深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2513 篇文献，本页显示第 2081 - 2100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2081 | 2024-09-10 |
PSTCNN: Explainable COVID-19 diagnosis using PSO-guided self-tuning CNN
2023, Biocell : official journal of the Sociedades Latinoamericanas de Microscopia Electronica ... et. al
IF:0.8Q4
DOI:10.32604/biocell.2021.0xxx
PMID:36570878
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研究论文 | 本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）引导的自调优卷积神经网络（PSTCNN），用于可解释的COVID-19诊断 | 引入了粒子群优化算法来自动调整卷积神经网络的超参数，减少了人工干预，并能更稳定地接近全局最优解 | 未提及 | 开发一种高效的深度学习模型，用于COVID-19的自动诊断，以缓解全球医疗资源不足的压力 | COVID-19的诊断 | 计算机视觉 | COVID-19 | 卷积神经网络（CNN） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 2082 | 2024-09-10 |
EpiCas-DL: Predicting sgRNA activity for CRISPR-mediated epigenome editing by deep learning
2023, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2022.11.034
PMID:36582444
|
研究论文 | 本文开发了一种深度学习框架EpiCas-DL，用于预测CRISPR介导的表观基因组编辑中sgRNA的活性 | EpiCas-DL在sgRNA活性预测方面具有高准确性，并优于其他现有方法 | NA | 优化sgRNA设计以提高CRISPR介导的表观基因组编辑效率 | sgRNA的活性及其在基因沉默和激活中的应用 | 机器学习 | NA | CRISPR | 深度学习框架 | 实验数据 | 数千个实验验证的靶点 | NA | NA | NA | NA |
| 2083 | 2024-09-10 |
The PANDORA Software for Anchor-Restrained Peptide:MHC Modeling
2023, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3239-0_18
PMID:37258920
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研究论文 | 本文介绍了PANDORA软件的协议，该软件用于生成锚定约束的肽:MHC三维结构模型 | PANDORA利用MHC分子用于锚定肽的结构知识，提供锚定位置作为约束来指导建模过程，能够在约5分钟内生成二十个3D模型 | NA | 开发一种能够快速准确生成肽:MHC三维结构模型的软件 | 肽:MHC复合物的三维结构 | 生物信息学 | NA | NA | NA | 结构模型 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2084 | 2024-09-08 |
Integrative deep learning analysis improves colon adenocarcinoma patient stratification at risk for mortality
2023-Aug, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104726
PMID:37499603
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研究论文 | 本文开发并评估了结合福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）全切片图像（WSIs）、临床变量和突变特征的深度学习模型，用于根据结肠腺癌（COAD）患者的死亡风险进行分层 | 本文的创新点在于整合了图像、临床和基因组特征，以提高结肠腺癌患者的风险分层效果 | 模型在预测中度风险（3年<OS<5年）患者的总体生存率方面效果较差 | 研究目的是通过整合图像、临床和基因组特征，提高结肠腺癌患者的风险分层效果 | 研究对象是结肠腺癌（COAD）患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像、临床变量、突变特征 | 训练数据集包含108名患者，外部验证数据集包含123名COAD患者和52名直肠腺癌（READ）患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2085 | 2024-09-07 |
Deep Learning to Predict Mortality After Cardiothoracic Surgery Using Preoperative Chest Radiographs
2023-01, The Annals of thoracic surgery
DOI:10.1016/j.athoracsur.2022.04.056
PMID:35609650
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习模型，用于预测心脏手术后的死亡风险，基于术前胸部X光片 | 提出的深度学习模型CXR-CTSurgery在预测心脏手术后死亡风险方面具有与STS-PROM相似的区分度，并且在校准方面表现更好 | NA | 开发一种基于术前胸部X光片的深度学习模型，用于预测心脏手术后的死亡风险 | 心脏手术患者及其术前胸部X光片 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 9283名患者用于模型开发，3615名患者用于内部测试，2840名患者用于外部测试 | NA | NA | NA | NA |
| 2086 | 2024-09-06 |
Deep learning and transfer learning identify breast cancer survival subtypes from single-cell imaging data
2023-Dec-19, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-023-00414-6
PMID:38114659
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研究论文 | 本文通过深度学习和迁移学习方法，利用单细胞成像数据识别乳腺癌生存亚型 | 提出了一种量化单细胞分辨率细胞间相互作用特征的方法，并应用于神经网络模型以预测患者生存 | NA | 开发一种从单细胞水平信息到群体水平生存预测的方法 | 乳腺癌患者的生存亚型 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 非负矩阵分解 (NMF) | 神经网络 | 图像 | 数百个单细胞分辨率的细胞间相互作用特征 | NA | NA | NA | NA |
| 2087 | 2024-09-06 |
SpineQ: Unsupervised 3D Lumbar Quantitative Assessment
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10485565
PMID:38557307
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研究论文 | 本文提出了一种无监督的3D腰椎定量评估方法SpineQ，能够从不同视角分析MRI图像并生成多组织分割结果 | 本文的创新点在于结合了基于规则和深度学习的方法，实现了无监督的3D腰椎定量评估，无需繁琐的手动标注 | 本文的局限性在于仅进行了初步测试，尚未在更大规模的数据集上验证其有效性 | 开发一种无监督的3D腰椎定量评估方法，提高临床诊断和手术规划的效率和一致性 | 腰椎的MRI图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2088 | 2024-09-06 |
Consonant-Vowel Transition Models Based on Deep Learning for Objective Evaluation of Articulation
2023, IEEE/ACM transactions on audio, speech, and language processing
DOI:10.1109/taslp.2022.3209937
PMID:36712557
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的辅音-元音过渡模型，用于客观评估发音 | 提出了一个名为客观发音测量（OAM）的新指标，通过分析辅音-元音过渡区域来评估发音的准确性 | NA | 开发一种客观测量发音准确性的方法 | 辅音-元音过渡区域的发音准确性 | 自然语言处理 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 语音 | 包括成人构音障碍语音、唇腭裂儿童语音以及母语为普通话和西班牙语的英语口音语音的数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 2089 | 2024-09-05 |
Centralized contrastive loss with weakly supervised progressive feature extraction for fine-grained common thorax disease retrieval in chest x-ray
2023-Jun, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.16144
PMID:36515554
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研究论文 | 本文提出了一种新的细粒度医学图像检索方法，使用集中对比损失和弱监督渐进特征提取技术来提高胸部X光片中常见胸腔疾病的检索性能 | 引入了一种新的集中对比损失函数和弱监督渐进特征提取方法，有效结合全局和局部特征，提高了特征的区分性能并降低了算法的时间复杂度 | 文章未明确提及具体的局限性 | 开发一种高效的图像疾病检索系统，帮助医生进行疾病诊断和预后 | 胸部X光片中的14种不同胸腔疾病 | 计算机视觉 | 胸腔疾病 | 集中对比损失（CCLoss） | CNN | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2090 | 2024-09-05 |
Artificial Intelligence-Enabled Software Prototype to Inform Opioid Pharmacovigilance From Electronic Health Records: Development and Usability Study
2023 Jan-Dec, JMIR AI
DOI:10.2196/45000
PMID:37771410
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研究论文 | 开发了一种基于人工智能的软件原型，用于从电子健康记录中提取与阿片类药物相关的药物不良事件信号，以增强美国食品药品监督管理局（FDA）的药物安全性和研究活动 | 利用自然语言处理和其他人工智能技术，从电子健康记录中自动提取临床有用信息，提高药物安全信号检测的效率 | 需要进一步优化用户界面和功能，以满足不同用户的需求 | 开发一种新型人工智能驱动的软件原型，用于从电子健康记录的自由文本出院总结中识别药物不良事件安全信号，以增强阿片类药物的安全性和研究活动 | 阿片类药物的药物不良事件安全信号 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理（NLP） | 深度学习 | 文本 | 15名FDA工作人员 | NA | NA | NA | NA |
| 2091 | 2024-09-05 |
