深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 26130 篇文献,本页显示第 5781 - 5800 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
5781 2025-04-25
Semantic Consistency Network with Edge Learner and Connectivity Enhancer for Cervical Tumor Segmentation from Histopathology Images
2025-Apr-23, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
研究论文 提出了一种名为ERNet的端到端语义一致性网络,用于从组织病理学图像中分割宫颈肿瘤 ERNet结合了边缘学习器和连接增强器,有效提升了模型对多形态肿瘤边缘的学习和表示能力,以及分割掩模的像素连接性 虽然模型在宫颈肿瘤图像上表现良好,但在其他类型肿瘤上的泛化能力仅通过喉部肿瘤图像进行了初步验证 提高宫颈肿瘤在组织病理学图像中的分割准确性,以辅助诊断和预后 宫颈肿瘤的组织病理学图像 数字病理学 宫颈癌 深度学习 CNN 图像 NA
5782 2025-04-25
An effective model of hybrid adaptive deep learning with attention mechanism for healthcare data analysis in blockchain-based secure transmission over IoT
2025-Apr-23, Network (Bristol, England)
研究论文 本文提出了一种结合混合自适应深度学习和注意力机制的有效模型,用于区块链安全传输物联网中的医疗数据分析 结合区块链技术和混合自适应深度学习模型,引入FUPOA进行参数优化和密钥生成,提高了数据传输的安全性和隐私性 未提及具体实验数据集规模和实际部署中的性能表现 解决医疗数据在物联网传输中的安全性和隐私性问题 医疗数据的安全传输和存储 机器学习 NA 混合自适应深度学习方法(HADL-AM), FUPOA优化算法 深度学习模型(未明确具体类型) 医疗数据 未明确说明具体样本数量
5783 2025-04-25
deep-Sep: a deep learning-based method for fast and accurate prediction of selenoprotein genes in bacteria
2025-Apr-22, mSystems IF:5.0Q1
research paper 开发了一种基于深度学习的算法deep-Sep,用于快速准确地预测细菌基因组中的硒蛋白基因 使用Transformer-based神经网络架构构建最优模型,结合同源搜索策略减少假阳性,显著优于现有方法 未明确提及算法在极端复杂或高度变异细菌基因组中的表现 开发高效工具以准确识别细菌基因组中的硒蛋白基因 细菌基因组序列 machine learning NA 深度学习 Transformer-based neural network 基因组序列数据 20个细菌基因组作为独立测试数据集
5784 2025-04-25
Combining diffusion and transformer models for enhanced promoter synthesis and strength prediction in deep learning
2025-Apr-22, mSystems IF:5.0Q1
研究论文 本研究结合扩散模型和transformer模型,用于增强合成启动子的设计与强度预测 首次将扩散模型应用于合成启动子设计,并结合transformer模型进行强度预测,相比传统方法表现出更高的性能 研究仅针对模型细菌和蓝藻细菌中的启动子,未验证在其他生物系统中的适用性 开发高效的合成启动子设计与预测方法,以优化外源基因表达和代谢途径效率 合成启动子序列及其转录活性 合成生物学 NA 深度学习 扩散模型, transformer 生物序列数据 未明确说明样本数量
5785 2025-04-25
An end-to-end neural network for 4D cardiac CT reconstruction using single-beat scans
2025-Apr-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1
研究论文 提出了一种基于深度学习的端到端重建框架,用于单次心跳快速CT扫描的动态心脏成像 使用单次心跳扫描数据,无需多次扫描,减少辐射暴露,尤其适用于心律不齐患者 模型训练依赖于模拟投影数据,可能在实际临床应用中存在差异 减少心脏CT成像中的运动伪影,提高心脏疾病的检测和诊断准确性 心脏CT成像 数字病理 心血管疾病 CT扫描 端到端神经网络 图像 30名真实患者的模拟投影数据
5786 2025-04-25
A novel deep learning approach to classify 3D foot types of diabetic patients
2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出了一种基于DiffusionNet的新型深度学习方法,用于通过3D足部图像对糖尿病患者的足型进行分类 结合自注意力机制和外部特征,直接使用简单的3D足部图像对糖尿病患者的足型进行六类分类,准确率达到82.9%,超越了现有的机器和深度学习方法 NA 精确分类糖尿病足,以识别足部异常并促进通过足部矫形器工程设计的个性化治疗和预防措施 糖尿病患者的足型 计算机视觉 糖尿病 DiffusionNet 深度学习 3D图像 NA
5787 2025-04-25
Securing the CAN bus using deep learning for intrusion detection in vehicles
