深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1237 篇文献，本页显示第 621 - 640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 621 | 2025-10-06 |
Total brain dose estimation in single-isocenter-multiple-targets (SIMT) radiosurgery via a novel deep neural network with spherical convolutions
2025-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17748
PMID:40100547
|
研究论文 | 开发了一种基于球面卷积的深度学习模型，用于预测单等中心多靶点立体定向放射外科治疗中正常脑组织的剂量参数 | 首次将3D放射治疗数据投影到球面几何表示，并开发了球面卷积神经网络用于脑剂量预测 | 研究仅基于106个病例数据，样本量相对有限 | 提高单等中心多靶点立体定向放射外科治疗计划的质量一致性 | 正常脑组织 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 立体定向放射外科 | SCNN | 3D放射治疗计划数据 | 106个SIMT病例 | NA | 球面卷积神经网络 | 决定系数, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差 | NA |
| 622 | 2025-10-06 |
DiffMC-Gen: A Dual Denoising Diffusion Model for Multi-Conditional Molecular Generation
2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202417726
PMID:40170290
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研究论文 | 提出一种用于多条件分子生成的双重去噪扩散模型DiffMC-Gen，通过整合离散和连续特征优化分子性质 | 开发了同时处理离散和连续特征的双重去噪扩散模型，引入多目标优化策略同步优化结合亲和力、类药性、可合成性和毒性等多种性质 | NA | 开发能够同时优化多种理化性质的潜在药物分子设计方法 | 药物分子及其理化性质 | 机器学习 | NA | 去噪扩散模型 | 扩散模型,图神经网络 | 分子结构数据 | 针对LRRK2、HPK1和GLP-1受体三种靶蛋白的分子生成 | NA | DiffMC-Gen | 新颖性,独特性,类药性,可合成性,有效性,生物活性预测 | NA |
| 623 | 2025-10-06 |
Integrative Multi-Omics and Routine Blood Analysis Using Deep Learning: Cost-Effective Early Prediction of Chronic Disease Risks
2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202412775
PMID:40171841
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研究论文 | 本研究开发了一种名为Omicsformer的深度学习模型，通过整合多组学数据和常规血液分析实现慢性疾病的早期风险预测 | 提出Omicsformer深度学习模型，首次将多组学数据与常规血液检测结合用于九种慢性疾病的早期风险预测，并在大规模临床数据中验证了风险轨迹的有效性 | 研究样本主要来自高海拔地区的亚健康人群，可能限制结果的普适性 | 探索疾病发生的相互关联性，开发成本效益高的慢性疾病早期风险预测系统 | 160名高海拔地区亚健康个体的多组学数据和大规模电子健康记录 | 机器学习 | 慢性非传染性疾病 | 多组学分析，常规血液检测 | 深度学习 | 多组学数据，常规血液检测数据，电子健康记录 | 160名高海拔亚健康个体，20年大规模临床患者数据 | NA | Omicsformer | 风险轨迹验证，风险评估准确性 | NA |
| 624 | 2025-10-06 |
Parametric-MAA: fast, object-centric avoidance of metal artifacts for intraoperative CBCT
2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03348-7
PMID:40186717
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研究论文 | 提出一种新型参数化金属伪影避免方法，用于术中CBCT成像的快速轨迹优化 | 通过深度学习检测关键点并用椭球体建模临床相关物体，实现计算高效的轨迹评分方法 | 物体形状的精细细节对伪影减少的影响可能未被充分考量 | 解决术中CBCT成像中的金属伪影问题 | 骨科和创伤应用中的植入物周围临床相关区域 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | CBCT成像 | 深度学习模型 | 图像 | 模拟数据和真实临床病例 | NA | NA | 平均召回率 | CPU优化，无需GPU加速 |
| 625 | 2025-10-06 |
Stable distance regression via spatial-frequency state space model for robot-assisted endomicroscopy
2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03353-w
PMID:40220066
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研究论文 | 提出一种基于空间频率状态空间模型的机器人辅助内窥镜距离回归方法 | 提出空间频率双向结构化状态空间模型(SF-BiS4D)，通过双向处理图像序列并在频域和空间域分析数据，同时引入引导轨迹规划策略生成伪距离标签 | NA | 实现机器人辅助内窥镜中探头-组织距离的自动回归，以支持精确的机器人组织扫描 | 基于共聚焦激光内窥镜(pCLE)的探头-组织距离测量 | 计算机视觉 | NA | 共聚焦激光内窥镜(pCLE) | 状态空间模型 | 图像序列 | pCLE回归数据集(PRD) | NA | SF-BiS4D, BiS4D | 准确度, 稳定性 | NA |
| 626 | 2025-10-06 |
Video-based multi-target multi-camera tracking for postoperative phase recognition
2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03344-x
PMID:40220065
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研究论文 | 提出一种新颖的多目标多摄像头跟踪架构，用于术后阶段识别、位置跟踪和自动时间戳生成 | 将当前研究重点从手术室扩展到术后工作流程，提出结合医学领域特定知识的多目标多摄像头跟踪架构 | 基于19个重演的术后患者流程数据，样本规模有限，需要进一步验证在真实临床环境中的效果 | 开发能够支持外科医生和医疗专业人员的术后工作流程理解系统 | 术后患者流程中的患者和病床 | 计算机视觉 | 术后监护 | 多摄像头视频监控 | 多目标多摄像头跟踪架构 | 视频 | 19个重演的术后患者流程 | NA | 自定义MTMCT架构，包含AFLink | 遍历准确度，时间戳生成准确率，IDF1分数 | NA |
| 627 | 2025-10-06 |
Single-Cell Sequencing-Guided Annotation of Rare Tumor Cells for Deep Learning-Based Cytopathologic Diagnosis of Early Lung Cancer
2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202416921
PMID:40231585
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研究论文 | 本研究利用单细胞DNA测序指导罕见肿瘤细胞标注，开发深度学习模型用于早期肺癌的细胞病理学诊断 | 首次使用单细胞DNA测序作为脱落肿瘤细胞的客观金标准，创建无偏倚的标注数据集，解决了深度学习在细胞病理学中标注数据缺乏的瓶颈问题 | 研究样本量相对有限，需要进一步的外部验证以确认模型的泛化能力 | 开发基于支气管肺泡灌洗液的深度学习细胞病理学诊断模型，提高早期肺癌的诊断敏感性 | 支气管肺泡灌洗液中的脱落肿瘤细胞和良性细胞 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞DNA测序 | 深度学习模型 | 细胞病理学图像 | 训练集包含580个ETCs和1106个良性细胞，发现队列156例，验证队列158例，外部验证队列141例 | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |
| 628 | 2025-10-06 |
Early operative difficulty assessment in laparoscopic cholecystectomy via snapshot-centric video analysis
2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03372-7
PMID:40257703
|
研究论文 | 通过基于快照的腹腔镜胆囊切除术视频分析实现早期手术难度评估 | 提出早期手术难度评估新任务，设计融合全局和局部时间分辨率特征的深度学习模型SurgPrOD，并创新性地引入跨快照注意力模块 | NA | 利用有限的术中视频观察实现腹腔镜胆囊切除术早期难度评估 | 腹腔镜胆囊切除术视频数据 | 计算机视觉 | 胆囊疾病 | 深度学习视频分析 | 深度学习 | 视频 | CholeScore数据集中的手术视频样本 | NA | SurgPrOD（包含快照中心注意力模块） | F1分数, top1准确率, 早期稳定正确预测指标 | NA |
| 629 | 2025-10-06 |
ConsisTNet: a spatio-temporal approach for consistent anatomical localization in endoscopic pituitary surgery
2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03369-2
PMID:40299263
|
研究论文 | 提出ConsisTNet模型用于内镜垂体手术中关键解剖结构的自动化定位，通过时空特征提高预测一致性 | 首次将时空一致性引入内镜手术定位任务，采用半监督策略和标签传播生成伪标签，通过TensorRT优化实现实时推理 | 仅针对垂体手术场景，未验证在其他外科手术中的泛化能力 | 提高内镜垂体手术中解剖结构定位的时空一致性 | 内镜垂体手术视频中的关键解剖结构 | 计算机视觉 | 垂体疾病 | 内镜视频分析 | 深度学习 | 视频序列 | NA | TensorRT | ConsisTNet | IoU, 平均距离误差, FPS | TensorRT加速，FP16精度 |
| 630 | 2025-10-06 |
Deep learning based automated left atrial segmentation and flow quantification of real time phase contrast MRI in patients with atrial fibrillation
2025-Jun, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-025-03407-9
PMID:40301204
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研究论文 | 开发基于卷积神经网络的自动化左心房分割和血流定量方法，用于房颤患者的实时相位对比MRI分析 | 首次将CNN应用于房颤患者实时相位对比MRI的左心房自动分割和血流定量，实现了与人工分析相当的性能 | 样本量相对较小（44名患者），需要进一步验证在更大人群中的泛化能力 | 开发自动化左心房血流定量方法以减少人工轮廓绘制时间 | 房颤患者 | 医学影像分析 | 房颤 | 实时相位对比MRI | CNN | MRI图像 | 44名房颤患者，15,307个半手动生成的左心房轮廓 | NA | NA | Dice分数, Hausdorff距离, 血流测量（淤滞, 速度, 流量）, Bland-Altman分析 | NA |
| 631 | 2025-10-06 |
Automatic ultrasound image alignment for diagnosis of pediatric distal forearm fractures
2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-025-03361-w
PMID:40314702
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研究论文 | 开发用于诊断儿童尺桡骨远端骨折的超声图像自动配准方法 | 提出首个完全自动化的超声图像配准流程，通过深度学习提取骨边界和关键解剖标志点，并引入三点优化约束实现精准配准 | 数据集规模有限，需要扩大样本量以提高诊断准确性和可靠性 | 开发替代X射线的无辐射诊断方法，减少儿童辐射暴露和疼痛 | 儿童尺桡骨远端骨折 | 医学影像分析 | 骨折 | 超声成像 | 深度学习模型 | 超声图像 | 未明确具体样本数量 | NA | NA | 边界距离，骨折分类，成角测量 | NA |
| 632 | 2025-06-16 |
Deep learning for predicting invasive recurrence of ductal carcinoma in situ: leveraging histopathology images and clinical features
2025-Jun, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105750
PMID:40440915
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research paper | 该研究利用深度学习模型结合组织病理学全切片图像和临床病理数据，预测导管原位癌（DCIS）的侵袭性复发风险 | 首次开发了基于全切片图像和临床数据的深度学习模型，用于DCIS的侵袭性复发风险分层 | 外部验证受限于数据集规模小、病例数少（22/94）、WSI质量差以及缺乏良好注释的数据集 | 开发能够预测DCIS侵袭性复发风险的模型，以减少低风险患者的过度治疗 | 导管原位癌（DCIS）患者 | digital pathology | breast cancer | deep learning | CNN | image, clinical data | 荷兰多中心数据集（n=558）和英国Sloane数据集（n=94） | NA | NA | NA | NA |
| 633 | 2025-06-16 |
Artificial Intelligence-Assisted Breeding for Plant Disease Resistance
2025-Jun-01, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26115324
PMID:40508136
|
review | 本文综述了人工智能在植物抗病育种中的应用，包括疾病检测和组学预测的最新进展 | 探讨了大型语言模型和多模态模型在解析复杂疾病模式中的突破性潜力，并提出了将联邦学习与大型语言模型结合用于植物疾病检测和抗性预测的新视角 | 讨论了在数据、模型和隐私方面面临的挑战 | 整合人工智能技术以提升植物抗病育种效率 | 植物疾病抗性育种 | machine learning | NA | 深度学习、大型语言模型、多模态模型、联邦学习 | CNN、大型语言模型、多模态模型 | 异构数据、多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 634 | 2025-06-16 |
A Dual-Modal Robot Welding Trajectory Generation Scheme for Motion Based on Stereo Vision and Deep Learning
2025-Jun-01, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma18112593
PMID:40508590
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研究论文 | 本研究提出了一种基于立体视觉和深度学习的双模态感知框架，用于无示教方法中的机器人焊接轨迹生成 | 提出了一种结合2D图像自主识别和3D点云精确规划的双模态感知框架，改进了U-Net模型并引入了双通道注意力模块，提高了焊接分割的鲁棒性 | 未明确提及样本量或具体应用场景的限制 | 提高无示教方法中机器人焊接轨迹规划的自主性和鲁棒性 | 机器人焊接轨迹 | 机器视觉 | NA | 立体视觉、深度学习 | 改进的U-Net（VGG16作为骨干网络） | 2D图像、3D点云 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 635 | 2025-06-15 |
Deep learning for fetal inflammatory response diagnosis in the umbilical cord
2025-Jun-26, Placenta
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.placenta.2025.04.013
PMID:40294507
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术从脐带全切片图像中诊断胎儿炎症反应 | 首次应用基于注意力的全切片学习模型对脐带组织进行胎儿炎症反应分类，并比较了不同预训练模型的性能 | 研究仅基于单一医疗中心的样本，且未来需要验证模型在识别系统性炎症反应高风险婴儿方面的效用 | 开发辅助病理学家诊断胎儿炎症反应的深度学习模型 | 脐带组织全切片图像 | 数字病理学 | 新生儿败血症/胎儿炎症反应综合征 | 全切片图像分析 | 注意力机制模型/ConvNeXtXLarge/UNI/集成模型 | 病理图像 | 4100张脐带组织H&E染色切片 | NA | NA | NA | NA |
| 636 | 2025-06-15 |
Implementation of 400 Gbps quantum noise stream cipher encryption for 1520 km fiber transmission using end-to-end deep learning
2025-Jun-15, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.553692
PMID:40512879
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研究论文 | 本文提出了一种端到端深度学习的量子噪声流密码加密方案，实现了400 Gbps的量子噪声流密码加密，并在1520公里的光纤传输中进行了验证 | 将深度学习引入量子噪声流密码（QNSC），提出端到端量子噪声流密码（E2E-QNSC）方案，将16QAM加密为E2E-65536QAM/QNSC | NA | 提升光纤通信骨干网的物理层安全性，满足400G光纤骨干网的速率需求 | 光纤通信骨干网的安全传输 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 光纤传输数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 637 | 2025-06-15 |
Self-adaptive hybrid data-model optimization for secure end-to-end radio-over-fiber transmission
2025-Jun-15, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.566422
PMID:40512893
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研究论文 | 提出了一种新颖的自适应安全端到端传输方法，用于光纤无线电(RoF)系统 | 系统集成了深度学习和传统模型，通过端到端优化将加密功能嵌入调制(TransNN)和解调(ReceivNN)中，训练阶段的随机化和噪声扰动确保了不同训练轮次间调制与解调模型的不兼容性 | 数值模拟结果未在实际系统中验证 | 为RoF系统提供安全且自适应的传输解决方案 | 光纤无线电(RoF)系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | TransNN, ReceivNN | 信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 638 | 2025-06-15 |
RF-photonic deep learning processor with Shannon-limited data movement
2025-Jun-13, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adt3558
PMID:40498817
|
research paper | 介绍了一种名为MAFT-ONN的新型光学神经网络硬件加速器，用于处理原始射频信号并进行深度学习计算 | 提出了MAFT-ONN，一种能够在原始射频信号上实现全模拟深度学习计算的硬件加速器，具有高准确率和可扩展性 | 未提及具体局限性 | 开发新型计算范式以满足未来高级通信（如6G）的需求 | 射频信号和光学神经网络 | machine learning | NA | 光学神经网络（ONN） | MAFT-ONN | 射频信号 | MNIST数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 639 | 2025-06-15 |
Data Fusion for Integrative Species Identification Using Deep Learning
2025-Jun-13, Systematic biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1093/sysbio/syaf026
PMID:40512613
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research paper | 该研究提出了一种融合分子和图像数据的深度学习方案，用于细粒度物种识别 | 首次系统地评估和比较了不同的DNA数据预处理和编码方法，并提出了三种融合分子和视觉特征的策略 | 研究仅针对四个真核生物数据集进行了测试，可能无法推广到所有物种 | 通过融合分子和图像数据提高物种识别的准确性 | 四个真核生物数据集（包括两个植物科和两个动物科） | machine learning | NA | DNA测序和图像分析 | artificial neural networks | 分子数据和图像数据 | 四个真核生物数据集（Asteraceae, Poaceae, Lycaenidae, Coccinellidae） | NA | NA | NA | NA |
| 640 | 2025-06-15 |
Study on a Traditional Chinese Medicine constitution recognition model using tongue image characteristics and deep learning: a prospective dual-center investigation
2025-Jun-12, Chinese medicine
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s13020-025-01126-w
PMID:40506765
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研究论文 | 本研究开发了一种基于舌象特征和深度学习的传统中医体质识别模型 | 结合传统舌象特征和深度学习特征，构建了融合特征的智能体质识别模型，克服了传统方法的局限性 | 样本仅来自两个医疗中心，可能存在选择偏倚 | 开发定量分析的中医体质识别模型 | 接受中医体质评估的参与者 | 数字病理 | 中医体质分类 | LASSO回归、随机森林(RF)、多层感知机(MLP) | MLP | 图像 | 1374名参与者的舌象和体质数据 | NA | NA | NA | NA |