脑发育相关的影像诊断 | 医学影像分析 | 神经系统疾病（如药物抵抗性癫痫） | 深度学习算法，包括压缩感知、欠采样、图像去噪和超分辨率重建 | 深度学习（DL），如图算法（MELD算法） | 医学影像数据（MRI、CT扫描） | NA |
| 202 | 2025-10-01 |
HQRNN-FD: A Hybrid Quantum Recurrent Neural Network for Fraud Detection
2025-Aug-27, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e27090906
PMID:41008033
|
研究论文 | 提出一种用于欺诈检测的混合量子循环神经网络模型 | 首次将变分量子电路与循环神经网络结合，采用角度编码、数据重上传和分层纠缠等量子技术增强特征提取能力 | 未明确说明模型在真实金融环境中的部署挑战和计算资源需求 | 开发高效的金融欺诈检测方法以提升智能金融系统性能 | 金融交易数据 | 机器学习 | NA | 变分量子电路(VQC)、合成少数类过采样技术(SMOTE) | 混合量子循环神经网络(HQRNN-FD)、RNN、自注意力机制 | 序列交易数据 | 公开欺诈检测数据集（具体数量未说明） |
| 203 | 2025-10-01 |
Deep Learning Method Based on Multivariate Variational Mode Decomposition for Classification of Epileptic Signals
2025-Aug-27, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci15090933
PMID:41008293
|
研究论文 | 提出一种基于多元变分模态分解的深度学习框架，用于癫痫信号的分类 | 整合时空信息提取，采用多元变分模态分解保持通道间模态对齐，有效缓解模态混叠和模态失配问题 | NA | 准确分类癫痫发作类型和精确定位局灶性癫痫信号，为临床诊断提供支持 | 癫痫信号 | 机器学习 | 癫痫 | 多元变分模态分解(MVMD) | 深度学习 | 多通道癫痫信号 | Bern-Barcelona数据库和TUSZ数据库 |
| 204 | 2025-10-01 |
Deep Learning-Powered Down Syndrome Detection Using Facial Images
2025-Aug-27, Life (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/life15091361
PMID:41010303
|
研究论文 | 开发了一种基于面部图像的深度学习模型用于唐氏综合征早期检测 | 提出结合RegNet X-MobileNet V3和ViT-Linformer的混合特征提取架构，采用自适应注意力特征融合机制，并使用BOHB优化的ExtraTrees分类器 | NA | 开发非侵入性、公平的唐氏综合征筛查工具 | 婴儿面部图像 | 计算机视觉 | 唐氏综合征 | 深度学习 | RegNet X-MobileNet V3, ViT-Linformer, ExtraTrees | 图像 | NA |
| 205 | 2025-10-01 |
Deep Learning Algorithm to Determine the Presence of Rectal Cancer from Transrectal Ultrasound Images
2025-Aug-27, Life (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/life15091358
PMID:41010300
|
研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，用于通过经直肠超声图像识别直肠癌 | 首次将EfficientNetV2-S架构应用于经直肠超声图像的直肠癌自动识别，提供了一种不依赖医师经验的辅助诊断工具 | 模型泛化能力有待提高，且目前无法进行癌症分期分类 | 开发能够从经直肠超声图像中准确识别直肠癌的深度学习算法 | 经直肠超声图像中的直肠癌组织和正常直肠组织 | 计算机视觉 | 直肠癌 | 深度学习 | CNN (EfficientNetV2-S) | 图像 | 681张经直肠超声图像（533张直肠癌，148张正常直肠） |
| 206 | 2025-10-01 |
The Path Towards Effective Long-Lasting Tissue-Targeted Prime/Pull/Keep Herpes Simplex Therapeutic Vaccines
2025-Aug-27, Vaccines
IF:5.2Q1
DOI:10.3390/vaccines13090908
PMID:41012114
|
综述 | 本文探讨了针对单纯疱疹病毒的有效长效组织靶向Prime/Pull/Keep治疗性疫苗的开发路径 | 提出PPK疫苗策略，通过'无症状'表位启动T细胞、趋化因子引导T细胞迁移至感染组织、细胞因子维持组织驻留T细胞，实现中枢和外周免疫的双重保护 | 目前仅在临床前动物模型试验中显示成功，尚未进入临床应用阶段 | 开发能够诱导持久保护性免疫的单纯疱疹病毒治疗性疫苗 | 单纯疱疹病毒1型和2型(HSV-1和HSV-2) | 疫苗开发 | 单纯疱疹病毒感染 | 组学技术、人工智能、深度学习 | NA | NA | 临床前动物模型 |
