深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 49867 篇文献,本页显示第 5661 - 5680 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
5661 2026-07-18
Diagnostic performance of deep learning for automated mandibular canal segmentation on CBCT images: A systematic review and meta-analysis
2026-Jul-16, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
系统综述与荟萃分析 评估深度学习在CBCT图像上自动分割下颌管的诊断性能、解剖定位准确性和时间效率,并与传统手动专家标注进行对比 首次系统评估并荟萃分析深度学习在下颌管分割中的诊断性能,发现基于Transformer的架构显著优于传统CNN,且自动分割节省18.7倍时间 研究间异质性可能影响结果,部分研究数据量有限,且未全面评估不同深度学习架构的泛化能力 评估深度学习自动分割下颌管的诊断性能、解剖定位准确性和时间效率 下颌管在CBCT图像上的自动分割 计算机视觉 口腔颌面疾病 NA 深度学习,包括Transformer和卷积神经网络 CBCT图像 38项研究,超过8420个CBCT体积 NA Transformer, 卷积神经网络 Dice相似系数, 平均对称表面距离, 处理时间 NA
5662 2026-07-26
Deep learning-based detection of acid-fast bacilli in microscopy images: a systematic review
2026-Jul-06, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5663 2026-07-26
Evolution of CTCF binding sites in the human genome
2026-Jul-02, Molecular biology and evolution IF:11.0Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5664 2026-07-26
AI-guided identification of natural CTSL inhibitors with therapeutic potential for renal injury
2026-Jul, PLoS computational biology IF:3.8Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5665 2026-07-26
Identifying severe COVID-19 risk variants modulating enhancer reporter activity in lung cells
2026-Jul, PLoS genetics IF:4.0Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5666 2026-07-26
Artificial intelligence in the emergency department-- applications, perceptions and limitations: a narrative review
2026-Jul-01, World journal of emergency medicine IF:2.6Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5667 2026-07-26
A general data-driven framework for scalable electron tomography
2026-Jul, National science review IF:16.3Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5668 2026-07-26
Smart molecular design of NIR-II organic fluorophores through self-driven iterative evolution, deep learning, and fragment-based assembly
2026-Jun-10, Smart molecules : open access
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5669 2026-05-31
KRASG12V/A146T mutations are associated with nCRT resistance via enhanced DNA double-strand break repair and support a deep learning prediction framework in LARC
2026-May-28, Cellular & molecular biology letters IF:9.2Q1
研究论文 鉴定KRAS G12V/A146T突变与局部晚期直肠癌新辅助放化疗耐药相关并构建多模态深度学习预测框架 首次将KRAS G12V/A146T突变与DNA双链断裂修复增强及nCRT耐药相关联,并开发整合基因组与病理全切片图像的多模态深度学习融合模型 单中心回顾性研究,突变携带者数量有限,无法进行多变量校正,模型需在更大规模多中心前瞻性队列中验证 识别与nCRT反应相关的分子事件并开发治疗前预测框架 局部晚期直肠癌(LARC)患者 数字病理学, 机器学习 直肠癌 全外显子测序(WES), 多组学分析, 功能性实验(细胞系与小鼠模型) 多模态深度学习融合模型 全外显子测序数据, 组织病理全切片图像(WSI) 89例患者(67例最初测序+22例已发表数据),106张WSI PyTorch 弱监督多模态融合框架 AUC NA
5670 2026-03-13
Autoencoder-driven stride length estimation for individuals with Parkinson's disease using inertial measurement unit-embedded footwear
2026-05, Gait & posture IF:2.2Q2
研究论文 本研究开发了一种基于自编码器的深度学习模型,用于预测帕金森病患者的步长,使用鞋内嵌入的惯性测量单元数据 该模型无需显式步态分割即可估计步长,提高了对步态受损人群的适用性,并展示了在时间偏移下的鲁棒性 研究样本量较小(仅10名帕金森病患者),可能限制模型的泛化能力 开发一种无需显式步态分割的步长估计方法,以支持帕金森病患者的步态监测和疾病进展评估 帕金森病患者的步态数据 机器学习 帕金森病 惯性测量单元(IMU)数据采集 自编码器, 全连接回归网络 时间序列数据(三轴加速度和角速度) 10名帕金森病患者 NA 自编码器, 全连接回归网络 R², 一致性界限 NA
5671 2026-07-26
The transformative potential of artificial intelligence in pediatric medicine: Current applications, methodological challenges, and future directions
2026-May-01, Pediatric investigation IF:1.9Q2
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5672 2026-07-26
An AI Workflow Combining Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Graph Neural Networks (GNNs) for Knowledge Retrieval in Digital Enterprises
2026-04-28, Journal of visualized experiments : JoVE
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5673 2026-07-26
TabTransformer-based In-hospital Classification of Osteoporosis in Adults Undergoing Spinal Neurosurgical Procedures
2026-04-14, Journal of visualized experiments : JoVE
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5674 2026-07-26
Region guided mask R-CNN with Haralick ResNet fusion for accurate coronary artery disease detection in computed tomography angiography images
2026-Apr-13, Scientific reports IF:3.8Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5675 2026-07-26
Unsupervised multimodal deep learning for galaxy morphology taxonomy: integrating ConvNeXtEmbeddings and morphological parameters for scalable survey science
2026-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5676 2026-04-17
Helixer: ab initio prediction of primary eukaryotic gene models combining deep learning and a hidden Markov model
2026-Apr, Nature methods IF:36.1Q1
研究论文 本文介绍了Helixer,一种基于人工智能的从头基因预测工具,用于准确预测真核生物基因模型 结合深度学习和隐马尔可夫模型,无需RNA测序等额外实验数据,即可跨真菌、植物、脊椎动物和无脊椎动物基因组实现高精度基因预测 NA 开发一种广泛适用于多种物种的高精度从头基因预测工具 真菌、植物、脊椎动物和无脊椎动物的基因组 机器学习 NA 从头基因预测 深度学习, 隐马尔可夫模型 基因组序列数据 NA NA NA 多种评估指标 NA
5677 2026-03-19
YOLO11-based deep learning and machine vision framework for automated detection and counting of Rhopalosiphum padi (Hemiptera: Aphididae)
2026-04-01, Journal of economic entomology IF:2.2Q1
研究论文 本研究开发了一个基于YOLO11的深度学习框架,用于自动检测和计数谷物害虫禾谷缢管蚜 在YOLO11n基线模型基础上,集成了ADown下采样模块、Triplet Attention和Focusing Diffusion Pyramid Network模块,以提升小目标检测能力并控制计算开销 模型在受控温室条件下使用智能手机图像进行训练和评估,未来需评估跨场景鲁棒性和实际部署性能 开发一种快速、自动化的图像监测方法,以替代劳动密集型且不一致的人工巡查,用于禾谷缢管蚜的检测与计数 禾谷缢管蚜(Rhopalosiphum padi),一种主要的谷物害虫和大麦黄矮病毒复合体的传播媒介 计算机视觉 NA 深度学习,机器视觉 CNN 图像 在受控温室条件下采集的智能手机图像数据集 Ultralytics YOLO11 YOLO11n, ADown, Triplet Attention, Focusing Diffusion Pyramid Network mAP50, 平均绝对误差, 均方根误差 NA
5678 2026-04-01
Integration of alternative fragmentation techniques into standard LC-MS workflows using a single deep learning model enhances proteome coverage
2026-Apr, Nature methods IF:36.1Q1
研究论文 本文开发了一个集成质谱平台,通过深度学习模型整合多种碎片化技术,以增强蛋白质组覆盖范围 开发了一个统一的Prosit深度学习模型,能够预测所有解离方法的谱图,并集成到FragPipe的MSBooster模块中,平均提高蛋白质鉴定率超过10% 未明确说明模型在处理特定复杂样本或极端条件下的局限性 增强蛋白质组学中碎片化技术的整合与应用,提高蛋白质鉴定效率和覆盖范围 蛋白质组学中的肽段序列和蛋白质鉴定 质谱分析, 深度学习 NA 碰撞诱导解离(CID), 电子诱导解离, 紫外光解离, 质谱技术 深度学习模型 质谱数据 NA NA Prosit 蛋白质鉴定率, 序列覆盖范围 NA
5679 2026-03-16
MeNet: A mixed-effect deep neural network for multi-environment genomic prediction of agronomic traits
2026-03-09, Plant communications IF:9.4Q1
研究论文 提出了一种名为MeNet的混合效应深度神经网络,用于多环境下的农艺性状基因组预测 将混合效应模型的统计严谨性与神经网络的非线性建模能力统一起来,通过双嵌入和自适应学习遗传复杂性,能够捕获上位性和基因-环境互作 未明确提及 提升多环境下农艺性状基因组预测的准确性和可解释性 水稻、小麦和玉米的农艺性状 机器学习 NA 基因组预测 深度神经网络 基因组数据 三个数据集,包括12个水稻性状(三个环境)、小麦籽粒产量(四个环境)和三个玉米性状 NA MeNet NA NA
5680 2026-03-06
Artificial intelligence-enabled ultrasound diagnosis and stratification of follicular thyroid neoplasms: a multi-center study
2026-Mar-05, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 本研究开发并验证了一种基于超声图像的深度学习模型,用于术前区分滤泡性甲状腺癌和滤泡性甲状腺腺瘤,并对滤泡性甲状腺癌进行侵袭亚型分类 首次开发了能够同时区分滤泡性甲状腺癌与腺瘤并对癌进行侵袭亚型分类的AI模型,通过多中心大样本验证,在多种临床环境中均表现出良好泛化能力 研究为回顾性设计,需要前瞻性研究进一步验证模型在真实临床环境中的表现 开发可靠的术前诊断工具,改善滤泡性甲状腺肿瘤的鉴别诊断和风险分层 滤泡性甲状腺肿瘤患者,包括滤泡性甲状腺癌和滤泡性甲状腺腺瘤 数字病理 甲状腺癌 超声成像 深度学习 图像 1531名患者用于模型开发,900名患者用于外部验证(来自31家医院) NA NA AUC, 宏AUC NA
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