深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 30532 篇文献,本页显示第 2101 - 2120 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
2101 2025-08-03
An efficient deep learning approach with frequency and channel optimization for underwater acoustic target recognition
2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出了一种针对水下声学目标识别的高效深度学习方法FCResNet5,通过频率和通道优化提高识别性能 提出FCResNet5网络,专注于关键频段并应用频率通道化增强频谱表示,同时保持计算效率 未明确提及方法在其他类型水下信号或更复杂环境中的适用性 解决船舶辐射噪声识别中的环境噪声和宽频范围信号处理问题 船舶辐射噪声(SRN) 机器学习 NA 深度学习 FCResNet5(基于CNN的优化架构) 声学信号 未明确说明具体样本数量
2102 2025-08-03
Harnessing deep learning to optimize induction chemotherapy choices in nasopharyngeal carcinoma
2025-Jul-28, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1
研究论文 本研究利用深度学习优化局部晚期鼻咽癌诱导化疗方案的选择 首次开发基于放射组学和图卷积网络的深度学习模型,用于预测局部晚期鼻咽癌患者对诱导化疗的响应 研究样本来自两个中心,可能存在选择偏倚 开发预测局部晚期鼻咽癌患者对诱导化疗响应的工具 局部晚期鼻咽癌患者 数字病理 鼻咽癌 MRI放射组学分析 GCN MRI影像和临床参数 1438例患者(训练集969例,内部验证集243例,测试集226例)
2103 2025-08-03
Deep learning-based morphological assessment of myelodysplastic syndrome on bone marrow smears
2025-Jul-28, Leukemia research IF:2.1Q3
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的骨髓涂片形态学评估方法,用于识别与细胞遗传学定义的骨髓增生异常综合征(cMDS)相关的形态学异常 开发了一种分析红细胞(RBCs)分割二值掩模的模型,结合传统的基于彩色图像的分类模型,揭示了红细胞形态与cMDS之间的强关联,提出红细胞形态作为MDS的新型生物标志物 研究依赖于骨髓涂片的全切片图像(WSIs),可能受限于图像质量和样本数量 提高骨髓增生异常综合征(MDS)的诊断精确性和客观性 骨髓涂片中的红细胞(RBCs)形态 数字病理学 骨髓增生异常综合征 深度学习 CNN 图像 NA
2104 2025-08-03
Application and challenges of artificial intelligence in predicting perioperative complications of colorectal cancer
2025-Jul-27, World journal of gastrointestinal surgery IF:1.8Q2
综述 本文综述了人工智能(AI)在预测结直肠癌(CRC)围手术期并发症中的应用与挑战 探讨了AI特别是机器学习和深度学习在CRC手术围手术期并发症预测中的创新应用 数据质量、模型泛化能力、临床数据复杂性以及伦理和监管问题 提高CRC手术围手术期并发症的风险分层和预测精度 结直肠癌(CRC)手术患者 数字病理学 结直肠癌 机器学习和深度学习 NA 电子健康记录、医学影像和术前标志物 NA
2105 2025-08-03
Integrating molecular generation and fingerprints transferring for single-molecule theranostics targeting endoplasmic reticulum stress
2025-Jul-26, Journal of advanced research IF:11.4Q1
研究论文 本研究提出了一种结合被动和主动靶向机制的AI驱动策略,设计能够精确靶向内质网应激的多功能诊疗分子 结合机器学习和深度学习方法,开发了分子指纹转移技术和3D分子生成模型PM-1,用于设计新型内质网靶向诊疗分子 研究主要基于计算模拟和体外实验,尚未进行全面的体内验证 开发能够精确靶向内质网应激并同时实现成像和调控的多功能诊疗分子 内质网应激关键生物标志物Grp78 分子设计与药物发现 肿瘤 机器学习(ML)、深度学习(DL)、分子指纹转移、3D分子生成 PM-1(3D分子生成模型) 分子结构数据、荧光成像数据 NA
2106 2025-08-03
Accelerating cardiac radial-MRI: Fully polar based technique using compressed sensing and deep learning
2025-Jul-26, Medical image analysis IF:10.7Q1
研究论文 提出了一种基于压缩感知和深度学习的全极坐标技术,用于加速心脏径向MRI成像 使用极坐标傅里叶变换(PFT)替代非均匀快速傅里叶变换(NUFFT),直接在极坐标空间重建图像,消除了频率插值误差,并通过变量分裂(VS)方案简化了深度学习框架中的数据一致性计算 未提及该方法在更大样本或不同疾病类型中的泛化能力 开发更快速、更高质量的心脏径向MRI成像方法 心脏区域MRI图像 医学影像处理 心血管疾病 压缩感知(CS)、深度学习(DL)、极坐标傅里叶变换(PFT) 深度学习框架(具体结构未说明) MRI图像数据 未明确说明样本数量,但包含5x、10x、15x加速率下的性能比较
2107 2025-08-03
Edge learning applications in the prediction and classification of combined hepatocellular-cholangiocarcinoma: A comprehensive narrative review
2025-Jul-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3
综述 本文综述了边缘学习在预测和分类混合型肝细胞-胆管细胞癌(cHCC-CCA)中的应用及其临床潜力 探讨了边缘学习在实时处理、数据隐私保护和带宽使用减少方面的优势,及其在cHCC-CCA诊断中的应用 未提及具体的研究数据或实验验证,主要基于理论探讨和现有技术的综述 探索边缘学习技术在cHCC-CCA预测和分类中的临床应用 混合型肝细胞-胆管细胞癌(cHCC-CCA) 数字病理学 肝癌 边缘学习,深度学习 NA 图像 NA
2108 2025-08-03
Research and Implementation of Travel Aids for Blind and Visually Impaired People
2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出了一种基于深度学习的实时旅行辅助系统,旨在帮助盲人和视力受损人群解决感知、导航和安全问题 系统采用轻量级目标检测和分割算法,创新性地引入了多尺度注意力特征提取主干、融合Mamba架构的双流融合模块以及自适应上下文感知检测/分割头 目前仍处于开发阶段,需要与盲人和视力受损用户进行全面的实地试验以验证其有效性 开发一种能够实时检测障碍物并纠正路径偏差的旅行辅助系统 盲人和视力受损人群 计算机视觉 视力障碍 深度学习 轻量级目标检测和分割算法 图像数据 NA
2109 2025-08-03
SAM2-DFBCNet: A Camouflaged Object Detection Network Based on the Heira Architecture of SAM2
2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland)
research paper 提出了一种基于SAM2 Hiera架构的新型伪装目标检测网络SAM2-DFBCNet,用于解决低对比度、复杂纹理和模糊边界等挑战 引入了三个关键模块:CACEM用于增强低对比度场景的上下文感知,CSFIB用于动态融合多尺度特征,DBRM用于优化边界定位精度 未明确提及具体限制,但可能包括计算复杂度或对特定场景的适应性 提升伪装目标检测的准确性和鲁棒性 伪装目标 computer vision NA deep learning SAM2-DFBCNet (基于SAM2 Hiera架构) image 三个公共数据集(CAMO、COD10K和NC4K)
2110 2025-08-03
Wearable Sensors-Based Intelligent Sensing and Application of Animal Behaviors: A Comprehensive Review
2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland)
综述 本文全面回顾了基于可穿戴传感器的动物行为智能监测及其应用 重点探讨了接触式传感技术,并提出了Tiny ML作为未来研究方向以解决计算需求和复杂环境适应性问题 当前行为分类主要依赖传统机器学习或深度学习,且在高频数据采集下保持高保真识别性能存在困难 提高精准畜牧业中动物行为监测的准确性和应用效率 动物行为 机器学习和传感器技术 NA 可穿戴传感器(如加速度计、压力传感器) 传统机器学习或深度学习 高频传感器数据 NA
2111 2025-08-03
Deep learning-based localization and lesion detection in capsule endoscopy for patients with suspected small-bowel bleeding
2025-Jul-21, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1
research paper 开发一种AI模型,用于胶囊内窥镜中的小肠定位和病变检测,以评估疑似小肠出血 该AI模型能同时进行小肠定位和异常检测,显著减少解读时间,性能与经验丰富的内镜医师相当 外部验证中,AI辅助阅读与传统阅读在小肠定位准确性和异常检测率上表现相当,但样本量较小(32个SBCE视频) 开发一种自动区分小肠与胃和结肠并诊断小肠异常的AI模型 疑似小肠出血患者的胶囊内窥镜图像 digital pathology gastrointestinal bleeding deep learning CNN image 87005张胶囊内窥镜图像(胃11925张,小肠33781张,结肠41299张)和28405张SBCE图像(1337张糜烂/溃疡,126张血管畸形,494张出血,26448张正常)
2112 2025-08-03
Hybrid Deep-Geometric Approach for Efficient Consistency Assessment of Stereo Images
2025-Jul-20, Sensors (Basel, Switzerland)
research paper 提出了一种混合深度几何方法HGC-Net,用于评估立体图像对的几何一致性 结合经典极线几何与深度学习组件,计算可解释的标量分数A,可靠检测严重和轻微的几何失真 未提及具体局限性 开发高效评估立体图像对几何一致性的方法 立体图像对 computer vision NA deep learning, epipolar geometry HGC-Net image Middlebury 2014 stereo dataset及其合成失真变体
2113 2025-08-03
Spatial-Channel Multiscale Transformer Network for Hyperspectral Unmixing
2025-Jul-19, Sensors (Basel, Switzerland)
research paper 提出了一种新型空间-通道多尺度Transformer网络(SCMT-Net)用于高光谱解混,通过结合空间和通道多尺度建模提升解混性能 首次在Transformer框架中统一建模空间和通道多尺度依赖关系,提出MMSA模块平衡精度与效率 未在更复杂的大规模场景数据集(如城市遥感)验证泛化性 提升高光谱解混任务中丰度估计和端元提取的精度 高光谱图像数据 computer vision NA deep learning Transformer (SCMT-Net), CNN hyperspectral image 3个真实数据集(Samson/Jasper/Apex)+1个合成数据集
2114 2025-08-03
Extraction of Clinically Relevant Temporal Gait Parameters from IMU Sensors Mimicking the Use of Smartphones
2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究探讨了使用模仿智能手机的IMU传感器提取临床相关步态参数的可行性 结合IMU传感器和CNN-LSTM机器学习模型,在非实验室环境下进行步态评估 双支撑时间预测误差较高(>20%) 开发可访问的健康评估方法,特别是在老龄化社会背景下 52名参与者在三种速度下行走时的步态参数 机器学习 老年疾病 IMU传感器数据采集 CNN-LSTM 传感器数据 52名参与者
2115 2025-08-03
Hierarchical Sensing Framework for Polymer Degradation Monitoring: A Physics-Constrained Reinforcement Learning Framework for Programmable Material Discovery
2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文介绍了一种新颖的物理信息深度学习框架,用于聚合物的降解监测和可编程材料发现 结合多尺度分子传感数据与强化学习算法,提出双通道传感架构、物理约束策略网络和分层信号处理系统三大创新点 实验验证仅限于847种新型聚合物,可能无法涵盖所有可能的材料类型 开发智能传感技术以监测和预测聚合物降解动态,促进可持续材料的发现 聚合物材料 机器学习 NA 深度学习、强化学习 Graph Isomorphism Networks、transformer-based models 分子传感数据、光谱特征 847种新型聚合物
2116 2025-08-03
Leakage Detection in Subway Tunnels Using 3D Point Cloud Data: Integrating Intensity and Geometric Features with XGBoost Classifier
2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究提出了一种基于XGBoost分类器的泄漏检测方法,结合强度和几何特征,用于地铁隧道中的泄漏检测 整合强度和几何特征,使用XGBoost分类器提高泄漏检测的准确性和计算效率 隧道点云中噪声较多,且难以准确捕捉泄漏模式的三维形态特征 提高地铁隧道泄漏检测的准确性和效率 地铁隧道中的泄漏区域 计算机视觉 NA 移动激光扫描(MLS) XGBoost 3D点云数据 两个评估数据集
2117 2025-08-03
Automated Discrimination of Appearance Quality Grade of Mushroom (Stropharia rugoso-annulata) Using Computer Vision-Based Air-Blown System
2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究利用深度学习和计算机视觉技术开发了一种自动化气流分级系统,用于将蘑菇分为三个质量等级 提出了结合YOLOv8-seg算法和OpenCV后处理的SegGrade算法,并开发了自动气流分级系统 系统最终的平均分级准确率为80.66%,仍有提升空间 开发自动化蘑菇外观质量分级系统,提高分级效率和一致性 蘑菇(Stropharia rugoso-annulata) 计算机视觉 NA 深度学习、计算机视觉 YOLOv8-seg 图像 150个随机选择的蘑菇
2118 2025-08-03
Review of Acoustic Emission Detection Technology for Valve Internal Leakage: Mechanisms, Methods, Challenges, and Application Prospects
2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland)
综述 本文系统回顾了基于声发射技术的阀门内漏检测的理论基础、信号处理方法及最新研究进展 详细分析了多种信号处理技术及其优化策略,并提出了未来研究方向如多模态传感器融合、轻量级深度学习模型部署等 未提及具体实验数据或案例验证 为阀门内漏声发射检测技术的工程应用和理论发展提供系统参考 阀门内漏 无损检测 NA 声发射技术(AE) 智能算法(未具体说明) 声发射信号 NA
2119 2025-08-03
Single-Sensor Impact Source Localization Method for Anisotropic Glass Fiber Composite Wind Turbine Blades
2025-Jul-17, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出了一种用于各向异性玻璃纤维复合材料风力涡轮机叶片的单传感器冲击源定位方法 创新性地将冲击源定位问题转化为分类任务,无需传统定位算法所需的各向异性补偿和校正,仅需单个传感器即可实现定位 NA 风力涡轮机叶片结构健康监测中的冲击源精确定位 风力涡轮机叶片 结构健康监测 NA 深度学习框架 NA 传感器数据 NA
2120 2025-08-03
Deep Neural Network-Based Design of Planar Coils for Proximity Sensing Applications
2025-Jul-16, Sensors (Basel, Switzerland)
research paper 本研究开发了一种深度学习程序,能够根据所需的磁场图识别平面线圈的几何形状 该方法能够高精度、高效地发现产生所需磁场特性的合适线圈设计 NA 开发一种用于平面线圈设计的深度学习方法 平面线圈的几何形状及其产生的磁场特性 machine learning NA deep learning Deep Neural Network magnetic field map NA
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