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 3241 - 3260 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
3241 2025-07-21
Artificial intelligence-based diabetes risk prediction from longitudinal DXA bone measurements
2025-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用纵向DXA骨测量数据和人工智能技术,预测卡塔尔成年人糖尿病的发病风险 首次使用纵向多模态DXA骨测量数据预测糖尿病发病风险,并比较了传统模型与深度学习模型的性能 研究样本仅限于卡塔尔成年人,可能存在地域局限性;排除了数据不完整的参与者 探索DXA骨测量指标作为糖尿病发病预测因子的潜力 卡塔尔成年人(1382名参与者,包括725名男性和657名女性) 数字病理学 糖尿病 双能X射线吸收测定法(DXA),SMOTE和SMOTEENN数据增强技术 传统机器学习模型和深度学习(DL)模型 纵向骨测量数据 1382名参与者(男性725人,女性657人)
3242 2025-07-21
Fusion of microscopic and diffraction images with VGG net for budding yeast recognition in imaging flow cytometry
2025-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出了一种结合图像融合技术和深度学习算法的新方法,用于提高显微-衍射成像流式细胞术中的细胞分类速度和准确性 首次将图像融合技术与VGG-net卷积神经网络结合,用于显微-衍射成像流式细胞术中的细胞分类 研究仅针对芽殖酵母细胞进行分类,未验证在其他细胞类型上的适用性 提高显微-衍射成像流式细胞术(MDIFC)中细胞分类的准确性和处理速度 芽殖酵母细胞 计算机视觉 NA 显微-衍射成像流式细胞术(MDIFC) VGG-net CNN, SVM, RF 图像 未明确说明样本数量,但分类了三种细胞事件(单细胞、芽殖细胞和聚集细胞)
3243 2025-07-21
Image quality and radiation dose of reduced-dose abdominopelvic computed tomography (CT) with silver filter and deep learning reconstruction
2025-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 评估使用SilverBeam滤波器和深度学习重建(DLR)的低剂量腹部盆腔CT与标准剂量迭代重建(IR)在图像质量和辐射剂量方面的差异 结合SilverBeam滤波器和深度学习重建技术,显著降低辐射剂量同时保持图像质量不劣于标准剂量 研究样本量有限(182例),且未探讨长期临床效果 比较低剂量CT与标准剂量CT在腹部盆腔成像中的性能差异 腹部盆腔CT扫描 医学影像 NA 深度学习重建(DLR)、迭代重建(IR)、SilverBeam滤波器 深度学习模型(未指定具体架构) CT图像 182例患者(100名男性,平均年龄63±14岁)
3244 2025-07-21
Development and evaluation of a deep learning-based system for dental age estimation using the demirjian method on panoramic radiographs
2025-Jul-16, BMC oral health IF:2.6Q1
研究论文 开发并评估了一种基于深度学习的系统,用于在全景X光片上使用Demirjian方法自动估计牙齿年龄 首次将YOLOv11深度学习模型应用于牙齿发育阶段分类,并与传统手动方法进行比较 需要更广泛的人群验证和尝试其他模型架构才能进行临床部署 开发自动牙齿年龄估计系统并评估其性能 牙齿发育阶段 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv11 图像 4800张全景X光片用于训练验证测试,另外650人(325女性,325男性)用于比较分析
3245 2025-07-21
Deep Learning-Based Quantitative Assessment inflammatory response of hyperreflective foci in Diabetic Macular Edema
2025-Jul-16, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2
