深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 3 篇文献。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-03-11 |
Deep Learning for Brain Tumor Classification
2017-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.2254195
PMID:41799012
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研究论文 | 本研究应用深度学习方法来分类脑部图像中的不同肿瘤类型：脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤 | 采用更通用的深度学习方法，无需图像扩张和肿瘤环状子区域处理，即可超越需要这些专门步骤的方法 | 研究仅使用轴向平面的图像，以避免不同平面图像对神经网络的混淆，这可能限制了模型对多平面信息的利用 | 应用深度学习方法对脑部肿瘤图像进行分类 | 脑部MRI图像中的脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | T1加权对比增强MRI | CNN, 全连接神经网络 | 图像 | 来自191名患者的989张轴向MRI图像 | NA | NA | 五折交叉验证准确率 | NA |
| 2 | 2024-09-13 |
[Study of attention deficit/hyperactivity disorder classification based on convolutional neural networks]
2017-Feb, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi
PMID:29717596
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研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络的注意力缺陷/多动障碍（ADHD）分类算法 | 利用粗分割和深度学习方法，提高了ADHD分类的准确性，并简化了计算过程 | 未提及具体的局限性 | 解决ADHD诊断中高误诊率和漏诊率的问题 | ADHD患者和正常人群的分类 | 计算机视觉 | 精神疾病 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 3 | 2024-08-05 |
Marginal Shape Deep Learning: Applications to Pediatric Lung Field Segmentation
2017-Feb-11, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.2254412
PMID:28592911
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研究论文 | 本文提出了边缘形状深度学习（MaShDL）框架，旨在通过深度分类器实现可变形物体的分割。 | 该框架结合了统计形状模型的优势和深度学习的自动特征学习架构，是首个使用深度学习框架进行参数化形状学习以 delineate 可变形物体的示范。 | 尽管该框架在高复杂性多参数估计问题上表现良好，但具体的实现细节和效果在不同场景中的普遍适用性尚需进一步验证。 | 研究通过深度学习改善 deformable 对象的分割效果。 | 本研究的对象是314幅正常与异常的小儿胸部 X 光片中的肺野。 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | 深度分类器 | 医学影像 | 314幅小儿胸部 X 光片 | NA | NA | NA | NA |