深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1223 篇文献，本页显示第 961 - 980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 961 | 2025-03-06 |
Research on the development of image-based Deep Learning (DL) model for serum quality recognition
2025-Jun-26, Clinical chemistry and laboratory medicine
IF:3.8Q1
DOI:10.1515/cclm-2024-1219
PMID:40042089
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 962 | 2025-10-07 |
Optimizing MR-based attenuation correction in hybrid PET/MR using deep learning: validation with a flatbed insert and consistent patient positioning
2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07086-5
PMID:39912939
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研究论文 | 本研究利用平板插入器和统一患者体位，通过深度学习优化PET/MR中的MR-based衰减校正，并与CT-based衰减校正进行精确对比验证 | 采用平板插入器和手臂下放体位确保PET/CT与PET/MR扫描位置一致性，开发基于深度学习的合成CT生成框架用于多种MRAC方法比较 | 在骨骼丰富区域（如脊柱和肝脏）的SUV定量存在较大变异性且可重复性较低 | 优化PET/MR系统中的MR-based衰减校正方法，提高定量准确性 | 21名接受全身[18F]FDG PET/CT和PET/MR扫描的患者 | 医学影像分析 | NA | PET/CT, PET/MR, 深度学习 | 深度学习 | 医学影像（MR图像, CT图像） | 21名患者用于验证，300名患者用于训练 | NA | NA | 标准化摄取值（SUV）, 相关系数（r）, p值, 联合直方图分析 | NA |
| 963 | 2025-10-07 |
Evaluation of deep learning-based scatter correction on a long-axial field-of-view PET scanner
2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07120-6
PMID:39918764
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研究论文 | 评估基于深度学习的散射校正方法在长轴视野PET扫描仪上的性能 | 首次将深度学习散射估计方法应用于长轴视野PET系统，相比传统单散射模拟方法具有更高精度和鲁棒性 | 未使用[18F]-PSMA数据进行训练，但仍在临床数据中表现一致 | 评估深度学习散射估计方法在长轴视野PET系统中的性能 | 长轴视野PET系统的散射校正 | 医学影像处理 | NA | PET成像，蒙特卡洛模拟 | CNN | 正弦图，医学影像 | XCAT体模模拟数据及7个临床数据集（[18F]-FDG和[18F]-PSMA） | NA | U-Net | 精度，鲁棒性，病灶对比度恢复 | NA |
| 964 | 2025-10-07 |
Eliminating the second CT scan of dual-tracer total-body PET/CT via deep learning-based image synthesis and registration
2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-025-07113-5
PMID:39932542
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研究论文 | 开发并验证一种深度学习框架，用于消除双示踪剂全身PET/CT成像中的第二次CT扫描 | 将注册生成对抗网络与非刚性配准技术相结合，首次实现通过深度学习合成伪衰减校正CT图像 | 研究为回顾性设计，样本量相对有限（247例患者） | 减少双示踪剂全身PET/CT成像中的CT辐射剂量 | 接受双示踪剂全身PET/CT成像的患者 | 医学影像分析 | 肿瘤疾病 | PET/CT成像，深度学习图像合成 | GAN, 深度学习 | 医学影像（CT和PET图像） | 247例患者，分为三个队列：167例[68Ga]Ga-DOTATATE/[18F]FDG，50例[68Ga]Ga-PSMA-11/[18F]FDG，30例[68Ga]Ga-FAPI-04/[18F]FDG | NA | RegGAN（注册生成对抗网络） | MAE, PSNR, SSIM, SUV偏差 | NA |
| 965 | 2025-05-29 |
Skin Cancer Detection Using Deep Learning Approaches
2025-Jun, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals
DOI:10.1089/cbr.2024.0161
PMID:40151158
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review | 该综述探讨了多种深度学习方法在皮肤病变识别和分类中的应用 | 评估了不同深度学习方法在皮肤癌检测中的表现，特别是CNN在视觉病变识别中的高准确性和GAN在训练增强中的潜力 | 现有数据集存在肤色多样性不足、计算需求高、病变表示不均等问题，可能影响模型的效率、包容性和泛化能力 | 通过深度学习方法提高皮肤癌的早期检测效率和准确性 | 皮肤病变图像 | computer vision | skin cancer | deep learning | CNN, GAN, ANN, KNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 966 | 2025-05-29 |
Deep learning-based intraoperative visual guidance model for ureter identification in laparoscopic sigmoidectomy
2025-Jun, Surgical endoscopy
DOI:10.1007/s00464-025-11694-5
PMID:40263136
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左侧输尿管的性能 | 开发了基于语义分割算法的深度学习模型，用于腹腔镜手术中输尿管的实时识别，并实现了高精度的实时操作 | 样本量有限，手术方法缺乏多样性，手术过程不完整，且缺乏外部验证 | 评估深度学习模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左侧输尿管的可行性 | 腹腔镜乙状结肠切除术中的左侧输尿管 | 计算机视觉 | NA | 语义分割算法 | YOLO 8 和 YOLO 11 | 视频 | 86 例腹腔镜乙状结肠切除术录像，1237 张手动标注的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 967 | 2025-10-07 |
Discovery of Active Ingredient of Yinchenhao Decoction Targeting TLR4 for Hepatic Inflammatory Diseases Based on Deep Learning Approach
2025-Jun, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-024-00670-7
PMID:39560852
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研究论文 | 基于深度学习框架AIGO-DTI预测茵陈蒿汤活性成分靶向TLR4的作用机制 | 提出AIGO-DTI深度学习框架用于预测中药成分与TLR4靶点的相互作用，并通过实验验证了异东莨菪素通过TLR4影响树突状细胞成熟的机制 | NA | 探索茵陈蒿汤中靶向TLR4的有效成分及其治疗肝病的机制 | 茵陈蒿汤主要成分、TLR4靶点、树突状细胞 | 机器学习 | 肝炎 | 深度学习、湿实验验证 | AIGO-DTI, RF, SVM, KNN, XGBoost, GCN, GAT | 化合物靶点相互作用数据 | NA | NA | AIGO-DTI | Recall, AUC | NA |
| 968 | 2025-10-07 |
A Multi-View Feature-Based Interpretable Deep Learning Framework for Drug-Drug Interaction Prediction
2025-Jun, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00687-6
PMID:39899225
|
研究论文 | 提出基于多视图特征的可解释深度学习框架MI-DDI用于药物相互作用预测 | 首次结合原子视图和子结构视图特征进行药物相互作用预测，并设计可解释的交互模块 | 未明确说明模型在其他药物数据集上的泛化能力 | 开发准确且可解释的药物相互作用预测方法 | 药物分子及其相互作用 | 机器学习 | NA | 分子图分析，SMILES序列处理 | MPNN, Transformer | 分子图，SMILES序列 | BIOSNAP数据集和DrugBank数据集 | PyTorch, RDkit | Message Passing Neural Network, Transformer编码器 | 准确率 | NA |
| 969 | 2025-10-07 |
Marker Data Enhancement for Markerless Motion Capture
2025-06, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2025.3530848
PMID:40031222
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研究论文 | 本文开发了一种更准确和泛化能力更强的标记增强器，用于将稀疏视频关键点转换为密集解剖标记 | 创建了更大更多样化的训练数据集，开发了比OpenCap原始增强器更准确且泛化能力更强的标记增强模型 | 未明确提及具体限制，但暗示模型在未见过的多样化运动上仍有改进空间 | 提高无标记运动捕捉中人体姿态估计的准确性和泛化能力 | 人体运动捕捉数据 | 计算机视觉 | NA | 运动捕捉技术 | 深度学习模型 | 视频关键点数据、解剖标记数据 | 1176名受试者的标记运动捕捉数据，合成1433小时视频关键点和解剖标记 | NA | 标记增强器 | 平均误差、最大误差 | NA |
| 970 | 2025-10-07 |
Predicting Synergistic Drug Combinations Based on Fusion of Cell and Drug Molecular Structures
2025-Jun, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00695-6
PMID:40088336
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研究论文 | 提出一种名为DconnC的新方法，通过融合细胞和药物分子结构来预测协同药物组合 | 利用细胞特征作为节点建立药物分子结构间的连接，通过自增强对比学习优化特征提取 | NA | 开发可靠有效的计算方法预测协同药物组合 | 药物组合疗法 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | Bi-RNN, LSTM | 分子结构数据，细胞特征数据 | NA | NA | 双向循环神经网络，长短期记忆网络 | 均方误差，Loewe协同评分 | NA |
| 971 | 2025-05-28 |
CR-deal: Explainable Neural Network for circRNA-RBP Binding Site Recognition and Interpretation
2025-Jun, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00694-7
PMID:40146403
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research paper | 本文提出了一种名为CR-deal的可解释神经网络模型，用于识别和解释circRNA与RNA结合蛋白（RBP）的结合位点 | CR-deal利用图注意力网络将序列和结构特征统一到同一视图中，更有效地利用结构特征提高预测准确性，并通过集成梯度特征解释推断结合位点的功能结构区域 | 现有方法在准确性和可解释性方面仍有改进空间 | 预测circRNA与RBP的结合位点并解释其功能结构区域 | circRNA和RNA结合蛋白（RBP） | natural language processing | NA | cross-linking immunoprecipitation sequencing technology | graph attention network | genome-wide circRNA data | 37个circRNA数据集和7个lncRNA数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 972 | 2025-10-07 |
NRGCNMDA: Microbe-Drug Association Prediction Based on Residual Graph Convolutional Networks and Conditional Random Fields
2025-Jun, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-024-00678-z
PMID:39775537
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研究论文 | 提出一种基于残差图卷积网络和条件随机场的微生物-药物关联预测计算模型NRGCNMDA | 结合残差图卷积网络机制和条件随机场来学习高阶相似性特征并确保微生物和药物具有相似的特征嵌入 | NA | 预测微生物与药物之间的关联关系 | 微生物和药物 | 机器学习 | NA | Node2vec, 图卷积网络, 条件随机场 | 图卷积网络, 条件随机场 | 网络数据 | NA | NA | 残差图卷积网络 | AUC, AUPR | NA |
| 973 | 2025-10-07 |
PEDRA-EFB0: colorectal cancer prognostication using deep learning with patch embeddings and dual residual attention
2025-Jun, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03292-3
PMID:39833600
|
研究论文 | 提出PEDRA-EFB0深度学习架构，通过补丁嵌入和双重残差注意力机制提升结直肠癌CT图像特征提取和生存预测性能 | 集成补丁嵌入方法和双重残差注意力机制，结合自编码器和熵技术的特征选择算法，有效捕获长距离依赖关系和上下文信息 | NA | 提升结直肠癌CT图像特征提取效果和生存预测准确性 | 结直肠癌CT扫描图像 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | CT扫描 | 深度学习,CNN | 医学图像 | NA | NA | PEDRA-EFB0,补丁嵌入,双重残差注意力 | C-index,BS,MCC,AUC | NA |
| 974 | 2025-10-07 |
Automatic skeletal maturity grading from pelvis radiographs by deep learning for adolescent idiopathic scoliosis
2025-Jun, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03283-4
PMID:39838221
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的多任务学习方法，用于从骨盆X光片自动评估青少年特发性脊柱侧凸的骨骼成熟度（Risser分期） | 开发了结合空间和通道重建卷积的改进版Swin Transformer，并采用多任务学习方法进行髂骨区域提取和Risser分期评估 | 未明确说明数据集规模和多样性限制，以及模型在临床环境中的泛化能力 | 解决Risser分期手动评估中观察者内和观察者间的不准确性问题 | 青少年特发性脊柱侧凸患者的骨盆X光片 | 计算机视觉 | 青少年特发性脊柱侧凸 | X光成像 | 深度学习, Transformer | 医学图像 | NA | NA | 改进版Swin Transformer, ResNet50, ResNet101, Uni-former, Next-ViT, ConvNeXt | 准确率 | NA |
| 975 | 2025-10-07 |
CTCNet: a fine-grained classification network for fluorescence images of circulating tumor cells
2025-Jun, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03297-y
PMID:39841310
|
研究论文 | 提出CTCNet网络和CTCDet数据集，用于循环肿瘤细胞荧光图像的细粒度分类 | 首次专门针对CTC分类挑战设计混合架构，结合CNN和Transformer优势，提出并行令牌混合器和可变形大核注意力模块 | 未明确说明数据集的样本规模限制或模型计算复杂度 | 解决循环肿瘤细胞亚型的精确分类问题，推动癌症诊断和治疗 | 外周血中的循环肿瘤细胞(CTCs) | 计算机视觉 | 癌症 | 荧光成像 | CNN, Transformer | 荧光图像 | NA | NA | CTCNet, 并行令牌混合器, DLKAttention | 分类准确率 | NA |
