深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 32373 篇文献,本页显示第 3441 - 3460 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
3441 2025-10-06
Deep Learning-Driven Automated Assessment of Left Ventricular Diastolic Function in Echocardiography
2025-Sep, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.)
研究论文 本研究评估了基于深度学习的全自动模型在二维经胸超声心动图中评估左心室舒张功能的可行性、准确性和诊断性能 开发了首个全自动深度学习模型用于左心室舒张功能评估,实现了超声心动图参数的自动分析和舒张功能分级 对中度舒张功能不全的分类存在变异性,三尖瓣反流速度的一致性较低,需要进一步验证 评估基于AI的自动化左心室舒张功能评估系统的临床可行性 302名疑似舒张功能不全的患者 医学影像分析 心血管疾病 二维经胸超声心动图 深度学习 超声心动图图像 302名患者 NA NA 测量成功率, 相关系数, 分类准确率 NA
3442 2025-10-06
Deep Learning for Automated 3D Assessment of Rotator Cuff Muscle Atrophy and Fat Infiltration prior to Total Shoulder Arthroplasty
2025-Sep-01, Journal of shoulder and elbow surgery IF:2.9Q1
研究论文 开发基于深度学习的自动化模型,用于在肩关节CT扫描中评估肩袖肌肉萎缩和脂肪浸润 首次提出基于深度学习的自动化3D评估方法,引入T-score分类系统量化肌肉萎缩,并定义独特的萎缩表型、3D脂肪浸润百分比和前-后平衡指标 研究样本量相对有限(952例),且为单中心研究,需要更大规模验证 开发自动化工具量化评估肩袖肌肉病理变化,改善全肩关节置换术前的评估精度 肩袖肌肉(冈上肌、肩胛下肌、冈下肌、小圆肌) 医学影像分析 肩关节疾病 CT扫描,Hounsfield单位阈值分析 深度学习模型 3D CT影像 952例肩关节CT扫描(762例对照组,103例aTSA患者,87例rTSA患者) NA NA T-score分类,3DFI%,AP肌肉体积比,统计学显著性(p值) NA
3443 2025-10-06
Identification and application of promoters and terminators for plant synthetic biology
2025-Sep-01, Molecules and cells IF:3.7Q2
综述 本文综述了植物合成生物学中启动子和终止子的鉴定与应用进展 重点关注双向启动子的鉴定利用、启动子与终止子组合平衡对转基因表达稳定性的影响,以及基于ATAC-Seq、STARR-Seq和大规模深度学习的启动子鉴定方法 NA 探讨植物合成生物学中生物元件的鉴定与应用,实现高效精确的基因调控 植物合成生物学中的启动子和终止子等生物元件 合成生物学 NA ATAC-Seq, STARR-Seq, 深度学习 深度学习模型 基因组测序数据 NA NA NA NA NA
3444 2025-10-06
Deep Learning Application of YOLOv8 for Aortic Dissection Screening using Non-contrast Computed Tomography
2025-Sep-01, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery IF:5.7Q1
研究论文 开发并验证基于YOLOv8深度学习模型在非对比CT中检测主动脉夹层的应用 首次将YOLOv8模型应用于非对比CT的主动脉夹层筛查,并通过Grad-CAM实现模型可解释性 回顾性研究设计,需要前瞻性验证 开发基于深度学习的主动脉夹层自动筛查工具 主动脉夹层患者和对照组的非对比CT影像 计算机视觉 心血管疾病 非对比计算机断层扫描 YOLOv8 医学影像 1138例CT扫描(569例主动脉夹层,569例对照组) PyTorch YOLOv8s AUC, 敏感性, 特异性, 推理时间 NA
3445 2025-10-06
A dual-encoder U-net architecture with prior knowledge embedding for acoustic source mapping
2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1
研究论文 提出一种基于双编码器U-net架构的声源映射方法,通过嵌入先验知识提高定位精度 采用双编码器结构分别处理延迟求和与功能波束形成图,引入对比损失函数学习一致潜在特征,设计频率和位置编码器嵌入先验知识 未明确说明在极端噪声环境或复杂声场条件下的性能表现 开发高分辨率声源映射的深度学习方法 声源强度分布 信号处理 NA 波束形成,深度学习 U-net 波束形成图 仿真数据和MIRACLE数据集 NA 双编码器U-net 四种评估指标 NA
3446 2025-10-06
A bi-directional cascaded transformer network for underwater narrowband signal enhancement
2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1
研究论文 提出一种双向级联Transformer网络用于水下窄带信号增强 首次将双向级联Transformer架构应用于水下窄带信号增强,通过双分支结构同时提取目标信号和环境噪声特征 NA 提升水下低信噪比环境下窄带信号的增强性能 船舶辐射噪声中的窄带成分 信号处理 NA 深度学习去噪 Transformer 声学信号 NA NA 双向级联Transformer网络(BCT-Net) 多种评估指标 NA
3447 2025-10-06
Major pathophysiological changes in pulmonary disease provided a molecular insight based on deep learning approach
2025-Aug-31, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 基于深度学习方法分析肺部疾病的主要病理生理变化和分子通路 采用深度学习算法构建网络分析平台,整合多源科学研究和数据库信息,系统分析肺部疾病分子通路 仅包含截至2023年12月已发表的研究,分析依赖于现有数据库的完整性 理解肺部疾病的分子通路和关键分子作用机制 主要肺部疾病相关的基因、蛋白质和分子通路 生物信息学 肺部疾病 生物信息学分析,蛋白质-蛋白质相互作用网络分析 深度学习 基因表达谱,蛋白质相互作用数据,科学文献 MEDLINE和NIH数据库中所有主要肺部疾病相关研究 NA 网络分析平台 NA NA
3448 2025-10-06
scSorterDL: a deep neural network-enhanced ensemble LDAs for single cell classifications
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 提出一种结合惩罚线性判别分析、群体学习和深度神经网络的单细胞RNA测序数据细胞类型分类新方法scSorterDL 首次将惩罚线性判别分析、群体学习和深度神经网络集成用于单细胞分类,通过DNN整合多个pLDA模型输出以捕捉复杂关系 NA 改进单细胞RNA测序数据的细胞类型注释准确性 单细胞RNA测序数据 机器学习 NA 单细胞RNA测序(scRNA-seq) 深度神经网络(DNN), 惩罚线性判别分析(pLDA) 基因表达数据 13个真实scRNA-seq数据集(来自不同物种、组织和平台)和20对跨平台数据集 NA NA 准确率, 鲁棒性 GPU计算
3449 2025-10-06
MCAMEF-BERT: an efficient deep learning method for RNA N7-methylguanosine site prediction via multi-branch feature integration
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 提出一种名为MCAMEF-BERT的高效深度学习方法,用于RNA N7-甲基鸟苷位点预测 采用并行架构整合DNABERT-2预训练模型分支和多种传统特征编码分支,引入多通道注意力模块解决特征融合冗余问题 NA 准确识别RNA N7-甲基鸟苷修饰位点以揭示生物调控机制 RNA N7-甲基鸟苷修饰位点 生物信息学 肿瘤 RNA修饰位点预测 BERT, 注意力机制 序列数据 来自m7GHub的数据集 NA DNABERT-2, 多分支特征集成 准确率 NA
3450 2025-10-06
Significantly enhancing human antibody affinity via deep learning and computational biology-guided single-point mutations
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 开发了一种结合深度学习和计算生物学方法的计算流程,用于识别能显著增强抗体亲和力的单点突变 整合了进化约束、抗体-抗原特异性统计势、分子动力学模拟、元动力学和深度学习模型,创建了创新的抗体亲和力优化计算流程 仅针对特定抗体进行了验证,需要进一步测试在更广泛抗体类型中的适用性 通过深度学习和计算生物学方法增强抗体亲和力 针对H7N9禽流感病毒血凝素的抗体和死亡受体5抗体 计算生物学 禽流感 分子动力学模拟, 元动力学, 深度学习 图神经网络, 深度学习模型 蛋白质序列, 结构数据 12个单点突变抗体 NA MicroMutate, 图神经网络 亲和力提升倍数 NA
3451 2025-10-06
Deep learning-enabled ultra-broadband terahertz high-dimensional photodetector
2025-Aug-30, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 提出一种基于超表面和深度学习的大赫兹高维光电探测器,实现强度、偏振和频率三维连续参数空间的完整表征 通过色散驱动的轨道角动量倍增将偏振和光谱响应投影到OAM域,结合机器学习解码独特的极化涡旋图案 NA 开发能够同时检测强度、偏振和波长的高维连续光电探测技术 大赫兹波段的光场参数检测 计算光学 NA 轨道角动量编码、机器学习 神经网络 光学图案、偏振涡旋模式 NA NA NA 总误差率<5.1% NA
3452 2025-10-06
Deep indel mutagenesis reveals the regulatory and modulatory architecture of alternative exon splicing
2025-Aug-30, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本研究通过深度插入缺失诱变技术揭示人类外显子的剪接调控结构,并开发了预测剪接调控景观的计算工具DANGO 开发了低成本高效的深度插入缺失诱变方法,首次系统揭示外显子剪接的棋盘式调控结构,并提出跨膜结构域编码外显子抑制和微外显子生成的机制 NA 解析人类外显子的调控架构并加速剪接调控反义寡核苷酸的发现 人类外显子剪接调控机制 计算生物学 遗传性疾病 深度插入缺失诱变, 反义寡核苷酸技术 深度学习 基因组序列数据, 剪接数据 NA NA NA NA NA
3453 2025-10-06
A model for epileptic EEG detection and recognition based on Multi-Attention mechanism and Spatiotemporal
2025-Aug-30, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于多注意力机制和时空特征融合的癫痫脑电信号检测与识别模型 结合混合注意力机制、Transformer编码器和点积注意力机制,直接从原始脑电信号解读癫痫状态,无需大量数据预处理和特征提取 在两个数据集上的准确率差异较大(94.19% vs 72.50%),模型泛化能力有待进一步验证 开发高精度的癫痫脑电信号自动检测与识别方法 癫痫患者的脑电信号数据 医学信号处理 癫痫 脑电图 Transformer, 注意力机制 脑电信号 CHB-MIT和波恩大学两个脑电数据集 NA 混合注意力机制, Transformer编码器, 点积注意力机制 准确率 NA
3454 2025-10-06
Segmentation-enhanced approach for emotion detection from EEG signals using the fuzzy C-mean and SVM
2025-Aug-30, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于模糊C均值和SVM的EEG信号情感检测增强方法 结合模糊C均值聚类与多种核函数SVM的混合方法进行EEG情感识别,并系统比较不同核函数性能 仅使用两名受试者的EEG数据,样本规模较小 基于EEG信号开发高效的情感识别方法 人类EEG信号与对应情感状态 机器学习 NA EEG信号采集与分析 SVM, CNN-LSTM EEG信号 2名受试者 NA CNN-LSTM混合模型 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 NA
3455 2025-10-06
The utility of artificial intelligence in characterization and detecting causes of macular edema: A spectral-domain OCT-based algorithm study
2025-Aug-30, Experimental eye research IF:3.0Q1
研究论文 开发基于光谱域OCT图像的深度学习框架,用于自动分类黄斑水肿的病因 首次将可解释AI技术(Grad-CAM)应用于黄斑水肿的自动分类,并比较了三种预训练CNN模型在OCT图像上的性能 使用回顾性数据集,样本量相对有限(1040张OCT图像),需要进一步前瞻性验证 开发能够区分糖尿病性黄斑水肿、年龄相关性黄斑变性和正常视网膜状况的自动诊断系统 黄斑水肿患者的OCT图像 计算机视觉 眼科疾病 光学相干断层扫描(OCT) CNN 图像 1040张OCT图像(来自KAUH医院和公共数据集) NA ResNet152, InceptionV3, MobileNetV2 准确率 NA
3456 2025-10-06
DECODE: An open-source cloud-based platform for the noninvasive management of peripheral artery disease
2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1
