深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 42964 篇文献，本页显示第 10661 - 10680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10661 | 2025-11-29 |
PGRF: Physics-Guided Rectified Flow for Low-Light RAW Image Enhancement
2025-Nov-06, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11110393
PMID:41295110
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研究论文 | 提出一种物理引导的整流流框架PGRF，用于低光照RAW图像增强 | 提出物理基础复合噪声模型，联合考虑加性和乘性噪声分量，并采用逐像素噪声模拟与校准策略 | NA | 解决低光照条件下RAW图像增强问题 | 低光照RAW图像 | 计算机视觉 | NA | 物理建模噪声模拟 | 整流流生成模型 | RAW图像 | LLID基准数据集（索尼A7S II相机拍摄的室内低光照RAW图像） | NA | 整流流框架 | NA | NA |
| 10662 | 2025-11-29 |
RepSAU-Net: Semantic Segmentation of Barcodes in Complex Backgrounds via Fused Self-Attention and Reparameterization Methods
2025-Nov-06, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11110394
PMID:41295111
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研究论文 | 提出一种融合自注意力机制和重参数化技术的RepSAU-Net模型，用于复杂背景下条形码的语义分割与信息解码 | 结合自注意力机制和RepVGG重参数化技术，在不显著增加计算负载的情况下提升全局信息捕获和特征提取能力 | NA | 在复杂背景下实现条形码的定位、语义分割、信息解码和恢复 | 宽视场图像中的商品条形码 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 30,000张图像（包含2000张宽视场背景图像和400张信息隐藏条形码图像） | NA | RepSAU-Net, RepVGG | MIoU, Accuracy, 推理速度 | NA |
| 10663 | 2025-11-29 |
Multi-Weather DomainShifter: A Comprehensive Multi-Weather Transfer LLM Agent for Handling Domain Shift in Aerial Image Processing
2025-Nov-06, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11110395
PMID:41295112
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研究论文 | 提出一种多天气领域转换系统，通过合成数据和风格转换技术解决航空图像分割中的领域偏移问题 | 结合大型语言模型代理协调多天气领域转换，集成潜在空间风格转换模型和多模态雪景扩散模型，无需额外标注即可生成多种天气条件下的图像 | 依赖于合成数据集，真实场景适应性可能有限；未明确说明模型在极端天气条件下的表现 | 解决航空图像处理中因天气变化导致的领域偏移问题，提升模型在不同天气条件下的鲁棒性 | 航空图像，特别是受天气变化影响的遥感图像 | 计算机视觉 | NA | 风格转换，扩散模型，合成数据生成 | LLM, 风格转换模型, 扩散模型 | 图像 | ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集 | NA | 潜在空间风格转换模型，多模态扩散模型 | NA | NA |
| 10664 | 2025-11-29 |
Next-Generation Advances in Prostate Cancer Imaging and Artificial Intelligence Applications
2025-Nov-03, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11110390
PMID:41295107
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综述 | 探讨人工智能在前列腺癌影像诊断中的最新应用进展与未来发展方向 | 整合多模态影像数据与人工智能技术，探索影像组学、基因组学和临床数据融合的精准医疗新模式 | 面临数据异质性、算法泛化性、伦理考量和临床实施等挑战 | 提升前列腺癌影像诊断的准确性、效率和一致性 | 前列腺癌患者 | 数字病理 | 前列腺癌 | 多参数MRI、PSMA PET/CT、经直肠超声 | 机器学习,深度学习 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10665 | 2025-11-29 |
Artificial Intelligence in Cardiac Electrophysiology: A Comprehensive Review
2025-Nov-03, Journal of personalized medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jpm15110532
PMID:41295237
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综述 | 本文全面回顾了人工智能在心脏电生理学领域的模型与应用 | 系统整合了AI在心脏电生理学中的多种临床应用场景并分析其发展潜力 | 存在数据安全、伦理透明度和临床采纳方面的挑战 | 探讨人工智能技术在心脏电生理学领域的应用现状与发展前景 | 心脏电生理学相关的诊断和治疗技术 | 医学人工智能 | 心血管疾病 | 机器学习,深度学习 | NA | 心电图,电生理数据 | NA | NA | NA | 诊断准确率,手术效率 | NA |
| 10666 | 2025-11-29 |
Deep learning-based volume of interest imaging in helical CT for image quality improvement and radiation dose reduction
2025-Nov-01, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf128
PMID:40971630
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研究论文 | 开发基于深度学习的螺旋CT感兴趣区域成像技术，用于改善图像质量并降低辐射剂量 | 提出基于残差U-Net架构的VOI-Net深度学习方法来校正螺旋CT中的截断伪影，实现辐射剂量降低或感兴趣区域内图像质量提升 | 仅通过模拟评估了三个患者病例（胸部间质性肺病和肝脏肿瘤），样本量有限 | 开发螺旋CT感兴趣区域成像技术以减少辐射剂量或改善感兴趣区域内图像质量 | 间质性肺病患者的胸部CT和肝脏肿瘤患者的腹盆部CT | 医学影像处理 | 间质性肺病, 肝脏肿瘤 | 螺旋CT成像 | 深度学习 | CT图像 | 3例患者病例（1例胸部CT，2例腹盆部CT） | NA | 残差U-Net | 均方根误差, 辐射剂量减少百分比, 图像质量改善评估 | NA |
| 10667 | 2025-11-29 |
HSNet: An adaptive fusion network based on laryngoscope-speech multimodal data for laryngeal disease classification
2025 Nov-Dec, American journal of otolaryngology
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.amjoto.2025.104731
PMID:41151383
|
研究论文 | 提出基于喉镜图像和语音信号的多模态融合网络HSNet，用于喉部疾病分类 | 首次将喉镜图像与语音信号进行自适应融合，提出分层特征整合方法，在喉部疾病分类中表现优于单模态方法和现有多模态框架 | NA | 提高喉部疾病的诊断准确性，为临床提供快速精准的识别支持 | 六种喉部疾病 | 计算机视觉, 自然语言处理 | 喉部疾病 | 深度学习 | 多模态融合网络 | 图像, 语音信号 | NA | NA | HSNet | 准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数 | NA |
| 10668 | 2025-11-29 |
DemuxTrans: Transformer and temporal convolution network for accurate barcode demultiplexing in nanopore sequencing
2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf612
PMID:41288610
|
研究论文 | 提出一种结合Transformer和时间卷积网络的混合深度学习框架，用于纳米孔测序中的条形码解复用 | 首次将多层特征融合、Transformer和时间卷积网络结合，平衡局部特征提取、全局上下文建模和长期依赖捕获 | NA | 提高纳米孔直接RNA测序中条形码解复用的准确性和效率 | 纳米孔测序原始信号中的条形码识别 | 生物信息学 | NA | 纳米孔直接RNA测序(dRNA-seq) | Transformer, TCN | 纳米孔原始信号数据 | NA | NA | Transformer, Temporal Convolutional Network | 准确率, 召回率, F1分数 | NA |
| 10669 | 2025-11-29 |
Cross-modality 3D MRI synthesis via cycle-guided denoising diffusion probability model
2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.12.6.064003
PMID:41292517
|
研究论文 | 提出一种基于循环引导去噪扩散概率模型的跨模态MRI合成框架，用于从现有模态生成高质量目标模态的磁共振图像 | 采用两个互连的条件扩散概率模型，并引入循环引导的逆向潜在噪声正则化来增强合成一致性和解剖保真度 | NA | 解决临床实践中MRI序列缺失的挑战，实现跨模态MRI合成 | 三维脑部MRI图像 | 医学影像分析 | 脑部疾病 | 磁共振成像 | 扩散概率模型 | 三维医学图像 | BraTS2020数据集中的脑部MRI图像 | NA | 条件扩散概率模型 | MSSIM, PSNR, MAE | NA |
| 10670 | 2025-11-29 |
Impact of image preprocessing on dermatological OCTA vessel segmentation: a DERMA-OCTA study
2025-Nov, Journal of biomedical optics
IF:3.0Q2
DOI:10.1117/1.JBO.30.11.116005
PMID:41293065
|
研究论文 | 评估不同图像预处理方法对皮肤OCTA血管分割精度的影响 | 首次系统评估多种OCTA预处理步骤对深度学习血管分割的影响，并引入拓扑感知的评估指标 | 模型对不同病理血管模式的泛化能力存在挑战，数据集规模有限 | 评估OCTA预处理步骤对血管分割精度的影响，确定最适合皮肤OCTA数据的网络设计和评估指标 | 皮肤微血管系统 | 数字病理 | 皮肤病 | 光学相干断层扫描血管成像(OCTA) | CNN | 3D体积图像 | 330个来自不同皮肤状况的体积数据 | NA | 2D CNN, 3D CNN | 准确率, 连通性-面积-长度指数 | NA |
| 10671 | 2025-11-29 |
Fourier ptychographic enhancement of iterative pathways: autonomous 3D momentum coordination in hybrid ML-PIE architectures
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.577400
PMID:41293679
|
研究论文 | 提出一种结合傅里叶叠层衍射成像与机器学习的混合架构，通过三维自主迭代路径设计解决传统优化稳定性问题 | 将重建阶段视为第三空间维度，将传统二维定点调优问题转化为系统参数空间规划问题，提出仅需单个超参数的Adam-DPIE方法 | 未明确说明计算资源需求和具体应用场景的局限性 | 解决混合ML-PIE架构中优化与稳定性之间的根本冲突，实现高性能生物医学成像系统 | 傅里叶叠层衍射显微镜成像重建过程 | 计算成像 | NA | 傅里叶叠层衍射显微术 | 混合物理-机器学习模型 | 显微成像数据 | NA | 自适应矩估计算法框架 | Adam-DPIE（动态PIE与自适应矩估计集成） | 优化稳定性, 收敛性能, 超参数敏感性 | NA |
| 10672 | 2025-11-29 |
Time-step encoded high-frequency enhanced diffusion model for OCT retinal image denoising
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.575221
PMID:41293688
|
研究论文 | 提出一种基于时间步编码的高频增强扩散模型用于OCT视网膜图像去噪 | 采用冷扩散框架，通过频域信息解耦与分处理及跨域连接保留高频细节，并设计时间步感知注意力模块指导重建 | NA | 解决OCT图像散斑噪声导致图像质量下降的问题，同时避免过度平滑和保留高频细节 | OCT视网膜图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描 | 扩散模型 | 图像 | 两个公共OCT视网膜去噪数据集和一个私有数据集 | NA | THFN-OCT | NA | NA |
| 10673 | 2025-11-29 |
MediONN: an integrated photonic chip optical neural network for deep learning-based semantic segmentation in early detection of pancreatic cancer
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.574635
PMID:41293690
|
研究论文 | 提出一种用于胰腺癌早期检测的集成光子芯片光学神经网络系统MediONN，专门针对3D医学图像分割任务 | 首个将光学神经网络直接应用于3D分割任务的系统，采用分层3D光学计算框架和分割专用高斯权重初始化策略 | 在NIH胰腺CT数据集上的平均Dice相似系数相对较低（2D: 0.5215, 3D: 0.5302） | 开发高效的光学神经网络系统用于胰腺癌早期检测中的医学图像分割 | 胰腺CT医学图像 | 医学图像分析 | 胰腺癌 | 光学神经网络，3D医学图像分割 | 光学神经网络 | 3D医学图像 | NIH胰腺CT数据集 | NA | 分层3D光学计算框架，4×4光子神经处理器，3D光学卷积层 | Dice相似系数 | 集成光子芯片 |
| 10674 | 2025-11-29 |
Deep learning optimized dual-analyte detection-based biosensor for monitoring pregnancy stage using a urine sample
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.580226
PMID:41293703
|
研究论文 | 本研究提出了一种混合深度学习方法，用于设计和优化基于光子晶体光纤的表面等离子体共振多分析物生物传感器 | 开发了混合RNN-LSTM模型预测限制损耗，在传感器性能预测方面优于其他深度学习和机器学习模型 | 基于有限元方法的仿真数据，需要实际实验验证 | 改进多分析物生物传感器的设计和性能预测 | 光子晶体光纤表面等离子体共振生物传感器 | 机器学习 | 妊娠监测 | 表面等离子体共振，光子晶体光纤 | RNN,LSTM | 仿真数据 | 包含各种传感器参数和折射率值的综合数据集 | NA | RNN-LSTM混合模型 | MSE,MAE,R,振幅灵敏度,波长灵敏度,传感器分辨率 | NA |
| 10675 | 2025-11-29 |
Deep UV laser scanning microscopy with integrated 1050 nm spectral-domain optical coherence tomography for multi-contrast tissue imaging
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.570451
PMID:41293701
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研究论文 | 开发了一种结合深紫外激光扫描显微镜和1050 nm光谱域光学相干断层扫描的多对比度组织成像系统 | 首次将266 nm激发荧光、266 nm共焦反射和1050 nm光谱域OCT集成于单一系统，实现表面和深层组织的同时成像 | 仅限于离体组织样本成像，尚未在临床手术环境中验证 | 开发用于手术切缘分析的无载玻片组织成像技术 | 小鼠肾脏、肝脏和人类乳腺组织 | 数字病理 | 乳腺癌 | 深紫外激光扫描显微镜，光谱域光学相干断层扫描 | 深度学习 | 光学图像 | 小鼠肾脏、肝脏和人类乳腺组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 10676 | 2025-11-29 |
In-situ non-invasive detection of cellular reactive oxygen species by integrating Raman spectrum and bidirectional gated recurrent unit models
2025-Nov-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.560107
PMID:41293696
|
研究论文 | 本研究通过整合拉曼光谱和双向门控循环单元深度学习模型，实现了对HepG2细胞凋亡过程中活性氧的原位无创检测 | 首次将拉曼光谱与Bi-GRU深度学习模型结合用于细胞活性氧检测，利用双向门控机制捕获光谱长期依赖关系，实现无需侵入性探针的原位检测 | 研究仅针对HepG2细胞系进行验证，尚未在其他细胞类型或体内环境中测试 | 开发一种原位无创的细胞活性氧检测方法 | HepG2细胞在凋亡过程中的活性氧 | 生物医学工程 | 细胞代谢疾病 | 拉曼光谱技术 | Bi-GRU, RNN, KNN, PLS | 光谱数据 | 不同凋亡状态的HepG2细胞光谱数据 | NA | 双向门控循环单元 | 决定系数R | NA |
| 10677 | 2025-11-29 |
Gated Attention-Augmented Double U-Net for White Blood Cell Segmentation
2025-Nov-01, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11110386
PMID:41295103
|
研究论文 | 提出一种用于白细胞分割的新型深度学习架构GAAD-U-Net | 集成注意力增强卷积和门控机制的双U-Net架构，能更好捕捉模糊边界和复杂结构 | 未明确说明模型在特定细胞类型或极端条件下的性能限制 | 提高白细胞医学图像分割的准确性和鲁棒性 | 白细胞医学图像 | 数字病理学 | 血液疾病 | 深度学习图像分割 | U-Net | 医学图像 | NA | NA | Double U-Net, GAAD-U-Net | Dice系数, IoU | NA |
| 10678 | 2025-11-29 |
A Deep Learning-Based Ensemble System for Brent and WTI Crude Oil Price Analysis and Prediction
2025-Oct-31, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e27111122
PMID:41294965
|
研究论文 | 提出一种基于深度学习的集成系统用于布伦特和WTI原油价格分析与预测 | 结合多种深度学习模型并通过贝叶斯优化调参，使用SLSQP算法进行加权集成 | 未明确说明数据时间范围和样本规模，未讨论模型在极端市场条件下的表现 | 设计一个精确的原油价格预测系统 | 布伦特和WTI原油价格 | 机器学习 | NA | NA | CNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU, DFFNN, XGBoost, RT | 时间序列数据 | NA | NA | 卷积神经网络, 长短期记忆网络, 双向LSTM, 门控循环单元, 双向GRU, 深度前馈神经网络 | NA | NA |
| 10679 | 2025-11-29 |
MVIB-Lip: Multi-View Information Bottleneck for Visual Speech Recognition via Time Series Modeling
2025-Oct-31, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e27111121
PMID:41294964
|
研究论文 | 提出一种基于多视图信息瓶颈的视觉语音识别框架MVIB-Lip，通过时间序列建模提升唇读性能 | 首次将多视图学习与信息瓶颈理论结合用于唇读任务，同时利用原始轨迹和递归图两种互补表示 | 未明确说明在极端低资源条件下的性能表现 | 开发数据高效且具有良好泛化能力的视觉语音识别方法 | 唇部运动的多视图表示 | 计算机视觉 | NA | 时间序列分析，递归图 | Transformer, CNN | 时间序列数据，图像 | OuluVS数据集和自收集数据集 | PyTorch | Transformer, ResNet-18 | 准确率，泛化能力 | NA |
| 10680 | 2025-11-29 |
A Deep Regression Model for Tongue Image Color Correction Based on CNN
2025-Oct-29, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging11110381
PMID:41295098
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研究论文 | 提出基于CNN的舌象颜色校正回归模型TococoNet，用于消除舌图像的颜色偏差 | 提出新型回归模型TococoNet，采用对称编码器-解码器U-Blocks结构并通过M-Block进行多级特征融合 | NA | 消除舌图像中的颜色偏差，提高颜色真实性 | 舌图像 | 计算机视觉 | 中医舌诊 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | U-Net类架构（U-Blocks, M-Block） | 颜色距离ΔE | NA |