深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 19687 篇文献,本页显示第 3321 - 3340 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
3321 2025-12-01
Image Quality Variation with Gantry Rotation Time and Reconstruction Algorithm in Ultra-high-resolution CT
2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1
研究论文 评估超高清CT中机架旋转时间和重建算法对图像质量的影响 首次系统比较深度学习重建在超高清CT中随旋转时间变化的图像质量表现 研究基于体模实验,未涉及临床患者数据 评估机架旋转时间对三种重建算法图像质量的影响 CT体模 医学影像 NA 超高清CT扫描 深度学习重建 CT图像 4个剂量水平和4个机架旋转时间的扫描数据 NA NA 噪声功率谱,噪声幅度比,中心频率比,高对比度分辨率 NA
3322 2025-12-01
Frequency-aware domain randomization for single-source domain generalization in medical image segmentation
2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 提出一种频率感知域随机化方法RandDG,用于医学图像分割中的单源域泛化 结合频率域全局依赖建模和双空间随机化框架,通过ULoFT滤波器增强特征空间扰动多样性,解决纹理偏差和风格多样性受限问题 仅针对单源域泛化场景,未考虑多源域泛化情况 提升医学图像分割模型在未见目标域上的泛化能力 腹部多器官分割和前列腺分割 医学图像分割 腹部疾病, 前列腺疾病 傅里叶变换, 频率域分析 CNN 医学图像(CT, MRI) 腹部CT-MRI数据集和跨中心前列腺数据集 PyTorch GUNet, U-Net DSC, HD NA
3323 2025-12-01
Integrating Passive Acoustic Monitoring, Deep Learning, and Social Network Analysis for Wildlife Ecology and Conservation
2025-Nov-30, Integrative zoology IF:3.5Q1
综述 提出整合被动声学监测、深度学习和社会网络分析的创新框架,用于研究野生动物社会行为与保护 首次将被动声学监测、深度学习算法与社会网络分析相结合,揭示动物社会亚群和通讯网络 未提及具体实施案例的性能验证和数据规模限制 开发研究难以观察物种社会行为的综合方法论 难以观察物种的动物社会群体 机器学习 NA 被动声学监测 深度学习 音频数据 NA NA NA NA NA
3324 2025-12-01
SMF-DETR: An Efficient Lightweight Detection Transformer for Real-Time Bearing Surface Defect Detection
2025-Nov-30, Annals of the New York Academy of Sciences IF:4.1Q1
研究论文 提出一种基于SMF-DETR的高效轻量级检测Transformer算法,用于实时轴承表面缺陷检测 采用元素级乘法操作实现高维特征映射,提出多尺度边缘信息选择机制和频域动态卷积,在降低计算复杂度的同时提升小缺陷检测能力 NA 开发高效轻量级的轴承表面缺陷检测算法以满足工业实时检测需求 轴承表面缺陷 计算机视觉 NA 深度学习 Transformer 图像 自定义轴承缺陷数据集、公开轴承缺陷检测数据集、PASCAL VOC数据集 NA SMF-DETR, StarNet-MEIS-FDConv-detection transformer mAP@50, 准确率, FPS 桌面系统, 嵌入式RK3588平台
3325 2025-12-01
Deep Transfer Learning Links Benign Glands to Prostate Cancer Progression via Transcriptomics
2025-Nov-29, Genomics, proteomics & bioinformatics
研究论文 本研究利用深度迁移学习分析前列腺癌空间转录组数据,揭示形态学良性腺体与癌症进展的关联 首次将深度迁移学习框架DEGAS应用于前列腺癌空间转录组分析,发现形态学良性腺体中MSMB表达降低与肿瘤侵袭性的关联 研究样本量有限,需要更大规模验证;空间转录组技术分辨率仍有提升空间 探索前列腺癌进展中的场效应现象,识别与癌症侵袭性相关的分子特征 前列腺癌患者的良性腺体和肿瘤组织 数字病理学 前列腺癌 空间转录组学, 单细胞转录组学, 免疫组织化学 深度迁移学习 转录组数据, 图像数据 包含有和无5年远处转移患者的组织样本 DEGAS NA 蛋白表达定量分析 NA
3326 2025-12-01
Inferring Gene Regulatory Networks From Single-Cell RNA Sequencing Data by Dual-Role Graph Contrastive Learning
2025-Nov-29, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
研究论文 提出一种基于双角色图对比学习的深度学习模型RegGAIN,用于从单细胞RNA测序数据推断基因调控网络 采用自监督对比学习最大化基因嵌入在扰动图视图间的一致性,并利用双编码器同时学习基因的调控者和目标驱动模式 未明确说明模型对数据稀疏性和噪声的具体处理能力限制 从单细胞转录组数据准确重建细胞类型特异性基因调控网络 基因调控网络和基因调控关系 机器学习 NA 单细胞RNA测序 图对比学习,深度学习 单细胞转录组数据 NA NA 双编码器架构 NA NA
3327 2025-12-01
Integrated meteocean and seismic dataset for AI-based seawater CO2 estimation at Deception Island, Antarctica
2025-Nov-29, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 通过集成气象海洋和地震数据集,应用深度学习技术估算南极欺骗岛海水二氧化碳分压 首次将地震信号与海洋气象参数结合用于海水CO2估算,开发了适用于南极火山口环境的Bi-LSTM深度学习模型 数据采集时间仅限于2025年2月,区域范围局限于南极欺骗岛 研究南极沿海系统碳循环,改进极地海洋碳通量模型 南极欺骗岛表层海水和内陆站点的环境参数 机器学习 NA 环境观测、地震监测 Bi-LSTM 多元时间序列数据 2025年2月在南极欺骗岛采集的高分辨率环境观测数据集 NA 双向长短期记忆神经网络 五折交叉验证 NA
3328 2025-12-01
Recent advances in machine learning predictions of protein-ligand binding affinities
2025-Nov-28, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1
综述 本综述系统梳理了机器学习在蛋白质-配体结合亲和力预测领域的最新进展 整合了基于结构、基于配体及混合框架等多种机器学习方法,涵盖从传统监督学习到深度学习架构的代表性算法 未涉及具体实验验证,主要聚焦方法学综述 提升蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性和应用价值 蛋白质-配体相互作用 机器学习 NA 机器学习,深度学习 监督学习,深度学习 三维构象数据,拓扑不变量 NA NA NA NA NA
3329 2025-12-01
Accuracy comparative study of automatic landmarking and diagnostic models on lateral cephalograms
2025-Nov-27, Progress in orthodontics IF:3.5Q1
研究论文 比较侧位头影测量片中自动标志点定位模型与自动诊断模型的性能差异 首次在相同数据集上直接比较自动标志点定位模型与自动诊断模型的性能、泛化能力和迁移能力 模型比较为间接对比,未进行直接性能对抗测试 评估深度学习模型在头影测量分析中的准确性和临床应用价值 侧位头影测量片 计算机视觉 口腔颌面畸形 深度学习 CNN 医学影像 中国北方人群外部测试数据集和IEEE ISBI 2015挑战赛数据集 NA NA 准确率 NA
3330 2025-12-01
Development of a deep learning-based foreign object detection algorithm for coal mine conveyor belts
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于改进YOLOv11的煤矿输送带异物检测算法,解决复杂井下环境中异物检测性能差的问题 通过集成ADown下采样模块、SegNext注意力机制、优化C3k2模块和轻量级检测头LSCD,显著提升小目标检测性能并降低模型复杂度 NA 开发适用于煤矿井下复杂环境的轻量级高效异物检测算法 煤矿输送带上的异物(细长异物和小目标异物) 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv11 图像 NA NA YOLOv11, ADown, SegNext, C3k2, CGNet, LSCD mAP, Precision, Recall NA
3331 2025-12-01
New intelligent music therapy method for applications of enhancing social skills of autism children based on TL-GCN and deep learning
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出基于TL-GCN和深度学习的智能音乐疗法模型EmoMusik-Net,用于改善自闭症儿童的社交技能 结合Transformer时序建模和迁移学习图卷积网络,实现面部表情序列的高精度识别和个性化音乐推荐闭环机制 研究样本主要来自合作家庭,可能限制结果普适性 开发智能音乐疗法改善自闭症儿童社交技能和情绪调节能力 182名自闭症儿童 机器学习 自闭症 深度学习 Transformer, GCN 视频数据 182名自闭症儿童,三个公开情感视频数据集 NA Transformer, TL-GCN 准确率, F1分数, AUC, 稳定性分数, ICC, 匹配准确率 NA
3332 2025-12-01
Explainable dual LSTM-autoencoders with exogenous features for anomaly detection and supply chain forecasting
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于双头LSTM-自编码器的可解释模型,用于供应链异常检测和需求预测 结合LSTM和自编码器的双头架构,集成外生特征工程,并通过可解释性技术提供决策透明度 仅使用M5预测数据集进行验证,未在其他领域测试泛化能力 提高供应链需求预测准确性和异常检测能力 零售系统供应链数据 机器学习 NA 特征工程,特征选择 LSTM, Autoencoder 时间序列数据 M5预测数据集 NA 双头LSTM-自编码器 RMSE, MPIW, 准确率指标, 误差指标, 预测区间性能 NA
3333 2025-12-01
Resolving passage ambiguity in machine reading comprehension using lightweight transformer architectures
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究通过微调轻量级Transformer模型DistilBERT来解决机器阅读理解中的段落歧义问题 提出Distil-BERT-MRC模型,在保持竞争力的性能同时显著降低计算资源需求 未明确说明模型在更复杂或专业领域文本上的泛化能力 解决机器阅读理解中的段落歧义问题并降低计算成本 机器阅读理解任务中的文本段落和用户查询 自然语言处理 NA 自然语言处理 Transformer 文本 多个标准数据集(WikiQA、SQuAD 2.0、NewsQA、Natural Questions) PyTorch, TensorFlow DistilBERT, RoBERTa, XLNet 精确匹配率, F1分数 未明确指定,但强调资源效率优化
3334 2025-12-01
Deep learning-based framework for time-dependent reliability analysis of a cable-stayed bridge with corroded PSC box girders under gravity loads
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出基于深度学习的框架评估腐蚀预应力混凝土箱梁斜拉桥在重力荷载下的时变可靠性 将深度神经网络与有限元模型结合,实现腐蚀环境下桥梁系统级可靠性高效分析 未明确说明模型验证的实测数据来源和适用范围 开发腐蚀环境下斜拉桥时变可靠性评估方法 含腐蚀PSC箱梁的斜拉桥结构系统 机器学习 NA 有限元模拟、蒙特卡洛模拟 DNN 数值模拟数据 基于Hwayang-Jobal桥梁模型的模拟数据集 NA 深度神经网络 可靠性指标、结构性能评估 NA
3335 2025-12-01
Multiscale attention generative adversarial networks for lesion synthesis in chest X-ray images
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种多尺度注意力生成对抗网络用于在胸部X光图像中合成病灶,以解决尘肺病诊断中的数据稀缺问题 在CycleGAN基础上引入多尺度注意力生成器、局部-全局判别器和结构相似性损失,提升结构病理细节的保真度 未明确说明模型在更广泛疾病类型或不同影像设备上的泛化能力 解决尘肺病诊断中医学图像数据稀缺问题,通过生成合成病理图像增强数据集 胸部X光图像中的尘肺病病灶 计算机视觉 尘肺病 医学影像分析 GAN, CNN 图像 NA NA CycleGAN, 多尺度注意力GAN 准确率, 结构相似性 NA
3336 2025-12-01
Hybrid model for classifying Indo Aryan and Tamil texts from historic manuscripts
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种BERT-LiScribe混合模型用于分类印度-雅利安语和泰米尔语历史手稿 结合BERT的上下文嵌入和LiScribe的字符级序列建模,专门针对印度-雅利安语和泰米尔语手稿的复杂语言结构 仅针对两种语言家族进行分类,样本量相对有限(1055份手稿) 开发能够准确分类印度-雅利安语和泰米尔语历史手稿的混合深度学习模型 印度-雅利安语(印地语、孟加拉语、马拉地语、古吉拉特语)和泰米尔语历史手稿 自然语言处理 NA 深度学习,语言特征提取 BERT, LiScribe 文本 1055份来自美国国会图书馆和汉堡大学的手稿 TensorFlow, PyTorch BERT, LiScribe 准确率 NA
3337 2025-12-01
Phishing threat mitigation in E-commerce using a quantum-enhanced hybrid AI framework
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种量子增强混合AI框架用于电子商务中的钓鱼网站威胁检测 将经典神经编码器与参数化量子电路相结合,利用量子纠缠和叠加态实现增强的特征表示 未明确说明模型的可解释性改进程度和具体应用场景限制 开发高效且可解释的钓鱼网站检测系统 钓鱼网站的URL结构特征 机器学习 NA 量子计算与深度学习融合技术 混合量子-经典神经网络 URL特征数据 NA NA 经典神经编码器 + 参数化量子电路 准确率 NA
3338 2025-12-01
Deep convolutional neural network for isolated Arabic handwritten character recognition: design, evaluation, and comparative study
2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种专门用于孤立阿拉伯手写字符识别的深度卷积神经网络架构 针对阿拉伯手写字符识别的特殊挑战设计专用CNN架构,通过精心平衡的数据集和增强流程,在统计验证的比较中显著优于传统方法 目前仅支持孤立字符识别,尚未扩展到连笔脚本和词级识别 开发高性能的阿拉伯手写字符识别系统 孤立阿拉伯手写字母 计算机视觉 NA NA CNN 图像 包含28个阿拉伯字母类别的平衡样本集 NA 深度卷积神经网络 准确率, 交叉验证, 混淆矩阵分析, 统计检验 NA
3339 2025-12-01
Hierarchical reasoning for lung cancer detection: from multi-scale perception to hypergraph inference with CR-YOLO
2025-Nov-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 提出CR-YOLO框架用于CT扫描中的肺癌检测,通过模拟放射科医生的分层工作流程实现精准诊断 引入认知推理C2f模块、多尺度卷积模块、全局-局部注意力瓶颈和超图卷积优化器,模拟放射科医生的分层推理过程 未明确说明数据集的规模和多样性限制,也未讨论模型在其他类型医学影像上的泛化能力 提高CT扫描中肺癌检测的准确性和可解释性 肺部CT扫描图像中的肺结节 计算机视觉 肺癌 CT扫描 CNN, YOLO 医学影像 NA YOLO CR-YOLO, YOLOv8n mAP NA
3340 2025-12-01
Unsupervised generative AI for enhancing brain tumor segmentation in multi-center, incomplete real-world data scenarios
2025-Nov-27, NPJ precision oncology IF:6.8Q1
研究论文 本研究开发了一种无监督生成模型UMMGAT,用于补全缺失的MRI序列并消除跨中心数据不一致性,以提升脑肿瘤分割性能 提出首个无监督多中心多序列生成对抗变换器,通过序列编码器解耦模态特征和病灶感知模块增强肿瘤区域生成,在T1ce序列缺失情况下实现了以往方法未能达到的分割性能提升 研究主要基于回顾性数据,需要在前瞻性临床环境中进一步验证 评估无监督生成模型在补全缺失MRI序列和消除跨中心数据不一致性方面的有效性,并验证生成图像对脑肿瘤分割的增强作用 921例胶质母细胞瘤患者和1000例脑膜瘤病例 医学影像分析 脑肿瘤 MRI GAN, Transformer 医学影像 921例胶质母细胞瘤患者(来自BraTS、UCSF-PDGM和机构数据集)和1000例脑膜瘤病例(来自BraTS-MEN队列) NA UMMGAT(无监督多中心多序列生成对抗变换器) 分割性能指标 NA
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