深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 31626 篇文献，本页显示第 421 - 440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 421 | 2025-09-24 |
International Validation of Echocardiographic Artificial Intelligence Amyloid Detection Algorithm
2025-Aug-25, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102067
PMID:40965401
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研究论文 | 本研究通过国际多中心回顾性病例对照研究验证了基于计算机视觉的深度学习算法EchoNet-LVH在心脏淀粉样变性检测中的性能 | 开发了首个基于超声心动图视频的AI算法用于国际多中心的CA检测验证，在保持高特异性（98.8%）的同时优化了阳性预测值 | 回顾性研究设计，样本量相对有限（1553例），需要前瞻性研究进一步验证临床效用 | 验证人工智能算法在国际多中心环境中识别心脏淀粉样变性的诊断性能 | 574名CA患者和979名对照者的超声心动图研究 | 计算机视觉 | 心脏淀粉样变性 | 深度学习计算机视觉算法 | 深度学习神经网络 | 超声心动图视频（胸骨旁长轴和心尖四腔心切面） | 1553例超声心动图研究（574例CA患者，979例对照组） |
| 422 | 2025-09-24 |
Self-supervised physics-informed generative networks for phase retrieval from a single X-ray hologram
2025-Aug-25, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.569216
PMID:40984363
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研究论文 | 提出一种基于物理信息生成对抗网络的自学习方法，实现单张X射线全息图的相位恢复 | 无需配对/非配对/模拟训练数据即可实现相位和吸收信息的同步重建 | NA | 解决近场菲涅尔理论中的相位恢复逆问题 | X射线波场的相位和吸收信息 | 计算成像 | NA | X射线相位衬度成像 | 物理信息生成对抗网络 | X射线全息图 | PETRA III P05光束线实验数据集和模拟数据 |
| 423 | 2025-09-24 |
All-optical color image encryption using multimode fiber speckles and diffractive deep neural networks
2025-Aug-25, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.571745
PMID:40984386
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研究论文 | 提出一种结合轨道角动量光束、多模光纤散斑和衍射深度神经网络的全光学彩色图像加密系统 | 首次将OAM光束的空间自由度编码、MMF散斑加密与D2NN解码集成于全光学加密框架，实现无需数字计算的超高速图像传输 | 实验仅使用1米MMF在开放环境测试，未验证长距离传输性能 | 开发无需深度学习计算负担的高速安全彩色图像光学传输技术 | 彩色图像像素的灰度值和RGB通道 | 光学加密 | NA | 轨道角动量编码、多模光纤传输、衍射神经网络 | D2NN | 光学图像 | 512×512彩色图像（训练使用长期噪声干扰下采集的散斑样本） |
| 424 | 2025-09-24 |
Trace gas sensor based on photoacoustic spectroscopy and deep learning nested U-shaped network (U-Net++)
2025-Aug-25, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.569183
PMID:40984421
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研究论文 | 提出一种结合光声光谱和深度学习U-Net++网络的高灵敏度痕量气体传感器 | 首次将滚筒型谐振器光声光谱系统与嵌套U型深度学习网络(U-Net++)相结合，实现噪声抑制和长期稳定性提升 | NA | 开发高精度气体检测技术用于环境监测、工业安全和医疗诊断 | 甲烷(CH)气体 | 传感器技术 | NA | 光声光谱技术(PAS)、有限元模拟、深度学习 | U-Net++ | 光谱数据 | 不同浓度甲烷气体样本(5-30 ppm) |
| 425 | 2025-09-24 |
Accurate prediction approach for the center position of a future light spot under atmospheric turbulence
2025-Aug-25, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.568684
PMID:40984412
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研究论文 | 提出一种名为FMRP的混合方法，用于预测大气湍流下光斑中心位置 | 仅需处理实时接收的光斑图像即可实现精确位置预测，无需离线训练和大型数据集 | NA | 提高卫星对地激光通信中指向、捕获和跟踪系统的精度与稳定性 | 大气湍流环境下的光斑中心位置 | 机器学习和光学工程交叉领域 | NA | 特征匹配和递归神经网络 | RNN | 光斑图像序列 | NA |
