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 13241 - 13260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13241 | 2025-04-24 |
Data efficient learning of molecular slow modes from nonequilibrium metadynamics
2025-Apr-28, The Journal of chemical physics
IF:3.1Q1
DOI:10.1063/5.0258483
PMID:40260824
|
研究论文 | 本文提出了一种算法，利用非平衡元动力学模拟的有限轨迹数据训练Deep-TICA CVs，以更高效地学习分子慢模式 | 通过变分Koopman算法重加权短非平衡轨迹，使其反映平衡概率密度，从而解决了从有限轨迹数据推断慢模式的关键挑战 | 需要进一步验证该方法在更复杂分子系统中的适用性 | 开发一种数据高效的方法来学习分子慢模式，以促进分子过程的研究 | 分子系统（如Müller-Brown势、丙氨酸二肽和chignolin迷你蛋白）的慢模式 | 计算化学 | NA | 非平衡元动力学模拟、变分Koopman算法 | Deep-TICA（深度时间滞后独立成分分析） | 分子轨迹数据 | 有限数量的短非平衡轨迹数据 | NA | NA | NA | NA |
| 13242 | 2025-04-24 |
Fourier-enhanced high-order total variation (FeHOT) iterative network for interior tomography
2025-Apr-23, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/adc8f6
PMID:40179937
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研究论文 | 提出了一种傅里叶增强的高阶总变分迭代网络（FeHOT），用于解决内部断层扫描中的高精度重建问题 | 1) 将经典HOT理论与深度学习通过迭代展开框架相结合 2) 引入频域操作克服CT图像中多项式/分段常数假设的限制 3) 在仅五次迭代内实现高质量重建，平衡计算效率与准确性 | 对于具有分段常数特性的成像对象（如AAPM数据集），一阶总变分已能取得满意结果，可能不需要更复杂的二阶正则化 | 解决内部断层扫描中从截断投影数据实现高精度重建的挑战 | CT图像重建 | 数字病理 | NA | CT扫描 | FeHOT网络（结合HOT和U-Net） | 图像 | AAPM数据集和临床医学数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 13243 | 2025-04-24 |
Destruction for growth: a novel laser direct writing perovskite strategy with intelligent anti-counterfeiting applications
2025-Apr-22, Nanoscale horizons
IF:8.0Q1
DOI:10.1039/d4nh00612g
PMID:40125819
|
研究论文 | 本文提出了一种新型的激光直写钙钛矿策略，利用激光破坏诱导钙钛矿生长，并展示了其在精密图案化和防伪应用中的潜力 | 不同于以往依赖热效应和光子吸收诱导成核的激光直写技术，本研究利用脉冲激光快速破坏应力丰富的钙钛矿前驱体磷酸盐玻璃表面，通过应力释放和反向移动剪切带效应促进钙钛矿晶体的成核和生长 | NA | 探索激光破坏诱导钙钛矿生长的新机制及其在光电子学和防伪应用中的潜力 | 钙钛矿材料及其在激光直写技术中的应用 | 光电子学 | NA | 激光直写技术（LDW） | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13244 | 2025-04-24 |
A machine learning toolkit assisted approach for IMRT fluence map optimization: feasibility and advantages
2025-Apr-22, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/adcaca
PMID:40203852
|
研究论文 | 本研究提出了一种利用机器学习工具包辅助IMRT（调强放射治疗）通量图优化的新方法，展示了其在计划质量和效率上的优势 | 首次将机器学习工具包直接应用于治疗计划优化，实现了比传统优化方法更快的收敛速度和更强的鲁棒性 | 研究仅在前列腺和头颈部病例上进行了测试，未涉及其他癌症类型 | 探索机器学习在放射治疗计划优化中的新应用方式 | IMRT治疗计划中的通量图优化 | 机器学习 | 前列腺癌,头颈癌 | PyTorch的L-BFGS优化器 | 单层网络 | 剂量沉积矩阵 | 前列腺和头颈部病例（具体数量未明确说明） | NA | NA | NA | NA |
| 13245 | 2025-04-24 |
Transforming Medical Imaging: The Role of Artificial Intelligence Integration in PACS for Enhanced Diagnostic Accuracy and Workflow Efficiency
2025-Apr-22, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
综述 | 本文探讨了人工智能（AI）在医学影像存档与通信系统（PACS）中的整合及其对医学影像、诊断流程和患者结果的影响 | AI整合显著提升了诊断准确性和工作效率，特别是在早期肿瘤检测和异常识别方面，诊断时间减少了90% | 数据隐私、法规遵从性和互操作性方面的挑战仍然存在，需要标准化框架和强大的安全协议 | 评估AI在PACS中的整合对医学影像、诊断流程和患者结果的影响 | 医学影像存档与通信系统（PACS） | 医学影像 | NA | 深度学习、自然语言处理（NLP） | 卷积神经网络（CNN） | 医学影像 | 183项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 13246 | 2025-04-24 |
Seeing through multimode fibers using real-valued intensity transmission matrix with deep learning
2025-Apr-07, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.553949
PMID:40219515
|
研究论文 | 本文提出了一种结合实值强度传输矩阵（RVITM）和深度学习的方法，用于通过多模光纤（MMF）增强图像检索 | 结合RVITM算法和分层并行多尺度（HPM）-注意力U-Net，提高了图像质量，并减少了训练样本需求 | 方法在泛化能力上仍有提升空间，且依赖于MMF的特性表征 | 提高通过多模光纤传输图像的质量和效率 | 多模光纤（MMF）中的图像传输 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，RVITM算法 | HPM-attention U-Net | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13247 | 2025-04-04 |
Publisher Correction: Interpretable deep learning of single-cell and epigenetic data reveals novel molecular insights in aging
2025-Apr-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-95242-0
PMID:40175436
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13248 | 2025-04-24 |
High-Throughput Multiplexed Plasmonic Color Encryption of Microgel Architectures via Programmable Dithering-Mask Flow Microlithography
2025-Apr, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202405388
PMID:39568283
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research paper | 介绍了一种可扩展且成本效益高的方法，通过在微凝胶结构中原位光还原银纳米颗粒（AgNPs）来产生多重等离子体颜色 | 利用数字微镜设备（DMD）基于流动微光刻系统结合可编程抖动掩模技术，实现了形状或条形码微粒的高通量合成，以及嵌入隐藏多重等离子体颜色的大规模高分辨率图像 | NA | 开发一种高通量、低成本的多重等离子体颜色编码方法，用于隐藏数据存储、安全光学标记和防伪技术 | 银纳米颗粒（AgNPs）和微凝胶结构 | 纳米技术 | NA | 数字微镜设备（DMD）基于流动微光刻系统，可编程抖动掩模技术 | 深度学习分类器 | 图像 | 大规模（>5.6 × 5.6 cm）高分辨率（>300 dpi）微凝胶阵列 | NA | NA | NA | NA |
| 13249 | 2025-10-07 |
A deep learning-based calculation system for plaque stenosis severity on common carotid artery of ultrasound images
2025-Apr, Vascular
IF:1.0Q4
DOI:10.1177/17085381241246312
PMID:38656244
|
研究论文 | 开发基于深度学习的系统用于超声图像中颈总动脉斑块狭窄严重程度的自动计算 | 提出新的CANet模型用于颈动脉内膜-中膜厚度和斑块分割，并自动计算斑块狭窄严重程度 | 样本量相对有限（390张图像），外部验证集仅来自另一家医院 | 创建深度学习模型自动评估颈动脉斑块狭窄严重程度 | 颈总动脉横断面超声图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声成像 | 深度学习 | 图像 | 376名患者的390张图像（内部数据集）和115名患者的122张图像（外部测试集） | NA | CANet | Dice系数, 组内相关系数(ICC), Pearson相关系数 | NA |
| 13250 | 2025-04-24 |
Transcriptomic landscape around wound bed defines regenerative versus non-regenerative outcomes in mouse digit amputation
2025-Apr, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012997
PMID:40203060
|
研究论文 | 本研究通过分析小鼠远端末节指骨（P3）截肢后的伤口床组织，探讨了再生与非再生结果的分子机制 | 揭示了非再生指骨在伤口床中表现出更强烈的早期转录反应，并发现再生指骨中与Bmp2相关的独特共表达模块，以及HOXA11和HOXD11等转录因子的时间依赖性富集模式 | 研究仅基于小鼠模型，结果是否适用于人类尚需验证 | 探索再生与非再生结果的分子机制，为再生医学提供关键见解 | 小鼠远端末节指骨（P3）截肢后的伤口床组织 | 再生医学 | NA | RNA-seq, 巨噬细胞测定 | 深度学习AI模型 | 转录组数据 | 小鼠P3截肢模型 | NA | NA | NA | NA |
| 13251 | 2025-04-24 |
Decoding Recurrence in Early-Stage and Locoregionally Advanced Non-Small Cell Lung Cancer: Insights From Electronic Health Records and Natural Language Processing
2025-Apr, JCO clinical cancer informatics
