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 354 篇文献，本页显示第 161 - 180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 161 | 2024-10-04 |
Large-Scale Counting and Localization of Pineapple Inflorescence Through Deep Density-Estimation
2020, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2020.599705
PMID:33584745
|
研究论文 | 本文通过深度密度估计方法实现菠萝花序的大规模计数和定位 | 利用深度学习进行密度估计，实现菠萝花序的自动计数，计算复杂度与植物数量无关，适用于大规模检测 | 未提及具体局限性 | 优化菠萝种植管理，提高收获效率 | 菠萝花序的计数和定位 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 密度估计模型 | 图像 | 超过160万株开花植物 | NA | NA | NA | NA |
| 162 | 2024-10-04 |
Diagnosis of COVID-19 Pneumonia Based on Graph Convolutional Network
2020, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2020.612962
PMID:33585511
|
研究论文 | 提出了一种基于图卷积网络的三维深度学习方法，用于快速诊断COVID-19肺炎 | 通过图卷积网络整合多源CT数据，并提出迁移学习方法初始化3D-CNN参数，以提高诊断性能 | 未提及 | 开发一种快速诊断COVID-19肺炎的方法，减轻放射科医生和医生的负担 | COVID-19肺炎患者和正常对照组的CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 图卷积网络（GCN） | 3D卷积神经网络（3D-CNN） | 图像 | 399例COVID-19感染病例和400例正常对照组，来自六种设备类型 | NA | NA | NA | NA |
| 163 | 2024-10-04 |
An Introductory Review of Deep Learning for Prediction Models With Big Data
2020, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2020.00004
PMID:33733124
|
综述 | 本文介绍了深度学习在人工智能和机器学习中的新学习范式，并重点讨论了深度前馈神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、自编码器和长短期记忆网络等模型 | 本文介绍了深度学习模型的核心架构，并强调了这些架构在构建新应用特定网络架构中的灵活组合能力 | 本文主要为入门级综述，未深入探讨深度学习模型的数学和计算方法的复杂性 | 介绍深度学习模型的基本架构，为数据科学家和跨学科研究人员提供基础知识 | 深度学习模型的核心架构，包括深度前馈神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、自编码器和长短期记忆网络 | 机器学习 | NA | NA | 深度前馈神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、自编码器、长短期记忆网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 164 | 2024-10-04 |
A natural language processing pipeline to advance the use of Twitter data for digital epidemiology of adverse pregnancy outcomes
2020, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.yjbinx.2020.100076
PMID:34417007
|
研究论文 | 研究开发了一种自然语言处理管道，用于从Twitter数据中识别不良妊娠结局，以推进数字流行病学研究 | 首次开发了一种基于BERT的自然语言处理方法，用于自动识别Twitter上的不良妊娠结局报告，并引入了一种规则过滤器来减少误报 | 研究主要基于Twitter数据，可能无法完全代表所有妊娠结局报告的情况 | 评估女性是否在Twitter上报告不良妊娠结局，并开发自然语言处理方法以自动识别这些报告 | Twitter上的不良妊娠结局报告，包括流产、死产、早产等 | 自然语言处理 | 妊娠相关疾病 | 自然语言处理 (NLP) | BERT | 文本 | 超过4亿条公开的Twitter推文，涉及超过10万名宣布怀孕的用户 | NA | NA | NA | NA |
| 165 | 2024-10-02 |
From a deep learning model back to the brain-Identifying regional predictors and their relation to aging
2020-08-15, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.25011
PMID:32320123
|
研究论文 | 本文提出了一种深度学习框架，用于从结构磁共振成像扫描中预测生理年龄，并识别与年龄预测相关的脑区 | 开发了一种推理方案，通过结合多个受试者的解释图，创建基于人群而非个体特异性的地图，提高了解释图的可重复性 | NA | 研究脑龄预测及其与脑区衰老过程的关系 | 结构磁共振成像扫描数据和脑区衰老过程 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 (CNN) | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 10,176名受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 166 | 2024-10-02 |
Bone metastasis classification using whole body images from prostate cancer patients based on convolutional neural networks application
2020, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0237213
PMID:32797099
|
研究论文 | 本文探讨了使用卷积神经网络（CNN）对前列腺癌患者全身骨扫描图像进行骨转移分类的方法 | 本文提出了一套简单、快速且更准确的CNN架构，用于骨转移分类，并展示了其在骨扫描图像分类中的优越性能 | NA | 开发和展示一套用于自动分类全身骨扫描图像的简单但稳健的CNN模型 | 前列腺癌患者的全身骨扫描图像 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 167 | 2024-10-01 |
MRI Segmentation and Classification of Human Brain Using Deep Learning for Diagnosis of Alzheimer's Disease: A Survey
2020-Jun-07, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s20113243
PMID:32517304
|
