深度学习在生物医药领域的应用
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新（使用关键词“['deep learning']”过滤），已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价19.9元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 32922 篇文献，本页显示第 9321 - 9340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9321 | 2025-10-06 |
The application of deep learning in economic analysis and marketing strategy formulation in the tourism industry
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0321992
PMID:40478915
|
研究论文 | 提出TourVaRNN深度学习模型，通过预测经济影响和游客行为来优化旅游业营销策略 | 将变分自编码器与循环神经网络结合，首次提出TourVaRNN模型用于旅游业经济分析和游客行为预测 | 研究局限于特定区域的一年数据，未验证模型在其他地区和长期数据的适用性 | 提升旅游业经济影响预测准确性和营销策略效果 | 旅游业游客行为模式和经济影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 变分循环神经网络 | 结构化数据 | 特定区域一年内的游客数量、停留天数、消费模式、就业数据和国际旅游样本 | Python | TourVaRNN（变分自编码器+循环神经网络） | 经济影响评估、游客分割效率、推理时间分析、预算分配利用率 | NA |
| 9322 | 2025-06-10 |
[Usefulness of Deep Learning Reconstruction in Low-dose Lung Cancer CT Screening Protocols]
2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi
DOI:10.6009/jjrt.25-1485
PMID:40484682
|
研究论文 | 本研究评估了在低剂量肺癌CT筛查中，图像重建方法、辐射剂量和螺距因子变化对物理特性的影响，并探讨了深度学习重建（DLR）的效用 | 首次在低剂量肺癌CT筛查中综合评估了DLR与不同辐射剂量和螺距因子对图像物理特性的影响，并提出了优化方案 | 研究主要基于体模实验，未涉及真实患者数据 | 确定低剂量肺癌CT筛查中最佳的辐射剂量和螺距因子设置，评估DLR的实用性 | 水模体和胸部体模 | 数字病理 | 肺癌 | CT扫描 | DLR（深度学习重建） | CT图像 | 未明确说明具体样本数量，使用水模体和胸部体模进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 9323 | 2025-10-06 |
Other possible perspectives for solving the negative outcome penalty paradox in the application of artificial intelligence in clinical diagnostics
2024-12-23, Journal of medical ethics
IF:3.3Q1
DOI:10.1136/jme-2024-109968
PMID:38871400
|
评论 | 探讨解决人工智能在临床诊断应用中负面结果惩罚悖论的其他可能视角 | 提出三种新视角（改变公众认知、重新设计临床实践流程、引入更多利益相关者）来解决AI临床诊断中的负面结果惩罚悖论 | NA | 探讨如何更有效地将人工智能整合到临床实践中，解决负面结果惩罚悖论 | 人工智能在临床诊断中的应用 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9324 | 2025-10-06 |
Using dynamic spatio-temporal graph pooling network for identifying autism spectrum disorders in spontaneous functional infrared spectral sequence signals
2024-09, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110157
PMID:38705284
|
研究论文 | 使用动态时空图池化网络从自发功能近红外光谱序列信号中识别自闭症谱系障碍 | 首次将动态图构建应用于fNIRS数据挖掘，通过动态特征提取获取时空相关性，并利用时空图池化提升网络信息提取能力 | NA | 探索脑通道间动态连接关系对自闭症分类的影响，比较ASD和TD的脑通道连接图 | 自闭症谱系障碍患者和典型发育个体的自发功能近红外光谱序列信号 | 医学图像分析 | 自闭症谱系障碍 | 功能近红外光谱 | 图神经网络 | 功能近红外光谱序列信号 | NA | NA | 动态时空图池化神经网络 | 准确率 | NA |
| 9325 | 2025-10-06 |
Brain-computer interfaces inspired spiking neural network model for depression stage identification
2024-09, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110203
PMID:38880343
|
