深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 36434 篇文献,本页显示第 11461 - 11480 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
11461 2025-10-06
A deep learning-based computed tomography reading system for the diagnosis of lung cancer associated with cystic airspaces
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出基于深度学习的CT影像阅读系统LungSSFNet,用于辅助诊断囊性气腔相关肺癌 开发了基于nnUnet的新型深度学习模型LungSSFNet,在囊性气腔相关肺癌的识别和分割任务中表现优于现有多个模型 回顾性研究,样本量有限(342个CT序列),需要进一步前瞻性验证 探索深度学习模型在囊性气腔相关肺癌辅助诊断中的性能 囊性气腔相关肺癌和肺大泡患者的CT影像 计算机视觉 肺癌 计算机断层扫描(CT) 深度学习 医学影像 342个CT序列(272个LCCA,70个肺大泡) nnUnet LungSSFNet, UNet, M2Snet, TANet, MADGNet, nnUnet 交并比, Dice相似系数, 准确率, 精确率, 灵敏度 NA
11462 2025-10-06
Clinical validation of AI assisted animal ultrasound models for diagnosis of early liver trauma
2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发并验证用于早期肝创伤识别的AI辅助超声模型 结合巴马小型猪动物数据和北京患者临床数据开发深度学习模型,在内部测试中表现优于初级和高级超声医师 外部测试中模型性能略低于高级超声医师 开发AI辅助超声模型用于早期肝创伤识别 巴马小型猪和北京患者 医学影像分析 肝创伤 超声成像 深度学习 超声图像 巴马小型猪和北京患者数据 NA NA Dice相似系数,真阳性率,阳性预测值,Hausdorff距离 NA
11463 2025-10-06
Reconstruction of Heart-related Imaging from Lung Electrical Impedance Tomography Using Semi-Siamese U-Net
2025-Jul-02, Current medical imaging IF:1.1Q3
研究论文 使用半孪生U-Net架构从肺部电阻抗断层扫描重建心脏相关成像 提出新型半孪生U-Net架构,通过共享编码器和双解码器设计独立分割肺部和心脏区域 目前结果仅限于真实数据的定性评估和基于模拟的训练 从肺部EIT中重建心脏相关阻抗成像,改善心脏监测能力 肺部电阻抗断层扫描数据 医学影像分析 心血管疾病 电阻抗断层扫描(EIT) U-Net 医学影像数据 基于FEM的EIT模拟数据和真实人类EIT数据 NA 半孪生U-Net Dice系数, MAE NA
11464 2025-10-06
Fewer medullary pyramids in the living kidney donor are associated with graft failure in the recipient
2025-Jul, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons IF:8.9Q1
研究论文 本研究通过CT和组织学分析发现活体供肾中肾锥体数量较少与移植肾失败风险增加相关 首次发现肾锥体数量可作为预测移植肾失败的预捐赠生物标志物 研究限于ABO相容的活体供肾移植,样本量3098例 确定与活体供肾移植失败相关的肾实质结构特征 活体肾移植受者 数字病理 肾脏疾病 计算机断层扫描, 组织形态计量学, 深度学习 深度学习模型 CT图像, 组织活检图像 3098名肾移植受者 NA NA 发病率(每100人年), 肾小球滤过率 NA
11465 2025-10-06
Exploring an Innovative Deep Learning Solution for Acupuncture Point Localization on the Weak Feature Body Surface of the Human Back
2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种基于自注意力模块的深度学习网络,用于人体背部弱特征体表的穴位定位与识别 采用自注意力模块进行图像特征全局提取,解决了传统CNN在弱特征图像任务中因过度裁剪和缩放导致的分类模糊问题 仅针对人体背部穴位进行研究,未涉及其他身体部位 探索高效可靠的穴位定位与识别解决方案,解决当前依赖医师主观经验的问题 人体背部弱特征体表的84个穴位 计算机视觉 中医诊疗 深度学习 CNN, 自注意力网络 图像 自建人体背部穴位数据集,由专业中医师标注 NA 自注意力模块 定位准确度(平均误差小于1cm) NA
11466 2025-10-06
Class-Agnostic Feature-Learning-Based Deep-Learning Model for Robust Melanoma Prediction
2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种基于类无关激活映射的深度学习模型,用于提高黑色素瘤预测的鲁棒性和诊断准确性 使用类无关激活映射(CAAMs)解决皮肤病变图像因成像条件和病变位置变化导致的模型激活不一致问题 NA 开发鲁棒的黑色素瘤预测深度学习模型 皮肤病变图像中的黑色素瘤和痣 计算机视觉 皮肤癌 深度学习 CNN 图像 ISIC 2017和ISIC 2019数据集 NA ConvNeXt, ResNet AUROC, Dice系数 NA
11467 2025-10-06
DSleepNet: Disentanglement Learning for Personal Attribute-Agnostic Three-Stage Sleep Classification Using Wearable Sensing Data
2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种基于解耦学习的睡眠分期分类方法DSleepNet,通过分离个人属性相关和无关特征提升模型泛化能力 引入双概率编码器将特征空间解耦为个人属性相关和无关组件,并提出独立激励机制消除两类特征间的相关性 未提及具体样本量限制或跨中心验证的局限性 开发对个人属性不敏感的三阶段睡眠分期分类模型 可穿戴传感器采集的睡眠监测数据 机器学习 睡眠障碍 可穿戴传感技术 CNN, 概率编码器 传感器时序数据 NA NA DSleepNet F1分数, Cohen's Kappa NA
11468 2025-10-06
High Sensitivity Photoacoustic Imaging by Learning From Noisy Data
2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1
研究论文 提出一种自监督深度学习方法,仅使用噪声数据提高光声图像的信噪比 无需昂贵真实标签数据,仅使用噪声数据进行自监督训练,可泛化应用于不同光声成像系统 未明确说明方法在极端噪声条件下的性能表现 提高光声成像的信噪比和成像深度 光声图像中的血管细节和深部肿瘤 医学影像处理 肿瘤 光声成像 深度学习 图像 NA NA NA 信噪比,成像深度 NA
11469 2025-10-06
Multi-Modal Deep Representation Learning Accurately Identifies and Interprets Drug-Target Interactions
2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种名为UnitedDTA的可解释深度学习框架,通过整合多模态生物分子数据提升药物-靶标结合亲和力预测性能 首次通过对比学习和交叉注意力机制实现多模态数据的自动对齐与整合,在预测未知药物-靶标对时展现更好的泛化能力和可解释性 未明确说明模型在处理特定类型多模态数据时的具体限制条件 改进药物-靶标相互作用预测,特别是针对新型(未见过)药物和靶标的结合亲和力预测 药物-靶标复合物及其结合亲和力 机器学习 NA 多模态数据整合(序列、图结构、三维结构) 深度学习 多模态生物分子数据(序列、图、三维结构) 多个基准数据集(未指定具体样本数量) NA 对比学习,交叉注意力机制 结合亲和力预测精度,泛化能力 NA
11470 2025-10-06
Generative T2*-weighted images as a substitute for true T2*-weighted images on brain MRI in patients with acute stroke
2025 Jul-Aug, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1
研究论文 验证深度学习算法从弥散加权图像生成T2*加权图像,并比较其与真实T2*加权图像在急性卒中患者脑出血检测中的性能 首次使用生成对抗网络从弥散加权图像生成T2*加权图像,并证明其在脑出血检测中可与真实T2*加权图像相媲美 单中心回顾性研究,样本量有限(939例患者),需多中心前瞻性研究进一步验证 验证生成T2*加权图像在急性卒中患者脑出血检测中的诊断价值 急性卒中患者的脑部MRI图像 医学影像分析 急性卒中 MRI成像 GAN 医学图像 939例患者(487名女性,452名男性),共1491组MRI数据 NA 生成对抗网络 敏感性, 特异性, 准确率, Kappa系数 NA
11471 2025-10-06
PhysCL: Knowledge-Aware Contrastive Learning of Physiological Signal Models for Cuff-Less Blood Pressure Estimation
2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出一种用于无袖带血压估计的生理信号对比学习方法PhysCL,通过知识感知增强和特征重建减少对标注数据的依赖 引入知识感知增强库解决对比学习中的语义一致性问题,并提出对比特征重建方法增强特征多样性 研究仅基于106名受试者数据,需要更大规模验证 开发减少标注数据依赖的生理信号模型用于无袖带血压估计 光电容积脉搏波(PPG)信号 机器学习 心血管疾病 光电容积脉搏波(PPG) 对比学习 生理信号 106名受试者,来自MIMIC III、MIMIC IV和UQVS数据集 NA 对比学习框架 平均绝对误差(MAE) NA
11472 2025-10-06
Towards Better Cephalometric Landmark Detection With Diffusion Data Generation
2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1
研究论文 提出一种基于扩散模型的头影测量X射线图像生成方法,用于提升头影测量标志点检测性能 开发了无需人工干预的多样化头影测量X射线图像及标注生成方法,并引入提示头影测量X射线图像数据集实现精确的样本属性控制 NA 解决头影测量标志点检测中数据稀缺和标注困难的问题 头影测量X射线图像 计算机视觉 口腔正畸 扩散模型 扩散模型, 大规模视觉检测模型 X射线图像, 文本提示 NA NA 扩散模型 成功检测率 NA
11473 2025-10-06
Multiparametric Ultrasound Breast Tumors Diagnosis Within BI-RADS Category 4 via Feature Disentanglement and Cross-Fusion
2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1
研究论文 提出一种集成多参数超声信息的新型框架,用于辅助诊断BI-RADS 4类乳腺肿瘤 基于双分支Transformer-CNN编码器实现多参数特征解耦,并提出特征解耦损失函数确保特征互补性和一致性 未明确说明研究的具体局限性 解决BI-RADS 4类乳腺肿瘤良恶性诊断的不确定性问题 BI-RADS 4类乳腺肿瘤 计算机视觉 乳腺癌 多参数超声成像(B型图像、Nakagami参数图像) Transformer, CNN 图像, 语义属性 多中心多参数数据集(具体样本数量未说明) NA Transformer-CNN双分支编码器 NA NA
11474 2025-10-06
DistAL: A Domain-Shift Active Learning Framework With Transferable Feature Learning for Lesion Detection
2025-Jul, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1
研究论文 提出一种结合主动学习与域不变特征学习的框架,用于解决医学图像病灶检测中的域偏移问题 提出DistAL框架,结合对比一致性训练学习域不变特征,并设计RUDY样本选择策略同时考虑代表性、不确定性和多样性 NA 解决医学图像病灶检测中的域偏移问题,降低标注成本 来自不同医院的医学图像病灶检测 计算机视觉 多器官病灶 医学影像分析 深度学习 医学图像 8个来自不同医院的数据集,仅需标注目标域1.7%的样本 NA NA 病灶检测性能比较 NA
11475 2025-10-06
Construction of prognostic scoring model for ovarian cancer based on deep learning algorithm
2025-Jul-01, Discover oncology IF:2.8Q2
研究论文 基于深度学习算法构建卵巢癌预后评分模型 首次将CLAM框架应用于卵巢癌病理图像的预后预测,并结合临床特征和转录组数据进行综合分析 样本量相对有限(内部158例,外部105例),外部验证集性能有待提升 开发基于病理图像的卵巢癌预后预测模型 卵巢癌患者病理切片图像 数字病理 卵巢癌 病理图像分析,转录组数据分析 深度学习 病理图像,临床数据,转录组数据 内部158例,外部TCGA-OV 105例病理切片 CLAM CLAM框架 AUC,时间依赖性ROC,生存分析 NA
