深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 136 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2024-09-08 |
Deep-SMOLM: deep learning resolves the 3D orientations and 2D positions of overlapping single molecules with optimal nanoscale resolution
2022-Sep-26, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.470146
PMID:36258598
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的估计方法Deep-SMOLM，用于在单分子定位显微镜中测量重叠分子的三维方向和二维位置，具有优于理论极限的分辨率 | Deep-SMOLM能够以接近理论极限的精度测量重叠分子的三维方向和二维位置，并且在处理重叠图像时表现出优越的估计性能 | NA | 开发一种能够精确测量重叠单分子三维方向和二维位置的方法 | 重叠的单分子 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 模拟生物纤维和实验性淀粉样纤维 | NA | NA | NA | NA |
| 62 | 2024-09-07 |
Attention-Based UNet Deep Learning Model for Plaque Segmentation in Carotid Ultrasound for Stroke Risk Stratification: An Artificial Intelligence Paradigm
2022-Sep-27, Journal of cardiovascular development and disease
IF:2.4Q2
DOI:10.3390/jcdd9100326
PMID:36286278
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研究论文 | 本文提出了一种基于注意力机制的UNet深度学习模型，用于颈动脉超声图像中的斑块分割，以评估中风风险 | 该研究引入了基于注意力机制的UNet模型，显著提高了斑块分割的准确性，特别是在处理难以诊断的明亮和模糊斑块图像时 | 研究样本主要来自英国、日本和香港，可能存在地域和种族偏差 | 开发一种自动化的方法来检测和预测心血管疾病和中风的风险 | 颈动脉内的斑块 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | UNet | 图像 | 970张来自英国的ICA图像，379张来自日本糖尿病患者的CCA图像，以及300张来自香港绝经后女性的CCA图像 | NA | NA | NA | NA |
| 63 | 2024-09-07 |
Artificial Intelligence Models for Zoonotic Pathogens: A Survey
2022-Sep-27, Microorganisms
IF:4.1Q2
DOI:10.3390/microorganisms10101911
PMID:36296187
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综述 | 本文综述了人工智能模型在研究人畜共患病原体及其传播因素中的应用 | NA | NA | 总结和分析机器学习和深度学习方法在研究人畜共患病中的应用，以帮助研究人员识别风险因素并制定缓解策略 | 人畜共患病原体及其传播因素 | 机器学习 | NA | 机器学习 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 64 | 2024-09-07 |
A Novel Multi-Feature Fusion Method for Classification of Gastrointestinal Diseases Using Endoscopy Images
2022-Sep-26, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics12102316
PMID:36292006
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研究论文 | 本文提出了一种新的多特征融合方法，用于通过内窥镜图像对胃肠道疾病进行分类 | 本文提出了一种名为Effimix的定制CNN架构，结合了EfficientNet B0和自定义的CNN架构，通过挤压和激励层以及自归一化激活层实现精确的疾病分类 | NA | 提高内窥镜图像中胃肠道疾病的分类准确性 | 内窥镜图像中的胃肠道疾病 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 卷积神经网络 (CNN) | Effimix | 图像 | HyperKvasir数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 65 | 2024-09-07 |
Role of Drone Technology Helping in Alleviating the COVID-19 Pandemic
2022-Sep-25, Micromachines
IF:3.0Q2
DOI:10.3390/mi13101593
PMID:36295946
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研究论文 | 本文探讨了无人机技术在缓解COVID-19大流行中的作用 | 本文提出了无人机在运输医疗物资、喷洒消毒剂、广播通信、监控和筛查感染患者等方面的创新应用 | 本文未详细讨论无人机技术在实际应用中的技术挑战和成本问题 | 研究无人机技术在应对COVID-19大流行中的潜力 | 无人机技术在医疗领域的应用及其优缺点 | NA | COVID-19 | 无人机技术 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 66 | 2024-09-07 |
Deep Learning Techniques for the Effective Prediction of Alzheimer's Disease: A Comprehensive Review
2022-Sep-23, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare10101842
PMID:36292289
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综述 | 本文深入探讨了使用深度学习技术进行阿尔茨海默病识别和诊断的各种方法及其应用 | 本文综述了深度学习技术在阿尔茨海默病识别和诊断中的最新进展和应用 | NA | 探讨深度学习技术在阿尔茨海默病识别和诊断中的应用 | 阿尔茨海默病及其诊断方法 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 深度学习 | 神经网络 | 脑信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 67 | 2024-09-07 |
ACF: An Armed CCTV Footage Dataset for Enhancing Weapon Detection
2022-Sep-21, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22197158
PMID:36236253
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研究论文 | 本文介绍了一种基于图像分块的深度学习方法，用于在CCTV视频中检测小型武器 | 提出了一个名为ACF的自收集CCTV视频数据集，并使用图像分块方法显著提高了武器检测的mAP | 实验仅在公开的Mock Attack数据集上进行评估，未提及在实际场景中的应用效果 | 提高CCTV视频中武器检测的准确性 | CCTV视频中的小型武器 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SSD MobileNet V2 | 视频 | 自收集的ACF数据集包含行人携带手枪和刀具的模拟CCTV视频，用于不同场景 | NA | NA | NA | NA |
