深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 18663 篇文献,本页显示第 4041 - 4060 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
4041 2025-11-03
Internet of Things and Cloud Computing-based Disease Diagnosis using Optimized Improved Generative Adversarial Network in Smart Healthcare System
2025-Nov, Network (Bristol, England)
研究论文 提出一种基于物联网和云计算的智能医疗系统,使用优化的改进生成对抗网络进行疾病诊断 结合物联网数据采集、云计算存储和优化的改进生成对抗网络,采用火烈鸟搜索优化算法提升模型性能 仅针对糖尿病、慢性肾病和心脏病三种疾病进行验证,未涉及其他疾病类型 开发智能医疗系统中的疾病诊断方法 糖尿病、慢性肾病和心脏病患者 机器学习 糖尿病,慢性肾病,心脏病 物联网数据采集,云计算 GAN,RNN 电子健康记录,传感器数据 NA Java,Cloud Sim Improved Generative Adversarial Network 准确率,特异性,执行时间 云计算平台
4042 2025-11-03
Usefulness of compressed sensing coronary magnetic resonance angiography with deep learning reconstruction
2025-Nov, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2
研究论文 评估压缩感知与深度学习重建在冠状动脉磁共振血管成像中的应用价值 结合压缩感知技术与深度学习重建算法,在保持图像质量的同时显著缩短冠状动脉磁共振成像时间 样本量较小(仅20名志愿者),未包含患者群体验证 评估压缩感知和人工智能在无对比剂冠状动脉磁共振血管成像中的实用性 20名志愿者的冠状动脉成像数据 医学影像分析 心血管疾病 磁共振血管成像,压缩感知,深度学习重建 深度学习 医学影像数据 20名志愿者 NA NA 信噪比,对比噪声比,血管清晰度,图像质量评分 NA
4043 2025-11-03
Deep learning for appendicitis: development of a three-dimensional localization model on CT
2025-Nov, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2
研究论文 开发并评估用于在腹部CT上检测阑尾炎的深度学习模型 首次开发能够通过三维边界框定位阑尾炎的深度学习模型 回顾性单中心研究,样本量相对有限,仅包含特定CT协议数据 开发用于阑尾炎检测和定位的深度学习模型 阑尾炎患者和急性腹痛对照患者的CT影像 计算机视觉 阑尾炎 CT成像 CNN CT影像 训练集517例阑尾炎CT,验证集50例阑尾炎CT+50例对照CT,测试集100例阑尾炎CT+100例对照CT NA Faster R-CNN 精确率,召回率,假阳性率,加权kappa统计 NA
4044 2025-11-03
Deep learning-based automatic detection of pancreatic ductal adenocarcinoma ≤ 2 cm with high-resolution computed tomography: impact of the combination of tumor mass detection and indirect indicator evaluation
2025-Nov, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2
研究论文 本研究开发了一种基于三维卷积神经网络的深度学习系统,用于自动检测直径≤2cm的小胰腺导管腺癌 首次将自动肿瘤肿块检测与间接指标(D/P比值)评估相结合,显著提高了小胰腺癌的检测准确性 样本量相对有限(181例患者),需要更大规模的外部验证 评估深度学习模型在自动检测小胰腺导管腺癌方面的诊断性能 胰腺导管腺癌患者和正常对照组的CT影像数据 计算机视觉 胰腺癌 高分辨率对比增强计算机断层扫描 CNN 医学影像 204例患者数据集(包括104例正常对照) NA 三维卷积神经网络 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值 NA
4045 2025-11-03
Natural variation of the wheat root exudate metabolome and its influence on biological nitrification inhibition activity
2025-Nov, Plant biotechnology journal IF:10.1Q1
研究论文 本研究通过代谢组学分析44种小麦基因型的根系分泌物,开发高通量生物硝化抑制活性检测方法,并利用机器学习识别与高效硝化抑制相关的代谢物组合 开发了新型高通量生物硝化抑制活性检测方法,结合代谢组学和机器学习首次系统识别了驱动硝化抑制的32种代谢物组合 研究仅涵盖印度和奥地利来源的44种小麦基因型,样本多样性有限 提高小麦氮利用效率,探索生物硝化抑制机制 44种不同小麦基因型的根系分泌物 机器学习 NA GC-MS, LC-MS, 代谢组学分析 机器学习, 深度学习 代谢组学数据 44种小麦基因型 NA NA NA NA
4046 2025-10-29
Comments on "Impact of Deep Learning-Based Image Conversion on Fully Automated Coronary Artery Calcium Scoring Using Thin-Slice, Sharp-Kernel, Non-Gated, Low-Dose Chest CT Scans: A Multi-Center Study"
2025-Nov, Korean journal of radiology IF:4.4Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4047 2025-11-03
Deep learning-based energy prediction and tangent search remora optimization-based secure multi-path data communication mechanism in WSN
2025-Nov, Network (Bristol, England)
研究论文 开发了一种基于能量预测和混合优化的无线传感器网络多路径路由机制 提出结合深度Q网络能量预测和切线搜索雷姆拉优化算法的多路径路由方法 NA 寻找满足端到端延迟要求且能耗和错误率最低的最优网关路径 无线传感器网络 机器学习 NA 多路径路由协议 DQN 传感器网络数据 NA NA Deep Q-Network 能量消耗, 吞吐量, 信任度, 距离, 延迟 NA
4048 2025-11-03
Automated differentiation of caries requiring filling and caries necessitating root canal treatment using machine learning
2025-Nov-01, Oral radiology IF:1.6Q3
研究论文 开发基于深度学习的创新推荐系统,用于自动区分需要填充和需要根管治疗的龋齿类型 首次提出结合龋齿检测和治疗建议的推荐系统,采用三种不同分割方法进行比较评估 仅针对第一磨牙进行研究,样本量相对有限(1253张咬翼片图像) 辅助牙医准确识别龋齿类型并确定适当治疗方案 牙齿龋齿(无龋齿、单一类型龋齿、多种类型龋齿) 计算机视觉 牙科疾病 图像增强技术 深度学习 医学图像(咬翼片X光图像) 1253张咬翼片图像,经过数据增强 PyTorch YOLOv8, U-Net, Detectron-2 像素标签准确率, 治疗建议成功率 NA
4049 2025-11-03
Sustainable probiotic production via AI: medium optimization and metabolic mechanisms in Bifidobacterium animalis ssp. lactis BB-12 using agricultural waste
2025-Nov-01, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1
研究论文 本研究利用人工智能优化农业废弃物培养基配方,提高BB-12益生菌产量并分析其代谢机制 首次结合多种AI方法(响应面法、机器学习、深度学习、进化优化)优化益生菌培养基,并通过代谢组学揭示代谢机制 仅针对BB-12单一菌株进行研究,未验证其他益生菌株的适用性 开发可持续的益生菌生产工艺,利用农业废弃物替代传统MRS培养基 动物双歧杆菌乳亚种BB-12(Bifidobacterium animalis ssp. lactis BB-12) 机器学习 NA 代谢组学分析、有机酸分析 机器学习,深度学习,进化算法 实验数据,代谢组数据 NA NA Ridge-NSGAII(非支配排序遗传算法II) OD(光密度),生长速率,成本,有机酸产量 NA
4050 2025-11-03
Heart rate estimation for U-Net and LSTM models combining multiple attention mechanisms
2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3
研究论文 提出一种结合多重注意力机制的心率估计深度学习框架DRL-Unet,用于从噪声光电容积脉搏波信号中准确提取心率信息 集成去噪自编码器、U-Net架构和LSTM网络,并引入多头注意力机制和残差网络模块的多模态深度学习框架 仅使用公开数据集进行验证,未在更多临床场景中测试 提高噪声环境下心率估计的准确性和鲁棒性 光电容积脉搏波信号 机器学习 心血管疾病 PPG信号处理 DAE, U-Net, LSTM 生理信号 IEEE信号处理杯公开数据集 NA U-Net, ResNet, Multi-Head Attention MAE, MSE, RMSE, MAPE, Bias NA