综述 | 本文综述了利用深度学习方法进行MRI分割和分类以诊断阿尔茨海默病（AD）的研究现状 | 本文总结了当前基于深度学习的MRI分割方法，并讨论了其在AD诊断中的应用 | 本文未具体讨论每种方法的局限性，而是集中在当前研究的概述和未来方向上 | 提供当前基于深度学习的MRI分割方法的概述，以用于AD的定量分析和诊断 | 人脑MRI图像及其在AD诊断中的应用 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | MRI | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 168 | 2024-10-01 |
The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis Prediction
2020-Mar-05, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers12030603
PMID:32150991
|
综述 | 本文综述了深度学习在癌症预后预测中的应用 | 深度学习模型在处理大规模数据时表现出更高的预测准确性，且需要较少的数据工程 | NA | 探讨深度学习在癌症预后预测中的应用及其潜在优势 | 癌症预后预测模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 多组学数据（基因组数据、转录组数据和临床信息） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 169 | 2024-10-01 |
Automated Hierarchy Evaluation System of Large Vessel Occlusion in Acute Ischemia Stroke
2020, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2020.00013
PMID:32265682
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于香港医院管理局2016年所有急性缺血性卒中（AIS）患者记录的自动化大血管闭塞（LVO）评估系统 | 首次结合结构化临床数据和非结构化非对比CT（NCCT）影像数据进行急性期LVO诊断，性能优于以往报道的方法 | NA | 开发一种能够快速识别大血管闭塞的自动化评估系统，以提高急性缺血性卒中患者的再灌注治疗机会和神经恢复 | 急性缺血性卒中患者的大血管闭塞 | 机器学习 | 脑血管疾病 | 机器学习技术，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机（SVM）和极端梯度提升（XGBoost） | 多层次模型 | 结构化临床数据和非对比CT（NCCT）影像数据 | 300名患者，其中200名用于模型训练，100名用于模型性能评估 | NA | NA | NA | NA |
| 170 | 2024-10-01 |
Enhanced Accuracy for Multiclass Mental Workload Detection Using Long Short-Term Memory for Brain-Computer Interface
2020, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2020.00584
PMID:32655353
|
研究论文 | 研究使用长短期记忆网络（LSTM）提高脑机接口中多类心理负荷检测的准确性 | 提出了使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的新型深度学习框架，显著提高了多类心理负荷分类的准确性 | NA | 提高脑机接口中多类心理负荷检测的准确性 | 心理负荷的分类和检测 | 机器学习 | NA | 功能近红外光谱（fNIRS） | 长短期记忆网络（LSTM） | 脑活动信号 | 15名参与者（男女各半），每人进行10次心理负荷实验 | NA | NA | NA | NA |
| 171 | 2024-10-01 |
A Path Toward Explainable AI and Autonomous Adaptive Intelligence: Deep Learning, Adaptive Resonance, and Models of Perception, Emotion, and Action
2020, Frontiers in neurorobotics
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbot.2020.00036
PMID:32670045
|
研究论文 | 本文总结了生物神经网络模型如何帮助理解自主适应智能，并解释了这些模型的动态和涌现特性如何可解释，从而可以自信地应用于大规模应用 | 提出了Adaptive Resonance Theory (ART)算法，克服了反向传播和深度学习的计算问题，实现了无灾难性遗忘的快速分类 | 未提及 | 探讨可解释的人工智能和自主适应智能的发展路径 | 生物神经网络模型及其在感知、认知、情感和行动中的应用 | 机器学习 | NA | Adaptive Resonance Theory (ART) | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 172 | 2024-09-30 |
[Research on coronavirus disease 2019 (COVID-19) detection method based on depthwise separable DenseNet in chest X-ray images]
2020-Aug-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.202005056
PMID:32840070
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度可分离DenseNet的COVID-19检测方法，并在胸部X光图像上进行了验证 | 提出了深度可分离DenseNet模型，相比传统DenseNet减少了模型参数，同时保持了分类效果 | 未提及具体的局限性 | 快速诊断COVID-19 | COVID-19的胸部X光图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | DenseNet | 图像 | 2905张胸部X光图像 | NA | NA | NA | NA |
| 173 | 2024-09-27 |
Analysis of the role and robustness of artificial intelligence in commodity image recognition under deep learning neural network
2020, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0235783
PMID:32634167
|
研究论文 | 研究基于多阶段卷积神经网络（MS-CNN）的图像识别模型在商品图像智能识别中的应用及其识别性能 | 提出了一种基于MS-CNN模型的商品图像识别方法，并通过实验验证了其在不同噪声和标签错误条件下的鲁棒性 | 未提及具体的局限性 | 探索基于MS-CNN模型的商品图像识别方法的应用及其在不同条件下的识别性能 | 商品图像的颜色、形状和纹理特征，以及MS-CNN模型的识别效果 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络（CNN） | 多阶段卷积神经网络（MS-CNN） | 图像 | 50,000张包含不同商品的图片 | NA | NA | NA | NA |
| 174 | 2024-09-27 |
Anatomical Modeling of Brain Vasculature in Two-Photon Microscopy by Generalizable Deep Learning
