深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1042 篇文献，本页显示第 761 - 780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 761 | 2025-10-05 |
Addressing Partial Volume Effects in Clinical PET Quantification: Modern Correction Strategies and Challenges
2025-Oct, PET clinics
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.cpet.2025.07.001
PMID:40813150
|
综述 | 本文系统评述临床PET定量分析中部分容积效应的现代校正策略及其挑战 | 首次将新型部分容积校正方法归纳为四大类别并分析各自特点 | 未提供具体实验数据验证不同方法的性能比较 | 解决临床PET定量分析中的部分容积效应问题 | PET成像中的部分容积效应 | 医学影像分析 | NA | PET成像 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 762 | 2025-10-05 |
Motion Management in Positron Emission Tomography/Computed Tomography and Positron Emission Tomography/Magnetic Resonance
2025-Oct, PET clinics
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.cpet.2025.07.004
PMID:40858422
|
综述 | 探讨临床PET检查中运动伪影的校正策略及其最新进展 | 整合外部设备与数据驱动的运动追踪技术，结合深度学习方法和全身PET系统实现先进运动校正 | NA | 提升PET图像质量与定量准确性 | PET/CT和PET/MR成像中的运动伪影 | 医学影像处理 | 肿瘤学、神经学、心血管疾病 | PET/CT、PET/MR、全身PET系统 | 深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | 定量可靠性 | NA |
| 763 | 2025-10-05 |
Advancing Positron Emission Tomography Image Quantification: Artificial Intelligence-Driven Methods, Clinical Challenges, and Emerging Opportunities in Long-Axial Field-of-View Positron Emission Tomography/Computed Tomography Imaging
2025-Oct, PET clinics
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.cpet.2025.07.010
PMID:40885661
|
综述 | 本文探讨人工智能在长轴视野PET/CT成像中提升图像定量分析的创新方法与临床挑战 | 系统阐述AI技术（特别是深度学习）在PET成像定量分析中的革命性应用，重点关注长轴视野PET/CT这一新兴技术 | NA | 推进正电子发射断层扫描图像定量分析技术，提升临床决策精准度 | 正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）成像技术 | 医学影像分析 | 肿瘤学 | PET/CT成像，深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 764 | 2025-10-05 |
ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification
2025-Oct-01, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3616232
PMID:41032538
|
研究论文 | 提出一种名为ID-Guard的通用框架，通过破坏面部识别特征来对抗深度伪造面部篡改 | 引入身份破坏模块(IDM)抑制被篡改面部中的可识别特征，采用多任务学习和动态权重策略增强跨模型性能 | 未在真实世界大规模部署场景中进行验证 | 开发主动防御方法对抗基于深度学习的面部篡改技术 | 面部图像和面部篡改模型 | 计算机视觉 | NA | 对抗性扰动生成 | 编码器-解码器网络 | 面部图像 | NA | NA | 编码器-解码器 | 跨模型迁移性，面部修复规避，面部识别系统规避 | NA |
| 765 | 2025-10-05 |
Morphology Prior Enhanced Teeth Segmentation for High-Resolution Oral Scans
2025-Oct-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3616205
PMID:41032560
|
研究论文 | 提出一种形态学先验增强的牙齿分割框架，用于高分辨率口腔扫描图像 | 通过牙齿形态学先验、姿态对齐预处理、分解-合并策略和可变形感受野模块，提升牙齿分割的准确性和泛化能力 | 未明确说明对特殊牙齿排列或病理状况的适应性 | 改进高分辨率口腔扫描图像中的牙齿分割精度 | 口腔内扫描图像中的牙齿结构 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 深度学习 | 图神经网络 | 3D口腔扫描图像 | 来自四个中心的6238个口腔内扫描图像 | NA | 可变形感受野网络 | 交叉中心测试准确率 | NA |
| 766 | 2025-10-05 |
Yb3+-optimized core-shell structured luminescent material for dual-mode encryption and deep learning fluorescence imaging
2025-Oct-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.569475
PMID:41032767
|
研究论文 | 本研究开发了Yb3+优化的核壳结构上转换发光材料，应用于双模式加密和深度学习荧光成像 | 通过优化Yb掺杂浓度使发光强度提升16-17倍，并整合莫尔斯码结构加密与QR码信息加密的多级安全特征 | 未提及材料的大规模生产成本和长期稳定性数据 | 开发具有增强发光性能的核壳结构材料用于高级防伪认证 | NaYF:Yb,NdLn(Er,Tm)@NaYf:Yb核壳上转换发光材料 | 材料科学,计算机视觉 | NA | 水热法,外延生长法,上转换发光技术 | CNN | 荧光图像 | 未明确说明样本数量 | PyCharm | 残差神经网络 | 分类准确率 | NA |
| 767 | 2025-10-05 |
Predicting the soliton trapping in birefringence optical fibers via spectral neural operator enhanced by CNLSE-Layer
2025-Oct-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.572368
PMID:41032825
|
研究论文 | 提出一种通过将耦合非线性薛定谔方程嵌入神经网络来预测双折射光纤中孤子俘获现象的方法 | 首次将CNLSE作为网络层嵌入神经网络，并采用谱神经算子建模群速度色散算子 | NA | 预测双折射光纤中孤子俘获现象的产生 | 双折射光纤中的矢量光学孤子 | 机器学习 | NA | 物理信息深度学习 | 神经网络 | NA | NA | NA | CNLSE-Layer, 谱神经算子 | NA | NA |
| 768 | 2025-10-05 |
Multi-operator-based model-driven self-supervised learning for fluorescence diffusion tomography
2025-Oct-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.572740
PMID:41032816
|
研究论文 | 提出一种基于多算子的模型驱动自监督学习方法用于荧光扩散断层成像，无需标注数据即可实现高质量重建 | 利用几何分离的源-探测器配置推导两个前向算子，并将算子作为双重约束集成到展开网络架构中 | 未提及具体的数据集规模限制和计算资源需求 | 解决荧光扩散断层成像中标注数据依赖问题，提升无标注数据场景下的重建质量 | 荧光扩散断层成像重建 | 医学影像重建 | NA | 荧光扩散断层成像 | 自监督学习 | 光学成像数据 | NA | NA | 展开网络架构 | 重建质量，形态特征恢复能力 | NA |
| 769 | 2025-10-05 |
Harnessing deep statistical potential for biophysical scoring of protein-peptide interactions
2025-Oct-01, Acta pharmacologica Sinica
IF:6.9Q1
DOI:10.1038/s41401-025-01659-8
PMID:41034399
|
研究论文 | 开发了一种名为DeepPpIScore的新型评分函数，用于蛋白质-肽相互作用的生物物理评分 | 结合无监督几何深度学习与物理启发的统计势能，无需结合亲和力数据或分类标签即可训练 | 仅使用精选的实验结构进行训练，未明确说明数据规模和多样性限制 | 改进蛋白质-肽相互作用的预测精度和可解释性 | 蛋白质-肽相互作用 | 机器学习 | NA | 几何深度学习，统计势能 | 深度学习 | 三维结构数据 | NA | NA | NA | 结合亲和力预测，结合对识别，结合模式预测 | NA |
| 770 | 2025-10-03 |
Gradient responsive regularization: a deep learning framework for codon frequency based classification of evolutionarily conserved genes
2025-Oct-01, BMC genomic data
IF:1.9Q3
DOI:10.1186/s12863-025-01358-7
PMID:41034712
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 771 | 2025-10-03 |
Radiomics and deep learning model based on X-ray imaging for the assisted diagnosis of early Legg-Calvé-Perthes disease
2025-Oct-01, BMC musculoskeletal disorders
IF:2.2Q3
DOI:10.1186/s12891-025-09189-4
PMID:41034891
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 772 | 2025-10-05 |
Deep Learning-Based CAD System for Enhanced Breast Lesion Classification and Grading Using RFTSDP Approach
2025-Oct-01, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.70056
PMID:41035163
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的CAD系统，通过射频时间序列动态处理方法增强乳腺病变的分类和分级能力 | 提出了射频时间序列动态处理(RFTSDP)方法，通过分析组织在受控刺激下的动态响应和散射体位移对RF回声的影响来增强诊断信息 | 研究仅使用了11个离体乳腺组织样本，样本量较小 | 开发能够准确分类和分级乳腺病变的计算机辅助诊断系统 | 离体乳腺组织样本 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 射频时间序列动态处理(RFTSDP)，超快速超声数据采集 | CNN | 超声图像，射频时间序列数据 | 11个离体乳腺组织样本 | NA | 卷积神经网络 | 准确率 | NA |
| 773 | 2025-10-05 |
Real-Time Deep-Learning Image Reconstruction and Instrument Tracking in MR-Guided Biopsies
2025-Oct-01, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.70138
PMID:41035253
|
研究论文 | 开发基于深度学习的实时MRI图像重建和器械跟踪系统，用于加速MR引导活检手术 | 首次在临床环境中验证深度学习重建和器械跟踪方法，使用真实k空间采集数据而非模拟数据 | 样本量有限，仅8名患者用于前瞻性可行性测试，高欠采样率下性能下降 | 加速MR引导活检手术流程，实现实时器械跟踪 | 男性患者活检手术中的针导器械 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | MRI, 深度学习 | 深度学习模型 | MR DICOM图像, k空间数据 | 1289名男性患者用于训练，8名男性患者用于测试 | NA | NA | 器械尖端预测误差, ITP成功率 | NA |
| 774 | 2025-10-05 |
Melatonin Alleviates Retina Angiogenesis by Targeting Fibronectin and the VEGF Pathway
2025-Oct-15, FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology
IF:4.4Q2
DOI:10.1096/fj.202500814RR
PMID:41026035
|
研究论文 | 本研究通过RNA测序和深度学习模型发现褪黑素可通过靶向纤连蛋白和VEGF通路抑制视网膜血管生成 | 首次结合RNA测序和深度学习模型BioNet从FDA批准药物中发现褪黑素作为纤连蛋白抑制剂，并证实其通过双重抑制FN1表达和VEGFR2磷酸化来抑制血管生成 | 研究主要基于氧诱导视网膜病变模型，尚未在更多疾病模型或临床环境中验证 | 探索视网膜病理性血管生成的分子机制并寻找潜在治疗靶点 | 糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变的血管生成机制 | 计算生物学 | 视网膜病变 | RNA测序, 深度学习药物筛选, 体外血管生成实验, 体内动物模型 | 深度学习 | 基因表达数据, 药物分子数据 | 氧诱导视网膜病变动物模型 | BioNet | NA | FN1表达水平, VEGFR2磷酸化水平, 视网膜前簇状血管数量 | NA |
| 775 | 2025-10-05 |
Automated segmentation of soft X-ray tomography: Native cellular structure with submicron resolution at high-throughput for whole-cell quantitative imaging in yeast
2025-Oct-01, Molecular biology of the cell
IF:3.1Q3
DOI:10.1091/mbc.E24-10-0486
PMID:40875368
|
研究论文 | 开发基于深度学习的自动分割流程用于软X射线断层扫描数据的细胞结构分割 | 首次将深度学习自动分割应用于软X射线断层扫描，实现高通量全细胞定量成像分析 | 依赖手动迭代优化来提高分割精度 | 实现酵母细胞亚微米分辨率下的高通量全细胞定量成像分析 | 三种酵母菌株（野生型、VPH1-GFP和另一菌株）的细胞结构 | 计算机视觉 | NA | 软X射线断层扫描(SXT) | 深度学习 | 三维断层扫描图像 | 数百个细胞，涵盖三种酵母菌株 | NA | NA | 分割精度 | NA |
| 776 | 2025-10-05 |
Dual-feature cross-fusion network for precise brain tumor classification: a neurocomputational approach
2025-Oct-01, The International journal of neuroscience
DOI:10.1080/00207454.2025.2565445
PMID:40986620
|
研究论文 | 提出一种双特征交叉融合网络(DF-CFN)，用于脑肿瘤MRI图像的自动分类 | 结合ConvNeXt提取全局特征与浅层CNN+FcaNet提取局部特征，通过交叉融合机制提升分类性能 | NA | 开发自动脑肿瘤分类方法以辅助临床诊断 | 脑肿瘤MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 磁共振成像(MRI) | CNN | 图像 | Kaggle数据集(四类肿瘤：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤)和FigShare数据集 | NA | ConvNeXt,FcaNet,双特征交叉融合网络 | 准确率 | NA |
| 777 | 2025-10-05 |
3D human pose point cloud data of light detection and ranging (LiDAR)
2025-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2025.112043
PMID:41018860
|
研究论文 | 本文介绍了使用3D LiDAR传感器采集的用于人体姿态预测的点云数据集 | 利用3D LiDAR技术采集人体姿态点云数据，该方法不捕获面部图像，更保护个人隐私 | 当前数据采集仅使用一名30-40岁男性受试者，未来需要扩展更多样本人群 | 开发用于人体姿态预测的3D点云数据集 | 人体姿态点云数据 | 计算机视觉 | NA | 3D LiDAR传感技术 | CNN | 3D点云数据 | 1400个3D点云数据，包含4种人体姿态类别，每类280个训练数据和280个测试数据 | NA | NA | NA | NA |
| 778 | 2025-10-05 |
Relational Graph Convolutional Network for Robust Mass Spectrum Classification
2025-Oct-01, Journal of the American Society for Mass Spectrometry
IF:3.1Q1
DOI:10.1021/jasms.5c00055
PMID:40888691
|
研究论文 | 提出一种基于关系图卷积网络的新型深度学习架构，用于高分辨率质谱成像中的稳健质谱分类 | 首次在MSI分类中利用质量缺陷和已知质量差异等HRMS结构特征，将质谱表示为图结构以学习化学相关离子家族间的关联 | 未明确说明模型在特定类型质谱数据上的泛化能力限制 | 开发能够充分利用高分辨率质谱特征并具有鲁棒性的质谱分类方法 | 质谱成像数据中的质谱信号 | 机器学习 | NA | 高分辨率质谱成像 | R-GCN, 深度学习 | 质谱数据 | 多个不同的MSI数据集 | NA | 关系图卷积网络 | 鲁棒性评估（针对质量偏移、离子丢失等信号变化） | NA |
| 779 | 2025-10-05 |
Bioinformatics and machine learning reveal novel prognostic biomarkers in head and neck squamous cell carcinoma
2025-Oct-01, Journal of applied genetics
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s13353-025-01018-7
PMID:41028529
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研究论文 | 通过生物信息学和机器学习方法识别头颈部鳞状细胞癌的新型预后生物标志物 | 结合深度学习和生物信息学分析鉴定出KRT33B、KRTAP3-3、C14orf34和ACADM等新型诊断和预后生物标志物，并发现ACADM、KRT33B和C14orf34组合具有最佳诊断性能 | NA | 寻找头颈部鳞状细胞癌的诊断和预后生物标志物以提高患者生存率 | 头颈部鳞状细胞癌患者 | 机器学习 | 头颈部鳞状细胞癌 | RNA表达数据分析 | 深度学习 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | 灵敏度, 特异性, AUC | NA |
| 780 | 2025-10-05 |
Decoding tissue-specific enhancers in plants using massively parallel assays and deep learning
2025-Oct-01, The Plant cell
DOI:10.1093/plcell/koaf236
PMID:41030057
|
研究论文 | 本研究通过大规模并行报告基因检测和深度学习技术解码植物组织特异性增强子 | 首次在番茄中系统鉴定果实特异性增强子，并利用深度学习指导合成增强子的设计 | 研究主要集中于番茄果实组织，未涵盖其他植物物种或组织类型 | 解析植物组织特异性增强子的调控机制并设计合成增强子 | 番茄果实特异性基因的启动子片段 | 深度学习 | NA | 大规模并行报告基因检测(MPRA), 深度学习 | 深度学习模型 | DNA序列数据, 基因表达数据 | 11,180个来自果实特异性基因的启动子片段 | NA | NA | NA | NA |