深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32492 篇文献，本页显示第 41 - 60 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 41 | 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 |
| 42 | 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
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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 |
| 43 | 2025-10-29 |
Comments on "Impact of Deep Learning-Based Image Conversion on Fully Automated Coronary Artery Calcium Scoring Using Thin-Slice, Sharp-Kernel, Non-Gated, Low-Dose Chest CT Scans: A Multi-Center Study"
2025-Nov, Korean journal of radiology
IF:4.4Q1
DOI:10.3348/kjr.2025.1242
PMID:41146391
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 44 | 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 |
| 45 | 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 |
| 46 | 2025-10-29 |
Two Orders of Magnitude Reduction in Computational Load Achieved by Ultrawideband Responses of an Ion-Gating Reservoir
2025-Oct-28, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.5c06174
PMID:41084209
|
研究论文 | 开发了一种基于离子凝胶/石墨烯双电层晶体管的离子门控储备池计算系统，实现了超宽时间尺度响应和低功耗计算 | 通过离子凝胶/石墨烯界面的快速双电层动力学和石墨烯表面较慢的分子吸附动力学的共存，实现了从1 MHz到20 Hz的超宽时间尺度响应范围 | NA | 开发高效的低功耗神经形态计算技术 | 离子凝胶/石墨烯双电层晶体管 | 机器学习 | NA | 物理储备池计算 | 储备池计算 | 时间序列数据 | NA | NA | 离子门控储备池 | 准确率 | 计算资源需求降低至深度学习的1/100 |
| 47 | 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 |
| 48 | 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 |
| 49 | 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
|
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 |
| 50 | 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
|
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 |
| 51 | 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 |
| 52 | 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 |
| 53 | 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 |
| 54 | 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 |
| 55 | 2025-10-29 |
Explainable Analysis for New Psychoactive Substance Identification with Chemical Insights
2025-Oct-28, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01884
PMID:41147629
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研究论文 | 提出一种可解释的深度推理模型NPS-EDR，用于新型精神活性物质的识别和化学结构功能分析 | 采用两阶段预测-解释框架，结合协同训练模式特定专家和强化学习，整合化学先验知识进行结构功能解释 | NA | 开发可解释的深度学习模型以识别新型精神活性物质并提供结构功能分析 | 新型精神活性物质和药物分子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 强化学习 | 化学分子数据 | 超过2900个NPS和药物分子 | NA | NPS-EDR | 准确率, 精确率, 透明度 | NA |
| 56 | 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 |
| 57 | 2025-10-29 |
Deep learning enhanced MRI radiomics in predicting pathologic response of head and neck squamous carcinoma to neoadjuvant chemoimmunotherapy: a retrospective analysis
2025-Oct-28, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000003710
PMID:41147765
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研究论文 | 本研究利用深度学习增强的MRI影像组学预测头颈部鳞状细胞癌对新辅助化疗免疫治疗的病理反应 | 将深度学习特征与传统影像组学特征和临床病理特征相结合，显著提高了预测性能 | 回顾性研究设计，样本量相对有限，需要前瞻性验证 | 预测头颈部鳞状细胞癌患者对新辅助化疗免疫治疗的病理完全反应 | 经组织学确认的头颈部鳞状细胞癌患者 | 医学影像分析 | 头颈部鳞状细胞癌 | 磁共振成像 | 深度学习，逻辑回归 | 医学影像，临床病理数据 | 训练、测试和外部验证队列（具体数量未明确说明） | NA | NA | AUC（曲线下面积） | NA |
| 58 | 2025-10-29 |
Copolymer Sequence Regulation Enabled by Reactivity Ratio Fingerprints via Machine Learning
2025-Oct-28, Angewandte Chemie (International ed. in English)
DOI:10.1002/anie.202513086
PMID:41147785
|
研究论文 | 开发基于机器学习的新型反应性比指纹平台，用于高效测定二元和三元共聚反应中的反应性比 | 提出创新的反应性比指纹设计，实现从稀疏实验数据中毫秒级测定反应性比，并扩展至三元共聚体系 | NA | 通过机器学习方法改进共聚物序列调控技术，实现按需序列定制 | 二元和三元共聚反应体系 | 机器学习 | NA | 反应性比指纹，动力学研究，玻璃化转变表征 | 深度学习 | 反应性比指纹数据，实验数据 | 数百万个反应性比指纹 | NA | NA | 测定效率（毫秒级） | NA |
| 59 | 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 |
| 60 | 2025-10-29 |
Exploring the enantioselective synthesis mechanism of ammonium cations in solution using deep learning potential
2025-Oct-28, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d5cp03439f
PMID:41147815
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研究论文 | 本研究提出了一种结合主动学习、分子动力学和深度学习势能分子动力学模拟的工作流程，用于探索溶液中铵阳离子的对映选择性合成机制 | 开发了集成AIMD和DLPMD的主动学习工作流程，能够模拟大分子系统在长时间尺度下的对映选择性合成过程 | NA | 预测溶液中催化反应的立体选择性，探索复杂反应机制 | 由1,1'-联-2-萘酚支架催化的季铵阳离子的对映选择性合成 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟，深度学习势能分子动力学模拟，HNMR光谱 | 深度学习势能模型 | 分子模拟数据 | NA | NA | NA | 与实验观测的手性一致性 | NA |