| 976 | 2025-10-07 |
Adaptive ensemble loss and multi-scale attention in breast ultrasound segmentation with UMA-Net
2025-Jun, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03301-5
PMID:39847155
|
研究论文 | 提出UMA-Net模型和自适应集成损失函数用于乳腺超声图像分割 | 集成残差连接、注意力机制和空洞卷积瓶颈层以捕获多尺度上下文信息，并提出自适应集成损失函数动态平衡不同损失组件 | NA | 解决乳腺超声图像分割中频率和尺度变化导致的泛化问题 | 乳腺超声图像中的病灶分割 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 超声成像 | CNN | 图像 | 五个乳腺超声数据集（BUET、BUSI、Mendeley、OMI、UDIAT） | NA | U-Net, UMA-Net | NA | NA |
| 977 | 2025-10-07 |
Non-parametric Bayesian deep learning approach for whole-body low-dose PET reconstruction and uncertainty assessment
2025-Jun, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03296-z
PMID:39847156
|
研究论文 | 提出一种基于非参数贝叶斯深度学习框架NPB-LDPET，用于全身低剂量PET图像重建和不确定性评估 | 首次将非参数贝叶斯框架与深度学习相结合用于PET重建，能够同时提供高质量图像重建和不确定性量化 | 研究基于特定数据集，需要进一步验证在不同临床场景下的泛化能力 | 开发一种能够同时提高低剂量PET图像重建质量并提供不确定性评估的深度学习框架 | 全身低剂量PET图像 | 医学影像分析 | 肿瘤学 | PET成像 | 深度学习 | 医学图像 | 10,631个样本用于全局重建评估，28个病灶用于局部评估 | NA | 非参数贝叶斯深度学习框架 | SSIM, PSNR, NRMSE, MAE, 局部对比度, 不确定性相关性 | NA |
| 978 | 2025-10-07 |
Unrolled deep learning for breast cancer detection using limited-view photoacoustic tomography data
2025-Jun, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03302-4
PMID:39856397
|
研究论文 | 提出基于展开深度学习的有限视角光声断层扫描图像重建方法，用于乳腺癌检测 | 结合分裂Bregman全变分和松弛基追踪乘子交替方向法的展开深度学习网络，集成U-Net去噪器，实现从全视角到有限视角的迁移学习 | 仅针对有限视角场景，未考虑其他临床成像限制因素 | 提高有限视角光声断层扫描的图像重建质量和计算效率 | 乳腺癌检测的光声断层扫描数据 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 光声断层扫描 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | U-Net | MS-SSIM, 重建时间 | NA |
| 979 | 2025-10-07 |
Smart home-assisted anomaly detection system for older adults: a deep learning approach with a comprehensive set of daily activities
2025-Jun, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03308-y
PMID:39888470
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的智能家居辅助异常检测系统，用于监测老年人日常活动模式并检测异常行为 | 首次在人口层面建模行为模式，同时考虑完整的41项日常活动组合，并引入时间成分进行异常检测 | 未明确说明数据收集的具体环境和参与者特征，聚类效果的轮廓分数较低(0.18) | 开发智能家居环境下老年人健康监测和异常行为检测系统 | 老年人的日常活动模式 | 机器学习 | 老年疾病 | 智能家居传感技术 | RNN | 时间序列活动数据 | NA | NA | 循环神经网络 | 轮廓分数,均方误差,偏离活动数量 | NA |
| 980 | 2025-10-07 |
AdptDilatedGCN: Protein-ligand binding affinity prediction based on multi-scale interaction fusion mechanism and dilated GCN
2025-Jun, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.143751
PMID:40316081
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研究论文 | 提出一种基于多尺度交互融合机制和扩张图卷积网络的蛋白质-配体结合亲和力预测深度学习方法 | 通过多尺度交互融合机制充分挖掘蛋白质和配体的细粒度和粗粒度信息，结合扩张图卷积网络、多头注意力机制和自适应门控循环单元增强特征整合能力 | NA | 预测蛋白质-配体结合亲和力以促进药物发现 | 蛋白质和配体分子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GCN, GRU | 分子图数据 | NA | NA | AdptDilatedGCN, 扩张图卷积网络, 多头注意力机制, 自适应GRU | Pearson相关系数 | NA |