深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 125 篇文献，本页显示第 121 - 125 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 121 | 2024-08-07 |
Hyperparameter Tuning and Automatic Image Augmentation for Deep Learning-Based Angle Classification on Intraoral Photographs-A Retrospective Study
2022-Jun-23, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics12071526
PMID:35885432
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研究论文 | 本研究评估了超参数调优和自动图像增强对基于深度学习的正畸照片按Angle分类的影响 | 采用GradCAM提高模型的可解释性，并发现自动图像增强进一步提升了模型性能 | 误分类主要发生在Angle I类和II类之间 | 评估超参数调优和自动图像增强对深度学习模型在正畸照片分类中的效果 | 正畸照片按Angle分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet | 图像 | 605张Angle I类图像，1038张Angle II类图像，408张Angle III类图像 | NA | NA | NA | NA |
| 122 | 2024-08-07 |
Deep learning improves implant classification by dental professionals: a multi-center evaluation of accuracy and efficiency
2022-06, Journal of periodontal & implant science
DOI:10.5051/jpis.2104080204
PMID:35775697
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研究论文 | 本研究评估并比较了牙科专业人员在使用和不使用深度学习（DL）算法的情况下，对不同类型牙科植入系统（DISs）的分类准确性 | 使用DL算法显著提高了牙科专业人员对DISs的平均分类准确性 | NA | 评估和比较牙科专业人员在有和无DL算法辅助下对牙科植入系统分类的准确性 | 牙科专业人员对不同类型牙科植入系统的分类准确性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DL算法 | 图像 | 包括5名认证牙周病专家、8名牙周病学住院医师和31名未专攻种植学的牙医 | NA | NA | NA | NA |
| 123 | 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 |
| 124 | 2024-08-05 |
Patient-specific synthetic magnetic resonance imaging generation from cone beam computed tomography for image guidance in liver stereotactic body radiation therapy
2022-Jun, Precision radiation oncology
DOI:10.1002/pro6.1163
PMID:37064765
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研究论文 | 本文提出了一种患者特异性的深度学习模型，旨在从锥形束计算机断层扫描（CBCT）生成合成磁共振成像（MRI）以改善肝肿瘤定位 | 创新点在于利用患者特异性的CBCT-MRI图像对来训练深度学习模型以生成合成MRI | 由于该研究基于特定患者的数据，模型的泛化能力可能受到限制 | 研究旨在提高肝肿瘤定位的准确性 | 研究对象为肝肿瘤患者的CBCT和MRI图像 | 医学影像处理 | 肝癌 | 深度学习 | U-Net | 影像 | 3名患者的CBCT-Ground Truth MRI图像 | NA | NA | NA | NA |
| 125 | 2024-08-07 |
A Reproducible Deep-Learning-Based Computer-Aided Diagnosis Tool for Frontotemporal Dementia Using MONAI and Clinica Frameworks
2022-Jun-23, Life (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/life12070947
PMID:35888037
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研究论文 | 本文介绍了一种基于Clinica和MONAI框架的可重复且可靠的计算机辅助诊断工具的开发，用于检测额颞叶痴呆（FTD） | 提出了一个可重复的计算机辅助诊断开发工作流程，并应用了可解释的人工智能方法来理解模型行为 | 文章未明确提及具体的局限性 | 开发一种标准化的计算机辅助诊断工具，以促进人工智能产品在医疗系统中的应用 | 额颞叶痴呆（FTD）的检测 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 深度学习（DL） | NA | 3D MRI数据 | 数据来自NIFD数据库 | NA | NA | NA | NA |