深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1821 篇文献,本页显示第 1421 - 1440 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
1421 2025-11-10
A fused deep learning approach to transform drug repositioning
2025-Nov-06, Communications chemistry IF:5.9Q1
研究论文 提出一种融合知识图谱嵌入、预训练策略和推荐系统的统一深度学习框架UKEDR,用于解决药物重定位中的冷启动和网络表示问题 首次将知识图谱嵌入、预训练策略和推荐系统统一集成到药物重定位框架中,并提出语义相似性驱动的嵌入方法解决冷启动问题 未具体说明模型在更大规模数据集上的性能表现和计算效率 开发新型深度学习框架以改进药物重定位的准确性和泛化能力 现有药物和新化合物的治疗应用发现 机器学习 NA 深度学习,知识图谱嵌入 深度学习框架 网络表示数据,药物属性数据 NA NA UKEDR NA NA
1422 2025-11-10
ResNet-EfficientNet powered framework for high-precision cough-based classification of infectious diseases
2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于咳嗽声音的深度学习框架用于COVID-19分类 结合ResNet和EfficientNet预训练模型进行咳嗽声音分类,在COVID-19识别中表现出优越性能 NA 通过咳嗽声音实现COVID-19的早期诊断和分类 COVID-19患者和正常人的咳嗽声音 机器学习 传染病 声音分析 CNN, ResNet, EfficientNet 音频 NA NA 1D-CNN, DS-CNN, EfficientNet v2, ResNet 准确率, 召回率, 精确率, 马修斯相关系数, F1分数, 假阳性率 NA
1423 2025-11-10
Real-time abnormal behaviour detection using energy-efficient YOLO-based framework
2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于优化YOLO框架的实时异常行为检测系统 通过Adam优化器、直方图均衡化等技术增强YOLO网络,实现高精度实时异常行为检测 NA 开发高效的实时异常行为检测系统 公共场所的异常行为 计算机视觉 NA 深度学习,计算机视觉 YOLO 视频 NA NA YOLO 准确率 NA
1424 2025-11-10
Interpretable arrhythmia detection in ECG scans using deep learning ensembles: a genetic programming approach
2025-Nov-06, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 本研究提出了一种基于深度学习和遗传编程的心律失常检测集成方法,并利用可解释人工智能技术提升临床应用的透明度 采用遗传编程方法构建深度学习集成模型,结合可解释人工智能技术提高心律失常检测和房颤复发预测的准确性和可解释性 两个数据集的患者特征和心律失常患病率存在差异,可能影响模型泛化能力 开发可解释的心律失常检测和房颤复发预测方法 心电图扫描数据 医疗人工智能 心血管疾病 心电图扫描 深度学习集成模型 心电图信号 两个数据集共2081名患者(数据集G:1172人,数据集L:909人) NA 深度学习集成模型 ROC-AUC, 精确召回AUC NA
1425 2025-11-10
Treatment decision support for esophageal cancer based on PET/CT data using deep learning
2025-Nov-06, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2
研究论文 基于PET/CT数据开发深度学习模型支持食管癌治疗决策 提出结合卷积和Transformer组件的混合深度学习架构,通过定制化模块实现局部-全局表征学习 NA 提升食管癌治疗决策的准确性和避免过度治疗 食管癌患者的PET/CT影像数据 计算机视觉 食管癌 PET/CT成像 CNN, Transformer 医学影像 NA NA ConvNeXt, Vision Transformer, 自定义混合架构 AUCROC, F1分数, 平衡准确率 NA
1426 2025-11-10
PathViT: Automated disease classification from skeletal muscle histopathology
2025-Nov-06, The American journal of pathology
研究论文 开发基于Transformer的深度学习模型PathViT,用于骨骼肌组织病理学图像的自动化疾病分类 首次将Transformer架构应用于骨骼肌病理图像分类,相比传统方法和现有深度学习模型显著提升性能 仅针对特定疾病模型(ALS和糖尿病)进行验证,未涵盖更广泛的肌肉疾病类型 开发自动化骨骼肌病理图像分类方法以减少人工干预和提高诊断一致性 骨骼肌组织病理学图像,包括健康对照、肌萎缩侧索硬化症(ALS)和糖尿病模型 数字病理学 神经肌肉疾病,代谢性疾病 小麦胚芽凝集素(WGA)染色组织病理学成像 Transformer 图像 来自野生型和疾病模型(G93A*SOD1 ALS模型和Akita 1型糖尿病模型)的WGA染色骨骼肌图像,涵盖多种肌肉类型(股四头肌、腓肠肌、胫骨前肌、趾长伸肌、比目鱼肌) NA PathViT(基于Transformer的定制架构) 准确率 NA
1427 2025-11-10
Mechanism-Aware Deep Learning for Polar Reaction Prediction
2025-Nov-05, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1
研究论文 提出一种机制感知的深度学习框架PMechRP用于极性反应预测,结合多种模型架构和ArrowFinder机制预测模型 使用PMechDB极性基元步骤数据集捕获电子流动和机制细节,开发直接预测箭头推动机制的ArrowFinder模型,提出结合Chemformer集成和两阶段Siamese框架的混合流程 NA 提高化学反应预测的准确性和可解释性,提供机制洞察 极性化学反应 机器学习 NA 深度学习 Transformer, 图神经网络, Siamese网络 化学反应数据 PMechDB数据集和组合生成的反应数据 NA Chemformer, 两阶段Siamese架构 预测准确率 NA
1428 2025-11-10
Multi-Regional deep learning models for identifying dental restorations and prosthesis in panoramic radiographs
2025-Nov-05, BMC oral health IF:2.6Q1
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法,用于在全景X光片中识别多种牙科修复体和假体 首次使用多区域人群数据集训练深度学习模型,增强了模型的泛化能力和鲁棒性 仅使用了2,235张全景X光片,样本量相对有限 开发自动化牙科修复体和假体识别系统以提高临床诊断效率 牙科修复体(牙冠、牙桥、种植体)和牙科治疗(填充物、根管治疗、根管桩) 计算机视觉 牙科疾病 全景X光成像 YOLOv11, Faster R-CNN, ViT 医学图像 2,235张来自三个不同牙科学院的患者全景X光片 NA YOLOv11, Faster R-CNN, Vision Transformer 准确率, 精确率, F1分数, 平均精度均值, 交并比 NA
1429 2025-11-10
MRI augmented with novel artificial intelligence system is equivalent to CT in glenoid imaging
2025-Nov-04, Shoulder & elbow IF:1.5Q3
研究论文 本研究开发了一种用于肩关节MRI图像自动分割的深度学习算法,并与CT扫描进行对比验证 首次证明通过AI增强的MRI在肩关节成像中可以达到与CT相当的解剖定义精度 样本量相对较小(64例患者),且为回顾性研究 评估MRI是否能够替代CT作为肩关节前向不稳患者首选的成像方式 肩关节前向不稳患者的影像学数据 医学影像分析 肩关节疾病 MRI, CT, 深度学习分割 深度学习算法 医学影像 64例患者(39例T1脂肪抑制MRI,25例VIBE MRI关节造影) NA NA Dice相似系数, Spearman相关系数 NA
1430 2025-11-10
3D Swin Transformer for patient-specific proton dose prediction of brain cancer patients
2025-Nov-02, Acta oncologica (Stockholm, Sweden)
研究论文 本研究开发了一种基于3D Swin Transformer的深度学习模型,用于脑癌患者质子治疗的体素级剂量预测 首次将3D Swin Transformer集成到UNet架构中,用于脑癌质子治疗的剂量预测,实现了解剖结构感知的精确剂量分布预测 研究为回顾性分析,样本量有限(206例),需要前瞻性验证和临床部署优化 开发精确的质子放疗剂量预测模型,提高脑癌治疗计划的质量和一致性 206例原发性脑肿瘤患者 医学影像分析 脑癌 双能计算机断层扫描(CT) Transformer, UNet CT影像,剂量计划,临床轮廓 206例患者(训练集186例,测试集20例) NA 3D Swin Transformer, UNet 3D伽马分析(3%/3 mm),平均绝对误差(MAE),临床靶区覆盖率(V95%),剂量体积直方图(DVH) NA
1431 2025-11-10
Deep learning-based 3D dose reconstruction for intensity modulated radiation therapy using electronic portal imaging devices
2025-Nov, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3
研究论文 开发并评估基于深度学习的框架,直接从电子射野影像装置图像和计划CT重建三维患者剂量分布 无需依赖蒙特卡洛模拟或传统反投影方法,直接通过深度学习从EPID图像和CT数据重建3D剂量 高剂量梯度区域存在局部低估,3%/3mm标准的伽马通过率略低于部分先前研究 开发快速、患者特异性的3D剂量重建方法用于放疗质量保证 头颈部调强放疗患者 医学影像分析 头颈部肿瘤 电子射野影像装置(EPID)成像,CT成像 深度学习 医学影像(EPID图像,CT数据) 60例头颈部IMRT患者的512个射野场,10个独立测试病例 NA Res-UNet 平均绝对误差(MAE),均方误差(MSE),剂量差异,3D伽马分析,剂量体积直方图(DVH)比较 NA
1432 2025-11-10
Validating clinical feasibility of MRCAT and deep learning-based synthetic CT images for cervical cancer patient
2025-Nov, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3
研究论文 本研究验证了基于MRCAT和深度学习的合成CT图像在宫颈癌患者放疗计划中的临床可行性 首次系统比较了传统MRCAT方法与深度学习合成CT在宫颈癌放疗计划中的表现 样本量较小(仅5例患者),GTV体积差异较大 验证合成CT图像在宫颈癌放疗计划中的临床应用价值 宫颈癌患者 医学影像分析 宫颈癌 磁共振成像,深度学习,放疗计划 深度学习网络 CT图像,MR图像 5例测试患者,40对训练数据 NA NA Dice相似系数,百分比差异,V20Gy,V30Gy NA
1433 2025-11-10
Artificial Intelligence-Guided Total Mesorectal Excision: Development of a Deep Learning Model to Identify the Pelvic Fascial Plane Anatomy
2025-Nov, Annals of gastroenterological surgery IF:2.9Q2
研究论文 开发用于识别盆腔筋膜平面解剖结构的深度学习模型,实现人工智能引导的全直肠系膜切除术 首次开发能够实时识别盆腔筋膜平面关键解剖标志物的深度学习模型,为AI引导的全直肠系膜切除术提供概念验证 单中心回顾性观察研究,训练和验证数据来自不同手术视频 训练深度学习模型识别全直肠系膜切除术中盆腔筋膜表面解剖标志物,验证AI引导手术的可行性 腹腔镜全直肠系膜切除术中的盆腔筋膜解剖结构 计算机视觉 结直肠癌 腹腔镜手术视频分析 深度学习 手术视频图像 157个手术视频中的2861张图像 NA Feature Pyramid Networks, EfficientNetB7 Dice相似系数, 召回率, 标准化表面Dice NA
1434 2025-11-10
Multi-model approach to understand and predict past and future dengue epidemic dynamics
2025-Nov, Royal Society open science IF:2.9Q1
研究论文 本文提出一种多模型方法来理解和预测登革热流行病的过去和未来动态 整合新现有技术,引入经过训练和未训练的概率集成方法,开发气候信息和无协变量的深度学习预测模型 研究数据仅限于秘鲁北部2010-2021年期间,可能影响模型的普适性 理解和预测登革热流行病的时空动态,为公共卫生决策提供支持 秘鲁北部地区的登革热流行病数据 机器学习 登革热 小波分析,贝叶斯分层模型,深度学习 概率集成模型,时间序列模型,时间卷积网络 时间序列数据,流行病学数据,气候数据 秘鲁北部2010-2021年期间的登革热流行病数据 NA 时间卷积网络,基础时间序列模型 爆发检测可解释指标,集成模型性能评估 NA
1435 2025-11-10
Artificial Intelligence in Ophthalmology: Practical Applications, Subspecialty Evidence and Real-World Deployment
2025-Nov, Cureus
综述 本文详细回顾了人工智能在眼科领域的实际应用、专科证据和现实部署情况 系统梳理了AI在眼科各亚专科的应用现状,特别关注新开发AI系统的有效性和局限性 存在监管审批、标准化、数据质量和伦理考虑等挑战,阻碍AI在眼科的广泛实施 评估人工智能技术在眼科领域的应用现状和发展前景 眼科疾病包括糖尿病视网膜病变、白内障、青光眼和年龄相关性黄斑变性等 医学人工智能 眼科疾病 深度学习, 机器学习 深度学习算法, 机器学习算法 光学相干断层扫描, 视网膜图像 筛选4449条记录,纳入102项研究 NA NA 准确率 NA
1436 2025-11-10
Artificial Intelligence for the Diagnosis and Management of Cancers: Potentials and Challenges
2025-Nov, MedComm IF:10.7Q1
综述 本文系统综述人工智能技术在癌症诊断与管理中的潜力、应用及挑战 全面分析AI在肿瘤学领域的转化现状,提出临床推广的解决方案与未来方向 尚未有成熟的AI模型获得临床使用授权 促进人工智能技术在肿瘤临床实践中的转化应用 癌症患者诊疗全流程 机器学习 癌症 机器学习,深度学习 NA 多层数据 NA NA NA NA NA
1437 2025-11-09
External validation of SpineNetv2 deep learning system for automated lumbar spine MRI analysis: A multi-pathology diagnostic agreement study
2025-Nov-08, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1
研究论文 对SpineNetv2深度学习系统进行独立外部验证,评估其在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断一致性 首个对公开可用的SpineNetv2系统进行独立外部验证的研究,比较了深度学习系统与初级骨科医生的诊断性能 Pfirrmann分级在老年患者和上腰椎间盘表现较差,假阴性多于假阳性,不推荐依赖阴性发现 验证深度学习系统在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断准确性 491名患者的2,455个腰椎间盘(L1/2-L5/S1) 数字病理学 脊柱退行性疾病 磁共振成像 深度学习系统 医学影像 491名患者,2,455个腰椎间盘 NA SpineNetv2 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数, Matthews相关系数, 精确一致率, 加权kappa, 平均绝对误差 NA
1438 2025-11-09
Artificial intelligence in nephrology: predicting CKD progression and personalizing treatment
2025-Nov-08, International urology and nephrology IF:1.8Q3
综述 探讨人工智能在肾病学中预测慢性肾脏病进展和个性化治疗的应用 整合机器学习、深度学习、自然语言处理和多模态数据,提升CKD检测、进展预测和个性化管理能力 存在算法偏差、数据隐私、可解释性和监管合规等持续挑战 改善慢性肾脏病的检测、进展预测和个性化管理 慢性肾脏病患者 自然语言处理, 机器学习 慢性肾脏病 多组学融合, 电子健康记录分析, 医学影像分析, 可穿戴设备监测 梯度提升, LSTM 电子健康记录, 影像数据, 组学数据, 可穿戴设备数据 NA NA NA AUC NA
1439 2025-11-09
Deep Learning-based Eddy Segmentation with Vector-Data for Biochemical Analysis in Ocean Simulations
2025-Nov-07, IEEE computer graphics and applications IF:1.7Q3
研究论文 本研究提出一种基于深度学习的涡旋分割方法,专门处理海洋模拟中的矢量数据以支持生化分析 提出双分支注意力U-Net架构,分别编码矢量大小和方向信息,解决了矢量数据在深度学习分割模型中的表示难题 仅针对海洋模拟数据验证,未在真实观测数据上测试 开发能够有效处理矢量数据的海洋涡旋精确分割方法 海洋模拟中的涡旋结构 计算机视觉 NA 海洋数值模拟 U-Net 3D矢量场数据 四个大规模3D海洋模拟数据集 NA 双分支注意力U-Net 四种分割指标 NA
1440 2025-11-09
Efficient Large-Deformation Medical Image Registration via Recurrent Dynamic Correlation
2025-Nov-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1
研究论文 提出一种基于循环动态相关性的高效大变形医学图像配准方法 通过动态重定位匹配区域实现高效的大变形配准,采用轻量级循环更新模块并解耦运动与纹理特征 NA 解决医学图像中大变形配准的计算效率问题 脑部MRI和腹部CT图像 医学图像处理 NA 医学图像配准 循环神经网络,卷积神经网络 医学图像(MRI, CT) NA NA 循环相关框架 配准精度, FLOPs, 运行速度 NA
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