深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42805 篇文献，本页显示第 9621 - 9640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9621 | 2025-12-05 |
GAN-Based Domain Adaptation for Image-Aware Layout Generation in Advertising Poster Design
2026-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3602846
PMID:40857181
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研究论文 | 本文提出了一种基于GAN的域适应方法，用于在广告海报设计中生成图像感知的布局 | 引入了内容感知图形布局数据集（CGL-Dataset），并设计了两种GAN模型（CGL-GAN和PDA-GAN），其中PDA-GAN结合了无监督域适应和像素级判别器，以生成基于输入图像视觉纹理的图像感知布局 | 未明确说明模型在更广泛设计风格或不同产品类型上的泛化能力 | 研究基于深度学习的图像感知布局生成，以提升广告海报设计的自动化水平 | 广告海报的图形布局 | 计算机视觉 | NA | GAN, 无监督域适应 | GAN | 图像 | 60,548对修复后的海报标注和121,000张干净产品图像 | NA | CGL-GAN, PDA-GAN | 准确性, 精确度, 召回率, F1分数, AUC | NA |
| 9622 | 2025-12-05 |
An End-to-End Depth-Based Pipeline for Selfie Image Rectification
2026-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2025.3604574
PMID:40889307
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的端到端自拍图像校正流程，通过预测面部深度、调整相机参数和修复缺失像素来减轻透视畸变 | 采用端到端训练框架，一次性处理全帧图像无需人脸裁剪，结合可微分渲染器优化深度估计，并引入辅助模块预测相机水平移动以减少修复区域 | 依赖合成数据集进行训练，在真实场景中的泛化能力未充分验证 | 开发自拍图像透视畸变校正技术 | 自拍图像中的人脸及身体区域 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，合成数据生成 | CNN | 图像 | 使用虚幻引擎生成的大规模合成人脸数据集，包含多样化的主体、姿态、表情、配饰和光照条件 | 未明确说明 | 未明确说明 | 定量评估与定性比较 | 未明确说明 |
| 9623 | 2025-12-05 |
Directed Vectors for Generation of Independent Subspaces in the Bio-inpired Networks
2025-Dec-15, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500790
PMID:41293813
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研究论文 | 本文提出了一种基于生物视网膜网络的不对称网络，用于解释网络功能并生成独立子空间 | 通过计算模拟展示了分层不对称网络中生成方向性运动向量，这些向量能创建独立子空间，从而促进感官信息向高效特征提取、分类和学习的传输 | NA | 解释复杂深度神经网络的结构和功能，并探索生物启发网络在特征提取和分类中的应用 | 生物视网膜网络和不对称神经网络 | 机器学习 | NA | NA | 神经网络 | NA | NA | NA | 不对称网络 | 分类性能 | NA |
| 9624 | 2025-12-05 |
Feasibility study on automated cytokinesis-block micronucleus assay analysis in cytogenetic biodosimetry using YOLOv5 object detection
2025-Dec-04, International journal of radiation biology
IF:2.1Q2
DOI:10.1080/09553002.2025.2588409
PMID:41342911
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研究论文 | 本研究探讨了使用YOLOv5对象检测技术自动化分析细胞遗传学生物剂量学中的胞质分裂阻滞微核试验的可行性 | 首次将基于深度学习的对象检测（YOLOv5）应用于细胞遗传学生物剂量学中的微核分析，以实现快速、可靠的自动化检测 | 研究仍处于初步阶段，训练图像数量较少，可能通过数据增强进一步改进模型 | 应用深度学习对象检测技术分析微核，以加速细胞遗传学生物剂量学中的剂量估计，支持辐射应急医学中的快速分诊 | 健康志愿者的外周血样本，经0、2和3 Gy照射处理 | 计算机视觉 | 辐射损伤 | 细胞培养、全玻片成像 | CNN | 图像 | 来自健康志愿者的外周血样本，具体数量未明确说明 | YOLOv5 | YOLOv5 | 分类性能、剂量-响应曲线比较 | NA |
| 9625 | 2025-12-05 |
Deep learning-based framework for comprehensive quantification of thigh and calf muscles and adipose tissues from MRI
2025-Dec-04, Magma (New York, N.Y.)
DOI:10.1007/s10334-025-01308-5
PMID:41342972
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的框架，用于从MRI中自动量化大腿和小腿的肌肉及脂肪组织 | 开发了一个3D Attention-Res-V-Net级联模型，首次实现了对下肢13块大腿肌肉和9块小腿肌肉的细粒度量化，并公开了高质量专家标注数据集 | 样本量较小（仅25名参与者），且部分肌肉内脂肪组织（IntraMAT）的误差范围较大（最高达58.8%） | 开发自动化工具以量化下肢肌肉和脂肪组织，用于神经肌肉、肌肉骨骼和代谢性疾病的病理变化表征 | 亚洲印度糖尿病前期研究中的25名参与者（平均年龄40.5岁，64%男性）的大腿和小腿MRI数据 | 数字病理学 | 代谢性疾病 | 轴向两点Dixon磁共振成像 | CNN | MRI图像 | 25名参与者 | NA | Attention-Res-V-Net | Dice相似系数, 相对误差 | NA |
| 9626 | 2025-12-05 |
Graph-based deep reinforcement learning for haplotype assembly with Ralphi
2025-Dec-03, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.280569.125
PMID:41238397
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研究论文 | 本文介绍了一种基于图结构深度强化学习的新型单倍型组装框架Ralphi，用于从读段比对数据中准确重建二倍体基因组的两个单倍型 | 首次将深度强化学习与图表示学习相结合用于单倍型组装问题，通过片段图拓扑结构设置强化学习奖励目标 | 训练数据主要基于1000基因组计划的基因组数据，可能对其他种群或特殊基因组的泛化能力有限 | 开发更准确、更长的单倍型组装方法，以理解不同变异组合对表型的影响 | 二倍体基因组的单倍型组装 | 机器学习 | NA | 读段比对，深度强化学习 | 深度强化学习 | 基因组测序读段比对数据，片段图 | 基于1000基因组计划基因组构建的多样化片段图拓扑数据集 | NA | NA | 错误率，单倍型区块长度 | NA |
| 9627 | 2025-12-05 |
Towards real-time non-invasive detection of hyperlipidemia through finger pulse image analysis using deep learning
2025-Dec-03, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ae212a
PMID:41259810
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术分析手指脉搏图像，开发了一种非侵入性、高性价比的高脂血症检测方法 | 首次提出通过分析手指脉搏图像波形模式来检测高脂血症，并开发了定制的CNN模型，实现了高精度的非侵入性诊断 | 样本量相对较小（81名患者和65名对照组），且研究为单中心，需要更大规模的多中心验证 | 开发一种非侵入性、实时的高脂血症检测方法，替代传统的侵入性血液检测 | 高脂血症患者和健康对照者的手指脉搏图像波形 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 脉搏图像采集与分析 | CNN | 图像 | 81名高脂血症患者和65名健康对照者，每组选取700个单脉搏波周期 | TensorFlow, Keras | 自定义CNN, VGG16 | 准确率, 精确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 9628 | 2025-12-05 |
PSMA PET Evaluation with a Deep Learning Platform Compared with a Standard Image Viewer and Histopathology
2025-Dec-03, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.125.270242
PMID:41101977
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研究论文 | 本研究评估了深度学习分割软件aPROMISE与标准图像查看器ISP在PSMA PET/CT评估中的性能，并与组织病理学进行对比 | 首次将深度学习分割软件aPROMISE应用于PSMA PET/CT评估，并与标准图像查看器及组织病理学进行系统性比较 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小（96例患者），且未详细说明深度学习模型的训练细节 | 评估深度学习软件在PSMA PET/CT图像评估中的性能，以提升前列腺癌诊断的标准化和可重复性 | 96例前列腺切除术后生化持续或复发的患者，接受PSMA放射性引导手术 | 数字病理学 | 前列腺癌 | PSMA PET/CT成像 | 深度学习分割模型 | 医学图像（PET/CT） | 96例患者 | NA | NA | Cohen κ值，一致性率，主要差异比例 | NA |
| 9629 | 2025-12-05 |
Patterns of interspecific variation in labial microarchitecture among anthropoid primates and the evolution of the hominin lips
2025-Dec-03, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007)
DOI:10.1002/ar.70103
PMID:41334680
|
研究论文 | 本研究首次系统性地调查了15种灵长类动物（包括人类）的唇部微观结构，揭示了人类唇部在肌肉、脂肪和结缔组织比例及解剖配置上的独特特征 | 首次对灵长类动物唇部微观结构进行系统组织学和形态计量学研究，并应用深度学习分割技术量化组织成分 | 未提供直接的功能性证据 | 研究灵长类动物唇部微观结构的种间变异，探讨人类唇部特征的演化及其与面部表情和言语进化的关联 | 15种灵长类物种，包括人类、非人大型猿类、猴科、卷尾猴科和狐猴科 | NA | NA | 组织学染色（Masson三色染色）、深度学习分割、手动标注 | NA | 组织切片图像 | 15种灵长类物种 | NA | NA | NA | NA |
| 9630 | 2025-12-05 |
Machine learning models for predicting response to epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors in non-small cell lung cancer brain metastases: a systematic review and meta-analysis
2025-Dec-03, 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/s12094-025-04148-w
PMID:41335187
|
系统综述与荟萃分析 | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了机器学习模型在预测非小细胞肺癌脑转移患者对表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂治疗反应方面的性能 | 首次对用于预测EGFR-TKI在非小细胞肺癌脑转移中反应的机器学习模型进行了系统性的性能评估和荟萃分析 | 纳入研究多为小型回顾性数据集，且缺乏外部验证，限制了模型在临床实践中的直接应用 | 评估机器学习模型在预测非小细胞肺癌脑转移患者对EGFR-TKI治疗反应方面的预测性能 | 非小细胞肺癌脑转移患者 | 机器学习 | 肺癌 | NA | 逻辑回归, 决策树, 深度学习 | 临床数据 | 1322名肺癌脑转移患者 | NA | DL-Cox | AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 诊断比值比 | NA |
| 9631 | 2025-12-05 |
Laparoscopic augmented reality navigation system based on deep learning and SLAM
2025-Dec-03, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03487-8
PMID:41335230
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9632 | 2025-12-05 |
Solid Harmonic Wavelet Bispectrum for Image Analysis
2025-Dec-03, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202517383
PMID:41340231
|
研究论文 | 本文介绍了一种用于图像分析的二维实心谐波小波双谱方法，该表示具有多尺度、旋转和平移协变性，能保留相对相位并捕获小波响应间的高阶交互 | 该方法通过嵌入旋转平移不变性并保留相对相位，捕捉了传统散射方法中常丢失的结构特征，且在低数据量下表现稳健，无需学习即可编码特征间的非线性依赖关系 | NA | 开发一种用于信号和图像分析的相位敏感、对称感知的小波表示方法 | 图像数据 | 计算机视觉 | NA | 实心谐波小波双谱 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9633 | 2025-12-05 |
A multi-pseudo-sensor fusion approach to estimating the lower limb joint moments based on deep neural network
2025-Dec, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03406-x
PMID:40632380
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度神经网络的多伪传感器融合方法，用于估计下肢关节力矩 | 提出了一种新颖的多模态运动意图识别系统，通过融合传统深度学习模型来快速准确地在实验室外估计下肢关节力矩，并设计了包含数据增强模块和可变权重融合方法的新框架DeepMPSF-Net | NA | 为智能辅助设备设计控制器提供可靠的步态变量反馈，特别是估计下肢关节力矩 | 下肢关节力矩 | 机器学习 | NA | 多模态运动意图识别 | CNN, RNN, 注意力机制 | 关节运动学数据，个体特征参数 | NA | NA | DeepMPSF-Net | PCC（皮尔逊相关系数） | NA |
| 9634 | 2025-12-05 |
ISENet: a deep learning model for detecting ischemic ST changes in long-term ECG monitoring
2025-Dec, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03416-9
PMID:40682722
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为ISENet的轻量级深度学习模型，用于在长期ECG监测中检测缺血性ST变化事件 | 首次应用基于深度学习的神经网络，利用长期ST数据库的ECG信号进行ISE检测，解决了先前特征工程和特征学习方法在实验设计和方法上的关键限制 | NA | 开发一个自动化检测心肌缺血的深度学习模型，以改善长期ECG监测中对无症状或间歇性心肌缺血的识别 | 长期ECG监测中的ECG信号，特别是缺血性ST变化事件（ISE） | 数字病理学 | 心血管疾病 | ECG监测 | CNN | ECG信号 | 使用PhysioNet长期ST数据库中的ECG信号和标注进行训练和评估 | NA | ISENet, VGG19, ResNet50 | 准确率 | NA |
| 9635 | 2025-12-05 |
Radiomics integrated with machine and deep learning analysis of T2-weighted and arterial-phase T1-weighted Magnetic Resonance Imaging for non-invasive detection of metastatic axillary lymph nodes in breast cancer
2025-Dec, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-025-02090-z
PMID:40986134
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研究论文 | 本研究比较了从T2加权和动脉期T1加权MRI序列中提取的影像组学特征，通过单变量、机器学习和深度学习分析，评估其在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移中的诊断性能 | 首次将T2加权和动脉期T1加权MRI的影像组学特征与多种机器学习及深度学习模型结合，用于非侵入性检测乳腺癌腋窝淋巴结转移，并比较了不同序列和建模方法的性能差异 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小（100名患者），且仅基于单一机构的MRI数据，可能限制了结果的普遍适用性 | 评估影像组学特征结合机器学习和深度学习在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移中的诊断效能 | 乳腺癌患者的腋窝淋巴结（包括52个转移性和103个非转移性淋巴结） | 数字病理学 | 乳腺癌 | MRI（T2加权和动脉期T1加权序列） | 逻辑回归, 梯度提升, 随机森林, 神经网络 | 医学影像（MRI图像） | 100名乳腺癌患者，共155个淋巴结（52个转移性，103个非转移性） | NA | 神经网络（具体架构未指定） | AUC, 敏感性, 特异性, 准确率 | NA |
| 9636 | 2025-12-05 |
Machine and deep learning structural vessel analysis of ruptured and unruptured brain arteriovenous malformations
2025-Dec-01, Interventional neuroradiology : journal of peritherapeutic neuroradiology, surgical procedures and related neurosciences
IF:1.5Q3
DOI:10.1177/15910199251400137
PMID:41325021
|
研究论文 | 本文提出了一种基于机器学习和深度学习的图像分析方法，用于评估脑动静脉畸形（bAVM）的结构血管特征，以预测破裂风险 | 首次结合多种人工智能模型（包括隔离森林、一类支持向量机、变分自编码器和基于分数的模型）自动分析bAVM的血管段曲线特征，以区分破裂与未破裂病例 | 样本量较小（仅20例bAVM），且为回顾性研究，需要更大规模的前瞻性验证 | 预测脑动静脉畸形的破裂风险，通过分析血管结构特征来识别与破裂相关的曲线特征 | 9例先前破裂和11例未破裂的脑动静脉畸形（bAVM） | 医学影像分析 | 脑血管疾病 | 图像分析 | Isolation Forest, One Class SVM, VAE, Score Based Models | 图像 | 20例脑动静脉畸形（9例破裂，11例未破裂） | NA | NA | F1分数, AUC | NA |
| 9637 | 2025-12-05 |
Cable partial discharge identification network based on adaptive residual diffusion denoising and morphological attention
2025-Dec-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-25197-9
PMID:41326469
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研究论文 | 本文提出了一种基于自适应残差扩散去噪和形态学注意力的电缆局部放电识别网络（ARDDMA-Net），用于在噪声环境下准确识别电缆局部放电信号 | 提出了一种新颖的两阶段深度学习架构ARDDMA-Net，结合了自适应残差扩散去噪模块和形态学注意力机制，有效抑制噪声并保留PD信号的关键特征 | 未明确说明模型在极端噪声条件下的性能边界，也未讨论模型的计算复杂度和实时性 | 提高电力系统中电缆局部放电（PD）信号的准确识别能力，以早期检测绝缘缺陷并维护电网可靠性 | 电缆局部放电信号 | 机器学习 | NA | NA | CNN | 信号数据 | NA | NA | ResNet-1D, ARDDMA-Net | 识别准确率 | NA |
| 9638 | 2025-12-05 |
Artificial intelligence in antibody design and development: harnessing the power of computational approaches
2025-Dec, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-025-03429-4
PMID:40887563
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综述 | 本文综述了人工智能在抗体设计与开发中的应用，重点介绍了计算方法的优势及其如何革新抗体序列设计、结构预测和优化过程 | 系统性地整合了机器学习、深度学习和强化学习等多种人工智能技术，并将其与高通量数据结合，用于实现抗体的从头设计、多功能开发以及快速筛选，显著提升了抗体设计的效率和效果 | 文中提到仍存在挑战，但未具体说明是哪些挑战，例如数据质量、模型泛化能力或实验验证的局限性 | 探讨人工智能如何革新抗体的设计、优化与开发流程，以提升其疗效和安全性 | 抗体序列、三维结构、亲和力、特异性以及多功能抗体 | 机器学习 | NA | 高通量数据技术 | 机器学习, 深度学习, 强化学习 | 序列数据, 结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9639 | 2025-12-05 |
Deep learning-based automated diagnosis of obstructive sleep apnea and sleep stage classification in children using millimeter-wave radar and pulse oximeter
2025-Dec, Sleep health
IF:3.4Q2
DOI:10.1016/j.sleh.2025.06.006
PMID:40738779
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研究论文 | 本研究评估了基于毫米波雷达和脉搏血氧仪的QSA600设备与多导睡眠监测在儿童阻塞性睡眠呼吸暂停诊断和睡眠分期中的一致性 | 开发并验证了一种基于深度学习的自动化诊断模型，用于儿童阻塞性睡眠呼吸暂停和睡眠分期，使用便携式毫米波雷达设备作为传统多导睡眠监测的简化替代方案 | 研究样本仅来自单一医院（北京儿童医院），且数据收集时间较短（2023年9月至11月），可能限制结果的普适性 | 评估QSA600设备与多导睡眠监测在儿童阻塞性睡眠呼吸暂停诊断和睡眠分期中的诊断准确性 | 281名1-18岁的儿童 | 数字病理学 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 毫米波雷达监测、脉搏血氧监测 | 深度学习模型 | 雷达信号、血氧数据 | 281名儿童 | NA | NA | 组内相关系数, Bland-Altman分析, 灵敏度, 特异性, 受试者工作特征曲线下面积, Kappa系数, 总体准确率 | NA |
| 9640 | 2025-12-05 |
Interpretable fault diagnosis framework for offshore wind turbine gearbox based on AFS and signal analysis theory
2025-Dec, ISA transactions
IF:6.3Q1
DOI:10.1016/j.isatra.2025.08.009
PMID:40816973
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研究论文 | 本文提出了一种基于公理化模糊集理论和信号分析理论的可解释故障诊断框架AFSBWFA，用于海上风力涡轮机齿轮箱的故障诊断 | 结合BKA、WPD和FMD的信号去噪与重构方法BWF，基于MFE的二维时频域特征提取方法MFETF，以及基于EI代数的概念分类器AFSCC，在保持高诊断精度的同时增强了模型的可解释性 | 未明确说明框架的计算复杂度或实时性限制，且主要基于特定数据集验证，泛化能力需进一步测试 | 开发一个可解释的故障诊断框架，以提高海上风力涡轮机齿轮箱故障诊断的透明度和准确性 | 海上风力涡轮机齿轮箱 | 机器学习 | NA | 信号分析理论，公理化模糊集理论，熵理论 | 概念分类器 | 信号数据 | 使用了大连海事大学的私有数据集和北京交通大学的公共数据集，具体样本数量未明确 | NA | AFSCC | 诊断准确率 | NA |