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 23615 篇文献，本页显示第 21 - 40 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 2025-04-25 |
Comparison of individualized facial growth prediction models using artificial intelligence and partial least squares based on the Mathews growth collection
2025-May-01, The Angle orthodontist
DOI:10.2319/082124-687.1
PMID:39884314
|
research paper | 该研究开发并比较了基于人工智能和偏最小二乘法的个体化面部生长预测模型 | 首次将TabNet深度神经网络应用于面部生长预测，并展示了AI在预测精度上优于传统PLS方法 | 样本量相对较小（33名受试者），且仅基于Mathews生长收集的数据 | 开发并比较不同面部生长预测模型的性能 | 面部生长模式 | digital pathology | NA | deep learning, partial least squares | TabNet, PLS | image | 33名受试者的1257对生长前后侧位头颅X光片 |
| 22 | 2025-04-25 |
Dynamic Hierarchical Convolutional Attention Network for Recognizing Motor Imagery Intention
2025-May, IEEE transactions on cybernetics
IF:9.4Q1
DOI:10.1109/TCYB.2025.3549583
PMID:40131750
|
研究论文 | 提出了一种动态分层卷积注意力网络（DH-CAN），用于从EEG信号中全面学习全局和局部空间域以及时频域的判别信息，以识别运动想象意图 | 设计了多尺度卷积块动态捕捉时频信息，将EEG信号通道映射到不同脑区，分层提取全局和局部空间特征，并利用图注意力网络建立区域连接性，共享对称脑区间的网络参数以更好地捕捉不对称运动想象模式 | NA | 提高EEG信号解码的准确性，特别是在运动想象意图识别方面 | EEG信号 | 脑机接口 | NA | EEG信号分析 | 动态分层卷积注意力网络（DH-CAN） | EEG信号 | 两个数据集 |
| 23 | 2025-04-03 |
Closing the gap: commercialized deep learning solutions for knee MRI are already transforming clinical practice
2025-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11550-z
PMID:40172638
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24 | 2025-04-03 |
Reply to the Letter to the Editor: MRI deep learning models for assisted diagnosis of knee pathologies: a systematic review
2025-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11552-x
PMID:40172639
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 25 | 2025-04-25 |
PackPPI: An integrated framework for protein-protein complex side-chain packing and ΔΔG prediction based on diffusion model
2025-May, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.70110
PMID:40260988
|
研究论文 | 介绍了一个名为PackPPI的集成框架，用于蛋白质复合物的侧链包装和ΔΔG预测，基于扩散模型 | 结合了扩散模型和近端优化算法，改进了蛋白质复合物的侧链预测，并利用学习到的表示预测ΔΔG | 未提及具体限制 | 提高蛋白质复合物的侧链包装和ΔΔG预测的准确性和效率 | 蛋白质复合物 | 生物信息学 | NA | 扩散模型，近端优化算法 | 扩散模型 | 蛋白质结构数据 | CASP15数据集和SKEMPI v2.0数据集 |
| 26 | 2025-04-25 |
Predicting post-hepatectomy liver failure in patients with hepatocellular carcinoma: nomograms based on deep learning analysis of gadoxetic acid-enhanced MRI
2025-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-11173-w
