深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 46271 篇文献,本页显示第 23141 - 23160 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
23141 2025-10-06
Improving quantitative MRI using self-supervised deep learning with model reinforcement: Demonstration for rapid T1 mapping
2024-Jul, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2
研究论文 提出一种名为RELAX-MORE的新型自监督学习框架,通过模型增强实现加速定量MRI重建 开发了无需参考数据的潜在图提取与模型增强方法,可将基于模型的迭代重建算法展开为深度学习框架 NA 改进定量MRI技术,实现快速MR参数映射 脑部、膝部和体模数据 医学影像分析 NA 定量MRI, T1映射 深度学习 MRI图像 单受试者数据 NA NA 效率, 准确性, 鲁棒性, 泛化性 NA
23142 2025-10-06
Using machine learning or deep learning models in a hospital setting to detect inappropriate prescriptions: a systematic review
2024-Jun-21, European journal of hospital pharmacy : science and practice IF:1.6Q3
系统综述 系统综述医院环境中使用机器学习或深度学习模型检测不当处方的研究现状 首次系统评估AI在医院临床药学中检测不当处方的应用现状 纳入研究数量有限(13篇),其中12篇存在高偏倚风险 评估机器学习或深度学习模型在医院环境中检测不当药物处方的应用 医院临床药师使用的AI模型 机器学习 NA 监督学习技术 机器学习,深度学习 药物处方数据 分析31至5,804,192条处方订单,研究时长从2周到7年不等 NA NA NA NA
23143 2025-10-06
Fetal growth analysis from ultrasound videos based on different biometrics using optimal segmentation and hybrid classifier
2024-02-28, Statistics in medicine IF:1.8Q1
研究论文 本研究提出了一种基于超声视频的胎儿生长分析方法,通过优化分割和混合分类器分析头围生物测量数据 提出混合鲸鱼优化与对立果蝇优化算法(WOFF)进行最优分割,改进U-Net用于特征提取,设计改进的Boosting算术优化算法(MBAO)进行特征选择,以及采用双向LSTM与CNN混合模型(B-LSTM-CNN)进行胎儿生长分析 研究中未明确说明样本数量和数据集的详细特征,可能影响方法的普适性验证 开发基于超声图像的胎儿生长监测和分析方法 胎儿头围生物测量数据 计算机视觉 胎儿发育异常 超声成像 U-Net, CNN, LSTM 超声图像, 视频帧 使用HC18和牛津大学研究档案(ORA-data)两个公开基准数据集 NA 改进U-Net, 双向LSTM-CNN混合架构 多种评估指标(文中未具体说明) NA
23144 2025-10-06
Development of deep learning quantization framework for remote sensing edge device to estimate inland water quality in South Korea
2025-Sep-01, Water research IF:11.4Q1
研究论文 开发用于韩国内陆水质评估的深度学习量化框架,实现边缘设备上的实时监测 结合神经架构搜索和帕累托优化开发轻量级CNN模型,并通过训练后量化和量化感知训练实现模型压缩 未明确说明模型在其他地区或不同水质指标上的泛化能力 开发适用于边缘设备的轻量化深度学习框架,实现实时水质监测 韩国内陆水体的总悬浮固体浓度 计算机视觉 NA 多光谱成像 CNN 多光谱图像 NA NA 通过神经架构搜索优化的轻量级CNN Nash-Sutcliffe效率系数 边缘设备
23145 2025-10-06
Morphotype-resolved characterization of microalgal communities in a nutrient recovery process with ARTiMiS flow imaging microscopy
2025-Sep-01, Water research IF:11.4Q1
研究论文 本研究利用流式成像显微镜技术对污水处理厂微藻群落进行形态类型解析,评估其对磷去除效率的影响 首次在工业规模污水处理厂中应用ARTiMiS流式成像显微镜实现近实时微藻群落表征,并建立形态类型与系统性能的关联 研究仅在美国威斯康星州一个污水处理厂进行,结果可能受地域和操作条件限制 优化微藻驱动的营养盐回收工艺性能,防止培养系统崩溃 污水处理厂微藻群落(Scenedesmus、Chlorella、Monoraphidium等) 环境生物技术 NA 流式成像显微镜(FlowCam、ARTiMiS) CNN, DNN 显微图像 两年期连续监测数据 NA 卷积神经网络 准确率 NA
23146 2025-10-06
Multimodal MRI radiomics enhances epilepsy prediction in pediatric low-grade glioma patients
2025-Sep, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2
研究论文 开发基于多模态MRI影像组学的机器学习框架,用于预测儿童低级别胶质瘤患者的肿瘤相关癫痫 首次整合肿瘤和瘤周特征的多参数MRI影像组学方法,结合机器学习和深度学习技术进行癫痫预测 需要更多标准化术前评估数据来提升模型泛化能力 快速无创地术前评估儿童低级别胶质瘤患者的肿瘤相关癫痫 儿童低级别胶质瘤患者 医学影像分析 脑肿瘤,癫痫 多参数磁共振成像,影像组学 机器学习,深度学习 多序列MRI图像 NA NA NA AUC,灵敏度,特异性 NA
23147 2025-10-06
Risk calculator for long-term survival prediction of spinal chordoma versus chondrosarcoma: a nationwide analysis
2025-Sep, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2
研究论文 本研究比较脊柱脊索瘤和软骨肉瘤的临床特征与长期生存结果,并开发基于机器学习的个体化生存预测模型 首次开发基于全国性数据库的脊柱脊索瘤与软骨肉瘤长期生存风险计算器,集成12种机器学习和深度学习模型 需要外部验证以增强模型的普适性和临床实用性 比较脊柱脊索瘤和软骨肉瘤的临床特征、治疗策略和长期结果,开发个体化生存预测模型 脊柱脊索瘤和软骨肉瘤患者 机器学习 骨肿瘤 机器学习, 深度学习 DeepSurv, Gradient Boosting, CatBoost, 集成模型 临床数据 3175例患者(脊索瘤1204例,软骨肉瘤1971例) NA 集成模型 AUC, Brier Score, Concordance Index NA
23148 2025-10-06
Comparison of clinical, radiomics, deep learning, and fusion models for predicting early recurrence in locally advanced rectal cancer based on multiparametric MRI: a multicenter study
2025-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1
研究论文 本研究比较了基于多参数MRI的临床、影像组学、深度学习和融合模型在预测局部晚期直肠癌早期复发方面的性能 首次在局部晚期直肠癌中系统比较临床模型、影像组学模型、深度学习模型及两种融合模型(特征级早期融合和决策级晚期融合)的预测性能 回顾性研究设计,样本量相对有限(337例患者) 预测局部晚期直肠癌患者的早期复发风险 局部晚期直肠癌患者 医学影像分析 直肠癌 多参数MRI(T2WI, DWI, T1WI, CET1WI) XGBoost, 深度学习模型 医学影像 337例来自四个中心的局部晚期直肠癌患者 XGBoost NA AUC, DeLong检验, 校准曲线, 决策曲线分析, Kaplan-Meier分析 NA
23149 2025-10-06
Machine learning techniques to predict diabetic ketoacidosis and HbA1c above 7% among individuals with type 1 diabetes - A large multi-centre study in Australia and New Zealand
2025-Jul, Nutrition, metabolism, and cardiovascular diseases : NMCD
研究论文 本研究利用机器学习技术预测1型糖尿病患者发生糖尿病酮症酸中毒和HbA1c高于7%的风险 在澳大利亚和新西兰的大型多中心临床数据集上应用多种机器学习模型,深度学习模型在预测DKA方面表现出色 研究仅限于澳大利亚和新西兰地区,可能影响结果的普适性 预测1型糖尿病患者发生糖尿病酮症酸中毒和血糖控制不良的风险 1型糖尿病患者 机器学习 糖尿病 机器学习预测模型 深度学习,支持向量机 临床数据 13761名1型糖尿病患者 NA NA AUC,分类错误率,灵敏度,F-measure NA
23150 2025-10-06
Magnetic resonance image generation using enhanced TransUNet in temporomandibular disorder patients
2025-Jul-01, Dento maxillo facial radiology
研究论文 本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型,用于从质子密度加权图像生成T2加权磁共振图像,以缩短颞下颌关节紊乱患者的MRI扫描时间 提出将TransUNet架构作为生成对抗网络的生成器,并集成椎间盘分割解码器以提升颞下颌关节椎间盘区域的图像质量 研究样本量相对有限(178名患者),且仅针对颞下颌关节紊乱这一特定疾病 开发能够减少颞下颌关节紊乱患者MRI扫描时间的图像生成模型 颞下颌关节紊乱患者的磁共振图像 计算机视觉 颞下颌关节紊乱 MRI GAN, Transformer 医学图像 178名患者的7226张图像 NA TransUNet SSIM, LPIPS, FID, MOS NA
23151 2025-10-06
Radiation and contrast dose reduction in coronary CT angiography for slender patients with 70 kV tube voltage and deep learning image reconstruction
2025-Jul-01, The British journal of radiology
研究论文 评估70kV管电压结合深度学习图像重建在冠状动脉CT血管成像中对消瘦患者降低辐射和造影剂剂量的潜力 首次将70kV低管电压与深度学习图像重建技术结合应用于冠状动脉CT血管成像,显著降低辐射和造影剂剂量同时提升图像质量 研究样本量较小(60例患者),仅针对BMI≤25kg/m²的消瘦患者,缺乏对其他人群的验证 探索在冠状动脉CT血管成像中降低辐射和造影剂剂量的优化方案 60例接受冠状动脉CT血管成像检查的消瘦患者(BMI≤25kg/m²) 医学影像 心血管疾病 冠状动脉CT血管成像,深度学习图像重建 深度学习 医学影像数据 60例患者随机分为两组 NA 深度学习图像重建(DLIR) 信噪比,对比噪声比,主观评分,CT值,噪声值 NA
23152 2025-10-06
Deep Learning-enhanced Opportunistic Osteoporosis Screening in Ultralow-Voltage (80 kV) Chest CT: A Preliminary Study
2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1
研究论文 本研究探索利用深度学习在超低电压80 kV胸部CT扫描中实现全自动骨密度测量,用于机会性骨质疏松筛查 首次将深度学习应用于超低电压80 kV胸部CT的骨密度自动测量,为肺癌筛查中的骨质疏松机会性筛查提供新方法 初步研究,样本量相对有限(987例患者),需要更大规模验证 探索深度学习增强的骨密度测量在超低电压胸部CT中的可行性 987名接受80 kV胸部CT和120 kV腰椎CT的患者 医学影像分析 骨质疏松症 定量CT(QCT) CNN CT影像 987名患者,分为训练集561例、验证集177例、测试集1(112例)和测试集2(137例) NA 3D VB-Net, SCN, DenseNet, ResNet R2, 平均误差, 95%一致性界限, AUC NA
23153 2025-10-06
Video-estimated peak jump power using deep learning is associated with sarcopenia and low physical performance in adults
2025-Jul, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1
研究论文 本研究开发了基于深度学习的视频估计峰值跳跃功率方法,并验证其与肌少症和身体机能的相关性 首次使用无标记视频分析方法估计峰值跳跃功率,为日常生活空间中的肌肉功能监测提供了概念验证 仅提供了概念验证,需要进一步研究验证其在日常环境中的实际可行性 开发基于视频分析的肌肉功能评估方法并验证其临床相关性 成年人群体 计算机视觉 肌少症 深度学习 深度学习模型 视频数据 NA NA NA 一致性分析 NA
23154 2025-10-06
Data-Driven Detection of Nocturnal Pollen Fragmentation Triggered by High Humidity in an Urban Environment
2025-Jul-01, Environmental science & technology IF:10.8Q1
研究论文 开发了一种数据驱动方法,首次利用气象和生物颗粒物光谱数据常规检测城市环境中高湿度触发的夜间花粉破碎现象 首次实现了仅使用气象和在线BioPM光谱数据常规检测花粉破碎的能力,明确了相对湿度超过90%的触发阈值 方法基于特定城市环境数据,在其他地区的适用性需要进一步验证 检测花粉破碎现象并识别触发其发生的气象阈值 城市环境中的生物颗粒物(BioPM)特别是花粉 机器学习 NA 光谱数据分析 深度学习 气象数据,光谱数据 NA 自动机器学习 NA NA NA
23155 2025-10-06
Artificial intelligence for early gastric cancer boundary recognition in NBI and nF-NBI endoscopic images
2025-Jul, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3
研究论文 开发基于深度学习的模型用于窄带成像和近聚焦窄带成像内镜图像中早期胃癌边界的自动识别 首次针对NBI和NF-NBI两种内镜成像模式开发专门的深度学习模型进行早期胃癌边界识别,并与不同资历内镜医师进行性能对比 样本量相对有限(1215张NBI图像和1646张NF-NBI图像),未进行外部验证 开发用于早期胃癌边界检测的深度学习模型,辅助内镜黏膜下剥离术的完全切除 早期胃癌患者的窄带成像和近聚焦窄带成像内镜图像 计算机视觉 胃癌 窄带成像,近聚焦窄带成像,内镜检查 CNN 图像 1215张NBI图像和1646张NF-NBI图像 NA CNN1, CNN2, CNN3 准确率, Dice系数, 召回率 NA
23156 2025-10-06
Contribution of Labrum and Cartilage to Joint Surface in Different Hip Deformities: An Automatic Deep Learning-Based 3-Dimensional Magnetic Resonance Imaging Analysis
2025-Jul, The American journal of sports medicine
研究论文 使用基于深度学习的自动3D MRI分析方法研究不同髋关节畸形中盂唇和软骨对关节面的贡献差异 首次采用深度学习自动3D分割方法量化不同髋关节畸形中盂唇对关节面的贡献,并确定影响盂唇贡献的影像学参数 回顾性研究设计,样本量相对较小(100个髋关节),证据等级为4级 确定不同髋关节畸形中盂唇对关节面贡献的差异及影响因素 98名有症状的髋关节畸形患者(100个髋关节) 医学影像分析 髋关节畸形 3D磁共振成像,直接髋关节磁共振关节造影 深度学习 3D磁共振图像 98名患者(100个髋关节),平均年龄30±9岁,64%为女性 NA NA R2值(拟合优度) NA
23157 2025-10-06
Phase seeding may provide a gateway to structure solution by deep learning
2025-Jul-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances
研究论文 本文介绍了一种将人工智能与传统晶体学方法相结合的相位播种策略 通过将连续相位问题转化为分类任务,提出了一种混合方法,显著降低了AI训练的计算负担 NA 改进晶体结构解析方法,特别是针对大型复杂非中心对称晶体 晶体学中的相位问题 机器学习 NA 晶体学相位解析 NA 相位数据 NA NA NA NA NA
23158 2025-10-06
Assessing Substrate Scope of the Cyclodehydratase LynD by mRNA Display-Enabled Machine Learning Models
2025-Jul-01, Biochemistry IF:2.9Q3
研究论文 本研究利用mRNA展示技术结合深度学习模型评估环脱水酶LynD的底物范围 首次将mRNA展示高通量技术与深度学习模型相结合,系统研究YcaO酶家族底物特异性 研究主要关注LynD酶,对其他YcaO家族成员的普适性需要进一步验证 探究环脱水酶LynD的底物特异性并开发预测模型 YcaO酶家族中的环脱水酶LynD及其肽底物 机器学习 NA mRNA展示技术 深度学习 肽序列数据 远超以往可能的大规模LynD底物库 NA NA 预测准确性 NA
23159 2025-10-06
Accurate Diagnosis of Colorectal Cancer Using a Combination of Lectin-Induced Recombinase Polymerase Amplification and CRISPR/Cas12a Assay on a Point-of-Care Testing Platform with Deep Learning Assistant
2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1
研究论文 开发了一种结合凝集素诱导重组酶聚合酶扩增和CRISPR/Cas12a检测的即时诊断平台,用于结直肠癌的精准诊断 首次将凝集素诱导的外泌体聚集与RPA-CRISPR/Cas12a检测结合,并集成LSTM深度学习模型实现智能手机数据分析 样本量相对有限(100例临床样本),需要在更大规模人群中验证 开发一种快速、灵敏、用户友好的结直肠癌即时诊断方法 结直肠癌患者血液样本中的外泌体 数字病理 结直肠癌 凝集素诱导重组酶聚合酶扩增,CRISPR/Cas12a检测,液体活检 LSTM 智能手机采集的检测数据 100例临床样本和SW480结直肠癌亚型小鼠模型 深度学习框架(具体未指明) LSTM 准确率 智能手机平台,自制便携式等温扩增设备
23160 2025-10-06
Sensitivity-Enhanced Pure Shift Spectroscopy Empowered by Deep Learning and PSYCHE
2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1
研究论文 提出了一种结合深度学习和PSYCHE技术的灵敏度增强纯位移谱方法 首次将60°翻转角应用于PSYCHE实验并通过深度神经网络去除重耦合伪影 适用于半定量分析但未提及对绝对定量分析的适用性 提高核磁共振谱的灵敏度和分辨率 质子核磁共振谱 机器学习 NA PSYCHE纯位移方法,核磁共振谱 深度神经网络 光谱数据 NA NA NA 准确性 NA
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