深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 32372 篇文献,本页显示第 5861 - 5880 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
5861 2025-10-06
The Value of Topological Radiomics Analysis in Predicting Malignant Risk of Pulmonary Ground-Glass Nodules: A Multi-Center Study
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3
研究论文 本研究通过拓扑数据分析和纹理分析两种影像组学方法,预测肺磨玻璃结节(GGNs)的恶性风险 首次将基于同调性的拓扑特征应用于GGNs的影像组学分析,捕捉结节内复杂的几何和空间关系 回顾性研究设计,数据来自两个中心,需要更多外部验证 预测肺CT扫描中磨玻璃结节的恶性风险 肺磨玻璃结节(GGNs) 医学影像分析 肺癌 CT扫描,拓扑数据分析,纹理分析 机器学习,深度学习 医学影像(CT图像) 3223名患者(来自两个中心,2018年1月至2023年6月) NA NA AUC, 敏感度 NA
5862 2025-10-06
Trends and Hotspots in Global Radiomics Research: A Bibliometric Analysis
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3
文献计量分析 通过文献计量分析方法总结放射组学知识结构并探索潜在趋势和研究重点 首次对2012-2022年全球放射组学研究进行全面的文献计量分析,识别未来研究方向 仅基于Web of Science数据库,可能未涵盖所有相关文献 探索放射组学领域的研究现状、发展趋势和热点方向 2012-2022年期间发表的6428篇放射组学相关文献 医学影像分析 NA 文献计量分析 NA 文献元数据 6428篇文章 VOSviewer, CiteSpace, Tableau, Microsoft Excel, Rstudio NA NA 免费在线平台
5863 2025-10-06
A Comparative Study of Deep Learning Dose Prediction Models for Cervical Cancer Volumetric Modulated Arc Therapy
2024 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3
研究论文 比较四种深度学习模型在宫颈癌VMAT治疗中体素级剂量分布的预测性能 首次系统比较四种先进三维深度学习模型在宫颈癌VMAT剂量预测中的表现 回顾性研究,样本量相对有限(261例患者) 评估不同深度学习模型在放射治疗剂量预测中的性能 宫颈癌患者的VMAT治疗计划 医学影像分析 宫颈癌 容积旋转调强放疗(VMAT) 3D CNN CT图像, 解剖结构掩膜 261例宫颈癌患者治疗计划 NA 3D U-Net, UNETR 平均绝对误差(MAE), 剂量图差异, 临床剂量学指标, Dice相似系数(DSC) NA
5864 2025-10-06
Analysis of ultrasonographic images using a deep learning-based model as ancillary diagnostic tool for diagnosing gallbladder polyps
2023-12, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver IF:4.0Q1
研究论文 本研究开发基于深度学习的超声图像分析模型,作为胆囊息肉诊断的辅助工具 首次将深度学习模型应用于胆囊息肉的超声图像分类,并评估其对不同经验水平医生的辅助诊断效果 回顾性研究设计,样本量相对有限(263名患者),需进一步前瞻性验证 评估深度学习模型在鉴别肿瘤性胆囊息肉与非肿瘤性胆囊息肉中的效能 胆囊息肉患者的超声图像 计算机视觉 胆囊疾病 超声成像 深度学习 图像 263名患者的3,754张超声图像 NA NA 准确率, 敏感性, 特异性 NA
5865 2025-10-06
Identification of gastric signet ring cell carcinoma based on endoscopic images using few-shot learning
2023-12, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver IF:4.0Q1
研究论文 本研究提出了一种基于小样本学习的胃印戒细胞癌内镜图像识别方法 采用双重预训练策略(ImageNet和食管内镜图像)结合小样本学习框架解决胃印戒细胞癌样本稀缺问题 每类新类别仅使用50个样本,样本量较小 开发基于内镜图像的胃印戒细胞癌计算机辅助诊断方法 胃良性溃疡、腺癌和印戒细胞癌的内镜图像 计算机视觉 胃癌 内镜成像 CNN 图像 每类50个样本(胃良性溃疡、腺癌和SRCC),共150个样本 TensorFlow/PyTorch(未明确指定) EfficientNetV2-S 准确率, 灵敏度, 召回率, 精确率, F1-score, 特异性, AUC NA
5866 2025-10-06
Multimodal deep learning improving the accuracy of pathological diagnoses for membranous nephropathy
2025-Dec, Renal failure IF:3.0Q1
研究论文 开发多模态深度学习系统提高膜性肾病病理诊断准确性 首次结合PASM染色、免疫荧光和电镜图像构建多模态诊断系统,在荧光图像分类和沉积物分割方面优于病理医生 研究主要针对膜性肾病,尚未验证对其他肾小球疾病的泛化能力 开发辅助病理医生诊断膜性肾病的多模态病理诊断系统 膜性肾病患者的肾脏活检图像数据 数字病理 肾脏疾病 PASM染色、免疫荧光、电子显微镜 深度学习模型 病理图像 138名各种肾脏疾病患者 NA NA 准确率, 召回率, F1分数, Dice系数, IoU NA
5867 2025-10-06
Genotype Prediction from Retinal Fundus Images Using Deep Learning in Eyes with Age-Related Macular Degeneration
2025 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1
研究论文 使用深度学习模型从年龄相关性黄斑变性患者的视网膜眼底图像预测高风险基因变异 首次利用深度学习直接从视网膜眼底图像预测AMD相关高风险基因型,无需基因检测 样本量相对有限(1754名参与者),模型性能在不同AMD阶段存在差异 开发从视网膜眼底图像预测年龄相关性黄斑变性高风险基因型的深度学习算法 年龄相关性黄斑变性患者的视网膜眼底图像 计算机视觉 年龄相关性黄斑变性 视网膜眼底成像 CNN, Vision Transformer 图像 1754名参与者的31,271张视网膜彩色眼底照片 NA Vision Transformer AUROC, 平衡准确率, 平均精确率 NA
5868 2025-10-06
A deep learning model for accurate segmentation of the Drosophila melanogaster brain from Micro-CT imaging
2025-Sep, Developmental biology IF:2.5Q2
研究论文 开发了一种基于预训练神经网络的深度学习模型,用于从Micro-CT图像中精确分割果蝇大脑 仅需1-3张Micro-CT图像即可训练准确的3D深度学习模型,并能适应不同组织对比染色、扫描仪型号和基因型 训练数据量有限(仅1-3张图像) 开发自动化的果蝇大脑分割方法以替代耗时的人工分析 成年黑腹果蝇大脑 计算机视觉 NA Micro-CT成像 深度学习 3D Micro-CT图像 1-3张果蝇大脑Micro-CT图像 NA 预训练神经网络 NA NA
5869 2025-10-06
TKA-AID: An Uncertainty-Aware Deep Learning Classifier to Identify Total Knee Arthroplasty Implants
2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1
研究论文 开发了一种基于深度学习的全膝关节置换植入物自动识别工具 采用不确定性估计和异常检测作为安全机制,可在多种X射线视图上工作 仅针对九种常见的TKA植入物系统进行训练 自动识别全膝关节置换术中的主要植入物型号 全膝关节置换植入物 计算机视觉 骨科疾病 X射线成像 CNN 图像 9,651名患者(共111,519张图像) NA EfficientNet 准确率 NA
5870 2025-10-06
Development of a Deep Learning Model for Automating Implant Position in Total Hip Arthroplasty
2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1
研究论文 开发用于自动标注全髋关节置换术中植入物位置的深度学习模型 首次开发能够同时处理X射线和荧光透视图像并自动进行THA相关测量的深度学习模型 研究样本量相对有限(仅161例THA手术) 开发自动化全髋关节置换相关测量的深度学习模型 骨盆X射线和荧光透视图像 计算机视觉 骨科疾病 医学影像分析 深度学习 X射线图像, 荧光透视图像 161例初次全髋关节置换术的影像数据 NA 地标检测模型 地标检测准确率 NA
5871 2025-10-06
A Deep Learning Tool for Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Knee Radiographs
2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1
研究论文 开发了一种基于深度学习的自动化工具,用于在膝关节前后位X光片上计算最小关节间隙宽度 开发了端到端算法,结合深度学习分割模型和计算机视觉算法,能够灵活处理自然膝关节和关节置换术后的膝关节 样本量相对有限(583张训练图像和330张独立验证图像),需要在更大数据集上进一步验证 开发自动化测量膝关节最小关节间隙宽度的算法 膝关节前后位X光片,包括自然膝关节和关节置换术后的膝关节 计算机视觉 骨关节炎 X光成像 深度学习分割模型 医学图像(X光片) 583张图像用于训练深度学习模型,330张独立图像用于算法验证 NA NA Dice系数,平均绝对误差,Bland-Altman图 NA
5872 2025-10-06
AI-Driven Dental Caries Management Strategies: From Clinical Practice to Professional Education and Public Self Care
2025-Aug, International dental journal IF:3.2Q1
综述 概述人工智能在龋齿管理中的应用现状,涵盖临床实践、专业教育和公众自我护理 首次系统整合AI在龋齿管理全流程中的应用,包括风险评估、影像诊断、治疗规划、专业培训和公众自我管理 未涉及具体临床验证数据和算法性能比较 探讨人工智能技术在龋齿个性化管理中的应用前景 龋齿患者、牙科专业人员、牙科学生和普通公众 机器学习 龋齿 机器学习,深度学习 NA 图像,行为数据,风险因素数据 NA NA NA NA NA
5873 2025-04-12
Performance of deep learning algorithm based on Xception in evaluating morphological characteristics reflecting the activity of vitiligo
2025-Jul-17, The British journal of dermatology
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5874 2025-10-06
Artificial intelligence techniques in inherited retinal diseases: a review
2025-Jul-16, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3
综述 本文综述了人工智能技术在遗传性视网膜疾病诊断和管理中的应用现状与前景 整合了AI在遗传性视网膜疾病领域的碎片化知识,提出可解释AI在临床应用中的重要性,并构建了推进临床应用的系统化路径 作为综述文章,不包含原始研究数据,主要基于现有文献进行分析和总结 探讨人工智能技术在遗传性视网膜疾病诊断、预后和管理中的应用潜力 遗传性视网膜疾病相关研究和临床数据 数字病理 遗传性视网膜疾病 NA 机器学习,深度学习 NA NA NA NA NA NA
5875 2025-10-06
Inverse Design of Manufacturable Infrared Metasurfaces Based on Multimodal Deep Learning Methods
2025-Jul-16, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1
研究论文 提出基于多模态深度学习方法的可制造红外超表面逆向设计框架 提出多模态神经网络框架解决复合周期性微结构的逆向设计问题,生成速度比传统方法快数个数量级 NA 实现复杂光子系统的按需逆向设计 复合周期性微结构和红外隐身超表面 机器学习 NA 红外辐射控制技术 深度学习,神经网络 光谱数据,结构参数 NA NA 多模态神经网络 红外发射率 NA
5876 2025-10-06
The Second Skin: A Wearable Sensor Suite that Enables Real-Time Human Biomechanics Tracking Through Deep Learning
2025-Jul-16, IEEE transactions on bio-medical engineering
研究论文 开发了一种基于深度学习的可穿戴传感器系统,用于实时追踪人体生物力学数据 提出了一种用户无关、任务无关的深度学习方法,能够通过可穿戴传感器实时精确估计下肢关节状态 研究样本量较小(N=10),仅针对建筑和危险废物清理任务进行验证 研究实时确定人体运动学和动力学的方法,推进生物力学研究并实现生物反馈和通用外骨骼控制应用 人体下肢关节运动学和动力学 机器学习 NA 惯性测量单元(IMUs),压力鞋垫 深度学习 传感器数据 10名参与者,收集33种常见任务数据 NA NA 均方根误差(RMSE) NA
5877 2025-10-06
LCwmcaR: Learning Cross-Window Cross-Modality Correlation-Aware Representation for Human Activity Recognition
2025-Jul-16, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1
研究论文 提出一种名为LCwmcaR的跨窗口跨模态相关性感知框架,用于人类活动识别任务 首次提出同时建模时空依赖的跨窗口跨模态相关性学习框架,设计了可学习时间二维化策略和跨窗口相关性感知特征生成模块 NA 解决人类活动识别中空间分布信息建模不足和跨窗口交互学习缺失的问题 人类活动识别数据 机器学习 NA 深度学习 Mamba, CNN 传感器序列数据 四个公共数据集 NA 双分支网络 准确率等指标(具体未明确说明) NA
5878 2025-10-06
Multi-View Fused Nonnegative Matrix Completion Methods for Drug-Target Interaction Prediction
2025-Jul-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出两种多视图融合非负矩阵补全方法用于药物-靶点相互作用预测 结合非负矩阵补全框架、线性多视图融合机制和多图拉普拉斯正则化,避免启发式秩选择并确保生物可解释性 未明确说明方法在极大规模数据集上的性能表现 提高药物-靶点相互作用预测的准确性、可解释性和可扩展性 药物-靶点相互作用 机器学习 NA 多视图数据融合 非负矩阵补全 异构相似性矩阵 四个黄金标准数据集和一个更大的真实世界数据集 NA 多视图融合非负矩阵补全 准确性, 可解释性, 可扩展性 NA
5879 2025-10-06
VGRF Signal-Based Gait Analysis for Parkinson's Disease Detection: A Multi-Scale Directed Graph Neural Network Approach
2025-Jul-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种基于多尺度有向图神经网络的方法,利用垂直地面反作用力信号进行帕金森病步态检测 首次将VGRF信号建模为多尺度有向图,同时考虑足底传感器分布关系和行走过程中的动态压力传导特性 未在文中明确说明研究的局限性 区分帕金森病患者与健康对照者的步态模式 帕金森病患者和健康对照者的垂直地面反作用力信号 机器学习 帕金森病 VGRF信号分析 图神经网络, 时序卷积网络 垂直地面反作用力信号 三个广泛使用的数据集 NA 多尺度自适应有向图神经网络, 自适应有向图网络单元, 多尺度时序卷积网络单元 准确率, F1分数, 几何平均数 NA
5880 2025-10-06
Super-resolution deep learning in pediatric CTA for congenital heart disease: enhancing intracardiac visualization under free-breathing conditions
2025-Jul-16, European radiology IF:4.7Q1
研究论文 评估超分辨率深度学习重建在儿科先天性心脏病CT血管造影中的图像质量和诊断性能提升效果 首次在自由呼吸条件下对儿科患者应用超分辨率深度学习重建技术,显著提升心内结构可视化能力 研究样本量有限(91例),仅针对1-10岁儿科患者,未包含其他年龄段患者 比较不同重建算法在儿科先天性心脏病CT血管造影中的性能差异 91例疑似先天性心脏病的1-10岁儿科患者 医学影像分析 先天性心脏病 CT血管造影 深度学习 医学影像 91例儿科患者 NA 超分辨率深度学习重建,传统深度学习重建,混合迭代重建 准确率,灵敏度,阴性预测值,信噪比,对比噪声比,标准差 NA
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