深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1868 篇文献，本页显示第 1581 - 1600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1581 | 2024-08-05 |
Deep Learning-Based HLA Allele Imputation Applicable to GWAS
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3874-3_5
PMID:38907891
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的HLA等位基因填充方法Deep*HLA | 该方法采用深度学习算法，显著提高了HLA等位基因的填充精度和计算效率 | 对于稀有等位基因的填充精度有所下降 | 旨在提高HLA基因的等位基因填充准确性，以更好地理解人类特征的遗传基础 | 关注HLA等位基因的填充，基于区域性单核苷酸变异进行分析 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | 在两个不同谱系的参考面板上进行训练和基准测试 |
| 1582 | 2024-08-05 |
Intelligent deep learning supports biomedical image detection and classification of oral cancer
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-248041
PMID:38759069
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研究论文 | 本文提出了一种有效并准确的口腔癌识别与分类方法 | 提出了一种新的CANet分类模型，结合了注意机制和位置忽略信息，探索了注意机制与深度网络的复杂组合 | NA | 研究口腔癌的识别和分类技术 | 口腔癌图像数据集的分类 | 计算机视觉 | 口腔癌 | 深度学习，CNN和Swin变换 | CANet和Swin transformer | 图像 | Kaggle口腔癌图像数据集 |
| 1583 | 2024-08-05 |
Designing and development of agricultural rovers for vegetable harvesting and soil analysis
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0304657
PMID:38905232
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研究论文 | 本研究提出了一种能够自主进行蔬菜采摘和土壤分析的农业机器人 | 使用先进的深度学习算法（YOLOv5）来提高农业效率和土壤健康 | 研究中未提及样本的多样性和环境条件的影响 | 旨在开发可持续农业技术以提升作物生产力和土壤健康 | 农业机器人及其在蔬菜采摘和土壤分析中的应用 | 计算机视觉 | NA | YOLOv5 | 深度学习模型 | 图像 | NA |
| 1584 | 2024-08-05 |
A deep learning approach for acute liver failure prediction with combined fully connected and convolutional neural networks
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-248048
PMID:38759076
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研究论文 | 本文提出了一种结合全连接和卷积神经网络的深度学习方法用于急性肝衰竭预测 | 创新点在于结合了全连接神经网络和卷积神经网络，以提高传统机器学习方法在预测急性肝衰竭中的性能和泛化能力 | 模型的鲁棒性和针对不平衡数据的能力仍需进一步改进 | 研究旨在通过深度学习提高急性肝衰竭预测的准确性和有效性 | 研究对象是急性肝衰竭患者及其相关临床数据 | 机器学习 | 肝病 | 深度学习 | 全连接神经网络和卷积神经网络 | 临床数据 | NA |
| 1585 | 2024-08-05 |
Deep learning-based anatomical position recognition for gastroscopic examination
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-248004
PMID:38669495
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研究论文 | 该研究使用深度学习开发了用于胃镜检查的自动位置识别技术 | 提出了一种新的方法MogaNet，比现有模型在解剖位置识别上表现更优秀 | 未提及特定限制因素 | 利用深度学习技术提高胃镜检查中的解剖位置识别 | 17182张不同解剖位置的胃镜图像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | MogaNet | 图像 | 17182张 |
| 1586 | 2024-08-05 |
Biclustering for Epi-Transcriptomic Co-functional Analysis
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3918-4_19
PMID:38907925
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研究论文 | 本文描述了多种二聚类挖掘算法，以发现表观转录组数据中的潜在共同功能模式 | 介绍了将新的深度学习技术引入表观转录组数据共同功能分析领域 | NA | 深入研究N-甲基腺苷（mA）修饰在表观转录组数据中的共同功能模式 | 表观转录组数据中的mA修饰及其共同功能模式 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 表观转录组数据 | NA |
| 1587 | 2024-08-05 |
Deep learning approaches for breast cancer detection in histopathology images: A review
2024, Cancer biomarkers : section A of Disease markers
IF:2.2Q3
DOI:10.3233/CBM-230251
PMID:38517775
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综述 | 本文综述了使用深度学习技术对乳腺癌进行检测的最新技术现状 | 本文强调了深度学习算法在乳腺癌检测中的潜力，并讨论了不同架构在多种数据集上的表现 | 本文提到需要大量多样化的数据集及深度学习模型的可解释性作为挑战 | 本文旨在提供乳腺癌检测领域的最新技术和研究概况 | 本文研究对象为乳腺癌与组织病理图像的深度学习检测和分类 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | NA | 组织病理图像 | NA |
| 1588 | 2024-08-05 |
Offensive language detection in low resource languages: A use case of Persian language
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0304166
PMID:38905214
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研究论文 | 本文探讨了波斯语中攻击性语言检测的问题并提出了一种新的语料库 | 开发了包含6,000条动态博客帖子的新波斯语攻击性语言语料库，并提出了一种集成多个分类器的模型来改善检测效果 | 所使用的语料库主要集中在波斯语，可能不适用于其他低资源语言 | 研究波斯语的攻击性语言自动检测问题 | 波斯语中的攻击性语言 | 自然语言处理 | NA | 机器学习，深度学习，变换器基础的神经网络 | SVM，单语变换器预训练语言模型 ParsBERT，集成模型 | 文本 | 6,000条从520,000个随机抽样的微博帖子中提取的样本 |
| 1589 | 2024-08-05 |
DeepHLApan: A Deep Learning Approach for the Prediction of Peptide-HLA Binding and Immunogenicity
2024, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-3874-3_15
PMID:38907901
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepHLApan的深度学习工具，用于预测肽-HLA结合亲和力及免疫原性 | 创新点在于结合肽-HLA结合亲和力和免疫原性进行新抗原的预测 | NA | 研究旨在推动肿瘤新抗原的预测及其在癌症免疫治疗中的应用 | 研究对象为肽-HLA结合及其免疫原性 | 生物信息学 | 癌症 | 深度学习 | NA | NA | NA |
| 1590 | 2024-08-05 |
Super-resolution of diffusion-weighted images using space-customized learning model
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-248037
PMID:38759065
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研究论文 | 本研究开发了一种端到端的深度学习网络，以提高扩散加权成像（DWI）的空间分辨率 | 提出了一种空间定制的深度学习方法，结合了卷积神经网络和图卷积网络，以改善DWI的图像质量 | 对高维和非欧几何的DWI应用仍然具有挑战性 | 研究旨在通过后处理提高DWI的空间分辨率 | 本研究对象为扩散加权成像（DWI） | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN和GCNN | 图像 | 在人体连接组项目中评估 |
| 1591 | 2024-08-05 |
Intelligent quality control of traditional chinese medical tongue diagnosis images based on deep learning
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-248018
PMID:38759050
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的图像质量控制算法，用于验证中医舌诊图像的合格性。 | 该研究利用ResNet34模型并通过迁移学习方法，达到97.06%的图像质量控制准确率，确保舌图像处理的后续分析。 | 研究并未涉及舌诊图像以外的其他中医诊断图像的质量控制。 | 研究旨在提高传统中医舌诊技术的标准化、客观化和量化水平。 | 研究对象为中医舌诊图片，分为五种状态。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | ResNet34 | 图像 | 大量图像样本 |
| 1592 | 2024-08-05 |
Applications of deep learning models in precision prediction of survival rates for heart failure patients
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-248029
PMID:38759059
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研究论文 | 本研究使用Seq2Seq模型提高心力衰竭患者的死亡率预测精度 | 该研究首次将Seq2Seq模型与患者特征结合用于心力衰竭的死亡率精准预测，优于传统机器学习方法 | 未提及存在的局限性 | 利用Seq2Seq模型与患者特征进行心力衰竭死亡率的精准预测 | 心力衰竭患者的12个患者特征 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | Seq2Seq | 连续医疗记录 | NA |
| 1593 | 2024-08-05 |
Research on multi-defects classification detection method for solar cells based on deep learning
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0304819
PMID:38905246
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的太阳能电池多缺陷分类检测方法 | 采用不同优化方法的深度学习模型和多模型融合的分类检测方法来提高太阳能电池表面缺陷的检测精度 | 没有提及模型在真实应用中的表现和其他类型缺陷的检测能力 | 提高太阳能电池制造过程中的缺陷检测精度和速度 | 太阳能电池表面的缺陷检测 | 计算机视觉 | NA | YOLOv5s, K-means, MobileNetV2 | YOLOv5s, MobileNetV2 | 图像 | NA |
| 1594 | 2024-08-05 |
Deep learning-based differentiation of ventricular septal defect from tetralogy of Fallot in fetal echocardiography images
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-248040
PMID:38759068
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研究论文 | 本文探讨了使用深度学习技术区分胎儿超声图像中的室间隔缺损和法洛四联症 | 采用弱监督数据增强网络（WSDAN）在细粒度图像分类任务中表现最佳，显示了其在识别先天性心脏病中的潜力 | 研究可能受到样本数量的限制，只有105张TOF图像和96张VSD图像 | 提高对先天性心脏病的早期诊断能力 | 胎儿超声图像中的法洛四联症和室间隔缺损 | 计算机视觉 | 先天性心脏病 | 卷积神经网络（CNN） | VGG19, ResNet50, NTS-Net, WSDAN | 图像 | 共收集了201张图像，包括105张法洛四联症图像和96张室间隔缺损图像 |
| 1595 | 2024-08-05 |
Optimizing cardiovascular image segmentation through integrated hierarchical features and attention mechanisms
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-248035
PMID:38759064
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研究论文 | 本文介绍了一种深度学习方法用于自动化心血管图像分割 | 引入了创新的区域加权融合和形状特征细化模块，利用极化自注意力显著提高了多尺度特征集成和形状微调的性能 | NA | 研究心血管医学图像的自动分割技术 | 心血管图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 1596 | 2024-08-05 |
Ecoclimate drivers shape virome diversity in a globally invasive tick species
2024-Jan-08, The ISME journal
DOI:10.1093/ismejo/wrae087
PMID:38747389
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研究论文 | 研究了气候因素如何影响入侵蜱种Haemaphysalis longicornis的病毒组多样性 | 揭示气候因素对蜱病毒组的影响大于其他生态因素，并通过因果推断机制探讨其对公共健康的意义 | 研究主要集中在中国的特定地区，可能不代表全球范围内的趋势 | 探讨气候变化如何驱动蜱病毒组的变化及其对公共健康的影响 | 3595只于2016至2019年在中国22个省收集的成年人Haemaphysalis longicornis蜱 | 数字病理学 | NA | 元转录组学 | 广义加性模型 | 生物数据 | 3595只蜱 |
| 1597 | 2024-08-05 |
Development of a machine vision-based weight prediction system of butterhead lettuce (Lactuca sativa L.) using deep learning models for industrial plant factory
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1365266
PMID:38903437
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研究论文 | 本研究开发了一种基于机器视觉的黄头生菜新鲜重量预测系统，以监测从移栽阶段到收获的作物 | 首次在工业植物工厂中应用深度学习模型进行作物重量的非破坏性估算 | 在拥挤的室内种植环境中开发高性能系统的难度较大 | 开发一种实时监测作物重量的非破坏性系统，以提高产量和利润 | 室内种植工厂中的黄头生菜等作物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 在四个月内手动测量了11次新鲜重量 |
| 1598 | 2024-08-05 |
LGC-DBP: the method of DNA-binding protein identification based on PSSM and deep learning
2024, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2024.1411847
PMID:38903752
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研究论文 | 本文介绍了一种新型模型LGC-DBP，用于识别DNA结合蛋白。 | 该模型结合了LSTM、门控启发卷积和改进的通道注意机制，提高了对DBP的预测能力 | 未提及具体的局限性 | 研究旨在提升对DNA结合蛋白的识别与理解 | 研究对象为DNA结合蛋白及其特征 | 计算机视觉 | NA | PSSM, 深度学习 | LSTM, 门控启发卷积 | 蛋白质序列 | 未提供样本大小 |
| 1599 | 2024-08-05 |
End-to-end prognostication in colorectal cancer by deep learning: a retrospective, multicentre study
2024-Jan, The Lancet. Digital health
DOI:10.1016/S2589-7500(23)00208-X
PMID:38123254
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研究论文 | 该研究利用深度学习对结直肠癌患者的预后进行预测 | 开发并外部验证了一种基于深度学习的预后分层系统，能够自动预测结直肠癌患者的整体生存和癌症特异性生存 | 未详细说明现有模型在临床常规中的广泛应用情况 | 为结直肠癌患者提供更加精准的生存预后预测，为个性化治疗提供支持 | 来自澳大利亚、德国和美国的4428名接受手术切除的结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习 | 自注意力机制 | 组织样本 | 4428名患者的组织样本 |
| 1600 | 2024-08-05 |
Leveraging ChatGPT to optimize depression intervention through explainable deep learning
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1383648
PMID:38903640
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研究论文 | 本研究探讨了ChatGPT在抑郁干预中的应用潜力。 | 提出了一种新的框架，将ChatGPT与BERT和SHAP集成，以提高心理健康干预的准确性和有效性。 | NA | 确定ChatGPT作为辅助手段在抑郁干预中的有效性。 | 心理健康干预中的咨询师与患者的互动。 | 自然语言处理 | 抑郁症 | ChatGPT, BERT, SHAP | NA | 文本 | NA |