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 42905 篇文献，本页显示第 2861 - 2880 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2861 | 2026-03-03 |
Potential rapid intraoperative cancer diagnosis using dynamic full-field optical coherence tomography and deep learning: A prospective cohort study in breast cancer patients
2024-06-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.061
PMID:38702279
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合动态全场光学相干断层扫描和深度学习的快速术中癌症诊断工作流程，用于乳腺癌患者的实时肿瘤诊断 | 首次将动态全场光学相干断层扫描与深度学习结合，实现无需组织准备或染色的非破坏性、近实时术中癌症诊断 | 研究样本量相对较小，且仅针对乳腺癌，未涵盖所有癌症类型 | 开发一种快速、自动化的术中癌症诊断方法，以替代传统耗时、资源密集的病理学评估 | 乳腺癌患者的良性及恶性乳腺组织 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 动态全场光学相干断层扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 建模组182例（48良性，114浸润性导管癌，10浸润性小叶癌，4导管原位癌，6罕见肿瘤），独立测试组42例（10良性，29浸润性导管癌，1导管原位癌，2罕见肿瘤） | NA | NA | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 2862 | 2024-08-07 |
Deep learning-powered enzyme efficiency boosting with evolutionary information
2024-05-30, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.034
PMID:38531716
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2863 | 2026-03-03 |
Deep learning-assisted intelligent wearable precise cardiovascular monitoring system
2024-05-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.03.035
PMID:38538462
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2864 | 2026-03-03 |
DeepWMH: A deep learning tool for accurate white matter hyperintensity segmentation without requiring manual annotations for training
2024-04-15, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.01.034
PMID:38320896
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2865 | 2026-03-03 |
Biometric contrastive learning for data-efficient deep learning from electrocardiographic images
2024-04-03, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae002
PMID:38269618
|
研究论文 | 本文提出了一种名为生物特征对比学习（BCL）的自监督预训练方法，用于从心电图（ECG）图像中高效学习，以检测心房颤动、性别和左心室射血分数降低等疾病 | 开发了一种利用同一患者不同时间点、不同布局的ECG图像对进行自监督预训练的新方法，该方法在标签数据有限的情况下显著优于传统的ImageNet初始化和通用的图像对比学习方法 | 研究主要基于特定队列（耶鲁大学2000-2015年数据），外部验证队列有限；未详细探讨方法对其他类型心脏疾病的泛化能力 | 开发一种数据高效的深度学习模型，用于从心电图图像中检测心脏疾病 | 心电图（ECG）图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 心电图成像 | CNN | 图像 | 78,288名个体的心电图图像对（来自耶鲁大学2000-2015年数据），以及2015-2021年的心电图用于微调 | NA | NA | AUROC | NA |
| 2866 | 2026-03-03 |
Artificial Intelligence: Fundamentals and Breakthrough Applications in Epilepsy
2024-Mar-31, Epilepsy currents
IF:5.8Q1
DOI:10.1177/15357597241238526
PMID:39554271
|
综述 | 本文综述了人工智能在癫痫研究和临床护理中的基础原理与突破性应用 | 系统整合了人工智能在癫痫领域的多个前沿应用方向，包括药物筛选、临床治疗预测和脑电信号分析 | NA | 传播人工智能在癫痫学中的知识、应用方法、优势及潜在限制 | 癫痫研究、临床护理及相关技术应用 | 机器学习 | 癫痫 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2867 | 2026-03-03 |