| 207 | 2025-10-01 |
Diagnosis of Periodontitis via Neutrophil Degranulation Signatures Identified by Integrated scRNA-Seq and Deep Learning
2025-Aug-26, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes16091005
PMID:41009952
|
研究论文 | 本研究通过整合单细胞转录组学和深度学习技术，识别了与牙周炎中性粒细胞脱颗粒相关的关键生物标志物，并建立了诊断模型 | 首次结合单细胞RNA测序、分层加权基因共表达网络分析和深度学习算法，识别牙周炎中致病性中性粒细胞亚群及其脱颗粒特征 | NA | 建立牙周炎的早期检测和精准干预诊断模型 | 人类牙龈组织和中性粒细胞亚群 | 数字病理学 | 牙周炎 | scRNA-seq, hdWGCNA, 伪时间轨迹分析, 细胞间通讯分析 | CNN, 机器学习 | 基因表达数据, 免疫细胞谱数据 | 多个队列的人类牙龈组织样本 |
| 208 | 2025-10-01 |
Artificial Intelligence in Small-Molecule Drug Discovery: A Critical Review of Methods, Applications, and Real-World Outcomes
2025-Aug-26, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ph18091271
PMID:41011141
|
综述 | 本文批判性地回顾了人工智能在小分子药物发现中的方法、应用和实际成果 | 全面评估AI从早期规则系统到先进深度学习、生成模型和自主智能系统的发展历程，并分析实际临床案例的成功与失败 | 面临数据质量、模型可解释性、监管障碍和伦理问题等挑战 | 评估人工智能在小分子药物发现中的应用价值和局限性 | AI辅助药物发现的方法和临床开发案例 | 药物发现 | 多种疾病（包括COVID-19、类风湿关节炎、抗生素耐药等） | 深度学习、生成模型、扩散模型、自主智能系统 | 多种AI模型 | 药物发现相关数据 | 多个临床案例（包括巴瑞替尼、halicin、DSP-1181、rentosertib等） |
| 209 | 2025-10-01 |
Comprehensive Survey of OCT-Based Disorders Diagnosis: From Feature Extraction Methods to Robust Security Frameworks
2025-Aug-25, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering12090914
PMID:41007159
|
综述 | 本文系统综述了基于OCT的眼科疾病诊断技术，涵盖传统特征提取和深度学习方法，并探讨了对抗攻击及防御策略 | 首次系统比较不同特征提取方法的性能，探索OCT诊断系统的对抗攻击漏洞，并提出优于现有方案的实用防御策略 | NA | 评估OCT在眼科疾病诊断中的技术发展现状，提升诊断系统的安全性和可靠性 | 青光眼、糖尿病视网膜病变、白内障、弱视和黄斑变性等视网膜疾病 | 医学影像分析 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | 传统特征提取方法和深度学习模型 | OCT图像 | 基于广泛使用的公共OCT数据集 |
| 210 | 2025-10-01 |
Evolving Public Attitudes Towards the HPV Vaccine in China: A Fine-Grained Emotion Analysis of Sina Weibo (2016 vs. 2024)
2025-Aug-22, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e27090887
PMID:41008013
|
研究论文 | 通过深度学习模型分析中国微博平台HPV疫苗相关推文的情感演变 | 首次采用细粒度情感分析方法追踪中国社交媒体对HPV疫苗态度长达8年的演变，并运用结构熵分析揭示情感传播网络特征 | 仅基于微博平台数据，可能无法完全代表中国全体民众观点 | 探究中国公众对HPV疫苗态度的情感演变规律及传播机制 | 2016-2024年间新浪微博平台上的38,615条HPV相关推文 | 自然语言处理 | HPV相关疾病 | 深度学习模型、结构熵分析 | 深度学习模型 | 社交媒体文本 | 38,615条微博推文 |
| 211 | 2025-10-01 |
Analysis of Microscopic Remaining Oil Based on the Fluorescence Image and Deep Learning
2025-Aug, Journal of fluorescence
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s10895-024-04032-w
PMID:39557795
|
研究论文 | 本研究基于荧光图像和深度学习技术，开发了微观剩余油的自动分析方法 | 创新性地应用四种深度学习网络实现荧光图像的自动分割，显著提高了分析效率和准确性 | 未明确说明样本来源和实验条件的局限性 | 提高高含水油藏的采收率 | 微观剩余油的赋存状态和分布规律 | 计算机视觉 | NA | 荧光薄片分析、深度学习图像分割 | U-Net, ResU-Net, ScSEU-Net, Unet++ | 荧光图像 | NA |
| 212 | 2025-10-01 |
Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT
2025-Aug, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17976
PMID:40781836
|
研究论文 | 开发并评估了一种基于深度学习的无传输衰减补偿方法用于DaT SPECT成像 | 提出首个结合物理原理和深度学习的无CT衰减补偿方法，通过U-net网络从散射能量窗口投影重建衰减图 | 研究基于虚拟患者群体的计算机模拟试验，需要进一步临床验证 | 解决DaT SPECT成像中依赖CT扫描进行衰减补偿的技术挑战 | 多巴胺转运体在尾状核、壳核和苍白球的摄取定量 | 医学影像分析 | 帕金森病 | SPECT成像、深度学习 | U-net | 医学影像 | 150名虚拟患者用于训练，47名用于评估 |
| 213 | 2025-10-01 |
Deep Learning with Domain Randomization in Image and Feature Spaces for Abdominal Multiorgan Segmentation on CT and MRI Scans
2025-07, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240586
PMID:40396895
|
研究论文 | 开发了一种结合图像和特征空间域随机化的深度学习模型，用于提升腹部多器官在CT和MRI扫描中的分割精度和泛化能力 | 提出了在图像空间和特征空间同时进行域随机化的方法，增强了模型在跨站点和跨模态场景下的泛化性能 | NA | 开发能够准确分割腹部器官并具有良好泛化能力的深度学习分割模型 | 腹部多器官（包括前列腺等） | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 域随机化 | 扩展的nnU-Net | CT和MRI医学图像 | 来自多个医疗机构的公共前列腺MRI数据集和腹部CT/MRI数据集 |
| 214 | 2025-10-01 |
Fluctuation structure predicts genome-wide perturbation outcomes
2025-Jul-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.27.661814
PMID:40631127
|
研究论文 | 提出基于线性响应理论的CIPHER框架，利用未扰动细胞中的基因共波动预测全基因组扰动结果 | 首次将统计物理学中的线性响应理论应用于功能基因组学，通过基线基因协方差结构预测扰动响应 | NA | 开发能够从单细胞扰动筛选中提取有意义的生物学结论的计算框架 | 基因表达扰动响应 | 计算生物学 | NA | 单细胞扰动筛选、贝叶斯推断 | 线性响应理论模型 | 单细胞基因表达数据 | 11个大规模单细胞扰动数据集，涵盖4,234个扰动和超过136万个细胞 |
| 215 | 2025-10-01 |
Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT
2025-Jun-25, ArXiv
PMID:41019216
|
研究论文 | 开发并评估了一种基于深度学习的无传输衰减补偿方法用于DaT SPECT成像 | 提出首个无需CT扫描的深度学习衰减补偿方法DaT-CTLESS，通过计算机模拟试验验证其性能 | 研究为计算机模拟试验，需要进一步临床验证 | 开发无需CT扫描的DaT SPECT衰减补偿方法以克服传统CTAC的局限性 | 帕金森病患者的多巴胺转运体SPECT成像 | 医学影像分析 | 帕金森病 | SPECT成像、深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 计算机模拟试验涉及两种扫描仪的数据 |
| 216 | 2025-10-01 |
The epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and identifies disease risk loci
2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2022.05.18.492517
PMID:40655014
|
