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 33459 篇文献，本页显示第 13141 - 13160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13141 | 2025-10-07 |
Deep-ER: Deep Learning ECCENTRIC Reconstruction for fast high-resolution neurometabolic imaging
2025-Apr-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121045
PMID:39894238
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的ECCENTRIC重建方法(Deep-ER)，用于快速高分辨率神经代谢成像 | 将深度学习重建嵌入物理模型，构建端到端自动化处理流程，实现600倍加速重建 | 样本量相对有限(27名参与者)，需要进一步验证泛化能力 | 开发快速高分辨率神经代谢成像重建方法 | 高分辨率模体和27名人类参与者(22名健康志愿者和5名神经胶质瘤患者) | 医学影像分析 | 脑癌/神经胶质瘤 | 磁共振波谱成像(MRSI), ECCENTRIC脉冲序列 | 深度学习, 卷积神经网络 | 磁共振波谱成像数据 | 27名参与者(22名健康志愿者+5名患者)，21名训练+6名测试 | NA | 具有循环交错卷积层和联合双空间特征表示的深度神经网络 | 信噪比, Cramer-Rao下界, 图像和光谱质量指标 | 7T MRI扫描仪 |
| 13142 | 2025-10-07 |
Age and gender-related changes in choroidal thickness: Insights from deep learning analysis of swept-source OCT images
2025-Apr, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104511
PMID:39900214
|
研究论文 | 通过深度学习分析扫频源OCT图像研究年龄和性别相关的脉络膜厚度变化 | 首次结合深度学习算法系统分析年龄和性别对脉络膜各层厚度的影响，揭示女性脉络膜更早变薄的规律 | 样本量有限（262名参与者），排除了眼部病变和系统性疾病患者，结果普适性需进一步验证 | 探究年龄和性别因素对脉络膜厚度及其组成层厚度的影响 | 262名参与者（136名女性，126名男性）的扫频源OCT图像 | 医学影像分析 | 年龄相关性黄斑变性，高度近视，糖尿病 | 扫频源光学相干断层扫描（SS-OCT） | 深度学习算法 | OCT图像 | 262名参与者（136名女性，126名男性） | NA | NA | NA | NA |
| 13143 | 2025-10-07 |
Revisiting therapeutic options against resistant klebsiella pneumoniae infection: Phage therapy is key
2025-Apr, Microbiological research
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.micres.2025.128083
PMID:39904002
|
综述 | 本文系统评估了针对耐药肺炎克雷伯菌感染的治疗方案，重点探讨了噬菌体疗法的应用潜力与发展前景 | 提出结合人工智能和深度学习技术优化噬菌体疗法，并深入分析基因工程在扩展噬菌体宿主范围中的作用 | 指出当前阻碍噬菌体疗法更广泛临床采用的关键限制因素 | 评估应对耐药肺炎克雷伯菌感染的新型治疗策略 | 多重耐药和碳青霉烯类耐药高毒力肺炎克雷伯菌 | 传染病学 | 细菌感染 | 噬菌体疗法、基因工程、人工智能、深度学习 | NA | 临床前和临床证据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13144 | 2025-10-07 |
The prediction of RNA-small-molecule ligand binding affinity based on geometric deep learning
2025-Apr, Computational biology and chemistry
IF:2.6Q2
|
研究论文 | 提出一种基于几何深度学习的RNA-小分子配体结合亲和力预测方法RLASIF | 首次利用分子表面的几何和化学特征创建RNA-配体相互作用指纹来预测结合亲和力 | 未明确说明模型对新型RNA结构的泛化能力 | 开发预测RNA-小分子结合亲和力的计算方法 | RNA分子与小分子配体的相互作用 | 计算生物学 | NA | 几何深度学习 | 几何深度学习 | 分子表面几何和化学特征 | 来自PDBbind NL2020的十个不同测试集 | NA | RLASIF | 四个评估指标（具体指标未明确说明） | NA |
| 13145 | 2025-10-07 |
Utilising artificial intelligence in developing education of health sciences higher education: An umbrella review of reviews
2025-Apr, Nurse education today
IF:3.6Q1
DOI:10.1016/j.nedt.2025.106600
PMID:39904286
|
