深度学习在生物医药领域的应用

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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
61 2025-07-23
A Tunable Forced Alignment System Based on Deep Learning: Applications to Child Speech
2025-Mar-31, Journal of speech, language, and hearing research : JSLHR
研究论文 开发了一种基于深度学习的可调谐强制对齐系统Wav2TextGrid,专为儿童语音设计 提出了一种可训练的、说话者自适应的神经强制对齐器,可直接根据手动对齐进行训练 仅针对3至6岁神经典型儿童语音进行了评估,未涵盖更广泛年龄或非典型语音 开发适用于儿童语音的高精度自动语音对齐工具 42名3至6岁神经典型儿童的语音数据及TIMIT语料库 自然语言处理 NA 深度学习 神经网络 语音 42名儿童语音数据及TIMIT语料库 NA NA NA NA
62 2025-07-22
Review of the Current State of Artificial Intelligence in Pediatric Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging
2025-Mar-26, Children (Basel, Switzerland)
review 本文综述了人工智能在儿科心血管磁共振成像(CMR)中的当前应用状态 探讨了AI如何通过深度学习技术提高CMR在先天性心脏病(CHD)中的效率、图像质量和减少错误 未提及具体的实验数据或样本量,可能缺乏实证支持 提高先天性心脏病(CHD)中心血管磁共振成像(CMR)的效率和质量 儿科心血管磁共振成像(CMR) digital pathology cardiovascular disease deep learning NA image NA NA NA NA NA
63 2025-10-06
Reducing hepatitis C diagnostic disparities with a fully automated deep learning-enabled microfluidic system for HCV antigen detection
2025-Mar-21, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 开发了一种基于智能手机的自动化微流控系统,用于丙型肝炎病毒抗原检测 首次将铂纳米颗粒、深度学习图像处理和微流控技术结合,创建全自动便携式HCV抗原检测系统 未提及与现有方法的详细对比研究,未说明临床验证的样本来源和规模细节 解决资源有限地区HCV诊断难题,减少健康不平等 丙型肝炎病毒抗原 数字病理 丙型肝炎 微流控技术、纳米颗粒检测 深度学习 图像 NA NA NA 准确率 智能手机平台
64 2025-10-06
StainAI: quantitative mapping of stained microglia and insights into brain-wide neuroinflammation and therapeutic effects in cardiac arrest
2025-Mar-20, Communications biology IF:5.2Q1
研究论文 开发了一种名为StainAI的深度学习工具,用于快速高通量分析小胶质细胞形态并量化脑部神经炎症 首次实现基于全玻片免疫组化图像的小胶质细胞自动形态分类、脑图谱映射和激活评分计算 方法验证主要基于动物模型,在人类组织中的应用仍需进一步验证 开发自动化工具以克服小胶质细胞形态分析的地域限制和手工方法局限 大鼠模型中的小儿窒息性心脏骤停和非人类灵长类动物的猿免疫缺陷病毒感染模型 数字病理学 神经炎症疾病 免疫组化 深度学习 图像 数百万个小胶质细胞跨越多个脑切片 NA NA NA NA
65 2025-10-06
Open-Source Manually Annotated Vocal Tract Database for Automatic Segmentation from 3D MRI Using Deep Learning: Benchmarking 2D and 3D Convolutional and Transformer Networks
2025-Mar-05, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1
研究论文 本研究评估了四种深度学习架构在3D MRI声道自动分割中的性能,并创建了开源手动标注声道数据库 首次系统比较2D和3D卷积网络及Transformer网络在声道分割中的表现,并引入迁移学习策略 所有模型在特定声音(如/kõn/)分割和骨性区域(如牙齿附近)存在困难 评估深度学习算法在3D MRI声道自动分割中的效果 10名法语使用者的53个声道体积,包含21个独特法语音素和3个清音任务 医学影像分析 NA 3D MRI CNN, Transformer 3D MRI图像 53个声道体积,来自10名法语使用者 NA 2D U-Net, 3D U-Net, 3D U-Net with transfer learning, 3D transformer U-Net (3D U-NetR) Dice系数, Hausdorff距离, 结构相似性指数 NA
66 2025-10-06
Deep Learning: A Heuristic Three-Stage Mechanism for Grid Searches to Optimize the Future Risk Prediction of Breast Cancer Metastasis Using EHR-Based Clinical Data
2025-Mar-25, Cancers IF:4.5Q1
研究论文 提出一种启发式三阶段机制来管理深度学习网格搜索的运行时间,应用于乳腺癌转移风险预测 开发了结合甜点网格搜索和随机网格搜索的三阶段机制,有效管理低预算网格搜索时间并提升模型性能 研究基于特定临床数据集,方法在更大规模数据或其他疾病领域的适用性需要进一步验证 优化深度学习模型在乳腺癌转移风险预测中的性能 乳腺癌患者的电子健康记录临床数据 机器学习 乳腺癌 电子健康记录数据分析 深度前馈神经网络 临床数据 NA NA 深度前馈神经网络 风险预测改进百分比 低预算计算资源
67 2025-10-06
Machine learning predicts spinal cord stimulation surgery outcomes and reveals novel neural markers for chronic pain
2025-Mar-18, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究应用机器学习方法基于术中脑电图数据预测慢性疼痛患者对脊髓刺激疗法的反应 首次结合术中脑电图特征与临床数据构建预测模型,发现α-θ峰值功率比作为新型神经标记物 样本量较小(仅20名患者),需要更大规模研究验证 预测慢性疼痛患者对脊髓刺激疗法的治疗反应 20名接受脊髓刺激手术的慢性疼痛患者 机器学习 慢性疼痛 脑电图,脊髓刺激 决策树 脑电图信号,临床特征,患者报告结局指标 20名慢性疼痛患者 NA 决策树 准确率,F1分数,AUC NA
68 2025-10-06
Transfer learning reveals sequence determinants of the quantitative response to transcription factor dosage
2025-Mar-12, Cell genomics IF:11.1Q1
研究论文 应用迁移学习预测转录因子剂量如何影响调控元件的染色质可及性 首次结合迁移学习和定量染色质响应测量来解析顺式调控元件的序列特征 仅针对TWIST1和SOX9两种剂量敏感转录因子进行研究 揭示转录因子剂量定量响应的序列决定因素 面部祖细胞中的调控元件 机器学习 NA 迁移学习, 报告基因检测 深度学习 染色质可及性数据, 转录因子结合基序 NA NA NA 准确性 NA
69 2025-10-06
Development of a Machine-Learning Algorithm to Identify Cauda Equina Compression on Magnetic Resonance Imaging Scans
2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2
研究论文 开发用于自动检测磁共振成像中马尾神经压迫的机器学习算法 首次将卷积神经网络应用于马尾神经压迫的自动检测,并生成梯度下降热力图以突出分类关键区域 样本量相对有限(715张图像),需要在更多样化的数据集上进一步验证 开发自动化马尾神经压迫检测模型,实现对疑似马尾神经综合征患者的快速分诊 疑似马尾神经综合征患者的磁共振成像扫描 计算机视觉 马尾神经综合征 磁共振成像 CNN 图像 715张磁共振图像(80%训练,20%测试) NA 卷积神经网络 准确率, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, AUC NA
70 2025-10-06
Deep Learning for Lumbar Disc Herniation Diagnosis and Treatment Decision-Making Using Magnetic Resonance Imagings: A Retrospective Study
2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2
研究论文 本研究开发深度学习模型辅助腰椎间盘突出症的MRI诊断和治疗决策 不仅检测椎间盘突出存在,还评估AI辅助方法在诊断准确性和决策时间上的综合表现 回顾性研究,样本来源单一 评估深度学习在腰椎间盘突出症诊断和治疗决策中的辅助价值 接受手术评估患者的MRI图像 计算机视觉 腰椎间盘突出症 磁共振成像 CNN 图像 NA NA 卷积神经网络 准确率, 决策时间 NA
71 2025-10-06
Performance of Machine Learning Models in Predicting BRAF Alterations Using Imaging Data in Low-Grade Glioma: A Systematic Review and Meta-Analysis
2025-03, World neurosurgery IF:1.9Q2
系统综述与荟萃分析 系统评估机器学习模型使用影像数据预测低级别胶质瘤中BRAF基因改变的性能 首次系统综述和荟萃分析评估人工智能模型在预测低级别胶质瘤BRAF基因改变方面的表现 纳入研究数量有限(6项研究),样本量较小(951例患者),需要更大样本量和更多算法验证 评估机器学习和深度学习模型使用影像数据预测低级别胶质瘤中BRAF基因改变的性能 低级别胶质瘤患者 医学影像分析 脑胶质瘤 医学影像分析 机器学习,深度学习 影像数据 951例患者 NA NA AUROC,敏感性,特异性 NA
72 2025-10-06
The radiogenomic and spatiogenomic landscapes of glioblastoma and their relationship to oncogenic drivers
2025-Mar-01, Communications medicine IF:5.4Q1
研究论文 本研究探讨胶质母细胞瘤的影像组学特征、空间分布模式与基因突变之间的关系 首次系统揭示胶质母细胞瘤突变产生的独特影像特征及其与肿瘤空间分布的关联 回顾性研究设计,样本量有限(357例),仅分析IDH野生型胶质母细胞瘤 建立胶质母细胞瘤分子组成和致癌驱动因子的临床可及影像生物标志物 357例IDH野生型胶质母细胞瘤患者 医学影像分析 胶质母细胞瘤 多参数MRI,靶向基因测序 机器学习,深度学习 医学影像,基因测序数据 357例IDH野生型胶质母细胞瘤 NA NA NA NA
73 2025-10-06
Using a fully automated, quantitative fissure integrity score extracted from chest CT scans of emphysema patients to predict endobronchial valve response
2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
研究论文 本研究开发并验证了一种基于胸部CT扫描自动提取的裂隙完整性评分来预测肺气肿患者支气管内瓣膜治疗反应的预测模型 首次使用全自动深度学习定量评估裂隙完整性的方法预测EBV治疗反应 回顾性研究设计,样本量相对较小(96例) 开发预测支气管内瓣膜治疗反应的生物标志物 中度至重度肺气肿患者 医学影像分析 肺气肿 胸部CT扫描 深度学习, 逻辑回归 医学影像 96例患者的治疗前后胸部CT检查 NA NA AUC, 准确率, 特异性, 敏感性, 阳性预测值, 阴性预测值 NA
74 2025-10-06
Accuracy of deep learning-based upper airway segmentation
2025-03, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
研究论文 本研究评估了基于深度学习的自动分割方法与半自动方法在上气道分割中的准确性 首次使用MONAI Label框架训练自动分割模型,并与开源软件ITK-SNAP的半自动方法进行系统性比较 研究样本量未明确说明,可能影响结果的普适性 评估自动和半自动上气道分割方法在正畸治疗中的准确性 锥形束CT图像中的上气道结构 数字病理 正畸疾病 锥形束CT成像 深度学习分割模型 医学影像 NA MONAI Label, ITK-SNAP NA Dice相似系数, 精确度, 召回率, 95% Hausdorff距离, 体积差异 NA
75 2025-10-06
De novo design of self-assembling peptides with antimicrobial activity guided by deep learning
2025-Mar-14, Nature materials IF:37.2Q1
研究论文 通过深度学习指导从头设计具有抗菌活性的自组装肽材料 整合非天然氨基酸增强肽自组装能力,并利用深度学习预测功能活性,实现无需大量实验标注的功能性肽材料设计 需要最小化实验标注,可能对某些复杂功能的预测仍存在挑战 解决细菌耐药性问题,开发新型抗菌材料 自组装肽材料及其抗菌功能 机器学习 细菌感染 深度学习 深度学习模型 肽序列数据 小鼠肠道细菌感染模型 NA NA 体内治疗效果、生物膜清除能力、耐药性诱导 NA
76 2025-10-06
A Large Language Model-Powered Map of Metabolomics Research
2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 使用大型语言模型构建代谢组学研究全景图,整合分析超过80,000篇文献 结合PubMedBERT和GPT-4o mini进行主题建模,首次系统揭示代谢组学研究领域的主题结构和演变趋势 基于文献摘要分析,可能未涵盖全文细节;主题分类依赖模型性能 构建代谢组学研究领域的知识图谱和趋势分析 80,000多篇代谢组学相关科学文献 自然语言处理 NA 文献挖掘,主题建模 BERT,神经网络主题模型 文本 80,000+篇文献 PubMedBERT,GPT-4o mini,t-SNE BERT,神经网络主题模型 NA NA
77 2025-10-06
Dementia Overdiagnosis in Younger, Higher Educated Individuals Based on MMSE Alone: Analysis Using Deep Learning Technology
2025-Mar-10, Journal of Korean medical science IF:3.0Q1
研究论文 本研究通过深度学习技术分析单独使用MMSE与结合其他认知测试在痴呆症诊断中的效果 首次使用随机森林模型量化MMSE单独使用时的过度诊断问题,特别关注年轻高学历人群 研究样本仅限于有主观认知抱怨的参与者,可能不适用于一般人群 提高痴呆症诊断准确性,优化诊断流程 2,863名有主观认知抱怨的参与者 机器学习 老年疾病 神经心理学评估 随机森林 认知测试数据 2,863名参与者 Scikit-learn 随机森林 准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC NA
78 2025-10-06
actifpTM: a refined confidence metric of AlphaFold2 predictions involving flexible regions
2025-Mar-04, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 提出了一种改进的AlphaFold2预测置信度度量方法actifpTM,专注于蛋白质相互作用中的关键残基 开发了actifpTM指标,解决了传统ipTM评分在柔性区域存在时的局限性,提供了更稳健的相互作用置信度评估 NA 改进蛋白质结构预测模型中的相互作用置信度评估方法 蛋白质-蛋白质相互作用,特别是涉及柔性区域的相互作用 生物信息学 NA 蛋白质结构预测 AlphaFold2 蛋白质结构数据 NA ColabFold AlphaFold2 actifpTM, ipTM Colab notebook, 本地安装
79 2025-10-06
Building a Synthetic Vascular Model: Evaluation in an Intracranial Aneurysms Detection Scenario
2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1
研究论文 本文提出了一种能够模拟脑血管树各组成部分的完整合成模型,用于颅内动脉瘤检测场景的评估 开发了能够同时模拟动脉几何形状、动脉瘤形态和背景噪声的完整合成3D血管模型 NA 构建合成血管模型以增强颅内动脉瘤检测的深度学习性能 脑血管树、颅内动脉瘤 计算机视觉 脑血管疾病 磁共振血管成像、飞行时间原理 3D CNN 3D图像 NA NA NA NA NA
80 2025-10-06
SGA-Driven feature selection and random forest classification for enhanced breast cancer diagnosis: A comparative study
2025-Mar-30, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合海鸥优化算法进行特征选择和随机森林分类器的乳腺癌诊断新方法 首次将海鸥优化算法应用于乳腺癌诊断中的基因选择,通过系统探索特征空间识别最具信息量的基因子集 未集成其他自然启发算法和深度学习模型,临床适用性有待进一步验证 提高乳腺癌分类准确率并降低计算复杂度 乳腺癌基因数据 机器学习 乳腺癌 基因表达分析 随机森林 基因数据 NA Scikit-learn 随机森林 准确率 NA
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