研究论文 本研究探讨了糖尿病黄斑水肿(DME)中炎症细胞因子(IL-6、ICAM-1和VEGF)与超反射焦点(HRF)之间的关联 使用深度学习开发的自动分割系统定量评估HRF,并首次揭示HRF数量及体积与眼内炎症细胞因子含量的相关性 样本量较小(39只DME眼和19只对照眼),且未发现细胞因子与HRF分布的显著相关性 探索DME中炎症标志物与影像学生物标志物的关联机制 糖尿病黄斑水肿患者的房水样本和SD-OCT影像特征 数字病理 糖尿病黄斑水肿 ELISA检测、SD-OCT成像、自动分割系统 深度学习(未明确具体模型) 生物分子检测数据、医学影像数据 58只眼(29名DME患者的39只眼+19名对照者的19只眼)
3246 2025-07-21
An Integrated Deep Learning Framework Using Adaptive Enhanced Vision Fusion and Modified MobileNet Architecture for Precision Classification of Skin Diseases with Enhanced Diagnostic Performance
2025-Jul-16, SLAS technology IF:2.5Q3
研究论文 提出了一种名为Dermo-Transfer的新型深度学习框架,用于提高皮肤疾病分类的准确性和诊断性能 结合MobileNet与密集块和残差连接,解决梯度消失和过拟合问题,并采用多尺度Retinex、伽马校正和直方图均衡化提升图像质量,使用量子支持向量机(QSVM)分类器提高分类性能 未明确提及研究的局限性 提高皮肤疾病分类的准确性和诊断性能 皮肤疾病图像 计算机视觉 皮肤疾病 多尺度Retinex、伽马校正、直方图均衡化、QSVM MobileNet、Dermo-Transfer 图像 77,314张图像,涵盖多种皮肤疾病
3247 2025-07-21
Multi-class mental Task Classification based Brain-Computer Interface using Improved Remora depthwise convolutional adaptive neuro-fuzzy inference network model
2025-Jul-16, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3
研究论文 提出了一种基于改进Remora深度卷积自适应神经模糊推理网络模型的多类心理任务分类脑机接口系统 使用改进的Remora优化方法调整模型参数,提高了分类准确率,并在噪声抑制和特征提取方面采用了新技术 EEG信号中的噪声和有限的数据可用性可能影响系统的准确性和可靠性 开发准确可靠的脑机接口系统,帮助严重运动障碍患者与外界交互 脑电图(EEG)信号和多类心理任务 脑机接口 运动障碍 有限线性Haar小波滤波(FLHF)和混合动态中心二值模式多阈值三元模式(H-DCBP-MTTP) 改进的Remora深度卷积自适应神经模糊推理网络(IRDCANFIN) EEG信号 BCI实验室数据集和EEG精神障碍数据集
3248 2025-07-21
Automatic quantification, grading and five-year prediction of myopic fundus tessellation: a multi-center, longitudinal deep learning study
2025-Jul-16, Science China. Life sciences
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
3249 2025-07-21
Cellular optical imaging techniques: a dynamic advancing frontier
2025-Jul-16, Science China. Life sciences
综述 本文综述了用于细胞研究的超分辨率光学成像技术的最新进展 介绍了多种超分辨率成像技术和图像处理算法,包括SIM、PS-SR显微镜、SMLM以及数学和深度学习超分辨率算法,这些技术突破了传统远场光学成像的衍射极限限制 NA 推动生物研究进入纳米尺度领域 细胞 生物医学成像 NA 超分辨率光学成像技术(SIM、PS-SR显微镜、SMLM) 深度学习(DL) 图像 NA
3250 2025-07-21
Developing Nationwide Estimates of Built Environment Quality Characteristics Using Street-View Imagery and Computer Vision
2025-Jul-15, Environmental science & technology IF:10.8Q1
研究论文 利用计算机视觉和街景图像评估美国城市建成环境质量特征 首次利用计算机视觉和街景图像对美国全国范围内的建成环境质量进行估计,并明确处理了社会人口和时间偏差 对西班牙裔/拉丁裔和夏威夷原住民或太平洋岛民群体的准确性较低,季节性偏差调整后仍存在一定偏差 评估建成环境质量特征,为流行病学研究、城市规划策略和公共卫生干预提供信息 美国所有城市的建成环境质量 计算机视觉 NA 深度学习 深度学习模型 图像 72,516份调查和1.2亿个街景位置
3251 2025-07-21
A Large Language Model-Powered Map of Metabolomics Research
2025-Jul-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1
研究论文 本文通过大型语言模型构建了代谢组学研究的综合图谱,分析了超过80,000篇文献 利用PubMedBERT和GPT-4o mini进行文本嵌入和主题建模,揭示了代谢组学领域的关键主题和趋势 研究依赖于文献数据的质量和完整性,可能未涵盖所有相关研究 构建代谢组学研究的综合图谱,揭示研究趋势和关键领域 80,000篇代谢组学相关文献 自然语言处理 NA PubMedBERT, GPT-4o mini, t-SNE BERT, 神经网络主题模型 文本 80,000篇文献
3252 2025-07-21
SaeGraphDTI: drug-target interaction prediction based on sequence attribute extraction and graph neural network
2025-Jul-15, BMC bioinformatics IF:2.9Q1
研究论文 提出了一种基于序列属性提取和图神经网络的药物-靶点相互作用预测模型SaeGraphDTI 结合序列特征提取器和图神经网络,利用相似性关系补充现有关系网络,从而获得更全面的特征表示 未提及模型在特定类型药物或靶点上的性能差异 提高药物-靶点相互作用预测的准确性以缩短药物开发周期和降低成本 药物和靶点的相互作用 机器学习 NA 图神经网络 SaeGraphDTI 序列数据 四个公共数据集
3253 2025-07-21
A novel framework integrating GeoAI and human perceptions to estimate walkability in Wuhan, China
2025-Jul-14, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种结合GeoAI和人类感知的新框架,用于评估中国武汉的可步行性 开发了分层评估框架和DS-HRNet深度学习模型,提高了街道场景分割的准确性 研究仅针对武汉市中心区域,可能不适用于其他城市或地区 评估城市可步行性及其与健康和社会经济因素的关系 武汉市中心的街道环境和居民感知 计算机视觉 慢性疾病和精神障碍 深度学习 DS-HRNet 图像 120名志愿者的问卷数据和113,900张街景图像
3254 2025-07-21
AgNWs-COF SERS biosensor for oral cancer diagnosis based on exhaled breath and saliva
2025-Jul-14, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
研究论文 开发了一种基于银纳米线网络和COF-TpPa薄膜的SERS生物传感器,用于口腔癌的无创诊断 结合等离子体共价有机框架(COF)合成SERS生物传感器,提高了SERS信号和生物标志物吸附效率,并通过深度学习分析实现了高准确率的口腔癌识别 实验中使用的是人工呼出的甲基硫醇和唾液尿酸,实际临床应用中的样本可能更为复杂 开发一种无创、高灵敏度的口腔癌诊断方法 呼出气体和唾液中的生物标志物 生物医学传感 口腔癌 表面增强拉曼光谱(SERS) Light Gradient Boosting (LGB) 算法 光谱数据 实验中使用人工呼出的甲基硫醇和唾液尿酸
3255 2025-07-21
An insight into the role of artificial intelligence in combating malaria: recent developments
2025-Jul-13, Annals of parasitology
review 本文综述了人工智能在疟疾诊断、监测、治疗和病媒控制中的应用及其最新进展 强调了AI在个性化医疗、加速药物发现和改善诊断方面的创新应用,特别是在应对抗药性疟原虫方面的潜力 未提及具体AI模型的性能比较或实际应用中的具体挑战 探讨AI技术在对抗疟疾中的角色及其对全球健康安全的潜在影响 疟疾的诊断、治疗、药物发现及流行病学追踪 machine learning malaria machine learning, deep learning, in silico drug repurposing NA NA NA
3256 2025-07-21
Automated segmentation of the breech and firing pin faces of fired cartridge case images
2025-Jul-12, Forensic science international IF:2.2Q1
研究论文 本文提出了一种深度学习方法来处理更高分辨率图像中的弹壳底部标记分割问题,以支持法医科学中的枪支识别 提出了一种针对512×512和2592×1944像素高分辨率图像的自动化头部印记去除方法,并引入了后处理方法以提高性能 未明确说明方法在更广泛数据集上的泛化能力或实际案例中的验证效果 开发自动化弹壳底部标记分割方法以支持法医枪支识别 发射后的弹壳图像,特别是弹壳底部的头部印记、闭锁面和击针区域 计算机视觉 NA 深度学习 CNN 图像 使用NIST弹壳图像数据库及自行标注的数据集
3257 2025-07-21
Tem2-KAN: Data-driven temporal temperature prediction via an improved Kolmogorov-Arnold network
2025-Jul-10, ISA transactions IF:6.3Q1
研究论文 本文提出了一种名为Tem-KAN的深度学习架构,用于通过改进的Kolmogorov-Arnold网络进行高精度的气候温度预测 Tem-KAN通过用样条参数化的单变量函数替代神经网络中的传统线性权重,动态学习非线性气候模式,同时保持内在可解释性,并整合了多层感知器(MLPs)的通用逼近能力和物理意义特征可视化 NA 开发一种高精度的气候温度预测方法 气候温度数据 机器学习 NA 深度学习 Kolmogorov-Arnold网络(KAN) 气象数据 来自英国监测站的原始气象数据
3258 2025-07-21
EEG Emotion Copilot: Optimizing lightweight LLMs for emotional EEG interpretation with assisted medical record generation
2025-Jul-10, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1
研究论文 本文提出了一种名为EEG Emotion Copilot的系统,通过优化轻量级大型语言模型(LLM),直接从EEG信号识别情绪状态,并生成个性化的诊断和治疗建议,支持辅助电子病历的自动化 提出了一种优化轻量级LLM的系统,能够直接从EEG信号识别情绪并生成个性化医疗建议,实现了端到端的情绪计算 模型参数规模较小(0.5B),可能影响处理复杂情绪状态的能力 优化轻量级LLM以实现EEG情绪识别和辅助医疗记录生成 EEG信号和情绪状态 脑机接口 心理健康 模型剪枝和微调训练 LLM EEG信号 未明确说明
3259 2025-07-21
Facial Emotion Recognition of 16 Distinct Emotions From Smartphone Videos: Comparative Study of Machine Learning and Human Performance
2025-Jul-02, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1
研究论文 本研究开发了基于深度学习的自动面部情绪识别模型,用于从智能手机视频中识别16种不同的治疗相关情绪,并与人类观察者的表现进行了比较 引入了包含16种治疗相关情绪的新型STREs WoZ数据集,并比较了机器学习模型与人类在情绪识别任务上的表现 自动FER模型在多类别情绪分类任务中的性能有待提高,未来研究需要进一步提升模型在心理治疗应用中的实用性 开发用于心理治疗应用的自动面部情绪识别模型 智能手机拍摄的面部视频数据 计算机视觉 心理健康 深度学习 RNN-convolution, RNN-attention, RNN-average, ResNet50 视频 63名个体的14,412个面部视频,测试集包含3,018个情绪视频
3260 2025-07-21
A 3D pocket-aware lead optimization model with knowledge guidance and its application for discovery of new glutaminyl cyclase inhibitors
2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 本文提出了一种名为Diffleop的3D口袋感知扩散模型,用于基于结构的先导化合物优化,以提高结合亲和力和合理性质 Diffleop模型首次在去噪采样过程中明确结合了蛋白质-配体结合亲和力知识和共价键信息,用于先导化合物优化 未提及具体的模型适用范围限制或潜在问题 开发一种新型深度学习模型,用于提高药物发现中先导化合物优化的效率和效果 人类谷氨酰环化酶(QCs)抑制剂 药物发现 NA 3D扩散模型 Diffleop(基于E(3)-等变专家网络的扩散模型) 3D分子结构数据 优化了5-甲基-1H-咪唑及其衍生物(合成了3种化合物)
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