深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 36491 篇文献,本页显示第 4341 - 4360 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
4341 2025-11-07
Elucidating the role of SIRT2 in hepatocellular carcinoma through multi-omics and deep learning
2025-Nov-03, Discover oncology IF:2.8Q2
研究论文 通过多组学分析和深度学习技术阐明SIRT2在肝细胞癌中的作用机制 首次结合铜死亡机制、单细胞测序、空间转录组和深度学习生存神经网络构建肝细胞癌预后模型 研究主要基于生物信息学分析,需要进一步实验验证 探索SIRT2在肝细胞癌发生发展中的作用及其作为生物标志物的潜力 肝细胞癌患者样本和相关的基因表达数据 生物信息学, 计算生物学 肝细胞癌 单细胞RNA测序, 空间转录组测序, RNA测序, 孟德尔随机化分析 深度学习生存神经网络 基因表达数据, 单细胞数据, 空间转录组数据 NA deepsurv 深度学习生存神经网络 生存率分析, 风险评分 NA
4342 2025-11-07
How to analyze visual data using zero-shot learning: An overview and tutorial
2025-Nov-03, Psychological methods IF:7.6Q1
教程 提供使用零样本学习分析视觉数据的概述和分步指南 为零样本学习在心理学视觉数据分析中的应用提供实践教程和代码资源 方法存在未来挑战和局限性,需要创建验证数据集 为心理学研究人员提供分析图像数据的替代方法 图像数据中的饮料识别 计算机视觉 NA 零样本学习 预训练模型 图像 包含饮料类型、场景和突出程度操纵的数据集 Google Colab Contrastive Language-Image Pretraining, Large Language and Vision Assistant 准确率 云端平台(Google Colab)
4343 2025-11-07
Bayesian model averaging based deep learning forecasts of inpatient bed occupancy in mental health facilities
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合贝叶斯模型平均和深度学习的新型预测框架,用于预测心理健康机构住院床位占用率 首次将Zellner's g-prior的贝叶斯模型平均与深度学习模型结合用于床位占用预测 研究仅针对印度第二大心理健康医院,未在其他机构验证 开发精准的床位占用预测工具以支持入院规划和资源分配 心理健康机构的住院床位占用率 机器学习 精神健康疾病 时间序列分析 TDNN, RNN, GRU, LSTM, BiLSTM, BiGRU 时间序列数据 2008年至2024年的床位占用数据 NA 时间延迟神经网络,循环神经网络,门控循环单元,长短期记忆网络,双向长短期记忆网络,双向门控循环单元 准确率,平均绝对百分比误差,置信区间宽度 NA
4344 2025-11-07
A high-resolution large-scale dataset for building segmentation from aerial imagery in northeastern Italy
2025-Nov-03, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文介绍了SegFVG数据集,一个针对意大利东北部地区的大规模高分辨率建筑分割数据集 提供了首个专注于意大利Friuli Venezia Giulia地区的大规模、高分辨率、地理多样性的建筑分割数据集 数据集仅覆盖意大利东北部特定区域,地理范围有限 解决建筑分割研究中大规模地理多样性数据集稀缺的问题 航空影像中的建筑分割 计算机视觉 NA 航空摄影测量 深度学习模型 航空影像 超过15,000张真实正射航空影像图块 NA NA NA NA
4345 2025-11-07
Improving real-time emotion recognition system in assistive communication technologies for disabled persons using deep learning with equilibrium algorithm
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合深度学习和平衡优化算法的实时情感识别系统,用于改善残疾人士的辅助沟通技术 首次将平衡优化器(EO)与Elman神经网络(ENN)相结合用于情感识别,并通过优化超参数提升分类性能 仅使用单一文本数据集进行验证,未涉及其他模态数据 开发实时情感识别系统以增强残疾人士的沟通能力 残疾人士的文本情感识别 自然语言处理 残疾 深度学习, 文本分析 ENN, EO 文本 NA NA Elman神经网络, 平衡优化器 准确率 NA
4346 2025-11-07
Deep learning algorithm for predicting rapid progression of abdominal aortic aneurysm by integrating CT images and clinical features
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发并验证了一种整合CT图像特征和临床特征的多模态深度学习算法,用于预测腹主动脉瘤的快速进展 首次提出端到端多模态深度学习模型,整合CT图像特征、几何特征和临床特征,显著提升腹主动脉瘤进展预测性能 回顾性研究设计,数据来源于两家医疗中心,需要前瞻性验证 提高腹主动脉瘤快速进展的预测准确性 腹主动脉瘤患者 医学影像分析 腹主动脉瘤 CT成像,影像组学 深度学习 CT图像,临床数据 561名患者,14,252张标注的CT轴位图像 NA ResNet AUC,准确率 NA
4347 2025-11-07
Enhanced skin cancer classification using modified efficientNetV2L with adaptive early stopping mechanism
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出基于改进EfficientNetV2L架构的自适应早停机制皮肤癌分类模型 引入自适应早停和学习率回调机制增强泛化能力并防止过拟合 未明确说明模型在临床环境中的实际部署验证和外部数据集测试结果 开发高精度皮肤癌自动分类系统以提升医学诊断效果 皮肤病变图像 计算机视觉 皮肤癌 深度学习图像分类 CNN 图像 ISIC数据集 NA EfficientNetV2L 准确率 NA
4348 2025-11-07
A personalized federated learning-based glucose prediction algorithm for high-risk glycemic excursion regions in type 1 diabetes
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于个性化联邦学习的血糖预测算法,专注于高风险血糖波动区域的预测 提出新型Hypo-Hyper损失函数,在联邦学习框架下同时解决血糖极端值预测精度和数据隐私保护问题 研究仅针对125名1型糖尿病患者,样本规模有限 提高1型糖尿病患者低血糖和高血糖极端值的预测准确性,同时保护患者数据隐私 1型糖尿病患者的连续血糖监测数据 机器学习 糖尿病 连续血糖监测(CGM) 深度学习模型 时间序列数据 125名1型糖尿病患者 联邦学习框架 NA 均方误差(MSE), 血糖波动检测准确率 NA
4349 2025-11-07
An effective approach to improving photovoltaic defect detection using the new DCD-YOLOv8s model
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种改进的DCD-YOLOv8s模型用于光伏板表面缺陷检测 在YOLOv8架构中集成了可变形卷积网络(DCNv3)、坐标注意力(CA)和动态头(DyHead)模块,增强了特征提取、目标定位和检测精度 未进行基于无人机的实时部署验证 提高光伏板表面缺陷检测的准确性和效率 光伏板表面缺陷(灰尘积累、鸟粪、裂纹等) 计算机视觉 NA 深度学习,数据增强,自训练策略 YOLO 图像 公共光伏板缺陷数据库与现场采集图像组合的自定义数据集 PyTorch DCD-YOLOv8s, YOLOv8, DCNv3, CA, DyHead F1-score, mAP@50, mAP@50-95, FPS NA
4350 2025-11-07
Real-time PQD detection classification and localization using recurrence plots and EfficientNet-SE in solar integrated IEEE 13-bus system
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于递归图和EfficientNet-SE的实时电能质量扰动检测分类与定位框架,应用于太阳能并网的IEEE 13总线系统 结合递归图特征提取与改进的EfficientNet-SE模型,实现高分辨率实时PQD检测与分区定位 研究基于特定IEEE 13总线系统架构,未验证在其他电网拓扑中的泛化能力 开发实时电能质量扰动检测、分类和定位系统,提升电力分配韧性 太阳能并网的IEEE 13总线系统中的电能质量扰动 电力系统, 深度学习 NA 递归图分析, 余弦相似度指数, 实时信号处理 CNN 三相电压信号, 递归图 基于RTDS仿真和硬件在环测试的IEEE 13总线系统 NA EfficientNet-SE 准确率, 定位精度, 鲁棒性 高速x86系统用于实时信号分析,独立工作站用于分类任务
4351 2025-11-07
Using deep learning systems for diagnosing common skin lesions in sexual health
2025-Nov-03, Communications medicine IF:5.4Q1
研究论文 开发用于诊断33种肛门生殖器皮肤病(包括性传播感染和非性传播感染)的深度学习系统 首次开发能够分类33种肛门生殖器皮肤病的深度学习系统,并前瞻性评估其临床实用性 临床使用准确性尚不足,需要在更多人群和不同国家诊所中验证性能 通过深度学习系统改善性传播感染的早期识别和治疗可及性 肛门生殖器皮肤病临床图像,包括性传播感染和非性传播感染 计算机视觉 性传播感染 深度学习 深度学习系统 临床图像 15,891张训练图像,336张前瞻性测试图像 NA NA 准确率(top-1, top-3, top-5), 敏感性, 阳性预测值 NA
4352 2025-11-07
Fraudulent account detection in social media using hybrid deep transformer model and hyperparameter optimization
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合时序卷积网络、生成对抗网络数据增强和海鸥优化算法的混合深度学习框架,用于社交媒体虚假账户检测 首次将TCN与GAN数据增强、自编码器特征提取和SOA超参数优化相结合,构建端到端的欺诈检测框架 仅在两个基准数据集上验证,需要更多真实场景测试;超参数优化可能增加计算复杂度 开发可扩展、可靠且准确的社交媒体欺诈账户检测方法 社交媒体用户账户行为数据 自然语言处理,机器学习 NA 深度学习,元启发式算法 TCN,GAN,Autoencoder 用户行为序列数据 Cresci-2017和TwiBot-22基准数据集 TensorFlow,PyTorch 时序卷积网络,生成对抗网络,自编码器 ROC-AUC,精确率-召回率,F1分数 GPU(具体型号未提及)
4353 2025-11-07
Machine learning-enabled acoustic sensing for RPW infestation detection
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合信号处理和深度学习的非侵入式听觉检测系统,用于早期识别红棕象甲虫害 首次整合线性预测编码特征、余弦相似度和双向长短期记忆网络进行时序模式识别,实现高可靠性早期检测 评估仅在受控数据集上进行,需要大规模现场验证以提升适用性 开发红棕象甲虫害的早期检测方法 棕榈树中的红棕象甲虫活动 机器学习 NA 声学传感 Bi-LSTM 声学信号 NA NA 双向长短期记忆网络 准确率 NA
4354 2025-11-07
Deep‑learning based osteoporosis classification in knee X‑rays using transfer‑learning approach
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 基于迁移学习的ResNet-50深度学习模型用于膝关节X射线骨质疏松分类 首次将迁移学习策略应用于膝关节X射线的骨质疏松分类,采用ResNet-50模型并证明其优于传统方法和VGG-16等其他深度学习模型 数据集规模有限(仅372张X射线图像),需要依赖先进的硬件平台,数据量不足仍是挑战 开发一种经济有效的骨质疏松早期检测方法 膝关节X射线图像 计算机视觉 骨质疏松 X射线成像,定量超声系统 CNN 医学图像 372张带有验证医学信息的X射线图像 NA ResNet-50, VGG-16, ResNet-18, 3-layer CNN 准确率, 敏感度, 特异性 需要先进的硬件平台(具体型号未指定)
4355 2025-11-07
Volumetric spline-based Kolmogorov-Arnold architectures surpass CNNs, vision transformers, and graph networks for Parkinson's disease detection
2025-Nov-03, Communications medicine IF:5.4Q1
研究论文 本研究首次将三维卷积Kolmogorov-Arnold网络应用于医学影像,在帕金森病检测任务中超越了传统CNN、视觉Transformer和图卷积网络 首次实现三维ConvKAN架构,使用灵活的数学函数进行特征提取,在帕金森病检测中取得最优性能 样本量相对较小(142名参与者),需要更多数据集验证泛化能力 开发更有效的深度学习架构用于帕金森病的早期诊断 帕金森病患者和健康对照者的脑部结构扫描 医学影像分析 帕金森病 脑部结构扫描 ConvKAN, CNN, Vision Transformer, 图卷积网络 三维脑部体积数据,二维脑部切片 142名参与者(75名帕金森病患者,67名健康对照) NA ConvKAN, ResNet AUC, 准确率, 训练时间 NA
4356 2025-11-07
Harris Hawks optimization based deep learning models for heart disease diagnosis
2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种基于哈里斯鹰优化的深度学习模型,用于心脏病早期诊断 结合K-mode聚类进行数据优化预处理,并首次将哈里斯鹰优化算法应用于心脏病诊断的特征选择 仅使用单一数据集进行验证,未提及外部验证或临床实际应用测试 开发高精度的心脏病早期诊断预测系统 心血管疾病患者临床数据 机器学习 心血管疾病 临床参数分析 GRU, 神经网络 结构化临床数据 70,000条患者记录 NA GRU, 深度神经网络 准确率, 精确率, 召回率, AUC评分, ROC曲线 NA
4357 2025-11-07
Quantitative Magnetic Resonance Imaging Methods for the Assessment and Prediction of Treatment Response to Transarterial Chemoembolization in Hepatocellular Carcinoma
2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1
综述 本文综述了定量磁共振成像在预测和评估肝细胞癌经动脉化疗栓塞治疗反应中的最新应用 系统比较了多种qMRI技术(包括肝细胞特异性对比增强MRI、扩散成像、灌注成像等)在TACE疗效评估中的表现,并探讨了人工智能模型的潜在价值 BOLD-fMRI和MRE研究不足且缺乏关键定量参数模型,AI模型需要更大规模前瞻性研究验证 评估和预测肝细胞癌患者对经动脉化疗栓塞治疗的反应 肝细胞癌患者 医学影像分析 肝细胞癌 定量磁共振成像,包括肝细胞特异性对比增强MRI、扩散成像、灌注成像、磁共振波谱、BOLD-fMRI、磁共振弹性成像 人工智能模型(包括放射组学和深度学习) 磁共振影像 NA NA NA AUC(曲线下面积) NA
4358 2025-05-24
Corrigendum to "Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Tumor and Axillary Lymph Node Status Prediction After Neoadjuvant Chemotherapy" [Academic Radiology 32 (2025) 12-23]
2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4359 2025-11-07
Segmentation of the Left Ventricle and Its Pathologies for Acute Myocardial Infarction After Reperfusion in LGE-CMR Images
2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1
研究论文 提出一种渐进式深度学习模型LVPSegNet,用于从LGE-CMR图像中分割左心室及其病理组织 首次发布包含140例患者的LGE-CMR基准数据集LGE-LVP,并提出结合自适应ROI提取、样本增强、课程学习和多感受野融合的创新分割模型 数据集规模有限(140例患者),存在类别极度不平衡和强度分布重叠等挑战 开发自动分割左心室及其病理组织(微血管阻塞和心肌梗死)的方法 急性心肌梗死再灌注后的左心室及其病理组织 医学图像分析 心血管疾病 晚期钆增强心脏磁共振成像 深度学习 医学图像 140例左心室心肌梗死伴微血管阻塞患者 NA LVPSegNet 几何指标, 临床指标 NA
4360 2025-11-07
Deep Learning Enables Fast and Accurate Quantification of MRI-Guided Near-Infrared Spectral Tomography for Breast Cancer Diagnosis
2025-Nov, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1
研究论文 开发并评估了一种基于深度学习的MRI引导近红外光谱断层扫描图像重建方法,用于乳腺癌诊断 首次将深度学习应用于MRI引导的3D近红外光谱断层扫描图像重建,显著提高了重建速度和诊断准确性 研究样本量相对较小(38例临床检查),且基于合成数据训练网络 提高乳腺癌诊断的特异性和灵敏度 乳腺异常患者的临床影像数据 医学影像分析 乳腺癌 磁共振成像,近红外光谱断层扫描 深度学习 医学影像数据 38例乳腺异常患者的临床影像检查 NA NA 灵敏度,特异性,诊断准确率,ROC曲线下面积 NA
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