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 42805 篇文献，本页显示第 14261 - 14280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14261 | 2025-10-06 |
DeepNuParc: A novel deep clustering framework for fine-scale parcellation of brain nuclei using diffusion MRI tractography
2025-Oct-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121421
PMID:40902872
|
研究论文 | 提出一种名为DeepNuParc的深度聚类框架，利用扩散MRI纤维追踪技术实现脑核团的精细尺度分割 | 结合新型深度学习方法进行核团精确分割，设计基于流线聚类的结构连接特征，改进联合降维和k均值聚类方法实现更精细的核团分割 | NA | 开发自动化脑核团精细分割方法以理解其解剖功能关联 | 大脑核团（杏仁核和丘脑） | 医学影像分析 | 神经系统疾病 | 扩散MRI纤维追踪 | 深度学习聚类 | 扩散MRI图像 | NA | NA | NA | 分割一致性，与粗尺度图谱的对应性 | NA |
| 14262 | 2025-10-06 |
Deep learning-based insights on T:R ratio behaviour during prolonged screening for S-ICD eligibility
2025-Oct, Journal of interventional cardiac electrophysiology : an international journal of arrhythmias and pacing
IF:2.1Q3
DOI:10.1007/s10840-022-01245-6
PMID:35551558
|
研究论文 | 开发基于深度学习的工具分析T:R比率波动，用于皮下植入式心脏除颤器资格筛查 | 首次引入深度学习工具精确测量T:R比率波动程度，探索其在S-ICD筛查中的作用 | 样本量较小（37名患者），需要进一步研究确定最佳筛查阈值 | 识别高T波过感知风险患者同时不错误排除真正的S-ICD候选者 | 37名患者（包括心力衰竭、肥厚型心肌病、正常心脏、先天性心脏病患者） | 医疗人工智能 | 心血管疾病 | Holter监测，心电图信号分析 | 深度学习 | 心电图信号 | 37名患者 | NA | NA | T:R比率，筛查通过率 | NA |
| 14263 | 2025-10-06 |
ArYSL: Arabic Yemeni sign language dataset
2025-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.111996
PMID:40955420
|
研究论文 | 本文介绍了阿拉伯也门手语数据集ArYSL Version 2的开发与发布 | 创建了包含32个阿拉伯手语类别和35,900张标注RGB图像的大规模动态词汇数据集，并附带包含同义词、方言变体和常见拼写错误的阿拉伯语词典 | 数据集主要针对阿拉伯也门手语，可能不适用于其他阿拉伯地区的手语变体 | 解决阿拉伯手语识别因缺乏真实场景数据集而面临的挑战 | 阿拉伯也门手语 | 计算机视觉 | NA | RGB图像采集 | 深度学习, 模糊逻辑 | 图像, 文本 | 35名不同年龄和性别的参与者，共35,900张标注图像 | NA | NA | NA | NA |
| 14264 | 2025-10-06 |
IQ-UltraRecon: Demodulated IQ ultrasound dataset of human hand and arm tissue for deep learning-based reconstruction
2025-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112001
PMID:40955410
|
研究论文 | 本文介绍了一个用于深度学习重建的 demodulated IQ 超声数据集，包含人手和前臂组织的超声数据 | 提供了包含单角度和多角度采集的原始IQ超声数据，支持深度学习图像重建研究 | 数据集仅包含健康成人手部和前臂组织，样本量相对有限 | 开发用于超声信号分析和图像重建的深度学习数据集 | 人手和前臂组织 | 医学影像处理 | NA | 超声成像 | NA | 超声信号数据 | 48个.mat文件，来自健康成人受试者，共4800个数据样本 | NA | NA | NA | Verasonics Vantage 64LE系统，L11-5v线性阵列换能器 |
| 14265 | 2025-10-06 |
Egocentric video analysis for automated assessment of open surgical skills via deep learning
2025-Sep-18, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03518-7
PMID:40963049
|
研究论文 | 提出基于深度学习的第一人称视角视频分析框架，用于自动评估开放手术技能 | 首次将Transformer架构应用于开放手术技能评估，结合多任务学习和手部运动学数据，支持基于部分观察的早期技能评估 | 研究样本量有限（20名参与者），主要针对基础训练任务，模型在复杂手术场景中的泛化能力有待验证 | 开发客观自动的开放手术技能评估方法 | 外科培训学员的开放手术操作技能 | 计算机视觉 | NA | 视频分析，手部运动学数据采集 | LSTM, TCN, Transformer | 视频，运动学数据 | 201个视频，来自20名参与者 | PyTorch | ResNet50, LSTM, TCN, Transformer | 平均绝对误差, Spearman相关系数 | NA |
| 14266 | 2025-10-06 |
CQH-MPN: A Classical-Quantum Hybrid Prototype Network with Fuzzy Proximity-Based Classification for Early Glaucoma Diagnosis
2025-Sep-17, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3610855
PMID:40960965
|
研究论文 | 提出一种经典量子混合原型网络，用于青光眼早期诊断的小样本学习 | 首次将量子特征编码器与经典卷积编码器结合，并引入模糊邻近度量方法处理类别不确定性 | 仅在两个公开数据集上验证，未在更多临床场景测试 | 解决小样本条件下的青光眼早期诊断问题 | 视网膜眼底图像 | 医学影像分析 | 青光眼 | 量子计算与深度学习融合技术 | 原型网络 | 图像 | ACRIMA和ORIGA两个公开数据集，在1-shot、3-shot和5-shot设置下评估 | NA | 经典量子混合均值原型网络 | 准确率 | NA |
| 14267 | 2025-10-06 |
Patient-Specific Cardio-Respiratory Model for Optimization of Cardiac Radioablation
2025-Sep-17, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3610945
PMID:40960973
|
研究论文 | 开发基于深度学习的心脏结构分割和图像配准的患者特异性心肺动态模型，用于评估心脏放射消融治疗中运动管理方法的效果 | 结合心脏和呼吸动态CT扫描构建患者特异性动态模型，能够模拟治疗过程并评估运动管理方法 | 模型在九名患者数据上验证，样本量有限，需要进一步扩大验证范围 | 优化心脏放射消融治疗的精确性，减少心脏和呼吸运动对治疗的影响 | 难治性室性心动过速患者的心脏结构 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 动态CT扫描，深度学习分割，可变形图像配准，刚性图像配准 | 深度学习 | 医学影像（CT扫描） | 9名患者数据 | NA | NA | 重现性评估，物理体模验证 | NA |
| 14268 | 2025-10-06 |
Decision Strategies in AI-Based Ensemble Models in Opportunistic Alzheimer's Detection from Structural MRI
2025-Sep-17, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01604-5
PMID:40963032
|
研究论文 | 本研究通过集成学习策略结合深度学习架构，利用结构MRI进行阿尔茨海默病的多分类检测 | 比较了三种集成决策策略在三种不同深度学习架构中的表现，并首次系统分析了检测性能与模型校准之间的关系 | 研究基于相对较小的数据集，可能影响模型的泛化能力 | 开发基于人工智能的集成模型，提高阿尔茨海默病的检测性能 | 阿尔茨海默病患者的结构MRI数据 | 医学影像分析 | 阿尔茨海默病 | 结构磁共振成像 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | 三种不同的深度学习架构 | 平衡准确率, 校准误差 | NA |
| 14269 | 2025-10-06 |
Development of a predictive model for distant metastasis in HCC patients post-TACE using clinical data, radiomics, and deep learning
2025-Sep-16, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-025-06308-5
PMID:40954349
|
研究论文 | 开发结合临床数据、影像组学和深度学习的预测模型，用于评估肝细胞癌患者TACE术后远处转移风险 | 首次将临床数据、影像组学和深度学习特征相结合构建综合预测模型，用于预测HCC患者TACE术后远处转移风险 | 样本量相对有限（475例），需进一步多中心验证 | 预测肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞术后远处转移风险 | 肝细胞癌患者 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | 影像组学分析，深度学习 | 深度学习模型，逻辑回归 | 临床数据，医学影像 | 475例患者，分为训练集、测试集和外部验证集 | NA | NA | AUC，校准曲线，决策曲线分析 | NA |
| 14270 | 2025-09-19 |
Histopathological evaluation of abdominal aortic aneurysms with deep learning
2025-Sep-16, Diagnostic pathology
IF:2.4Q2
DOI:10.1186/s13000-025-01684-5
PMID:40954491
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14271 | 2025-10-06 |
MBLEformer: Multi-Scale Bidirectional Lesion Enhancement Transformer for Cervical Cancer Image Segmentation
2025-Sep-16, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 提出一种用于宫颈癌图像分割的多尺度双向病灶增强Transformer模型MBLEformer | 采用Swin Transformer编码器提取多阶段图像特征，结合多尺度注意力机制和双向病灶增强上采样策略 | NA | 提高宫颈癌病灶分割的准确性，解决CNN和注意力机制在捕获全局特征和上采样细节方面的局限性 | 卢戈氏碘染色宫颈图像中的病灶区域 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 医学图像分析 | Transformer, CNN | 图像 | NA | NA | Swin Transformer, MBLEformer | mIoU, 准确率, 特异性 | NA |
| 14272 | 2025-10-06 |
Flexible Monolithic 3D-Integrated Self-Powered Tactile Sensing Array Based on Holey MXene Paste
2025-Sep-15, Nano-micro letters
IF:31.6Q1
DOI:10.1007/s40820-025-01924-9
PMID:40952539
|
研究论文 | 基于多孔MXene浆料开发了一种柔性单片三维集成自供电触觉传感阵列 | 采用多孔MXene浆料实现单片三维集成，每个垂直一体单元同时作为微型超级电容器和压力传感器工作 | 仅展示了概念验证应用，尚未进行大规模商业化验证 | 开发高度集成、智能化和灵活的电子系统用于先进人机交互和个性化电子设备 | 柔性触觉传感系统 | 柔性电子 | NA | 刮刀涂布和冲压方法 | 深度学习 | 触觉压力数据 | NA | NA | NA | 机械柔韧性、功耗、响应速度、长期运行稳定性 | NA |
| 14273 | 2025-10-06 |
Concentration-dependent responses of C. reinhardtii to silver ions: hormetic response in growth and reduction of motility
2025-Sep-15, The European physical journal. E, Soft matter
DOI:10.1140/epje/s10189-025-00521-3
PMID:40952583
|
研究论文 | 本研究探讨了莱茵衣藻对银离子暴露的生物物理响应，包括种群生长动态、叶绿素含量和游动能力的变化 | 首次在微藻中观察到银离子诱导的毒物兴奋效应，揭示了离子胁迫与细胞生长之间的非线性耦合关系，并应用深度学习算法量化银离子对单个微藻游动能力的影响 | 研究仅针对单一微藻物种，未考虑银纳米颗粒等其他银形态的影响，环境因素如光照和营养条件的影响也未完全评估 | 探究银离子对水生微藻的生物物理影响机制 | 莱茵衣藻(C. reinhardtii)微藻 | 环境毒理学 | NA | 分光光度法, 深度学习运动追踪 | 深度学习算法 | 生长曲线数据, 叶绿素含量数据, 运动轨迹数据 | 不同银离子浓度处理组(0.29-1.18 M) | NA | NA | 平均游动速度, 方向变化频率 | NA |
| 14274 | 2025-10-06 |
Exploring deep learning and hybrid approaches in molecular subgrouping and prognostic-related genetic signatures of medulloblastoma
2025-Sep-15, Chinese neurosurgical journal
DOI:10.1186/s41016-025-00405-7
PMID:40954484
|
研究论文 | 本研究开发基于MRI的深度学习模型，用于髓母细胞瘤分子亚型分类和预后相关遗传标志物预测 | 采用两阶段深度学习框架同时实现髓母细胞瘤分子亚型识别和预后遗传标志物预测，并开发了结合深度学习和传统数据的混合模型 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（449例患者），仅来自两个医疗机构 | 开发深度学习模型用于髓母细胞瘤分子亚型分类和预后相关遗传标志物识别 | 髓母细胞瘤患者 | 医学影像分析 | 髓母细胞瘤 | MRI成像 | CNN | 医学影像（T1加权、T2加权、对比增强T1加权MRI） | 449例髓母细胞瘤患者（325例用于模型开发，124例用于外部验证） | NA | MB-CNN, MB-CNN_TP53/MYC/Chr11 | 准确率, AUC | NA |
| 14275 | 2025-10-06 |
Real-time detection of Wi-Fi attacks using hybrid deep learning models on NodeMCU
2025-Sep-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-18947-2
PMID:40954170
|
研究论文 | 提出一种基于NodeMCU的实时轻量级Wi-Fi去认证攻击检测系统 | 首次在超低成本嵌入式设备上集成混合时序深度学习与可解释分类器，填补了现有入侵检测研究在边缘计算和模型可解释性方面的空白 | 仅在5600多个标记样本上验证，网络条件多样性可能有限 | 开发实时轻量级Wi-Fi入侵检测系统 | Wi-Fi去认证攻击 | 机器学习 | NA | 实时数据包嗅探 | LSTM, GRU, RNN, 逻辑回归 | 网络流量数据 | 5600多个标记样本 | NA | LSTM, GRU, RNN | 准确率 | NodeMCU ESP8266微控制器 |
| 14276 | 2025-10-06 |
Multi-scale based Network and Adaptive EfficientnetB7 with ASPP: Analysis of Novel Brain Tumor Segmentation and Classification
2025-Sep-15, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 提出一种结合多尺度分割网络和自适应分类模型的新型脑肿瘤分割与分类方法 | 提出MBANet多尺度双边感知网络进行肿瘤分割，并设计RVAEB7-ASPP分类架构结合Vision Transformer和自适应EfficientNetB7，采用改进的河马优化算法进行超参数调优 | NA | 开发鲁棒高效的深度学习框架，辅助临床医生进行精确早期诊断和有效治疗规划 | 脑肿瘤MRI图像 | 医学图像分析 | 脑肿瘤 | 磁共振成像 | 深度学习,Transformer,CNN | 医学图像 | NA | NA | MBANet,Region Vision Transformer,Adaptive EfficientNetB7,ASPP | 准确率 | NA |
| 14277 | 2025-09-19 |
Reply to "A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer"
2025-Sep-13, Clinical imaging
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110616
PMID:40962607
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14278 | 2025-09-19 |
A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer
2025-Sep-11, Clinical imaging
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110615
PMID:40962606
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14279 | 2025-10-06 |
Left-handed conformations of glycyl residues may confer protection against protein aggregation
2025-Sep, The FEBS journal
DOI:10.1111/febs.70092
PMID:40243345
|
研究论文 | 本研究探讨甘氨酸残基左手构象在防止蛋白质聚集中的作用及其进化意义 | 首次系统揭示左手构象甘氨酸在疾病变异位点的过度表达现象及其通过破坏β-链排列抑制蛋白质聚集的分子机制 | 研究主要基于已有变异位点的构象分析，需要进一步实验验证分子机制 | 阐明甘氨酸左手构象在蛋白质稳定性和抗聚集中的生物学功能 | 1104个疾病相关变异位点和343个良性变异位点的甘氨酸残基构象 | 结构生物学 | 蛋白质构象疾病 | 构象分析、深度学习 | 深度学习模型 | 蛋白质结构数据、变异位点数据 | 1447个变异位点（1104个疾病相关，343个良性） | NA | NA | 准确率, AUC | NA |
| 14280 | 2025-10-06 |
Human and Deep Learning Predictions of Peripheral Lung Cancer Using a 1.3 mm Video Endoscopic Probe
2025-Sep, Respirology (Carlton, Vic.)
DOI:10.1111/resp.70057
PMID:40433758
|
研究论文 | 本研究评估了不同经验水平的医生和深度学习模型在使用1.3mm视频内窥镜探头预测周围型肺结节恶性性质的能力 | 首次将深度学习应用于1.3mm视频内窥镜探头图像，用于周围型肺结节的恶性预测 | 样本量较小（61例患者），深度学习模型性能未超越资深医生 | 评估人类医生和AI在周围型肺结节恶性预测中的诊断能力 | 周围型肺结节患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | 视频内窥镜成像 | 深度学习 | 视频序列，图像 | 61例患者（37例癌症，24例良性病变） | NA | NA | 诊断准确率，敏感性，特异性，F1分数，平衡准确率 | NA |