| 426 | 2025-09-24 |
Statistical analysis and prediction of dynamic UAV-based entanglement distribution channel through deep learning
2025-Aug-11, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.565103
PMID:40984598
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研究论文 | 提出基于PatchTST深度学习模型的无人机量子纠缠分发信道动态预测框架 | 首次将PatchTST时间序列Transformer模型应用于无人机量子通信信道动态预测，突破传统静态统计模型的限制 | 基于仿真数据验证，尚未进行真实环境实验验证 | 实现无人机对地量子信道透射率的实时动态预测 | 无人机量子纠缠分发信道 | 机器学习 | NA | 深度学习 | PatchTST（基于Transformer的时间序列预测模型） | 时间序列数据 | NA |
| 427 | 2025-09-24 |
Deep-learning-based single-pixel telescope for simultaneous visible and near-infrared imaging with robustness to atmospheric seeing
2025-Aug-11, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.566490
PMID:40984610
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研究论文 | 本研究将深度学习技术集成到单像素成像系统中，开发了一种可同时进行可见光和近红外观测的单像素望远镜系统 | 结合单像素成像的多波长成像能力与深度学习噪声抑制技术，在模拟大气湍流条件下实现鲁棒成像 | 在模拟湍流条件下，TDPL网络对简单目标（如MNIST图像）的精度低于U-Net，需要进一步改进 | 开发能够抵抗大气湍流干扰的高质量多波长成像系统 | 单像素望远镜成像系统 | 计算机视觉 | NA | 单像素成像（SPI）、深度学习 | U-Net、TDPL（时间分割模式学习网络） | 图像数据 | 使用MNIST图像数据集进行性能评估 |
| 428 | 2025-09-24 |
The epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and identifies disease risk loci
2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2022.05.18.492517
PMID:40655014
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研究论文 | 通过单细胞染色质可及性和基因表达谱分析，揭示血管细胞表观基因组景观与发育起源及疾病风险位点的关联 | 首次在单细胞分辨率上整合scATACseq和scRNAseq数据，发现血管位点特异性增强子并建立与人类疾病风险的直接联系 | 研究仅限于健康成年小鼠血管组织，未验证人类样本中的适用性 | 探究血管位点特异性疾病风险的生物学基础 | 健康成年小鼠三个血管部位（主动脉根/升主动脉、头臂/颈动脉、降胸主动脉）的血管细胞 | 表观基因组学 | 心血管疾病 | scATACseq, scRNAseq, GWAS, ChromBPNet深度学习模型 | ChromBPNet | 单细胞表观基因组数据和基因表达数据 | 三个血管部位的成年小鼠血管组织样本 |
| 429 | 2025-09-24 |
Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning
2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.03.606469
PMID:40654743
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研究论文 | 提出一种名为DeepTaskGen的深度学习方法，能够从静息态功能磁共振成像数据生成未采集的任务态对比图 | 首次实现从rs-fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，突破了传统tb-fMRI在群体研究中的限制 | 方法性能依赖于原始rs-fMRI数据质量，且需要验证生成图像与真实任务响应的生物学对应关系 | 开发能够从静息态fMRI生成任务态对比图的深度学习模型，推动群体神经科学研究 | 人类大脑功能活动，涉及20,000多名UK Biobank参与者 | 医学影像分析 | 神经科学相关疾病 | 深度学习，功能磁共振成像（fMRI） | 深度学习模型（具体架构未明确说明） | 神经影像数据（fMRI） | 超过20,000名UK Biobank参与者，包含47个对比图来自7种不同认知任务 |
| 430 | 2025-09-24 |
Explainable deep learning for identifying cancer driver genes based on the Cancer Dependency Map
2025-May-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.28.651122
PMID:40654945
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研究论文 | 开发可解释深度学习模型识别癌症驱动基因并分析突变模式 | 提出结合生物学先验知识的监督深度学习模型xNNDriver和无监督可解释自编码器xAEDriver，实现多驱动变异同时推断 | NA | 识别癌症驱动基因并分析其突变模式 | 肿瘤样本中的癌症驱动基因和突变 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | xNNDriver（监督深度学习）, xAEDriver（无监督可解释自编码器） | 基因组依赖分数和突变状态数据 | 基于Cancer Dependency Map（DepMap）的肿瘤样本 |
| 431 | 2025-09-24 |
Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow
2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.04.03.647027
PMID:40236215
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研究论文 | 开发动态模型和物理驱动的深度学习框架，用于从fMRI数据量化脑脊液流动速度 | 首次建立基于时变流速的fMRI流入信号动态模型，并开发物理驱动的深度学习反演框架实现流速直接估计 | 未明确说明模型在病理条件下的适用性及验证样本规模的具体限制 | 量化脑脊液流动特性，使fMRI流入信号具有物理可解释性 | 人类受试者和仿体数据的脑脊液流动 | 医学影像分析 | NA | 血流敏感fMRI | 动态模型、深度学习框架 | fMRI影像数据 | 人类和仿体数据（具体数量未说明） |
| 432 | 2025-05-06 |
Continuous Reaching and Grasping with a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals
2025-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.04.16.25325551
PMID:40321282
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研究论文 | 本研究提出了一种基于运动想象的脑机接口（BCI）范式，用于控制机器人手臂进行连续抓取任务，并在健康人群和中风患者中进行了评估 | 通过引入额外的‘点击’信号，增加了BCI系统的自由度，实现了对机器人手臂的连续控制，而非从预定动作列表中选择 | 当前系统的应用受限于EEG信号的低信噪比和空间分辨率 | 探索非侵入式脑机接口在控制辅助设备（如机器人手臂）中的应用，特别是在复杂任务中的表现 | 健康受试者和中风幸存者 | 脑机接口 | 中风 | EEG信号处理，深度学习 | DL | EEG信号 | 健康受试者和中风幸存者（具体数量未提及） |
| 433 | 2025-09-24 |
Transformer-inspired training principles based breast cancer prediction: combining EfficientNetB0 and ResNet50
2025-Apr-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-98523-w
PMID:40251247
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研究论文 | 提出结合EfficientNetB0和ResNet50的集成模型用于乳腺癌组织病理学图像分类 | 首次将Transformer训练理念与EfficientNetB0、ResNet50集成，创新性地融合两种架构优势 | NA | 提高乳腺癌组织病理学图像分类准确率，区分IDC和非IDC类别 | 乳腺癌组织病理学图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习、迁移学习 | EfficientNetB0、ResNet50、集成模型 | 图像 | NA |
| 434 | 2025-09-24 |
MRS-Sim: Open-Source Framework for Simulating In Vivo-like Magnetic Resonance Spectra
2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.20.629645
PMID:40291707
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研究论文 | 介绍MRS-Sim开源框架，用于模拟逼真的体内磁共振波谱数据 | 包含三维场图模拟器和新型半参数生成器，能模拟场不均匀性和残余水区域信号 | NA | 开发用于磁共振波谱方法验证的合成数据模拟框架 | 磁共振波谱数据 | 医学影像分析 | NA | 磁共振波谱技术 | 半参数生成器 | 波谱数据 | NA |
| 435 | 2025-09-24 |
Transitions in dynamical regime and neural mode underlie perceptual decision-making
2025-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.10.15.562427
PMID:37904994
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研究论文 | 通过大规模神经元记录和深度学习技术揭示大鼠感知决策过程中神经动力学的双阶段转换机制 | 首次发现决策过程包含感觉输入主导和自主动力学主导的两个连续动态机制转换，并提出了神经推断承诺时间（nTc）的新概念 | 研究局限于啮齿类动物模型，需要进一步验证在灵长类或人类中的普适性 | 探究感知决策过程中神经动力学的动态机制和决策承诺的神经基础 | 大鼠前额叶皮层和纹状体的神经元活动 | 计算神经科学 | NA | 大规模神经元同步记录、深度学习无监督方法 | 简化动力学模型 | 神经电生理信号 | 数百个神经元的同时记录数据 |
