深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1832 篇文献，本页显示第 1641 - 1660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1641 | 2024-08-05 |
Cross Entropy in Deep Learning of Classifiers Is Unnecessary-ISBE Error Is All You Need
2024-Jan-12, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e26010065
PMID:38248190
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研究论文 | 本研究介绍了ISBE功能，证明了在深度学习分类器中计算交叉熵的多余性 | 提出了ISBE功能，能够省略交叉熵的计算，并在反向传播中将误差直接送入模型网络 | 尚未讨论ISBE在所有类型深度学习模型中的应用有效性 | 探讨深度学习分类器中成本函数的简化可能性 | 使用感知机和卷积网络对MNIST图像数据集进行分类 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 感知机和卷积神经网络 | 图像 | MNIST数据集中的图像应用 |
| 1642 | 2024-08-05 |
Scale-Fractal Detrended Fluctuation Analysis for Fault Diagnosis of a Centrifugal Pump and a Reciprocating Compressor
2024-Jan-11, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24020461
PMID:38257554
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研究论文 | 提出了一种用于往复式压缩机和多级离心泵故障分类的新方法 | 使用多分形去趋势波动分析（MFDFA）处理原始振动信号以提取有助于故障类别的特征 | NA | 为往复式压缩机和多级离心泵的故障检测提供一种可靠的方法 | 往复式压缩机和多级离心泵 | 机器学习 | NA | 多分形去趋势波动分析（MFDFA） | 卷积神经网络（CNN） | 振动信号 | 13种离心泵故障，17种阀门故障以及13种往复式压缩机多重故障 |
| 1643 | 2024-08-05 |
Effectiveness of Data Augmentation for Localization in WSNs Using Deep Learning for the Internet of Things
2024-Jan-10, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24020430
PMID:38257522
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的范围无关定位方法来提高无线传感器网络的定位性能 | 提出了一种数据增强策略，通过创建虚拟锚点来增加训练数据量，从而提高深度神经网络的定位准确性 | 文章中未详细讨论数据增强策略在不同环境下的适用性和局限性 | 旨在提高无线传感器网络在物联网中的定位准确性 | 主要研究无线传感器网络中的定位算法和深度学习的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 (DL) | 深度神经网络 (DNN) | 虚拟数据 | 通过创建多个虚拟锚点生成的增强训练数据 |
| 1644 | 2024-08-05 |
Combining Synthetic Images and Deep Active Learning: Data-Efficient Training of an Industrial Object Detection Model
2024-Jan-06, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10010016
PMID:38249001
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研究论文 | 本研究结合了物理基础渲染生成合成训练图像和深度主动学习用于工业物体检测任务 | 创新之处在于结合合成图像和深度主动学习以迭代提高模型性能 | 该研究可能在合成数据与现实世界数据之间的领域差距上存在局限 | 研究旨在使用较少的真实世界图像高效训练物体检测模型 | 研究对象为工业物体检测模型 | 计算机视觉 | NA | 物理基础渲染，深度主动学习 | NA | 图像 | 少量真实图像 |
| 1645 | 2024-08-05 |
Non-invasively Discriminating the Pathological Subtypes of Non-small Cell Lung Cancer with Pretreatment 18F-FDG PET/CT Using Deep Learning
2024-01, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.03.032
PMID:37117141
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研究论文 | 本文旨在开发一种基于18F-FDG PET/CT影像的深度学习模型，用于非侵入性预测非小细胞肺癌的病理亚型 | 采用深度学习技术进行非小细胞肺癌病理亚型的非侵入性分类，展示了模型的优秀性能和临床应用潜力 | 限于回顾性分析，可能存在样本选择偏倚和外部验证不足的问题 | 研究基于PET/CT影像预测非小细胞肺癌病理亚型的可能性 | 189名接受手术的非小细胞肺癌患者的术前PET/CT影像 | 计算机视觉 | 肺癌 | 18F-FDG PET/CT | Mobilenet v2 | 影像 | 189 |
| 1646 | 2024-08-05 |
Distilling Knowledge From an Ensemble of Vision Transformers for Improved Classification of Breast Ultrasound
2024-01, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.08.006
PMID:37666747
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研究论文 | 开发了一种深度学习模型，以自动分类乳腺超声图像为良性或恶性 | 探讨了视觉转换器、集成学习和知识蒸馏在乳腺超声分类中的应用，展示了如何使用单一视觉转换器模型模拟集成模型的性能 | 未提供具体的限制信息 | 研究乳腺超声图像的自动分类 | 单视图B模式超声图像，来自公开的乳腺超声图像（BUSI）数据集 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 视觉转换器（ViT） | 视觉转换器（ViT），卷积神经网络（CNN） | 图像 | 未提供具体的样本数量信息 |
| 1647 | 2024-08-05 |
Real-time precision detection algorithm for jellyfish stings in neural computing, featuring adaptive deep learning enhanced by an advanced YOLOv4 framework
2024, Frontiers in neurorobotics
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbot.2024.1375886
PMID:38845696
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研究论文 | 本研究提出了一种新颖的海洋水母刺痛检测算法，结合了YOLOv4对象检测、注意机制和PID控制 | 通过增强YOLOv4并引入注意机制来提高检测精度和实时性能，展现出相较传统方法的显著优势 | 具体的限制因素在摘要中未详细说明 | 旨在提升智能机器人系统在海洋水母刺痛检测中的效率和准确性 | 本文的研究对象为海洋水母刺痛及其相关检测技术 | 计算机视觉 | NA | YOLOv4, PID控制 | NA | 图像 | 使用了真实的海洋水母刺痛图像数据集进行广泛实验评估 |
| 1648 | 2024-08-05 |
Deep Learning Accelerated Image Reconstruction of Fluid-Attenuated Inversion Recovery Sequence in Brain Imaging: Reduction of Acquisition Time and Improvement of Image Quality
2024-01, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.05.010
PMID:37280126
|
研究论文 | 本文研究了一种基于深度学习的加速FLAIR脑成像序列对图像质量和诊断信心的影响 | 提出了一种创新的深度学习加速FLAIR成像序列，显著缩短了采集时间并提高了图像质量 | 研究仅在单中心进行，样本数量相对较少 | 探讨创新深度学习加速FLAIR序列在脑成像中的应用效果 | 70例接受脑MRI检查的患者 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 70例 |
| 1649 | 2024-08-05 |
Automated facial recognition system using deep learning for pain assessment in adults with cerebral palsy
2024 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076241259664
PMID:38846372
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研究论文 | 本文旨在开发一种基于深度学习的自动化面部识别系统，以评估脑瘫患者的疼痛。 | 本文创新地开发了脑瘫患者面部疼痛表情的数据集，并构建了针对该群体的自动化疼痛评估系统。 | 研究中涉及的样本规模较小，进一步和更广泛的数据集可能提高模型对细微疼痛表情的敏感性。 | 研究旨在提高脑瘫患者的疼痛评估的可靠性。 | 研究对象为脑瘫患者，特别关注他们的疼痛表情。 | 计算机视觉 | 脑瘫 | 深度学习 | InceptionV3 | 图像 | 109张脑瘫患者的面部疼痛表情图像 |
| 1650 | 2024-08-05 |
Deep learning driven diagnosis of malignant soft tissue tumors based on dual-modal ultrasound images and clinical indexes
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1361694
PMID:38846984
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研究论文 | 本文研究了基于双模态超声图像和临床指标的恶性软组织肿瘤的深度学习驱动诊断 | 本文提出了一种新型的深度学习人工智能系统，结合灰度和彩色多普勒超声图像及临床特征，进行恶性软组织肿瘤的诊断 | 该研究主要基于回顾性数据集，结果可能会受到样本选择偏差的影响 | 研究旨在建立一个深度学习驱动的人工智能系统，用于预测恶性软组织肿瘤 | 研究对象包括271个恶性肿瘤和462个良性肿瘤的超声图像及临床指标 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 271个恶性肿瘤和462个良性肿瘤用于建立系统，44个恶性肿瘤和101个良性肿瘤用于验证 |
| 1651 | 2024-08-05 |
Data-driven Design of High Pressure Hydride Superconductors using DFT and Deep Learning
2024, Materials futures
IF:12.0Q1
DOI:10.1088/2752-5724/ad4a94
PMID:38841205
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研究论文 | 本文利用密度泛函理论(DFT)和深度学习方法设计高压氢化物超导体 | 结合DFT和图神经网络(GNN)建立高压氢化物的更完整地图，并加速筛选过程 | 在高压范围内预测材料的稳定性有其局限性，具体模型的普适性需要进一步验证 | 探究高压氢化物超导体的发现方法 | 超过900种氢化物材料的临界温度预测 | 材料科学 | NA | DFT | GNN | 材料结构数据 | 900种氢化物材料 |
| 1652 | 2024-08-05 |
Deep Network-Based Comprehensive Parotid Gland Tumor Detection
2024-01, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.04.028
PMID:37271636
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的腮腺肿瘤自动分割方法 | 提出了一种新的深度学习架构，用于腮腺肿瘤分割，替代传统的人工分割方法 | 研究可能受限于样本数量及模型训练的多样性 | 本研究旨在开发一种自动化的腮腺肿瘤分割系统 | 研究对象为腮腺肿瘤的T1-w、T1C-w和T2-w的磁共振影像 | 数字病理学 | NA | 磁共振成像（MRI） | ResNet18和Xception-based DeepLab v3+ | 影像 | 共306张磁共振影像（102张T1-w，102张对比增强T1-w，102张T2-w） |
| 1653 | 2024-08-05 |
Swin Transformer and the Unet Architecture to Correct Motion Artifacts in Magnetic Resonance Image Reconstruction
2024, International journal of biomedical imaging
IF:3.3Q2
DOI:10.1155/2024/8972980
PMID:38725808
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于校正运动伪影，从而加速磁共振成像的数据采集和重建 | 提出了Motion Artifact Correction by Swin Network (MACS-Net)模型，该模型结合了Swin transformer和Unet架构，并引入了双上采样技术 | 本文未提及具体的局限性 | 研究旨在提高磁共振成像过程中运动伪影的校正效果 | 研究对象为含有运动伪影的原始磁共振成像数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Swin transformer, Unet | 成像数据 | 包含运动伪影的多种受试者的原始磁共振成像数据集 |
| 1654 | 2024-08-07 |
Editorial: Deep learning approaches applied to spectral images for plant phenotyping
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1425310
PMID:38845848
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1655 | 2024-08-05 |
Deep learning based retinal vessel segmentation and hypertensive retinopathy quantification using heterogeneous features cross-attention neural network
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1377479
PMID:38841586
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的视网膜血管分割和高血压性视网膜病量化方法 | 创新点在于提出了一种异构神经网络，结合了卷积神经网络的局部语义信息提取与变换网络结构的长距离空间特征挖掘 | NA | 研究旨在提高视网膜图像中血管的自动分割精度和高血压性视网膜病的量化 | 研究对象为视网膜图像中的血管 | 计算机视觉 | 高血压性视网膜病 | 深度学习 | 异构神经网络 | 图像 | 四个公开可用数据集 |
| 1656 | 2024-08-05 |
Predicting cardiovascular disease risk using photoplethysmography and deep learning
2024, PLOS global public health
DOI:10.1371/journal.pgph.0003204
PMID:38833495
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研究论文 | 本研究探讨使用光电容积脉搏波描记法（PPG）和深度学习技术预测心血管疾病风险的潜力 | 开发了一种基于PPG的深度学习心血管疾病风险评分（DLS），使得在无身体检查的情况下能够有效预测心血管事件的风险 | 仅使用年龄、性别、吸烟状态和PPG作为预测因子，可能忽略其他相关健康指标 | 为资源有限地区的心血管疾病早期检测和干预提供可行的替代方案 | 141,509名参与者的开发数据集和54,856名参与者的测试数据集来自UK Biobank | 机器学习 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波描记法（PPG） | 深度学习 | 数据集（参与者信息） | 141,509名用于模型开发和54,856名用于模型测试的参与者 |
| 1657 | 2024-08-05 |
Multi-centre benchmarking of deep learning models for COVID-19 detection in chest x-rays
2024, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2024.1386906
PMID:38836218
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研究论文 | 本研究评估了用于从胸部X光片中检测COVID-19的深度学习模型的性能 | 该研究综合评估了多中心深度学习模型在临床决策支持工具中的适用性，并强调了临床医生在模型开发各阶段的参与必要性 | 模型在应用于复杂临床案例及放射科医生定义的“轻微”病例时表现不佳，且对国际人群的泛化能力不足 | 评估深度学习模型作为临床决策支持工具的适用性 | 基于来自26家NHS医院的国家COVID-19胸部影像数据库的模型进行训练和评估 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | NA | 影像 | 多中心数据集，来自26家医院的样本，包含NHS人群和国际人群 |
| 1658 | 2024-08-05 |
Peripheral blood MicroRNAs as biomarkers of schizophrenia: expectations from a meta-analysis that combines deep learning methods
2024 Jan-Feb, The world journal of biological psychiatry : the official journal of the World Federation of Societies of Biological Psychiatry
DOI:10.1080/15622975.2023.2258975
PMID:37703215
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meta-analysis | 本研究利用元分析结合深度学习方法识别血液中与精神分裂症有关的可靠差异表达miRNAs | 结合计算方法和数学方法的元分析为精神分裂症候选生物标志物的识别提供了可靠工具 | 研究的局限性未在摘要中描述 | 识别血液中精神分裂症的可靠差异表达miRNAs | 精神分裂症相关的miRNAs | NA | 精神分裂症 | 深度学习，元分析 | 随机森林 (RF) | 血液中的miRNA数据 | 涉及27个显著的差异表达miRNAs |
| 1659 | 2024-08-05 |
Exploring the dynamics of monkeypox transmission with data-driven methods and a deterministic model
2024, Frontiers in epidemiology
DOI:10.3389/fepid.2024.1334964
PMID:38840980
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研究论文 | 本研究分析了全球Mpox的单变量时间序列数据，为理解Mpox传播动态提供了综合分析 | 本研究创新之处在于同时使用数据驱动的方法和数学模型来深入分析Mpox时间序列数据 | 本研究的局限性在于未针对各种潜在的外部因素进行详细考量 | 本研究旨在分析Mpox传播的动态，以便更好地预测和控制该疾病的传播 | 研究对象为全球范围内的Mpox传播数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习模型（CNN、LSTM、BiLSTM、混合CNN-LSTM和CNN-BiLSTM）和统计时间序列模型（ARIMA、指数平滑） | 确定性模型 | 时间序列数据 | 涉及多个国家和地区的Mpox疫情数据 |
| 1660 | 2024-08-05 |
An automated hybrid approach via deep learning and radiomics focused on the midbrain and substantia nigra to detect early-stage Parkinson's disease
2024, Frontiers in aging neuroscience
IF:4.1Q2
DOI:10.3389/fnagi.2024.1397896
PMID:38832074
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研究论文 | 本研究提出了一种新的混合模型，通过深度学习和放射组学自动检测早期帕金森病 | 提出了一种将放射组学和深度学习相结合的新方法，在用于早期帕金森病的诊断中表现出色 | 未提及特定的限制因素 | 旨在开发一种有效的方法以早期检测帕金森病 | 收集了73名早期帕金森病患者和65名健康对照的定量敏感性成像(QSM)数据 | 数字病理学 | 帕金森病 | QSM | 混合特征支持向量机(SVM) | 图像 | 73名早期帕金森病患者和65名健康对照，以及24名外部验证参与者 |