PMID:39528755
|
research paper | 本研究旨在开发基于深度学习的钆塞酸增强MRI分析的列线图，用于预测肝细胞癌患者肝切除术后肝功能衰竭 | 利用深度学习算法分析钆塞酸增强MRI数据，构建预测肝切除术后肝功能衰竭的列线图模型 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚，且仅在两所转诊中心进行 | 预测肝细胞癌患者肝切除术后肝功能衰竭的风险 | 肝细胞癌患者 | digital pathology | liver cancer | gadoxetic acid-enhanced MRI | deep learning algorithm | MRI images | 1760名患者（1395名男性，平均年龄60±10岁） |
| 27 | 2025-04-25 |
Automatic prediction of stroke treatment outcomes: latest advances and perspectives
2025-May, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-025-00462-y
PMID:40271393
|
综述 | 本文综述了深度学习在预测中风治疗结果方面的最新进展和应用 | 利用多模态信息（包括最终梗死数据）来更好地预测长期功能结果 | 医学图像分析领域内常见的数据标准化挑战 | 预测中风干预的结果，以促进临床决策和改善患者护理 | 中风患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 脑部扫描、医疗报告、EEG、ECG、EMG等传感器信息 | NA |
| 28 | 2025-04-25 |
Mixing individual and collective behaviors to predict out-of-routine mobility
2025-Apr-29, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2414848122
PMID:40267135
|
研究论文 | 该研究提出了一种动态整合个体和集体移动行为的方法，以提高预测非日常移动行为的准确性 | 动态整合个体和集体移动行为，利用集体智能提升预测准确性，尤其在非日常行为和破坏性事件（如COVID-19大流行）中表现优异 | 模型在兴趣点密度高的城市区域表现最佳，可能在其他区域效果有限 | 预测人类移动行为，以应对城市设计、交通拥堵、流行病管理和迁移动态等社会挑战 | 人类移动行为 | 机器学习 | NA | 深度学习、马尔可夫模型 | NA | 轨迹数据 | 数百万条隐私保护的轨迹数据，覆盖五个美国城市 |
| 29 | 2025-04-25 |
The use of ChatGPT in the dermatological field: a narrative review
2025-Apr-24, Clinical and experimental dermatology
IF:3.7Q1
DOI:10.1093/ced/llae546
PMID:39690824
|
综述 | 本文探讨了ChatGPT在皮肤病学领域的应用及其对皮肤健康管理的潜在影响 | 探索了ChatGPT这一先进语言模型在皮肤病学中的创新应用及其与医疗领域的协同关系 | 讨论了与使用ChatGPT相关的伦理和法律问题，但未深入具体技术细节或临床验证数据 | 研究ChatGPT在皮肤病学中的应用及其对医疗诊断和治疗的潜在贡献 | ChatGPT在皮肤病学中的应用 | 自然语言处理 | 皮肤病 | NA | ChatGPT | 文本 | NA |
| 30 | 2025-04-25 |
Reparameterization lightweight residual network for super-resolution of brain MR images
2025-Apr-24, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/adc935
PMID:40185120
|
研究论文 | 提出一种基于BSRN和结构重参数化的轻量级超分辨率MRI模型，用于提升脑部MR图像的分辨率 | 结合结构重参数化技术，在训练时采用多分支结构，在推理时合并为单一3×3卷积，显著降低计算复杂度和存储需求 | 未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力 | 开发高效轻量化的医学图像超分辨率技术 | 脑部磁共振图像(MRI) | 数字病理 | NA | 深度学习超分辨率技术 | BSRN结合结构重参数化的轻量级网络 | 医学影像(MRI图像) | IXI数据集(具体数量未提及) |
| 31 | 2025-04-25 |
Representation of high-dimensional cell morphology and morphodynamics in 2D latent space
2025-Apr-24, Physical biology
IF:2.0Q3
DOI:10.1088/1478-3975/adcd37
PMID:40233771
|
research paper | 该研究开发了一种基于深度学习的算法，将13维细胞形态特征向量投影到2维潜在空间，以减少信息损失并可视化细胞形态和形态动力学 | 提出了一种新的深度学习方法，将高维细胞形态特征投影到2维潜在空间，信息损失小于5%，并能区分不同迁移表型的乳腺癌细胞 | NA | 开发一种方法来简化和可视化高维细胞形态数据，以便更好地理解和解释细胞状态 | 乳腺癌细胞的形态和形态动力学 | digital pathology | breast cancer | deep learning | NA | cell morphology features | NA |
| 32 | 2025-04-25 |
Toward Switching and Fusing Neuromorphic Computing: Vertical Bulk Heterojunction Transistors with Multi-Neuromorphic Functions for Efficient Deep Learning
2025-Apr-24, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202419245
PMID:40270224
|
研究论文 | 介绍了一种新型垂直体异质结神经形态晶体管（VHNT），能够模拟ANN和SNN的计算功能，用于高效深度学习 | 提出了一种新型VHNT设备，能够通过简单编程切换为脉冲神经元和自激活神经元，无需辅助电路，显著提高了训练速度和效率 | NA | 开发高性能、低功耗且环境适应性强的通用人工智能（AGI）设备 | 垂直体异质结神经形态晶体管（VHNT） | 神经形态计算 | NA | TaO基电化学反应和PDVT-10/N2200基体异质结 | ANN和SNN融合架构 | NA | CIFAR-10数据集 |
| 33 | 2025-04-25 |
Deep Learning Empowered Parallelized Metasurface Computed Tomography Snapshot Spectral Imaging
2025-Apr-24, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202419383
PMID:40270309
|
研究论文 | 提出了一种基于生成式深度学习的并行化超表面计算断层扫描技术，用于实现超紧凑的快照光谱成像 | 将快照光谱成像的光学体积从厘米级减小到亚毫米级，同时保持高分辨率和成像速度 | NA | 解决快照光谱成像在空间受限场景（如内窥镜辅助脑显微手术和实时细胞组织成像）中的应用问题 | 快照光谱成像系统 | 计算机视觉 | NA | 生成式深度学习 | GAN | 图像 | NA |
| 34 | 2025-04-25 |
Unveiling Multi-Scale Architectural Features in Single-Cell Hi-C Data Using scCAFE
2025-Apr-24, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202416432
PMID:40270467
|
research paper | 介绍了一种名为scCAFE的深度学习模型，用于在单细胞水平上检测多尺度染色质结构特征 | scCAFE提供了一个统一框架，用于注释单个细胞中的染色质环、TAD样结构域（TLDs）和区室，优于之前的scHi-C环检测方法 | NA | 分析单细胞基因组结构并实现基于3D基因组特征的精确细胞类型注释 | 单细胞Hi-C数据中的染色质结构特征 | computational biology | NA | single-cell Hi-C (scHi-C) | deep learning model (scCAFE) | genomic data | NA |
| 35 | 2025-04-25 |
Mixed Outcomes in Recombination Rates After Domestication: Revisiting Theory and Data
2025-Apr-24, Molecular ecology
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/mec.17773
PMID:40271548
|
研究论文 | 本文探讨了驯化过程中基因组重组率的变化，结合理论、实验室实验和数据分析，比较了家养动物与其野生祖先的重组率 | 利用群体测序数据和深度学习方法推断基因组范围内的重组率，提供了鸡/红原鸡、绵羊/摩弗伦羊和山羊/野山羊的新比较结果 | 研究结果在不同物种间不一致，未能提供驯化导致基因组重组率普遍增加的统一证据 | 验证驯化过程是否间接导致基因组重组率增加的假说 | 家养动物（鸡、绵羊、山羊）及其野生祖先（红原鸡、摩弗伦羊、野山羊） | 基因组学 | NA | 群体测序、深度学习 | 深度学习 | 基因组测序数据 | 多个物种的比较（鸡/红原鸡、绵羊/摩弗伦羊、山羊/野山羊） |
| 36 | 2025-04-25 |
Artificial Intelligence in Panoramic Radiography Interpretation: A Glimpse into the State-of-the-Art Radiologic Examination Method
2025-Apr-24, International journal of computerized dentistry
IF:1.8Q2
DOI:10.3290/j.ijcd.b6173229
PMID:40272192
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于YOLO-v8深度学习模型的人工智能系统，用于全景X光片中多种牙齿问题和解剖结构的准确评估和分割 | 开发了一个多类别诊断模型，能够同时检测和分割全景X光片中的33种不同牙齿状况和解剖结构，而现有研究通常单独处理这些条件 | 研究未提及模型在不同设备获取的X光片上的泛化能力测试 | 开发能够准确评估和分割全景X光片中各种牙齿问题和解剖结构的深度学习模型 | 全景X光片中的牙齿问题、牙齿修复体、牙科植入物、解剖标志、牙周状况、颌骨病理和根尖周病变 | 数字病理 | 牙科疾病 | 深度学习 | YOLO-v8 | 图像 | 未明确说明样本数量，但涉及33种不同条件的标注 |
| 37 | 2025-04-25 |
Role of artificial intelligence in advancing immunology
2025-Apr-24, Immunologic research
IF:3.3Q3
DOI:10.1007/s12026-025-09632-7
PMID:40272607
|
综述 | 本文探讨了人工智能（AI）在免疫学领域的革命性作用，特别是在疫苗开发、免疫治疗和过敏治疗方面的应用 | AI通过分析大量基因组序列和蛋白质结构，帮助识别潜在疫苗候选物并预测机体对不同抗原的反应，同时为癌症患者提供个性化免疫治疗方案 | NA | 探讨AI在免疫学领域的应用及其对医学研究和医疗保健的推动作用 | 免疫学领域，包括疫苗开发、免疫治疗、过敏治疗及免疫疾病诊断 | 人工智能在生物医学中的应用 | 自身免疫疾病、免疫缺陷、过敏及癌症 | 机器学习和深度学习 | NA | 基因组序列、蛋白质结构、患者历史和实验室结果 | NA |
| 38 | 2025-04-25 |
PlantCareNet: an advanced system to recognize plant diseases with dual-mode recommendations for prevention
2025-Apr-23, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-025-01366-9
PMID:40264213
|
研究论文 | 介绍了一个名为PlantCareNet的自动化端到端植物病害诊断系统，该系统不仅能精确诊断植物病害，还能提供交互式预防指导 | 结合了先进的深度学习算法和专家知识框架，提供双重模式的预防建议，实现了人工智能驱动的识别与专家咨询的融合 | NA | 开发一个能够精确诊断植物病害并提供预防措施的自动化系统，以促进可持续农业实践 | 植物病害 | 计算机视觉 | 植物病害 | 深度学习 | CNN, Dense-100, Dense-35 | 图像 | 五个知名数据集 |
| 39 | 2025-04-25 |
Clinical Implementation of Sixfold-Accelerated Deep Learning Super-Resolution Knee MRI in Under 5 Minutes: Arthroscopy-Validated Diagnostic Performance
2025-Apr-23, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.25.32878
PMID:40266704
|
研究论文 | 本研究验证了采用深度学习超分辨率图像重建技术的六倍加速膝关节MRI在临床中的诊断性能 | 首次在临床中验证了六倍加速的深度学习超分辨率膝关节MRI技术，并与关节镜手术结果进行对照 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限(124例患者) | 验证六倍加速的深度学习超分辨率膝关节MRI技术的临床诊断效能 | 膝关节疼痛的成年患者 | 数字病理 | 膝关节疾病 | 深度学习超分辨率图像重建，并行成像(PI)，同步多层采集(SMS) | 深度学习(未指定具体模型) | MRI图像 | 124名成年患者(79男，45女) |
| 40 | 2025-04-25 |
Validating Emotion Analysis on Social Media Text for Detecting Psychological Distress: A Cross-Sectional Survey
2025-Apr-23, Issues in mental health nursing
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/01612840.2025.2488328
PMID:40266789
|
研究论文 | 本研究探讨了社交媒体文本中自我报告的心理困扰与情绪之间的关系，使用基于深度学习的情绪分析模型 | 使用KoBERT模型对社交媒体文本进行七种情绪分类，并验证其与心理困扰的关联 | 样本量较小（87名参与者），且仅限于Instagram和Threads平台的数据 | 验证情绪分析作为通过社交媒体早期检测和监测心理困扰的工具 | 社交媒体用户及其文本帖子 | 自然语言处理 | 心理健康 | 深度学习 | KoBERT | 文本 | 87名参与者的2610个句子 |