深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 37720 篇文献，本页显示第 1381 - 1400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1381 | 2025-12-20 |
Video reconstruction through dynamic scattering media based on physics-informed spatio-temporal transformer
2025-Dec-15, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.576675
PMID:41414418
|
研究论文 | 提出了一种基于物理信息时空Transformer的视频重建方法，用于动态散射介质下的视频重建 | 提出PISTA框架，将物理原理与注意力机制结合，解决了现有方法在时间相关性建模、物理约束融入和时变散射参数估计方面的不足 | 未明确提及具体局限性 | 改进动态散射介质下的视频重建质量 | 动态散射介质下的视频数据 | 计算成像 | NA | 深度学习 | Transformer | 视频 | NA | NA | PISTA（Physics-Informed Spatio-Temporal Transformer Architecture） | NA | NA |
| 1382 | 2025-12-20 |
Polarization-informed deep learning for 3D integral imaging restoration in turbidity
2025-Dec-15, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.579903
PMID:41414429
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研究论文 | 本文提出了一种偏振信息引导的深度学习与3D积分成像结合的方法，用于在浑浊介质中恢复斯托克斯参数和线性偏振度 | 首次将偏振信息引导的深度学习应用于3D成像，同时恢复偏振信息和估计穆勒矩阵，在退化环境中实现创新 | NA | 在部分遮挡或浑浊介质（如散射、衰减、浑浊水）中恢复偏振图像，估计传输介质特性 | 斯托克斯参数、线性偏振度、穆勒矩阵 | 计算机视觉 | NA | 偏振成像、3D积分成像 | CNN | 图像 | NA | NA | 多输出卷积神经网络 | NA | NA |
| 1383 | 2025-12-20 |
Computationally efficient self-attention assisted signal detection method for SIMO FSO communications with atmospheric turbulence
2025-Dec-15, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.579567
PMID:41414448
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研究论文 | 本文提出了一种用于单输入多输出自由空间光通信系统的低复杂度自注意力神经网络，以高效地进行信号合并与检测 | 提出了一种采用轻量级自注意力机制的新型神经网络，能在显著降低计算开销的同时，保持或超越现有方法的误码率性能 | 未明确说明模型在不同湍流强度或更广泛信道条件下的泛化能力 | 解决自由空间光通信系统中由大气湍流引起的性能下降问题，并降低信号检测的计算复杂度 | 单输入多输出自由空间光通信系统在湍流信道下的信号 | 机器学习 | NA | NA | 自注意力神经网络 | 信号数据 | NA | NA | 自注意力神经网络 | 误码率, 计算复杂度 | NA |
| 1384 | 2025-12-15 |
Photovoltaic power interval prediction with conditional error dependency using Bayesian optimized deep learning
2025-Dec-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-19602-6
PMID:41390756
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1385 | 2025-12-20 |
Passive determination of anisotropic compressive strength of 3D printed concrete using multiple neural networks enhanced with explainable machine learning (XML)
2025-Dec-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-11068-w
PMID:41387962
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研究论文 | 本研究开发了基于多种神经网络的预测模型，用于预测3D打印混凝土的抗压强度，并利用可解释机器学习方法增强模型的可解释性 | 结合了多层感知器、卷积神经网络和径向基函数神经网络等多种神经网络算法，并应用SHAP和ICE分析来识别影响抗压强度的关键因素，提高了预测模型的准确性和可解释性 | 研究基于200个实验实例的数据库，样本量相对有限，可能影响模型的泛化能力 | 开发可靠的预测模型，以预测3D打印混凝土的抗压强度 | 3D打印混凝土的抗压强度 | 机器学习 | NA | NA | MLP, CNN, RBFNN | 实验数据 | 200个实验实例 | NA | 多层感知器, 卷积神经网络, 径向基函数神经网络 | R², 误差指标, 残差评估 | NA |
| 1386 | 2025-12-20 |
Fast and trustworthy nowcasting of dengue fever: A case study using attention-based probabilistic neural networks in São Paulo, Brazil
2025-Dec-12, Epidemics
IF:3.0Q2
DOI:10.1016/j.epidem.2025.100880
PMID:41411852
|
研究论文 | 本文提出了一种名为NowcastPNN的新型概率神经网络架构，用于估计已发生但尚未报告的传染病病例数，并以巴西圣保罗的登革热发病率为案例进行了验证 | 结合了负二项分布统计建模与注意力机制等深度学习技术，并利用蒙特卡洛Dropout获取不确定性区间，在预测区间评分规则上比次优模型损失降低近30% | 模型需要大量训练数据集（相当于两到四年的发病率计数）才能超越基准模型 | 开发快速可靠的传染病实时预测方法，以支持公共卫生决策 | 登革热发病率数据 | 机器学习 | 登革热 | NA | 概率神经网络, 注意力机制 | 时间序列数据 | 相当于两到四年的发病率计数 | NA | NowcastPNN | 预测区间评分规则 | 计算成本低廉 |
| 1387 | 2025-12-20 |
BIASNet: A bidirectional feature alignment and semantics-guided network for weakly-supervised medical image registration
2025-Dec-12, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103913
PMID:41412021
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研究论文 | 提出一种名为BIASNet的双向特征对齐与语义引导网络，用于弱监督医学图像配准 | 提出双向对齐与融合模块，结合语义特征与强度特征，并引入解剖区域变形一致性学习进行正则化 | 未明确说明计算效率或实时性表现，也未讨论对极端形变或异常病例的鲁棒性 | 提升弱监督医学图像配准的精度 | 医学图像 | 数字病理 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 三个典型且具有挑战性的数据集 | PyTorch | VoCo, BIASNet | NA | NA |
| 1388 | 2025-12-20 |
ALKBH5-Mediated ITGB1 m6A Modification in Ovarian Cancer Progression and Immune Evasion
2025-Dec-09, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-01127-w
PMID:41366552
|
研究论文 | 本研究揭示了m6A去甲基化酶ALKBH5通过调控ITGB1表达，促进卵巢癌进展和免疫逃逸 | 首次发现ALKBH5通过调节ITGB1的m6A修饰影响卵巢癌的免疫逃逸，并提出了ALKBH5-ITGB1轴作为新的诊断标志物和治疗靶点 | NA | 探究ALKBH5在卵巢癌进展和免疫逃逸中的作用机制 | 卵巢癌细胞 | 机器学习 | 卵巢癌 | bulk RNA测序, 单细胞RNA测序, 深度学习, 共表达网络分析 | NA | RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1389 | 2025-12-20 |
Segmentation of the right ventricular myocardial infarction in multi-centre cardiac magnetic resonance images
2025-Dec-09, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2025.103911
PMID:41412022
|
研究论文 | 本文提出了一种多阶段深度学习模型RVMISegNet，用于分割多中心心脏磁共振图像中的右心室心肌梗死，并发布了首个公开数据集 | 首次发布了右心室心肌梗死分割的公开基准数据集，并设计了一个多阶段序列深度学习模型，通过伪标签生成和纹理语义模块集成来解决类别不平衡和强度重叠问题 | 数据集仅包含213名受试者，可能样本量有限；模型依赖于多阶段处理，可能增加计算复杂度 | 开发一个准确分割右心室心肌梗死的深度学习模型，以辅助诊断和治疗 | 多中心心脏磁共振图像中的右心室心肌梗死区域 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像 | 深度学习 | 图像 | 213名受试者的短轴MR图像，来自3个中心，使用Philips、GE和Siemens设备采集 | NA | UNet++ | NA | NA |
| 1390 | 2025-12-20 |
Artificial intelligence-driven 3-dimensional simulation system for enhanced preoperative planning in gastric cancer surgery: a retrospective validation study
2025-Dec-08, Journal of gastrointestinal surgery : official journal of the Society for Surgery of the Alimentary Tract
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.gassur.2025.102295
PMID:41371602
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的3D模拟系统，用于增强胃癌手术的术前规划，通过自动识别胃部解剖结构和血管关系 | 结合深度学习模型自动分割腹部器官和检测血管，包括中动脉水平结构，生成3D图像以可视化胃、周围器官和血管之间的位置关系 | 研究为回顾性验证，样本量较小（51例），且仅基于对比增强CT图像，未涉及其他影像模态或前瞻性临床验证 | 开发人工智能驱动的3D模拟系统，以辅助胃癌手术的术前规划，提高手术精确性和安全性 | 胃癌术前患者的对比增强CT图像，重点关注胃、胰腺、动脉等腹部器官和血管结构 | 数字病理 | 胃癌 | 对比增强计算机断层扫描（CT） | 深度学习模型 | CT图像 | 51例胃癌术前患者的CT图像 | NA | NA | 结构检测置信度评分（5点量表），可靠性评分比较 | NA |
| 1391 | 2025-12-20 |
Comprehensive review on learning models of leukemia detection based on morphological information
2025-Dec-04, Leukemia & lymphoma
IF:2.2Q3
DOI:10.1080/10428194.2025.2583449
PMID:41340531
|
综述 | 本文系统回顾了基于人工智能的白血病检测方法，涵盖图像获取、预处理、分割及分类模型 | 全面梳理了白血病检测中的人工智能方法，并指出了现有问题与未来方向 | NA | 系统回顾人工智能在白血病诊断中的应用 | 白血病检测的人工智能方法 | 数字病理学 | 白血病 | 外周血涂片显微镜检查、流式细胞术、骨髓活检成像 | 机器学习、深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1392 | 2025-12-20 |
Domain adaptive fault diagnosis algorithm based on multi-graph convolution for rotating machinery
2025-Dec-04, ISA transactions
IF:6.3Q1
DOI:10.1016/j.isatra.2025.12.003
PMID:41412863
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研究论文 | 本文提出了一种基于多图卷积的领域自适应故障诊断算法，用于旋转机械的轴承故障诊断 | 提出了一种新颖的领域自适应多图卷积网络（DAM-GCN）方法，通过结合Top-k图、k-NN图和Radius图从多个角度捕获故障结构特征，并采用对比学习策略提高特征可区分性 | 未在摘要中明确说明 | 解决变工况下轴承故障诊断的泛化能力问题 | 旋转机械中的轴承 | 机器学习 | NA | 故障信号分析 | CNN, GCN | 故障信号数据 | NA | NA | 领域自适应多图卷积网络（DAM-GCN） | NA | NA |
| 1393 | 2025-12-20 |
FlowMRI-Net: A generalizable self-supervised 4D flow MRI reconstruction network
2025 Winter, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101913
PMID:40383184
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研究论文 | 提出了一种名为FlowMRI-Net的通用自监督深度学习框架，用于快速准确重建高度欠采样的4D血流MRI数据 | 采用基于物理驱动的展开优化和复值卷积循环神经网络，以自监督方式进行训练，提高了重建速度和准确性，并展示了在主动脉和脑血管应用中的通用性 | 未明确提及具体局限性，但可能包括对特定血管区域的适用性验证不足或数据多样性有限 | 开发一个通用自监督深度学习框架，用于快速准确重建高度欠采样的4D血流MRI数据，并应用于主动脉和脑血管 | 主动脉和脑血管的4D血流MRI数据 | 医学影像处理 | 心血管疾病 | 4D血流MRI | 卷积循环神经网络 | MRI图像 | NA | NA | FlowMRI-Net | 向量归一化均方根误差, 平均方向误差 | 商用CPU/GPU硬件 |
| 1394 | 2025-12-20 |
