深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 333 篇文献，本页显示第 301 - 320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2024-08-05 |
Deep Clustering of Electronic Health Records Tabular Data for Clinical Interpretation
2023-Dec, ... IEEE International Conference on Telecommunications and Photonics. IEEE International Conference on Telecommunications and Photonics
DOI:10.1109/ictp60248.2023.10490723
PMID:39027675
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研究论文 | 本研究提出了一种基于临床变量的患者分层策略，并评估了聚类性能。 | 创新点在于提出了一种基于临床变量进行患者分层的新策略，并采用深度学习方法改善了聚类效果。 | 本研究局限于使用传统聚类算法进行比较，未涉及其他复杂模型的应用。 | 本研究旨在提高对患者数据的理解和分析，特别是在没有明确诊断标签的情况下。 | 研究对象为高血压患者群体，通过聚类分析识别了不同患者簇。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 表格数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 302 | 2024-08-05 |
ASD-GResTM: Deep Learning Framework for ASD classification using Gramian Angular Field
2023-Dec, Proceedings. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine
DOI:10.1109/bibm58861.2023.10385743
PMID:39021439
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研究论文 | 本文设计并开发了一个深度学习框架，用于基于功能磁共振成像(fMRI)数据分类自闭症谱系障碍(ASD)与神经典型大脑 | 引入了一种新策略，将提取的时间序列数据转化为Gramian Angular Field (GAF)，并锁定了数据中的时间和空间模式 | 未提及特定的局限性 | 旨在通过深度学习方法提高自闭症的分类准确性 | 基于功能磁共振成像(fMRI)数据的自闭症与神经典型脑的分类 | 计算机视觉 | 自闭症谱系障碍 | fMRI | 卷积神经网络(CNN)及长短期记忆网络(LSTM) | 图像 | 使用了公开的ABIDE-I基准数据集进行训练、验证和测试 | NA | NA | NA | NA |
| 303 | 2024-08-05 |
Enhancing Opioid Bioactivity Predictions through Integration of Ligand-Based and Structure-Based Drug Discovery Strategies with Transfer and Deep Learning Techniques
2023-12-21, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.3c05306
PMID:38084046
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研究论文 | 本研究通过整合基于配体和基于结构的药物发现策略，利用迁移学习和深度学习技术提高阿片类药物的生物活性预测 | 本文创新性在于应用迁移学习构建稳健的深度学习模型，以增强对每种阿片受体亚型的配体生物活性预测 | 本研究的局限性在于可能仍面临训练样本不足的问题，影响预测性能 | 研究旨在寻找更好的阿片类药物，降低成瘾潜力，以应对阿片类药物危机 | 研究对象为阿片类药物及其对应的受体亚型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 生物活性数据 | 大型生物活性数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 304 | 2024-08-05 |
Adaptive Sampling Methods for Molecular Dynamics in the Era of Machine Learning
2023-12-21, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.3c04843
PMID:38081185
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评论 | 本文探讨了在分子动力学中应用的自适应采样算法 | 提出了一种仅通过在特定种子上重新启动MD轨迹来增强采样的自适应采样算法 | 本文讨论了自适应采样方法的不足之处 | 研究旨在改善分子动力学中蛋白质构象变化的采样 | 重点关注自适应采样算法及其在真实系统中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习技术 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 305 | 2024-08-07 |
Exploring infection clinicians' perceptions of bias in Large Language Models (LLMs) like ChatGPT: A deep learning study
2023-12, The Journal of infection
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.jinf.2023.09.006
PMID:37743022
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 306 | 2024-08-05 |
Human-in-the-Loop Optimization for Deep Stimulus Encoding in Visual Prostheses
2023-Dec, Advances in neural information processing systems
PMID:38984104
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和贝叶斯优化的新方法，用于视觉假体中的刺激编码优化。 | 提出了一种新的深度编码网络来为个体患者生成最佳刺激，并采用偏好贝叶斯优化策略进行个性化参数优化 | 尽管方法有效，但存在对高维刺激的处理能力不足的问题 | 旨在提高视觉假体患者的感知体验 | 研究视觉假体患者的个性化刺激编码 | 数字病理学 | NA | 深度学习，贝叶斯优化 | 深度编码网络 | 刺激参数数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 307 | 2024-08-05 |
A Review of Machine Learning and Algorithmic Methods for Protein Phosphorylation Site Prediction
2023-12, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1016/j.gpb.2023.03.007
PMID:37863385
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综述 | 该综述组织了与磷酸化位点预测相关的知识，以促进该领域的未来研究 | 综述了磷酸化位点（p-site）预测的算法和机器学习方法，并提出重要的特征提取技术 | 在线p-site预测工具在未见过的蛋白质上的实际性能显著低于相关研究论文中报告的结果 | 整理和总结与磷酸化位点预测相关的知识 | 涉及磷酸化修饰及其在生物过程中的角色的蛋白质 | 机器学习 | 神经疾病和癌症 | NA | 传统和端到端深度学习方法 | 蛋白质数据 | 创建自2022年dbPTM数据库的新蛋白质的三个测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 308 | 2024-08-07 |
Response to Letter Regarding the Article "Automated Segmentation of Intracranial Thrombus on NCCT and CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke Using a Coarse-to-Fine Deep Learning Model"
2023-12-29, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8075
PMID:38164534
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 309 | 2024-08-05 |
Calibrated geometric deep learning improves kinase-drug binding predictions
2023-Dec, Nature machine intelligence
IF:18.8Q1
DOI:10.1038/s42256-023-00751-0
PMID:38962391
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习算法KDBNet，能够利用三维结构数据来预测激酶与药物的结合亲和力 | KDBNet结合了3D蛋白质和分子结构数据，利用图神经网络学习结合口袋和药物的几何和空间特征 | 目前的方法主要集中在局部特征的利用上，可能忽视结合过程的3D特性 | 探索激酶与化合物之间的相互作用并揭示新型结合活性 | 激酶和药物分子 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | 图神经网络 | 3D蛋白质和分子结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 310 | 2024-08-05 |
Benchmarking splice variant prediction algorithms using massively parallel splicing assays
2023-12-21, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-023-03144-z
PMID:38129864
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研究论文 | 本文基于大规模平行剪接检测评估了八种广泛使用的剪接效应预测算法 | 创新之处在于利用大规模平行剪接实验数据为算法性能提供实验验证，以解决当前常用算法性能不一致的问题 | 本文主要集中在已知基因集的变异上，可能限制了结果的普遍适用性 | 旨在评估和比较不同剪接变异预测算法的性能 | 研究对象为3616种变异，涉及五个基因的剪接效应 | 数字病理学 | NA | 大规模平行剪接检测（MPSAs） | 深度学习模型 | 变异数据 | 3616种变异 | NA | NA | NA | NA |
| 311 | 2024-08-05 |
Revealing hidden patterns in deep neural network feature space continuum via manifold learning
2023-Dec-21, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43958-w
PMID:38129376
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研究论文 | 本文介绍了一种用于深度神经网络特征可视化的新方法 | 提出了一种流形发现与分析（MDA）方法，可有效可视化回归特征，并保留特征空间的局部几何形状 | 现有可视化技术仅适用于分类任务，回归任务的可视化仍面临挑战 | 开发一种可靠的框架和计算方法来可视化深度学习中的回归特征 | 深度神经网络提取的特征空间中的高维回归特征 | 计算机视觉 | NA | 深度神经网络 | NA | 特征数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 312 | 2024-08-07 |
Moving From PQRST to AI: Advancing Transparency, Reliability, and Clinical Translation in ECG Deep Learning
2023-Dec, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2023.100682
PMID:38938477
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 313 | 2024-08-05 |
Clinical Applications, Methodology, and Scientific Reporting of Electrocardiogram Deep-Learning Models: A Systematic Review
2023-Dec, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2023.100686
PMID:38288263
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研究论文 | 本文对电心电图深度学习模型的临床应用、方法学和科学报告进行了系统性回顾 | 该研究定义了临床相关ECG深度学习模型的现状，并考察了这些研究的科学报告实践 | 方法学报告存在高度变异，无法重现模型的完整信息的出版物较少 | 探讨电心电图深度学习模型的现状及其科学报告的实践 | 临床相关的电心电图深度学习模型 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | NA | 44篇文献，包含53个独特的、临床相关的ECG深度学习模型 | NA | NA | NA | NA |
| 314 | 2024-08-05 |
3DCNN predicting brain age using diffusion tensor imaging
2023-Dec, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-023-02915-x
PMID:37672142
|
研究论文 | 这篇文章提出了一种基于扩散张量成像的3DCNN模型来预测大脑年龄 | 首次利用扩散张量成像（DTI）数据来预测大脑年龄，并使用3D卷积神经网络模型 | 未提及具体的限制 | 研究如何通过神经影像学技术预测大脑年龄 | 分析来自六个公开数据集的2406个样本（年龄范围为17-60岁） | 计算机视觉 | NA | 扩散张量成像（DTI） | 3D卷积神经网络（3DCNN） | 影像 | 2406个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 315 | 2024-08-05 |
A Comprehensive Evaluation of Generalizability of Deep Learning-Based Hi-C Resolution Improvement Methods
2023-12-29, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes15010054
PMID:38254945
|
研究论文 | 本研究评估了现有Hi-C分辨率提升方法的可泛化性。 | 提出了一个框架Hi-CY，使用多种评估指标比较现有的Hi-C分辨率提升方法，并强调了现有方法在稀疏Hi-C数据集上的性能不足。 | 现有深度学习方法在实验生成的稀疏Hi-C数据集上泛化能力差，性能降低高达57%。 | 研究Hi-C分辨率提升方法的可泛化性，并识别改进的方向。 | 评估七个实验生成的低分辨率Hi-C数据集，分析不同稀疏程度的读取情况。 | 机器学习 | NA | Hi-C | 深度学习方法 | Hi-C数据集 | 七个实验生成的低分辨率Hi-C数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 316 | 2024-08-05 |
Machine Learning to Advance Human Genome-Wide Association Studies
2023-12-25, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes15010034
PMID:38254924
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综述 | 本文综述了机器学习在对人类基因组广泛关联研究中的应用 | 本文创新性在于介绍了机器学习在分配人类遗传位点与健康结果之间的应用，强调了新工具的整合 | 文章中提到的方法和工具在应用方面的优势和挑战，但未深入探讨具体的实践案例 | 探讨机器学习在遗传流行病学研究中的应用进展与潜力 | 主要讨论人类基因组与健康结果之间的关系 | 机器学习 | NA | 机器学习，包括深度学习和增强学习 | NA | 遗传变异数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 317 | 2024-08-05 |
A Triboelectric Sensor with Double Bubble Structure Applied in a High Security Double Lock System
2023-12-22, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.3c01574
PMID:38063342
|
研究论文 | 提出了一种集成了双气泡结构的摩擦电传感器的高安全性双锁系统 | 创新点在于将摩擦电纳米发电机与深度学习模型结合，使用双气泡结构提高灵敏度 | 未提及实际应用中的长期稳定性和耐用性 | 设计一种具有更高安全性能的智能锁系统 | 聚焦于摩擦电传感器和深度学习模型的集成应用 | 数字病理学 | NA | 摩擦电纳米发电机 | 长短期记忆网络 | 生理信号 | 实验中使用了识别四种典型呼吸信号的样本 | NA | NA | NA | NA |
| 318 | 2024-08-05 |
The Evolution of Artificial Intelligence in Biomedicine: Bibliometric Analysis
2023-Dec-19, JMIR AI
DOI:10.2196/45770
PMID:38875563
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研究论文 | 本研究探讨了生物医学领域中人工智能技术的演变和未来趋势。 | 提出了背景增强预测方法，提升了回归模型的预测效果。 | 研究可能局限于已发表文献的数据，未能覆盖所有相关领域。 | 预测不同生物医学领域中人工智能技术的未来发展趋势。 | 分析与人工智能和生物医学交叉领域相关的文献。 | 计算机视觉 | NA | 回归模型 | 背景增强预测模型 | 文献数据 | 从PubMed数据库中收集的大量相关文章 | NA | NA | NA | NA |
| 319 | 2024-08-05 |
Few-Shot Fault Diagnosis Based on an Attention-Weighted Relation Network
2023-Dec-24, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e26010022
PMID:38248148
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研究论文 | 提出了一种基于注意力加权关系网络的故障诊断方法，以实现小样本数据的故障检测和分类 | 引入了注意力加权机制以增强特征提取的代表性，并在少样本学习中应用关系网络 | 没有讨论方法在更大规模数据集上的表现和可扩展性 | 应对气动控制阀故障诊断中对大量标注训练数据的依赖问题 | 气动控制阀故障诊断 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 注意力加权关系网络 | 时间域信号 | 使用了DA阀故障数据集和PU滚动轴承故障数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 320 | 2024-08-05 |
Multi-Modal Ensemble Deep Learning in Head and Neck Cancer HPV Sub-Typing
2023-Dec-23, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11010013
PMID:38247890
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的图像解读方法在头颈癌HPV亚型检测中的准确性 | 提出了一种基于3D CNN的多模态特征融合架构，用于HPV状态预测 | 未来需要进行更大规模的队列验证以提高诊断准确性 | 研究头颈癌患者中HPV状态的自动检测以影响治疗决策 | 主要针对口咽鳞状细胞癌（OPSCC）患者的HPV状态 | 计算机视觉 | 头颈癌 | CT和PET图像 | 3D CNN | 图像 | 使用了公开可得的TCGA和MAASTRO数据集 | NA | NA | NA | NA |