研究论文 介绍DECODE开源云平台,该平台整合人工智能、3D可视化和计算建模用于外周动脉疾病的非侵入性管理 开发首个结合深度学习分割、实时体积渲染和有限元模拟的开源云平台,为外周动脉疾病提供个性化治疗规划 研究样本量有限(22个CT数据集和300个OCT图像),需要进一步临床验证 改善外周动脉疾病的非侵入性诊断和治疗规划 外周动脉疾病患者 数字病理 心血管疾病 计算机断层扫描,血管内光学相干断层扫描 CNN 医学图像 22个CT数据集和300个血管内OCT图像 Django, React U-Net, nnU-Net Dice系数, Hausdorff距离, 系统可用性量表, 技术接受模型 云平台
3457 2025-10-06
Molecular characterization of an adhesion GPCR signal transduction
2025-Aug-19, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 通过整合单分子力谱、分子动力学模拟和细胞实验,揭示了ADGRG1粘附GPCR机械信号转导的结构和动态机制 首次阐明了剪切应力诱导GAIN结构域不同变形途径的机制,提出了由GAIN动力学和取向控制的统一aGPCR激活框架 研究主要聚焦于ADGRG1受体,其他aGPCR家族成员可能存在不同的激活机制 阐明粘附GPCR机械信号转导的分子基础 ADGRG1粘附G蛋白偶联受体 生物物理学 NA 单分子力谱, 分子动力学模拟, 细胞实验 深度学习 生物物理数据, 分子模拟数据, 细胞信号数据 NA NA NA NA NA
3458 2025-10-06
Precise, predictable genome integrations by deep-learning-assisted design of microhomology-based templates
2025-Aug-12, Nature biotechnology IF:33.1Q1
研究论文 本研究开发了一种基于深度学习辅助设计的微同源模板方法,用于实现精确可预测的基因组整合 利用深度学习模型预测基因组-外源序列界面的修复过程,设计碱基对串联重复修复臂匹配双链断裂处的微同源区域 NA 改进CRISPR-based DNA整合和编辑的精确性,控制修复过程 HEK293T细胞、非洲爪蟾、成年小鼠大脑细胞 机器学习 NA CRISPR基因编辑、深度学习、微同源模板设计 深度学习模型 基因组序列数据 32个基因位点(HEK293T细胞)及非洲爪蟾、小鼠模型 NA NA 整合精确性、缺失减少程度 NA
3459 2025-10-06
Automatic trending and analysis of SPECT quality assurance with artificial intelligence optical character recognition
2025-Aug, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 开发了一种结合人工智能光学字符识别的新型核医学质量保证系统,用于自动化SPECT和伽马相机的质量保证数据检索与分析 首次将AI深度学习OCR技术应用于核医学质量保证系统,实现了QA数据的自动提取、比较和趋势分析 研究主要针对两种特定型号的扫描仪,OCR性能在Arial字体10-14号范围内表现最佳 提高SPECT和伽马相机质量保证数据审查效率,实现QA数据的自动化趋势分析和存储 SPECT和伽马相机的质量保证数据,包括本征和外征泛源图像、MHR和COR数据 医学影像分析 NA 光学字符识别,深度学习 深度学习OCR 医学影像,数值数据 60张泛源图像和6张COR图像用于基准测试,3459张泛源扫描用于准确性评估 Python, DCMTK, Pydicom, MySQL 三阶段OCR架构:特征提取、序列标记、转录 准确率,处理速度 Linux系统,CPU处理
3460 2025-10-06
Massively parallel characterization of non-coding de novo mutations in autism spectrum disorder
2025-Jul-28, Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao
研究论文 本研究通过整合多种技术系统评估了自闭症谱系障碍中非编码新生突变的功能影响 开发了结合细胞特异性调控元件注释、深度学习变异预测模型和大规模并行报告实验的优化方法,首次系统识别具有功能调控效应的非编码新生突变 研究主要基于特定队列数据,需要进一步验证在更广泛人群中的适用性 阐明非编码新生突变在自闭症谱系障碍发病机制中的功能作用和分子机制 自闭症谱系障碍患者中的非编码新生突变 生物信息学 自闭症谱系障碍 深度学习, 大规模并行报告实验, 基因组注释 深度学习模型 基因组序列数据, 功能基因组学数据 来自Simons Simplex Collection和Autism Speaks MSSNG资源的227,878个非编码新生突变 NA NA 比值比, P值 NA
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