深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 12156 篇文献，本页显示第 5101 - 5120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5101 | 2024-10-20 |
Prop3D: A flexible, Python-based platform for machine learning with protein structural properties and biophysical data
2024-Jan-04, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05586-5
PMID:38177985
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研究论文 | 介绍了一个名为Prop3D的灵活的Python平台，用于结合蛋白质结构属性和生物物理数据进行机器学习 | 提出了Prop3D平台，允许创建、共享和扩展使用蛋白质域库，并提供了一个名为Prop3D-20sf的蛋白质数据集 | NA | 开发一个灵活的平台，用于创建和共享高质量的蛋白质结构数据集，以支持机器学习模型的训练和基准测试 | 蛋白质的三维结构及其相关的生物物理和进化属性 | 机器学习 | NA | 机器学习 | NA | 蛋白质结构数据 | Prop3D-20sf数据集包含了20个高频CATH家族的蛋白质域 |
| 5102 | 2024-10-20 |
Multi-modal tumor segmentation methods based on deep learning: a narrative review
2024-Jan-03, Quantitative imaging in medicine and surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.21037/qims-23-818
PMID:38223046
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综述 | 本文综述了基于深度学习的多模态肿瘤分割方法 | 本文总结了多模态数据融合方法和常见的深度学习网络结构，为未来研究提供了方向 | 本文主要基于过去五年的文献综述，未涉及实验验证 | 提供近期基于深度学习的多模态肿瘤分割方法的概述 | 多模态肿瘤分割方法 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 78篇英文文献 |
| 5103 | 2024-10-20 |
Graph embedding on mass spectrometry- and sequencing-based biomedical data
2024-Jan-02, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-023-05612-6
PMID:38166530
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综述 | 本文综述了图嵌入技术在基于质谱和测序的生物医学数据分析中的应用 | 探讨了图嵌入技术在生物网络数据分析中的实用性，特别是在蛋白质-蛋白质相互作用网络和药物功能预测中的应用 | 这些方法在计算上仍然要求较高 | 讨论图嵌入技术的原理及其在生物医学数据分析中的应用 | 基于质谱和测序实验的生物网络数据 | 机器学习 | NA | 图嵌入技术 | 深度学习算法 | 生物网络数据 | NA |
| 5104 | 2024-10-20 |
CAS Landslide Dataset: A Large-Scale and Multisensor Dataset for Deep Learning-Based Landslide Detection
2024-Jan-02, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-023-02847-z
PMID:38168493
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研究论文 | 本文介绍了CAS滑坡数据集，这是一个用于深度学习滑坡检测的大规模多传感器数据集 | 该数据集整合了来自九个地区的卫星和无人机数据，包含20,865张图像，旨在解决现有数据集在数据量、覆盖范围、传感器类型和分辨率方面的局限性 | NA | 开发一个精确且全面的数据集，以支持快速高效的滑坡识别 | 滑坡检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 20,865张图像 |
| 5105 | 2024-10-20 |
Discovery of novel ULK1 inhibitors through machine learning-guided virtual screening and biological evaluation
2024, Future medicinal chemistry
IF:3.2Q3
DOI:10.1080/17568919.2024.2385288
PMID:39145469
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研究论文 | 基于人工智能构建ULK1抑制剂的虚拟筛选模型，结合分子对接和生物评估筛选ULK1抑制剂 | 通过机器学习和深度学习模型结合分子对接和生物评估，从1300万种化合物中筛选出ULK1抑制剂 | 由于训练数据较少，机器学习模型显著优于深度学习模型 | 开发高效的ULK1抑制剂虚拟筛选模型 | ULK1抑制剂的筛选和活性化合物的结合机制 | 机器学习 | NA | 分子对接、分子动力学 | Naive Bayes | 化合物 | 1300万种化合物 |
