深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 2035 篇文献，本页显示第 981 - 1000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 981 | 2024-12-12 |
A review of the applications of generative adversarial networks to structural and functional MRI based diagnostic classification of brain disorders
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1333712
PMID:38686334
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综述 | 本文综述了生成对抗网络（GAN）在基于结构和功能磁共振成像（MRI）的脑部疾病诊断分类中的应用 | GAN通过学习数据分布来增强数据，为解决神经影像数据稀缺和不平衡问题提供了潜在解决方案 | 本文指出了方法学和可解释性方面的不足，并提出了未来研究的方向 | 探讨GAN在神经影像数据分类中的应用，并提出未来研究的方向 | 基于结构和功能MRI的脑部疾病诊断分类 | 机器学习 | NA | 生成对抗网络（GAN） | 生成对抗网络（GAN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 982 | 2024-12-11 |
Multi-site benchmark classification of major depressive disorder using machine learning on cortical and subcortical measures
2024-01-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-47934-8
PMID:38212349
|
研究论文 | 本文使用机器学习技术对多站点样本进行大规模分类，评估了浅层线性和非线性模型在区分重度抑郁症与健康对照中的表现 | 本文采用了迄今为止最大的多站点样本（N=5365），并使用标准化ENIGMA分析管道中的脑测量数据，提供了一个可推广的机器学习分类基准 | 尽管使用了大规模样本，分类准确率仍然较低，尤其是在数据调和后，准确率接近随机水平 | 评估现有机器学习算法在区分重度抑郁症与健康对照中的诊断预测能力 | 重度抑郁症患者与健康对照 | 机器学习 | 精神疾病 | 机器学习 | 浅层线性和非线性模型 | 脑成像数据 | 5365名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 983 | 2024-12-11 |
Enhanced related-key differential neural distinguishers for SIMON and SIMECK block ciphers
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2566
PMID:39650359
|
研究论文 | 本文提出了一种增强的相关密钥差分神经区分器框架，用于SIMON和SIMECK分组密码 | 引入了加权偏差分数方法来高效选择输入差异，并提出了利用两个输入差异的改进方案，显著提高了区分器的准确性 | NA | 改进相关密钥差分神经区分器，以提高对SIMON和SIMECK分组密码的攻击效果 | SIMON和SIMECK分组密码 | 密码学 | NA | 深度学习 | 神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 984 | 2024-12-09 |
Managing linguistic obstacles in multidisciplinary, multinational, and multilingual research projects
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311967
PMID:39637194
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研究论文 | 本文通过实证方法探讨了多学科、多国和多语言研究项目中术语混淆的来源及其影响 | 本文通过对比两个不同团队的经验，识别并分类了术语障碍，并提出了六项改进建议 | 本文的建议基于单一经验，需要进一步讨论和测试 | 探讨多学科、多国和多语言研究项目中的术语障碍及其解决方案 | 多学科、多国和多语言研究团队中的术语障碍 | 自然语言处理 | NA | 深度学习（人工智能） | NA | 文本 | 两个团队的经验 | NA | NA | NA | NA |
| 985 | 2024-12-09 |
A comprehensive review of the recent advances on predicting drug-target affinity based on deep learning
2024, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2024.1375522
PMID:38628639
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综述 | 本文综述了基于深度学习的药物-靶点亲和力预测的最新进展 | 深度学习在计算生物学中的应用，特别是药物-靶点亲和力预测方面的新方法 | NA | 帮助研究人员理解现有方法的优缺点，并开发高精度的药物-靶点亲和力预测工具 | 药物-靶点亲和力预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, RNN, Transformer, GNN | 序列和结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 986 | 2024-12-09 |
GSB: GNGS and SAG-BiGRU network for malware dynamic detection
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0298809
PMID:38635682
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研究论文 | 本文提出了一种基于GNGS和SAG-BiGRU网络的恶意软件动态检测方法 | 创新点在于使用GNGS算法构建新的平衡数据集，并通过SAG-BiGRU网络提取局部和全局特征，提高少数类别恶意软件的检测率 | NA | 解决恶意软件检测中数据分布不平衡问题，提高少数类别恶意软件的检测率 | 恶意软件及其变种的动态检测 | 机器学习 | NA | GNGS, SAG, BiGRU | SAG-BiGRU网络 | 数据集 | 使用阿里巴巴云数据集进行恶意软件多分类实验 | NA | NA | NA | NA |
| 987 | 2024-12-09 |
Computational Language Modeling and the Promise of In Silico Experimentation
2024, Neurobiology of language (Cambridge, Mass.)
DOI:10.1162/nol_a_00101
PMID:38645624
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研究论文 | 本文讨论了基于深度学习的编码模型在语言神经科学中的应用，提出了一种新的计算实验范式 | 提出了基于深度学习的编码模型，结合了受控实验的可解释性和自然刺激实验的广泛适用性 | 讨论了该方法的优缺点，指出其局限性 | 探讨计算语言建模和计算机实验在语言神经科学中的潜力 | 语言神经科学中的实验范式 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 编码模型 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 988 | 2024-12-08 |
Deep learning methods improve genomic prediction of wheat breeding
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1324090
PMID:38504889
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研究论文 | 研究探讨了深度学习模型在小麦育种基因组预测中的应用，并与传统的GBLUP模型进行了比较 | 本研究首次在适度大规模数据集上应用深度学习模型，并展示了其在基因组预测中的优越性 | 研究仅限于五个特定性状的预测，且未探讨更大规模数据集上的表现 | 评估深度学习模型在小麦育种基因组预测中的准确性，并探讨其在适度大规模数据集上的应用潜力 | 小麦育种中的基因组预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组数据 | 适度大规模数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 989 | 2024-12-08 |
Recognition of parasitic helminth eggs via a deep learning-based platform
2024, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2024.1485001
PMID:39633811
|
研究论文 | 本研究利用YOLOv4深度学习算法开发了一个用于识别寄生虫卵的平台 | 首次将人工智能技术应用于寄生虫卵的检测和分类，显著提高了诊断效率和准确性 | 在复杂诊断场景中，识别准确率仍有提升空间 | 开发一种高效、准确的寄生虫卵检测方法，以改善传统诊断方法的不足 | 不同种类的寄生虫卵，包括蛔虫、鞭虫、蛲虫、钩虫、日本血吸虫、肺吸虫、姜片虫、华支睾吸虫和绦虫 | 计算机视觉 | 寄生虫病 | YOLOv4深度学习算法 | YOLOv4 | 图像 | 涉及9种寄生虫卵的单物种和混合样本 | NA | NA | NA | NA |
| 990 | 2024-12-08 |
Enhancing early Alzheimer's disease classification accuracy through the fusion of sMRI and rsMEG data: a deep learning approach
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1480871
PMID:39633895
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的多模态分类框架，通过融合sMRI和rsMEG数据来提高阿尔茨海默病早期分类的准确性 | 本文创新性地提出了InterFusion方法，通过融合sMRI和rsMEG数据，显著提高了阿尔茨海默病早期分类的准确性 | NA | 提高阿尔茨海默病早期分类的准确性 | sMRI和rsMEG数据 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | NA | 图像 | 307个样本，包括163个轻度认知障碍病例和144个认知健康的对照组 | NA | NA | NA | NA |
| 991 | 2024-12-08 |
YOLO-SDL: a lightweight wheat grain detection technology based on an improved YOLOv8n model
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1495222
PMID:39634063
|
研究论文 | 本文提出了一种基于改进的YOLOv8n模型的轻量级小麦谷物检测技术YOLO-SDL | YOLO-SDL模型在YOLOv8n的基础上，结合了ShuffleNetV2架构和深度可分离卷积（DWConv）与大分离核注意力（LSKA）机制，显著提高了检测速度和准确性 | NA | 实现高效的小麦谷物检测 | 小麦谷物的质量检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8n | 图像 | 包含完美、发芽、患病和受损谷物图像的高质量小麦谷物数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 992 | 2024-12-08 |
Moving Beyond Medical Statistics: A Systematic Review on Missing Data Handling in Electronic Health Records
2024, Health data science
DOI:10.34133/hds.0176
PMID:39635227
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综述 | 本文系统回顾了电子健康记录中缺失数据处理方法的研究现状 | 比较了传统统计方法和机器学习方法在不同缺失场景下的表现，发现机器学习方法在处理电子健康记录中的缺失数据方面具有显著潜力 | 没有一种方法能提供普遍适用的解决方案，标准化基准分析对于评估这些方法在不同缺失场景下的表现至关重要 | 探讨电子健康记录中缺失数据处理方法的现状及其在不同场景下的表现 | 电子健康记录中的缺失数据处理方法 | 机器学习 | NA | 机器学习方法，如生成对抗网络（GAN）和k近邻（KNN）分类 | 生成对抗网络（GAN），k近邻（KNN） | 电子健康记录数据 | 46项研究，涵盖2010年至2024年发表的文献 | NA | NA | NA | NA |
| 993 | 2024-12-08 |
Enhancing human activity recognition for the elderly and individuals with disabilities through optimized Internet-of-Things and artificial intelligence integration with advanced neural networks
2024, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2024.1454583
PMID:39635647
|
研究论文 | 本文介绍了一种通过优化物联网和人工智能集成以及先进神经网络来增强老年人及残疾人士活动识别系统的方法 | 提出了一种结合门控循环网络和深度极限前馈神经网络的新型集成模型，并通过人工水滴优化算法优化超参数，以减少计算开销并提高检测效率 | NA | 旨在通过优化物联网和人工智能集成，提升老年人及残疾人士活动识别系统的准确性和效率 | 老年人及残疾人士的活动识别系统 | 机器学习 | NA | 人工水滴优化算法 | 门控循环网络和深度极限前馈神经网络 | 实时数据 | 使用从物联网测试平台收集的实时数据进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 994 | 2024-12-08 |
Topology aware multitask cascaded U-Net for cerebrovascular segmentation
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311439
PMID:39636790
|
研究论文 | 提出了一种基于拓扑感知的多任务级联U-Net模型，用于脑部血管分割 | 引入了clDice损失函数，通过直接从分割和磁共振血管造影图像中计算血管骨架，实现了更准确的拓扑结构预测 | NA | 提高脑部血管分割的准确性和拓扑结构的捕捉能力 | 脑部血管 | 计算机视觉 | NA | 磁共振血管造影（MRA） | U-Net | 图像 | 两个公开的时间飞跃磁共振血管造影（TOF-MRA）图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 995 | 2024-12-08 |
Machine learning and game theory for cyber governance: Enhancing public opinion and regional sustainable development
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0308317
PMID:39636835
|
研究论文 | 本文提出了一种基于机器学习和博弈论的框架，用于感知民意、管理公众舆论和影响人们行为，以促进网络空间治理和区域可持续发展 | 本文的创新点在于结合了机器学习和博弈论的方法，利用深度学习技术分析公众舆论，采用主动学习方法降低成本，并通过博弈论做出最佳管理决策 | 本文的局限性在于仅使用了来自中国Y省和G省的实证数据进行验证，可能限制了框架的普适性 | 本文的研究目的是通过机器学习和博弈论的方法，提升网络空间治理中的公众舆论管理和区域可持续发展 | 本文的研究对象是网络空间中的公众舆论和人们的行为 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | 来自中国Y省和G省的实证数据 | NA | NA | NA | NA |
| 996 | 2024-12-08 |
Correction: BCR-Net: A deep learning framework to predict breast cancer recurrence from histopathology images
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0315419
PMID:39636893
|
correction | 对文章DOI: 10.1371/journal.pone.0283562的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 997 | 2024-12-08 |
Value of radiomics and deep learning feature fusion models based on dce-mri in distinguishing sinonasal squamous cell carcinoma from lymphoma
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1489973
PMID:39640273
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研究论文 | 本研究旨在构建和验证基于动态对比增强（DCE）成像的机器学习和深度学习特征模型，并评估放射组学和深度学习特征融合模型在区分鼻窦鳞状细胞癌和淋巴瘤中的临床价值 | 本研究创新性地结合了放射组学和深度学习特征，构建了一个融合模型，显著提高了区分鼻窦鳞状细胞癌和淋巴瘤的准确性 | 本研究为回顾性分析，样本量有限，未来需要更大规模的前瞻性研究来验证结果 | 开发一种能够在术前精确区分鼻窦鳞状细胞癌和淋巴瘤的方法，以制定合适的治疗方案 | 鼻窦鳞状细胞癌和鼻窦淋巴瘤 | 机器学习 | 鼻窦癌 | 动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI） | 深度学习模型（DL）和机器学习模型（ML） | 图像 | 90例鼻窦肿瘤患者，包括50例鼻窦鳞状细胞癌和40例鼻窦淋巴瘤 | NA | NA | NA | NA |
| 998 | 2024-12-08 |
A transformer-based deep learning approach for fairly predicting post-liver transplant risk factors
2024-01, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2023.104545
PMID:37992791
|
研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型，用于公平预测肝移植后的风险因素 | 本文创新性地将肝移植后的风险预测问题转化为多任务学习问题，并提出了一种新的公平性算法，确保不同子群体之间的预测公平性 | NA | 解决肝移植中的两个主要挑战：找到最佳匹配的患者和确保不同子群体之间的移植公平性 | 肝移植后的风险因素，如心血管疾病和慢性排斥等 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 电子健康记录 | 160,360名肝移植患者的数据，包括人口统计信息、临床变量和实验室值 | NA | NA | NA | NA |
| 999 | 2024-12-06 |
The impact of artificial intelligence in the diagnosis and management of acoustic neuroma: A systematic review
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-232043
PMID:39093085
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综述 | 本文系统回顾了人工智能在听神经瘤诊断和管理中的应用 | 探讨了机器学习和人工智能如何革新听神经瘤的管理和诊断程序 | 需要进一步研究以标准化人工智能方法，并验证其在医疗环境中的应用 | 研究人工智能和机器学习在听神经瘤诊断和管理中的潜力 | 听神经瘤的诊断和管理方法 | 机器学习 | 听神经瘤 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1000 | 2024-12-06 |
Multi-dimensional dense attention network for pixel-wise segmentation of optic disc in colour fundus images
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-230310
PMID:39058458
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研究论文 | 提出了一种多维密集注意力网络（MDDA-Net）用于彩色眼底图像中视盘的像素级分割 | 引入了密集注意力块和三重注意力块，以增强上下文表示能力和特征处理能力，并通过多尺度上下文融合获取多尺度上下文信息 | 未提及具体的局限性 | 提高视盘分割的准确性，以早期检测视网膜疾病 | 视盘的像素级分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MDDA-Net | 图像 | 三个数据集（MESSIDOR和ORIGA） | NA | NA | NA | NA |