| 68 | 2024-09-07 |
Stacked dilated convolutions and asymmetric architecture for U-Net-based medical image segmentation
2022-09, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.105891
PMID:35932729
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研究论文 | 本文探讨了基于U-Net的医学图像分割网络的改进方法，提出了堆叠扩张卷积和非对称结构 | 引入了堆叠扩张卷积操作，输出多尺度感受野特征图，以及非对称结构，减少了解码器路径的通道数 | 未提及 | 改进U-Net及其变体的性能，减少模型参数 | 医学图像分割 | 计算机视觉 | NA | 堆叠扩张卷积 | U-Net | 图像 | 使用了公开和私有数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 69 | 2024-09-06 |
A Hybrid Model Based on Improved Transformer and Graph Convolutional Network for COVID-19 Forecasting
2022-09-30, International journal of environmental research and public health
DOI:10.3390/ijerph191912528
PMID:36231828
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研究论文 | 本文提出了一种基于改进Transformer和图卷积网络的混合模型，用于COVID-19趋势预测 | 该模型通过多头注意力机制提取丰富的时间序列信息，并使用图卷积网络进一步聚合时间序列信息的相关性。此外，通过使用余弦函数替代softmax计算，降低了时间复杂度 | 研究仅集中在美国三个州，可能限制了模型的普适性 | 提高COVID-19趋势预测的准确性 | COVID-19疫情趋势 | 机器学习 | 传染病 | 图卷积网络 | 混合模型 | 时间序列 | 美国三个州的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 70 | 2024-09-06 |
The compliance of head-mounted industrial PPE by using deep learning object detectors
2022-09-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-20282-9
PMID:36175434
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习对象检测器来评估工业个人防护设备（PPE）的合规性 | 提出了一个结合头部ROI估计和PPE检测的管道，减少了误报并加快了数据收集和标注 | 需要进一步研究以找到特定PPE类型的最佳深度学习架构 | 自动化评估工业PPE的合规性 | 工业PPE的合规性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Faster R-CNN, MobileNetV2-SSD, YOLOv5 | 图像 | 合并了PictorPPE和Roboflow数据集以及作者收集的图像，包含12种不同类型的PPE | NA | NA | NA | NA |
| 71 | 2024-09-06 |
Deciphering microbial gene function using natural language processing
2022-09-29, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-33397-4
PMID:36175448
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研究论文 | 本文提出了一种利用自然语言处理技术揭示微生物基因功能的方法 | 将自然语言处理中的深度学习方法应用于微生物基因功能的预测 | NA | 揭示未表征基因的功能 | 微生物基因及其功能 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 语言模型 | 基因组数据 | 36000万微生物基因 | NA | NA | NA | NA |
| 72 | 2024-09-06 |
A deep learning approach for classification of COVID and pneumonia using DenseNet-201
2022-Sep-29, International journal of imaging systems and technology
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/ima.22812
PMID:36249091
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研究论文 | 本文提出了一种使用DenseNet-201深度学习模型进行COVID和肺炎分类的方法 | 本文的创新点在于使用DenseNet-201模型进行COVID和肺炎的分类，并开发了一个用户友好的框架，帮助医疗提供者根据历史CXR图像为患者提供最佳的治疗方案 | NA | 开发一种能够准确分类COVID和肺炎的深度学习模型，并提供一个用户友好的框架以辅助医疗决策 | COVID和肺炎的胸部X光图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DenseNet-201 | 图像 | 使用了来自Kaggle的数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 73 | 2024-09-06 |
A deep learning approach for semantic segmentation of unbalanced data in electron tomography of catalytic materials
2022-Sep-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-16429-3
PMID:36171204
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的语义分割方法，用于处理电子断层扫描中催化材料的不平衡数据 | 本文采用了加权焦点损失函数，并将其应用于U-Net的全卷积网络架构，以解决不平衡数据集的分割问题 | NA | 解决电子断层扫描中催化材料的不平衡数据分割问题 | γ-Alumina/Pt催化材料 | 计算机视觉 | NA | 电子断层扫描 | U-Net | 图像 | 大量高角度环形暗场扫描透射电子显微镜断层重建数据 | NA | NA | NA | NA |
| 74 | 2024-09-06 |
Point-of-care SARS-CoV-2 sensing using lens-free imaging and a deep learning-assisted quantitative agglutination assay
2022-09-27, Lab on a chip
IF:6.1Q2
DOI:10.1039/d2lc00289b
PMID:36047372
