深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1557 篇文献，本页显示第 841 - 860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 841 | 2024-08-30 |
Optimized ensemble deep learning for predictive analysis of student achievement
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0309141
PMID:39186491
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研究论文 | 本文提出了一种结合DistilBERT与LSTM（DBTM）和Spotted Hyena Optimizer（SHO）的优化集成深度学习方法，用于预测学生学业成绩 | 该方法通过优化参数，显著提高了模型的准确性、对数损失和执行时间，相较于早期模型有显著改进 | NA | 旨在通过技术创新提高教育领域的学生成绩预测准确性 | 学生学业成绩 | 机器学习 | NA | DistilBERT, LSTM, Spotted Hyena Optimizer | 混合模型 | 教育数据 | 大量数据集 |
| 842 | 2024-08-30 |
Automated brain tumor diagnostics: Empowering neuro-oncology with deep learning-based MRI image analysis
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0306493
PMID:39190622
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的MRI图像分析技术，用于自动化脑肿瘤的分割和分类 | 采用了一种新颖的混合深度学习技术，结合了卷积神经网络和ResNeXt101，以提高肿瘤分割和分类的准确性 | NA | 旨在通过自动化技术提高脑肿瘤诊断的准确性和效率 | 脑肿瘤的MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | 卷积神经网络和ResNeXt101 | MRI图像 | 使用BRATS 2020数据集，包含MRI图像及其对应的肿瘤分割 |
| 843 | 2024-08-30 |
Behavioral marker-based predictive modeling of functional status for older adults with subjective cognitive decline and mild cognitive impairment: Study protocol
2024 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076241269555
PMID:39193313
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研究论文 | 本研究描述了一种基于行为标志的预测模型，用于评估主观认知下降和轻度认知障碍老年人的功能状态的研究方案 | 本研究采用混合效应机器学习模型和标准机器学习模型来预测功能状态随时间的变化 | NA | 开发利用行为数据和机器学习技术的自我护理干预措施，以自动化分析老年人的功能下降 | 65岁及以上具有主观认知下降或轻度认知障碍的老年人 | 机器学习 | 老年疾病 | 机器学习 | MErf, MEgbm, MEmod, MEctree, 随机森林, 梯度提升机 | 行为和心理社会标志数据 | 130名老年人 |
| 844 | 2024-08-29 |
Deep learning for 3D cephalometric landmarking with heterogeneous multi-center CBCT dataset
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305947
PMID:38917161
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研究论文 | 本文研究了一种轻量级深度学习神经网络在多中心、多民族和多设备数据集上快速定位46个临床重要头影测量标志点的临床应用 | 本文提出的方法能够处理来自不同中心、不同设备和不同种族的异构数据集，并且在计算上更为轻量级 | NA | 分析轻量级深度学习神经网络在多中心、多民族和多设备数据集上定位头影测量标志点的临床应用 | 46个临床重要的头影测量标志点 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | CBCT扫描图像 | 309个CBCT扫描数据，包括芬兰和泰国患者 |
| 845 | 2024-08-29 |
Deeply-Learned Generalized Linear Models with Missing Data
2024, Journal of computational and graphical statistics : a joint publication of American Statistical Association, Institute of Mathematical Statistics, Interface Foundation of North America
IF:1.4Q2
DOI:10.1080/10618600.2023.2276122
PMID:39184956
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研究论文 | 本文提出了一种新的深度学习架构，用于处理带有缺失数据的一般化线性模型，并展示了其在监督学习任务中的优越性能 | 本文提出的新架构能够灵活处理可忽略和不可忽略的缺失数据模式，这是首次在训练时能够同时考虑这两种模式的深度学习方法 | NA | 研究如何有效处理深度学习中的缺失数据问题 | 深度学习中的一般化线性模型及其在回归和分类问题中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 一般化线性模型 | 数据集 | 案例研究使用了UCI机器学习库中的银行营销数据集 |
| 846 | 2024-08-29 |
Vessel trajectory classification via transfer learning with Deep Convolutional Neural Networks
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0308934
PMID:39186723
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度卷积神经网络和迁移学习的新框架Dense121-VMC，用于同时提取和分类航行和徘徊轨迹 | 提出了一种新的框架Dense121-VMC，利用深度卷积神经网络和迁移学习，有效提取输入图像中的显著特征并识别轨迹间的细微差异 | 现有基于CNN的方法主要关注航行或徘徊运动模式，难以从输入图像中捕捉有价值的特征和细微差异 | 提高船舶轨迹分类的准确性和效率，确保海上安全和船舶导航效率 | 船舶轨迹分类 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | NA |
| 847 | 2024-08-29 |
Application of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of urinary tumors
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1440626
PMID:39188685
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研究论文 | 本文探讨了人工智能在泌尿肿瘤诊断和治疗中的应用，特别是机器学习和深度学习技术在医学图像识别中的作用 | 利用机器学习和深度学习技术，特别是卷积神经网络，提高了肿瘤诊断和治疗的精确性和效率 | NA | 研究人工智能在泌尿肿瘤诊断和治疗中的应用，以提高诊断准确性和治疗效果 | 泌尿肿瘤，包括肾细胞癌、膀胱癌和前列腺癌 | 机器学习 | 泌尿肿瘤 | 机器学习（ML）和深度学习（DL） | 卷积神经网络（CNN） | 医学图像 | NA |
| 848 | 2024-08-29 |
A non-enhanced CT-based deep learning diagnostic system for COVID-19 infection at high risk among lung cancer patients
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1444708
PMID:39188873
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研究论文 | 本研究提出了一种基于非增强CT扫描的COVID-19诊断神经网络系统，用于区分COVID-19肺炎患者和其他肺炎患者，并进一步区分普通COVID-19患者和重症患者 | 本研究创新性地使用两个串联的3D卷积神经网络（CNN）来构建诊断模块，能够有效区分COVID-19肺炎和其他肺炎，以及普通COVID-19患者和重症患者 | NA | 开发一种早期诊断系统，以帮助改善感染COVID-19的肺癌患者的预后 | 肺癌患者中的COVID-19感染 | 机器学习 | 肺癌 | 3D卷积神经网络（CNN） | CNN | CT图像 | NA |
| 849 | 2024-08-29 |
Revolutionizing Shoulder MRI: Accelerated Imaging with Deep Learning Reconstruction
2024-01, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.233301
PMID:38193840
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 850 | 2024-08-28 |
Music-evoked emotions classification using vision transformer in EEG signals
2024, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2024.1275142
PMID:38638516
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研究论文 | 本研究提出了一种结合注意力机制的深度学习模型，用于从情绪相关的脑电图（EEG）记录中有效提取空间和时间信息，以进行音乐引发情绪的分类。 | 本研究引入了一种新的深度学习模型，该模型结合了注意力机制，能够更有效地从EEG信号中提取空间和时间信息，以改善情绪分类的准确性。 | NA | 旨在通过深度学习模型提高基于EEG的情绪识别的准确性。 | 研究对象为音乐引发的EEG情绪信号。 | 机器学习 | NA | EEG | Vision Transformer | EEG信号 | 本研究使用了两个数据集，一个是自有的音乐引发情绪的EEG记录数据集，另一个是公开可用的数据集。 |
| 851 | 2024-08-28 |
Digital Biomarker for Muscle Function Assessment Using Surface Electromyography With Electrical Stimulation and a Non-Invasive Wearable Device
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3444890
PMID:39150814
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研究论文 | 本文提出了一种使用表面肌电图（sEMG）结合电刺激和可穿戴设备的数字生物标志物测量技术，用于在家中便捷地监测肌肉功能 | 本文创新性地利用电刺激下的肌肉收缩信号（SMCSs）作为肌肉功能的代表，并通过结合频谱图特征和卷积神经网络模型提取的深度学习特征，训练回归模型来测量数字生物标志物 | NA | 旨在开发一种新的方法来监测和评估与年龄相关的肌肉退化疾病——肌少症的肌肉功能 | 健康参与者，年龄在20-60岁之间 | 数字病理学 | 老年疾病 | 表面肌电图（sEMG） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 98名健康参与者，其中48名为男性 |
| 852 | 2024-08-28 |
Skin Type Diversity in Skin Lesion Datasets: A Review
2024, Current dermatology reports
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13671-024-00440-0
PMID:39184010
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综述 | 本文综述了皮肤病变数据集中皮肤类型多样性的问题，评估了公开的皮肤病变数据集及其元数据，以评估皮肤类型的报告频率和完整性，并调查了每个皮肤类型在这些数据集中的多样性和代表性。 | 本文通过评估公开的皮肤病变数据集及其元数据，探讨了皮肤类型多样性的问题，并调查了每个皮肤类型在这些数据集中的多样性和代表性。 | 本文未具体测量所审查数据集中皮肤类型的多样性。 | 探讨和评估皮肤病变数据集中皮肤类型多样性的问题。 | 皮肤病变数据集及其元数据。 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 853 | 2024-08-28 |
Deep learning-assisted diagnosis of benign and malignant parotid gland tumors based on automatic segmentation of ultrasound images: a multicenter retrospective study
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1417330
PMID:39184051
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研究论文 | 本研究构建了基于超声图像自动分割的深度学习辅助诊断模型，以帮助放射科医生区分良性和恶性腮腺肿瘤 | 本研究采用多种深度学习模型进行超声图像的自动分割，并评估了这些模型在辅助诊断中的性能 | NA | 构建和评估基于超声图像自动分割的深度学习模型，以提高放射科医生对腮腺肿瘤的诊断性能 | 良性和恶性腮腺肿瘤的诊断 | 计算机视觉 | 腮腺肿瘤 | 深度学习 | ResNet18, Inception_v3, Deeplabv3, UNet++, UNet | 图像 | 582名经组织病理学诊断的腮腺肿瘤患者 |
| 854 | 2024-08-28 |
TF-EPI: an interpretable enhancer-promoter interaction detection method based on Transformer
