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 6621 - 6640 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
6621 2025-07-07
Author Correction: Geometric deep learning improves generalizability of MHC-bound peptide predictions
2025-Jul-05, Communications biology IF:5.2Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
6622 2025-10-06
MIC: A deep learning tool for assigning ions and waters in cryo-EM and crystal structures
2025-Jul-04, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 开发了一种基于深度学习的工具MIC,用于在冷冻电镜和晶体结构中自动分配离子和水分子 使用相互作用指纹表示化学环境,扩展了可识别的离子类型范围,相比现有方法具有更高的分类准确性 未在摘要中明确说明具体局限性 开发能够准确识别生物分子结构中水和离子位置的自动化工具 生物分子结构中的水和离子位点 结构生物学,机器学习 NA 冷冻电镜,X射线晶体学 机器学习模型 结构数据,相互作用指纹 多种生物分子示例,包括PDB数据库中可能错误建模的离子 NA NA 准确性 NA
6623 2025-10-06
Sparse coding-based multiframe superresolution for efficient synchrotron radiation microspectroscopy
2025-Jul-03, Discover nano
研究论文 提出一种基于稀疏编码的多帧超分辨率方法,用于提升同步辐射显微光谱成像质量并减少辐射损伤 将位置偏移作为已知控制参数处理,并学习针对纳米结构提取优化的字典,能在小样本和噪声数据下实现高质量超分辨率重建 NA 开发一种能够减少辐射损伤同时保持空间分辨率的超分辨率成像方法 同步辐射显微光谱图像和3D纳米级电子能谱化学分析数据 计算机视觉 NA 同步辐射显微光谱技术,电子能谱化学分析 稀疏编码 图像,3D光谱数据 有限样本数据集 NA 稀疏编码字典学习 图像质量,结构细节保持 NA
6624 2025-10-06
Printed document layout analysis and optical character recognition system based on deep learning
2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出了一种基于深度学习的印刷文档版面分析与文本识别系统 结合YOLOv4/YOLOv8进行版面分析和CNN进行文本识别,实现本地高效OCR处理 NA 开发印刷文档的自动版面分析和光学字符识别系统 印刷文档的扫描图像或图像文件 计算机视觉 NA 深度学习 CNN, YOLO 图像 NA NA YOLOv4, YOLOv8, CNN NA 本地计算机
6625 2025-10-06
Diagnosis of psoriasis and lichen planus in real-time using neural networks based on skin Biomechanical properties obtained from numerical simulation
2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出了一种结合深度学习和皮肤生物力学特性数值模拟的新方法,用于实时诊断银屑病和扁平苔藓 首次将皮肤生物力学特性的有限元模拟数据与深度学习相结合,通过数值模拟生成数据解决皮肤病数据集稀缺问题 仅针对两种皮肤病进行研究,样本量相对有限(1000个实例) 提高银屑病和扁平苔藓的诊断准确性,开发实时皮肤病诊断辅助系统 银屑病和扁平苔藓患者的皮肤生物力学特性 计算机视觉 皮肤病 有限元数值模拟 CNN 图像数据 1000个数值模拟实例(银屑病和扁平苔藓各500个) ABAQUS ResNet-50 准确率 NA
6626 2025-10-06
Multiclass leukemia cell classification using hybrid deep learning and machine learning with CNN-based feature extraction
2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合预训练CNN特征提取与混合分类模型的白血病细胞多分类方法 将预训练深度学习架构与混合分类技术相结合,在数据受限场景下实现稳健的多分类 ResNet50因小数据集导致过拟合问题,数据集规模有限 开发准确的白血病亚型分类方法以改善临床诊断 健康细胞、淋巴母细胞和髓母细胞 计算机视觉 白血病 外周血涂片分析 CNN, RF, SVM, XGBoost, MLP 图像 公开数据集ALL-IDB和Munich AML Morphology Dataset NA VGG16, InceptionV3, ResNet50 准确率 NA
6627 2025-10-06
Deep learning-driven insights into the transmission dynamics of hepatitis B virus with treatment
2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出结合分数阶建模和深度神经网络的计算方法分析乙肝病毒传播动力学 首次将Caputo导数分数阶模型与深度神经网络相结合用于传染病建模,提出混合架构提高计算精度和效率 模型验证主要基于数值模拟,缺乏真实流行病学数据验证 分析治疗干预对乙肝病毒传播动力学的影响 乙肝病毒传播动力学模型 机器学习 乙肝病毒感染 分数阶建模,深度神经网络 DNN 数值模拟数据 NA NA 深度神经网络 绝对误差,验证性能,回归评估 NA
6628 2025-10-06
An efficient privacy-preserving multilevel fusion-based feature engineering framework for UAV-enabled land cover classification using remote sensing images
2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种用于无人机遥感图像土地覆盖分类的隐私保护多级融合特征工程框架 结合多模型特征融合与隐私保护技术,采用ERNN分类器并通过SSA优化超参数 NA 为动态环境下的无人机遥感图像土地覆盖分类提供有效的隐私保护入侵检测模型 无人机遥感图像 计算机视觉 NA 遥感图像处理 ERNN 图像 ToN-IoT和EuroSat数据集 NA NASNetMobile, ResNet50, VGG19 准确率 NA
6629 2025-10-06
Artificial intelligence-driven cybersecurity: enhancing malicious domain detection using attention-based deep learning model with optimization algorithms
2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合注意力机制深度学习与优化算法的恶意域名检测技术 首次将时序卷积网络与双向长短期记忆网络结合挤压激励注意力机制,并采用量子启发萤火虫算法和鹦鹉优化算法进行特征选择和超参数调优 仅在一个恶意域名数据集上验证,未说明模型在其他类型网络攻击中的泛化能力 提升网络安全领域的恶意域名检测性能 互联网域名系统(DNS)中的恶意域名 网络安全 NA 深度学习,优化算法 TCN, BiLSTM, 注意力机制 域名系统数据 NA NA TCN-BiLSTM-SEA(时序卷积网络-双向长短期记忆网络-挤压激励注意力) 准确率 NA
6630 2025-10-06
Selective identification of polyploid hepatocellular carcinomas with poor prognosis by artificial intelligence-based pathological image recognition
2025-Jul-03, Communications medicine IF:5.4Q1
研究论文 开发基于深度学习的人工智能病理图像识别方法,用于识别肝细胞癌中的多倍体亚型及其预后评估 首次利用深度学习模型从H&E染色病理图像中识别多倍体肝细胞癌,无需传统染色体荧光原位杂交技术 研究样本量有限(初始训练集仅44例HCC),需要进一步验证和推广 开发可临床应用的癌症多倍体诊断方法,实现肝细胞癌的预后分层 肝细胞癌患者病理样本 数字病理 肝细胞癌 苏木精-伊红染色,染色体荧光原位杂交 深度学习 病理图像 初始训练集44例HCC,验证集169例肝癌,外加公共数据集 NA NA 预后识别能力,与基因组分析对比 NA
6631 2025-10-06
Interpretable and generalizable deep learning model for preoperative assessment of microvascular invasion and outcome in hepatocellular carcinoma based on MRI: a multicenter study
2025-Jul-03, Insights into imaging IF:4.1Q1
研究论文 开发基于MRI的可解释、泛化性强的深度学习模型用于肝细胞癌微血管侵犯术前评估和预后预测 采用对抗网络学习多中心域不变特征,结合生物信息学分析增强模型可解释性 回顾性研究设计,样本量相对有限 开发可解释且泛化性强的深度学习模型用于肝细胞癌微血管侵犯术前评估 肝细胞癌患者 医学影像分析 肝细胞癌 MRI, RNA测序分析 对抗网络深度学习模型 MRI图像 546例肝细胞癌患者来自五个医疗中心 NA 对抗网络深度学习模型 AUC NA
6632 2025-10-06
Advanced deep learning framework for underwater object detection with multibeam forward-looking sonar
2025-Jul, Structural health monitoring
研究论文 提出一种基于多波束前视声纳的先进深度学习框架用于水下目标检测 在YOLOv7网络架构基础上,在数据预处理、特征融合和损失函数三个关键方面进行了独特优化 未明确说明具体的数据集规模和多样性限制 提高水下目标检测的精度和可迁移性 水下基础设施和水下目标 计算机视觉 NA 多波束前视声纳 CNN 声纳图像 NA NA YOLOv7 目标分类性能、定位精度、迁移学习能力 水下遥控操作车辆
6633 2025-10-06
Efficient sparse-view medical image classification for low radiation and rapid COVID-19 diagnosis
2025-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2
研究论文 提出一种基于深度学习的投影式掩码自编码器(ProMAE),用于稀疏视图CT图像的快速准确COVID-19诊断 采用列向掩码策略在预训练中从正弦图中学习关键诊断特征,无需CT图像重建即可直接分类稀疏视图正弦图 NA 开发低辐射剂量和快速COVID-19诊断的医学图像分类方法 稀疏视图CT图像 医学影像分析 COVID-19 CT成像 自编码器 CT图像,正弦图 NA NA ProMAE, ResNet, ConvNeXt, MAE 准确率 NA
6634 2025-10-06
A review of hybrid EEG-based multimodal human-computer interfaces using deep learning: applications, advances, and challenges
2025-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2
综述 本文系统综述了2016-2024年间基于EEG的多模态人机交互系统结合深度学习的应用进展与挑战 首次系统整合了基于EEG的多模态HCI系统研究成果,分析了信号组合、网络架构和融合策略的最新进展 缺乏实时在线系统、信号同步困难、数据可用性有限、可解释AI方法不足 评估深度学习在EEG多模态人机交互系统中的应用现状与发展趋势 124篇从Web of Science数据库检索的相关研究论文 人机交互 NA 脑电图(EEG)、功能性近红外光谱(fNIRS)、脑磁图(MEG)、功能磁共振成像(fMRI)、眼电图(EOG)、肌电图(EMG)、心电图(ECG)、光电容积脉搏波(PPG)、皮电反应(GSR) CNN 多模态生物信号 124项研究 NA 卷积神经网络 NA NA
6635 2025-10-06
Advances in cardiovascular signal analysis with future directions: a review of machine learning and deep learning models for cardiovascular disease classification based on ECG, PCG, and PPG signals
2025-Jul, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2
综述 系统回顾人工智能在心血管信号分析中的进展,重点关注基于ECG、PCG和PPG信号的心血管疾病分类方法 全面比较传统机器学习与深度学习模型在心血管信号分析中的性能,提出多模态信号融合和可解释AI的未来方向 数据集异质性、预处理方法不一致和计算复杂度高阻碍临床转化应用 评估人工智能技术在心血管疾病分类和诊断中的转化应用潜力 心电图(ECG)、心音图(PCG)和光电容积脉搏波(PPG)信号 机器学习 心血管疾病 信号处理, 特征提取 KNN, SVM, RF, CNN, LSTM 生理信号 NA NA CNN, LSTM, 迁移学习模型 NA NA
6636 2025-10-06
Deep Learning-Based Classification System for Facial Pigmented Lesions to Aid Laser Treatment Decisions
2025-Jun, Cureus
研究论文 开发基于深度学习的面部色素性皮损分类系统以辅助激光治疗决策 首次将迁移学习应用于面部五种色素性皮损的鉴别诊断,并在激光治疗规划背景下与皮肤科专家进行性能比较 样本量相对有限(432张图像),仅包含五种特定类型的面部色素性皮损 开发并评估深度学习模型在面部色素性皮损分类中的诊断准确性 五种面部色素性皮损:黄褐斑、雀斑、获得性真皮黑素细胞增多症、日光性雀斑样痣、恶性雀斑样痣/恶性雀斑样痣黑色素瘤 计算机视觉 皮肤疾病 临床图像分析 CNN 图像 432张高分辨率临床图像 TensorFlow, Keras InceptionResNetV2, DenseNet121 准确率, 灵敏度 NA
6637 2025-10-06
The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Emergency Surgery: A Systematic Review of Diagnostic Accuracy and Clinical Outcomes
2025-Jun, Cureus
系统综述 本文系统评估了人工智能和机器学习在急诊外科中的诊断准确性和临床效果 首次系统性地评估AI在急诊外科五个关键领域的应用效果,包括阑尾炎管理、急诊腹部手术风险评估等 仅纳入2015-2025年间的英文研究,可能存在发表偏倚 评估机器学习在识别急诊患者和AI方法在诊断中的有效性,以及预测并发症和手术需求的能力 急诊外科患者 机器学习 急诊外科疾病 深度学习,自然语言处理 机器学习模型 医疗记录,临床数据 从2791篇文献中筛选出19项符合条件的研究 NA NA 准确率 NA
6638 2025-10-06
A Fundamental Study on the Removal of Vascular Pulsation Artifacts Using U-Net-Based Deep Neural Network
2025-Jun, Cureus
研究论文 本研究提出了一种基于U-Net的深度学习网络,用于减少磁共振成像中血管搏动引起的伪影 首次将深度学习应用于STIR图像中血管搏动伪影的减少 需要进一步详细评估以开发适合临床应用的方法 减少磁共振成像中血管搏动引起的伪影 15名成年志愿者的小腿STIR图像 医学影像处理 NA 磁共振成像,短时反转恢复序列 深度学习 医学图像 15名成年志愿者 NA U-Net 峰值信噪比,结构相似性指数,视觉评估 NA
6639 2025-07-09
A Commentary on "Deep Learning-Enhanced Hand Grip and Release Test for Degenerative Cervical Myelopathy: Shortening Assessment Duration to 6 Seconds"
2025-Jun, Neurospine IF:3.8Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
6640 2025-10-06
From Surface to Deep Learning: Gamified Mobile Education for Subcutaneous and Intramuscular Injection Skills
2025-Jun, Medical science educator IF:1.9Q2
研究论文 本研究探讨基于游戏的移动应用程序对护生皮下和肌肉注射技能的影响 将游戏化移动学习应用于护理教育的实践技能培训,通过HEM-SC-IM应用程序提供互动式学习体验 样本规模相对较小(129名护生),研究时间仅限于2021-2022学年 评估游戏化移动教育对护生皮下和肌肉注射技能的学习效果 护理专业学生 教育技术 NA 移动应用程序、游戏化学习、模拟训练 NA 问卷调查数据、技能评估数据 129名护生(实验组64人,对照组65人) NA NA 深度学习分数、皮下注射分数、肌肉注射分数、场景表现分析 移动应用程序平台
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