深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 12169 篇文献，本页显示第 2781 - 2800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2781 | 2024-11-28 |
Correction to "Development and validation of deep learning models for identifying the brand of pedicle screws on plain spine radiographs"
2024-Dec, JOR spine
IF:3.4Q1
DOI:10.1002/jsp2.70013
PMID:39600966
|
correction | 对文章“Development and validation of deep learning models for identifying the brand of pedicle screws on plain spine radiographs”的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2782 | 2024-11-28 |
CT-Based Lung Size Matching in Delayed Chest Closure for Systemic Sclerosis Lung Transplantation
2024-Dec, Clinical transplantation
IF:1.9Q3
DOI:10.1111/ctr.70041
PMID:39601250
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研究论文 | 研究系统性硬化症患者在肺移植中使用延迟关胸术的临床结果和风险因素 | 首次探讨系统性硬化症患者在肺移植中使用延迟关胸术的研究 | 回顾性研究，样本量有限 | 评估延迟关胸术在系统性硬化症肺移植患者中的效果和风险因素 | 系统性硬化症肺移植患者 | 数字病理学 | 系统性硬化症 | 深度学习算法 | NA | CT影像 | 92名系统性硬化症肺移植患者 |
| 2783 | 2024-11-28 |
Use of artificial intelligence to detect dental caries on intraoral photos
2024-Nov-27, Quintessence international (Berlin, Germany : 1985)
DOI:10.3290/j.qi.b5857664
PMID:39601186
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研究论文 | 研究开发了一种基于深度学习的多阶段AI算法管道，用于在口腔内照片中检测龋齿 | 该研究利用深度学习技术，开发了一种能够在非临床环境中早期检测龋齿的AI算法管道 | 研究主要集中在口腔内照片的检测，未涉及其他类型的数据或临床应用 | 开发一种成本效益高的工具，用于在非临床环境中早期检测龋齿 | 口腔内牙齿照片中的龋齿检测 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 50,179张口腔内牙齿照片 |
| 2784 | 2024-11-28 |
Applying Conformal Prediction to a Deep Learning Model for Intracranial Hemorrhage Detection to Improve Trustworthiness
2024-Nov-27, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240032
PMID:39601654
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研究论文 | 本文将保形预测应用于深度学习模型，以提高颅内出血检测的可信度 | 本文创新性地将保形预测（MCP）应用于深度学习模型，以提高模型在识别困难病例时的准确性和可信度 | 本文仅使用了CQ500数据集中的491个非对比头部CT体积进行研究，样本量相对较小 | 研究目的是通过应用保形预测来提高深度学习模型在颅内出血检测中的性能和可信度 | 研究对象是颅内出血（ICH）的检测和分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 491个非对比头部CT体积 |
| 2785 | 2024-11-28 |
An optimal deep learning approach for breast cancer detection and classification with pre-trained CNN-based feature learning mechanism
2024-Nov-27, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2024.2430454
PMID:39601679
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研究论文 | 本文提出了一种基于预训练CNN特征学习机制的最优深度学习方法，用于乳腺癌的检测和分类 | 本文创新性地采用了预训练的迁移学习模型进行分割和特征学习，并结合增强的布谷鸟搜索优化算法进行特征选择，最终使用ECSO-LSTM模型进行分类 | NA | 开发一种高精度的深度学习系统，用于乳腺癌的早期检测和分类 | 乳腺癌的超声图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | CNN, LSTM | 图像 | 从BUSI数据集中收集的超声图像 |
| 2786 | 2024-11-28 |
A combination of conserved and stage-specific lncRNA biomarkers to detect lung adenocarcinoma progression
2024-Nov-27, Journal of biomolecular structure & dynamics
IF:2.7Q2
DOI:10.1080/07391102.2024.2431190
PMID:39601689
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研究论文 | 研究通过整合网络方法探讨长链非编码RNA（lncRNA）在肺腺癌发生中的作用，并识别出阶段特异性和保守的lncRNA生物标志物 | 识别出一种保守和四种阶段特异的lncRNA作为基因组调控生物标志物，并利用深度学习成功区分肺腺癌及其不同进展阶段 | NA | 探讨lncRNA在肺腺癌进展中的分子机制，并识别潜在的lncRNA生物标志物 | 肺腺癌及其不同进展阶段的lncRNA表达模式 | 数字病理学 | 肺腺癌 | 深度学习 | NA | 表达谱 | NA |
| 2787 | 2024-11-28 |
A review on real time implementation of soft computing techniques in thermal power plant
2024-Nov-27, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2429721
PMID:39601783
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综述 | 本文综述了2019年至2023年间，软计算技术在热电厂实时应用中的研究进展 | 本文系统总结了现有研究在不同维度上对热电厂生产效率的改进，并提供了未来研究方向和研究空白 | 本文主要集中在综述现有研究，未提出新的技术或方法 | 旨在总结和评估软计算技术在热电厂生产效率提升中的应用 | 热电厂的生产效率 | 机器学习 | NA | 软计算技术（包括人工智能和机器学习） | NA | NA | NA |
| 2788 | 2024-11-28 |
Assessing the effects of 5-HT2A and 5-HT5A receptor antagonists on DOI-induced head-twitch response in male rats using marker-less deep learning algorithms
2024-Nov-27, Pharmacological reports : PR
IF:3.6Q2
DOI:10.1007/s43440-024-00679-1
PMID:39602080
|
研究论文 | 评估5-HT2A和5-HT5A受体拮抗剂对DOI诱导的雄性大鼠头部抽搐反应的影响，使用无标记深度学习算法 | 采用无标记深度学习算法（DeepLabCut和SimBA工具包）来检测头部抽搐反应，取代了传统的需要手术植入磁性标记的方法 | NA | 评估无标记深度学习算法检测头部抽搐反应的可行性 | 5-HT2A和5-HT5A受体拮抗剂对DOI诱导的雄性大鼠头部抽搐反应的影响 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | DeepLabCut神经网络 | 视频 | 雄性大鼠 |
| 2789 | 2024-11-28 |
Corrigendum: Deep learning-driven ultrasound-assisted diagnosis: optimizing GallScopeNet for precise identification of biliary atresia
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1518391
PMID:39600936
|
correction | 纠正了文章DOI: 10.3389/fmed.2024.1445069中的错误 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2790 | 2024-11-27 |
Wee1 inhibitor optimization through deep-learning-driven decision making
2024-Dec-15, European journal of medicinal chemistry
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.ejmech.2024.116912
PMID:39369485
|
研究论文 | 本文利用深度学习技术优化Wee1抑制剂，通过活性解释、基于支架的分子生成和活性预测，从初始化合物GLX0198出发，获得了三个优化后的化合物，并在多种癌细胞系中表现出显著的抑制效果 | 本文首次将深度学习技术应用于Wee1抑制剂的优化，显著提高了抑制剂的活性 | 本文仅展示了少数几个优化后的化合物，未全面评估所有可能的优化路径 | 利用深度学习技术优化Wee1抑制剂，提高其在癌症治疗中的效果 | Wee1抑制剂及其在癌症细胞中的抑制效果 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 分子数据 | 从初始化合物GLX0198出发，最终获得三个优化后的化合物 |
| 2791 | 2024-11-27 |
Can Deep Learning Search for Exceptional Chiroptical Properties? The Halogenated [6]Helicene Case
2024-Dec-02, Angewandte Chemie (International ed. in English)
DOI:10.1002/anie.202409998
PMID:39329214
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研究论文 | 本文研究了化学结构与手性光学性质之间的关系，并利用深度学习模型预测了大量卤代[6]螺旋烯的手性旋转强度 | 首次利用深度神经网络模型预测卤代[6]螺旋烯的手性旋转强度，并通过实验验证了预测结果的准确性 | NA | 研究化学结构与手性光学性质之间的关系，并开发新的具有增强光学性质的系统 | 卤代[6]螺旋烯的手性旋转强度 | 机器学习 | NA | DFT计算 | 深度神经网络 | 化学结构数据 | 数百万个卤代[6]螺旋烯衍生物 |
| 2792 | 2024-11-27 |
Deep learning predicted perceived age is a reliable approach for analysis of facial ageing: A proof of principle study
2024-Dec, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV
IF:8.4Q1
DOI:10.1111/jdv.20365
PMID:39360788
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研究论文 | 本研究探讨了使用深度学习算法预测面部感知年龄的可行性，并验证了其与人类评估的感知年龄在关联疾病和基因变异方面的一致性 | 本研究首次使用深度学习方法自动估算面部感知年龄，并验证了其与人类评估的感知年龄在关联疾病和基因变异方面的一致性 | 本研究仅在荷兰的中老年人群中进行了验证，未来需要在更多样化的人群中进行进一步验证 | 验证深度学习算法在估算面部感知年龄方面的可靠性，并探讨其与人类评估的感知年龄在关联疾病和基因变异方面的一致性 | 中老年荷兰参与者的面部图像和感知年龄数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 自监督学习和深度特征迁移 | 图像 | 2679名中老年荷兰参与者和1158名验证人群 |
| 2793 | 2024-11-27 |
Tractography-Based Automated Identification of Retinogeniculate Visual Pathway With Novel Microstructure-Informed Supervised Contrastive Learning
2024-Dec-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.70071
PMID:39564727
|
研究论文 | 本文提出了一种基于扩散MRI纤维束成像的自动识别视网膜-外侧膝状体视觉通路的新型深度学习框架 | 设计了一种新的微结构信息引导的监督对比学习方法，并提出了一种新的纤维束级别数据增强方法来处理高度不平衡的训练数据 | NA | 开发一种快速且准确的自动识别视网膜-外侧膝状体视觉通路的方法 | 视网膜-外侧膝状体视觉通路 | 计算机视觉 | NA | 扩散MRI纤维束成像 | 深度学习 | 图像 | 包括正常人和垂体瘤患者的扩散MRI纤维束成像数据 |
| 2794 | 2024-11-27 |
Evaluation of a Deep Learning Model for Metastatic Squamous Cell Carcinoma Prediction From Whole Slide Images
2024-Dec-01, Archives of pathology & laboratory medicine
IF:3.7Q1
DOI:10.5858/arpa.2023-0406-OA
PMID:38387604
|
研究论文 | 本文设计并验证了一种用于预测转移性鳞状细胞癌的深度学习模型 | 该模型专门针对鳞状细胞癌的淋巴结转移预测，使用全切片图像进行训练和验证 | 模型存在假阳性（如生发中心、灰尘细胞聚集和标本处理伪影）和假阴性（如分化不良）的问题 | 开发一种能够预测鳞状细胞癌淋巴结转移的深度学习模型 | 鳞状细胞癌的淋巴结转移 | 数字病理学 | 鳞状细胞癌 | 深度学习 | EfficientNetB1 | 图像 | 训练集包含6587张全切片图像（2413张鳞状细胞癌和4174张非肿瘤），测试集包含541张全切片图像（41张鳞状细胞癌和500张非肿瘤） |
| 2795 | 2024-11-27 |
A comprehensive dataset for Bangladeshi dessert classification
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.111077
PMID:39583252
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研究论文 | 本文介绍了一个用于孟加拉甜点分类的综合数据集 | 该研究提供了一个专门为孟加拉甜点分类选择的高质量图像数据集，并使用MobileNet等深度学习算法进行分类模型的开发 | NA | 开发可靠的甜点分类模型，促进机器学习技术在烹饪应用中的发展 | 孟加拉传统甜点的图像 | 计算机视觉 | NA | 图像处理技术，深度学习算法 | MobileNet | 图像 | 包含多种传统孟加拉甜点的高质量图片 |
| 2796 | 2024-11-27 |
Engagement and learning approaches among medical students in an online surgical teaching programme: A cross-sectional study
2024-Dec, Surgery open science
IF:1.4Q3
DOI:10.1016/j.sopen.2024.10.010
PMID:39584028
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研究论文 | 研究了在线外科教学项目中医学生的参与度和学习方法 | 使用了在线学生参与度量表（OSE）和修订版Biggs双因素学习过程问卷（R-SPQ-2F）来评估学生的参与度和学习方法 | 调查回复率较低，仅为35.4% | 评估在线外科教学项目中医学生的参与度和学习方法 | 南非一所大学的325名外科在线模块的毕业生 | NA | NA | NA | NA | NA | 325名毕业生 |
| 2797 | 2024-11-27 |
AI based diagnostics product design for osteosarcoma cells microscopy imaging of bone cancer patients using CA-MobileNet V3
2024-Dec, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100644
PMID:39584044
|
研究论文 | 本研究利用人工智能技术，设计了一种基于CA-MobileNet V3模型的智能显微镜产品，用于骨癌患者骨肉瘤细胞的显微图像诊断 | 本研究提出了一种改进的CA-MobileNet V3模型，嵌入到创新的显微镜产品中，增强了显微镜的特征提取能力，并有助于减少诊断中的误分类 | NA | 开发一种高效的自动化分类模型，用于骨肉瘤的病理诊断 | 骨肉瘤细胞的显微图像 | 计算机视觉 | 骨癌 | 深度学习 | CA-MobileNet V3 | 图像 | NA |
| 2798 | 2024-11-27 |
Advancements in Cardiac CT Imaging: The Era of Artificial Intelligence
2024-Dec, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.)
DOI:10.1111/echo.70042
PMID:39584228
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综述 | 本文综述了人工智能在心脏CT成像后处理中的应用，讨论了当前能力和未来方向 | 本文介绍了人工智能在心脏CT成像中的新工具和方法，如心肌CT灌注和分数流量储备 | 本文主要集中在综述现有技术和未来方向，未涉及具体实验或数据分析 | 探讨人工智能在心脏CT成像中的应用及其对临床诊断的影响 | 心脏CT成像中的冠状动脉钙评分、CT血管造影、分数流量储备、心肌CT灌注和心外膜脂肪组织 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 人工智能、机器学习、深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 2799 | 2024-11-27 |
Prediction of therapeutic response to transarterial chemoembolization plus systemic therapy regimen in hepatocellular carcinoma using pretreatment contrast-enhanced MRI based habitat analysis and Crossformer model
2024-Nov-26, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04709-7
PMID:39586897
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研究论文 | 本文开发了基于多相增强磁共振成像（CE-MRI）的栖息地分析和深度学习模型，用于预测肝细胞癌（HCC）患者对经动脉化疗栓塞（TACE）联合系统治疗的反应 | 本文创新性地使用了K-means聚类算法对肿瘤内体素进行分类，并结合Crossformer模型和ResNet50模型进行预测 | 研究样本量较小，且仅在两家机构进行验证 | 开发和验证基于CE-MRI的模型，用于早期评估HCC患者对TACE联合分子靶向治疗和抗PD-(L)1治疗的反应 | HCC患者对TACE联合系统治疗的反应 | 数字病理学 | 肝癌 | 多相增强磁共振成像（CE-MRI） | Crossformer模型和ResNet50模型 | 图像 | 102名HCC患者 |
| 2800 | 2024-11-27 |
A CT-based deep learning for segmenting tumors and predicting microsatellite instability in patients with colorectal cancers: a multicenter cohort study
2024-Nov-26, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-024-01909-5
PMID:39586941
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研究论文 | 开发并验证基于深度学习的模型，用于结直肠癌患者的肿瘤自动分割和微卫星不稳定性预测 | 结合对比增强CT和临床病理因素，提高了肿瘤分割效率和微卫星不稳定性预测的诊断性能 | NA | 开发和验证用于结直肠癌患者肿瘤自动分割和微卫星不稳定性预测的深度学习模型 | 结直肠癌患者的肿瘤分割和微卫星不稳定性预测 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 深度学习 | ViT 和 卷积神经网络 | 图像 | 2180名患者，分为训练组（1159名）、验证组（289名）和独立外部测试组（732名） |