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 32372 篇文献，本页显示第 10401 - 10420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10401 | 2025-05-18 |
Thermal Degradation of Palm Fronds/Polypropylene Bio-Composites: Thermo-Kinetics and Convolutional-Deep Neural Networks Techniques
2025-May-02, Polymers
IF:4.7Q1
DOI:10.3390/polym17091244
PMID:40363028
|
研究论文 | 本研究评估了棕榈叶(PFR)对聚丙烯塑料(PP)热降解的影响，结合了TGA/FTIR实验测量、热动力学和卷积深度学习神经网络(CDNN)技术 | 结合热动力学和卷积深度学习神经网络技术，研究棕榈叶与聚丙烯塑料混合材料的热降解行为，并优化模型以减少成本函数 | 研究仅针对特定比例的PFR和PP混合材料，且温度范围有限，未涵盖所有可能的混合比例和温度条件 | 评估棕榈叶对聚丙烯塑料热降解的影响，探索可持续的塑料废物降解方法 | 棕榈叶(PFR)和聚丙烯塑料(PP)的纯材料及其混合材料 | 机器学习 | NA | TGA/FTIR实验测量、热动力学分析、卷积深度学习神经网络(CDNN) | CDNN | 热重分析数据 | 纯PFR、纯PP及含25%和50% PFR的混合材料，在不同加热速率(10、20、40 °C·min)和温度范围(25-600 °C)下进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 10402 | 2025-10-07 |
Replicating PET Hydrolytic Activity by Positioning Active Sites with Smaller Synthetic Protein Scaffolds
2025-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202500859
PMID:40089854
|
研究论文 | 通过计算策略设计新型PET水解酶，使用更短的合成蛋白支架成功复制PET水解活性 | 利用深度学习算法和分子计算，在更短的蛋白序列中成功复制PET水解酶功能，突破了天然酶序列长度的限制 | 仅与模板酶LCC进行了比较验证，尚未在更广泛的酶家族中验证该策略的普适性 | 开发计算设计新型PET水解酶的方法，扩展酶多样性 | 聚乙烯对苯二甲酸酯水解酶（PET水解酶） | 计算生物学 | NA | 深度学习算法，分子计算，蛋白结构预测，从头设计 | 深度学习 | 蛋白序列，结构数据 | 多个设计酶变体（包括RsPETase1等） | NA | NA | 催化效率（k/K），熔解温度（56°C），序列相似度（34%） | NA |
| 10403 | 2025-05-18 |
Automated Lightweight Model for Asthma Detection Using Respiratory and Cough Sound Signals
2025-May-01, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091155
PMID:40361974
|
研究论文 | 本研究利用AI分析和建模咳嗽与呼吸声音信号，开发了一个轻量级的深度学习模型，用于区分哮喘、COPD和健康受试者 | 首次提出利用双重声音信号（咳嗽和呼吸声音）结合多种机器学习算法（RF、SVM、DT、NN、KNN）和多数投票集成技术，以提高哮喘诊断的准确性和鲁棒性 | 研究仅针对哮喘和COPD，未涵盖其他慢性呼吸系统疾病，且样本量和多样性可能有限 | 开发一个基于AI的诊断系统，准确区分哮喘、COPD和健康受试者，以提升早期检测和临床管理 | 哮喘、COPD患者及健康受试者的咳嗽和呼吸声音信号 | 数字病理 | 哮喘、COPD | Gabor时频变换、NCA特征选择 | RF、SVM、DT、NN、KNN | 声音信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10404 | 2025-05-18 |
EM-DeepSD: A Deep Neural Network Model Based on Cell-Free DNA End-Motif Signal Decomposition for Cancer Diagnosis
2025-May-01, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091156
PMID:40361973
|
研究论文 | 提出了一种基于cfDNA末端基序信号分解的深度学习框架EM-DeepSD，用于提高癌症诊断的准确性并适应不同的测序模式 | 开发了EM-DeepSD框架，结合信号分解、机器学习和深度学习模块，优化癌症诊断的准确性，并适应不同测序模式 | 样本量相对较小（146名癌症患者和122名非癌症对照） | 提高癌症诊断的准确性并适应不同的测序模式 | 癌症患者和非癌症对照的cfDNA末端基序 | 数字病理学 | 癌症 | 5-羟甲基胞嘧啶测序（5hmCS）和广范围cfDNA测序（BR-cfDNA-Seq） | 深度学习框架（EM-DeepSD） | cfDNA末端基序数据 | 146名癌症患者和122名非癌症对照 | NA | NA | NA | NA |
| 10405 | 2025-05-18 |
CNN-LSTM-Based Damage Localization of Plate Structure
2025-May-01, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18092081
PMID:40363584
|
研究论文 | 提出了一种结合CNN和LSTM的创新损伤定位方法，用于铝板结构的损伤检测 | 创新性地将CNN和LSTM联合应用于损伤检测领域，克服了传统方法在特征提取和损伤定位上的不足 | 实验仅在铝板上进行，未涉及其他材料或复杂结构 | 提高板结构损伤定位的准确性 | 铝板结构 | 机器学习 | NA | CNN-LSTM联合模型 | CNN, LSTM | 一维信号数据转换为二维灰度图像 | 铝板实验数据（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 10406 | 2025-05-18 |
Advanced Deep Learning Approaches in Detection Technologies for Comprehensive Breast Cancer Assessment Based on WSIs: A Systematic Literature Review
2025-Apr-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091150
PMID:40361968
|
系统综述 | 本文系统综述了2020年至2024年间基于深度学习的乳腺癌检测方法，分析了39项同行评审研究和20个广泛使用的WSI数据集 | 提出了一个五维评估框架，涵盖准确性和性能、鲁棒性和泛化性、可解释性、计算效率和注释质量，以增强临床相关性并指导模型开发 | 研究中存在的挑战包括图像质量的可变性、高质量注释的有限可用性、模型可解释性差、计算需求高以及处理效率不佳 | 优化和将基于WSI的技术转化为临床工作流程，以实现全面的乳腺癌评估 | 乳腺癌的淋巴细胞和分子生物标志物 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 图像（WSI） | 39项研究和20个WSI数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10407 | 2025-05-18 |
Postural Analysis in Ventral and Dorsal Decubitus Babies Using Deep Learning Techniques: A Protocol Study
2025-Apr-30, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093096
PMID:40364127
|
研究论文 | 使用深度学习技术分析0至6个月大婴儿在俯卧和仰卧姿势中的体位，以确定客观的体位评估参数 | 首次将人工智能技术应用于婴儿体位分析，以客观评估体位控制并检测可能的发育延迟 | 研究为观察性和横断面研究，可能无法全面反映婴儿体位发育的长期变化 | 分析婴儿体位以优化早期运动或体位发育延迟的检测和治疗 | 0至6个月大的婴儿 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 未明确说明样本数量，研究对象为0至6个月大的婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 10408 | 2025-05-18 |
Non-Invasive Jaundice Screening Using AI: Machine Learning Analysis of Sclera and Urine Images
2025-Apr-30, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093125
PMID:40364159
|
research paper | 该研究开发了一种基于AI的非侵入性黄疸筛查方法，通过分析巩膜和尿液图像来预测黄疸，并与标准血液检测的准确性进行比较 | 利用巩膜和尿液图像结合AI技术进行非侵入性黄疸筛查，避免了传统血液检测的侵入性 | 样本量较小（57名肝病患者和31名对照），且为回顾性研究 | 开发一种非侵入性的黄疸筛查方法，提高黄疸诊断的便捷性和准确性 | 肝病患者和健康对照者的巩膜和尿液图像 | digital pathology | liver disease | machine learning and deep learning | Decision Tree, Random Forest, XGBoost, DeepSets, ResNet | image | 57名肝病患者和31名对照者 | NA | NA | NA | NA |
| 10409 | 2025-05-18 |
Monitoring Double-Cropped Extent with Remote Sensing in Areas with High Crop Diversity
2025-Apr-30, Plants (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/plants14091362
PMID:40364389
|
研究论文 | 本文开发并应用了一种低成本、可扩展的方法，利用卫星（Landsat）影像在田间尺度上识别双季种植 | 结合机器学习方法与专家标注，开发了一种在作物多样性高的地区准确识别双季种植的新方法 | 方法在作物多样性高的地区表现良好，但在其他地区的适用性未经验证 | 开发一种可靠的方法来监测高作物多样性地区的双季种植范围 | 美国华盛顿州太平洋西北部一个干旱地区的双季种植情况 | 遥感 | NA | 卫星遥感（Landsat影像） | 深度学习模型 | 卫星影像时间序列数据 | 包含60多种不同类型作物的灌溉农田区域 | NA | NA | NA | NA |
| 10410 | 2025-05-18 |
Identifying Key Predictors of Sarcopenic Obesity in Italian Severely Obese Older Adults: Deep Learning Approach
2025-Apr-29, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093069
PMID:40364101
|
研究论文 | 本研究旨在利用深度学习神经网络识别意大利严重肥胖老年人中肌肉减少性肥胖（SO）的关键预测因子 | 首次在严重肥胖老年人群中应用深度学习模型识别SO的关键预测因子，并展示了深度学习在SO早期诊断中的潜力 | 样本量相对较小（未明确具体数量），且研究设计为横断面研究，无法确定因果关系 | 识别严重肥胖老年人中肌肉减少性肥胖的关键预测因子 | 意大利住院的严重肥胖老年人 | 数字病理学 | 老年疾病 | 深度学习神经网络 | 深度学习 | 临床参数和身体成分数据 | 未明确具体数量（意大利住院的严重肥胖老年人） | NA | NA | NA | NA |
| 10411 | 2025-05-18 |
Construction and Evaluation of an Artificial Intelligence Assistant Decision-Making System Focused on the Treat-to-Target Framework and Full Process Management for Atopic Dermatitis: Study Protocol for a Randomized Controlled Trial
2025-Apr-27, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14093015
PMID:40364047
|
研究论文 | 本研究旨在构建和评估一个基于人工智能的辅助决策系统，用于特应性皮炎的全过程管理和达标治疗框架 | 结合深度学习模型和移动应用形式的人工智能辅助决策系统，实现特应性皮炎的达标治疗和全过程管理 | 研究样本量有限（232名参与者），且仅针对中重度特应性皮炎患者 | 通过AI辅助决策系统改善特应性皮炎的治疗效果和长期控制 | 中重度特应性皮炎患者 | 数字病理 | 特应性皮炎 | 深度学习 | 深度学习模型（未指定具体类型） | 临床数据 | 232名中重度特应性皮炎患者 | NA | NA | NA | NA |
| 10412 | 2025-10-07 |
NiO/ZnO Nanocomposites for Multimodal Intelligent MEMS Gas Sensors
2025-04-25, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c02789
PMID:40126565
|
研究论文 | 通过优化NiO/ZnO纳米复合材料比例开发多模态智能MEMS气体传感器，结合多任务深度学习模型实现VOCs的实时定量检测 | 通过精确调控NiO/ZnO纳米复合材料比例实现材料特异性选择性，并首次将多任务深度学习模型应用于气体传感器的实时VOCs检测 | 仅针对乙二醇和柠檬烯两种VOCs进行了验证，环境条件变化的影响需进一步研究 | 开发高灵敏度和选择性的多模态智能MEMS气体传感器，解决多种挥发性有机化合物的检测难题 | 挥发性有机化合物（VOCs），特别是乙二醇和柠檬烯 | 传感器技术 | NA | MEMS技术，纳米复合材料合成 | 多任务深度学习模型 | 气体传感器响应数据 | NA | NA | NA | 灵敏度，选择性，浓度预测准确度，类型识别准确度 | NA |
| 10413 | 2025-05-18 |
From Morphology to Gene Expression Profiling in Mycosis Fungoides: Is It Still a Diagnostic Challenge?
2025-Apr-25, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091089
PMID:40361907
|
综述 | 本文回顾了蕈样肉芽肿（MF）最重要的临床病理特征，并探讨了人工智能在皮肤淋巴瘤诊断中的应用前景 | 结合深度学习与临床数据探索MF的组织学特征，提出人工智能在寻找疾病进展生物标志物方面的潜力 | 基因改变主要在疾病晚期被发现，其在疾病起始阶段的重要性尚不明确 | 提高蕈样肉芽肿的早期诊断准确性并阐明其发病机制 | 蕈样肉芽肿（MF）患者 | 数字病理学 | 皮肤淋巴瘤 | 全基因组表达分析 | 深度学习 | 组织学图像和临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10414 | 2025-10-07 |
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
|
研究论文 | 开发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 | 提出2维形态潜在空间(MLS)表示高维细胞形态数据，信息损失小于5%且能区分不同迁移表型 | NA | 解决高维细胞形态数据在沟通、解释和可视化方面的障碍 | 转移性乳腺癌细胞的形态和形态动力学 | 计算生物学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 细胞形态特征向量 | NA | NA | NA | 信息损失率, 扩散功率, Lyapunov指数 | NA |
| 10415 | 2025-10-07 |
The Effectiveness of Deep Learning in the Differential Diagnosis of Hemorrhagic Transformation and Contrast Accumulation After Endovascular Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke Patients
2025-Apr-24, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091080
PMID:40361898
|
研究论文 | 本研究使用深度学习模型在急性缺血性卒中患者血管内血栓切除术后，通过非对比计算机断层扫描图像区分出血性转化和造影剂积聚 | 首次在急性缺血性卒中患者中应用多种CNN架构对EVT术后NCCT图像中的高密度区域进行HT和CA的自动鉴别 | 样本量相对较小（52名患者），所有数据来自单中心研究 | 开发基于深度学习的自动诊断工具，用于早期区分EVT术后NCCT图像中的HT和CA | 急性缺血性卒中接受血管内血栓切除术的患者 | 医学影像分析 | 急性缺血性卒中 | 非对比计算机断层扫描 | CNN | 医学影像 | 52名患者（21名女性，31名男性）的556张图像 | NA | DenseNet201, InceptionResNet, InceptionV3, NASNetLarge, ResNet50, ResNet101, VGG16, VGG19, Xception | 准确率, 损失值, 验证准确率, 验证损失, F1分数, ROC曲线, 混淆矩阵, 置信区间, p值分析, AUC | NA |
| 10416 | 2025-05-18 |
Rapid and Efficient Screening of Helicobacter pylori in Gastric Samples Stained with Warthin-Starry Using Deep Learning
2025-Apr-24, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091085
PMID:40361903
|
research paper | 该研究开发了一种结合特征金字塔网络和ResNet架构的深度学习算法，用于在Warthin-Starry染色的胃活检数字化图像中自动快速检测幽门螺杆菌 | 提出了一种结合特征金字塔网络和ResNet架构的新算法，显著减少了幽门螺杆菌检测的周转时间，并提高了诊断准确性，特别是对经验较少的人员 | NA | 开发一种自动快速检测幽门螺杆菌的算法，以减少检测周转时间并提高诊断准确性 | Warthin-Starry染色的胃活检数字化图像 | digital pathology | gastric cancer | deep learning | FPN, ResNet | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10417 | 2025-05-18 |
A Multivariate Linear Regression-Based Ultrasonic Non-Destructive Evaluating Method for Characterizing Weld Tensile Strength Properties
2025-Apr-24, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18091925
PMID:40363429
|
研究论文 | 提出了一种基于多元线性回归的超声波无损评估方法，用于表征焊缝的拉伸强度特性 | 使用超声波无损评估方法替代传统的破坏性测试，能够在不破坏结构的情况下评估焊缝的拉伸强度 | 方法的准确率为76.3%，仍有提升空间，未来可以考虑使用深度学习方法提高准确性 | 开发一种无损评估焊缝拉伸强度的方法 | X80钢管的焊缝 | 无损检测 | NA | 超声波信号处理 | 多元线性回归(MLR) | 声学信号 | 240个测量点 | NA | NA | NA | NA |
| 10418 | 2025-10-07 |
Developments in Deep Learning Artificial Neural Network Techniques for Medical Image Analysis and Interpretation
2025-Apr-23, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091072
PMID:40361891
|
综述 | 本文系统回顾了深度学习在医学影像分析领域的最新进展与应用 | 全面探讨了CNN、RNN、自编码器、GAN、U-Net、视觉Transformer等多种深度学习架构在医学影像中的创新应用 | 面临数据可用性、模型可解释性、过拟合和计算资源需求等关键挑战 | 探索深度学习技术在医学影像分析和解读中的发展与应用 | 医学影像分析技术 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, RNN, Autoencoder, GAN | 医学影像 | NA | NA | U-Net, Vision Transformer, 混合模型 | NA | NA |
| 10419 | 2025-10-07 |
Classification of Intraoral Photographs with Deep Learning Algorithms Trained According to Cephalometric Measurements
2025-Apr-22, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics15091059
PMID:40361877
|
研究论文 | 本研究评估了基于头影测量值训练的深度学习算法在口腔内临床照片分类中的应用 | 首次使用实际头影测量值训练深度学习模型对口腔内照片进行分类，无需侧位头影测量X光片即可实现病例分类 | 不同分类和深度学习算法的准确率存在较大差异，部分分类准确率较低 | 评估深度学习算法在口腔内临床照片分类中的性能 | 990名患者的侧位头影测量片和右侧口腔内图像 | 计算机视觉 | 口腔正畸 | 头影测量分析 | CNN | 图像 | 990名患者 | NA | DenseNet 121,DenseNet 169,DenseNet 201,EfficientNet B0,EfficientNet V2,Inception V3,MobileNet V2,NasNetMobile,ResNet101,ResNet152,ResNet50,VGG16,VGG19,Xception | F1分数,准确率,精确率,召回率 | NA |
| 10420 | 2025-05-18 |
A Novel Artificial Intelligence-Based Mobile Application for Pediatric Weight Estimation
2025-Apr-22, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm14092873
PMID:40363905
|
研究论文 | 开发并评估了一款基于人工智能的移动应用程序PAICam，用于儿科体重估计 | 利用MoveNet的人体姿态估计和深度神经网络回归模型进行体重预测，相比传统方法在受限位置下减少测量误差 | 研究样本仅包括1个月至12岁的儿科患者，可能不适用于其他年龄段 | 开发一种在紧急情况下准确估计儿科体重的替代工具 | 1个月至12岁的儿科患者 | 人工智能 | NA | MoveNet人体姿态估计，DNN回归模型 | DNN | 图像 | 1335名儿科参与者（57.4%男孩，42.6%女孩） | NA | NA | NA | NA |