2020, BME frontiers
IF:5.0Q1
DOI:10.34133/2020/8620932
PMID:37849965
|
研究论文 | 本文开发了一种可泛化的深度学习技术，用于从多个双光子显微镜系统获取的小鼠大脑图像中进行血管分割 | 该方法能够泛化到不同成像系统，并能高效处理大规模血管图像，计算速度比现有技术快10倍，深度大3倍 | NA | 开发一种可泛化且计算高效的深度学习框架，用于大脑血管的解剖建模 | 小鼠大脑的双光子显微镜血管图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习框架 | 图像 | 多个小鼠大脑的血管图像 | NA | NA | NA | NA |
| 175 | 2024-09-14 |
A systematic review on recent trends in transmission, diagnosis, prevention and imaging features of COVID-19
2020-Nov, Process biochemistry (Barking, London, England)
DOI:10.1016/j.procbio.2020.08.016
PMID:32843849
|
综述 | 本文综述了COVID-19的传播方式、诊断方法、预防措施以及影像学特征的最新趋势 | 介绍了人工智能和深度学习算法在COVID-19诊断中的应用潜力，并提出了无人机热成像筛查等新技术的发展方向 | 未详细讨论新技术在实际应用中的可行性和局限性 | 探讨COVID-19的传播、诊断、预防和影像学特征的最新进展 | COVID-19的传播方式、诊断方法、预防措施以及影像学特征 | NA | 传染病 | 计算机断层扫描(CT)、反转录聚合酶链反应(RT-PCR)、免疫荧光色谱法 | 深度学习算法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 176 | 2024-09-14 |
Cone-beam CT-derived relative stopping power map generation via deep learning for proton radiotherapy
2020-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.14347
PMID:32579710
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于从锥形束CT图像中生成相对停止功率图，以实现质子放射治疗中的在线剂量计算 | 本文创新性地使用基于cycle-GAN架构的深度学习网络，通过设计复合损失函数来生成高质量的相对停止功率图，从而实现在线剂量计算 | 本文仅在23名头颈部癌症患者中进行了验证，未来需要在更多患者和不同类型的癌症中进行进一步验证 | 旨在提高质子放射治疗中剂量分布的准确性，减少对正常组织的过度照射 | 头颈部癌症患者 | 计算机视觉 | 头颈部癌症 | 深度学习 | cycle-GAN | 图像 | 23名头颈部癌症患者 | NA | NA | NA | NA |
| 177 | 2024-09-14 |
High quality proton portal imaging using deep learning for proton radiation therapy: a phantom study
2020-04-27, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ab8a74
PMID:33438674
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，利用kV数字化重建放射图（DRR）来提高质子门户成像（PPI）的质量 | 本文创新性地使用残差生成对抗网络（GAN）框架来学习PPI和DRR之间的非线性映射，并通过残差块来强调两者之间的结构差异 | 本文仅在模拟数据上进行了验证，尚未在临床环境中进行测试 | 提高质子放射治疗中的质子门户成像质量，以便在治疗过程中验证肿瘤位置 | 质子门户成像（PPI）和数字化重建放射图（DRR） | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 生成对抗网络（GAN） | 图像 | 训练集包含149张图像，测试集包含30张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 178 | 2024-09-14 |
[Research and application of orthotopic DR chest radiograph quality control system based on artificial intelligence]
2020-Feb-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
DOI:10.7507/1001-5515.201904017
PMID:32096390
|
研究论文 | 本文研究并应用了基于人工智能的正位DR胸部X光片质量控制系统 | 本文展示了深度学习算法在医学图像大数据有效训练中比传统图像处理算法更准确和高效，并开发了一套智能质量控制系统 | NA | 研究并实现计算机辅助的医学图像质量控制 | 正位DR胸部X光片的质量控制 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | 图像分割模型和图像分类模型 | 图像 | 涉及大量医学图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 179 | 2024-09-11 |
Automated Quality Assessment and Image Selection of Ultra-Widefield Fluorescein Angiography Images through Deep Learning
2020-09, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.9.2.52
PMID:32995069
|
研究论文 | 本研究评估了使用深度学习自动分类和选择超广角荧光血管造影图像质量的可行性 | 开发了一种基于深度学习的自动图像质量评估系统，能够对超广角荧光血管造影图像进行分类和选择 | NA | 评估自动图像质量分类和选择系统的可行性 | 超广角荧光血管造影图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 分类模型 | 图像 | 训练集包含3543张图像，测试集包含392张随机选择的图像和100张独立平衡的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 180 | 2024-09-08 |
A deep learning system accurately classifies primary and metastatic cancers using passenger mutation patterns
2020-02-05, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-019-13825-8
PMID:32024849
|
研究论文 | 本文开发了一个深度学习系统，通过分析乘客突变模式来准确分类原发性和转移性癌症 | 该系统在独立样本上的准确率显著高于训练有素病理学家的诊断准确率 | 添加驱动突变信息反而降低了分类器的准确性 | 开发一种基于乘客突变模式预测癌症类型的深度学习分类器 | 2606个肿瘤样本，涵盖24种常见癌症类型 | 机器学习 | NA | 全基因组测序(WGS) | 深度学习分类器 | 基因组数据 | 2606个肿瘤样本 | NA | NA | NA | NA |