深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 583 篇文献，本页显示第 141 - 160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 141 | 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
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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 |
| 142 | 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 |
| 143 | 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
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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 |
| 144 | 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
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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 |
| 145 | 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 |
| 146 | 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 |
| 147 | 2024-09-27 |
Learning to Localize Cross-Anatomy Landmarks in X-Ray Images with a Universal Model
2022, BME frontiers
IF:5.0Q1
DOI:10.34133/2022/9765095
PMID:37850187
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研究论文 | 本文开发了一种通用的解剖标志检测模型，该模型可以从多个对应不同解剖区域的X射线图像数据集中学习 | 首次尝试在多个数据集上训练单一网络进行解剖标志检测，相比传统单数据集训练模型，该模型更轻量且训练更简单，同时提高了解剖标志定位的准确性 | NA | 开发一种能够在不同解剖区域X射线图像中准确自动定位解剖标志的通用模型 | X射线图像中的解剖标志 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 全卷积网络 | 图像 | 1710张X射线图像，包含72个解剖标志，涉及四个解剖区域 | NA | NA | NA | NA |
| 148 | 2024-09-27 |
Virtual Staining, Segmentation, and Classification of Blood Smears for Label-Free Hematology Analysis
2022, BME frontiers
IF:5.0Q1
DOI:10.34133/2022/9853606
PMID:37850166
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研究论文 | 本文提出了一种基于单通道、无标记深紫外显微镜的全自动血液分析框架，用于无标记血液分析 | 利用深紫外显微镜的独特能力，开发了一种基于深度学习的管道，实现了虚拟染色、分割、分类和白细胞计数 | NA | 简化并改进当前的全血计数和血涂片分析，开发一种简单、快速、低成本的即时血液分析仪 | 白细胞的虚拟染色、分割、分类和计数 | 数字病理学 | NA | 深紫外显微镜 | 深度学习网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 149 | 2024-09-27 |
Label-Free Virtual HER2 Immunohistochemical Staining of Breast Tissue using Deep Learning
2022, BME frontiers
IF:5.0Q1
DOI:10.34133/2022/9786242
PMID:37850170
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的无标签虚拟HER2免疫组化染色方法 | 提出了一种基于条件生成对抗网络的虚拟HER2免疫组化染色方法，能够快速将未标记的乳腺组织切片的自发荧光显微图像转换为与标准化学染色相匹配的明场显微图像 | 需要进一步验证该方法在其他生物标志物上的适用性 | 开发一种无需化学处理的虚拟HER2免疫组化染色方法，以加速生物医学工作流程 | 乳腺组织中的HER2生物标志物 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | 条件生成对抗网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 150 | 2024-09-27 |
Connectivity-based Cortical Parcellation via Contrastive Learning on Spatial-Graph Convolution
2022, BME frontiers
IF:5.0Q1
DOI:10.34133/2022/9814824
PMID:37850179
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研究论文 | 本文提出了一种基于结构连接的皮质分割框架，利用空间图卷积网络进行对比学习 | 提出了空间图卷积分割（SGCP）框架，通过两阶段深度学习模型进行图表示脑成像数据的分割 | NA | 开发和评估基于结构连接的皮质分割框架 | 脑皮质分割 | 计算机视觉 | NA | 空间图卷积网络 | 深度学习模型 | 图像 | 15个受试者的DWI数据集，用于5个脑区域的分割任务 | NA | NA | NA | NA |
| 151 | 2024-09-26 |
Deep Learning-Based Recurrence Prediction of Atrial Fibrillation After Catheter Ablation
2022-01-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society
IF:3.1Q2
DOI:10.1253/circj.CJ-21-0622
PMID:34629373
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研究论文 | 研究使用深度卷积神经网络（CNN）预测心房颤动（AF）患者在射频消融（RFCA）后的复发情况，并与传统统计分析方法进行比较 | 提出了一种新的CNNSurv模型用于预测AF复发，其性能优于传统的统计分析方法 | NA | 研究深度学习模型在预测心房颤动复发中的应用 | 接受射频消融治疗的心房颤动患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度卷积神经网络（CNN） | CNN | 数值数据 | 310名接受射频消融治疗的心房颤动患者，其中包括94名复发患者 | NA | NA | NA | NA |
| 152 | 2024-09-26 |
A systematic literature review of deep learning neural network for time series air quality forecasting
2022-Jan, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-021-17442-1
PMID:34807385
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综述 | 本文系统回顾了深度学习神经网络在时间序列空气质量预测中的应用 | 本文总结了不同类型的深度学习算法在空气质量预测中的应用，并介绍了混合深度学习技术的有效性 | 本文主要集中在现有研究的回顾和总结，未提出新的模型或方法 | 探讨深度学习在时间序列空气质量预测中的应用 | 深度学习算法在空气质量预测中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 混合深度学习模型 | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 153 | 2024-09-23 |
Artificial Intelligence and Machine Learning: What You Always Wanted to Know but Were Afraid to Ask
2022, Gastro hep advances
DOI:10.1016/j.gastha.2021.11.001
PMID:39129929
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综述 | 本文综述了人工智能和机器学习在健康科学中的应用，特别是其在胃肠病学和肝病学领域的研究与临床实践中的影响 | 本文介绍了机器学习的基本原理及其在医学技术中的应用，特别是深度学习方法 | NA | 旨在为临床医生提供机器学习基础知识的指南，帮助他们理解和应用人工智能技术 | 人工智能和机器学习在健康科学中的应用，特别是其在胃肠病学和肝病学领域的研究与临床实践中的影响 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 154 | 2024-09-23 |
Predicting biochemical recurrence of prostate cancer with artificial intelligence
2022, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-022-00126-3
PMID:35693032
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研究论文 | 本文利用人工智能技术预测前列腺癌的生化复发 | 开发了一种基于卷积神经网络的形态学生物标志物，用于预测前列腺癌的生化复发，并使用概念性解释方法解释了学习到的组织模式 | NA | 探索利用人工智能发现额外的预后信息，以预测前列腺癌的生化复发 | 前列腺癌的生化复发 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 卷积神经网络 | CNN | 组织 | 685名患者用于训练，204名患者用于验证 | NA | NA | NA | NA |
| 155 | 2024-09-23 |
Deep learning models for COVID-19 chest x-ray classification: Preventing shortcut learning using feature disentanglement
2022, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0274098
PMID:36201483
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研究论文 | 本文提出了一种使用特征解耦技术来防止深度学习模型在COVID-19胸片分类中出现捷径学习的方法 | 引入特征解耦技术，强制模型识别图像中的肺部特征，并惩罚其学习来自原始数据集的特征 | 未提及 | 提高深度学习模型在COVID-19胸片分类中的泛化性能 | COVID-19患者的胸片 | 计算机视觉 | COVID-19 | 特征解耦 | 深度学习模型 | 图像 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 156 | 2024-09-23 |
Informative and Reliable Tract Segmentation for Preoperative Planning
2022, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2022.866974
PMID:37492653
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研究论文 | 本研究使用深度学习进行可靠的脑白质束分割，并结合不确定性量化来测量分割的不确定性，以辅助术前规划 | 本研究首次将深度学习和不确定性量化结合用于脑白质束分割，并提出了基于体积的校准方法来计算代表性的预测概率 | 本研究仅在特定数据集上进行了验证，尚未在临床环境中广泛应用 | 提高脑白质束分割的准确性和可靠性，以辅助术前规划和手术操作 | 脑白质束的分割和不确定性量化 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 3D U-Net | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 157 | 2024-09-23 |
Improving disease classification performance and explainability of deep learning models in radiology with heatmap generators
2022, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2022.991683
PMID:37492678
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研究论文 | 研究通过在训练中引入热图生成器，改进深度学习模型在放射学中的疾病分类性能和可解释性 | 通过在训练过程中引入热图生成器和眼动数据，同时提高了疾病分类性能和模型的可解释性 | NA | 提高深度学习模型在放射学中的疾病分类性能和可解释性 | 胸部X光片及其相关标签（正常、充血性心力衰竭和肺炎）以及放射科医生的眼动坐标数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | NA | U-Net | 图像 | 包含胸部X光片、相关标签和放射科医生眼动坐标的多个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 158 | 2024-09-23 |
Applications of machine learning in computer-aided drug discovery
2022, QRB discovery
DOI:10.1017/qrd.2022.12
PMID:37529294
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综述 | 本文综述了机器学习在基于结构的药物设计中的应用，特别是深度学习在从头药物设计、结合位点预测和结合亲和力预测方面的最新趋势 | 本文介绍了深度学习在基于结构的药物设计中的应用，特别是其在从头药物设计、结合位点预测和结合亲和力预测方面的创新应用 | NA | 总结机器学习在基于结构的药物设计中的最新趋势 | 基于结构的药物设计中的深度学习应用 | 计算机视觉 | NA | 机器学习 | 深度学习 | 实验数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 159 | 2024-09-20 |
Deformable MR-CT image registration using an unsupervised, dual-channel network for neurosurgical guidance
2022-01, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2021.102292
PMID:34784539
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研究论文 | 本文提出了一种无监督的深度学习框架，用于神经外科手术指导中的术前MR和术中CT图像的变形配准 | 创新点在于使用双通道网络进行配准，并结合合成不确定性提供空间变化的权重，以及端到端的联合优化训练策略 | NA | 旨在提高微创颅内神经外科手术的精度，解决脑组织变形问题 | 术前MR和术中CT图像的变形配准 | 计算机视觉 | 神经外科疾病 | 深度学习 | 双通道网络 | 图像 | 使用了三个数据集：模拟变形的MR/CT配对数据、真实变形的MR/CT配对数据和真实神经外科手术数据 | NA | NA | NA | NA |
| 160 | 2024-09-19 |
Pushing the Boundaries of Molecular Property Prediction for Drug Discovery with Multitask Learning BERT Enhanced by SMILES Enumeration
2022, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0004
PMID:39285949
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研究论文 | 提出了一种基于多任务学习和BERT增强的SMILES枚举的分子性质预测框架，用于药物发现 | 利用大规模预训练、多任务学习和SMILES枚举来缓解数据稀缺问题，并通过注意力机制提高模型可解释性 | 未提及 | 提高分子性质预测的准确性，促进药物发现 | 小分子药物的药理学性质 | 机器学习 | NA | 多任务学习、BERT、SMILES枚举 | BERT | 文本 | 60个实际分子数据集 | NA | NA | NA | NA |