11476 2025-10-06
18F-FDG dose reduction using deep learning-based PET reconstruction
2025-Jul-01, EJNMMI research IF:3.1Q1
研究论文 本研究评估了基于深度学习的PET重建算法在降低18F-FDG注射剂量方面的有效性 首次系统评估深度学习重建算法在降低PET/CT检查中放射性示踪剂剂量的潜力 回顾性研究设计,样本量有限,对体重≥75kg患者的诊断准确性仍需优化 评估深度学习重建算法能否在保持诊断质量的前提下降低18F-FDG注射剂量 90名接受18F-FDG PET/CT检查的肿瘤患者 医学影像分析 肿瘤 PET/CT成像,深度学习图像重建 深度学习 PET医学影像 90名肿瘤患者,分为3组各30人 NA NA 信噪比,靶本比,假阳性率 NA
11477 2025-10-06
Accurate single-shot full-Stokes detection enabled by heterogeneous grain orientations in polycrystalline films
2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 提出一种利用多晶薄膜异质晶粒取向实现单次曝光全斯托克斯偏振检测的方法GOStokes 利用溶液法制备的金属卤化物半导体中异质晶粒取向产生空间变化的偏振选择性,结合深度学习实现高精度偏振态重建 NA 开发能够单次测量解析任意偏振态的低成本全斯托克斯探测器 多晶金属卤化物半导体薄膜的光学偏振特性 光学传感 NA 溶液处理法、偏振检测、深度学习 深度学习 偏振图像、透射图 NA NA NA 平均绝对误差 NA
11478 2025-10-06
Anterior cruciate ligament tear detection based on Res2Net modified by improved Lévy flight distribution
2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出了一种结合改进Lévy飞行分布优化的Res2Net深度学习架构,用于膝关节MRI图像中前交叉韧带撕裂的检测 首次将改进的Lévy飞行分布算法与Res2Net架构结合,优化模型参数以提高前交叉韧带撕裂检测性能 NA 提高前交叉韧带撕裂诊断的准确性和效率 膝关节MRI图像中的前交叉韧带撕裂 计算机视觉 运动损伤 MRI成像 CNN 医学图像 斯坦福大学医学中心和里耶卡临床医院中心两个标准数据集 NA Res2Net 精确率,召回率,准确率,F1分数,特异性,马修斯相关系数 NA
11479 2025-10-06
Lessons learned from RadiologyNET foundation models for transfer learning in medical radiology
2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究评估了在RadiologyNET医学影像数据集上预训练的基础模型在医学放射学中的迁移学习性能 创建了包含190万张医学影像的RadiologyNET数据集,并系统比较了多种架构在医学影像任务上的迁移学习效果 预训练数据与下游任务的对齐程度影响模型性能,结果在不同任务间存在差异 探索基础模型在医学影像分析中的迁移学习效果 医学放射影像 计算机视觉 NA 医学影像分析 CNN 图像 1,902,414张医学影像 NA ResNet18, ResNet34, ResNet50, VGG16, EfficientNetB3, EfficientNetB4, InceptionV3, DenseNet121, MobileNetV3Small, MobileNetV3Large NA NA
11480 2025-10-06
Predictive model of ulcerative colitis syndrome with ensemble learning and interpretability methods
2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 提出一种结合集成学习和可解释性方法的溃疡性结肠炎中医证候预测模型 首次将SHAP和LIME可解释性方法集成到溃疡性结肠炎中医证候预测模型中,提升模型临床实用性 数据来源于单一医院,可能影响模型泛化能力 开发可解释的溃疡性结肠炎中医证候预测模型 溃疡性结肠炎患者的中医证候 机器学习 溃疡性结肠炎 电子病历数据分析 集成学习,深度学习 电子医疗记录 8078份电子病历记录(2006-2019年) NA 梯度提升模型 F1分数 NA
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