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 1361 - 1380 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1361 | 2024-08-07 |
Utilizing deep learning models in an intelligent eye-tracking system for autism spectrum disorder diagnosis
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1436646
PMID:39099594
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型开发了一种智能眼动追踪系统，用于自闭症谱系障碍的诊断 | 本研究采用了先进的图像重采样方法来扩展训练数据集，并开发了基于MobileNet、VGG19、DenseNet169及MobileNet-VGG19混合模型的自动化分类器，这些模型在准确性上超过了现有系统 | NA | 旨在开发一种快速、高效且精确的自闭症谱系障碍诊断方法 | 自闭症谱系障碍的早期评估 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 深度学习算法 | MobileNet, VGG19, DenseNet169, MobileNet-VGG19 | 眼动追踪数据 | 547个眼动追踪系统数据，包括328名典型发育儿童和219名自闭症儿童 | NA | NA | NA | NA |
| 1362 | 2024-08-07 |
Corrigendum: A novel approach for sports injury risk prediction: based on time-series image encoding and deep learning
2024, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2024.1441107
PMID:39105083
|
correction | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1363 | 2024-08-04 |
A fine-tuned vision transformer based enhanced multi-class brain tumor classification using MRI scan imagery
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1400341
PMID:39091923
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研究论文 | 本研究使用多种细调视觉变换器模型对脑肿瘤进行分类 | 引入了新的细调视觉变换器模型（FTVTs）用于脑肿瘤分类，并与其他深度学习模型进行了比较 | 研究未提及对比模型的广泛性和适应性问题 | 探讨细调视觉变换器在脑肿瘤分类中的应用 | 使用MRI扫描图像对脑肿瘤进行多类分类 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI | FTVT, ResNet50, MobileNet-V2, EfficientNet-B0 | 图像 | 7023张MRI扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1364 | 2024-08-04 |
Factors affecting the intention to use COVID-19 contact tracing application "StaySafe PH": Integrating protection motivation theory, UTAUT2, and system usability theory
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0306701
PMID:39088508
|
研究论文 | 本文研究了菲律宾官方接触追踪应用StaySafe PH的使用意图影响因素 | 本研究首次评估和评测菲律宾的接触追踪应用，并整合多种理论框架以提供全面的测量 | 应用的可用性评分为'D'，表明其可用性较差，且可能存在隐私和数据安全的信任问题 | 研究菲律宾对使用StaySafe PH应用的意愿 | 参与研究的对象为菲律宾的646名 respondent | 自然语言处理 | COVID-19 | 结构方程模型(SEM)，深度学习神经网络(DLNN)，系统可用性量表(SUS) | NA | 问卷调查数据 | 646名 respondent | NA | NA | NA | NA |
| 1365 | 2024-08-07 |
AmiR-P3: An AI-based microRNA prediction pipeline in plants
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0308016
PMID:39088479
|
研究论文 | 本文提出了一种名为AmiR-P3的植物miRNA预测管道，旨在解决现有miRNA预测工具在植物中的应用问题 | 该管道结合了多种工具的优势，不依赖于已知miRNA序列的表达水平或组织特异性 | 尽管方法有效，但仍然可能在某些植物物种中出现准确性问题 | 开发一种高效的植物miRNA预测工具 | 植物中的小RNA链（miRNAs） | 生物信息学 | NA | 深度学习分类模型 | NA | 基因组序列 | 多种植物物种 | NA | NA | NA | NA |
| 1366 | 2024-08-04 |
Detection of freezing of gait in Parkinson's disease from foot-pressure sensing insoles using a temporal convolutional neural network
2024, Frontiers in aging neuroscience
IF:4.1Q2
DOI:10.3389/fnagi.2024.1437707
PMID:39092074
|
研究论文 | 该文章开发了一种基于足压传感鞋垫的深度学习模型，以准确检测帕金森病患者的步态冻结 | 文章创新性地使用时间卷积神经网络（TCNN）结合足压传感器数据，超越了现有技术的准确性和实用性 | 样本量有限，仅包含14名帕金森病患者 | 研究旨在提高帕金森病患者步态冻结的检测准确性 | 研究对象为14名帕金森病患者及其在标准步态测试中的数据 | 机器学习 | 帕金森病 | 深度学习，足压传感器 | 时间卷积神经网络（TCNN） | 传感器数据 | 14名帕金森病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1367 | 2024-08-04 |
Dual contrastive learning based image-to-image translation of unstained skin tissue into virtually stained H&E images
2024-01-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-52833-7
PMID:38282056
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研究论文 | 本研究介绍了一种基于双对比学习的图像到图像生成模型，用于将未染色的皮肤组织图像转化为虚拟染色的H&E图像 | 提出了一种新颖的三阶段双对比学习模型，通过对比学习最大化传统H&E染色与虚拟染色图像之间的互信息 | 对于虚拟染色的效果，依赖于特定的数据集和评估模型，可能在其他类型的组织样本中表现不同 | 旨在提升组织病理学的染色过程，减少染色时间和有害化学品的使用 | 未染色的皮肤组织图像与传统的H&E染色图像的配对 | 数字病理学 | NA | 生成对抗网络 (GAN) | 双对比学习生成对抗网络 (DCLGAN) | 图像 | 包括一组未染色和H&E染色的图像对，使用明场显微镜扫描，放大倍率为20× | NA | NA | NA | NA |
| 1368 | 2024-08-04 |
Unleashing the potential of cell painting assays for compound activities and hazards prediction
2024, Frontiers in toxicology
IF:3.6Q2
DOI:10.3389/ftox.2024.1401036
PMID:39086553
|
评论 | 这篇文章讨论了细胞绘画（CP）测定法在药物发现和毒理学中的应用潜力 | 文章创新性地探讨了将基于CP的表型数据与结构信息结合使用，以提高化合物活性和潜在风险预测的准确性 | 没有详细讨论CP测定法的局限性和挑战 | 研究目标是探讨CP测定法及其与机器学习/深度学习模型结合使用的潜力 | 研究对象包括各种化合物在单细胞水平上的表型反应 | 数字病理学 | NA | 图像分析 | 机器学习和深度学习模型 | 图像数据 | 数千种化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 1369 | 2024-08-04 |
Deep learning identifies histopathologic changes in bladder cancers associated with smoke exposure status
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305135
PMID:39083547
|
研究论文 | 深度学习揭示了膀胱癌的组织病理特征，这些特征可以预测吸烟暴露状态 | 本研究利用深度学习模型首次探讨了膀胱癌组织图像与吸烟状态之间的潜在关联 | 样本仅来自多个中心，可能无法代表所有类型的膀胱癌患者 | 探讨膀胱癌组织病理学变化与吸烟暴露状态之间的关系 | 285例独特的膀胱癌病例的整片组织图像 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 深度学习 | 混合效应逻辑回归模型 | 图像 | 483个整片组织图像，来自285个独特病例 | NA | NA | NA | NA |
| 1370 | 2024-08-04 |
A deep learning framework for predicting endometrial cancer from cytopathologic images with different staining styles
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0306549
PMID:39083516
|
研究论文 | 本研究提出一个针对不同染色风格的细胞病理图像的子宫内膜癌筛查自动化框架 | 提出了一种基于对比学习的分类算法ECRNet和一种新型的CM-UNet用于细胞团块分割，针对不同染色风格的图像进行适应 | 尚未提到数据集的充分性或其他潜在偏差 | 研究子宫内膜癌的自动化筛查方法，以提高临床治疗效率 | 不同染色风格的细胞病理图像 | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | 深度学习 | CM-UNet与ECRNet | 图像 | XJTU-EC数据集，包含细胞分割和分类标签的细胞病理图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1371 | 2024-08-04 |
Screening Targets and Therapeutic Drugs for Alzheimer's Disease Based on Deep Learning Model and Molecular Docking
2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.3233/JAD-231389
PMID:38995776
|
研究论文 | 本研究基于深度学习模型和分子对接，为阿尔茨海默病（AD）筛选治疗靶点和药物 | 本研究通过结合多层感知器（MLP）和转录组数据，从新视角提供了AD的潜在药物靶点和药物 | NA | 旨在寻找阿尔茨海默病的潜在治疗靶点和药物 | 本研究涉及阿尔茨海默病患者和正常对照脑组织的转录组数据 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 深度学习，分子对接 | 多层感知器（MLP） | 转录组数据 | 包括AD脑组织的转录组数据和正常对照脑组织的转录组数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1372 | 2024-08-04 |
Design and Development of Hypertuned Deep learning Frameworks for Detection and Severity Grading of Brain Tumor using Medical Brain MR images
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本文旨在创建基于深度学习的CAD框架，用于脑肿瘤的自动检测和严重程度分级 | 研究工作的新颖之处在于深度学习框架的架构设计，并进行了超参数调整以优化模型性能 | NA | 研究的目的是开发自动检测和分级脑肿瘤的深度学习模型 | 研究对象为脑部MRI图像中的脑肿瘤及其分类 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | CNN | 医学图像 | 使用BraTs数据集进行测试，包含多个脑肿瘤样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1373 | 2024-08-04 |
Clinical Application of Automatic Assessment of Scoliosis Cobb Angle Based on Deep Learning
2024, Current medical imaging
IF:1.1Q3
|
研究论文 | 本文探讨了一种基于深度学习的脊柱侧弯科布角度自动评估模型在临床中的应用价值。 | 该研究首次对深度学习模型进行临床应用验证，并与传统手动测量方法进行了比较。 | 外部验证仍然缺乏，且样本主要来源于开放和私人数据集，可能影响结果的普适性。 | 本研究旨在探索自动评估模型在临床实践中的应用价值。 | 进行了对481个脊柱X光片进行深度学习模型与手动测量方法的比较。 | 数字病理学 | 脊柱侧弯 | 深度学习 | VFLDN和Seg4Reg | 影像 | 481个脊柱X光片作为训练和验证集，119个脊柱X光片作为测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 1374 | 2024-08-04 |
ProSTAGE: Predicting Effects of Mutations on Protein Stability by Using Protein Embeddings and Graph Convolutional Networks
2024-01-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01697
PMID:38166383
|
研究论文 | 本文提出了一种名为ProSTAGE的新方法，用于预测单点突变对蛋白质稳定性的影响。 | 结合结构与序列嵌入，采用图卷积网络深度学习方法，显著提高了突变影响问题的预测能力。 | 尚未提及方法在不同类型突变或更大规模的实验验证中的表现。 | 开发一种更快速、更准确的预测蛋白质突变对稳定性影响的方法。 | 针对单点突变影响蛋白质稳定性的关系进行建模和预测。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图卷积网络 | 序列数据 | 使用一个几乎是最常用的S2648数据集两倍大小的更大数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1375 | 2024-08-04 |
Exploring the Alternative Conformation of a Known Protein Structure Based on Contact Map Prediction
2024-01-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01381
PMID:38117138
|
研究论文 | 本文探讨了如何基于接触图预测来探索已知蛋白质结构的替代构象 | 提出将深度学习的蛋白质结构预测目标从单一特定结构转向多个可能结构 | 研究主要集中于二态蛋白，可能不适用于所有类型的蛋白质 | 研究如何从给定蛋白序列预测多态结构 | 分析数十种二态蛋白的接触图预测结果 | 机器学习 | NA | 深度学习与基于物理的计算方法结合 | NA | 蛋白质结构 | 数十种二态蛋白 | NA | NA | NA | NA |
| 1376 | 2024-08-04 |
Comprehensive Review of Drug-Drug Interaction Prediction Based on Machine Learning: Current Status, Challenges, and Opportunities
2024-01-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01304
PMID:38132638
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综述 | 本文系统回顾了基于机器学习的药物-药物相互作用预测研究的现状、挑战和机会 | 提出并比较了不同的药物属性和机器学习方法在药物-药物相互作用预测中的应用 | 可能未覆盖所有最新的研究进展和数据来源 | 探讨药物-药物相互作用预测研究的现状和未来方向 | 基于机器学习方法的药物-药物相互作用预测研究 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 浅层学习，深度学习，推荐系统，知识图谱 | 药物数据库，药物属性数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1377 | 2024-08-04 |
E2EATP: Fast and High-Accuracy Protein-ATP Binding Residue Prediction via Protein Language Model Embedding
2024-01-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01298
PMID:38127815
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研究论文 | 本研究提出了一种基于蛋白质语言模型嵌入的E2EATP模型，用于快速且高精度的蛋白质-ATP结合位点预测 | 本研究的创新点在于采用了预训练的深度学习蛋白质语言模型（ESM2）来自动提取与蛋白质功能相关的高潜在判别表示，从而提升预测性能 | 在特征表示质量的局限性方面，预测性能仍有较大提升空间 | 本研究旨在改善蛋白质-ATP结合位点的预测性能 | 研究对象为蛋白质序列，通过提取其中的信息来预测其ATP结合位点 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，蛋白质语言模型 | 残差卷积神经网络 | 蛋白质序列 | 两个独立测试数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1378 | 2024-08-04 |
Multi-CGAN: Deep Generative Model-Based Multiproperty Antimicrobial Peptide Design
2024-01-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01881
PMID:38135439
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度生成模型的Antimicrobial肽设计方法Multi-CGAN | 提出了一种新颖的Multi-CGAN结构，能够从单一属性肽数据中学习并生成多属性的抗菌肽序列 | NA | 探讨如何在药物发现中设计具有多种属性的新型抗菌肽 | 抗菌肽及其属性的生成与设计 | 机器学习 | NA | 深度生成模型 | CGAN | 肽数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1379 | 2024-08-04 |
Current Computational Methods for Protein-peptide Complex Structure Prediction
2024, Current medicinal chemistry
IF:3.5Q2
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review | 本文回顾了最新开发的蛋白-肽对接方法，分类为三种组别 | 该文提供了对蛋白-肽对接方法的全面分类和评估标准的讨论 | 未提及具体的实验验证或特定应用实例的局限性 | 综述当前的蛋白-肽复合物结构预测的计算方法 | 讨论了蛋白-肽相互作用的计算方法 | 计算生物学 | NA | 计算对接 | 深度学习方法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1380 | 2024-08-04 |
Assessing the healthiness of menus of all out-of-home food outlets and its socioeconomic patterns in Great Britain
2024-Jan, Health & place
IF:3.8Q1
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研究论文 | 本研究采用创新的方法对英国外出就餐场所的健康程度进行评估 | 提出了一种低资源的方法，通过深度学习模型来评估外出就餐场所的菜单健康评分 | 研究受到资源限制，可能未能全面覆盖所有外出就餐的食物选择 | 评估外出就餐场所菜单的健康程度及其社会经济模式 | 针对JustEat上的外出就餐场所及其菜单进行分析 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 菜单健康评分 | 包括整个英国的所有实地外出就餐场所 | NA | NA | NA | NA |