深度学习在生物医药领域的应用

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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
21 2025-10-06
A topological deep learning framework for neural spike decoding
2024-09-03, Biophysical journal IF:3.2Q2
研究论文 开发了一种用于神经脉冲序列解码的拓扑深度学习框架 结合无监督单纯复形发现与深度学习,提出新型单纯卷积循环神经网络架构,能捕捉神经元间的高阶连接关系 NA 从头部方向细胞和网格细胞活动中解码头部方向和动物位置 头部方向细胞和网格细胞的神经活动 机器学习 NA 神经脉冲序列分析 单纯卷积循环神经网络 神经脉冲序列数据 NA NA 单纯卷积循环神经网络 NA NA
22 2025-10-06
3dDNAscoreA: A scoring function for evaluation of DNA 3D structures
2024-09-03, Biophysical journal IF:3.2Q2
研究论文 开发了一种用于评估DNA三维结构的评分函数3dDNAscoreA 基于RNA三维结构评估的深度学习模型ARES,但采用新的训练策略,首次为DNA三维结构预测提供评分功能 NA 解决DNA三维结构预测方法3dDNA缺乏结构评估和排序功能的问题 DNA分子的三维结构 计算生物学 NA 深度学习 深度学习模型 三维结构数据 在两个测试集上进行基准测试 NA ARES 结构排序能力、天然和近天然结构选择能力 NA
23 2025-10-06
VSG-GAN: A high-fidelity image synthesis method with semantic manipulation in retinal fundus image
2024-09-03, Biophysical journal IF:3.2Q2
研究论文 提出一种基于血管和风格引导的生成对抗网络(VSG-GAN),用于生成高质量且可语义操控的视网膜眼底图像 将视网膜图像生成解耦为血管骨架和背景风格两个独立模块,结合风格变换和GAN反演技术生成具有多样化形态特征的视网膜图像 NA 解决视网膜图像分析中数据集多样性不足和样本不平衡问题 视网膜眼底图像 计算机视觉 糖尿病视网膜病变 深度学习 GAN 图像 MESSIDOR和RITE数据集 NA 分层变分自编码器,空间自适应去归一化模块 结构相似性指数,初始分数,Fréchet初始距离,核初始距离 NA
24 2025-10-06
Deep network and multi-atlas segmentation fusion for delineation of thigh muscle groups in three-dimensional water-fat separated MRI
2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
研究论文 提出融合多图谱分割与三维深度学习模型的自动化大腿肌肉群分割方法 首次将多图谱分割与三维深度学习模型决策融合,结合了MAS的泛化能力和深度网络的精度优势 仅在15名健康受试者和4名患者上进行验证,样本量有限 开发大腿肌肉群的自动化分割方法以量化组织体积和脂肪含量 大腿四个主要功能肌肉群:股薄肌、腘绳肌、股四头肌和缝匠肌 医学图像分析 年龄相关疾病和代谢疾病 化学位移编码水脂分离磁共振成像(CSE-MRI) 3D深度学习模型, 可变形模型 三维大腿磁共振图像 15名健康受试者, 4名患者 NA NA Dice相似系数(DSC), Hausdorff距离95百分位数(HD-95) NA
25 2025-10-06
Skeletal Muscle Segmentation at the Level of the Third Lumbar Vertebra (L3) in Low-Dose Computed Tomography: A Lightweight Algorithm
2024-09-13, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
研究论文 提出一种用于低剂量CT图像中第三腰椎水平骨骼肌自动分割的轻量级算法 开发了一种轻量级分割算法,专门针对低剂量CT图像中的骨骼肌分割问题,并在计算效率上优于现有深度学习算法 样本量较小(57例直肠癌患者),仅针对特定疾病人群 开发自动化的骨骼肌分割方法以评估患者营养状况 直肠癌患者的低剂量盆腔CT图像 医学图像分析 直肠癌 低剂量计算机断层扫描 NA CT图像 57例直肠癌患者(30例训练集,27例测试集) NA NA Dice相似系数, 精确率, 召回率, Hausdorff距离95百分位数, 平均表面距离 CPU(算法运行时间303±43 ms)
26 2025-10-06
Integrating Clinical Data and Radiomics and Deep Learning Features for End-to-End Delayed Cerebral Ischemia Prediction on Noncontrast CT
2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology
研究论文 开发了一种集成临床数据、影像组学和深度学习特征的端到端模型,用于基于非增强CT预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后的迟发性脑缺血 首次提出结合临床数据、影像组学和深度学习特征的两阶段端到端模型,采用ATT-Deeplabv3+进行半监督学习的出血区域自动分割 回顾性研究设计,样本量相对有限(400例患者) 开发自动化模型预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血后的迟发性脑缺血 400例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者(其中156例患有迟发性脑缺血) 医学影像分析 脑血管疾病 非增强CT成像 ATT-Deeplabv3+, 逻辑回归, 朴素贝叶斯, AdaBoost, 多层感知机 医学影像, 临床数据 400例患者 NA ATT-Deeplabv3+, 多层感知机 Dice相似系数, AUC, 校准曲线 NA
27 2025-10-06
MR Cranial Bone Imaging: Evaluation of Both Motion-Corrected and Automated Deep Learning Pseudo-CT Estimated MR Images
2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology
研究论文 评估基于运动校正和深度学习生成的伪CT颅骨MR图像在临床应用的潜力 开发了自动运动校正技术并结合深度学习从MR图像生成伪CT图像,首次实现无需电离辐射的颅骨诊断质量成像 样本量有限,仅针对儿科患者进行研究,需要更大规模验证 评估运动校正伪CT颅骨图像在临床诊断中的可行性和准确性 儿科颅骨影像(颅缝闭合和颅骨骨折) 医学影像分析 颅骨创伤和颅缝早闭 MR成像,深度学习伪CT生成 深度学习 医学影像(CT和MR图像) 72名患者(12名颅缝闭合评估,60名头部创伤评估) NA NA 特异性,敏感性 NA
28 2025-10-06
Assessing the Emergence and Evolution of Artificial Intelligence and Machine Learning Research in Neuroradiology
2024-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology
研究论文 通过文献计量学分析评估神经放射学中人工智能和机器学习研究的出现与演变趋势 首次对神经放射学领域AI/ML研究进行系统性文献计量分析,提出三类文章分类框架(统计建模、AI/ML开发、终端用户应用) 仅分析单一期刊(美国神经放射学杂志),可能无法代表整个领域的研究全貌 表征神经放射学领域AI/ML研究的出现与演变,提供该领域趋势、挑战和未来方向的全面概述 1980年1月1日至2022年12月3日期间美国神经放射学杂志发表的AI/ML相关原创研究文章 神经放射学 NA 文献计量分析 NA 文献数据 182篇符合条件的研究文章 NA NA NA NA
29 2025-10-06
A Joint Classification Method for COVID-19 Lesions Based on Deep Learning and Radiomics
2024-09-05, Tomography (Ann Arbor, Mich.)
