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 1101 - 1120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1101 | 2024-10-04 |
Enhanced classification and severity prediction of major depressive disorder using acoustic features and machine learning
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1422020
PMID:39355380
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研究论文 | 本研究利用深度学习方法构建分类和预测模型，以提高对抑郁症和健康对照组的分类准确性 | 本研究采用深度学习方法，通过声学特征对抑郁症和健康对照组进行分类和严重程度预测，提高了分类准确性 | 研究结果可能受到焦虑共病的影响 | 提高抑郁症和健康对照组的分类准确性，并预测抑郁症的严重程度 | 抑郁症和健康对照组的分类及抑郁症严重程度的预测 | 机器学习 | 精神疾病 | 深度学习 | 神经网络 | 声学特征 | 120名年龄在16-25岁的参与者，包括64名抑郁症组和56名健康对照组 | NA | NA | NA | NA |
| 1102 | 2024-10-04 |
Predicting microbe-disease association based on graph autoencoder and inductive matrix completion with multi-similarities fusion
2024, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2024.1438942
PMID:39355422
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研究论文 | 本文提出了一种基于图自编码器和归纳矩阵补全的多相似性融合方法，用于预测微生物与疾病之间的关联 | 通过多相似性融合策略改进了预测性能，并使用图自编码器和归纳矩阵补全技术构建了一个端到端的深度学习框架 | 未提及具体的局限性 | 旨在开发一种高效准确的方法来识别微生物与疾病之间的潜在关联 | 微生物与疾病之间的关联 | 机器学习 | NA | 图自编码器和归纳矩阵补全 | 深度学习模型 | 微生物与疾病关联数据 | 使用了3个数据集（HMDAD, Disbiome, 和 multiMDA） | NA | NA | NA | NA |
| 1103 | 2024-10-04 |
Forbidden Neurds: A Neuroscience Word Game
2024, Journal of undergraduate neuroscience education : JUNE : a publication of FUN, Faculty for Undergraduate Neuroscience
DOI:10.59390/PAHQ2595
PMID:39355667
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research paper | 本文介绍了一种基于游戏的神经科学词汇学习工具的开发、实施和评估 | 设计了一种名为Forbidden Neurds的卡牌游戏，通过禁止使用特定词汇来帮助学生更好地掌握神经科学术语 | NA | 研究基于游戏的学习方法在神经科学课程中的应用效果 | 神经科学课程中的学生 | NA | NA | NA | NA | NA | 在一个小型公立文理学院的200级神经科学基础课程中进行了评估，涉及的学生数量未明确提及 | NA | NA | NA | NA |
| 1104 | 2024-10-03 |
Evaluation of Neoadjuvant Chemoradiotherapy Response in Rectal Cancer Using MR Images and Deep Learning Neural Networks
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
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研究论文 | 研究利用深度学习神经网络评估直肠癌患者在接受新辅助放化疗后的肿瘤反应 | 首次使用深度LSTM神经网络评估直肠癌患者在接受新辅助放化疗后的肿瘤反应 | 研究样本量较小，仅包含59个病例 | 开发深度学习神经网络以指导治疗决策并准确评估直肠癌患者对新辅助放化疗的反应 | 直肠癌患者在接受新辅助放化疗后的肿瘤反应 | 计算机视觉 | 直肠癌 | 磁共振成像（MR） | 深度神经网络（DNN）包含长短期记忆（LSTM）单元 | 图像 | 59个直肠癌病例 | NA | NA | NA | NA |
| 1105 | 2024-10-02 |
DLKcat cannot predict meaningful k cat values for mutants and unfamiliar enzymes
2024, Biology methods & protocols
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/biomethods/bpae061
PMID:39346751
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研究论文 | 本文对DLKcat模型预测酶转换数的能力进行了批判性评估 | NA | DLKcat模型在预测与训练数据序列相似度低于60%的酶以及突变酶的转换数时表现不佳 | 评估DLKcat模型在预测酶转换数方面的实际应用价值 | DLKcat模型及其预测酶转换数的能力 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DLKcat | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1106 | 2024-10-02 |
Using novel deep learning models for rapid and efficient assistance in monkeypox screening from skin images
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1443812
PMID:39346943
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研究论文 | 本文开发了一种基于自注意力机制和特征金字塔集成的深度学习模型，用于从皮肤图像中快速高效地辅助猴痘筛查 | 本文提出的模型结合了自注意力机制和特征金字塔集成，通过注意力策略融合不同尺度的图像特征，并借鉴VGG模型选择性地捕捉显著特征，相比现有最先进的深度学习模型，在准确性和精确度上提高了6% | NA | 开发一种自动化、高效的辅助诊断模型，以提高猴痘诊断的准确性和可及性 | 猴痘病毒感染的皮肤图像 | 计算机视觉 | 传染性疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1107 | 2024-10-02 |
Early Diagnosing and Transformation Prediction of Alzheimer's Disease Using Multi-Scaled Self-Attention Network on Structural MRI Images with Occlusion Sensitivity Analysis
