深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1907 篇文献，本页显示第 1001 - 1020 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 2024-10-20 |
CAS Landslide Dataset: A Large-Scale and Multisensor Dataset for Deep Learning-Based Landslide Detection
2024-Jan-02, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02847-z
PMID:38168493
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研究论文 | 本文介绍了CAS滑坡数据集，这是一个用于深度学习滑坡检测的大规模多传感器数据集 | 该数据集整合了来自九个地区的卫星和无人机数据，包含20,865张图像，旨在解决现有数据集在数据量、覆盖范围、传感器类型和分辨率方面的局限性 | NA | 开发一个精确且全面的数据集，以支持快速高效的滑坡识别 | 滑坡检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 20,865张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1002 | 2024-10-20 |
Discovery of novel ULK1 inhibitors through machine learning-guided virtual screening and biological evaluation
2024, Future medicinal chemistry
IF:3.2Q3
DOI:10.1080/17568919.2024.2385288
PMID:39145469
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研究论文 | 基于人工智能构建ULK1抑制剂的虚拟筛选模型，结合分子对接和生物评估筛选ULK1抑制剂 | 通过机器学习和深度学习模型结合分子对接和生物评估，从1300万种化合物中筛选出ULK1抑制剂 | 由于训练数据较少，机器学习模型显著优于深度学习模型 | 开发高效的ULK1抑制剂虚拟筛选模型 | ULK1抑制剂的筛选和活性化合物的结合机制 | 机器学习 | NA | 分子对接、分子动力学 | Naive Bayes | 化合物 | 1300万种化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 1003 | 2024-10-20 |
Detection of hand motion during cadaveric mastoidectomy dissections: a technical note
2024, Frontiers in surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.3389/fsurg.2024.1441346
PMID:39421406
|
技术笔记 | 评估深度学习手部运动检测器在尸体乳突切除术中优化手部运动和精度的潜力 | 使用深度学习手部运动检测器在尸体乳突切除术中测量手术运动，无需物理传感器 | 初步指标已开发用于评估乳突切除术中的手部运动，但需要进一步研究以扩展和验证这些指标 | 评估深度学习手部运动检测器在优化手术手部运动和精度方面的潜力 | 尸体乳突切除术中的手部运动 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习手部运动检测器 | 图像 | 三个尸体乳突切除术程序 | NA | NA | NA | NA |
| 1004 | 2024-10-20 |
WSSS-CRAM: precise segmentation of histopathological images via class region activation mapping
2024, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2024.1483052
PMID:39421560
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为WSSS-CRAM的弱监督语义分割方法，通过类别区域激活映射实现病理图像的精确分割 | 提出了一种新的弱监督语义分割方法WSSS-CRAM，能够从图像级别的标注数据中获取详细的像素级标签，并通过类别特定的激活映射和条件随机场后处理来提高分割精度 | 目前仅在特定病理数据集上进行了验证，未来需要扩展到不同类型的组织图像以验证其泛化能力 | 开发一种能够快速、准确且自动分析病理图像的方法 | 病理图像的自动分析和分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 弱监督语义分割模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1005 | 2024-10-20 |
Machine Learning for Dynamic Prognostication of Patients With Hepatocellular Carcinoma Using Time-Series Data: Survival Path Versus Dynamic-DeepHit HCC Model
2024, Cancer informatics
IF:2.4Q3
DOI:10.1177/11769351241289719
PMID:39421722
|
