深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 1865 篇文献,本页显示第 81 - 100 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
81 2025-03-30
Beyond the Greater Angkor Region: Automatic large-scale mapping of Angkorian-period reservoirs in satellite imagery using deep learning
2025, PloS one IF:2.9Q1
研究论文 利用深度学习技术自动识别卫星图像中的吴哥时期水库,以扩展对吴哥文化区域的研究 使用先进的深度学习模型Deeplab V3+进行语义分割,自动识别吴哥时期的水库,显著提高了考古学家的工作效率 虽然模型准确度高,但仍需考古学家的进一步验证,且目前仅针对吴哥时期水库进行识别 通过自动识别卫星图像中的考古特征,扩展对吴哥文化区域的全面研究 吴哥时期的水库 计算机视觉 NA 卫星遥感技术、深度学习 Deeplab V3+ 卫星图像 NA
82 2025-03-30
Impact of imbalanced features on large datasets
2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2
research paper 本文探讨了基于图像特征的分类框架,分析了平衡与不平衡分布对图像分类性能的影响 研究了类别不平衡对大规模数据集图像分类性能的影响,并发现Distributed Gaussian (D-GA)和Distributed Poisson (D-PO)是最有效的技术 未提及具体的数据集大小或实验的具体细节 探索类别不平衡对图像分类性能的影响 图像和视频数据 computer vision NA Distributed Gaussian (D-GA), Distributed Poisson (D-PO) Random Forest (RF), SVM, deep learning models image, video large datasets(未提及具体数量)
83 2025-03-30
Research on herd sheep facial recognition based on multi-dimensional feature information fusion technology in complex environment
2025, Frontiers in veterinary science IF:2.6Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的智能监测系统,用于复杂环境下羊群的面部识别和健康评估 系统整合了多部分检测网络、面部分类模型和面部表情分析网络,并引入了多链接卷积融合块(MCFB)和可重参数化卷积(RepConv)结构以提高检测精度 NA 提高大规模农场中羊群个体监测的准确性和效率 羊群 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv5s, GhostNet, EfficientNet 图像 NA
84 2025-03-30
Transformer-based ensemble model for dialectal Arabic sentiment classification
2025, PeerJ. Computer science
研究论文 该研究提出了一种基于Transformer的集成模型,用于方言阿拉伯语的情感分类 提出了一种基于Transformer的集成模型,在方言阿拉伯语情感分类任务中表现优于传统机器学习和深度学习模型 研究仅限于三个基准数据集,可能无法涵盖所有方言阿拉伯语的变体 提高方言阿拉伯语情感分类的准确性和性能 阿拉伯语推文的情感分类 自然语言处理 NA AraVec, FastText, AraBERT, TF-IDF Transformer-based ensemble model, SVM, NB, DT, XGBoost, CNN, BLSTM, CAMeLBERT, XLM-RoBERTa, MARBERT 文本 三个基准数据集:ASTD、ASAD和TEAD
85 2025-03-30
A semantic segmentation-based automatic pterygium assessment and grading system
2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1
研究论文 本研究开发了一种结合深度学习和图像处理技术的自动翼状胬肉评估和分级系统 通过整合语义分割和曲线拟合技术,实现了翼状胬肉的自动分级,与医生临床评估高度一致 数据集的构建仍需在未来研究中进一步优化 开发自动化的翼状胬肉评估系统以优化治疗并减轻患者痛苦 翼状胬肉患者 数字病理学 眼部疾病 深度学习、图像处理 改进的TransUnet架构 图像 临床数据集中的裂隙灯显微镜图像
86 2025-03-29
TriCvT-DTI: Predicting Drug-Target Interactions Using Trimodal Representations and Convolutional Vision Transformers
2025-Jan-30, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出了一种名为TriCvT-DTI的新方法,通过结合分子图像、化学序列特征和药物图表示来预测药物-靶标相互作用 结合了分子图像、化学序列特征和药物图表示,采用双向多头注意力机制和卷积视觉变换器(CvTs)来全面捕捉药物的结构、空间和功能特征 未明确提及具体局限性 提高药物-靶标相互作用预测的准确性和效率 药物和靶标之间的相互作用 机器学习 NA 卷积视觉变换器(CvTs)和双向多头注意力机制 TriCvT-DTI 分子图像、化学序列特征、图表示 三个数据集:Human、C. elegans和Davis
87 2025-03-29
Using transformer-based models and social media posts for heat stroke detection
2025-01-04, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究评估了基于transformer的预训练语言模型在分类与热射病相关的日语推文中的性能,并探讨了结合社交媒体和人工智能进行基于事件的公共卫生监测的潜力 首次将transformer-based模型应用于日语推文的热射病分类,并通过时空和动画视频可视化展示了推文与热射病紧急医疗疏散之间的相关性 社交媒体帖子的主观性和未经临床诊断的可靠性问题仍然存在挑战 评估基于transformer的预训练语言模型在热射病相关推文分类中的性能,探索社交媒体与人工智能结合的公共卫生监测潜力 日语推文和热射病紧急医疗疏散数据 自然语言处理 热射病 transformer-based预训练语言模型 transformer 文本(社交媒体帖子) 未明确说明样本数量
88 2025-03-29
Explainable artificial intelligence with UNet based segmentation and Bayesian machine learning for classification of brain tumors using MRI images
2025-01-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种结合UNet分割和贝叶斯机器学习的新型可解释人工智能技术,用于MRI图像中脑肿瘤的分类 提出了一种新的可解释人工智能技术XAISS-BMLBT,结合了MEDU-Net+分割、ResNet50特征提取和贝叶斯正则化人工神经网络(BRANN)分类,以及改进的径向移动优化模型进行超参数调优 未提及具体的数据集大小和多样性,可能影响模型的泛化能力 提高脑肿瘤在MRI图像中的分割和分类准确率,以辅助医生进行更快速和准确的诊断 MRI图像中的脑肿瘤 数字病理学 脑肿瘤 MRI扫描、深度学习 UNet、ResNet50、BRANN 图像 使用了基准数据库,但未提及具体样本数量
89 2025-03-29
Assessment of choroidal vessels in healthy eyes using 3-dimensional vascular maps and a semi-automated deep learning approach
2025-01-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 使用3D深度学习方法和半自动化技术评估健康眼睛中的脉络膜血管 采用3D深度学习方法结合半自动化技术对脉络膜血管进行非侵入性评估,创新性地提供了脉络膜血管的三维可视化 研究样本量较小(80只眼睛),且为回顾性研究,可能存在选择偏差 评估健康眼睛中脉络膜血管的特征及其与年龄和性别的关系 健康眼睛的脉络膜血管 数字病理学 NA swept-source OCT, 深度学习 ResUNet OCT扫描图像 80只眼睛(来自53名患者)
90 2025-03-29
pACP-HybDeep: predicting anticancer peptides using binary tree growth based transformer and structural feature encoding with deep-hybrid learning
2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1
research paper 提出了一种名为pACP-HybDeep的高可靠性模型,用于准确预测抗癌肽 结合了基于注意力机制的ProtBERT-BFD编码器和CTDT结构信息编码,以及基于k近邻的二叉树生长算法和CNN+RNN深度学习模型 未提及模型在更广泛数据集上的表现或实际临床应用中的潜在限制 开发一种高效可靠的抗癌肽预测工具 抗癌肽 machine learning cancer ProtBERT-BFD编码器, CTDT结构信息编码, k近邻算法 CNN+RNN peptide sequences 三个独立数据集Ind-S1, Ind-S2, Ind-S3
91 2025-03-29
A deep learning-based multi-view approach to automatic 3D landmarking and deformity assessment of lower limb
2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于深度学习的多视角方法,用于自动3D地标检测和下肢畸形评估 采用多视角渲染和金字塔式卷积神经网络整合技术,自动检测CT图像中的3D地标,提高地标检测和指标评估的速度与准确性 未提及具体样本量及数据来源的多样性,可能影响模型的泛化能力 开发一种自动检测下肢CT图像中3D地标的方法,以可靠诊断骨骼疾病 下肢CT图像中的骨骼地标 计算机视觉 骨骼疾病 CT扫描 金字塔式CNN 3D图像 NA
92 2025-03-29
Non-invasive blood glucose monitoring using PPG signals with various deep learning models and implementation using TinyML
2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出了一种创新的1秒信号分割方法,并评估了三种先进深度学习模型在利用PPG信号估计血糖水平方面的性能 创新的1秒信号分割技术显著提高了准确性和计算效率,并在嵌入式设备上实现了即时血糖估计 训练数据在手术和麻醉期间收集,可能影响模型在正常状态下的泛化能力 开发一种非侵入性、准确且方便的血糖监测方法 PPG信号 机器学习 糖尿病 PPG 深度学习模型 信号数据 手术和麻醉期间收集的训练数据及单独测试数据集
93 2025-03-29
Automated assessment of task-based performance of digital mammography and tomosynthesis systems using an anthropomorphic breast phantom and deep learning-based scoring
2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的自动化评分方法,用于评估数字乳腺X线摄影(DM)和数字乳腺断层合成(DBT)系统的任务性能 使用具有随机羟基磷灰石微钙化的逼真乳腺体模和基于Resnet-18架构的半自动化深度学习图像评分方法,解决了现有体模方法背景不真实、评分主观和信号模式不具代表性的问题 研究仅基于体模实验,未涉及真实临床数据 开发一种客观的任务型图像质量评估方法,用于乳腺X线摄影和断层合成系统 数字乳腺X线摄影(DM)和数字乳腺断层合成(DBT)系统 数字病理学 乳腺癌 深度学习和ROC分析 Resnet-18 图像 实验使用临床乳腺X线摄影系统收集的2D和伪3D乳腺X线照片
94 2025-03-29
Detection and recognition of foreign objects in Pu-erh Sun-dried green tea using an improved YOLOv8 based on deep learning
2025, PloS one IF:2.9Q1
研究论文 本研究提出了一种基于改进YOLOv8的深度学习模型,用于普洱茶晒青毛茶中小异物的快速检测与准确识别 采用MPDIoU优化损失函数提升检测性能,引入EfficientDet高效目标检测架构和BiFormer双向注意力机制,结合切片辅助超推理技术显著提升小目标和多尺度物体的识别精度 未说明模型在复杂光照条件或极端环境下的鲁棒性表现 提升普洱茶晒青毛茶生产过程中异物检测的智能化水平 普洱茶晒青毛茶中的小异物 计算机视觉 NA 深度学习 改进YOLOv8(含MPDIoU、EfficientDet模块、BiFormer机制) 图像 未明确说明具体样本数量(普洱茶晒青毛茶异物图像数据集)
95 2025-03-29
Technical implications of a novel deep learning system in the segmentation and evaluation of computed tomography angiography before transcatheter aortic valve replacement
2025 Jan-Dec, Therapeutic advances in cardiovascular disease IF:2.6Q2
研究论文 本研究比较了Cvpilot、3mensio和Volume Viewer系统在经导管主动脉瓣置换术(TAVR)前主动脉根部分割和评估中的效果 探索Cvpilot系统在TAVR前主动脉根部分割和技术评估中的实用性 研究仅在一个中心进行,样本量相对较小(154例患者) 评估Cvpilot系统在TAVR前主动脉根部分割和测量中的有效性和可靠性 接受TAVR手术的患者 数字病理学 心血管疾病 计算机断层扫描血管造影(CTA) 深度学习系统 医学影像 154例接受TAVR手术的患者
96 2025-03-29
SUMO-LMNet: Lossless mapping network for predicting SUMOylation sites in SUMO1 and SUMO2 using high-dimensional features
2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2
研究论文 介绍了一种名为SUMO-LMNet的深度学习框架,用于精确预测SUMO1和SUMO2的SUMOylation位点 SUMO-LMNet整合了无损映射策略和深度学习架构,提高了预测准确性和可解释性,并引入了Combined Heatmap Feature Analysis (CHFA)进行数据集范围的评估 Grad-CAM在单个预测中突出关键特征,但在样本间缺乏一致性,且未提供数据集范围的特征重要性评估 提高SUMO1和SUMO2修饰位点的预测准确性,以助于基因调控和疾病机制的研究 SUMO1和SUMO2的SUMOylation位点 机器学习 NA 深度学习 CNN 序列数据 NA
97 2025-03-29
SympCoughNet: symptom assisted audio-based COVID-19 detection
2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2
research paper 提出了一种名为SympCoughNet的深度学习网络,通过结合咳嗽声音和临床症状数据来检测COVID-19 首次将临床症状数据与咳嗽声音结合用于COVID-19检测,并采用症状编码通道加权增强特征处理 错误的症状输入可能影响预测结果 提高COVID-19检测的准确性和便捷性 COVID-19患者 machine learning COVID-19 深度学习 CNN 音频和临床数据 UK COVID-19 Vocal Audio Dataset
98 2025-03-29
A multi-modal deep learning solution for precise pneumonia diagnosis: the PneumoFusion-Net model
2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2
research paper 提出了一种名为PneumoFusion-Net的多模态深度学习模型,用于精确诊断肺炎 整合了CT图像、临床文本、实验室数值结果和放射学报告,首次在肺炎诊断中实现了多模态数据的深度融合 模型仅在单一数据集上进行验证,需要更多外部数据验证其泛化能力 开发一个高精度的肺炎分类系统,区分细菌性和病毒性肺炎 肺炎患者的CT图像及相关临床数据 digital pathology pneumonia deep learning PneumoFusion-Net CT images, clinical text, numerical lab test results, radiology reports 10,095份肺炎CT图像及相关临床数据
99 2025-03-29
Multimodal diagnosis of Alzheimer's disease based on resting-state electroencephalography and structural magnetic resonance imaging
2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2
研究论文 提出了一种基于静息态脑电图和结构磁共振成像的多模态阿尔茨海默病诊断模型 首次探索深度学习与脑电图多模态结合用于阿尔茨海默病诊断,设计了多模态联合注意力机制以增强模态间协作 未提及模型在其他神经退行性疾病上的泛化能力 提升多模态阿尔茨海默病诊断的准确性和脑电图在多模态研究中的应用 阿尔茨海默病患者 数字病理学 阿尔茨海默病 静息态脑电图(EEG),结构磁共振成像(sMRI) CNN,随机森林 EEG信号,MRI图像 未明确提及样本数量
100 2025-03-29
Review of applications of deep learning in veterinary diagnostics and animal health
2025, Frontiers in veterinary science IF:2.6Q1
review 本文综述了深度学习在兽医诊断和动物健康领域的应用 系统性地回顾了深度学习在兽医医学中的多种诊断应用,并分析了其发展趋势和潜在影响 需要更大更多样的数据集,存在可解释性问题,需专家参与模型开发以确保有效性 探讨深度学习在兽医诊断领域的应用及其未来发展方向 兽医诊断和动物健康 machine learning NA deep learning NA radiography, cytology, health record, MRI, environmental data, photo/video imaging, ultrasound 39篇主要研究文章
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