深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 12037 篇文献，本页显示第 4661 - 4680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4661 | 2024-11-15 |
A dual-region speech enhancement method based on voiceprint segmentation
2024-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106683
PMID:39255636
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研究论文 | 本文提出了一种基于声纹区域分割的双区域语音增强方法 | 通过声纹区域分割，分别对语音能量集中和非集中区域建立不同的语音增强模型，从而提高模型性能 | 未提及 | 验证基于声纹区域分割的双区域语音增强模型的有效性 | 噪声污染的语音信号和干净的语音信号之间的映射关系 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 双区域语音增强模型 | 语音信号 | 使用公共数据集进行实验 |
| 4662 | 2024-11-15 |
AI-Enhanced Detection of Clinically Relevant Structural and Functional Anomalies in MRI: Traversing the Landscape of Conventional to Explainable Approaches
2024-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29247
PMID:38243677
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综述 | 本文详细探讨了人工智能在磁共振成像（MRI）中异常检测的应用，强调了其在医学诊断中的变革性影响 | 本文介绍了最新的集成方法和可解释人工智能的进展，为未来的研究方向和潜在突破提供了见解 | NA | 提高MRI中关键结构和功能异常检测的精度和速度 | MRI图像中的异常检测 | 计算机视觉 | NA | 机器学习和深度学习 | 集成方法和可解释人工智能 | 图像 | NA |
| 4663 | 2024-11-15 |
Deep Learning Radiomic Analysis of MRI Combined with Clinical Characteristics Diagnoses Placenta Accreta Spectrum and its Subtypes
2024-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29317
PMID:38390981
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研究论文 | 本文开发了一种级联深度语义-放射组学-临床（DRC）模型，用于基于T2加权MRI诊断胎盘植入谱（PAS）及其亚型 | 本文创新性地结合了放射组学、深度语义特征和临床特征，开发了一种级联模型用于诊断PAS及其亚型 | 本文为回顾性研究，样本量相对较小，且未提及模型的长期性能评估 | 开发一种新的深度学习模型，用于诊断胎盘植入谱及其亚型，以辅助手术规划 | 胎盘植入谱及其亚型 | 机器学习 | 妇产科疾病 | MRI | 深度学习模型 | 图像 | 361名疑似PAS的孕妇，分为训练组和测试组 |
| 4664 | 2024-11-15 |
Editorial for "Deep Learning Radiomic Analysis of MRI Combined with Clinical Characteristics Diagnoses Placenta Accreta Spectrum and its Subtypes"
2024-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29321
PMID:38415787
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4665 | 2024-11-15 |
Fully Automated Identification of Lymph Node Metastases and Lymphovascular Invasion in Endometrial Cancer From Multi-Parametric MRI by Deep Learning
2024-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29344
PMID:38471960
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习模型，用于从多参数MRI图像中自动识别子宫内膜癌患者的淋巴结转移和淋巴血管侵犯 | 本文首次提出了一种多任务深度学习模型，能够同时识别淋巴结转移和淋巴血管侵犯，并在外部测试集上表现优于三名放射科医生 | 本文的研究是回顾性的，且样本量相对较小，未来需要在前瞻性研究和更大样本量的验证中进一步验证模型的有效性 | 开发一种深度学习模型，用于从多参数MRI图像中自动识别子宫内膜癌患者的淋巴结转移和淋巴血管侵犯，以辅助临床治疗方案的设计 | 子宫内膜癌患者的淋巴结转移和淋巴血管侵犯 | 计算机视觉 | 妇科肿瘤 | 多参数MRI | nnU-Net | 图像 | 621名子宫内膜癌患者，其中111名淋巴结转移阳性，168名淋巴血管侵犯阳性，分为训练集398例，内部测试集169例，外部测试集54例 |
