深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3218 篇文献，本页显示第 1141 - 1160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1141 | 2025-10-06 |
The multikinetic fusion feature of PPG was combined with MCNN_vision_transformer for diabetes detection
2025, American journal of translational research
IF:1.7Q4
DOI:10.62347/ZRMW1346
PMID:40535639
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研究论文 | 提出一种结合PPG多动力学融合特征与MCNN_Vision Transformer的糖尿病自动检测模型 | 首次将SGR空间编码算法提取的PPG动态融合特征与多尺度卷积和Vision Transformer结合，用于糖尿病检测 | 回顾性病例对照研究，样本来源单一 | 利用深度学习算法实现糖尿病的早期预防和筛查 | 血糖正常人群、糖尿病控制不良人群和糖尿病控制良好人群 | 机器学习 | 糖尿病 | PPG信号分析 | MCNN, Vision Transformer | PPG信号 | 自收集医学数据集（三组人群） | NA | MCNN, Vision Transformer | 准确率, ROC曲线面积 | NA |
| 1142 | 2025-10-06 |
Pretreatment Multi-sequence Contrast-Enhanced MRI to Predict Response to Immunotherapy in Unresectable Hepatocellular Carcinoma Using Transformer: A Multicenter Study
2025, Journal of Cancer
IF:3.3Q2
DOI:10.7150/jca.111026
PMID:40535816
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研究论文 | 本研究开发了基于Transformer的放射组学模型，用于预测不可切除肝细胞癌患者对靶向联合免疫治疗的客观缓解率 | 首次将Transformer模型与ResNet50结合应用于多序列增强MRI图像，通过多实例学习方法预测免疫治疗疗效 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（264例患者），需要进一步前瞻性验证 | 预测不可切除肝细胞癌患者对靶向联合免疫治疗的客观缓解情况 | 264例接受免疫治疗前进行增强MRI检查的不可切除肝细胞癌患者 | 计算机视觉 | 肝细胞癌 | 多序列对比增强MRI | Transformer, CNN | 医学影像 | 264例患者（训练组180例，验证组84例） | NA | Transformer, ResNet50 | AUC, ROC曲线, DCA曲线, HR | NA |
| 1143 | 2025-10-06 |
CoReSi: a GPU-based software for Compton camera reconstruction and simulation in collimator-free SPECT
2025-Jan-31, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adaacc
PMID:39813793
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研究论文 | 介绍CoReSi——一款基于GPU的康普顿相机重建和仿真软件，用于无准直器SPECT成像 | 首个专门用于医学成像的开源康普顿相机重建软件，采用PyTorch实现以支持多线程和深度学习算法接口 | 主要专注于医学成像和近场实验，可能不适用于远场天文应用 | 开发用于康普顿相机图像重建和仿真的高效软件工具 | 康普顿相机成像系统和3D图像重建 | 医学成像 | NA | 康普顿相机成像，蒙特卡洛模拟 | NA | 3D图像数据 | NA | PyTorch | NA | NA | GPU |
| 1144 | 2025-10-06 |
Transformer for Multitemporal Hyperspectral Image Unmixing
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3577394
PMID:40504726
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研究论文 | 提出一种基于Transformer的多时相高光谱图像解混端到端无监督深度学习模型 | 提出MUFormer模型，引入全局感知模块和变化增强模块来有效捕捉多时相语义信息 | NA | 解决多时相高光谱图像解混问题，监测和分析地表动态变化 | 多时相高光谱图像 | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | Transformer | 高光谱图像 | 1个真实数据集和2个合成数据集 | NA | Transformer, MUFormer | NA | NA |
| 1145 | 2025-10-06 |
Potential value of novel multiparametric MRI radiomics for preoperative prediction of microsatellite instability and Ki-67 expression in endometrial cancer
2025-01-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-87966-w
PMID:39863695