研究论文 提出基于深度学习和影像组学的联合分类方法用于COVID-19肺部病灶分类 提出MFPN神经网络模型提取病灶深度特征,并首次将深度特征与关键影像组学特征结合用于COVID-19分类 NA 验证深度学习和影像组学方法在COVID-19病灶分类中的性能,揭示COVID-19肺部疾病的影像特征 COVID-19肺部病灶 计算机视觉 COVID-19肺炎 影像组学 MFPN神经网络 医学影像 NA NA MFPN NA NA
30 2025-10-06
Artificial Intelligence in Metabolomics: A Current Review
2024-Sep, Trends in analytical chemistry : TRAC
综述 本文综述了人工智能在代谢组学中的最新方法与应用 系统总结了AI在代谢组学分析各环节的应用现状与前景 存在AI模型可解释性不足、数据标准化等挑战 探讨人工智能与代谢组学在系统生物学和人类健康领域的协同应用 代谢组学研究中的分析检测、数据预处理、生物标志物发现等环节 机器学习 NA 代谢组学技术 机器学习,深度学习 代谢组数据 NA NA NA NA NA
31 2025-10-06
From sleep patterns to heart rhythm: Predicting atrial fibrillation from overnight polysomnograms
2024 Sep-Oct, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3
研究论文 利用夜间多导睡眠图的心电图数据预测心房颤动风险 结合手工特征工程和深度学习模型,首次利用夜间单导联心电图数据进行房颤预测 精确度较低(0.3),存在较多假阳性结果 通过分析夜间多导睡眠图心电图数据预测心房颤动发生风险 13,609名接受多导睡眠图检查的受试者 医疗人工智能 心血管疾病 多导睡眠图,心电图分析 深度神经网络,浅层神经网络 单导联心电图信号 18,782条心电图记录(13,609名受试者) NA 基于PhysioNet Challenge 2021预训练模型的迁移学习架构 敏感度,特异度,精确度,风险比 NA
32 2025-10-06
Deep learning classification of ex vivo human colon tissues using spectroscopic optical coherence tomography
2024-09, Journal of biophotonics IF:2.0Q3
研究论文 本研究开发了一种基于光谱光学相干断层扫描和深度学习的人类结肠组织分类方法 将光谱OCT技术扩展到人类离体结肠组织分析,并开发了新型深度学习架构 研究基于离体组织样本,尚未进行在体临床应用验证 改进结直肠癌筛查技术,开发光学活检方法 人类离体结肠上皮组织样本 数字病理 结直肠癌 光谱光学相干断层扫描 深度学习 OCT图像 NA NA 新型深度学习架构 准确率 NA
33 2025-10-06
Image-domain material decomposition for dual-energy CT using unsupervised learning with data-fidelity loss
2024-Sep, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 提出一种基于无监督学习和数据保真度损失的双能CT图像域材料分解方法 将迭代分解与基于深度学习的图像先验结合在GAN架构中,无需配对数据进行训练 NA 开发用于双能CT图像域材料分解的无监督学习框架 头部和肺部数字体模及临床患者数据 医学影像处理 NA 双能计算机断层扫描(DECT) GAN CT图像 头部和肺部数字体模及临床患者研究 NA 生成对抗网络(GAN) 标准差(SD), 结构相似性指数(SSIM) NA
34 2025-10-06
Diffeomorphic transformer-based abdomen MRI-CT deformable image registration
2024-Sep, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 提出一种基于微分同胚变换器的腹部MRI-CT形变图像配准方法,用于肝脏立体定向放射治疗 首次将Swin Transformer与CNN结合用于多模态医学图像配准,采用拓扑保持的微分同胚变形特征和跨模态相似性损失函数 研究样本量有限(50例),仅针对肝脏病例进行验证 开发准确的腹部MRI-CT形变图像配准方法以改善肝脏立体定向放射治疗计划 肝脏转移瘤患者的腹部MRI和CT图像 医学图像处理 肝脏转移瘤 形变图像配准,深度学习 CNN, Transformer 医学图像(MRI, CT) 50例肝脏病例的MRI和CT扫描数据 NA Swin Transformer, 卷积神经网络 目标配准误差,Dice相似系数,平均表面距离 NA
35 2025-10-06
Deep learning-based rapid image reconstruction and motion correction for high-resolution cartesian first-pass myocardial perfusion imaging at 3T
2024-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2
研究论文 开发并评估基于深度学习的快速图像重建和运动校正技术,用于3T高分辨率笛卡尔首过心肌灌注成像 提出3D物理驱动展开网络架构用于灌注成像重建,并开发2D U-Net运动校正网络 训练数据仅包含20名受试者的135个切片,样本量相对有限 开发快速高质量的图像重建和运动校正技术用于心肌灌注成像 心肌灌注成像数据 医学影像分析 心血管疾病 笛卡尔首过心肌灌注成像 深度学习 医学影像 20名受试者的135个切片 NA 3D物理驱动展开网络, 2D U-Net SSIM, PSNR, NRMSE, 图像质量评分, 时间保真度, 二阶导数 GPU加速
36 2025-10-06
Deep Learning for Grading Endometrial Cancer
2024-Sep, The American journal of pathology
研究论文 本研究开发了EndoNet深度学习模型,用于子宫内膜癌的病理分级 结合卷积神经网络提取组织学特征和视觉变换器聚合特征,无需人工标注即可实现子宫内膜癌分级 需要进一步验证,外部测试集性能略有下降 开发自动化的子宫内膜癌病理分级系统 子宫内膜癌患者的数字化全切片图像 数字病理学 子宫内膜癌 苏木精-伊红染色 CNN, Vision Transformer 图像 929张全切片图像(训练集),内部测试集110例患者,外部测试集100例患者 NA EndoNet(CNN+Vision Transformer) F1分数,AUC NA
37 2025-10-06
Visceral Adiposity and Progression of ADPKD: A Cohort Study of Patients From the TEMPO 3:4 Trial
2024-Sep, American journal of kidney diseases : the official journal of the National Kidney Foundation IF:9.4Q1
研究论文 本研究通过深度学习分析MRI图像,探讨内脏脂肪与常染色体显性多囊肾病进展的关系 首次使用深度学习从冠状面MRI扫描中量化内脏脂肪,并证明其与ADPKD肾脏生长和托伐普坦疗效的独立关联 回顾性研究设计、仅纳入快速进展患者、深度学习计算需求大 研究内脏脂肪与ADPKD肾脏生长速度及托伐普坦疗效的关系 1,053名来自TEMPO 3:4试验的ADPKD高风险患者 数字病理学 常染色体显性多囊肾病 磁共振成像, 深度学习分割 深度学习 医学图像 1,053名ADPKD患者 NA NA DeLong's test, 比值比, 置信区间 NA
38 2025-10-06
Cost-Effectiveness of Artificial Intelligence-Based Opportunistic Compression Fracture Screening of Existing Radiographs
2024-Sep, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1
研究论文 评估基于人工智能的骨质疏松性椎体压缩骨折机会性筛查的成本效益 利用现有胸腹部X光片开发AI软件进行骨折筛查,并首次评估其成本效益 采用确定性预期值成本效用模型,未考虑所有不确定性因素;从有限社会视角考虑成本 评估基于AI的骨质疏松性椎体压缩骨折机会性筛查的成本效益 骨质疏松性椎体压缩骨折患者 医学影像分析 骨质疏松性骨折 深度学习算法 深度学习 X光影像 NA NA NA 灵敏度, 特异度 NA
39 2025-10-06
RNA3DB: A structurally-dissimilar dataset split for training and benchmarking deep learning models for RNA structure prediction
2024-Sep-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1
研究论文 本文提出了RNA3DB数据集,用于训练和评估RNA结构预测的深度学习模型 通过将RNA三维链划分为结构和序列均不冗余的组件,确保训练集和测试集之间不存在结构重叠 数据集依赖于PDB中实验解析的RNA结构,这些结构在数量和多样性上相对有限 解决RNA结构预测中训练集和测试集结构重叠导致的性能虚高问题 结构RNA分子 机器学习 NA 结构生物信息学分析 NA 三维结构数据 来自PDB的RNA三维链集合 NA NA NA NA
40 2025-10-06
Artificial intelligence in ovarian cancer drug resistance advanced 3PM approach: subtype classification and prognostic modeling
2024-Sep, The EPMA journal
研究论文 本研究利用人工智能技术分析卵巢癌耐药特征,构建患者亚型分类和深度学习预后模型 首次在3PM框架下结合单细胞耐药特征进行多组学聚类,并采用新型KAN架构改进DeepSurv预后模型 研究依赖于公开数据库数据,需要进一步实验验证 在预测性、预防性和个性化医学框架下解决卵巢癌耐药性问题 卵巢癌患者和癌细胞 机器学习 卵巢癌 单细胞分析,多组学聚类 深度学习 单细胞表达数据,多组学数据 TCGA训练集21,937个细胞,三个GEO外部验证集(GSE17260, GSE26712, GSE51088) Beyondcell, DeepSurv KAN 预后预测性能 NA
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