深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1805 篇文献，本页显示第 1801 - 1805 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1801 | 2024-08-07 |
Deep-Learning-Based Hepatic Ploidy Quantification Using H&E Histopathology Images
2023-04-16, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes14040921
PMID:37107679
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的算法，用于使用常规临床实践中常见的H&E组织病理学图像量化肝细胞的倍性 | 首次成功尝试在H&E图像上自动化倍性分析 | NA | 提高临床样本中肝细胞倍性量化的可及性 | 肝细胞的倍性 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA |
| 1802 | 2024-08-07 |
Machine learning-based speech recognition system for nursing documentation - A pilot study
2023-10, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2023.105213
PMID:37690224
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研究论文 | 本研究旨在评估基于机器学习的语音识别系统在精神科病房中减少护理记录打字工作量的有效性 | 本研究开发了一种基于机器学习的语音识别系统，用于提高护理文档记录的效率 | 语音识别转录的潜在错误需要持续识别和改进，且需要进一步研究以提高不同临床专科中护理记录数字化文档的效率和准确性 | 评估基于机器学习的语音识别系统在减少护理记录打字工作量方面的有效性 | 精神科病房的护理记录工作 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 语音识别系统 | 文本 | 21名护士参与评估，共收集200条数据 |
| 1803 | 2024-08-07 |
Interpretable deep learning for improving cancer patient survival based on personal transcriptomes
2023-07-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-38429-7
PMID:37443344
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研究论文 | 本文开发了一种可解释的神经网络模型，用于基于药物处方和个人转录组数据预测癌症患者的生存率 | 该模型能够通过分析个人转录组数据和药物处方，提高癌症患者的生存预测准确性，并揭示决策过程中的关键通路 | NA | 提高癌症患者的生存预测准确性并揭示药物选择的关键通路 | 癌症患者的生存率和药物选择 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | 神经网络 | 转录组数据 | 涉及的患者数量未明确提及 |
| 1804 | 2024-08-07 |
Physics-Guided Deep Generative Model for New Ligand Discovery
2023-Sep, ACM-BCB ... ... : the ... ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine. ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine
DOI:10.1145/3584371.3613067
PMID:38706556
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研究论文 | 本文介绍了一种基于物理引导的深度生成模型，用于发现新的配体，该模型不仅考虑了结合位点，还包含了基于物理的特征，描述了受体和配体之间的结合机制 | 该模型创新地结合了物理原理和深度学习，生成的配体结构在结合强度上优于传统方法 | 未来研究方向包括在更大的数据集上训练和测试模型，增加更多基于物理的特征，并从生物物理角度解释深度学习结果 | 旨在通过结合物理原理和深度学习技术，提高新配体发现的效率和质量 | 研究对象包括大型蛋白质-配体复合物和小型宿主-客体系统 | 机器学习 | NA | 深度生成模型 | GAN | 结构数据 | 测试了大型蛋白质-配体复合物和小型宿主-客体系统 |
| 1805 | 2024-08-07 |
Public mental health through social media in the post COVID-19 era
2023, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2023.1323922
PMID:38146469
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研究论文 | 本文提出了一种基于微表情识别心理障碍的方法，使用深度学习模型HybridMicroNet进行情感识别 | 提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型HybridMicroNet，用于从微表情中识别情感 | 仅在CASME和SAMM数据集上进行了验证，可能需要更多数据集来验证模型的泛化能力 | 探索通过社交媒体中的微表情自动检测心理障碍的方法 | 心理障碍的自动检测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | CASME数据集上的准确率为99.08%，SAMM数据集上的准确率为97.62% |