深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1819 篇文献,本页显示第 1041 - 1060 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
1041 2025-11-22
Evaluation of deep learning reconstruction in accelerated knee MRI: comparison of visual and diagnostic performance metrics
2025-Nov, Radiologie (Heidelberg, Germany)
研究论文 评估深度学习重建在加速膝关节MRI中的临床应用价值,比较其与传统序列的视觉质量和诊断性能指标 首次系统评估深度学习重建技术在膝关节加速MRI中的临床价值,证实其在保持诊断准确性的同时显著缩短扫描时间 样本量相对有限(116例),仅使用1.5T MRI扫描器,未评估其他类型膝关节病变 研究深度学习重建在膝关节加速MRI中的临床应用价值 116例膝关节损伤患者 医学影像分析 膝关节损伤 磁共振成像,深度学习重建 深度学习重建模型 MRI图像 116例膝关节损伤患者 NA NA 信噪比,对比噪声比,图像质量评分,病变检测率,Cohen's kappa 1.5T MRI扫描器
1042 2025-11-22
Development and validation of an artificial intelligence algorithm for cervical vertebral maturation staging using lateral cephalograms
2025 Nov-Dec, Medical journal, Armed Forces India
研究论文 开发并验证基于侧位头颅X光片的颈椎骨成熟度分期人工智能算法 首次使用VGG19卷积神经网络实现颈椎骨成熟度的自动分期,显著提升诊断效率和准确性 样本量相对有限(525例),仅包含7-17岁人群,模型在CVS1阶段表现相对较差 开发自动评估颈椎骨成熟度的人工智能算法,改善传统手动分析的不足 7-17岁青少年的侧位头颅X光片 医学影像分析 骨骼发育评估 X射线成像 CNN 医学影像 525例侧位头颅X光片(249名男性,276名女性,平均年龄12.67岁) PLAINSIGHT VGG19 准确率, F1分数, 混淆矩阵 NA
1043 2025-11-22
Artificial intelligence in dermatology: The shifting paradigms
2025 Nov-Dec, Medical journal, Armed Forces India
观点论文 探讨人工智能在皮肤病学领域的现状、挑战及未来发展前景,特别关注印度医疗背景下的应用 提出将视觉语言模型与协作学习相结合的新范式,强调在资源有限地区提升皮肤病学知识可及性的独特机遇 存在数据集偏差(特别是深色皮肤代表不足)、监管不确定性以及缺乏全面培训计划 分析人工智能在皮肤病学中的整合现状并规划未来发展路线 皮肤病学诊断方法、治疗方式和患者护理系统 计算机视觉 皮肤癌 深度学习 CNN 皮肤图像 NA NA 卷积神经网络 灵敏度, 特异性 NA
1044 2025-11-21
Design of Carbon Nanotube Inhibitors for Main Proteinase of SARS-CoV-2: A Combined Deep Learning and Molecular Dynamics Simulation Study
2025-Nov-20, The journal of physical chemistry. B
研究论文 本研究结合深度学习和分子动力学模拟评估碳纳米管与SARS-CoV-2主蛋白酶的结合性能 首次系统评估深度学习在纳米结构-蛋白质对接中的性能,并揭示DL生成构象为局部能量最小值的亚稳态结构 深度学习模型未能完全处理结合口袋附近柔性环的结构变化 开发SARS-CoV-2主蛋白酶的碳纳米管抑制剂 碳纳米管与SARS-CoV-2主蛋白酶(Mpro) 机器学习 COVID-19 分子动力学模拟, 分子对接 深度学习模型 分子结构数据 NA NA DeepRMSD + Vina 结构一致性, 能量势垒分析 NA
1045 2025-11-21
Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images
2025-Nov-19, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2
研究论文 开发用于胃活检数字全切片图像中幽门螺杆菌和肠上皮化生自动检测的深度学习模型 采用两阶段模型(Vision Transformer与图注意力网络结合),并考虑背景组织病理学特征,更贴近真实临床诊断场景 样本量相对有限(180个全切片图像),仅基于单一医疗中心的H&E染色图像 开发自动化工具用于胃活检标本中幽门螺杆菌微生物和肠上皮化生的检测 胃活检组织标本的数字化全切片图像 数字病理学 胃部疾病 H&E染色,全切片图像数字化 Vision Transformer, Graph Attention Network 图像 180个胃活检H&E全切片图像(776,636个图像块) NA Vision Transformer, Graph Attention Network 精确度, F1分数, 微平均F1分数, 宏平均F1分数 NA
1046 2025-11-21
Frequency-Aware B-Line and Pleural Line Analysis in Lung Ultrasound Videos
2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种集成小波增强和时序注意力建模的肺超声视频分析框架,用于准确识别B线和胸膜线 引入离散小波变换的双组分频率特征增强方法和自适应注意力模块,有效抑制噪声并建模长程时序依赖 肺超声视频数据标注有限,模型在多诊断特征开发方面存在数据限制 开发自动分析肺超声视频中B线和胸膜线的深度学习框架 肺超声视频中的B线和胸膜线 计算机视觉 肺间质疾病 肺超声 深度学习 视频 2,149个超声视频(193,410帧),外加Covid-BLUES公共数据集 PyTorch 时序注意力模型 AUC, ACC NA
1047 2025-11-21
Cardiac Arrhythmia Classification From Lead I ECG Recorded in a Free-Living Environment
2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出基于深度学习的框架CARE-I,使用单导联心电图在自由生活环境中进行心律失常分类 开发了新的数据相似性评估指标以增强迁移学习和外部数据集验证,并测试了在真实噪声环境下的鲁棒性 仅使用单导联心电图数据,可能无法捕捉某些需要多导联的心律失常特征 开发能够在自由生活环境中准确检测心律失常的AI模型 心律失常患者的心电图数据 机器学习 心血管疾病 心电图记录 深度学习 心电图信号 超过60,000份心电图来自PhysioNet Challenge 2021数据集 NA NA AUC, 敏感度, 特异度 NA
1048 2025-11-21
Explainable End-to-End Seizure Prediction via Stationary Wavelet Transform-Driven Dynamic Multiscale Fuzzy Clustering
2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种基于平稳小波变换的动态多尺度模糊聚类框架,用于可解释的癫痫发作预测 结合平稳小波变换与几何注意力机制,开发黎曼流形模糊聚类算法,并采用对比学习和混合监督/自监督策略增强模型鲁棒性 未明确说明模型在跨数据集泛化能力及计算复杂度方面的具体限制 解决癫痫发作预测中存在的个体差异性和时空耦合复杂性难题,提升特征判别性和模型可解释性 癫痫患者的脑电图信号 生物医学信号处理 癫痫 平稳小波变换,脑电图分析 CNN,模糊聚类 脑电图信号 NA PyTorch,TensorFlow 三层卷积网络,多尺度卷积核 FPR,预测性能指标 NA
1049 2025-11-21
Interpretable End to End Epileptic Seizure Detection via Linear and Nonlinear Filtering Networks
2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种结合线性和非线性滤波网络的可解释癫痫发作检测对比学习框架 首次通过双分支解耦网络分离EEG信号的线性和非线性成分,并采用混合监督与自监督对比学习策略 未提及模型在不同癫痫亚型间的泛化能力及计算效率分析 开发可解释的端到端癫痫发作检测方法 头皮和颅内脑电图数据中的六种癫痫发作类型与非发作状态 医疗人工智能 癫痫 脑电图分析 CNN, 对比学习 脑电图信号 NA PyTorch 三层卷积架构,双分支解耦网络,多尺度卷积模块 准确率 NA
1050 2025-11-21
Deep domain adaptation eliminates costly data required for task-agnostic wearable robotic control
2025-Nov-19, Science robotics IF:26.1Q1
研究论文 提出一种深度域适应框架,利用生物力学模型模拟传感器数据解决可穿戴机器人控制中的数据稀缺问题 通过构建中间域将易获取数据转换为数据受限域,无需昂贵设备特定标注数据 模型误差仍比使用完整设备特定数据集的最佳情况高11-44% 开发可实时部署的深度学习模型,用于任务无关的可穿戴机器人控制 髋膝关节力矩估计和可穿戴外骨骼控制 机器学习 NA 深度域适应 深度神经网络 生物力学传感器数据,模拟传感器数据 8名外骨骼使用者 NA 深度域适应网络 力矩估计误差(Nm/kg),代谢成本降低百分比 NA
1051 2025-11-21
A rapidly evolving female-controlled lock-and-key mechanism determines Aedes mosquito mating success
2025-Nov-17, Current biology : CB IF:8.1Q1
研究论文 本研究揭示了雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配的锁钥机制 首次发现雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配启动,并揭示这种快速进化的锁钥机制决定交配成功率 NA 探究伊蚊交配机制及雌性防止重复交配的生物学基础 入侵性埃及伊蚊和白纹伊蚊 生物医学 蚊媒传染病 双色荧光精子系统、行为追踪、深度学习、定量分析 深度学习 行为视频、图像数据 NA NA NA 交配成功率统计(86%-96%单次交配率) NA
1052 2025-11-21
An intelligent brain tumor detection model using lightweight hybrid twin attentive pyramid convolutional network
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种用于脑肿瘤检测的轻量级混合双注意力金字塔卷积网络模型 结合双层级注意力模块和混合金字塔卷积块,采用恒星振荡优化器进行超参数调优,并集成Grad-CAM实现检测区域可视化 NA 开发高效的脑肿瘤早期检测方法 脑部MRI图像 计算机视觉 脑肿瘤 MRI CNN 图像 BT Detection 2020数据集 Python ResNet, LHTA-PCNet, TwinL-A, HPC 准确率 NA
1053 2025-11-21
CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能 首次系统比较二维深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯方面的性能,并构建了结合深度学习特征和临床风险因素的列线图 在外部验证队列中未发现模型性能存在显著差异,样本量相对有限 预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯情况并评估预后价值 经病理证实的喉鳞状细胞癌患者 医学影像分析 喉癌 CT成像 深度学习, 影像组学 CT图像 418例来自两个中心的患者(训练队列247例,内部验证110例,外部验证61例) NA 2D深度学习模型 AUC, 疾病无进展生存期 NA
1054 2025-11-21
Explainable convolutional neural network architectures for high-performance taxonomic classification of gasteroid macrofungi
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出了一种基于深度学习的高性能胃菌类大型真菌分类框架 首次将可解释AI技术应用于胃菌类真菌分类,实现了高精度且可解释的深度学习模型 仅针对六种胃菌类真菌物种,样本多样性有限 开发高精度且可解释的真菌分类方法 六种胃菌类大型真菌:Battarrea phalloides, Crucibulum laeve, Cyathus olla, C. striatus, Tulostoma brumale, T. fimbriatum 计算机视觉 NA 图像分析 CNN 图像 1200张高分辨率图像 NA DenseNet121, ResNeXt, RepVGG, ShuffleNetV2 准确率, F1分数, AUC, 推理时间, 能效 NA
1055 2025-11-21
Enhancing image based classification for crop disease detection using a multiclass SVM approach with kernel comparison
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于机器学习的作物叶片病害检测框架,通过多类SVM核函数比较提升图像分类性能 结合双边滤波和GraphCut分割与基于纹理的特征提取,并在多作物数据集上系统比较多类SVM核函数 未与深度学习方法进行直接对比,仅提供了未来比较的基础 开发有效的作物病害检测系统以最小化农业损失 作物叶片病害(包括黄锈病、红锈病和炭疽病) 计算机视觉 植物病害 图像处理,机器学习 SVM 图像 9,111张经过增强平衡的精选图像 NA 多类SVM(线性核、多项式核、RBF核等) 准确率,精确率,召回率,F1分数 NA
1056 2025-11-21
Mitigating distributed denial of service-based cyberattack in federated computing framework using deep reinforcement learning with frilled lizard algorithm
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法的联邦学习框架DDoS攻击缓解技术 结合联邦学习、深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法,提出新型DDoS攻击检测与分类方法 联邦学习在网络安全领域的应用仍处于早期阶段,多个关键方面有待探索 缓解联邦计算框架中的分布式拒绝服务网络攻击 网络攻击流量数据 机器学习 NA 深度强化学习,优化算法 D3QN 网络流量数据 CICIDIS 2017和ToN-IoT数据集 NA Dueling Double Deep Q-Network 准确率 NA
1057 2025-11-21
Automated meningioma detection using skull X ray images with deep learning and machine learning classifiers
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发了一种结合深度学习和传统机器学习分类器的自动化脑膜瘤检测方法,使用颅骨X射线图像 首次将EfficientNetB0与注意力机制和迁移学习结合,并集成随机森林等传统分类器,实现基于颅骨X射线的脑膜瘤自动检测 外部验证准确率相对较低(0.74),样本量有限,仅来自两家韩国医院 探索利用成本效益高且广泛可用的颅骨X射线成像技术实现脑膜瘤自动检测的潜力 脑膜瘤患者和对照受试者的颅骨X射线图像 计算机视觉 脑膜瘤 X射线成像 CNN, Random Forest, XGBoost 图像 359名受试者(158名脑膜瘤患者,201名对照),共1436张颅骨X射线图像(内部验证612张,外部验证824张) TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn EfficientNetB0 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUROC NA
1058 2025-11-21
Evaluation of VITA shade-based tooth color categories using deep learning
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发并验证了基于深度学习的牙齿颜色评估模型,与经验丰富的牙医进行准确性比较 首次使用六种改进的CNN架构进行牙齿颜色分类,并通过McNemar检验与专业牙医进行统计显著性比较 样本量相对较小(70名成人参与者),仅使用VITA Classic比色板 开发客观可靠的牙齿颜色评估方法以减少传统方法的主观性 成人牙齿颜色 计算机视觉 NA 深度学习,高分辨率口内成像 CNN 图像 70名成人参与者 NA ResNet 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 NA
1059 2025-11-21
Graph attention networks-based prediction of MicroRNA-disease causality in head and neck neoplasms
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究使用图注意力网络预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系 首次将图注意力网络应用于头颈部肿瘤的miRNA-疾病关联预测,通过注意力机制捕捉网络节点和边的重要性与相互依赖性 数据集规模有限,模型可解释性有待提升,模型评估方法需要改进 预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系 头颈部肿瘤相关的microRNA和疾病 机器学习 头颈部肿瘤 生物网络分析 GAT 图数据 来自HMDD v4.0数据库的头颈部肿瘤数据集,包含miRNA、疾病、因果关系、类别和PMID信息 NA 图注意力网络 准确率 NA
1060 2025-11-21
Multimodal deep learning for entity relation extraction and spatiotemporal decision knowledge graph construction in earthquake emergency rescue
2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出融合多模态深度学习与时空知识表示的新型框架,用于提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力 提出跨模态注意力融合网络动态对齐文本、视觉和时空模态的语义信息,并开发具有专门推理机制的时空知识图谱表示 NA 提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力 地震应急救援场景中的实体关系提取和时空决策知识图谱构建 自然语言处理,计算机视觉 NA 多模态深度学习 Transformer,注意力机制 文本,视觉,时空数据 NA NA Cross-modal Attention Fusion Network,Transformer F1-score NA
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