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 578 篇文献，本页显示第 521 - 540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 521 | 2024-08-23 |
An Intelligent System for Early Recognition of Alzheimer's Disease Using Neuroimaging
2022-Jan-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22030740
PMID:35161486
|
研究论文 | 本文提出了一种使用神经影像学和深度学习技术早期识别阿尔茨海默病（AD）的智能系统 | 通过使用随机串联的深度特征从两个预训练模型中学习脑功能网络的深度特征，解决了现有算法无法识别MCI患者脑功能网络中功能连接变化的问题 | NA | 旨在早期检测轻度认知障碍（MCI），以防止AD的进一步发展 | 阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI） | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像（MRI） | ResNet18 和 DenseNet201 | 图像 | 未具体说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 522 | 2024-08-23 |
Development of artificial intelligence technology in diagnosis, treatment, and prognosis of colorectal cancer
2022-Jan-15, World journal of gastrointestinal oncology
IF:2.5Q3
DOI:10.4251/wjgo.v14.i1.124
PMID:35116107
|
综述 | 本文综述了人工智能技术在结直肠癌诊断、治疗和预后中的应用 | 探讨了人工智能技术在结直肠癌领域的应用前景 | 目前人工智能技术主要用于图像识别和辅助分析，缺乏与患者的深入交流 | 研究人工智能技术在结直肠癌管理中的应用 | 结直肠癌的诊断、治疗和预后 | 机器学习 | 结直肠癌 | NA | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 523 | 2024-08-23 |
Fusion-Based Deep Learning with Nature-Inspired Algorithm for Intracerebral Haemorrhage Diagnosis
2022, Journal of healthcare engineering
DOI:10.1155/2022/4409336
PMID:35087649
|
研究论文 | 本文提出了一种基于融合的深度学习与自然启发算法的自动化脑内出血诊断方法 | 采用融合基于胶囊网络和EfficientNet的特征提取模型，并利用鹿狩猎优化算法进行超参数优化 | NA | 提高脑内出血诊断的效率和准确性 | 脑内出血的自动化诊断 | 机器学习 | 脑血管疾病 | 深度学习 | CapsNet, DenseNet | 图像 | 使用基准脑内出血数据集进行模拟 | NA | NA | NA | NA |
| 524 | 2024-08-23 |
Robust and generalizable embryo selection based on artificial intelligence and time-lapse image sequences
2022, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0262661
PMID:35108306
|
研究论文 | 本文研究了一种基于深度学习的胚胎选择模型，该模型使用时间序列图像来评估和选择体外受精中最有活力的胚胎 | 该模型能够跨不同患者年龄和临床条件进行泛化，并在独立测试集中表现出高准确性 | 模型在新的诊所中的泛化性能仍有待进一步验证 | 探索基于人工智能的胚胎选择模型在不同临床条件下的性能和泛化能力 | 胚胎选择模型在不同患者年龄、受精方法、孵化时间和移植协议下的表现 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 115,832个胚胎，其中14,644个为已知植入数据的胚胎 | NA | NA | NA | NA |
| 525 | 2024-08-23 |
BioPhi: A platform for antibody design, humanization, and humanness evaluation based on natural antibody repertoires and deep learning
2022 Jan-Dec, mAbs
IF:5.6Q1
DOI:10.1080/19420862.2021.2020203
PMID:35133949
|
研究论文 | 本文介绍了BioPhi平台，该平台利用深度学习和自然抗体库进行抗体设计、人源化和人源性评估 | BioPhi平台引入了新的方法Sapiens和OASis，分别用于抗体人源化和人源性评估，这些方法在规模和效果上与人类专家相当，并提供了更高的多样性、粒度和可解释性 | NA | 开发一个自动化平台，用于抗体设计、人源化和人源性评估，以加速治疗性抗体的发现 | 抗体设计、人源化和人源性评估 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 语言模型 | 序列数据 | 177个抗体用于人源化基准测试 | NA | NA | NA | NA |
| 526 | 2024-08-23 |
Application of Artificial Intelligence Nuclear Medicine Automated Images Based on Deep Learning in Tumor Diagnosis
2022, Journal of healthcare engineering
DOI:10.1155/2022/7247549
PMID:35140903
|
研究论文 | 本文研究了基于深度学习的人工智能核医学自动图像在肿瘤诊断中的应用，特别是通过改进分割算法的准确性来提高肿瘤图像的分割效果 | 提出了一种基于边界约束的主动轮廓模型和超像素边界感知卷积网络，以实现自动CT切割算法，从而更准确地分割肿瘤图像 | 文章未提及具体的局限性 | 研究基于深度学习的人工智能核医学自动图像在肿瘤诊断中的应用 | 研究如何从边界识别和形状可变适应能力的角度提高分割算法的准确性 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 深度学习 | CNN | 图像 | 未具体说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 527 | 2024-08-23 |
Deep Learning-Based Analytic Models Based on Flow-Volume Curves for Identifying Ventilatory Patterns
2022, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2022.824000
PMID:35153838
|
研究论文 | 本研究旨在探讨基于流量-容积曲线深度学习分析模型在识别呼吸模式中的准确性，并将其性能与肺功能实验室的医生进行比较 | 使用深度学习模型VGG13基于流量-容积曲线高精度识别呼吸模式，无需其他参数 | NA | 探索基于流量-容积曲线的深度学习模型在识别呼吸模式中的准确性 | 呼吸模式的识别 | 机器学习 | NA | 深度学习 | VGG13 | 流量-容积曲线 | 18,909名受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 528 | 2024-08-23 |
Deep learning for epileptogenic zone delineation from the invasive EEG: challenges and lookouts
2022, Brain communications
IF:4.1Q2
DOI:10.1093/braincomms/fcab307
PMID:35169704
|
评论 | 本文是对Zhang等人的研究'利用深度学习精炼致痫性高频振荡：一种逆向工程方法'的科学评论 | NA | NA | 评论深度学习在从侵入性EEG中描绘致痫区方面的应用 | 深度学习在致痫区描绘中的挑战和展望 | 机器学习 | 癫痫 | 深度学习 | NA | 侵入性EEG | NA | NA | NA | NA | NA |
| 529 | 2024-08-23 |
A Torn ACL Mapping in Knee MRI Images Using Deep Convolution Neural Network with Inception-v3
2022, Journal of healthcare engineering
DOI:10.1155/2022/7872500
PMID:35178233
|
研究论文 | 本文利用基于Inception-v3的深度卷积神经网络（DCNN）模型，对膝关节MRI图像中的前交叉韧带（ACL）撕裂进行检测 | 提出了基于Inception-v3的深度迁移学习（DTL）模型，用于分类ACL撕裂的MRI图像，并与现有的深度学习模型进行比较 | NA | 旨在从MRI膝关节图像中检测ACL撕裂，以帮助确定膝关节异常 | 膝关节MRI图像中的前交叉韧带撕裂 | 计算机视觉 | 运动损伤 | 深度迁移学习（DTL） | Inception-v3 | 图像 | 共使用1,370张膝关节MRI图像进行评估，其中70%（959张图像）用于训练和测试，30%（411张图像）用于模型性能分析 | NA | NA | NA | NA |
| 530 | 2024-08-22 |
A general optimization protocol for molecular property prediction using a deep learning network
2022-01-17, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbab367
PMID:34498673
|
研究论文 | 本文探讨了使用深度学习网络预测分子性质时，如何通过结合多种优化方法来提高模型性能 | 本文采用了三种高性能优化方法：动态批次大小策略、贝叶斯优化选择超参数以及通过前馈神经网络学习化学特征，并将这些方法结合起来形成一个通用的优化流程 | NA | 开发一个通用的优化协议，用于通过深度学习网络预测分子性质 | 分子性质预测模型 | 机器学习 | NA | 深度学习网络 | CNN | 分子性质数据 | 七种不同的分子性质 | NA | NA | NA | NA |
| 531 | 2024-08-22 |
