深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 29150 篇文献,本页显示第 2981 - 3000 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
2981 2025-07-03
Generation of synthetic CT-like imaging of the spine from biplanar radiographs: comparison of different deep learning architectures
2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1
研究论文 本研究比较了两种深度学习架构(GANs和CNN-INRs)在从双平面X光片生成脊柱合成CT(sCT)图像方面的表现 比较了GAN和CNN-INR两种架构在生成脊柱sCT图像上的性能,发现GAN在解剖细节和视觉真实性上表现更优 两种模型均未达到临床级输出水平 寻找一种稳健且临床可行的术中成像技术,以减少辐射暴露并提高成像可及性 脊柱CT图像 计算机视觉 NA 深度学习 GAN, CNN-INR 图像 216个训练案例和54个验证案例
2982 2025-07-03
Deep learning-based clinical decision support system for intracerebral hemorrhage: an imaging-based AI-driven framework for automated hematoma segmentation and trajectory planning
2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1
research paper 本文介绍了一种基于深度学习的临床决策支持系统,用于脑出血的自动血肿分割和轨迹规划 提出了一种集成nnU-Net的血肿和颅骨分割、CT重定向、安全区划分及轨迹优化的AI驱动框架,旨在降低手术规划对操作者的依赖 系统在幕下血肿中的应用仍存在局限 开发一个AI驱动的决策支持和规划系统,以普及手术规划并减少操作者依赖性 347名脑出血患者(31,024张CT切片) digital pathology intracerebral hemorrhage CT imaging nnU-Net image 347名患者(31,024张CT切片)
2983 2025-07-03
A novel deep learning system for automated diagnosis and grading of lumbar spinal stenosis based on spine MRI: model development and validation
2025-Jul-01, Neurosurgical focus IF:3.3Q1
研究论文 开发了一种基于脊柱MRI的深度学习系统,用于自动诊断和分级腰椎管狭窄症 设计了一种改进的单阶段YOLOv5网络,用于同时检测感兴趣区域(ROIs)和分级腰椎中央管狭窄(LCS)、侧隐窝狭窄(LRS)及腰椎间孔狭窄(LFS) 研究样本量相对较小,外部测试集仅包含50名患者 开发一个自动化系统用于腰椎管狭窄症的诊断和分级 接受腰椎MRI检查的住院患者 数字病理 腰椎管狭窄症 MRI 改进的YOLOv5网络 图像 内部数据集420名患者,外部测试集50名患者
2984 2025-07-03
Photon-counting detector CT of the brain reduces variability of Hounsfield units and has a mean offset compared with energy-integrating detector CT
2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology
research paper 本研究比较了光子计数探测器CT(PCD-CT)与能量积分探测器CT(EID-CT)在脑部成像中的Hounsfield单位(HU)变异性、灰质与白质对比及图像噪声 首次全面比较PCD-CT与EID-CT在脑部成像中的HU值、图像噪声及灰质白质对比,揭示了PCD-CT在降低图像噪声和HU值偏移方面的优势 研究未涉及脑部病理情况,且未来需进一步研究调整窗位预设的必要性 比较PCD-CT与EID-CT在脑部成像中的性能差异 脑部灰质和白质的CT成像数据 医学影像 NA 光子计数探测器CT(PCD-CT)和能量积分探测器CT(EID-CT) 深度学习分割 CT图像 329例EID-CT患者和180例PCD-CT患者
2985 2025-07-03
Evaluation of the effectiveness of artificial intelligence models in radiopaque and radiolucent lesions of the maxillofacial region on panoramic radiographs
2025-Jul-01, Oral radiology IF:1.6Q3
研究论文 本研究评估了深度学习算法在颌面部区域全景X光片中放射线不透和放射线可透病变的分类、检测和分割中的效果 首次比较了多种深度学习架构(AlexNet、VGG16、GoogleNet和YOLOv8)在颌面部病变自动分析中的表现,并确定了最佳性能模型 研究样本年龄跨度较大(12-80岁),可能影响模型的泛化能力,且未说明具体样本数量 评估人工智能模型在颌面部放射影像病变分析中的有效性 颌面部区域的放射线不透和放射线可透病变 计算机视觉 颌面部疾病 深度学习 AlexNet, VGG16, GoogleNet, YOLOv8 医学影像(全景X光片) NA
2986 2025-07-03
The deep radon prior-based stationary CT image reconstruction algorithm for two phase flow inspection
2025-Jul, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3
研究论文 提出了一种基于深度Radon先验的静态CT图像重建算法,用于两相流检测 提出了一种名为Deep Radon Prior (DRP)的无监督深度学习算法,直接从投影数据重建图像,优化Radon域中的误差,并利用神经网络学习图像中的规则信息 受限于系统的整体物理布置,CT系统只能收集不完全的稀疏投影数据 研究高流速两相流在小直径合金钢管中的流动模式和空隙率的测量方法 两相流在热传递管道中的状态 计算机视觉 NA 静态计算机断层扫描(CT) 深度学习 图像 NA
2987 2025-07-03
Learning salient representation of crashes and near-crashes using supervised contrastive variational autoencoder
2025-Jun-30, Accident; analysis and prevention
研究论文 本研究提出了一种新颖的深度学习模型scVAE,用于学习安全关键事件(如碰撞和接近碰撞)的显著表示,以提高道路安全 将监督对比学习方法整合到变分自编码器(VAE)框架中,通过两个不同的编码器使显著潜在变量具有区分性,并专注于最相关的表示以进行准确聚类 NA 提高道路安全,通过学习安全关键事件的显著表示来改进聚类、样本生成、去噪和预测等下游任务 安全关键事件(包括碰撞和接近碰撞) 机器学习 NA 监督对比学习,变分自编码器(VAE) scVAE(监督对比变分自编码器) 运动学数据集 第二战略公路研究计划(SHRP 2)自然驾驶研究数据集
2988 2025-07-03
Explainable, federated deep learning model predicts disease progression risk of cutaneous squamous cell carcinoma
2025-Jun-28, NPJ precision oncology IF:6.8Q1
研究论文 开发了一种基于Transformer的可解释、联邦深度学习模型,用于预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险 首次将Transformer模型应用于皮肤鳞状细胞癌的疾病进展预测,并通过联邦学习提高模型的泛化能力和隐私保护 外部验证队列的平均AUROC为0.65,表明模型在外部数据上的表现有待提高 预测皮肤鳞状细胞癌患者的疾病进展风险,以促进个性化医疗和二级预防 皮肤鳞状细胞癌患者 数字病理学 皮肤鳞状细胞癌 深度学习 Transformer 图像 三个临床中心的数据
2989 2025-07-03
AI-supported versus manual microscopy of Kato-Katz smears for diagnosis of soil-transmitted helminth infections in a primary healthcare setting
2025-Jun-27, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 比较AI支持与手动显微镜在初级医疗环境中诊断土壤传播蠕虫感染的效果 使用便携式全玻片扫描仪和基于深度学习的AI技术,提高了对轻强度感染的检测灵敏度 研究样本仅来自肯尼亚的学龄儿童,可能限制了结果的普遍性 评估AI技术在诊断土壤传播蠕虫感染中的效果 土壤传播蠕虫(蛔虫、鞭虫和钩虫) 数字病理学 寄生虫感染 深度学习 AI 图像 965份粪便样本(最终分析704份)
2990 2025-07-03
HybridDLDR: A hybrid deep learning-based drug resistance prediction system of Glioblastoma (GBM) using molecular descriptors and gene expression data
2025-Jun-27, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的混合模型HybridDLDR,用于预测胶质母细胞瘤(GBM)的耐药性 结合了CNN、LSTM和transformer架构,利用分子描述符和基因表达数据进行耐药性预测 未提及具体数据集的样本量和多样性限制 改进癌症治疗期间的药物效果预测 胶质母细胞瘤(GBM)的耐药性 机器学习 胶质母细胞瘤 深度学习 CNN, LSTM, transformer 基因表达数据和化学性质数据 NA
2991 2025-07-03
Estimating the extent and sources of model uncertainty in political science
2025-Jun-24, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1
研究论文 本文提出了一种结合极端边界分析和多元宇宙方法的新方法,用于系统评估政治科学中的模型不确定性及其来源 结合极端边界分析和多元宇宙方法,开发了一种新的敏感性分析方法,能够同时评估多个维度的模型不确定性 未提及具体局限性 评估政治科学中的模型不确定性及其来源 政治科学中的四个主题:民主化、制度信任、公共产品提供和福利国家慷慨 政治科学 NA 极端边界分析、多元宇宙方法 最近1-邻居、逻辑回归、深度学习 统计估计 超过36亿次估计
2992 2025-07-03
Advances and challenges in pathomics for liver cancer: From diagnosis to prognostic stratification
2025-Jun-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3
综述 本文综述了病理组学在肝癌从诊断到预后分层中的进展与挑战 整合AI与定量病理图像分析,通过深度学习解析肝癌的异质性,实现肿瘤分类、微血管侵犯检测、复发风险分层和生存预测 多中心验证研究有限,模型可解释性不足,临床工作流程整合存在瓶颈 推动病理组学在肝癌精准医疗中的应用,改善个性化治疗策略 肝细胞癌(HCC)和胆管癌 数字病理学 肝癌 AI驱动的病理图像分析 深度学习 病理全切片图像 NA
2993 2025-07-03
Multimodal deep learning for predicting neoadjuvant treatment outcomes in breast cancer: a systematic review
2025-Jun-23, Biology direct IF:5.7Q1
系统综述 本文综述了多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果中的应用,并比较了其与单模态深度学习的性能 整合多种数据源(放射学、病理学、组学、临床)的多模态深度学习在预测病理完全缓解(pCR)方面显示出更高的准确性 方法学异质性大,依赖回顾性数据,外部验证有限,阻碍了临床转化 评估多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助治疗结果中的准确性和应用潜力 接受新辅助系统治疗的乳腺癌患者 数字病理学 乳腺癌 深度学习 CNN 多模态数据(放射学、数字病理学、组学、临床记录) 51项研究,中位队列281例
2994 2025-07-03
BoneDat, a database of standardized bone morphology for in silico analyses
2025-Jun-20, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 介绍了一个名为BoneDat的标准化骨骼形态数据库,用于骨科和进化生物学领域的计算机模拟分析 开发了一个包含标准化骨骼形态数据的综合数据库,解决了该领域缺乏高质量数据集的限制 数据集仅包含278例临床腰骨盆CT扫描,可能不足以覆盖所有人群的多样性 提高计算机模拟分析的重复性和可信度,支持深度学习模型的训练和基准测试 人类骨骼形态数据,特别是腰骨盆区域的骨骼 数字病理 骨科疾病 CT扫描 深度学习模型 图像 278例临床腰骨盆CT扫描,年龄在16至91岁之间,按性别和年龄组平衡
2995 2025-07-03
An Open-Source Deep Learning-Based GUI Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA)
2025-Jun-20, Research square
研究论文 介绍了一个基于深度学习的开源图形用户界面工具ABRA,用于自动化分析听觉脑干反应(ABR)波形 ABRA利用卷积神经网络(CNN)自动化并标准化ABR波形分析,显著减少分析时间并提高跨实验室数据集的重复性 未明确提及具体局限性 开发一个自动化工具,以改进听觉脑干反应(ABR)的分析,促进听觉功能研究 听觉脑干反应(ABR)波形 机器学习 听力损失 深度学习 CNN 电生理记录数据 来自多个实验环境的多样化数据集
2996 2025-07-03
A modular deep learning surrogate model for simulating harmful algal blooms in complex process-based systems
2025-Jun-20, Water research IF:11.4Q1
研究论文 本研究开发了一种模块化深度学习替代模型,用于模拟复杂过程系统中的有害藻华现象 通过模块化深度学习替代模型显著提高了计算效率和预测准确性,并结合概率参数优化增强了模型性能 研究主要针对韩国大青湖的应用案例,可能在其他水域系统的适用性需要进一步验证 开发高效的有害藻华模拟工具,用于水资源管理和生态预测 韩国大青湖的水动力、水质和浮游植物动态过程 机器学习 NA 深度学习 模块化深度学习替代模型 环境观测数据 2022年校准期和2023年验证期的观测数据
2997 2025-07-03
Ultra-wide-field fundus photography and AI-based screening and referral for multiple ocular fundus diseases
2025-Jun-17, Cell reports. Medicine
研究论文 开发了三种基于深度学习算法的模型,用于眼底疾病的全面筛查和转诊建议 结合超广角眼底摄影和跨域协作学习技术,显著提高了周边视网膜异常检测能力 未提及模型在临床实践中的实际应用效果验证 解决眼底疾病全面筛查的困难 25种眼底疾病 计算机视觉 眼底疾病 超广角眼底摄影 Swin Transformer, 跨域协作学习(CdCL) 图像 59,475张超广角眼底图像
2998 2025-07-03
Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning
2025-Jun-17, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery
系统综述 本文系统综述了深度学习模型在基于CT成像的眶骨骨折检测和重建中的效果,评估了其诊断准确性、处理时间及在手术规划中的作用 深度学习模型(如U-Net、GAN-based方法和SPAK-guided架构)在骨折检测和重建中表现出高准确性,并显著减少了处理时间 需要进一步的比较研究来标准化方法并验证临床适用性 评估深度学习模型在眶骨骨折检测和重建中的效果 基于CT成像的眶骨骨折 计算机视觉 眶骨骨折 CT成像 U-Net, GAN, SPAK-guided, DenseNet 医学影像 五项研究符合纳入标准
2999 2025-07-03
Oil Palm Fruits Dataset in Plantations for Harvest Estimation Using Digital Census and Smartphone
2025-Jun-10, Scientific data IF:5.8Q1
research paper 本文介绍了一个来自印度尼西亚中加里曼丹商业种植园的油棕鲜果串(FFBs)图像数据集,专注于五个成熟阶段:未熟、半熟、成熟、开花和异常 数据集通过智能手机视频记录多角度、多条件下的未收获树木,并采用计算机视觉标注工具(CVAT)进行专家标注,支持油棕鲜果串的检测与分类 图像存在部分可见性、低对比度、遮挡和模糊等现实世界中的复杂情况 支持深度学习模型开发,用于油棕鲜果串的检测与分类,特别是收获时间监控、产量预测和种植园资源优化 油棕鲜果串(FFBs) computer vision NA 智能手机视频记录、数据增强 deep learning models image 训练集10,207张图像,验证集2,896张,测试集1,400张
3000 2025-07-03
Near-term prediction of sustained ventricular arrhythmias applying artificial intelligence to single-lead ambulatory electrocardiogram
2025-Jun-02, European heart journal IF:37.6Q1
研究论文 利用深度学习模型通过单导联动态心电图预测短期内持续室性心律失常的风险 开发了一种新型深度学习模型,能够通过单导联动态心电图准确识别短期内室性心律失常风险,并揭示了早期去极化模式作为潜在预测因子 研究为回顾性设计,可能受到数据选择偏差的影响 开发一种能够准确预测短期内持续室性心律失常的AI模型 247254份来自六个国家的14天动态心电图记录 机器学习 心血管疾病 深度学习 深度学习模型 心电图数据 247254份动态心电图记录(开发集183177份,内部验证集43580份,外部验证集20497份)
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