深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 36836 篇文献,本页显示第 3381 - 3400 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
3381 2025-11-24
Pixel-level detection and classification of marine oil spills in aerial imagery with annotation uncertainty handling
2025-Nov-21, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1
研究论文 提出基于深度学习的海洋溢油像素级检测与分类框架,能够处理标注不确定性 开发了包含真实监测数据和在线来源的互补RGB数据集,通过U-Net架构实现溢油存在检测和油品类型分类,并系统研究网络结构、数据增强和视觉模糊区域处理 多类油品分类的mIoU相对较低(0.351),模型在多样化海洋条件下的泛化能力仍需验证 开发快速准确的海洋溢油自动检测方法以支持环境缓解工作 海洋溢油现象 计算机视觉 NA 航空影像采集 CNN RGB图像 两个互补的像素级标注数据集(真实监测数据和在线来源数据) NA U-Net mIoU, 准确率 NA
3382 2025-11-24
Ultra-low dose CT for suspected physical abuse
2025-Nov-21, Journal of medical imaging and radiation sciences IF:1.3Q3
研究论文 本研究通过体模实验比较超低剂量CT与标准剂量CT在疑似虐待儿童诊断中的图像质量和辐射剂量 首次在新生儿体模上评估超低剂量全身CT用于疑似虐待诊断的可行性 基于体模研究而非真实患者,未直接与X射线摄影骨骼检查比较 评估超低剂量CT在疑似虐待儿童诊断中替代X射线摄影的潜力 新生儿全身人体模型 医学影像 儿童虐待损伤 CT扫描,深度学习迭代重建,蒙特卡洛模拟 深度学习重建算法 CT图像 46名观察者(38名放射技师和8名放射科医生) NA NA 图像质量评分,有效剂量,曲线下面积,置信区间 GE Revolution Apex扫描仪
3383 2025-11-24
Effects of disease duration and antipsychotics on brain age in schizophrenia
2025-Nov-21, Schizophrenia research IF:3.6Q1
研究论文 本研究通过脑年龄预测模型探讨精神分裂症患者脑加速老化现象及其与抗精神病药物的关系 首次同时使用基于Transformer的模型和预训练深度学习模型验证脑年龄差距,并比较用药与未用药双相障碍患者的脑年龄差异 需要纵向研究来阐明精神分裂症脑老化的时间动态,当前研究为横断面设计 探究精神分裂症患者脑加速老化现象的进展性特征及抗精神病药物的潜在影响 首发精神病患者、健康对照者、接受和未接受抗精神病药物治疗的双相障碍患者 医学影像分析 精神分裂症 神经影像数据分析 Transformer, 深度学习模型 脑影像数据 未明确样本数量 FastSurfer Transformer, 预训练深度学习模型 Brain Age Gap(脑年龄差距) NA
3384 2025-11-24
The need for better quality studies: A systematic scoping review of current utility of artificial intelligence in orthopaedics and research gaps in the knee joint
2025-Nov-21, The Knee
综述 本文通过系统性范围综述评估人工智能在膝关节骨科研究中的应用现状和研究空白 首次系统梳理2008-2025年间AI在膝关节骨科研究中的应用格局,明确诊断与预测应用的比例分布 仅纳入英文文献,可能遗漏其他语言的重要研究;AI模型的再现性、普适性和临床适用性有限 评估AI算法在膝关节疾病临床决策支持中的应用效果和研究缺口 涉及膝关节疾病的成年患者研究 医学人工智能 骨科疾病 机器学习,深度学习 深度学习,传统机器学习 医学影像数据,临床数据 816项符合条件的研究(从2761项研究中筛选) NA NA NA NA
3385 2025-11-24
Role of artificial intelligence in medical image analysis
2025-Nov-20, Chinese medical journal IF:7.5Q1
综述 概述人工智能在医学影像分析领域的最新进展、方法特点及未来趋势 系统梳理了基于卷积神经网络和大型语言模型的AI技术在医学影像分析中的新兴应用与发展轨迹 缺乏对AI技术解决关键临床挑战性能的深入分析 探讨人工智能在医学影像分析中的作用与发展趋势 医学影像分析技术 计算机视觉 NA 深度学习 CNN, LLM 医学影像 NA NA 卷积神经网络, 大型语言模型 NA NA
3386 2025-11-24
Deep learning and whole-brain networks for biomarker discovery: modeling the dynamics of brain fluctuations in resting-state and cognitive tasks
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用深度学习模型从全脑网络模型中预测分岔参数,并评估其作为区分静息态和任务态脑状态的生物标志物的有效性 首次将全脑网络模型的分岔参数作为生物标志物,结合深度学习进行脑状态区分 仅使用合成BOLD信号进行训练,真实数据验证有限 探索分岔参数作为脑状态特征生物标志物的潜力 人脑连接组项目中的静息态和任务态脑功能数据 计算神经科学 神经系统疾病 BOLD信号分析,脑网络建模 深度学习,机器学习 fMRI数据,合成BOLD信号 人脑连接组项目数据,包含静息态和任务态条件 NA 超临界Hopf脑网络模型 分类准确率 NA
3387 2025-11-24
Real time road scene classification and enhancement for driver assistance under adverse weather
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于机器学习的实时道路场景分类与图像增强系统,用于恶劣天气下的驾驶辅助 在低成本硬件(Raspberry Pi 5)上实现高精度道路场景分类,并针对不同场景应用特定图像增强技术 在有限硬件上运行,可能无法处理更复杂的深度学习增强技术 开发适用于恶劣天气条件的驾驶辅助视觉系统 道路场景图像(白天、夜晚、雾天、雨天) 计算机视觉 NA 图像增强技术 Random Committee, CNN, YOLO 图像 NA NA ResNet-101, CNN, YOLO 准确率 Raspberry Pi 5, USB摄像头, 7英寸显示器
3388 2025-11-24
A lightweight improved YOLOv8 method for intelligent detection of pine wilt disease
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于改进YOLOv8的轻量级智能检测方法PWD-YOLO-D,用于无人机遥感图像中的松材线虫病检测 集成高效多尺度交叉注意力机制增强多尺度特征表示,采用自集成注意力模块作为检测头提升遮挡和重叠树冠识别鲁棒性,使用Focaler-IoU损失函数优化定位精度 NA 开发高效精准的松材线虫病智能检测方法以支持及时防控 松材线虫病感染的松树 计算机视觉 植物病害 无人机遥感成像 YOLO 图像 NA YOLOv8 PWD-YOLO-D(基于YOLOv8改进) AP@0.5, AP@0.5:0.95, 参数量 NA
3389 2025-11-24
Deep learning using inductively coupled plasma spectroscopy spectra accurately predicts various soil physicochemical properties for soil diagnosis
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用电感耦合等离子体光谱数据结合深度学习准确预测多种土壤理化性质 首次证明使用土壤提取物的ICP光谱数据可同时预测多种土壤参数 仅使用1941个土壤样本,样本来源和多样性可能有限 开发快速、精确且经济实惠的土壤诊断方法 来自7个国家的1941个土壤样本,涵盖不同土地利用模式和历史的土壤 机器学习 NA 电感耦合等离子体光谱法 深度学习 光谱数据 1941个土壤样本 NA NA 决定系数 NA
3390 2025-11-24
Automated tumor stroma ratio assessment in colorectal cancer using hybrid deep learning approach
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出一种混合深度学习框架,用于结直肠癌中肿瘤-间质比率的自动化评估 首次将Transformer机制与CNN结合用于TSR评估,通过混合CNN-Transformer UNET模型增强空间上下文理解 未明确说明样本来源的多样性和模型在外部验证集上的泛化能力 开发自动化、客观的肿瘤-间质比率评估方法以改善结直肠癌预后评估 结直肠癌全切片图像中的肿瘤和间质区域 数字病理学 结直肠癌 全切片图像分析 CNN, Transformer 图像 NA NA Efficient-TransUNet, UNET 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 马修斯相关系数, 聚合Dice系数 NA
3391 2025-11-24
Research on coal and gas outburst risk prediction based on improved search algorithm optimized deep learning network
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 基于改进搜索算法优化深度学习网络的煤与瓦斯突出风险预测研究 提出混沌映射和Levy飞行改进乌鸦搜索算法(ICSA)来优化CNN超参数,建立ICSA-CNN预测模型 NA 预测煤与瓦斯突出风险,提高煤矿安全生产水平 煤矿开采过程中的煤与瓦斯突出灾害 机器学习 NA 箱线图、数据插值法、相关性分析 CNN 煤矿安全监测数据 NA NA CNN 准确率、混淆矩阵 NA
3392 2025-11-24
Natural language processing techniques to detect delirium in hospitalized patients from clinical notes: a systematic review
2025-Nov-20, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
系统综述 系统综述自然语言处理技术在临床文本中检测住院患者谵妄的应用 首次系统评估NLP技术在谵妄检测中的应用效果,特别指出基于Transformer的模型达到最高性能(AUROC 0.984) 61.5%的研究存在高偏倚风险,仅一项研究进行外部验证,缺乏前瞻性实施和患者结局评估,所有研究均未考虑公平性、缺失数据处理和实施指导 评估自然语言处理技术在临床文本中自动检测谵妄的应用效果和方法 住院患者临床文本数据 自然语言处理 老年疾病 自然语言处理 规则方法,机器学习,深度学习,主题建模,半监督学习 临床文本 超过450,000名患者 NA Transformer 敏感度,AUROC NA
3393 2025-11-24
Fetal gestational age estimation using artificial intelligence on non-targeted ultrasound images and video
2025-Nov-20, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 开发了一种基于深度学习的胎儿孕周估计模型,可从任意方向的超声图像直接估计孕周 首次使用非定向超声图像和视频进行胎儿孕周估计,无需特定图像方向,并输出不确定性评估 NA 开发一种不依赖专业技能的人工智能胎儿孕周估计方法 胎儿超声图像和视频 医学影像分析 产科疾病 超声成像 深度学习 图像, 视频 78,531例妊娠的200多万张超声图像,验证集包含742个胎儿的36,762张图像 NA NA 平均绝对误差, p值 NA
3394 2025-11-24