scMeFormer: a transformer-based deep learning model for imputing DNA methylation states in single cells enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia
2024-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.25.577200
PMID:38328094
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于在单细胞水平上推算DNA甲基化状态，以增强对精神分裂症中表观遗传改变的检测 | 开发了首个基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于单细胞DNA甲基化状态的推算，即使在CpG位点覆盖率低至10%的情况下也能实现高保真推算 | 未明确提及模型在更广泛疾病或技术平台上的泛化能力，以及计算资源需求的具体细节 | 通过深度学习模型推算单细胞DNA甲基化状态，以提升对表观遗传改变（特别是精神分裂症相关改变）的检测能力 | 单细胞DNA甲基化数据，包括来自精神分裂症患者和神经典型对照的前额叶皮层样本 | 机器学习 | 精神分裂症 | 单细胞DNA甲基化测序 | Transformer | DNA甲基化状态数据 | 四个单核DNA甲基化数据集，包括来自4名精神分裂症患者和4名神经典型对照的前额叶皮层样本 | 未明确提及 | Transformer | 未明确提及具体指标，但强调了高保真推算和检测能力的提升 | 未明确提及 |
| 2868 | 2026-03-03 |
MECE: a method for enhancing the catalytic efficiency of glycoside hydrolase based on deep neural networks and molecular evolution
2023-11-30, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2023.09.039
PMID:37867059
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合深度神经网络与分子进化的MECE平台，用于预测并提升糖苷水解酶的催化效率 | 开发了DeepGH深度学习模型用于识别糖苷水解酶家族及功能残基，并构建了整合Grad-CAM可解释性技术的MECE智能设计平台 | 模型训练仅基于CAZy数据库的119个GH家族蛋白序列，未明确说明对其他酶类的泛化能力 | 提升糖苷水解酶的催化效率以满足工业应用需求 | 糖苷水解酶（GHs）家族蛋白 | 机器学习 | NA | 深度神经网络，分子进化，梯度加权类激活映射（Grad-CAM） | 深度学习模型 | 蛋白质序列 | 来自CAZy数据库的119个GH家族蛋白序列 | NA | DeepGH | 预测准确率 | NA |
| 2869 | 2026-03-03 |
Deep neural networks with knockoff features identify nonlinear causal relations and estimate effect sizes in complex biological systems
2022-12-28, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giad044
PMID:37395630
|
研究论文 | 本文开发了一种名为DAG-deepVASE的计算方法，结合深度神经网络和敲除框架，用于识别非线性因果关系并估计效应大小 | 首次开发了能够明确学习非线性因果关系并估计效应大小的计算方法，克服了现有生物信息学方法在复杂生物系统中的局限性 | NA | 学习因果结构以识别复杂疾病的风险因素、疾病机制和候选治疗方法 | 复杂生物系统中的分子和临床数据 | 机器学习 | 复杂疾病 | NA | 深度神经网络 | 模拟数据、分子数据、临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2870 | 2026-03-03 |
NuCLS: A scalable crowdsourcing approach and dataset for nucleus classification and segmentation in breast cancer
2022-05-17, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giac037
PMID:35579553
|
研究论文 | 本文介绍了一种可扩展的众包方法及数据集NuCLS，用于乳腺癌中的细胞核分类与分割 | 提出了一种新颖的协作框架，利用算法建议收集准确的细胞核分割数据，无需繁琐的手动追踪，并展示了非专家也能为视觉上可区分的类别生成准确标注 | 未明确提及具体的数据标注偏差或模型泛化能力的局限性 | 开发一个可扩展的众包方法，以生成用于计算病理学应用的高质量细胞核标注数据 | 乳腺癌组织中的细胞核 | 计算病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 超过220,000个细胞核标注 | NA | NA | 准确性 | NA |
| 2871 | 2026-03-03 |
MB-GAN: Microbiome Simulation via Generative Adversarial Network
2021-02-05, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giab005
PMID:33543271
|
研究论文 | 本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的微生物组模拟框架MB-GAN，用于生成逼真的微生物组数据 | MB-GAN避免了显式统计建模假设，仅需真实数据集作为输入，且相比传统GAN更易应用和高效收敛 | 未明确提及具体限制，可能包括对大规模数据或特定微生物组类型的适用性 | 开发一种模拟真实微生物组数据的方法，以评估分析工具的优缺点 | 人类微生物组数据，特别是肠道微生物组 | 机器学习 | NA | 宏基因组关联研究，深度学习方法 | GAN | 微生物丰度数据 | 396个样本（来自病例对照肠道微生物组研究） | NA | MB-GAN | 稀疏性、多样性、类群-类群相关性 | NA |
| 2872 | 2026-03-03 |
Unsupervised Deep Learning for Susceptibility Distortion Correction in Connectome Imaging
2020, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-030-59728-3_30
PMID:34458893
|
研究论文 | 提出一种基于无监督深度学习的磁化率畸变校正方法，用于校正高分辨率扩散MRI数据中的残余畸变 | 使用从扩散MRI数据计算出的纤维方向分布（FOD）图像替代传统的B0图像，提供更可靠的对比信息，并结合U-Net和Transformer网络进行畸变校正 | 仅使用HCP数据集的100名受试者进行训练和评估，样本量相对有限，且未在其他独立数据集上验证 | 校正高分辨率扩散MRI数据中由磁化率引起的残余畸变 | 人类连接组项目（HCP）数据集中的扩散MRI数据 | 医学影像分析 | NA | 扩散MRI，纤维方向分布（FOD）计算 | U-Net，Transformer | 图像（FOD图像） | 100名受试者（60名用于训练，40名用于测试） | NA | U-Net，Transformer | 平均平方差（MSD）的各向异性分数（FA），两个相位编码方向之间的最小角度差 | NA |
| 2873 | 2026-03-02 |
An explainable and transferable deep learning framework for spatiotemporal urban flood prediction by integrating Vision Transformer and U-Net
2026-Apr-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2026.125504
PMID:41662782
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合Vision Transformer和U-Net的可解释、可迁移深度学习框架ViTUN，用于城市洪水的时空预测 | 提出了一种结合Vision Transformer和U-Net的混合深度学习框架，能够捕捉洪水在变化降雨和地形条件下的时空传播特征，并具有较好的可迁移性和可解释性 | 模型训练和评估基于中国岳阳的水动力模拟数据，在其他城市或地区的适用性可能需要进一步验证 | 开发一个快速、可解释且可迁移的城市洪水预测框架，以支持实时预警、应急响应和洪水风险管理 | 城市洪水淹没深度 | 计算机视觉 | NA | 水动力模拟 | 深度学习 | 时空数据 | 基于中国岳阳水动力模拟生成的淹没数据 | NA | Vision Transformer, U-Net | Critical Success Index (CSI), R, Mean Absolute Error (MAE) | NA |
| 2874 | 2026-03-02 |
Screening toxic transformation products of emerging pollutants in advanced oxidation processes with 3D deep learning and in vitro assays
2026-Apr-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2026.125499
PMID:41679042
|
研究论文 | 本文开发了一种名为ToxD4C的新型多模态深度学习框架，用于快速准确评估化学污染物及其在水处理过程中形成的副产物的毒性 | ToxD4C框架创新性地整合了三维分子几何结构、图注意力网络和SE(3)-等变Transformer架构，能够有效捕捉复杂的立体化学和电子分子特征 | NA | 开发深度学习工具以改进水处理和环境风险评估中化学污染物及其转化产物的毒性预测 | 化学污染物及其在水处理过程中形成的转化产物 | 机器学习 | NA | 密度泛函理论（DFT）优化结构 | 图注意力网络, Transformer | 三维分子几何结构 | NA | NA | SE(3)-等变Transformer, Uni-Mol | NA | NA |
| 2875 | 2026-03-02 |
Deep learning for psychiatric genomics: from tools to applications
2026-Apr, Current opinion in genetics & development
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.gde.2026.102442
PMID:41690236
|
综述 | 本文综述了深度学习在精神疾病基因组学中的应用进展，从工具到具体应用 | 探讨了基础模型（包括基因组语言模型、单细胞基础模型和大型语言模型）在解析精神疾病复杂遗传结构中的变革性影响 | 作为综述文章，未直接进行实证研究，主要依赖现有文献进行总结和展望 | 为精神疾病基因组学研究者提供深度学习方法的全面概述，以促进新治疗策略的开发 | 精神疾病的遗传架构和风险位点 | 自然语言处理, 机器学习 | 精神疾病 | 基因组关联研究, 深度学习 | 神经网络, 基础模型, 大型语言模型 | 基因组数据, 单细胞数据, 文本数据 | NA | NA | 基因组语言模型, 单细胞基础模型, 大型语言模型 | NA | NA |
| 2876 | 2026-03-02 |
Deep Learning segmentation with metal intrusion for quantitative microstructure analysis of hardened cement paste
2026-Apr, Micron (Oxford, England : 1993)
DOI:10.1016/j.micron.2026.104005
PMID:41722543
|
研究论文 | 本文提出了一种结合金属侵入和深度学习分割的方法，用于增强硬化水泥浆体的微观结构定量分析 | 创新点在于将低熔点金属（Field metal）注入水泥样本以增强背散射电子成像中的孔隙与固相区分，并应用深度学习模型进行分割，简化了水泥复合材料的微观结构分析 | 未明确提及具体局限性，但可能涉及金属侵入过程的技术复杂性或样本制备的潜在影响 | 研究目的是通过金属侵入和深度学习分割改进硬化水泥浆体的微观结构定量分析，以评估材料行为和优化水泥复合材料性能 | 研究对象为硬化水泥浆体样本，包括孔隙、未水化和已水化水泥相 | 计算机视觉 | NA | 金属侵入技术、背散射电子成像 | 深度学习分割模型 | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | Linknet, Unet | 平均IoU | NA |
| 2877 | 2026-03-02 |
Optimizing deep CNN architecture via hybrid Harris Hawks arithmetic algorithm for EEG meditation classification
2026-Mar-27, Neuroscience
IF:2.9Q2
|
研究论文 | 本文提出了一种结合Harris Hawks优化算法和算术优化算法的混合CNN架构优化方法，用于基于EEG信号的冥想分类 | 首次将HHO和AOA算法结合，用于优化CNN超参数，以处理EEG信号的时频图像分类任务 | 未提及 | 优化深度学习架构以提升EEG冥想分类的准确性和鲁棒性 | EEG信号，具体分为Vipassana、Isha Shoonya和Control三类冥想状态 | 机器学习 | NA | EEG信号处理，Stockwell变换 | CNN | 图像（时频图像） | NA | NA | CNN | 准确率，最佳适应度，最差适应度，平均适应度，标准差 | NA |
| 2878 | 2026-03-02 |
Characterization of immune features and discovery of potential biomarkers for ankylosing spondylitis using deep plasma proteomics
2026-Mar, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.05.052
PMID:40436140
|
研究论文 | 本研究通过整合深度血浆蛋白质组学和深度学习策略，探索强直性脊柱炎的免疫特征并发现潜在生物标志物 | 结合随机森林和正交偏最小二乘判别分析构建机器学习模型，从深度蛋白质组学数据中识别出SAA1、FERMT3、ILK和TLN1作为AS的潜在生物标志物 | 样本量相对有限，且仅通过ELISA在独立队列中验证了生物标志物，未进行更大规模或多中心验证 | 阐明强直性脊柱炎的免疫特征并发现潜在生物标志物，以优化临床管理和预后评估 | 强直性脊柱炎患者（包括活动期和稳定期）及健康对照者的血浆样本 | 机器学习 | 强直性脊柱炎 | 深度定量蛋白质组学，ELISA | 随机森林，正交偏最小二乘判别分析 | 蛋白质组学数据 | 104名参与者（AS患者和健康对照），另加79名参与者的独立验证队列 | Scikit-learn | 随机森林，正交偏最小二乘判别分析 | NA | NA |
| 2879 | 2026-03-02 |
Three-dimensional multimodal imaging for predicting early recurrence of hepatocellular carcinoma after surgical resection
2026-Mar, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.06.031
PMID:40533057
|
研究论文 | 本研究构建了一个多模态模型（MM-RDLM），用于预测肝细胞癌手术切除后的早期复发，并探索了相关的生物学机制 | 整合了放射组学和深度学习模型，并利用特征可视化和梯度加权类激活映射提高模型可解释性，同时结合基因集富集分析和多重免疫组化探索生物学机制 | 研究样本来自三个医疗中心，但外部验证队列规模相对较小（86例），且模型性能需在更广泛的人群中进行验证 | 预测肝细胞癌（HCC）手术切除后的早期复发 | 肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 对比增强计算机断层扫描（CT）成像，基因集富集分析（GSEA），多重免疫组化（mIHC） | 深度学习模型，放射组学模型 | 医学影像（CT图像） | 519名患者（训练队列433例，验证队列86例） | NA | NA | 曲线下面积（AUC），风险比（HR） | NA |
| 2880 | 2026-03-02 |
Revisiting PSF models: Unifying framework and high-performance implementation
2026-Mar, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.70045
PMID:41186941
|
研究论文 | 本文提出了一个统一框架，系统比较了基于傅里叶变换和贝塞尔积分的点扩散函数模型，并基于PyTorch实现了高性能开源库 | 首次系统证明了傅里叶与贝塞尔方法的等价性，提出了适用于两种方法的统一校正框架，并实现了首个基于深度学习框架的高性能PSF计算库 | 未明确说明具体应用场景中的性能提升幅度，且新库的兼容性验证可能不够全面 | 建立点扩散函数模型的统一理论框架并实现高性能计算工具 | 高数值孔径成像系统中的点扩散函数模型 | 计算成像 | NA | 定位显微镜、点扩散函数建模 | NA | 光学成像模型 | NA | PyTorch | NA | 计算精度、计算速度 | CPU、GPU |