深度学习在生物医药领域的应用

本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得,供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ,每日自动更新(使用关键词“['deep learning']”过滤),已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理,可能存在错误或遗漏,请使用时务必注意核实!

如有建议或合作意向,欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布,欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错,还请不吝 给我打赏,你的支持是我继续创新的重要动力!

Sample Image
添加微信请说明来意
Sample Image
微信赞赏

除通过在线浏览外,为方便用户离线查阅,本站也提供 付费下载(定价19.9元)。之所以考虑收费,是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的,还请理解并多多支持。本站数据会持续更新,而仅需一次付费,未来就可以随时重新下载到最新版本数据。

当前筛选条件: [分区不过滤] [IF不过滤] [发表日期:202511-202511] [清除筛选条件]
当前共找到 1927 篇文献,本页显示第 1201 - 1220 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
1201 2025-11-18
Artificial intelligence in myeloid malignancies: Clinical applications of machine learning in myelodysplastic syndromes and acute myeloid Leukemia
2025-Nov, Blood reviews IF:6.9Q1
综述 总结机器学习在急性髓系白血病和骨髓增生异常综合征中的临床应用 将机器学习应用于骨髓涂片、外周血涂片和流式细胞术诊断,开发动态个性化生存预测模型,使用生成方法创建隐私保护合成队列和数字孪生 需要严格验证、可解释算法、工作流程整合和监管监督 探索机器学习在髓系恶性肿瘤临床管理中的应用 急性髓系白血病(AML)和骨髓增生异常综合征(MDS)患者 机器学习 白血病 机器学习, 深度学习, 无监督聚类, 生成方法 神经网络 骨髓涂片, 外周血涂片, 流式细胞术数据, 基因组数据 NA NA NA 灵敏度, 特异性 NA
1202 2025-11-17
Deep learning-enabled segmentation of knee cartilage in conventional magnetic resonance images: Internal and external validation of different models
2025-Nov-14, The Knee
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的膝关节软骨分割模型,并在传统MRI图像中进行了内外验证 首次在传统质子密度脂肪抑制MRI序列中应用3D Res U-net模型进行膝关节软骨分割,并与其他深度学习模型进行性能比较 研究为回顾性设计,样本量相对有限(共254例),外部验证集样本较少(35例) 开发准确的膝关节软骨分割方法以辅助临床评估膝关节疼痛源和骨关节炎诊疗 膝关节软骨组织 医学影像分析 骨关节炎 质子密度脂肪饱和MRI序列 深度学习 3D MRI图像 254例膝关节MRI(219例训练-内部验证,35例外部验证) NA 3D Res U-net, 3D U-net, 3D V-net Dice系数, Jaccard指数 NA
1203 2025-11-17
Multi stage sentiment analysis for product reviews on Twitter using optimized machine learning algorithm
2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种优化的多阶段情感分析框架,用于分析Twitter上产品评论的情感倾向 优化并比较传统机器学习与深度学习方法在情感分析中的性能,确定最有效的情感分类方法 仅基于5200条英文推文进行分析,数据规模有限且语言单一 探索机器学习算法在社交媒体产品评论情感分析中的可行性 Twitter上关于产品的用户评论 自然语言处理 NA 情感分析 SVM, Naive Bayes, Random Forest, LSTM 文本 5200条英文推文(包含正面、负面和中性评论) NA LSTM NA NA
1204 2025-11-17
Design of multi-mode intelligent system architecture for surface defect detection of steel based on cloud technology
2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出基于云技术的钢材表面缺陷检测多模态智能系统架构 创新集成边缘计算、云计算和移动计算技术,构建改进YOLOv5系列轻量模型,并设计多维智能结果分发生态系统 NA 实现钢材表面缺陷的自动化检测与实时监控 钢材表面缺陷 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv5 图像 大规模自建钢材缺陷数据集 NA YOLOv5-efficient net, YOLOv5-mobile net 检测准确率, 召回率, 处理速度 云原生架构, 边缘计算, 移动计算
1205 2025-11-17
Combining K-fold cross validation with bayesian hyperparameter optimization for accuracy enhancement of land cover and land use classification
2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出结合K折交叉验证与贝叶斯超参数优化的方法,用于提升遥感影像土地覆盖与土地利用分类的精度 首次将贝叶斯超参数优化与K折交叉验证相结合,增强超参数搜索空间的探索能力 仅针对ResNet18模型和EuroSat数据集进行验证,未在其他模型和数据集上测试 提高遥感影像土地覆盖与土地利用分类的准确率 遥感影像土地覆盖与土地利用分类 计算机视觉 NA 遥感影像分析 CNN 图像 EuroSat数据集 NA ResNet18 整体准确率 NA
1206 2025-11-17
Multi-stage knowledge distillation with layer fusion-based deep learning approach for skin cancer classification
2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于多阶段知识蒸馏和层融合策略的深度学习方法用于皮肤癌分类 结合多阶段知识蒸馏与层融合策略,利用中间特征和损失平衡系数,并集成ViT和ConvNeXT的教师模型 NA 开发高效的皮肤病变细胞分类方法 皮肤病变细胞图像 计算机视觉 皮肤癌 深度学习 CNN, EfficientNet, ViT, ConvNeXT 图像 HAM10000数据集 NA ViT, ConvNeXT, CNN, EfficientNet 准确率, F1分数, AUC NA
1207 2025-11-17
DB-SegNet: optimized framework for glaucoma detection and optic structure segmentation from retinal fundus images
2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出DB-SegNet框架用于视网膜眼底图像中青光眼检测和视盘视杯结构分割 结合扩张空洞上下文模块、双向特征校准单元、苦鱼优化算法和多尺度注意力变换器,提升多尺度特征提取和边界细节优化 未明确说明模型在不同设备采集图像上的泛化能力及临床部署可行性 开发高精度青光眼自动诊断和视盘视杯分割系统 视网膜眼底图像中的视盘和视杯结构 计算机视觉 青光眼 视网膜眼底成像 CNN, Transformer 图像 三个公开数据集(Drishti-GS1, RIM-ONE, ORIGA-Light) NA SegNet, DACM, BFCU, MSAT Dice系数, 准确率 NA
1208 2025-11-17
Robot motion skill learning method based on focused reward transformer
2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于聚焦奖励变换器的机器人运动技能学习方法,通过动态平衡长期预测与即时环境线索来优化机器人运动控制 将引导注意力机制与奖励处理重点相结合,解决了传统决策变换器忽视即时动作价值的问题 仅在MuJoCo仿真平台上进行验证,未涉及真实机器人环境测试 改进机器人运动控制的学习和决策过程 机器人运动控制任务 机器学习 NA 深度强化学习 Transformer 运动控制序列数据 三个MuJoCo任务(Hopper, Walker2d, Halfcheetah)的仿真数据 NA Focused Reward Transformer(FRT) 控制任务性能指标 MuJoCo仿真平台
1209 2025-11-17
An AI-powered smart Agribot for detecting locusts in farmlands using IoT and deep learning
2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发了一种基于物联网和深度学习的智能农业机器人,用于农田中蝗虫的实时检测 结合预训练CNN模型与传统机器学习分类器,并引入人工蜂群算法和SVC特征选择器进行蝗虫检测 在研究和实施过程中发现了一些局限性,但未在摘要中具体说明 开发智能农业机器人系统用于农田蝗虫检测 农田环境中的蝗虫 计算机视觉 NA 物联网传感器、深度学习、机器学习 CNN 图像、视频流 NA NA VGG19 准确率,SUS评分 NA
1210 2025-11-15
From retina to brain: how deep learning closes the gap in silent stroke screening
2025-Nov-13, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
1211 2025-11-17
A physics-informed deep learning approach for 3D acoustic impedance estimation from seismic data: application to an offshore field in the Southwest Iran
2025-Nov-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合物理建模与深度学习的混合地震反演框架,用于在数据有限的地质复杂环境中估算三维声阻抗 将物理信息伪井生成与深度前馈神经网络相结合,显著减少对低频背景模型和密集井校准的依赖 仅使用3口真实井数据,未来需要纳入不确定性量化和体积卷积网络以提高空间分辨率和模型可靠性 开发可靠的海上储层表征方法 伊朗西南部海上油田的地震数据和声阻抗 地球物理勘探 NA 地震反演、岩石物理建模、变差函数统计 深度前馈神经网络(DFNN) 地震属性数据、声阻抗测井数据 3口真实井和36口合成伪井 NA 深度前馈神经网络 互相关系数, 归一化相对误差 NA
1212 2025-11-17
Detection of Polyphonic Alarm Sounds From Medical Devices Using Frequency-Enhanced Deep Learning: Simulation Study
2025-Nov-12, JMIR medical informatics IF:3.1Q2
研究论文 本研究开发了一种基于频率增强深度学习的多音报警声音分类方法,用于在嘈杂环境中识别医疗设备报警声 提出结合卷积神经网络和循环神经网络的混合模型,在0dB信噪比条件下实现高精度多音报警声音检测 在临床环境中的性能仍有提升空间,需要进一步验证实际应用效果 设计在嘈杂环境中使用单声道麦克风分类多种医疗设备报警声音的方法 7种医疗设备报警声音和医院病房噪声 音频信号处理 NA 梅尔滤波器组特征提取 CNN, RNN, BiGRU 音频信号 7种报警声音与医院病房噪声的混合数据集 NA 卷积循环神经网络, CNN+双向门控循环单元 F1分数, 精确率, 召回率 NA
1213 2025-11-17
Topological deep learning for enhancing peptide-protein complex prediction
2025-Nov-12, Communications chemistry IF:5.9Q1
研究论文 提出TopoDockQ拓扑深度学习模型,通过持久组合拉普拉斯特征预测肽-蛋白质复合物质量评分,显著降低假阳性率 首次将拓扑数据分析和持久组合拉普拉斯特征应用于肽-蛋白质复合物质量评估,相比AlphaFold2内置评分可降低至少42%假阳性 研究基于序列相似度≤70%的数据集,在更高相似度情况下的性能未验证 提高肽-蛋白质复合物预测的精度,降低模型选择中的假阳性率 肽-蛋白质相互作用复合物 计算生物学, 生物信息学 NA 拓扑数据分析, 持久组合拉普拉斯 深度学习 蛋白质结构数据, 肽序列数据 五个评估数据集(肽-蛋白质序列相似度≤70%) NA TopoDockQ 假阳性率, 精确率, 召回率, F1分数, DockQ评分 NA
1214 2025-11-17
Temporal Analysis of Embryonic Epidermal Morphogenesis in Caenorhabditis elegans
2025-Nov-06, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2
研究论文 开发基于深度学习的图像分析流程,动态追踪秀丽隐杆线虫胚胎表皮形态发生的时间线 提出不依赖明显表型异常或荧光标记即可检测阶段特异性发育时序的新方法 NA 研究胚胎表皮形态发生的发育时序动态 秀丽隐杆线虫胚胎 计算机视觉 NA 微分干涉相差延时显微镜 CNN 图像 RNAi处理胚胎和突变胚胎 NA ResU-Net, ResNet NA NA
1215 2025-11-17
Deep Learning Image-Based Fusion Approach for Identifying Multiple Apparent Diseases in Concrete Structure
2025-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于深度学习的图像融合方法,用于识别混凝土结构中的多种表观病害 将YOLO目标检测与UNet语义分割模型融合,实现快速筛选和像素级病害量化 仅针对四种特定病害类型,数据集规模相对有限(1488张图像) 开发高效准确的混凝土结构表观病害自动识别与量化方法 混凝土结构中的裂缝、剥落、渗水和接缝变形四种表观病害 计算机视觉 NA 深度学习图像分析 YOLO, UNet 图像 1488张现场检测图像 NA YOLO, UNet 平均精度均值, Dice系数, 相对误差 NA
1216 2025-11-17
FedPSFV: Personalized Federated Learning via Prototype Sharing for Finger Vein Recognition
2025-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种基于原型共享的个性化联邦学习算法FedPSFV,用于解决指静脉识别中的数据异质性问题 通过客户端间共享原型增加各类别间距离,并改进基于间隔的损失函数以增强模型特征区分能力 未明确说明计算资源需求和算法在更大规模数据集上的扩展性 解决指静脉识别中隐私保护和数据异质性导致的模型性能限制问题 指静脉识别模型 计算机视觉 NA 深度学习 NA 指静脉图像 六个公共数据集(SDUMLA, MMCBNU, USM, UTFVP, VERA, NUPT) 联邦学习 NA TAR@FAR=0.01, EER NA
1217 2025-11-17
LiDAR-Based Long-Term Mapping in Snow-Covered Environments
2025-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出一种专门针对积雪环境的LiDAR建图策略,通过深度学习检测并移除积雪数据,提升长期自动驾驶的定位精度和地图质量 首次针对积雪环境设计专用建图方法,结合深度学习实现积雪检测与地面信息恢复 仅在真实积雪环境中验证,未涉及其他恶劣天气条件 解决积雪环境下长期自动驾驶的地图构建与定位问题 积雪覆盖的自动驾驶环境 计算机视觉 NA LiDAR扫描 深度学习 点云数据 真实积雪环境采集数据 NA NA IoU, RMSE, Chamfer Distance NA
1218 2025-11-17
Research on Cavitation Fault Diagnosis of Axial Piston Pumps Based on Rough Set Attribute Weighted Convolutional Neural Networks
2025-Nov-05, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出基于粗糙集属性加权卷积神经网络的轴向柱塞泵气蚀故障诊断方法 结合粗糙集理论与CNN,通过属性约简和权重矩阵增强关键特征影响,同时提供可解释的决策规则 NA 提高柱塞泵气蚀故障诊断的准确性和可解释性 轴向柱塞泵的气蚀故障 故障诊断 NA 计算流体动力学模拟 CNN 仿真数据 NA NA 粗糙集属性加权卷积神经网络(RSAW-CNN) 准确率 NA
1219 2025-11-17
Single- and Multimodal Deep Learning of EEG and EDA Responses to Construction Noise: Performance and Ablation Analyses
2025-Nov-05, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究使用深度学习分析脑电图和皮肤电活动对建筑噪音的生理响应 首次将多模态深度学习应用于建筑噪音的生理响应分析,通过消融实验系统优化模型超参数 样本量有限(25名参与者),仅针对两种特定建筑噪音类型 研究建筑噪音暴露下的人类生理响应机制 25名参与者暴露于打桩机脉冲噪音和地钻音调噪音 机器学习 NA 脑电图,皮肤电活动 CNN, LSTM 生理信号 25名参与者 NA 卷积神经网络,长短期记忆网络 准确率,泛化稳定性 NA
1220 2025-11-17
Deep Learning-Driven Bus Short-Term OD Demand Prediction via a Physics-Guided Adaptive Graph Spatio-Temporal Attention Network
2025-Nov-04, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 开发了一种物理引导的自适应图时空注意力网络模型,用于公交车短期起讫点需求预测 引入多头注意力机制仅使用单一输入序列,结合物理引导机制、自适应图卷积和时空编码器-解码器架构 基于小规模数据集(一周数据,30分钟采集间隔) 预测公交车短期起讫点需求 公交车乘客出行数据 机器学习 NA 深度学习 LSTM, BiLSTM, 图卷积网络, 注意力机制 时空序列数据 一周的公交车起讫点需求数据(30分钟采集间隔) NA 自适应图卷积LSTM, 双向LSTM, 编码器-解码器架构 RMSE, MAE, WMAPE, R NA
回到顶部