深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1537 篇文献，本页显示第 401 - 420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 401 | 2024-10-30 |
An inherently interpretable deep learning model for local explanations using visual concepts
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311879
PMID:39466770
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研究论文 | 提出了一种基于视觉概念的深度学习模型，用于提供局部解释 | 开发了一种名为Cross-Attentional Fast/Slow Thinking Network (CA-SoftNet)的双流模型，结合了浅层卷积神经网络和交叉注意力概念记忆网络，以实现快速模式识别和透明逻辑推理 | 未明确提及 | 解决现有深度学习模型在解释性和局部解释方面的不足 | 深度学习模型的解释性和局部解释 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 (CNN) | Cross-Attentional Fast/Slow Thinking Network (CA-SoftNet) | 图像 | 在CUB 200-2011、Stanford Cars、ISIC 2016和ISIC 2017数据集上进行了评估 |
| 402 | 2024-10-30 |
A new fusion neural network model and credit card fraud identification
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311987
PMID:39466806
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研究论文 | 本文研究了影响信用卡欺诈识别的相关因素，构建了一种基于神经网络的信用卡欺诈识别模型，并提出了一种新的融合神经网络模型，应用于信用卡欺诈识别 | 本文提出了一种结合深度神经网络和宽神经网络的新型融合神经网络模型，提高了预测精度和F1分数 | NA | 建立高效的信用卡欺诈识别模型 | 信用卡欺诈识别 | 机器学习 | NA | 神经网络 | 融合神经网络模型 | NA | NA |
| 403 | 2024-10-30 |
Development of a transformer-based deep learning algorithm for diabetic peripheral neuropathy classification using corneal confocal microscopy images
2024, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2024.1484329
PMID:39469112
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研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的深度学习算法，用于通过角膜共聚焦显微镜图像对糖尿病周围神经病变进行分类 | 本研究首次采用基于Transformer的深度学习算法进行糖尿病周围神经病变的分类，相较于传统的卷积神经网络，该算法在分类准确性上表现更优 | 本研究样本量较小，且仅限于糖尿病周围神经病变的分类，未来需要在大样本和多疾病类型上进行验证 | 建立一种基于Transformer的深度学习算法，用于通过角膜共聚焦显微镜图像识别糖尿病周围神经病变 | 糖尿病周围神经病变患者和非患者 | 计算机视觉 | 糖尿病 | 角膜共聚焦显微镜 | Transformer | 图像 | 94名参与者（57名糖尿病周围神经病变患者和37名非患者），共计940张图像 |
| 404 | 2024-10-30 |
Targeted weed management of Palmer amaranth using robotics and deep learning (YOLOv7)
2024, Frontiers in robotics and AI
IF:2.9Q2
DOI:10.3389/frobt.2024.1441371
PMID:39469303
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的机器人系统，用于精准管理杂草，特别是对Palmer amaranth的识别和喷洒 | 本研究首次将YOLOv7深度学习技术应用于农业机器人系统，实现了对特定杂草的精准识别和喷洒 | 研究主要在受控的户外条件下进行，尚未在实际农业环境中广泛验证 | 开发一种精准且可持续的杂草管理方法，减少传统除草剂的负面环境影响 | Palmer amaranth杂草 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv7 | 图像 | 在受控的户外条件下测试了不同生长阶段的Palmer amaranth杂草 |
| 405 | 2024-10-30 |
Nutritional composition analysis in food images: an innovative Swin Transformer approach
2024, Frontiers in nutrition
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fnut.2024.1454466
PMID:39469326
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研究论文 | 本文提出了一种结合EfficientNet、Swin Transformer和特征金字塔网络（FPN）的深度学习模型，用于提高食品营养成分识别的准确性和效率 | 本文的创新点在于整合了EfficientNet、Swin Transformer和FPN，以捕捉长距离依赖关系并进行多尺度特征融合，显著提升了食品营养成分识别的性能 | NA | 本文的研究目的是开发一种高效、非破坏性的方法来识别和量化食品中的营养成分，以支持饮食管理和健康监测 | 本文的研究对象是食品图像中的营养成分 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | EfficientNet、Swin Transformer、特征金字塔网络（FPN） | 图像 | Nutrition5k数据集和ChinaMartFood109数据集 |
| 406 | 2024-10-30 |
Remote physiological signal recovery with efficient spatio-temporal modeling
2024, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2024.1428351
PMID:39469440
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研究论文 | 本文提出了一种基于高效时空建模的远程生理信号恢复方法 | 引入3D中心差分卷积进行时间上下文建模，采用Huber损失进行鲁棒的强度级rPPG恢复，并设计了双分支结构和软注意力掩码，以及多任务设置进行联合心率和呼吸信号测量 | 未提及具体局限性 | 开发一种能够有效恢复远程生理信号的方法，特别是在存在运动和光照伪影的情况下 | 远程光电容积脉搏波（rPPG）信号 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 3D中心差分卷积 | 视频 | 在三个公开数据库上进行了广泛实验 |
| 407 | 2024-10-30 |
Study on Univariate Modeling and Prediction Methods Using Monthly HIV Incidence and Mortality Cases in China
2024, HIV/AIDS (Auckland, N.Z.)
DOI:10.2147/HIV.S476371
PMID:39469494
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研究论文 | 本文使用ARIMA、SARIMA、Prophet、BP神经网络和LSTM五种单一模型对中国每月艾滋病发病和死亡病例进行建模和预测，并提出了LSTM-SARIMA组合模型以提高预测准确性 | 提出了LSTM-SARIMA组合模型，以提高艾滋病发病和死亡病例预测的准确性 | 由于艾滋病发病和死亡病例序列的特性不同，不同方法的性能略有差异 | 研究并优化中国每月艾滋病发病和死亡病例的预测方法 | 中国每月艾滋病发病和死亡病例 | 机器学习 | 艾滋病 | LSTM、ARIMA、SARIMA、Prophet、BP神经网络 | LSTM-SARIMA组合模型 | 时间序列数据 | 2010年1月至2024年2月的中国每月艾滋病发病和死亡病例数据，其中2010年1月至2021年2月用于建模，其余用于验证 |
| 408 | 2024-10-30 |
VP-net: an end-to-end deep learning network for elastic wave velocity prediction in human skin in vivo using optical coherence elastography
2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2024.1465823
PMID:39469517
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研究论文 | 本文提出了一种名为VP-Net的端到端深度学习网络，用于从光学相干弹性成像（OCE）数据中预测人体皮肤中的弹性波速度 | VP-Net能够从原始OCE数据中直接预测弹性波速度，显著简化了速度估计过程，提高了处理速度 | NA | 开发一种能够快速准确预测人体皮肤中弹性波速度的深度学习模型，以评估和治疗皮肤疾病 | 人体皮肤中的弹性波速度 | 机器学习 | 皮肤疾病 | 光学相干弹性成像（OCE） | 深度学习网络（VP-Net） | 图像 | 共使用了45,274个原始相位切片，包括16,424个来自1%到5%琼脂基组织模拟幻影的切片，28,270个来自16名参与者的人体皮肤切片，以及580个面部闭合粉刺切片 |
| 409 | 2024-10-30 |
Modeling epithelial-mesenchymal transition in patient-derived breast cancer organoids
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1470379
PMID:39469640
|
研究论文 | 本文利用患者来源的乳腺肿瘤类器官模型研究上皮-间质转化过程 | 首次在患者来源的乳腺肿瘤类器官中成功模拟上皮-间质转化过程，并通过图像分析和深度学习算法量化了这一过程 | NA | 研究乳腺肿瘤细胞在上皮-间质转化过程中的可塑性 | 患者来源的乳腺肿瘤类器官 | 数字病理学 | 乳腺癌 | NA | 深度学习算法 | 图像 | 不同乳腺肿瘤患者的类器官样本 |
| 410 | 2024-10-29 |
Advancing Glaucoma Care: Integrating Artificial Intelligence in Diagnosis, Management, and Progression Detection
2024-Jan-26, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11020122
PMID:38391608
|
综述 | 本文综述了人工智能在青光眼诊断、管理和进展检测中的应用及其未来展望 | 人工智能技术在青光眼临床护理中的广泛应用，包括筛查、诊断、监测和治疗指导 | 临床整合、可用性、多样性和伦理问题仍需仔细考虑 | 探讨人工智能在青光眼护理中的应用及其未来发展 | 青光眼及其相关的人工智能技术 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 人工智能 | NA | 图像 | NA |
| 411 | 2024-10-29 |
Enhancing Sample Utilization in Noise-Robust Deep Metric Learning With Subgroup-Based Positive-Pair Selection
2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2024.3482182
PMID:39437295
|
研究论文 | 提出了一种基于子群的正样本选择方法，用于增强深度度量学习中对噪声标签的鲁棒性 | 通过子群信息识别和利用噪声样本，构建可靠的正样本对，从而提高样本利用率 | 未提及 | 解决深度度量学习中噪声标签对模型性能的负面影响 | 噪声标签对深度度量学习的影响及解决方案 | 机器学习 | NA | 深度度量学习 | NA | 图像 | 涉及多个合成和真实世界的大规模标签噪声数据集 |
| 412 | 2024-10-29 |
Deep learning-assisted ultrasonic diagnosis of cervical lymph node metastasis of thyroid cancer: a retrospective study of 3059 patients
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1204987
PMID:38390270
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习系统，用于识别和区分甲状腺癌的转移性颈部淋巴结 | 使用Y-Net深度学习模型进行超声图像分割和分类，提高了转移性颈部淋巴结的分类准确性 | 研究为回顾性研究，且样本量有限，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种深度学习系统，以提高甲状腺癌转移性颈部淋巴结超声图像的分类准确性 | 3059名疑似甲状腺癌转移性颈部淋巴结的患者 | 计算机视觉 | 甲状腺癌 | 深度学习 | Y-Net | 超声图像 | 3059名患者，包括1228个良性淋巴结和1284个转移性淋巴结 |
| 413 | 2024-10-28 |
Piscis: a novel loss estimator of the F1 score enables accurate spot detection in fluorescence microscopy images via deep learning
2024-Jan-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.31.578123
PMID:38352551
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为Piscis的深度学习算法，用于荧光显微镜图像中的斑点检测，该算法使用了一种新颖的SmoothF1损失函数 | 提出了SmoothF1损失函数，该函数近似于F1分数，直接惩罚假阳性和假阴性，同时保持可微分性，适用于深度学习训练 | NA | 开发一种自动化的深度学习算法，用于荧光显微镜图像中的斑点检测，减少手动参数调整的需求 | RNA FISH图像中的斑点检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 358张手动注释的实验RNA FISH图像和240张额外的合成图像 |
| 414 | 2024-10-28 |
Derivation, External Validation and Clinical Implications of a deep learning approach for intracranial pressure estimation using non-cranial waveform measurements
2024-Jan-30, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.01.30.24301974
PMID:38352556
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研究论文 | 开发并验证了一种使用非侵入性颅外生理波形数据检测颅内压升高的AI方法 | 提出了一种仅使用颅外波形数据进行颅内压估计的深度学习方法，并在外部数据集上进行了验证 | 研究基于回顾性数据，且样本量有限，需要进一步的前瞻性研究验证 | 开发和验证一种非侵入性方法来检测颅内压升高 | 颅内压升高的检测及其与临床结果的关联 | 机器学习 | NA | 深度学习 | AI模型 | 波形数据 | 开发阶段157例，外部验证56例，结果关联1694例 |
| 415 | 2024-10-28 |
Linking Gene Fusions to Bone Marrow Failure and Malignant Transformation in Dyskeratosis Congenita
2024-Jan-28, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms25031606
PMID:38338888
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研究论文 | 本文分析了先天性角化不良症患者RNA-Seq数据中的基因融合，以深入了解该疾病进展中的作用 | 首次详细研究了先天性角化不良症中基因融合对骨髓衰竭和恶性转化的影响 | 仅基于RNA-Seq数据和计算模拟，缺乏实验验证 | 探讨基因融合在先天性角化不良症进展中的作用 | 先天性角化不良症患者的基因融合 | 基因组学 | 先天性角化不良症 | RNA-Seq | 深度学习 | RNA序列 | 若干先天性角化不良症患者 |
| 416 | 2024-10-28 |
scMeFormer: a transformer-based deep learning model for imputing DNA methylation states in single cells enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia
2024-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.25.577200
PMID:38328094
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研究论文 | 介绍了一种基于transformer的深度学习模型scMeFormer，用于单细胞DNA甲基化状态的插补，并应用于精神分裂症的表观遗传改变检测 | 提出了scMeFormer模型，显著提高了单细胞DNA甲基化数据的插补准确性，即使在CpG位点覆盖率极低的情况下也能保持高保真插补 | 未提及 | 开发和验证一种新的深度学习模型，用于单细胞DNA甲基化状态的插补，并应用于精神分裂症的表观遗传改变研究 | 单细胞DNA甲基化数据，特别是精神分裂症患者和神经正常对照组的前额叶皮层数据 | 机器学习 | 精神分裂症 | DNA甲基化测序 | transformer | 单细胞DNA甲基化数据 | 4名精神分裂症患者和4名神经正常对照组的前额叶皮层样本 |
| 417 | 2024-10-28 |
RETRACTED: Liu et al. Prediction of Ovarian Cancer Response to Therapy Based on Deep Learning Analysis of Histopathology Images. Cancers 2023, 15, 4044
2024-Jan-24, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers16030493
PMID:38339431
|
correction | 该文章因故被撤回 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 418 | 2024-10-28 |
Navigating urban congestion: A Comprehensive strategy based on an efficient smart IoT wireless communication for PV powered smart traffic management system
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310002
PMID:39453902
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研究论文 | 本文提出了一种基于高效智能物联网无线通信的综合策略，用于太阳能供电的智能交通管理系统，以解决埃及城市严重的交通拥堵问题 | 结合了关键基础设施改进和尖端技术，利用深度学习和优化算法在物联网支持的5G框架内改善通信 | 模型主要针对埃及城市，可能不适用于其他地区的交通管理 | 现代化埃及的交通管理系统，使其符合全球智能交通网络的指导方针 | 埃及城市的交通拥堵问题 | 物联网 | NA | 深度学习、优化算法 | NA | NA | NA |
| 419 | 2024-10-28 |
Predictive value of 18F-FDG PET/CT radiomics for EGFR mutation status in non-small cell lung cancer: a systematic review and meta-analysis
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1281572
PMID:38361781
|
meta-analysis | 本研究通过meta分析评估了18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR基因突变状态中的价值 | 首次通过meta分析系统评估了18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR突变中的应用 | 研究存在异质性，主要来源于深度学习和研究区域的不同 | 评估18F-FDG PET/CT放射组学在预测非小细胞肺癌EGFR基因突变中的价值 | 非小细胞肺癌患者及其EGFR基因突变状态 | digital pathology | lung cancer | 18F-FDG PET/CT放射组学 | NA | image | 共纳入17项研究，涉及3763例非小细胞肺癌患者 |
| 420 | 2024-10-27 |
A Multi-level ensemble approach for skin lesion classification using Customized Transfer Learning with Triple Attention
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0309430
PMID:39446759
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研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络的多层次集成学习方法，用于皮肤病变分类 | 引入了多层次信息增益比例平均（ML-IGPA）方法，用于确定模型预测的最优权重分配 | NA | 提高皮肤病变分类的准确性和可解释性 | 皮肤病变，包括皮肤疾病和皮肤癌 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 卷积神经网络（CNN） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | HAM1000数据集 |