深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 18957 篇文献,本页显示第 7241 - 7260 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
7241 2025-10-06
Decoding the Variable Velocity of Lower-Limb Stepping Movements From EEG
2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1
研究论文 本研究通过脑电图解码健康参与者下肢踏步运动的三维速度,比较线性回归和深度学习方法的性能 首次使用CNN-LSTM深度学习框架从EEG信号解码下肢踏步运动的三维速度,并在真实步行任务中验证可行性 样本量较小(仅9名健康参与者),未在患者群体中验证 开发脑机接口控制的外骨骼用于神经康复 健康参与者的下肢踏步运动 脑机接口 神经康复 脑电图 CNN, LSTM EEG信号 9名健康参与者(G1组5人,G2组4人) 深度学习框架 CNN-LSTM组合架构 解码准确度, R值 NA
7242 2025-10-06
Hyperspectral anomaly detection leveraging spatial attention and right-shifted spectral energy
2025, PloS one IF:2.9Q1
研究论文 提出一种基于图注意力网络和β小波图神经网络的高光谱图像异常检测算法 结合空间注意力机制和右移光谱能量特性,利用β小波替代拉普拉斯矩阵分解提升计算效率 NA 提升高光谱图像异常检测的精度和效率 高光谱图像中的异常像素 计算机视觉 NA 高光谱成像 图神经网络,图注意力网络 高光谱图像 6个真实高光谱数据集和1个模拟数据集 NA GAN-BWGNN AUC,检测时间 NA
7243 2025-10-06
HWANet: A Haar Wavelet-based Attention Network for remote sensing object detection
2025, PloS one IF:2.9Q1
研究论文 提出一种基于Haar小波的注意力网络HWANet,用于解决遥感目标检测中的多尺度变化挑战 提出结合Haar小波变换与注意力机制的新型网络架构,通过低频增强下采样和频域自注意力模块减少信息损失并提升空间结构捕获能力 未提及模型在更复杂场景或更大规模数据集上的泛化能力 提升遥感图像中多尺度目标检测的精度和效率 遥感图像中的各类目标 计算机视觉 NA Haar小波变换 CNN,注意力网络 遥感图像 NWPU VHR-10数据集和SAR-Airport-1.0数据集 NA HWANet(包含LEM、HFDSA、SIIM模块) mAP50 NA
7244 2025-10-06
Unlocking the power of L1 regularization: A novel approach to taming overfitting in CNN for image classification
2025, PloS one IF:2.9Q1
研究论文 提出一种通过L1正则化抑制CNN过拟合的新方法,并在多个图像分类数据集上验证其有效性 首次系统研究不同L1正则化系数对CNN各层的影响,提出针对卷积层和全连接层的差异化正则化策略 仅在三类特定数据集上进行验证,未涉及更复杂的图像分类任务 解决CNN在图像分类任务中的过拟合问题,提升模型泛化能力 图像分类任务中的卷积神经网络模型 计算机视觉 NA 深度学习 CNN 图像 三个数据集:MNIST手写数字、芒果树叶数据集、Quick Draw手绘草图数据集 NA 基础CNN架构 准确率 NA
7245 2025-10-06
Integrative approach for early detection of Parkinson's disease and atypical Parkinsonian syndromes leveraging hemodynamic parameters, motion data & advanced AI models
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本研究提出了一种结合多模态传感器和AI模型的穿戴式框架,用于帕金森病和非典型帕金森综合征的早期检测 创新性地整合了多模态生理和血流动力学参数与AI算法,提供可扩展的远程非侵入性早期检测方法 NA 开发准确分类帕金森病的AI驱动框架 帕金森病和非典型帕金森综合征(包括多系统萎缩和进行性核上性麻痹)患者 机器学习 帕金森病 光电容积描记法(PPG), 心率变异性(HRV), 惯性传感 MLP, 集成模型 生理信号, 运动数据 NA NA 多层感知机, 集成分类器 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性 NA
7246 2025-10-06
An Indian database for grading wound healing and cross-corpus classification using perturbation-based Explainable AI models
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本研究开发了一个基于智能手机拍摄的2D RGB伤口图像的自动伤口分级系统,使用轻量级深度学习模型对伤口愈合能力进行三阶段分类 创建了印度伤口数据库Amrita_wound,采用轻量级模型适用于移动或边缘设备,结合扰动增强特征和可解释AI工具Grad-CAM提高预测透明度 NA 开发自动伤口分级系统以减少患者住院时间和随访次数,减轻医生工作负担 伤口图像数据 计算机视觉 伤口愈合 智能手机图像采集 深度学习 2D RGB图像 Amrita_wound印度数据库、AZH和Medetec公开数据集 NA MobileViT X S, FastViT T8 精确度, F1分数, 特异性, 敏感性 移动或边缘设备
7247 2025-10-06
Prediction of breast cancer HER2 status changes based on ultrasound radiomics attention network
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种结合放射组学和深度学习的超声放射组学注意力网络(URAN),用于预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化 首次将放射组学技术与深度学习相结合预测HER2状态变化,设计了HER2关键特征选择网络(HKFS)和最大平均注意力激励网络(MAAE) 模型对低表达和IHC评分2+及以下的HER2状态变化预测更准确,对其他状态变化的预测性能未明确说明 预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化,为及时调整治疗方案提供依据 乳腺癌患者超声图像 数字病理 乳腺癌 超声成像,放射组学 深度学习,注意力机制 超声图像 医院真实超声图像数据集和公开BUS_UCLM数据集 NA URAN, HKFS, MAAE, 全连接神经网络 准确率, AUC NA
7248 2025-10-06
Dynamic hypergraph representation for bone metastasis analysis
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出动态超图神经网络用于骨转移癌分析,通过超边连接多个节点建模高阶生物关联 首次将动态超图神经网络应用于骨转移癌分析,通过可学习超图结构和Gumbel-Softmax采样策略优化补丁分布 未明确说明模型在异质数据上的泛化能力及计算复杂度分析 提升骨转移癌原发灶识别和亚型分类的准确性 骨转移癌患者的全切片图像和组织结构 数字病理 骨癌 全切片图像数字化 超图神经网络 病理图像 两个大规模真实世界骨转移数据集 PyTorch 动态超图神经网络 准确率 NA
7249 2025-10-06
An integrated optimization and deep learning pipeline for predicting live birth success in IVF using feature optimization and transformer-based models
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本研究开发了一个结合特征优化和Transformer模型的人工智能管道,用于预测IVF治疗中的活产成功率 首次将特征优化技术与基于Transformer的深度学习模型相结合应用于IVF活产预测 NA 创建高精度预测IVF治疗活产结果的人工智能管道 体外受精(IVF)治疗过程 机器学习 生殖医学疾病 人工智能管道 Transformer 临床数据、人口统计数据、过程数据 NA NA Transformer NA NA
7250 2025-10-06
Decoding muscle activity via CNN-LSTM from 3D spatiotemporal EEG
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种基于CNN-LSTM混合模型从3D时空EEG信号解码肌肉活动的方法 首次将EEG频带包络转换为3D时空矩阵,并采用CNN-LSTM混合架构同时提取空间和时间特征 仅针对抓举任务进行研究,样本量较小(5名参与者),需进一步验证通用性 通过非侵入性脑电图信号重建肌肉活动,推动脑机接口技术发展 人类参与者在执行抓举任务时的脑肌电信号关系 脑机接口 NA 脑电图(EEG), 肌电图(EMG) CNN, LSTM 3D时空EEG信号 5名参与者,2块肌肉 NA CNN-LSTM混合架构 标准化均方根误差(nRMSE), 决定系数(R²), 相关系数(CC) NA
7251 2025-10-06
Evaluating machine learning classifiers and explainability for monitoring cow behaviour with wearable nose rings
2025-Nov, Preventive veterinary medicine IF:2.2Q1
研究论文 本研究评估多种机器学习分类器在通过可穿戴鼻环传感器监测奶牛行为方面的性能,并利用可解释AI技术增强模型透明度 首次在该数据集上比较多种机器学习分类器(RF、ANN、GRU、CNN-LSTM),并引入可解释AI技术(SHAP和LIME)进行特征重要性分析 由于数据不平衡和数据限制,原始五种行为分类被简化为三种核心类别(进食、反刍、行走) 评估机器学习分类器在精准畜牧监测中分类奶牛行为的性能 奶牛行为数据 机器学习 NA 三轴加速度计传感 RF, ANN, GRU, CNN-LSTM 传感器数据 NA NA GRU, CNN-LSTM 准确率 NA
7252 2025-10-06
An explainable attention model for cervical precancer risk classification using colposcopic images
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种可解释的注意力模型Cervix-AID-Net,用于基于阴道镜图像的宫颈癌前病变风险分类 结合卷积块注意力模块(CBAM)和多种可解释AI技术(梯度类激活图、LIME、CartoonX、像素率失真)提供模型决策解释 未明确说明样本数量,对高斯噪声超过3%和模糊超过10%时性能下降 开发宫颈癌前病变风险分类模型以辅助早期诊断和预防 DYSIS阴道镜采集的静态图像 计算机视觉 宫颈癌 阴道镜成像 CNN, 注意力机制 图像 NA NA Cervix-AID-Net, CBAM 准确率 NA
7253 2025-10-06
BioFace3D: An end-to-end open-source software for automated extraction of potential 3D facial biomarkers from MRI scans
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 开发了一个名为BioFace3D的开源端到端软件,用于从MRI扫描中自动提取潜在的3D面部生物标志物 首个集成从磁共振成像中提取3D面部生物标志物全流程的端到端自动化管道 NA 自动化发现从磁共振成像中提取的潜在3D面部生物标志物 面部畸形相关的遗传、精神和罕见疾病 医学影像分析 遗传疾病,精神疾病,罕见疾病 磁共振成像 深度学习 3D MRI图像 专有和公共数据集 NA NA NA NA
7254 2025-10-06
Toward autonomous robotic gastroscopy with a novel interventional keypoint and polyp detection system
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种基于深度学习的自主机器人胃镜框架,整合干预关键点和息肉检测系统 开发了名为KP-YOLO的创新检测系统,首次将干预关键点与息肉检测结合,实现机器人胃镜的自主操作 实验验证基于高保真上胃肠道模型,尚未进行真实人体临床试验 提升机器人胃镜在胃部疾病筛查中的自主性和智能化水平 胃部疾病筛查和息肉检测 计算机视觉 胃癌 胃镜检查 YOLO 图像 真实胃镜数据集3,454张图像,上胃肠道模型数据集2,144张图像 NA KP-YOLO 精确度, 平均精确度均值 NA
7255 2025-10-06
Quality assessment of optical coherence tomography angiography images with Relative-distance-based Patch Distribution Modeling (R-PaDiM)
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出基于相对距离的块分布建模方法用于光学相干断层扫描血管成像图像质量评估 首次将相对距离概念引入块分布建模,通过比较好坏质量图像的概率表示实现分类和生成质量评分图 未明确说明方法在临床环境中的实际部署效果和计算效率 开发光学相干断层扫描血管成像图像质量评估方法以提高视网膜生物标志物分析流程 光学相干断层扫描血管成像的正面图像 计算机视觉 视网膜血管疾病 光学相干断层扫描血管成像 CNN 医学图像 三个数据集:DRAC Challenge、OCTA-25K-IQA-SEG和MeyeHeart PyTorch WideResNet-50, ResNet, EfficientNet, DenseNet, VGG 准确率, AUC, Kappa分数 NA
7256 2025-10-06
Efficient segmentation of intraoperative anatomical landmarks in laparoscopic cholecystectomy based on deep learning
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本研究提出一种基于深度学习的智能分割算法,用于腹腔镜胆囊切除术中实时识别和标注关键解剖标志 提出新型通道注意力金字塔场景解析网络,通过多尺度池化层和非等权重特征提取,结合空间通道注意力模块提升模型性能 训练使用解剖前阶段视频帧,测试使用解剖后阶段视频帧,可能存在阶段适应性限制 实现腹腔镜胆囊切除术中关键解剖标志的实时识别和标注,辅助外科医生手术操作 腹腔镜胆囊切除术中的胆囊、Calot三角和胆总管等解剖标志 计算机视觉 胆囊良性疾病 深度学习 语义分割神经网络 手术视频帧 132个腹腔镜胆囊切除术视频中的1425帧图像 NA Channel Attention Pyramid Scene Parsing Plus Network 平均交并比, 交并比 NA
7257 2025-10-06
Self-attention-guided residual deep neural network with multi-scale dilated feature extraction for automated gallbladder disease diagnosis in ultrasound imaging
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种基于自注意力引导残差深度神经网络的多尺度扩张特征提取方法,用于超声图像中胆囊疾病的自动诊断 结合多尺度扩张卷积特征提取、注意力机制和残差连接,能够同时分类九种不同的胆囊疾病 NA 开发自动诊断胆囊疾病的深度学习模型 九种胆囊疾病(胆结石、腹部和腹膜后病理、胆囊炎、膜性和坏疽性胆囊炎、穿孔、息肉和胆固醇结晶、腺肌症、癌变、胆囊壁增厚) 计算机视觉 胆囊疾病 超声成像 CNN 图像 NA NA 自注意力引导残差深度神经网络 准确率, 召回率 NA
7258 2025-10-06
SpaOmicsVAE: A deep learning framework for integrative analysis of spatial multi-omics data
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种名为SpaOmicsVAE的深度学习框架,用于整合分析空间多组学数据 结合变分自编码器架构与双图神经网络,通过基于注意力的机制独特地整合空间和特征信息 NA 解决空间多组学数据的有效整合和分析挑战 胸腺、脾脏、海马体和脑组织等多种组织样本 机器学习 NA 空间多组学技术 VAE, GNN 空间多组学数据 多种组织样本(胸腺、脾脏、海马体、脑组织) NA 变分自编码器, 图神经网络 NA NA
7259 2025-10-06
AIBSD: Deep learning approach to address spatial systematic errors in diffusion tensor imaging
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种名为AIBSD的深度学习方法,用于消除扩散张量成像中的空间系统误差 首次使用深度神经网络解决DTI中磁场梯度空间分布对测量的影响估计和校正问题 回顾性研究,样本量相对有限(130个DTI数据集) 开发和验证基于深度学习的DTI空间系统误差校正方法 扩散张量成像数据和体模测量数据 医学影像分析 神经系统疾病 扩散张量成像(DTI) CNN 医学影像数据 130个DTI数据集,包括体内和体模配对测量 NA 双编码器卷积神经网络 Lin一致性相关系数(CCC) NA
7260 2025-10-06
Novel fusion architecture of multi-location blood flow sounds for arteriovenous fistula stenosis diagnosis
2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 提出一种融合多位置血流声音和位置元数据的架构用于动静脉瘘狭窄诊断 首次提出多位置融合架构(MPFA),通过通道融合和时间融合策略整合血管通路多个位置的声学信息 NA 开发基于多位置血流声音的动静脉瘘狭窄诊断方法 动静脉瘘狭窄 生物医学信号处理 肾脏疾病相关血管并发症 声学信号分析 深度学习 血流声音信号 NA NA 多位置融合架构(MPFA) 准确率 NA
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