深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 290 篇文献，本页显示第 281 - 290 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 281 | 2024-08-07 |
In silico evolution of autoinhibitory domains for a PD-L1 antagonist using deep learning models
2023-Dec-05, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2307371120
PMID:38032933
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研究论文 | 本文测试了一种使用深度学习（DL）进行结构预测（AlphaFold2）和序列优化（ProteinMPNN）的蛋白质设计流程，以设计PD-L1拮抗剂的自抑制域（AiDs）。 | 本研究展示了基于DL的蛋白质建模可以快速生成高亲和力的蛋白质结合剂。 | NA | 旨在创造一种在到达肿瘤环境之前不活跃的抗癌药物。 | 设计自抑制形式的PD-L1拮抗剂，该拮抗剂可以在肿瘤富集的蛋白酶作用下解除抑制。 | 机器学习 | NA | 深度学习（DL） | AlphaFold2, ProteinMPNN | 蛋白质序列 | 23个从头设计的AiDs | NA | NA | NA | NA |
| 282 | 2024-08-07 |
Artificial intelligence for evaluating the risk of gastric cancer: reliable detection and scoring of intestinal metaplasia with deep learning algorithms
2023-12, Gastrointestinal endoscopy
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.gie.2023.06.056
PMID:37392953
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研究论文 | 本文研究使用深度学习算法评估胃癌风险，特别是通过深度卷积神经网络（DCNN）模型ResNet50检测和评分肠上皮化生（IM） | 开发了一种基于深度学习的AI系统，用于评估胃癌风险，该系统能够准确、可靠且重复地检测和评分肠上皮化生 | 该AI系统在识别小的肠上皮化生病灶方面存在局限 | 开发一种AI系统，用于准确评估胃癌风险 | 胃癌风险评估，特别是肠上皮化生的检测和评分 | 机器学习 | 胃癌 | 深度卷积神经网络（DCNN） | ResNet50 | 图像 | 5753张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 283 | 2024-08-07 |
Explainable variational autoencoder (E-VAE) model using genome-wide SNPs to predict dementia
2023-12, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2023.104536
PMID:37926392
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研究论文 | 本研究开发了一种可解释的变分自编码器（E-VAE）模型，利用全基因组SNP数据预测痴呆症 | 首次展示了使用遗传变异在独立队列中进行深度学习预测模型对痴呆症的泛化能力 | NA | 阐明与阿尔茨海默病相关痴呆症（ADRD）相关的生物学机制 | 阿尔茨海默病及相关痴呆症（ADRD） | 机器学习 | 痴呆症 | GWAS | 变分自编码器（VAE） | 基因型数据 | 2714名研究参与者和234名验证参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 284 | 2024-08-07 |
Multimodal transformer network for incomplete image generation and diagnosis of Alzheimer's disease
2023-12, 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 | 本文提出了一种深度学习框架，结合多级引导生成对抗网络（MLG-GAN）和多模态变换器（Mul-T），用于生成不完整图像和疾病分类 | 提出了多级引导生成对抗网络（MLG-GAN）和多模态变换器（Mul-T），能够生成缺失数据并结合全局和局部特征进行疾病诊断 | NA | 开发一种新的深度学习框架，用于处理不完整的多模态脑图像并提高阿尔茨海默病诊断的准确性 | 多模态脑图像和阿尔茨海默病 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 生成对抗网络（GAN） | 多模态变换器（Mul-T） | 图像 | 三个独立数据集（ADNI-1、ADNI-2和OASIS-3） | NA | NA | NA | NA |
| 285 | 2024-08-07 |
Image reconstruction using UNET-transformer network for fast and low-dose PET scans
2023-12, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 本文提出了一种基于UNET-transformer网络的图像重建方法，用于快速和低剂量的PET扫描 | 结合UNET和Transformer网络的优势，提高低剂量PET图像重建的质量，同时保留边缘和小细节 | 由于可用数据有限和采集图像中噪声水平高，这是一个具有挑战性的问题 | 开发一种有效且准确的基于深度学习的方法，用于重建低剂量PET图像 | 低剂量PET图像 | 计算机视觉 | NA | PET扫描 | UNET-transformer | 图像 | 使用Brainweb仿真数据集和Siemens Biograph mMR PET扫描仪采集的真实患者数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 286 | 2024-08-07 |
A review on brain tumor segmentation based on deep learning methods with federated learning techniques
2023-12, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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综述 | 本文综述了基于深度学习和联邦学习技术的脑肿瘤分割方法 | 提出了联邦学习方法以提高全局分割性能并确保隐私 | 集中于未解决的脑肿瘤分割问题和客户端联邦模型训练策略 | 探讨最有效的脑肿瘤分割技术，并提出联邦学习方法以改进性能 | 脑肿瘤分割技术及其在医学影像中的应用 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 联邦学习 | CNN | 图像 | 超过100篇相关论文 | NA | NA | NA | NA |
| 287 | 2024-08-07 |
Research on augmented reality navigation of in vitro fenestration of stent-graft based on deep learning and virtual-real registration
2023-12, Computer assisted surgery (Abingdon, England)
DOI:10.1080/24699322.2023.2289339
PMID:38059572
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习和虚拟现实注册的增强现实导航方法，用于辅助体外支架移植术中的开窗操作 | 本研究采用了基于深度学习的大动脉分割算法和基于Vuforia的虚拟现实注册与标记识别算法，实现了自动快速的大动脉分割和准确的现场增强现实图像 | NA | 旨在提出一种增强现实导航方法，用于体外支架移植术中的开窗操作，以提供现场叠加显示来定位开窗位置 | 体外支架移植术中的开窗操作 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 288 | 2024-08-07 |
A Hierarchical Spatial Transformer for Massive Point Samples in Continuous Space
2023-Dec, Advances in neural information processing systems
PMID:38751689
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研究论文 | 本文提出了一种新的分层空间变换器模型，用于处理连续空间中的大量点样本 | 引入了多分辨率表示学习在四叉树层次结构中，并通过粗略近似实现高效的空间注意力，设计了一个不确定性量化分支来估计与输入特征噪声和点稀疏性相关的预测置信度 | NA | 设计一种适用于连续空间中大量点样本的变换器模型 | 环境科学中的传感器观测、数值模拟中的粒子载流、天体物理学以及基于位置的服务中的POI和轨迹等数据 | 机器学习 | NA | 变换器模型 | 分层空间变换器 | 点样本 | 最多可达一百万点样本 | NA | NA | NA | NA |
| 289 | 2024-08-07 |
Patient-derived PixelPrint phantoms for evaluating clinical imaging performance of a deep learning CT reconstruction algorithm
2023-Dec-09, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.12.07.23299625
PMID:38106064
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研究论文 | 本研究使用基于患者胸部CT扫描的3D打印PixelPrint肺部幻影，评估商业深度学习重建（DLR）算法在不同辐射剂量水平下的临床成像性能 | 使用基于患者的3D打印PixelPrint肺部幻影，提供比传统CT幻影更真实的组织结构，实现基于结构的图像质量评估 | NA | 评估深度学习重建算法在不同辐射剂量下的临床成像性能 | 深度学习重建算法和3D打印PixelPrint肺部幻影 | 计算机视觉 | NA | 3D打印技术 | 深度学习重建算法 | 图像 | 使用了一个基于患者胸部CT扫描的肺部幻影，并通过不同大小的扩展环模拟小和中等体型的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 290 | 2024-08-07 |
Environmental Impacts of Machine Learning Applications in Protein Science
2023-12-01, Cold Spring Harbor perspectives in biology
IF:6.9Q1
DOI:10.1101/cshperspect.a041473
PMID:38040454
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research paper | 本文总结了蛋白质科学对环境的负面影响，并展示了分子模拟、蛋白质相互作用推断和蛋白质结构预测等流行蛋白质算法的碳足迹 | 本文首次详细分析了大型深度学习模型如AlphaFold和ESMFold在蛋白质科学应用中的碳足迹 | 文章未提及具体的减排技术和方法的实施细节 | 探讨机器学习在蛋白质科学应用中的环境影响，并提出可持续发展的策略 | 蛋白质科学中的机器学习应用及其环境影响 | machine learning | NA | deep learning | CNN | NA | NA | NA | NA | NA | NA |