深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 36487 篇文献，本页显示第 5061 - 5080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5061 | 2025-10-29 |
Influence of content-based image retrieval on the accuracy and inter-reader agreement of usual interstitial pneumonia CT pattern classification
2025-Nov, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-025-11689-9
PMID:40402291
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研究论文 | 研究基于内容的图像检索系统对普通间质性肺炎CT模式分类准确性和观察者间一致性的影响 | 首次评估深度学习驱动的CBIR系统对不同经验水平医生在UIP CT模式分类中的辅助作用 | 回顾性研究设计，样本量有限（100例查询病例），CBIR对不同经验水平医生的影响不一致 | 评估CBIR系统在提高UIP CT模式分类准确性和观察者间一致性的有效性 | 587名接受高分辨率胸部CT检查的纤维化间质性肺疾病患者 | 计算机视觉 | 间质性肺疾病 | 高分辨率CT成像 | 深度学习算法 | 医学影像（CT图像） | 587名患者，其中100例作为查询病例 | NA | NA | 诊断准确率，Fleiss Kappa系数 | NA |
| 5062 | 2025-10-29 |
Artificial intelligence in neuro-oncology: methodological bases, practical applications and ethical and regulatory issues
2025-Nov, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12094-025-03948-4
PMID:40402414
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综述 | 本文探讨人工智能在神经肿瘤学中的方法论基础、临床应用及伦理监管问题 | 系统整合可解释AI方法与机制模型，提出数字孪生和虚拟临床试验等创新应用 | 存在数据偏差、伦理问题和监管合规等持续挑战 | 研究人工智能在神经肿瘤领域的应用与发展 | 脑肿瘤的诊断、治疗规划和预后预测 | 数字病理 | 脑肿瘤 | 先进成像技术、基因组分析 | CNN, 深度学习 | 医学影像、基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5063 | 2025-10-29 |
PETFormer-SCL: a supervised contrastive learning-guided CNN-transformer hybrid network for Parkinsonism classification from FDG-PET
2025-Nov, Annals of nuclear medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.1007/s12149-025-02081-0
PMID:40660058
|
研究论文 | 提出一种结合CNN和Transformer的混合网络PETFormer-SCL，用于从FDG-PET图像中分类帕金森综合征亚型 | 首次将监督对比学习与CNN-Transformer混合架构结合，专门针对帕金森综合征亚型分类问题 | 研究仅基于单一中心的FDG-PET数据，需要多中心验证 | 开发能够准确区分帕金森病、多系统萎缩和进行性核上性麻痹的深度学习模型 | 帕金森综合征患者 | 医学影像分析 | 帕金森综合征 | FDG-PET | CNN, Transformer | 医学影像 | 1275名患者（训练集945名，测试集330名） | NA | PETFormer-SCL（CNN-Transformer混合架构） | AUC | NA |
| 5064 | 2025-10-29 |
Developing an augmented nutrient profiling system in the perspective of healthy and sustainable diets
2025-Nov, International journal of food sciences and nutrition
IF:3.5Q2
DOI:10.1080/09637486.2025.2568676
PMID:41052876
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研究论文 | 本研究开发了一种整合营养质量、可持续性和食品加工维度的机器学习增强型营养素分析系统 | 首次将营养质量、环境可持续性和食品加工三个维度整合到统一的营养素分析系统中，并采用机器学习方法进行建模 | 未明确说明样本规模和具体的数据集细节 | 开发能够同时考虑健康和环境可持续性的营养素分析系统 | 食品产品的营养特性和环境可持续性 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 人工神经网络 | 营养数据、可持续性指标、食品加工数据 | NA | NA | 人工神经网络 | Spearman相关系数 | NA |
| 5065 | 2025-10-29 |
Residual Metal Artifact Reduction in CT Images: An Unsupervised Residual and Contrastive Learning Approach for Preserving Metal Structures
2025-Nov, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70078
PMID:41145400
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研究论文 | 提出一种无监督残差和对比学习方法用于CT图像中的金属伪影减少 | 结合CT物理启发的残差模型和对比学习方案，无需真实标注图像即可有效减少金属伪影 | 需要依赖CT物理知识构建残差模型，且在三组数据集上验证但未说明具体样本规模 | 开发无需真实标注的金属伪影减少方法 | 包含金属植入物的CT图像 | 医学影像处理 | NA | CT成像 | CNN | CT图像 | 三组数据集（具体数量未说明） | NA | 残差学习网络,对比学习网络 | NA | NA |
| 5066 | 2025-10-29 |
Semi-supervised cine cardiac MRI segmentation via joint registration and temporal attention perceiver
2025-Nov, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70094
PMID:41145950
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研究论文 | 提出一种结合可变形配准和时间注意力感知器的半监督方法用于心脏电影磁共振图像分割 | 通过联合配准和时间注意力感知器模块，利用伪标签和特征对齐提升半监督分割性能 | 需要依赖配准模块的准确性，在数据量极少时性能可能受限 | 开发适用于小训练数据集和部分标注情况的心脏电影MRI半监督分割方法 | 心脏电影磁共振图像中的左心室、右心室和心肌结构 | 医学图像分析 | 心血管疾病 | 磁共振成像 | 半监督学习,深度学习 | 医学图像 | ACDC数据集：100训练+20验证+10测试+50评估；M&Ms数据集：75训练+30验证+15测试+50评估 | NA | U-Net | Dice相似系数,平均对称表面距离,Hausdorff距离 | NA |
| 5067 | 2025-10-29 |
Experimental investigation of real-time 3D beam's eye view image-guided radiotherapy for prostate SBRT
2025-Nov, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.70086
PMID:41145979
|
研究论文 | 开发并实验评估用于前列腺立体定向放射治疗的新型实时3D射束方向影像引导放射治疗系统 | 首次将基于深度学习的2D MV标记分割方法与3D IGRT框架集成，实现实时3D射束方向影像引导 | 研究中使用了人体骨盆模型而非真实患者，且仅针对前列腺癌进行评估 | 开发实时3D射束方向影像引导放射治疗系统，提高前列腺立体定向放射治疗的剂量递送精度 | 前列腺立体定向放射治疗中的金标记跟踪和运动补偿 | 医学影像分析 | 前列腺癌 | 射束方向成像，立体定向放射治疗 | CNN | MV图像 | 使用植入三个金标记的人体骨盆模型，四种患者来源的前列腺运动轨迹 | NA | 卷积神经网络 | 定位精度，系统延迟，误差百分位数 | NA |
| 5068 | 2025-10-29 |
TDMAR-Net: a frequency-aware tri-domain diffusion network for CT metal artifact reduction
2025-Oct-28, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae0efc
PMID:41038229
|
研究论文 | 提出一种基于扩散模型的三域神经网络TDMAR-Net，用于减少CT金属伪影并提升图像质量 | 首次将扩散模型应用于三域（投影域、图像域、傅里叶域）金属伪影消除，采用两阶段训练策略结合大规模预训练和掩码数据微调 | 未明确说明模型在极端金属植入物情况下的性能表现 | 开发有效的CT金属伪影消除方法以改善临床诊断 | CT图像中的金属伪影 | 计算机视觉 | NA | CT成像 | 扩散模型 | CT图像 | 合成数据集和临床数据集 | NA | TDMAR-Net | NA | NA |
| 5069 | 2025-10-29 |
The Evolving Quest for Chemical Understanding in the Quantum Age
2025-Oct-28, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c01299
PMID:41065510
|
观点文章 | 探讨量子时代化学理解的发展演变，提出从传统计算方法向机器学习和量子计算新范式的转变 | 提出层次建模作为超越多尺度建模约束的新平台，强调化学概念作为连接理论与理解的支架作用 | NA | 研究化学理解在量子时代的发展路径和方法论转变 | 化学概念（芳香性、电负性、反应性、立体选择性）和分子系统 | 计算化学 | NA | 量子计算，机器学习 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | 量子计算机 |
| 5070 | 2025-10-29 |
Deep Learning-Enabled Unbiased Precision Toxicity Assessment of Zebrafish Organ Development
2025-Oct-28, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.5c10763
PMID:41090693
|
研究论文 | 开发基于U-Net的深度学习模型，用于斑马鱼器官发育的精准毒性评估 | 首次实现无偏见的像素级分割和形态量化，能够检测传统方法无法发现的大小依赖性和器官特异性毒性差异 | 方法尚未在其他材料污染物上进行广泛验证 | 建立客观毒理学分析的通用框架，提高毒性评估的准确性、效率和可重复性 | 斑马鱼器官发育，包括光感受器细胞层、内网状层、骨骼肌和脊髓 | 计算机视觉 | NA | 深度学习图像分析 | CNN | 生物图像 | 数千张生物图像 | NA | U-Net | NA | NA |
| 5071 | 2025-10-29 |
Robust Identification of Gas Mixtures from FTIR Spectra using Attention Mechanism to Mitigate Instrument Line Shape Variations
2025-Oct-28, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c03975
PMID:41103041
|
研究论文 | 提出基于注意力机制的深度学习框架，用于从FTIR光谱中稳健识别气体混合物成分 | 首次将注意力机制应用于解决FTIR光谱中仪器线形变化问题，显著提升跨设备识别性能 | 仅针对8种气体成分和10种仪器线形进行验证，未涵盖更广泛的气体种类和仪器类型 | 解决FTIR光谱分析中仪器线形变化对气体混合物识别的影响 | 气体混合物及其FTIR光谱数据 | 光谱分析 | NA | 傅里叶变换红外光谱(FTIR) | 深度学习,注意力机制 | 光谱数据 | 包含10种不同仪器线形和8种气体成分的自建数据集 | NA | 基于注意力机制的深度学习框架 | 精确匹配率 | NA |
| 5072 | 2025-10-29 |
High-Performance Triboelectric Nanogenerator Based on PVDF/Cellulose Filter Paper Composites for Internet of Things-Assisted Wireless Sensing and Energy Harvesting
2025-Oct-28, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acs.langmuir.5c04209
PMID:41105935
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研究论文 | 本研究开发了一种基于PVDF/纤维素滤纸复合膜的高性能摩擦纳米发电机，用于物联网辅助的无线传感和能量收集 | 采用PVDF/纤维素滤纸复合膜作为增强正摩擦层，实现了高达230V的开路电压和优异的操作稳定性，并集成了深度学习辅助信号处理框架 | 未明确说明设备长期使用的耐久性测试结果和规模化生产的可行性 | 提升摩擦纳米发电机的输出性能和设备可持续性，拓展其在可穿戴设备和健康监测领域的应用 | 基于PVDF/纤维素滤纸复合膜的摩擦纳米发电机 | 物联网 | NA | 摩擦纳米发电技术 | 深度学习 | 传感器信号数据 | NA | NA | NA | 开路电压, 动作识别准确率 | NA |
| 5073 | 2025-10-29 |
MODAPro: Explainable Heterogeneous Networks with Variational Graph Autoencoder for Mining Disease-Specific Functional Molecules and Pathways from Omics Data
2025-Oct-28, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c03611
PMID:41110139
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研究论文 | 提出MODAPro深度学习框架，通过变分图自编码器和图卷积网络整合多组学数据，挖掘疾病特异性功能分子和通路 | 结合变分图自编码器与图卷积网络的新型架构，能够以前所未有的分辨率捕获和解释跨组学层的复杂非线性分子关系 | NA | 解决多组学数据整合中的异质性、稀疏性和可解释性差距问题，挖掘疾病相关生物标志物和功能模块 | 多组学数据中的分子关系和疾病相关生物标志物 | 机器学习 | 多种疾病 | 多组学数据整合分析 | VAE,GCN | 多组学数据 | NA | PyTorch,TensorFlow | 变分图自编码器,图卷积网络 | NA | NA |
| 5074 | 2025-10-29 |
A Deep Learning-Based Framework for Valence Bond Structure Selection and Weight Prediction
2025-Oct-28, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.5c01220
PMID:41111284
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的价键结构选择与权重预测框架DLVB | 首次将价键理论与图变换器通过化学意义表示相结合，无需计算即可准确预测价键结构权重 | 未明确说明模型在更大分子系统上的泛化能力 | 扩展价键理论在更大活性空间和更高分子复杂度体系中的应用 | 价键结构和分子体系 | 机器学习 | NA | 深度学习，选择构型相互作用(SCI) | 图变换器 | 化学结构表示 | NA | NA | 图变换器 | 准确性，可扩展性 | NA |
| 5075 | 2025-10-29 |
Artificial Intelligence in HPLC Method Development: A Critical Review of Technological Integration, Limitations, and Future Directions
2025-Oct-28, Critical reviews in analytical chemistry
IF:4.2Q1
DOI:10.1080/10408347.2025.2575352
PMID:41146636
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综述 | 本文批判性评述了人工智能在高效液相色谱方法开发中的技术整合、局限性与未来发展方向 | 系统剖析了从传统实验设计到AI驱动平台的范式转变，首次明确区分了确定性模拟器与真正AI工具的认知边界 | AI模型可解释性不足、监管验证困难、数据标准化缺失、训练数据集多样性不足、黑箱模型在GxP监管环境中接受度有限 | 分析AI在HPLC方法开发中的技术整合现状与未来发展方向 | 高效液相色谱方法开发过程 | 机器学习 | NA | 高效液相色谱 | 机器学习, 深度学习, 强化学习 | 色谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5076 | 2025-10-29 |
From Sequence to Response: AI-Guided Prediction of Nucleic Acid Nanoparticles Immune Recognitions
2025-Oct-28, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202509459
PMID:41147065
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研究论文 | 开发基于深度学习的框架，仅通过核酸纳米颗粒序列预测其诱导的细胞因子反应 | 利用基于Transformer的架构通过系统链置换增强，无需手动特征工程即可实现序列到免疫反应的预测 | 模型训练仅基于176个核酸纳米颗粒样本，样本规模相对有限 | 建立核酸纳米颗粒序列与免疫反应之间的定量构效关系模型 | 核酸纳米颗粒在人类小胶质细胞中诱导的干扰素-β和白介素-6细胞因子反应 | 机器学习 | NA | 核酸纳米颗粒技术 | Transformer | 序列数据 | 176个结构多样、单独组装且实验表征的核酸纳米颗粒 | NA | Transformer | 相关系数R, 均方根误差RMSE | NA |
| 5077 | 2025-10-29 |
Lipid MRI in Plant Science: Principles and Potential Areas of Application
2025-Oct-28, Journal of experimental botany
IF:5.6Q1
DOI:10.1093/jxb/eraf479
PMID:41147200
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综述 | 本文综述了磁共振成像技术在植物科学中脂质分析的应用原理、最新进展与未来前景 | 整合深度学习与多模态方法的MRI技术为种子生物学和油料作物表型分析带来变革 | NA | 探讨MRI技术在植物脂质分析中的应用潜力与发展方向 | 植物种子及脂质代谢过程 | 植物科学 | NA | 磁共振成像 | NA | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5078 | 2025-10-29 |
Xception Convolutional Deep Maxout Network for Enhanced Breast Cancer Classification Using Histopathological Images
2025-Oct-28, Microscopy research and technique
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jemt.70088
PMID:41147717
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研究论文 | 开发Xception卷积深度Maxout网络用于增强乳腺癌组织病理学图像分类 | 结合深度Maxout网络、分数阶微积分和Xception卷积神经网络，提出Xcov-DMN新架构 | 未提及外部验证数据集和临床部署可行性 | 提高乳腺癌组织病理学图像分类的准确性和特征提取能力 | 乳腺癌组织病理学图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 组织病理学成像 | CNN | 图像 | NA | NA | Xception, Deep Maxout Network | 准确率, 真阴性率, 真阳性率 | NA |
| 5079 | 2025-10-29 |
Detection of kochia [Bassia scoparia (L.) A.J. Scott] and waterhemp [Amaranthus tuberculatus (Moq.) J.D. Sauer] in sugarbeet field using hyperspectral imaging and deep learning technologies
2025-Oct-28, Pest management science
IF:3.8Q1
DOI:10.1002/ps.70319
PMID:41147806
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研究论文 | 本研究开发了一种基于高光谱成像和深度学习的技术，用于在甜菜田中准确区分杂草科氏地肤和水麻 | 首次将注意力增强卷积神经网络（AE-CNN）结合光谱和空间特征应用于田间杂草识别，实现了99.99%的分类准确率 | 研究仅针对两种特定杂草物种，未验证模型对其他杂草种类的泛化能力 | 开发能够区分甜菜田中科氏地肤和水麻杂草的自动识别系统 | 甜菜作物及其两种竞争性杂草（科氏地肤和水麻） | 计算机视觉 | NA | 高光谱成像 | CNN, SVM | 高光谱图像 | NA | NA | AE-CNN（注意力增强卷积神经网络） | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 5080 | 2025-10-29 |
Accelerating direct material decomposition via diffusion probabilistic model for Sparse-view spectral computed tomography
2025-Oct-28, Journal of X-ray science and technology
IF:1.7Q3
DOI:10.1177/08953996251375815
PMID:41147999
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研究论文 | 提出一种基于扩散概率模型的无监督深度学习框架，用于稀疏视图能谱CT的直接材料分解 | 引入虚拟单色图像作为多色投影的关键区分增强器，并将概率扩散先验整合到优化过程中 | 仅在临床前数据上进行验证，尚未在临床数据上测试 | 解决稀疏视图能谱CT中材料分解的收敛限制和几何不一致性问题 | 能谱CT的虚拟单色图像和材料特定表示 | 医学影像处理 | NA | 能谱CT，稀疏视图采样 | 扩散概率模型 | CT图像，投影数据 | NA | 深度学习框架 | 扩散概率模型 | 峰值信噪比PSNR，结构相似性SSIM | NA |