深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 150 篇文献，本页显示第 101 - 120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2024-09-01 |
Deep Learning Algorithm Detects Presence of Disorganization of Retinal Inner Layers (DRIL)-An Early Imaging Biomarker in Diabetic Retinopathy
2023-07-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.12.7.6
PMID:37410472
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研究论文 | 本研究开发并训练了一种基于深度学习的算法，用于在光学相干断层扫描（OCT）图像上检测糖尿病视网膜病变（DR）的早期影像生物标志物——视网膜内层紊乱（DRIL） | 本研究首次展示了基于深度学习的OCT分类算法能够快速自动识别DRIL，有助于在研究和临床决策中筛查DRIL | NA | 开发和训练一种深度学习算法，用于检测OCT图像上的视网膜内层紊乱（DRIL） | 糖尿病视网膜病变（DR）患者 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 光学相干断层扫描（OCT） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 664名患者（5992张B扫描图像来自1201只眼睛） |
| 102 | 2024-08-27 |
Updates on Compositional MRI Mapping of the Cartilage: Emerging Techniques and Applications
2023-07, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28689
PMID:37010113
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综述 | 本文综述了当前先进的软骨组成性磁共振成像（MRI）技术及其新兴方法，并讨论了其在临床实践和转化性骨关节炎研究中的应用前景和挑战 | 介绍了多种新兴的软骨组成性MRI技术，如MR指纹识别、压缩感知、多指数弛豫测量、改进和鲁棒的射频脉冲序列以及基于深度学习的采集、重建和分割方法 | 目前这些技术在临床实践中的应用仍面临挑战，需要进一步的研究和验证 | 探讨软骨组成性MRI技术在早期骨关节炎诊断和治疗反应评估中的应用 | 骨关节炎患者的软骨 | 医学影像 | 骨关节炎 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习 | 图像 | NA |
| 103 | 2024-08-23 |
Predicting intensive care need for COVID-19 patients using deep learning on chest radiography
2023-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.4.044504
PMID:37608852
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术分析胸部X光片，预测COVID-19患者是否需要重症监护 | 提出了一种基于深度学习的人工智能/机器学习方法，通过分析胸部X光片预测COVID-19患者的重症监护需求 | NA | 旨在通过图像预测COVID-19的严重程度和资源需求，以应对COVID-19大流行 | COVID-19阳性患者的胸部X光片 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | DenseNet121 | 图像 | 8357张胸部X光片，来自5046名COVID-19阳性患者 |
| 104 | 2024-08-11 |
Performance of alternative manual and automated deep learning segmentation techniques for the prediction of benign and malignant lung nodules
2023-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.4.044006
PMID:37564098
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研究论文 | 本文评估了放射性活检（RB）、最佳拟合边界框（BB）和基于深度学习的分割方法no-new-U-Net（nnU-Net）与标准全手动（FM）分割方法在预测良性与恶性肺结节方面的性能。 | 本文引入了基于深度学习的分割方法nnU-Net，并与传统的放射性活检和最佳拟合边界框方法进行了比较。 | 需要进一步验证RB方法的效率，并且深度学习分割方法的性能与FM和BB方法相似。 | 评估不同分割技术在预测肺结节良恶性方面的性能。 | 肺结节的分割技术和预测模型。 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | CT扫描 | nnU-Net | 影像数据 | 188个CT扫描数据 |
| 105 | 2024-08-10 |
Flood risk mapping and analysis using an integrated framework of machine learning models and analytic hierarchy process
2023-Jul, Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/risa.14018
PMID:36088657
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研究论文 | 本研究提出了一种将机器学习模型与分析层次过程方法相结合的新方法，用于开发全面的洪水风险评估地图 | 本研究的创新点在于将机器学习模型与分析层次过程方法相结合，形成了一个综合的洪水风险评估框架 | NA | 开发一个综合的洪水风险评估框架，用于洪水易发区域的洪水风险地图绘制 | 越南广平省的洪水风险评估 | 机器学习 | NA | 机器学习技术，分析层次过程方法 | 深度学习模型 | 地理空间数据 | 包括696个历史洪水事件位置和多个洪水影响因素的数据 |
| 106 | 2024-08-06 |
Effect of image resolution on automated classification of chest X-rays
2023-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.4.044503
PMID:37547812
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研究论文 | 本研究探讨了图像分辨率对胸部X光图像分类性能的影响 | 提出了多尺度特征的提取方法，而不仅仅是关注最高的图像分辨率 | 未提及具体的限制因素 | 研究影像分辨率对胸部X光图像分类性能的影响 | 使用MIMIC-CXR-JPG数据集的胸部X光图像进行分析 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DenseNet121，EfficientNet-B4 | 图像 | 377,110张高分辨率胸部X光图像 |
| 107 | 2024-08-04 |
Using Ensemble OCT-Derived Features beyond Intensity Features for Enhanced Stargardt Atrophy Prediction with Deep Learning
2023-Jul-02, Applied sciences (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/app13148555
PMID:39086558
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研究论文 | 本文提出了一种使用高级OCT衍生特征来增强对Stargardt萎缩预测的方法 | 本研究的创新点在于使用了多个OCT衍生特征，而不仅仅依赖常用的平均强度特征 | 未提及特定限制 | 研究预测Stargardt疾病进展的有效方法 | Stargardt疾病患者的视网膜层变化 | 数字病理学 | Stargardt病 | SD-OCT | 集成深度学习神经网络 | 图像 | 涉及多个视网膜层的图像数据 |
| 108 | 2024-08-04 |
A hybrid method of correcting CBCT for proton range estimation with deep learning and deformable image registration
2023-Jul-31, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ace754
PMID:37442128
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研究论文 | 本研究旨在开发一种新的方法，通过深度学习和可变形图像配准从腹部/盆腔的锥束CT生成合成CT，以促进质子范围的估算 | 提出了将无监督深度学习（CycleGAN）与可变形图像配准（DIR）结合的混合方法，分别生成几何加权和强度加权的合成CT成分 | 研究的样本量相对较小，仅限于81名儿科患者，且只评估了在特定条件下的方法有效性 | 探索一种准确的合成CT生成方法，以便在质子治疗中提高质子束穿透气体区域的范围估算 | 使用81名儿科患者的锥束CT、同日重复CT和规划CT数据进行训练、验证和测试 | 数字病理学 | NA | 深度学习（CycleGAN）、可变形图像配准（DIR） | CycleGAN | CT图像 | 81名儿科患者的CT数据（训练60，验证6，测试15） |
| 109 | 2024-08-07 |
Applications of Artificial Intelligence and Deep Learning in Glaucoma: Erratum
2023 Jul-Aug 01, Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1097/APO.0000000000000628
PMID:37523439
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 110 | 2024-08-04 |
Automatic Visual Acuity Loss Prediction in Children with Optic Pathway Gliomas using Magnetic Resonance Imaging
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/EMBC40787.2023.10339961
PMID:38083430
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研究论文 | 本研究旨在通过多序列磁共振成像准确预测患有视路胶质瘤的儿童的视觉敏锐度丧失 | 提出了一种自动化深度学习框架，包括基于变换器的分割网络和机器学习方法用于预测视觉丧失 | 对于视觉丧失的风险预测依然存在挑战，特别是确定哪些儿童需要预防性治疗 | 研究通过MRI特征分析帮助早期预测NF1-OPG儿童的视觉结果 | 研究对象为75名患有NF1-OPG的儿童 | 数字病理学 | 视路胶质瘤 | 磁共振成像 | 基于变换器的分割网络 | 图像 | 75名儿童 |
| 111 | 2024-08-05 |
Deep Learning-Based TEM Image Analysis for Fully Automated Detection of Gold Nanoparticles Internalized Within Tumor Cell
2023-07-25, 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/ozad066
PMID:37488822
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研究论文 | 本研究开发了基于深度学习的TEM图像分析方法，用于全自动检测肿瘤细胞内的金纳米颗粒 | 本研究的创新点在于提出了一种全自动的深度学习方法，能够有效检测细胞TEM图像中的金纳米颗粒 | 有可能受到转移学习和模型调整的效果限制 | 本研究旨在提高金纳米颗粒在肿瘤细胞内定量分析的准确性和效率 | 研究对象为含金纳米颗粒的肿瘤细胞的TEM图像 | 计算机视觉 | 癌症 | 深度学习，传输学习 | YOLO v5 | 图像 | 78张原始TEM图像（12040张增强图像） |
| 112 | 2024-08-05 |
Unsupervised deep learning-based displacement estimation for vascular elasticity imaging applications
2023-07-24, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ace0f0
PMID:37348487
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研究论文 | 本文提出了一种基于无监督深度学习的血管壁位移估计方法 | 创新性地应用无监督深度学习方法提高血管壁位移估计的质量 | 未在真实病例中进行广泛测试 | 旨在提高血管弹性成像的准确性和分辨率 | 研究对象包括人类颈动脉及其脉搏波传播的跟踪 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 超声弹性成像 | 深度学习网络 | 图像，超声RF信号 | 通过模型训练涉及多种超声数据集，具体样本数未说明 |
| 113 | 2024-08-05 |
Investigation of the best effective fold of data augmentation for training deep learning models for recognition of contiguity between mandibular third molar and inferior alveolar canal on panoramic radiographs
2023-Jul, Clinical oral investigations
IF:3.1Q1
DOI:10.1007/s00784-023-04992-6
PMID:37043029
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研究论文 | 本研究旨在使用全景放射影像训练深度学习模型，以识别下颌第三磨牙与下 alveolar 管之间的连续性，并探索最佳的数据增强折数 | 该研究探讨了在训练深度学习模型时，数据增强不同折数对模型识别性能的影响 | 不同增强折数间虽然没有显著差异，但最高的AUC并没有在所有模型中表现出一致性 | 研究旨在提高深度学习模型识别下颌第三磨牙与下 alveolar 管之间连续性的能力 | 研究对象为1800张经过裁剪的下颌第三磨牙影像 | 数字病理学 | NA | 深度学习模型 | AlexNet, VGG-16, GoogLeNet | 图像 | 1800张下颌第三磨牙裁剪影像 |
| 114 | 2024-08-05 |
Stroke-GFCN: ischemic stroke lesion prediction with a fully convolutional graph network
2023-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.4.044502
PMID:37465592
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研究论文 | 本研究提出了一种几何深度学习模型，用于缺血性脑卒中的病灶分割。 | 本文创新性地使用了全卷积图网络，并结合样条卷积和图结构特征来改进缺血性脑卒中病灶的预测。 | 本研究没有使用优化的训练方法，如数据增强或补丁处理，这可能影响模型表现的进一步提升。 | 研究旨在提高缺血性脑卒中病灶的分割准确性，以便为临床干预提供支持。 | 研究对象为缺血性脑卒中病灶的CT灌注参数图像数据。 | 计算机视觉 | 脑卒中 | CT灌注参数 | 全卷积图网络 | 图像 | NA |
| 115 | 2024-08-05 |
iQDeep: an integrated web server for protein scoring using multiscale deep learning models
2023-07-15, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2023.168057
PMID:37356909
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研究论文 | 本文介绍了一个集成的网络服务器iQDeep，用于蛋白质评分，采用多尺度深度学习模型 | iQDeep提供了一个独立且开放访问的蛋白质评分系统，针对多种预测建模场景进行了优化 | NA | 旨在提供一个可靠的蛋白质评分方法，提高蛋白质结构预测的准确性 | 主要研究对象为蛋白质及其结构预测 | 数字病理学 | NA | 多尺度深度残差神经网络（ResNets） | 深度残差神经网络 | 结构数据 | 在多个CASP实验中进行了广泛测试和比较 |
| 116 | 2024-08-05 |
HLA-II immunopeptidome profiling and deep learning reveal features of antigenicity to inform antigen discovery
2023-07-11, Immunity
IF:25.5Q1
DOI:10.1016/j.immuni.2023.05.009
PMID:37301199
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研究论文 | 本研究通过单等位基因免疫肽组学分析HLA-II结合体，结合深度学习，揭示抗原特征以辅助抗原发现 | 创新性地开发了基于深度学习的模型CAPTAn，用于预测与HLA-II亲和力相关的肽抗原 | 目前对影响抗原呈递的因素理解仍不完全，且在配体数据库中多样性等位基因的代表性不足 | 研究HLA-II抗原结合体的特征，以提供新的抗原发现工具 | 358,024个HLA-II结合肽，特别关注HLA-DQ和HLA-DP | 数字病理学 | NA | 单等位基因免疫肽组学 | 深度学习模型(CAPTAn) | PEPTIDES | NA |
| 117 | 2024-08-05 |
Radiomic and deep learning characterization of breast parenchyma on full field digital mammograms and specimen radiographs: a pilot study of a potential cancer field effect
2023-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.4.044501
PMID:37426053
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研究论文 | 本研究探讨了乳腺组织的放射组学和深度学习特征与乳腺X线摄影图像之间的关系 | 首次将放射组学和深度学习特征应用于分析肿瘤与非肿瘤区域之间的潜在癌症场效应 | 本研究样本量较小，仅包括74名患者，可能影响结果的广泛适用性 | 研究乳腺X线摄影图像中的组织特征与潜在癌症场效应的关系 | 74名确诊为乳腺癌的女性患者的X线摄影图像和切除标本放射图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 放射组学 | 深度学习 | 图像 | 74名患者的乳腺X线摄影图像和32名患者的切除标本放射图像 |
| 118 | 2024-08-05 |
Heart-Brain 346-7 Score: the development and validation of a simple mortality prediction score for carbon monoxide poisoning utilizing deep learning
2023-07, Clinical toxicology (Philadelphia, Pa.)
DOI:10.1080/15563650.2023.2226817
PMID:37417305
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研究论文 | 开发并验证了一种简单的死亡风险预测评分系统，针对一氧化碳中毒患者 | 提出并验证了Heart-Brain 346-7评分系统，以根据特定变量预测一氧化碳中毒患者的住院和长期死亡风险 | 本研究的有效性需要进一步验证，且主要依赖于电子病历数据 | 研究旨在识别患有一氧化碳中毒的患者的急性和长期死亡风险 | 研究对象为811名一氧化碳中毒的成人患者与462名验证队列患者 | 数字病理学 | NA | Firth逻辑回归 | NA | 电子病历数据 | 811名在开发队列中的患者和462名在验证队列中的患者 |
| 119 | 2024-08-05 |
A comprehensive multi-domain dataset for mitotic figure detection
2023-07-25, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02327-4
PMID:37491536
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研究论文 | 本文介绍了用于有丝分裂细胞检测的综合多领域数据集MIDOG++ | 该数据集是第一个基于不同肿瘤类型、实验室、全切片图像扫描仪和物种的广泛领域转移的有丝分裂细胞数据集 | 在单一领域训练中观察到显著差异，可能影响深度学习方法的性能 | 本文旨在自动化有丝分裂细胞检测任务，并评估领域转移的影响 | 本文研究对象为503个来自七种不同肿瘤类型的组织标本 | 数字病理学 | 乳腺癌, 肺癌, 淋巴肉瘤, 神经内分泌肿瘤, 皮肤肥大细胞肿瘤, 皮肤黑色素瘤, (亚)皮下软组织肉瘤 | 深度学习 | NA | 图像 | 503个组织标本 |
| 120 | 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 |