研究论文 | 比较了两种机器学习模型（Survival Path和Dynamic DeepHit）在肝细胞癌患者动态预后预测中的表现 | 首次比较了Survival Path和Dynamic DeepHit两种模型在肝细胞癌患者动态预后预测中的性能 | 研究仅限于肝细胞癌患者，且未探讨模型在其他癌症类型中的适用性 | 比较两种先进的机器学习模型在肝细胞癌患者动态预后预测中的表现 | 2511名肝细胞癌患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 机器学习 | Survival Path, Dynamic DeepHit | 时间序列数据 | 2511名肝细胞癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1006 | 2024-10-20 |
Experience of observation skill workshop intervention for ophthalmologists in fellowship training
2024, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.148008.2
PMID:39421757
|
研究论文 | 评估干预性工作坊对眼科住院医师观察技能的影响 | 通过工作坊干预显著提高了眼科住院医师的观察技能 | 仅限于特定批次的住院医师，且样本量较小 | 评估干预性工作坊对眼科住院医师观察技能的影响 | 34名眼科住院医师的观察技能 | NA | NA | NA | NA | NA | 34名眼科住院医师（21名女性，13名男性） | NA | NA | NA | NA |
| 1007 | 2024-10-20 |
Automatic Detection and Classification of Modic Changes in MRI Images Using Deep Learning: Intelligent Assisted Diagnosis System
2024-Jan, Orthopaedic surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1111/os.13894
PMID:37933461
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研究论文 | 本研究探讨了基于单次多框检测器（SSD）和ResNet18网络的自动检测和分类Modic变化（MCs）在MRI图像中的表现，并验证了深度学习网络辅助检测分类MCs的可行性 | 本研究首次将SSD和ResNet18网络结合用于MRI图像中Modic变化的自动检测和分类，并比较了观察者间和观察者与分类器间的一致性 | 研究样本量较小，且仅限于天津医院的数据，可能影响模型的泛化能力 | 验证深度学习模型在MRI图像中自动检测和分类Modic变化的可行性，并评估其与医生诊断的一致性 | Modic变化（MCs）在MRI图像中的自动检测和分类 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | 深度学习 | 单次多框检测器（SSD）和ResNet18网络 | MRI图像 | 内部数据集包含140名患者，外部测试数据集包含28名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1008 | 2024-10-20 |
Deep Learning Enables Rapid Identification of a New Quasicrystal from Multiphase Powder Diffraction Patterns
2024-Jan, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202304546
PMID:37964402
|
研究论文 | 本文利用深度学习技术从多相粉末衍射图案中快速识别出一种新的准晶体 | 首次使用深度神经网络从多相粉末衍射图案中识别出准晶体，准确率超过92% | NA | 开发一种快速技术，用于从粉末衍射图案中识别准晶体，以促进新准晶体的发现 | Al-Si-Ru准晶体 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 粉末衍射图案 | 440个粉末衍射图案 | NA | NA | NA | NA |
| 1009 | 2024-10-20 |
A Respiratory Motion Prediction Method Based on LSTM-AE with Attention Mechanism for Spine Surgery
2024, Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/cbsystems.0063
PMID:38188983
|
研究论文 | 本文提出了一种基于LSTM-AE与注意力机制的呼吸运动预测方法，用于脊柱手术中减少呼吸运动引起的脊椎移动对手术精度的影响 | 提出了一种新的深度学习架构，结合LSTM-AE与注意力机制，能够在少量数据集上进行训练，并实现实时性能 | 实验仅收集了俯卧位患者的麻醉状态下的数据，未涵盖其他手术体位和状态 | 开发一种能够适应不同患者的呼吸运动预测方法，以提高脊柱手术的准确性和安全性 | 脊柱手术中的呼吸运动预测 | 机器学习 | NA | LSTM-AE与注意力机制 | LSTM-AE | 数据 | 俯卧位患者在全身麻醉下的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1010 | 2024-10-20 |
The Image-to-Physical Liver Registration Sparse Data Challenge: comparison of state-of-the-art using a common dataset
2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.1.015001
PMID:38196401
|
研究论文 | 本文比较了在肝脏图像到物理注册稀疏数据挑战中，使用共同数据集的多种最先进注册方法的性能 | 引入了图像到物理肝脏注册稀疏数据挑战，以评估和比较不同注册方法在共同数据集上的表现 | 软组织变形增加了从稀疏器官表面描述符中准确推断解剖对齐的难度 | 评估稀疏数据注册方法的性能，并识别有效的策略和局限性，以指导图像到物理注册算法的进一步发展 | 肝脏图像到物理注册的稀疏数据注册方法 | 计算机视觉 | NA | 图像到物理注册 | NA | 图像 | 112个注册场景，基于具有159个亚表面验证目标的组织模拟假体 | NA | NA | NA | NA |
| 1011 | 2024-10-20 |
Enhancing Generic Reaction Yield Prediction through Reaction Condition-Based Contrastive Learning
2024, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0292
PMID:38213662
|
研究论文 | 本文提出了一种基于反应条件对比学习的双向编码器表示转换器（BERT）模型，用于增强通用反应产率预测 | 通过反应条件对比学习和化学反应掩码语言建模预训练任务，提高了模型对反应条件的敏感性，并提出了新的评分函数用于多步合成路线的评估 | NA | 提高深度学习辅助合成规划（DASP）算法在实际场景中的实用性 | 化学反应产率预测 | 机器学习 | NA | 对比学习 | BERT | 文本 | 包含12种反应类别的通用反应产率数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1012 | 2024-10-20 |
Deep learning-based size prediction for optical trapped nanoparticles and extracellular vesicles from limited bandwidth camera detection
2024-Jan-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.501430
PMID:38223178
|
研究论文 | 本文提出了一种基于ResNet的方法，用于从有限带宽相机检测中准确预测光学陷阱中纳米颗粒和细胞外囊泡的大小 | 该方法通过模拟纳米颗粒的受限布朗运动时间序列数据进行训练，实验证明其优于现有的尺寸预测算法，并能在较短的测量时间内保持高精度 | NA | 开发一种新的方法，用于在光学陷阱中准确预测纳米颗粒和细胞外囊泡的大小 | 光学陷阱中的纳米颗粒和细胞外囊泡 | 计算机视觉 | NA | 光学捕获 | ResNet | 图像 | 临床细胞外囊泡样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1013 | 2024-10-19 |
Path of career planning and employment strategy based on deep learning in the information age
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0308654
PMID:39405324
|
研究论文 | 本文深入研究了信息时代基于深度学习的职业规划和就业策略路径 | 本文提出了一种基于深度学习的职业规划和就业策略路径，通过深度学习模型分析问卷数据，帮助学生提高职业意识和自我提升能力 | 本文主要依赖问卷数据进行分析，可能存在样本偏差和数据收集的局限性 | 探讨如何通过深度学习提高学生的就业竞争力和职业规划能力 | 大学生及其职业规划和就业策略 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 问卷数据 | 控制组和实验组，具体样本数量未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 1014 | 2024-10-19 |
DeepVol: volatility forecasting from high-frequency data with dilated causal convolutions
2024, Quantitative finance
IF:1.5Q2
DOI:10.1080/14697688.2024.2387222
PMID:39410924
|
研究论文 | 本文提出了一种基于扩张因果卷积的模型DeepVol，用于从高频数据中预测次日波动率 | 使用扩张因果卷积从高频日内金融时间序列中提取相关信息，避免了传统模型使用每日数据时的模型误设或手工设计特征的局限 | 未提及 | 改进波动率预测的准确性 | 高频日内数据中的波动率预测 | 机器学习 | NA | 扩张因果卷积 | 扩张因果卷积模型 | 时间序列 | 两年NASDAQ-100的日内数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1015 | 2024-10-19 |
Semantic segmentation-based detection algorithm for challenging cryo-electron microscopy RNP samples
2024, Frontiers in molecular biosciences
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fmolb.2024.1473609
PMID:39411403
|
研究论文 | 本文提出了一种基于语义分割的算法，用于在单颗粒冷冻电镜图像中自动检测流感A病毒核糖核蛋白复合物 | 本文的创新点在于采用了U-net架构的卷积神经网络，并通过预训练阶段使用视觉检查标注的数据集，实现了对复杂RNP的精确检测 | NA | 本文的研究目的是开发一种自动检测流感A病毒核糖核蛋白复合物的方法，以提高冷冻电镜研究中的高分辨率重建 | 本文的研究对象是流感A病毒核糖核蛋白复合物在单颗粒冷冻电镜图像中的检测 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | U-net | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1016 | 2024-10-19 |