2024, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2024.1444459
PMID:39184348
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研究论文 | 本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型TF-EPI，用于从DNA序列中检测增强子-启动子相互作用 | TF-EPI模型利用Transformer的注意力机制，识别了特定细胞类型的增强子和启动子中的独特基序和序列，并通过数据库验证，揭示了新的生物学见解 | NA | 旨在理解基因表达调控、疾病机制等关键的增强子-启动子相互作用 | 增强子-启动子相互作用 | 机器学习 | NA | Transformer | Transformer | DNA序列 | 多个基准数据集 |
| 855 | 2024-08-28 |
Enhanced accuracy with Segmentation of Colorectal Polyp using NanoNetB, and Conditional Random Field Test-Time Augmentation
2024, Frontiers in robotics and AI
IF:2.9Q2
DOI:10.3389/frobt.2024.1387491
PMID:39184863
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研究论文 | 本文提出了一种新型的轻量级增强型Nanonet模型，通过使用NanonetB、条件随机场（CRF）和测试时增强（TTA）技术，实现了实时且精确的结肠镜图像分割，以帮助内镜医师及时诊断和干预结直肠息肉 | 本文的创新点在于提出了一种增强型Nanonet模型，结合CRF和TTA技术，提高了模型在不同数据集上的泛化能力和对小尺寸及扁平息肉的检测能力 | NA | 研究目的是开发一种准确、轻量级的模型，以实现无缝集成到内镜硬件设备中，提高结直肠息肉的检测效率 | 研究对象是结直肠息肉的图像分割 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 条件随机场（CRF），测试时增强（TTA） | NanonetB | 图像 | 使用了六个公开数据集进行评估，包括Kvasir-SEG、Endotect Challenge 2020、Kvasir-instrument、CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB和CVC-300 |
| 856 | 2024-08-28 |
An Innovative Deep Learning Approach to Spinal Fracture Detection in CT Images
2024, Annali italiani di chirurgia
IF:0.9Q3
DOI:10.62713/aic.3498
PMID:39186337
|
研究论文 | 本研究提出了一种创新的深度学习方法，用于在CT图像中检测脊柱骨折，特别是椎体压缩骨折 | 本研究通过整合YOLO V7模型与ELAN和MPConv架构，显著减少了计算处理过程中小尺度信息的损失，从而提高了检测准确性 | 未来的研究应包括交叉验证和独立验证及测试集，以评估模型的鲁棒性和泛化能力 | 开发一种创新的深度学习方法，用于在CT图像中检测脊柱骨折，特别是椎体压缩骨折 | 脊柱骨折，特别是椎体压缩骨折 | 计算机视觉 | 脊柱骨折 | YOLO V7模型，ELAN，MPConv架构 | YOLO V7 | CT图像 | 240张CT图像 |
| 857 | 2024-08-28 |
Artificial intelligence- and computer-assisted navigation for shoulder surgery
2024 Jan-Apr, Journal of orthopaedic surgery (Hong Kong)
DOI:10.1177/10225536241243166
PMID:38546214
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研究论文 | 本文综述了肩部手术领域中人工智能和计算机辅助导航技术的最新进展和应用 | 文章探讨了机器人辅助手术、虚拟现实、人工智能等技术在肩部手术中的创新应用 | NA | 旨在提供肩部手术领域中当前技术的详细概述，并强调这些技术的作用 | 肩部手术及其相关技术 | 计算机视觉 | NA | 人工智能、深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 858 | 2024-08-27 |
Present and Future Innovations in AI and Cardiac MRI
2024-01, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.231269
PMID:38193835
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研究论文 | 本文综述了人工智能在心脏磁共振成像（MRI）中的应用及其未来创新 | 介绍了一种自动控制心脏图像处方的AI技术，以及通过提取新型影像标志物实现更个性化心血管护理的机会 | NA | 探讨人工智能在心脏MRI中的应用及其对未来医疗实践的影响 | 心脏MRI技术及其在心血管疾病诊断和治疗中的应用 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习（DL） | 人工神经网络 | 图像 | NA |
| 859 | 2024-08-27 |
Enhancing Alzheimer's Disease Classification with Transfer Learning: Finetuning a Pre-trained Algorithm
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 本研究通过迁移学习和微调预训练的ResNet50V2模型，提高了阿尔茨海默病分类的准确性 | 采用多类分类方法，通过迁移学习和微调层来适应预训练的ResNet50V2模型，并研究了不同输入层大小对模型性能的影响 | NA | 提高阿尔茨海默病不同阶段分类的准确性 | 阿尔茨海默病分类 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 迁移学习 | ResNet50V2 | 图像 | 6400张MRI图像 |
| 860 | 2024-08-27 |
Prostate Segmentation in MRI Images using Transfer Learning based Mask RCNN
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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research paper | 本文使用基于迁移学习的Mask R-CNN方法进行MRI图像中的前列腺分割 | 采用基于迁移学习的Mask R-CNN方法进行前列腺分割，相较于传统方法具有更高的分割和检测准确率 | 文章未详细说明具体的局限性 | 旨在通过基于迁移学习的Mask R-CNN方法进行前列腺分割，以辅助前列腺癌的检测 | 前列腺癌及其在MRI图像中的分割 | computer vision | prostate cancer | Mask R-CNN | CNN | image | NA |