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研究论文 | 本文介绍了一种使用无透镜成像和深度学习辅助定量凝集测定的便携式SARS-CoV-2检测系统 | 提出了一种结合无透镜成像和深度学习的新型生物传感器，用于检测SARS-CoV-2，能够在复杂样本中快速且灵敏地检测病毒水平 | 尚未达到动态范围的上限 | 开发一种快速且灵敏的SARS-CoV-2检测方法，用于资源有限的POC设置 | SARS-CoV-2病毒的检测 | 计算机视觉 | COVID-19 | 无透镜成像、深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 75 | 2024-09-06 |
Psychological factors substantially contribute to biological aging: evidence from the aging rate in Chinese older adults
2022-09-27, Aging
DOI:10.18632/aging.204264
PMID:36170009
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研究论文 | 本文开发了一种基于血液检测数据的深度学习衰老时钟，用于评估中国老年人的生物学年龄，并探讨了心理因素对生物学衰老的影响 | 首次使用深度学习技术结合血液检测数据开发衰老时钟，并证明了心理因素对生物学年龄的显著影响 | 研究仅基于中国健康与退休纵向调查的数据，可能存在样本代表性不足的问题 | 探讨心理因素对生物学衰老的影响，并开发一种新的衰老评估工具 | 中国老年人的生物学年龄及其影响因素 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 血液检测数据 | 来自中国健康与退休纵向调查的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 76 | 2024-09-06 |
A Review on Visual-SLAM: Advancements from Geometric Modelling to Learning-Based Semantic Scene Understanding Using Multi-Modal Sensor Fusion
2022-Sep-25, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22197265
PMID:36236364
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综述 | 本文综述了从几何建模到基于学习的语义场景理解的多模态传感器融合在视觉SLAM中的进展 | 本文介绍了基于深度学习的视觉SLAM方法，提供了一种数据驱动的方法来解决传统几何模型在复杂环境中的误差问题 | 本文主要讨论了基于学习的视觉SLAM方法，但未深入探讨其在实际应用中的性能和局限性 | 总结视觉SLAM领域的最新进展，特别是基于学习的方法 | 自主移动机器人中的同时定位与地图构建问题 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 多模态传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 77 | 2024-09-06 |
PreS/MD: Predictor of Sensitization Hazard for Chemical Substances Released From Medical Devices
2022-09-24, Toxicological sciences : an official journal of the Society of Toxicology
IF:3.4Q2
DOI:10.1093/toxsci/kfac078
PMID:35916740
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研究论文 | 开发了一种名为PreS/MD的新型计算工具，用于快速准确预测医疗设备释放化学物质的致敏性 | 利用机器学习和深度学习算法开发了定量结构-活性关系（QSAR）模型，取代传统的动物测试方法 | 模型的平衡准确率在70%-74%之间，仍有提升空间 | 开发一种计算工具，用于预测医疗设备释放化学物质的致敏性，以替代动物测试 | 医疗设备释放的化学物质及其致敏性 | 机器学习 | NA | 机器学习算法，深度学习 | 定量结构-活性关系（QSAR）模型 | 化学物质数据 | 最大的公开GPMT结果数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 78 | 2024-09-06 |
Verbal Autopsy as a Tool for Defining Causes of Death in Specific Healthcare Contexts: Study of Applicability through a Traditional Literature Review
2022-09-17, International journal of environmental research and public health
DOI:10.3390/ijerph191811749
PMID:36142022
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综述 | 本文通过传统文献综述研究了在特定医疗环境中使用口头尸检作为确定死亡原因工具的适用性 | 本文探讨了口头尸检在健康和人口监测领域的巨大潜力，特别是结合人工智能和深度学习的应用 | 目前缺乏足够的数据支持口头尸检在确定死亡原因方面的可靠性和有效性 | 通过与传统尸检结果的严格比较，评估口头尸检的效度 | 口头尸检在特定医疗环境中确定死亡原因的适用性 | NA | NA | NA | NA | NA | 从256篇文章中筛选出2篇进行最终审查 | NA | NA | NA | NA |
| 79 | 2024-09-06 |
A review on the application of deep learning for CT reconstruction, bone segmentation and surgical planning in oral and maxillofacial surgery
2022-Sep-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1259/dmfr.20210437
PMID:35532946
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综述 | 本文综述了深度学习在口腔颌面外科中的CT重建、骨骼分割和手术规划中的应用 | 本文总结了大量关于神经网络在CT图像重建、骨骼分割和手术规划中的应用，并讨论了当前方法的不足和有前景的研究方向 | 本文主要综述了现有方法，未提出新的技术或模型 | 总结和回顾应用于CT图像重建、骨骼分割和手术规划的神经网络方法 | CT图像重建、骨骼分割和手术规划 | 计算机视觉 | NA | 神经网络 | 卷积神经网络 | 图像 | 76篇相关文献，其中32篇关注CT图像重建，33篇关注骨骼分割，11篇关注手术规划 | NA | NA | NA | NA |
| 80 | 2024-09-06 |
Evaluating molecular representations in machine learning models for drug response prediction and interpretability
2022-Sep-01, Journal of integrative bioinformatics
IF:1.5Q3
DOI:10.1515/jib-2022-0006
PMID:36017668
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研究论文 | 研究评估了不同分子表示方法在药物反应预测和解释性方面的适用性 | 提出了端到端深度学习方法作为传统分子指纹的替代方案，并展示了其在药物敏感性预测中的优越性 | NA | 评估不同分子表示方法在药物敏感性预测中的适用性 | 癌症细胞系中的药物敏感性预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 化合物数据 | 5个化合物筛选数据集 | NA | NA | NA | NA |