2025-Apr-22, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文评估了深度学习在检测CAN总线网络入侵中的应用 利用LSTM、GRU和VGG-16等深度学习模型分析CAN消息的时间和空间特征,提高了入侵检测的准确率 未提及模型在实时检测中的性能表现以及计算资源消耗 提高智能交通系统(ITS)中CAN总线网络的安全性和韧性 车辆中的CAN总线网络 机器学习 NA 深度学习 RNN, LSTM, GRU, VGG-16 CAN消息序列 Car Hacking, Survival Analysis, 和 OTIDS 数据集
5788 2025-04-25
FRSynergy: A Feature Refinement Network for Synergistic Drug Combination Prediction
2025-Apr-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出了一种名为FRSynergy的特征精炼深度学习框架,用于预测协同药物组合 通过捕捉不同药物-药物-细胞系三元组特征之间的关系和学习特征上下文信息,指导在不同场景下对药物和细胞系特征的精炼 未提及具体局限性 预测协同药物组合以增强治疗效果并减少不良反应 药物组合和癌细胞系 机器学习 癌症 深度学习 异构图注意力网络 药物和细胞系特征数据 未提及具体样本量
5789 2025-04-25
Deconvolution of cell types and states in spatial multiomics utilizing TACIT
2025-Apr-21, Nature communications IF:14.7Q1
research paper 本文提出了一种名为TACIT的无监督算法,用于空间多组学数据中的细胞类型和状态注释 TACIT算法无需训练数据,通过无偏阈值区分阳性细胞与背景,专注于相关标记物识别多组学检测中的模糊细胞 算法性能仅在三个特定生态位(大脑、肠道和腺体)的数据集上进行了验证 解决空间生物学中细胞类型和状态识别耗时且易出错的问题 空间多组学数据中的细胞类型和状态 空间生物学 炎症性腺体疾病 空间转录组学和蛋白质组学 无监督算法 多组学数据 5个数据集(5,000,000个细胞;51种细胞类型)
5790 2025-04-25
Deep learning-based recognition model of football player's technical action behavior using PCA-LBP algorithm
2025-Apr-21, Scientific reports IF:3.8Q1
research paper 本文提出了一种基于PCA-LBP算法的深度学习模型,用于识别足球运动员的技术动作行为 结合PCA降维与LBP算法,提高了足球运动员技术动作识别的准确率 研究仅基于2020年一场比赛的200名足球运动员数据,样本量和多样性可能不足 提高足球运动员技术动作识别的准确性,为科学训练提供技术支持 足球运动员的技术动作(踢球、运球、停球和假动作) computer vision NA PCA-LBP算法 深度学习模型 image 200名足球运动员在2020年一场比赛中的数据
5791 2025-04-25
A segment-based framework for explainability in animal affective computing
2025-Apr-21, Scientific reports IF:3.8Q1
research paper 提出一个基于分段的框架,用于增强动物情感计算领域的可解释性 引入定量评分机制评估显著性图与预定义语义区域的对齐程度,系统性比较不同流程的可视化解释 框架依赖于特定情感状态分类器的可用性和生成显著性图的能力 提升动物情感计算领域的模型可解释性 猫、马和狗的情感状态 animal affective computing NA 深度学习 分类器 图像 三个数据集(猫和马疼痛、狗情绪)
5792 2025-04-25
Bio inspired multi agent system for distributed power and interference management in MIMO OFDM networks
2025-Apr-21, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于白蚁群体优化的多智能体系统(TCO-MAS)与LSTM模型相结合的方法,用于MIMO-OFDM网络中的分布式功率和干扰管理 结合生物启发的白蚁群体优化算法和LSTM模型,实现预测性自适应功率分配和干扰管理 依赖于特定的信息素调整参数,可能需要针对不同场景进行微调 解决大规模MIMO-OFDM网络中资源分配和干扰控制的挑战 MIMO-OFDM网络 机器学习 NA Termite Colony Optimization, LSTM LSTM 网络条件数据 实验分析评估了关键指标,如总速率、能效、频谱效率、延迟和公平性指数
5793 2025-04-25
Mitigating side channel attacks on FPGA through deep learning and dynamic partial reconfiguration
2025-Apr-21, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文介绍了一种结合深度学习和动态部分重配置技术的框架,用于减轻FPGA上的侧信道攻击 通过动态部分重配置技术实时调整FPGA资源,破坏侧信道攻击模式,同时结合深度学习模型进行复杂威胁分析,实现了从被动防御到主动防御的范式转变 目前主要针对功耗侧信道攻击进行了验证,对其他类型侧信道攻击的适应性需要进一步扩展验证 提高FPGA硬件系统对侧信道攻击的防御能力 FPGA硬件系统及其面临的侧信道攻击 硬件安全 NA 动态部分重配置(DPR)技术 深度学习模型 硬件性能数据 实验结果显示检测到缓解的延迟在20个时钟周期内
5794 2025-04-25
Improving deep learning-based neural distinguisher with multiple ciphertext pairs for speck and Simon
2025-Apr-21, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种基于多尺度卷积块和密集残差连接的新型神经区分器,用于提高对Speck和Simon密码系统的分析准确率 设计了多尺度卷积块和密集残差连接的神经网络结构,并引入了线性攻击概念优化输入数据集 对于高轮次简化密码系统的区分准确率仍有提升空间 提高基于深度学习的神经区分器在密码分析中的准确率和密钥恢复率 Speck 32/64和Simon 32/64密码系统 密码学 NA 深度学习 CNN 密码文本对 NA
5795 2025-04-25
Design and experimental research of on device style transfer models for mobile environments
2025-Apr-21, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发了一种针对移动设备优化的神经风格迁移(NST)模型,通过设备端AI实现实时执行,减少对云服务器的依赖 提出了一组轻量级NST模型,结合深度可分离卷积、残差瓶颈和优化的上采样技术,平衡了计算效率和视觉质量 在减少模型大小时可能导致性能下降,需要在计算效率和视觉质量之间进行权衡 开发适用于移动设备的实时神经风格迁移模型,推动移动摄影、增强现实和创意应用的发展 移动设备上的神经风格迁移模型 计算机视觉 NA 深度可分离卷积、残差瓶颈、优化的上采样技术 MobileNet和ResNet架构启发的轻量级NST模型 图像 设计了五种模型变体进行评估
5796 2025-04-25
Deep learning-enhanced hyperspectral imaging for rapid screening of Co-metabolic microplastic-degrading bacteria in environmental samples
2025-Apr-21, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1
研究论文 本研究提出了一种结合深度学习的高光谱成像技术,用于快速筛选环境样品中共代谢微塑料降解细菌 首次将高光谱成像技术与深度学习算法结合,用于共代谢固体培养基中微塑料降解细菌的快速筛选 仅验证了一种PBAT降解细菌的筛选效果,需要更多样本来验证方法的普适性 开发一种高效筛选微塑料降解细菌的新方法 环境样品中的共代谢微塑料降解细菌 机器学习和环境微生物学 NA 高光谱成像(HSI)和深度学习 深度学习算法 高光谱图像数据 未明确说明样本数量,但验证了一种PBAT降解细菌
5797 2025-04-25
Enhanced cell tracking using a GAN-based super-resolution video-to-video time-lapse microscopy generative model
2025-Apr-18, iScience IF:4.6Q1
研究论文 本文介绍了一种基于GAN的超分辨率视频到视频延时显微镜生成模型tGAN,用于增强细胞追踪的质量和多样性 提出了一种双分辨率架构的GAN模型tGAN,能够准确捕捉低分辨率和高分辨率的细胞细节,从而提高细胞追踪的准确性 需要更多的真实标注数据来进一步验证模型的泛化能力 提升细胞追踪的性能,减少对人工标注的依赖 细胞动态行为(如生长、分裂、运动和相互作用) 数字病理学 NA GAN tGAN(基于GAN的生成模型) 视频(延时显微镜图像) NA
5798 2025-04-25
Deep Learning-Powered Colloidal Digital SERS for Precise Monitoring of Cell Culture Media
2025-Apr-16, Nano letters IF:9.6Q1
研究论文 提出了一种基于深度学习的胶体数字SERS平台,用于精确监测细胞培养基 将SERS光谱转换为基于定义强度阈值的二进制'开/关'信号,实现单分子事件可视化并减少假阳性,结合深度学习技术检测多种分析物 未提及具体样本量或实验规模的限制 开发一种新型过程分析技术(PAT)工具,用于生物制造中的快速准确监测 AMBIC 1.1哺乳动物细胞培养基 生物制造技术 NA 表面增强拉曼光谱(SERS) 深度学习 光谱数据 NA
5799 2025-04-25
Privacy for free in the overparameterized regime
2025-Apr-15, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1
研究论文 本文探讨了在过参数化情况下差分隐私梯度下降(DP-GD)算法的性能,证明了在此情况下隐私保护可以几乎无代价实现 挑战了过参数化会阻碍隐私学习性能的普遍观点,证明了在随机特征模型和二次损失下,隐私可以几乎无代价实现 研究仅限于随机特征模型和二次损失情况,未考虑更复杂的模型和损失函数 研究差分隐私梯度下降算法在过参数化情况下的性能表现 差分隐私梯度下降算法及其在过参数化情况下的表现 机器学习 NA 差分隐私梯度下降(DP-GD) 随机特征模型 NA 当参数数量m远大于训练样本数量n时的情况
5800 2025-04-25
WMH-DualTasker: A Weakly Supervised Deep Learning Model for Automated White Matter Hyperintensities Segmentation and Visual Rating Prediction
2025-Apr-15, Human brain mapping IF:3.5Q1
research paper 开发了一种名为WMH-DualTasker的深度学习模型,用于自动分割白质高信号(WMH)并预测视觉评分 该模型通过自监督学习和变换不变性一致性约束,仅使用临床视觉评分作为监督信号,同时进行体素级分割和视觉评分预测 模型性能依赖于临床视觉评分的质量,且在不同数据集上的表现可能存在差异 开发一种自动化深度学习模型,以最小监督提供WMH严重程度的准确和全面量化 白质高信号(WMH)及其与认知障碍和痴呆的关系 digital pathology geriatric disease self-supervised learning deep learning model neuroimaging data MICCAI-WMH数据集(N=60)和SINGER数据集(N=64)
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