Evaluation of Automated Measurement of Hair Density Using Deep Neural Networks
2022-Jan-14, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22020650
PMID:35062611
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术评估自动测量头发密度的准确性，并探讨其自动化可行性 | 采用YOLOv4等对象检测算法进行性能比较，显示出最佳的平均精度 | NA | 评估深度学习技术在自动测量头发密度中的应用 | 头发密度测量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv4 | 图像 | 4492张来自男性脱发患者的放大头皮RGB图像 | NA | NA | NA | NA |
| 532 | 2024-08-21 |
Deep learning-based algorithm for lung cancer detection on chest radiographs using the segmentation method
2022-01-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-021-04667-w
PMID:35031654
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习（DL）的分割方法模型，用于在胸部X光片上检测肺癌 | 使用深度学习模型结合分割方法进行肺癌检测，具有较低的每张图像平均误报指示（mFPI） | 模型在肺部盲点区域如肺尖、肺门、胸壁、心脏和膈下空间的敏感性较低 | 评估深度学习模型在胸部X光片上检测肺癌的能力 | 胸部X光片上的肺癌检测 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | DL-based model | 图像 | 训练数据集包含629张X光片，652个结节/肿块；测试数据集包含151张X光片，159个结节/肿块 | NA | NA | NA | NA |
| 533 | 2024-08-21 |
A digital twin auxiliary approach based on adaptive sparse attention network for diesel engine fault diagnosis
2022-Jan-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-021-04545-5
PMID:35027591
|
研究论文 | 本文提出了一种基于自适应稀疏注意力网络的数字孪生辅助方法，用于柴油发动机故障诊断 | 设计了一种新的软阈值滤波器，以动态实时地关注多分散局部故障信息，提高了故障信息的可视化和解释性 | NA | 提高柴油发动机故障诊断的效率和解释性 | 柴油发动机 | 机器学习 | NA | 自适应稀疏注意力网络 | 注意力机制模型 | 信号 | 柴油发动机测试台上的阀门故障实验 | NA | NA | NA | NA |
| 534 | 2024-08-21 |
Is Protein Folding a Thermodynamically Unfavorable, Active, Energy-Dependent Process?
2022-Jan-04, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms23010521
PMID:35008947
|
研究论文 | 本文质疑蛋白质折叠的现有热力学假说，并提出蛋白质折叠可能是一个非平衡、主动、能量依赖的过程 | 提出了一种新的蛋白质折叠观点，认为蛋白质的天然状态可能并不占据全局自由能最小值，而是局部最小值，并且折叠过程需要细胞内的能量依赖分子机器的参与 | 文章主要讨论了理论和观点，缺乏实验数据支持 | 探讨蛋白质折叠的机制和路径，挑战现有的热力学假说 | 蛋白质折叠过程及其机制 | 生物物理学 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 535 | 2024-08-21 |
Vector mosquito image classification using novel RIFS feature selection and machine learning models for disease epidemiology
2022-Jan, Saudi journal of biological sciences
DOI:10.1016/j.sjbs.2021.09.021
PMID:35002454
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于机器学习和深度学习系统的蚊子图像分类方法，用于检测传播疾病的关键蚊子种类，如Aedes和Culex | 引入了新的RIFS特征选择技术，结合ROI图像过滤和基于包装器的FFS技术 | NA | 开发一种有效的蚊子分类方法，以支持流行病学研究和制定基于证据的政策决策 | 研究对象为传播疾病的蚊子种类Aedes和Culex | 机器学习 | NA | 机器学习模型和卷积神经网络（CNN） | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 536 | 2024-08-21 |
Application of Deep Learning in Lung Cancer Imaging Diagnosis
