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 32373 篇文献，本页显示第 3561 - 3580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3561 | 2025-10-06 |
Ensemble deep learning model for early diagnosis and classification of Alzheimer's disease using MRI scans
2025-Sep, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.1177/13872877251359950
PMID:40776602
|
研究论文 | 本研究开发了一种集成深度学习模型，通过MRI扫描实现阿尔茨海默病的早期诊断和分类 | 提出了一种新颖的优化特征选择框架H-IBMFO，结合了改进的白鲸优化器和蝠鲼觅食优化算法，并采用集成深度学习模型融合MobileNet V2、DarkNet和ResNet | NA | 通过先进的图像预处理、优化特征选择和集成深度学习技术增强基于MRI的阿尔茨海默病分类 | 阿尔茨海默病患者和健康对照的MRI脑部扫描图像 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | MRI扫描 | 集成深度学习 | 医学图像 | NA | MATLAB | DeepLabV3+, MobileNet V2, DarkNet, ResNet | 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F-measure | NA |
| 3562 | 2025-10-06 |
Deep Learning-Based Fully Automated Aortic Valve Leaflets and Root Measurement From Computed Tomography Images - A Feasibility Study
2025-Aug-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society
IF:3.1Q2
DOI:10.1253/circj.CJ-24-1031
PMID:40436780
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的全自动算法，用于从CT图像测量主动脉瓣叶和根部结构 | 首次使用深度学习算法实现主动脉瓣叶和根部测量的全自动化，显著提高测量效率 | 样本量相对有限，且在主动脉反流病例的窦管交界处测量存在边界不明确的问题 | 评估深度学习算法在主动脉瓣叶和根部自动测量中的临床可行性 | 主动脉根部扩张、主动脉瓣狭窄和主动脉瓣反流患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 计算机断层扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 167例患者的心电门控心脏CT扫描（40例用于算法训练，100例用于评估） | NA | NA | 相关性分析，测量时间比较 | NA |
| 3563 | 2025-10-06 |
Deep learning-based system for automatic identification of benign and malignant eyelid tumours
2025-Aug-20, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2025-327127
PMID:40348397
|
研究论文 | 开发基于深度学习的眼睑肿瘤自动识别与分类系统 | 首次将八种卷积神经网络模型应用于眼睑肿瘤的自动识别，其中双路径Inception-v4网络表现最佳 | 需要更大规模和多样化的数据集进行验证，尚未集成到临床工作流程中 | 提高眼睑肿瘤诊断的准确性和效率 | 正常眼睑、良性眼睑肿瘤和恶性眼睑肿瘤的摄影图像 | 计算机视觉 | 眼睑肿瘤 | 数字摄影 | CNN | 图像 | 未明确具体样本数量，训练集与验证集按8:2比例随机划分 | NA | VGG16, ResNet50, Inception-v4, EfficientNet-V2-M | 准确率, 敏感度, 特异性, AUC, F1-score | NA |
| 3564 | 2025-10-06 |
Label-free diagnosis of lung cancer by Fourier transform infrared microspectroscopy coupled with domain adversarial learning
2025-Aug-18, The Analyst
DOI:10.1039/d5an00216h
PMID:40492296
|
研究论文 | 提出一种结合傅里叶变换红外显微光谱与领域对抗学习的无标记肺癌诊断方法 | 开发了红外光谱领域对抗神经网络（IRS-DANN），通过领域对抗学习机制减少患者间变异性的影响 | 训练样本数量有限 | 开发用于肺癌组织准确识别的无标记诊断方法 | 肺癌组织 | 数字病理 | 肺癌 | 傅里叶变换红外显微光谱 | 深度学习 | 红外光谱数据 | 有限训练样本的真实临床FTIR数据集 | NA | 领域对抗神经网络 | 分类性能 | NA |
| 3565 | 2025-10-06 |
ES-UNet: efficient 3D medical image segmentation with enhanced skip connections in 3D UNet
2025-Aug-13, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01857-0
PMID:40804359
|
