深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 2137 篇文献，本页显示第 1881 - 1900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1881 | 2024-08-05 |
TRESTLE: Toolkit for Reproducible Execution of Speech, Text and Language Experiments
2023, AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science
PMID:37350929
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研究论文 | 本文介绍了TRESTLE，一个专注于语音、文本和语言实验可重复执行的开源工具包 | TRESTLE提供了一种精确的数字蓝图用于数据预处理和选择策略，以帮助研究者获得可比较的结果 | 由于研究者在方法和数据选择策略上的差异，结果的直接比较仍然具有挑战性 | 旨在提升认知障碍与健康个体语言差异的研究可重复性 | 聚焦于来自TalkBank数据集的两种数据集，以痴呆检测作为示例领域 | 自然语言处理 | 认知障碍 | 深度学习 | NA | 文本数据 | NA |
| 1882 | 2024-08-05 |
A deep learning-based system to identify originating mural layer of upper gastrointestinal submucosal tumors under EUS
2023 Nov-Dec, Endoscopic ultrasound
IF:4.4Q1
DOI:10.1097/eus.0000000000000029
PMID:38948124
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研究论文 | 本研究提出了一种名为SMT Master的系统，用于在EUS下确定上消化道黏膜下肿瘤的来源壁层 | 开发了三种深度卷积神经网络模型来实现病变分割、壁层分割和来源壁层分类的自动化 | 研究模型的验证仅限于特定患者样本，可能影响结果的广泛适用性 | 旨在提高EUS程序中对黏膜下肿瘤来源壁层的识别准确性 | 基于2721张EUS图像和多个患者的图像进行模型训练和验证 | 机器学习 | NA | 深度卷积神经网络 (DCNN) | DCNN | 图像 | 2721张EUS图像，来自201名患者 |
| 1883 | 2024-08-05 |
Quantitative Assessment of Myocardial Ischemia With Positron Emission Tomography
2023-Jul-01, Journal of thoracic imaging
IF:2.0Q3
DOI:10.1097/RTI.0000000000000579
PMID:33492046
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研究论文 | 本文探讨了正电子发射断层扫描(PET)技术在评估心肌缺血中的定量应用 | 文章介绍了多种PET心肌灌注成像放射药物的特点及其对心肌血流的定量影响 | 未提及具体的临床应用或患者样本 | 研究心肌缺血的定量评估方法 | 多种PET放射药物及其在心肌灌注成像中的应用 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 正电子发射断层扫描(PET) | 组织隔室模型 | 成像数据 | NA |
| 1884 | 2024-08-05 |
Automatic Measuring of Finger Joint Space Width on Hand Radiograph using Deep Learning and Conventional Computer Vision Methods
2023-Jul, Biomedical signal processing and control
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.bspc.2023.104713
PMID:37213678
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研究论文 | 本文提出了两种方法自动测量手部X光片上的关节间隙宽度（JSW） | 提出了基于传统计算机视觉和深度学习的两种新方法来自动化JSW测量 | 目前方法需要标记真实的JSW数据，可能影响结果的普适性 | 自动化测量手部关节间隙宽度以提高评估效率 | 3,591张手部X光图像和10,845个指间关节 | 计算机视觉 | 关节炎 | 深度学习，传统计算机视觉 | VGG-19，U-Net | 图像 | 3,591张手部X光片 |
| 1885 | 2024-08-05 |
High-fidelity Database-free Deep Learning Reconstruction for Real-time Cine Cardiac MRI
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/EMBC40787.2023.10340709
PMID:38083374
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研究论文 | 本研究提出了一种无数据库的深度学习重建方法，用于实时cine心脏MRI。 | 采用零-shot自监督物理引导深度学习重建，克服了需要数据库学习的挑战，允许特定患者的训练。 | 该方法在复杂的呼吸和心动模式下的广泛应用仍然面临挑战。 | 旨在通过改进重建技术提高实时cine心脏MRI的成像质量。 | 研究对象为心脏MRI成像中的患者群体。 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习重建 | 无数据库学习模型 | 影像 | 未提供样本大小的具体信息 |
| 1886 | 2024-08-05 |
An artificial intelligence platform provides an accurate interpretation of esophageal motility from Functional Lumen Imaging Probe Panometry studies
2023-07, Neurogastroenterology and motility
IF:3.5Q2
DOI:10.1111/nmo.14549
PMID:36808777
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研究论文 | 本研究旨在开发和测试一个能够解读FLIP Panometry研究的自动化人工智能平台 | 该研究首次提出使用深度学习AI模型生成FLIP Panometry热图并进行食管运动标签的分配 | 研究仅在一个中心进行，可能影响结果的广泛适用性 | 开发一个能够准确解读FLIP Panometry研究的人工智能平台 | 678名连续患者和35名无症状对照进行FLIP Panometry检查 | 机器学习 | 食管疾病 | 人工智能 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 678名患者和35名对照 |
| 1887 | 2024-08-05 |
Interleaved signal multiplexing readout in depth encoding Prism-PET detectors
2023-Jul, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.16456
PMID:37191309
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研究论文 | 本文介绍了一种交错信号复用方案，利用深度编码Prism-PET探测器模块的光共享特性。 | 提出了iMux复用方案，实现了16比1的晶体到读出复用而不明显降低性能。 | 研究中未提及复用的实际应用限制或潜在的问题。 | 研究的目的是优化临床正电子发射断层扫描仪中的信号读出，以降低复杂性和成本。 | 研究对象为使用iMux方案的Prism-PET探测器模块及其深度学习去复用模型。 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 信号 | 16×16阵列的LYSO闪烁晶体和8×8阵列的SiPM像素 |
| 1888 | 2024-08-05 |
Deep Learning Approaches for Glioblastoma Prognosis in Resource-Limited Settings: A Study Using Basic Patient Demographic, Clinical, and Surgical Inputs
2023-07, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2023.04.072
PMID:37088416
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研究论文 | 本研究评估了不同新型深度学习模型在资源有限环境中对胶质母细胞瘤预后的预测能力 | 提出了一种基于简单临床、人口统计和手术变量的新型深度学习模型 | 研究模型的准确性可能受到健康基础设施受限区域的影响 | 研究旨在提高胶质母细胞瘤患者的预后预测准确性 | 分析了37,095名胶质母细胞瘤患者的数据 | 机器学习 | 胶质母细胞瘤 | 深度学习 | 概率矩阵分解、多任务逻辑回归、逻辑风险模型 | 临床和人口统计数据 | 37,095名患者 |
| 1889 | 2024-08-05 |
HiDeNN-FEM: A seamless machine learning approach to nonlinear finite element analysis
2023-Jul, Computational mechanics
IF:3.7Q1
DOI:10.1007/s00466-023-02293-z
PMID:38107347
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研究论文 | 本文提出了一种基于HiDeNN近似的非线性有限元框架 | 引入了三种基本构建模块，实现了非线性有限元分析的深度学习网络应用 | 未提及具体的限制 | 开发一种无缝的机器学习方法用于非线性有限元分析 | 研究采用HiDeNN近似的非线性有限元模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 数值数据 | 2D和3D的数值示例 |
| 1890 | 2024-08-05 |
On the effect of training database size for MR-based synthetic CT generation in the head
2023-07, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 使用深度学习方法从磁共振（MR）图像生成计算机断层扫描（CT）图像的研究 | 探讨了训练数据库大小对头部基于MR的合成CT生成的影响 | 缺乏具体的训练数据库规模和模型性能比较 | 研究提高MR引导放射治疗和PET/MR成像中CT图像生成的有效性 | 使用深度学习生成CT图像的MR图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 1891 | 2024-08-05 |
A Deep Learning Framework for Deriving Noninvasive Intracranial Pressure Waveforms from Transcranial Doppler
2023-07, Annals of neurology
IF:8.1Q1
DOI:10.1002/ana.26682
PMID:37189299
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研究论文 | 本文设计了一个深度学习框架，用于从血压、心电图和脑血流速度中估算非侵入性颅内压。 | 提出了一种利用领域对抗神经网络的框架，以更准确地估计非侵入性颅内压，相较于现有方法具有更高的准确性。 | 未提及此研究的具体限制 | 研究非侵入性监测颅内压的方法，以减少患者的侵入性检查风险。 | 使用血压、心电图和脑血流速度数据进行颅内压估算。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 领域对抗神经网络 | 生理信号数据 | NA |
| 1892 | 2024-08-05 |
Crowd-Sourced Deep Learning for Intracranial Hemorrhage Identification: Wisdom of Crowds or Laissez-Faire
2023-07, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A7902
PMID:37290819
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研究论文 | 本研究测试了集成学习在识别颅内出血中的有效性 | 探索了70个模型组合的集成学习是否优于单个最佳模型 | 所有集成学习方法在颅内出血检测中的表现均未超越单个最佳卷积神经网络的准确性 | 评估集成学习在选择最佳人工智能模型方面的效用 | 134名患者的去标识化头部CT扫描 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | 卷积神经网络 | 图像 | 134个去标识化的头部CT扫描样本 |
| 1893 | 2024-08-05 |
Tensor-based Feature Extraction for Pupil Recognition in Cataract Surgery
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/EMBC40787.2023.10340785
PMID:38082579
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研究论文 | 本文提出了一种基于张量的瞳孔特征提取方法以提高白内障手术中的瞳孔识别准确性 | 该文创新性地提出了一种叫做张量基础瞳孔特征提取的方法来处理手术中瞳孔变化的分析 | 未提供具体的局限性说明 | 提高白内障手术中瞳孔识别系统的准确性 | 研究对象为施行白内障手术的人类患者中获取的内科手术标注图像 | 数字病理学 | 白内障 | NA | 深度学习模型 | 图像 | 来自190例白内障手术的4,560张内科手术标注图像 |
| 1894 | 2024-08-05 |
Clinical feasibility of deep learning-based automatic head CBCT image segmentation and landmark detection in computer-aided surgical simulation for orthognathic surgery
2023-Jul, International journal of oral and maxillofacial surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.ijom.2022.10.010
PMID:36372697
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的自动分割和标志检测在矫正外科手术规划中的应用可行性 | 使用SkullEngine实现了颅骨CBCT图像的自动分割和标志检测，为矫正外科手术提供了新的方法 | 自动标志数字化的准确性需要进一步提高 | 研究深度学习自动分割和标志检测在矫正外科手术规划中的应用 | 61组锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 61组CBCT图像 |
| 1895 | 2024-08-05 |
Electrocardiogram Detection of Pulmonary Hypertension Using Deep Learning
2023-07, Journal of cardiac failure
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.cardfail.2022.12.016
PMID:36706977
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研究论文 | 本研究评估了使用深度学习方法通过心电图（ECG）数据单独检测肺动脉高压（PH）及其临床重要亚型的能力 | 创新在于使用深度学习算法识别心电图数据中潜在的肺动脉高压信号 | 本研究基于回顾性数据，可能存在选择偏倚，且未考虑其他影响因素 | 研究目标是评估深度学习在肺动脉高压早期检测中的应用 | 涉及到的研究对象为接受右心导管检查或超声心动图的成人患者 | 机器学习 | 肺动脉高压 | 深度学习 | 深度卷积神经网络 | 心电图 | 共涉及5016名PH患者和19454名非PH患者 |
| 1896 | 2024-08-05 |
Blind assessment of monomeric AlphaFold2 protein structure models with experimental NMR data
2023-07, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997)
DOI:10.1016/j.jmr.2023.107481
PMID:37257257
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研究论文 | 本文评估了AlphaFold2模型在小单体蛋白质NMR结构模型上的表现 | 评估了AF2在未用于训练数据集的小单体溶液蛋白质NMR结构中的准确性，提供了新的基准NMR数据 | 仅涉及九个开放源代码的蛋白质NMR数据集，样本量较小 | 研究AF2模型对小型单体蛋白质NMR数据的预测能力 | 九个不同的小型单体蛋白质NMR数据集 | 结构生物学 | NA | NMR | AlphaFold2 | NMR数据 | 九个小型单体蛋白质（70-108个氨基酸） |
| 1897 | 2024-08-05 |
Structure primed embedding on the transcription factor manifold enables transparent model architectures for gene regulatory network and latent activity inference
2023-Feb-03, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.02.02.526909
PMID:36778259
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的框架，以进行基因调控网络推断和潜在活性估计 | 提出了一种新颖的深度学习自编码器框架，有助于在保持可解释性的同时进行基因调控网络推断 | 尚待评估该框架在其他生物系统或大规模数据集中的适用性 | 研究基因调控网络及其潜在活性 | 关注转录因子及其与目标基因之间的调控关系 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 自编码器 | 单细胞基因组数据 | NA |
| 1898 | 2024-08-05 |
Ventricle tracking in transesophageal echocardiography (TEE) images during cardiopulmonary resuscitation (CPR) using deep learning and monogenic filtering
2023-Nov, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-023-00293-9
PMID:37872984
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研究论文 | 本文研究了在心肺复苏期间使用深度学习和单基过滤法对经食道超声心动图（TEE）图像中的心室进行追踪 | 提出了一种实时计算心脏射血分数（EF）的方法，通过检测收缩和舒张来优化心肺复苏的质量 | 数据量不足的问题通过薄板样条变换解决，但仍需更多的数据验证 | 优化心肺复苏期间的心脏功能监测 | 心脏骤停患者的经食道超声心动图（TEE）图像 | 数字病理 | 心脏疾病 | 深度学习, 单基过滤 | ResUNet++ | 图像 | NA |
| 1899 | 2024-08-05 |
An Improved Method for Diagnosis of Parkinson's Disease using Deep Learning Models Enhanced with Metaheuristic Algorithm
2023-Oct-04, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3387953/v1
PMID:37886464
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研究论文 | 本研究提出了一种结合元启发算法的深度学习模型用于早期诊断帕金森病 | 提出了四种深度学习模型及混合模型，并通过灰狼优化算法自动微调超参数 | 未提及具体的临床应用限制或数据集的多样性问题 | 提高帕金森病的早期诊断准确性 | 用于帕金森病诊断的深度学习模型 | 机器学习 | 帕金森病 | 灰狼优化 | GWO-VGG16、GWO-DenseNet、GWO-DenseNet + LSTM、GWO-InceptionV3、GWO-VGG16 + InceptionV3 | 图像 | 使用两个标准数据集 T1、T2加权数据集和 SPECT DaTscan |
| 1900 | 2024-08-05 |
Deep-Learning-Based Model for the Prediction of Cancer-Specific Survival in Patients with Spinal Chordoma
2023-10, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2023.08.032
PMID:37586553
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研究论文 | 本文旨在开发基于深度学习的模型以预测脊索瘤患者的癌症特异性生存率。 | 提出了一种更有效的深度学习模型用于脊索瘤患者预后预测，表现优于传统的Cox回归模型。 | 研究仅使用了SEER数据库的数据，可能存在样本选择偏倚。 | 研究旨在提高脊索瘤患者的预后预测精度。 | 本研究对象为来自SEER数据库的脊索瘤患者。 | 机器学习 | 脊索瘤 | 深度学习 | DeepSurv和NMTLR | 临床数据 | 258名脊索瘤患者 |