Referenceless 4D flow cardiovascular magnetic resonance with deep learning
2025 Winter, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101920
PMID:40467036
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研究论文 | 本研究利用深度学习预测心血管四维血流磁共振成像中的参考编码，以减少扫描时间 | 提出了一种无参考编码的四维血流心血管磁共振成像方法，通过深度学习从三个运动编码预测参考编码，从而减少25%的数据采集量 | 在右心室的最大速度和平均速度以及左心室和右心室的总湍流动能方面存在较大误差，且模型性能在心脏周期和测试对象间存在不一致性 | 通过深度学习减少四维血流心血管磁共振成像的扫描时间，同时保持血流速度和流量定量的准确性 | 126名不同类型心肌病患者的心脏四维血流数据集 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 四维血流心血管磁共振成像 | U-Net | 三维速度数据 | 126名患者（113名用于训练，13名用于测试） | NA | U-Net | 流量体积、平均速度、最大速度、总湍流动能、最大湍流动能 | NA |
| 1395 | 2025-12-20 |
Development of a deep learning algorithm for detecting significant coronary artery stenosis in whole-heart coronary magnetic resonance angiography
2025 Winter, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101932
PMID:40602666
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于在全心脏冠状动脉磁共振血管成像中检测显著的冠状动脉狭窄 | 首次提出了一种基于深度卷积神经网络的深度学习算法，用于自动检测全心脏冠状动脉磁共振血管成像中的显著狭窄，并验证了其作为辅助诊断工具对经验不足的观察者的有效性 | 研究样本量相对较小（75名患者），且仅使用单一中心的影像数据，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种深度学习算法，用于准确检测全心脏冠状动脉磁共振血管成像中的显著冠状动脉狭窄，并评估其作为辅助诊断工具的效果 | 75名同时接受全心脏冠状动脉磁共振血管成像和有创冠状动脉造影的患者的951个冠状动脉节段 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 全心脏冠状动脉磁共振血管成像，有创冠状动脉造影 | CNN | 图像 | 75名患者的951个冠状动脉节段 | NA | 深度卷积神经网络 | AUC, 灵敏度, 特异度, 准确率 | NA |
| 1396 | 2025-12-20 |
Three-dimensional distensibility of the aorta derived from four-dimensional cardiovascular magnetic resonance in young and middle-aged adults with Marfan syndrome
2025 Winter, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101975
PMID:41173273
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研究论文 | 本研究使用四维心血管磁共振成像技术，评估了马凡综合征患者主动脉的三维扩张性和位移，并与健康志愿者进行比较 | 首次利用深度学习算法从四维心血管磁共振成像中提取主动脉三维扩张性和位移，作为马凡综合征的新影像学生物标志物 | 研究样本量有限，且为横断面研究，缺乏纵向数据验证预测价值 | 比较马凡综合征患者与健康志愿者的主动脉三维扩张性和位移，探索新的影像学生物标志物 | 年轻和中年马凡综合征患者（包括有或无主动脉根部手术史）和健康志愿者 | 数字病理学 | 马凡综合征 | 四维心血管磁共振成像，深度学习算法 | 深度学习 | 磁共振图像 | 131名参与者（47名健康志愿者，51名未手术马凡综合征患者，33名术后马凡综合征患者） | NA | NA | NA | NA |
| 1397 | 2025-12-20 |
Clinical feasibility of two cardiac deep learning cine magnetic resonance imaging sequences: Single-breath-hold and free-breathing motion-corrected approaches
2025 Winter, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101983
PMID:41177305
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研究论文 | 本研究评估了两种基于深度学习的加速心脏电影磁共振成像序列（单次屏气和自由呼吸运动校正）的临床可行性，旨在缩短采集时间并保持图像质量和功能评估 | 首次在3T CMR中前瞻性比较了单次屏气DL电影序列和自由呼吸运动校正DL电影序列与传统分段电影序列，在显著缩短采集时间的同时保持了图像质量和心脏功能参数 | 研究样本量相对较小（86例患者），且DL加速序列的边缘锐度和血池-心肌信号比略低于传统序列，左心室应变参数也存在差异 | 评估深度学习加速的心脏电影磁共振成像序列的临床可行性，以解决传统CMR检查时间长和需要重复屏气的问题 | 接受3T心脏磁共振检查的患者 | 数字病理 | 心血管疾病 | 心脏磁共振成像（CMR），深度学习加速成像 | 深度学习模型 | 心脏电影磁共振图像 | 86例患者（平均年龄52.98±14.34岁，79%为男性） | NA | NA | 图像质量评分，血池-心肌信号比，边缘锐度，三维体积网格轮廓质量，双心室功能参数，左心室应变参数 | NA |
| 1398 | 2025-12-20 |
Prevalence, Immune Checkpoint Expression, and Spatial Interplay of Immune Cells Are Linked to Favorable Tumor Phenotype in 4915 Human Carcinomas
2025-Dec, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
DOI:10.1016/j.labinv.2025.104248
PMID:41067503
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研究论文 | 本研究通过深度学习框架和多重荧光免疫组化技术，全面评估了43种人类癌症中上皮内免疫细胞的密度、免疫检查点表达及空间相互作用 | 首次在单细胞分辨率下，对4915个肿瘤样本中的21种生物标志物进行量化，并识别出一个与低病理肿瘤分期相关的、高度炎症性的泛癌症表型 | 研究基于组织微阵列格式，可能无法完全代表整个肿瘤的异质性；且为观察性研究，未直接验证治疗反应 | 评估人类癌症中上皮内免疫细胞的密度、免疫检查点表达及其空间相互作用，以探索与肿瘤表型的关联 | 4915个来自43种不同癌症实体的肿瘤样本 | 数字病理学 | 癌症 | 多重荧光免疫组化（BLEACH&STAIN），深度学习框架 | NA | 图像 | 4915个肿瘤样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1399 | 2025-12-20 |
Accelerating cardiac diffusion tensor imaging with deep learning-based tensor de-noising and breath hold reduction. A step towards improved efficiency and clinical feasibility
2025 Winter, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101971
PMID:41213455
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的去噪框架，用于加速心脏扩散张量成像，通过减少呼吸暂停重复次数来缩短扫描时间 | 创新点包括：从图像空间转向张量空间去噪以更好保留结构信息、使用基于Vision Transformer的模型集成并通过对抗训练优化、采用动态重复选择的数据增强策略最大化训练数据利用 | 未明确说明研究的局限性 | 开发心脏扩散张量成像的去噪方法，以减少扫描重复次数并保持图像质量 | 心脏扩散张量成像数据 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 心脏扩散张量成像 | Vision Transformer | 张量数据 | NA | NA | Vision Transformer | 分数各向异性误差 | NA |
| 1400 | 2025-12-20 |
Fully automated on-scanner aortic four-dimensional flow magnetic resonance imaging processing and hemodynamic analysis
2025 Winter, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101985
PMID:41232676
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研究论文 | 本文介绍了一种完全自动化的在扫描仪上进行的主动脉四维血流磁共振成像处理和血流动力学分析方法 | 将4D血流处理任务直接集成到扫描仪重建管道中，实现了全自动的在线血流动力学分析，无需繁琐的离线预处理 | 研究样本量较小（20名受试者），且存在手动与深度学习处理间峰值收缩速度的小但显著偏差 | 开发并评估一种自动化4D血流磁共振成像处理和血流动力学分析工作流程，以提高工作流效率 | 主动脉疾病患者和健康对照者的主动脉血流数据 | 医学影像分析 | 心血管疾病 | 四维血流心血管磁共振成像 | 深度学习模型 | 磁共振成像数据 | 20名受试者（10名主动脉疾病患者，10名健康对照者） | TensorFlow | NA | Dice系数, Bland-Altman分析, 峰值收缩速度 | 1.5T磁共振成像系统的计算资源 |