深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 625 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2024-09-29 |
Interfacing Machine Learning and Microbial Omics: A Promising Means to Address Environmental Challenges
2022, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2022.851450
PMID:35547145
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review | 本文综述了机器学习与微生物组学结合在解决环境挑战中的潜力 | 探讨了分子微生物生态学与人工智能结合的前沿领域，并提供了机器学习的基本介绍 | 当前研究领域存在局限性，需要进一步发展以实现环境监测和管理的目标 | 探讨机器学习在微生物生态学中的应用，以推进环境监测和管理实践 | 微生物群落及其在环境扰动中的响应 | machine learning | NA | NA | NA | omics | NA | NA | NA | NA | NA |
| 182 | 2024-09-29 |
Image Quality Control in Lumbar Spine Radiography Using Enhanced U-Net Neural Networks
2022, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2022.891766
PMID:35558524
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的图像质量控制框架，用于分割和评估腰椎X光图像，以标准化放射成像程序 | 使用增强的U-Net神经网络进行腰椎X光图像的分割和质量评估 | NA | 标准化放射成像程序，提高腰椎X光图像的质量控制 | 腰椎X光图像的分割和质量评估 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 1389名患者的腰椎X光图像，包括前后位、侧位和斜位图像 | NA | NA | NA | NA |
| 183 | 2024-09-29 |
A Systematic Approach for Explaining Time and Frequency Features Extracted by Convolutional Neural Networks From Raw Electroencephalography Data
2022, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2022.872035
PMID:35712676
|
研究论文 | 本文提出了一种基于模型可视化的新方法，用于解释卷积神经网络从原始脑电图数据中提取的时间和频率特征 | 本文首次系统地评估了在静息状态脑电图数据上训练的卷积神经网络中波形和频谱特征的重要性 | NA | 提高卷积神经网络在静息状态脑电图分析中的可解释性 | 卷积神经网络从原始脑电图数据中提取的时间和频率特征 | 机器学习 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 脑电图数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 184 | 2024-09-29 |
A Survey on Human Cancer Categorization Based on Deep Learning
2022, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2022.884749
PMID:35832207
|
综述 | 本文综述了基于深度学习的人类癌症分类方法 | 介绍了深度学习在医学图像分析中的应用，特别是卷积神经网络（CNN）在癌症诊断中的应用 | 未提及具体的研究限制 | 评估深度学习在医学图像分析中的主要概念，并综述该领域的进展 | 深度学习技术在医学图像中的应用，特别是癌症分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 185 | 2024-09-29 |
Face Mask-Wearing Detection Model Based on Loss Function and Attention Mechanism
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/2452291
PMID:35865498
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研究论文 | 本文提出了一种基于损失函数和注意力机制的神经网络模型，用于复杂环境下的口罩佩戴检测 | 引入了注意力机制和不同的边界框损失函数，提高了口罩佩戴检测的准确性和定位精度 | NA | 提高口罩佩戴检测的准确性，以应对复杂环境中的遮挡、光照和密度问题 | 口罩佩戴检测 | 计算机视觉 | NA | YOLOv5s | 神经网络模型 | 图像 | 7958张口罩佩戴图像和大量未佩戴口罩的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 186 | 2024-09-29 |
A generalized deep learning network for fractional anisotropy reconstruction: Application to epilepsy and multiple sclerosis
2022, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2022.891234
PMID:35991288
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研究论文 | 本文提出了一种基于U-net架构的广义深度学习网络，用于从1分钟内获取的10个扩散加权（DW）图像中重建分数各向异性（FA）图，并应用于癫痫和多发性硬化症的研究 | 本文的创新点在于提出了一种广义的深度学习网络，能够在不同扫描仪和DW成像协议下无需重新训练即可应用，并且能够从10个DW图像中重建高质量的FA图，保留了病理敏感性 | NA | 开发一种能够在临床上快速获取高质量FA图的方法，并评估其在癫痫和多发性硬化症中的应用 | 分数各向异性（FA）图在癫痫和多发性硬化症中的应用 | 机器学习 | 神经疾病 | 深度学习 | U-net | 图像 | 使用人类连接组项目（HCP）数据进行训练，并在两个不同的临床数据集（癫痫和多发性硬化症）上进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 187 | 2024-09-29 |
On modeling and utilizing chemical compound information with deep learning technologies: A task-oriented approach
2022, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2022.07.049
PMID:36051875
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综述 | 本文综述了如何利用深度学习技术在任务导向的方式下建模和利用化学化合物信息 | 本文介绍了四种尚未完全融入化学信息计算分析的新兴技术 | 本文未详细讨论这些新兴技术的具体应用和局限性 | 探讨如何利用深度学习技术在药物发现任务中导航化学空间 | 化学化合物数据库中的化合物信息及其注释属性和测定数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 化学化合物信息 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 188 | 2024-09-29 |
Deep learning framework for prediction of infection severity of COVID-19
2022, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2022.940960
PMID:36059818
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研究论文 | 开发了一种深度学习框架，用于预测COVID-19感染的严重程度 | 利用胸部CT扫描数据，通过肺叶和感染区域的分割，计算感染严重程度百分比，并使用k-NN模型进行分类 | 仅使用了232个胸部CT扫描数据进行训练，样本量相对较小 | 量化COVID-19确诊患者的病情严重程度 | COVID-19患者的胸部CT扫描图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | CNN | 图像 | 232个胸部CT扫描图像，加上两个公共数据集的59个扫描图像，以及两个外部测试集的21个扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 189 | 2024-09-29 |
A workflow for segmenting soil and plant X-ray computed tomography images with deep learning in Google's Colaboratory
2022, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2022.893140
PMID:36176692
|
研究论文 | 本文介绍了一种在Google的Colaboratory中使用深度学习分割土壤和植物X射线计算机断层扫描图像的工作流程 | 开发了一种模块化工作流程，利用Google的Colaboratory中的低成本资源，将卷积神经网络应用于X射线μCT图像分割 | 文章中提到的挑战包括计算机科学家与农业研究者之间的知识鸿沟，以及训练和应用深度学习模型所需的计算资源 | 加速植物和土壤科学中新兴深度学习技术的采用和使用 | 土壤和植物的X射线μCT图像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 核桃叶、杏仁花蕾和土壤团聚体的示例扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 190 | 2024-09-29 |
Deep learning techniques for detecting and recognizing face masks: A survey
2022, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2022.955332
PMID:36225777
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综述 | 本文综述了用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术 | 本文综述了用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术，并讨论了这些技术的有效性 | 主要问题是人们经常不正确地佩戴口罩，导致模型难以准确检测 | 研究目的是综述用于检测和识别佩戴口罩的深度学习技术 | 研究对象是口罩人脸识别（MFR）和遮挡人脸识别（OFR）的深度学习技术 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 191 | 2024-09-29 |
Automatic autism spectrum disorder detection using artificial intelligence methods with MRI neuroimaging: A review
2022, Frontiers in molecular neuroscience
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fnmol.2022.999605
PMID:36267703
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综述 | 本文综述了使用人工智能方法和MRI神经影像进行自闭症谱系障碍自动检测的研究进展 | 本文总结了使用深度学习技术开发自闭症谱系障碍自动诊断模型的有限工作，并提供了未来研究方向的建议 | 目前使用深度学习技术开发自闭症谱系障碍自动诊断模型的研究非常有限 | 综述使用人工智能方法和MRI神经影像进行自闭症谱系障碍自动检测的研究进展 | 自闭症谱系障碍的自动检测方法 | 机器学习 | 自闭症 | MRI | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 192 | 2024-09-29 |
Crop genomic selection with deep learning and environmental data: A survey
2022, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2022.1040295
PMID:36703955
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综述 | 本文综述了将深度学习与环境数据结合用于作物基因组选择的最新技术 | 本文探讨了在多环境条件下使用深度学习模型预测作物表型的创新方法，特别是结合了温度、土壤条件和降水等异质数据源的模型 | NA | 探讨在多环境条件下使用深度学习模型预测作物表型的方法 | 作物基因组选择模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组数据、环境数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 193 | 2024-09-28 |
Analysis of Traditional Cultural Acceptance Based on Deep Learning
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/2373842
PMID:35707191
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研究论文 | 本文利用深度学习技术分析传统文化的接受度 | 提出了基于Faster R-CNN模型的深度学习方法，该方法在分析传统文化接受度方面优于现有算法 | 未提及具体的研究局限性 | 研究如何利用深度学习技术分析传统文化的接受度 | 研究对象为未接触现代科技的传统部落文化及其接受度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Faster R-CNN | NA | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 194 | 2024-09-28 |
Artificial Intelligence Technologies and Their Application for Reform and Development of Table Tennis Training in Complex Environments
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/3442610
PMID:35747715
|
研究论文 | 本文探讨了人工智能技术在复杂环境下乒乓球训练中的应用，通过引入细粒度评估系统（FGE）和深度学习模型，实现了在线智能训练 | 本文创新性地将细粒度评估系统（FGE）与深度学习模型结合，用于分析球员的体态并进行在线训练，相比传统统计模型，FGE在精度和召回率上表现更优 | 本文未详细讨论FGE系统在实际应用中的可行性和成本问题 | 研究如何利用人工智能技术改进复杂环境下的乒乓球训练 | 乒乓球训练中的体态分析和在线训练系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 体态数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 195 | 2024-09-28 |
A Deep Learning Quantification Algorithm for HER2 Scoring of Gastric Cancer
2022, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2022.877229
PMID:35706692
|
研究论文 | 本文提出了一种用于胃癌HER2评分的深度学习量化算法 | 首次提出了一种自动化的HER2评分框架，并使用重参数化方案加速推理过程 | NA | 开发一种辅助病理学家诊断胃癌HER2评分的深度学习算法 | 胃癌HER2评分 | 计算机视觉 | 胃癌 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 196 | 2024-09-28 |
Individual Factors Associated With COVID-19 Infection: A Machine Learning Study
2022, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2022.912099
PMID:35844896
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研究论文 | 本研究旨在通过机器学习技术识别与COVID-19感染相关的潜在因素 | 本研究采用了多种机器学习和深度学习算法，包括随机森林、XGBoost和深度神经网络，以选择最佳预测模型 | 本研究的数据集主要包含临床数据和健康参数，可能未涵盖所有潜在影响因素 | 识别与COVID-19感染相关的潜在因素，并开发预测模型以帮助预防SARS-CoV-2感染 | COVID-19感染的潜在风险因素 | 机器学习 | COVID-19 | 随机森林、XGBoost、支持向量机、深度神经网络 | 随机森林、XGBoost、深度神经网络 | 临床数据、人体测量数据、健康参数 | 包含临床数据、人体测量数据和健康参数的样本 | NA | NA | NA | NA |
| 197 | 2024-09-28 |
Cultural and Creative Product Design and Image Recognition Based on Deep Learning
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/7256584
PMID:35865496
|
研究论文 | 研究基于深度学习的文化创意产品设计和图像识别 | 提出了一种基于深度学习的图像识别技术，用于文化创意产品设计，相较于现有的LDA、HMM和优化算法，该系统提供了更准确的解决方案 | NA | 研究如何利用深度学习技术进行文化创意产品设计和图像识别 | 文化创意产品和图像识别技术 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 198 | 2024-09-28 |
Deep Learning Dual Neural Networks in the Construction of Learning Models for Online Courses in Piano Education
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/4408288
PMID:35875728
|
研究论文 | 本文探讨了深度学习和人工智能在儿童钢琴教育中的应用，提出了一种基于双神经网络的钢琴音符起始检测方法 | 本文创新性地将深度学习与人工智能结合，用于在线钢琴课程的学习模型构建，并提出了一种双神经网络方法来检测钢琴音符的起始 | 本文未详细讨论模型的训练数据集大小和多样性，以及模型在不同钢琴音乐风格中的泛化能力 | 研究目的是提升现代钢琴教学质量，通过深度学习和人工智能技术改进在线钢琴课程的学习模型 | 研究对象是在线钢琴课程中的学习模型和儿童钢琴教育 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 双神经网络 | 音频信号 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 199 | 2024-09-28 |
Scope of repurposed drugs against the potential targets of the latest variants of SARS-CoV-2
2022, Structural chemistry
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s11224-022-02020-z
PMID:35938064
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综述 | 本文综述了利用计算生物学方法重新定位药物以对抗SARS-CoV-2最新变种潜在靶点的研究进展 | 本文介绍了通过分子对接、分子动力学模拟、定量结构活性关系、网络方法和人工智能等计算科学技术的进步，提高了药物重新定位的潜力 | 本文讨论了药物重新定位的优缺点，强调了其在最新进展中的应用范围 | 探讨利用计算生物学方法重新定位药物以对抗SARS-CoV-2最新变种的潜在靶点 | SARS-CoV-2的最新变种及其重要蛋白质靶点 | 计算生物学 | NA | 分子对接、分子动力学模拟、定量结构活性关系、网络方法、人工智能 | 机器学习、深度学习 | 蛋白质结构、药物分子 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 200 | 2024-09-28 |
Research on the Predictive Analysis of Park Landscape Design and Cost Based on RNN Model
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/2762554
PMID:36211005
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研究论文 | 研究基于RNN模型的公园景观设计和成本预测分析 | 引入人工蜂群算法更新RNN权重，提出全局最优的ABC-RNN预测模型 | 未提及具体限制 | 探索影响公园景观成本的主要因素，提出成本预测模型以控制建设成本 | 公园景观设计及其成本 | 机器学习 | NA | 深度学习技术 | RNN | NA | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |