深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1212 篇文献，本页显示第 581 - 600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 581 | 2025-10-06 |
Innovative deep learning and signal decomposition approaches for enhanced spatial and temporal suspended sediment concentration prediction
2025-Jun-17, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-025-36581-3
PMID:40526349
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研究论文 | 本研究提出新型混合深度学习方法来提高悬浮泥沙浓度的时空预测精度 | 结合多种深度学习模型与信号分解技术，首次将CEEMDAN和SVMD与DDNN结合用于SSC预测 | 研究仅限于美国科罗拉多河下游的四个连续监测站数据 | 开发精确可靠的悬浮泥沙浓度预测方法以改善河流管理 | 美国科罗拉多河下游的悬浮泥沙浓度 | 机器学习 | NA | 小波变换相干性分析，信号分解技术 | LSTM, BiLSTM, GRU, DDNN | 时间序列数据 | 2008年至2022年美国科罗拉多河下游四个连续监测站的数据集 | NA | 密集深度神经网络 | 均方误差，均方根误差，纳什-萨克利夫效率，相关系数R | NA |
| 582 | 2025-10-06 |
ABNN: Adaptive-Gating Binary Neural Network With Dynamic Activation Quantization for Industrial Health Status Prediction
2025-Jun-17, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2025.3577620
PMID:40526547
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研究论文 | 提出一种用于工业健康状态预测的自适应门控二值神经网络，通过动态激活量化优化边缘设备部署 | 提出趋势感知编码器优化输入层二值化过程、可学习精度指示器动态调整推理精度、自适应门控卷积在保持拟合能力的同时提升表示能力 | 未明确说明模型在极端工业环境下的鲁棒性测试结果 | 解决工业边缘场景资源受限和实时性要求下的设备健康状态预测问题 | 工业边缘场景中的复杂工业设备 | 机器学习 | NA | 二值神经网络、FPGA硬件加速 | 二值神经网络 | 工业设备状态数据 | NA | NA | 自适应门控二值神经网络 | 准确率、效率 | FPGA硬件加速器 |
| 583 | 2025-10-06 |
Rate of brain aging associates with future executive function in Asian children and older adults
2025-Jun-16, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.97036
PMID:40522287
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研究论文 | 本研究探讨脑年龄变化率与未来执行功能的关联，并在新加坡老年人和儿童群体中验证脑年龄模型的泛化能力 | 首次在亚洲儿童和老年人群体中验证脑年龄模型的泛化性，并发现脑年龄差距变化率与未来执行功能存在关联 | 样本仅来自新加坡人群，模型在儿童群体上需要微调才能适用 | 研究脑年龄变化率与认知功能的关联，并验证脑年龄模型在不同人群中的泛化能力 | 新加坡老年人（55-88岁）和儿童（4-11岁） | 医学影像分析 | NA | 脑年龄预测 | 深度学习 | 神经解剖学影像数据 | 新加坡老年人和儿童群体 | NA | NA | 模型泛化能力，脑年龄预测准确性 | NA |
| 584 | 2025-10-06 |
Discovery of CYP1A1 Inhibitors for Host-Directed Therapy against Sepsis
2025-Jun-12, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00493
PMID:40442943
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研究论文 | 本研究通过深度学习、虚拟筛选和生物评估发现新型CYP1A1小分子抑制剂，用于治疗多重耐药细菌引起的脓毒症 | 首次将CYP1A1确定为宿主导向治疗靶点，并通过深度学习发现具有卓越活性的新型小分子抑制剂 | 未明确说明临床前研究阶段及动物模型验证数据 | 开发针对多重耐药细菌脓毒症的宿主导向治疗方法 | 细胞色素P4501A1（CYP1A1）酶及其小分子抑制剂 | 药物发现 | 脓毒症 | 深度学习, 虚拟筛选, 生物评估 | 深度学习模型 | 化学结构数据, 生物活性数据 | NA | NA | NA | 细菌载量减少率（70%以上）, 巨噬细胞吞噬功能增强 | NA |
| 585 | 2025-10-06 |
[A preliminary exploration of an intelligent system for personalized tooth morphology reconstruction based on deep learning]
2025-Jun-09, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology
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研究论文 | 本研究构建了一种基于深度学习的牙齿可变形深度隐式网络，用于个性化牙齿形态重建 | 将隐式模板与深度学习技术相结合，构建了新型的T-DDIN神经网络，实现了个性化的高精度牙齿缺损形态修复 | 样本量相对有限（550个口内扫描模型），且仅针对特定类型的牙齿缺损进行评估 | 开发智能系统实现个性化牙齿形态重建 | 牙齿缺损患者的口内扫描模型 | 计算机视觉 | 牙齿缺损 | 口内扫描 | 深度学习神经网络 | 三维扫描模型 | 550个口内扫描模型（500个训练，50个测试） | NA | 牙齿可变形深度隐式网络 | 三维偏差,咬合调整体积,牙尖角度偏差,修复时间 | NA |
| 586 | 2025-10-06 |
Automated interpretation of cardiotocography using deep learning in a nationwide multicenter study
2025-Jun-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-02849-4
PMID:40467683
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化胎心监护解读模型，并在全国多中心数据集上进行了验证 | 使用全国14家医院的大规模胎心监护数据集，由认证产科医生提供可靠标注，解决了以往研究数据规模小和临床相关性不足的问题 | 需要在前瞻性研究中进一步评估模型的临床适用性 | 开发临床适用的自动化胎心监护解读模型以改善胎儿预后 | 胎心监护信号 | 医疗人工智能 | 产科疾病 | 胎心监护技术 | 深度学习 | 生理信号数据 | 22,522例分娩数据，来自14家医院，共519,800人分钟的分析数据 | NA | NA | AUC, PRC | NA |
| 587 | 2025-10-06 |
Development of Deep Learning Models to Screen Posterior Staphylomas in Highly Myopic Eyes Using UWF-OCT Images
2025-Jun-02, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.14.6.25
PMID:40504567
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研究论文 | 开发基于深度学习模型利用超广角光学相干断层扫描图像筛查高度近视眼后巩膜葡萄肿 | 首次使用UWF-OCT图像开发深度学习模型用于后巩膜葡萄肿筛查，并比较了七种不同网络架构的性能 | 回顾性单中心研究，样本量相对有限 | 开发用于高度近视眼后巩膜葡萄肿筛查的深度学习模型 | 高度近视患者 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 超广角光学相干断层扫描 | CNN | 图像 | 训练集1428张图像来自438名患者，测试集216张图像来自69名患者 | NA | VGG16,VGG19,ResNet18,ResNet50,ResNet101,DenseNet121,DenseNet161 | AUC,敏感度 | NA |
| 588 | 2025-06-19 |
High-precision inversion of vegetation parameters in the AI era: Integrating hyperspectral remote sensing and deep learning
2025-Jun-02, Innovation (Cambridge (Mass.))
DOI:10.1016/j.xinn.2025.100868
PMID:40528880
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 589 | 2025-10-06 |
Employing transfer learning for breast cancer detection using deep learning models
2025-Jun, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000907
PMID:40523018
|
研究论文 | 本研究利用迁移学习和四种预训练深度学习模型进行乳腺癌检测 | 结合四种预训练模型作为特征提取器，并采用多种监督学习分类器进行乳腺癌检测 | 仅使用BUSI数据集进行验证，未在其他数据集上测试模型泛化能力 | 提高乳腺癌检测的准确性和效率 | 乳腺癌医学图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN | 医学图像 | BUSI数据集 | TensorFlow, Keras | Mobilenetv2, Inceptionv3, ResNet50, VGG16 | 准确率 | NA |
| 590 | 2025-06-18 |
Preoperative Identification of Papillary Thyroid Carcinoma Subtypes and Lymph Node Metastasis via Deep Learning-Assisted Surface-Enhanced Raman Spectroscopy
2025-Jun-17, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c05698
PMID:40464771
|
research paper | 开发了一种深度学习辅助的表面增强拉曼散射（SERS）芯片，用于术前诊断甲状腺乳头状癌（PTC）组织学亚型和评估淋巴结转移 | 结合深度学习和SERS技术，首次实现了对PTC亚型和淋巴结转移的高精度术前诊断 | 研究样本量未明确说明，可能影响结果的普遍性 | 提高甲状腺乳头状癌术前诊断的准确性，为个性化治疗提供依据 | 甲状腺乳头状癌（PTC）患者及其细针穿刺（FNA）样本 | digital pathology | thyroid cancer | surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS), fine-needle aspiration (FNA) | CNN | Raman spectral data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 591 | 2025-06-18 |
Enhancing image quality in fast neutron-based range verification of proton therapy using a deep learning-based prior in LM-MAP-EM reconstruction
2025-Jun-17, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ade198
PMID:40472868
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研究论文 | 本研究探讨了在基于快中子（FN）的质子治疗范围验证中，使用卷积神经网络预测的先验信息进行列表模式（LM）最大后验（MAP）期望最大化（EM）图像重建的方法 | 采用条件生成对抗网络（pix2pix）从逐步增加噪声的数据中学习，模拟真实条件下的探测器分辨率效应，以提高图像重建质量 | 模型在高噪声场景下的鲁棒性有限，其有效性高度依赖于数据质量 | 提高质子治疗范围验证中基于快中子的图像重建质量 | 基于CT的肺癌患者模型中的85 MeV质子笔形束 | 数字病理 | 肺癌 | 蒙特卡洛模拟 | 条件生成对抗网络（pix2pix） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 592 | 2025-06-18 |
Ultrasound for breast cancer detection: A bibliometric analysis of global trends between 2004 and 2024
2025-Jun-16, Medical ultrasonography
IF:1.8Q3
DOI:10.11152/mu-4443
PMID:39420819
|
研究论文 | 本文通过文献计量学方法对2004年至2024年间超声在乳腺癌诊断中的研究趋势进行了全面分析 | 首次对超声在乳腺癌诊断中的全球研究趋势进行了文献计量学分析和可视化 | 仅分析了2004年至2024年间的文献，可能未涵盖最新研究进展 | 深入了解超声在乳腺癌诊断中的研究现状和未来趋势 | 3523篇来自82个国家/地区2176个机构的文章 | 数字病理 | 乳腺癌 | 超声成像 | CNN, 深度学习 | 文献数据 | 3523篇文章 | NA | NA | NA | NA |
| 593 | 2025-06-18 |
Fast and accurate lung cancer subtype classication and localization based on Intraoperative frozen sections of lung adenocarcinoma
2025-Jun-16, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ade157
PMID:40472860
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度神经网络的辅助诊断系统，用于手术冷冻切片的肺癌亚型分类和定位 | 结合多实例学习与EMA/SimAM/SE注意力增强的ResSimAM_Hybrid模型，实现了冷冻切片中肺癌亚型的高精度分类和定位 | 研究仅针对肺腺癌的冷冻切片，未涉及其他类型肺癌或其他诊断技术 | 开发AI辅助诊断系统以减少病理学家的工作量并提高诊断准确性 | 肺腺癌的手术冷冻切片 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | ResSimAM_Hybrid, FSG-TL Model | 图像 | 未明确提及具体样本数量，但涉及40,000×60,000像素的全切片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 594 | 2025-06-18 |
Think deep in the tractography game: deep learning for tractography computing and analysis
2025-Jun-16, Brain structure & function
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00429-025-02938-0
PMID:40522497
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review | 本文综述了基于深度学习的纤维束成像计算与分析的最新进展和挑战 | 探讨深度学习在纤维束成像领域的潜在革命性影响 | 仅提供简要总结，未涉及具体实验或详细技术分析 | 探索深度学习在纤维束成像计算与分析中的应用 | 纤维束成像技术 | machine learning | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 595 | 2025-06-18 |
A Semi-supervised Ultrasound Image Segmentation Network Integrating Enhanced Mask Learning and Dynamic Temperature-controlled Self-distillation
2025-Jun-16, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3580275
PMID:40522800
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research paper | 提出了一种结合增强掩模学习和动态温度控制自蒸馏的半监督超声图像分割网络EML-DMSD，以提高分割精度和推理效率 | 结合增强掩模学习(EML)和动态温度控制多尺度自蒸馏(DMSD)，提高了模型对噪声和边界模糊的鲁棒性，同时提升了推理效率 | 需要进一步验证在更大规模数据集上的性能，以及在实际临床环境中的适用性 | 解决超声图像自动分割中的噪声、低对比度和边界模糊问题，提高分割精度和推理效率 | 超声图像 | computer vision | NA | 半监督学习，自蒸馏 | CNN | image | 多个超声基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 596 | 2025-06-18 |
IR Spectra for the EMIM-TFSI Ion Pair Using Deep Potentials
2025-Jun-16, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c00187
PMID:40523144
|
研究论文 | 本研究采用深度势能（DP）和深度Wannier（DW）模型框架，研究[EMIM]-[TFSI]离子对的结构、偶极矩和红外光谱 | 利用DP和DW模型的高效计算能力，解决了传统方法在模拟离子液体红外光谱时的计算需求高的问题，并实现了与AIMD和实验数据的一致性 | 需要数十至数百皮秒的模拟时间以达到偶极矩分布的充分收敛，以减少特定离子构型带来的噪声或偏差 | 研究离子液体[EMIM]-[TFSI]的红外光谱特性，验证深度学习势能和偶极模型在带电物种和复杂离子相互作用系统中的适用性 | 1-乙基-3-甲基咪唑双(三氟甲基磺酰基)亚胺离子对（[EMIM]-[TFSI]） | 计算化学 | NA | 深度势能（DP）、深度Wannier（DW）模型、分子动力学（AIMD） | DP、DW | 分子动力学模拟数据、红外光谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 597 | 2025-06-18 |
Automated quantification of T1 and T2 relaxation times in liver mpMRI using deep learning: a sequence-adaptive approach
2025-Jun-14, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-025-00596-9
PMID:40515936
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研究论文 | 本文评估了一种基于深度学习的序列自适应肝脏多参数MRI（mpMRI）评估方法，并在不同人群中验证了其有效性 | 提出了一种无需额外序列特定训练即可评估其他参数序列的两步法（分割和共配准）深度学习算法 | NA | 评估深度学习在肝脏多参数MRI中自动量化T1和T2弛豫时间的有效性 | 肝脏多参数MRI图像 | 数字病理学 | 肝纤维化 | mpMRI | 神经网络 | 图像 | 200例肝脏mpMRI检查用于训练，120例用于内部测试，65例活检证实肝纤维化患者和25例健康志愿者用于外部测试 | NA | NA | NA | NA |
| 598 | 2025-06-18 |
FDTooth: Intraoral Photographs and CBCT Images for Fenestration and Dehiscence Detection
2025-Jun-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-025-05348-3
PMID:40517159
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research paper | 介绍了一个名为FDTooth的数据集，包含241名患者的口腔内照片和CBCT图像，用于检测牙槽骨开窗和开裂（FD） | 首次公开结合口腔内照片和CBCT图像的数据集，并开发了自动检测FD的基线模型 | 数据集仅包含241名患者，样本量相对较小 | 开发一种非侵入性、高效的早期FD筛查方法 | 241名年龄在9至55岁之间的患者 | digital pathology | dental disease | CBCT | baseline model | image | 241名患者，1800个精确标注的边界框 | NA | NA | NA | NA |
| 599 | 2025-06-18 |
A multimodal fusion system predicting survival benefits of immune checkpoint inhibitors in unresectable hepatocellular carcinoma
2025-Jun-14, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-00979-6
PMID:40517171
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研究论文 | 开发了一种多模态融合系统，用于预测不可切除肝细胞癌患者对免疫检查点抑制剂的生存获益 | 结合CT衍生的深度学习特征和临床数据，构建的多模态融合系统在预测生存期方面优于现有方法，并具有临床解释性 | 研究基于回顾性多中心数据，需要前瞻性研究进一步验证 | 优化不可切除肝细胞癌患者对免疫检查点抑制剂的个性化治疗策略 | 不可切除肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 深度学习 | Ensemble-DL | CT图像和临床数据 | 859例患者（回顾性多中心数据） | NA | NA | NA | NA |
| 600 | 2025-06-18 |
An Efficient Deep Learning Framework for Revealing the Evolution of Characterization Methods in Nanoscience
2025-Jun-13, Nano-micro letters
IF:31.6Q1
DOI:10.1007/s40820-025-01807-z
PMID:40512318
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研究论文 | 本文提出了一种结合引用分析和主题建模的方法，用于揭示科学历史中的隐藏发展模式，并在拉曼光谱领域构建知识图谱 | 该方法通过结合引用分析和主题建模，显著提高了主题一致性（最低增长率100%）和多样性（增长率0-126%），并设计了基于规则的标记器解决化学领域实体命名规则导致的标记问题 | NA | 揭示科学历史中的隐藏发展模式，构建特定领域的知识图谱 | 拉曼光谱领域的文献数据 | 自然语言处理 | NA | 文本挖掘、主题建模、引用分析 | Latent Dirichlet Allocation (LDA) | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |