深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 1778 篇文献,本页显示第 381 - 400 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
381 2024-09-28
Methodology-Centered Review of Molecular Modeling, Simulation, and Prediction of SARS-CoV-2
2022-07-13, Chemical reviews IF:51.4Q1
综述 本文对SARS-CoV-2的分子建模、模拟和预测方法进行了全面系统的综述 本文整合了大量病毒序列的基因分型、蛋白质-蛋白质相互作用的生物物理建模、深度突变数据、深度学习和高级数学等方法,揭示了SARS-CoV-2的全球进化和传播机制 尽管本文提供了全面的综述,但仍需进一步深入研究以全面理解SARS-CoV-2及其相关机制 旨在为读者提供关于SARS-CoV-2分子建模、模拟和预测领域的最新文献更新 SARS-CoV-2的分子建模、模拟和预测方法 机器学习 NA 深度学习 NA 序列数据 NA
382 2024-09-28
Histopathologic Oral Cancer Prediction Using Oral Squamous Cell Carcinoma Biopsy Empowered with Transfer Learning
2022-May-18, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种利用迁移学习模型和AlexNet卷积神经网络从口腔鳞状细胞癌(OSCC)活检图像中提取特征,以预测口腔癌的方法 本文的创新点在于使用迁移学习模型和AlexNet卷积神经网络来提高口腔癌检测的准确性 本文的局限性在于仅使用了AlexNet模型,未探讨其他深度学习模型的效果 本文的研究目的是提高口腔癌检测的准确性 本文的研究对象是口腔鳞状细胞癌(OSCC)活检图像 计算机视觉 口腔癌 迁移学习 卷积神经网络(CNN) 图像 未明确提及具体样本数量
383 2024-09-28
Electromagnetic wave-based extreme deep learning with nonlinear time-Floquet entanglement
2022-May-12, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本文探讨了基于电磁波的极端深度学习方法,通过非线性时间-Floquet纠缠实现高效的模拟信号处理 本文引入了时间-Floquet物理来诱导信号输入在不同频率间的强非线性纠缠,从而实现了一种高效且灵活的波平台用于模拟极端深度学习 NA 解决传统电磁材料非线性弱的问题,实现复杂神经形态计算任务 电磁波在人工工程介质中的传播及其在模拟信号处理中的应用 机器学习 NA NA 极端学习机和储层计算 模拟信号 NA
384 2024-09-28
Omicron BA.2 (B.1.1.529.2): High Potential for Becoming the Next Dominant Variant
2022-May-05, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1
研究论文 本文研究了Omicron变种的三个亚型BA.1、BA.2和BA.3,特别是BA.2的再感染能力及其成为下一个主导变种的潜力 构建了一种基于代数拓扑的深度学习模型,系统评估了BA.2和BA.3的传染性、疫苗突破能力和抗体抵抗能力 目前没有关于BA.2和BA.3的实验数据 评估BA.2和BA.3是否会成为新的主导变种 Omicron变种的亚型BA.1、BA.2和BA.3 机器学习 NA 深度学习 代数拓扑模型 NA NA
385 2024-09-28
Deep learning-based image processing in optical microscopy
2022-Apr, Biophysical reviews IF:4.9Q1
综述 本文综述了深度学习在光学显微镜图像处理中的应用 深度学习在光学显微镜图像处理中的应用,特别是在图像分类、分割和分辨率增强方面的应用 NA 探讨深度学习在光学显微镜图像处理中的应用 光学显微镜图像 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 NA
386 2024-09-28
Analysis of Traditional Cultural Acceptance Based on Deep Learning
2022, Computational intelligence and neuroscience
研究论文 本文利用深度学习技术分析传统文化的接受度 提出了基于Faster R-CNN模型的深度学习方法,该方法在分析传统文化接受度方面优于现有算法 未提及具体的研究局限性 研究如何利用深度学习技术分析传统文化的接受度 研究对象为未接触现代科技的传统部落文化及其接受度 机器学习 NA 深度学习 Faster R-CNN NA 未提及具体样本数量
387 2024-09-28
Artificial Intelligence Technologies and Their Application for Reform and Development of Table Tennis Training in Complex Environments
2022, Computational intelligence and neuroscience
研究论文 本文探讨了人工智能技术在复杂环境下乒乓球训练中的应用,通过引入细粒度评估系统(FGE)和深度学习模型,实现了在线智能训练 本文创新性地将细粒度评估系统(FGE)与深度学习模型结合,用于分析球员的体态并进行在线训练,相比传统统计模型,FGE在精度和召回率上表现更优 本文未详细讨论FGE系统在实际应用中的可行性和成本问题 研究如何利用人工智能技术改进复杂环境下的乒乓球训练 乒乓球训练中的体态分析和在线训练系统 机器学习 NA 深度学习 深度学习模型 体态数据 未明确提及具体样本数量
388 2024-09-28
A Deep Learning Quantification Algorithm for HER2 Scoring of Gastric Cancer
2022, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2
研究论文 本文提出了一种用于胃癌HER2评分的深度学习量化算法 首次提出了一种自动化的HER2评分框架,并使用重参数化方案加速推理过程 NA 开发一种辅助病理学家诊断胃癌HER2评分的深度学习算法 胃癌HER2评分 计算机视觉 胃癌 深度学习 卷积神经网络 图像 NA
389 2024-09-28
Individual Factors Associated With COVID-19 Infection: A Machine Learning Study
2022, Frontiers in public health IF:3.0Q2
研究论文 本研究旨在通过机器学习技术识别与COVID-19感染相关的潜在因素 本研究采用了多种机器学习和深度学习算法,包括随机森林、XGBoost和深度神经网络,以选择最佳预测模型 本研究的数据集主要包含临床数据和健康参数,可能未涵盖所有潜在影响因素 识别与COVID-19感染相关的潜在因素,并开发预测模型以帮助预防SARS-CoV-2感染 COVID-19感染的潜在风险因素 机器学习 COVID-19 随机森林、XGBoost、支持向量机、深度神经网络 随机森林、XGBoost、深度神经网络 临床数据、人体测量数据、健康参数 包含临床数据、人体测量数据和健康参数的样本
390 2024-09-28
Cultural and Creative Product Design and Image Recognition Based on Deep Learning
2022, Computational intelligence and neuroscience
研究论文 研究基于深度学习的文化创意产品设计和图像识别 提出了一种基于深度学习的图像识别技术,用于文化创意产品设计,相较于现有的LDA、HMM和优化算法,该系统提供了更准确的解决方案 NA 研究如何利用深度学习技术进行文化创意产品设计和图像识别 文化创意产品和图像识别技术 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 NA
391 2024-09-28
Deep Learning Dual Neural Networks in the Construction of Learning Models for Online Courses in Piano Education
2022, Computational intelligence and neuroscience
研究论文 本文探讨了深度学习和人工智能在儿童钢琴教育中的应用,提出了一种基于双神经网络的钢琴音符起始检测方法 本文创新性地将深度学习与人工智能结合,用于在线钢琴课程的学习模型构建,并提出了一种双神经网络方法来检测钢琴音符的起始 本文未详细讨论模型的训练数据集大小和多样性,以及模型在不同钢琴音乐风格中的泛化能力 研究目的是提升现代钢琴教学质量,通过深度学习和人工智能技术改进在线钢琴课程的学习模型 研究对象是在线钢琴课程中的学习模型和儿童钢琴教育 机器学习 NA 深度学习 双神经网络 音频信号 未明确提及具体样本数量
392 2024-09-28
Scope of repurposed drugs against the potential targets of the latest variants of SARS-CoV-2
2022, Structural chemistry IF:2.1Q2
综述 本文综述了利用计算生物学方法重新定位药物以对抗SARS-CoV-2最新变种潜在靶点的研究进展 本文介绍了通过分子对接、分子动力学模拟、定量结构活性关系、网络方法和人工智能等计算科学技术的进步,提高了药物重新定位的潜力 本文讨论了药物重新定位的优缺点,强调了其在最新进展中的应用范围 探讨利用计算生物学方法重新定位药物以对抗SARS-CoV-2最新变种的潜在靶点 SARS-CoV-2的最新变种及其重要蛋白质靶点 计算生物学 NA 分子对接、分子动力学模拟、定量结构活性关系、网络方法、人工智能 机器学习、深度学习 蛋白质结构、药物分子 NA
393 2024-09-28
Research on the Predictive Analysis of Park Landscape Design and Cost Based on RNN Model
2022, Computational intelligence and neuroscience
研究论文 研究基于RNN模型的公园景观设计和成本预测分析 引入人工蜂群算法更新RNN权重,提出全局最优的ABC-RNN预测模型 未提及具体限制 探索影响公园景观成本的主要因素,提出成本预测模型以控制建设成本 公园景观设计及其成本 机器学习 NA 深度学习技术 RNN NA 未提及具体样本数量
394 2024-09-27
A dynamic graph convolutional neural network framework reveals new insights into connectome dysfunctions in ADHD
2022-02-01, NeuroImage IF:4.7Q1
研究论文 提出了一种动态图卷积神经网络框架,用于揭示注意力缺陷多动障碍(ADHD)中的连接组功能障碍 引入了一种新的动态图卷积网络(dGCN),并开发了一种新的卷积读出层以改进图表示,显著提高了ADHD诊断的性能 NA 设计一种能够捕捉大脑功能连接组拓扑信息的新方法,以提高ADHD的精确诊断 注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者的大脑功能连接组 机器学习 精神疾病 功能磁共振成像(fMRI) 动态图卷积神经网络(dGCN) 图结构 NA
395 2024-09-27
Learning to Localize Cross-Anatomy Landmarks in X-Ray Images with a Universal Model
2022, BME frontiers IF:5.0Q1
研究论文 本文开发了一种通用的解剖标志检测模型,该模型可以从多个对应不同解剖区域的X射线图像数据集中学习 首次尝试在多个数据集上训练单一网络进行解剖标志检测,相比传统单数据集训练模型,该模型更轻量且训练更简单,同时提高了解剖标志定位的准确性 NA 开发一种能够在不同解剖区域X射线图像中准确自动定位解剖标志的通用模型 X射线图像中的解剖标志 计算机视觉 NA 深度学习 全卷积网络 图像 1710张X射线图像,包含72个解剖标志,涉及四个解剖区域
396 2024-09-27
Virtual Staining, Segmentation, and Classification of Blood Smears for Label-Free Hematology Analysis
2022, BME frontiers IF:5.0Q1
研究论文 本文提出了一种基于单通道、无标记深紫外显微镜的全自动血液分析框架,用于无标记血液分析 利用深紫外显微镜的独特能力,开发了一种基于深度学习的管道,实现了虚拟染色、分割、分类和白细胞计数 NA 简化并改进当前的全血计数和血涂片分析,开发一种简单、快速、低成本的即时血液分析仪 白细胞的虚拟染色、分割、分类和计数 数字病理学 NA 深紫外显微镜 深度学习网络 图像 NA
397 2024-09-27
Label-Free Virtual HER2 Immunohistochemical Staining of Breast Tissue using Deep Learning
2022, BME frontiers IF:5.0Q1
研究论文 本文介绍了一种基于深度学习的无标签虚拟HER2免疫组化染色方法 提出了一种基于条件生成对抗网络的虚拟HER2免疫组化染色方法,能够快速将未标记的乳腺组织切片的自发荧光显微图像转换为与标准化学染色相匹配的明场显微图像 需要进一步验证该方法在其他生物标志物上的适用性 开发一种无需化学处理的虚拟HER2免疫组化染色方法,以加速生物医学工作流程 乳腺组织中的HER2生物标志物 数字病理学 乳腺癌 深度学习 条件生成对抗网络 图像 NA
398 2024-09-27
A Low-Cost High-Performance Data Augmentation for Deep Learning-Based Skin Lesion Classification
2022, BME frontiers IF:5.0Q1
研究论文 提出了一种低成本高性能的数据增强策略,用于基于深度学习的皮肤病变分类 该策略不仅提高了皮肤病变的分类性能,还突出了临床医生关注的潜在区域,并且可以在低资源环境下广泛应用于多种疾病的早期筛查和自动诊断 NA 开发高性能且低成本的数据增强策略,用于智能皮肤癌筛查设备 皮肤病变分类 机器学习 皮肤癌 数据增强 EfficientNets 图像 HAM10000数据集
399 2024-09-27
Connectivity-based Cortical Parcellation via Contrastive Learning on Spatial-Graph Convolution
2022, BME frontiers IF:5.0Q1
研究论文 本文提出了一种基于结构连接的皮质分割框架,利用空间图卷积网络进行对比学习 提出了空间图卷积分割(SGCP)框架,通过两阶段深度学习模型进行图表示脑成像数据的分割 NA 开发和评估基于结构连接的皮质分割框架 脑皮质分割 计算机视觉 NA 空间图卷积网络 深度学习模型 图像 15个受试者的DWI数据集,用于5个脑区域的分割任务
400 2024-09-26
Generalizable deep learning model for early Alzheimer's disease detection from structural MRIs
2022-10-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发了一种基于3D深度卷积神经网络的新方法,用于从结构MRI中早期检测阿尔茨海默病 提出了基于3D深度卷积神经网络的新方法,能够自动学习识别与阿尔茨海默病相关的成像生物标志物,并实现早期准确检测 在检测轻度认知障碍(MCI)时,模型的AUC较低,表明在该任务上仍存在挑战 开发一种能够早期检测阿尔茨海默病的深度学习模型 阿尔茨海默病、轻度认知障碍和认知正常个体 机器学习 阿尔茨海默病 3D深度卷积神经网络 CNN 图像 内部验证集来自阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI),外部独立验证集来自国家阿尔茨海默病协调中心(NACC)
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