深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 32371 篇文献，本页显示第 321 - 340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 321 | 2025-10-03 |
Deep learning reconstruction for improved image quality of ultra-high-resolution brain CT angiography: application in moyamoya disease
2025-Oct, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01806-5
PMID:40439843
|
研究论文 | 本研究比较了针对脑部CTA优化的深度学习重建算法在烟雾病超高分辨率CT血管成像中的图像质量 | 首次将专门针对脑部CTA优化的深度学习重建算法应用于烟雾病的小血管成像，相比传统算法显著提升了图像质量 | 回顾性研究设计，样本量有限（50例患者） | 评估不同重建算法在烟雾病超高分辨率脑CT血管成像中的血管描绘和图像质量 | 烟雾病患者的脑部小血管，特别是基底节区的烟雾状穿支血管和脑室周围吻合血管 | 医学影像处理 | 烟雾病 | 超高分辨率CT血管成像，深度学习重建 | 深度学习重建算法 | CT影像 | 50例疑似或确诊烟雾病患者 |
| 322 | 2025-10-03 |
Advantages of deep learning reconstruction algorithm in ultra-high-resolution CT for the diagnosis of pancreatic cystic neoplasm
2025-Oct, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01804-7
PMID:40445272
|
研究论文 | 评估深度学习重建算法在超高分辨率CT诊断胰腺囊性肿瘤中的图像质量和临床效用 | 首次在胰腺囊性肿瘤诊断中系统比较深度学习重建算法与混合迭代重建算法的性能差异 | 样本量较小（45例患者），且为回顾性研究设计 | 评估深度学习重建算法在胰腺囊性肿瘤CT诊断中的图像质量和诊断性能 | 胰腺囊性肿瘤患者 | 医学影像分析 | 胰腺癌 | 超高分辨率CT、深度学习重建算法、混合迭代重建 | 深度学习重建算法 | CT影像 | 45例胰腺囊性肿瘤患者 |
| 323 | 2025-10-03 |
High visceral-to-subcutaneous fat area ratio is an unfavorable prognostic indicator in patients with uterine sarcoma
2025-Oct, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01812-7
PMID:40500581
|
研究论文 | 本研究探讨了身体成分参数对子宫肉瘤患者总体生存率的影响 | 首次在子宫肉瘤患者中系统评估内脏与皮下脂肪面积比(VSR)的预后价值，并发现高VSR是不良预后的独立预测因子 | 样本量较小(52例)，来自三个日本医院的多中心研究，可能存在选择偏倚 | 探索身体成分参数对子宫肉瘤患者生存预后的影响 | 52例子宫肉瘤患者 | 数字病理 | 子宫肉瘤 | 基于深度学习的半自动分割程序，CT图像分析 | 深度学习 | CT图像 | 52例子宫肉瘤患者(2007-2023年来自三家日本医院) |
| 324 | 2025-10-03 |
Comparison of publicly available artificial intelligence models for pancreatic segmentation on T1-weighted Dixon images
2025-Oct, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-025-01814-5
PMID:40531398
|
研究论文 | 比较三种公开深度学习模型在T1加权Dixon图像上胰腺分割的性能 | 首次系统比较三种公开AI模型在胰腺分割任务中的表现，并评估其在体积测量和胰内脂肪分数评估方面的准确性 | 仅使用20个上腹部T1加权磁共振序列，样本量较小 | 评估公开AI模型在胰腺自动分割中的性能表现 | 胰腺组织 | 医学影像分析 | 胰腺疾病 | 磁共振成像（T1加权Dixon方法） | 深度学习模型（TotalSegmentator、TotalVibeSegmentator、PanSegNet） | 医学影像 | 20个上腹部T1加权磁共振序列 |
| 325 | 2025-10-03 |
Discovery of novel cathepsin K inhibitors for osteoporosis treatment using a deep learning-based strategy
2025-Oct, Expert opinion on drug discovery
IF:6.0Q1
DOI:10.1080/17460441.2025.2527686
PMID:40600916
|
研究论文 | 本研究利用深度学习策略发现新型组织蛋白酶K抑制剂用于骨质疏松治疗 | 首次结合深度学习模型Chemprop与实验验证方法筛选组织蛋白酶K抑制剂 | 仅进行了体外实验验证，缺乏体内动物模型和临床数据支持 | 开发新型组织蛋白酶K抑制剂用于骨质疏松治疗 | 组织蛋白酶K(CTSK)及其抑制剂 | 机器学习 | 骨质疏松症 | 深度学习预测、酶动力学、分子对接、分子动力学模拟、RANKL诱导破骨细胞生成实验 | Chemprop深度学习模型 | 化学分子数据 | 从预测结果中筛选前100个分子进行实验验证，最终确定6个有效化合物 |
| 326 | 2025-10-03 |
SAGERank: inductive learning of protein-protein interaction from antibody-antigen recognition
2025-Oct-01, Chemical science
IF:7.6Q1
DOI:10.1039/d5sc03707g
PMID:40927012
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研究论文 | 提出SAGERank深度学习框架用于抗体-抗原相互作用预测和蛋白质-蛋白质相互作用研究 | 使用图采样聚合网络进行归纳学习，解决了分子科学中小数据集问题，并能泛化到多种蛋白质相互作用任务 | NA | 开发计算生物学方法预测抗体-抗原对接和基于结构的设计 | 抗体-抗原相互作用、蛋白质-蛋白质相互作用 | 计算生物学 | 癌症 | 图采样聚合网络、蛋白质动力学结构预测算法 | GraphSAGE | 蛋白质结构数据 | 癌症靶标数据集中的多个表位 |
| 327 | 2025-10-03 |
SynapseNet: Deep learning for automatic synapse reconstruction
2025-Oct-01, Molecular biology of the cell
IF:3.1Q3
DOI:10.1091/mbc.E24-11-0519
PMID:40875337
|
研究论文 | 开发用于电子显微镜图像中突触自动分割和分析的深度学习工具SynapseNet | 结合大规模标注数据集和领域自适应功能，能够在多种电子显微镜方法中可靠分割突触结构 | NA | 实现电子显微镜图像中突触结构的自动分割和分析 | 突触囊泡、活动区、线粒体、突触前密度、突触带和突触区室等突触结构 | 计算机视觉 | NA | 电子显微镜、深度学习 | 深度学习模型 | 电子显微镜图像 | 大规模标注数据集 |
| 328 | 2025-10-03 |
Deep Learning-Based Breath-Hold and Free-Breathing Cine MRI for Comprehensive Cardiac Evaluation
2025-Oct, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2025.0440
PMID:41015857
|
研究论文 | 评估和比较自由呼吸与屏气深度学习电影MRI序列在扫描时间、测量准确性和图像质量方面与传统电影MRI的性能差异 | 首次系统比较深度学习辅助的自由呼吸和屏气电影MRI在心律失常和呼吸困难患者中的适用性 | 样本量相对有限（70名参与者），且仅使用3T扫描器进行验证 | 开发更高效的心脏MRI成像方法，特别关注心律失常和呼吸困难患者群体 | 70名参与者（24名心律失常、17名呼吸困难、29名正常窦性心律和正常呼吸） | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 深度学习电影MRI | 深度学习 | 医学影像 | 70名参与者（24名心律失常、17名呼吸困难、29名正常对照） |
| 329 | 2025-10-03 |
Lung MRI: Indications, Capabilities, and Techniques-AJR Expert Panel Narrative Review
2025-Oct-01, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.25.32637
PMID:40397559
|
综述 | 本文系统回顾了肺部MRI的临床适应症、现有能力、扫描协议及新兴技术 | 整合了专家共识建议，并探讨了深度学习加速等新技术在肺癌筛查和肺功能定量评估中的应用前景 | 临床使用率极低，存在医生认知不足和放射科医师经验欠缺等推广障碍 | 评估肺部MRI的临床应用价值和技术发展现状 | 肺部MRI的适应症、技术能力和临床应用 | 医学影像 | 肺癌 | 深度学习加速、常规MRI序列 | NA | 医学影像 | NA |
| 330 | 2025-10-03 |
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 | 本文综述了临床PET定量分析中部分容积效应的现代校正策略及其挑战 | 系统归纳了四种新型部分容积校正方法的最新进展，包括深度学习方法等新兴技术 | NA | 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校正方法 | 医学影像处理 | NA | PET成像、部分容积校正 | 深度学习网络 | 医学影像数据 | NA |
| 331 | 2025-10-03 |
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 | 本文综述了PET/CT和PET/MR成像中运动管理的先进方法与技术发展 | 整合外部设备与数据驱动的运动追踪技术，结合深度学习方法处理复杂运动场景，并利用全身PET系统的长轴向视野实现先进运动校正 | NA | 改善PET成像中的运动伪影问题，提高图像质量和定量准确性 | 临床PET检查中的运动管理技术 | 医学影像处理 | 肿瘤学、神经学、心血管疾病 | PET/CT、PET/MR、深度学习、图像配准、运动建模 | 深度学习 | 医学影像 | NA |
| 332 | 2025-10-03 |
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潜力与临床挑战 | 首次系统综述AI技术在长轴视野PET/CT成像定量分析中的创新应用与新兴机遇 | NA | 提升PET/CT图像定量分析的准确性和临床应用价值 | 正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT)图像 | 医学影像分析 | 肿瘤学 | 深度学习 | 深度学习模型 | 医学影像 | NA |
| 333 | 2025-10-03 |
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，通过破坏身份识别特征来对抗人脸篡改技术 | 引入身份破坏模块(IDM)来抑制篡改人脸中的可识别特征，采用多任务学习和动态加权策略增强跨模型性能 | NA | 开发主动防御方法以防止基于深度学习的人脸篡改技术被滥用 | 人脸图像和各类人脸篡改模型 | 计算机视觉 | NA | 对抗性扰动生成、多任务学习 | 编码器-解码器网络 | 图像 | NA |
| 334 | 2025-10-03 |
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知识增强分割性能，包括牙弓结构对齐、分解-合并策略避免上采样限制，以及自适应可变形感受野模块 | 未明确说明方法在极端病例或严重畸形牙齿上的表现 | 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 | 基于图关系的自适应感受野网络 | 三维口腔扫描图像 | 来自四个中心的6238个口腔内扫描图像 |
| 335 | 2025-10-03 |
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 | 开发了一种Yb3+优化的核壳结构上转换发光材料，用于双模式加密和深度学习荧光成像应用 | 通过优化Yb掺杂浓度使发光强度分别增强16.54和17.56倍，并整合了结构加密（莫尔斯码）和信息加密（QR码）的多级安全特征 | NA | 开发高性能上转换发光材料用于高级防伪认证应用 | NaYF:Yb,NdLn(Er,Tm)@NaYF:Yb核壳上转换发光材料 | 材料科学 | NA | 水热法、外延生长法、丝网印刷技术 | 残差神经网络 | 荧光图像 | NA |
| 336 | 2025-10-03 |
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 | 提出一种通过嵌入CNLSE层的谱神经算子来预测双折射光纤中孤子俘获现象的方法 | 首次将耦合非线性薛定谔方程作为网络层嵌入神经网络，提出新的物理信息嵌入设计范式 | NA | 预测双折射光纤中矢量光学孤子的孤子俘获现象 | 双折射光纤中的矢量光学孤子 | 计算物理 | NA | 谱神经算子、CNLSE-Layer | 神经网络 | NA | NA |
| 337 | 2025-10-03 |
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 | 未明确说明方法在复杂生物组织中的适用性限制 | 解决荧光扩散断层成像中监督学习对标注数据的依赖问题 | 荧光扩散断层成像系统 | 医学影像处理 | NA | 荧光扩散断层成像(FDT) | 自监督学习、展开网络架构 | 光学成像数据 | 基于定制线照明FDT系统的实验数据 |
| 338 | 2025-10-03 |
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
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研究论文 | 开发了一种名为DeepPpIScore的新型评分函数，用于评估蛋白质-肽相互作用的生物物理特性 | 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实现广泛泛化能力 | 仅基于实验结构数据进行训练，未明确说明样本规模限制 | 改进蛋白质-肽相互作用的3D空间建模和评分精度 | 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 | 3D结构数据 | NA |
| 339 | 2025-10-03 |
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
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研究论文 | 开发基于深度学习的CAD系统，通过RFTSDP方法增强乳腺病变分类和分级 | 提出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射频回声的影响来增强诊断信息 | 仅使用11个离体乳腺组织样本，样本量有限 | 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 | 数字病理 | 乳腺癌 | 射频时间序列动态处理(RFTSDP)、超快超声数据采集 | CNN、SVM | 超声图像数据 | 11个离体乳腺组织样本 |
| 340 | 2025-10-03 |
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
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研究论文 | 本研究开发了一种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引导的前列腺活检 | 首次将深度学习同时应用于欠采样MRI图像重建和活检器械实时跟踪，并在临床环境中进行验证 | 样本量相对较小，仅在前列腺活检中验证，未在其他类型活检中测试 | 通过深度学习加速MR引导活检流程并实现实时器械跟踪 | 男性前列腺活检患者 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | MRI，深度学习图像重建 | 深度学习分割和重建模型 | MRI图像，k空间数据 | 训练集：1289名男性患者（8464次扫描），测试集：8名男性患者（10个动态k空间样本） |