深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 19270 篇文献,本页显示第 7681 - 7700 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
7681 2025-10-05
A Deep-Learning-Based Real-Time Microearthquake Monitoring System (RT-MEMS) for Taiwan
2025-May-26, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 介绍一种基于深度学习的实时微地震监测系统(RT-MEMS),用于台湾地区快速生成高分辨率地震目录 整合SeedLink高质量地震网络数据与深度学习模型,建立实时处理工作流,相比标准目录具有更高分辨率和效率 系统目前仅在台湾地区建立,尚未验证在其他地区的适用性 开发实时微地震监测系统以提供快速可靠的地震目录 台湾地区的地震活动,包括背景地震活动和主震-余震序列 机器学习 NA 地震波形数据分析 深度学习 连续波形数据 NA SeisBlue NA NA NA
7682 2025-10-05
Study on Lightweight Bridge Crack Detection Algorithm Based on YOLO11
2025-May-23, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出基于YOLO11优化的轻量级桥梁裂缝检测算法YOLO11-BD,通过改进注意力机制和检测头实现高效精准检测 提出高效多尺度卷积注意力模块增强裂缝特征提取能力,引入轻量级检测头在保持精度同时显著降低计算量 NA 开发轻量化的桥梁裂缝自动检测算法 桥梁裂缝 计算机视觉 NA 深度学习 YOLO 图像 NA NA YOLO11, YOLO11-BD mAP50, mAP50-95, GFLOPs, FPS NA
7683 2025-10-05
Recent Advancements in Hyperspectral Image Reconstruction from a Compressive Measurement
2025-May-23, Sensors (Basel, Switzerland)
综述 本文全面综述了基于压缩测量的高光谱图像重建领域的最新进展 系统地将高光谱图像重建方法分为三大范式:传统模型驱动方法、深度学习方法和混合框架,并特别关注了从CNN到Transformer的架构演进以及深度展开策略 NA 总结高光谱图像重建领域的研究进展并为研究人员提供参考 高光谱图像重建技术 计算机视觉 NA NA CNN, Transformer 高光谱图像 NA NA CNN, Transformer NA NA
7684 2025-10-05
Enhanced Channel Estimation for RIS-Assisted OTFS Systems by Introducing ELM Network
2025-May-23, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种基于极限学习机网络的增强型信道估计方法,用于RIS辅助的OTFS系统 首次将极限学习机网络引入RIS辅助的OTFS系统进行信道估计,并采用基于阈值的初始特征提取方法增强ELM网络的学习能力 ELM网络的参数数量相比深度学习网络较少,可能存在表达能力不足的限制 提高RIS辅助OTFS系统在高移动性通信场景下的信道估计精度和符号检测性能 RIS辅助的OTFS通信系统 机器学习 NA 信道估计,符号检测 ELM 通信信号数据 NA NA 单隐层前馈神经网络 符号检测性能 NA
7685 2025-10-05
TU-DAT: A Computer Vision Dataset on Road Traffic Anomalies
2025-May-22, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 介绍TU-DAT数据集,一个用于分析交通事故的计算机视觉数据集 首个结合真实世界和模拟视频的混合交通异常数据集,包含时空标注和结构化元数据 NA 开发智能交通系统以主动减少道路事故 道路交通事故和异常驾驶行为 计算机视觉 NA NA 混合深度学习模型 视频 约280个真实世界和模拟视频 NA NA NA NA
7686 2025-10-05
Research on Measurement of Coal-Water Slurry Solid-Liquid Two-Phase Flow Based on a Coriolis Flow Meter and a Neural Network
2025-May-22, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 基于科里奥利质量流量计和神经网络开发煤水浆固液两相流测量误差校正方法 首次将深度学习校正框架应用于科里奥利流量计的煤水浆两相流测量误差修正 仅针对煤水浆特定工况进行实验验证,未涉及其他类型的多相流介质 提高科里奥利质量流量计在液固两相流测量场景下的精度 煤水浆固液两相流 工业测量 NA 科里奥利质量流量测量 BP神经网络 流量测量数据 NA NA BP神经网络 测量误差 NA
7687 2025-10-05
Underwater SLAM Meets Deep Learning: Challenges, Multi-Sensor Integration, and Future Directions
2025-May-22, Sensors (Basel, Switzerland)
综述 本文全面分析深度学习增强水下SLAM技术的最新进展,并提出基于水下无线传感器网络集成的新型分类框架 提出基于水下无线传感器网络集成的新型分类框架,探讨通信感知SLAM方法如何提升水下导航精度和操作效率 作为综述论文,主要分析现有技术而非提出新算法,依赖已有文献的覆盖范围 调查深度学习增强水下SLAM技术的发展现状、挑战和未来方向 自主水下航行器(AUVs)和水下无线传感器网络(UWSNs) 机器学习和计算机视觉 NA 声学通信、分布式传感、多模态传感器融合 Transformer, 轻量级神经网络 图像、传感器数据、声学数据 NA NA Transformer架构 导航精度、操作效率 实时部署计算资源
7688 2025-10-05
FakeRotLib: expedient non-canonical amino acid parameterization in Rosetta
2025-May-02, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 提出FakeRotLib方法用于在Rosetta中快速参数化非经典氨基酸 通过小分子构象统计拟合创建旋转异构体分布,显著提升参数化效率并扩展可建模的NCAA类型 未明确说明方法在特定蛋白质体系或复杂环境中的适用性限制 改进Rosetta中非经典氨基酸的参数化方法 非经典氨基酸的旋转异构体分布建模 计算生物学 NA 统计拟合、小分子构象分析 NA 小分子构象数据 NA Rosetta NA 参数化时间、可建模NCAA类型数量 NA
7689 2025-10-05
Evaluation by dental professionals of an artificial intelligence-based application to measure alveolar bone loss
2025-Mar-01, BMC oral health IF:2.6Q1
研究论文 评估牙科专业人员对基于人工智能的牙槽骨丧失测量应用的接受度和使用效果 开发了结合语义分割神经网络和物体检测网络的深度学习模型,首次系统调查牙科专业人员对AI应用的接受度和实用性 样本量相对较小(56名专业人员),仅使用550张咬翼片X光片数据集 评估AI应用在测量牙槽骨高度变化中的准确性、效率以及牙科专业人员的接受度 牙科专业人员和咬翼片X光影像 计算机视觉 牙周病 深度学习,X射线影像分析 深度学习模型 X光影像 550张咬翼片X光片,56名牙科专业人员 NA 语义分割神经网络,物体检测网络 准确率 NA
7690 2025-10-05
Cellpose as a reliable method for single-cell segmentation of autofluorescence microscopy images
2025-Feb-14, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究验证了Cellpose深度学习网络在自发荧光显微镜图像中单细胞分割的可靠性 开发了专门针对自发荧光图像的自动荧光训练模型,首次将Cellpose应用于NAD(P)H自发荧光图像分割 研究主要针对NAD(P)H强度图像,在其他自发荧光对比机制中的通用性需要进一步验证 验证Cellpose在自发荧光显微镜图像中的单细胞分割性能 PANC-1细胞和患者来源的癌症类器官(9例患者) 数字病理 癌症 多光子强度成像,荧光寿命成像显微镜,自发荧光显微镜 CNN 显微镜图像 9例患者的癌症类器官和PANC-1细胞系 Cellpose Cellpose Dice系数,相关系数R,p值 NA
7691 2025-10-05
Deep learning-based morphological assessment of myelodysplastic syndrome on bone marrow smears
2025-Oct, Leukemia research IF:2.1Q3
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的骨髓涂片形态学评估方法,用于识别细胞遗传学定义的骨髓增生异常综合征 通过分析红细胞形态特征(形状和分布)发现了与cMDS的强关联,这些特征此前被人类专家忽视,提出了红细胞形态作为MDS的新型生物标志物 研究主要关注细胞遗传学定义的MDS,可能不适用于所有MDS亚型;需要进一步验证在更广泛人群中的适用性 开发基于深度学习的骨髓增生异常综合征形态学评估方法,提高诊断精确性和客观性 骨髓增生异常综合征患者的骨髓涂片全切片图像 数字病理学 骨髓增生异常综合征 全切片成像,深度学习图像分析 CNN 图像 NA NA NA 诊断准确率 NA
7692 2025-10-05
From data to decisions: Statistical tools and Artificial Intelligence in tuberculosis Operational Research
2025-Oct, The Indian journal of tuberculosis
综述 本文综述了结核病操作研究中应用的统计工具及其在数据驱动决策中的作用,并探讨了人工智能技术的应用前景 系统整合了传统统计方法与新兴人工智能技术在结核病操作研究中的应用,强调了AI技术在增强预测能力和实时监测方面的潜力 作为综述文章,未开展原始研究,主要基于现有文献进行分析和总结 探讨统计工具和人工智能在结核病操作研究中的应用及其对优化结核病控制策略的贡献 结核病操作研究中的统计方法和人工智能技术应用 机器学习 结核病 统计分析方法,机器学习,深度学习 NA 公共卫生数据,监测数据,临床数据 NA NA NA NA NA
7693 2025-10-05
Feasibility study of using CNN-GRU-Dense model for real-time liver tumor tracking during radiotherapy
2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本研究探索使用CNN-GRU-Dense深度学习模型在放疗过程中实时跟踪肝脏肿瘤的可行性 提出结合CNN、GRU和全连接层的混合深度学习架构,无需治疗期间持续更新模型即可实现实时肿瘤跟踪 仅使用57个运动轨迹数据集进行验证,样本量有限;研究为模拟实验,需要进一步临床验证 开发无需持续更新的实时肝脏肿瘤跟踪方法,提高放疗准确性 肝脏肿瘤患者 医学影像分析 肝癌 深度学习 CNN, GRU, Dense 运动轨迹数据 57个来自CyberKnife系统的运动轨迹数据集,分为中央、下部和上部三个肝脏区域 NA 1D CNN(64 filters, kernel size 3) + 2层GRU(256 units) + 2层Dense(64 units) + 输出层 3D径向估计精度, 均方误差 NA
7694 2025-10-05
Enhanced mapping of essential urban land use categories in China (EULUC-China 2.0): integrating multimodal deep learning with multisource geospatial data
2025-Sep-30, Science bulletin IF:18.8Q1
研究论文 通过整合多模态深度学习与多源地理空间数据,开发了增强版的中国城市土地利用分类地图EULUC-China 2.0 结合多模态深度学习模型与多源地理空间数据,采用POI数据的图建模方法,显著提升了城市土地利用分类精度 未明确说明模型在特定城市类型或区域的适用性限制 改进中国城市土地利用分类方法,生成更准确详细的城市土地利用数据产品 中国所有城市的土地利用分类 计算机视觉,地理信息系统 NA 多模态深度学习,地理空间数据分析 深度学习,图神经网络 多源地理空间数据,POI数据,遥感影像 覆盖中国所有城市 NA 多模态深度学习架构 总体分类准确率 NA
7695 2025-10-05
TMolNet: a task-aware multimodal neural network for molecular property prediction
2025-Sep-21, Molecular diversity IF:3.9Q2
研究论文 提出一种任务感知多模态神经网络TMolNet,用于分子属性预测 提出自适应多模态融合框架,包含对比学习方案、任务感知门控模块和模态熵正则化损失 未在摘要中明确说明 提高分子属性预测的准确性和泛化能力 分子数据(1D序列或指纹、2D拓扑图、3D几何构象) 机器学习 NA 深度学习 神经网络 1D序列、2D图结构、3D几何数据 多个基准数据集(未指定具体数量) NA TMolNet(包含模态特定特征提取器、对比学习模块、任务感知门控模块) 预测准确度、泛化能力 NA
7696 2025-10-05
Artificial intelligence in revolutionizing orthodontic practice
2025-Sep-20, World journal of methodology
研究论文 探讨人工智能在正畸实践中的变革性影响及其应用前景 系统分析AI技术在正畸领域的整合现状与未来发展方向 面临数据质量、算法透明度和实际实施等挑战 评估AI在正畸领域的应用效益与发展前景 正畸临床实践与患者诊疗流程 自然语言处理,计算机视觉,机器学习 错颌畸形 牙科影像分析 机器学习,深度学习 牙科影像,患者数据 NA NA NA 诊断准确性,治疗效率 NA
7697 2025-10-05
Use of artificial intelligence in neurological disorders diagnosis: A scientometric study
2025-Sep-20, World journal of methodology
文献计量学研究 通过文献计量学方法分析人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和热点趋势 首次采用文献计量学方法系统分析人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究格局和发展趋势 仅基于Web of Science数据库,可能遗漏其他重要数据库的文献;分析时间跨度较长但文献数量相对有限 探索人工智能在神经系统疾病诊断领域的研究现状和关键亮点 276篇关于人工智能在神经系统疾病诊断领域的科学文献 医学信息学 神经系统疾病 文献计量分析,网络可视化 NA 文献元数据 276篇出版物(2000-2024年) VOSviewer, Microsoft Excel NA NA NA
7698 2025-10-05
Endoplasmic reticulum junctions serve as a platform for endosome-lysosome interactions through their stop-and-go motion switching
2025-Sep-19, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 本研究通过深度学习图像分析发现内质网连接点是内体-溶酶体相互作用平台,调控其停-走运动转换 首次揭示内质网连接点作为细胞器运动调控枢纽的功能,发现其通过停-走运动切换协调细胞器相互作用 未明确所有参与运动转换的分子机制,其他细胞器暂停现象的生理意义需进一步验证 探究内体-溶酶体停-走运动机制及其与内质网的相互作用 内体、溶酶体、内质网连接点、脂滴、过氧化物酶体等细胞器 生物图像分析 NA 深度学习图像分析、粒子追踪、空间分布分析、内质网形态分析 NA 显微镜图像 NA NA NA NA NA
7699 2025-10-06
Ozone exposure, retinal microvasculature alterations, and the mediating effect of aging in diabetic population: A retrospective cohort study
2025-Sep-19, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1
研究论文 本研究探讨长期臭氧暴露与2型糖尿病患者视网膜微血管改变的关系,并分析衰老在其中的中介作用 首次在大型糖尿病队列中揭示臭氧暴露通过加速视网膜衰老导致微血管重构的机制 研究设计为回顾性队列,无法确立因果关系;仅纳入上海地区人群,可能限制结果普适性 探究臭氧暴露对糖尿病患者视网膜微血管的影响及衰老的中介效应 55,463名2型糖尿病患者 数字病理学 糖尿病 卫星遥感臭氧浓度估计,视网膜血管表型分析 深度学习 医学影像数据,环境暴露数据 55,463名2型糖尿病患者,来自上海17个行政区的249个社区卫生中心 NA NA 标准化系数,95%置信区间 NA
7700 2025-10-05
Fusion of X-Ray Images and Clinical Data for a Multimodal Deep Learning Prediction Model of Osteoporosis: Algorithm Development and Validation Study
2025-Sep-18, JMIR medical informatics IF:3.1Q2
研究论文 开发融合胸部X射线图像和临床数据的多模态深度学习模型用于骨质疏松症预测 采用概率融合策略结合基于梯度的小波特征提取方法和注意力机制,增强对图像关键区域的关注 数据集规模有限,回顾性研究可能存在选择偏倚,缺乏外部验证限制了结果的普适性 开发用于骨质疏松症机会性筛查的多模态预测模型 1780名患者的胸部X射线图像和临床数据 计算机视觉 骨质疏松症 X射线成像 CNN 图像, 临床数据 1780名患者 NA 卷积神经网络 AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度 NA
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