| 436 | 2025-09-24 |
Artificial intelligence predicts multiclass molecular signatures and subtypes directly from breast cancer histology: a multicenter retrospective study
2025-Apr-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000002220
PMID:39764584
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研究论文 | 开发基于深度学习的算法BBMIL，直接从乳腺癌H&E染色组织病理图像预测分子标志物和亚型 | 首次实现直接从常规组织病理图像预测多种分子标志物和免疫治疗相关基因特征 | 回顾性研究，需要多中心验证 | 降低乳腺癌生物标志物检测的成本和组织负担 | 乳腺癌组织病理图像 | 数字病理 | 乳腺癌 | 深度学习 | BBMIL（基于多实例学习的深度学习算法） | 组织病理图像（H&E染色） | 多中心回顾性数据集 |
| 437 | 2025-09-24 |
RESPAN: A Deep Learning Pipeline for Accurate and Automated Restoration, Segmentation, and Quantification of Dendritic Spines
2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.06.597812
PMID:38895232
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研究论文 | 开发了一个名为RESPAN的深度学习管道，用于自动化修复、分割和量化树突棘 | 集成最先进的深度学习技术，通过内容感知修复增强信号、对比度和各向同性分辨率，实现跨多种样本的鲁棒检测 | NA | 改进树突棘的量化分析方法，提高准确性和可重复性 | 树突棘、树突分支和神经元胞体 | 数字病理学 | NA | 深度学习、图像修复、图像分割 | 深度学习管道 | 显微图像 | 经过专家注释验证的多种成像模式数据集 |
| 438 | 2025-09-24 |
Parametrically guided design of beta barrels and transmembrane nanopores using deep learning
2025-Jan-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.22.604663
PMID:39091726
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研究论文 | 本研究开发了一种结合参数化生成与深度学习的方法，用于设计β桶蛋白和跨膜纳米孔 | 将参数化表示与RoseTTAFold深度学习设计方法相结合，首次实现了对β桶蛋白几何形状的精确控制设计 | NA | 开发一种能够精确控制β桶蛋白全局形状的设计方法 | β桶蛋白结构和跨膜纳米孔 | 蛋白质设计 | NA | RoseTTAFold深度学习设计方法（RFjoint修复和RFdiffusion） | 深度学习模型（RoseTTAFold） | 蛋白质结构数据 | 设计了12、14和16链跨膜纳米孔，并通过X射线晶体结构验证 |
| 439 | 2025-09-24 |
Multiscale Cell-Cell Interactive Spatial Transcriptomics Analysis
2025-Jan-03, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5743704/v1
PMID:39801521
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研究论文 | 提出多尺度细胞交互空间转录组学（MCIST）分析方法，整合多尺度拓扑表示与空间深度学习技术 | 首次在空间转录组分析中系统考虑多尺度细胞间相互作用，提出融合拓扑表示与深度学习的新框架 | NA | 改进空间转录组数据分析方法，提升空间域检测性能 | 空间转录组数据 | 生物信息学 | NA | 空间转录组学 | 空间深度学习 | 基因表达空间数据 | 37个基准空间转录组数据集 |
| 440 | 2025-09-24 |
DWI-based Biologically Interpretable Radiomic Nomogram for Predicting 1-year Biochemical Recurrence after Radical Prostatectomy: A Deep Learning, Multicenter Study
2025, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 开发基于DWI和深度学习的放射组学列线图预测前列腺癌根治术后1年生化复发 | 首次将深度学习提取的DWI放射组学特征与临床参数结合构建预测模型，并探索放射组学评分与肿瘤微环境的关联 | 回顾性研究设计，样本量有限（n=349），需要更大规模前瞻性验证 | 预测前列腺癌根治术后1年生化复发风险 | 接受根治性前列腺切除术的前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 多参数磁共振成像、扩散加权成像、单细胞RNA测序 | 3D U-Net、Cox比例风险回归 | 医学影像、临床数据 | 349例患者（两个独立队列），其中4例进行单细胞RNA测序 |