深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 25193 篇文献,本页显示第 2821 - 2840 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
2821 2025-05-07
FOVEA: Preoperative and intraoperative retinal fundus images with optic disc and retinal vessel annotations
2025-Apr-26, Scientific data IF:5.8Q1
research paper 介绍了一个名为FOVEA的数据集,包含术前和术中的视网膜眼底图像及其注释,旨在支持深度学习在玻璃体视网膜手术中的应用 FOVEA是首个将高质量术中注释与术前注释相匹配的数据集,填补了该领域的数据空白 样本量较小,仅包含40名患者的数据 支持玻璃体视网膜手术中的深度学习应用,如定位兴趣点或注册额外的成像模态 视网膜眼底图像及其注释 digital pathology 眼科疾病 生物显微镜成像 NA image, video 40名患者的数据
2822 2025-05-07
ProtoASNet: Comprehensive evaluation and enhanced performance with uncertainty estimation for aortic stenosis classification in echocardiography
2025-Apr-24, Medical image analysis IF:10.7Q1
research paper 提出了一种基于原型的新型神经网络ProtoASNet,用于从B型超声心动图视频中分类主动脉瓣狭窄的严重程度,并增强预测的可解释性和不确定性估计 ProtoASNet通过相似性分数进行预测,确保固有的可解释性,并利用弃权损失估计数据的不确定性,增强了原型模型的失败解释能力 研究仅在私有数据集和公开的TMED-2数据集上进行了评估,可能在其他数据集上的泛化能力有待验证 提高主动脉瓣狭窄严重程度分类的准确性和可信度,促进深度学习在临床决策中的交互使用 主动脉瓣狭窄(AS)患者 digital pathology cardiovascular disease B-mode echocardiography prototype-based neural network video 私有数据集和公开的TMED-2数据集
2823 2025-05-07
Prediction of pink esthetic score using deep learning: A proof of concept
2025-Apr, Journal of dentistry IF:4.8Q1
研究论文 本研究开发了一种深度学习模型,用于预测单颗种植体美学区的美学评分 首次将深度学习技术应用于预测单颗种植体美学区的粉红美学评分(PES) 样本量有限(226例),需要进一步收集更多样本和临床特征以提高模型性能 开发一个能够预测单颗种植体美学区美学效果的深度学习模型 单颗种植体美学区的美学效果评估 计算机视觉 NA 深度学习 DL 图像和临床数据 226个样本,每个样本包含3张口腔内照片和12个临床特征
2824 2025-05-07
Detecting living microalgae in ship ballast water based on stained microscopic images and deep learning
2025-Apr, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1
研究论文 本研究利用染色显微图像和深度学习技术,快速检测船舶压载水中的活微藻细胞 结合中性红染料的活细胞选择性染色与深度学习模型,实现了微藻活性的高精度检测 活微藻细胞的检测精度略低于不考虑活性的总体检测精度 开发船舶压载水中活微藻细胞的快速检测方法 青岛扁藻和链状亚历山大藻两种微藻 计算机视觉 NA 中性红染色显微成像 深度学习模型 显微图像 两种微藻样本(青岛扁藻和链状亚历山大藻)
2825 2025-05-07
Improving the thermostability of ulvan lyase from polysaccharide lyase family 25 based on multiple computational rational design strategies
2025-Apr, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1
研究论文 本研究提出了一种结合深度学习和多种能量函数方法的计算机辅助理性设计策略,用于提高ulvan裂解酶的热稳定性 结合深度学习和多种能量函数方法进行计算机辅助理性设计,显著提高了ulvan裂解酶的热稳定性,并发现了突变体的协同效应 未提及实验规模或实际工业应用验证 提高ulvan裂解酶的热稳定性以促进其工业应用 ulvan裂解酶 生物信息学 NA ColabFold结构预测,FoldX、Rosetta和Schrödinger突变体筛选,分子动力学模拟 深度学习 蛋白质结构数据 三个单点突变体(A117V、K145L、A237V)和组合突变体(A117V/A237V、K145L/A237V)
2826 2025-05-07
Deep-ER: Deep Learning ECCENTRIC Reconstruction for fast high-resolution neurometabolic imaging
2025-Apr-01, NeuroImage IF:4.7Q1
研究论文 提出一种名为Deep-ER的深度学习重建方法,用于快速高分辨率神经代谢成像 开发了一种嵌入物理模型的深度学习重建方法,实现了600倍于传统方法的重建速度,并提高了空间-光谱质量和代谢物定量 训练数据量相对较小(21例训练,6例测试),且仅在7T MRI扫描仪上验证 提高磁共振波谱成像(MRSI)的重建速度和图像质量,以促进神经科学和精准医学的应用 高分辨率幻影和27名人类参与者(22名健康志愿者和5名胶质瘤患者) 医学影像分析 脑癌(胶质瘤) 磁共振波谱成像(MRSI),ECCENTRIC脉冲序列 深度学习神经网络(使用循环交错卷积层和联合双空间特征表示) MRI影像数据 27名参与者(22名健康志愿者和5名胶质瘤患者)
2827 2025-05-07
Multiscale deep learning radiomics for predicting recurrence-free survival in pancreatic cancer: A multicenter study
2025-Apr, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1
研究论文 本研究开发并验证了一种多尺度深度学习放射组学列线图,用于预测胰腺导管腺癌患者的无复发生存期 结合手工放射组学和深度学习特征,构建多尺度列线图,显著优于AJCC分期系统 研究样本来自四家医院,可能存在选择偏倚;外部验证集的样本量相对较小 预测胰腺导管腺癌患者的无复发生存期,以改善术前临床决策 469名胰腺导管腺癌患者 数字病理学 胰腺癌 放射组学分析,深度学习 多尺度深度学习模型 医学影像 469名患者(来自四家医院)
2828 2025-05-07
Optimization of sparse-view CT reconstruction based on convolutional neural network
2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1
research paper 该研究提出了一种基于U-Net的稀疏视图CT重建图像改进网络(SRII-Net),旨在优化稀疏视图CT重建图像的质量并提高网络的解释性和泛化能力 在网络中添加了复制路径和残差图像输出块,设计了多种网络连接结构以分析各层对伪影去除的贡献,并通过多数据集训练提升网络对不同采样视图的优化能力 研究未明确提及网络在极端稀疏视图条件下的表现,也未讨论在实际临床环境中的适用性 提高稀疏视图CT重建图像的质量,增强深度学习方法的解释性和泛化能力 稀疏视图CT重建图像 digital pathology NA CT扫描 U-Net image 多个数据集,包含不同采样视图的重建图像
2829 2025-05-07
Age and gender-related changes in choroidal thickness: Insights from deep learning analysis of swept-source OCT images
2025-Apr, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2
research paper 通过深度学习分析扫频源OCT图像,研究年龄和性别对脉络膜厚度及其组成部分的影响 利用深度学习算法自动测量脉络膜厚度,揭示了年龄和性别对脉络膜厚度变化的特异性影响 研究排除了有眼部病理和系统性疾病的参与者,可能限制了结果的普遍性 探究年龄和性别对脉络膜厚度变化的影响 262名参与者(136名女性和126名男性)的扫频源OCT图像 digital pathology age-related macular degeneration, high myopia, diabetes mellitus swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) deep learning algorithms image 262 participants (136 females and 126 males)
2830 2025-05-07
Revisiting therapeutic options against resistant klebsiella pneumoniae infection: Phage therapy is key
2025-Apr, Microbiological research IF:6.1Q1
综述 本文回顾了针对耐药肺炎克雷伯菌感染的治疗选择,重点探讨了噬菌体疗法的关键作用 强调了噬菌体疗法在应对耐药肺炎克雷伯菌感染中的潜力,并探讨了基因工程和人工智能在优化该疗法中的应用 指出了噬菌体疗法在临床广泛应用中的关键限制 探讨新型治疗策略以应对耐药肺炎克雷伯菌感染的全球威胁 耐药肺炎克雷伯菌及其感染 传染病学 肺炎克雷伯菌感染 噬菌体疗法、基因工程、人工智能和深度学习 NA NA NA
2831 2025-05-07
The prediction of RNA-small-molecule ligand binding affinity based on geometric deep learning
2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2
研究论文 提出了一种基于几何深度学习的RNA-小分子配体结合亲和力预测方法RLASIF 首次利用分子表面的几何和化学特征创建RNA-配体相互作用指纹来表征结合亲和力 未明确提及样本量以外的具体限制 预测RNA-小分子配体的结合亲和力 RNA和小分子配体 机器学习 NA 几何深度学习 RLASIF 分子表面几何和化学特征 来自PDBbind NL2020的十个不同测试集
2832 2025-05-07
Utilising artificial intelligence in developing education of health sciences higher education: An umbrella review of reviews
2025-Apr, Nurse education today IF:3.6Q1
综述 本文通过综述综述的方式,综合了当前关于人工智能在健康科学教育中应用的证据 识别了人工智能在健康科学教育中的五个关键领域:机器人技术、机器学习和深度学习、大数据、沉浸式技术以及自然语言处理 仅分析了2019年至2023年间发表的七篇综述,可能未涵盖所有相关研究 综合当前关于人工智能在健康科学教育中应用的证据 健康科学高等教育 自然语言处理 NA NA 机器学习和深度学习 NA 201篇综述
2833 2025-05-07
Online and Cross-User Finger Movement Pattern Recognition by Decoding Neural Drive Information from Surface Electromyogram
2025-Apr, International journal of neural systems IF:6.6Q1
研究论文 提出了一种结合神经解码方法和无监督域适应学习的肌电识别新方法,用于识别手指运动模式 采用微观特征提取神经驱动信息并结合无监督域适应学习,提高了跨用户场景下的识别准确率 研究样本量较小(15名受试者),且仅针对手指伸肌 解决肌电控制系统在跨用户场景下的性能下降问题 手指运动模式 神经接口与控制 NA 表面肌电图(SEMG)分解 深度学习模型 SEMG信号 15名受试者的手指伸肌SEMG信号
2834 2025-05-07
Adjacent point aided vertebral landmark detection and Cobb angle measurement for automated AIS diagnosis
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1
研究论文 提出了一种新的脊柱关键点检测框架,用于自动化青少年特发性脊柱侧弯(AIS)的诊断 设计了LAD-Net深度学习架构,结合脊柱刚性结构信息,通过ACIC和CFOF模块有效校正错误检测的标志点 未提及具体样本量及跨中心验证结果 提高基于脊柱X光图像的参数测量和诊断准确性 青少年特发性脊柱侧弯(AIS)患者的脊柱X光图像 计算机视觉 青少年特发性脊柱侧弯 深度学习 LAD-Net(基于CNN的变体) X光图像 NA
2835 2025-05-07
Fast In Vivo Two-Photon Fluorescence Imaging via Lateral and Axial Resolution Restoration With Self-Supervised Learning
2025-Apr, Journal of biophotonics IF:2.0Q3
research paper 提出了一种基于自监督学习的横向和轴向分辨率恢复(LARR)深度学习框架,用于解决双光子荧光(TPF)成像中分辨率与速度之间的矛盾 开发了LARR框架,通过自监督训练方案计算恢复稀疏采样的TPF图像,实现4倍轴向和16倍横向分辨率增强,显著提升成像速度和分辨率 未提及具体临床应用验证或大规模样本测试结果 解决双光子荧光成像中高分辨率与高速度之间的矛盾 双光子荧光(TPF)成像系统 生物医学成像 NA 双光子荧光成像(TPF) 自监督学习框架(LARR) 图像 未明确说明具体样本数量
2836 2025-05-07
Antimicrobial resistance recommendations via electronic health records with graph representation and patient population modeling
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
research paper 提出了一种基于电子健康记录(EHR)的深度学习框架,用于生成抗菌素耐药性(AMR)推荐 采用深度图神经网络建模医疗事件间的相关性,结合患者群体建模解决罕见AMR标签不平衡问题,并采用多任务学习策略同时推荐多种AMR 研究仅针对尿路感染患者,可能不适用于其他类型的感染 利用EHR数据改进抗菌素耐药性(AMR)的识别和推荐 尿路感染患者 machine learning urinary tract infection deep learning, graph neural network GNN electronic health records (EHRs) 超过110,000名尿路感染患者
2837 2025-05-07
Why does my medical AI look at pictures of birds? Exploring the efficacy of transfer learning across domain boundaries
2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 探讨在医学深度学习中使用领域内预训练模型相对于跨领域预训练模型的优势 研究发现领域内预训练(如CT图像)在相同领域的下游任务中表现更优,揭示了预训练数据与任务领域匹配的重要性 研究结果仅适用于CT图像领域,对其他医学影像模态不适用 比较领域内预训练与跨领域预训练在医学深度学习中的效果差异 CT图像数据集(RadNet-12M、RadNet-1.28M、LiTS 2017) 计算机视觉 NA 自监督对比学习 深度学习模型(未指定具体架构) 医学影像(CT图像) 超过12百万/1.28百万CT图像切片(来自90,663次扫描)
2838 2025-05-07
Protein ligand structure prediction: From empirical to deep learning approaches
2025-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1
综述 本文综述了蛋白质-配体结构预测方法,从传统经验方法到基于深度学习的方法 提供了对经验方法和基于深度学习方法的关键组成部分的统一视角,并讨论了未来基于深度学习方法的挑战和机遇 未提及具体实验验证或实际应用案例 探讨蛋白质-配体结构预测方法的发展及其在药物发现中的应用 蛋白质-配体复合物的三维结构和结合能 机器学习 NA 深度学习 DL-based models 蛋白质-配体复合物数据 NA
2839 2025-05-07
Meta-learning guidance for robust medical image synthesis: Addressing the real-world misalignment and corruptions
2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于元学习的医学图像合成方法,旨在解决真实世界中的图像错位和损坏问题 提出了三种关键创新:元学习启发的重加权方案、基于非局部特征的损失函数以及联合训练图像合成网络和基于空间变换器(STN)的配准网络 方法在更具挑战性的数据集上的适用性尚未验证 提高医学图像合成在存在错位和损坏数据情况下的鲁棒性 医学图像 数字病理 NA 深度学习 STN 图像 公共数据集和受控合成场景
2840 2025-05-07
Personalized auto-segmentation for magnetic resonance imaging-guided adaptive radiotherapy of large brain metastases
2025-Apr, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1
研究论文 本研究开发了一种两阶段的个性化深度学习自动分割(DLAS)模型,用于辅助大型脑转移瘤(BMs)的在线勾画 提出了一种个性化的深度学习自动分割模型,显著提高了大型脑转移瘤在磁共振引导自适应放疗(MRgART)中的勾画准确性和效率 研究样本量相对较小,仅包含20个大型脑转移瘤的741张日常在线MR图像 优化磁共振引导自适应放疗(MRgART)的工作流程,提高大型脑转移瘤的治疗效果 大型脑转移瘤(BMs) 数字病理 脑转移瘤 磁共振成像(MRI) 深度学习自动分割(DLAS)模型 图像 177个脑转移瘤的多序列图像用于基础模型训练,20个大型脑转移瘤的741张日常在线MR图像用于个性化模型开发
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