深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1879 篇文献，本页显示第 1341 - 1360 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1341 | 2024-08-09 |
Neural Computation-Based Methods for the Early Diagnosis and Prognosis of Alzheimer's Disease Not Using Neuroimaging Biomarkers: A Systematic Review
2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.3233/JAD-231271
PMID:38489188
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综述 | 本文综述了基于神经计算方法用于阿尔茨海默病早期诊断和预后，但不使用神经影像生物标志物的最新研究 | 介绍了卷积神经网络在过去十年的应用及其在非神经影像数据上的优异结果 | NA | 旨在展示关于阿尔茨海默病及其早期阶段（主要是轻度认知障碍）的自动诊断和预后的最新研究，并预测该领域研究的未来变化 | 阿尔茨海默病及其早期阶段 | 机器学习 | 老年病 | 人工神经网络（ANNs），包括深度学习 | 卷积神经网络（CNNs），循环神经网络，转换器 | 非脑信号或神经影像技术数据 | 42篇文章 | NA | NA | NA | NA |
| 1342 | 2024-08-09 |
Auto-Spikformer: Spikformer architecture search
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1372257
PMID:39108310
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研究论文 | 本文提出了一种名为Auto-Spikformer的一次性脉冲Transformer架构搜索方法，旨在减少Spiking Neural Networks（SNNs）中的能量消耗 | Auto-Spikformer通过扩展搜索空间包括Transformer架构和SNN内部参数，并采用权重纠缠、进化搜索和离散脉冲参数搜索（DSPS）方法，实现了子网性能的提升 | NA | 研究如何通过架构搜索方法减少Spiking Neural Networks中的能量消耗 | Spiking Neural Networks（SNNs）及其架构 | 机器学习 | NA | 进化搜索、离散脉冲参数搜索（DSPS） | Spikformer | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1343 | 2024-08-09 |
Improving image quality and in-stent restenosis diagnosis with high-resolution "double-low" coronary CT angiography in patients after percutaneous coronary intervention
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1330824
PMID:39108672
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研究论文 | 本研究旨在探讨高分辨率、低剂量的冠状CT血管造影（CCTA）结合深度学习图像重建（DLIR）和第二代运动校正算法（SSF2）的图像质量及其对支架内再狭窄（ISR）的诊断准确性 | 采用高分辨率、低剂量的CCTA结合DLIR和SSF2算法，相比于标准剂量的CCTA和ASIR-V及SSF1算法，显著提高了图像质量和诊断性能 | NA | 研究高分辨率、低剂量CCTA的图像质量和诊断支架内再狭窄的准确性 | 接受经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后疑似支架内再狭窄的患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 冠状CT血管造影（CCTA） | 深度学习图像重建（DLIR） | 图像 | 105名患者，分为低剂量组（60名）和高剂量组（45名） | NA | NA | NA | NA |
| 1344 | 2024-08-09 |
A robust ensemble deep learning framework for accurate diagnoses of tuberculosis from chest radiographs
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1391184
PMID:39109222
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研究论文 | 本研究提出了一种基于胸部X光片的结核病诊断的鲁棒集成深度学习框架，包含43个不同模型，用于识别活动性结核病例及其临床亚型分类 | 该框架采用多种特征提取器和三种融合策略（投票、基于注意力或串联方法），在融合阶段进行最终分类，具有自我修正能力，提高了亚型识别的准确性 | 尽管模型在有限的数据集上表现良好，但数据集的大小可能限制了模型的泛化能力 | 提高结核病诊断的准确性，优化资源分配，支持临床决策 | 活动性结核病例及其临床亚型 | 机器学习 | 结核病 | 深度学习 | 集成模型 | 图像 | 包含915名活动性结核病患者和1276名健康对照者的去标识化数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1345 | 2024-08-09 |
From outputs to insights: a survey of rationalization approaches for explainable text classification
2024, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2024.1363531
PMID:39109323
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综述 | 本文综述了文本分类中用于解释性的合理化方法的进展 | 本文首次全面概述了文本分类中合理化方法的发展，包括提取和抽象合理化的技术，以及评估机器生成合理化的指标 | NA | 探讨和促进文本分类中解释性方法的未来发展 | 文本分类中的合理化方法 | 自然语言处理 | NA | NA | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1346 | 2024-08-08 |
TEFDTA: a transformer encoder and fingerprint representation combined prediction method for bonded and non-bonded drug-target affinities
2024-01-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btad778
PMID:38141210
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研究论文 | 本文提出了一种新的基于注意力机制的模型TEFDTA，用于预测药物与靶点之间的结合亲和力，包括共价和非共价结合 | TEFDTA模型结合了Transformer编码器和指纹表示，显著提高了非共价和共价结合亲和力的预测准确性 | NA | 提高药物与靶点结合亲和力的预测准确性 | 药物与靶点的结合亲和力，包括共价和非共价结合 | 机器学习 | NA | Transformer编码器 | Transformer | 蛋白质和药物分子的不同表示 | 使用了非共价蛋白质-配体相互作用的数据集和CovalentInDB数据库中的共价相互作用小数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1347 | 2024-08-08 |
Intelligent Beam Optimization for Light-Sheet Fluorescence Microscopy through Deep Learning
2024, Intelligent computing (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/icomputing.0095
PMID:39099879
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研究论文 | 本文通过深度学习方法优化光片荧光显微镜中的照明光束，以提高细胞检测的图像质量 | 提出了一种将光片荧光显微镜的物理照明模型与细胞检测网络训练相结合的方法，通过连续更新相位掩模来优化照明光束，从而提高图像质量 | NA | 通过计算方法设计显微镜系统，为依赖深度学习模型分析成像数据的光学设计提供新见解 | 光片荧光显微镜中的照明光束优化 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 每个样本约0.5 TB的图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1348 | 2024-08-08 |
Lumpy skin disease diagnosis in cattle: A deep learning approach optimized with RMSProp and MobileNetV2
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0302862
PMID:39102387
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研究论文 | 本研究提出了一种使用MobileNetV2模型和RMSprop优化器的深度学习方法，用于牛的结节性皮肤病诊断 | 该方法在健康和结节性皮肤病牛的图像数据集上测试，准确率达到95%，比现有基准高出4-10% | NA | 旨在改善牛结节性皮肤病的诊断和管理 | 牛的结节性皮肤病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MobileNetV2 | 图像 | 包含健康和结节性皮肤病牛的图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1349 | 2024-08-08 |
Evaluating the potential of retinal photography in chronic kidney disease detection: a review
2024, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.17786
PMID:39104365
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综述 | 本文综述了利用视网膜摄影作为慢性肾脏疾病（CKD）检测工具的潜力，重点评估了视网膜血管变化在CKD诊断中的应用，并探讨了深度学习技术在这一领域的最新进展。 | 结合深度学习与视网膜成像技术，提供了一种非侵入性的CKD检测方法，有望提高检测系统的精确度和预测能力。 | NA | 评估视网膜成像作为CKD诊断工具的潜力，并探讨深度学习技术在这一领域的应用。 | 视网膜成像在CKD检测中的应用及其与深度学习技术的结合。 | 计算机视觉 | 肾脏疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 70项研究，其中35项研究糖尿病视网膜病变与CKD的相关性，23项研究通过视网膜成像检测CKD，4项尝试通过人工智能与视网膜成像结合自动化检测。 | NA | NA | NA | NA |
| 1350 | 2024-08-08 |
Exploring Unlabeled Data in Multiple Aspects for Semi-Supervised MRI Segmentation
2024, Health data science
DOI:10.34133/hds.0166
PMID:39104600
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研究论文 | 本研究提出了一种新的半监督MRI分割模型，该模型能够基于多种半监督学习技术探索未标记数据的多方面信息 | 本研究的创新点在于结合多种半监督学习技术，有效利用未标记数据提升MRI分割性能 | NA | 旨在提高MRI分割的自动化分析能力 | MRI图像的分割 | 计算机视觉 | NA | 半监督学习技术 | NA | 图像 | 使用了2个公共数据集，分别在LA和ACDC数据集上达到了90.3%和89.4%的Dice分数 | NA | NA | NA | NA |
| 1351 | 2024-08-08 |
Deep learning and remote photoplethysmography powered advancements in contactless physiological measurement
2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2024.1420100
PMID:39104628
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综述 | 本文深入回顾了利用计算机视觉和深度学习在非接触式生理测量中的人工智能方法，并全面总结了非接触式测量技术在皮肤灌注、呼吸率、血氧饱和度、心率、心率变异性和血压方面的最新发展 | 介绍了通过优化传统算法和开发深度学习算法来改善非接触式生理监测方法的异质性问题 | 非接触式生理监测方法缺乏统一性或标准化，限制了其在远程医疗/远程健康设置中的应用 | 探讨和总结非接触式生理测量技术的发展及其在医疗领域的应用 | 非接触式生理测量技术及其在皮肤灌注、呼吸率、血氧饱和度、心率、心率变异性和血压测量中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 视频或图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1352 | 2024-08-08 |
Recent deep learning-based brain tumor segmentation models using multi-modality magnetic resonance imaging: a prospective survey
2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2024.1392807
PMID:39104626
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综述 | 本文综述了基于多模态磁共振成像的深度学习脑肿瘤分割模型，并讨论了其最新进展和未来方向 | 介绍了使用卷积神经网络、视觉变换器和混合模型的最新深度学习模型，并进行了深入的统计分析 | 提出了当前研究中存在的开放挑战，并指出了未来研究的方向 | 提高脑肿瘤诊断的准确性和治疗效果 | 脑肿瘤分割模型及其在多模态磁共振成像中的应用 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 磁共振成像（MRI） | CNN、视觉变换器、混合模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1353 | 2024-08-08 |
Genome composition-based deep learning predicts oncogenic potential of HPVs
2024, Frontiers in cellular and infection microbiology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcimb.2024.1430424
PMID:39104853
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研究论文 | 本研究通过分析HPV序列的二核苷酸（DNT）和DNT表示（DCR）的基因组组成特征，利用深度学习模型预测HPV的致癌潜力 | 首次利用深度学习模型基于HPV的基因组组成特征预测其致癌潜力 | NA | 旨在通过深度学习模型预测HPV的致癌潜力 | 人乳头瘤病毒（HPV）的致癌潜力 | 机器学习 | NA | NA | CNN | 序列数据 | 多种类型的HPV序列记录 | NA | NA | NA | NA |
| 1354 | 2024-08-07 |
Data modeling analysis of GFRP tubular filled concrete column based on small sample deep meta learning method
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305038
PMID:38985781
|
研究论文 | 本文提出了一种基于小样本深度元学习方法的GFRP管混凝土柱数据建模分析 | 结合传统回归模型与基于元学习的数据增强优化方法，提出了一种深度神经网络，在优化GFRP包裹混凝土短柱方面表现优异 | NA | 解决工程数据分析中的小样本回归问题 | GFRP管混凝土柱 | 机器学习 | NA | 元学习 | 深度神经网络 | 工程数据 | 小样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1355 | 2024-08-07 |
Neighborhood structure-guided brain functional networks estimation for mild cognitive impairment identification
2024, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.17774
PMID:39099649
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研究论文 | 本文提出了一种基于邻域结构引导的大脑功能网络估计方法，用于轻度认知障碍的识别 | 该方法通过考虑感兴趣区域（ROI）之间的空间邻域信息，利用K-最近邻（KNN）算法构建稀疏的大脑功能网络（BFN），克服了传统Pearson相关系数（PC）构建的密集网络与生物学先验的矛盾 | NA | 旨在提高轻度认知障碍（MCI）与健康个体之间的分类性能 | 大脑功能网络的构建与轻度认知障碍的识别 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 功能磁共振成像（fMRI） | K-最近邻（KNN） | 图像 | 具体样本数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA |
| 1356 | 2024-08-07 |
Embedded-deep-learning-based sample-to-answer device for on-site malaria diagnosis
2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2024.1392269
PMID:39100623
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研究论文 | 本研究提出了一种基于嵌入式深度学习的miLab™设备，用于现场疟疾诊断，该设备采用固体水凝胶染色法，确保血液涂片的一致性和高质量。 | miLab™设备通过使用可变形染色贴片，实现了在不同血细胞比容下的一致性血液涂片制备，并利用嵌入式深度学习技术从自动对焦的染色血细胞图像中检测和分类疟原虫。 | NA | 开发一种在细胞水平上准确且临床表现良好的疟疾诊断方法。 | 疟疾诊断方法及其在实际应用中的性能。 | 数字病理学 | 疟疾 | 深度学习算法 | 嵌入式深度学习 | 图像 | 临床验证在马拉维进行，总体百分比一致性为92.21%。 | NA | NA | NA | NA |
| 1357 | 2024-08-07 |
Surrogate modelling of heartbeat events for improved J-peak detection in BCG using deep learning
2024, Frontiers in network physiology
DOI:10.3389/fnetp.2024.1425871
PMID:39099720
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于改进BCG信号中的J峰检测，通过模拟离散参考心跳事件来提高检测精度 | 首次采用核函数编码时间事件，并系统比较了多种事件编码用于事件检测的回归序列到序列模型 | NA | 提高BCG信号中J峰检测的准确性 | BCG信号中的心跳事件检测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 回归序列到序列模型 | 时间序列 | 17晚，共134小时的数据，使用嵌入在床垫中的惯性测量单元(IMUs)收集 | NA | NA | NA | NA |
| 1358 | 2024-08-07 |
Generalising electrocardiogram detection and delineation: training convolutional neural networks with synthetic data augmentation
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1341786
PMID:39100388
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研究论文 | 本文介绍了一种使用合成数据增强训练卷积神经网络的方法，用于心电图检测和 delineation | 开发了一种合成数据生成方案，从现有数据库中提取基本段落并概率性地构建未见过的心电图轨迹，同时提出了两种基于分割的损失函数 | NA | 解决心电图检测和 delineation 中传统方法难以泛化到多样心电图模式的问题 | 心电图检测和 delineation | 机器学习 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 心电图数据 | 使用了三个多样化的自由可用数据库（QT, LU, 和 Zhejiang） | NA | NA | NA | NA |
| 1359 | 2024-08-07 |
Hybrid healthcare unit recommendation system using computational techniques with lung cancer segmentation
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1429291
PMID:39099589
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研究论文 | 本研究针对医学健康应用中精确分割的关键需求，特别是在使用计算机断层扫描（CT）进行肺结节检测方面，提出了一种混合医疗单元推荐系统，利用计算技术进行肺癌分割。 | 本研究提出了一种结合U-Net和双参数逻辑分布的学习架构，称为U-Net++，并利用对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）在5,000组CT扫描图像上进行精确图像分割。 | NA | 研究目的是提高医学健康应用中肺结节检测的准确性，特别是在CT扫描图像的分割方面。 | 研究对象为肺结节，特别是其粒子组成，这是诊断和治疗计划的重要方面。 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | U-Net++ | 图像 | 5,000组CT扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1360 | 2024-08-07 |
Bibliometric analysis of electroencephalogram research in Parkinson's disease from 2004 to 2023
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1433583
PMID:39099632
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研究论文 | 本文通过文献计量分析方法，研究了2004年至2023年间帕金森病中脑电图研究的全球趋势和主要贡献者 | 应用机器学习、深度学习和任务分析技术为未来脑电图和帕金森病的研究提供了新的方向 | NA | 分析帕金森病中脑电图研究的全球趋势和主要贡献者 | 帕金森病中的脑电图研究 | 神经科学 | 帕金森病 | 脑电图（EEG） | NA | 文献数据 | 1,559篇相关出版物 | NA | NA | NA | NA |