深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 83 篇文献,本页显示第 61 - 80 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
61 2024-08-29
A fine-grained network for human identification using panoramic dental images
2022-May-13, Patterns (New York, N.Y.)
研究论文 本文提出了一种利用全景牙科图像进行人体细粒度识别的网络模型 设计了一种双分支架构,其中一个分支作为图像特征提取器,另一个作为掩码特征提取器,并通过改进的注意力机制和ArcFace损失函数提高了模型性能 NA 开发一种新的深度学习模型,用于通过全景牙科图像进行人体识别 利用牙科图像中的牙齿掩码分布来区分不同个体的细微牙齿差异 计算机视觉 NA 深度神经网络 CNN 图像 23,715张全景X光牙科图像,来自10,113名患者
62 2024-08-29
Analysis of Deep Learning-Based Phase Retrieval Algorithm Performance for Quantitative Phase Imaging Microscopy
2022-May-06, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种理论框架,用于分析和量化基于深度学习的相位检索算法在定量相位成像显微镜中的性能 通过比较恢复的相位图像与其理论相位轮廓,评估了深度学习在相位检索中的正确性和可靠性 NA 分析和量化深度学习在定量相位成像中的应用性能 包括均匀等离子体金传感器和介电层样品等有损和无损样本 计算机视觉 NA 深度学习 CNN 图像 包括有损的等离子体样品和无损的介电层样品
63 2024-08-28
New open-source software for subcellular segmentation and analysis of spatiotemporal fluorescence signals using deep learning
2022-May-20, iScience IF:4.6Q1
研究论文 本文介绍了一种新的开源软件,利用深度学习方法进行亚细胞荧光信号的分割和分析 该软件通过深度学习方法优化了钙信号分割的准确性和速度,适用于多种细胞类型和不同信号模式 NA 开发一种快速、准确且标准化的亚细胞荧光信号分析工具 亚细胞荧光信号的分割和量化 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 多种细胞类型
64 2024-08-28
A benchmark dataset for Hydrogen Combustion
2022-May-17, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文通过扩展内在反应坐标(IRC)计算与从头算分子动力学模拟和正常模式位移计算,为氢燃烧的19个反应通道的势能面提供更广泛的覆盖,构建了一个用于深度学习模型的基准数据集。 本文采用了高精度的范围分离杂化密度泛函ωB97X-V,评估了约290,000个势能和约1,270,000个核力矢量,以构建深度学习模型的参考数据集。 NA 为深度学习模型生成用于研究氢燃烧反应的参考数据。 氢燃烧反应的19个反应通道。 机器学习 NA 从头算分子动力学模拟 深度学习模型 势能和核力矢量数据 约290,000个势能和约1,270,000个核力矢量
65 2024-08-28
Expert surgeons and deep learning models can predict the outcome of surgical hemorrhage from 1 min of video
2022-05-17, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 评估深度学习神经网络(DNN)通过手术视频前一分钟预测止血控制能力的能力,并与人类专家的预测进行比较 深度学习模型SOCALNet在预测手术出血结果和血量损失方面表现优于人类专家,且没有假阴性结果 文章未提及具体限制 研究深度学习模型在预测手术出血结果和血量损失方面的有效性 深度学习模型SOCALNet和人类专家在预测手术出血结果和血量损失方面的表现 机器学习 NA 深度学习神经网络 卷积神经网络(ResNet)和循环神经网络(LSTM) 视频 147个手术视频,其中20个用于测试
66 2024-08-28
Protein design via deep learning
2022-05-13, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1
综述 本文回顾了基于深度学习的蛋白质设计方法的主要进展,并通过显著案例展示了其与传统基于知识的途径相比的新颖性 深度学习的引入对设计方法产生了变革性影响,特别是在结构基础的蛋白质设计和直接序列设计方面,以及最近在蛋白质设计中应用深度强化学习 NA 探讨深度学习在蛋白质设计中的应用及其未来发展方向 蛋白质设计方法及其在纳米技术和生物医学领域的应用 机器学习 NA 深度学习 深度强化学习 NA NA
67 2024-08-28
Design and validation of a semi-automatic bone segmentation algorithm from MRI to improve research efficiency
2022-05-12, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文开发并验证了一种半自动骨分割算法,利用空间强度梯度从膝关节的磁共振(MR)图像中分离髌骨,无需训练集 该算法通过减少约75%的分割时间,提高了研究效率,并可能用于生成深度学习算法的训练数据 NA 开发一种半自动分割算法,以提高骨分割的效率 髌骨的分割 计算机视觉 NA MRI NA 图像 4名人类参与者(体内)和3个猪膝关节(体外)
68 2024-08-28
Postural behavior recognition of captive nocturnal animals based on deep learning: a case study of Bengal slow loris
2022-05-11, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用深度学习技术对圈养夜行性动物的姿势行为进行识别,以孟加拉懒猴为例 建立了首个由人工标记的懒猴姿势行为数据集,并使用深度学习技术进行物体检测和语义分割 NA 评估动物福利和圈养管理中姿势行为的精确识别 孟加拉懒猴的姿势行为 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv5, Dilated Residual Networks (DRN) 图像 大量懒猴个体
69 2024-08-28
Evaluation of Deep Learning Architectures for Aqueous Solubility Prediction
2022-May-10, ACS omega IF:3.7Q2
研究论文 本研究评估了当前深度学习方法在分子水溶性预测中的应用,并开发了一个能够预测广泛有机分子水溶性的通用模型 本研究使用了目前最大的水溶性数据集,并探索了多种分子表示方法和四种不同的神经网络架构,以提高预测性能 NA 评估和改进深度学习方法在分子水溶性预测中的应用 有机分子的水溶性 机器学习 NA 深度学习 全连接神经网络、循环神经网络、图神经网络(GNNs)、SchNet 分子结构数据 使用了目前最大的水溶性数据集
70 2024-08-28
Machine Learning of Reaction Properties via Learned Representations of the Condensed Graph of Reaction
2022-05-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1
研究论文 本文结合化学信息学中的反应表示方法——凝聚反应图(CGR)与图卷积神经网络(GCNN)架构,开发了一种用于预测化学反应性质的深度学习模型 首次开发了适用于反应的通用且可转移的GCNN模型,该模型不依赖专家知识,能够生成数据驱动的、任务依赖的反应嵌入 NA 开发一种新的机器学习模型,用于准确预测化学反应的各种性质 化学反应的性质,如活化能、反应速率、产率等 机器学习 NA 图卷积神经网络(GCNN) GCNN 图数据 包含大量原子映射反应及其目标性质的数据集
71 2024-08-28
Split BiRNN for real-time activity recognition using radar and deep learning
2022-05-06, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种使用雷达和深度学习进行实时活动识别的分割双向循环神经网络(BiRNN)框架 该框架通过在本地设备上进行前向循环神经网络(RNN)计算并在远程设备上进行后向RNN计算,实现了快速响应和准确性提升 NA 旨在提高雷达系统在隐私保护下进行人体活动识别的效率和准确性 雷达数据处理和人体活动识别 机器学习 NA 深度神经网络 循环神经网络(RNN) 雷达数据 NA
72 2024-08-28
Portable Deep Learning-Driven Ion-Sensitive Field-Effect Transistor Scheme for Measurement of Carbaryl Pesticide
2022-May-06, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究提出了一种多输入深度学习驱动的离子敏感场效应晶体管(ISFET)方案,用于预测杀虫剂甲萘威的浓度 本研究的创新点在于使用深度学习算法与ISFET传感器相结合,有效预测杀虫剂浓度,并提高了预测准确性 NA 研究目的是开发一种能够现场测量杀虫剂浓度的便携式深度学习驱动的ISFET方案 研究对象是杀虫剂甲萘威的浓度 机器学习 NA 离子敏感场效应晶体管(ISFET) 深度学习回归模型 溶液温度 甲萘威浓度范围为1 × 10-1 × 10 M,溶液温度范围为20-35 °C
73 2024-08-28
Exploration of chemical space with partial labeled noisy student self-training and self-supervised graph embedding
2022-May-02, BMC bioinformatics IF:2.9Q1
研究论文 本文开发了一种自训练方法PLANS和一种新的自监督图嵌入GINFP,用于化学化合物的子结构信息表示,并评估了其在预测CYP450结合活性和化学毒性方面的性能 提出了PLANS自训练方法和GINFP自监督图嵌入,能够利用大量未标记的化学化合物和标记及部分标记的药理数据,提高神经网络模型的泛化能力 NA 加速药物发现过程并降低成本,通过机器学习尤其是深度学习在QSAR建模中的应用 化学化合物的子结构信息表示和化学性质预测,如结合亲和力、毒性等 机器学习 NA 自监督学习 图神经网络 化学数据 数百万未标记的化学化合物以及标记和部分标记的药理数据
74 2024-08-28
Pushing the Limits of Surface-Enhanced Raman Spectroscopy (SERS) with Deep Learning: Identification of Multiple Species with Closely Related Molecular Structures
2022-May, Applied spectroscopy IF:2.2Q2
研究论文 本文探讨了将深度学习算法应用于表面增强拉曼光谱(SERS)以区分和分类不同种类的胆酸 结合SERS与深度学习算法,提高了检测和分类能力,特别是在区分分子结构非常相似的胆酸种类上 NA 评估深度学习算法在SERS光谱中区分和分类不同胆酸种类的潜力 胆酸,一种分子结构相似且拉曼散射截面低的分子家族 机器学习 NA 表面增强拉曼光谱(SERS) 卷积神经网络(CNN) 光谱 五种胆酸种类
75 2024-08-28
A radiomics-boosted deep-learning model for COVID-19 and non-COVID-19 pneumonia classification using chest x-ray images
2022-May, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文开发了一种结合放射组学分析的深度学习模型,用于通过胸部X光图像区分COVID-19和非COVID-19肺炎 采用2D滑动核映射放射组学特征,并将这些特征转化为与X光图像相同维度的2D图,增强了模型的性能和鲁棒性 NA 提高COVID-19和非COVID-19肺炎检测的准确性和鲁棒性 COVID-19、非COVID-19肺炎和健康个体的分类 计算机视觉 COVID-19 放射组学分析 深度神经网络(包括VGG-16、VGG-19和DenseNet-121) 图像 812张胸部X光图像,包括262例COVID-19、288例非COVID-19肺炎和262例健康案例
76 2024-08-28
Automated segmentation of the larynx on computed tomography images: a review
2022-May, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2
综述 本文综述了用于计算机断层扫描(CT)图像上喉部自动分割的各种自动检测和分割方法 总结了图像配准和深度学习方法在喉部分割中的应用,并比较了它们的优缺点 缺乏对喉部边界的标准化以及相对较小的结构的复杂性使得CT图像上的喉部自动分割具有挑战性 探讨在头颈癌治疗规划中,如何通过自动分割技术辅助临床医生验证其发现并寻找诊断中的疏漏 喉部在CT图像上的自动分割方法 计算机视觉 头颈癌 NA NA 图像 NA
77 2024-08-27
A cross-scanner and cross-tracer deep learning method for the recovery of standard-dose imaging quality from low-dose PET
2022-05, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1
研究论文 本文开发了一种深度学习方法,能够在不同扫描器和示踪剂下从低剂量PET图像恢复到标准剂量图像质量 本文创新性地开发了一种条件生成对抗网络(GAN),用于跨扫描器和跨示踪剂的优化,以提高AI在临床实践中的可信度 NA 旨在开发一种AI技术,能够在不同扫描器和示踪剂下独立应用,从低剂量扫描中恢复高质量成像 237名患者的脑部[18F]FDG PET图像,以及不同扫描器和示踪剂下的PET图像 计算机视觉 NA 条件生成对抗网络(GAN) GAN 图像 237名患者的脑部[18F]FDG PET图像,45名患者的[18F]FDG PET图像,18名患者的[18F]FET PET图像,10名患者的[18F]Florbetapir图像
78 2024-08-07
From Left Atrial Dimension to Curved M-Mode Speckle-Tracking Images: Role of Echocardiography in Evaluating Patients with Atrial Fibrillation
2022-May, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3
综述 本文综述了利用斑点追踪超声心动图从左心房尺寸到曲面M型图像评估心房颤动患者的临床应用、优势和局限性 斑点追踪超声心动图被证明是一种可行且可重复的技术,用于直接评估左心房功能,并且深度学习神经网络已成功应用于超声心动图图像分析,实现基于人工智能的全自动测量 左心房应变和应变率的临床应用、优势和局限性需要充分理解,且其在心房颤动患者治疗决策中的预后价值和实用性需要进一步阐明 探讨斑点追踪超声心动图在评估心房颤动患者中的应用及其临床意义 心房颤动患者 医学影像 心房颤动 斑点追踪超声心动图 深度学习神经网络 图像 NA
79 2024-08-07
Segmentation of Dental Restorations on Panoramic Radiographs Using Deep Learning
2022-May-25, Diagnostics (Basel, Switzerland)
研究论文 本文研究使用深度学习方法在全景X光片上分割牙科修复体 提出使用小尺寸、等间距的矩形图像块(tiles)训练模型,以提高分割性能和加速收敛 全景X光片的分割偏向于更频繁和扩展的类别 探索使用U-Net模型在全景X光片上分割牙科修复体的有效方法 牙科修复体,包括填充物、冠和根管填充 计算机视觉 NA 卷积神经网络(CNN) U-Net 图像 1781张全景X光片
80 2024-08-05
Repurposing of FDA approved drugs against Salmonella enteric serovar Typhi by targeting dihydrofolate reductase: an in silico study
2022-05, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2
研究论文 本研究利用FDA批准药物针对伤寒沙门氏菌的二氢叶酸还原酶进行了药物再利用的计算研究 通过深度学习回归算法筛选FDA批准的药物库,发现四种药物对二氢叶酸还原酶具有潜在的抑制作用 研究仅基于计算模型,缺乏临床实验验证 开发有效的药物以克服伤寒沙门氏菌的耐药性 FDA批准的1930种药物 计算机视觉 伤寒 深度学习回归算法, 分子对接, 分子动力学模拟 NA 化合物 1930种药物库
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