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 1121 - 1140 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1121 | 2024-09-28 |
An automated two-stage approach to kidney and tumor segmentation in CT imaging
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-232009
PMID:38875055
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的两阶段方法，用于在CT图像中自动分割肾脏和肿瘤 | 使用注意力循环残差卷积网络进行分割，显著提高了肾脏和肾脏肿瘤分割的准确性 | NA | 提高肾脏和肾脏肿瘤在CT图像中的分割精度，减少人工干预 | 肾脏和肾脏肿瘤 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 注意力循环残差卷积网络 | CT图像 | KiTS19数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1122 | 2024-09-28 |
Deep learning approach for skin melanoma and benign classification using empirical wavelet decomposition
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-240020
PMID:38788103
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研究论文 | 本文提出了一种基于经验小波分解和双曲正切调制滤波器组的新模型，用于皮肤黑色素瘤和良性病变的分类 | 本文创新性地使用了基于双曲正切调制滤波器组的经验小波分解模型，显著提高了皮肤病变图像特征提取的准确性 | NA | 开发一种新的计算机技术模型，用于早期区分黑色素瘤和良性皮肤病变 | 皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 经验小波分解 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1123 | 2024-09-28 |
Deep learning for blood glucose level prediction: How well do models generalize across different data sets?
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310801
PMID:39321157
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研究论文 | 本文研究了不同深度学习模型在预测糖尿病患者血糖水平方面的泛化能力 | 本文通过比较多种深度学习模型在不同数据集上的表现，评估了它们的泛化能力，并发现LSTM和SAN模型在捕捉长期依赖性和相关因素方面表现出色 | 本文仅评估了特定深度学习模型在血糖预测中的表现，未涵盖其他可能的模型或技术 | 比较和分析不同深度学习模型在预测血糖水平方面的适用性和泛化能力 | 糖尿病患者的血糖水平预测 | 机器学习 | 糖尿病 | 深度学习 | LSTM, SAN, CNN, FFN | 时间序列数据 | 四个不同大小和来源的数据集，涵盖不同年龄组和条件 | NA | NA | NA | NA |
| 1124 | 2024-09-28 |
Bibliometric and visualized analysis of the application of artificial intelligence in stroke
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1411538
PMID:39323917
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研究论文 | 本文对人工智能在卒中领域的应用进行了文献计量和可视化分析 | 首次系统性地对人工智能在卒中领域的应用进行了文献计量分析，揭示了当前研究热点和未来发展趋势 | 仅限于英文发表的文章，可能忽略了其他语言的重要研究成果 | 分析人工智能在卒中领域的应用现状、热点和未来发展趋势 | 人工智能在卒中领域的应用研究文献 | 机器学习 | 卒中 | 文献计量分析 | NA | 文献 | 2447篇论文 | NA | NA | NA | NA |
| 1125 | 2024-09-28 |
Applications of Deep Learning: Automated Assessment of Vascular Tortuosity in Mouse Models of Oxygen-Induced Retinopathy
2024 Jan-Feb, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2023.100338
PMID:37869029
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研究论文 | 开发生成对抗网络（GAN）用于分割氧诱导视网膜病变（OIR）小鼠模型视网膜平铺图像中的主要血管，并展示这些GAN生成的血管分割在量化血管迂曲度方面的应用 | 使用生成对抗网络（GAN）自动生成视网膜血管分割图，并用于量化血管迂曲度 | NA | 开发和验证用于视网膜血管分割的生成对抗网络（GAN），并评估其在量化血管迂曲度方面的应用 | 氧诱导视网膜病变（OIR）小鼠模型的视网膜平铺图像中的主要血管 | 计算机视觉 | 视网膜病变 | 生成对抗网络（GAN） | Pix2Pix | 图像 | 三个数据集，包含1084、50和20张不同染色和牺牲年龄的小鼠视网膜平铺图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1126 | 2024-09-27 |
Advanced Machine Learning Models for Predicting Post-Thrombolysis Hemorrhagic Transformation in Acute Ischemic Stroke Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
2024 Jan-Dec, Clinical and applied thrombosis/hemostasis : official journal of the International Academy of Clinical and Applied Thrombosis/Hemostasis
DOI:10.1177/10760296241279800
PMID:39262220
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meta-analysis | 本文对使用机器学习和深度学习算法预测急性缺血性卒中患者溶栓后出血转化的研究进行了系统综述和荟萃分析 | 本文首次系统综述和荟萃分析了多种机器学习模型在预测急性缺血性卒中患者溶栓后出血转化的应用，特别是XGBoost和人工神经网络模型的高预测性能 | 研究存在方法学差异和外部验证不足的问题，需要标准化报告和进一步严格测试 | 评估机器学习模型在预测急性缺血性卒中患者溶栓后出血转化的有效性 | 急性缺血性卒中接受溶栓治疗的患者 | machine learning | stroke | machine learning, deep learning | XGBoost, Artificial Neural Network (ANN) | clinical data, radiomic features | 18007名急性缺血性卒中接受溶栓治疗的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1127 | 2024-09-27 |
Reasoning cartographic knowledge in deep learning-based map generalization with explainable AI
2024, International journal of geographical information science : IJGIS
IF:4.3Q1
DOI:10.1080/13658816.2024.2369535
PMID:39318700
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研究论文 | 本文探讨了在基于深度学习的制图综合中融入可解释人工智能（XAI）以提高模型理解和改进的方法 | 本文首次将可解释人工智能（XAI）引入到基于深度学习的制图综合过程中，通过可视化和定量实验解释了预训练的ResU-Net模型对输入特征的重要性 | 本文仅通过一个实验案例研究了XAI在制图综合中的应用，未来需要更多案例和更广泛的数据集来验证其有效性 | 研究如何通过可解释人工智能（XAI）提高基于深度学习的制图综合模型的可解释性和改进效果 | 制图综合中的深度神经网络模型及其可解释性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResU-Net | 图像 | 具体样本数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA |
| 1128 | 2024-09-27 |
Proceedings of the 2024 Transplant AI Symposium
2024, Frontiers in transplantation
DOI:10.3389/frtra.2024.1399324
PMID:39319335
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研究论文 | 本文总结了2024年移植AI研讨会上Ajmera移植中心关于移植AI最新发展的讨论 | 探讨了AI在移植医学中的应用潜力，并强调了开发深度学习模型时需要考虑的数据多样性和透明性 | 未具体讨论具体的AI模型或技术细节 | 总结和讨论AI在移植医学中的应用及其发展 | AI在移植医学中的应用及其对患者护理的影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1129 | 2024-09-26 |
Implementation of resource-efficient fetal echocardiography detection algorithms in edge computing
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305250
PMID:39312521
|
研究论文 | 本文介绍了在边缘计算中实现资源高效的胎儿超声心动图检测算法 | 提出了YOLOv5s_emn系列算法，通过骨干替换、剪枝和推理优化，在保持高准确性的同时显著减少了模型大小和参数数量 | NA | 旨在通过实时识别和跟踪胎儿超声心动图，推动智能超声设备的发展，辅助医疗专业人员 | 胎儿超声心动图检测算法 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv5s | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1130 | 2024-09-26 |
Attention-aware with stacked embedding for sentiment analysis of student feedback through deep learning techniques
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2283
PMID:39314683
|
研究论文 | 本文提出了一种基于集成学习和多头注意力机制的混合模型，用于学生反馈的情感分析 | 本文提出了一种创新的混合模型，结合了集成学习、多头注意力机制和深度学习分类器，显著提高了情感分析的准确性 | NA | 提高学生反馈情感分析的准确性和效果 | 学生反馈的情感分析 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 多头注意力机制 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1131 | 2024-09-26 |
Multi-modal deep learning framework for damage detection in social media posts
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2262
PMID:39314679
|
研究论文 | 本文介绍了一种用于检测社交媒体帖子中损害的多模态深度学习框架 | 结合了BERT架构和高级卷积处理，该框架在准确性、召回率和F1分数上优于现有方法 | 目前仅处理文本和图像数据，未来可扩展到包括更多类型的信息如人声或背景声音 | 提高危机管理中对受影响个体的快速识别和帮助 | 社交媒体帖子中的损害检测 | 机器学习 | NA | BERT架构和卷积神经网络 | BERT和CNN | 文本和图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1132 | 2024-09-26 |
Detection and diagnosis of diabetic eye diseases using two phase transfer learning approach
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2135
PMID:39314692
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研究论文 | 本文提出了一种两阶段迁移学习方法，用于糖尿病眼病的自动分类和分割 | 开发了一种两阶段迁移学习方法，用于多类糖尿病眼病病理的自动分类和分割 | NA | 提高糖尿病眼病的诊断效率和准确性 | 糖尿病眼病及其相关病理 | 机器学习 | 糖尿病 | 迁移学习 | ResNet-50, DenseUNet | 图像 | 使用了多个公开可用的视网膜眼底图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1133 | 2024-09-26 |
Enhancing rice yield prediction: a deep fusion model integrating ResNet50-LSTM with multi source data
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2219
PMID:39314699
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的混合预测模型ResNet50-LSTM，用于预测巴基斯坦Gujranwala地区的水稻产量 | 创新性地结合了ResNet50和LSTM模型，并利用多源数据进行水稻产量预测 | NA | 提高水稻产量预测的准确性，以应对气候变化和疫情对水稻生产的影响 | 巴基斯坦Gujranwala地区的水稻产量 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ResNet50-LSTM | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1134 | 2024-09-26 |
Distilroberta2gnn: a new hybrid deep learning approach for aspect-based sentiment analysis
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2267
PMID:39314700
|
研究论文 | 本文介绍了一种新的混合深度学习方法Distil-RoBERTa2GNN，用于基于方面的情感分析 | 该方法结合了DistilRoBERTa预训练模型的特征提取能力和图神经网络（GNN）的动态情感分类能力 | 研究中使用的数据集主要集中在餐饮评论领域，可能限制了模型在其他领域的泛化能力 | 旨在解决基于方面的情感分析中的语言细微差别解释和高质量领域特定标注数据稀缺的问题 | 四个公开的基准数据集：Rest14, Rest15, Rest16-EN, 和 Rest16-ESP | 自然语言处理 | NA | 图神经网络（GNN） | 混合模型 | 文本 | 四个数据集，包括Rest14, Rest15, Rest16-EN, 和 Rest16-ESP | NA | NA | NA | NA |
| 1135 | 2024-09-26 |
Harnessing AI and analytics to enhance cybersecurity and privacy for collective intelligence systems
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2264
PMID:39314701
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研究论文 | 本文探讨了利用人工智能和大数据分析增强集体智能系统（如ChatGPT）的网络安全和隐私保护 | 提出了一种基于深度学习的恶意软件检测新方法，通过从原始数据中自动学习特征，并利用卷积神经网络和堆叠集成进行分类 | NA | 提升集体智能系统中的网络安全和隐私保护 | 恶意软件检测和分类 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 6,414个恶意软件变种和2,050个良性文件 | NA | NA | NA | NA |
| 1136 | 2024-09-26 |
Frequency distribution-aware network based on discrete cosine transformation (DCT) for remote sensing image super resolution
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2255
PMID:39314709
|
研究论文 | 提出了一种基于离散余弦变换的频率分布感知网络，用于遥感图像超分辨率 | 该网络通过频率感知模块和全局频率特征融合模块，有效提取了图像在频率域中的非局部信息和频率分布的相似性特征 | NA | 解决现有深度学习方法在遥感图像超分辨率中忽略频率分布相似性特征的问题 | 遥感图像的超分辨率 | 计算机视觉 | NA | 离散余弦变换 (DCT) | 频率分布感知网络 | 图像 | 两个常用的遥感数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1137 | 2024-09-26 |
Machine learning and natural language processing to assess the emotional impact of influencers' mental health content on Instagram
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2251
PMID:39314721
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研究论文 | 本研究利用机器学习和自然语言处理技术，分析Instagram上影响者/名人的心理健康内容对情感的影响 | 本研究首次在Instagram平台上使用机器学习技术分析心理健康内容的情感影响，之前的研究主要集中在Twitter上 | 情感预测在社交媒体中具有挑战性，因为情感解释的主观性、个体间情感的差异以及不同文化和社区中情感的解释 | 通过人工智能特别是机器学习，研究社交媒体上心理健康内容的情感影响 | Instagram上影响者/名人的心理健康内容 | 自然语言处理 | NA | 机器学习 | BERT | 文本 | 包含情感标签的新语料库 | NA | NA | NA | NA |
| 1138 | 2024-09-26 |
Classification of imbalanced ECGs through segmentation models and augmented by conditional diffusion model
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2299
PMID:39314720
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研究论文 | 本研究通过分割模型和条件扩散模型增强技术，对不平衡的心电图数据进行分类 | 采用变分自编码器（VAE）和条件扩散模型进行数据增强，并结合MobileNetV2模型进行心电图分割和分类，显著提高了F1分数和精确度 | NA | 开发一种能够准确分类不平衡心电图数据的模型，以提高心律失常诊断的准确性 | 心电图数据和心律失常分类 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 变分自编码器（VAE）、条件扩散模型 | MobileNetV2 | 心电图数据 | 使用了MIT-BIH心律失常数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1139 | 2024-09-26 |
Decoding Bitcoin: leveraging macro- and micro-factors in time series analysis for price prediction
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2314
PMID:39314723
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研究论文 | 本文利用宏观和微观因素进行时间序列分析，以预测比特币价格 | 本研究的创新点在于将数据分类为五个以上主要类别，并使用超过2000天的数据进行分析 | 未排除COVID-19疫情作为黑天鹅事件的影响 | 评估广泛的机器学习和深度学习框架，以提高比特币价格预测的准确性 | 比特币价格预测 | 机器学习 | NA | 时间序列分析 | 双向长短期记忆网络（Bi-LSTM） | 时间序列数据 | 超过2000天的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1140 | 2024-09-26 |
Vehicle detection and classification using an ensemble of EfficientDet and YOLOv8
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2233
PMID:39314728
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研究论文 | 提出了一种结合EfficientDet和YOLOv8的集成方法，用于车辆检测和分类 | 创新性地结合了两种先进的深度学习模型，并利用热成像和RGB图像数据进行训练，显著提高了检测和分类的准确性 | 未提及具体的局限性 | 提高车辆检测和分类的效率和准确性，以应对日益增长的交通管理挑战 | 车辆及其在不同光照条件下的检测和分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | EfficientDet和YOLOv8的集成模型 | 图像（热成像和RGB图像） | 使用了Forward-Looking Infrared (FLIR)数据集中的数据 | NA | NA | NA | NA |