深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1547 篇文献，本页显示第 1541 - 1547 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1541 | 2024-08-07 |
Brain MRI sequence and view plane identification using deep learning
2024, Frontiers in neuroinformatics
IF:2.5Q3
DOI:10.3389/fninf.2024.1373502
PMID:38716062
|
研究论文 | 本文提出了一种深度学习方法，用于自动识别脑部MRI扫描的序列和视图平面 | 使用MobileNet-v2模型实现了高达99.76%的准确率，并在公开数据集上进行了验证 | 在医院来源的数据上准确率略低，为86.49% | 开发一种自动识别脑部MRI序列和视图平面的工具，以辅助计算机辅助诊断工具的设计和开发 | 脑部MRI扫描的序列和视图平面 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MobileNet-v2 | 图像 | 使用了多个公开可用的在线数据集 |
| 1542 | 2024-08-07 |
Using Artificial Intelligence for Rheumatic Heart Disease Detection by Echocardiography: Focus on Mitral Regurgitation
2024-Jan-16, Journal of the American Heart Association
IF:5.0Q1
DOI:10.1161/JAHA.123.031257
PMID:38226515
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研究论文 | 本文研究使用人工智能通过超声心动图检测风湿性心脏病，特别是二尖瓣反流 | 本文提出了一种自动化的方法，利用卷积神经网络和深度学习模型结合注意力机制来定位左心房并分析二尖瓣反流，以检测风湿性心脏病 | 研究需要更多的数据来进一步提高模型的准确性 | 探索人工智能在无症状儿童中通过超声心动图检测风湿性心脏病的能力，以预防疾病进展 | 儿童的风湿性心脏病和二尖瓣反流 | 机器学习 | 风湿性心脏病 | 卷积神经网络，深度学习 | CNN，深度学习模型 | 图像 | 511例儿童超声心动图 |
| 1543 | 2024-08-07 |
A deep learning framework for noninvasive fetal ECG signal extraction
2024, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2024.1329313
PMID:38711954
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习框架，用于从12通道腹部复合信号中非侵入性地提取胎儿心电图（ECG）信号的R峰 | 提出了一种使用循环神经网络架构的模型，能够稳健地检测胎儿ECG的R峰 | NA | 开发一种框架，用于直接从腹部复合信号中检测和识别胎儿ECG的R峰 | 从70名健康和有健康状况的孕妇中非侵入性地记录的信号 | 机器学习 | NA | 循环神经网络 | RNN | 信号 | 70名孕妇 |
| 1544 | 2024-08-07 |
The 100 most cited articles in artificial intelligence related to orthopedics
2024, Frontiers in surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.3389/fsurg.2024.1370335
PMID:38712339
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研究论文 | 本研究旨在识别和分析与骨科领域相关的人工智能领域前100篇高被引文章 | NA | NA | 识别和分析骨科领域中与人工智能相关的高被引文章 | 前100篇高被引文章 | 机器学习 | NA | VOSviewer | NA | 文本 | 100篇文章 |
| 1545 | 2024-08-07 |
A Deep Learning Approach to Classify Fabry Cardiomyopathy from Hypertrophic Cardiomyopathy Using Cine Imaging on Cardiac Magnetic Resonance
2024, International journal of biomedical imaging
IF:3.3Q2
DOI:10.1155/2024/6114826
PMID:38706878
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研究论文 | 本文提出了一种基于人工智能的MRI短轴视图左心室肥厚分类器（MSLVHC），用于区分肥厚型心肌病（HCM）和法布里病 | 该模型利用AI技术，通过MRI短轴视图电影图像进行训练，实现了对HCM和法布里病的高精度标准化影像分类 | NA | 开发一种高精度的标准化影像分类模型，以辅助专家诊断左心室肥厚疾病 | 肥厚型心肌病（HCM）和法布里病 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | MRI | AI模型 | 影像 | 台北荣民总医院（TVGH）数据集和台中荣民总医院（TCVGH）数据集 |
| 1546 | 2024-08-07 |
Radiomics analysis of pancreas based on dual-energy computed tomography for the detection of type 2 diabetes mellitus
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1328687
PMID:38707184
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研究论文 | 本研究利用基于双能量计算机断层扫描（CT）的胰腺放射组学分析，建立用于检测2型糖尿病的定量影像生物标志物。 | 本研究首次将放射组学分析应用于双能量CT胰腺图像，以识别2型糖尿病。 | 研究为回顾性研究，样本量相对较小，且未提及长期随访结果。 | 探索基于双能量CT的胰腺放射组学分析在2型糖尿病检测中的应用。 | 研究对象为78名参与者，其中45名患有2型糖尿病，33名未患。 | 计算机视觉 | 糖尿病 | 双能量CT | 随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和逻辑回归 | 影像数据 | 78名参与者 |
| 1547 | 2024-08-07 |
A novel deep learning method to segment parathyroid glands on intraoperative videos of thyroid surgery
2024, Frontiers in surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.3389/fsurg.2024.1370017
PMID:38708363
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研究论文 | 本研究开发了一种新的深度学习方法Video-Trans-U-HRNet，用于在甲状腺手术的术中视频中分割甲状旁腺腺体，并与现有医疗AI方法进行比较 | 本研究引入了一种创新的术中视频方法，用于识别甲状旁腺腺体，强调了AI在手术领域的潜在进步 | NA | 研究目的是探索深度学习是否可以用于辅助识别甲状腺手术中术中视频的甲状旁腺腺体 | 甲状旁腺腺体在甲状腺手术中的识别 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Video-Trans-U-HRNet | 视频 | 研究包括50名患者的数据集，包含98个视频和9,944个标注帧，以及一个独立的测试集，包含15个视频和1,500个帧 |