深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 961 - 980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 961 | 2025-10-05 |
CS-Net: convolutional spider neural network for surface-EMG-based hybrid gesture recognition
2025-Sep-26, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ae0c38
PMID:41005324
|
研究论文 | 提出一种用于表面肌电信号混合手势识别的卷积蜘蛛神经网络架构 | 提出新型CS-Net架构结合迁移学习策略，通过多流信息融合机制整合多种sEMG特征 | 仅使用6名受试者数据进行评估，样本规模有限 | 开发基于表面肌电信号的混合手势识别方法 | 结合手腕姿势和手部动作的混合手势 | 机器学习 | NA | 表面肌电信号(sEMG)采集 | CNN | 肌电信号，频域特征 | 6名受试者的12种混合手势数据，以及Ninapro公共数据库 | NA | CS-Net（卷积蜘蛛神经网络） | 准确率，成功率 | NA |
| 962 | 2025-10-05 |
Deep learning-driven contactless ECG in MRI via beat pilot tone for motion-resolved image reconstruction and heart rate monitoring
2025-Sep-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ae0c52
PMID:41005349
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的方法，通过Beat Pilot Tone技术在MRI中实现无接触ECG测量，用于运动分辨图像重建和心率监测 | 首次将Beat Pilot Tone技术与深度学习相结合，在MRI环境中实现无接触ECG测量，解决了传统电极ECG的磁流体动力学失真、皮肤灼伤风险和患者不适等问题 | 在心律失常和患者运动等挑战性场景下的性能仍需进一步验证 | 开发一种无接触ECG测量方法，用于心脏磁共振成像同步和心率监测 | 心脏机械运动信号与ECG波形之间的映射关系 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | Beat Pilot Tone射频运动传感技术，心脏磁共振成像 | 深度神经网络 | 射频运动信号，ECG波形，MRI图像 | 未明确说明具体样本数量，但包含1.5T和3T磁场强度的数据 | NA | NA | Pearson相关系数，相对均方根误差，心脏触发时间精度，心率估计误差 | NA |
| 963 | 2025-10-05 |
Integrating pathology genomics and single-cell genomics to identify lactate metabolism-related prognostic features and therapeutic strategies for melanoma
2025-Sep-26, Apoptosis : an international journal on programmed cell death
IF:6.1Q1
DOI:10.1007/s10495-025-02190-1
PMID:41006685
|
研究论文 | 本研究整合多组学数据构建了基于乳酸代谢的黑色素瘤预后模型，并验证了关键基因RAB32在肿瘤代谢重编程和侵袭中的核心作用 | 首次系统整合病理基因组学和单细胞基因组学数据，构建基于乳酸代谢的黑色素瘤预后特征模型，并发现RAB32在代谢重编程中的关键作用 | 研究样本量相对有限，需要进一步在更大规模队列中验证模型的普适性 | 系统表征黑色素瘤中乳酸代谢的分子特征，构建预后模型并探索潜在治疗策略 | 皮肤黑色素瘤（SKCM）患者和细胞系 | 数字病理学, 生物信息学 | 黑色素瘤 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, 基因组学分析, 免疫浸润分析 | 机器学习, 深度学习 | 病理图像, 基因组数据, 转录组数据, 单细胞数据 | TCGA训练和验证队列（具体数量未明确说明） | CellProfiler, ResNet50, 10种机器学习算法组合 | ResNet50 | 预后性能评估, 生存分析 | NA |
| 964 | 2025-10-05 |
Automatic Body Region Classification in CT Scans Using Deep Learning
2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01662-9
PMID:41006721
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的CT扫描自动身体区域分类方法 | 首次在多种采集协议和患者群体差异下实现全身CT区域的高精度自动分类 | 仅使用NIFTI格式的CT数据，未涵盖其他医学影像格式 | 优化医学影像诊断和分析工作流程中的身体区域自动分类 | 全身CT扫描图像 | 医学影像分析 | NA | CT扫描 | 深度学习 | 医学影像 | 5485个匿名NIFTI格式CT扫描，来自45个健康中心 | NA | NA | 准确率,精确率,召回率,F1分数 | NA |
| 965 | 2025-10-05 |
A Framework for Guiding DDPM-Based Reconstruction of Damaged CT Projections Using Traditional Methods
2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01697-y
PMID:41006722
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研究论文 | 提出一种结合传统重建方法与DDPM的混合框架PHIRF，用于从受损CT投影数据中重建高质量图像 | 首次将传统CT重建算法与DDPM架构集成，通过双阶段方法将传统重建特征作为条件约束嵌入反向扩散过程 | DDPM在细节保留方面的固有局限性可能影响实际应用效果 | 提升从受损CT投影数据中重建图像的质量和结构保真度 | CT投影数据和重建图像 | 医学影像重建 | NA | CT投影成像 | DDPM | CT投影数据, 图像 | 三种代表性病态投影场景（有限角度投影、稀疏视图采集、低剂量测量） | DDPM | DDPM | 定量指标, 视觉评估 | NA |
| 966 | 2025-09-28 |
CADxPolydetect: a clinically explainable hybrid deep learning system for multi-class colorectal lesion detection using augmented colonoscopy images
2025-Sep-26, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-025-03176-4
PMID:41013565
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 967 | 2025-10-05 |
Deep learning-based artefact reduction in low-dose dental cone beam computed tomography with high-attenuation materials
2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences
DOI:10.1098/rsta.2024.0045
PMID:40994202
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研究论文 | 研究低剂量牙科锥形束CT中金属植入物引起的伪影问题，并探讨深度学习方法的潜力与局限 | 提出绕过传统Radon变换模型的替代方法，专门针对高衰减材料引起的伪影问题 | 深度学习方法的潜在局限性未详细说明，主要关注理论探讨而非实际验证 | 提升低剂量牙科锥形束CT系统的图像质量 | 牙科锥形束CT系统中的金属植入物伪影 | 医学影像处理 | 牙科疾病 | 锥形束CT | 深度学习 | CT影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 968 | 2025-10-05 |
Learning latent hardening: enhancing deep learning with domain knowledge for material inverse problems
2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences
DOI:10.1098/rsta.2024.0043
PMID:40994205
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合领域知识的两步框架LLH，用于解决材料科学中数据稀缺的逆问题 | 提出了学习潜在硬化(LLH)的两步框架，将材料微观结构力学行为的领域知识融入深度学习模型 | 在数据稀缺场景下进行研究，可能限制了模型的泛化能力 | 评估领域知识对数据稀缺情况下材料逆问题预测性能的影响 | 多孔材料的微观结构特征和应力-应变曲线 | 机器学习 | NA | 应力-应变曲线分析 | CNN, DNN, XGBoost, KNN, LSTM, RF | 材料力学性能数据 | NA | NA | 深度神经网络 | R²值 | NA |
| 969 | 2025-10-05 |
Predicting and explaining customer satisfaction: A deep learning and sentiment analysis of emotional impacts
2025-Sep-25, Acta psychologica
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.actpsy.2025.105597
PMID:41005156
|
研究论文 | 通过分析Yelp评论中的情感和情绪表达来研究零售购物组织的客户满意度 | 使用ChatGPT生成的新型满意度相关关键词集，并结合深度学习和基于词典的情绪分析 | NA | 研究客户满意度的情感驱动因素 | 零售购物组织的客户评论 | 自然语言处理 | NA | 情感分析，基于关键词的特征工程 | LSTM, CNN | 文本 | 超过500,000条评论 | NA | LSTM, CNN | NA | NA |
| 970 | 2025-10-05 |
3D gadolinium-enhanced high-resolution near-isotropic pancreatic imaging at 3.0-T MR using deep-learning reconstruction
2025-Sep-24, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-025-02066-7
PMID:40991093
|
研究论文 | 本研究比较了深度学习重建与传统重建在胰腺3D-T1加权动脉期高分辨率MR图像上的表现 | 首次将3D深度学习重建技术应用于胰腺MRI高分辨率序列，无需额外采集时间即可改善图像质量 | 样本量较小（32例患者），且为单中心回顾性研究 | 评估深度学习重建在胰腺MR成像中的效果 | 疑似胰腺疾病患者 | 医学影像 | 胰腺疾病 | 3.0-T MR成像，钆增强成像 | 深度学习 | 3D MR图像 | 32例患者（平均年龄62岁，女性16例） | NA | NA | 信噪比, 对比噪声比, 图像质量评分, 伪影评估, 病灶显著性, 灵敏度 | NA |
| 971 | 2025-10-05 |
From texture analysis to artificial intelligence: global research landscape and evolutionary trajectory of radiomics in hepatocellular carcinoma
2025-Sep-24, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-025-03620-x
PMID:40991097
|
研究论文 | 通过文献计量学方法分析肝细胞癌放射组学研究的全球格局和演进轨迹 | 首次对肝细胞癌放射组学领域进行系统性文献计量分析，揭示该领域从纹理分析到人工智能驱动的演进规律 | 仅基于Web of Science数据库文献，可能遗漏部分相关研究；文献检索截止到2025年4月，无法反映最新发展 | 分析肝细胞癌放射组学领域的研究趋势、合作网络和知识演进 | 906篇肝细胞癌放射组学相关科学文献 | 医学影像分析 | 肝细胞癌 | 放射组学、纹理分析、CT、MRI | 深度学习、AI模型 | 医学影像数据、文献元数据 | 906篇出版物 | CiteSpace, VOSviewer, R, Python | NA | 引用指标、合作网络分析、关键词演进分析 | NA |
| 972 | 2025-10-05 |
Development of deep learning-based narrow-band imaging endocytoscopic classification for predicting colorectal lesions from a retrospective study
2025-Sep-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-63812-5
PMID:40993107
|
研究论文 | 开发基于深度学习的窄带成像内镜细胞镜分类系统用于预测结直肠病变 | 采用多阶段预训练策略结合监督深度聚类，在EC-NBI图像分类中超越现有监督方法及内镜医师诊断准确率 | 基于回顾性多中心研究，需进一步扩展多中心数据验证 | 开发计算机辅助诊断模型用于结直肠病变分类 | 结直肠病变（非肿瘤性病变、腺瘤和浸润性癌） | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 窄带成像内镜细胞镜（EC-NBI） | 深度学习 | 内镜图像 | 多中心回顾性队列 | NA | NA | 诊断准确率 | NA |
| 973 | 2025-10-05 |
Attention-enhanced residual autoencoder for NIR spectral feature extraction and classification of grain varieties
2025-Sep-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-17676-w
PMID:40993134
|
研究论文 | 提出一种注意力增强残差自编码器SpecFuseNet，用于近红外光谱特征提取和谷物品种分类 | 集成融合高效通道注意力和光谱残差门控机制，同时支持光谱重建和品种分类的轻量级架构 | NA | 开发轻量级深度学习模型用于谷物品种的准确识别 | 大麦、鹰嘴豆和高粱的谷物品种 | 机器学习 | NA | 近红外光谱技术 | 自编码器 | 光谱数据 | 大麦1200样本24品种，鹰嘴豆950样本19品种，高粱500样本10品种 | NA | 注意力增强残差自编码器 | 准确率 | 轻量级设计，可部署于便携式或智能手机连接的近红外光谱仪 |
| 974 | 2025-10-05 |
Multi-resolution transfer learning for tampered image classification using SE-enhanced fused-MBConv and optimized CNN heads
2025-Sep-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-17799-0
PMID:40993163
|
研究论文 | 提出一种基于迁移学习的篡改图像分类模型，结合SE增强的融合MBConv层和优化的CNN分类头 | 集成复合缩放、融合MBConv层和挤压激励注意力机制，在多个基准数据集上实现最先进性能 | 未明确说明模型在未知篡改技术或极端压缩条件下的泛化能力 | 开发准确且可泛化的数字图像篡改检测系统 | 篡改数字图像 | 计算机视觉 | NA | NA | CNN, 迁移学习 | 图像 | 四个基准数据集（CASIA v1、Columbia、MICC-F2000、Defacto拼接数据集） | NA | EfficientNetV2B0, 融合MBConv, 挤压激励注意力 | AUC, F1分数, 准确率, 精确率, 召回率 | NA |
| 975 | 2025-10-05 |
Deep fusion based transfer learning with bald eagle search algorithm for sign language recognition to assist individuals with hearing and speech impairments
2025-Sep-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-10660-4
PMID:40993179
|
研究论文 | 提出一种基于秃鹰搜索算法优化的融合迁移学习模型，用于手语识别以帮助听力和语言障碍人士 | 结合多种深度学习模型的融合特征提取，并使用秃鹰搜索算法优化随机向量功能链接网络的超参数 | 仅在美国手语字母数据集上进行评估，未测试其他手语系统或真实场景应用 | 改进手语识别系统以帮助听力和语言障碍人士进行沟通 | 手语手势图像数据 | 计算机视觉 | 听力障碍 | 深度学习，计算机视觉 | 迁移学习，融合模型 | 图像 | 美国手语字母数据集 | TensorFlow, Keras | InceptionV3, MobileNetV2, NASNetMobile, ResNet50V2, RVFL | 准确率 | NA |
| 976 | 2025-10-05 |
Progress, challenges and future of linguistic neural decoding with deep learning
2025-Sep-24, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-08511-z
PMID:40993271
|
综述 | 本文系统梳理了基于深度学习的语言神经解码研究进展、挑战与未来方向 | 首次提出结合大语言模型的深度学习架构在语言神经解码中的分类框架 | 未涉及具体实验验证，主要为方法论层面的综述分析 | 探索人脑在语言感知和生成过程中的神经解码机制 | 文本和语音格式信息交互中诱发的人脑神经信号 | 自然语言处理 | NA | 神经解码技术 | 大语言模型 | 神经信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 977 | 2025-10-05 |
Searching for effective preprocessing method and CNN based architecture with efficient channel attention on speech emotion recognition
2025-Sep-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-19887-7
PMID:40993294
|
研究论文 | 本文研究语音情感识别中有效的预处理方法和基于CNN的架构，提出多窗口STFT数据增强和高效通道注意力机制 | 提出多窗口短时傅里叶变换数据增强方法，并在CNN模型中引入高效通道注意力模块以提升通道特征表示能力 | 仅使用两个公开数据集进行验证，未在更多样化的数据集上测试模型泛化能力 | 寻找语音情感识别中更有效的预处理方法和CNN架构 | 语音情感识别 | 自然语言处理 | NA | 短时傅里叶变换 | CNN | 语音信号 | 两个公开数据集（Interactive Emotional Dyadic Motion Capture, Berlin Emotional Speech Database） | NA | 6层CNN模型，高效通道注意力模块 | 情感识别性能 | NA |
| 978 | 2025-10-05 |
Multi-branch and multi-label tree species classification using deep learning for UAV aerial photography and Sentinel remote sensing images
2025-Sep-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-19827-5
PMID:40993302
|
研究论文 | 提出一种多分支多标签树种类别分类模型MMTSC，用于处理无人机航拍和哨兵遥感图像的多标签树种类别识别 | 针对多源遥感数据设计多分支多标签分类模型，在数据不平衡的复杂林分场景中实现高效树种类别识别 | 树种类别图像差异小、人工标注困难、数据集获取难度大 | 开发深度学习模型用于多标签树种类别分类识别 | 15种树种类别 | 计算机视觉 | NA | 遥感成像 | 深度学习 | 图像 | TreeSatAI数据集 | NA | DenseNet121, EfficientNet-B0, ConvNeXt-Tiny, ResNet-18, MobileNetV3, RegNetX-800MF | F1-Score, Precision, Recall, mAP | NA |
| 979 | 2025-10-05 |
Historical evolution and current research status of lymph node staging in gastric cancer: a review
2025-Sep-24, World journal of surgical oncology
IF:2.5Q1
DOI:10.1186/s12957-025-03989-7
PMID:40993666
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综述 | 系统回顾胃癌淋巴结分期的历史演变、当前实践与最新创新 | 整合了淋巴结比率、阳性淋巴结对数比和阴性淋巴结计数等新参数，并引入人工智能技术在淋巴结分期中的应用 | NA | 总结胃癌淋巴结分期的发展历程与研究现状，为下一代预后框架开发提供参考 | 胃癌患者淋巴结转移与分期系统 | 数字病理 | 胃癌 | NA | 机器学习,深度学习 | NA | NA | NA | NA | 预后准确性 | NA |
| 980 | 2025-10-05 |
MaskMol: knowledge-guided molecular image pre-training framework for activity cliffs with pixel masking
2025-Sep-24, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-025-02389-3
PMID:40993695
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研究论文 | 提出一种知识引导的分子图像自监督学习框架MaskMol，用于解决活性悬崖问题并提升分子表示学习能力 | 结合多层级分子知识（原子、键、子结构）和像素掩码任务，从分子图像中提取细粒度信息，克服现有深度学习模型在识别细微结构变化方面的局限 | NA | 开发能够准确识别活性悬崖的分子表示学习方法，推进药物发现和结构-活性关系研究 | 分子图像，活性悬崖分子对，20种不同大分子靶标 | 计算机视觉，机器学习 | 肿瘤 | 分子图像分析，虚拟筛选 | 自监督学习 | 分子图像 | NA | NA | MaskMol | 准确率，可转移性 | NA |