深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 172 篇文献，本页显示第 61 - 80 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2024-12-06 |
Benchmarking Polyp Segmentation Methods in Narrow-Band Imaging Colonoscopy Images
2023-07, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3270724
PMID:37099473
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研究论文 | 本文提出了一个新的窄带成像（NBI）结肠镜图像息肉分割数据集（PS-NBI2K），并对24种基于深度学习的息肉分割方法进行了基准测试和分析 | 首次在窄带成像（NBI）数据上对多种基于深度学习的息肉分割方法进行基准测试，并提出了一个新的数据集PS-NBI2K | 现有方法在处理较小尺寸和较强干扰的息肉时表现不佳，且在有效性和效率之间存在权衡 | 评估和改进窄带成像（NBI）结肠镜图像中的息肉分割方法 | 窄带成像（NBI）结肠镜图像中的息肉分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习（DL） | NA | 图像 | 2000张窄带成像（NBI）结肠镜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 62 | 2024-12-06 |
Two-Stage Self-Supervised Cycle-Consistency Transformer Network for Reducing Slice Gap in MR Images
2023-07, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3271815
PMID:37126622
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研究论文 | 本文提出了一种两阶段自监督循环一致性Transformer网络（TSCTNet），用于减少MR图像中的切片间隙 | 设计了一种新颖的自监督学习策略，结合了Transformer和CNN结构，以探索局部和全局切片表示 | 需要进一步验证在更多数据集上的泛化能力 | 减少MR图像中的切片间隙，重建高分辨率图像 | MR图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer | 图像 | 两个公开的MR图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 63 | 2024-11-20 |
Deep learning-based pathology signature could reveal lymph node status and act as a novel prognostic marker across multiple cancer types
2023-07, British journal of cancer
IF:6.4Q1
DOI:10.1038/s41416-023-02262-6
PMID:37137998
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的泛癌淋巴结转移预测模型，并验证了其在多种癌症类型中的泛化性能和作为独立预后因素的潜力 | 首次提出了一种基于自监督癌症不变特征的注意力机制弱监督神经网络，用于泛癌淋巴结转移状态的预测，并展示了其在多种癌症类型中的良好泛化性能 | NA | 开发一种能够预测多种癌症类型淋巴结转移状态的自动化模型，并验证其作为独立预后因素的潜力 | 11种癌症类型的4400张全切片图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 注意力机制弱监督神经网络 | 图像 | 4400张全切片图像 | NA | NA | NA | NA |
| 64 | 2024-10-26 |
Deep Learning for Improved Precision and Reproducibility of Left Ventricular Strain in Echocardiography: A Test-Retest Study
2023-07, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography
IF:5.4Q1
DOI:10.1016/j.echo.2023.02.017
PMID:36933849
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研究论文 | 本文研究了一种基于深度学习的人工智能方法，用于提高超声心动图测量左心室纵向应变的精度和重复性 | 提出了一种基于深度学习的人工智能方法，用于自动测量左心室全局纵向应变，减少了用户相关变异性 | 仅在两个中心的数据集上进行了测试，样本量较小 | 评估人工智能方法在不同超声心动图记录者之间重复测量左心室全局纵向应变的重复性，并与手动测量结果进行比较 | 左心室全局纵向应变 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 两个数据集，分别包含40和32个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 65 | 2024-10-21 |
Unsupervised Detection and Correction of Model Calibration Shift at Test-Time
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/EMBC40787.2023.10341086
PMID:38083174
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研究论文 | 本文提出了一种在测试时检测和校正模型校准偏移的方法 | 本文提出了一种名为CaDC的方法，专门设计用于仅利用目标医院的未标记数据进行模型校准检测和校正 | NA | 研究目的是提高临床预测模型在不同医院和时间上的泛化能力 | 研究对象是脓毒症早期预测模型 | 机器学习 | 脓毒症 | 深度学习 | CaDC模型 | 未标记数据 | 545,089名成年患者 | NA | NA | NA | NA |
| 66 | 2024-10-21 |
Development & Deployment of a Real-time Healthcare Predictive Analytics Platform
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/EMBC40787.2023.10340351
PMID:38083765
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研究论文 | 开发并部署了一个可扩展的、基于云的、容错的实时医疗预测分析平台 | 提出了一个能够安全无缝集成到现有医疗工作流程中的预测分析平台，并成功部署在UC San Diego Health系统中 | NA | 开发和部署一个能够实时处理电子健康记录数据并进行预测分析的平台 | 电子健康记录数据和实时预测分析 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 电子健康记录数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 67 | 2024-10-20 |
Deep learning tools to accelerate antibiotic discovery
2023 Jul-Dec, Expert opinion on drug discovery
IF:6.0Q1
DOI:10.1080/17460441.2023.2250721
PMID:37794737
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综述 | 本文综述了深度学习在抗生素发现中的关键框架，重点介绍了物理化学特征和数据集限制 | 本文介绍了多种深度学习模型在抗生素发现中的应用，包括判别模型和生成模型，并探讨了这些技术在药物发现中的潜力 | 本文指出深度学习在抗菌预测中面临数据不平衡、数据集有限、实验验证、目标菌株和结构等挑战 | 本文旨在探讨深度学习技术在抗生素开发中的应用前景和挑战 | 本文研究对象为抗生素发现中的深度学习模型及其应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、神经语言模型、变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、扩散模型 | 高维数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 68 | 2024-10-18 |
Single-Atom Level Determination of 3-Dimensional Surface/Interface Atomic Structures via Deep Learning-Assisted Atomic Electron Tomography
2023-Jul-22, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/micmic/ozad067.712
PMID:37613584
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 69 | 2024-10-18 |
Improving Porosity Analysis in Additive Manufacturing through 3D Resolution Recovery Using Deep Learning-Based Reconstruction
2023-Jul-22, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/micmic/ozad067.728
PMID:37613626
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 70 | 2024-10-18 |
Performance of Deep Learning-based Image Denoising in Image Reconstruction for Various Acquisition Conditions: a Simulated Phantom Study
2023-Jul-22, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/micmic/ozad067.725
PMID:37613776
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 71 | 2024-10-18 |
Deep Learning for Automated Quantification of Irradiation Defects in TEM Data: Relating Pixel-level Errors to Defect Properties
2023-Jul-22, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/micmic/ozad067.802
PMID:37613789
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 72 | 2024-10-18 |
Synthetic Data for Deep Learning: Segmentation of PCB X-Ray Images
2023-Jul-22, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/micmic/ozad067.979
PMID:37613931
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 73 | 2024-10-18 |
Deep Learning Design of Graphene-Reinforced Polyurethane Foams from SEM Microstructure Images and Style-based Generative Adversarial Networks
2023-Jul-22, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
IF:2.9Q1
DOI:10.1093/micmic/ozad067.976
PMID:37613997
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 74 | 2024-10-16 |
A Conditional Normalizing Flow for Accelerated Multi-Coil MR Imaging
2023-Jul, Proceedings of machine learning research
PMID:38084206
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研究论文 | 本文提出了一种用于加速多线圈磁共振成像的条件归一化流（CNF）方法 | 本文创新性地设计了一种条件归一化流（CNF）模型，用于从测量操作符的零空间中推断信号成分，并结合测量数据生成完整的图像 | NA | 本文旨在通过加速磁共振成像技术减少采集时间，并提供更全面的下游推断信息 | 本文的研究对象是磁共振成像中的信号成分和图像重建 | 计算机视觉 | NA | 条件归一化流（CNF） | 条件归一化流（CNF） | 图像 | 使用了fastMRI脑部和膝关节数据 | NA | NA | NA | NA |
| 75 | 2024-10-11 |
Uncovering Footprints of Natural Selection Through Spectral Analysis of Genomic Summary Statistics
2023-07-05, Molecular biology and evolution
IF:11.0Q1
DOI:10.1093/molbev/msad157
PMID:37433019
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研究论文 | 本文通过频谱分析基因组汇总统计数据，揭示自然选择的痕迹 | 本文采用小波变换、多锥谱分析和S变换等方法，将一维汇总统计数组转换为二维频谱分析图像，并使用卷积神经网络进行分析，提高了特征提取的准确性 | NA | 通过频谱分析基因组汇总统计数据，区分自然选择与中性模式，揭示自然选择的细微特征 | 基因组汇总统计数据的空间分布 | 机器学习 | NA | 小波变换、多锥谱分析、S变换 | 卷积神经网络 | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 76 | 2024-10-08 |
Generative design of de novo proteins based on secondary structure constraints using an attention-based diffusion model
2023-Jul-13, Chem
IF:19.1Q1
DOI:10.1016/j.chempr.2023.03.020
PMID:37614363
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研究论文 | 本文报道了两种基于深度学习的生成模型，用于根据二级结构设计目标预测氨基酸序列和3D蛋白质结构 | 模型能够发现自然机制或系统中尚未发现的新蛋白质序列，具有设计新蛋白质的能力 | 未来的工作可能需要进一步的条件调整和其他功能属性的探索 | 开发能够根据二级结构设计目标生成新蛋白质序列和结构的深度学习模型 | 氨基酸序列和3D蛋白质结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 基于注意力机制的扩散模型 | 3D蛋白质结构数据 | 从实验已知的3D蛋白质结构中提取的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 77 | 2024-10-01 |
Advancing Patient Care: How Artificial Intelligence Is Transforming Healthcare
2023-Jul-31, Journal of personalized medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jpm13081214
PMID:37623465
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研究论文 | 探讨人工智能在医疗领域的应用及其对患者护理的影响 | 利用机器学习和深度学习技术，人工智能在诊断、治疗选择和患者监测方面提供了更准确和高效的医疗交付 | 需要医生和技术专家之间的合作以充分发挥人工智能的潜力 | 研究人工智能在医疗领域的应用及其对患者护理的变革作用 | 人工智能在医疗中的诊断、治疗选择和患者监测应用 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 78 | 2024-10-01 |
Transformer Architecture and Attention Mechanisms in Genome Data Analysis: A Comprehensive Review
2023-Jul-22, Biology
DOI:10.3390/biology12071033
PMID:37508462
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综述 | 本文综述了深度学习中基于Transformer架构和注意力机制在基因组数据分析中的最新进展 | 本文创新性地将自然语言处理领域的成功技术应用于基因组和转录组数据分析 | 本文主要讨论了现有技术的优势和局限性，未提出新的研究方法 | 旨在为研究人员提供关于Transformer架构和注意力机制在基因组数据分析中应用的全面分析 | 基因组和转录组数据 | 生物信息学 | NA | Transformer架构，注意力机制 | Transformer | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 79 | 2024-10-01 |
Deep Learning for Medical Image-Based Cancer Diagnosis
2023-Jul-13, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers15143608
PMID:37509272
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综述 | 本文综述了深度学习技术在基于医学影像的癌症诊断中的应用 | 介绍了近年来出现的先进神经网络，如迁移学习、集成学习、图神经网络和视觉变换器 | 缺乏高质量的标注数据集限制了深度学习的作用，面临罕见癌症诊断、多模态图像融合、模型可解释性和泛化性的挑战 | 帮助读者更好地理解当前基于医学影像的癌症诊断研究现状和思路 | 五种放射影像（X射线、超声、CT、MRI、PET）和病理图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 80 | 2024-09-30 |
Searching for protein variants with desired properties using deep generative models
2023-Jul-21, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05415-9
PMID:37480001
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研究论文 | 本文提出了一种时间变分自编码器（T-VAE）模型，用于改进对较长蛋白质序列的表示学习能力，并生成与原始序列相似的变体 | 本文创新性地提出了时间变分自编码器（T-VAE）模型，通过扩展网络结构中神经元的感受野，提高了对较长序列的编码表示能力 | NA | 改进现有深度学习模型在捕捉较长蛋白质序列中氨基酸位点关系方面的能力，并利用潜在空间中的位置关系直接搜索性能更好的变体 | 蛋白质序列及其变体 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 变分自编码器（VAE） | 序列 | NA | NA | NA | NA | NA |