深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33776 篇文献，本页显示第 621 - 640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 621 | 2025-11-09 |
Methods for the synthesis of natural UDP-sugars and synthetic analogues
2025-Dec, Carbohydrate research
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.carres.2025.109651
PMID:40946501
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综述 | 本文综述了天然和非天然UDP-糖的酶法和化学酶法合成方法的最新进展 | 整合了深度学习引导的酶工程设计、一锅多酶系统和化学-酶法组合策略，扩展了UDP-糖的合成范围 | NA | 开发高效合成天然和非天然UDP-糖的方法 | UDP-葡萄糖、UDP-半乳糖、UDP-木糖、UDP-N-乙酰葡糖胺、UDP-N-乙酰半乳糖胺及其合成类似物 | 生物化学 | NA | 酶法合成、化学酶法合成、一锅多酶系统、重组表达、酶工程、深度学习引导设计 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 622 | 2025-11-09 |
External validation of SpineNetv2 deep learning system for automated lumbar spine MRI analysis: A multi-pathology diagnostic agreement study
2025-Nov-08, 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
DOI:10.1007/s00586-025-09543-z
PMID:41204023
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研究论文 | 对SpineNetv2深度学习系统进行独立外部验证，评估其在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断一致性 | 首个对公开可用的SpineNetv2系统进行独立外部验证的研究，比较了深度学习系统与初级骨科医生的诊断性能 | Pfirrmann分级在老年患者和上腰椎间盘表现较差，假阴性多于假阳性，不推荐依赖阴性发现 | 验证深度学习系统在腰椎MRI多病理自动分析中的诊断准确性 | 491名患者的2,455个腰椎间盘（L1/2-L5/S1） | 数字病理学 | 脊柱退行性疾病 | 磁共振成像 | 深度学习系统 | 医学影像 | 491名患者，2,455个腰椎间盘 | NA | SpineNetv2 | 灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数, Matthews相关系数, 精确一致率, 加权kappa, 平均绝对误差 | NA |
| 623 | 2025-11-09 |
Data-Driven differentiation of idiopathic Normal-Pressure hydrocephalus and progressive supranuclear palsy via automated volumetric analysis
2025-Nov-08, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03830-8
PMID:41204957
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研究论文 | 本研究开发了基于深度学习的自动化脑容积分析方法，用于区分特发性正常压力脑积水和进行性核上性麻痹 | 首次将深度学习自动容积分析与多组影像特征结合，实现了对iNPH和PSP的高精度自动鉴别诊断 | 样本量相对有限（192例），仅使用T1加权MRI数据 | 开发自动化机器学习方法鉴别iNPH和PSP两种神经退行性疾病 | 特发性正常压力脑积水（iNPH）和进行性核上性麻痹（PSP）患者 | 医学影像分析 | 神经退行性疾病 | T1加权3D脑部MRI扫描 | 支持向量机, 深度学习 | 医学影像 | 192名患者（132例iNPH，60例PSP） | NA | NA | AUROC | NA |
| 624 | 2025-11-09 |
Efficient automated quantification of midline shift in intracerebral hemorrhage using a binarized deep learning model on non-contrast head CT
2025-Nov-08, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-025-03835-3
PMID:41204958
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研究论文 | 提出一种基于二值化深度学习的轻量化模型，用于自动量化脑出血患者的脑中线移位 | 采用基于XNOR的二值化和通道缩放技术，将模型参数从3100万大幅减少至4.4万，实现实时自动化中线移位量化 | 需要进一步进行多中心验证 | 开发高效自动的脑中线移位量化方法 | 脑出血患者的非增强头部CT扫描 | 数字病理 | 脑出血 | CT扫描 | CNN | 医学影像 | RSNA 2019出血CT数据集的5000个测试切片 | PyTorch | 残差U-Net | Dice系数, 平均绝对误差 | NVIDIA GTX 1650 (4 GB) |
| 625 | 2025-11-09 |
Correction to: Deep learning approach for tooth numbering and restoration detection on pediatric periapical radiographs in mixed dentition
2025-Nov-08, Clinical oral investigations
IF:3.1Q1
DOI:10.1007/s00784-025-06646-1
PMID:41205095
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 626 | 2025-11-09 |
Artificial intelligence in nephrology: predicting CKD progression and personalizing treatment
2025-Nov-08, International urology and nephrology
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s11255-025-04878-4
PMID:41205136
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综述 | 探讨人工智能在肾病学中预测慢性肾脏病进展和个性化治疗的应用 | 整合机器学习、深度学习、自然语言处理和多模态数据，提升CKD检测、进展预测和个性化管理能力 | 存在算法偏差、数据隐私、可解释性和监管合规等持续挑战 | 改善慢性肾脏病的检测、进展预测和个性化管理 | 慢性肾脏病患者 | 自然语言处理, 机器学习 | 慢性肾脏病 | 多组学融合, 电子健康记录分析, 医学影像分析, 可穿戴设备监测 | 梯度提升, LSTM | 电子健康记录, 影像数据, 组学数据, 可穿戴设备数据 | NA | NA | NA | AUC | NA |
| 627 | 2025-11-09 |
Deep Learning-based Eddy Segmentation with Vector-Data for Biochemical Analysis in Ocean Simulations
2025-Nov-07, IEEE computer graphics and applications
IF:1.7Q3
DOI:10.1109/MCG.2025.3630582
PMID:41201923
|
研究论文 | 本研究提出一种基于深度学习的涡旋分割方法，专门处理海洋模拟中的矢量数据以支持生化分析 | 提出双分支注意力U-Net架构，分别编码矢量大小和方向信息，解决了矢量数据在深度学习分割模型中的表示难题 | 仅针对海洋模拟数据验证，未在真实观测数据上测试 | 开发能够有效处理矢量数据的海洋涡旋精确分割方法 | 海洋模拟中的涡旋结构 | 计算机视觉 | NA | 海洋数值模拟 | U-Net | 3D矢量场数据 | 四个大规模3D海洋模拟数据集 | NA | 双分支注意力U-Net | 四种分割指标 | NA |
| 628 | 2025-11-09 |
Efficient Large-Deformation Medical Image Registration via Recurrent Dynamic Correlation
2025-Nov-07, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2025.3630584
PMID:41201925
|
研究论文 | 提出一种基于循环动态相关性的高效大变形医学图像配准方法 | 通过动态重定位匹配区域实现高效的大变形配准，采用轻量级循环更新模块并解耦运动与纹理特征 | NA | 解决医学图像中大变形配准的计算效率问题 | 脑部MRI和腹部CT图像 | 医学图像处理 | NA | 医学图像配准 | 循环神经网络,卷积神经网络 | 医学图像(MRI, CT) | NA | NA | 循环相关框架 | 配准精度, FLOPs, 运行速度 | NA |
| 629 | 2025-11-09 |
De Novo Protein Structure Prediction by Model Quality Assessment Dynamic Feedback Mechanism Using Deep Learning
2025-Nov-07, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3630321
PMID:41201924
|
研究论文 | 提出一种通过模型质量评估动态反馈机制改进蛋白质结构预测的新方法DGMFold | 首次将模型质量评估作为闭环反馈机制整合到蛋白质结构预测流程中，通过动态特征校正逐步提升预测精度 | 未明确说明方法在计算效率方面的限制，且仅在有限数据集上进行了验证 | 开发一种能够通过迭代反馈机制提高从头蛋白质结构预测准确性的方法 | 蛋白质三维结构预测 | 计算生物学 | NA | 多序列比对(MSA)，共进化特征提取 | 深度残差神经网络 | 蛋白质序列数据，结构数据，几何约束数据 | 437个基准测试蛋白质，CASP14的20个FM目标，112个人类蛋白质 | NA | 改进的残差神经网络(ResNet) | 残基间距离偏差，每个残基的lDDT，预测准确率 | NA |
| 630 | 2025-11-09 |
FPGA-Accelerated CNN Reconstruction for Low-Power Sparse-Array Ultrasound Imaging
2025-Nov-07, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2025.3630483
PMID:41201932
|
研究论文 | 提出一种基于FPGA加速的轻量级U-Net卷积神经网络，用于稀疏阵列超声成像中的通道重建 | 通过FPGA加速深度学习重建缺失超声通道，有效将成像孔径加倍同时将模拟前端需求减半 | 仅针对膀胱等特定器官进行验证，尚未在更广泛的临床环境中测试 | 开发低功耗、便携式超声成像系统，解决深度组织成像的功率和计算复杂度挑战 | 膀胱等靶向器官的超声成像 | 医学影像处理 | 泌尿系统疾病 | 超声成像，稀疏阵列RF数据重建 | CNN | 超声RF数据，B模式图像 | 32通道配置 | NA | 轻量级U-Net (L-UNET) | 均方误差(MSE), 峰值信噪比(PSNR), 结构相似性指数(SSIM) | FPGA, 深度学习处理单元(DPU) |
| 631 | 2025-11-09 |
Pix2Pix generative-adversarial network in improving the quality of T2-weighted prostate magnetic resonance imaging: a multi-reader study
2025-11-06, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey)
DOI:10.4274/dir.2025.243102
PMID:40320939
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研究论文 | 本研究评估了Pix2Pix生成对抗网络在提升T2加权前列腺磁共振成像质量方面的性能与可行性 | 首次将Pix2Pix GAN应用于前列腺MRI图像质量增强，通过合成退化图像训练模型并验证其在真实数据上的适用性 | 样本量相对有限，仅使用单一类型MRI序列(T2W)，未涵盖多中心数据 | 评估生成式深度学习在前列腺MRI图像质量增强中的性能 | 前列腺T2加权磁共振图像 | 医学影像处理 | 前列腺癌 | 磁共振成像，生成对抗网络 | GAN | 医学图像 | 训练集1300例，验证集100例，测试集100例，外加33例外部测试集 | NA | Pix2Pix | 前列腺成像质量标准评分，Wilcoxon符号秩检验 | NA |
| 632 | 2025-11-07 |
Detection of common bile duct dilatation on magnetic resonance cholangiopancreatography by deep learning
2025-11-06, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey)
DOI:10.4274/dir.2025.253218
PMID:40321102
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研究论文 | 本研究使用深度学习算法通过磁共振胰胆管成像检测胆总管扩张 | 首次将深度学习模型应用于MRCP图像中胆总管扩张的自动检测 | 样本量较小，需要多中心大样本研究验证 | 开发基于深度学习的胆总管扩张自动检测方法 | 胆总管扩张患者的MRCP图像 | 计算机视觉 | 胆道疾病 | 磁共振胰胆管成像 | CNN | 医学图像 | 147例MRCP图像（77例正常，70例胆总管扩张） | NA | ResNet50, DenseNet121, VGG | 准确率 | NA |
| 633 | 2025-11-09 |
Deep learning-based hyperspectral oil spill detection for marine pollution monitoring in the Gulf of Mexico: A step toward marine pollution monitoring and SDG 14 compliance
2025-Nov-06, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118908
PMID:41202730
|
研究论文 | 本研究利用高光谱遥感数据和深度学习技术提升墨西哥湾溢油检测精度 | 首次将高光谱成像与深度学习分割模型结合用于海洋溢油检测，并比较U-Net和DeepLabv3在溢油分割中的性能 | 使用公开数据集可能存在数据稀缺性，采用PCA降维可能损失部分光谱信息 | 开发高效的海洋溢油检测方法以支持海洋污染监测和可持续发展目标14的达成 | 墨西哥湾海域的溢油污染区域 | 计算机视觉 | NA | 高光谱遥感成像 | CNN | 高光谱图像 | 公开可用的高光谱溢油数据库(HOSD) | NA | U-Net, DeepLabv3 | IoU, F1分数, 精确率, 召回率 | NA |
| 634 | 2025-11-09 |
Transforming microfluidics for single-cell analysis with robotics and artificial intelligence
2025-Nov-05, Lab on a chip
IF:6.1Q2
DOI:10.1039/d5lc00216h
PMID:41190506
|
综述 | 探讨机器人和人工智能如何改变微流控技术在单细胞分析中的应用 | 整合机器人操作、数字微流控和微型机器人提升实验精度与可扩展性，结合深度学习实现无标记图像处理和细胞状态分析 | 技术整合实施仍面临挑战 | 克服微流控单细胞分析在自动化、可靠性和技术壁垒方面的限制 | 单细胞分析技术 | 机器学习 | NA | 微流控技术、单细胞分析 | 生成模型、深度学习模型 | 图像数据、单细胞数据 | NA | NA | NA | 准确性、可重复性 | 远程共享云实验室 |
| 635 | 2025-11-06 |
Letter to the Editor: Advancing deep learning-based segmentation for multiple lung cancer lesions in real-world multicenter CT scans
2025-Nov-05, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-025-00649-z
PMID:41191183
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 636 | 2025-11-06 |
Reply to the letter to the Editor: Advancing deep learning-based segmentation for multiple lung cancer lesions in real-world multicenter CT scans
2025-Nov-05, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-025-00650-6
PMID:41191206
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 637 | 2025-11-09 |
Developing an Artificial Intelligence Chatbot for Snake Image Classification and Accuracy Improvement
2025-Nov-05, The American journal of tropical medicine and hygiene
DOI:10.4269/ajtmh.25-0101
PMID:40840366
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研究论文 | 开发基于Swin Transformer v2架构的深度学习模型，通过LINE聊天机器人实现蛇类图像分类并提升真实场景准确率 | 提出测试时目标检测与裁剪预处理方法，有效缩小验证集与外部测试集之间的性能差距 | 研究主要针对台湾地区蛇类，模型在其他地理区域的泛化能力未验证 | 开发用于蛇种识别的AI聊天机器人工具，支持临床蛇伤管理 | 蛇类图像 | 计算机视觉 | 蛇伤中毒 | 深度学习，迁移学习 | Transformer | 图像 | 训练集30,573张标注图像（使用12,000张），外部测试集2,400张图像 | NA | Swin Transformer v2 | 准确率 | NA |
| 638 | 2025-11-09 |
Quantum deep learning-enhanced ethereum blockchain for cloud security: intrusion detection, fraud prevention, and secure data migration
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22408-1
PMID:41193525
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研究论文 | 提出融合以太坊区块链和深度学习的多层安全框架，用于云网络入侵检测、欺诈预防和安全数据迁移 | 首次将量子启发的变分自编码器与区块链联邦学习结合，实现98.4%的模型投毒攻击防御和92%的零日攻击检测率 | 未提及实际部署的规模限制和量子计算资源需求 | 构建可扩展的实时智能云安全框架，保障数据迁移安全和威胁检测 | 云网络数据安全、入侵检测系统、区块链交易安全 | 机器学习 | NA | 区块链联邦学习、图神经网络、量子计算启发算法 | GNN, VAE, Transformer, 对比学习 | 网络流量数据、区块链交易数据、云迁移数据 | NA | NA | 图神经网络、变分自编码器、分层Transformer | 攻击检测率、误报率、分类准确率、风险降低百分比 | NA |
| 639 | 2025-11-09 |
Hierarchical attention mechanism combined with deep neural networks for accurate semantic segmentation of dental structures in panoramic radiographs
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22560-8
PMID:41193542
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研究论文 | 本研究开发了一种结合分层注意力机制的深度神经网络模型，用于全景X光片中牙齿结构的精确语义分割 | 采用分层多尺度注意力机制，通过分析不同分辨率的图像来提高分割精度 | 在检测牙髓和龋齿等复杂结构时存在挑战，主要由于结构重叠和细微解剖细节 | 评估深度学习语义分割模型在全景X光片中识别和分类解剖与病理结构的性能 | 全景X光片中的24种不同解剖和病理结构 | 计算机视觉 | 口腔颌面疾病 | 全景X光成像 | 深度学习 | 图像 | 844张标注的全景X光图像 | NA | 深度神经网络 | 特异性,准确率,精确率,召回率,F1分数,交并比 | NA |
| 640 | 2025-11-09 |
Uncovering urban morphology and environmental interactions of small towns using self organizing maps in Qinba Mountains of Southern Shaanxi China
2025-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-22214-9
PMID:41193544
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研究论文 | 本研究利用地球观测数据和空间分析方法，分析了秦巴山区小城镇环境因素与城市形态之间的关系 | 首次将U-Net3+深度学习模型与凹壳算法结合，精确提取了358个小城镇的建筑边界，并运用自组织映射算法建立了环境-形态关系的定量分析框架 | 研究区域局限于秦巴山区小城镇，结果可能不适用于其他地理环境 | 探索环境因素与城市形态之间的相互作用关系 | 秦巴山区358个小城镇的123,992栋建筑 | 计算机视觉,机器学习 | NA | 地球观测,空间分析 | U-Net,自组织映射(SOM) | 遥感图像,空间数据 | 358个小城镇的123,992栋建筑 | NA | U-Net3+ | NA | NA |