深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1856 篇文献,本页显示第 1401 - 1420 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
1401 2025-10-06
KEVS: enhancing segmentation of visceral adipose tissue in pre-cystectomy CT with Gaussian kernel density estimation
2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2
研究论文 提出一种无需真实标注掩码的自动化内脏脂肪组织分割方法KEVS,用于膀胱切除术前CT扫描 结合深度学习语义分割模型与高斯核密度估计分析,无需真实标注VAT掩码即可实现精准分割 仅在20例膀胱切除术前CT扫描数据集上进行验证,样本量有限 开发无需真实标注的自动化内脏脂肪组织分割方法以预测术后并发症 膀胱切除术患者的腹部CT扫描图像 数字病理 膀胱癌 CT扫描 深度学习语义分割模型 医学影像 20例来自伦敦大学学院医院的膀胱切除术前CT扫描 NA NA Dice系数 NA
1402 2025-10-06
Shortcut learning leads to sex bias in deep learning models for photoacoustic tomography
2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2
研究论文 本研究探讨了光声断层扫描中捷径学习导致的性别偏见问题 首次在光声断层扫描领域系统研究捷径学习引发的性别偏见,并揭示疾病患病率性别差异对诊断性能的影响 样本量相对有限(147人),仅关注外周动脉疾病和性别因素 研究深度学习模型在医学影像中的算法公平性问题 外周动脉疾病患者的光声断层扫描图像 医学影像分析 外周动脉疾病 光声断层扫描 CNN 图像 147名个体 NA NA AUROC NA
1403 2025-10-06
A deep learning-based approach to automated rib fracture detection and CWIS classification
2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2
研究论文 开发一种基于深度学习的自动化方法,用于CT扫描中的肋骨骨折检测和CWIS分类 首次将深度学习应用于肋骨骨折的自动化检测和CWIS分类系统分类 训练集中罕见和代表性不足类别的分类性能有待提升 开发评估肋骨骨折自动检测和分类方法 CT扫描中的肋骨骨折 计算机视觉 创伤性损伤 CT扫描 深度学习 医学影像 198个CT扫描(170个训练和内部验证,28个外部验证) nnU-Net nnU-Net 灵敏度, 精确度, F1分数, FPPS NA
1404 2025-10-06
Uncertainty estimation for trust attribution to speed-of-sound reconstruction with variational networks
2025-Jul, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2
研究论文 提出一种基于不确定性估计的声速重建信任度评估方法,用于自动选择最佳超声数据帧以改善乳腺癌诊断 首次将不确定性估计应用于声速重建中的帧选择,提出基于蒙特卡洛丢弃和贝叶斯变分推理的自动选择方法 仅评估了21个BI-RADS 4类病灶,样本量有限 通过不确定性估计提高声速重建图像的质量和诊断可靠性 乳腺癌病灶(良性纤维腺瘤和恶性癌) 医学影像分析 乳腺癌 超声成像,声速重建 变分网络 超声图像 21个BI-RADS 4类病灶,每个病灶4次采集 NA 变分网络 AUC(曲线下面积) NA
1405 2025-10-06
Concurrent emergence of view invariance, sensitivity to critical features, and identity face classification through visual experience: Insights from deep learning algorithms
2025-Jul-01, Journal of vision IF:2.0Q2
研究论文 通过深度学习算法研究视觉经验如何同时促进视角不变性表征、关键面部特征敏感性和身份分类能力的发展 首次系统性地操纵训练数据中身份内和身份间面部图像数量,研究其对网络性能的协同影响 研究基于深度学习模型,与人类视觉系统的直接对应关系仍需进一步验证 探究何种面部经验能使网络对人类关键面部特征敏感,及其与视角不变性表征和分类性能的关系 深度卷积神经网络在面部识别任务中的表现 计算机视觉 NA 深度学习训练 DCNN 面部图像 系统操纵身份内和身份间图像数量的训练数据集 NA 深度卷积神经网络 分类准确率, 视角不变性表征质量, 关键特征敏感性 NA
1406 2025-10-06
Assessment model of blast injury: A narrative review
2025-Jul-18, iScience IF:4.6Q1
综述 本文系统总结了爆炸冲击波的生物学效应、传统评估模型的应用与局限,以及新兴的细胞/类器官模型和人工智能技术在爆炸伤评估中的应用 首次系统整合了冲击波细胞模型、人源类器官模型和人工智能模型在爆炸伤评估中的最新应用进展 作为叙述性综述,缺乏对原始研究数据的定量分析和统计比较 评估爆炸伤的生物学效应和开发新型评估模型 爆炸冲击波引起的颅脑和肺部损伤 医学研究 爆炸伤 数值模拟、动物模型、尸体替代品(PMHS)、细胞模型、类器官模型 机器学习,深度学习 实验数据、模拟数据 NA NA NA NA NA
1407 2025-10-06
A self-supervised robotic system for autonomous contact-based spatial mapping of semiconductor properties
2025-Jul-04, Science advances IF:11.7Q1
研究论文 提出一种自监督机器人系统,用于自主进行基于接触的半导体特性空间映射 将自监督学习与机器人系统结合,实现像素级精确定位和高通量测量,无需大量标注数据 NA 开发能够自主执行基于接触的材料表征技术的机器人系统 半导体钙钛矿薄膜的光电导特性 机器人技术 NA 接触式材料表征技术 自监督神经网络 空间位置数据,光电导测量数据 3025个独特预测位点的钙钛矿薄膜成分梯度 NA NA 测量通量(每小时125次以上测量) 4自由度机器人探针系统
1408 2025-07-06
Automated radiographic assessment of lower limb alignment using deep learning in a data-constrained clinical setting
2025-Jul-04, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
1409 2025-10-06
Deep learning-based approach to third molar impaction analysis with clinical classifications
2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的模型,用于自动检测和分类阻生第三磨牙 首次将YOLOv11模型应用于第三磨牙阻生的自动化分类,结合了Pell and Gregory分类、Winter分类和Pederson难度指数三种临床分类系统 特定标签(如48-Distoangular-C-III)的F1分数较低,数据集多样性有待增强 开发自动化工具来辅助第三磨牙阻生的临床诊断和分类 阻生第三磨牙 计算机视觉 牙科疾病 全景放射摄影 YOLO 图像 训练集2,300张图像(7,624颗牙齿),验证集765张图像(2,580颗牙齿),测试集765张图像(2,493颗牙齿),共98个标签 NA YOLOv11 精确度, 召回率, F1分数, mAP@50, mAP@50:95 NA
1410 2025-10-06
Accurate prediction of synergistic drug combination using a multi-source information fusion framework
2025-Jul-03, BMC biology IF:4.4Q1
研究论文 提出一种多源信息融合框架MultiSyn,用于准确预测协同药物组合 首次将蛋白质相互作用网络与药物药效团信息相结合,采用半监督图神经网络框架整合多源数据 NA 开发准确预测协同药物组合的计算方法 药物组合、细胞系、蛋白质相互作用网络 机器学习 复杂疾病 多组学数据分析 图神经网络,Transformer 基因表达数据,蛋白质相互作用网络,药物化学结构 NA NA 异构图Transformer NA NA
1411 2025-10-06
BrainAGE latent representation clustering is associated with longitudinal disease progression in early-onset Alzheimer's disease
2025-Jul-03, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie
研究论文 本研究通过基于BrainAGE的聚类算法对早发性阿尔茨海默病患者进行分层,分析不同疾病进展速率的生物标志物 首次将BrainAGE潜在表征聚类应用于早发性阿尔茨海默病的纵向疾病进展分析 样本量相对有限(142名参与者),且为回顾性研究设计 识别与早发性阿尔茨海默病进展相关的生物标志物,以推进临床试验和改进治疗策略 早发性阿尔茨海默病患者 医学影像分析 阿尔茨海默病 结构磁共振成像 深度学习 3D T1加权MRI图像 142名早发性阿尔茨海默病患者,另使用3,227名健康受试者的MRI进行预训练 NA Brain Age Gap Estimation模型 BrainAGE分数,MMSE评分,CDR评分,灰质体积 NA
1412 2025-07-06
Corrigendum to "Automated sex and age estimation from orthopantomograms using deep learning: A comparison with human predictions" [Forensic Sci. Intern., vol. 374 (2025) 112531]
2025-Jul-03, Forensic science international IF:2.2Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
1413 2025-10-06
Prioritizing perturbation-responsive gene patterns using interpretable deep learning
2025-Jul-02, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 提出一种名为River的可解释深度学习框架,用于识别跨多个条件的差异空间表达模式基因 首次将DSEP基因优先排序定义为新的分析任务,开发具有双分支预测架构和事后归因策略的可解释深度学习框架 NA 识别在多个生物条件下表现出条件相关空间变化的基因模式 胚胎发生、糖尿病影响的精子发生、狼疮相关脾脏变化、三阴性乳腺癌等生物环境中的空间表达模式 空间转录组学 三阴性乳腺癌,糖尿病,狼疮 空间分辨转录组学 深度学习 空间基因表达数据 NA NA 双分支预测架构 NA NA
1414 2025-10-06
AI-enabled Barilai-Borwein-Blinder-Oaxaca-Bernoulli Deep Classifier for Enhanced Crop Yield Prediction
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种AI驱动的BBO-BDC深度分类器,用于提高作物产量预测的准确性 结合Barilai-Borwein梯度最小最大归一化、Blinder-Oaxaca统计分解和伯努利深度信念网络的新型集成方法 NA 提高作物产量预测的准确性、敏感性和特异性,减少假阳性和假阴性案例 作物产量预测 机器学习 NA AI驱动的深度学习方法 深度信念网络 作物产量数据集 NA NA Bernoulli Deep Belief Network 准确率, 特异性, 敏感性, 收敛速度, 开销 NA
1415 2025-10-06
Dual smart sensor data-based deep learning network for premature infant hypoglycemia detection
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于双智能传感器和深度学习算法的HAPI-BELT系统,用于早产儿低血糖的实时监测与检测 结合PPG传感器和智能摄像头的双传感器系统,采用CAT-Swarm优化进行特征提取,并首次应用GRU-LSTM网络进行早产儿低血糖检测 未提及系统在临床环境中的验证规模和具体性能数据 开发实时监测和检测早产儿低血糖的智能系统 早产新生儿 医疗健康监测 新生儿低血糖 光电体积描记法(PPG),智能摄像监测 GRU-LSTM 传感器数据,图像数据 NA NA GRU-LSTM混合网络 NA 树莓派Zero 2 W
1416 2025-10-06
Explainable few-shot learning workflow for detecting invasive and exotic tree species
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种可解释的小样本学习工作流,用于检测巴西大西洋雨林中的入侵和外来树种 将孪生网络与可解释AI相结合,在少量标注数据下实现树种分类并提供可视化案例解释 仅针对特定地理区域(巴西大西洋雨林)的树种检测,通用性有待验证 开发能够在数据稀缺条件下准确检测入侵和外来树种的方法 巴西大西洋雨林中的入侵和外来树种 计算机视觉 NA 无人机影像采集 Siamese network, CNN 图像 小样本学习(3-shot learning) NA MobileNet, 浅层CNN F1-score, 正确性, 连续性, 对比性 轻量级骨干网络(MobileNet)
1417 2025-10-06
Advanced multiscale machine learning for nerve conduction velocity analysis
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合多尺度信号处理和生理约束深度学习的先进机器学习框架,用于精确分析神经传导速度 整合熵优化小波分析、热力学正则化神经网络和随机进展模型,解决了传统NCV技术的三大局限 基于已有研究数据进行分析,未提及前瞻性验证 开发高精度神经传导速度分析框架,提升神经病变诊断和监测能力 神经传导速度信号分析 机器学习 神经病变 神经传导速度分析 深度学习神经网络 生理信号数据 来自28个医疗中心的1842名患者 NA 热力学正则化神经网络,随机进展模型 准确率,治疗反应预测准确率 NA
1418 2025-10-06
Ensemble methods and partially-supervised learning for accurate and robust automatic murine organ segmentation
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发了用于小鼠μCT图像多器官自动分割的集成方法和部分监督学习框架 首次将部分监督学习(PSL)框架应用于临床前研究,并证明了3D模型在准确性和外部数据集泛化能力方面的优越性 部分监督学习框架在某些器官的外部数据泛化能力有待提升 开发准确且鲁棒的小鼠μCT图像自动器官分割方法 小鼠μCT图像中的多个器官 计算机视觉 NA μCT成像 2D CNN, 3D CNN 医学图像 NA NA NA Dice相似系数(DSC) NA
1419 2025-10-06
Advancing BCI with a transformer-based model for motor imagery classification
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于Transformer和时序卷积网络的脑机接口模型EEGEncoder,用于改进运动想象分类任务 提出新颖的双流时空块(DSTS)融合架构,结合多并行结构,能同时捕捉时空特征 NA 提高基于脑电信号的运动想象分类准确性 脑电信号中的运动想象模式 脑机接口 运动障碍 脑电图(EEG) Transformer, TCN 脑电信号 BCI Competition IV-2a数据集 NA EEGEncoder, Dual-Stream Temporal-Spatial Block (DSTS) 准确率 NA
1420 2025-10-06
Key factors in predictive analysis of cardiovascular risks in public health
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究通过机器学习和深度学习模型分析心血管疾病风险预测中的关键因素 系统比较了传统机器学习模型与深度学习模型在心血管风险预测中的表现,并识别出各自优势 需要大量计算资源和数据预处理工作 评估心血管疾病风险预测中数据分析方法的效果 心血管疾病风险预测模型 机器学习 心血管疾病 机器学习分析 Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting Machines, Multilayer Perceptron 医疗健康数据 NA NA 多层感知机 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC AUC NA
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