2022, Journal of healthcare engineering
DOI:10.1155/2022/6107940
PMID:35028122
|
研究论文 | 本文研究了基于深度学习的模型在肺癌CT影像诊断中的应用 | 提出了结合U-Net和RPN的检测网络结构Noudule-Net，用于提高肺结节检测的准确性 | 未提及具体限制 | 探索深度学习在肺癌影像诊断中的应用，提高诊断的及时性和准确性 | 肺癌CT影像中的肺结节检测、假阳性减少及良恶性分类 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | CNN | 影像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 537 | 2024-08-21 |
Initial application of deep learning to borescope detection of endoscope working channel damage and residue
2022-Jan, Endoscopy international open
IF:2.2Q2
DOI:10.1055/a-1591-0258
PMID:35047341
|
研究论文 | 本文探讨了深度学习在内窥镜工作通道损伤和残留物检测中的初步应用 | 利用人工智能（AI）深度学习方法，提高了内窥镜工作通道检查的效率和价值 | 文章未提及具体的局限性 | 研究人工智能在内窥镜工作通道检查中的应用，以提高检查效率和准确性 | 内窥镜工作通道的损伤和残留物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | 20个内窥镜 | NA | NA | NA | NA |
| 538 | 2024-08-20 |
Teacher-student training and triplet loss to reduce the effect of drastic face occlusion: Application to emotion recognition, gender identification and age estimation
2022, Machine vision and applications
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00138-021-01270-x
PMID:34955610
|
研究论文 | 研究在面部严重遮挡情况下进行情感识别、性别识别和年龄估计的任务，提出基于教师-学生训练和三元组损失的知识蒸馏方法以提高模型性能 | 提出了一种基于三元组损失的知识蒸馏新方法，该方法在不同模型和任务中具有通用性 | 未提及具体限制 | 在面部严重遮挡情况下提高情感识别、性别识别和年龄估计的准确性 | 面部表情、性别和年龄 | 计算机视觉 | NA | 知识蒸馏 | CNN | 图像 | 使用VGG-f、VGG-face和ResNet-50三种神经模型进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 539 | 2024-08-20 |
A phantom study comparing low-dose CT physical image quality from five different CT scanners
2022-Jan, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-21-245
PMID:34993117
|
研究论文 | 本研究通过使用Catphan 500模型，比较了五种不同制造商的低剂量CT扫描仪的物理图像质量。 | 本研究首次系统评估了五种不同制造商的低剂量CT扫描仪的图像质量，并使用了制造商特定的迭代重建（IR）算法和深度学习图像重建（DLIR）技术。 | 研究仅限于使用Catphan 500模型进行评估，可能无法完全代表所有临床情况。 | 系统评估不同制造商的低剂量CT扫描仪的物理图像质量。 | 五种不同制造商的低剂量CT扫描仪。 | 计算机断层扫描 | NA | 低剂量CT扫描，迭代重建（IR）算法，深度学习图像重建（DLIR） | NA | 图像 | 使用Catphan 500模型，涉及五种不同制造商的CT扫描仪 | NA | NA | NA | NA |
| 540 | 2024-08-16 |
STAMP: A Self-training Student-Teacher Augmentation-Driven Meta Pseudo-Labeling Framework for 3D Cardiac MRI Image Segmentation
2022, Medical Image Understanding and Analysis. Medical Image Understanding and Analysis (Conference)
DOI:10.1007/978-3-031-12053-4_28
PMID:37126464
|
研究论文 | 本文提出了一种用于3D心脏MRI图像分割的自训练学生-教师增强驱动的元伪标签框架 | 该方法通过元伪标签技术使教师网络根据学生网络在标记数据集上的表现不断适应，从而生成更有效的伪标签来指导学生网络 | NA | 旨在通过半监督学习方法利用大量未标记数据提高模型性能，并解决伪标签偏差问题 | 3D心脏MRI图像的分割 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN | 图像 | 使用仅10%的标记数据进行训练，实验中使用了不同数量的标记数据 | NA | NA | NA | NA |