Diagnosis of fetal arrhythmia in echocardiography imaging using deep learning with cyclic loss
2024 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076241286929
PMID:39411546
|
研究论文 | 研究提出了一种基于深度学习的心脏周期损失函数，用于提高胎儿心电图图像中胎儿心律失常的诊断准确性 | 本研究创新性地整合了心脏周期信息，通过引入特定的心脏周期损失函数，显著提高了深度学习网络在诊断胎儿心律失常中的性能 | 需要进一步的外部测试以评估模型的泛化能力和临床价值 | 提高胎儿心电图图像中胎儿心律失常的诊断准确性 | 胎儿心电图图像中的胎儿心律失常 | 计算机视觉 | 先天性心脏病 | 深度学习 | 深度学习网络 | 图像 | 4440个图像块，来自890名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1017 | 2024-10-19 |
TCRcost: a deep learning model utilizing TCR 3D structure for enhanced of TCR-peptide binding
2024, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2024.1346784
PMID:39415981
|
研究论文 | 本文开发了一种名为TCRcost的深度学习模型，利用TCR的三维结构来增强TCR-肽结合的预测 | TCRcost模型通过整合TCR-肽复合物的三维结构信息，克服了基于序列方法的瓶颈，显著提高了结合预测的准确性 | NA | 提高TCR-肽结合预测的准确性 | TCR-肽复合物的三维结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM和3D CNN | 三维结构 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1018 | 2024-10-19 |
Hierarchical deep learning for autonomous multi-label arrhythmia detection and classification on real-world wearable electrocardiogram data
2024 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076241278942
PMID:39416857
|
研究论文 | 提出了一种基于CNN+BiLSTM与注意力机制的分层深度学习模型，用于在真实世界可穿戴心电图数据上进行多标签心律失常检测和分类 | 采用分层模型，结合CNN和BiLSTM与注意力机制，提高了心律失常检测和分类的准确性 | 未提及 | 开发一种能够在真实世界可穿戴心电图数据上有效检测和分类心律失常的深度学习模型 | 心律失常的检测和分类 | 机器学习 | 心血管疾病 | CNN, BiLSTM, 注意力机制 | CNN+BiLSTM | 心电图数据 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 1019 | 2024-10-19 |
Deep Learning in Hematology: From Molecules to Patients
2024, Clinical hematology international
DOI:10.46989/001c.124131
PMID:39417017
|
综述 | 本文综述了深度学习在血液学中的应用，从分子层面到患者护理 | 深度学习在血液学中的应用涵盖了多组学数据分析、蛋白质结构预测、细胞形态学分析自动化、流式细胞术数据解读以及通过大型语言模型分析临床数据等方面 | 深度学习模型在血液学应用中的泛化性和可解释性仍存在挑战，且新型深度学习架构在血液学中的应用相对较慢 | 探讨深度学习在血液学中的应用及其局限性 | 深度学习在血液学中的应用，包括分子层面、细胞和组织层面以及患者层面的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 多组学数据、蛋白质结构数据、细胞形态学数据、流式细胞术数据、临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1020 | 2024-10-19 |
Deep learning-based histological predictions of chromosomal instability in colorectal cancer
2024, American journal of cancer research
IF:3.6Q2
DOI:10.62347/JYND6488
PMID:39417190
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术，基于全切片图像的组织学数据预测结直肠癌中的染色体不稳定 | 本研究首次结合卷积神经网络和形态学分析，从全切片图像中提取特征，用于预测结直肠癌中的染色体不稳定 | 本研究仅使用了TCGA数据库中的样本，未来需要验证其他数据集中的结果 | 预测结直肠癌中的染色体不稳定 | 结直肠癌样本的全切片图像 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 313名患者，315张全切片图像，包含超过35万张肿瘤切片和近270万个肿瘤细胞核 | NA | NA | NA | NA |