深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12022 篇文献，本页显示第 2741 - 2760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2741 | 2025-01-04 |
Semi-Supervised Learning for Multi-Label Cardiovascular Diseases Prediction: A Multi-Dataset Study
2024-05, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2023.3342828
PMID:38096090
|
研究论文 | 本文提出了一种多标签半监督模型ECGMatch，用于在有限监督下同时识别多种心血管疾病 | 提出了ECGAugment模块进行ECG数据增强，设计了超参数高效框架用于伪标签生成和优化，并提出了标签相关性对齐模块以捕捉不同心血管疾病的共现信息 | 模型在未见过的数据集上的性能仍需进一步验证 | 解决心电图（ECG）诊断系统中标签稀缺、多种心血管疾病共现及在未见数据集上表现不佳的问题 | 心血管疾病（CVDs） | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 半监督学习模型（ECGMatch） | ECG数据 | 四个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2742 | 2025-01-04 |
A Dempster-Shafer Approach to Trustworthy AI With Application to Fetal Brain MRI Segmentation
2024-05, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2023.3346330
PMID:38198270
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研究论文 | 本文提出了一种基于Dempster-Shafer理论的可信AI框架和实用系统，用于增强任何骨干AI系统，通过回退方法和故障安全机制来提高医学图像分割的鲁棒性 | 提出了一种新的可信AI理论框架和实用系统，结合Dempster-Shafer理论，自动丢弃违反专家知识的体素级标签，并使用回退方法处理这些体素 | NA | 提高医学图像分割的鲁棒性，确保AI模型在不同中心和病理情况下的可靠性 | 胎儿脑部MRI图像 | 医学图像处理 | 胎儿脑部异常 | Dempster-Shafer理论 | 深度学习模型 | 3D T2w MRI图像 | 540个手动标注的胎儿脑部3D T2w MRI图像，来自13个中心 | NA | NA | NA | NA |
| 2743 | 2025-01-04 |
UroAngel: a single-kidney function prediction system based on computed tomography urography using deep learning
2024-Apr-16, World journal of urology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s00345-024-04921-6
PMID:38627315
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的系统UroAngel，用于通过计算机断层扫描尿路造影（CTU）图像无创预测单肾功能水平 | 开发了基于3D U-Net卷积神经网络的系统UroAngel，能够准确分割肾皮质并预测肾功能阶段，性能优于传统方法和放射科医生 | 研究样本量有限，仅包括520名梗阻性肾病患者，且仅在40名患者中进行了临床验证 | 开发一种非侵入性且便捷的单肾功能水平预测系统 | 梗阻性肾病（ON）患者 | 数字病理学 | 肾病 | 计算机断层扫描尿路造影（CTU） | 3D U-Net | 图像 | 520名梗阻性肾病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2744 | 2025-01-04 |
Revisiting Computer-Aided Tuberculosis Diagnosis
2024-04, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2023.3330825
PMID:37934644
|
研究论文 | 本文探讨了利用深度学习进行计算机辅助结核病诊断（CTD）的进展，并提出了一个新的数据集和基线模型 | 提出了一个大规模数据集TBX11 K，包含11,200张胸部X光图像，并提出了SymFormer模型，该模型结合了对称搜索注意力（SymAttention）和对称位置编码（SPE）以提高诊断性能 | 尽管提出了新的数据集和模型，但研究的局限性在于CXR图像可能不完全遵循双边对称性，这可能会影响模型的性能 | 提高计算机辅助结核病诊断的准确性和效率 | 胸部X光图像 | 计算机视觉 | 结核病 | 深度学习 | SymFormer | 图像 | 11,200张胸部X光图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2745 | 2025-01-04 |
Deep learning using contrast-enhanced ultrasound images to predict the nuclear grade of clear cell renal cell carcinoma
2024-Mar-21, World journal of urology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s00345-024-04889-3
PMID:38512539
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研究论文 | 本文评估了使用对比增强超声（CEUS）图像的深度学习模型在区分低级别（I级和II级）和高级别（III级和IV级）透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中的有效性 | 提出了基于RepVGG架构的深度学习模型，用于区分ccRCC的核级别，并利用类激活映射（CAM）可视化模型预测的关键区域 | 研究为回顾性研究，样本量相对较小（177例ccRCC），且仅使用了单一机构的CEUS图像数据 | 评估深度学习模型在非侵入性区分ccRCC核级别中的有效性 | 透明细胞肾细胞癌（ccRCC）患者 | 计算机视觉 | 肾癌 | 对比增强超声（CEUS） | RepVGG | 图像 | 177例ccRCC（93例低级别，84例高级别），共6412张CEUS图像 | NA | NA | NA | NA |
| 2746 | 2025-01-04 |
Improved Transfer Learning for Detecting Upper-Limb Movement Intention Using Mechanical Sensors in an Exoskeletal Rehabilitation System
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3486444
PMID:39453796
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研究论文 | 本研究提出了一种利用深度和异构迁移学习技术从机械传感器信号中检测上肢运动意图的新策略 | 结合了三种传感器（sEMG、FSR和IMU）来捕捉生物信号，并使用CIFAR-ResNet18和CIFAR-MobileNetV2架构构建深度学习模型，通过优化技术确定每层的适当结构和学习率 | NA | 检测上肢运动意图，以改进康复辅助机器人的人机协作 | 上肢运动意图 | 机器学习 | NA | 深度学习和迁移学习 | CIFAR-ResNet18, CIFAR-MobileNetV2 | 机械传感器信号（sEMG、FSR、IMU） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2747 | 2025-01-04 |
Automatic Gaze Analysis: A Survey of Deep Learning Based Approaches
2024-01, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2023.3321337
PMID:37966935
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综述 | 本文综述了基于深度学习的自动视线分析方法及其在计算机视觉和人机交互领域的应用 | 本文特别关注了无监督和弱监督领域的视线估计和分割方法，并分析了这些方法的优势和评估指标 | 开发一个鲁棒且通用的视线分析方法仍需解决现实世界中的挑战，如无约束设置和较少监督的学习 | 探讨自动视线分析中的重要线索及其在无约束环境中的实时编码方法 | 视线分析任务和应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2748 | 2024-08-07 |
Evaluating a deep learning AI algorithm for detecting residual prostate cancer on MRI after focal therapy
2024-Jul, BJUI compass
IF:1.6Q3
DOI:10.1002/bco2.373
PMID:39022660
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2749 | 2025-01-03 |
Automatic Detection and Assessment of Freezing of Gait Manifestations
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3431208
PMID:39028610
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习技术基于惯性测量单元数据自动检测和评估帕金森病患者的冻结步态（FOG）表现 | 本文创新性地将深度学习应用于冻结步态的分类，并引入细化模型以解决过分割错误，成功区分了冻结步态与其他形式的运动停止 | 研究样本量较小，仅包含18名帕金森病患者，需要在更大和更多样化的验证队列中进一步研究 | 分析深度学习在分类冻结步态表现中的有效性，并评估其严重程度 | 帕金森病患者的冻结步态表现 | 机器学习 | 帕金森病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 惯性测量单元数据 | 18名帕金森病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2750 | 2025-01-03 |
BrainNPT: Pre-Training Transformer Networks for Brain Network Classification
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3434343
PMID:39074019
|
研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer网络的预训练方法BrainNPT，用于脑功能网络分类 | 首次将Transformer网络应用于脑网络分析，并提出了预训练框架以利用未标记数据 | 未明确提及具体局限性 | 提高脑功能网络分类的准确性 | 脑功能网络数据 | 机器学习 | NA | Transformer网络 | Transformer | 脑功能网络数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2751 | 2025-01-03 |
fNIRS-Driven Depression Recognition Based on Cross-Modal Data Augmentation
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3429337
PMID:39012734
|
研究论文 | 本文提出了一种基于跨模态数据增强的fNIRS驱动的抑郁症识别架构（fCMDA），通过将fNIRS数据转换为伪序列激活图像来提高抑郁症诊断的准确性 | 提出了跨模态数据增强方法（fCMDA），将fNIRS数据转换为伪序列激活图像，并结合时间域增强机制生成多样化数据，解决了数据不足的问题 | 数据收集仍然依赖于标准实验范式，且数据量有限，可能影响模型的泛化能力 | 提高抑郁症的早期诊断和干预效果，探索基于fNIRS和深度学习的抑郁症识别方法 | 抑郁症患者 | 机器学习 | 抑郁症 | 功能近红外光谱（fNIRS） | 深度分类网络 | fNIRS数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2752 | 2025-01-03 |
Digital Biomarker for Muscle Function Assessment Using Surface Electromyography With Electrical Stimulation and a Non-Invasive Wearable Device
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3444890
PMID:39150814
|
研究论文 | 本文提出了一种使用表面肌电图（sEMG）结合电刺激和可穿戴设备的数字生物标志物测量技术，用于在家方便地监测肌肉功能 | 结合电刺激和可穿戴设备，利用卷积神经网络模型从连续小波变换图像中提取深度学习特征，训练回归模型来测量数字生物标志物 | 研究仅招募了健康参与者，未涉及患有肌肉功能退化的人群 | 开发一种便捷的肌肉功能监测技术，以检测由肌肉减少症引起的肌肉退化 | 20-60岁的健康参与者 | 数字病理学 | 老年疾病 | 表面肌电图（sEMG）结合电刺激 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 98名健康参与者，包括48名男性 | NA | NA | NA | NA |
| 2753 | 2025-01-03 |
ABR-Attention: An Attention-Based Model for Precisely Localizing Auditory Brainstem Response
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3445936
PMID:39159023
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ABR-Attention的深度学习网络，用于自动提取听觉脑干反应（ABR）中的特征波V潜伏期 | ABR-Attention模型引入了自注意力模块、一阶和二阶导数注意力模块以及回归模块，提高了特征波V潜伏期提取的准确性和效率 | 尽管ABR-Attention在提取特征波V潜伏期方面表现出色，但其在不同声压水平（SPLs）和不同误差尺度下的效果仍需进一步验证 | 开发一种自动提取ABR特征波V潜伏期的方法，以减少临床医生的工作量 | 听觉脑干反应（ABR）中的特征波V潜伏期 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ABR-Attention | 信号数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2754 | 2025-01-03 |
A Novel Method to Identify Mild Cognitive Impairment Using Dynamic Spatio-Temporal Graph Neural Network
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3450443
PMID:39190512
|
研究论文 | 本文提出了一种利用动态时空图神经网络识别轻度认知障碍的新方法 | 首次从时空结构的角度分析rs-fMRI数据，构建了动态时空图神经网络模型，包含时间块、空间块和图池化块三个模块 | 未提及模型在其他数据集或更大样本上的泛化能力 | 提高轻度认知障碍（MCI）的识别准确率，并探索其在阿尔茨海默病（AD）研究中的应用 | 轻度认知障碍（MCI）、阿尔茨海默病（AD）和正常对照组（NC）的受试者 | 数字病理学 | 老年疾病 | rs-fMRI | 动态时空图神经网络 | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2755 | 2025-01-03 |
A Strong and Simple Deep Learning Baseline for BCI Motor Imagery Decoding
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3451010
PMID:39196743
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研究论文 | 本文提出了一种名为EEG-SimpleConv的简单1D卷积神经网络，用于脑机接口（BCI）中的运动想象解码 | EEG-SimpleConv使用标准组件构建，具有高性能和低推理时间，展示了跨受试者的强大知识转移能力 | 未明确提及具体局限性 | 提出一个简单且高性能的基线模型，用于脑机接口中的运动想象解码 | 脑机接口中的运动想象数据 | 机器学习 | NA | 1D卷积神经网络 | CNN | EEG数据 | 四个EEG运动想象数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2756 | 2025-01-03 |
Effects of Individual Research Practices on fNIRS Signal Quality and Latent Characteristics
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3458396
PMID:39259640
|
研究论文 | 本研究评估了不同实验室在功能性近红外光谱（fNIRS）信号质量上的差异及其潜在特征 | 首次使用深度学习模型提取fNIRS数据的深层特征，并通过支持向量机（SVM）模型对不同实验室的数据进行分类 | 研究仅涉及两个实验室的数据，样本量相对较小，可能无法全面反映fNIRS信号质量的差异 | 评估不同实验室在fNIRS信号质量上的差异及其潜在特征 | 新加坡（N=74）和意大利（N=84）两个不同实验室收集的fNIRS数据 | 神经影像学 | NA | 功能性近红外光谱（fNIRS） | 支持向量机（SVM） | fNIRS信号数据 | 新加坡74人，意大利84人 | NA | NA | NA | NA |
| 2757 | 2025-01-03 |
Federated Motor Imagery Classification for Privacy-Preserving Brain-Computer Interfaces
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3457504
PMID:39255189
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研究论文 | 本文提出了一种名为FedBS的联邦学习方法，用于保护EEG数据隐私的脑机接口运动想象分类 | FedBS结合了本地批次特定批归一化和锐度感知最小化优化器，以减少不同客户端之间的数据差异并提高模型泛化能力 | NA | 研究如何在保护用户数据隐私的同时，训练出准确的EEG脑机接口分类器 | EEG数据 | 机器学习 | NA | 联邦学习 | 深度学习模型 | EEG数据 | 三个公共运动想象数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2758 | 2025-01-03 |
Early Detection of Parkinson's Disease Using Deep NeuroEnhanceNet With Smartphone Walking Recordings
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3462392
PMID:39288062
|
研究论文 | 本文利用智能手机的行走记录数据，通过深度学习模型NeuroEnhanceNet进行帕金森病的早期检测 | 提出了专门针对惯性传感器数据的深度学习模型NeuroEnhanceNet，能够同时关注单通道内的长期数据特征和通道间的相关性 | 未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力 | 探索智能手机行走记录数据在帕金森病早期检测中的应用 | 帕金森病患者 | 数字病理学 | 帕金森病 | 深度学习 | NeuroEnhanceNet | 惯性传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2759 | 2025-01-03 |
Cortical ROI Importance Improves MI Decoding From EEG Using Fused Light Neural Network
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3461339
PMID:39283802
|
研究论文 | 本文提出了一种基于融合轻量神经网络的脑电信号运动想象解码方法，通过区域重要性提升解码性能 | 提出了一种新的运动想象解码方法，通过区域重要性（RI）和代表性偶极子（RD）来增强特征提取，并结合2D可分离卷积和门控循环单元（2DSCG）进行分类 | NA | 提高基于脑电信号的运动想象解码性能，用于智能康复的脑机接口 | 脑电信号（EEG） | 机器学习 | NA | 随机森林算法，2D可分离卷积，门控循环单元（GRU） | 2DSCG（2D可分离卷积和门控循环单元） | 脑电信号（EEG） | 基于两个公开数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2760 | 2025-01-02 |
MEFFNet: Forecasting Myoelectric Indices of Muscle Fatigue in Healthy and Post-Stroke During Voluntary and FES-Induced Dynamic Contractions
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3431024
PMID:39028608
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研究论文 | 本文提出了一种名为MEFFNet的深度学习模型，用于预测健康和中风后患者在自主和FES诱导动态收缩中的肌电疲劳指数 | 将迁移学习引入深度学习模型MEFFNet，用于预测动态收缩中的肌电疲劳指数，并在合成时间序列数据集上进行预训练以提高预测性能 | 研究样本量较小，且仅针对肘部屈伸运动进行测试，未涵盖其他肌肉群或运动类型 | 开发一种能够预测肌电疲劳指数的深度学习模型，以应用于可穿戴技术、辅助设备（如外骨骼和假肢）和功能性电刺激（FES）神经假体等领域 | 健康和中风后患者在自主和FES诱导动态收缩中的肌电疲劳指数 | 机器学习 | 中风 | 功能性电刺激（FES） | MEFFNet | 时间序列数据 | 16名健康受试者和17名中风后受试者 | NA | NA | NA | NA |