深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 36465 篇文献,本页显示第 4241 - 4260 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
4241 2025-11-08
Integrative Graph-Based Framework for Predicting circRNA Drug Resistance Using Disease Contextualization and Deep Learning
2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种整合疾病背景的图神经网络模型circRDRP,用于预测环状RNA介导的癌症耐药性 首次将疾病特异性背景整合到circRNA-药物相互作用分析中,采用GAT和GCN混合的图神经网络架构 未明确说明模型在其他癌症类型或药物中的泛化能力 开发计算模型预测circRNA介导的癌症耐药性 环状RNA、抗癌药物(如顺铂和甲氨蝶呤)、疾病背景 生物信息学 癌症 图神经网络、深度学习 GAT, GCN, CNN 生物网络数据 NA NA Graph Attention Networks, Graph Convolutional Networks, 卷积神经网络 准确率, 精确率, 召回率 NA
4242 2025-11-08
Denoising Motion-Corrupted Seismocardiogram Signals Using Score-Based Generative Diffusion Models
2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出基于分数生成扩散模型的运动伪影消除方法,用于提升地震心动图信号质量 首次将分数生成扩散模型应用于地震心动图信号去噪,利用干净SCG心跳的周期性学习概率空间作为先验 仅在健康参与者数据集上进行验证,未在患者群体中测试 开发有效的运动伪影消除算法,实现日常环境中高质量SCG信号采集 地震心动图信号 信号处理 心血管疾病 分数生成扩散模型 扩散模型 地震心动图信号 健康参与者运动数据集 NA 分数生成扩散模型 平均绝对误差 NA
4243 2025-11-08
Artificial intelligence in hip and knee surgery: a bibliometric analysis of the 50 most cited articles
2025-Oct-30, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR
文献计量分析 对人工智能在髋膝关节手术领域被引用次数最多的50篇文献进行文献计量分析 首次系统分析人工智能在髋膝关节手术领域的高影响力文献,揭示研究趋势和方法学模式 仅分析50篇高被引文献,可能无法代表整个研究领域;文献主要集中于膝关节和诊断应用,髋关节和治疗导向研究较少 识别人工智能在髋膝关节手术领域的研究现状、发展趋势和关键贡献者 Web of Science核心合集中人工智能在髋膝关节手术领域的50篇高被引研究论文 医学人工智能 骨科疾病 文献计量分析,描述性统计 深度学习 文献元数据,引文数据 50篇高被引文章,累计7140次引用 NA NA 引用次数,期刊影响因子,Pearson相关系数 NA
4244 2025-11-08
FA-UNet: A FasterNet and Attention-Gated Hybrid Network for Precise Ischemic Stroke Segmentation
2025-Oct-30, Journal of integrative neuroscience IF:2.5Q3
研究论文 提出一种结合FasterNet和注意力门控的混合网络FA-UNet,用于精确分割缺血性脑卒中病灶 在瓶颈层引入计算高效的FasterNet模块捕获全局病灶上下文,并在跳跃连接中使用多尺度注意力门自适应优化特征并抑制噪声 未明确说明模型在计算效率方面的具体提升数据 开发兼顾高分割精度和临床实用计算效率的深度学习框架 缺血性脑卒中患者的扩散加权成像(DWI)数据 医学图像分割 缺血性脑卒中 扩散加权成像(DWI) CNN 医学影像 公共数据集ISLES 2022(250名患者)和独立测试集(80名患者的600个DWI扫描) NA U-Net, FasterNet, Attention-Gated UNet Dice系数, IoU, 敏感度, 精确度 NA
4245 2025-11-08
LCMF-Net: A lightweight collaborative multimodal fusion network for brain tumor segmentation
2025-Oct-28, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1
研究论文 提出一种轻量级协作多模态融合网络用于脑肿瘤分割 通过跨模态跨切片注意力机制和基于状态空间模型的融合模块实现多模态MRI序列的协同优化 在2D计算约束下进行3D上下文建模,可能损失部分空间信息 开发高效准确的脑肿瘤自动分割方法 多模态MRI序列中的脑肿瘤区域 医学图像分析 脑肿瘤 多模态MRI(T1, T2, T1ce, FLAIR) 深度学习网络 医学图像 NA NA 多分支编码器架构, 改进的残差初始块(RIB) 分割准确率 NA
4246 2025-11-08
