深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2292 篇文献，本页显示第 941 - 960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 941 | 2024-10-14 |
Binding affinity predictions with hybrid quantum-classical convolutional neural networks
2023-Oct-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-45269-y
PMID:37864075
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研究论文 | 本文介绍了一种混合量子-经典卷积神经网络用于预测药物与蛋白质的结合亲和力 | 提出了一种混合量子-经典卷积神经网络，相比传统方法减少了20%的复杂性，并在训练阶段节省了40%的成本和时间 | NA | 提高药物设计的效率和准确性 | 药物与蛋白质的结合亲和力 | 机器学习 | NA | 量子机器学习 | 卷积神经网络 | 结合亲和力数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 942 | 2024-10-14 |
Leveraging Large Language Models (LLM) for the Plastic Surgery Resident Training: Do They Have a Role?
2023-Oct, Indian journal of plastic surgery : official publication of the Association of Plastic Surgeons of India
IF:0.7Q4
DOI:10.1055/s-0043-1772704
PMID:38026769
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研究论文 | 探讨大型语言模型（LLM）在整形外科住院医师培训中的作用 | 研究首次探索了LLM作为教学助理（TA）在整形外科中的应用，并评估了其生成内容的准确性和实用性 | 研究仅基于ChatGPT模型，未涵盖其他LLM模型，且样本量较小，仅涉及八位研究作者的评估 | 评估LLM在整形外科住院医师培训中的潜在作用 | 整形外科住院医师培训中的教学助理角色 | 自然语言处理 | NA | 深度学习技术，包括微调和基于人类反馈的强化学习 | Transformer | 文本 | 八位研究作者 | NA | NA | NA | NA |
| 943 | 2024-10-14 |
Challenges and solutions of echocardiography generalization for deep learning: a study in patients with constrictive pericarditis
2023-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.5.054502
PMID:37840850
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研究论文 | 本文提出了一种创新的自动化框架，用于解决在限制性心包炎和心脏淀粉样变性区分任务中，超声心动图深度学习模型泛化的问题 | 提出了一个创新的预处理和图像泛化框架，用于处理图像以训练ResNet50、ResNeXt101和EfficientNetB2模型 | NA | 开发一种基于超声心动图的深度学习模型，能够准确区分限制性心包炎、心脏淀粉样变性和正常病例 | 限制性心包炎和心脏淀粉样变性患者以及正常病例的超声心动图图像 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | EfficientNetB2 | 图像 | 945例超声心动图研究，包括720例来自Mayo Rochester和225例来自Mayo Arizona | NA | NA | NA | NA |
| 944 | 2024-10-14 |
Comprehensive Functional Annotation of Metagenomes and Microbial Genomes Using a Deep Learning-Based Method
2023-04-27, mSystems
IF:5.0Q1
DOI:10.1128/msystems.01178-22
PMID:37010293
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研究论文 | 开发了一种新的元基因组分析工作流程，整合了基因组重建、分类学分析和基于深度学习的功能注释，以提高微生物基因的功能注释覆盖率 | 首次将基于深度学习的功能注释应用于元基因组学，显著提高了基因功能注释的覆盖率 | DeepFRI的注释比eggNOG的注释更广泛但不那么具体，并且在已知物种上的注释敏感性较低 | 提高微生物基因的功能注释覆盖率，揭示人类肠道微生物群在健康和疾病中的功能特征 | 人类肠道微生物群的基因功能注释 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DeepFRI | 基因组 | 1070个婴儿元基因组 | NA | NA | NA | NA |
| 945 | 2024-10-14 |
Computational single cell oncology: state of the art
2023, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2023.1256991
PMID:38028624
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综述 | 本文综述了单细胞计算分析在肿瘤学领域的最新进展 | 本文介绍了单细胞计算分析在肿瘤学中的应用，包括识别新的细胞状态、表征肿瘤亚型、发现生物标志物和预测治疗反应 | 本文讨论了单细胞数据处理中的挑战，包括数据质量控制、归一化、降维、聚类和轨迹推断 | 本文旨在为研究人员提供利用计算方法解锁单细胞分析在理解癌症生物学中的全部潜力的路线图 | 单细胞计算分析在肿瘤学中的应用 | 数字病理学 | NA | 计算算法和生物信息学方法 | 机器学习和深度学习 | 单细胞数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 946 | 2024-10-13 |
Sen-2 LULC: Land use land cover dataset for deep learning approaches
2023-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2023.109724
PMID:37965594
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研究论文 | 本文介绍了一个名为Sen-2 LULC的数据集，用于支持深度学习方法在土地利用和土地覆盖分类中的应用 | 该数据集填补了高质量数据集在现代计算机视觉和遥感数据分析之间的空白，促进了环境理解和城市规划的突破 | NA | 促进土地利用和土地覆盖分类的研究，特别是在印度地区 | 土地利用和土地覆盖分类 | 计算机视觉 | NA | 遥感技术 | CNN | 图像 | 213,761张预处理的10米分辨率图像，涵盖七种土地利用和土地覆盖类别 | NA | NA | NA | NA |
| 947 | 2024-10-13 |
Protein language models can capture protein quaternary state
2023-Nov-14, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05549-w
PMID:37964216
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研究论文 | 本文探讨了蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的应用 | 首次研究了嵌入技术在预测蛋白质四级结构中的能力 | 模型性能不如基于已解析晶体结构的方法 | 探索蛋白质语言模型在预测蛋白质四级结构中的潜力 | 蛋白质的四级结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 蛋白质语言模型（如ESM-2） | 蛋白质序列 | 来自QSbio数据集的大量蛋白质数据 | NA | NA | NA | NA |
| 948 | 2024-10-13 |
Deep learning and single-cell phenotyping for rapid antimicrobial susceptibility detection in Escherichia coli
2023-11-14, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-023-05524-4
PMID:37964031
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的单细胞表型分析方法，用于快速检测大肠杆菌的抗生素敏感性 | 提出了一种新的概念验证方法，通过深度学习单细胞特定的形态表型来直接关联大肠杆菌的抗生素敏感性 | 仅在实验室参考的完全敏感的大肠杆菌菌株和六种来自人类血流感染的大肠杆菌菌株上进行了验证 | 开发一种快速检测大肠杆菌抗生素敏感性的方法，以应对抗生素耐药性的上升 | 大肠杆菌的抗生素敏感性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 六种来自人类血流感染的大肠杆菌菌株 | NA | NA | NA | NA |
| 949 | 2024-10-13 |
Effect of the telemedicine-supported multicomponent exercise therapy in patients with knee osteoarthritis: study protocol for a randomized controlled trial
2023-Nov-14, Trials
IF:2.0Q3
DOI:10.1186/s13063-023-07749-4
PMID:37964273
|
研究论文 | 研究远程医疗支持的多成分运动疗法对膝骨关节炎患者的疗效 | 结合运动疗法、患者教育和健康指导，通过mHealth应用程序在家中进行治疗 | 现有研究中存在患者依从性问题和缺乏客观评估方法 | 评估多成分运动疗法对膝骨关节炎患者疼痛自我管理的有效性 | 膝骨关节炎患者 | NA | 骨关节炎 | NA | NA | NA | 未具体说明 | NA | NA | NA | NA |
| 950 | 2024-10-13 |
Conformer Generation for Structure-Based Drug Design: How Many and How Good?
2023-11-13, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01245
PMID:37903507
|
研究论文 | 本文探讨了构象生成在基于结构的药物设计中的重要性，并研究了构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响 | 本文通过实验阐明了构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响，并比较了先进的生成深度学习方法与经典几何方法的性能 | NA | 研究构象生成在基于结构的药物设计中的最佳实践 | 构象集合的大小、多样性和质量对药物发现任务性能的影响 | 药物设计 | NA | 生成深度学习 | NA | 分子结构 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 951 | 2024-10-13 |
Counting manatee aggregations using deep neural networks and Anisotropic Gaussian Kernel
2023-Nov-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-45507-3
PMID:37957170
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的海牛聚集计数方法，使用各向异性高斯核（AGK）和低质量图像来自动计算海牛数量 | 本文创新性地使用了各向异性高斯核（AGK）来捕捉不同聚集中个体海牛的形状，并将其应用于多种深度神经网络以学习海牛密度 | NA | 开发一种自动计数海牛聚集的方法，以观察其习性并设计安全规则和护理计划 | 海牛及其聚集 | 计算机视觉 | NA | 各向异性高斯核（AGK） | 深度神经网络（包括VGG、SANet、CSRNet、MARUNet等） | 图像 | 使用从监控视频中提取的低质量图像进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 952 | 2024-10-13 |
Evaluation of deep learning-based feature selection for single-cell RNA sequencing data analysis
2023-11-10, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-023-03100-x
PMID:37950331
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研究论文 | 本文探讨了基于深度学习的特征选择方法在单细胞RNA测序数据分析中的应用 | 本文提出了基于深度学习的特征选择方法，与传统的基于差异分布的方法相比，该方法通过神经网络确定基因的重要性 | NA | 评估基于深度学习的特征选择方法在单细胞RNA测序数据分析中的效用 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 神经网络 | 基因表达数据 | 从Tabula Muris和Tabula Sapiens图谱中采样创建的单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 953 | 2024-10-13 |
trRosettaRNA: automated prediction of RNA 3D structure with transformer network
2023-11-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-42528-4
PMID:37945552
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研究论文 | 本文介绍了trRosettaRNA，一种基于深度学习的RNA三维结构预测自动化方法 | trRosettaRNA在RNA三维结构预测中表现优异，尤其是在CASP15和RNA-Puzzles实验中的盲测中，其预测结果与顶尖人类预测结果相当 | 对于合成RNA的准确结构预测仍然具有挑战性 | 开发一种自动化方法来预测RNA的三维结构 | RNA的三维结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer网络 | RNA结构数据 | 涉及CASP15和RNA-Puzzles实验中的RNA样本 | NA | NA | NA | NA |
| 954 | 2024-10-13 |
SDF4CHD: Generative Modeling of Cardiac Anatomies with Congenital Heart Defects
2023-Nov-08, ArXiv
PMID:37961745
|
研究论文 | 本文提出了一种用于生成具有先天性心脏缺陷的心脏解剖结构的生成模型 | 本文提出了一种类型和形状解耦的生成方法，能够捕捉不同先天性心脏缺陷类型中观察到的广泛心脏解剖结构，并合成保留特定先天性心脏缺陷类型独特拓扑结构的形状 | NA | 改进先天性心脏缺陷患者的诊断和治疗计划 | 具有先天性心脏缺陷的心脏解剖结构 | 计算机视觉 | 先天性心脏缺陷 | 深度学习 | 生成模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 955 | 2024-10-13 |
Segmentation and classification of skin lesions using hybrid deep learning method in the Internet of Medical Things
2023-Nov, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.13524
PMID:38009016
|
研究论文 | 本文提出了一种混合深度学习方法，用于在医疗物联网（IoMT）环境中对皮肤病变进行分割和分类 | 本文的创新点在于结合了Mask Region-based Convolutional Neural Network（MRCNN）和ResNet50两种先进方法，以提高皮肤病变分析的准确性和效率 | NA | 提高皮肤病变分析的准确性和效率 | 皮肤病变 | 计算机视觉 | NA | 混合深度学习 | MRCNN, ResNet50 | 图像 | 大量标注的皮镜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 956 | 2024-10-13 |
Radiation pneumonia predictive model for radiotherapy in esophageal carcinoma patients
2023-Oct-17, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-023-11499-6
PMID:37848844
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研究论文 | 本研究探讨了三维剂量分布和临床特征在预测食管癌患者放疗后放射性肺炎中的作用，并设计了一种新的混合深度学习网络来预测放射性肺炎的发生 | 本研究首次将临床特征整合到深度学习模型中，设计了一种新的混合深度学习网络HybridNet，结合了3D ResNet18和1D卷积层，显著提高了预测精度 | NA | 探索三维剂量分布和临床特征在预测食管癌患者放疗后放射性肺炎中的作用，并设计新的混合深度学习网络来提高预测精度 | 食管癌患者放疗后的放射性肺炎 | 机器学习 | 食管癌 | 深度学习 | HybridNet（结合3D ResNet18和1D卷积层） | 三维剂量分布矩阵和一维临床特征矩阵 | 105名接受过放疗的食管癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 957 | 2024-10-13 |
Unbiased image segmentation assessment toolkit for quantitative differentiation of state-of-the-art algorithms and pipelines
2023-Oct-12, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05486-8
PMID:37828466
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研究论文 | 本文介绍了一个用于评估图像分割算法的无偏评估工具包，通过69种指标对分割数据进行全面评估，并提出了一种基于定量分析、降维或无监督分类技术以及选择标准的模型选择方法 | 本文提出了一个全面的图像分割评估工具包，包含69种评估指标，并提供了一种基于定量分析和选择标准的模型选择方法 | NA | 开发一个用于评估图像分割算法的无偏评估工具包，并提出一种模型选择方法 | 图像分割算法和管道 | 计算机视觉 | NA | NA | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 958 | 2024-10-13 |
disperseNN2: a neural network for estimating dispersal distance from georeferenced polymorphism data
2023-Oct-11, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05522-7
PMID:37817115
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研究论文 | 本文介绍了一种名为disperseNN2的深度学习工具，用于从地理参考的多态性数据中估计每代平均扩散距离 | disperseNN2通过使用样本的地理信息，在处理成对基因型时进行特征提取，从而优于不使用显式空间信息的先进深度学习方法 | NA | 开发一种新的深度学习工具，用于从地理参考的多态性数据中估计生物的扩散能力 | 生物的地理遗传变异和扩散距离 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 多态性数据 | 10和100个个体 | NA | NA | NA | NA |
| 959 | 2024-10-13 |
Homologous Pairs of Low and High Temperature Originating Proteins Spanning the Known Prokaryotic Universe
2023-10-07, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02553-w
PMID:37805601
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研究论文 | 本文介绍了通过同源配对方法构建的大规模蛋白质温度数据集learn2thermDB，用于研究蛋白质在高温下的稳定性 | 本文创新性地构建了一个包含2400万实例和6900万蛋白质对的大规模数据集，远超当前最大规模，为高温稳定性研究提供了新的数据资源 | NA | 旨在通过大规模数据集推动高温蛋白质稳定性设计方法的创新 | 蛋白质在高温下的稳定性 | 生物信息学 | NA | 同源配对 | 深度学习 | 蛋白质序列数据 | 2400万实例，6900万蛋白质对 | NA | NA | NA | NA |
| 960 | 2024-10-13 |
A unified method to revoke the private data of patients in intelligent healthcare with audit to forget
2023-10-06, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-41703-x
PMID:37802981
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研究论文 | 提出了一种通过审计指导遗忘过程的方法，用于在智能医疗中撤销患者的私人数据 | 引入了知识净化方法，统一了审计和遗忘两个任务，并开发了审计遗忘软件（AFS） | 未提及具体的技术实现细节和实验结果 | 保护患者的数据撤销权和隐私 | 患者的私人数据和预训练的深度学习模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 数据集 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |