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！
添加微信请说明来意
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。
当前共找到 1985 篇文献，本页显示第 1981 - 1985 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1981 | 2025-01-07 |
EEG-based cross-subject passive music pitch perception using deep learning models
2025-Dec, Cognitive neurodynamics
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s11571-024-10196-9
PMID:39758357
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型，基于脑电图（EEG）数据，探索跨被试的音乐音高感知 | 提出了轻量级改进的EEGNet模型用于EEG音高分类，并采用分类器集成方法构建跨被试模型 | 研究仅针对小提琴的G3和B6音高，未涵盖更广泛的音高范围 | 客观检测和解码跨被试的音乐音高感知的脑响应 | 34名被试在听到小提琴G3和B6音高时的EEG信号 | 机器学习 | NA | EEG | 改进的EEGNet模型 | EEG信号 | 34名被试 | NA | NA | NA | NA |
| 1982 | 2025-01-05 |
Csec-net: a novel deep features fusion and entropy-controlled firefly feature selection framework for leukemia classification
2025-Dec, Health information science and systems
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s13755-024-00327-1
PMID:39736875
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Csec-net的新方法，用于白血病的计算机辅助诊断，通过深度学习特征融合和熵控制的萤火虫特征选择框架实现 | 提出了一种新的深度学习特征融合策略和熵控制的萤火虫特征选择技术，用于白血病分类 | 未提及具体局限性 | 开发和评估深度学习方法以实现计算机辅助的白血病诊断 | 白血病患者的血液样本图像 | 计算机视觉 | 白血病 | 深度学习 | MobileNetV2, EfficientNetB0, ConvNeXt-V2, EfficientNetV2, DarkNet-19, 多类支持向量机 | 图像 | 15562张图像，来自四个数据集：ALLID_B1, ALLID_B2, C_NMC 2019, ASH | NA | NA | NA | NA |
| 1983 | 2025-01-05 |
DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images
2025-Dec, Health information science and systems
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s13755-024-00330-6
PMID:39741501
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DEELE-Rad的方法，通过深度学习模型提取深度放射组学特征，用于COVID-19胸部X光图像的分类，并提供了可视化的解释以支持决策 | 结合深度学习和机器学习技术，利用迁移学习从ImageNet中提取深度放射组学特征，并通过自动参数调整和交叉验证策略优化分类器性能 | 未提及具体的数据集规模或多样性限制，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种基于深度学习的放射组学方法，用于COVID-19胸部X光图像的分类，以辅助医疗决策 | COVID-19患者的胸部X光图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习、迁移学习 | VGG16, ResNet50V2, DenseNet201 | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1984 | 2024-12-25 |
AI-driven approaches for automatic detection of sleep apnea/hypopnea based on human physiological signals: a review
2025-Dec, Health information science and systems
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s13755-024-00320-8
PMID:39712669
|
综述 | 本文综述了近年来基于人工智能技术的自动睡眠呼吸暂停/低通气检测方法 | 总结了现有工作的通用流程，并涵盖了不同生理信号的特定预处理方法 | 面临数据可用性有限、数据不平衡问题以及多中心研究必要性等挑战 | 探讨基于人工智能技术的自动睡眠呼吸暂停/低通气检测方法 | 睡眠呼吸暂停/低通气检测方法及其相关生理信号 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习和深度学习模型 | NA | 生理信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1985 | 2024-12-12 |
LesionScanNet: dual-path convolutional neural network for acute appendicitis diagnosis
2025-Dec, Health information science and systems
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s13755-024-00321-7
PMID:39654693
|
研究论文 | 本文提出了一种名为LesionScanNet的双路径卷积神经网络模型，用于急性阑尾炎的计算机辅助诊断 | LesionScanNet模型具有轻量级设计，包含多个DualKernel块，通过两条路径处理输入图像，分别使用3×3和1×1滤波器，展示了在急性阑尾炎诊断中的高准确性和泛化能力 | NA | 开发一种高效的卷积神经网络模型，用于急性阑尾炎的计算机辅助诊断 | 急性阑尾炎的诊断 | 计算机视觉 | 急性阑尾炎 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 2400张CT扫描图像 | NA | NA | NA | NA |