| 4666 | 2024-11-15 |
Editorial for "Fully Automated Identification of Lymph Node Metastases and Lymphovascular Invasion in Endometrial Cancer From Multi-Parametric MRI by Deep Learning"
2024-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29409
PMID:38662938
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 4667 | 2024-11-15 |
The utilization of artificial intelligence in enhancing 3D/4D ultrasound analysis of fetal facial profiles
2024-Nov-26, Journal of perinatal medicine
IF:1.7Q2
DOI:10.1515/jpm-2024-0347
PMID:39383043
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研究论文 | 本文探讨了人工智能在增强胎儿面部轮廓3D/4D超声分析中的应用 | 通过机器学习和深度学习算法，AI能够准确高效地解读复杂的3D/4D超声数据，提升产前诊断和护理的准确性、一致性和效率 | NA | 研究人工智能在产科领域中3D/4D超声分析的应用 | 胎儿面部轮廓的3D/4D超声数据 | 计算机视觉 | NA | 机器学习 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 4668 | 2024-11-15 |
Development of Neural Network Potentials for Studying Chemical Behaviors of La3+/Nd3+ Ions in Molten LiCl-KCl-CsCl in Combination with Raman Spectroscopy
2024-Nov-14, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.4c04750
PMID:39485007
|
研究论文 | 研究了在LiCl-KCl-CsCl熔盐中La3+/Nd3+离子的化学行为，结合拉曼光谱和深度学习技术 | 使用神经网络势能（NNP）结合拉曼光谱和大尺度分子动力学（MD）模拟，揭示了La/Nd离子在高温下形成稳定的八面体络合物的倾向 | NA | 研究熔盐中La3+/Nd3+离子的配位化学 | La3+/Nd3+离子在LiCl-KCl-CsCl熔盐中的化学行为 | 化学 | NA | 拉曼光谱、深度学习、分子动力学（MD）模拟 | 神经网络（NNP） | 熔盐化学数据 | NA |
| 4669 | 2024-11-15 |
Deep Learning Enhanced in Situ Atomic Imaging of Ion Migration at Crystalline-Amorphous Interfaces
2024-Nov-13, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.4c04472
PMID:39494996
|
研究论文 | 本文构建了一种原位双倾斜电操纵器，结合深度学习图像增强技术，在晶体-非晶界面观察钾离子迁移和微结构演化 | 首次在扫描透射电子显微镜中结合深度学习图像增强技术，显著提高了原子图像的分辨率，观察到钾离子在晶体-非晶界面的迁移和微结构变化 | NA | 深入理解离子在界面处的传输机制，以改进能源存储和神经形态计算等应用的性能 | 钾离子在锑硒化物晶体-非晶界面的迁移和微结构演化 | 计算机视觉 | NA | 扫描透射电子显微镜 | 深度学习 | 图像 | NA |
| 4670 | 2024-11-15 |
Imaging error reduction in radial cine-MRI with deep learning-based intra-frame motion compensation
2024-Nov-11, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad8831
PMID:39419112
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的径向电影MRI内帧运动补偿技术，以减少目标定位误差 | 提出了一种新的TransSin-UNet网络，通过模拟运动依赖的径向采样生成数据集，并在不同数据集上进行训练和评估，显著提高了图像质量和目标定位精度 | 仅在模拟数据集上进行了验证，尚未在实际临床环境中进行测试 | 提高径向电影MRI在实时运动管理中的准确性 | 径向电影MRI图像中的目标定位误差 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | TransSin-UNet | 图像 | 25个4D数字人体肺部癌症模型 |
| 4671 | 2024-11-15 |
Uncertainty Qualification for Deep Learning-Based Elementary Reaction Property Prediction
2024-Nov-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01358
PMID:39441973
|
研究论文 | 本文研究了基于深度学习的基元反应性质预测中的不确定性量化问题 | 本文将图卷积神经网络与三种不确定性预测技术（深度集成、蒙特卡罗 dropout 和证据学习）结合，提供了不确定性量化的见解，并展示了深度集成模型在估计预测不确定性方面的优越性 | NA | 研究基元反应性质预测中的不确定性量化问题 | 基元反应的热力学和动力学性质 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图卷积神经网络 (GCNN) | 数据集 | 多个基元反应性质数据集 |
| 4672 | 2024-11-15 |
Discovery of Highly Bioactive Peptides through Hierarchical Structural Information and Molecular Dynamics Simulations
2024-Nov-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01006
PMID:39466714
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研究论文 | 本文介绍了一种利用分层结构信息和分子动力学模拟来发现高生物活性肽的创新方法 | 本文提出了一种名为Ladderpath的新策略，基于算法信息理论，用于快速生成和增强新型肽设计的效率和清晰度 | 本文未提及具体的局限性 | 开发针对髓系细胞白血病-1蛋白的新型BH3样肽抑制剂 | BH3样肽抑制剂及其对髓系细胞白血病-1蛋白的抑制活性 | NA | 癌症 | 分子动力学模拟 | NA | 肽序列 | 8个已知的生物活性BH3肽序列 |
| 4673 | 2024-11-15 |
Multimodal Representation Learning via Graph Isomorphism Network for Toxicity Multitask Learning
2024-Nov-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01061
PMID:39432821
|
研究论文 | 本文提出了一种多模态图同构网络（MMGIN）模型，用于化合物毒性多任务学习 | 引入了多模态表示学习模型，结合指纹和分子图，通过双通道结构独立学习表示，并采用前馈神经网络进行多任务学习 | NA | 解决化合物毒性计算任务的多样性和复杂性问题 | 化合物毒性分类和多类别分类 | 机器学习 | NA | 图同构网络 | 前馈神经网络 | 指纹和分子图 | 基于TOXRIC数据集构建的化合物毒性多任务学习（CTMTL）数据集和Tox21数据集 |
| 4674 | 2024-11-15 |
AlphaFold Meets De Novo Drug Design: Leveraging Structural Protein Information in Multitarget Molecular Generative Models
2024-Nov-11, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00309
PMID:39475544
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研究论文 | 本文介绍了一种多目标变压器模型，利用AlphaFold生成的蛋白质嵌入信息进行从头药物设计 | 本文创新性地将AlphaFold的蛋白质嵌入信息应用于多目标分子生成模型中，展示了其在药物设计中的潜力 | 本文未详细讨论模型在实际药物开发中的应用效果 | 研究如何利用深度学习和生成模型进行虚拟筛选和从头药物设计 | 多目标变压器模型和AlphaFold生成的蛋白质嵌入信息 | 机器学习 | NA | AlphaFold | 变压器模型 | 蛋白质嵌入信息 | 涉及多种蛋白质，包括稀有配体生物活性数据的蛋白质 |
| 4675 | 2024-11-15 |
Reconstruction of blood flow velocity with deep learning information fusion from spectral ct projections and vessel geometry
2024-Nov-08, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2024.2423883
PMID:39512150
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研究论文 | 本文研究了一种新的深度学习方法，用于从对比增强X射线投影和血管几何形状中重建变形血管内的血流速度 | 提出了一种新的深度学习重建方法，通过融合低维Radon投影和血管网格信息来获得血管内的速度场 | NA | 研究一种新的深度学习方法，用于从对比增强X射线投影和血管几何形状中重建变形血管内的血流速度 | 变形血管内的血流速度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | NA |
| 4676 | 2024-11-15 |
Deep Learning-Based Reconstruction of 3D T1 SPACE Vessel Wall Imaging Provides Improved Image Quality with Reduced Scan Times: A Preliminary Study
2024-Nov-07, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8382
PMID:38889969
|