4051 2025-11-03
Graph-enhanced deep learning for ECG arrhythmia detection: An integration of CNN-GNN-BiLSTM approach
2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3
研究论文 提出一种集成CNN-GNN-BiLSTM的深度学习框架用于心电图心律失常自动分类 结合空间特征提取、图关系学习和时序依赖建模的集成框架,通过图注意力网络捕捉心拍间关系 未明确说明模型在临床环境中的实时部署验证情况 开发高精度的心律失常自动检测方法 心电图信号和心律失常分类 机器学习 心血管疾病 心电图分析 CNN,GNN,BiLSTM 心电图信号和频谱图 三个基准ECG数据集(MIT-BIH、PTB、Chapman-Shaoxing)及合并的11类数据集 NA CNN,Graph Attention Networks(GAT),BiLSTM 准确率 NA
4052 2025-11-03
Reducing leads, enhancing wearable practicality: A comparative study of 3-lead vs. 12-lead ECG classification
2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3
研究论文 本研究探索使用3导联心电图通过深度学习自动检测心脏异常的可行性,并与传统12导联心电图进行对比 提出结合迁移学习和One-vs-All分类策略的新型优化方法,在减少75%输入数据的情况下仅产生3%性能下降 仅使用PTB-XL公开数据库,未在更多临床环境中验证 开发更易获取且成本效益更高的简化导联心电图分类模型 心电图信号和心脏异常检测 机器学习 心血管疾病 心电图(ECG) 深度学习模型 心电图信号 PTB-XL公共数据库 NA 基于Ribeiro等人的12导联深度学习模型架构 微平均F1分数 NA
4053 2025-11-03
Fast geometric deep learning for intraoperative soft tissue deformation estimation: Towards real-time AR guidance in liver surgery
2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3
研究论文 提出一种用于术中软组织变形估计的快速几何深度学习框架,旨在实现肝脏手术中的实时AR导航 集成优化的PointNet++架构,结合多尺度特征提取、轻量级自注意力机制和残差特征传播,用于建模肝脏和血管变形 基于有限元法模拟数据集,需要进一步临床验证 开发实时软组织变形估计方法以支持AR导航系统 肝脏和血管组织 计算机视觉 肝脏疾病 有限元法模拟 深度学习 几何点云数据 有限元法模拟的肝脏拉伸过程数据集 NA PointNet++ 均方根误差, 准确率, 推理时间 NA
4054 2025-11-03
Comparative Evaluation of Advanced Deep Learning, Image-to-Text Models, and Radiomics for Predicting Tumor Budding and Tumor-Stroma Ratio from Breast Ultrasound in Invasive Ductal Carcinoma
2025-Oct-31, Academic radiology IF:3.8Q1
研究论文 本研究比较了基于深度学习和放射组学的不同方法,用于从乳腺超声图像预测浸润性导管癌的肿瘤出芽和肿瘤-间质比 首次系统比较了图像分类深度学习、图像到文本转换和放射组学三种不同方法在预测乳腺癌肿瘤微环境特征方面的性能 样本量相对较小(153例患者),需要在更大规模数据集中验证模型的泛化能力 从术前超声图像非侵入性预测浸润性导管癌的肿瘤微环境特征 浸润性导管癌患者的乳腺超声图像 计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习 乳腺癌 超声成像 CNN, Transformer, KNN, SVM, XGBoost 医学图像 153例经组织病理学确诊的浸润性导管癌患者 PyTorch, Scikit-learn YOLOv11x-cls, DINOv2, Vision Transformer, BLIP-2 AUC, 准确率 NA
4055 2025-11-03
Clinical utility of artificial intelligence models in radiology: a systemic scoping review of diagnostic and endovascular applications
2025-Oct-30, CVIR endovascular IF:1.2Q3
综述 系统综述人工智能在放射学诊断和介入治疗中的临床应用现状 首次系统评估AI在放射学多个疾病领域的临床应用范围,涵盖诊断和介入治疗两大方向 仅纳入23篇研究文献,样本量有限,未进行定量荟萃分析 评估人工智能在放射学领域的临床应用价值 放射科诊断和介入治疗相关的临床研究 医学影像分析 多种癌症(肺癌、肝癌、结直肠癌、前列腺癌、胰腺癌、乳腺癌、血液癌症)和血管疾病 NA 深度学习,卷积神经网络,自然语言处理,机器学习 医学影像数据 23篇同行评审研究文章 NA NA NA NA
4056 2025-11-03
A multi-label visualisation approach for malware behaviour analysis
2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合目标检测、可解释人工智能和基于代理的大语言模型的多标签可视化恶意软件行为分析方法 首次引入专门用于恶意软件分类的目标检测数据集,扩展Grad-CAM为贝叶斯形式实现不确定性感知可视化,通过多代理推理模块减少幻觉和偏见 未明确说明数据集规模和具体实验环境限制 开发可解释且全面的恶意软件分析框架 恶意软件及其行为特征 计算机视觉,自然语言处理 NA 目标检测,可解释人工智能,大语言模型 目标检测模型,LLM 图像,API调用序列 NA NA Grad-CAM 多标签分类准确率,二分类准确率 NA
4057 2025-11-03
Energy consumption prediction in buildings using LSTM and SVR modified by developed Henry gas solubility optimization
2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合小波分解、LSTM网络、支持向量回归和改进亨利气体溶解度优化算法的混合预测模型,用于建筑能耗预测 开发了新型混合预测框架,将小波分解特征提取、LSTM时序依赖捕捉、SVR精细估计与DHGSO参数优化相结合 NA 提高建筑能耗预测精度以优化能源管理、可持续性策略和运营效率 七个校园的建筑物能耗数据 机器学习 NA 小波分解 LSTM, SVR 时间序列数据 七个校园两年的每小时能耗数据 NA LSTM, SVR RMSE, MAPE NA
4058 2025-11-03
Multimodal Multitask Learning for Predicting Depression Severity and Suicide Risk Using Pretrained Audio and Text Embeddings: Methodology Development and Application
2025-Oct-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2
研究论文 开发了一种融合多任务学习、多模态学习和迁移学习的深度学习模型,用于同时预测抑郁症严重程度和自杀风险 首次将多任务学习与多模态融合策略结合,使用预训练的音频和文本嵌入来同时评估抑郁症严重程度和自杀风险 存在潜在的负迁移效应风险,需要谨慎实施多任务学习 评估多任务学习、多模态学习和迁移学习在联合分类抑郁症严重程度和自杀风险中的效果 100名抑郁症患者和100名健康对照者的中文音频录音和临床问卷数据 自然语言处理, 机器学习 抑郁症 音频处理, 文本分析 深度学习 音频, 文本 200名参与者(100名抑郁症患者和100名健康对照者) NA wav2vec 2.0, HuBERT, ERNIE-health AUC NA
4059 2025-11-03
A synergistic generative-ranking framework for tailored design of therapeutic single-domain antibodies
2025-Oct-29, Cell discovery IF:13.0Q1
研究论文 开发了一种基于深度学习的生成-排序框架TFDesign-sdAb,用于设计具有定制功能性的单域抗体 整合结构感知扩散模型和精细调优的排序器,同时优化互补决定区和框架区,使单域抗体获得新功能特性同时保持抗原特异性 NA 克服单域抗体缺乏Fc结构域导致的功能局限性和制造限制 单域抗体(sdAbs) 机器学习 NA 深度学习 扩散模型 结构数据 NA NA IgGM, A2binder 表达率, 结合亲和力, 纯化成功率 NA
4060 2025-11-03
Multi head attention based deep learning framework for waxberry fruit object segmentation from high resolution remote sensing images
2025-Oct-29, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于多头注意力的深度学习框架MAWNet,用于从高分辨率遥感图像中分割杨梅果实 结合增强残差块、Transformer块、空洞空间金字塔池化块和多空洞卷积块,有效解决果实遮挡、重叠和光照变化等挑战 未提及模型在更大规模数据集或不同果树品种上的泛化能力 开发自动化果实采摘设备中的精确果实分割技术 果园环境中的杨梅果实 计算机视觉 NA 高分辨率遥感成像 CNN, Transformer 图像 NA NA U-Net, ResNet, Transformer, ASPP 准确率, IoU, Dice系数 NA
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