深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1933 篇文献，本页显示第 1901 - 1920 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1901 | 2024-08-07 |
Convolutional Neural Networks for Glioma Segmentation and Prognosis: A Systematic Review
2024, Critical reviews in oncogenesis
DOI:10.1615/CritRevOncog.2023050852
PMID:38683153
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综述 | 本文综述了卷积神经网络（CNN）在胶质瘤分割和预后预测中的应用 | CNN在医学影像处理中的应用，特别是在胶质瘤分类和预后预测中的创新应用 | 模型可解释性、数据可用性和计算效率方面的挑战 | 探讨CNN在神经肿瘤学领域中的应用及其未来发展方向 | 胶质瘤的分割、分类和预后预测 | 计算机视觉 | 脑癌 | CNN | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1902 | 2024-08-07 |
A multifaceted suite of metrics for comparative myoelectric prosthesis controller research
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0291279
PMID:38739557
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研究论文 | 本文提出了一套全面的肌电假肢控制评估指标，用于分析设备运动细节，包括任务表现、控制特性和用户体验 | 引入了新的肌电假肢控制评估指标，能够更详细地分析设备运动质量和用户意图匹配度，以及用户对设备可靠性和控制器训练要求的看法 | NA | 开发适用于个人的假肢控制器，以预测用户的意图运动 | 肌电假肢控制器及其在复杂功能任务中的表现 | 机器人技术 | NA | 深度学习 | 循环卷积神经网络（RCNN） | NA | 8名无上肢损伤的参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1903 | 2024-08-07 |
Transformer-based framework for multi-class segmentation of skin cancer from histopathology images
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1380405
PMID:38741771
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研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的模型，用于从组织病理学图像中对皮肤癌进行多类别分割 | 该研究通过不确定性图谱可视化模型预测的置信度，这是与大多数深度学习方法的区别 | NA | 旨在开发一种智能决策支持系统，以解决专家数量有限的问题，并帮助缓解城市中心与偏远地区之间的医疗服务差距 | 非黑色素瘤皮肤癌，包括基底细胞癌（BCC）、鳞状细胞癌（SCC）和表皮内癌（IEC） | 数字病理学 | 皮肤癌 | Transformer | Transformer | 图像 | 使用公开可用的数据集进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 1904 | 2024-08-07 |
Design of urban road fault detection system based on artificial neural network and deep learning
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1369832
PMID:38741790
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研究论文 | 本文提出了一种基于人工神经网络和深度学习的城市道路故障检测系统，通过结合图卷积网络、双向门控循环单元和自注意力机制，有效整合道路拓扑和交通数据，实现高效准确的道路故障检测 | 本研究创新性地结合了图卷积网络、双向门控循环单元和自注意力机制，有效整合道路拓扑和交通数据，提高了道路故障检测的准确性 | NA | 提高城市交通管理中的道路故障检测效率和安全性 | 城市道路故障检测系统 | 机器学习 | NA | 图卷积网络（GCN）、双向门控循环单元（BiGRU）、自注意力机制 | 多层感知器（MLP） | 道路拓扑图、交通数据 | 使用标记的道路故障数据进行训练 | NA | NA | NA | NA |
| 1905 | 2024-08-07 |
Identifying pests in precision agriculture using low-cost image data acquisition
2024, Brazilian journal of biology = Revista brasleira de biologia
DOI:10.1590/1519-6984.281671
PMID:38747863
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研究论文 | 本研究利用无人机和深度学习技术，通过低成本图像数据采集，评估多种模型在精准农业中识别害虫的有效性 | 本研究采用人工免疫系统方法，使深度神经网络适应实时情况，并展示了所提方法在性能上优于其他先进技术 | NA | 探索无人机在精准农业中识别害虫的应用 | 评估VGG-16、CNN和FCN模型在植物病害检测中的有效性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1906 | 2024-08-07 |
Cancer Immunotherapy and Medical Imaging Research Trends from 2003 to 2023: A Bibliometric Analysis
2024, Journal of multidisciplinary healthcare
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/JMDH.S457367
PMID:38736544
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meta-analysis | 本文通过文献计量分析方法，探讨了2003年至2023年间癌症免疫治疗与医学影像研究的发展趋势 | 首次系统性地对癌症免疫治疗与医学影像领域的研究进行了文献计量分析 | NA | 旨在明确过去研究轨迹，总结当前研究热点，揭示科学发展动态，并探索未来研究方向 | 癌症免疫治疗与医学影像相关的出版物 | 医学影像 | 癌症 | MRI, 深度学习 | NA | NA | 美国发表最多，共265篇；中国次之，共170篇 | NA | NA | NA | NA |
| 1907 | 2024-08-07 |
On the design of deep learning-based control algorithms for visually guided UAVs engaged in power tower inspection tasks
2024, Frontiers in robotics and AI
IF:2.9Q2
DOI:10.3389/frobt.2024.1378149
PMID:38736660
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研究论文 | 本文专注于设计卷积神经网络以视觉引导自主无人机进行电力塔检查任务 | 使用合成图像和物理世界图像的混合数据集训练网络，以提高图像分割任务的性能 | NA | 设计用于视觉引导无人机的深度学习控制算法，以进行电力塔检查 | 自主无人机及其在电力塔检查中的应用 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | U-NET | 图像 | 合成图像数据集、物理世界图像数据集及混合数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1908 | 2024-08-07 |
Predict lncRNA-drug associations based on graph neural network
2024, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2024.1388015
PMID:38737125
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研究论文 | 本研究利用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）基于lncRNA和药物相似网络预测lncRNA-药物关联（LDAs） | 提出了一种基于深度学习的框架，用于预测新的lncRNA-药物关联，该方法在五个数据集上实现了良好的性能（平均AUCs > 0.92） | NA | 开发预测lncRNA-药物关联的方法，以促进基于lncRNA的药物开发 | lncRNA和药物的关联 | 机器学习 | NA | 图卷积网络（GCN），图注意力网络（GAT） | GCN，GAT | 网络数据 | 五个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1909 | 2024-08-07 |
FM-FCN: A Neural Network with Filtering Modules for Accurate Vital Signs Extraction
2024, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0361
PMID:38737196
|
研究论文 | 本文提出了一种名为过滤模块全卷积网络（FM-FCN）的新型网络，结合传统过滤技术与神经网络，用于增强生理信号并抑制噪声 | FM-FCN通过引入过滤模块（FM）作为网络模块，利用过滤器结构消除不需要的干扰，构建了深度学习与信号处理方法之间的桥梁 | NA | 提高生理信号提取的准确性和可靠性 | 远程光电容积脉搏波（PPG）信号的提取和心率（HR）估计 | 机器学习 | NA | 全卷积网络（FCN） | CNN | 信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1910 | 2024-08-07 |
How AI drives innovation in cardiovascular medicine
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1397921
PMID:38737711
|
comments | 本文总结了人工智能和深度学习在心血管医学领域的一些重要进展 | NA | NA | 探讨人工智能在心血管医学中的应用及其对患者护理的影响 | 心血管医学领域 | machine learning | cardiovascular disease | AI | deep learning | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1911 | 2024-08-07 |
Automated system for training and assessing reaching and grasping behaviors in rodents
2024-01-01, Journal of neuroscience methods
IF:2.7Q3
DOI:10.1016/j.jneumeth.2023.109990
PMID:37866457
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为PANDA系统的自动化系统，用于训练和评估啮齿动物的到达、抓握和拉扯行为，并同步神经数据分析 | 该系统通过自动化训练过程显著提高了性能，并使用深度学习技术简化了视频评估，自动将到达动作分割为不同的到达/拉扯阶段 | NA | 研究运动控制、动机、感觉运动整合和运动障碍 | 啮齿动物的到达、抓握和拉扯行为 | NA | 帕金森病、中风 | NA | NA | 视频 | 在15分钟内，啮齿动物拉扯超过100米 | NA | NA | NA | NA |
| 1912 | 2024-08-07 |
DeepSSM: A blueprint for image-to-shape deep learning models
2024-Jan, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2023.103034
PMID:37984127
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的框架DeepSSM，用于从医学图像中直接推断出低维形状描述符及其相关形状表示 | DeepSSM避免了传统模型所需的繁重手动预处理和分割步骤，显著提高了计算时间，并引入了基于模型的数据增强策略来解决形状建模应用中的数据稀缺问题 | NA | 开发一种深度学习框架，用于直接从3D图像中推断出统计形状表示 | 医学图像中的低维形状描述符及其相关形状表示 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 使用了三个医学数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1913 | 2024-08-07 |
Multimodal deep learning-based drought monitoring research for winter wheat during critical growth stages
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0300746
PMID:38722916
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研究论文 | 本文针对传统干旱监测方法的滞后性和局限性，提出了一种基于多模态深度学习的冬小麦干旱胁迫监测S-DNet模型 | 结合冬小麦的田间干旱表型特征、气象因素和物联网技术，整合气象干旱指数SPEI和深度图像学习数据，构建了多模态深度学习模型S-DNet，提高了干旱识别的准确性和泛化能力 | NA | 旨在解决传统干旱监测方法的不足，实现对冬小麦干旱胁迫的非破坏性、准确和快速监测 | 冬小麦在关键生长阶段的干旱胁迫 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DenseNet-121 | 图像 | 涉及冬小麦在拔节-抽穗、抽穗-开花和开花-成熟阶段的干旱胁迫图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1914 | 2024-08-07 |
Natural language processing augments comorbidity documentation in neurosurgical inpatient admissions
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0303519
PMID:38723044