研究论文 | 提出一种受脑机接口启发的脉冲神经网络模型，用于基于脑电信号的抑郁症阶段识别 | 结合脑机接口理念构建脉冲神经网络模型，相比传统深度学习方法具有更高的生理可解释性和更低的能耗 | 未明确说明样本量大小和研究人群特征，缺乏多中心验证 | 开发基于脑电信号的抑郁症辅助诊断方法 | 抑郁症患者和健康个体的脑电信号 | 脑机接口 | 抑郁症 | 脑电图(EEG) | 脉冲神经网络(SNN) | 脑电信号图像 | NA | NA | 脉冲神经网络 | 准确率 | NA |
| 9326 | 2025-10-06 |
EEG-based motor imagery channel selection and classification using hybrid optimization and two-tier deep learning
2024-09, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110215
PMID:38968976
|
研究论文 | 提出一种基于脑电图的运动想象通道选择和分类方法，结合混合优化算法和双层深度学习架构 | 引入战争策略优化和黑猩猩优化算法的混合优化方法，并设计包含CNN和改良深度神经网络的双层深度学习架构 | NA | 提高基于运动想象的脑机接口系统的分类准确性和鲁棒性 | 脑电图信号和运动想象任务 | 机器学习 | 运动障碍 | 脑电图 | CNN, DNN | 脑电图信号 | NA | NA | CNN, M-DNN | 准确率, 精确率 | NA |
| 9327 | 2025-10-06 |
Adoption of deep learning-based magnetic resonance image information diagnosis in brain function network analysis of Parkinson's disease patients with end-of-dose wearing-off
2024-09, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110184
PMID:38838748
|
研究论文 | 本研究采用基于卷积神经网络的fMRI数据分类模型分析帕金森病患者剂末现象的大脑功能网络变化 | 改进了卷积核参数初始化方法，使用受限玻尔兹曼机结构进行参数初始化 | 样本量相对有限，仅包含100名帕金森病患者 | 分析帕金森病患者剂末现象的大脑功能网络特征 | 帕金森病患者（包括有和无剂末现象的两组） | 医学影像分析 | 帕金森病 | 功能磁共振成像 | CNN | fMRI图像数据 | 100名帕金森病患者（39名无剂末现象，61名有剂末现象） | GRETNA工具箱 | 基于受限玻尔兹曼机改进的CNN架构 | betweenness centrality, degree centrality, global efficiency, local efficiency | NA |
| 9328 | 2025-10-06 |
Multi-scale self-attention approach for analysing motor imagery signals in brain-computer interfaces
2024-08, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2024.110182
PMID:38795979
|
研究论文 | 提出一种基于多尺度时空自注意力网络的运动想象脑电信号四分类方法 | 采用空间自注意力机制筛选有效通道，结合多尺度时序卷积网络提取时域特征 | NA | 提高运动想象脑电信号的分类准确率 | 运动想象脑电信号（左手、右手、脚部、舌头/休息四类） | 脑机接口 | NA | 脑电图 | 自注意力网络, 时序卷积网络 | 脑电信号 | BCI Competition IV-2b数据集和HGD数据集的IV-2a、IV-2b数据集 | NA | 多尺度时空自注意力网络 | 准确率 | NA |
| 9329 | 2025-10-06 |
Combining Artificial Intelligence and Simplified Image Processing for the Automatic Detection of Mycobacterium tuberculosis in Acid-fast Stain : A Cross-institute Training and Validation Study
2024-Jul-01, The American journal of surgical pathology
DOI:10.1097/PAS.0000000000002223
PMID:38595262
|
研究论文 | 开发结合人工智能和简化图像处理的自动化结核分枝杆菌检测平台 | 结合图像处理技术与改进的EfficientNet模型，能有效识别染色伪影和污染物，实现跨机构验证 | 仅在两所医院进行训练和验证，样本来源有限 | 提高结核病检测的准确性和效率 | 抗酸染色中的结核分枝杆菌 | 数字病理学 | 结核病 | 抗酸染色 | CNN | 图像 | 来自2家医院的全切片图像 | NA | EfficientNet | 准确率, 检测率 | 高性能计算系统 |
| 9330 | 2025-10-06 |
Protocol to perform integrative analysis of high-dimensional single-cell multimodal data using an interpretable deep learning technique
2024-06-21, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2024.103066
PMID:38748882
|
研究论文 | 提出使用可解释深度学习技术moETM进行高维单细胞多模态数据整合分析的协议 | 开发了可解释的深度学习技术moETM，能够整合单细胞多组学数据并包含先验通路知识 | NA | 建立单细胞多模态数据整合分析的标准流程 | 骨髓单核细胞的多组学数据 | 机器学习 | NA | 单细胞多组学测序 | 深度学习 | 单细胞多模态数据 | GSE194122数据集中的骨髓单核细胞 | NA | moETM | NA | NA |
| 9331 | 2025-10-06 |
A deep learning framework for denoising and ordering scRNA-seq data using adversarial autoencoder with dynamic batching
2024-06-21, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2024.103067
PMID:38748883
|
研究论文 | 提出一种基于动态批处理对抗自编码器的深度学习框架，用于单细胞RNA测序数据的去噪和排序 | 首次将动态批处理技术与对抗自编码器结合应用于scRNA-seq数据去噪 | NA | 开发单细胞RNA测序数据的去噪和排序方法 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 对抗自编码器(AAE) | 基因表达数据 | NA | NA | 对抗自编码器 | NA | NA |
| 9332 | 2025-10-06 |
Machine and deep learning models for accurate detection of ischemia and scar with myocardial blood flow positron emission tomography imaging
2024-02, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.nuclcard.2024.101797
PMID:38185409
|
研究论文 | 比较传统统计、机器学习和深度学习模型在仅使用静息和负荷心肌血流值诊断冠状动脉疾病的能力 | 首次系统比较传统统计、机器学习和深度学习在心肌血流PET成像中对缺血和瘢痕的检测性能 | 仅基于静息和负荷MBF值进行分析，未整合其他临床特征 | 开发准确检测心肌缺血和瘢痕的机器学习模型 | 冠状动脉疾病患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 铷-82正电子发射断层扫描 | 逻辑回归, LASSO逻辑回归, 支持向量机, 随机森林, 多层感知机, CNN | 医学影像数据 | 3245个静息和负荷PET研究 | NA | U-Net | AUC | NA |
| 9333 | 2025-10-06 |
Deep learning-based weld defect classification using VGG16 transfer learning adaptive fine-tuning
2023-May-08, International journal on interactive design and manufacturing
DOI:10.1007/s12008-023-01327-3
PMID:40478981
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的焊接缺陷分类方法，使用VGG16迁移学习和自适应微调技术 | 提出了一种独特的基于图像的方法，使用小规模X射线图像数据集训练深度学习模型，并采用数据增强和迁移学习技术 | 使用的小型数据集在15个不同类别中分布不平衡 | 开发自动焊接缺陷检测和分类系统 | 焊接缺陷 | 计算机视觉 | NA | X射线成像 | CNN | 图像 | 小型X射线图像数据集（具体数量未提及） | NA | VGG16, ResNet50 | 准确率 | NA |
| 9334 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence and Economic Development: An Evolutionary Investigation and Systematic Review
2023-Mar-11, Journal of the knowledge economy
IF:4.0Q1
DOI:10.1007/s13132-023-01183-2
PMID:40478928
|
系统综述 | 通过文献计量和内容分析方法研究人工智能与经济发展交叉领域的研究现状和发展趋势 | 首次系统性地研究人工智能与经济发展交叉领域，结合定量文献计量和定性内容分析的双重方法 | 基于文献分析，缺乏实证研究验证具体AI技术对经济发展的实际影响 | 探索人工智能技术在经济发展中的角色和地位，识别研究现状和知识缺口 | 人工智能与经济发展交叉领域的学术文献 | 机器学习 | NA | 文献计量分析，内容分析 | NA | 文本数据 | 2211篇文献 | Bibliometrix | NA | NA | NA |
| 9335 | 2025-06-10 |
A Large-Scale IoT-Based Scheme for Real-Time Prediction of Infectious Disease Symptoms
2023-Feb-02, Mobile networks and applications : MONET
DOI:10.1007/s11036-023-02111-z
PMID:40479340
|
研究论文 | 提出了一种基于物联网(IoT)的大规模实时监测方案，用于通过人们的行为和无线体域网(WBAN)预测传染病症状 | 利用IoT和WBAN技术实时监测人群行为，预测传染病症状及传播，弥补了以往研究依赖医疗设施内拍摄图像的局限性 | 需要构建强大的覆盖模型以确保实时监测，且性能评估依赖于模拟环境 | 开发实时预测传染病症状及传播的监测方案 | 人群行为及传染病症状 | 物联网与健康监测 | 传染病 | IoT, WBAN, 深度学习 | 深度学习模型 | 图像、声音、视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9336 | 2025-06-10 |
Generic image application using GANs (Generative Adversarial Networks): A Review
2022-Sep-30, Evolving systems
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s12530-022-09464-y
PMID:40479410
|
review | 本文对生成对抗网络（GAN）进行了全面回顾，总结了GAN的理论基础、应用目的、模型变体及最新进展 | 提供了GAN在图像处理中的多种应用及其优缺点的详细概述 | GAN的稳定训练仍是一个挑战 | 对GAN相关文献进行全面评估，总结现有知识 | 生成对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用 | machine learning | NA | NA | GAN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9337 | 2025-06-10 |
Forecasting Directional Movement of Stock Prices using Deep Learning
2022-Aug-01, Annals of data science
DOI:10.1007/s40745-022-00432-6
PMID:40479251
|
研究论文 | 本文提出了一种结合Word2Vec和LSTM的混合深度学习模型，用于预测股票价格的定向变动 | 结合了金融时间序列和新闻标题作为输入，考虑了大众媒体对公司股票和投资者行为的影响 | 仅评估了五个不同行业公司的股票价格预测准确性，样本范围有限 | 设计一个智能工具来预测股票市场价格的定向变动 | 股票市场价格 | 机器学习 | NA | Word2Vec, LSTM | 混合深度学习模型 | 金融时间序列, 新闻标题 | 五个不同行业的公司 | NA | NA | NA | NA |
| 9338 | 2025-10-06 |
QSM reconstruction challenge 2.0: Design and report of results
2021-09, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.28754
PMID:33783037
|
研究论文 | 报告第二届定量磁化率成像重建挑战赛的设计方案与结果分析 | 采用两阶段挑战赛设计，首次在合成脑数据中系统评估不同QSM偶极反演算法的准确性 | 基于合成数据评估，未来需在包含背景场和偶极不相容相位贡献的更真实场景中验证 | 测试定量磁化率成像重建算法在模拟脑数据中的准确性 | 合成多回波梯度回波图像数据 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 定量磁化率成像，多回波梯度回波成像 | 迭代方法，深度学习，直接反演方法 | 磁共振图像 | 两个真实头模生成的合成数据集 | NA | 基于总变分的算法 | 八个数值指标，视觉评分 | NA |
| 9339 | 2025-06-09 |
HBUED: An EEG dataset for emotion recognition
2025-Sep-15, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2025.119397
PMID:40368143
|
research paper | 该研究提出了一个大规模EEG数据集HBUED，并开发了一种深度学习方法来提高基于EEG的情绪识别性能 | 提出了一个大规模EEG数据集HBUED，并设计了一种双输入网络架构和平行特征提取模块来提升情绪识别性能 | 未提及具体的数据集样本多样性或模型在其他数据集上的泛化能力 | 提高基于EEG的情绪识别性能 | EEG信号和人类情绪识别 | machine learning | NA | 深度学习 | 双输入网络架构 | EEG信号 | 大规模EEG数据集HBUED和公开DEAP数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9340 | 2025-06-09 |
Deep learning-driven hyperspectral imaging for real-time monitoring and growth modeling of psychrophilic spoilage bacteria in chilled beef
2025-Aug-02, International journal of food microbiology
IF:5.0Q1
|
研究论文 | 本研究利用深度学习驱动的高光谱成像技术，实时监测和建模冷藏牛肉中嗜冷腐败细菌的生长 | 结合高光谱成像和多种算法（如CARS、PLSR、SCN等）进行细菌含量预测，并应用Baranyi、Huang和Gompertz模型拟合细菌生长曲线 | 模型预测精度仍有提升空间，特别是对乳酸杆菌的预测效果相对较差 | 开发一种快速无损检测冷藏牛肉中细菌含量的方法，以解决食品安全问题 | 冷藏牛肉中的假单胞菌和乳酸杆菌 | 数字病理 | NA | 高光谱成像、平板计数法 | PLSR、SCN、Time Convolution Network with Multihead Attention Mechanism | 光谱数据 | 未明确说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |