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 12022 篇文献，本页显示第 3561 - 3580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3561 | 2024-12-18 |
Novel statistically equivalent signature-based hybrid feature selection and ensemble deep learning LSTM and GRU for chronic kidney disease classification
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2467
PMID:39678272
|
研究论文 | 本文提出了一种基于统计等价签名（SES）的混合特征选择方法，并结合长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）的集成深度学习模型，用于慢性肾脏病（CKD）的分类 | 本文的创新点在于使用SES方法识别多个具有相似性能的预测特征子集，并结合LASSO方法进行特征选择，同时提出了一种结合LSTM和GRU的集成深度学习模型用于CKD分类 | 本文的局限性在于仅使用了LASSO和SES方法进行特征选择，未来研究可以探索其他特征选择方法，如动态特征选择方法 | 本文的研究目的是提高慢性肾脏病分类的准确性 | 本文的研究对象是慢性肾脏病的分类任务 | 机器学习 | 慢性肾脏病 | LASSO | LSTM, GRU | 数值数据 | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 3562 | 2024-12-18 |
Deep learning-based methodology for vulnerability detection in smart contracts
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2320
PMID:39678274
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的智能合约漏洞检测方法 | 本文的创新点在于提出了一种多标签漏洞检测模型，结合了抽取式摘要方法和深度学习技术 | 本文未提及具体的局限性 | 本文的研究目的是解决当前智能合约漏洞检测技术在多重漏洞识别方面的不足 | 本文的研究对象是智能合约中的漏洞 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 文本 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 3563 | 2024-12-18 |
Enhancing ransomware defense: deep learning-based detection and family-wise classification of evolving threats
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2546
PMID:39678277
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的勒索软件检测和分类方法，使用GN-BiLSTM模型实现了高精度的检测和分类 | 本文创新性地提出了基于组归一化的双向长短期记忆网络（GN-BiLSTM）方法，用于检测和分类勒索软件变种 | 本文未详细讨论模型的计算复杂度和资源消耗 | 研究目的是利用深度学习技术解决多类分类问题，提高勒索软件检测和分类的准确性 | 研究对象是勒索软件及其变种的检测和分类 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 双向长短期记忆网络（BiLSTM） | 数据集 | 使用了CIC-MalMem-2022数据集和10,876个自收集的最新样本，涵盖26个恶意软件家族 | NA | NA | NA | NA |
| 3564 | 2024-12-18 |
DeepCorr: a novel error correction method for 3GS long reads based on deep learning
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2160
PMID:39678285
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的第三代测序长读取错误校正方法DeepCorr | DeepCorr采用循环神经网络捕捉长读取中的长期依赖关系，将长读取错误校正问题转化为多分类任务，并能充分利用未对齐的碱基信息进行校正 | 未提及具体限制 | 开发一种高效且准确的第三代测序长读取错误校正方法 | 第三代测序技术（PacBio和ONT平台）生成的长读取数据 | 生物信息学 | NA | 第三代测序技术（3GS） | 循环神经网络（RNN） | 测序数据 | 使用真实世界的PacBio和ONT基准数据集进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 3565 | 2024-12-18 |
A study of hybrid deep learning model for stock asset management
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2493
PMID:39678294
|
研究论文 | 本文提出了一种混合深度学习模型，用于股票价格预测和资产管理的同步操作 | 本文的创新点在于结合LSTM和强化学习（RL）进行股票价格预测和交易控制，并通过预测平均方向指数（ADX）和引入约束条件来降低市场不确定性，从而最大化股票资产 | NA | 研究如何利用混合深度学习模型在股票市场中实现有效的资产管理和交易策略 | 股票价格预测和资产管理的同步操作 | 机器学习 | NA | LSTM, 强化学习（RL） | 混合深度学习模型 | 股票市场数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3566 | 2024-12-18 |
Drivable path detection for a mobile robot with differential drive using a deep Learning based segmentation method for indoor navigation
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2514
PMID:39678296
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的语义分割方法，用于室内导航中移动机器人的可行驶路径检测 | 本文创新性地使用了DeepLabv3+和ResNet50架构进行路径分割，并结合高斯滤波和多Otsu阈值处理来提高分割效果，同时开发了基于网格的RRT*导航策略以实现避障和优化路径 | 本文未详细讨论该方法在复杂室外环境中的适用性 | 研究如何利用深度学习技术提高移动机器人在室内环境中的导航能力 | 移动机器人在室内环境中的可行驶路径检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DeepLabv3+ | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3567 | 2024-12-18 |
Machine learning prediction of brain metastasis invasion pattern on brain magnetic resonance imaging scans
2024 Jan-Dec, Neuro-oncology advances
IF:3.7Q2
DOI:10.1093/noajnl/vdae200
PMID:39679176
|
研究论文 | 本研究探讨了机器学习方法在磁共振成像扫描中预测脑转移侵袭模式（BMIP）的潜力 | 首次提出使用机器学习方法通过磁共振成像扫描预测脑转移侵袭模式，提供了一种非侵入性的方法 | 研究样本量较小，且结果依赖于专家的先验知识 | 开发一种基于磁共振成像的非侵入性生物标志物，用于预测脑转移侵袭模式 | 脑转移侵袭模式（BMIP） | 机器学习 | 脑转移 | 磁共振成像（MRI） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 132名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 3568 | 2024-12-18 |
The role of artificial intelligence in drug screening, drug design, and clinical trials
2024, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2024.1459954
PMID:39679365
|
综述 | 本文综述了人工智能技术在药物筛选、药物设计和临床试验中的应用 | 本文总结了机器学习，尤其是深度学习在药物发现和开发中的显著优势，包括高通量和虚拟筛选、药物分子设计以及解决复杂有机合成问题 | 本文讨论了基于人工智能技术的药物发现和开发面临的挑战，并提出了未来可能的发展方向 | 探讨人工智能在药物发现和开发中的应用及其未来发展方向 | 人工智能技术在药物筛选、药物设计和临床试验中的应用 | 机器学习 | NA | 机器学习，深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3569 | 2024-12-18 |
Prediction of protein interactions between pine and pine wood nematode using deep learning and multi-dimensional feature fusion
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1489116
PMID:39687321
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习和多维特征融合的方法MFGAC-PPI，用于预测松树与松材线虫之间的蛋白质相互作用 | MFGAC-PPI通过结合AlphaFold和蛋白质序列特征，利用Transform和改进的GCN提取多维特征，相比基于单一特征信息的方法，获得了更多的三维表征信息 | NA | 旨在通过预测植物-病原体蛋白质相互作用，深入理解松材线虫病的致病系统 | 松树与松材线虫之间的蛋白质相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图注意力卷积网络（GCN） | 蛋白质序列 | 2,688对相互作用的蛋白质 | NA | NA | NA | NA |
| 3570 | 2024-12-18 |
Toward improving reproducibility in neuroimaging deep learning studies
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1509358
PMID:39687491
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3571 | 2024-12-18 |
Action recognition in rehabilitation: combining 3D convolution and LSTM with spatiotemporal attention
2024, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2024.1472380
PMID:39687520
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合3D卷积、LSTM和时空注意力机制的深度学习框架STA-C3DL，用于复杂康复场景中的实时动作检测和识别 | 创新点在于将3D卷积神经网络、长短期记忆网络和时空注意力机制结合，以更精确地捕捉动作动态 | 未来的研究将集中在扩展模型对非常规和极端动作的适应性，以及将其整合到更广泛的康复环境中 | 提高复杂康复场景中实时动作检测和识别的准确性和响应速度 | 康复场景中的动作识别 | 计算机视觉 | NA | 3D卷积神经网络、长短期记忆网络、时空注意力机制 | 3D卷积神经网络、LSTM | 视频 | 多个数据集，包括NTU RGB + D、Smarthome Rehabilitation、UCF101和HMDB51 | NA | NA | NA | NA |
| 3572 | 2024-12-17 |
ProteoNet: A CNN-based framework for analyzing proteomics MS-RGB images
2024-Dec-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.111362
PMID:39679296
|
研究论文 | 本文提出了一种基于CNN的框架ProteoNet，用于分析蛋白质组学MS-RGB图像，以提高分析效率和准确性 | ProteoNet通过引入语义分割、自适应平均池化和加权因子，改进了MS-RGB数据的分析，并展示了其在多种CNN架构中的兼容性和可扩展性 | NA | 提高蛋白质组学数据在临床研究中的应用效率和准确性 | 尿液、血液和组织样本中的蛋白质组学数据，涉及肝脏、肾脏和甲状腺疾病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 涉及尿液、血液和组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 3573 | 2024-12-17 |
A deep learning approach for the screening of referable age-related macular degeneration - Model development and external validation
2024-Dec-14, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi
DOI:10.1016/j.jfma.2024.12.008
PMID:39675993
|
研究论文 | 开发并验证了一种用于诊断可转诊年龄相关性黄斑变性（AMD）的深度学习图像评估软件VeriSee™ AMD | 首次开发并验证了一种基于深度学习的图像评估软件，用于辅助临床筛查中度和重度AMD | 研究仅限于特定年龄段的患者和特定类型的眼底图像 | 开发并验证一种深度学习模型，用于诊断可转诊的年龄相关性黄斑变性 | 50岁及以上患者的45度彩色眼底图像 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 6801张用于模型开发，937张用于外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 3574 | 2024-12-15 |
Author Correction: AutoTransOP: translating omics signatures without orthologue requirements using deep learning
2024-Dec-13, NPJ systems biology and applications
IF:3.5Q1
DOI:10.1038/s41540-024-00456-z
PMID:39672816
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3575 | 2024-12-17 |
Advance drought prediction through rainfall forecasting with hybrid deep learning model
2024-Dec-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80099-6
PMID:39672936
|
研究论文 | 本文提出了一种混合深度学习模型，用于通过降雨预测来提高干旱预测的准确性 | 本文的创新点在于使用双向LSTM和LSTM的堆叠模型来捕捉复杂的时间依赖性，从而提高降雨预测的准确性 | NA | 本文的研究目的是通过提高降雨预测的准确性来改进干旱预测和管理 | 本文的研究对象是干旱预测和降雨预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 双向LSTM和LSTM | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3576 | 2024-12-17 |
MPCD: A Multitask Graph Transformer for Molecular Property Prediction by Integrating Common and Domain Knowledge
2024-Dec-12, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c02193
PMID:39620982
|
研究论文 | 本文提出了一种多任务图Transformer模型MPCD，用于分子性质预测，通过整合通用知识和领域知识来提高预训练的可迁移性 | MPCD通过对齐预训练和微调的优化目标，并利用多任务学习来提高数据利用率和模型鲁棒性，同时采用关系感知自注意力机制全面捕捉分子的局部和全局结构 | NA | 提高分子性质预测的准确性和模型鲁棒性 | 分子性质预测中的吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）以及物理化学性质预测 | 机器学习 | NA | 关系感知自注意力机制 | 图Transformer | 分子图 | 各种数据规模的分子数据 | NA | NA | NA | NA |
| 3577 | 2024-12-17 |
Brain clocks capture diversity and disparities in aging and dementia across geographically diverse populations
2024-Dec, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-024-03209-x
PMID:39187698
|
研究论文 | 本文研究了不同地理、社会经济、人口统计、性别和神经退行性因素对脑年龄差距的影响，并开发了一种基于功能磁共振成像和脑电图的深度学习架构来量化这些差距 | 首次分析了地理多样性对脑年龄差距的影响，并开发了一种新的深度学习模型来量化这些差距 | 研究仅限于15个国家的数据，可能无法全面代表全球所有人口的情况 | 探讨不同因素对脑年龄差距的影响，并为理解脑健康和疾病提供量化框架 | 来自15个国家的5,306名参与者的脑年龄数据，包括健康对照组和患有轻度认知障碍、阿尔茨海默病和行为变异型额颞叶痴呆的个体 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 功能磁共振成像，脑电图 | 深度学习架构 | 图像，信号 | 5,306名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 3578 | 2024-12-17 |
AI-assisted assessment of fall risk in multiple sclerosis: A systematic literature review
2024-Dec, Multiple sclerosis and related disorders
IF:2.9Q2
DOI:10.1016/j.msard.2024.105918
PMID:39447248
|
综述 | 本文系统回顾了利用人工智能和机器学习技术评估多发性硬化症患者跌倒风险的研究 | 本文展示了患者报告结果（PROs）、可穿戴传感器和深度学习在评估多发性硬化症患者跌倒风险方面的潜力 | 本文仅基于现有研究的回顾，未进行新的实验或数据收集 | 利用人工智能和机器学习技术预测多发性硬化症患者的跌倒可能性 | 多发性硬化症患者的跌倒风险 | 机器学习 | 多发性硬化症 | NA | 随机森林分类器、BiLSTM | 患者报告结果、可穿戴加速度计数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3579 | 2024-12-17 |
Radiographer Education and Learning in Artificial Intelligence (REAL-AI): A survey of radiographers, radiologists, and students' knowledge of and attitude to education on AI
2024-Dec, Radiography (London, England : 1995)
DOI:10.1016/j.radi.2024.10.010
PMID:39481214
|
调查 | 本研究调查了放射技师、放射科医生和学生对人工智能教育的知识和态度 | 首次评估了医疗影像专业人员对人工智能的当前理解和培训差距 | 样本量较小，且仅限于特定群体 | 评估医疗影像专业人员对人工智能的当前理解和培训需求 | 放射技师、放射科医生和学生 | NA | NA | NA | NA | NA | 136名参与者，来自25个国家和5个大洲 | NA | NA | NA | NA |
| 3580 | 2024-12-17 |
Automated Evaluation for Pericardial Effusion and Cardiac Tamponade with Echocardiographic Artificial Intelligence
2024-Dec-01, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.11.27.24318110
PMID:39649606
|
研究论文 | 本文开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于自动评估超声心动图视频中的心包积液严重程度和心脏压塞 | 本文创新性地使用时空卷积神经网络来自动评估心包积液严重程度和心脏压塞，并展示了其在不同队列中的一致性和泛化能力 | NA | 开发并验证一种深度学习模型，用于自动评估超声心动图视频中的心包积液严重程度和心脏压塞 | 心包积液严重程度和心脏压塞 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 时空卷积神经网络 | 视频 | 1,427,660个视频来自85,380个超声心动图，外部验证使用33,310个视频来自1,806个超声心动图 | NA | NA | NA | NA |