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研究论文 | 开发了一种新型混合放射组学方法，用于术前预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性和Ki-67表达 | 首次将多参数MRI、深度学习和多通道图像分析相结合，采用新兴注意力机制提取特征 | 回顾性研究，样本量有限（156例患者） | 预测子宫内膜癌的微卫星不稳定性和Ki-67表达状态 | 子宫内膜癌患者 | 数字病理 | 子宫内膜癌 | 多参数磁共振成像 | XGBoost | 医学影像 | 156例子宫内膜癌患者 | NA | 注意力机制 | AUC,准确率 | NA |
| 1146 | 2025-10-06 |
The tumour histopathology "glossary" for AI developers
2025-Jan, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012708
PMID:39847582
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综述 | 本文为AI开发者提供肿瘤组织病理学基础概念指南，旨在促进人工智能在癌症研究中的应用 | 首次系统性地为计算研究人员构建肿瘤组织病理学知识框架，涵盖细胞类型识别、肿瘤微环境等核心概念 | 未涉及具体的AI算法实现细节，主要侧重于基础概念传授 | 弥合计算科学与组织病理学之间的知识鸿沟，加速AI在癌症研究中的转化应用 | AI开发者与计算研究人员 | 数字病理 | 肿瘤 | HE染色, 免疫组织化学, 多重抗体染色 | NA | 组织病理学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1147 | 2025-10-06 |
Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning
2025, Virus evolution
IF:5.5Q1
DOI:10.1093/ve/veaf026
PMID:40352163
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研究论文 | 提出一种结合AlphaFold 3和拓扑深度学习的多任务策略，用于快速预测病毒突变对蛋白质相互作用和结合自由能的影响 | 首次将AlphaFold 3与多任务拓扑拉普拉斯模型结合，无需实验结构即可预测病毒突变效应 | 与实验结构相比，性能存在轻微下降（PCC降低1.1%，RMSE增加9.3%） | 开发快速响应病毒快速进化的计算方法 | SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域与人类ACE2复合物 | 机器学习 | COVID-19 | 深度突变扫描，蛋白质-蛋白质相互作用分析 | 拓扑深度学习，多任务学习 | 蛋白质结构数据，突变数据 | 4个实验DMS数据集，包括SARS-CoV-2 HK.3变体 | NA | 多任务拓扑拉普拉斯 | Pearson相关系数，均方根误差 | NA |
| 1148 | 2025-10-06 |
Comparison of Deep Learning Models for Objective Auditory Brainstem Response Detection: A Multicenter Validation Study
2025 Jan-Dec, Trends in hearing
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/23312165251347773
PMID:40457875
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研究论文 | 本研究通过多中心验证比较了九种深度学习模型在客观检测听觉脑干反应方面的性能 | 首次在大规模多中心数据集上系统评估多种深度学习模型（包括CNN、Transformer及混合架构）对ABR检测的泛化能力 | 研究仍依赖于现有临床数据质量，模型在更广泛人群中的表现需要进一步验证 | 评估深度学习模型在真实临床环境中对听觉脑干反应的客观检测能力 | 听觉脑干反应信号 | 医疗人工智能 | 听力障碍 | 听觉脑干反应检测 | CNN, Transformer, 混合模型 | 生理信号时间序列数据 | 主要数据集包含128,123个标记ABR，来自13,813名参与者，涵盖广泛年龄和听力水平 | NA | AlexNet, VGG, ResNet, Transformer, PatchTST, Differential Transformer, Differential PatchTST, ResTransformer, ResPatchTST | 准确率, AUC | NA |
| 1149 | 2025-10-06 |
RRFNet: A free-anchor brain tumor detection and classification network based on reparameterization technology
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325483
PMID:40522942
|
研究论文 | 提出一种基于重参数化技术的无锚框脑肿瘤检测和分类网络RRFNet | 使用RepConv和RepC3构建主干网络，结合FGConcat特征图拼接模块优化脑肿瘤检测模型 | 未提及具体的数据集限制或泛化能力评估 | 提高脑肿瘤自动检测和分类的准确性和效率 | 脑部CT或MRI图像中的肿瘤区域 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN | 医学图像 | NA | NA | RepConv, RepC3, FGConcat | mAP | NA |
| 1150 | 2025-10-06 |
Artificial Intelligence in Obsessive-Compulsive Disorder: A Systematic Review
2025, Current treatment options in psychiatry
DOI:10.1007/s40501-025-00359-8
PMID:40524733
|
系统综述 | 本系统综述综合分析了人工智能在强迫症领域的应用现状和前景 | 重点关注了深度学习技术的新应用，特别是生成式人工智能和自然语言处理在强迫症领域的创新应用 | 纳入的研究中84.6%使用二手数据分析，可能限制研究结果的普适性 | 系统评估人工智能在强迫症早期症状检测、治疗训练、临床决策支持等方面的应用潜力 | 强迫症患者及相关临床数据 | 自然语言处理 | 精神疾病 | 机器学习，深度学习 | 生成式AI，NLP模型 | 临床数据，文本数据 | 基于13篇纳入文献的二次数据分析 | NA | NA | NA | NA |
| 1151 | 2025-10-06 |
Corrigendum: An enhanced pattern detection and segmentation of brain tumors in MRI images using deep learning technique
2025, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2025.1570979
PMID:40529250
|
correction | 对先前发表的关于使用深度学习技术增强MRI图像中脑肿瘤模式检测与分割的文章进行修正 | NA | NA | NA | NA | NA | 脑肿瘤 | NA | NA | MRI图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1152 | 2025-06-18 |
Anisotropic Spherical Gaussians Lighting Priors for Indoor Environment Map Estimation
2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3575902
PMID:40489269
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研究论文 | 提出一种利用各向异性球面高斯函数作为先验，从单张标准图像估计室内HDR环境光照图的新方法 | 使用各向异性球面高斯（ASG）替代传统的球面高斯（SG）表示，能更好地捕捉复杂光照的各向异性特性，并提出了基于transformer的网络和两阶段训练方案 | NA | 从单张标准图像估计室内HDR环境光照图 | 室内环境光照 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | transformer | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1153 | 2025-06-18 |
Providing context: Extracting non-linear and dynamic temporal motifs from brain activity
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0324066
PMID:40504803
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研究论文 | 本研究提出了一种使用非线性和动态时间基元从脑活动中提取上下文信息的方法 | 使用解耦变分自编码器（DSVAE）分离窗口特定（上下文）信息和时间步特定（局部）信息，以捕捉多时间尺度的差异 | 研究主要关注精神分裂症患者和对照受试者，可能不适用于其他疾病或人群 | 扩展神经影像工具集，分析fMRI动态，并寻找对个体和群体特征更敏感的精神病学联系 | 精神分裂症患者和对照受试者的rs-fMRI数据 | 神经影像 | 精神分裂症 | rs-fMRI, tr-FC | DSVAE | fMRI图像数据 | 精神分裂症患者和对照受试者的rs-fMRI数据（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 1154 | 2025-06-18 |
Deep learning-driven approach for cataract management: towards precise identification and predictive analytics
2025, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2025.1611216
PMID:40519269
|
research paper | 本文探讨了深度学习技术在白内障诊断和治疗全过程中的应用，包括自动识别、分级、手术优化及并发症预测 | 利用CNN等深度学习算法，实现了白内障的自动识别和分级，诊断准确率接近或超过人类专家水平，并在手术优化和并发症预测方面展现出潜力 | 数据标准化不足、模型的'黑箱'特性以及隐私伦理问题仍是临床应用中的瓶颈 | 推动白内障管理的智能化和普及化 | 白内障患者 | digital pathology | geriatric disease | 深度学习 | CNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1155 | 2025-06-18 |
Graph-based analysis of histopathological images for lung cancer classification using GLCM features and enhanced graph
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1546635
PMID:40519303
|
research paper | 提出了一种新型的增强图SAGE（E-GraphSAGE）框架，结合基于图的深度学习和传统图像处理技术，用于从H&E染色的全切片图像中分类肺癌亚型 | 引入了E-GraphSAGE框架，优化了邻域聚合，结合了dropout正则化和PCA降维，提高了计算效率和诊断准确性 | 虽然模型在特定数据集上表现优异，但未提及在其他类型癌症或更大规模数据集上的泛化能力 | 开发一种高效、可扩展的肺癌亚型分类方法，提升诊断精确度和患者治疗效果 | 肺癌亚型（腺癌、鳞状细胞癌和良性组织）以及淋巴癌亚型（DLBCL、FL和SLL） | digital pathology | lung cancer | GLCM特征提取、Sparse Cosine Similarity Matrix建模、DeepWalk嵌入 | E-GraphSAGE | image | 未明确提及具体样本数量，但涉及多种癌症亚型的全切片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1156 | 2025-06-18 |
Comprehensive plant health monitoring: expert-level assessment with spatio-temporal image data
2025, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2025.1511651
PMID:40519596
|
research paper | 提出一种基于深度学习的框架，利用连续RGB图像进行植物健康评估，实现专家级别的时空监测 | 结合CNN和transformer架构，实现植物健康状态的精确预测，并生成动态种植地图以支持数据驱动的作物管理 | 研究仅针对番茄植物，且数据采集环境限于半开放式温室 | 开发可扩展的自动化植物健康监测系统，推动精准农业发展 | 番茄植物的健康状况 | computer vision | NA | RGB图像采集 | CNN, transformer | image | 200株番茄植物的12,119张标注图像，涵盖三个品种 | NA | NA | NA | NA |
| 1157 | 2025-06-18 |
Revealing new depths of information with indentation mapping of microstructures
2025, MRS bulletin
IF:4.1Q2
DOI:10.1557/s43577-025-00919-6
PMID:40519751
|
research paper | 本文探讨了高速纳米压痕映射技术在材料科学中的应用及其对微观结构机械性能的深入分析 | 将纳米压痕技术从局部测量发展为类似扫描探针的方法，实现大面积、高分辨率的机械性能映射 | 需要与互补分析技术的数据关联，且处理多维数据集需要高级统计和机器学习方法 | 研究微观结构的机械性能及其与材料设计、性能的关系 | 材料的微观结构及其机械性能 | 材料科学 | NA | 高速纳米压痕映射 | 机器学习，深度学习 | 机械性能映射数据 | 超过200,000个压痕 | NA | NA | NA | NA |
| 1158 | 2025-06-18 |
Longitudinal analysis of coal workers' pneumoconiosis using enhanced resolution-computed tomography images: unveiling patterns in lung structure, function, and clinical correlations
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1578058
PMID:40519785
|
research paper | 该研究通过增强分辨率的CT图像纵向分析煤矿工人尘肺病的肺结构和功能变化，揭示其与临床数据的相关性 | 使用深度学习超分辨率模型增强CT图像，并结合非刚性图像配准技术量化肺区域变形，揭示了尘肺病进展中的结构和功能变化模式 | 样本量较小（仅31名前煤矿工人），且随访时间较短（1年） | 探索尘肺病患者肺结构和功能的纵向变化模式及其临床意义 | 31名前煤矿工人尘肺病患者 | digital pathology | lung disease | quantitative computed tomography (qCT), deep learning-based super-resolution, non-rigid image registration | deep learning super-resolution model | CT images | 31名尘肺病患者，随访1年 | NA | NA | NA | NA |
| 1159 | 2025-06-18 |
Smart wearable sensor-based model for monitoring medication adherence using sheep flock optimization algorithm-attention-based bidirectional long short-term memory (SFOA-Bi-LSTM)
2025 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076251349692
PMID:40520140
|
research paper | 本研究提出了一种基于智能穿戴传感器的手势识别系统，用于预测药物依从性行为 | 引入了羊群优化算法-注意力机制的双向长短期记忆网络（SFOA-Bi-LSTM）模型，用于药物依从性监测 | 未提及具体样本量及数据来源的多样性限制 | 通过智能穿戴设备和深度学习技术监测和预测患者的药物依从性行为 | 患者的手势行为数据 | machine learning | NA | Z-score归一化方法，SFOA优化算法 | SFOA-Bi-LSTM | 传感器数据（加速度计和陀螺仪） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1160 | 2025-06-18 |
High-throughput alloy and process design for metal additive manufacturing
2025, npj computational materials
IF:9.4Q1
DOI:10.1038/s41524-025-01670-x
PMID:40520360
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研究论文 | 本研究介绍了一种高通量计算框架，用于评估金属增材制造中的合金可打印性 | 集成了材料特性、加工参数和熔池轮廓，利用深度学习代理模型加速可打印性评估1000倍 | 需要进一步实验验证框架的普适性和准确性 | 开发高通量计算框架以优化金属增材制造的合金设计 | 金属合金，特别是等原子比CoCrFeMnNi系统和高熵合金Co-Cr-Fe-Mn-Ni空间 | 材料科学与工程 | NA | 深度学习 | 深度学习代理模型 | 材料属性和加工参数 | 等原子比CoCrFeMnNi系统和高熵合金Co-Cr-Fe-Mn-Ni空间 | NA | NA | NA | NA |