IF:3.3Q2
DOI:10.1200/CCI-24-00227
PMID:40249880
|
研究论文 | 本研究利用电子健康记录和自然语言处理技术，分析了早期和局部晚期非小细胞肺癌（NSCLC）术后复发的风险因素 | 开发了一个基于深度学习的定制化NLP系统，用于高效识别NSCLC复发数据，并纵向分析风险因素 | 研究依赖于电子健康记录的数据质量，可能存在信息不完整或偏差 | 建立NLP系统以分析NSCLC术后复发的风险因素 | 6,351名NSCLC患者的电子健康记录，其中1,295名I-IIIA期手术患者 | 自然语言处理 | 肺癌 | NLP | 深度学习 | 文本 | 6,351名NSCLC患者的700,000多条记录 | NA | NA | NA | NA |
| 13252 | 2025-04-24 |
Innovative Approach for Diabetic Retinopathy Severity Classification: An AI-Powered Tool using CNN-Transformer Fusion
2025-Apr, Journal of biomedical physics & engineering
DOI:10.31661/jbpe.v0i0.2408-1811
PMID:40259941
|
研究论文 | 开发了一种结合CNN和Transformer架构的深度学习模型，用于糖尿病视网膜病变的严重程度分类 | 提出了一种结合CNN和Transformer的混合模型，提高了糖尿病视网膜病变诊断的准确性、可靠性和泛化能力 | 模型性能依赖于数据集的质量和多样性，可能存在对某些罕见病例的识别不足 | 提高糖尿病视网膜病变的诊断准确性和严重程度分类 | 糖尿病视网膜病变患者的视网膜图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | CNN-Transformer融合模型 | 图像 | APTOS 2019数据集和IDRiD数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 13253 | 2025-04-24 |
The Prediction of Recombination Hotspot Based on Automated Machine Learning
2025-Mar-15, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2024.168653
PMID:38871176
|
研究论文 | 本文研究基于自动化机器学习的重组热点预测方法，通过结合序列信息和物理化学特性，提高了预测准确率 | 采用自动化机器学习方法构建重组热点预测模型，结合TF-IDF-Kmer和DNA组成成分提取更有效的特征数据，并在三个不同数据集上验证了模型的有效性 | 未明确提及具体的数据集规模或多样性限制 | 提高重组热点预测的准确性和泛化能力 | 基因序列中的重组热点 | 机器学习 | NA | 自动化机器学习、TF-IDF-Kmer、DNA组成分析 | 自动化机器学习模型 | 基因序列数据 | 三个不同的数据集（具体数量未提及） | NA | NA | NA | NA |
| 13254 | 2025-04-24 |
Similarity-guided graph contrastive learning for lncRNA-disease association prediction
2025-Mar-15, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2024.168609
PMID:38750722
|
research paper | 提出了一种基于相似性引导的图对比学习方法（SGGCL），用于预测lncRNA与疾病之间的关联 | 创新性地结合了图神经网络和对比学习，提出了一种相似性引导的图数据增强方法，以解决已验证数据稀缺的问题 | 未明确提及具体局限性 | 提高lncRNA与疾病关联预测的准确性 | 长链非编码RNA（lncRNA）与人类疾病之间的关联 | machine learning | NA | 图神经网络、对比学习、RWR算法 | SGGCL（相似性引导的图对比学习模型） | 图数据 | 多个数据集（未明确提及具体样本数量） | NA | NA | NA | NA |
| 13255 | 2025-04-24 |
Categorizing high-grade serous ovarian carcinoma into clinically relevant subgroups using deep learning-based histomic clusters
2025-Mar, Journal of pathology and translational medicine
IF:1.7Q3
DOI:10.4132/jptm.2024.10.23
PMID:39962925
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research paper | 本研究利用深度学习技术对高级别浆液性卵巢癌进行组织学聚类，将其分为临床相关的亚组 | 首次应用深度学习模型对HGSC进行组织学聚类，揭示了线粒体动力学和能量代谢在疾病进展中的关键作用 | 研究基于TCGA数据集，样本来源可能有限，未涉及其他独立验证队列 | 改善高级别浆液性卵巢癌的预后分层和个性化治疗策略 | 高级别浆液性卵巢癌(HGSC)患者 | digital pathology | ovarian cancer | RNA sequencing | deep learning | whole slide images | TCGA数据集中的卵巢癌样本 | NA | NA | NA | NA |
| 13256 | 2025-10-07 |
Enhancing the prediction of symptomatic radiation pneumonitis for locally advanced non-small-cell lung cancer by combining 3D deep learning-derived imaging features with dose-volume metrics: a two-center study
2025-Mar, Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al]
IF:2.7Q2
DOI:10.1007/s00066-024-02221-x
PMID:38498173
|
研究论文 | 本研究结合3D深度学习提取的影像特征与剂量体积指标，提升局部晚期非小细胞肺癌患者症状性放射性肺炎的预测能力 | 首次将3D深度学习提取的影像特征与剂量体积指标V30Gy相结合，构建放射性肺炎预测模型 | 样本量相对有限（共149例患者），需多中心验证 | 预测局部晚期非小细胞肺癌患者放疗后发生放射性肺炎的风险 | 局部晚期非小细胞肺癌患者 | 医学影像分析 | 肺癌 | 3D深度学习，CT影像分析 | 多层感知机 | CT影像 | 149例患者（复旦90例，江南大学附属医院59例） | NA | 3D深度学习网络 | AUC | NA |
| 13257 | 2025-10-07 |
Deep Learning for Automated Measurement of Total Cardiac Volume for Heart Transplantation Size Matching
2025-Mar, Pediatric cardiology
IF:1.5Q2
DOI:10.1007/s00246-024-03470-4
PMID:38570368
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于3D卷积神经网络的深度学习模型，用于从CT图像自动测量全心脏体积，以支持心脏移植中的尺寸匹配 | 首次将3D-CNN结合DenseNet和ResNet架构应用于全心脏体积的自动测量，为儿科心脏移植提供快速准确的尺寸匹配方法 | 单中心研究，训练数据有限，未来需要多中心研究和更多样化的心脏病理数据来提高模型的泛化能力 | 开发自动测量全心脏体积的深度学习方法，提高心脏移植中供体与受体心脏尺寸匹配的效率和准确性 | 0-30岁受试者的心脏CT扫描图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | CT扫描 | 3D-CNN | 医学图像 | 314名受试者（270名训练集，44名验证集，其中36名正常心脏，8名心脏病患者） | NA | DenseNet,ResNet | Dice相似系数,平均绝对百分比误差 | NA |
| 13258 | 2025-04-24 |
Recent advances and issues in imaging modalities for hepatocellular carcinoma surveillance
2025-Mar, Journal of liver cancer
DOI:10.17998/jlc.2025.02.16
PMID:40007309
|
综述 | 本文综述了肝细胞癌（HCC）监测中影像学技术的最新进展及其存在的问题 | 探讨了低剂量CT结合深度学习重建等新技术在提高HCC监测安全性和可行性方面的潜力，以及基于个体风险特征的定制化监测策略 | MRI虽然具有优越的组织对比度和敏感性，但其可及性和成本仍是挑战 | 提高肝细胞癌（HCC）早期检测的敏感性和成本效益 | 肝细胞癌（HCC）患者 | 数字病理学 | 肝癌 | 超声（US）、对比增强计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、深度学习重建 | NA | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13259 | 2025-10-07 |
Deep learning enables automatic detection of joint damage progression in rheumatoid arthritis-model development and external validation
2025-Mar-01, Rheumatology (Oxford, England)
DOI:10.1093/rheumatology/keae215
PMID:38597875
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研究论文 | 开发并外部验证用于自动检测类风湿关节炎关节损伤进展的深度学习算法AuRA | 首次在个体患者水平验证深度学习算法检测纵向关节损伤变化的能力 | 样本量相对有限，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性 | 开发自动监测类风湿关节炎影像学进展的算法 | 类风湿关节炎患者的手部和足部X光片 | 数字病理 | 类风湿关节炎 | X光成像 | 深度学习 | 医学影像 | 训练集367例，验证集205例，纵向分析54例 | NA | NA | 均方根误差, Pearson相关系数 | Docker容器化部署 |
| 13260 | 2025-10-07 |
Rapid discrimination and ratio quantification of mixed antibiotics in aqueous solution through integrative analysis of SERS spectra via CNN combined with NN-EN model
2025-Mar, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2024.03.016
PMID:38531495
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研究论文 | 提出基于卷积神经网络和非负弹性网络整合的智能分析模型，用于快速识别水溶液中混合抗生素成分及其比例定量 | 首次将CNN与NN-EN模型结合用于SERS光谱分析，实现抗生素混合物的快速识别和高精度定量 | 仅针对三种特定抗生素（环丙沙星、多西环素、左氧氟沙星）进行验证，未涉及更广泛的抗生素种类 | 开发快速检测水环境中抗生素残留的技术方法 | 水溶液中的混合抗生素残留 | 机器学习 | NA | 表面增强拉曼光谱（SERS） | CNN, NN-EN | 光谱数据 | NA | NA | CNN | 准确率, SHAP解释分析 | NA |