HeavyBuilder: Analysis of High-Throughput of Antibody Heavy Chain Repertoires in the Structural Space
2025-Oct-24, Journal of molecular biology IF:4.7Q1
研究论文 开发基于深度学习的抗体重链快速结构预测工具HeavyBuilder,用于高通量结构分析 首个专门针对抗体重链的高通量结构预测工具,速度远超AlphaFold2和IgFold,同时保持相当准确性 仅针对抗体重链进行预测,未包含轻链结构信息 开发高效抗体重链结构预测方法,实现大规模免疫组库结构分析 抗体重链序列及其三维结构 计算生物学 免疫相关疾病 深度学习, 结构预测 深度学习 蛋白质序列, 三维结构 73个免疫组库中的1100多万条序列 Python ImmuneBuilder 预测速度, 准确性 单GPU
4247 2025-11-08
Free-running isotropic three-dimensional cine magnetic resonance imaging with deep learning image reconstruction
2025-Oct, Pediatric radiology IF:2.1Q2
研究论文 评估结合深度学习重建和Heart-NAV技术的自由运行三维电影磁共振成像在先天性心脏病患者中的效果 提出自由运行三维电影成像结合深度学习重建技术,可同时获取电影和血管造影图像,显著缩短采集时间 样本量较小(16名患者),仅针对先天性心脏病患者进行研究 评估深度学习重建的三维电影磁共振成像在心脏功能评估中的效率和准确性 先天性心脏病患者 医学影像 心血管疾病 磁共振成像,深度学习图像重建,Heart-NAV技术 深度学习 三维磁共振图像 16名先天性心脏病患者(7名男性,中位年龄6岁) NA NA 对比度噪声比,心室容积,射血分数,横截面积,Bland-Altman分析 NA
4248 2025-11-08
Clinical Implementation of Inspiratory-Expiratory Chest CT: Defining Quality Criteria for Diagnostic Quality and Detection of Concurrent FEV1 Decline following Lung Transplantation
2025-Oct, Radiology. Cardiothoracic imaging
研究论文 本研究通过定义呼气相CT的质量标准,评估定量空气潴留对慢性肺移植物功能障碍的诊断和预测价值 首次将气管形态作为呼气相CT诊断质量的评价标准,并建立了空气潴留与肺功能下降的定量关系 研究为单中心回顾性研究,样本量有限,空气潴留检测的敏感性较低 建立呼气相CT的质量评价标准并验证其在慢性肺移植物功能障碍监测中的应用价值 肺移植术后患者 数字病理 肺移植相关并发症 CT扫描,肺功能检测 深度学习算法 CT图像,肺功能数据 192例肺移植患者的603次吸呼气相胸部CT扫描 NA NA 特异性,敏感性,Pearson相关系数,ROC曲线分析 NA
4249 2025-11-08
Research on the influence mechanism of emotional communication on Twitter (X) and the effect of spreading public anger
2025-Oct, Acta psychologica IF:2.1Q2
研究论文 研究Twitter平台上愤怒情绪传播的影响机制及其对公众愤怒扩散的效果 提出融合随机森林、支持向量机和ARIMA的元模型,在预测愤怒传播方面优于BERT和LSTM等深度学习模型 基于参与模式的观察性建模结果,应视为算法干预的指示性证据 探究Twitter平台上愤怒情绪的传播机制及其对社交互动的影响 Twitter平台上的5000条推文,包括普通用户和公众人物的政治话语、社会运动和危机相关讨论 自然语言处理 NA 情感分析,毒性分析,网络分析 随机森林, 支持向量机, ARIMA, BERT, LSTM 文本 5000条推文(70%来自普通用户,30%来自公众人物) NA BERT, LSTM 准确率 NA
4250 2025-11-08
Predicting and explaining customer satisfaction: A deep learning and sentiment analysis of emotional impacts
2025-Oct, Acta psychologica IF:2.1Q2
研究论文 通过深度学习和情感分析研究零售购物场景中客户满意度的预测与解释 使用ChatGPT生成满意度相关关键词集,结合深度学习和情感词典分析情绪对客户满意度的影响 研究仅限于Yelp平台的零售评论数据,未考虑其他渠道的客户反馈 探究情感因素对零售业客户满意度的影响机制 Yelp平台上的零售购物客户评论 自然语言处理 NA 情感分析,关键词特征工程,情感词典分析 LSTM, CNN 文本评论 超过50万条评论 NA LSTM, CNN NA NA
4251 2025-11-08
Single-cell foundation models: bringing artificial intelligence into cell biology
2025-Oct, Experimental & molecular medicine
综述 本文概述了单细胞基础模型(scFMs)在整合和分析单细胞基因组学数据方面的关键概念、应用及挑战 将基础模型技术扩展到单细胞分析领域,利用Transformer架构整合多组学数据,从细胞和基因/特征层面提取潜在模式 面临组学数据的非序列性、数据质量不一致性、训练和微调的计算强度大以及潜在嵌入生物学相关性解释困难等挑战 推动单细胞基础模型在单细胞基因组学中的应用,增强对细胞功能和疾病机制的深入理解 单细胞基因组学数据 机器学习 NA 单细胞基因组学 Transformer 多组学数据 NA NA Transformer NA NA
4252 2025-11-08
Development of AI model for dual detection of low bone mineral density in the femoral neck and lumbar vertebrae using chest radiographs
2025 Oct-Dec, Journal of clinical densitometry : the official journal of the International Society for Clinical Densitometry IF:1.7Q4
研究论文 开发基于胸部X光片的深度学习模型,用于同时检测股骨颈和腰椎的低骨密度 首次开发能够同时检测股骨颈和腰椎低骨密度的AI模型,通过可解释AI技术可视化骨丢失相关区域 研究仅包含女性受试者,样本量相对有限(2728人),未包含男性数据 开发AI模型实现股骨颈和腰椎低骨密度的早期检测和筛查 2728名女性受检者的胸部X光片和DXA测量的骨密度数据 数字病理 骨质疏松症 双能X线吸收测定法(DXA),胸部X光摄影 深度学习 医学影像(胸部X光片) 2728名女性受试者(股骨颈低骨密度:1358例,正常:1370例;腰椎低骨密度:562例,正常:2166例) NA ResNet50 灵敏度,特异性,总体准确率,AUC NA
4253 2025-11-08
A deep learning model for epidermal growth factor receptor prediction using ensemble residual convolutional neural network
2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于集成残差卷积神经网络的深度学习模型ERCNN-EGFR,用于从氨基酸序列准确预测表皮生长因子受体 首次将集成残差卷积神经网络应用于EGFR预测,结合多种蛋白质特征提取方法和特征选择策略 模型在独立测试集上的准确率(82.85%)较训练集有所下降,可能存在泛化能力限制 开发准确识别表皮生长因子受体的计算方法 表皮生长因子受体蛋白质 生物信息学 乳腺癌 蛋白质序列分析 BiLSTM, GRU, GAN, CNN 蛋白质氨基酸序列 NA NA Ensemble Residual Convolutional Neural Network 准确率, 灵敏度, 特异性, 马修斯相关系数 NA
4254 2025-11-08
Enhancing communication for people with hearing disabilities through robust sign language recognition using deep learning and the internet of things
2025-Sep-24, Disability and rehabilitation. Assistive technology
研究论文 提出一种结合深度学习和物联网的鲁棒手语识别方法,以增强听力障碍人士的沟通能力 提出ECRSLR-SAEHD方法,结合稀疏自编码器和Fennec Fox算法进行超参数调优,并集成物联网技术 仅使用基准数据集进行验证,未提及实际部署中的挑战 通过鲁棒手语识别技术改善听力障碍人士的沟通能力 听力障碍人士的手语识别 计算机视觉 听力障碍 深度学习,物联网 稀疏自编码器(SAE), EfficientNetB7 图像 基准数据集(未指定具体数量) NA EfficientNetB7, 稀疏自编码器 准确率 NA
4255 2025-11-08
A novel hybrid deep learning model for segmentation and uzzy Res-LeNet based classification for Alzheimer's disease
2025-Sep-24, Neurogenetics IF:1.6Q3
研究论文 提出一种用于阿尔茨海默病分割和分类的混合深度学习方法 提出O-SegUNet分割方法和融合模糊逻辑、ResNeXt和LeNet的Fuzzy Res-LeNet分类模型 NA 阿尔茨海默病的早期检测和分类 阿尔茨海默病患者的大脑MRI图像 医学影像分析 阿尔茨海默病 磁共振成像 混合深度学习模型 医学图像 NA NA O-SegUNet, Fuzzy Res-LeNet, SegNet, U-Net, ResNeXt, LeNet 准确率, 敏感度, 特异性 NA
4256 2025-09-19
Letter to the Editor: Technical considerations in the development of a multimodal deep learning model for predicting hepatocellular carcinoma outcomes
2025-Sep-17, Hepatology (Baltimore, Md.)
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4257 2025-11-08
Synergy of advanced machine learning and deep neural networks with consensus molecular docking for virtual screening of anaplastic lymphoma kinase inhibitors
2025-Sep-15, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2
研究论文 本研究开发了一种结合机器学习和分子对接的AI模型,用于虚拟筛选间变性淋巴瘤激酶抑制剂 结合了基于配体和基于结构的双重方法,使用集成投票模型和共识对接策略,在大型化合物库中筛选出三个有前景的ALK抑制剂 需要进一步的体外实验验证模型筛选性能,图神经网络表现不如传统机器学习模型 开发AI模型预测ALK抑制剂用于非小细胞肺癌治疗 间变性淋巴瘤激酶抑制剂化合物 机器学习 肺癌 分子对接,虚拟筛选 XGBoost, ANN, GNN, 集成学习 化合物结构数据 120,571个化合物 XGBoost, TensorFlow/PyTorch 人工神经网络, 图神经网络, 集成投票模型 F1分数, 平均精度, 交叉验证 GPU加速分子对接程序
4258 2025-11-08
Artificial Intelligence in Alzheimer's Disease Diagnosis and Prognosis Using PET-MRI: A Narrative Review of High-Impact Literature Post-Tauvid Approval
2025-08-21, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1
综述 本文综述了Tauvid获批后人工智能在阿尔茨海默病PET-MRI诊断和预后中的最新应用进展 聚焦Tauvid(tau蛋白病理PET示踪剂)获批后的高影响力文献,系统梳理AI在AD神经影像中的临床应用 方法学挑战包括可重复性不足、样本量小、缺乏外部验证,限制了临床转化 评估人工智能在阿尔茨海默病诊断和预后中的临床应用价值 阿尔茨海默病患者的PET和MRI神经影像数据 数字病理 老年疾病 PET-MRI神经影像 CNN, GAN, Transformer 医学影像 109项研究(具体样本量未明确说明) NA 卷积神经网络, 生成对抗网络, 基于Transformer的架构 NA NA
4259 2025-11-08
Application of directed message-passing neural network to predict human oral bioavailability of pharmaceuticals
2025-Aug-19, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2
研究论文 本研究开发了一种结合定向消息传递神经网络和分子描述符的深度学习框架,用于预测药物的人体口服生物利用度 首次将Chemprop工具中的定向消息传递神经网络与RDKit分子描述符相结合,通过混合表示增强预测准确性,并利用贝叶斯优化和集成学习提高模型鲁棒性 模型性能仍有提升空间,且主要基于现有FDA批准药物数据进行验证 开发高精度预测药物人体口服生物利用度的计算方法 药物分子及其人体口服生物利用度 机器学习 NA 深度学习,分子描述符计算 D-MPNN 分子结构数据 未明确指定具体样本数量 Chemprop, RDKit 定向消息传递神经网络 AUC, 准确率 NA
4260 2025-11-08
Toward Informative Representations of Blood-Based Infrared Spectra via Unsupervised Deep Learning
2025-08, Journal of biophotonics IF:2.0Q3
研究论文 本研究利用无监督深度学习开发全卷积去噪自编码器,处理血液红外光谱数据以提取低维表征 首次将全卷积去噪自编码器应用于血液红外光谱数据,通过定制损失函数在降噪的同时保留关键分子信息 研究基于病例对照设计,样本来源和规模可能限制结果的普适性 探索红外光谱数据的低维表征方法以提升疾病检测性能 人类血液样品的傅里叶变换红外光谱数据 机器学习 肺癌 傅里叶变换红外光谱 自编码器 光谱数据 未明确说明具体样本数量 NA 全卷积去噪自编码器 准确率 NA
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