深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1828 篇文献，本页显示第 1741 - 1760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1741 | 2024-08-07 |
Deep learning and optical coherence tomography in glaucoma: Bridging the diagnostic gap on structural imaging
2022, Frontiers in ophthalmology
DOI:10.3389/fopht.2022.937205
PMID:38983522
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综述 | 本文综述了利用深度学习算法和光学相干断层扫描（OCT）在青光眼诊断中的应用，特别是在结构影像方面的进展 | 介绍了深度学习算法在自动化检测青光眼损伤和进展方面的创新进展，以及如何利用OCT数据改进眼底摄影中青光眼损伤的检测 | NA | 探讨深度学习模型在青光眼检测中的应用，并展望这些发现在未来老化和基础科学领域的应用 | 青光眼的诊断和进展检测 | 计算机视觉 | 青光眼 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习（DL） | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1742 | 2024-08-07 |
Performance comparison of deep learning and machine learning methods in determining wetland water areas using EuroSAT dataset
2022-Mar, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-021-17177-z
PMID:34746985
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习和传统机器学习方法在利用EuroSAT数据集确定湿地水域方面的性能 | 提出使用1D卷积神经网络（CNN）在处理复杂和独特特征空间数据方面的优势，以及在图像预处理和标准化工具集成、抗噪声能力和图像局部变换方面的改进 | NA | 比较深度学习和机器学习方法在湿地水域分类中的性能 | 土耳其五个不同湿地的Sentinel-2图像中的水域 | 计算机视觉 | NA | 遥感 | CNN | 图像 | 使用EuroSAT数据集进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 1743 | 2024-08-07 |
DEEP LEARNING ALGORITHMS HAVE HIGH ACCURACY FOR AUTOMATED LANDMARK DETECTION ON 2D LATERAL CEPHALOGRAMS
2022-Dec, The journal of evidence-based dental practice
IF:4.1Q1
DOI:10.1016/j.jebdp.2022.101798
PMID:36494109
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meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析，评估了深度学习算法在二维侧位头颅摄影中自动识别地标点的准确性 | NA | NA | 评估深度学习算法在头颅摄影地标检测中的准确性 | 深度学习算法在头颅摄影地标检测中的应用 | computer vision | NA | 深度学习 | NA | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1744 | 2024-08-07 |
DEEP LEARNING ALGORITHMS SHOW SOME POTENTIAL AS AN ADJUNCTIVE TOOL IN CARIES DIAGNOSIS
2022-Dec, The journal of evidence-based dental practice
IF:4.1Q1
DOI:10.1016/j.jebdp.2022.101772
PMID:36494110
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综述 | 本文系统回顾了深度学习算法在龋齿检测中的应用 | NA | NA | 探讨深度学习算法在龋齿诊断中的潜在应用 | 深度学习算法在龋齿检测中的应用 | 机器学习 | 口腔疾病 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1745 | 2024-08-07 |
Spatially Distinct Genetic Determinants of Aortic Dimensions Influence Risks of Aneurysm and Stenosis
2022-08-02, Journal of the American College of Cardiology
IF:21.7Q1
DOI:10.1016/j.jacc.2022.05.024
PMID:35902171
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研究论文 | 本研究使用深度学习分析了43,317名UK Biobank参与者的230万张心脏磁共振图像，以阐明左心室流出道、主动脉根部和升主动脉直径的遗传基础，并探讨这些直径与疾病发生率的关联。 | 发现了79个与至少一个直径显著相关的基因位点，其中35个是新发现的，这些发现有助于预测胸主动脉瘤和主动脉狭窄。 | NA | 阐明左心室流出道、主动脉根部和升主动脉直径的遗传基础 | 左心室流出道、主动脉根部和升主动脉的直径 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 43,317名UK Biobank参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1746 | 2024-08-07 |
From cell lines to cancer patients: personalized drug synergy prediction
2022-Jan-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae134
PMID:38718189
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习框架PDSP，用于利用患者特异性的单一药物反应数据进行个性化药物协同预测 | PDSP模型首先在细胞系上训练，然后使用患者的基因表达数据和相关单一药物反应进行微调，以提高预测准确性 | 目前仅在三名白血病患者的数据上进行了评估 | 开发一种能够在临床环境中更有效地预测患者特定药物组合的深度学习模型 | 白血病患者 | 机器学习 | 白血病 | 深度学习 | 深度学习框架 | 基因表达数据 | 三名白血病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1747 | 2024-08-07 |
Disentangling Normal Aging From Severity of Disease via Weak Supervision on Longitudinal MRI
2022-10, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2022.3166131
PMID:35404811
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研究论文 | 本文提出了一种通过弱监督学习方法，从纵向MRI数据中分离正常衰老与疾病严重程度的研究 | 通过弱监督学习，明确分离疾病效应与正常衰老，并能增强训练数据的多样性 | 需要进一步验证在不同数据集上的泛化能力 | 研究如何通过深度学习算法将纵向MRI数据映射到连续的疾病严重程度尺度上 | 纵向MRI数据中的正常衰老与疾病严重程度 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 深度学习算法 | NA | MRI图像 | 632个样本来自阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI) | NA | NA | NA | NA |
| 1748 | 2024-08-07 |
Bridging the Gap between Deep Learning and Hypothesis-Driven Analysis via Permutation Testing
2022-Sep, PRedictive Intelligence in MEdicine. PRIME (Workshop)
DOI:10.1007/978-3-031-16919-9_2
PMID:36342897
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研究论文 | 本文提出了一种基于排列测试的灵活且可扩展的方法，将假设检验整合到数据驱动的深度学习分析中，以预测和解释青少年中的负面情绪症状。 | 本文的创新点在于将排列测试的概念应用于深度学习分析，使得深度学习的结果能够与支持假设的统计显著性相关联。 | NA | 旨在将深度学习与假设驱动的分析相结合，通过排列测试方法提高深度学习在神经科学研究中的应用价值。 | 研究对象为621名青少年参与者，通过分析他们的自我报告评估来预测负面情绪症状。 | 机器学习 | 抑郁症 | 深度学习 | NA | 文本 | 621名青少年参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1749 | 2024-08-07 |
Hyperspectral Image Classification with Optimized Compressed Synergic Deep Convolution Neural Network with Aquila Optimization
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/6781740
PMID:35845897
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研究论文 | 本文研究了如何利用优化后的压缩协同深度卷积神经网络（CSDCNN-AO）模型，从有限样本中准确分类高光谱图像（HSI） | 提出了基于特征提取和分类的新型深度学习分类方法，并引入了Aquila优化技术以提高分类性能 | NA | 提高高光谱图像分类的准确性和效率 | 高光谱图像的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 压缩协同深度卷积神经网络（CSDCNN-AO） | 高光谱图像 | 使用了四个高光谱图像数据集：Kennedy Space Center (KSC), Indian Pines (IP), Houston U (HU), Salinas Scene (SS) | NA | NA | NA | NA |
| 1750 | 2024-08-07 |
Depth resolved pencil beam radiography using AI - a proof of principle study
2022-Jun, Journal of instrumentation : an IOP and SISSA journal
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/1748-0221/17/06/p06012
PMID:38938475
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研究论文 | 本研究探讨了利用现代辐射源和探测器结合深度学习技术，通过散射光子信息在平面X射线成像中解析叠加衰减器的可能性 | 首次证明深度学习技术可以分析散射光子模式，从而在传统2D平面设置中推断深度信息 | 研究受限于简单的测试场景，未涉及复杂性或优化，且临床应用的性能扩展尚未探索 | 验证深度学习技术在解析平面X射线成像中叠加衰减器深度的原理 | 使用散射光子信息解析平面X射线成像中的叠加衰减器 | 计算机视觉 | NA | X射线成像 | 卷积神经网络 | 图像 | 10个伪随机堆叠的空气/骨骼/水材料模型 | NA | NA | NA | NA |
| 1751 | 2024-08-07 |
Identification of robust deep neural network models of longitudinal clinical measurements
2022-Jul-27, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-022-00651-4
PMID:35896817
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研究论文 | 本文比较了九种深度学习框架在模拟纵向临床测量数据上的表现，并评估了模型在不同参数下的性能 | 首次系统地研究了从模拟纵向临床测量中学习的方法，并发现了基于形状变化的识别比基于幅度的变化更具挑战性 | NA | 评估深度学习方法在疾病预测中的应用，特别是在纵向临床测量数据上的表现 | 模拟的体重指数(BMI)、血糖和收缩压轨迹数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络(CNN) | 时间序列数据 | 模拟数据包括体重指数(BMI)、血糖和收缩压轨迹，真实世界评估中使用了BMI轨迹 | NA | NA | NA | NA |
| 1752 | 2024-08-07 |
A Deep Learning Model for Inferring Elevated Pulmonary Capillary Wedge Pressures From the 12-Lead Electrocardiogram
2022-Mar, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2022.100003
PMID:38939079
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，用于从12导联心电图推断肺毛细血管楔压升高的情况 | 提出了一种非侵入性方法来识别升高的平均肺毛细血管楔压，并开发了一个相关的不可靠性评分，用于识别模型预测可能不可信的情况 | 模型性能在不可靠性高的患者子集中表现较差 | 开发一种非侵入性方法来识别升高的平均肺毛细血管楔压 | 从12导联心电图推断肺毛细血管楔压升高的情况 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 心电图数据 | 248,955份临床记录，其中6,739份包含直接测量值 | NA | NA | NA | NA |
| 1753 | 2024-08-07 |
Deep Learning in Medicine
2022-Mar, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2022.100017
PMID:38939084
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1754 | 2024-08-07 |
Self-Supervised Rigid Registration for Multimodal Retinal Images
2022, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2022.3201476
PMID:36040946
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研究论文 | 本文提出了一种自监督的多模态视网膜图像配准方法，旨在自动配准多模态视网膜图像而无需任何人工标注 | 该方法采用自监督学习，无需人工标注，减轻了准备训练数据的时间和成本 | NA | 开发一种无需人工标注的自监督多模态视网膜图像配准方法 | 多模态视网膜图像，特别是彩色眼底图像与红外反射和荧光素血管造影图像的配准 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1755 | 2024-08-07 |
3D GAN image synthesis and dataset quality assessment for bacterial biofilm
2022-09-30, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btac529
PMID:35924980
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研究论文 | 本文介绍了一种生物图像合成与评估工作流程，用于增强细菌生物膜图像，利用3D循环生成对抗网络（GAN）生成3D生物膜图像，并提出了一种随机合成数据集质量评估（SSQA）方法 | 本文创新性地使用了3D循环GAN和非平衡损失函数来生成逼真的3D生物膜图像，并提出了SSQA方法来评估合成数据集的质量 | NA | 开发一种新的方法来合成和评估细菌生物膜图像，以增强数据驱动的深度学习技术在生物图像分析中的应用 | 细菌生物膜图像的合成与质量评估 | 计算机视觉 | NA | 3D循环生成对抗网络（GAN） | GAN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1756 | 2024-08-07 |
Autoencoders for sample size estimation for fully connected neural network classifiers
2022-Dec-13, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-022-00728-0
PMID:36513729
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研究论文 | 研究如何利用自编码器损失来估计全连接神经网络分类器所需的最小标记训练数据样本量 | 提出了一种基于自编码器损失的估计方法，用于确定全连接神经网络分类器所需的最小标记数据样本量，这是一种在深度学习领域中尚未充分研究的方法 | 研究主要集中在全连接神经网络分类器上，可能不适用于其他类型的深度学习模型 | 探索在计算机视觉模型训练前，如何通过自编码器损失来估计所需的最小标记数据样本量 | 全连接神经网络分类器所需的最小标记训练数据样本量 | 计算机视觉 | NA | 自编码器 | 全连接神经网络 | 图像 | 研究中未具体提及样本数量，但讨论了最小收敛样本（MCS）的概念 | NA | NA | NA | NA |
| 1757 | 2024-08-07 |
Predicting hypertension onset from longitudinal electronic health records with deep learning
2022-Dec, JAMIA open
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/jamiaopen/ooac097
PMID:36448021
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研究论文 | 本研究利用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）从电子健康记录（EHRs）中预测高血压的发病 | 本研究首次采用LSTM网络结合纵向EHRs数据来预测高血压的发病，并与其他模型如XGboost进行比较 | NA | 预测高血压的发病 | 高血压的发病风险及相关的驱动因素 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | LSTM | 电子健康记录 | 233,895名成年患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1758 | 2024-08-07 |
Enhancing convolutional neural network predictions of electrocardiograms with left ventricular dysfunction using a novel sub-waveform representation
2022-Oct, Cardiovascular digital health journal
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.cvdhj.2022.07.074
PMID:36310683
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研究论文 | 本文介绍了一种新的子波形表示方法，用于增强卷积神经网络对心电图预测左心室功能障碍的性能 | 引入了基于数据中心的子波形表示方法，而不是改变模型中心的CNN架构 | NA | 提高心电图深度学习在心血管异常患者中的预测准确性 | 左心室功能障碍的识别 | 机器学习 | 心血管疾病 | 卷积神经网络 (CNN) | CNN | 心电图 (ECG) 波形 | 92,446名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1759 | 2024-08-07 |
Exploration of consumer preference based on deep learning neural network model in the immersive marketing environment
2022, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0268007
PMID:35507570
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研究论文 | 本研究旨在通过深度学习神经网络模型探索沉浸式营销环境下的消费者偏好，设计个性化推荐系统，提升营销效果和用户体验 | 提出基于沉浸式图神经网络（IGNN）模型的个性化推荐系统，相较于其他推荐系统显示出更高的优势 | NA | 增加各类商品的营销量，促进市场的全面发展 | 消费者在沉浸式营销环境下的偏好 | 机器学习 | NA | 深度学习（DL）神经网络（NN） | 图神经网络（GNN） | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1760 | 2024-08-07 |
Design and Rationale for the Use of Magnetic Resonance Imaging Biomarkers to Predict Diabetes After Acute Pancreatitis in the Diabetes RElated to Acute Pancreatitis and Its Mechanisms Study: From the Type 1 Diabetes in Acute Pancreatitis Consortium
2022-07-01, Pancreas
IF:1.7Q3
DOI:10.1097/MPA.0000000000002080
PMID:36206463
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研究论文 | 本研究探讨使用磁共振成像（MRI）技术预测急性胰腺炎后糖尿病的可能性 | 利用高级MRI技术反映潜在的病理生理变化，并提供预测糖尿病的影像生物标志物 | NA | 通过识别急性胰腺炎后的实质特征，区分高风险个体与血糖正常者 | 急性胰腺炎后糖尿病的风险评估 | 医学影像 | 糖尿病 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习 | 影像数据 | DREAM研究中的一部分参与者将参与并接受特定的MRI检查 | NA | NA | NA | NA |