深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 93 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 2024-08-30
Deep Learning-Based Diagnosis of Alzheimer's Disease
2022-May-18, Journal of personalized medicine IF:3.0Q1
review 本研究综述了使用深度学习技术在阿尔茨海默病诊断中的最新进展和趋势 深度学习技术在阿尔茨海默病诊断中显示出比传统机器学习模型更高的准确性 尽管深度学习在阿尔茨海默病诊断中显示出潜力,但仍存在一些挑战需要解决 探索深度学习在阿尔茨海默病诊断中的潜力 阿尔茨海默病 machine learning geriatric disease deep learning NA NA NA
62 2024-08-30
A New Look at the Spin Glass Problem from a Deep Learning Perspective
2022-May-14, Entropy (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种使用定制深度神经网络计算受挫自旋玻璃模型热力学平均值的新方法 提出了模拟自旋晶格结构的特殊神经网络架构,提高了学习速度和预测准确性 NA 从深度学习角度重新审视自旋玻璃问题 自旋玻璃模型 机器学习 NA 深度神经网络 神经网络 NA
63 2024-08-30
Leveraging Tweets for Artificial Intelligence Driven Sentiment Analysis on the COVID-19 Pandemic
2022-May-13, Healthcare (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种基于向日葵优化和深度学习驱动的情感分析与分类模型(SFODLD-SAC),用于分析COVID-19疫情期间的推文情感 该研究的创新点在于设计了包含向日葵算法(SFO)的SFODLD-SAC模型,用于优化级联循环神经网络(CRNN)模型的超参数,以提高情感分析的准确性 NA 研究目的是通过分析社交媒体上的用户生成内容,了解人们在COVID-19疫情期间的情感表达,从而辅助制定健康干预政策和意识提升活动 研究对象是COVID-19疫情期间的推文情感 自然语言处理 NA 自然语言处理(NLP)和深度学习(DL) 级联循环神经网络(CRNN) 文本 使用来自Kaggle仓库的基准数据集进行模拟分析
64 2024-08-30
COVID-19 Spatio-Temporal Evolution Using Deep Learning at a European Level
2022-May-11, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文研究使用深度学习方法准确模拟COVID-19传播的有效性,并考虑政策干预对传播的影响 提出了一种结合政策干预的深度学习模型,用于预测COVID-19的传播及特定政策措施的效果 NA 研究深度学习在欧洲层面模拟COVID-19时空演变的有效性 COVID-19的传播及其政策干预效果 机器学习 COVID-19 深度学习 深度学习模型 时空数据 欧洲各地区
65 2024-08-30
An Intelligent ECG-Based Tool for Diagnosing COVID-19 via Ensemble Deep Learning Techniques
2022-May-05, Biosensors
研究论文 本文介绍了一种基于心电图(ECG)数据的新型自动化诊断工具,用于诊断COVID-19,该工具利用十种不同架构的深度学习(DL)模型进行诊断 本研究引入了基于ECG数据的自动化诊断工具,并采用了混合特征选择方法和多级分类策略,提高了诊断准确性 NA 开发一种新的诊断工具,以提高COVID-19的诊断准确性并克服现有工具的局限性 COVID-19的诊断 机器学习 COVID-19 深度学习(DL) 多种DL模型 心电图(ECG)数据 未具体说明
66 2024-08-30
Multi-Classification of Breast Cancer Lesions in Histopathological Images Using DEEP_Pachi: Multiple Self-Attention Head
2022-May-05, Diagnostics (Basel, Switzerland)
研究论文 本文介绍了使用DEEP_Pachi模型对乳腺癌病理图像进行多分类的方法 提出了一种结合DenseNet201和VGG16架构的DEEP_Pachi模型,有效提取全局和区域特征,提高分类准确性 未提及具体限制 开发一种新的深度学习模型,用于提高乳腺癌病理图像分类的准确性 乳腺癌病理图像 数字病理学 乳腺癌 深度学习 DenseNet201, VGG16 图像 使用了BreakHis和ICIAR 2018 Challenge数据集
67 2024-08-29
Resolving complex cartilage structures in developmental biology via deep learning-based automatic segmentation of X-ray computed microtomography images
2022-05-24, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用卷积神经网络(CNN)自动分割发育中的鼻囊软骨结构,通过X射线计算显微断层扫描(μCT)图像进行分析 提出了一种针对大尺寸图像优化的CNN分割模型,并使用独特的手动注释数据库进行训练 图像数据尺寸大且训练数据库相对较小,包括基因改造的小鼠胚胎,分析结构的表型与正常情况不同 加速μCT分析动物模型中软骨骨骼元素的发育疾病 发育中的鼻囊软骨结构 计算机视觉 NA X射线计算显微断层扫描(μCT) CNN 图像 包括基因改造的小鼠胚胎
68 2024-08-29
Birdsong classification based on ensemble multi-scale convolutional neural network
2022-05-23, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文针对传统卷积神经网络(CNN)在层数增加时语义信息丰富但细节信息丢失的问题,提出了一种基于小波变换特征谱图的多尺度卷积神经网络(MSCNN)和集成多尺度卷积神经网络(EMSCNN)分类框架,用于鸟鸣分类 本文提出的EMSCNN模型通过集成多尺度卷积神经网络,有效解决了传统CNN在处理鸟鸣数据时全局信息丢失的问题,提高了分类性能 NA 提高鸟鸣分类的准确性和稳定性 鸟鸣数据 计算机视觉 NA 小波变换 CNN 音频 30种鸟类
69 2024-08-29
Hippocampal representations for deep learning on Alzheimer's disease
2022-05-21, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文比较了五种海马体表示方法及其相应的网络架构,用于通过深度学习分析阿尔茨海默病中的海马体变化 本文首次评估了不同海马体表示方法对深度学习分析阿尔茨海默病的影响 需要进一步研究以确定最佳的海马体表示方法和网络架构 探讨不同海马体表示方法对深度学习预测阿尔茨海默病的影响 海马体在阿尔茨海默病中的变化 机器学习 阿尔茨海默病 深度学习 神经网络 图像 独立测试数据集
70 2024-08-29
Predicting the failure of two-dimensional silica glasses
2022-May-20, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本文利用机器学习方法预测模拟二维硅玻璃的失效,并通过Grad-CAM构建注意力图以实现物理解释 本文通过Grad-CAM构建的注意力图可以物理解释为拓扑缺陷和局部势能,提高了预测结果的可解释性 NA 预测材料的失效 二维硅玻璃 机器学习 NA 机器学习方法 人工神经网络 结构信息 不同形状和大小的样本以及实验图像
71 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
72 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
73 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
74 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
75 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
76 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
77 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)
78 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
79 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
80 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
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