深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 1516 篇文献,本页显示第 1461 - 1480 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
1461 2025-02-12
A systematic review on the impact of artificial intelligence on electrocardiograms in cardiology
2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2
系统综述 本文系统综述了人工智能在心电图分析中的应用及其对心脏病学诊断和治疗支持的影响 本文首次系统性地评估了AI、机器学习和深度学习在心电图分析中的应用,特别是在心律失常、心肌梗死和心力衰竭等心脏疾病的预测和诊断中的效果 研究仅限于2014年至2024年间的英文文献,可能忽略了其他语言或更早期的重要研究 探讨人工智能在心电图分析中的应用,以提高心脏病学的诊断准确性和治疗支持 心电图数据及其在心脏病学中的应用 机器学习 心血管疾病 机器学习(ML)、深度学习(DL) CNN、RNN、混合模型 心电图数据 46项研究
1462 2025-02-12
Distinguishing the activity of flexor digitorum brevis and soleus across standing postures with deep learning models
2025-Mar, Gait & posture IF:2.2Q2
研究论文 本研究利用深度学习模型区分不同站立姿势下趾短屈肌和比目鱼肌的肌电活动 首次使用深度卷积神经网络基于高密度表面肌电信号的时间和空间特征来分类站立姿势 研究仅针对健康年轻男性,样本多样性有限 探索趾短屈肌和比目鱼肌在不同站立姿势下的肌电活动调整 趾短屈肌和比目鱼肌的肌电活动 机器学习 NA 高密度表面肌电信号记录 深度卷积神经网络(CNN) 肌电信号 健康年轻男性
1463 2025-02-12
Editorial Commentary: Thoughtful Application of Artificial Intelligence Technique Improves Diagnostic Accuracy and Supportive Clinical Decision-Making
2025-Mar, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1
评论 本文讨论了人工智能技术在医学影像中的应用,特别是在骨科领域,强调了深思熟虑的应用对于提高诊断准确性和支持临床决策的重要性 强调了人工智能技术在医学影像中应用的深思熟虑和透明性,提出了AI工具在临床医学中的逐步整合应提供附加的洞察力 未具体提及研究的局限性 探讨人工智能技术在医学影像中的应用,以提高诊断准确性和支持临床决策 医学影像,特别是骨科领域的影像 计算机视觉 骨科疾病 深度学习 NA 医学影像 NA
1464 2025-02-12
Real-time assistance in suicide prevention helplines using a deep learning-based recommender system: A randomized controlled trial
2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2
研究论文 本文通过随机对照试验评估了AI辅助工具在自杀预防热线对话中为咨询师提供实时帮助的有效性和可用性 使用基于BERT的句子嵌入生成建议,并通过余弦相似度呈现前5个聊天情境,为自杀预防热线提供实时AI辅助 工具在不适当的情境下频繁使用,咨询师在最佳时机使用工具的频率较低,可能缺乏使用AI辅助工具的熟练度或对系统的初始信任问题 评估AI辅助工具在自杀预防热线对话中为咨询师提供实时帮助的有效性和可用性 自杀预防热线的咨询师 自然语言处理 心理健康 BERT, 余弦相似度 BERT 文本 48名咨询师(27名实验组,21名对照组),共评估了188个班次
1465 2025-02-12
Unsupervised tooth segmentation from three dimensional scans of the dental arch using domain adaptation of synthetic data
2025-Mar, International journal of medical informatics IF:3.7Q2
研究论文 本研究旨在通过领域适应技术,从3D口腔扫描中自动分割出不同牙弓形态的单个牙齿 使用领域适应技术,无需人工标注即可训练深度学习模型,从合成的3D牙弓扫描数据中分割牙齿 样本量较小,仅使用了20个合成牙弓扫描和16个自然牙弓扫描进行训练 实现从3D牙弓扫描中自动分割单个牙齿 3D牙弓扫描数据 计算机视觉 NA 领域适应技术,包括梯度反转层和Siamese网络 PointNet, PointNet++ 3D扫描数据 20个合成牙弓扫描和16个自然牙弓扫描
1466 2025-02-12
Applicability of the regression approach for histological multi-class grading in clear cell renal cell carcinoma
2025-Mar, Regenerative therapy IF:3.4Q2
研究论文 本文探讨了回归方法在透明细胞肾细胞癌多类别分级中的适用性 首次广泛研究了回归方法在多类别癌分级中的应用,并证明其在透明细胞肾细胞癌四类分级中的有效性 研究仅基于16张全片图像和11,826个组织学图像块,样本量相对较小 评估回归方法在多类别癌分级中的适用性 透明细胞肾细胞癌的组织学图像 数字病理学 肾癌 深度学习 CNN(DenseNet-121和Inception-v3) 图像 16张全片图像和11,826个组织学图像块
1467 2025-02-11
Research on Intelligent Monitoring and Concentration Prediction for Penicillin Fermentation Process
2025-Mar, Biotechnology and bioengineering IF:3.5Q2
研究论文 本研究利用PenSim模拟数据集,应用多种机器学习和深度学习技术预测青霉素发酵过程中的浓度 通过相关性分析筛选出对青霉素浓度有显著影响的九个特征变量,并采用网格搜索系统优化各种预测模型的超参数 研究基于模拟数据集,可能无法完全反映实际生产环境中的复杂性 提高青霉素发酵过程的智能监控和浓度预测,以提升生产效率和质量保证 青霉素发酵过程中的浓度 机器学习 NA 机器学习和深度学习技术 岭回归模型 模拟数据 PenSim模拟数据集
1468 2025-02-10
Decoding thoughts, encoding ethics: A narrative review of the BCI-AI revolution
2025-Mar-01, Brain research IF:2.7Q3
综述 本文综述了脑机接口(BCI)与人工智能(AI)整合的机制,评估了信号采集和处理技术的最新进展,并评估了AI增强的神经解码策略 本文强调了BCI-AI系统在信号质量、解码精度和用户适应方面的显著进展,特别是在高密度电极阵列、深度学习解码器、自适应算法和闭环优化框架方面的创新 尽管BCI-AI整合取得了显著进展,但在长期稳定性和用户训练方面仍存在挑战 分析BCI与AI整合的机制,评估信号采集和处理技术的最新进展,并评估AI增强的神经解码策略 脑机接口(BCI)与人工智能(AI)整合 脑机接口 NA 高密度电极阵列、深度学习解码器、自适应算法、闭环优化框架 深度学习 神经信号 NA
1469 2025-02-09
SIAM: Spatial and Intensity Awareness Module for cerebrovascular segmentation
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本文提出了一种新的空间和强度感知模块(SIAM),用于有限的脑血管分割,通过引入空间和像素强度扰动来构建新的匹配数据,以增强模型的学习能力 SIAM模块通过空间和像素强度扰动构建新的匹配数据,增强了模型对脑血管语义的理解,且具有即插即用的特性 尽管SIAM在有限数据下表现良好,但其在更大规模数据集上的性能仍需进一步验证 提高脑血管分割的准确性和鲁棒性,特别是在数据有限的情况下 脑血管图像 计算机视觉 脑血管疾病 深度学习 SIAM模块 3D图像 三个不同模态的脑血管数据集
1470 2025-02-09
A multi-task framework for breast cancer segmentation and classification in ultrasound imaging
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本文提出了一种用于超声图像中乳腺癌分割和分类的多任务框架,旨在提高乳腺癌病变的检测效果 引入了一种端到端的多任务框架,利用乳腺癌病变分类和分割任务之间的内在相关性,并在广泛使用的公共乳腺癌超声数据集BUSI上进行了综合分析 研究中未提及具体的数据标准化问题,且未详细讨论非肿瘤图像在训练中的影响 探索多任务系统在增强乳腺癌病变检测中的潜力 乳腺癌超声图像 计算机视觉 乳腺癌 深度学习 多任务框架 图像 使用公共乳腺癌超声数据集BUSI
1471 2025-02-09
Time-hybrid OSAformer (THO): A hybrid temporal sequence transformer for accurate detection of obstructive sleep apnea via single-lead ECG signals
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本文提出了一种名为时间混合OSAformer(THO)的新方法,利用单导联心电图信号进行阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的准确检测 THO模型结合了扩张卷积和长短期记忆(LSTM)的混合架构,以及多尺度特征融合策略,并集成了多头部注意力模型中的嵌入式记忆衰减机制,以捕捉时间序列数据的实时特征 NA 提高使用单导联心电图信号进行阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)检测的准确性 阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者 机器学习 阻塞性睡眠呼吸暂停 单导联心电图信号分析 THO(结合扩张卷积和LSTM的混合架构) 时间序列数据(心电图信号) NA
1472 2025-02-09
EpiBrCan-Lite: A lightweight deep learning model for breast cancer subtype classification using epigenomic data
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本文提出了一种名为EpiBrCan-Lite的轻量级深度学习模型,用于利用DNA甲基化数据对乳腺癌亚型进行分类 EpiBrCan-Lite模型通过改进传统的Transformer编码器,使用GRU模块替代MLP模块,减少了可训练权重参数(TWP),并捕捉了输入特征数据的长程依赖关系 模型在TCGA乳腺癌数据集上进行了验证,但该数据集存在类别不平衡问题,尽管使用了SMOTE技术进行缓解,但仍可能影响模型的泛化能力 提高乳腺癌亚型分类的准确性和效率,以便更好地进行患者预后 乳腺癌亚型分类 机器学习 乳腺癌 DNA甲基化数据 EpiBrCan-Lite(基于Transformer和GRU的混合模型) DNA甲基化数据 TCGA乳腺癌数据集
1473 2025-02-09
Improving real-time detection of laryngeal lesions in endoscopic images using a decoupled super-resolution enhanced YOLO
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本研究提出了一种名为SRE-YOLO的深度学习方法,用于实时检测喉部病变,通过结合YOLOv8n基线和超分辨率分支来提高病变检测的准确性 SRE-YOLO方法在YOLOv8n基线的基础上集成了超分辨率分支,以增强病变检测,并在推理过程中解耦以保持低计算需求 研究依赖于多中心数据集,可能受到数据集多样性和采集模态的限制 开发一种高效的深度学习驱动决策支持系统,用于实时检测喉部病变 喉部病变 计算机视觉 喉癌 深度学习 YOLOv8n 图像 多中心数据集,涵盖多种喉部病理和采集模态
1474 2025-02-09
Transferable automatic hematological cell classification: Overcoming data limitations with self-supervised learning
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本研究提出将自监督学习(SSL)集成到细胞分类流程中,以解决数据稀缺和模型泛化能力有限的问题 通过自监督学习提取细胞图像特征,无需使用图像注释,并在少量标注图像上训练轻量级机器学习分类器,提高了分类准确性和模型适应性 研究仅基于四个公开的血液学单细胞图像数据集,可能无法完全代表所有实验室的情况 开发稳健可靠的自动细胞分类系统,以解决数据稀缺和模型泛化能力有限的问题 外周血和骨髓细胞 数字病理学 血液疾病 自监督学习(SSL) 轻量级机器学习分类器 图像 四个公开的血液学单细胞图像数据集,包括一个骨髓和三个外周血数据集
1475 2025-02-09
Multimodal autism detection: Deep hybrid model with improved feature level fusion
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本研究提出了一种基于深度学习的多模态自闭症检测模型,通过改进的特征级融合方法提高预测准确性 提出了一种新的自闭症检测模型,结合了改进的特征级融合方法和混合模型(CNN和Bi-GRU),显著提高了预测准确性 未提及样本的具体来源和多样性,可能影响模型的泛化能力 开发一种基于深度学习的自闭症检测模型,以提高诊断准确性 自闭症谱系障碍(ASD)患者 机器学习 自闭症 Gabor滤波、Wiener滤波、CSP、改进的奇异谱熵、相关维度、改进的主动外观模型、GLCM特征、SLBT CNN、Bi-GRU 图像、EEG信号 NA
1476 2025-02-09
Robust multi-modal fusion architecture for medical data with knowledge distillation
2025-Mar, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本文提出了一种新颖且高效的多模态融合框架,用于医疗数据集,即使在缺少一个或多个模态的情况下也能保持一致的性能 提出了一种基于池化瓶颈(PB)注意力的多模态融合模块,并结合知识蒸馏(KD)和梯度调制(GM)方法,以增强模型在缺失模态情况下的推理能力 研究仅在MIMIC-IV数据集上进行评估,可能需要进一步验证在其他数据集上的泛化能力 开发一种能够在缺失模态情况下保持性能的多模态融合框架,用于医疗数据 胸部X光片、现病史文本、人口统计和实验室测试等表格数据 数字病理 NA 知识蒸馏(KD)、梯度调制(GM) 多模态融合模型 图像、文本、表格数据 MIMIC-IV数据集
1477 2024-08-07
Editorial for "Deep Learning Assisted Classification of T1ρ-MR Based Intervertebral Disc Degeneration Phases"
2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
1478 2025-02-08
Role of artificial intelligence in treatment planning and outcome prediction of jaw corrective surgeries by using 3-D imaging: a systematic review
2025-Mar, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
系统综述 本文系统综述了人工智能在利用3D成像进行颌骨矫正手术的治疗计划和结果预测中的应用 探讨了人工智能在颌骨矫正手术中的治疗计划和结果预测方面的应用,填补了该领域的研究空白 由于研究间的显著异质性和数据报告不足,未进行荟萃分析 评估人工智能在颌骨矫正手术中的治疗计划和结果预测中的作用 颌骨矫正手术 数字病理 NA 3D成像 深度学习算法, 机器学习 CT数据 14项研究
1479 2025-02-08
Predicting craniofacial fibrous dysplasia growth status: an exploratory study of a hybrid radiomics and deep learning model based on computed tomography images
2025-Mar, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
研究论文 本研究旨在开发基于CT图像的三种模型,用于区分颅面纤维性发育不良(CFD)患者的病变进展状态 结合了放射组学和深度学习的混合模型(Model Rad+DL),在评估CFD病变进展方面表现出优越性 研究为回顾性分析,样本量有限(148例患者) 开发并评估基于CT图像的模型,以区分CFD患者的病变进展状态 148名CFD患者的术前CT扫描图像 数字病理学 颅面纤维性发育不良 3D-Slicer软件用于图像分割和特征提取 混合模型(放射组学和深度学习) CT图像 148名CFD患者
1480 2025-02-08
Evaluation of GPT-4 concordance with north American spine society guidelines for lumbar fusion surgery
2025-Mar, North American Spine Society journal
研究论文 本文评估了GPT-4与北美脊柱协会(NASS)腰椎融合手术指南的一致性 首次评估GPT-4在腰椎融合手术临床决策中的一致性,探索AI在脊柱手术实践中的潜在应用 研究样本量较小,仅包含17个临床案例,且仅限于NASS指南的特定场景 评估GPT-4在腰椎融合手术临床决策中的一致性,探索AI在脊柱手术中的应用潜力 17个基于NASS标准的腰椎融合手术临床案例 自然语言处理 脊柱疾病 GPT-4 深度学习模型 文本 17个临床案例
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