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研究论文 | 研究使用自然语言处理技术识别神经外科住院患者常见并发症的可行性 | 采用自然语言处理技术，通过机器学习和深度学习算法，从放射学报告中可靠地识别常见的神经外科并发症 | 研究仅限于单一医院的神经外科服务和急诊部门，样本量相对较小 | 验证自然语言处理技术能否仅通过住院患者头部影像的文本报告识别两种常见的神经外科并发症 | 神经外科住院患者的头部影像报告 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理 | 随机森林分类器 | 文本 | 979份CT或MRI脑部扫描报告，其中76份用于子集比较 | NA | NA | NA | NA |
| 1915 | 2024-08-07 |
Lumbar spine MRI annotation with intervertebral disc height and Pfirrmann grade predictions
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0302067
PMID:38728318
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研究论文 | 本文提出了一种自动标注腰椎间盘高度和退变程度的方法，通过使用Pfirrmann分级系统量化退变状态 | 采用了ResNet-50模型和集成决策树分类器组合，实现了对腰椎间盘MRI图像的高度和Pfirrmann等级的自动预测 | NA | 开发一种高效准确的腰椎间盘MRI自动标注方法 | 腰椎间盘及其退变状态 | 计算机视觉 | 腰椎疾病 | 深度学习 | ResNet-50 | 图像 | 515个MRI研究 | NA | NA | NA | NA |
| 1916 | 2024-08-07 |
Predicting drug-Protein interaction with deep learning framework for molecular graphs and sequences: Potential candidates against SAR-CoV-2
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0299696
PMID:38728335
|
研究论文 | 本文提出了一种基于注意力机制的深度学习框架，用于预测药物与蛋白质的相互作用，并筛选出针对SARS-CoV-2的潜在候选药物。 | 该研究利用深度学习框架GraphDPI-3CL，通过分子图和序列数据，实现了对3CLpro酶的高效预测，并发现了具有高结合亲和力的10种分子。 | NA | 开发针对SARS-CoV-2的广谱抗病毒药物。 | SARS-CoV-2的3CLpro酶及其潜在的抗病毒药物。 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | 注意力机制 | 分子图和序列数据 | 训练数据集包含114,555个化合物，筛选数据集包含276,003个化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 1917 | 2024-08-07 |
Short-term prediction of PM2.5 concentration by hybrid neural network based on sequence decomposition
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0299603
PMID:38728371
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研究论文 | 本研究提出了一种新的混合预测模型MIC-CEEMDAN-CNN-BiGRU，用于基于24小时历史数据窗口的PM2.5短期预测 | 该模型结合了最大信息系数（MIC）特征选择、完整集合经验模态分解与自适应噪声（CEEMDAN）、卷积神经网络（CNN）和双向循环门控神经网络（BiGRU），以优化预测准确性 | NA | 准确预测PM2.5浓度，以减轻空气污染 | PM2.5浓度 | 机器学习 | NA | CEEMDAN, CNN, BiGRU | CNN, BiGRU | 时间序列数据 | 使用2016年北京PM2.5监测数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1918 | 2024-08-07 |
Coronary heart disease classification using deep learning approach with feature selection for improved accuracy
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-231807
PMID:38339946
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研究论文 | 本研究利用LASSO技术进行特征选择，开发了一种深度卷积神经网络（CNN）模型，用于冠状动脉疾病（CHD）的分类，以提高准确性 | 本研究采用了LASSO技术进行特征选择，并开发了一种改进的CNN模型，该模型在CHD数据集上实现了99.36%的准确率，相较于以往研究的80%至92%有显著提升 | NA | 开发和验证一种用于冠状动脉疾病分类的深度学习模型，以提高诊断准确性 | 冠状动脉疾病（CHD）的分类 | 机器学习 | 心血管疾病 | LASSO技术 | CNN | 数据集 | 使用了NHANES数据集中的49个特征 | NA | NA | NA | NA |
| 1919 | 2024-08-07 |
Implemented classification techniques for osteoporosis using deep learning from the perspective of healthcare analytics
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-231517
PMID:38393861
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习技术从医疗分析角度对骨质疏松症进行分类的方法 | 采用深度卷积神经网络（DCNN）和松鼠搜索算法（SSA）优化网络权重，提高了分类准确性 | NA | 研究如何通过深度学习算法提高骨质疏松症的分类准确性 | 骨质疏松症的分类和诊断 | 机器学习 | 骨质疏松症 | 深度学习 | 深度卷积神经网络（DCNN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1920 | 2024-08-07 |
HBNET: A blended ensemble model for the detection of cardiovascular anomalies using phonocardiogram
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-231290
PMID:38393859
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研究论文 | 研究提出了一种名为HBNET的混合集成模型，用于通过心音图检测心血管异常 | 该研究首次使用混合深度学习模型和softmax回归开发了一种新的混合集成模型，用于区分成人和儿童心音的五个不同类别 | 研究中未明确提及模型的局限性 | 旨在开发一种新的混合集成模型，以提高心音图分类的准确性和可靠性，并创建一个全面的5类儿童心音图数据集 | 成人和儿童的心音图 | 机器学习 | 心血管疾病 | 混合深度学习模型 | CNN-BiLSTM和CNN-LSTM | 音频信号 | 成人和儿童的心音图数据集 | NA | NA | NA | NA |