深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 123 篇文献，本页显示第 1 - 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2025-05-31 |
Brain Lesion Synthesis via Progressive Adversarial Variational Auto-Encoder
2022-Sep-21, Simulation and synthesis in medical imaging : ... International Workshop, SASHIMI ..., held in conjunction with MICCAI ..., proceedings. SASHIMI (Workshop)
DOI:10.1007/978-3-031-16980-9_10
PMID:39026926
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研究论文 | 提出了一种渐进式对抗变分自编码器（PAVAE）框架，用于合成脑部病变图像以增强训练数据集的量和多样性 | 设计了条件嵌入块（CEB）和掩码嵌入块（MEB）来编码掩码的固有条件到特征空间，以更好地利用外部信息提供额外的监督 | 需要大量标注数据进行训练，而收集新兴治疗如LITT的大数据集是不现实的 | 通过合成脑部病变图像来增强训练数据集，以提升下游分割任务的性能 | 脑部病变图像 | 计算机视觉 | 颞叶癫痫 | 深度学习 | CNN, 对抗变分自编码器 | 图像 | NA |
| 2 | 2025-05-23 |
Integrated imaging and molecular analysis to decipher tumor microenvironment in the era of immunotherapy
2022-09, Seminars in cancer biology
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.semcancer.2020.12.005
PMID:33290844
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综述 | 本文系统回顾了免疫治疗时代下的放射基因组学最新研究，探讨了AI和深度学习方法的新兴范式与机遇 | 整合影像学和分子分析以非侵入性方式解析肿瘤微环境，特别是在免疫治疗中的应用 | 未提及具体技术或模型的性能限制 | 探索放射基因组学在癌症精准治疗中的临床应用潜力 | 肿瘤微环境，特别是肿瘤浸润淋巴细胞 | 数字病理 | 癌症 | 放射组学，AI，深度学习 | NA | 影像 | NA |
| 3 | 2025-05-04 |
Attentive Recurrent Network for Low-Latency Active Noise Control
2022-Sep, Interspeech
DOI:10.21437/interspeech.2022-811
PMID:40313355
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研究论文 | 本文提出了一种基于注意力循环网络的低延迟主动噪声控制方法 | 采用时间域方法和注意力循环网络，结合延迟补偿训练策略和修订的重叠相加方法，实现了低延迟甚至负延迟的主动噪声控制 | NA | 解决主动噪声控制(ANC)系统中的处理延迟问题 | 主动噪声控制系统 | 机器学习 | NA | 深度学习框架 | 注意力循环网络 | 音频信号 | NA |
| 4 | 2025-05-02 |
Applying Deep Learning to Establish a Total Hip Arthroplasty Radiography Registry: A Stepwise Approach
2022-09-21, The Journal of bone and joint surgery. American volume
DOI:10.2106/JBJS.21.01229
PMID:35866648
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研究论文 | 利用深度学习技术建立全髋关节置换术放射影像注册表的逐步方法 | 开发了自动化的深度学习流程，用于识别和标注髋关节和骨盆放射影像，并自动测量髋臼组件的倾斜度和版本 | 研究仅基于单一机构的数据，可能无法推广到其他机构或地区 | 建立自动化髋关节和骨盆放射影像注册表，用于患者护理、长期监测和大规模研究 | 全髋关节置换术患者的髋关节和骨盆放射影像 | 数字病理 | 骨科疾病 | 深度学习 | EfficientNetB3, YOLOv5 | 影像 | 20,378名患者的846,988份髋关节和骨盆放射影像DICOM文件 |
| 5 | 2025-04-04 |
Detecting negative valence symptoms in adolescents based on longitudinal self-reports and behavioral assessments
2022-09-01, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2022.06.002
PMID:35688394
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research paper | 该研究提出了一种纵向深度学习框架，用于检测青少年负价症状的自我报告和行为评估 | 利用深度学习框架识别与负价系统相关的抑郁症状预测因子，包括外向性较低、睡眠质量较差、执行控制功能受损和物质使用相关因素 | 结果主要依赖于自我报告测量，未提供潜在神经相关性的信息，且需要更大的样本来理解性别和其他人口统计学因素在负价症状风险中的作用 | 理解青少年负价症状的轨迹及其对成年后心理健康的影响 | 621名12至17岁的青少年参与者 | machine learning | depression | deep learning | NA | self-reports and behavioral assessments | 621名参与者 |
| 6 | 2025-03-21 |
Challenges and opportunities in quantum machine learning
2022-Sep, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-022-00311-3
PMID:38177473
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综述 | 本文探讨了量子机器学习在加速数据分析方面的潜力，特别是在量子数据领域，并回顾了当前的方法和应用 | 强调了量子机器学习与经典机器学习之间的差异，特别是量子神经网络和量子深度学习 | 量子机器学习模型的可训练性仍存在挑战 | 探讨量子机器学习在量子材料、生物化学和高能物理等领域的应用潜力 | 量子数据及其在多个科学领域的应用 | 量子机器学习 | NA | NA | 量子神经网络, 量子深度学习 | 量子数据 | NA |
| 7 | 2025-03-11 |
Letter re: Integration of deep learning-based image analysis and genomic data in cancer pathology: A systematic review: Label-free diagnostic technique to differentiate cancer cells from healthy cells
2022-09, European journal of cancer (Oxford, England : 1990)
DOI:10.1016/j.ejca.2022.04.032
PMID:35717368
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8 | 2025-03-11 |
Response to letter entitled: Re: Integration of deep learning-based image analysis and genomic data in cancer pathology: A systematic review
2022-09, European journal of cancer (Oxford, England : 1990)
DOI:10.1016/j.ejca.2022.06.001
PMID:35781181
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9 | 2025-02-21 |
A Long Short-Term Memory-Based Approach for Detecting Turns and Generating Road Intersections from Vehicle Trajectories
2022-Sep-15, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22186997
PMID:36146345
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研究论文 | 本文提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的方法，用于从车辆轨迹中检测转弯并生成道路交叉口 | 使用深度学习技术，特别是LSTM模型，来检测转弯轨迹段（TTSs），并通过聚类生成交叉口的覆盖范围和内部结构 | 虽然该方法在检测精度和召回率上表现优异，但其性能可能受到不同区域道路模式和大小的变化影响 | 提高从车辆轨迹中检测道路交叉口的准确性和效率 | 车辆轨迹数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM | 轨迹数据 | 武汉市的车辆轨迹数据 |
| 10 | 2025-02-21 |
Interannual and seasonal variations of permafrost thaw depth on the Qinghai-Tibetan Plateau: A comparative study using long short-term memory, convolutional neural networks, and random forest
2022-Sep-10, The Science of the total environment
DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.155886
PMID:35569652
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研究论文 | 本研究比较了随机森林、卷积神经网络和长短期记忆神经网络在估算青藏高原多年冻土活动层厚度和季节性解冻深度方面的性能 | 首次直接比较了机器学习和深度学习在多年冻土活动层厚度预测中的模型性能，并探讨了不同滞后时间对模型预测效果的影响 | 研究仅基于2003年至2011年的数据，可能无法完全反映最新的多年冻土变化趋势 | 准确估算青藏高原多年冻土活动层厚度和季节性解冻深度，以理解气候变暖对多年冻土的影响 | 青藏高原多年冻土活动层厚度和季节性解冻深度 | 机器学习 | NA | NA | 随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆神经网络(LSTM) | 气象序列、现场观测数据、地理空间信息 | 2003年至2011年青藏高原多年冻土数据 |
| 11 | 2025-02-21 |
Attention-Emotion-Enhanced Convolutional LSTM for Sentiment Analysis
2022-09, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2021.3056664
PMID:33600326
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研究论文 | 本文提出了一种名为AEC-LSTM的新模型，用于文本情感检测，旨在通过整合情感智能（EI）和注意力机制来改进LSTM网络 | 提出了一种结合情感智能和注意力机制的LSTM网络改进模型，通过情感调制器和情感估计器实现情感调制，并引入了主题级注意力机制 | 未提及具体的数据集规模或实验限制 | 改进文本情感检测的性能 | 文本数据 | 自然语言处理 | NA | NA | LSTM, CNN | 文本 | NA |
| 12 | 2025-02-21 |
Classification of overlapping spikes using convolutional neural networks and long short term memory
2022-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.105888
PMID:35872414
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研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的深度学习方法，用于实现重叠尖峰信号的分类 | 结合CNN和LSTM进行重叠尖峰信号的分类，相比之前的1D-CNN方法有更好的表现 | 未提及具体局限性 | 提高重叠尖峰信号的分类准确率，以更好地理解大脑活动 | 模拟数据和从猕猴初级视觉皮层记录的实验数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN + LSTM | 尖峰信号数据 | 模拟数据和猕猴初级视觉皮层的实验数据 |
| 13 | 2025-02-09 |
Learning with Context Encoding for Single-Stage Cranial Bone Labeling and Landmark Localization
2022-Sep, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-031-16452-1_28
PMID:39911317
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的上下文编码约束神经网络，用于单阶段颅骨标记和地标定位 | 设计并引入了一种新的上下文编码模块到U-Net架构中，并引入了一个新的辅助任务来建模不同解剖地标的相对空间配置 | NA | 提高颅骨分割和地标检测的准确性和效率 | 颅骨和颅骨地标 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 3D CT图像 | 274名儿童的3D CT图像数据集 |
| 14 | 2025-02-07 |
Response to: Significance and stability of deep learning-based identification of subtypes within major psychiatric disorders. Molecular Psychiatry (2022)
2022-09, Molecular psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1038/s41380-022-01613-8
PMID:35681080
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 15 | 2024-12-24 |
Sudden cardiac death in adults with congenital heart disease: Lessons to Learn from the ATROPOS registry
2022-Sep, International journal of cardiology. Congenital heart disease
DOI:10.1016/j.ijcchd.2022.100396
PMID:39713548
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研究论文 | 本文探讨了成人先天性心脏病患者中突发性心脏死亡的风险因素，并介绍了ATROPOS注册研究的目标和方法 | 利用ATROPOS注册研究收集数据，并通过深度学习算法进行分析，以识别可靠的风险因素 | 由于成人先天性心脏病患者的总数较少，数据有限，且该群体异质性高，难以定义统一的风险因素 | 识别成人先天性心脏病患者突发性心脏死亡的可靠风险因素 | 成人先天性心脏病患者及其突发性心脏死亡事件 | NA | 心血管疾病 | 深度学习算法 | NA | NA | NA |
| 16 | 2024-12-08 |
Deep neural network enabled active metasurface embedded design
2022-Sep, Nanophotonics (Berlin, Germany)
DOI:10.1515/nanoph-2022-0152
PMID:39635158
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研究论文 | 本文提出了一种利用深度学习方法进行光子器件中嵌入式主动超表面结构的前向建模和逆向设计的研究 | 结合神经网络设计和散射矩阵优化显著简化了计算开销，同时实现了精确的目标驱动设计 | NA | 研究光子器件中嵌入式主动超表面结构的前向建模和逆向设计 | 光子器件中的主动超表面结构 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | NA | NA |
| 17 | 2024-12-08 |
Photonic (computational) memories: tunable nanophotonics for data storage and computing
2022-Sep, Nanophotonics (Berlin, Germany)
DOI:10.1515/nanoph-2022-0089
PMID:39635175
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综述 | 本文综述了新兴的纳米光子器件及其在数据存储和计算中的应用 | 探讨了光子集成电路和光学纳米材料在芯片级光子存储中的新机遇 | 光子存储在存储密度上尚未能与电子数字存储相媲美 | 探讨如何通过光子存储和计算技术改进或超越传统的冯·诺依曼架构 | 纳米光子器件及其在光子存储和计算中的应用 | NA | NA | 光子集成电路 (PICs) | NA | NA | NA |
| 18 | 2024-12-08 |
Data enhanced iterative few-sample learning algorithm-based inverse design of 2D programmable chiral metamaterials
2022-Sep, Nanophotonics (Berlin, Germany)
DOI:10.1515/nanoph-2022-0310
PMID:39635508
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研究论文 | 提出了一种数据增强迭代少样本学习算法（DEIFS），用于精确高效地逆向设计多形状的二维手性超材料 | DEIFS算法通过数据增强和迭代过程，显著减少了数据集的大小，同时提高了逆向设计的速度和准确性，并增加了对实验结果的数据解释性 | NA | 实现二维手性超材料的精确和高效逆向设计 | 二维衍射手性结构，包括不同几何参数（宽度、分离空间、桥长和金长） | 计算机视觉 | NA | 数据增强迭代少样本学习算法（DEIFS） | NA | 光谱数据 | 涉及多种形状的二维手性超材料 |
| 19 | 2024-11-13 |
Emerging Themes in CryoEM─Single Particle Analysis Image Processing
2022-09-14, Chemical reviews
IF:51.4Q1
DOI:10.1021/acs.chemrev.1c00850
PMID:35785962
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综述 | 本文综述了冷冻电镜（CryoEM）中单颗粒分析（SPA）图像处理的主要贡献 | 强调了算法在不同工作流程步骤中的时间演变，区分了分析方法和深度学习算法 | 讨论了CryoEM图像处理方法在SPA中仍需解决的新兴问题和挑战 | 回顾图像处理在CryoEM单颗粒分析重建工作流程中的主要贡献 | CryoEM单颗粒分析图像处理算法 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电镜（CryoEM） | 深度学习算法 | 图像 | NA |
| 20 | 2024-10-18 |
Coronary CTA With AI-QCT Interpretation: Comparison With Myocardial Perfusion Imaging for Detection of Obstructive Stenosis Using Invasive Angiography as Reference Standard
2022-09, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.21.27289
PMID:35441530
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研究论文 | 本研究比较了人工智能定量CT（AI-QCT）解释的冠状动脉CTA与心肌灌注成像（MPI）在检测阻塞性冠状动脉疾病中的诊断性能 | AI-QCT在检测阻塞性冠状动脉疾病方面比MPI具有更高的诊断性能，并能显著减少不必要的下游侵入性测试和成本 | 本研究为回顾性事后分析，样本来自23个中心的CREDENCE试验，可能存在选择偏倚 | 比较AI-QCT解释的冠状动脉CTA与MPI在检测阻塞性冠状动脉疾病中的诊断性能，并评估其在诊断算法中的下游影响 | 冠状动脉CTA、MPI、AI-QCT、侵入性血管造影 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 301名患者（88名女性和213名男性；平均年龄64.4±10.2岁） |