深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24777 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 | 2025-05-14 |
Discovery and Prediction on a Family of Hard Superconductors with Kagome Lattice: XY3 Compounds
2025-May-13, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c15032
PMID:40317254
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研究论文 | 本文通过结构预测发现了具有Kagome晶格的NaSi_6/相，并研究了XY3化合物的超导临界温度和硬度特性 | 发现了NaSi_6/相的Kagome晶格，并计算了XY3化合物的超导临界温度，揭示了电子-声子耦合、声子软化等因素对超导性的影响 | 研究主要基于理论计算和模拟，缺乏实验验证 | 探索和设计具有Kagome晶格和硬度的超导体 | XY3化合物（如NaSi、CsB等） | 材料科学 | NA | 结构预测、深度学习分子动力学模拟 | 深度学习分子动力学模型 | 理论计算数据 | 多种XY3化合物（如NaSi、CsB等） |
| 422 | 2025-05-14 |
Quantitative spatial analysis of chromatin biomolecular condensates using cryoelectron tomography
2025-May-13, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2426449122
PMID:40327693
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研究论文 | 本文通过冷冻电子断层扫描技术分析了生物化学重建的染色质凝聚体的结构 | 整合了基于深度学习的分割与上下文感知模板匹配技术，以识别凝聚体内密集堆积的分子 | 方法主要适用于含有大型且独特组分的生物分子凝聚体，可能不适用于所有类型的凝聚体 | 研究染色质凝聚体的形成和功能机制 | 生物化学重建的染色质凝聚体及原位天然染色质的凝聚区域 | 结构生物学 | NA | 冷冻电子断层扫描（cryoelectron tomography）、深度学习、高压冷冻加聚焦离子束铣削 | 深度学习 | 图像 | NA |
| 423 | 2025-05-14 |
Computer vision analysis of luteal color Doppler ultrasonography for early and automated pregnancy diagnosis in Bos taurus beef cows
2025-May-13, Journal of animal science
IF:2.7Q1
DOI:10.1093/jas/skaf166
PMID:40355396
|
research paper | 本研究评估了应用监督深度学习算法在肉牛早期和实时妊娠诊断中的适用性，使用黄体彩色多普勒超声在固定时间人工授精后第20天和第22天记录的数据 | 首次将深度学习算法应用于肉牛早期妊娠诊断，性能与专业人员相当 | 研究仅基于特定时间点的超声数据，未考虑其他可能影响诊断准确性的因素 | 开发早期和自动化的肉牛妊娠诊断方法 | 肉牛（Bos taurus beef cows） | computer vision | NA | 彩色多普勒超声（CD ultrasonography） | CNN（VGG19, Xception, ResNet50） | video | 390头母牛，共20,946帧有效图像 |
| 424 | 2025-05-14 |
Deep Learning-Derived Cardiac Chamber Volumes and Mass From PET/CT Attenuation Scans: Associations With Myocardial Flow Reserve and Heart Failure
2025-May-13, Circulation. Cardiovascular imaging
DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.018188
PMID:40357553
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研究论文 | 利用深度学习从PET/CT衰减扫描中提取心脏腔室体积和质量，并研究其与心肌血流储备和心力衰竭的关系 | 首次从超低剂量CT扫描中提取心脏腔室体积和质量，并评估其与心力衰竭住院和心肌血流储备的关联 | 研究仅基于6个站点的数据，可能缺乏广泛代表性 | 评估深度学习从CT衰减校正扫描中提取的心脏腔室体积和质量与心力衰竭及心肌血流储备的关联 | 18,079名接受心脏PET/CT检查的患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | PET/CT | 深度学习模型 | 图像 | 18,079名患者 |
| 425 | 2025-05-14 |
Development of a deep learning method for phase retrieval image enhancement in phase contrast microcomputed tomography
2025-May-13, Journal of microscopy
IF:1.5Q3
DOI:10.1111/jmi.13419
PMID:40357880
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的相位检索图像增强方法，用于相位对比显微计算机断层扫描 | 提出了一种名为EVEPR的深度学习方法，通过整合去噪的EEC和PR图像的互补空间特征，显著提升了图像质量 | 未提及具体的数据集规模或训练时间，可能影响方法的泛化能力 | 解决传统PBI-µCT图像处理中的过平滑和噪声敏感性问题 | 低密度材料（如软组织和水凝胶构建体） | 计算机视觉 | NA | 相位对比显微计算机断层扫描（PBI-µCT） | CNN | 图像 | 体外和离体的PBI-µCT图像 |
| 426 | 2025-05-14 |
A Novel Diffusion Irradiation Method to Monitor Thermal Effects on Deep Subcutaneous Vessels Using Laser Speckle Contrast Imaging
2025-May-13, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202500089
PMID:40357992
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研究论文 | 本研究探讨了激光手术中上层皮肤对激光传播和热扩散的影响，并提出了一种监测深层皮下血管热效应的新方法 | 结合激光散斑对比成像（LSCI）与深度学习去噪技术，提出了一种监测激光对深层皮下血管影响的新策略 | 研究仅在大鼠模型中进行，尚未在人体中验证 | 研究激光手术中热效应对深层皮下血管的影响，并优化激光治疗参数 | 大鼠背部窗口模型中的深层皮下血管 | 数字病理 | 血管性皮肤病 | 激光散斑对比成像（LSCI）和深度学习去噪技术 | 深度学习 | 图像 | 20只Sprague Dawley大鼠 |
| 427 | 2025-05-14 |
A Chemistry-Informed Generative Deep Learning Approach for Enhancing Voltammetric Neurochemical Sensing in Living Mouse Brain
2025-May-13, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.5c05393
PMID:40358003
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研究论文 | 提出了一种基于化学信息的生成深度学习模型（CIGNN），用于增强活体小鼠脑中伏安法神经化学传感的定量准确性 | 开发了CIGNN模型，能够分离伏安电流中的法拉第和非法拉第成分，减少相互干扰并提高定量准确性 | 研究仅在小鼠神经炎症模型中进行验证，未在其他疾病模型或人体中进行测试 | 开发一种新方法来同时监测多种神经化学物质的动态变化，以研究神经功能和病理机制 | 活体小鼠脑中的多巴胺（DA）、抗坏血酸（AA）和离子强度 | 机器学习 | 神经炎症 | 伏安法神经化学传感 | 生成神经网络（CIGNN） | 电化学信号 | 神经炎症模型小鼠和对照小鼠 |
| 428 | 2025-05-14 |
Multimodal Diagnostic Approach for Osteosarcoma and Bone Callus Using Hyperspectral Imaging and Deep Learning
2025-May-13, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202500087
PMID:40357996
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research paper | 该研究提出了一种结合高光谱成像和深度学习的多模态方法J-CAN，用于快速准确区分骨肉瘤和骨痂 | 提出了一种结合高光谱成像(HSI)和H&E染色病理学的多模态深度学习框架J-CAN，通过自注意力机制增强特征选择，提高了分类性能 | 未提及具体样本量或数据集的多样性限制 | 开发一种高效、自动化的骨肉瘤诊断方法，以解决传统组织病理学评估的局限性 | 骨肉瘤和骨痂 | digital pathology | osteosarcoma | hyperspectral imaging (HSI) | MobileNetV2, 1D-CNN, self-attention mechanism | image | NA |
| 429 | 2025-05-14 |
Efficient polyp detection algorithm based on deep learning
2025-May-13, Scandinavian journal of gastroenterology
IF:1.6Q3
DOI:10.1080/00365521.2025.2503297
PMID:40358097
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research paper | 提出了一种基于YOLOv10的轻量高效结肠息肉检测模型EP-YOLO，通过改进模块和损失函数提升检测性能 | 引入GBottleneck模块减少参数并加速推理，设计轻量级GHead检测头和额外小目标检测层增强小目标识别能力，提出SE_SPPF模块改善注意力并抑制背景噪声干扰，使用Wise-IoU损失函数优化梯度分布和泛化能力 | 未提及模型在临床实际应用中的具体表现和潜在问题 | 提高结肠息肉检测的准确性和效率，减少假阴性和假阳性 | 结肠息肉 | computer vision | colorectal cancer | deep learning | YOLOv10, EP-YOLO | image | LDPolypVideo (7,681张图像), Kvasir-SEG (1,000张图像), CVC-ClinicDB (612张图像) |
| 430 | 2025-05-14 |
Relation Equivariant Graph Neural Networks to Explore the Mosaic-like Tissue Architecture of Kidney Diseases on Spatially Resolved Transcriptomics
2025-May-13, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf303
PMID:40358510
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研究论文 | 介绍了一种名为REGNN的图深度学习框架，用于分析空间分辨转录组学(SRT)数据，以探索肾脏疾病中的组织架构 | REGNN框架整合了等变性和位置编码，以处理空间区域的n维对称性，并增强节点间的相对空间关系，适用于高度异质性的肾脏组织架构分析 | 标记良好的空间数据有限 | 探索肾脏疾病中细胞和形态学变化的空间分布模式 | 慢性肾脏病(CKD)和急性肾损伤(AKI)患者的肾脏组织 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 空间分辨转录组学(SRT) | 图神经网络(GNN), 图自编码器, 图自监督学习 | 空间转录组数据 | 不同肾脏疾病条件下的异质性样本 |
| 431 | 2025-05-14 |
Segmentation of renal vessels on non-enhanced CT images using deep learning models
2025-May-13, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-04984-y
PMID:40358703
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研究论文 | 评估使用深度学习模型在非增强CT图像上进行肾血管重建的可能性 | 首次在非增强CT图像上应用深度学习模型进行肾血管重建，并与放射科医生的结果进行比较 | 模型在识别小的附属血管方面仍有困难，准确率显著低于放射科医生 | 探索深度学习在非增强CT图像上肾血管重建的应用 | 177名患者的非增强期、动脉期和静脉期CT扫描 | 数字病理 | 肾脏疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | CT图像 | 177名患者的CT扫描（训练集120，验证集20，测试集37） |
| 432 | 2025-05-14 |
Bppv nystagmus signals diagnosis framework based on deep learning
2025-May-13, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-025-01542-0
PMID:40358819
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research paper | 开发了一个基于深度学习的BPPV眼震信号诊断框架，用于精确分析眼动数据 | 提出了一个结合神经网络模型Egeunet和数学统计技术（如FFT）的综合框架，用于精确分割眼部结构和分析眼动数据 | 现有医疗设备在收集和分析眼震数据方面存在显著限制和不足 | 提高BPPV（良性阵发性位置性眩晕）的诊断准确性和临床决策支持 | BPPV患者的眼震信号 | digital pathology | geriatric disease | Fast Fourier Transform (FFT) | Egeunet | 眼动数据 | NA |
| 433 | 2025-05-14 |
Deep Supramolecular Language Processing for Co-crystal Prediction
2025-May-13, Angewandte Chemie (International ed. in English)
DOI:10.1002/anie.202507835
PMID:40358977
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research paper | 该论文提出了一种名为DeepCocrystal的深度学习方法，用于预测共晶形成，通过从超分子角度处理“化学语言”来加速药物开发 | DeepCocrystal是一种新颖的深度学习方法，能够从超分子角度处理化学语言，预测共晶形成，并在实际场景中表现出优于现有模型的性能 | 虽然DeepCocrystal在预测共晶形成方面表现出色，但其平衡准确率为78%，仍有提升空间 | 加速共结晶和药物开发过程 | 药物分子及其共晶形成 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | DeepCocrystal | 分子字符串表示 | 在挑战性前瞻性研究中成功发现了两种新的双氟尼柳共晶 |
| 434 | 2025-05-14 |
Validation of a fingertip home sleep apnea testing system using deep learning AI and a temporal event localization analysis
2025-May-12, Sleep
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/sleep/zsae317
PMID:39821673
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研究论文 | 本文验证了TipTraQ，一种紧凑型家庭睡眠呼吸暂停测试系统，通过深度学习AI和时间事件定位分析 | 使用深度学习AI和时间事件定位分析来验证家庭睡眠呼吸暂停测试系统的性能 | 研究仅针对疑似阻塞性睡眠呼吸暂停的患者，未涵盖其他类型的睡眠障碍 | 验证TipTraQ家庭睡眠呼吸暂停测试系统的准确性和可靠性 | 疑似阻塞性睡眠呼吸暂停的成年患者 | 数字病理 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 光电容积描记术和加速度计传感器 | 深度学习AI | 生理信号数据 | 内部验证240名参与者，外部验证112名参与者 |
| 435 | 2025-05-14 |
Use of Artificial Intelligence in Recognition of Fetal Open Neural Tube Defect on Prenatal Ultrasound
2025-May-12, American journal of perinatology
IF:1.5Q2
DOI:10.1055/a-2589-3554
PMID:40239713
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型比较正常胎儿和开放性神经管缺陷胎儿的轴向颅脑超声图像，评估其在识别开放性神经管缺陷中的预测准确性 | 首次将深度学习CNN迁移学习模型应用于胎儿开放性神经管缺陷的超声图像识别，并证明Efficient Net B0模型具有最佳性能 | 样本量相对较小（59例病例和116例对照），且仅在特定孕周（14-28周）进行研究 | 开发一种基于人工智能的临床辅助诊断工具，用于产前超声识别胎儿开放性神经管缺陷 | 妊娠14-28周的正常胎儿和开放性神经管缺陷胎儿的轴向颅脑超声图像 | 数字病理 | 神经管缺陷 | 超声成像 | CNN（包括Efficient Net B0、VGG16和Inception V3） | 图像 | 59例开放性神经管缺陷胎儿和116例正常对照胎儿 |
| 436 | 2025-05-14 |
Deep Learning-Enabled Echocardiographic Assessment of Biventricular Ejection Fractions: The Dual-Task QUEST-EF Model
2025-May-12, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeaf147
PMID:40354128
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 437 | 2025-05-14 |
GAMMNet: Gating Multi-head Attention in a Multi-modal Deep Network for Sound Based Respiratory Disease Detection
2025-May-12, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2025.3569160
PMID:40354202
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research paper | 本文提出了一种名为GAMMNet的新型多模态神经网络，用于通过接触式录音设备收集的多模态声音数据增强呼吸系统疾病的检测 | GAMMNet采用独特的门控机制自适应调节每种模态对分类结果的影响，并结合多头注意力和线性变换模块进一步提升分类性能 | 多模态特征的整合尚未充分探索，这限制了诊断准确性的提升 | 提高呼吸系统疾病的早期检测准确率 | 呼吸系统疾病 | machine learning | respiratory disease | multi-modal sound-based deep learning | GAMMNet (Gating Multi-head Attention in a Multi-modal Deep Network) | multi-modal sound data | real-world multi-modal respiratory sound datasets |
| 438 | 2025-05-14 |
Learning Dynamic Prompts for All-in-One Image Restoration
2025-May-12, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2025.3567205
PMID:40354220
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research paper | 提出了一种名为DPPD的动态提示方法，用于解决多类型图像退化问题 | 通过Degradation Prototype Assignment (DPA)和Prompt Distribution Learning (PDL)两个新组件，将退化先验提取解耦，并采用动态和自适应的提示采样方法 | 未明确提及具体局限性 | 开发一种统一模型来处理多种图像退化问题 | 图像恢复任务 | computer vision | NA | deep learning | DPPD (Degradation Prototype Assignment and Prompt Distribution Learning) | image | 未明确提及具体样本数量 |
| 439 | 2025-05-14 |
BERTAgent: The development of a novel tool to quantify agency in textual data
2025-May-12, Journal of experimental psychology. General
DOI:10.1037/xge0001740
PMID:40354292
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研究论文 | 开发了一种名为BERTAgent的新工具，用于量化文本数据中的语义代理 | 利用transformer架构和深度学习技术，克服了传统词计数方法对语义上下文不敏感的缺点，并考虑了代理的强度和方向性差异 | 未提及具体样本量或数据集的规模限制 | 开发能够更准确量化文本中语义代理的计算工具 | 文本数据中编码的代理信息 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | transformer架构 | 文本 | NA |
| 440 | 2025-05-14 |
EM-PLA: Environment-aware Heterogeneous Graph-based Multimodal Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
2025-May-12, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf298
PMID:40354612
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研究论文 | 提出了一种基于环境感知异构图神经网络的多模态蛋白质-配体结合亲和力预测方法EM-PLA | 首次在深度学习方法中整合蛋白质和配体的生化特性环境信息，通过异构图神经网络改进非共价相互作用计算 | 未明确说明模型对新型蛋白质-配体组合的预测能力 | 提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性 | 蛋白质-配体复合物 | 机器学习 | NA | 异构图神经网络(HGT) | HGT | 多模态数据（序列数据、结构数据） | 未明确说明具体样本量 |