深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 22 篇文献，本页显示第 21 - 22 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 2024-08-07 |
Deep learning opens new horizons in personalized medicine
2019-Apr, Biomedical reports
IF:2.3Q3
DOI:10.3892/br.2019.1199
PMID:30988951
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研究论文 | 本文探讨了深度学习在个性化医疗中的应用，通过开发高精度的多模态预测模型，促进个性化医疗的实现。 | 深度学习提供了一种新颖的方法，能够开发高精度的多模态预测模型，有助于个性化医疗的实施。 | NA | 研究深度学习在个性化医疗中的应用，以解决多模态大数据转化为决策支持工具的挑战。 | 深度学习模型在个性化医疗中的应用及其对预测和检测率的影响。 | 机器学习 | NA | 深度学习 (DL) | 深度学习模型 | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22 | 2024-08-05 |
FULLY-AUTOMATIC SEGMENTATION OF KIDNEYS IN CLINICAL ULTRASOUND IMAGES USING A BOUNDARY DISTANCE REGRESSION NETWORK
2019-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
DOI:10.1109/ISBI.2019.8759170
PMID:31803348
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研究论文 | 本文提出一种新颖的边界距离回归深度神经网络用于自动分割临床超声图像中的肾脏 | 提出了一种全新的深度学习方法，通过边界距离回归网络解决肾脏形状和图像强度分布多样性的挑战 | 未提及具体的限制因素 | 提升肾脏自动分割的性能 | 针对超声图像中的肾脏进行自动分割 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 边界距离回归网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |