深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 561 篇文献，本页显示第 561 - 561 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 561 | 2024-08-07 |
U-net model for brain extraction: Trained on humans for transfer to non-human primates
2021-07-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2021.118001
PMID:33789137
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研究论文 | 本文利用迁移学习框架，通过在大型人类成像数据集上预训练卷积神经网络（U-Net模型），并将其迁移到非人灵长类动物数据上，以提高脑提取的准确性和效率。 | 本文首次将迁移学习应用于非人灵长类动物的脑提取，通过预训练的U-Net模型在多个研究站点数据上进行升级，提高了模型的泛化能力和准确性。 | 尽管模型在多个站点数据上表现良好，但仍需进一步验证其在更多种类非人灵长类动物和其他哺乳动物上的适用性。 | 提高非人灵长类动物脑提取的准确性和效率，并推广到其他哺乳动物。 | 非人灵长类动物的脑提取，以及通过迁移学习扩展到其他哺乳动物。 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | U-Net | 图像 | 136只猕猴的数据集，以及来自多个研究站点的非人灵长类动物数据 |