深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 12073 篇文献,本页显示第 1581 - 1600 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
1581 2025-03-15
CryoTEN: Efficiently Enhancing Cryo-EM Density Maps Using Transformers
2024-Sep-11, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 本文介绍了CryoTEN,一种基于三维U-Net风格Transformer的模型,用于有效提升冷冻电镜密度图的质量 CryoTEN是首个将Transformer应用于冷冻电镜密度图增强的模型,相比现有深度学习方法,其运行速度快10倍以上且GPU内存需求更低 尽管CryoTEN在提升密度图质量方面表现出色,但在质量改进方面仍排名第二,未达到最优 提升冷冻电镜密度图的质量,以构建更高质量的蛋白质结构 冷冻电镜密度图 计算机视觉 NA 冷冻电镜(cryo-EM) 三维U-Net风格Transformer 图像 1,295个冷冻电镜图作为训练集,150个独立测试集
1582 2025-03-15
Video-Based Kinematic Analysis of Movement Quality in a Phase 3 Clinical Trial of Troriluzole in Adults with Spinocerebellar Ataxia: A Post Hoc Analysis
2024-Aug, Neurology and therapy IF:3.9Q1
研究论文 本研究通过视频分析评估了troriluzole对成人脊髓小脑共济失调(SCA)患者步态质量的影响 使用深度学习姿态提取算法和新型步态稳定性指标Pose Dispersion Index来量化步态对称性、平衡性和稳定性 样本量较小,仅67和56名参与者的视频数据可用于分析 比较troriluzole与安慰剂对SCA患者步态质量的影响 成人脊髓小脑共济失调(SCA)患者 数字病理学 脊髓小脑共济失调 深度学习姿态提取算法 深度学习 视频 218名随机参与者,其中67名和56名分别有可解释的串联步态和自然步态视频数据
1583 2025-03-15
Automatic Tracking of Hyoid Bone Displacement and Rotation Relative to Cervical Vertebrae in Videofluoroscopic Swallow Studies Using Deep Learning
2024-Aug, Journal of imaging informatics in medicine
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的自动跟踪方法,用于在视频荧光吞咽研究(VFSS)中跟踪舌骨位移和旋转 提出了一种全高分辨率网络(deep learning architecture)来自动检测舌骨的前后位置及其旋转,并同时检测C2和C4椎骨的前下角以建立新的坐标系,消除姿势变化的影响 NA 开发一种自动跟踪舌骨位移和旋转的方法,以辅助早期诊断和有效疾病管理 舌骨位移和旋转 计算机视觉 吞咽障碍 深度学习 全高分辨率网络 视频 1488个吞咽样本的59,468帧VFSS图像
1584 2025-03-15
Joint AI-driven event prediction and longitudinal modeling in newly diagnosed and relapsed multiple myeloma
2024-Jul-29, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 本文开发了一种基于transformer的机器学习模型,用于多发性骨髓瘤患者的综合评估,包括预测无进展生存期、总生存期和不良事件,预测关键疾病生物标志物,以及评估不同治疗策略的效果 该模型首次联合预测多发性骨髓瘤患者的生存期、不良事件和生物标志物,并评估不同治疗策略的效果,提供了一种全面的患者疾病状态评估方法 模型仅在TOURMALINE试验数据上进行了训练和验证,可能在其他数据集上的表现尚不明确 开发一种能够全面评估多发性骨髓瘤患者疾病状态的机器学习模型,以辅助医生决策 新诊断和复发/难治性多发性骨髓瘤患者 机器学习 多发性骨髓瘤 transformer-based机器学习模型 transformer 临床试验数据 新诊断患者703例,复发/难治性患者720例
1585 2025-03-15
Novel Domain Knowledge-Encoding Algorithm Enables Label-Efficient Deep Learning for Cardiac CT Segmentation to Guide Atrial Fibrillation Treatment in a Pilot Dataset
2024-Jul-17, Diagnostics (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种新颖的领域知识编码算法(DOKEN),用于在少量训练数据的情况下实现高效的心脏CT分割,以指导心房颤动治疗 DOKEN算法通过编码心脏几何形状并自动标记训练集,减少了对大规模训练数据的依赖,从而在少量样本下实现了高性能的分割 研究仅在房颤消融的CT数据集上进行了验证,尚未在其他疾病或影像数据上测试其通用性 开发一种减少对大规模标注数据依赖的自动化心脏CT分割方法,以支持个性化心脏消融治疗 心脏CT影像中的左心房结构 医学影像分析 心血管疾病 CT影像分析 nnU-Net CT影像 训练集20例患者,测试集100例患者
1586 2025-03-15
Efficient deep learning-based automated diagnosis from echocardiography with contrastive self-supervised learning
2024-Jul-06, Communications medicine IF:5.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于自监督对比学习的超声心动图视频自动诊断方法EchoCLR,旨在从小量标注数据中学习强表征以高效微调用于心脏疾病诊断 EchoCLR是首个针对超声心动图视频的自监督对比学习方法,通过对比学习和帧重排序任务学习视频表征,显著提高了小样本下的疾病分类性能 方法主要针对超声心动图视频,尚未验证在其他医学影像模态上的适用性 开发一种适用于超声心动图视频的自监督学习方法,提高小样本下的心脏疾病自动诊断性能 超声心动图视频 计算机视觉 心血管疾病 自监督对比学习 EchoCLR 视频 519项研究(10%训练数据)和53项研究(1%训练数据)
1587 2025-03-15
Cough-DL: A Deep Learning Model for Ear-Worn Cough Detection
2024-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
研究论文 本文介绍了一种名为Cough-DL的深度学习模型,用于通过耳戴设备检测咳嗽 通过信号处理增强、创新的数据增强技术和精细的建模方法,提高了模型在环境中的鲁棒性,特别是在降低误报率和背景噪声干扰方面 未提及具体的研究限制 开发一种能够在实际环境中准确检测咳嗽的自动检测系统 咳嗽检测 机器学习 肺部疾病 深度学习 深度学习模型 音频信号 未提及具体样本数量
1588 2025-03-15
A Perspective on Protein Structure Prediction Using Quantum Computers
2024-May-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1
研究论文 本文探讨了使用量子计算机进行蛋白质结构预测的潜力,并提出了一个框架来选择适合量子优势的蛋白质结构预测问题 提出了一个系统选择适合量子优势的蛋白质结构预测问题的框架,并在量子硬件上验证了该框架 识别适合量子优势的具体问题实例和估计所需的量子资源仍然具有挑战性 探讨量子计算机在蛋白质结构预测中的应用潜力 蛋白质结构预测问题 生物医学研究 NA 量子计算 NA NA NA
1589 2025-03-15
Cardiovascular Significance and Genetics of Epicardial and Pericardial Adiposity
2024-May-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1
研究论文 本研究评估了心外膜和心包脂肪组织(EPAT)与心血管疾病的关联,并探讨了其遗传基础 使用深度学习模型从磁共振图像中量化EPAT面积,并在大规模人群队列中评估其与心血管疾病的关联及遗传基础 研究结果在控制腹部内脏脂肪组织(VAT)后,EPAT与心血管疾病的关联不再显著 评估EPAT与心血管疾病的关联并阐明其遗传基础 44,475名来自UK Biobank的参与者 数字病理学 心血管疾病 磁共振成像(MRI) 深度学习模型 图像 44,475名参与者
1590 2025-03-15
Artificial Intelligence Predicts Hospitalization for Acute Heart Failure Exacerbation in Patients Undergoing Myocardial Perfusion Imaging
2024-May-01, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1
研究论文 本研究评估了结合临床、压力测试和影像参数的人工智能模型是否能预测接受SPECT/CT心肌灌注成像的患者因急性心力衰竭恶化而住院的情况 提出了一个结合临床风险因素、压力变量、SPECT影像参数和深度学习生成的钙化评分的人工智能模型,用于预测心力衰竭住院风险 研究仅基于单一中心的数据,外部验证队列的样本量相对较小 评估人工智能模型在预测心力衰竭住院风险中的应用 接受SPECT/CT心肌灌注成像的患者 数字病理学 心血管疾病 SPECT/CT心肌灌注成像 深度学习 影像数据 内部队列4766名患者,外部验证队列2912名患者
1591 2025-03-15
scMeFormer: a transformer-based deep learning model for imputing DNA methylation states in single cells enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia
2024-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 本文介绍了一种基于Transformer的深度学习模型scMeFormer,用于在单细胞中估算DNA甲基化状态,并增强了对精神分裂症中表观遗传改变的检测 scMeFormer模型在单细胞DNA甲基化数据估算方面表现出色,即使在CpG位点覆盖率显著降低的情况下也能实现高保真估算 NA 开发一种深度学习模型,用于在单细胞中估算DNA甲基化状态,以增强对精神分裂症中表观遗传改变的检测 单细胞DNA甲基化数据 深度学习 精神分裂症 单细胞DNA甲基化测序 Transformer DNA甲基化数据 四个精神分裂症患者和四个神经典型对照的前额叶皮层单核DNA甲基化数据集
1592 2025-03-15
Lightweight model-based sheep face recognition via face image recording channel
2024-Jan-03, Journal of animal science IF:2.7Q1
研究论文 本文介绍了一种轻量级的绵羊面部识别模型YOLOv7-SFR,旨在解决现有模型体积大、计算成本高的问题 引入了轻量级改进策略,包括在主干网络中引入shuffle attention模块、融合Dyhead模块、使用深度可分离卷积替代传统卷积,并采用知识蒸馏技术进一步提升模型性能 研究仅针对50只小尾寒羊进行实验,样本规模较小,可能限制了模型的泛化能力 开发一种轻量化的绵羊面部识别模型,以推动数字羊场和精准畜牧业的实际应用 小尾寒羊的面部图像 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv7-SFR 图像 50只小尾寒羊,共22,000张面部图像
1593 2025-03-15
Diagnostic-therapeutic management of pulmonary nodules
2024, Klinicka onkologie : casopis Ceske a Slovenske onkologicke spolecnosti
综述 本文全面回顾了肺结节的诊断和治疗方法,重点讨论了基于结节形态、大小和生长潜力的恶性潜力评估 文章详细分析了现代影像技术,特别是人工智能(AI)在肺结节诊断中的应用,并强调了多学科方法在肺结节诊断和管理中的重要性 文章未提及具体的研究局限性 优化肺结节的临床诊断和管理,以减少肺癌的死亡率并改善患者预后 肺结节 数字病理学 肺癌 人工智能(AI),深度学习技术 深度学习 影像数据 NA
1594 2025-03-14
Hybridization of synergistic swarm and differential evolution with graph convolutional network for distributed denial of service detection and mitigation in IoT environment
2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种结合协同群优化、差分进化和图卷积网络的网络攻击检测与缓解技术(SSODE-GCNDM),用于物联网环境中的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测与缓解 结合了协同群优化、差分进化和图卷积网络,提出了一种新的DDoS攻击检测与缓解技术,并通过北方苍鹰优化算法对GCN模型的超参数进行微调 未提及具体的数据集来源和样本量,可能影响方法的普适性验证 检测和缓解物联网环境中的DDoS攻击 物联网设备及其网络环境 机器学习 NA 协同群优化、差分进化、图卷积网络、北方苍鹰优化 GCN(图卷积网络) 网络数据 NA
1595 2025-03-14
Radio-opaque contrast agents for liver cancer targeting with KIM during radiation therapy (ROCK-RT): an observational feasibility study
2024-Oct-08, Radiation oncology (London, England)
研究论文 本研究旨在探讨使用X射线图像实时引导放射治疗肝细胞癌的可行性 开发了一种用于实时运动跟踪的深度学习方法,以提高放射治疗的靶向准确性 研究样本量较小,且为回顾性分析,可能影响结果的普遍性 建立使用X射线图像实时引导放射治疗肝细胞癌的可行性 50名肝细胞癌患者 数字病理学 肝癌 X射线和计算机断层扫描 深度学习 图像 50名肝细胞癌患者
1596 2025-03-14
Bibliometric analysis of ophthalmic OCT and OCT angiography research trends over the past 20 years
2024-Sep-09, International ophthalmology IF:1.4Q3
研究论文 本文对过去20年眼科OCT和OCTA研究的文献计量学分析进行了全面回顾 提供了眼科OCT和OCTA研究的文献计量学分析,揭示了研究趋势和热点 仅基于Web of Science Core Collection的数据,可能未涵盖所有相关文献 分析眼科OCT和OCTA研究的发展趋势和热点 眼科OCT和OCTA相关的研究文献 数字病理学 眼科疾病 OCT, OCTA NA 文献数据 20,817篇文章,48,160位作者,106个国家
1597 2025-03-14
Automated vessel-specific coronary artery calcification quantification with deep learning in a large multi-centre registry
2024-Jun-28, European heart journal. Cardiovascular Imaging
研究论文 本文评估了使用深度学习自动分析血管特异性冠状动脉钙化(CAC)的准确性和预后意义,基于心电图门控和衰减校正CT的大规模多中心注册数据 首次在大规模多中心注册数据中应用深度学习模型进行血管特异性CAC分析,并评估其预后价值 研究依赖于CT图像质量,且未探讨其他可能影响预后的因素 评估深度学习在血管特异性CAC分析中的准确性和预后意义 冠状动脉钙化(CAC) 数字病理 心血管疾病 深度学习 深度学习模型 CT图像 3000例门控CT用于训练,2094例门控CT和5969例非门控AC CT用于测试
1598 2025-03-14
A new intelligent system based deep learning to detect DME and AMD in OCT images
2024-Apr-23, International ophthalmology IF:1.4Q3
研究论文 本文介绍了一种基于卷积神经网络(CNN)的新型计算机辅助诊断(CAD)系统,用于在OCT图像中检测和分类年龄相关性黄斑变性(AMD)和糖尿病性黄斑水肿(DME) 提出了一种结合Inception_V3模型和自定义CNN提取特征的混合方法,在DUKE数据集上达到了99.53%的最高准确率 NA 开发一种自动化的OCT图像分析系统,用于早期检测和分类AMD和DME OCT视网膜图像 计算机视觉 糖尿病性视网膜病变 OCT CNN, VGG16, VGG19, Inception_V3, BCNN 图像 DUKE公共数据集和突尼斯私人数据集
1599 2025-03-14
Biometric contrastive learning for data-efficient deep learning from electrocardiographic images
2024-04-03, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1
研究论文 本文提出了一种名为生物特征对比学习(BCL)的自监督预训练方法,用于在心电图(ECG)图像上进行标签高效的深度学习 BCL方法通过利用同一患者不同ECG的生物特征签名,提高了在有限标签数据下开发AI模型的效率 研究主要依赖于特定数据集(Yale 2000-2015),可能限制了模型的泛化能力 开发一种自监督预训练方法,以提高在心电图图像上检测心脏疾病的效率 心电图(ECG)图像 机器学习 心血管疾病 自监督对比学习 卷积神经网络(CNN) 图像 78,288名个体
1600 2025-03-14
Deep learning for water quality
2024-Mar-12, Nature water
review 本文探讨了深度学习在内陆水质预测中的应用及其潜力 提出深度学习作为一种未充分利用但有前景的方法,能够揭示高维数据中的复杂结构和关系,并帮助填补时空数据缺口 深度学习方法的局限性相对于传统方法进行了讨论,但其具体局限性未详细说明 研究目的是探讨深度学习在水质科学中的潜力,以克服传统方法在预测水质方面的不足 内陆水质 machine learning NA 深度学习 NA 高维数据 NA
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