深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 158 篇文献，本页显示第 141 - 158 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 141 | 2024-08-04 |
Polypoidal Choroidal Vasculopathy: Updates on Risk Factors, Diagnosis, and Treatments
2023 Mar-Apr 01, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/APO.0000000000000573
PMID:36728294
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研究论文 | 该文章介绍了关于囊状脉络膜血管病（PCV）的风险因素、诊断与治疗的最新进展 | 文章探讨了深度学习模型在无需靛蓝绿血管造影的情况下，用于从不同类型的视网膜成像中检测PCV的应用 | 尽管有研究发现新抗VEGF药物可能提供更持久的治疗效果，但尚不清楚它们是否能更有效地闭合囊状病变 | 研究囊状脉络膜血管病（PCV）的风险因素、诊断方法以及治疗方案 | 文章关注于男性和吸烟等系统性因素以及与PCV相关的影像学和生物标志物 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 涉及的样本数量及类型未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 142 | 2024-08-04 |
Systolic Blood Pressure and Cardiovascular Risk in Patients With Diabetes: A Prospective Cohort Study
2023-03, Hypertension (Dallas, Tex. : 1979)
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研究论文 | 本文研究了收缩压(SBP)与糖尿病患者心血管事件之间的关系 | 首次使用深度学习模型揭示了SBP与心血管结果之间的单调关系 | 研究仅限于特定人群，可能无法推广到更广泛的糖尿病患者群体 | 探讨SBP与糖尿病患者心血管疾病风险之间的关系 | 50到90岁之间的49000名糖尿病患者 | 心血管疾病 | 糖尿病相关心血管疾病 | 深度学习 | NA | 电子健康记录 | 49000名糖尿病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 143 | 2024-08-05 |
Improved image quality with deep learning reconstruction - a study on a semi-anthropomorphic upper-abdomen phantom
2023-Mar, Research in diagnostic and interventional imaging
DOI:10.1016/j.redii.2023.100022
PMID:39076164
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研究论文 | 本研究评估了一种深度学习重建算法在不同剂量下的图像质量 | 该研究提出的新型DLR算法在保持噪声纹理特征的同时实现了显著的噪声降低 | 现有研究可能没有全面评估所有临床应用的重建效果 | 评估深度学习重建算法在不同辐射剂量下的性能 | 使用半人类上腹部假体进行CT扫描重建的图像质量 | 数字病理学 | NA | 深度学习重建（DLR） | NA | CT图像 | 五种剂量水平的CT扫描（CTDIvol 5, 10, 15, 20和25 mGy） | NA | NA | NA | NA |
| 144 | 2024-08-05 |
Artificial Intelligence as a Decision-Making Tool in Forensic Dentistry: A Pilot Study with I3M
2023-03-06, International journal of environmental research and public health
DOI:10.3390/ijerph20054620
PMID:36901630
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研究论文 | 这项研究旨在探讨基于第三磨牙成熟指数（I3M）创建决策支持工具的技术可行性 | 该研究结合深度学习和拓扑数据分析方法，实现了I3M评分的自动化，展示了与牙科法医专家的高度一致性 | 这是一个初步研究，样本量相对较小，局限于特定地区的图像 | 研究目的是开发一种支持牙科年龄估计专家决策的人工智能工具 | 研究对象是来自法国和乌干达的456张下颌骨X光影像 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | U-Net, Mask R-CNN | 影像 | 456张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 145 | 2024-08-05 |
Super-Resolution of Dental Panoramic Radiographs Using Deep Learning: A Pilot Study
2023-Mar-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13050996
PMID:36900140
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研究论文 | 本研究旨在比较基于深度学习的超分辨率模型与传统方法在提升牙科全景影像分辨率方面的效果 | 探索了五种最先进的深度学习超分辨率方法，并与传统双三次插值方法进行了比较 | 研究样本仅限于牙科全景影像，可能无法推广到其他类型的医疗影像 | 提高牙科全景影像的分辨率和质量 | 888幅牙科全景影像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习超分辨率算法 | SRCNN, SRGAN, U-Net, SwinIr, LTE | 图像 | 888幅牙科全景影像 | NA | NA | NA | NA |
| 146 | 2024-08-05 |
Intelligent oncology: The convergence of artificial intelligence and oncology
2023-Mar, Journal of the National Cancer Center
IF:7.6Q1
DOI:10.1016/j.jncc.2022.11.004
PMID:39036310
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研究论文 | 本文描述了一种称为智能肿瘤学的整体和结构化概念 | 提出了一个跨学科的智能肿瘤学概念，整合多个领域以促进癌症管理 | 智能肿瘤学的概念和应用仍处于 infancy，面临许多障碍和挑战 | 旨在促进癌症预防、筛查、早期诊断和精确治疗 | 整合肿瘤学、放射学、病理学、分子生物学等领域 | 计算机视觉 | 癌症 | 自然语言处理、机器/深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 147 | 2024-08-05 |
Applications of Deep Learning in Endocrine Neoplasms
2023-Mar, Surgical pathology clinics
DOI:10.1016/j.path.2022.09.014
PMID:36739164
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review | 本文总结了内分泌癌组织病理学中深度学习研究的现状 | 强调实验设计、重要发现和关键局限性 | NA | 探讨深度学习在内分泌癌组织病理学中的应用 | 内分泌癌的组织样本 | 数字病理学 | 内分泌癌 | 深度学习 | NA | 组织样本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 148 | 2024-08-05 |
Deep learning model for prenatal congenital heart disease (CHD) screening generalizes to the community setting and outperforms clinical detection
2023-Mar-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.03.10.23287134
PMID:38903074
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研究论文 | 本研究应用深度学习模型进行胎儿超声图像中先天性心脏病的筛查，且在社区环境中表现优于临床检测 | 该研究展示了先前训练的深度学习算法在社区获取图像中有效识别未曾接触的病变，且其准确性超过人工评估 | 模型的表现与专家评分的质量有一定关系，且对部分未见过的病变的敏感性统计上无显著差异 | 旨在提高胎儿超声检查中对先天性心脏病的检测率 | 研究对象为2015年至2016年间，荷兰西北地区的胎儿超声图像及其相关病例 | 机器学习 | 先天性心脏病 | 深度学习 | NA | 图像 | 分析了42个正常胎儿和66个孤立性先天性心脏病病例 | NA | NA | NA | NA |
| 149 | 2024-08-05 |
The role of online news sentiment in carbon price prediction of China's carbon markets
2023-Mar, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-023-25197-0
PMID:36627425
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研究论文 | 该文章探讨了在线新闻情绪在中国碳市场碳价格预测中的作用 | 通过将在线新闻情绪指数作为非结构化数据引入深度学习模型，提高了碳价格预测的性能 | 未提及特定的限制因素 | 提高中国碳市场，尤其是国家碳市场的碳价格预测性能 | 研究对象为中国国家碳市场和湖北省试点碳市场的碳价格 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 长短期记忆网络 (LSTM) | 在线新闻情绪指数 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 150 | 2024-08-05 |
Deep Learning to Detect Pancreatic Cystic Lesions on Abdominal Computed Tomography Scans: Development and Validation Study
2023-Mar-17, JMIR AI
DOI:10.2196/40702
PMID:38875547
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研究论文 | 本研究开发和验证了一种用于自动检测胰腺囊性损伤的人工深度神经网络 | 研究中使用了一种基于注意力门U-Net架构的算法，提高了胰腺囊性损伤的检测率 | 研究主要基于335个样本，可能对不同类型的CT扫描结果的普适性有限 | 本研究旨在通过深度学习技术提高胰腺囊性损伤的早期检测率 | 研究对象包括335个腹部CT扫描的病例，其中297个病例被诊断为胰腺囊性损伤 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | 深度学习 | 注意力门U-Net | 图像 | 335个腹部CT扫描样本 | NA | NA | NA | NA |
| 151 | 2024-08-05 |
Developing an Inpatient Electronic Medical Record Phenotype for Hospital-Acquired Pressure Injuries: Case Study Using Natural Language Processing Models
2023-Mar-08, JMIR AI
DOI:10.2196/41264
PMID:38875552
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研究论文 | 本文通过自然语言处理应用于电子病历，旨在更准确及时地识别医院获得性压疮（HAPI） | 提出了基于电子病历的表型算法，证明其在检测HAPI方面比单独使用ICD-10-CA算法更有效 | 研究仅限于特定的医院和样本，可能不适用于其他环境 | 展示电子病历基础的表型算法在HAPI检测上的优势 | 在2015年至2018年期间，通过临床试验识别的HAPI患者 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理 (NLP) | 随机森林 (RF), 极端梯度提升 (XGBoost), 深度学习模型 | 文本 | 280名患者，其中97名患者在研究期间出现HAPI | NA | NA | NA | NA |
| 152 | 2024-08-05 |
Epistatic Features and Machine Learning Improve Alzheimer's Risk Prediction Over Polygenic Risk Scores
2023-Mar-15, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.02.10.23285766
PMID:36798198
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研究论文 | 本文提出了一种新的遗传模型，通过结合表型交互特征和机器学习方法改善阿尔茨海默病的风险预测 | 创新点在于直接结合 SNP 位点之间的表型相互作用并使用机器学习模型进行风险估计 | 所研究的模型在新数据上的泛化能力仍需进一步验证 | 构建一种与 PRS 模型相比更精准的阿尔茨海默病风险预测模型 | 研究对象为晚发性阿尔茨海默病患者的遗传数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 机器学习 | 集成学习模型 | 遗传数据 | 与文献中的 PRS 模型相同的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 153 | 2024-08-05 |
The connectome of an insect brain
2023-03-10, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.add9330
PMID:36893230
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研究论文 | 本文映射了一个昆虫大脑的突触分辨率连接组，展示了其神经元网络的架构和功能 | 揭示了丰富的神经回路结构特点，如多感官整合和高度重复的电路结构 | 未提及具体的实验验证或应用研究 | 了解昆虫大脑的网络架构与功能 | 研究了一个具有丰富行为的昆虫幼虫大脑 | 数字病理学 | NA | NA | NA | 神经元连接数据 | 3016个神经元和548,000个突触 | NA | NA | NA | NA |
| 154 | 2024-08-05 |
DOMINO: Domain-aware loss for deep learning calibration
2023-Mar, Software impacts
IF:1.3Q3
DOI:10.1016/j.simpa.2023.100478
PMID:37091721
|
研究论文 | 本文提出了一种新的领域感知损失函数，用于校准深度学习模型 | 提出了一种基于类之间相似性的分类惩罚的新型损失函数，改进了模型的校准 | 未提及具体的限制 | 研究深度学习模型的校准方法，特别是在医疗影像任务中的应用 | 深度学习模型及其在医疗影像任务中的校准 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 155 | 2024-08-07 |
Interpretable spatial cell learning enhances the characterization of patient tissue microenvironments with highly multiplexed imaging data
2023-Mar-28, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.03.26.534306
PMID:37034738
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研究论文 | 本文介绍了一种名为InterSTELLAR的几何深度学习框架，用于高多重成像数据，以直接关联组织亚型与具有临床相关性的相应细胞群落 | InterSTELLAR框架能够同时进行组织类型预测和感兴趣的群落检测，性能优于传统方法，并能揭示特定病理特征及潜在的区域与患者预后之间的关系 | NA | 开发一种有效的方法来基于临床结果定义疾病特异性微环境，以增强对患者组织微环境的表征 | 乳腺癌的高多重成像数据 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 高多重成像技术 | 几何深度学习框架 | 图像 | 使用公开的乳腺癌成像质谱流式细胞术数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 156 | 2024-08-07 |
Single-cell multi-scale footprinting reveals the modular organization of DNA regulatory elements
2023-Mar-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.03.28.533945
PMID:37034577
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研究论文 | 本文开发了一种名为PRINT的计算方法，利用深度学习校正染色质可及性数据中的序列偏差，并识别DNA-蛋白质相互作用的多尺度足迹，以揭示DNA调控元件的模块化组织 | 开发了PRINT方法，能够更准确地推断转录因子和核小体的结合，并发现调控元件在细胞状态间的广泛结构和功能变化 | NA | 连接调控元件的结构变化与细胞命运和功能的改变 | DNA调控元件及其在造血过程中的变化 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 染色质可及性数据 | 涉及造血干细胞（HSCs）的年龄相关变化 | NA | NA | NA | NA |
| 157 | 2024-08-07 |
De novo design of small beta barrel proteins
2023-03-14, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2207974120
PMID:36897987
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研究论文 | 本文探讨了使用Rosetta能量方法和深度学习方法从头设计小型beta桶蛋白拓扑结构 | 使用深度学习进行骨架生成和Rosetta进行序列设计的方法提高了设计成功率和结构多样性 | 小型beta桶蛋白的设计存在挑战，如小尺寸导致的疏水核心小和桶闭合的构象应变 | 探索和设计小型beta桶蛋白的拓扑结构，以增加可用作感兴趣蛋白靶标结合剂的蛋白形状空间 | 小型beta桶蛋白，包括Src同源3（SH3）和核酸/多糖结合（OB）拓扑结构以及罕见的五和六上-下-链桶 | 蛋白质设计 | NA | Rosetta能量方法和深度学习 | 深度学习模型 | 蛋白质结构 | 四种小型beta桶折叠结构 | NA | NA | NA | NA |
| 158 | 2024-08-07 |
Large Language Models Demonstrate the Potential of Statistical Learning in Language
2023-03, Cognitive science
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/cogs.13256
PMID:36840975
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研究论文 | 探讨大型语言模型（LLMs）在从语言输入中学习语言能力方面的潜力 | 提出大型语言模型可能为评估人类从语言经验中学习语言能力提供计算工具 | 大型语言模型在语义和语用方面存在明显局限 | 研究语言可以从语言输入中学习的程度 | 大型语言模型及其在语言学习中的应用 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 大型语言模型（LLMs） | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |