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 134 篇文献，本页显示第 101 - 120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2024-09-05 |
Micro-Expression Recognition Using Uncertainty-Aware Magnification-Robust Networks
2022-Sep-09, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e24091271
PMID:36141156
|
研究论文 | 本文提出了一种名为不确定性感知放大鲁棒网络（UAMRN）的深度学习方法，用于微表情识别（MER），旨在解决微表情强度低和样本不平衡的问题 | 通过放大微表情强度和引入稀疏自注意力（SSA）块来改善微表情的识别，同时通过基于估计置信度的网络优化来处理类别不平衡问题 | NA | 提高微表情识别的准确性 | 微表情及其在审讯和临床诊断中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 不确定性感知放大鲁棒网络（UAMRN） | 视频 | 使用了三个公开的微表情数据库，即CASME II、SAMM和SMIC-HS | NA | NA | NA | NA |
| 102 | 2024-09-05 |
A microblog content credibility evaluation model based on collaborative key points
2022-09-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-19444-6
PMID:36076015
|
研究论文 | 本文提出了一种基于协同关键点的微博内容可信度评估模型CECKP，通过从词级到句级提取微博文本的关键点，并根据关键点的语义进行可信度评估 | 模型通过协同构建的谣言词典加强相关词汇的语义，解决了使用深度学习方法进行内容可信度评估时的特征选择问题 | NA | 解决微博平台上虚假内容传播带来的信息安全威胁，优化内容可信度评估 | 微博平台上的虚假内容 | 自然语言处理 | NA | 深度学习方法 | CECKP | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 103 | 2024-09-05 |
Deep Learning for Diabetic Retinopathy Analysis: A Review, Research Challenges, and Future Directions
2022-Sep-08, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22186780
PMID:36146130
|
综述 | 本文综述了深度学习在糖尿病视网膜病变（DR）分析领域的最新进展，包括筛查、分割、预测、分类和验证 | 深度学习在医疗健康领域的多个方面，如腹部、心脏、病理学和视网膜，通过改进筛查、识别、分割、预测和分类应用，产生了显著的积极影响 | 文章指出了当前研究中的空白和未来挑战，以促进研究社区开发更高效、稳健和准确的深度学习模型 | 综述深度学习在糖尿病视网膜病变分析中的应用，并探讨未来的研究方向和挑战 | 糖尿病视网膜病变（DR）的监测和诊断 | 机器学习 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习（DL） | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 104 | 2024-09-05 |
Semi-Supervised Deep Learning Model for Efficient Computation of Optical Properties of Suspended-Core Fibers
2022-Sep-07, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22186751
PMID:36146101
|
研究论文 | 本文提出了一种半监督深度学习模型，用于高效计算悬浮芯光纤的光学特性 | 引入半监督学习策略以减轻数据获取负担，并能在小规模训练数据基础上获得满意的计算结果 | 依赖于深度学习模型的优势需要大规模先验数据集 | 提高悬浮芯光纤结构设计的效率和准确性 | 悬浮芯光纤的光学特性，包括有效模式面积、非线性系数和色散 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 半监督学习模型 | 光学特性数据 | 小规模训练数据 | NA | NA | NA | NA |
| 105 | 2024-09-05 |
Multi-Class Cancer Subtyping in Salivary Gland Carcinomas with MALDI Imaging and Deep Learning
2022-Sep-05, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers14174342
PMID:36077876
|
研究论文 | 本文利用MALDI成像技术和深度学习模型对唾液腺癌进行多类别亚型分类 | 提出了一个深度学习模型，能够处理高分辨率MALDI成像数据并实现超过80%的分类准确率 | NA | 实现唾液腺癌的准确亚型分类 | 唾液腺癌及其亚型 | 机器学习 | 唾液腺癌 | MALDI成像 | 深度学习模型 | 图像 | 25名患者（包括六种不同的唾液腺癌亚型和六名健康对照组） | NA | NA | NA | NA |
| 106 | 2024-09-05 |
Challenges and Opportunities of Deep Learning for Cough-Based COVID-19 Diagnosis: A Scoping Review
2022-Sep-02, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics12092142
PMID:36140543
|
综述 | 本文综述了利用深度学习模型通过咳嗽声音诊断COVID-19的研究现状，旨在创建一种成本效益高且易于获取的测试工具。 | 本文探讨了咳嗽作为生物标志物的潜力，并发现卷积神经网络在特征提取和分类方面特别适用。 | 本文指出在利用大规模和多样化数据集进行研究方面存在文献缺口。 | 开发神经网络模型，通过咳嗽声音诊断COVID-19，作为抗击疫情的有效工具。 | COVID-19的诊断 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 音频 | 数据集大小从16到超过30,000个咳嗽音频样本 | NA | NA | NA | NA |
| 107 | 2024-09-05 |
Advancement of deep learning in pneumonia/Covid-19 classification and localization: A systematic review with qualitative and quantitative analysis
2022-Sep, Chronic diseases and translational medicine
DOI:10.1002/cdt3.17
PMID:35572951
|
综述 | 本文系统地回顾和分析了深度学习在肺炎和COVID-19分类与定位中的进展 | 提供了对不同深度学习模型架构的详细解释，包括它们的设计原因、克服的挑战和权衡 | 某些权衡无法量化，仅在定性分析中提及 | 旨在提取、解释和定量评估用于从胸部X射线和CT扫描图像中检测社区获得性肺炎、病毒性肺炎和COVID-19的深度学习方法的所有进展 | 社区获得性肺炎、病毒性肺炎和COVID-19的检测 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 涉及约4.5亿肺炎患者和1.81亿COVID-19患者 | NA | NA | NA | NA |
| 108 | 2024-09-05 |
Label efficient segmentation of single slice thigh CT with two-stage pseudo labels
2022-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.9.5.052405
PMID:35607409
|
研究论文 | 本文提出了一种两阶段深度学习方法，用于高效分割大腿CT图像中的肌肉、骨骼和脂肪 | 通过使用伪标签和两阶段训练方法，减少了深度学习模型对大量标注数据的需求 | NA | 提高医学图像分割的效率和准确性 | 大腿和下肢的CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 3022张大腿切片和8939张下肢切片来自BLSA数据集，121张大腿切片来自GESTALT研究 | NA | NA | NA | NA |
| 109 | 2024-09-05 |
Inferring structural and dynamical properties of gene networks from data with deep learning
2022-Sep, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqac068
PMID:36110897
|
研究论文 | 本文利用深度神经网络（DNNs）从数据中推断基因调控网络（GRNs）的结构和动力学特性 | 本文展示了深度神经网络在网络推断方面优于现有的布尔网络、随机森林和部分交叉映射方法，并提出了一种结合深度神经网络和部分自洽平均场近似（PSCA）的数据驱动方法来量化基因调控系统的能量景观 | NA | 从数据中重建基因调控网络，并推断其因果关系 | 基因调控网络的结构和动力学特性 | 系统生物学 | NA | 深度神经网络（DNNs） | 深度神经网络（DNNs） | 单细胞数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 110 | 2024-09-05 |
Comparison of Convolutional Neural Networks and Transformers for the Classification of Images of COVID-19, Pneumonia and Healthy Individuals as Observed with Computed Tomography
2022-Sep-01, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging8090237
PMID:36135403
|
研究论文 | 本研究评估了五种深度学习架构在多类别设置中分类COVID-19的表现 | 比较了卷积神经网络和Transformer在COVID-19、肺炎和健康个体CT图像分类中的性能 | NA | 评估不同深度学习模型在COVID-19分类中的性能 | COVID-19、肺炎和健康个体的CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | CNN, Transformer | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 111 | 2024-09-05 |