Self-Supervised Electroencephalogram Representation Learning for Automatic Sleep Staging: Model Development and Evaluation Study
2023 Jan-Dec, JMIR AI
DOI:10.2196/46769
PMID:38090533
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种自监督学习模型ContraWR，用于从大量未标记的脑电图（EEG）信号中学习鲁棒的向量表示，以自动化睡眠分期任务。 | 提出了一种新的自监督模型ContraWR，该模型使用数据集的全局统计信息（即平均表示）来区分不同睡眠阶段的信号，而不是使用一组负样本。 | 未来的研究方向包括探索任务特定的数据增强和将自监督方法与监督方法结合，以进一步提高性能。 | 旨在从大量未标记的EEG信号中学习鲁棒的向量表示，以提高睡眠分期任务的预测性能。 | EEG信号的向量表示学习。 | 机器学习 | NA | 自监督学习 | ContraWR | EEG数据 | 3个大型EEG数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2092 | 2024-09-04 |
Deep learning and direct sequencing of labeled RNA captures transcriptome dynamics
2023-Nov-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.11.17.567581
PMID:38014155
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研究论文 | 本文利用5-乙炔尿苷标记新生RNA并通过纳米孔直接RNA测序，开发了深度卷积和循环神经网络RNAkinet，用于处理纳米孔测序产生的电信号，以识别5EU标记的新生RNA分子 | 本文开发了RNAkinet，一个深度卷积和循环神经网络，能够处理纳米孔测序的电信号，识别5EU标记的新生RNA分子，并能推广到不同的细胞类型和生物体 | 现有的方法依赖于新生RNA的代谢标记和物理分离或通过PCR产生的突变进行推断，这些方法在识别短暂衰变中间体或同时分析RNA衰变与cis-调节RNA稳定性的元素方面存在局限 | 量化RNA代谢动力学，以理解健康和疾病中的基因调控 | RNA代谢动力学及其cis-调节元素 | 机器学习 | NA | 纳米孔测序 | CNN和LSTM | 电信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2093 | 2024-09-01 |
A deep learning-enabled smartphone platform for rapid and sensitive colorimetric detection of dimethoate pesticide
2023-Dec, Analytical and bioanalytical chemistry
IF:3.8Q1
DOI:10.1007/s00216-023-04978-z
PMID:37770666
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research paper | 开发了一种基于深度学习的智能手机平台，用于辅助比色适体生物传感器快速和高灵敏度地检测乐果农药 | 该平台结合了比色生物传感器和基于智能手机的深度学习方法，实现了便携且经济实惠的农药检测工具 | NA | 开发一种快速、高灵敏度的农药检测方法 | 乐果农药的检测 | machine learning | NA | NA | CNN | image | 浓度范围为0-10 μM的乐果溶液 | NA | NA | NA | NA |
| 2094 | 2024-09-01 |
Deep Learning Algorithm Detects Presence of Disorganization of Retinal Inner Layers (DRIL)-An Early Imaging Biomarker in Diabetic Retinopathy
2023-07-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.12.7.6
PMID:37410472
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研究论文 | 本研究开发并训练了一种基于深度学习的算法，用于在光学相干断层扫描（OCT）图像上检测糖尿病视网膜病变（DR）的早期影像生物标志物——视网膜内层紊乱（DRIL） | 本研究首次展示了基于深度学习的OCT分类算法能够快速自动识别DRIL，有助于在研究和临床决策中筛查DRIL | NA | 开发和训练一种深度学习算法，用于检测OCT图像上的视网膜内层紊乱（DRIL） | 糖尿病视网膜病变（DR）患者 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 光学相干断层扫描（OCT） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 664名患者（5992张B扫描图像来自1201只眼睛） | NA | NA | NA | NA |
| 2095 | 2024-09-01 |
Deep-Learning-Based Segmentation of Extraocular Muscles from Magnetic Resonance Images
2023-Jun-08, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering10060699
PMID:37370630
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研究论文 | 本研究探讨了四种深度学习框架（U-Net、U-NeXt、DeepLabV3+和ConResNet）在冠状MRI中对眼外肌（EOMs）进行多类像素级分割的性能 | 本研究系统比较了影响分割和形态测量准确性的因素，以及深度学习模型在MRI中分割EOMs的变异性 | 研究结果显示分割精度在空间上不同的图像平面有所变化 | 评估和比较四种深度学习框架在MRI中对眼外肌进行分割的性能 | 眼外肌（EOMs）的分割 | 计算机视觉 | NA | 磁共振成像（MRI） | U-Net, U-NeXt, DeepLabV3+, ConResNet | 图像 | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2096 | 2024-08-31 |
Evaluation of the Artificial Intelligence Chatbot on Breast Reconstruction and Its Efficacy in Surgical Research: A Case Study
2023-12, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-023-03443-7
PMID:37314466
|
研究论文 | 本研究评估了人工智能聊天机器人ChatGPT在乳房重建领域的应用及其在整形外科研究中的效果 | 首次评估ChatGPT在整形外科研究中的准确性和全面性 | ChatGPT在回答中缺乏深度，生成不存在的参考文献，引用错误的期刊和日期，存在学术诚信问题 | 评估ChatGPT在整形外科研究中的适用性 | ChatGPT在乳房重建领域的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | 6个问题 | NA | NA | NA | NA |
| 2097 | 2024-08-31 |
Association Between Fat Depletion and Prognosis of Amyotrophic Lateral Sclerosis: CT-Based Body Composition Analysis
2023-12, Annals of neurology
IF:8.1Q1
DOI:10.1002/ana.26775
PMID:37612833
|
研究论文 | 本研究探讨了脂肪减少与肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者预后的关系，使用基于深度学习的CT体成分分析软件进行分析 | 首次使用深度学习技术进行CT体成分分析，评估脂肪减少和肌肉减少对ALS患者生存的影响 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小，且仅在单一医院进行 | 评估脂肪减少和肌肉减少对ALS患者预后的影响 | 肌萎缩侧索硬化症患者 | 数字病理学 | 神经退行性疾病 | CT | 深度学习 | 图像 | 80名患者（40名男性，平均年龄65.5±9.4岁） | NA | NA | NA | NA |
| 2098 | 2024-08-31 |
Comparison of Machine Learning Detection of Low Left Ventricular Ejection Fraction Using Individual ECG Leads
2023-Oct, Computing in cardiology
DOI:10.22489/cinc.2023.047
PMID:39193485
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研究论文 | 本研究开发并应用了一种深度学习架构，用于检测低左心室射血分数（LVEF），并比较了使用单个导联和整个12导联ECG训练该架构的性能 | 探索了使用单个导联ECG数据进行机器学习分析的可能性，并发现单导联训练的网络与全12导联训练的网络性能相似 | 未提及具体限制 | 开发和比较使用单个导联和整个12导联ECG进行机器学习分析的性能 | 低左心室射血分数（LVEF）的检测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习（ML） | 深度学习 | ECG数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2099 | 2024-08-31 |
Antigen-specific CD4+ T cells exhibit distinct transcriptional phenotypes in the lymph node and blood following vaccination in humans
2023-Sep-15, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3304466/v1
PMID:37790414
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研究论文 | 研究评估了BNT162b2 mRNA疫苗接种后，人类血液和引流淋巴结中针对SARS-CoV-2刺突蛋白的CD4 T细胞的单细胞转录组特征 | 使用新的深度学习方法Trex进行反向表位映射，结合单细胞TCR测序和转录组学来预测抗原特异性 | NA | 探讨SARS-CoV-2感染和mRNA疫苗接种后CD4 T细胞的转录组特征 | 人类血液和引流淋巴结中的刺突特异性CD4 T细胞 | 免疫学 | NA | 单细胞转录组学 | 深度学习 | 转录组数据 | 多个刺突特异性CD4 T细胞克隆型 | NA | NA | NA | NA |
| 2100 | 2024-08-31 |
Deep learning-assisted diagnosis of benign and malignant parotid tumors based on contrast-enhanced CT: a multicenter study
2023-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-09568-2
PMID:37067576
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研究论文 | 本研究开发了基于CT图像的深度学习辅助诊断模型，以帮助放射科医生区分良性和恶性腮腺肿瘤 | 开发的深度学习模型在预测良性和恶性腮腺肿瘤方面优于传统的支持向量机模型 | NA | 开发深度学习辅助诊断模型，以提高放射科医生对腮腺肿瘤的诊断性能 | 良性和恶性腮腺肿瘤的诊断 | 机器学习 | 腮腺肿瘤 | 深度学习 | CNN | 图像 | 573名经组织病理学确认的腮腺肿瘤患者 | NA | NA | NA | NA |