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 42799 篇文献，本页显示第 6421 - 6440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6421 | 2026-01-15 |
Non-invasive Prediction of CYP11B2-Defined Subtypes in Primary Aldosteronism Using 18F-Pentixafor PET/CT and Machine Learning
2026-Jan-12, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.12.026
PMID:41530023
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种可解释的机器学习模型，用于非侵入性预测原发性醛固酮增多症的病理亚型 | 首次整合临床数据、影像组学和深度学习特征，利用18F-Pentixafor PET/CT图像进行非侵入性亚型预测，并采用SHAP方法增强模型可解释性 | 单中心回顾性研究，样本量较小（89例患者），可能影响模型的泛化能力 | 开发非侵入性预测原发性醛固酮增多症CYP11B2定义亚型的方法 | 原发性醛固酮增多症或非功能性肾上腺腺瘤患者 | 医学影像分析 | 原发性醛固酮增多症 | 18F-Pentixafor PET/CT成像 | 支持向量机 | PET/CT图像、临床数据 | 89例患者 | Scikit-learn | 支持向量机 | AUC, 灵敏度, F1分数 | NA |
| 6422 | 2026-01-15 |
Deep learning-enhanced quantitative evaluation of hepatic ischemia-reperfusion injury and steatosis via near-infrared hyperspectral imaging
2026-Jan-12, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000004819
PMID:41532427
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合近红外高光谱成像和深度学习的非侵入性系统，用于评估肝脂肪变性和缺血再灌注损伤 | 将一维卷积神经网络和最小二乘支持向量机集成到近红外高光谱成像数据分析中，提高了对肝脂肪变性、缺血再灌注损伤及炎症生物标志物的分类和回归预测精度 | 研究基于动物模型和回顾性队列，样本可能有限，且未明确提及外部验证 | 评估近红外高光谱成像系统在肝脂肪变性、缺血再灌注损伤和炎症生物标志物检测中的应用，并预测肝移植后早期移植物功能障碍 | 动物模型（小鼠）和肝移植受者的人类肝组织 | 计算机视觉 | 肝病 | 近红外高光谱成像 | CNN, LSSVM | 光谱数据 | 动物模型和肝移植受者队列（具体数量未明确） | NA | 一维卷积神经网络 | 准确率, F1分数, 归一化均方根误差, 决定系数 | NA |
| 6423 | 2026-01-15 |
Video-Based Automatic Quantification of Leg Edema: a Pilot Study in Patients With Hemodialysis With and Without Heart Failure - Proof-of-Concept Study
2026-Jan-09, Circulation reports
DOI:10.1253/circrep.CR-25-0180
PMID:41523946
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于视频的深度学习模型，用于客观分类腿部凹陷性水肿的严重程度 | 首次利用视频和深度学习技术对水肿严重程度进行自动量化评估，为远程医疗提供了客观工具 | 样本量较小且多样性不足，需要更大规模的数据集和临床验证以实现泛化 | 开发客观评估水肿严重程度的方法，以解决远程医疗中主观评估的挑战 | 接受血液透析的患者，包括有心力衰竭和无心力衰竭的患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 视频分析 | CNN | 视频 | 34名连续血液透析患者的247个视频 | NA | EfficientNetB0 | 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 6424 | 2026-01-15 |
Enhancing the Predictive Power of Macrocyclic Drug Permeability by Knowledge Distillation from Analogous Pretraining Data
2026-Jan-08, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c02620
PMID:41420604
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Multi_DDPP的深度学习模型，用于直接从2D结构预测大环药物的渗透性 | 采用知识蒸馏技术利用多细胞系渗透性数据提高泛化能力，并引入任务特定的摆动范围策略以减少标签噪声 | NA | 提高大环药物渗透性的预测能力，以加速药物开发 | 大环药物 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 2D结构数据，包括物理化学描述符、指纹、分子图和混合特征 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6425 | 2026-01-15 |
An interpretable metabolomic-driven machine learning model for early prediction of knee structural OA progression
2026-Jan-08, Rheumatology (Oxford, England)
DOI:10.1093/rheumatology/keaf686
PMID:41431841
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于血清代谢组学的机器学习/深度学习模型，用于早期预测膝关节骨关节炎的结构进展 | 结合代谢组学数据与机器学习/深度学习模型，并引入领域对抗组件以处理领域偏移，提高了预测性能 | 样本量相对较小（开发队列n=180，验证队列n=137），且仅基于两个独立队列进行验证 | 开发并验证一种用于预测膝关节骨关节炎结构进展的预后模型 | 膝关节骨关节炎患者 | 机器学习 | 骨关节炎 | 高通量代谢组学分析 | 人工神经网络 | 代谢组学数据 | 开发队列180人，验证队列137人 | NA | 人工神经网络 | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性 | NA |
| 6426 | 2026-01-15 |
AI for Detecting and Predicting Postpartum Depression: Scoping Review
2026-Jan-08, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/77376
PMID:41505715
|
综述 | 本文对使用人工智能方法检测和预测产后抑郁症的现有文献进行了系统性的范围综述 | 首次系统性地绘制了AI在产后抑郁症检测与预测领域的应用版图，并识别了当前研究在数据、模型验证和报告方面的主要趋势与不足 | 由于是范围综述，未进行正式的偏倚风险评估，且纳入研究存在样本量有限、地理偏倚、缺乏标准化特征集、外部验证不足以及模型指标报告不一致等问题 | 系统性地梳理和总结基于人工智能的产后抑郁症检测与预测方法的研究现状 | 已发表的、应用AI技术检测或预测产后抑郁症的实证研究 | 自然语言处理, 机器学习 | 产后抑郁症 | 机器学习, 深度学习, 自然语言处理 | 随机森林, 支持向量机, 逻辑回归, 集成学习 | 结构化数据（社会人口学、心理学、产科数据） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6427 | 2026-01-15 |
Technologies, Clinical Applications, and Implementation Barriers of Digital Twins in Precision Cardiology: Systematic Review
2026-Jan-08, JMIR cardio
DOI:10.2196/78499
PMID:41505790
|
系统综述 | 本文系统综述了精准心脏病学中数字孪生技术的建模方法、数据使用、临床应用、实施障碍及伦理问题 | 首次通过11个研究问题系统性地综合分析了心血管数字孪生研究的现状，涵盖了从技术到伦理的多个维度 | 纳入研究的方法学异质性大，数据和验证实践有限，代码和模型开放性不足，伦理和治理问题讨论较少 | 系统综述心血管数字孪生技术的研究现状、临床应用及实施障碍 | 心血管数字孪生系统 | 精准医疗 | 心血管疾病 | 数字孪生技术、机制建模、人工智能/机器学习 | 机制模型、混合模型、数据驱动模型、深度学习、贝叶斯方法、优化算法 | 影像数据、心电图及其他电信号数据 | 42项原始研究（来自330条记录筛选） | NA | NA | 准确性、诊断速度、决策改进、治疗相关影响 | 高计算成本 |
| 6428 | 2026-01-15 |
Image-Based Profiling of Induced Trophoblast Stem Cells Identifies Signatures Associated with Sex, Schizophrenia Genomic Risk and Placental Stress
2026-Jan-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2025.12.23.695254
PMID:41497620
|
研究论文 | 本研究利用基于图像的细胞分析技术，探索了精神分裂症遗传风险与胎盘发育之间的复杂相互作用 | 首次结合Cell Painting图像分析、hiPSC来源的滋养层细胞模型以及胎盘基因组风险评分，揭示了精神分裂症风险相关的细胞核定位特征和性别二态性 | 研究基于体外细胞模型，可能无法完全模拟体内胎盘环境的复杂性；样本量相对有限 | 探究精神分裂症遗传风险因素与环境因素（如缺氧应激）如何相互作用以改变胎盘发育 | 来自男性和女性精神分裂症及神经典型供体的人类诱导多能干细胞衍生的滋养层细胞 | 数字病理学 | 精神分裂症 | Cell Painting, 缺氧应激模型 | 监督机器学习 | 图像 | 来自不同供体（具有不同胎盘基因组风险评分）的hiPSC系衍生的滋养层细胞培养物 | CellProfiler, 深度学习框架 | NA | NA | NA |
| 6429 | 2026-01-15 |
Detection of alternative splicing: deep sequencing or deep learning?
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf705
PMID:41520225
|
研究论文 | 本文探讨了利用深度学习模型从低深度RNA测序数据中检测可变剪接事件的潜力 | 提出结合基因组序列数据和RNA测序数据的集成方法，以在资源有限环境下预测组织和条件特异性可变剪接 | 仍需通过更高测序深度数据进行验证以确保剪接事件的准确性 | 研究如何利用公开可用的低深度RNA测序数据进行全面的可变剪接检测 | 可变剪接事件及其在疾病如癌症、神经疾病和代谢疾病中的作用 | 自然语言处理 | 癌症 | RNA测序 | 深度学习 | 基因组序列数据 | NA | NA | AlphaGenome, SpliceAI, DeepSplice | NA | NA |
| 6430 | 2026-01-15 |
ProTCR: a protein language model-driven framework for decoding TCR-antigen recognition toward precision immunotherapies
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf716
PMID:41520230
|
研究论文 | 本文提出了一种名为ProTCR的双通路网络模型，结合蛋白质语言模型ProtT5与深度学习方法，用于解码T细胞受体（TCR）与抗原的识别模式，以支持精准免疫治疗 | 整合了全局和局部特征提取机制，增强了模型在不同数据分布下的泛化能力和生物可解释性，克服了先前研究对已知肽-TCR对的依赖 | 未明确提及具体限制，如模型在特定疾病或数据集上的潜在偏差或计算资源需求 | 解码TCR与抗原的识别模式，以支持精准免疫治疗策略的设计 | T细胞受体（TCR）、抗原肽（包括新抗原、未见过的肽、MHC II类限制性表位） | 自然语言处理 | 急性髓系白血病、实体瘤、流感、SARS-CoV-2感染 | 蛋白质语言模型（ProtT5）、深度学习 | 双通路网络模型 | 氨基酸序列 | NA | NA | ProtT5 | 准确性、稳定性 | NA |
| 6431 | 2026-01-15 |
CoBRA: compound binding site prediction using RNA language model
2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf713
PMID:41520231
|
研究论文 | 本研究介绍了一种名为CoBRA的轻量级深度学习程序，用于预测RNA-药物结合位点，利用预训练的RNA语言模型生成的残基级嵌入，无需结构信息 | CoBRA首次利用序列基础的RNA语言模型嵌入来预测RNA-小分子结合位点，无需依赖任何结构信息，在性能上超越了现有基于结构的方法 | 未明确提及具体局限性，但可能包括对预训练模型依赖、数据集规模或泛化能力的潜在限制 | 开发一种精确预测不同类别RNA中小分子结合位点的方法，以支持靶向RNA的药物开发 | RNA分子及其与小分子的结合位点 | 自然语言处理 | NA | RNA语言模型 | 多层感知机 | 序列数据 | 使用TR60和HARIBOSS数据集进行训练，并在四个独立基准集上测试 | NA | 多层感知机分类器 | 马修斯相关系数, 灵敏度 | NA |
| 6432 | 2026-01-15 |
Characterization of the 3D-Optical Properties of van der Waals Materials with Deep Learning-Based Coherent Fourier Scatterometry
2026-Jan-07, ACS photonics
IF:6.5Q1
DOI:10.1021/acsphotonics.5c02153
PMID:41522620
|
研究论文 | 本文提出了一种结合相干傅里叶散射测量与深度学习的框架，用于快速、无标记表征各向异性薄膜的面内和面外折射率 | 利用深度学习增强的相干傅里叶散射测量技术，实现了对范德华材料三维光学各向异性的单次、无损、局部区域表征，克服了传统光谱椭偏仪在测量面外各向异性和需要大面积均匀薄膜方面的限制 | 方法基于模拟数据进行训练，可能在实际复杂样品或噪声环境下存在泛化性挑战；目前验证集中于特定材料（如h-BN和α-MoO），需进一步扩展到更广泛的材料体系 | 开发一种高效、精确的表征技术，用于测量低维范德华材料的光学各向异性，以支持基础研究和纳米光子学应用 | 各向异性薄膜，特别是单轴六方氮化硼和双轴α-氧化钼薄片 | 光学计量学 | NA | 相干傅里叶散射测量，4×4 Berreman矩阵形式主义模拟 | 深度神经网络 | 模拟的远场角谱数据 | 多种厚度变化的h-BN和α-MoO薄片 | NA | AnisoVision | 折射率检索准确性，光学常数一致性 | NA |
| 6433 | 2026-01-15 |
Systemic and local vascular features in branch retinal vein occlusion: analysis of the retinal age gap and crossing pattern
2026-Jan-06, BMJ open ophthalmology
IF:2.0Q2
DOI:10.1136/bmjophth-2025-002610
PMID:41500614
|
研究论文 | 本研究通过分析视网膜年龄差和动静脉交叉模式，评估了系统性血管脆弱性和局部血管解剖在分支视网膜静脉阻塞发病中的各自作用 | 首次结合深度学习估计的视网膜年龄差（作为系统性血管脆弱性的替代标志）和OCTA分类的动静脉交叉模式，共同探讨BRVO的发病机制，特别是在年轻患者中的应用 | 视网膜年龄差是基于深度学习模型的预测，而非直接的生物学测量，结果需谨慎解释 | 评估系统性血管脆弱性和局部血管解剖在分支视网膜静脉阻塞发病中的各自作用 | 202名单侧BRVO患者和100名年龄、性别、眼轴长度匹配的健康对照者 | 数字病理学 | 视网膜静脉阻塞 | 光学相干断层扫描血管成像 | 深度学习模型 | 彩色眼底图像 | 202名BRVO患者和100名健康对照者 | NA | NA | NA | NA |
| 6434 | 2026-01-15 |
CRViT-YOLO: A method for multi-morphological blood cell detection using convolution-restructured vision transformer
2026-Jan-06, Tissue & cell
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.tice.2026.103312
PMID:41529371
|
研究论文 | 本文提出了一种基于YOLOv9架构的新型检测框架CRViT-YOLO，用于多形态血细胞检测，以提高医学诊断中血细胞计数的准确性和效率 | 提出了结合卷积重构视觉变换器（CRViT）模块和特征增强模块（FEM）的检测框架，并引入EIoU损失函数以提升密集或重叠细胞在不同尺度和类型下的定位精度 | 未明确说明模型在极端或罕见病理细胞形态下的泛化能力，以及计算资源消耗的具体评估 | 开发一种高精度、高效率的深度学习方法来检测多形态血细胞，以辅助医学诊断 | 多形态血细胞，包括健康细胞和病理细胞 | 计算机视觉 | 血液疾病 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | 四个公开数据集（BCCD、BCDD、LISC、BBBC041） | PyTorch | YOLOv9, CRViT, FEM | mAP@50 | NA |
| 6435 | 2026-01-15 |
Protein foundation models: a comprehensive survey
2026-Jan-05, Science China. Life sciences
DOI:10.1007/s11427-025-3147-2
PMID:41530646
|
综述 | 本文全面综述了蛋白质基础模型（pFMs）的发展、应用、挑战与前景 | 系统性地探索了pFMs在自编码、自回归、扩散和流匹配模型方面的进展，并突出了其在基础生物学研究、蛋白质发现与工程以及生物医学应用中的代表性应用 | 讨论了数据瓶颈、评估复杂性和模型可解释性等主要挑战 | 为计算生物学家提供路线图，并为实验工作者提供应用pFMs的战略框架 | 蛋白质基础模型（pFMs） | 机器学习 | NA | 深度学习 | 自编码模型, 自回归模型, 扩散模型, 流匹配模型 | 蛋白质序列, 三维结构, 功能注释, 相互作用网络 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6436 | 2026-01-15 |
Deep learning analysis of MRI accurately detects early-stage perihilar cholangiocarcinoma in patients with primary sclerosing cholangitis
2026-Jan-01, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000001314
PMID:40112296
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于3D DenseNet-121的深度学习模型，用于分析MRI图像以检测原发性硬化性胆管炎患者中的早期肝门部胆管癌 | 首次利用深度学习模型在MRI图像上检测早期肝门部胆管癌，并在无肿块情况下仍保持高灵敏度，优于专家放射科医生 | 研究为回顾性多中心队列研究，可能存在选择偏倚，且模型性能需在前瞻性研究中进一步验证 | 创建深度学习模型以通过MRI检测早期肝门部胆管癌，并比较其与专家放射科医生的诊断性能 | 原发性硬化性胆管炎患者中的早期肝门部胆管癌 | 医学影像分析 | 肝门部胆管癌 | 对比增强MRI | 深度学习 | MRI图像 | 398名患者（训练队列150人，测试队列248人），其中230人患有肝门部胆管癌 | NA | 3D DenseNet-121 | 灵敏度, 特异性, 接收者操作特征曲线下面积 | NA |
| 6437 | 2026-01-15 |
Highly Tunable Synaptic Modulation in Photo-Activated Remote Charge Trap Memory for Hardware-Based Fault-Tolerant Learning
2026-Jan, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202515140
PMID:41041969
|
研究论文 | 本文提出了一种基于硬件的人工突触可调突触操作的容错学习算法，用于处理带有噪声标签的数据集，以提高内存计算系统中的训练效率 | 利用基于缺陷工程六方氮化硼的光激活远程电荷陷阱存储器实现高突触可调比（4380），选择性抑制错误标签数据引起的权重更新信号 | 研究主要基于MNIST数据集进行验证，未在更复杂或大规模数据集上测试 | 开发硬件容错学习算法以应对内存计算中噪声标签导致的识别效率问题 | 人工突触设备与带有噪声标签的MNIST数据集 | 机器学习 | NA | 光激活远程电荷陷阱存储技术 | NA | 图像数据 | MNIST数据集 | NA | NA | 识别准确率 | NA |
| 6438 | 2026-01-15 |
Performance of Artificial Intelligence Models in Predicting Responsiveness of Hepatocellular Carcinoma to Transarterial Chemoembolization (TACE): A Systematic Review and Meta-Analysis
2026-Jan, Journal of the American College of Radiology : JACR
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.jacr.2025.08.028
PMID:40889566
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了人工智能模型（包括手工放射组学和深度学习）在预测肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞治疗反应方面的性能 | 首次对基于人工智能的模型在预测TACE治疗反应中的性能进行了全面的系统综述和荟萃分析，并比较了深度学习与手工放射组学模型、以及是否整合临床数据模型的差异 | 纳入研究存在异质性，强调了需要进一步研究以验证和标准化 | 评估人工智能模型在预测肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞治疗疗效方面的预测性能 | 接受经动脉化疗栓塞治疗的肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 放射组学分析 | 深度学习, 手工放射组学模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | 受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 6439 | 2026-01-15 |
Impact of deep learning on CT-based organ-at-risk delineation for flank irradiation in paediatric renal tumours: a SIOP-RTSG radiotherapy committee study
2026-Jan, Clinical and translational radiation oncology
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.ctro.2025.101051
PMID:41141653
|
研究论文 | 本研究评估了深度学习辅助的器官风险自动勾画在儿童肾肿瘤侧腹放疗中的应用，重点关注勾画时间、准确性和观察者间变异 | 首次在儿童放疗中系统评估深度学习自动勾画结合人工修订对器官风险勾画效率与准确性的影响 | 样本量较小，仅针对特定年龄段的肾肿瘤患者，且仅使用非增强CT图像 | 评估深度学习在儿童放疗器官风险勾画中的临床应用价值 | 儿童肾肿瘤患者的八个胸腹部器官风险结构 | 数字病理 | 肾肿瘤 | 深度学习 | 深度学习模型 | CT图像 | 122个手动勾画和254个深度学习修订勾画 | NA | NA | Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离 | NA |
| 6440 | 2026-01-15 |
New Advances in Imaging-Based Preoperative Prediction of STAS in Lung Adenocarcinoma: From CT and PET/CT to Radiomics and Deep Learning
2026-Jan, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2025.10.009
PMID:41162298
|
综述 | 本文系统回顾了基于CT、PET/CT影像结合人工智能（包括放射组学和深度学习）在肺腺癌STAS术前预测中的应用与最新进展 | 聚焦于影像学与人工智能结合在肺腺癌STAS术前预测中的系统综述，探讨了其在评估个性化治疗模式和临床价值中的作用，并展望了未来多模态影像与大数据的融合发展趋势 | STAS诊断的金标准仍依赖于术后病理，存在诊断延迟问题，且当前基于影像和AI的预测方法仍需进一步验证其临床广泛适用性 | 探讨影像学结合人工智能在肺腺癌STAS术前预测中的应用、进展及临床价值 | 肺腺癌及其STAS现象 | 数字病理 | 肺癌 | CT, PET/CT, 放射组学, 深度学习 | 机器学习, 深度学习 | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |