深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 205 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2024-10-01 |
Force Profile as Surgeon-Specific Signature
2023-Sep, Annals of surgery open : perspectives of surgical history, education, and clinical approaches
DOI:10.1097/AS9.0000000000000326
PMID:37746608
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研究论文 | 研究外科医生的力学特征作为其身份和表现的标志 | 首次研究了外科医生的手术技术是否可以通过其力学特征进行识别 | 研究仅限于神经外科手术数据，未来需扩展到其他手术类型 | 探索外科医生的力学特征是否可以作为其身份和表现的标志 | 外科医生的力学特征和手术技术 | 机器学习 | NA | 深度学习方法 | ResNet模型和XGBoost算法 | 时间序列数据 | 2819个10秒的时间段，来自89例神经外科手术 | NA | NA | NA | NA |
| 102 | 2024-09-28 |
Digital Filtering Techniques Using Fuzzy-Rules Based Logic Control
2023-Sep-30, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging9100208
PMID:37888315
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研究论文 | 本文讨论了基于模糊逻辑控制概念的数字滤波技术，用于去除数字图像中的脉冲噪声 | 提出了多种基于模糊规则的滤波算法，并探讨了模糊规则在检测和过滤脉冲噪声中的应用，以及模糊细胞自动机和模糊规则深度学习集成分类器的潜在优势 | 未提及具体的局限性 | 研究如何利用模糊逻辑控制技术有效去除数字图像中的脉冲噪声，同时保留图像边缘和细节 | 数字图像中的脉冲噪声去除 | 计算机视觉 | NA | 模糊逻辑控制 | 卷积神经网络 (CNN), 循环神经网络 (RNN), 长短期记忆神经网络 (LSTM), 门控循环单元 (GRU) | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 103 | 2024-09-28 |
Bio-Inspired Artificial Intelligence with Natural Language Processing Based on Deceptive Content Detection in Social Networking
2023-Sep-23, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics8060449
PMID:37887580
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研究论文 | 本文提出了一种基于生物启发的人工智能和自然语言处理技术，用于检测社交媒体中的欺骗性内容 | 本文创新性地结合了多头部自注意力双向长短期记忆模型和非洲秃鹫优化算法，用于检测社交媒体中的欺骗性内容 | NA | 检测社交媒体中的欺骗性或虚假内容 | 社交媒体中的欺骗性内容 | 自然语言处理 | NA | 机器学习 | 多头部自注意力双向长短期记忆模型 | 文本 | 两个基准假新闻数据集：BuzzFeed和PolitiFact | NA | NA | NA | NA |
| 104 | 2024-09-28 |
Scoping Meta-Review of Methods Used to Assess Artificial Intelligence-Based Medical Devices for Heart Failure
2023-Sep-22, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering10101109
PMID:37892839
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meta-analysis | 本文对用于评估基于人工智能的心力衰竭医疗设备的方法进行了范围综述 | 本文首次系统地综述了评估基于人工智能的心力衰竭医疗设备的方法，填补了现有健康技术评估流程中对AI/ML-based MDs评估方法的空白 | 本文主要依赖于已发表的综述，可能存在选择偏倚；且未涵盖所有地区和时间段的研究 | 旨在收集和分析现有文献中用于评估基于人工智能的心力衰竭医疗设备的方法 | 基于人工智能的心力衰竭医疗设备及其评估方法 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 电子健康记录和注册数据 | 21篇综述，主要来自北美和欧洲 | NA | NA | NA | NA |
| 105 | 2024-09-28 |
Prediction of Adverse Events Risk in Patients with Comorbid Post- Traumatic Stress Disorder and Alcohol Use Disorder Using Electronic Medical Records by Deep Learning Models
2023-Sep-18, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3299369/v1
PMID:37790550
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研究论文 | 本文使用电子病历和深度学习模型预测患有创伤后应激障碍和酒精使用障碍患者的多种不良事件风险 | 开发了DeepBiomarker2模型，通过整合多模态信息（实验室检测、药物、合并症和社会决定因素）来提高预测准确性 | NA | 预测患有创伤后应激障碍和酒精使用障碍患者的多种不良事件风险 | 患有创伤后应激障碍和酒精使用障碍的患者 | 机器学习 | 精神障碍 | 深度学习 | DeepBiomarker2 | 电子病历 | 5565名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 106 | 2024-09-27 |
Use of a Novel Deep Learning Open-Source Model for Quantification of Ki-67 in Breast Cancer Patients in Pakistan: A Comparative Study between the Manual and Automated Methods
2023-Sep-30, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13193105
PMID:37835848
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研究论文 | 本研究使用一种新颖的深度学习开源模型，对巴基斯坦乳腺癌患者的Ki-67进行定量分析，并与传统手动方法进行比较 | 首次使用深度学习模型对乳腺癌患者的Ki-67进行自动化定量分析，并与传统手动方法进行比较 | 样本量较小，需要更多研究以验证模型的广泛适用性 | 评估深度学习模型在乳腺癌Ki-67定量分析中的准确性和效率 | 乳腺癌患者的Ki-67表达 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 140张数字图像 | NA | NA | NA | NA |
| 107 | 2024-09-27 |
Towards Building a Trustworthy Deep Learning Framework for Medical Image Analysis
2023-Sep-27, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23198122
PMID:37836952
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研究论文 | 提出了一种可信的深度学习框架TRUDLMIA，用于医学图像分析，通过自监督学习和新的代理损失函数提高模型性能和可信度 | 提出了TRUDLMIA框架，结合自监督学习和新的代理损失函数，显著提高了模型性能和可信度 | 未提及具体限制 | 开发一种可信的深度学习框架，以提高医学图像分析的诊断准确性和可信度 | 肺炎、COVID-19和黑色素瘤的检测 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习 | 深度学习 | 图像 | 三个基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 108 | 2024-09-27 |
Elliptic PDE learning is provably data-efficient
2023-Sep-26, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2303904120
PMID:37722063
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研究论文 | 本文研究了椭圆偏微分方程（PDE）学习的数据效率问题，并提供了理论保证 | 本文提出了一个基于随机数值线性代数和PDE理论的数据高效算法，能够从输入输出数据中恢复三维均匀椭圆PDE的解算子，并实现了指数级的误差收敛率 | NA | 研究PDE学习中的数据效率问题，并提供理论保证 | 三维均匀椭圆偏微分方程的解算子 | 机器学习 | NA | 随机数值线性代数 | NA | 输入输出数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 109 | 2024-09-27 |
Combined prediction and design reveals the target recognition mechanism of an intrinsically disordered protein interaction domain
2023-09-26, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2305603120
PMID:37722056
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研究论文 | 本文通过结合计算方法和实验，揭示了无序蛋白质相互作用域与其目标识别机制 | 本文创新性地结合了计算方法和实验，成功解析了无序蛋白质相互作用域与其目标的高分辨率结构 | NA | 揭示无序蛋白质相互作用域与其目标的识别机制 | 无序蛋白质相互作用域及其目标的结构 | 生物信息学 | NA | 计算方法、实验技术 | AlphaFold2 (AF2) | 蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 110 | 2024-09-27 |
Brain-inspired neural circuit evolution for spiking neural networks
2023-09-26, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2218173120
PMID:37729206
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研究论文 | 本文提出了一种基于生物神经电路的进化空间，结合前馈和反馈连接以及兴奋性和抑制性神经元，用于构建脉冲神经网络 | 通过结合前馈和反馈连接以及兴奋性和抑制性神经元，提供了一个更符合生物学原理的进化空间，并利用局部脉冲行为自适应地进化神经电路 | NA | 将生物神经电路的丰富动态特性应用于当前脉冲神经网络的结构建模 | 脉冲神经网络的结构和性能 | 机器学习 | NA | 脉冲时序依赖可塑性 | 脉冲神经网络 | 图像 | 使用了CIFAR10、DVS-CIFAR10、DVS-Gesture和N-Caltech101数据集，并在ImageNet上进行了测试 | NA | NA | NA | NA |
| 111 | 2024-09-27 |
Inferring single-cell transcriptomic dynamics with structured latent gene expression dynamics
2023-09-25, Cell reports methods
IF:4.3Q2
DOI:10.1016/j.crmeth.2023.100581
PMID:37708894
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研究论文 | 本文提出了一种名为LatentVelo的方法，利用深度学习技术计算单细胞RNA测序数据的基因表达动力学的低维表示 | LatentVelo通过变分自编码器将细胞嵌入潜在空间，并使用神经常微分方程在基于动力学的潜在空间中建模分化动力学，从而推断潜在的调控状态以模拟多条细胞谱系 | NA | 开发一种新的方法来推断单细胞RNA测序数据中的基因表达动力学 | 单细胞RNA测序数据中的基因表达动力学 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 变分自编码器 | RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 112 | 2024-09-27 |
Machine learning for cross-scale microscopy of viruses
2023-09-25, Cell reports methods
IF:4.3Q2
DOI:10.1016/j.crmeth.2023.100557
PMID:37751685
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研究论文 | 本文讨论了人工智能如何增强显微镜技术，以推进病毒学研究 | 本文展示了人工智能在图像去噪、目标分割、跟踪、分类和超分辨率方面的应用，并展示了这些技术如何改进显微镜数据的获取和分析 | NA | 探讨人工智能如何增强显微镜技术，以推进病毒学研究 | 病毒感染机制、抗病毒药物开发和病毒载体改进 | 计算机视觉 | NA | 机器学习 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 113 | 2024-09-27 |
Neural Data Transformer 2: Multi-context Pretraining for Neural Spiking Activity
2023-Sep-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.09.18.558113
PMID:37781630
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研究论文 | 本文开发了Neural Data Transformer 2 (NDT2)，一个用于神经尖峰活动的时空Transformer模型，并通过预训练展示了其在跨会话、跨受试者和跨实验任务的电机BCI数据集上的应用 | 提出了NDT2模型，通过预训练能够跨不同上下文快速适应下游解码任务，为iBCI控制中的预训练DNN部署开辟了道路 | NA | 开发一种能够跨不同上下文快速适应的神经尖峰活动模型，以提高脑机接口的效率 | 神经尖峰活动数据 | 机器学习 | NA | Transformer模型 | Transformer | 神经尖峰活动数据 | 跨会话、跨受试者和跨实验任务的电机BCI数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 114 | 2024-09-27 |
Remote Sensing Image Scene Classification in Hybrid Classical-Quantum Transferring CNN with Small Samples
2023-Sep-21, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23188010
PMID:37766063
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研究论文 | 本文研究了在混合经典-量子迁移卷积神经网络中对小样本遥感图像场景分类的应用 | 提出了一个由经典和量子元素组成的改进混合经典-量子迁移学习卷积神经网络，用于分类开源遥感图像数据集 | NA | 提高在小样本情况下遥感图像场景分类的准确性 | 遥感图像场景分类 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 (CNN) 和量子卷积神经网络 (QCNN) | 混合经典-量子迁移卷积神经网络 | 图像 | 小样本遥感图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 115 | 2024-09-27 |
Deep Learning Technology to Recognize American Sign Language Alphabet
2023-Sep-19, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s23187970
PMID:37766026
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研究论文 | 本文研究了使用五种不同的深度学习模型来识别美国手语字母的手势 | 本文通过实验比较了五种深度学习模型在识别美国手语字母手势上的性能，发现ResNet-50模型达到了最高的识别准确率 | VisionTransformer模型的识别准确率相对较低，可能是由于其架构设计参数的调整不足 | 利用现代技术缩小听障人士与非听障人士之间的沟通障碍 | 美国手语字母的手势识别 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | AlexNet, ConvNeXt, EfficientNet, ResNet-50, VisionTransformer | 图像 | 超过87,000张美国手语字母手势图像 | NA | NA | NA | NA |
| 116 | 2024-09-27 |
Limitations of Out-of-Distribution Detection in 3D Medical Image Segmentation
2023-Sep-18, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging9090191
PMID:37754955
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研究论文 | 本文探讨了在3D医学图像分割中分布外检测方法的有效性，并提出了改进方向 | 提出了Intensity Histogram Features (IHF)方法，在分布外检测挑战中表现优于现有方法 | 现有分布外检测方法在3D医学图像分割中的表现不佳，无法达到可接受的性能 | 研究分布外检测方法在3D医学图像分割中的局限性，并提出改进方案 | 3D医学图像分割中的分布外检测方法 | 计算机视觉 | NA | 分布外检测 | NA | 3D医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 117 | 2024-09-27 |
Deep Learning of Speech Data for Early Detection of Alzheimer's Disease in the Elderly
2023-Sep-18, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering10091093
PMID:37760195
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术分析语音数据，以实现阿尔茨海默病的早期检测 | 本研究首次将语音数据转换为MFCC频谱图，并使用多种深度学习模型进行训练和验证，提高了阿尔茨海默病早期检测的准确性 | 本研究的数据主要来自韩国公共卫生中心，可能存在地域和文化差异，影响模型的普适性 | 通过分析语言特征，实现阿尔茨海默病的快速检测 | 阿尔茨海默病患者和对照组的语音数据 | 机器学习 | 老年病 | 深度学习 | Densenet121 | 语音 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 118 | 2024-09-27 |
Evaluation of Molecular Simulations and Deep Learning Prediction of Antibodies' Recognition of TRBC1 and TRBC2
2023-Sep-17, Antibodies (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/antib12030058
PMID:37753972
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研究论文 | 本文评估了分子模拟和深度学习预测抗体对TRBC1和TRBC2识别的研究 | 结合分子模拟和人工智能方法量化抗体对TRBC1和TRBC2的亲和力差异 | NA | 开发针对TRBC1或TRBC2的靶向抗体疗法 | 抗体对TRBC1和TRBC2的识别机制 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 深度学习 | 蛋白质结构 | 多种突变抗体 | NA | NA | NA | NA |
| 119 | 2024-09-27 |
PorcineAI-Enhancer: Prediction of Pig Enhancer Sequences Using Convolutional Neural Networks
2023-Sep-15, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani13182935
PMID:37760334
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研究论文 | 研究构建了一个高质量的猪增强子数据库，并开发了一种基于卷积神经网络的深度学习预测框架PorcineAI-enhancer，用于预测猪的增强子序列 | 开发了一种新的深度学习预测框架PorcineAI-enhancer，用于预测猪的增强子序列，并在独立测试数据集上验证了其优异的性能 | 未提及具体的局限性 | 理解基因表达调控机制，特别是在动物育种中的应用 | 猪的增强子序列 | 机器学习 | NA | 卷积神经网络 | CNN | DNA序列 | 未提及具体的样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 120 | 2024-09-27 |
Performance of Deep-Learning Solutions on Lung Nodule Malignancy Classification: A Systematic Review
2023-Sep-14, Life (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/life13091911
PMID:37763314
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综述 | 本文系统回顾了深度学习方法在肺结节恶性分类中的表现 | 深度学习方法通过避免繁琐的图像预处理步骤，提高了肺结节诊断的准确性 | 深度学习模型在肺结节检测中虽有显著优势，但也存在显著缺陷，需要进一步研究 | 研究深度学习方法在肺结节恶性分类中的表现 | 肺结节的恶性分类 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN), 自编码器 (AE), 深度信念网络 (DBN) | 图像 | 16项研究 | NA | NA | NA | NA |