MF-AV-Net: an open-source deep learning network with multimodal fusion options for artery-vein segmentation in OCT angiography
2022-Sep-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.468483
PMID:36187235
|
研究论文 | 本研究旨在展示多模态融合对深度学习在光学相干断层扫描（OCT）和OCT血管造影（OCTA）中动脉静脉分割性能的影响，并探索用于深度学习AV分割的OCT/OCTA特性 | 提出了一个开放源代码的深度学习网络MF-AV-Net，该网络具有多模态融合选项，用于OCTA中的动脉静脉分割 | NA | 探索多模态融合在OCT和OCTA中动脉静脉分割的性能 | OCT和OCTA图像中的动脉静脉分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 6 mm×6 mm和3 mm×3 mm的OCTA图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 112 | 2024-09-04 |
Pushing the limits of remote RF sensing by reading lips under the face mask
2022-09-07, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-32231-1
PMID:36071056
|
研究论文 | 本文提出了一种基于无线电频率（RF）的唇读框架，能够在佩戴口罩的情况下进行唇读 | 利用Wi-Fi和雷达技术实现RF传感唇读，解决了传统基于摄像头的唇读技术的遮挡和隐私问题 | NA | 解决传统摄像头基唇读技术的基本限制 | 唇读技术 | 计算机视觉 | NA | Wi-Fi, 雷达 | 神经网络（NN）, VGG16 | 数据集 | 包含元音A, E, I, O, U及静态/闭合嘴唇的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 113 | 2024-09-04 |
Systemic injection of nicotinic acetylcholine receptor antagonist mecamylamine affects licking, eyelid size, and locomotor and autonomic activities but not temporal prediction in male mice
2022-09-06, Molecular brain
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s13041-022-00959-y
PMID:36068635
|
研究论文 | 本研究探讨了烟碱型乙酰胆碱受体拮抗剂美卡拉明对雄性小鼠行为的影响，包括舔食、眼睑大小、运动和自主活动，但不影响时间预测能力。 | 本研究首次结合头部固定实验设计和基于深度学习算法的计算机视觉分析，成功量化了清醒小鼠的眼睑大小。 | 研究主要集中在美卡拉明对特定行为的影响，未全面探讨烟碱型乙酰胆碱受体在其他行为和认知功能中的作用。 | 探讨烟碱型乙酰胆碱受体在学习和行为中的作用。 | 雄性小鼠 | NA | NA | 计算机视觉分析，深度学习算法 | 深度学习算法 | 行为数据，眼睑大小数据 | 未明确指出具体数量 | NA | NA | NA | NA |
| 114 | 2024-09-04 |
A deep learning-based self-adapting ensemble method for segmentation in gynecological brachytherapy
2022-Sep-05, Radiation oncology (London, England)
DOI:10.1186/s13014-022-02121-3
PMID:36064571
|
研究论文 | 本研究应用基于深度学习的自适应集成方法，用于妇科近距离放射治疗中快速且可重复的自动分割危险器官和临床肿瘤体积 | 采用nnU-Net（一种基于U-Net的自动适应深度卷积神经网络）进行分割，并通过集成2D U-Net、3D U-Net和3D-Cascade U-Net三种架构来提高分割精度 | NA | 旨在应用自配置的集成方法，实现妇科癌症中危险器官和临床肿瘤体积的快速且可重复的自动分割 | 膀胱、直肠和临床肿瘤体积的分割 | 计算机视觉 | 妇科癌症 | 深度学习 | U-Net | CT图像 | 训练集207例，测试集30例 | NA | NA | NA | NA |
| 115 | 2024-09-04 |
Fast, efficient, and accurate neuro-imaging denoising via supervised deep learning
2022-09-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-32886-w
PMID:36056020
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于监督深度学习的神经影像去噪方法，旨在提高影像质量和分析效率 | 提出了一种新的监督深度去噪方法，能够在训练和推理中实现快速且高效的处理，并具有较小的内存占用 | 该方法需要使用小规模的非时间序列独立采集的训练数据集 | 开发一种能够克服体积功能成像中质量和速度之间权衡的去噪技术 | 包括全脑成像、自由移动动物的大视野成像以及C. elegans中复杂神经结构的恢复 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度去噪模型 | 影像 | 约500对图像 | NA | NA | NA | NA |
| 116 | 2024-09-04 |
Experimental evidence of effective human-AI collaboration in medical decision-making
2022-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-18751-2
PMID:36056152
|
研究论文 | 本研究探讨了人工智能系统在医疗决策中与医生的有效协作 | 研究展示了医生与AI系统在诊断决策中的协同作用，以及这种协同如何通过类似贝叶斯推理的方式优化决策 | 研究样本仅限于21名内镜医生和504个结肠镜检查视频，可能限制了结果的普遍性 | 探究在医疗决策中，医生与人工智能系统的协作效果及其背后的心理和设计机制 | 内镜医生和人工智能辅助诊断系统在结肠镜检查中的协作 | 人工智能 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | 21名内镜医生，504个结肠镜检查视频 | NA | NA | NA | NA |
| 117 | 2024-09-04 |
From theory to experiment: transformer-based generation enables rapid discovery of novel reactions
2022-Sep-02, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-022-00638-z
PMID:36056425
|
研究论文 | 本文提出了一种基于transformer模型的反应生成任务，并通过Heck反应训练模型生成新反应，最终通过实验验证了模型的准确性和可行性 | 首次探索了使用人工智能技术从头生成新反应的方法，并通过实验验证了其有效性 | NA | 探索人工智能技术在化学领域中新反应的生成和验证 | Heck反应及其生成的新反应 | 自然语言处理 | NA | transformer模型 | transformer | 文本 | 4717个反应生成，其中2253个新Heck反应通过验证 | NA | NA | NA | NA |
| 118 | 2024-09-04 |
Deep learning applied to breast imaging classification and segmentation with human expert intervention
2022-Sep, Journal of ultrasound
IF:1.3Q3
DOI:10.1007/s40477-021-00642-3
PMID:35000127
|
research paper | 本文研究了深度学习在乳腺超声图像分类和分割中的应用，并结合专家放射科医生的干预 | 本文展示了深度学习算法在提高乳腺超声评估准确性方面的潜力 | NA | 旨在实现乳腺超声图像中肿瘤的自动分类和分割，以改善乳腺癌患者的诊断和治疗策略规划 | 乳腺超声图像中的肿瘤 | machine learning | breast cancer | NA | deep learning algorithms | image | 953张乳腺超声图像 | NA | NA | NA | NA |
| 119 | 2024-09-04 |
AlphaFold, Artificial Intelligence (AI), and Allostery
2022-09-01, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.2c04346
PMID:35976160
|
研究论文 | 本文概述了AlphaFold在结构生物学中的应用，特别是在分子动力学模拟和微生物组-人类蛋白质-蛋白质相互作用预测中的应用 | AlphaFold通过深度学习技术在蛋白质结构预测方面取得了显著进展，对生命科学产生了深远影响 | AlphaFold未能解决长期存在的蛋白质折叠问题，也无法识别折叠途径，且不能捕捉如挫败和变构等构象机制 | 探讨AlphaFold在个性化治疗和临床试验中的应用潜力 | AlphaFold在蛋白质结构预测和分子动力学模拟中的应用 | 人工智能 | NA | 深度学习 | AlphaFold | 蛋白质序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 120 | 2024-09-04 |
Automated Lung Segmentation from Computed Tomography Images of Normal and COVID-19 Pneumonia Patients
2022-09, Iranian journal of medical sciences
IF:1.6Q2
DOI:10.30476/IJMS.2022.90791.2178
PMID:36117575
|
研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的模型在从正常和COVID-19患者的CT图像中进行肺部分割的性能 | 使用残差神经网络（ResNet）模型进行肺部分割，并在正常和COVID-19患者中取得了高准确度 | NA | 评估深度学习模型在肺部分割中的性能 | 正常和COVID-19患者的CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | CT | ResNet | 图像 | 1200名确诊COVID-19患者和120名正常患者 | NA | NA | NA | NA |