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 501 - 520 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
501 2025-09-23
An Efficient Neuro-framework for Brain Tumor Classification Using a CNN-based Self-supervised Learning Approach with Genetic Optimizations
2025-Sep-18, Current neuropharmacology IF:4.8Q1
研究论文 提出一种结合自监督学习、深度聚类、集成建模和遗传优化的高效深度学习框架用于脑胶质瘤MRI图像分类 首次将SimCLR自监督学习、深度嵌入聚类、加权集成模型与差分进化遗传算法优化相结合,显著提升分类精度和训练效率 需要大量计算资源且缺乏临床验证 开发鲁棒高效的深度学习框架以改进脑胶质瘤MRI图像分类 脑胶质瘤MRI图像 计算机视觉 脑肿瘤 MRI成像、深度学习 CNN(EfficientNet-B7、ResNet-50、DenseNet-121)、自监督学习(SimCLR)、深度嵌入聚类、集成学习、遗传算法 医学图像(MRI) NA
502 2025-09-23
Multi-filter stacking in inception V3 for enhanced Alzheimer's severity classification
2025-Sep-16, Neuroscience IF:2.9Q2
研究论文 提出一种基于Inception V3架构的多滤波器堆叠方法,用于提升阿尔茨海默病严重程度的分类性能 将多滤波器堆叠技术与Inception V3架构相结合,通过多尺度卷积滤波器捕获细微结构变化 NA 开发更准确高效的阿尔茨海默病严重程度自动分类技术 阿尔茨海默病患者 计算机视觉 阿尔茨海默病 深度学习 Inception V3 MRI图像 NA
503 2025-09-23
Estimation of variable optical feedback coupling factor for self-mixing interferometry by signal-to-image translation
2025-Sep-10, Applied optics IF:1.7Q3
研究论文 提出一种基于深度学习的新方法,通过将一维自混合干涉信号转换为二维图像来估计时变光学反馈耦合因子 首次将信号到图像转换的概念应用于传感器参数推断,利用CNN从二维图像表示中提取丰富特征 NA 提高激光自混合干涉传感器在可变反馈条件下光学反馈耦合因子的估计精度 自混合干涉信号 机器学习 NA 深度学习 CNN 信号数据 NA
504 2025-09-23
Deep learning-enhanced spectral ghost imaging with accelerated and high-fidelity reconstruction
2025-Sep-10, Applied optics IF:1.7Q3
研究论文 提出结合深度学习框架的计算光谱鬼成像方法SGICNN,显著提升重建保真度并减少测量时间 首次将卷积神经网络编码器-解码器模型应用于光谱鬼成像领域,仅需8000次测量即可实现超越10万次测量的重建精度 模型训练完全基于模拟数据,尚未在真实复杂场景中验证 开发加速高保真光谱鬼成像重建的新方法 宽带光的光谱分量及其空间色散特性 计算成像 NA 光谱鬼成像、深度学习 CNN编码器-解码器 光谱测量数据 8000-100000次测量实现
505 2025-09-23
Predicting emergent phenotypes from single cell populations using CELLECTION
2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 提出名为CELLECTION的深度学习框架,用于从单细胞群体数据预测涌现表型 开发能够关联实例子群与不同涌现表型的可解释预测框架,适用于多种异质性任务 NA 建立可扩展的框架来识别发育、疾病和进化中复杂性状的关键细胞或遗传特征 单细胞群体、细胞亚型、发育阶段、鸟类谱系 机器学习 NA 深度学习 深度学习框架 单细胞数据 NA
506 2025-09-23
Systematic Review and Meta-analysis of AI-driven MRI Motion Artifact Detection and Correction
2025-Sep-05, ArXiv
PMID:40949764
系统综述与荟萃分析 对人工智能驱动的MRI运动伪影检测与校正方法进行系统评估和定量分析 首次系统评估深度学习生成模型在MRI运动伪影处理中的应用效果与挑战 方法泛化能力有限、依赖配对训练数据、存在视觉失真风险 评估AI方法在MRI运动伪影检测与校正中的有效性及未来发展方向 磁共振成像中的运动伪影 医学影像分析 NA 深度学习 生成模型 医学影像 基于多研究数据集汇总的荟萃分析
507 2025-09-23
Evolutionary Tree in Chemical Space of Natural Products
2025-Sep-04, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 本研究通过深度学习技术验证了自然产物化学相似性与物种分类距离之间的相关性 首次在大规模分类尺度上系统验证进化树在自然产物化学空间的可恢复性,并建立了新的计算框架 真菌和动物界数据存在复杂性,可能受水平基因转移、趋同进化或数据集覆盖不全的影响 探究物种进化距离与自然产物化学相似性之间的关联性 自然产物(NPs)和不同生物分类群(开花植物、针叶树、真菌、后生动物) 机器学习 NA 深度学习编码器(Chemformer、SMILES Transformer等五种) Transformer架构深度学习模型 化学结构数据(SMILES表示) Lotus自然产物数据库的大规模数据
508 2025-09-23
Relations Between Pulsatility in the Optic Nerve Head or Peripapillary Retinal Vessels and the Rate of Progression in Glaucoma
2025-Sep-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1
研究论文 本研究通过多模态成像技术量化青光眼患者视神经头及周围视网膜血管的搏动性,并探讨其与疾病进展速度的关系 首次同时量化视神经头和视网膜周围多个位置的血管搏动性,并发现视网膜周围动脉搏动性增强与青光眼进展加速的关联 样本量有限(181只眼),观察性研究无法确定因果关系 探究青光眼病理生理过程中血管搏动性变化与疾病进展速率的关系 139名参与者的181只青光眼患眼 数字病理 青光眼 光学相干断层扫描血管成像、激光散斑血流成像、深度学习模型 深度学习 医学影像 139名参与者的181只眼,每半年检测一次,至少六次随访
509 2025-09-23
Reconstruction of total-body multi parametric images with shortened-duration dynamic [68Ga]Ga-PSMA-11 and [68Ga]Ga-FAPI-04 PET scans
2025-Sep-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1
研究论文 本研究通过深度学习技术实现20分钟动态PET扫描重建全身多参数图像 首次将动态PET帧预测、参数线性拟合和生成对抗网络结合,实现从20分钟扫描数据重建传统需1小时扫描的多参数图像 研究样本量有限(49例),需进一步验证临床适用性 缩短动态PET扫描时间同时保持多参数图像质量 49名接受[68Ga]Ga-PSMA-11和[68Ga]Ga-FAPI-04 PET扫描的患者 医学影像分析 前列腺癌 动态PET扫描、深度学习 生成对抗网络(GAN) PET影像数据 49例患者(18例FAPI-04,31例PSMA-11)
510 2025-09-23
A deep learning-based prediction model for prognosis of cervical spine injury: a Japanese multicenter survey
2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1
研究论文 开发基于深度学习的预测模型用于老年颈椎损伤患者的预后评估 首次将深度学习技术应用于老年颈椎损伤预后预测,相比传统统计方法能识别更多显著预测因子 NA 建立颈椎损伤后预后的深度学习预测模型 1512名65岁及以上老年颈椎损伤患者 机器学习 颈椎损伤 深度学习 深度学习模型 临床数据 1512名患者(2010-2020年日本多中心数据)
511 2025-09-23
Development of a deep learning model for predicting skeletal muscle density from ultrasound data: a proof-of-concept study
2025-Sep, La Radiologia medica
研究论文 本研究开发了一种深度学习模型,能够通过超声数据预测骨骼肌密度 首次提出基于超声影像自动评估肌肉营养状况的创新方法,利用深度学习模型建立超声特征与CT测量肌肉密度之间的关联 单中心观察性研究,样本来源单一,需要未来在不同人群和临床环境中进行外部验证 开发一种能够从超声数据预测肌肉密度的深度学习模型,探索超声在肌肉营养评估中的新应用 551名在急诊科接受CT检查的成年参与者(平均年龄67±17岁,323名男性)的腹直肌 医学影像分析 肌肉减少症 超声成像、CT扫描、深度学习 深度学习模型 超声图像、CT图像 551名参与者,共1090张超声图像
512 2025-09-23
DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations
2025-Sep, Nature methods IF:36.1Q1
研究论文 本研究开发了基于高质量PTM图谱的深度学习框架DeepMVP,用于精准预测蛋白质翻译后修饰位点及变异诱导的修饰改变 构建了目前最大规模的高质量PTM图谱PTMAtlas,并开发了支持六种主要PTM类型预测的多功能深度学习框架 未明确说明模型对未知PTM类型的泛化能力及计算资源需求 通过深度学习准确预测蛋白质翻译后修饰位点及其受基因变异影响的变化 蛋白质翻译后修饰位点(磷酸化、乙酰化、甲基化、类泛素化、泛素化和N-糖基化) 生物信息学 癌症 质谱分析、深度学习 深度学习框架 质谱数据、蛋白质序列数据 基于241个公共质谱数据集整理的397,524个PTM位点
513 2025-09-23
DiCARN-DNase: enhancing cell-to-cell Hi-C resolution using dilated cascading ResNet with self-attention and DNase-seq chromatin accessibility data
2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 提出一种结合扩张卷积、级联残差和自注意力机制的DiCARN模型,利用DNase-seq染色质可及性数据提升Hi-C数据的细胞间分辨率 首次将DNase-seq染色质可及性数据集成到Hi-C分辨率增强模型中,通过扩张卷积和级联残差结构同时捕获广泛上下文信息和精细基因组相互作用 未明确说明模型在跨细胞系泛化性能的具体量化指标 开发能够跨细胞系泛化的高分辨率Hi-C数据预测方法 染色质三维空间结构数据(Hi-C数据)和染色质可及性数据(DNase-seq) 计算生物学 NA Hi-C技术、DNase-seq技术、深度学习 Dilated CNN、ResNet、自注意力机制 基因组三维结构数据、染色质可及性数据 未明确说明具体样本数量,涉及多细胞系数据
514 2025-09-23
Neural-network-based multi-spectral thermometry and emissivity reconstruction in cavity high-temperature environments
2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3
研究论文 提出一种基于神经网络的高温腔体多光谱辐射测温与发射率重建框架 结合蒙特卡洛光线追迹与深度学习,通过交替神经网络实现温度/发射率解耦预测,并完整建模多重反射效应 在1273-1673K温度范围和2-16µm光谱范围内验证,尚未测试更极端条件 解决高温腔体环境中因未知发射率和多重反射效应导致的辐射测温精度问题 氧化锆材料在石墨腔体中的高温辐射特性 机器学习 NA 蒙特卡洛光线追迹、多光谱辐射测温 神经网络 光谱数据 在1273-1673K温度范围和2-16µm光谱范围内验证
515 2025-09-23
CSA-ASPP-Net: end-to-end laser stripe centerline extraction with joint channel-spatial attention and atrous spatial pyramid convolution
2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3
研究论文 提出一种端到端的激光条纹中心线提取模型CSA-ASPP-Net,通过集成空洞空间金字塔池化和通道-空间注意力机制实现从原始图像到亚像素中心线的直接映射 创新性地将注意力引导的特征增强和多尺度上下文感知模块集成到编码器-解码器架构中,实现单阶段完成条纹定位和细化 NA 开发高精度、高效率的激光条纹中心线提取方法 激光条纹图像 计算机视觉 NA 结构化光测量系统 CSA-ASPP-Net(基于编码器-解码器架构的深度学习模型) 图像 NA
516 2025-09-23
Ultra-broadband metamaterial absorber for near-infrared and mid-infrared applications optimized via deep learning
2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3
研究论文 本研究通过深度学习优化设计了一种新型七层超材料吸收器,实现了近红外至中红外波段的超宽带高效吸收 首次结合深度学习神经网络优化超材料结构参数,实现2.3-7.5µm超宽带吸收(平均吸收率97.8%) NA 开发适用于近红外和中红外应用的超宽带高效超材料吸收器 钛和砷化镓交替层构成的七层超材料结构 机器学习 NA 深度学习神经网络(DNN)、电磁场分布分析 DNN 电磁仿真数据 NA
517 2025-09-23
Deep learning-based conjugate orbital angular momentum interferometry for in-plane displacement measurement
2025-Sep-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision
研究论文 提出一种基于深度学习的共轭轨道角动量干涉测量方法,用于面内位移测量 设计了相位解调混合神经网络(PDHNN),首次实现花瓣状干涉图的单步直接解调,采用自定义ResNet-transformer架构结合可变形卷积和注意力机制 NA 开发高精度的面内位移测量技术 干涉图像中的相位信息 机器学习和光学测量 NA 共轭轨道角动量干涉测量技术 ResNet-transformer混合神经网络 干涉图像 模拟数据和实验数据(具体数量未明确说明)
518 2025-09-23
Predicting response and survival of lung adenocarcinoma under anti-programmed death-1 therapy using biological deep learning
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
研究论文 开发基于迁移学习的半监督生物稀疏神经网络(sBiosNet),用于预测肺腺癌患者对PD-1抑制剂治疗的应答和生存情况 首次将Reactome通路数据库与稀疏神经网络结合,通过整合基因组突变和拷贝数变异数据提取生物学特征,并采用迁移学习和半监督学习充分利用标注/未标注数据 研究依赖特定数据库(Reactome)的通路信息,模型性能需在更广泛人群中进一步验证 提高肺腺癌患者对PD-1免疫治疗应答预测的准确性 接受抗PD-1治疗的肺腺癌患者 数字病理 肺癌 基因组突变分析、拷贝数变异分析、DeepLIFT算法 半监督生物稀疏神经网络(sBiosNet) 基因组学数据 四个队列的肺腺癌患者数据(具体数量未明确说明)
519 2025-09-23
Editorial - "Lung ultrasound and community-acquired pneumonia: from complementary tool to clinical game-changer"
2025-Aug-30, Respiratory medicine and research IF:2.2Q3
评论 本文探讨肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的变革性作用 提出肺部超声正从辅助工具转变为肺炎诊疗的临床变革者,特别强调其在动态监测、预后评分和人工智能辅助诊断方面的突破 操作者依赖性和对深部病变穿透力有限 评估肺部超声在社区获得性肺炎诊疗中的临床应用价值 社区获得性肺炎患者,特别是急诊科、ICU、儿科、老年科患者和资源有限地区的患者 医学影像 肺炎 肺部超声、增强超声、深度学习 深度学习模型 超声图像 基于多项meta分析数据(汇总诊断准确率超过90%)
520 2025-09-23
Buzzing with Intelligence: A Systematic Review of Smart Beehive Technologies
2025-Aug-29, Sensors (Basel, Switzerland)
系统综述 本文系统综述了智能蜂箱技术的现状,重点关注物联网监测、传感器模式、机器学习技术在精准养蜂中的应用 首次按照PRISMA指南对1990-2025年间135篇文献进行系统分析,揭示了深度学习、计算机视觉和多模态传感器融合的新趋势 存在系统集成、数据集标准化和大规模部署方面的挑战 研究智能系统在蜂箱问题早期检测、状态监测和预测干预中的作用 智能蜂箱系统及相关技术应用 物联网与机器学习应用 NA 物联网监测、传感器技术、机器学习 深度学习、计算机视觉 环境数据、声学数据、视觉数据、结构数据 分析135篇同行评审出版物
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