综述的综述 | 本综述的综述旨在综合当前关于人工智能在健康科学教育中应用证据 | 首次采用综述的综述方法系统整合健康科学教育中AI应用的多个关键领域 | 仅纳入2019-2023年间发表的7篇综述，样本量有限 | 综合AI在健康科学高等教育中应用的当前证据 | 健康科学高等教育中的教育发展 | 自然语言处理, 机器学习 | NA | NA | 机器学习, 深度学习 | 综述文献 | 从6304篇出版物中筛选出201篇全文，最终纳入7篇综述 | NA | NA | NA | NA |
| 13146 | 2025-10-07 |
Online and Cross-User Finger Movement Pattern Recognition by Decoding Neural Drive Information from Surface Electromyogram
2025-Apr, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500145
PMID:39907499
|
研究论文 | 提出一种结合神经解码方法和无监督域适应学习的肌电手指运动模式识别新方法 | 首次在精细运动单元水平实现肌电模式识别，采用两阶段在线表面肌电分解和模糊加权决策策略 | 研究样本量有限（15名受试者），未在更广泛人群中验证 | 解决跨用户变异性问题，提高肌电控制系统的鲁棒性 | 手指伸肌的表面肌电信号和七种灵巧手指运动模式 | 神经接口与假肢控制 | NA | 表面肌电信号分解，运动单元活动特征提取 | 深度学习模型 | 表面肌电信号 | 15名受试者 | NA | NA | 识别准确率 | NA |
| 13147 | 2025-10-07 |
Adjacent point aided vertebral landmark detection and Cobb angle measurement for automated AIS diagnosis
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 提出一种基于脊柱刚性结构信息的椎体关键点检测框架，用于青少年特发性脊柱侧弯的自动诊断 | 设计了LAD-Net深度学习架构，通过相邻中心迭代校正(ACIC)和角点特征优化融合(CFOF)模块有效修正错误检测的标志点 | NA | 提高脊柱X射线图像中参数测量和诊断准确性，完成AIS的智能诊断 | 青少年特发性脊柱侧弯患者的脊柱X射线图像 | 计算机视觉 | 脊柱侧弯 | X射线成像 | CNN | 医学图像 | NA | NA | LAD-Net | 标志点检测精度，Lenke分类准确率 | NA |
| 13148 | 2025-10-07 |
Fast In Vivo Two-Photon Fluorescence Imaging via Lateral and Axial Resolution Restoration With Self-Supervised Learning
2025-Apr, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202400489
PMID:39909559
|
研究论文 | 开发了一种基于自监督学习的深度学习框架LARR，用于提升双光子荧光成像的分辨率和速度 | 提出侧向和轴向分辨率恢复(LARR)框架，通过自监督训练方案实现4倍轴向和16倍侧向分辨率增强，突破成像分辨率与速度之间的矛盾 | NA | 解决双光子荧光成像系统中高分辨率与高速度之间的矛盾 | 双光子荧光成像系统 | 计算机视觉 | NA | 双光子荧光成像 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | LARR | 信噪比, 结构相似性指数 | NA |
| 13149 | 2025-10-07 |
Antimicrobial resistance recommendations via electronic health records with graph representation and patient population modeling
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108616
PMID:39913994
|
研究论文 | 提出一种基于电子健康记录和图形神经网络的抗菌药物耐药性推荐框架 | 采用深度图神经网络建模医疗事件关联、结合群体级患者图形结构解决罕见标签不平衡问题、使用多任务学习策略同时推荐多种AMR | NA | 利用电子健康记录数据生成抗菌药物耐药性推荐，改善临床决策时效性 | 尿路感染患者 | 机器学习 | 尿路感染 | 电子健康记录分析 | 图神经网络 | 电子健康记录 | 超过110,000名患者 | NA | 图神经网络 | AUROC | NA |
| 13150 | 2025-10-07 |
Why does my medical AI look at pictures of birds? Exploring the efficacy of transfer learning across domain boundaries
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108634
PMID:39913993
|
研究论文 | 本研究探讨了在医学深度学习中使用领域内预训练与跨领域预训练的效果差异 | 首次系统比较医学图像领域内预训练与自然图像跨领域预训练在CT图像任务上的性能差异 | 领域内预训练优势仅限于CT图像领域，不适用于其他医学成像模态 | 验证领域内预训练在医学深度学习中的有效性 | CT图像切片 | 计算机视觉 | NA | 自监督对比学习 | 深度学习模型 | 医学图像,自然图像 | RadNet-12M数据集(超过1200万CT图像切片,来自90,663次扫描), RadNet-1.28M数据集(128万CT图像切片) | NA | NA | 准确率,AUC,DICE分数 | NA |
| 13151 | 2025-10-07 |
Protein ligand structure prediction: From empirical to deep learning approaches
2025-Apr, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.102998
PMID:39914050
|
综述 | 本文系统回顾了从经验方法到深度学习方法在蛋白质-配体结构预测领域的发展 | 提供了经验方法和深度学习方法在蛋白质-配体结构预测中的统一视角，并基于是否需要模板蛋白结构对计算方法进行了新的分类 | 作为综述文章，不包含原始实验数据或模型验证 | 回顾和比较蛋白质-配体结构预测的不同计算方法 | 蛋白质-配体复合物的三维结构和结合能预测方法 | 机器学习 | NA | 深度学习，经验方法 | 深度学习模型 | 蛋白质-配体复合物结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13152 | 2025-10-07 |
Meta-learning guidance for robust medical image synthesis: Addressing the real-world misalignment and corruptions
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 提出一种用于医学图像合成的元学习引导方法，解决真实世界数据中的错位和损坏问题 | 结合元学习重加权方案、非局部特征损失函数以及图像合成网络与空间变换配准网络的联合训练 | 仅在受控合成场景和特定公共数据集上验证，未在更广泛的真实临床环境中测试 | 开发能够处理医学图像数据中错位、伪影和变形等损坏的鲁棒图像合成方法 | 医学图像合成 | 医学影像 | NA | 深度学习 | CNN, STN | 医学图像 | NA | NA | 空间变换网络 | NA | NA |
| 13153 | 2025-05-07 |
Personalized auto-segmentation for magnetic resonance imaging-guided adaptive radiotherapy of large brain metastases
2025-Apr, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2025.110773
PMID:39914742
|
研究论文 | 本研究开发了一种两阶段的个性化深度学习自动分割（DLAS）模型，用于辅助大型脑转移瘤（BMs）的在线勾画 | 提出了一种个性化的深度学习自动分割模型，显著提高了大型脑转移瘤在磁共振引导自适应放疗（MRgART）中的勾画准确性和效率 | 研究样本量相对较小，仅包含20个大型脑转移瘤的741张日常在线MR图像 | 优化磁共振引导自适应放疗（MRgART）的工作流程，提高大型脑转移瘤的治疗效果 | 大型脑转移瘤（BMs） | 数字病理 | 脑转移瘤 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习自动分割（DLAS）模型 | 图像 | 177个脑转移瘤的多序列图像用于基础模型训练，20个大型脑转移瘤的741张日常在线MR图像用于个性化模型开发 | NA | NA | NA | NA |
| 13154 | 2025-03-23 |
Correction for Quach et al., Deep learning-driven bacterial cytological profiling to determine antimicrobial mechanisms in Mycobacterium tuberculosis
2025-Apr, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2504475122
PMID:40117323
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13155 | 2025-10-07 |
Differential diagnosis of multiple system atrophy with predominant parkinsonism and Parkinson's disease using neural networks (part II)
2025-Mar-15, Journal of the neurological sciences
IF:3.6Q2
DOI:10.1016/j.jns.2025.123411
PMID:39893881
|
研究论文 | 使用神经网络基于全脑体素形态测量数据区分帕金森病和多系统萎缩帕金森变异型 | 首次将神经网络应用于MSA-P和PD的鉴别诊断，并考虑MSA病变异质性和随机分布的特点 | 未明确说明样本量大小和具体的数据集划分方式 | 开发基于深度学习的MSA-P和PD早期鉴别诊断方法 | 帕金森病(PD)患者和多系统萎缩帕金森变异型(MSA-P)患者 | 医学影像分析 | 神经系统退行性疾病 | 体素形态测量 | 神经网络 | 脑部影像数据 | NA | NA | NA | 准确率 | NA |
| 13156 | 2025-10-07 |
Deep learning assisted prediction of osteogenic capability of orthopedic implant surfaces based on early cell morphology
2025-Mar-15, Acta biomaterialia
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.actbio.2025.01.059
PMID:39894326
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于早期细胞形态和深度学习的骨科植入物表面成骨能力预测方法 | 首次将深度学习应用于基于早期细胞形态的植入物表面成骨能力预测，开发了OIODNet模型和成骨预测器应用 | NA | 开发高效筛选骨科植入物表面成骨能力的方法 | 钛及其合金植入物表面 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 细胞形态成像，碱性磷酸酶活性检测 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | OIODNet | 准确率，精确率，召回率，F1分数，AUC | NA |
| 13157 | 2025-10-07 |
ERNIE-ac4C: A Novel Deep Learning Model for Effectively Predicting N4-acetylcytidine Sites
2025-Mar-15, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2025.168978
PMID:39900287
|
研究论文 | 提出一种结合ERNIE-RNA语言模型和二维CNN的深度学习模型ERNIE-ac4C，用于准确预测RNA中的N4-乙酰胞苷修饰位点 | 首次将ERNIE-RNA语言模型与二维CNN结合，融合序列特征和注意力图特征进行ac4C位点预测 | 未明确说明模型的具体局限性 | 开发高效准确的ac4C修饰位点预测方法 | RNA中的N4-乙酰胞苷修饰位点 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | CNN, 语言模型 | RNA序列数据 | NA | NA | ERNIE-RNA, 二维CNN | 准确率 | NA |
| 13158 | 2025-10-07 |
DOGpred: A Novel Deep Learning Framework for Accurate Identification of Human O-linked Threonine Glycosylation Sites
2025-Mar-15, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2025.168977
PMID:39900285
|
研究论文 | 开发了一种名为DOGpred的新型深度学习框架，用于准确识别人类O-连接苏氨酸糖基化位点 | 提出结合传统特征描述符和预训练蛋白质语言模型嵌入的双路径深度学习架构，并采用基于注意力的特征融合机制 | NA | 开发计算工具以准确预测蛋白质上的O-连接苏氨酸糖基化位点 | 人类蛋白质的O-连接苏氨酸糖基化位点 | 生物信息学 | NA | 深度学习，蛋白质序列分析 | CNN, RNN | 蛋白质序列特征 | NA | NA | 堆叠1D CNN，基于注意力的堆叠RNN | NA | NA |
| 13159 | 2025-05-07 |
TIMS2Rescore: A Data Dependent Acquisition-Parallel Accumulation and Serial Fragmentation-Optimized Data-Driven Rescoring Pipeline Based on MS2Rescore
2025-Mar-07, Journal of proteome research
IF:3.8Q1
DOI:10.1021/acs.jproteome.4c00609
PMID:39915959
|
研究论文 | 介绍了一种名为TIMS2Rescore的数据驱动重评分工作流程，专为timsTOF仪器的DDA-PASEF数据优化 | 结合了新的timsTOF MSPIP谱预测模型和基于深度学习的肽离子迁移率预测器IM2Deep，直接支持Bruker原始质谱数据和多种搜索引擎结果 | 未明确提及具体限制 | 提高质谱数据分析的准确性和效率，以支持蛋白质组学研究 | 血浆蛋白质组学、免疫肽组学（HLA I类和II类）和元蛋白质组学数据集 | 蛋白质组学 | NA | 质谱技术（MS）、离子迁移技术、PASEF技术 | 深度学习模型 | 质谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13160 | 2025-10-07 |
DeepES: deep learning-based enzyme screening to identify orphan enzyme genes
2025-Mar-04, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf053
PMID:39909853
|
研究论文 | 开发基于深度学习的酶筛选工具DeepES，用于识别孤儿酶基因 | 开发了首个专注于生物合成基因簇和反应类别的深度学习工具，通过整合二元分类器输出识别孤儿酶基因 | 仅验证了4744个宏基因组组装基因组，需要更广泛的应用验证 | 解决孤儿酶基因识别问题，填补序列与酶促反应关联理解空白 | 蛋白质序列和孤儿酶基因 | 生物信息学 | NA | 宏基因组测序 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | 4744个宏基因组组装基因组 | NA | NA | 功能相似性评估 | NA |