2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.3233/JAD-230705
PMID:38160355
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研究论文 | 本文提出了一种基于多尺度自注意力网络的阿尔茨海默病早期诊断和转化预测方法，结合结构磁共振成像和遮挡敏感性分析 | 本文创新性地提出了多尺度自注意力网络（MUSAN），并结合遮挡敏感性算法，提高了阿尔茨海默病的分类和预测性能 | NA | 实现阿尔茨海默病的精确分类和转化预测，并提高深度学习模型的可解释性 | 阿尔茨海默病患者的结构磁共振成像数据 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 多尺度自注意力网络 | 自注意力网络 | 图像 | 使用了ADNI-1、ADNI-2和ADNI-3的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1108 | 2024-09-30 |
Domain affiliated distilled knowledge transfer for improved convergence of Ph-negative MPN identifier
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0303541
PMID:39331624
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研究论文 | 本文提出了一种利用从大规模数据集中提取的知识来提升轻量级模型在罕见疾病Ph-negative MPN识别中的性能的方法 | 本文创新性地使用了知识蒸馏技术，将从大规模数据集中学习到的知识转移到轻量级模型中，以解决数据稀缺问题 | 研究仅在300张图像的小数据集上进行验证，可能无法完全代表所有Ph-negative MPN病例 | 旨在通过知识蒸馏技术提升轻量级模型在Ph-negative MPN识别中的性能 | Ph-negative MPN疾病的诊断 | 计算机视觉 | 血液病 | 知识蒸馏 | CNN | 图像 | 300张Ph-negative MPN图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1109 | 2024-09-28 |
Retraction: Analysis of the role and robustness of artificial intelligence in commodity image recognition under deep learning neural network
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311323
PMID:39325725
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1110 | 2024-09-30 |
Guide for the application of the data augmentation approach on sets of texts in Spanish for sentiment and emotion analysis
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310707
PMID:39325750
|
研究论文 | 研究探讨了数据增强技术在西班牙语文本情感和情绪分析中的应用效果 | 首次系统评估了多种数据增强技术在西班牙语文本情感和情绪分析中的应用效果，并提供了选择算法和技术的指导 | 研究仅限于西班牙语文本，且样本量较小 | 探讨数据增强技术是否能提高西班牙语文本情感和情绪分析的分类效果 | 西班牙语的歌词、社交媒体评论、智利国家报纸头条和高等教育学生调查回复 | 自然语言处理 | NA | 数据增强技术 | 卷积神经网络 (CNN), 生成对抗网络 (GAN), 双向编码器表示 (BETO) | 文本 | 小规模数据集，包括歌词、社交媒体评论、报纸头条和调查回复 | NA | NA | NA | NA |
| 1111 | 2024-09-30 |
Parametric seasonal-trend autoregressive neural network for long-term crop price forecasting
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311199
PMID:39325794
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研究论文 | 本文提出了一种用于长期作物价格预测的参数季节性趋势自回归神经网络模型 | 提出了一个结合多核残差卷积神经网络和高斯季节性趋势模型的混合模型PaSTANet | 未提及 | 通过长期预测和价格预响应来稳定作物供需 | 洋葱、萝卜、大白菜和青葱四种作物的长期价格预测 | 机器学习 | NA | 多核残差卷积神经网络 | 神经网络 | 时间序列数据 | 使用Garak市场的每日数据，涉及四种作物，预测2023年一年的价格 | NA | NA | NA | NA |
| 1112 | 2024-09-30 |
Understanding COVID-19 vaccine hesitancy of different regions in the post-epidemic era: A causality deep learning approach
2024 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076241272712
PMID:39328301
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研究论文 | 本文通过分析与疫苗评论和公众态度相关的文本，探讨了后疫情时代不同地区对三种主要疫苗品牌（科兴、阿斯利康和辉瑞）的疫苗犹豫情况，并研究了疫苗犹豫与不同地区疫情流行程度之间的关系 | 本文提出了一个因果深度学习模型BertMCNN，用于预测用户的疫苗接种意愿和态度，并在提供的数据集上展示了优于传统机器学习算法和其他深度学习模型的性能 | NA | 理解后疫情时代不同地区的疫苗犹豫情况，并研究其与疫情流行程度的关系 | 科兴、阿斯利康和辉瑞三种疫苗品牌的公众评论和态度 | 自然语言处理 | NA | 因果深度学习 | BertMCNN | 文本 | 165629条Twitter用户评论 | NA | NA | NA | NA |
| 1113 | 2024-09-30 |
Explainable feature selection and deep learning based emotion recognition in virtual reality using eye tracker and physiological data
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1438720
PMID:39328315
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研究论文 | 研究在虚拟现实环境中使用可解释的机器学习和深度学习技术进行情感识别 | 结合虚拟现实与先进的可解释机器学习和深度学习方法进行情感识别 | NA | 探索在虚拟现实环境中使用可解释的机器学习和深度学习技术进行情感识别 | 情感识别 | 机器学习 | NA | 可解释的机器学习和深度学习技术 | 支持向量分类器 (SVC), K近邻 (KNN), 逻辑回归 (LR), 深度神经网络 (DNN), 双向长短期记忆网络 (Bi-LSTM), 注意力机制LSTM | 多模态数据 | 使用名为VREED的多模态数据集进行情感识别 | NA | NA | NA | NA |
| 1114 | 2024-09-30 |
RETRACTION: Deep Learning Dual Neural Networks in the Construction of Learning Models for Online Courses in Piano Education
2024, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2024/9761240
PMID:39328477
|
correction | 撤回了一篇关于使用深度学习双神经网络构建在线钢琴教育学习模型的文章 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1115 | 2024-09-30 |
RETRACTION: Cultural and Creative Product Design and Image Recognition Based on Deep Learning
2024, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2024/9767918
PMID:39328483
|
correction | 撤回了一篇关于基于深度学习的文化创意产品设计和图像识别的文章 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1116 | 2024-09-28 |
RETRACTION: Analysis of Traditional Cultural Acceptance Based on Deep Learning
2024, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2024/9823927
PMID:39328496
|
correction | 撤回基于深度学习的传统文化接受度分析文章 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1117 | 2024-09-30 |
Towards sustainable coastal management: aerial imagery and deep learning for high-resolution Sargassum mapping
2024, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.18192
PMID:39329141
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研究论文 | 本研究提出了一种基于pix2pix架构的语义分割方法，用于计算海滩上浮游植物的覆盖面积 | 本研究首次使用pix2pix架构进行高分辨率浮游植物地图绘制，并构建了一个包含15,268张航拍图像的独特数据集 | 算法在识别浮游植物像素时存在轻微的低估倾向 | 研究旨在通过深度学习技术实现可持续的海岸管理，特别是浮游植物的分布和数量监测 | 研究对象包括大西洋沿岸多个国家的浮游植物分布和数量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | pix2pix | 图像 | 15,268张航拍图像，分为三个类别，对应墨西哥金塔纳罗奥州的Mahahual和Puerto Morelos两个城市的海滩 | NA | NA | NA | NA |
| 1118 | 2024-09-28 |
Prediction of early-phase cytomegalovirus pneumonia in post-stem cell transplantation using a deep learning model
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-240597
PMID:39058469
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研究论文 | 研究利用深度学习模型预测造血干细胞移植后早期巨细胞病毒性肺炎 | 采用少样本迁移学习策略，利用少量CT图像区分罕见肺炎类型 | 样本量较小，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种深度学习模型，用于区分造血干细胞移植后巨细胞病毒性肺炎与其他类型肺炎 | 造血干细胞移植后患者的巨细胞病毒性肺炎 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | Xception | 图像 | 34例巨细胞病毒性肺炎病例，1681张COVID-19、社区获得性肺炎和正常肺部CT图像，98张巨细胞病毒性肺炎和正常肺部CT图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1119 | 2024-09-28 |
Forecasting deep learning-based risk assessment of vector-borne diseases using hybrid methodology
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-240046
PMID:38968030
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研究论文 | 本文提出了一种基于径向基函数网络（RBFNs）和Darts游戏优化器（DGO）算法的新方法，用于预测蚊媒疾病的风险 | 本文的创新点在于结合了RBFNs和DGO算法，以提高预测蚊媒疾病风险的准确性和鲁棒性 | NA | 研究目的是提出一种新的方法来预测蚊媒疾病的风险，以帮助公共卫生领域的疾病控制 | 研究对象是蚊媒疾病的风险预测 | 机器学习 | NA | 径向基函数网络（RBFNs），Darts游戏优化器（DGO）算法 | 径向基函数网络（RBFNs） | 历史疾病数据，气候变量，地理数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1120 | 2024-09-28 |
Deep-KEDI: Deep learning-based zigzag generative adversarial network for encryption and decryption of medical images
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-231927
PMID:38968065
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的医疗图像加密和解密方法，使用深度学习网络生成安全密钥 | 设计了一种新的深度学习网络Deep-KEDI，用于生成加密和解密医疗图像的安全密钥，并采用了Zigzag生成对抗网络（ZZ-GAN） | NA | 开发一种新的深度学习方法，用于生成安全密钥以加密和解密医疗图像 | 医疗图像的加密和解密 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 生成对抗网络（GAN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |