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 36465 篇文献，本页显示第 281 - 300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 281 | 2025-12-13 |
Machine learning to classify the focus score and Sjögren's disease using digitalised salivary gland biopsies: a retrospective cohort study
2025-Dec, The Lancet. Rheumatology
DOI:10.1016/S2665-9913(25)00181-X
PMID:41038216
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型，基于数字化小唾液腺活检切片，自动分类焦点评分和干燥综合征，并识别了新的组织学疾病亚型 | 首次应用深度学习自动分类干燥综合征的焦点评分，并利用可解释机器学习技术识别了与疾病相关的CD8+ T细胞浸润新模式 | 研究为回顾性队列设计，需要进一步研究验证模型 | 利用机器学习自动分类焦点评分和干燥综合征，以识别基于小唾液腺活检的新组织学疾病亚型 | 来自欧洲六个专家中心的小唾液腺活检苏木精-伊红染色数字化切片，包括干燥综合征患者和无该疾病的干燥症状参与者 | 数字病理学 | 干燥综合征 | 数字化组织切片扫描 | 深度学习模型 | 图像 | 545名参与者，平均年龄54.2岁，90%为女性，10%为男性 | NA | NA | AUROC | NA |
| 282 | 2025-12-13 |
From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field
2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009
PMID:41176812
|
综述 | 本文提出了计算营养学作为一个新兴跨学科领域，旨在通过统计和计算机科学方法以及多模态数据解决营养与健康中的复杂挑战 | 首次系统性地提出计算营养学这一跨学科框架，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术，以推动精准营养的范式转变 | 文中指出可穿戴生物传感器的可靠性、特征选择的权衡、算法伦理与健康公平性以及算法可解释性等关键挑战尚未完全解决 | 通过计算营养学促进营养研究的范式转变，实现个性化代谢反应预测和精准营养干预 | 营养与健康领域的复杂挑战，包括个性化饮食反应、疾病风险评估和公共卫生政策 | 机器学习 | NA | 多组学技术，可穿戴生物传感器 | NA | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 283 | 2025-12-13 |
Development and validation of a deep learning model for automatic severity grading of hip osteoarthritis: a multi-center study
2025-Dec, Annals of medicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1080/07853890.2025.2584361
PMID:41208350
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于自动对髋关节骨关节炎的严重程度进行Kellgren-Lawrence分级 | 结合ResNet-50与卷积块注意力模块，实现了自动、客观的髋关节骨关节炎严重程度分级，并在多中心数据上验证了其性能，可与副主任医师水平相媲美 | 大多数错误分类局限于相邻的KL分级 | 开发并验证一个深度学习模型，用于自动对髋关节骨关节炎进行严重程度分级 | 髋关节骨关节炎患者的X光片 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | X光成像 | CNN | 图像 | 20,745张来自两家中国医院的X光片用于模型开发，1,928张来自第三家医院用于外部验证，1,249个髋关节来自骨关节炎倡议数据集 | NA | ResNet-50, Convolutional Block Attention Module | 准确率, AUC | NA |
| 284 | 2025-12-13 |
Evaluation of domain shift sources and generalisability in AI-based prostate MRI autocontouring for radiotherapy
2025-Dec, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105188
PMID:41240504
|
研究论文 | 本文评估了AI模型在前列腺MRI自动轮廓勾画中域偏移的来源及泛化能力 | 首次强调了图像采集/标注协议对域偏移的影响，并比较了混合域训练模型与内部模型的性能 | 研究仅基于66例外部评估数据，样本量相对有限 | 分析域偏移的不同来源并评估AI模型在前列腺MRI自动轮廓勾画中的泛化性能 | 前列腺MRI图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | MRI成像 | 深度学习模型 | 医学图像 | 来自五个公共数据集的轴向T2加权前列腺MRI图像，以及66例用于外部评估的MRI | nnU-Net | U-Net | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离 | NA |
| 285 | 2025-12-13 |
Systematic review and comparison of machine learning and conventional statistical models for predicting cardiovascular events in dialysis patients
2025-Dec, Renal failure
IF:3.0Q1
DOI:10.1080/0886022X.2025.2587490
PMID:41261018
|
系统综述 | 本文系统综述并比较了机器学习模型与传统统计模型在预测透析患者心血管事件方面的性能 | 首次系统性地比较了机器学习（包括深度学习）与传统统计模型在透析患者心血管事件预测领域的性能，并进行了亚组分析以探讨异质性 | 研究存在地域偏倚（主要来自中国），外部验证不足，在准确性与可解释性之间存在权衡，且样本量相对有限 | 评估和比较机器学习模型与传统统计模型预测透析患者心血管事件的性能 | 透析患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习, 传统机器学习, 传统统计模型 | NA | 14项研究，共涉及29,310名患者和34个模型 | NA | NA | AUC, C-index | NA |
| 286 | 2025-12-13 |
Risk factors for complications associated with peripherally inserted central venous catheters for parenteral nutrition: Machine learning and survival analysis based on deep learning
2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
DOI:10.1016/j.clnu.2025.11.008
PMID:41314112
|
研究论文 | 本研究开发了基于人工智能的生存分析和机器学习模型，用于预测经外周静脉置入中心静脉导管（PICC）相关并发症并识别关键风险因素 | 结合机器学习模型（如逻辑回归、支持向量机、随机森林、极端梯度提升）和深度学习生存分析模型（如随机生存森林、DeepSurv、DeepHit）进行PICC并发症预测，并应用可解释AI技术解释模型功能 | 研究为回顾性设计，样本量相对较小（218名患者），且生存分析模型的C指数（0.61）较低，集成Brier评分（0.170）较高，表明模型预测性能有提升空间 | 开发AI模型以预测PICC相关并发症并识别风险因素，支持临床决策 | 接受全肠外营养（TPN）并置入PICC的218名患者 | 机器学习 | NA | 回顾性医疗记录分析 | 逻辑回归, 支持向量机, 随机森林, 极端梯度提升, 随机生存森林, DeepSurv, DeepHit | 医疗记录数据 | 218名患者 | NA | 随机森林, 极端梯度提升, 随机生存森林, DeepSurv, DeepHit | 准确率, 一致性指数（C-index）, 集成Brier评分（IBS） | NA |
| 287 | 2025-12-13 |
A comprehensive magnetic resonance imaging-based model for predicting lymphovascular space invasion in endometrial cancer: a retrospective observational study
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1031
PMID:41367726
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个结合临床变量、MRI影像组学和深度学习特征的集成模型，用于术前预测子宫内膜癌的淋巴血管间隙侵犯状态 | 首次整合临床数据、MRI影像组学特征和深度学习特征，构建了一个综合模型（CRDL模型），用于术前预测子宫内膜癌的LVSI，相比单一模型显著提升了预测性能 | 这是一项回顾性研究，可能存在选择偏倚；模型在外部验证队列中的性能略有下降，需要前瞻性多中心研究进一步验证 | 开发一个术前预测子宫内膜癌淋巴血管间隙侵犯（LVSI）的集成模型，以辅助术前风险分层和个体化治疗决策 | 子宫内膜癌患者 | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | 磁共振成像（MRI），包括T2加权成像、表观扩散系数图和晚期对比增强T1加权成像 | 支持向量机（SVM） | 医学影像（MRI图像） | 580名经病理证实的子宫内膜癌患者，来自深圳人民医院和深圳第二人民医院 | NA | NA | 曲线下面积（AUC） | NA |
| 288 | 2025-12-13 |
Impact of differential privacy on breast ultrasound image classification performance using vision transformer
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1064
PMID:41367731
|
研究论文 | 本研究系统评估了差分隐私对基于Vision Transformer的乳腺超声图像分类性能的影响 | 首次在乳腺超声图像分类任务中，系统量化了差分隐私在不同隐私预算参数下对Vision Transformer模型性能的影响，并确定了临床可行的隐私-效用权衡点 | 研究仅使用了单一公开数据集（Roboflow），未在其他独立数据集上进行验证；仅评估了ViT-B/16模型，未涵盖更广泛的模型架构 | 评估差分隐私技术在保护乳腺超声图像患者隐私的同时，对深度学习分类器诊断准确性的影响，为临床部署提供参数依据 | 乳腺超声图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像 | Vision Transformer, CNN | 图像 | 2149张乳腺超声图像（1289张良性，860张恶性） | PyTorch, Opacus | ViT-B/16, ResNet50, EfficientNet-B0 | 准确率, F1分数, AUC-ROC | NA |
| 289 | 2025-12-13 |
Development and validation of an integrated model combining deep learning, radiomics, and clinical and breast ultrasound features for Breast Imaging Reporting and Data System 4A lesion malignancy classification
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1463
PMID:41367757
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个结合深度学习、影像组学、临床及乳腺超声特征的多模态模型，用于区分BI-RADS 4A乳腺病变的良恶性 | 首次构建了一个整合深度学习、影像组学及临床超声特征的多模态框架，以提升BI-RADS 4A病变恶性分类的客观性和准确性 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；外部验证队列样本量相对较小 | 开发更客观准确的诊断工具以减少BI-RADS 4A病变的不必要活检 | 经病理证实的BI-RADS 4A乳腺病变患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 乳腺超声 | LightGBM | 图像, 临床特征 | 训练队列654例，内部验证队列281例，外部验证队列488例，总计1423例患者 | LightGBM | LightGBM | AUC | NA |
| 290 | 2025-12-13 |
Early identification of abnormal pulmonary infectious diseases using unsupervised anomaly detection
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1285
PMID:41367772
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的无监督异常检测方法，用于早期识别异常肺部感染性疾病 | 提出局部重建自编码器（LRAE），专注于肺部感染CT图像的局部区域，以有效区分常见和异常感染区域，并能检测已知和未知的异常肺部感染性疾病 | NA | 早期识别异常肺部感染性疾病，以有效控制其大规模传播 | 肺部感染CT图像序列，包括常见肺部感染以及COVID-19和类鼻疽肺炎两种已知异常病例 | 计算机视觉 | 肺部感染性疾病 | CT成像 | 自编码器 | 图像序列 | NA | NA | 局部重建自编码器（LRAE） | AUC, F1-score, 准确率 | NA |
| 291 | 2025-12-13 |
Dynamic positron emission tomography image reconstruction using spatiotemporal kernel method with deep image prior
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1018
PMID:41367792
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合时空核与深度图像先验（DIP）框架的动态PET图像重建新算法，旨在提高重建图像质量 | 开发了一种新颖的DIP重建算法，整合了时空核，无需外部训练数据，并支持列表模式重建以实现全3D成像 | 未明确提及算法的计算复杂度或对特定临床场景的泛化能力限制 | 提高动态PET图像重建质量，特别是在低光子计数条件下 | 动态PET图像 | 医学影像处理 | NA | 正电子发射断层扫描（PET） | 深度学习 | 图像 | 模拟和临床前研究数据（具体数量未提及） | NA | 深度图像先验（DIP）框架 | 信噪比（SNR）, 结构相似性指数（SSIM）, 对比恢复系数（CRC） | NA |
| 292 | 2025-12-13 |
Fully automated intensity-modulated radiotherapy plans for rectal cancer based on deep learning predictions of three-dimensional dose distributions
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-168
PMID:41367788
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习预测三维剂量分布的直肠癌调强放疗全自动计划设计方法 | 提出了一种三维多任务训练U-Net模型，通过引入梯度图和等剂量线图学习来增强网络提取剂量分布语义信息的能力，并基于高精度剂量预测建立了两种全自动优化方法 | 训练集样本量相对较小（n=99），外部测试集样本量有限（n=15），未在更广泛的多中心数据上进行验证 | 提高直肠癌调强放疗计划设计的效率和质量，实现全自动化计划设计 | 直肠癌患者的放疗剂量分布 | 医学影像分析， 放射治疗计划 | 直肠癌 | 调强放疗， 蒙特卡洛剂量计算算法 | 深度学习模型 | 三维剂量分布数据， 剂量-体积直方图参数 | 训练集99例， 独立测试集26例， 外部测试集15例 | NA | 3D MT-U-Net | 平均绝对误差， 剂量-体积直方图参数 | NA |
| 293 | 2025-12-13 |
Comparison of image quality in 40 keV virtual monoenergetic images of dual-energy CT pulmonary angiography using deep learning and iterative reconstruction algorithms under optimized low dose scanning protocols
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1420
PMID:41367800
|
研究论文 | 本研究比较了在低剂量双能CT肺动脉造影中，使用深度学习图像重建与迭代重建算法生成的40 keV虚拟单能图像的质量 | 首次在低剂量双能CT肺动脉造影中，系统比较了深度学习图像重建与自适应统计迭代重建算法对40 keV虚拟单能图像质量的影响，并证明深度学习高设置算法能显著降低噪声并提升图像质量 | 研究为单中心前瞻性研究，样本量相对较小（75例），且仅评估了特定扫描仪和对比剂条件下的图像质量，未评估对肺栓塞诊断准确性的影响 | 评估和比较在低剂量双能CT肺动脉造影协议下，使用深度学习图像重建与迭代重建算法重建的40 keV虚拟单能图像的图像质量 | 临床疑似肺栓塞的患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 双能CT肺动脉造影 | 深度学习图像重建 | CT图像 | 75例患者 | NA | NA | 图像噪声, 对比噪声比, 信噪比, 主观Likert评分 | Revolution CT扫描仪 |
| 294 | 2025-12-13 |
Deep learning-enhanced Colmap for 3D reconstruction and segmentation of facial port-wine stains for comprehensive evaluation
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-112
PMID:41367804
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和Colmap算法的方法，用于面部鲜红斑痣的三维重建与分割，以支持治疗规划和评估 | 结合深度学习与Colmap进行三维重建，并采用多色彩空间自适应融合网络进行二维病变分割，实现了高精度的三维病变形态重建和表面积计算 | 样本量较小（仅17名患者），可能影响模型的泛化能力 | 开发一种集成方法，用于鲜红斑痣病变的三维重建和分割，以应对其形状多样、颜色异质和边界模糊的挑战 | 面部鲜红斑痣病变 | 计算机视觉 | 鲜红斑痣 | 结构化光扫描, 色彩校准图像采集 | 深度学习 | 图像 | 17名患者 | Colmap | 多色彩空间自适应融合网络 | 均方根误差, CLIP相似度分数, 相对误差 | NA |
| 295 | 2025-12-13 |
Dual-branch residual encoder-decoder convolutional neural network (DB-REDCNN): a computed tomography-integrated multimodal network for positron emission tomography denoising
2025-Dec-01, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-2025-1321
PMID:41367808
|
研究论文 | 本文提出了一种双分支残差编码器-解码器卷积神经网络（DB-REDCNN），用于整合CT结构信息以增强低剂量PET图像质量，特别是小病灶的去噪 | 提出了一种双分支多模态网络，利用配对的CT图像结构先验来增强PET重建中的边缘细节，并采用有效的融合机制 | 未明确讨论模型对CT和PET图像间较大错位的鲁棒性极限，且SUV均值误差略高于低剂量PET | 通过整合CT结构信息，从低剂量PET合成高质量的全剂量PET图像，以减少辐射剂量 | 低剂量PET图像和配对的CT图像 | 医学影像处理 | NA | PET成像，CT成像 | CNN | 图像 | NA | NA | 双分支残差编码器-解码器卷积神经网络（DB-REDCNN） | 均方根误差，峰值信噪比，结构相似性指数，边缘锐度（|K|值），SUV均值和最大值误差 | NA |
| 296 | 2025-12-13 |
A method for estimating energy parameters of RNAs by differentiating base-pairing probabilities
2025-Dec, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaf171
PMID:41368196
|
研究论文 | 本文提出了一种通过区分碱基配对概率来估计RNA能量参数的方法 | 利用深度学习中的梯度下降机制优化能量参数，并提出了包括基于McCaskill算法的动态规划方法计算配分函数导数的高效计算策略 | 未明确说明方法在复杂修饰碱基或大规模RNA结构中的验证效果 | 开发一种从碱基配对概率反推RNA子结构能量参数的计算方法 | RNA分子，特别是包含修饰碱基（如假尿嘧啶）的RNA | 计算生物学 | NA | 化学探测方法，分子动力学模拟 | 梯度下降优化 | 碱基配对概率数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 297 | 2025-12-13 |
Deep learning horizons: charting a course for clinical translation of multimodal AI in lung cancer precision surgery
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003182
PMID:40793836
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 298 | 2025-12-13 |
Letter to the Editor: deep learning-based radiomics and machine learning for prognostic assessment in IDH-wildtype glioblastoma after maximal safe surgical resection: a multicenter study
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003221
PMID:40839020
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 299 | 2025-12-13 |
Letter to the Editor: deep learning algorithms from histopathological images stratify molecular subtypes for leiomyosarcoma: a proof-and-concept diagnostic study
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003108
PMID:40844271
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 300 | 2025-12-13 |
Multimodal deep learning to predict postoperative major adverse cardiac and cerebrovascular events after noncardiac surgery
2025-Dec-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003143
PMID:40865965
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种结合人口统计学数据、ICD-10手术编码和原始术前12导联心电图波形的多模态深度学习模型，用于预测非心脏手术后30天的主要不良心脑血管事件 | 创新性地整合原始心电图波形与最小化临床数据，利用基于Transformer的深度神经网络处理心电图信号，并通过梯度提升机结合多模态特征，实现了优于传统风险指数的预测性能 | 研究为单中心回顾性队列研究，可能受限于数据来源的单一性，且事件发生率较低（0.6%），需外部验证以确认泛化能力 | 开发并验证一种负担最小的多模态深度学习模型，以准确预测非心脏手术后30天的主要不良心脑血管事件风险 | 2006年至2020年间在一家三级学术中心接受区域或全身麻醉下非心脏手术的成年患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 12导联心电图波形分析 | Transformer, GBM | 人口统计学数据, ICD-10编码, 原始心电图波形 | 165,577例病例 | NA | 基于Transformer的深度神经网络, 梯度提升机 | AUROC, 精确率-召回率曲线, 灵敏度, 特异性, F1分数, 校准指标 | NA |