ROFI: a deep learning-based ophthalmic sign-preserving and reversible patient face anonymizer
2025-Nov-20, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 开发基于深度学习的眼科患者面部匿名化框架ROFI,在保护隐私的同时保留疾病特征 使用弱监督学习和神经身份转换技术,实现面部特征匿名化同时保留眼科疾病特征,并支持安全的图像还原功能 NA 开发眼科患者面部图像的隐私保护方法 眼科患者面部图像 计算机视觉 眼科疾病 深度学习 神经网络 图像 三个队列的十一类眼科疾病图像,超过95%的图像被匿名化 NA NA 准确率, κ系数, 诊断灵敏度, 相似度 NA
3395 2025-11-24
The application of channel attention mechanism for fusion of painting and live-action footage under deep learning and animation generation technology
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出基于通道注意力机制的深度学习模型,用于解决绘画与实拍影像在动画生成中的跨模态融合问题 采用双路径特征融合框架和动态权重分配策略,通过通道注意力机制实现跨模态特征的自适应增强 NA 提升绘画与实拍影像在动画生成中的跨模态融合效果 绘画与实拍影像的多模态数据 计算机视觉 NA 深度学习 CNN, Transformer 图像, 视频 NA NA ResNet-50, Transformer 峰值信噪比, 结构相似性指数, Fréchet Inception距离, 多模态融合度, 跨模态特征动态耦合指数 NA
3396 2025-11-24
Secure blockchain integrated deep learning framework for federated risk-adaptive and privacy-preserving IoT edge intelligence sets
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种集成区块链与深度学习的联邦风险自适应隐私保护物联网边缘智能框架 结合区块链透明性与深度学习灵活性的混合架构,引入五大创新组件实现风险优先级训练、可验证隐私保护推理、对抗攻击模拟、轻量级共识和模型溯源 未提及具体实验验证规模与实际部署场景的局限性 解决物联网边缘计算中安全性与资源约束的平衡问题 物联网边缘节点设备 机器学习 NA 区块链技术, 深度学习 深度学习模型 区块链日志, 威胁指标, 节点数据 NA NA NA 训练延迟, 同步能耗, 隐私泄露指标 物联网边缘计算环境
3397 2025-11-24
DCS-NET: a multi-task model for uterine ROI detection and automatic staging of early endometrial cancer in MRI
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出DCS-Net多任务深度学习框架,用于MRI中子宫内膜癌早期阶段的自动检测和分期 结合先进目标检测模块精确定位子宫区域,采用区域聚焦方法将分期准确率提升5% 未整合多参数MRI数据,临床适用范围有限 开发自动化子宫内膜癌MRI检测和分期系统 早期子宫内膜癌患者的盆腔MRI图像 数字病理 子宫内膜癌 磁共振成像 CNN 医学影像 NA NA DCS-Net 准确率 NA
3398 2025-11-24
Optimized multi scale graph neural network with attention mechanism for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种用于认知无线电网络协作频谱感知的优化多尺度图神经网络模型 结合多尺度图神经网络与注意力机制,并采用自适应蝴蝶优化算法进行参数调优 仅使用单一数据集进行验证,未在实际网络环境中测试 提高认知无线电网络在低信噪比条件下的频谱检测可靠性 认知无线电网络的协作频谱感知 机器学习 NA 频谱感知技术 图神经网络,注意力机制 I/Q信号样本 RadioML2016.10b数据集,包含11种调制方案在-20dB至18dB信噪比范围内的样本 NA 多尺度图神经网络 准确率,精确率,召回率,F1分数 NA
3399 2025-11-24
Cloud edge enabled stacked ensemble learning framework with meta model for situation aware maritime traffic monitoring and control systems
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于堆叠集成学习和云边混合架构的海事交通监控系统 结合堆叠集成学习与元模型进行船舶分类,并采用云边架构平衡计算效率与延迟最小化 NA 提升海事交通监控与控制系统的实时性和准确性 各类船舶 机器学习 NA 堆叠集成学习 集成学习 海事船舶数据集 NA NA VGG16,VGG19,DenseNet121,ResNet50 准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC 云边架构
3400 2025-11-24
Automatically optimizing heuristics for robust scale-free network design via large language models
2025-Nov-20, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出AutoRNet框架,通过大语言模型与进化算法相结合自动生成鲁棒无标度网络设计的启发式方法 首次将大语言模型与进化算法结合用于网络设计,利用专家构建的网络优化策略提供领域特定提示 需要专家构建网络优化策略,对领域知识依赖较强 开发自动化的鲁棒无标度网络设计方法 无标度网络结构 机器学习 NA 大语言模型,进化算法 LLM 网络结构数据 稀疏和稠密初始无标度网络 NA NA 网络鲁棒性 NA
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