深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1809 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1341 | 2024-08-05 |
Deep learning-enabled classification of kidney allograft rejection on whole slide histopathologic images
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1438247
PMID:39034991
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习系统，用于自动评估肾移植物活检的全视图图像，检测和亚分类排斥反应。 | 首次利用多实例学习的深度学习模型进行肾移植物活检的排斥反应检测、亚分类及预后预测。 | 未提及外部数据集的验证以及模型在临床环境中的应用局限性。 | 旨在提高肾移植物排斥反应的诊断准确性和一致性。 | 分析肾移植物活检的全视图图像以检测和预测排斥反应。 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 多实例学习，卷积神经网络（CNN） | 多实例学习模型 | 图像 | 来自302个肾移植物活检的906个全视图图像 |
| 1342 | 2024-08-05 |
Exploring the relationship between YouTube video characteristics and a viewer's mental health traits among young adults
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1364930
PMID:39035603
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研究论文 | 本研究探讨了年轻人观看的YouTube视频特征与其心理健康特征之间的关系 | 该研究通过结合深度学习算法的计算机视觉技术，分析了视频特征与心理健康特征之间的相关性 | 本研究依赖于调查问卷，自我报告的数据可能存在偏差 | 研究年轻人观看YouTube视频特征对心理健康的影响 | 调查年轻人的心理健康特征及其观看的YouTube视频的特征 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | 基于参与者的观看历史日志数据，样本数量未明确说明 |
| 1343 | 2024-08-05 |
Deep learning radiomics based on multimodal imaging for distinguishing benign and malignant breast tumours
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1402967
PMID:39036101
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研究论文 | 本研究旨在开发基于多模态影像的深度学习放射组学模型，以区分良性和恶性乳腺肿瘤 | 研究展示了整合深度学习与放射组学特征以及多模态影像的潜力，且MRI在放射组学特征基础上表现出更高的准确性 | 基于回顾性研究，未考虑潜在的选择偏倚 | 本研究旨在提高对良性与恶性乳腺肿瘤的区分能力 | 322例经过组织病理学确认的乳腺肿瘤患者，包括112例良性肿瘤和210例恶性肿瘤 | 深度学习放射组学 | 乳腺癌 | 多模态影像，包括超声（US）、乳腺X线摄影（MG）和磁共振成像（MRI） | SVM, KNN, 随机森林, 额外树, XGBoost, LightGBM, LR | 图像 | 322名患者 |
| 1344 | 2024-08-05 |
Role of Artificial Intelligence in Endoscopic Intervention: A Clinical Review
2024, Journal of community hospital internal medicine perspectives
IF:0.9Q3
DOI:10.55729/2000-9666.1341
PMID:39036586
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综述 | 本综述讨论了人工智能在内镜检查中的应用及其对医疗技术的影响 | 探索了人工智能在内镜、结肠镜和内镜超声中的新应用 | 主要集中在内镜相关技术的应用，没有涵盖其他医学领域 | 旨在探讨人工智能如何改善内镜检查的诊断和管理 | 内镜、结肠镜和内镜超声的应用 | 数字病理学 | 胃肠疾病 | 深度学习系统和神经网络 | NA | NA | NA |
| 1345 | 2024-08-05 |
Automated identification and segmentation of urine spots based on deep-learning
2024, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.17398
PMID:39035153
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的尿液斑点自动识别和分割方法 | 创新点在于利用深度学习实现尿液斑点的自动检测和精确分割 | 本文未提及具体的实验样本数量和适用性范围 | 研究自动化尿液斑点检测的技术，以改善传统方法中的主观误差 | 以啮齿动物的排尿行为为研究对象 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 目标检测网络和实例分割网络 | 图像 | NA |
| 1346 | 2024-08-05 |
Advancements in computer vision and pathology: Unraveling the potential of artificial intelligence for precision diagnosis and beyond
2024, Advances in cancer research
DOI:10.1016/bs.acr.2024.05.006
PMID:39032956
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研究论文 | 该文章探讨了计算机视觉与数字病理学的整合，展示了人工智能在精确诊断中的潜力 | 文章创新地提出了利用深度学习架构和先进算法改善病理学家诊断能力的方法 | 文章讨论了人工智能在病理学中的技术、实践和伦理局限性 | 研究人工智能在数字病理学中实现精准诊断和自动化分析的应用 | 研究对象为病理图像的数字化分析与诊断过程 | 计算机视觉 | NA | 人工智能, 机器学习 | CNN, U-Net | 图像 | NA |
| 1347 | 2024-08-05 |
Feature extraction method of EEG based on wavelet packet reconstruction and deep learning model of VR motion sickness feature classification and prediction
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305733
PMID:39028732
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研究论文 | 提出了基于小波包重构的EEG特征提取方法，并利用深度学习模型对虚拟现实运动病特征进行分类和预测 | 采用增强的GRU网络分析EEG数据，开发了一种高效的深度学习模型，实现了84.9%的运动病分类和预测准确率 | 尚未提及特定的局限性 | 研究旨在改善虚拟现实体验和推动虚拟现实技术的发展 | 研究对象为虚拟现实环境下的用户EEG数据和反馈信息 | 机器学习 | NA | EEG | GRU | NA | NA |
| 1348 | 2024-08-05 |
Enhancing ECG-based heart age: impact of acquisition parameters and generalization strategies for varying signal morphologies and corruptions
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1424585
PMID:39027006
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研究论文 | 本研究探讨了ECG心脏年龄估计中的数据采集参数及其对不同信号形态和干扰的影响 | 提出了使用预训练和微调网络来提高不同人群的ECG年龄估计的可行性，并进行了一项全面的实证研究以确定采样率和信号持续时间的阈值 | 尚未深入评估神经网络在ECG年龄估计中的表现，尤其是在各种采集参数的影响下 | 旨在提高ECG年龄估计的准确性和可靠性 | 主要研究对象为不同人种的ECG信号及其年龄估计 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | 神经网络 | ECG信号 | NA |
| 1349 | 2024-08-05 |
Advancements in urban scene segmentation using deep learning and generative adversarial networks for accurate satellite image analysis
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0307187
PMID:39024353
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研究论文 | 文章提出了一种条件生成对抗网络（cGAN）用于从卫星图像创建高分辨率城市地图 | 提出的cGAN框架结合了语义和空间数据，能够生成高质量的城市场景，保持关键细节 | NA | 研究城市场景分割中的图像到图像翻译问题 | 卫星图像与城市场景之间的转换 | 计算机视觉 | NA | cGAN | 生成对抗网络 | 图像 | ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集的基准测试 |
| 1350 | 2024-08-05 |
Biobjective gradient descent for feature selection on high dimension, low sample size data
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305654
PMID:39024199
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研究论文 | 本文提出了一种新的方法，将特征选择与深度神经网络的训练过程结合。 | 创新点在于将基于稀疏化的特征选择整合到深度神经网络的训练中，并使用约束双目标梯度下降法。 | 文中未提及特定的局限性 | 研究深度学习在高维低样本数据上的特征选择问题。 | 使用人工和真实数据集评估新方法的有效性。 | 机器学习 | 稀有疾病 | 深度学习 | 深度神经网络 | 人工和真实数据集 | 文中未提供具体样本数量 |
| 1351 | 2024-08-05 |
Diabetic retinopathy identification based on multi-source-free domain adaptation
2024, International journal of ophthalmology
IF:1.9Q2
DOI:10.18240/ijo.2024.07.03
PMID:39026925
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研究论文 | 该研究旨在开发一种无源领域适应的方法，以有效识别糖尿病视网膜病变（DR） | 提出了一种多源无源领域适应方法，通过生成合成伪标签来处理无标记数据 | NA | 旨在克服糖尿病视网膜病变识别中的数据标记、隐私和大量标记数据的挑战 | 无标记数据集的糖尿病视网膜病变识别 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 无源领域适应（SFDA） | NA | 图像 | 利用三个彩色眼底照片数据集（APTOS2019、DDR和EyePACS）进行验证 |
| 1352 | 2024-08-05 |
Spotting Culex pipiens from satellite: modeling habitat suitability in central Italy using Sentinel-2 and deep learning techniques
2024, Frontiers in veterinary science
IF:2.6Q1
DOI:10.3389/fvets.2024.1383320
PMID:39027906
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研究论文 | 本研究通过深度学习技术预测意大利中部的 Culex pipiens 栖息地适宜性 | 该研究开发了多种深度学习模型（如 DCNN 和 MAGAT），结合 Sentinel-2 卫星数据，提供了新的方式来检测蚊子的潜在分布与栖息地适宜性 | 研究只集中在意大利中部的特定地区，可能无法推广到其他地区 | 预测 Culex pipiens 在意大利中部的潜在分布 | 主要研究对象为 Culex pipiens 蚊子及其栖息地 | 机器学习 | NA | Sentinel-2, 深度卷积神经网络 (DCNN), 多邻接图注意力网络 (MAGAT) | 深度卷积神经网络 (DCNN), 多邻接图注意力网络 (MAGAT) | 图像 | 2,555 次昆虫学采集，108,064 张 20 米分辨率的图像补丁 |
| 1353 | 2024-08-05 |
Exploring the Methodological Approaches of Studies on Radiographic Databases Used in Cariology to Feed Artificial Intelligence: A Systematic Review
2024, Caries research
IF:2.9Q1
DOI:10.1159/000536277
PMID:38342096
|
系统评价 | 本研究系统评价了用于计算机辅助诊断的牙科放射数据库的不同方法论方法 | 提出了标准化指南以提高研究的可重复性和结果的普遍适用性 | 大多数研究为单中心研究，且仅有9%的研究在评估模型性能时使用了外部测试集 | 评估使用放射数据库进行龋齿分类、检测和分割的机器学习与深度学习研究的方法论 | 关注机器学习和深度学习在龋齿检测中的应用研究 | 计算机视觉 | 龋齿 | 卷积神经网络 | 卷积神经网络 | 牙科放射图像 | 涉及的样本大小范围为95到38437 |
| 1354 | 2024-08-05 |
Effect of dexamethasone pretreatment using deep learning on the surgical effect of patients with gastrointestinal tumors
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0304359
PMID:39018292
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研究论文 | 探讨深度学习在胃肠肿瘤手术麻醉管理中的应用效果及其重要性 | 首次将基于深度学习的麻醉监测系统应用于胃肠肿瘤手术，改善患者术后认知和生理恢复 | 样本量有限，仅在一个机构内进行，可能影响外部适用性 | 研究深度学习在胃肠肿瘤手术麻醉管理中的应用效果 | 80名接受胃肠肿瘤手术的老年患者 | 机器学习 | 胃肠肿瘤 | 深度学习 | GBDT和PKPD模型 | 临床数据 | 80名老年患者 |
| 1355 | 2024-08-05 |
An innovative approach to detecting the freshness of fruits and vegetables through the integration of convolutional neural networks and bidirectional long short-term memory network
2024, Current research in food science
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.crfs.2024.100723
PMID:39022740
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研究论文 | 本文提出了一种通过融合卷积神经网络和双向长短时记忆网络检测水果和蔬菜新鲜度的创新方法 | 该方法结合不同的深度学习模型，以提取水果和蔬菜图像的特征以及图像中各区域之间的关联 | 目前尚需进一步提升现有研究在水果和蔬菜新鲜度检测中的性能 | 提高水果和蔬菜新鲜度检测的效率和准确性 | 水果和蔬菜的图像数据，用于新鲜度检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN_BiLSTM | 图像 | NA |
| 1356 | 2024-08-05 |
The privacy-explainability trade-off: unraveling the impacts of differential privacy and federated learning on attribution methods
2024, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2024.1236947
PMID:39021435
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研究论文 | 本文深入探讨了隐私保护技术对深度学习模型解释的影响 | 首次系统研究了隐私保护技术与可解释人工智能(XAI)方法在深度学习模型中的相互作用 | 在隐私保护和可解释性的权衡方面，尚未对某些特定情境进行深入分析 | 研究隐私保护技术对深度学习模型解释的影响及其应用建议 | 使用六个图像数据集和五个时间序列数据集进行实验 | 机器学习 | NA | 隐私保护机器学习(PPML) | 深度学习模型 | 图像和时间序列数据 | 六个图像数据集和五个时间序列数据集 |
| 1357 | 2024-08-05 |
Survival prediction landscape: an in-depth systematic literature review on activities, methods, tools, diseases, and databases
2024, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2024.1428501
PMID:39021434
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综述 | 本文通过深入的系统性文献回顾，探讨了生存预测的活动、方法、工具、疾病和数据库。 | 文章整合了23个现有的综述研究，涵盖了44种不同疾病的90个最新生存预测模型，并提供了具体方法的见解。 | 尽管进行了全面分析，但可能未涵盖所有现有的生存预测模型和方法。 | 旨在通过集中现有生存预测知识和洞察，推动创新性进展。 | 研究对象为90个最新的生存预测工具和方法，涵盖44种不同的疾病。 | 计算生物学 | NA | 机器学习 | 深度学习 | 临床数据 | 90个生存预测模型 |
| 1358 | 2024-08-05 |
Triple-0: Zero-shot denoising and dereverberation on an end-to-end frozen anechoic speech separation network
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0301692
PMID:39012881
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研究论文 | 本研究提出了一种新颖的方法，通过一个端到端的冻结双耳无回声语音分离网络进行语音去噪和去混响。 | 该网络无需对新任务进行任何架构更改或微调，展示了在零样本测试条件下的有效性。 | 预训练模型在其训练期间从未遇到过噪声和混响条件，可能影响其在极端情况下的表现。 | 研究旨在改进语音增强技术，尤其是在噪声和混响环境中的非监督学习能力。 | 研究对象为被淹没在噪声和回声中的目标语音信号。 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 音频 | 使用了不同数据集上的语音样本进行测试，具体样本数量未说明 |
| 1359 | 2024-08-05 |
ArabBert-LSTM: improving Arabic sentiment analysis based on transformer model and Long Short-Term Memory
2024, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2024.1408845
PMID:39015364
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研究论文 | 本文提出了一种基于变压器模型和长短期记忆网络(LSTM)的阿拉伯语情感分析模型。 | 创新之处在于结合了变压器模型和LSTM以处理阿拉伯语情感分析的复杂性。 | 本文未提及特定的限制条件。 | 本研究旨在提高阿拉伯语情感分析的准确性和可靠性。 | 研究对象为阿拉伯语文本中的情感分类。 | 自然语言处理 | NA | 变压器模型 | LSTM | 文本 | 四个阿拉伯语基准数据集 |
| 1360 | 2024-08-05 |
Comparison of deep learning architectures for predicting amyloid positivity in Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, and healthy aging, from T1-weighted brain structural MRI
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1387196
PMID:39015378
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研究论文 | 本文比较了多种深度学习架构在预测阿尔茨海默病、轻度认知障碍和健康老龄化中的β-淀粉样蛋白阳性。 | 提出了一种将经典机器学习算法与深度学习模型相结合的新方法，能够从T1加权MRI中推断β-淀粉样蛋白阳性 | 需要在更多样化的数据上进行进一步测试以验证结果 | 研究旨在从非侵入性的脑部扫描中预测β-淀粉样蛋白阳性，以帮助早期筛查阿尔茨海默病 | 参与者包括1847名老年人，包含健康对照组、轻度认知障碍者和痴呆患者 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | MRI | CNN, 3D Vision Transformers | 影像 | 1847名老年参与者（包括661名健康对照，889名轻度认知障碍者和297名痴呆患者） |