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 11541 - 11560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11541 | 2025-05-10 |
AI-driven early diagnosis of specific mental disorders: a comprehensive study
2025-Dec, Cognitive neurodynamics
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11571-025-10253-x
PMID:40330715
|
review | 本文综述了人工智能技术在精神障碍早期诊断中的应用，包括机器学习和深度学习模型 | 研究展示了多种AI模型在精神障碍诊断中的高准确率，如LightGBM在焦虑和抑郁预测中达到96%准确率，XGBoost在自闭症谱系障碍分类中达到98%准确率 | 研究未提及模型在实际临床环境中的验证情况，也未讨论数据隐私和伦理问题 | 探索人工智能技术在精神障碍早期诊断中的应用潜力 | 双相情感障碍、精神分裂症、自闭症谱系障碍、抑郁症、自杀倾向和痴呆症等精神障碍 | machine learning | mental disorder | EEG信号分析、文本分析、图像分析 | XGBoost, LightGBM, RF, SVM, KNN, CNN, LSTM, GRU | survey, EEG信号, text, image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11542 | 2025-05-10 |
Non-destructive origin and ginsenoside analysis of American ginseng via NIR and deep learning
2025-Jun-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.125913
PMID:39987608
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合近红外光谱和多任务深度学习网络MMTDL的方法，用于无损分析西洋参的产地和人参皂苷含量 | 提出了一种混合多任务深度学习网络MMTDL，结合残差网络、注意力机制和混合头网络，用于同时进行西洋参的产地溯源和人参皂苷含量预测 | 样本量相对较小，仅包含150个样本，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种无损方法，同时识别西洋参的产地并预测其人参皂苷含量 | 西洋参 | 深度学习 | NA | 近红外光谱（NIR） | MMTDL（混合多任务深度学习网络） | 光谱数据 | 150个样本，来自四个不同产地 | NA | NA | NA | NA |
| 11543 | 2025-10-07 |
Automated Cone Beam Computed Tomography Segmentation of Multiple Impacted Teeth With or Without Association to Rare Diseases: Evaluation of Four Deep Learning-Based Methods
2025-Jun, Orthodontics & craniofacial research
IF:2.4Q2
DOI:10.1111/ocr.12890
PMID:39744906
|
研究论文 | 评估四种基于深度学习的解决方案在锥形束计算机断层扫描中对多颗阻生牙进行自动分割的准确性 | 首次系统比较三种商业化和一种开源深度学习解决方案在包含罕见疾病患者的多颗阻生牙CBCT图像中的分割性能 | 样本量较小（20例CBCT扫描），且无法基于当前结果预测深度学习解决方案的未来性能 | 评估深度学习解决方案在复杂牙科病例（多颗阻生牙）中的自动分割准确性 | 20例多颗牙阻生患者的CBCT扫描图像，其中12例伴有罕见疾病 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 锥形束计算机断层扫描（CBCT） | 深度学习 | 医学影像 | 20例患者（20个CBCT扫描），平均每例12颗滞留牙 | NA | NA | Dice相似系数（DSC），归一化表面距离（NSD） | NA |
| 11544 | 2025-10-07 |
Deep Learning-Based Three-Dimensional Analysis Reveals Distinct Patterns of Condylar Remodelling After Orthognathic Surgery in Skeletal Class III Patients
2025-Jun, Orthodontics & craniofacial research
IF:2.4Q2
DOI:10.1111/ocr.12895
PMID:39754473
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术对骨性III类错颌畸形患者正颌手术后髁突形态变化进行三维分析 | 首次结合深度学习算法和三维图像分析技术，自动化评估正颌手术后髁突的骨吸收和骨沉积模式 | 样本量较小（17例患者），回顾性研究设计 | 评估骨性III类错颌畸形患者正颌手术后髁突形态变化模式 | 骨性III类错颌畸形患者 | 医学影像分析 | 颌面畸形 | 锥形束计算机断层扫描（CBCT），三维图像分析 | 深度学习算法 | 三维医学影像 | 17例患者（平均年龄24.8±3.5岁） | 3DSlicer | NA | 统计显著性（p值），平均变化量（毫米） | NA |
| 11545 | 2025-05-10 |
A breakthrough computational strategy for efficient enzymatic digestion of walnut protein to prepare antioxidant peptides
2025-Jun-01, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143311
PMID:39970520
|
research paper | 提出一种结合深度学习模型与虚拟消化的高效计算策略CAE-VD，用于制备具有特定活性的核桃蛋白抗氧化肽 | 首次将高精度深度学习模型（卷积自编码器，CAE）与虚拟消化（VD）相结合，指导酶的选择以高效制备天然生物活性肽（NBAPs） | 研究仅针对核桃蛋白，未验证其他蛋白来源的适用性 | 开发高效计算策略以优化天然生物活性肽的酶法制备过程 | 核桃蛋白及其酶解产物 | 机器学习 | NA | 虚拟消化（VD）与深度学习建模 | 卷积自编码器（CAE） | 肽序列数据与活性数据 | 未明确样本量（涉及核桃蛋白、碱性蛋白酶、胃蛋白酶和胰蛋白酶） | NA | NA | NA | NA |
| 11546 | 2025-05-10 |
A Tc1- and Th1-T-lymphocyte-rich tumor microenvironment is a hallmark of MSI colorectal cancer
2025-Jun, The Journal of pathology
IF:5.6Q1
DOI:10.1002/path.6415
PMID:40181205
|
research paper | 该研究通过分析MSI和MSS结直肠癌患者的肿瘤微环境，揭示了T细胞亚群的组成和功能差异 | 首次详细描述了MSI结直肠癌中Tc1和Th1 T细胞的富集及其与免疫检查点治疗反应的关系 | 样本量相对有限，且仅针对结直肠癌，未涉及其他癌症类型 | 探究MSI和MSS结直肠癌患者肿瘤微环境中T细胞亚群的组成和功能差异 | 79例MSI和1,045例MSS结直肠癌患者 | digital pathology | colorectal cancer | multiplex-fluorescence immunohistochemistry | CNN | image | 79 MSI和1,045 MSS结直肠癌样本 | NA | NA | NA | NA |
| 11547 | 2025-05-10 |
Canine EEG helps human: cross-species and cross-modality epileptic seizure detection via multi-space alignment
2025-Jun, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwaf086
PMID:40330047
|
研究论文 | 提出一种基于跨物种和跨模态脑电图数据的多空间对齐方法，以提高癫痫发作的检测能力和理解 | 首次展示整合不同物种和模态的异质数据以提高基于EEG的癫痫发作检测性能的有效性 | 是一项初步研究，仅提供了多物种和多模态数据整合的挑战和潜力的见解 | 提高癫痫发作的检测能力和理解 | 人类和犬类的脑电图数据 | 机器学习 | 癫痫 | 脑电图(EEG) | 深度学习，包括领域适应和知识蒸馏 | EEG信号 | 多个人类和犬类的表面和颅内EEG数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11548 | 2025-05-10 |
Zero-Shot Artifact2Artifact: Self-incentive artifact removal for photoacoustic imaging
2025-Jun, Photoacoustics
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.pacs.2025.100723
PMID:40331014
|
研究论文 | 提出了一种零样本自监督伪影去除方法ZS-A2A，用于提高三维光声成像的质量 | 利用超轻量网络和随机丢弃传感器数据的方法，无需训练数据或先验知识即可实现伪影去除 | 未提及在复杂临床环境中的验证结果 | 提高三维光声成像的质量 | 光声成像中的伪影 | 数字病理 | NA | 光声成像 | 超轻量网络 | 图像 | 模拟研究和动物实验 | NA | NA | NA | NA |
| 11549 | 2025-05-10 |
An Optimized Framework of QSM Mask Generation Using Deep Learning: QSMmask-Net
2025-Jun, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.70057
PMID:40331503
|
research paper | 提出了一种基于深度学习的QSM掩模生成优化框架QSMmask-Net，用于精确生成定量磁化率成像（QSM）所需的掩模 | QSMmask-Net通过深度神经网络实现了精确的QSM掩模生成，其性能优于其他掩模生成方法，且与人工掩模（金标准）的差异最小 | 未提及具体局限性 | 优化QSM掩模生成方法，提高定量磁化率成像的准确性和效率 | 定量磁化率成像（QSM）中的掩模生成 | digital pathology | NA | deep learning | deep neural network | image | 模拟数据和健康对照组 | NA | NA | NA | NA |
| 11550 | 2025-05-10 |
Deep learning enabled open-set bacteria recognition using surface-enhanced Raman spectroscopy
2025-May-15, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2025.117245
PMID:39965415
|
研究论文 | 提出了一种基于transformer的神经网络，用于利用表面增强拉曼光谱(SERS)进行开放集细菌识别 | 结合分类和重建任务，通过分析重建误差拒绝未知细菌种类，提高了开放集识别的准确性 | 未提及具体样本数量和细菌种类范围 | 改进现有封闭集细菌识别方法的局限性，提高实际应用中的鲁棒性 | 细菌种类识别 | 机器学习 | NA | 表面增强拉曼光谱(SERS) | transformer | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11551 | 2025-05-10 |
Thermo-responsive and phase-separated hydrogels for cardiac arrhythmia diagnosis with deep learning algorithms
2025-May-15, Biosensors & bioelectronics
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.bios.2025.117262
PMID:39965416
|
研究论文 | 开发了一种基于水凝胶的皮肤界面电极，用于心脏心律失常的诊断，并通过深度学习算法实现高精度识别 | 通过温度介导的可切换氢键相互作用，实现了水凝胶电极的可编程粘附与剥离，显著提高了粘附能量的开关比 | 未提及长期使用的生物相容性或耐久性测试结果 | 开发一种可编程粘附的水凝胶电极，用于心脏心律失常的实时监测与诊断 | 心脏心律失常患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习算法 | NA | 电信号（ECG） | 八种常见心律失常患者 | NA | NA | NA | NA |
| 11552 | 2025-05-10 |
Transfer learning‑based attenuation correction in 99mTc-TRODAT-1 SPECT for Parkinson's disease using realistic simulation and clinical data
2025-May-06, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-025-00756-1
PMID:40327202
|
研究论文 | 本研究探讨了利用蒙特卡洛模拟数据预训练模型进行迁移学习，以改进帕金森病DAT SPECT成像中的衰减校正性能 | 首次提出基于纯模拟数据预训练的迁移学习方法（TLAC-MC），在有限临床数据情况下显著提升衰减校正效果 | 研究依赖于模拟数据的真实性，且临床样本量相对有限（100例） | 开发更有效的DAT SPECT衰减校正方法以提升帕金森病早期检测准确性 | 99mTc-TRODAT-1脑SPECT成像数据 | 数字病理学 | 帕金森病 | 蒙特卡洛模拟（MC SIMIND程序）、SPECT成像 | 3D cGAN（条件生成对抗网络）与U-Net | 医学影像数据（SPECT） | 200个数字脑模型模拟数据 + 100例真实临床SPECT数据 | NA | NA | NA | NA |
| 11553 | 2025-05-10 |
OSMlanduse a dataset of European Union land use at 10 m resolution derived from OpenStreetMap and Sentinel-2
2025-May-06, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-04703-8
PMID:40328764
|
research paper | 该研究通过融合OpenStreetMap和Sentinel-2数据，创建了一个10米分辨率的欧盟土地利用地图 | 首次成功在大区域范围内融合OpenStreetMap和Copernicus数据，并达到10米或更精细的空间分辨率 | NA | 创建一个高分辨率的欧盟土地利用地图 | 欧盟的土地利用情况 | 地理信息系统 | NA | 深度学习卷积神经网络 | CNN | 遥感图像和OpenStreetMap标签 | 覆盖欧盟61.8%的区域 | NA | NA | NA | NA |
| 11554 | 2025-05-10 |
The analysis of English language teaching with machine translation based on virtual reality technology
2025-May-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-00592-4
PMID:40328816
|
研究论文 | 本研究探讨了虚拟现实(VR)技术与机器翻译(MT)技术在英语语言教学(ELT)中的应用效果 | 提出了一种基于深度学习(DL)的新型MT模型，并将其与VR技术成功整合以优化ELT质量 | 仅针对40名英语专业学生进行了初步测试，样本规模较小 | 探索VR与MT技术结合在英语教学中的应用潜力 | 英语语言教学(ELT) | 自然语言处理 | NA | 深度学习(DL) | 新型MT模型 | 文本 | 40名英语专业学生 | NA | NA | NA | NA |
| 11555 | 2025-05-10 |
Lightweight deep learning for real-time road distress detection on mobile devices
2025-May-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-59516-5
PMID:40328808
|
研究论文 | 本研究提出了一种轻量级深度学习方法MobiLiteNet，用于在移动设备上实时检测道路损坏 | 结合了高效通道注意力机制、结构优化、稀疏知识蒸馏、结构化剪枝和量化技术，显著提高了计算效率同时保持高检测精度 | NA | 开发适用于移动设备的轻量级道路损坏检测系统 | 道路损坏 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MobileNet | 图像 | 收集自欧洲和亚洲的多样化数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11556 | 2025-05-10 |
Passive localization based on radio tomography images with CNN model utilizing WIFI RSSI
2025-May-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-99694-2
PMID:40328896
|
research paper | 该论文提出了一种基于无线电断层成像（RTI）和卷积神经网络（CNN）的被动定位系统，用于在室内环境中定位和跟踪目标 | 利用深度学习技术改进RTI图像质量，并开发了两个CNN模型来重建静态断层图像和提高定位精度 | 未提及具体样本量或实验环境的多样性限制 | 开发一种无需携带设备的被动定位系统，适用于安全和医疗监控等隐私敏感场景 | 室内环境中的目标物体 | machine learning | NA | WIFI RSSI测量 | CNN | 无线电信号强度数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11557 | 2025-05-10 |
Deep learning-based computational approach for predicting ncRNAs-disease associations in metaplastic breast cancer diagnosis
2025-May-06, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-025-14113-z
PMID:40329245
|
research paper | 本研究提出了一种基于深度强化学习（DRL）的框架，用于预测非编码RNA（ncRNA）与化生性乳腺癌（MBC）的关联，以提高疾病分类的准确性 | 采用深度强化学习（DRL）框架和多维描述符系统（ncRNADS）整合序列特征和目标基因描述符，显著提高了预测ncRNA与疾病关联的准确性 | 模型在非乳腺癌疾病（如阿尔茨海默病）中的交叉反应性较低（8-9%准确率），可能限制了其在其他疾病中的应用 | 开发一种高精度的计算方法，用于预测ncRNA与化生性乳腺癌的关联，以支持精准肿瘤学 | 非编码RNA（ncRNA）与化生性乳腺癌（MBC）的关联 | machine learning | breast cancer | Deep Reinforcement Learning (DRL), 多维描述符系统（ncRNADS） | DRL | 序列数据和目标基因描述符 | 整合了550个序列特征和1,150个目标基因描述符（miRDB评分≥90） | NA | NA | NA | NA |
| 11558 | 2025-05-10 |
Keypoint localization and parameter measurement in ultrasound biomicroscopy anterior segment images based on deep learning
2025-May-06, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-025-01388-3
PMID:40329288
|
research paper | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于从超声生物显微镜（UBM）图像中自动提取关键点并精确测量前段参数 | 利用YOLOv8分割关键解剖结构，提高了关键点定位的准确性，并通过深度学习模型实现了前段参数的自动测量 | 研究仅选择了后囊完整的图像，可能限制了数据集的多样性和模型的泛化能力 | 开发并评估一种深度学习模型，用于自动提取关键点和测量前段参数，以提高眼科诊断的效率和准确性 | 超声生物显微镜（UBM）前段图像 | computer vision | 眼科疾病（如青光眼、白内障和屈光不正） | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 716张UBM前段图像 | NA | NA | NA | NA |
| 11559 | 2025-10-07 |
Diverging Effects of Violence Exposure and Psychiatric Symptoms on Amygdala-Prefrontal Maturation During Childhood and Adolescence
2025-May, Biological psychiatry. Cognitive neuroscience and neuroimaging
DOI:10.1016/j.bpsc.2024.08.003
PMID:39182725
|
研究论文 | 本研究探讨暴力暴露和精神病症状对儿童和青少年时期杏仁核-前额叶皮层回路成熟的不同影响 | 首次揭示暴力暴露与精神病症状对杏仁核-前额叶回路成熟产生相反方向的影响，并区分了适应性和病理性神经发育机制 | 研究基于横断面数据，无法确定因果关系；样本来自单一队列 | 探究暴力暴露背景下杏仁核-前额叶回路成熟与精神病风险的关系 | 1133名来自费城神经发育队列的青少年 | 神经科学 | 精神疾病 | 静息态功能连接，深度学习 | 深度学习模型 | 脑功能连接数据 | 1133名青少年 | NA | NA | 脑年龄差距估计 | NA |
| 11560 | 2025-05-10 |
Injury degree appraisal of large language model based on retrieval-augmented generation and deep learning
2025 May-Jun, International journal of law and psychiatry
IF:1.4Q3
DOI:10.1016/j.ijlp.2025.102070
PMID:39970564
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合检索增强生成（RAG）、基于图的知识库和深度学习的新方法，以提升大型语言模型（LLMs）在法医损伤评估中的性能 | 通过整合RoBERTa-CNN模型和图知识库的RAG策略，显著提升了LLMs在损伤评估任务中的准确率，相比传统检索方法提高了21至59个百分点 | 研究主要基于中国的《人体损伤程度鉴定标准》（SAEBI），在其他司法管辖区的适用性可能需要进一步验证 | 提升大型语言模型在法医损伤评估等专业领域的应用性能 | 大型语言模型（LLMs）在法医损伤评估中的应用 | 自然语言处理 | NA | 检索增强生成（RAG）、深度学习 | RoBERTa-CNN | 文本 | 26,199个真实世界的损伤评估案例 | NA | NA | NA | NA |