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 33853 篇文献，本页显示第 12801 - 12820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12801 | 2025-05-12 |
Explainable handcrafted features for mitotic event detection and classification
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87180-8
PMID:40025100
|
研究论文 | 开发了一种全自动有丝分裂事件检测方法，以减少处理时间并提高细胞群体增殖率估计的准确性 | 结合传统图像处理和机器学习方法，提取可解释的特征以减少假阳性检测 | 未明确说明方法在极端高细胞密度下的性能 | 提高细胞有丝分裂事件检测的准确性和效率 | 细胞群体的有丝分裂事件 | 数字病理学 | 癌症研究 | 相位对比成像和无透镜成像 | 决策树和随机森林分类器 | 图像 | 两个大型数据集（一个公共相位对比图像数据集和一个无透镜图像数据集） | NA | NA | NA | NA |
| 12802 | 2025-05-12 |
Graphene-based FETs for advanced biocatalytic profiling: investigating heme peroxidase activity with machine learning insights
2025-Mar-03, Mikrochimica acta
DOI:10.1007/s00604-025-06955-y
PMID:40029395
|
research paper | 本研究利用石墨烯场效应晶体管(GFETs)系统探索辣根过氧化物酶(HRP)和血红素分子的过氧化物酶活性，并通过机器学习算法提升酶行为预测的准确性 | 结合GFETs的高灵敏度和机器学习算法，实现了对酶活性的精确监测和预测 | 研究仅针对HRP和血红素分子，未涉及其他酶系统 | 评估GFETs在分析过氧化物酶活性中的有效性，并提升酶行为预测的准确性 | 辣根过氧化物酶(HRP)和血红素分子 | 生物传感器与机器学习 | NA | 石墨烯场效应晶体管(GFETs)和机器学习 | 多层感知机(MLP) | 电化学信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12803 | 2025-05-12 |
Modifying the severity and appearance of psoriasis using deep learning to simulate anticipated improvements during treatment
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91238-y
PMID:40032873
|
research paper | 使用深度学习模拟银屑病治疗过程中的预期改善效果，修改病情的严重程度和外观 | 通过神经网络生成银屑病斑块的合成图像，并识别潜在向量以调整病情严重程度和斑块大小，展示了减轻训练数据偏见的潜力 | 需要适当的训练数据，且目前仅在临床环境中进行初步测试 | 开发一种方法，帮助患者在临床环境中观察不同治疗和时间段后皮肤状况的预测效果，以便做出数据驱动的治疗决策 | 银屑病患者 | digital pathology | 银屑病 | 深度学习 | 神经网络 | image | 375张临床环境下的银屑病患者照片 | NA | NA | NA | NA |
| 12804 | 2025-05-12 |
Predicting disease progression from the rate of bodyweight change in nasopharyngeal carcinoma patient during radiotherapy
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-88810-x
PMID:40032903
|
research paper | 该研究通过建模鼻咽癌患者在放疗期间的体重变化记录，开发了一种新的疾病进展预测指标PPP，以替代传统的百分比体重损失(pWL) | 利用深度学习引导的微分方程解决方案，结合患者年龄、性别、身高和每周体重记录，开发了预测进展概率(PPP)这一新型预测指标 | 研究为回顾性设计，可能受到数据完整性和记录质量的限制 | 开发更可靠的预测指标来评估鼻咽癌患者在放疗后的疾病进展风险 | 624名接受放疗的鼻咽癌患者 | digital pathology | nasopharyngeal carcinoma | deep learning-guided differential equation solution | 深度学习模型 | 临床记录数据(体重变化) | 624名患者(训练队列257人，测试队列367人) | NA | NA | NA | NA |
| 12805 | 2025-05-12 |
Synergistic transfer learning and adversarial networks for breast cancer diagnosis: benign vs. invasive classification
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-90288-6
PMID:40032913
|
研究论文 | 提出一种结合生成对抗网络（GANs）和迁移学习的深度学习框架，用于乳腺癌的良性与浸润性分类 | 采用条件Wasserstein GAN（cWGAN）进行数据增强，并结合多尺度迁移学习技术，显著提高了分类准确率 | 未来需要将该框架推广到临床数据集并整合到诊断工作流程中 | 解决当前乳腺癌诊断方法的高成本、耗时和观察者间差异等问题 | 乳腺癌图像数据 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | GANs, 迁移学习 | CNN, cWGAN, DenseNet-201, NasNetMobile, ResNet-101 | 图像 | BreakHis数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 12806 | 2025-05-12 |
Geometry-encoded molecular dynamics enables deep learning insights into P450 regiospecificity control
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91155-0
PMID:40032954
|
研究论文 | 通过几何编码分子动力学和深度学习技术，研究细胞色素P450 1A2在咖啡因氧化过程中的区域选择性控制机制 | 结合分子动力学和几何编码轨迹的维度缩减与差分机器学习，揭示了P450 1A2区域选择性的局部决定因素与亚位点相互作用的结合机制 | 研究仅针对咖啡因这一特定底物，可能无法推广到其他底物的氧化过程 | 解析细胞色素P450 1A2酶在催化过程中产生多种代谢产物的分子机制 | 细胞色素P450 1A2酶及其催化咖啡因氧化的过程 | 计算生物学 | NA | 分子动力学模拟，机器学习 | 差分机器学习 | 分子动力学轨迹数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12807 | 2025-05-12 |
Initial findings creating a temperature prediction model using vibroacoustic signals originating from tissue needle interactions
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-92202-6
PMID:40032997
|
研究论文 | 研究通过分析组织与针头交互产生的振动声学信号，开发了一种温度预测模型 | 利用近端安装的MEMS音频传感器采集振动声学信号，提取温度信息，为热疗应用提供了一种新的微创温度监测方法 | 目前仅在实验室条件下使用水饱和泡沫进行测试，预测误差约为3°C，需要进一步优化 | 开发一种微创温度监测方法，用于医疗应用中的热疗 | 组织与针头交互产生的振动声学信号 | 生物医学工程 | NA | 信号处理技术和深度学习算法 | 深度学习模型 | 振动声学信号 | 水饱和泡沫，温度范围25至55°C，以5°C为间隔 | NA | NA | NA | NA |
| 12808 | 2025-05-12 |
Quantitative analysis and evaluation of winter and summer landscape colors in the Yangzhou ancient Canal utilizing deep learning
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91483-1
PMID:40033036
|
研究论文 | 利用深度学习算法对扬州古运河冬夏景观色彩进行定量分析与评价 | 首次采用深度学习场景解析算法对运河景观色彩进行量化分析，并探讨色彩特征与景观美感的关系 | 仅选取了五个重要站点进行分析，样本量有限 | 研究运河景观色彩特征及其与景观美感的关系 | 扬州古运河五个重要站点的冬夏景观色彩 | 计算机视觉 | NA | 深度学习场景解析算法 | DL | 图像 | 五个重要站点（Site1:DGGD, Site2:GMS, Site3:GZGD, Site5:YZJGD）的冬夏景观图像 | NA | NA | NA | NA |
| 12809 | 2025-05-12 |
Improving accuracy for inferior alveolar nerve segmentation with multi-label of anatomical adjacent structures using active learning in cone-beam computed tomography
2025-Mar-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-91725-2
PMID:40033040
|
research paper | 本研究利用主动学习和多标签策略，结合3D nnU-net模型，提高了锥形束计算机断层扫描（CBCT）中牙科解剖结构的分割精度 | 采用主动学习和多标签策略，结合3D nnU-net模型，显著提高了牙科解剖结构的分割精度，特别是在下牙槽神经（IAN）的分割上 | 研究仅使用了60个CBCT扫描样本进行内部验证，样本量相对较小 | 提高牙科解剖结构在CBCT扫描中的自动分割精度，以辅助种植牙规划 | 上颌窦、上颌骨、下颌骨和下牙槽神经（IAN） | digital pathology | NA | cone-beam computed tomography (CBCT) | 3D nnU-net | 3D medical image | 60个CBCT扫描样本来自Kooalldam Dental Hospital，并使用首尔国立大学牙科医院的数据进行外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 12810 | 2025-05-12 |
Development and validation of a deep learning algorithm for prediction of pediatric recurrent intussusception in ultrasound images and radiographs
2025-Mar-03, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-025-01582-8
PMID:40033220
|
research paper | 开发并验证了一种基于腹部超声图像和腹部X光片的深度学习算法，用于预测小儿复发性肠套叠 | 使用多模态医学影像（超声和X光片）结合深度学习模型预测复发性肠套叠，并比较了不同模型和融合方法的性能 | 研究为回顾性设计，可能存在选择偏差，且未在外部数据集上验证模型的泛化能力 | 开发预测小儿复发性肠套叠的深度学习模型 | 3665例肠套叠患者的腹部超声图像和腹部X光片 | digital pathology | pediatric disease | 深度学习 | VGG11, ResNet18, LightGBM | image | 3665例肠套叠病例 | NA | NA | NA | NA |
| 12811 | 2025-05-12 |
Multimodal histopathologic models stratify hormone receptor-positive early breast cancer
2025-Mar-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-57283-x
PMID:40025017
|
研究论文 | 开发了一种名为Orpheus的多模态深度学习工具，用于从H&E全切片图像中推断激素受体阳性早期乳腺癌的Oncotype DX®复发评分 | Orpheus模型能够准确识别高风险病例（RS>25）并比现有临床病理学模型更准确地预测转移复发风险 | 研究仅基于三个机构的6172例病例，可能需要更大规模的外部验证 | 开发一种成本效益高且快速的替代方案来评估激素受体阳性早期乳腺癌的复发风险 | 激素受体阳性早期乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | 多模态深度学习模型 | H&E全切片图像 | 6172例来自三个机构的病例 | NA | NA | NA | NA |
| 12812 | 2025-05-12 |
Quantifying Facial Gestures Using Deep Learning in a New World Monkey
2025-Mar, American journal of primatology
IF:2.0Q1
DOI:10.1002/ajp.70013
PMID:40019116
|
研究论文 | 该研究利用深度学习技术量化新世界猴（棉顶狨猴）的面部表情，以探索其在多模式交流中的独特性 | 首次将无标记姿态估计算法应用于棉顶狨猴面部表情的自动识别，并成功区分不同行为背景下的面部配置 | 研究仅针对圈养个体，可能无法完全反映野外环境下的自然行为 | 开发自动化工具从原始视频数据中提取行为线索，推进灵长类多模式交流研究 | 棉顶狨猴（新世界猴）的面部表情 | 计算机视觉 | NA | 无标记姿态估计 | 深度学习 | 视频 | 圈养棉顶狨猴的视频片段（具体数量未明确说明） | NA | NA | NA | NA |
| 12813 | 2025-05-12 |
Data-driven AI platform for dens evaginatus detection on orthodontic intraoral photographs
2025-Mar-01, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-024-05231-4
PMID:40025464
|
研究论文 | 开发并评估了一种用于自动检测正畸口内照片中牙外突前磨牙的深度学习模型（BiStageNet），并基于训练结果构建了一个牙外突检测平台 | 提出了BiStageNet模型，并开发了一个用于正畸临床应用的牙外突检测平台 | 未提及具体局限性 | 开发一个自动检测牙外突前磨牙的深度学习模型及其临床应用平台 | 正畸口内照片中的前磨牙 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 深度学习 | BiStageNet | 图像 | 1,400张高质量口内照片用于前磨牙识别训练，2,128张图像用于牙外突检测训练 | NA | NA | NA | NA |
| 12814 | 2025-05-12 |
Prediction of Lymph Node Metastasis in Colorectal Cancer Using Intraoperative Fluorescence Multi-Modal Imaging
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3510836
PMID:40030456
|
research paper | 该研究开发了一种结合术中荧光多模态成像和深度学习的模型，用于预测结直肠癌淋巴结转移 | 提出了多模态荧光成像特征融合预测模型（MFI-FFP），结合白光、荧光和伪彩色成像，设计了多模态特征融合模块和新颖的损失函数 | 未提及具体样本量或外部验证结果 | 提高结直肠癌淋巴结转移的诊断效率 | 结直肠癌患者的淋巴结 | digital pathology | colorectal cancer | intraoperative fluorescence multi-modal imaging | MFI-FFP (deep learning based multi-modal fusion model) | multi-modal medical images (white light/fluorescence/pseudo-color) | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12815 | 2025-05-12 |
Prediction of quality traits in packaged mango by NIR spectroscopy
2025-Mar, Food research international (Ottawa, Ont.)
DOI:10.1016/j.foodres.2025.115963
PMID:40032464
|
研究论文 | 本研究通过近红外光谱技术预测包装芒果的质量特性，并开发了减少纸袋干扰的创新方法 | 结合深度学习全连接神经网络（FNN）和高斯空间（GS）滤波，有效减少包装对芒果近红外光谱的干扰 | NA | 准确评估包装芒果的硬度（FI）、干物质含量（DMC）、可溶性固形物含量（SSC）和可滴定酸度（TA） | 包装芒果 | 光谱分析 | NA | 近红外光谱（NIR） | 全连接神经网络（FNN）、偏最小二乘回归（PLSR）、主成分回归（PCR） | 光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12816 | 2025-05-12 |
Two-Stage Deep Learning Model for Adrenal Nodule Detection on CT Images: A Retrospective Study
2025-Mar, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.231650
PMID:40035671
|
研究论文 | 开发并测试了一种两阶段深度学习模型，用于在腹部CT图像上自动检测肾上腺结节 | 提出了一种两阶段架构的深度学习模型，分别针对左右肾上腺进行训练，结合人类解读模拟分诊性能 | 研究为回顾性研究，可能受限于数据收集的时间范围和样本选择 | 开发自动检测肾上腺结节的深度学习模型，并评估其与人类解读结合的分诊性能 | 肾上腺结节 | 数字病理 | 肾上腺疾病 | 深度学习 | 两阶段检测和分割模型 | CT图像 | 内部数据集995名患者，外部测试集12080名患者，内部测试集2有1214名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 12817 | 2025-05-12 |
Deep-Learning-Based Approaches for Rational Design of Stapled Peptides With High Antimicrobial Activity and Stability
2025-Mar, Microbial biotechnology
IF:4.8Q1
DOI:10.1111/1751-7915.70121
PMID:40042163
|
research paper | 本研究利用深度学习和机器学习构建了十种预测模型，用于设计具有高抗菌活性和稳定性的钉合肽，并通过实验验证了其效果 | 首次将深度学习方法应用于钉合肽的设计，提高了预测准确性和设计效率，并通过实验验证了设计的钉合肽具有高抗菌活性和稳定性 | 研究仅针对钉合肽的设计和验证，未涉及其他类型的抗菌肽 | 探索深度学习方法在抗菌肽设计和优化中的应用 | 钉合抗菌肽（AMPs） | machine learning | NA | deep learning, machine learning, AlphaFold | support vector machine, deep learning models | structural, sequence and amino acid descriptors | 独立数据集和湿实验室实验 | NA | NA | NA | NA |
| 12818 | 2025-05-12 |
Pyramid Network With Quality-Aware Contrastive Loss for Retinal Image Quality Assessment
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3501405
PMID:40030237
|
research paper | 提出了一种名为QAC-Net的统一视网膜图像质量评估框架，能够定性和定量评估视网膜图像质量 | 采用金字塔网络结构和质量感知对比损失（QAC）来提取区分性特征，同时构建了一个包含2300张真实失真视网膜图像的数据集用于定量评估 | 定量评估任务的数据集仍然不足 | 设计有效的视网膜图像质量评估（RIQA）方法以减少低质量图像导致的误诊风险 | 视网膜图像 | computer vision | NA | deep learning | CNN | image | 2300张真实失真视网膜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 12819 | 2025-05-12 |
Deep Learning for High Speed Optical Coherence Elastography With a Fiber Scanning Endoscope
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2024.3505676
PMID:40030355
|
research paper | 该研究提出了一种基于深度学习的高速光学相干弹性成像方法，使用光纤扫描内窥镜进行实时弹性估计 | 开发了一种微型光纤扫描内窥镜，结合深度学习信号处理流程，实现了复杂波场的实时弹性估计 | 研究仅在体外猪组织上验证了可行性，未进行临床人体试验 | 开发一种适用于微创手术的实时组织弹性成像技术 | 组织弹性 | digital pathology | NA | 光学相干弹性成像 | spatio-temporal deep learning network | image sequences | phantom measurements and ex-vivo porcine tissue | NA | NA | NA | NA |
| 12820 | 2025-05-12 |
GBCHV an advanced deep learning anatomy aware model for accurate classification of gallbladder cancer utilizing ultrasound images
2025-Feb-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-89232-5
PMID:40016258
|
研究论文 | 本研究介绍了一种新颖的深度学习方法，旨在利用超声图像准确分类胆囊癌（GBC）为良性、恶性和正常类别 | 该模型的创新点在于其解剖感知机制，通过水平-垂直条带变换更准确地描绘胆囊的空间关系和复杂解剖特征 | NA | 提高胆囊癌的早期精确分类 | 胆囊癌的超声图像 | 数字病理学 | 胆囊癌 | 超声成像 | GBCHV-Trans（基于Transformer的模型） | 图像 | GBC USG（GBCU）数据集中的超声图像 | NA | NA | NA | NA |