深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 33344 篇文献,本页显示第 5361 - 5380 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
5361 2025-10-06
Deep learning for sub-ångström-resolution imaging in uncorrected scanning transmission electron microscopy
2025-Aug, National science review IF:16.3Q1
研究论文 提出一种深度学习扩散模型SARDiffuse,可在未校正扫描透射电子显微镜中实现亚埃级分辨率成像 首次将扩散模型应用于未校正STEM图像的超分辨率重建,无需复杂像差校正器即可达到亚埃级分辨率 方法对样本厚度有一定要求,尚未在各类材料中广泛验证 开发深度学习方法来提升未校正扫描透射电子显微镜的空间分辨率 硅、钛酸锶和氮化镓等代表性材料 计算机视觉 NA 扫描透射电子显微镜(STEM) 扩散模型 电子显微镜图像 实验使用的代表性材料样本(硅、钛酸锶、氮化镓) NA SARDiffuse 空间分辨率(<1 Å)、原子位置保持精度、球差伪影校正效果 NA
5362 2025-10-06
Construction of GAN-RES and Its Application to Small Sample Fusulinid Fossil Recognition
2025-Aug, Ecology and evolution IF:2.3Q2
研究论文 提出一种结合GAN与多种神经网络架构的小样本蜓类化石识别方法 首次将生成对抗网络与ResNet50、EfficientNet及定制CNN结合,通过生成样本扩充数据集解决小样本化石识别难题 仅针对特定类型的蜓类化石进行验证,未在其他化石类别测试通用性 解决小样本稀有化石的精准识别问题 蜓类化石图像 计算机视觉 NA 图像生成与识别 GAN, CNN 图像 小样本化石图像数据集 NA ResNet50, EfficientNet, 定制CNN 准确率 NA
5363 2025-10-06
Enhancing telemedicine service quality through sentiment analysis of user review dataset in Indonesia
2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3
研究论文 通过情感分析印度尼西亚远程医疗应用的用户评论数据集来提升服务质量 构建了印度尼西亚首个大规模远程医疗用户评论数据集,并应用高级重采样技术处理显著的类别不平衡问题 数据集存在显著的类别不平衡(正负评论比例超过1:14),且仅包含文本评论数据 通过情感分析提升远程医疗服务质量并推进印尼自然语言处理研究 印度尼西亚远程医疗应用的用户评论 自然语言处理 NA 情感分析,文本挖掘 SRNN,1D-CNN,LSTM,BiLSTM 文本 255,679条用户评论 NA SRNN,1D-CNN,1L-LSTM,BiLSTM NA NA
5364 2025-10-06
Detection and classification of femoral neck fractures from plain pelvic X-rays using deep learning and machine learning methods
2025-Aug, Ulusal travma ve acil cerrahi dergisi = Turkish journal of trauma & emergency surgery : TJTES
研究论文 本研究使用深度学习和机器学习方法从骨盆X光片中检测和分类股骨颈骨折 比较了多种预训练深度学习模型和机器学习算法在股骨颈骨折检测中的性能,并发现结合VGG-16特征提取和k-NN分类器可获得最佳效果 样本量有限,需要多中心研究进一步改进模型 从骨盆X光片中诊断和分类股骨颈骨折 股骨颈骨折患者和无骨折个体的骨盆X光片 计算机视觉 骨科疾病 X射线成像 CNN, k-NN 图像 598张骨盆X光片(296名骨折患者,302名无骨折个体) TensorFlow, Keras, Scikit-learn VGG-16, ResNet-50, MobileNetV2 准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, Cohen's kappa, ROC曲线 NA
5365 2025-10-06
Single Capture Quantitative Oblique Back-Illumination Microscopy
2025-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 提出一种单次捕获定量斜背照明显微镜技术,利用深度学习模型从单次斜背照明捕获中准确重建相位信息 首次实现单次捕获即可完成定量相位成像,显著提升成像速度并降低系统复杂度 NA 开发更快速、更简化的定量相位成像技术 生物样本(小鼠大脑和人类手臂) 生物医学成像 NA 定量斜背照明显微镜 深度学习模型 显微镜图像 多种生物样本 NA NA 相位成像精度 NA
5366 2025-10-06
Dual prompt personalized federated learning in foundation models
2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出双提示个性化联邦学习框架,解决基础模型在联邦学习中的异构数据分布和新客户端集成问题 首次将基础模型CLIP引入联邦学习场景,提出双提示机制和自适应聚合策略,实现全局任务认知与本地数据驱动的结合 未明确说明实验数据规模和具体应用场景的局限性 解决有限本地数据下联邦学习的模型训练不足问题,提升个性化联邦学习性能 异构客户端数据分布下的基础模型联邦学习 机器学习 NA 联邦学习,基础模型微调 基础模型(CLIP) 图像和文本数据 NA NA CLIP NA NA
5367 2025-10-06
Advancing deep learning for expressive music composition and performance modeling
2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 比较三种深度学习架构在音乐生成和转录任务中的表现,并提出双评估框架 提出结合客观指标和主观人类评估的双评估框架,用于全面评估AI生成音乐的质量 机器生成音乐在感知质量上仍低于人类创作,缺乏情感感知建模和实时人机协作 提升AI音乐生成的表现力和结构连贯性,缩小机器生成与人类表演音乐的差距 AI生成的音乐作品 机器学习 NA 深度学习音乐生成 LSTM, Transformer, GAN 音乐数据 使用MAESTRO数据集,50名听众参与主观评估 NA LSTM, Transformer, GAN 困惑度, 和声一致性, 节奏熵, 平均意见得分 NA
5368 2025-10-06
Development of a novel deep learning method that transforms tabular input variables into images for the prediction of SLD
2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发了一种将表格数据转换为图像的新型深度学习方法,用于预测脂肪性肝病 提出将表格输入变量转换为图像的方法,利用深度学习模型的模式识别能力进行疾病预测 NA 开发新型深度学习方法以改善脂肪性肝病的预测性能 2999名患者的医疗登记数据 机器学习 脂肪性肝病 深度学习 深度学习模型 表格数据、图像 2999名患者 NA NA 灵敏度, 特异度, AUCROC NA
5369 2025-10-06
A comprehensive multifaceted technical evaluation framework for implementation of auto-segmentation models in radiotherapy
2025-Jul-31, Communications medicine IF:5.4Q1
研究论文 开发了一个用于放疗中自动分割模型实施的多方面技术评估框架 提出了首个整合几何测量、专家评估、时间效率和剂量学评估的全面评估框架 需要建立标准化基准和共识指南以实现临床实施 验证放疗中自动分割模型的临床应用价值 脑部危及器官的自动分割模型 医学影像分析 癌症放疗 深度学习 深度学习模型 医学影像 100个训练病例,8位放射肿瘤专家参与评估 NA NA 几何精度,临床可接受率,时间效率,剂量差异 NA
5370 2025-10-06
IHE-Net:Hidden feature discrepancy fusion and triple consistency training for semi-supervised medical image segmentation
2025-Jul-31, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1
研究论文 提出一种基于异构编码器特征差异融合和三重一致性训练的半监督医学图像分割框架IHE-Net 利用CNN和Transformer/Mamba两种异构编码器的特征差异,提出多级特征差异融合模块和三重一致性学习策略 NA 提升半监督医学图像分割性能 皮肤病变图像 计算机视觉 皮肤癌 医学图像分割 CNN, Transformer, Mamba 医学图像 三个皮肤病变分割数据集(ISIC2017, ISIC2018, PH2) NA IHE-Net NA NA
5371 2025-10-06
Optimizing Thyroid Nodule Management With Artificial Intelligence: Multicenter Retrospective Study on Reducing Unnecessary Fine Needle Aspirations
2025-Jul-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2
研究论文 评估人工智能系统在临床实践中识别甲状腺良性结节以减少不必要细针穿刺活检的效果 首次在真实临床环境中评估AI系统作为“守门员”识别被放射科医生误判为恶性的良性甲状腺结节 存在将8.6%的恶性结节误判为良性的风险,特别是低度或中度可疑的结节 优化甲状腺结节管理,减少不必要的细针穿刺活检 甲状腺结节患者 医学影像分析 甲状腺结节 超声成像 深度学习 超声图像 验证队列4572个甲状腺结节(良性3134个,恶性1438个),比较队列118个良性结节 NA NA 敏感性, 特异性, AUC NA
5372 2025-10-06
Histopathological-based brain tumor grading using 2D-3D multi-modal CNN-transformer combined with stacking classifiers
2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合2D-3D多模态CNN-Transformer和堆叠分类器的混合学习架构用于脑肿瘤分级 首次将2D-3D混合CNN与视觉Transformer结合,并采用堆叠集成分类器融合特征,有效捕获组织病理图像中的空间关系和全局语义 NA 开发可靠的脑肿瘤自动分级方法 脑肿瘤组织病理图像 数字病理 脑肿瘤 组织病理学成像 CNN, Transformer 图像 TCGA和DeepHisto两个公开数据集 NA 2D-3D混合CNN, Vision Transformer (ViT) 准确率, 精确率, 特异性 NA
5373 2025-10-06
A Novel 14-Gene Panel Associated With Efferocytosis for Predicting Pancreatic Cancer Prognosis Through Bulk and Single-Cell Databases
2025-Jul-30, Frontiers in bioscience (Landmark edition)
研究论文 通过整合单细胞和批量转录组数据,识别了一个与胞葬作用相关的14基因预后特征panel,用于预测胰腺癌预后 首次构建了基于胞葬作用的14基因预后特征panel,并通过深度学习构建了ER风险评分系统 需要进一步验证这些基因相互作用如何影响肿瘤微环境 研究胞葬作用在胰腺导管腺癌进展中的影响机制 胰腺导管腺癌(PDAC)肿瘤细胞、基质细胞和免疫细胞 生物信息学 胰腺癌 单细胞RNA测序(scRNA-seq), 批量转录组测序, 免疫组织化学染色, 细胞周期分析, 多重免疫荧光染色 深度学习, LASSO回归, 随机生存森林(RSF) 基因表达数据, 临床生存数据 来自TCGA、GEO和多个生物信息学网站的数据库,包含167个ER特征 NA NA 总体生存率(OS), 无病生存率(DFS), Pearson相关系数 NA
5374 2025-10-06
Deep learning based treatment remission prediction to transcranial direct current stimulation in bipolar depression using EEG power spectral density
2025-Jul-29, medRxiv : the preprint server for health sciences
研究论文 本研究使用深度学习模型基于脑电图功率谱密度预测双相抑郁患者对经颅直流电刺激治疗的反应 首次将混合1DCNN和GRU模型应用于脑电图功率谱密度数据来预测双相抑郁患者的治疗缓解情况 样本量较小(仅21名参与者),需要更大规模的研究验证 预测双相抑郁患者对经颅直流电刺激治疗的临床缓解情况 双相障碍患者 机器学习 双相障碍 脑电图 1DCNN, GRU 脑电图信号 21名双相障碍参与者 NA 混合1DCNN和GRU模型 准确率, 灵敏度, 特异性 NA
5375 2025-10-06
Automated characterization of abdominal MRI exams using deep learning
2025-Jul-25, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发卷积神经网络自动分类腹部MRI检查的核心属性 首次使用深度学习自动识别腹部MRI的脉冲序列类型、成像方向和对比增强状态 存在类别标签不匹配问题,需要外部验证时进行调整 开发标准化工具来自动识别和表征MRI关键成像属性 腹部MRI图像 计算机视觉 NA 磁共振成像 CNN 图像 未明确样本数量,包含Duke肝脏数据集的外部验证 NA CNN 准确率 NA
5376 2025-10-06
Deep limit order book forecasting: a microstructural guide
2025-Jul-22, Quantitative finance IF:1.5Q2
研究论文 利用深度学习技术预测纳斯达克交易所限价订单簿中间价格变化,并开发了开源数据处理框架LOBFrame 提出创新的操作框架评估预测实用性,关注完整交易准确预测的概率,而非传统机器学习指标 深度学习的高预测能力不一定对应可操作的交易信号,传统评估指标在限价订单簿背景下存在不足 探索高频限价订单簿中间价格变化的可预测性,评估深度学习模型在金融微观结构中的应用 纳斯达克交易所交易的异质性股票集合 机器学习 NA 深度学习 NA 限价订单簿数据 大规模限价订单簿数据(具体数量未提及) NA NA 交易准确预测概率 NA
5377 2025-10-06
Evaluating Artificial Intelligence-Assisted Prostate Biparametric MRI Interpretation: An International Multireader Study
2025-Jul-16, AJR. American journal of roentgenology
研究论文 评估深度学习AI模型在前列腺双参数MRI解读中对临床显著前列腺癌检测和读者间一致性的影响 首次在国际多中心研究中评估AI辅助对前列腺bpMRI解读中病灶水平和患者水平检测性能及读者间一致性的影响 回顾性研究设计,样本量相对有限(180例患者),AI辅助导致病灶水平敏感性轻微下降 评估AI辅助在前列腺双参数MRI解读中对前列腺癌诊断准确性和读者间一致性的影响 接受mpMRI和前列腺活检或根治性前列腺切除术的患者 数字病理 前列腺癌 双参数MRI,全标本病理检查,系统活检 深度学习模型 医学影像 180例患者(120例病例组,60例对照组) NA NA 敏感性,阳性预测值,AUC,Kappa系数,覆盖概率 NA
5378 2025-10-06
Multimodal Detection of Agitation in People With Dementia in Clinical Settings: Observational Pilot Study
2025-Jul-15, JMIR aging IF:5.0Q1
研究论文 开发用于痴呆症患者躁动行为检测的多模态系统,结合可穿戴传感器和隐私保护视频分析 首次将可穿戴传感器数据与隐私保护视频分析相结合,能够提前6分钟预测躁动发作 仅为包含10名参与者的初步研究,样本量较小 开发实时检测和预测痴呆症患者躁动行为的自动化系统 重度痴呆症患者 数字病理学 老年疾病 视频分析, 可穿戴传感器 Extra Trees, 多层感知机, 门控循环单元, 长短期记忆 传感器数据, 视频 10名参与者 NA 多层感知机, GRU, LSTM 准确率, AUC NA
5379 2025-10-06
Prediction of Major Adverse Cardiovascular Events in Patients with Hypertrophic Cardiomyopathy by Deep Learning and Radiomics
2025-Jul-11, Cardiology IF:1.9Q3
研究论文 本研究结合深度迁移学习和影像组学技术开发了DTL-RAD模型,用于预测肥厚型心肌病患者的主要不良心血管事件风险 首次将超声心动图与深度迁移学习和影像组学相结合,开发了预测肥厚型心肌病患者MACE风险的集成模型 回顾性研究设计,样本量相对有限(210例患者),需要进一步前瞻性验证 开发预测肥厚型心肌病患者主要不良心血管事件风险的精准预测模型 肥厚型心肌病患者 医学影像分析 心血管疾病 超声心动图,影像组学分析 深度学习,机器学习 医学影像 210例肥厚型心肌病患者(59例MACE,151例非MACE) PyRadiomics, TensorFlow/PyTorch ResNet50 AUC, 特异性, 敏感性, 决策曲线分析 NA
5380 2025-10-06
Artificial intelligence in airway management: A systematic review and meta-analysis
2025-Jul-09, Anaesthesia, critical care & pain medicine
系统综述与荟萃分析 本文系统回顾和荟萃分析了人工智能模型在困难气道预测中的应用效果 首次对AI在气道管理中的应用进行系统综述和荟萃分析,比较了不同模型的预测性能 纳入研究数量有限(13篇),部分模型预测能力一般(AUC<0.80),模型验证不足 总结AI模型在困难气道预测中的现有证据 接受全身麻醉手术的患者和急诊科患者 医疗人工智能 气道管理并发症 NA 深度学习,传统机器学习 临床数据 13项研究纳入分析 R VGG,SVM,NB AUROC,AUC NA
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