| 5106 | 2024-10-20 |
Detection of hand motion during cadaveric mastoidectomy dissections: a technical note
2024, Frontiers in surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.3389/fsurg.2024.1441346
PMID:39421406
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技术笔记 | 评估深度学习手部运动检测器在尸体乳突切除术中优化手部运动和精度的潜力 | 使用深度学习手部运动检测器在尸体乳突切除术中测量手术运动，无需物理传感器 | 初步指标已开发用于评估乳突切除术中的手部运动，但需要进一步研究以扩展和验证这些指标 | 评估深度学习手部运动检测器在优化手术手部运动和精度方面的潜力 | 尸体乳突切除术中的手部运动 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习手部运动检测器 | 图像 | 三个尸体乳突切除术程序 |
| 5107 | 2024-10-20 |
WSSS-CRAM: precise segmentation of histopathological images via class region activation mapping
2024, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2024.1483052
PMID:39421560
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研究论文 | 本文介绍了一种名为WSSS-CRAM的弱监督语义分割方法，通过类别区域激活映射实现病理图像的精确分割 | 提出了一种新的弱监督语义分割方法WSSS-CRAM，能够从图像级别的标注数据中获取详细的像素级标签，并通过类别特定的激活映射和条件随机场后处理来提高分割精度 | 目前仅在特定病理数据集上进行了验证，未来需要扩展到不同类型的组织图像以验证其泛化能力 | 开发一种能够快速、准确且自动分析病理图像的方法 | 病理图像的自动分析和分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 弱监督语义分割模型 | 图像 | NA |
| 5108 | 2024-10-20 |
Machine Learning for Dynamic Prognostication of Patients With Hepatocellular Carcinoma Using Time-Series Data: Survival Path Versus Dynamic-DeepHit HCC Model
2024, Cancer informatics
IF:2.4Q3
DOI:10.1177/11769351241289719
PMID:39421722
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研究论文 | 比较了两种机器学习模型（Survival Path和Dynamic DeepHit）在肝细胞癌患者动态预后预测中的表现 | 首次比较了Survival Path和Dynamic DeepHit两种模型在肝细胞癌患者动态预后预测中的性能 | 研究仅限于肝细胞癌患者，且未探讨模型在其他癌症类型中的适用性 | 比较两种先进的机器学习模型在肝细胞癌患者动态预后预测中的表现 | 2511名肝细胞癌患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 机器学习 | Survival Path, Dynamic DeepHit | 时间序列数据 | 2511名肝细胞癌患者 |
| 5109 | 2024-10-20 |
Experience of observation skill workshop intervention for ophthalmologists in fellowship training
2024, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.148008.2
PMID:39421757
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研究论文 | 评估干预性工作坊对眼科住院医师观察技能的影响 | 通过工作坊干预显著提高了眼科住院医师的观察技能 | 仅限于特定批次的住院医师，且样本量较小 | 评估干预性工作坊对眼科住院医师观察技能的影响 | 34名眼科住院医师的观察技能 | NA | NA | NA | NA | NA | 34名眼科住院医师（21名女性，13名男性） |
| 5110 | 2024-10-20 |
Automatic Detection and Classification of Modic Changes in MRI Images Using Deep Learning: Intelligent Assisted Diagnosis System
2024-Jan, Orthopaedic surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1111/os.13894
PMID:37933461
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研究论文 | 本研究探讨了基于单次多框检测器（SSD）和ResNet18网络的自动检测和分类Modic变化（MCs）在MRI图像中的表现，并验证了深度学习网络辅助检测分类MCs的可行性 | 本研究首次将SSD和ResNet18网络结合用于MRI图像中Modic变化的自动检测和分类，并比较了观察者间和观察者与分类器间的一致性 | 研究样本量较小，且仅限于天津医院的数据，可能影响模型的泛化能力 | 验证深度学习模型在MRI图像中自动检测和分类Modic变化的可行性，并评估其与医生诊断的一致性 | Modic变化（MCs）在MRI图像中的自动检测和分类 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | 深度学习 | 单次多框检测器（SSD）和ResNet18网络 | MRI图像 | 内部数据集包含140名患者，外部测试数据集包含28名患者 |
| 5111 | 2024-10-20 |
Deep Learning Enables Rapid Identification of a New Quasicrystal from Multiphase Powder Diffraction Patterns
2024-Jan, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202304546
PMID:37964402
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研究论文 | 本文利用深度学习技术从多相粉末衍射图案中快速识别出一种新的准晶体 | 首次使用深度神经网络从多相粉末衍射图案中识别出准晶体，准确率超过92% | NA | 开发一种快速技术，用于从粉末衍射图案中识别准晶体，以促进新准晶体的发现 | Al-Si-Ru准晶体 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 粉末衍射图案 | 440个粉末衍射图案 |
| 5112 | 2024-10-20 |
A Respiratory Motion Prediction Method Based on LSTM-AE with Attention Mechanism for Spine Surgery
2024, Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/cbsystems.0063
PMID:38188983
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研究论文 | 本文提出了一种基于LSTM-AE与注意力机制的呼吸运动预测方法，用于脊柱手术中减少呼吸运动引起的脊椎移动对手术精度的影响 | 提出了一种新的深度学习架构，结合LSTM-AE与注意力机制，能够在少量数据集上进行训练，并实现实时性能 | 实验仅收集了俯卧位患者的麻醉状态下的数据，未涵盖其他手术体位和状态 | 开发一种能够适应不同患者的呼吸运动预测方法，以提高脊柱手术的准确性和安全性 | 脊柱手术中的呼吸运动预测 | 机器学习 | NA | LSTM-AE与注意力机制 | LSTM-AE | 数据 | 俯卧位患者在全身麻醉下的数据 |
| 5113 | 2024-10-20 |
The Image-to-Physical Liver Registration Sparse Data Challenge: comparison of state-of-the-art using a common dataset
2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.1.015001
PMID:38196401
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研究论文 | 本文比较了在肝脏图像到物理注册稀疏数据挑战中，使用共同数据集的多种最先进注册方法的性能 | 引入了图像到物理肝脏注册稀疏数据挑战，以评估和比较不同注册方法在共同数据集上的表现 | 软组织变形增加了从稀疏器官表面描述符中准确推断解剖对齐的难度 | 评估稀疏数据注册方法的性能，并识别有效的策略和局限性，以指导图像到物理注册算法的进一步发展 | 肝脏图像到物理注册的稀疏数据注册方法 | 计算机视觉 | NA | 图像到物理注册 | NA | 图像 | 112个注册场景，基于具有159个亚表面验证目标的组织模拟假体 |
| 5114 | 2024-10-20 |
Enhancing Generic Reaction Yield Prediction through Reaction Condition-Based Contrastive Learning
2024, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0292
PMID:38213662
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研究论文 | 本文提出了一种基于反应条件对比学习的双向编码器表示转换器（BERT）模型，用于增强通用反应产率预测 | 通过反应条件对比学习和化学反应掩码语言建模预训练任务，提高了模型对反应条件的敏感性，并提出了新的评分函数用于多步合成路线的评估 | NA | 提高深度学习辅助合成规划（DASP）算法在实际场景中的实用性 | 化学反应产率预测 | 机器学习 | NA | 对比学习 | BERT | 文本 | 包含12种反应类别的通用反应产率数据集 |
| 5115 | 2024-10-20 |
Deep learning-based size prediction for optical trapped nanoparticles and extracellular vesicles from limited bandwidth camera detection
2024-Jan-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.501430
PMID:38223178
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研究论文 | 本文提出了一种基于ResNet的方法，用于从有限带宽相机检测中准确预测光学陷阱中纳米颗粒和细胞外囊泡的大小 | 该方法通过模拟纳米颗粒的受限布朗运动时间序列数据进行训练，实验证明其优于现有的尺寸预测算法，并能在较短的测量时间内保持高精度 | NA | 开发一种新的方法，用于在光学陷阱中准确预测纳米颗粒和细胞外囊泡的大小 | 光学陷阱中的纳米颗粒和细胞外囊泡 | 计算机视觉 | NA | 光学捕获 | ResNet | 图像 | 临床细胞外囊泡样本 |
| 5116 | 2024-10-19 |
Clinical impact of deep learning-derived intravascular ultrasound characteristics in patients with deferred coronary artery
2024-Dec-15, International journal of cardiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.ijcard.2024.132543
PMID:39265789
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研究论文 | 本研究旨在利用深度学习模型从血管内超声图像中提取几何参数和最大衰减（或钙化）负担指数，以预测非罪犯冠状动脉病变患者的不良预后 | 首次利用深度学习技术从血管内超声图像中提取几何参数和最大衰减（或钙化）负担指数，以预测非罪犯冠状动脉病变患者的不良预后 | 样本量相对较小，且仅限于非罪犯冠状动脉病变患者 | 识别和验证预测非罪犯冠状动脉病变患者长期不良预后的形态学标准 | 非罪犯冠状动脉病变患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 1115名患者 |
| 5117 | 2024-08-07 |
Deep learning applications in digital pathology
2024-Nov, Nature reviews. Nephrology
DOI:10.1038/s41581-024-00870-w
PMID:39014062
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5118 | 2024-10-19 |
Deep learning radiomics based on ultrasound images for the assisted diagnosis of chronic kidney disease
2024-Nov, Nephrology (Carlton, Vic.)
DOI:10.1111/nep.14376
PMID:39134509
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研究论文 | 本研究旨在通过构建基于灰度超声图像的慢性肾病筛查模型，探讨超声图像在慢性肾病筛查中的价值 | 本研究创新性地融合了ResNet34和纹理特征，构建了用于慢性肾病及其分期筛查的深度学习模型 | 本研究仅使用了浙江省同德医院的1049名患者的4365张肾脏超声图像，样本量和数据来源有限 | 探讨超声图像在慢性肾病筛查中的应用价值 | 慢性肾病及其分期 | 计算机视觉 | 肾脏疾病 | 卷积神经网络 | ResNet34 | 图像 | 1049名患者，4365张肾脏超声图像 |
| 5119 | 2024-10-19 |
Diagnosing Cataracts in the Digital Age: A Survey on AI, Metaverse, and Digital Twin Applications
2024-Nov, Seminars in ophthalmology
IF:1.9Q2
DOI:10.1080/08820538.2024.2403436
PMID:39300918
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综述 | 研究探讨了白内障诊断的演变，重点关注传统方法和创新技术集成 | 引入人工智能、机器学习和深度学习技术，以及元宇宙、数字孪生和远程眼科技术，以提高诊断准确性和可及性 | NA | 解决传统白内障分级中的主观性问题，并评估新技术如何增强诊断准确性和可及性 | 白内障诊断 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 人工智能、机器学习、深度学习 | NA | NA | NA |
| 5120 | 2024-10-19 |
FCS videos: Fluorescence correlation spectroscopy in space and time
2024-Nov, Biochimica et biophysica acta. General subjects
DOI:10.1016/j.bbagen.2024.130716
PMID:39349260
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研究论文 | 本文介绍了通过深度学习将荧光相关光谱（FCS）的时间分辨率提高到秒级，从而实现FCS视频的技术，展示了其在脂质双层和细胞膜研究中的应用 | 本文通过深度学习将FCS的时间分辨率提高到秒级，实现了FCS视频，为分子过程研究提供了新的可能性 | FCS视频的测量时间仍然有限，通常在分钟级别 | 提高荧光相关光谱（FCS）的时间分辨率，实现FCS视频，以研究分子参数在空间和时间上的变化 | 脂质双层和细胞膜 | 生物医学 | NA | 荧光相关光谱（FCS） | 深度学习 | 视频 | NA |