研究论文 | 本文研究了基于深度学习的3D T1 SPACE血管壁成像重建方法，以提高图像质量和减少扫描时间 | 提出了一种基于深度学习的优化序列，显著提高了血管壁和管腔的可视化效果，并减少了扫描时间 | 研究样本量较小，需要在大规模队列中进一步验证 | 评估基于深度学习的优化序列在颅内血管壁成像中的应用效果 | 健康对照组和连续患者的颅内血管壁成像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 10名健康对照者和5名连续患者 |
| 4677 | 2024-11-15 |
Decoding multi-limb movements from two-photon calcium imaging of neuronal activity using deep learning
2024-Nov-07, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad83c0
PMID:39508456
|
研究论文 | 本文利用深度学习技术从双光子钙成像数据中解码多肢运动 | 本文扩展了先前的工作，通过应用深度学习解码跑步小鼠的多肢运动，并开发了一种循环编码器-解码器网络（LSTM-encdec），该网络的输出长于输入，能够准确解码单侧皮质中记录的钙成像数据中的所有四肢信息 | 由于双光子钙成像数据的采样率相对较低，将其与快速行为相关联具有挑战性 | 实现脑机接口（BMI）以恢复神经损伤和疾病患者的感官运动功能 | 跑步小鼠的多肢运动 | 机器学习 | NA | 双光子钙成像 | LSTM-encdec | 图像 | 小鼠 |
| 4678 | 2024-11-15 |
Performance Comparison between Deep Neural Network and Machine Learning based Classifiers for Huntington Disease Prediction from Human DNA Sequence
2024-Nov-07, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3493203
PMID:39509303
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研究论文 | 比较深度神经网络与机器学习分类器在从人类DNA序列预测亨廷顿病中的性能 | 使用深度神经网络算法分析人类DNA序列以预测亨廷顿病，并与其他机器学习分类器进行性能比较 | 仅限于使用特定的DNA序列数据集和特征提取方法，未涵盖其他可能的数据源或方法 | 通过分析人类DNA序列，预测是否患有亨廷顿病 | 人类DNA序列和亨廷顿病 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 深度神经网络 (DNN) 算法 | 深度神经网络 (DNN), 神经网络 (NN), 支持向量机 (SVM), 随机森林 (RF), 分类树 (CTWFP) | DNA序列 | 从NCBI收集的人类DNA序列数据和合成的DNA数据 |
| 4679 | 2024-11-15 |
Cone-Beam CT to CT Image Translation Using a Transformer-Based Deep Learning Model for Prostate Cancer Adaptive Radiotherapy
2024-Nov-07, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01312-6
PMID:39511015
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研究论文 | 本研究利用基于Transformer的深度学习模型SwinUNETR，将锥形束CT图像转换为CT图像，以提高前列腺癌自适应放疗的图像质量 | 本研究首次采用基于Transformer的深度学习模型SwinUNETR进行CBCT到CT的图像转换，相较于传统的卷积神经网络模型U-net，SwinUNETR能够生成更精确的合成CT图像 | 本研究为回顾性研究，样本量有限，且仅限于前列腺癌放疗患者 | 提高锥形束CT图像质量，以支持前列腺癌自适应放疗的精确剂量计算 | 前列腺癌放疗患者 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 深度学习 | Transformer | 图像 | 260名前列腺癌放疗患者，其中245名用于训练，15名用于独立测试 |
| 4680 | 2024-11-15 |
Enhancing the content of phycoerythrin through the application of microplastics from Porphyridium cruentum produced in wastewater using machine learning methods
2024-Nov-06, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2024.123266
PMID:39509973
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研究论文 | 研究使用机器学习方法优化从Porphyridium cruentum中提取的微塑料和废水对藻红蛋白浓度的影响 | 开发了深度学习模型以最大化藻红蛋白浓度，并使用LIME和SHAP方法解释模型预测 | 研究仅限于特定类型的微塑料和废水参数，未涵盖所有可能的环境因素 | 探索微塑料和废水参数对藻红蛋白浓度的影响，并开发优化模型 | Porphyridium cruentum中的藻红蛋白浓度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 数值数据 | 232组数据 |