研究论文 | 提出一种高效的3D医学图像分割架构ES-UNet，通过增强跳跃连接和引入新学习策略提升分割性能 | 在UNet3+全尺度跳跃连接基础上集成通道注意力模块，提出区域特定缩放数据增强方法和动态加权Dice损失函数 | 需要更广泛验证不同成像模态的适应性，未来将探索自适应缩放策略 | 开发改进的3D医学图像分割架构，平衡计算效率与准确性 | 3D医学图像分割 | 医学图像分析 | 头颈癌 | 3D医学图像分割 | 3D UNet变体 | 3D医学图像 | MICCAI HECKTOR数据集和医学分割十项全能部分任务 | NA | ES-UNet, 3D UNet, 3D UNet 3+, nnUNet, Swin UNETR | Dice相似系数, 内存使用, 推理时间, 参数数量 | NA |
| 3566 | 2025-10-06 |
GPS: Harnessing data fusion strategies to improve the accuracy of machine learning-based genomic and phenotypic selection
2025-Aug-11, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2025.101416
PMID:40509592
|
研究论文 | 提出一种名为GPS的数据融合框架，通过整合基因组和表型数据来提高植物性状预测的准确性 | 开发了三种不同的数据融合策略（数据融合、特征融合和结果融合），显著提升了基因组和表型选择的预测性能 | NA | 提高基因组和表型选择的准确性、鲁棒性和可迁移性 | 四种作物物种：玉米、大豆、水稻和小麦 | 机器学习 | NA | 基因组选择(GS)、表型选择(PS) | Lasso, RF, SVM, XGBoost, LightGBM, DNNGP, GBLUP, BayesB | 基因组数据、表型数据 | 大型数据集，最小样本量200 | NA | NA | 准确率 | NA |
| 3567 | 2025-10-06 |
Enhanced hyper tuning using bioinspired-based deep learning model for accurate lung cancer detection and classification
2025-Aug-09, The International journal of artificial organs
DOI:10.1177/03913988251359522
PMID:40781973
|
研究论文 | 提出一种基于生物启发算法的增强超参数调优深度学习模型，用于准确检测和分类肺癌 | 结合生物启发算法进行超参数调优，采用混合特征选择方法和深度分形边缘分类器 | 未提及临床验证的具体细节和外部验证结果 | 提高肺癌检测和分类的准确性与效率 | 肺癌CT图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT成像 | 深度学习, CNN | 医学图像 | NA | NA | Mask R-CNN, 深度分形边缘分类器 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 3568 | 2025-10-06 |
Variational autoencoder-based model improves polygenic prediction in blood cell traits
2025-Aug-08, HGG advances
DOI:10.1016/j.xhgg.2025.100490
PMID:40783786
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于变分自编码器的多基因风险评分模型，用于改善血细胞性状的遗传预测 | 首次将变分自编码器应用于多基因风险评分构建，能够捕捉高维基因组数据中的复杂模式和交互效应 | 需要足够的训练样本量才能发挥最佳性能 | 通过先进深度学习技术提高多基因风险评分的预测能力 | 血细胞性状的遗传预测 | 机器学习 | NA | 基因组测序 | VAE | 基因组数据 | 生物银行级别数据 | NA | 变分自编码器 | 预测精度 | 计算效率高 |
| 3569 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence and digital health in vascular surgery: a 2-decade bibliometric analysis of research landscapes and evolving frontiers
2025-Aug-06, Journal of robotic surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1007/s11701-025-02583-z
PMID:40767924
|
文献计量分析 | 通过文献计量学方法分析血管外科领域人工智能与数字健康应用在过去二十年的结构演变和发展轨迹 | 首次系统描绘血管外科AI与数字健康研究的演变历程，识别出7个新兴研究子领域和范式转变 | 仅基于WoSCC数据库文献，可能遗漏其他重要数据库的研究成果 | 分析血管外科人工智能与数字健康应用的历史发展轨迹和研究前沿 | 血管外科领域与人工智能和数字健康相关的学术出版物 | 医学信息学 | 血管疾病 | 文献计量分析 | NA | 文献数据 | 675篇爆发性引用论文，涵盖123个相关学科和505个关键词 | CiteSpace, HistCite | NA | NA | NA |
| 3570 | 2025-10-06 |
Artificial intelligence improves risk prediction in cardiovascular disease
2025-Aug, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-024-01438-z
PMID:39576563
|
研究论文 | 本研究使用人工智能模型改善70岁及以上相对健康成年人群的心血管疾病风险预测 | 深度学习模型在心血管疾病风险预测中表现出优于传统方法和机器学习方法的性能，且能更有效地指导患者治疗 | AI工具应作为医疗专业人员的辅助工具而非替代品，且研究建议对其他风险评分进行类似重新评估 | 利用人工智能模型改进心血管疾病风险预测 | 70岁及以上的相对健康成年人群体 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 深度学习,机器学习 | 临床数据 | 大型队列研究 | NA | DeepSurv,Neural Multi-Task Logistic Regression,Random Survival Forest,Cox | C-index,Integrated Brier Score | 本地部署的Web应用程序 |
| 3571 | 2025-10-06 |
Preserved brain youthfulness: longitudinal evidence of slower brain aging in superagers
2025-Aug, GeroScience
IF:5.3Q1
DOI:10.1007/s11357-025-01531-x
PMID:39871070
|
研究论文 | 本研究通过深度学习模型探索超级老人大脑年龄与认知能力的关系 | 首次使用深度学习模型结合纵向数据证明超级老人具有更年轻的大脑年龄和更慢的大脑衰老速度 | 样本量相对有限，仅包含153名老年人，随访时间仅为两年 | 研究超级老人是否具有生物学上更年轻的大脑结构 | 153名61-93岁的老年人，其中63名超级老人和90名典型老年人 | 医学影像分析 | 老年疾病 | 脑结构MRI | 深度学习 | 脑结构影像 | 153名老年人（训练集899名31-100岁成年人） | NA | NA | 脑年龄差距（BAG） | NA |
| 3572 | 2025-10-06 |
Miniaturized High-Throughput and High-Resolution Platform for Continuous Live-Cell Monitoring via Lens-Free Imaging and Deep Learning
2025-Aug, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202401855
PMID:40091386
|
研究论文 | 开发了一种集成定制传感器与无透镜成像技术的微型化平台，用于实现高通量高分辨率的连续活细胞监测 | 结合500纳米像素尺寸的4亿像素传感器与无透镜成像技术，突破传统显微镜在视野与分辨率之间的权衡限制 | 未明确说明平台对不同细胞类型的普适性及长期稳定性验证 | 开发能够同时实现高通量和高分辨率活细胞监测的成像平台 | 单个细胞和细胞群体的形态与动态 | 计算机视觉 | NA | 无透镜阴影成像技术 | 深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | 信噪比 | NA |
| 3573 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence for Classification of Endoscopic Severity of Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review and Critical Appraisal
2025-Aug-01, Inflammatory bowel diseases
IF:4.5Q1
DOI:10.1093/ibd/izaf050
PMID:40163659
|
系统综述 | 本文系统综述并批判性评估了人工智能在炎症性肠病内镜严重程度分类中的应用研究 | 首次使用APPRAISE-AI工具对AI辅助内镜IBD严重程度分类研究进行系统质量评估 | 克罗恩病相关研究有限（仅3项），研究质量多处于中等水平，结果稳健性和可重复性评分较低 | 评估人工智能在标准化炎症性肠病内镜严重程度评估中的应用潜力 | 溃疡性结肠炎和克罗恩病患者的内镜图像和视频数据 | 计算机视觉 | 炎症性肠病 | 内镜检查 | 深度学习模型 | 静态图像, 完整结肠镜检查视频 | 31项研究（2019-2024年） | NA | NA | NA | NA |
| 3574 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Biliopancreatic Disorders: Applications in Cross-Sectional Imaging and Endoscopy
2025-Aug, Gastroenterology
IF:25.7Q1
DOI:10.1053/j.gastro.2025.04.011
PMID:40311821
|
综述 | 探讨人工智能在胆胰疾病诊断与管理中的变革潜力，重点关注横断面成像和内窥镜检查应用 | 系统总结了AI在胆胰疾病领域的前沿应用，包括深度学习技术在内窥镜和影像学中的创新性整合 | 主要基于早期研究结果，需要更多临床验证和前瞻性研究支持 | 评估人工智能在胆胰疾病诊疗中的应用现状与发展前景 | 胆胰系统疾病及相关影像学和内窥镜检查数据 | 医学影像分析 | 胆胰疾病 | 深度学习，卷积神经网络 | CNN | 医学影像，内窥镜图像 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 3575 | 2025-10-06 |
Accelerated deep learning-based function assessment in cardiovascular magnetic resonance
2025-Aug, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02019-6
PMID:40381163
|
研究论文 | 评估深度学习电影序列在心血管磁共振中对左右心室功能参数诊断准确性和图像质量 | 首次系统比较深度学习电影序列与传统bSSFP序列在心室参数定量和图像质量方面的表现 | 样本量相对较小（62例患者），研究时间范围有限（2024年1-4月） | 验证深度学习加速的心血管磁共振功能评估的临床可行性 | 临床需要进行心血管磁共振检查的患者 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 心血管磁共振，深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 62例患者（平均年龄47±17岁，41名男性） | NA | NA | Bland-Altman分析，t检验，Wilcoxon符号秩检验，Likert量表评分 | NA |
| 3576 | 2025-10-06 |
deepTFBS: Improving within- and Cross-Species Prediction of Transcription Factor Binding Using Deep Multi-Task and Transfer Learning
2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202503135
PMID:40411397
|
研究论文 | 提出一种基于深度多任务学习和迁移学习的深度学习框架deepTFBS，用于提高植物物种内和跨物种的转录因子结合位点预测精度 | 构建了稳健的DNA语言模型，通过多任务深度学习和迁移学习利用大规模TF结合谱知识来增强小样本训练和跨物种预测任务 | NA | 提高转录因子结合位点（TFBSs）在物种内和跨物种预测的准确性 | 植物转录因子结合位点，包括拟南芥和小麦的转录因子 | 生物信息学 | NA | 深度学习，多任务学习，迁移学习 | 深度学习框架 | DNA序列数据，转录因子结合谱数据 | 359个拟南芥转录因子的可用信息 | 深度学习框架 | DNA语言模型 | 精确召回曲线下面积（PRAUC） | NA |
| 3577 | 2025-10-06 |
The Role of Artificial Intelligence in Chronic Liver Diseases and Liver Transplantation
2025-Aug, Gastroenterology
IF:25.7Q1
DOI:10.1053/j.gastro.2025.05.012
PMID:40412666
|
综述 | 探讨人工智能在慢性肝病和肝移植领域的诊断、预后和治疗应用 | 系统梳理人工智能在肝病学中模拟临床医生决策思维过程的能力，强调通过多中心合作和临床工作流整合推进个体化预测 | 依赖高质量无偏数据，需要前瞻性临床验证和多方利益相关者参与 | 评估人工智能技术在肝病临床护理中的潜在应用价值 | 慢性肝病患者及肝移植相关临床数据 | 机器学习 | 慢性肝病 | 机器学习、深度学习、大语言模型 | NA | 实验室数据、临床特征、遗传数据、环境与生活方式因素 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3578 | 2025-10-06 |
Pulse Pressure, White Matter Hyperintensities, and Cognition: Mediating Effects Across the Adult Lifespan
2025-Aug, Annals of clinical and translational neurology
IF:4.4Q1
DOI:10.1002/acn3.70086
PMID:40413732
|
研究论文 | 研究脉压和平均动脉压对年龄与白质高信号负荷关系的介导作用，以及白质高信号对认知功能的影响 | 首次使用深度学习工具TrUE-Net进行白质分割，并验证脉压（而非平均动脉压）在年龄与白质高信号关系中的特异性介导作用 | 样本量有限（231人），回顾性研究设计，仅使用蒙特利尔认知评估量表评估认知功能 | 探究血压参数在年龄相关白质高信号和认知功能下降中的介导机制 | 231名无中风和痴呆的成年人 | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | T2-FLAIR磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | 231名成年人 | NA | TrUE-Net | NA | NA |
| 3579 | 2025-10-06 |
An Explainable Multimodal Artificial Intelligence Model Integrating Histopathological Microenvironment and EHR Phenotypes for Germline Genetic Testing in Breast Cancer
2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202502833
PMID:40439693
|
研究论文 | 提出一种可解释的多模态人工智能模型MAIGGT，整合组织病理学微环境特征和电子健康记录表型，用于乳腺癌胚系基因检测的精准预筛 | 首次提出整合全切片图像组织病理微环境特征与电子健康记录临床表型的多模态深度学习框架，采用跨模态潜在表示统一机制捕捉互补生物学信息 | NA | 开发精准、可扩展且具有生物学可解释性的胚系BRCA1/2突变预筛方法 | 乳腺癌患者胚系BRCA1/2突变 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 全切片图像分析，电子健康记录分析 | Transformer，深度生成模型 | 图像，临床文本数据 | 三个独立队列验证 | NA | 多尺度Transformer，跨模态潜在表示统一架构 | AUC，95%置信区间 | NA |
| 3580 | 2025-10-06 |
Applications of Artificial Intelligence (AI) for Diagnosis of Periodontal/Peri-Implant Diseases: A Narrative Review
2025-Aug, Journal of oral rehabilitation
IF:3.1Q1
DOI:10.1111/joor.14045
PMID:40464289
|
综述 | 本文综述了人工智能在牙周病/种植体周围疾病诊断中的应用现状 | 系统总结了AI在牙周病诊断中的多种应用场景，包括解剖标志识别、疾病严重程度评估和预后判断 | 叙述性综述方法可能存在选择偏倚，未进行定量分析 | 探讨人工智能在牙周病/种植体周围疾病诊断和风险预测中的应用证据 | 牙周病和种植体周围疾病相关研究文献 | 医学人工智能 | 牙周病 | NA | CNN, ANN, DNN, ML, DL | 患者相关数据、疾病体征症状、免疫学生物标志物、微生物谱 | NA | NA | NA | 诊断效果、诊断速度 | NA |