研究论文 | 本研究通过单细胞染色质可及性和基因表达分析，揭示了血管细胞表观基因组景观与发育起源的关系及其在疾病风险中的作用 | 首次在单细胞分辨率上整合scATACseq和scRNAseq数据，发现血管部位特异性增强子调控疾病风险位点，并开发了基于深度学习的变异效应预测方法 | 研究仅使用健康成年小鼠血管组织，未涉及人类样本或疾病模型 | 探索血管部位特异性疾病风险的生物学基础 | 健康成年小鼠三个血管部位（主动脉根和升主动脉、头臂和颈动脉、降胸主动脉）的血管组织 | 表观基因组学 | 心血管疾病 | scATACseq, scRNAseq, GWAS, 深度学习 | ChromBPNet | 单细胞表观基因组数据、基因表达数据、基因组关联数据 | 三个血管部位的成年小鼠血管组织样本 |
| 217 | 2025-10-01 |
Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning
2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.03.606469
PMID:40654743
|
研究论文 | 提出一种名为DeepTaskGen的深度学习方法，能够从静息态功能磁共振成像数据生成未采集任务的功能对比图 | 首次实现从静息态fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，解决了任务态fMRI在大规模人群研究中应用的局限性 | 未提及方法在特定任务类型或人群中的适用性限制 | 开发能够从静息态fMRI数据生成任务态功能对比图的深度学习模型，促进人群神经科学研究 | 人类大脑功能活动模式 | 医学影像分析 | NA | 功能磁共振成像（fMRI），深度学习 | 深度学习模型 | 功能磁共振成像数据 | Human Connectome Project寿命数据和英国生物银行超过20,000名个体 |
| 218 | 2025-10-01 |
Development of machine learning-based mpox surveillance models in a learning health system
2025-May-02, Sexually transmitted infections
IF:3.6Q2
DOI:10.1136/sextrans-2024-056382
PMID:40318862
|
研究论文 | 开发基于临床笔记的机器学习模型用于猴痘病例监测 | 在学习医疗系统框架下，首次比较了传统机器学习(LASSO)与深度学习模型(ClinicalBERT、ClinicalLongformer)在猴痘监测中的表现 | 单中心回顾性研究，样本量有限(228例确诊病例)，需要外部验证 | 开发能够检测猴痘病例的监测模型以支持公共卫生 surveillance 工作 | 经PCR确诊的猴痘患者及匹配的对照组患者 | 自然语言处理 | 猴痘 | PCR检测 | LASSO回归, ClinicalBERT, ClinicalLongformer | 临床文本笔记 | 228例PCR确诊猴痘病例和698例匹配对照 |
| 219 | 2025-10-01 |
Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow
2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.03.647027
PMID:40236215
|
研究论文 | 开发动态模型和物理启发的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动信号 | 首次开发了基于时变流速的fMRI流入信号动态模型，并创建了物理启发的深度学习框架来反演该模型 | NA | 量化脑脊液流动特性，使fMRI流动信号具有物理可解释性 | 人类和体模数据中的脑脊液流动 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | fMRI，深度学习 | 物理启发深度学习框架 | fMRI影像数据 | NA |
| 220 | 2025-10-01 |
Transformer-based deep learning ensemble framework predicts autism spectrum disorder using health administrative and birth registry data
2025-Apr-07, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90216-8
PMID:40195371
|
研究论文 | 本研究开发了基于Transformer的深度学习集成框架，利用健康管理和出生登记数据预测自闭症谱系障碍 | 首次将大规模集成Transformer深度学习模型应用于健康管理和出生登记数据预测ASD，并采用可解释人工智能方法识别关键影响因素 | 模型预测性能仍有提升空间（AUC 69.6%），特异性相对较低（56.9%） | 开发机器学习模型用于早期识别自闭症谱系障碍高风险儿童 | 安大略省2006-2018年间出生的18个月至5岁儿童 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 健康管理数据分析和出生登记数据分析 | Extreme Gradient Boosting和Transformer深度学习集成模型 | 结构化健康数据和出生登记数据 | 707,274对母子配对，其中10,956例ASD确诊案例 |