深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12030 篇文献，本页显示第 5401 - 5420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5401 | 2024-11-09 |
Diagnostic machine learning applications on clinical populations using functional near infrared spectroscopy: a review
2024-06-25, Reviews in the neurosciences
IF:3.4Q2
DOI:10.1515/revneuro-2023-0117
PMID:38308531
|
综述 | 本文综述了功能性近红外光谱（fNIRS）与机器学习（ML）在临床人群中诊断分类的应用 | 这是首次报道使用fNIRS进行诊断机器学习应用的综述 | 样本量与准确性之间存在显著负相关 | 探讨fNIRS与ML在精神疾病诊断中的应用 | 精神疾病患者，包括精神分裂症、注意缺陷多动障碍和自闭症谱系障碍 | 机器学习 | 精神疾病 | 功能性近红外光谱（fNIRS） | 支持向量机（SVM）和深度学习（DL） | 近红外光谱数据 | 45项研究，其中8项研究招募了超过100名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 5402 | 2024-11-09 |
Public participation in healthcare students' education: An umbrella review
2024-02, Health expectations : an international journal of public participation in health care and health policy
IF:3.0Q2
DOI:10.1111/hex.13974
PMID:39102698
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综述 | 本文综述了公众参与医疗学生教育的相关文献，探讨了公众参与对学生、公众、课程和未来职业实践的影响 | 本文通过综合现有文献，揭示了公众参与在医疗学生教育中的潜在益处和挑战 | 本文仅基于过去10年内的文献综述，可能未能涵盖所有相关研究 | 旨在综合分析公众参与医疗学生教育的文献，评估其对学生、公众、课程和医疗系统的影响 | 公众参与医疗学生教育的文献综述 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5403 | 2024-11-09 |
Protein-protein and protein-nucleic acid binding site prediction via interpretable hierarchical geometric deep learning
2024-Jan-02, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giae080
PMID:39484977
|
研究论文 | 本文设计了一种名为GraphRBF的分层几何深度学习模型，用于预测蛋白质-蛋白质和蛋白质-核酸的结合位点 | GraphRBF通过增强图神经网络描述物理化学信息交互，并通过优先径向基函数神经网络表征残基的空间分布，从而学习残基的结合模式 | NA | 提高蛋白质-蛋白质和蛋白质-核酸结合位点的预测准确性，并为疾病诊断和药物设计提供技术指导 | 蛋白质-蛋白质和蛋白质-核酸的结合位点 | 机器学习 | NA | 分层几何深度学习 | 图神经网络 | 蛋白质结构数据 | 涉及SARS-CoV-2 omicron spike蛋白的已知表位和多个潜在结合区域 | NA | NA | NA | NA |
| 5404 | 2024-11-09 |
Efficient differential privacy enabled federated learning model for detecting COVID-19 disease using chest X-ray images
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1409314
PMID:38912338
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研究论文 | 本文介绍了一种基于差分隐私的联邦学习模型，用于通过胸部X光图像检测COVID-19疾病 | 提出了一个自适应差分隐私的联邦学习模型，该模型能够根据实时数据敏感性分析动态调整隐私级别，提高了联邦学习在多样化医疗环境中的实用性 | 未明确提及 | 开发一种能够保护数据隐私和安全的COVID-19检测模型 | COVID-19疾病的检测 | 机器学习 | COVID-19 | 差分隐私、联邦学习 | 联邦学习模型 | 图像 | 未明确提及 | NA | NA | NA | NA |
| 5405 | 2024-11-09 |
Few-shot learning for inference in medical imaging with subspace feature representations
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0309368
PMID:39504337
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研究论文 | 本文探讨了在医学影像分析中使用子空间特征表示进行少样本学习的两种替代方法 | 提出了基于判别分析和非负矩阵分解的两种新方法，并在低维度下展示了它们相对于SVD的显著改进 | 文章未详细讨论在高维度下的性能表现 | 解决医学影像分析中由于数据量少而难以应用深度学习的问题 | 医学影像数据 | 计算机视觉 | NA | 判别分析（DA），非负矩阵分解（NMF） | NA | 图像 | 14个不同数据集，涵盖11种不同疾病类型 | NA | NA | NA | NA |
| 5406 | 2024-11-09 |
Non-small cell lung cancer detection through knowledge distillation approach with teaching assistant
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0306441
PMID:39504338
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研究论文 | 本文通过教学助手框架中的知识蒸馏技术，利用CT扫描图像进行非小细胞肺癌的分类 | 采用教学助手框架，通过知识蒸馏技术提高学生模型的性能，并在边缘设备上实现高效的训练和预测 | 未提及 | 提高非小细胞肺癌分类模型的性能和效率 | 非小细胞肺癌的分类 | 计算机视觉 | 肺癌 | 知识蒸馏 | CNN, VGG19, ResNet152v2, Swin, CCT, ViT | 图像 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 5407 | 2024-11-08 |
Prediction of molecular subclasses of uveal melanoma by deep learning using routine haematoxylin-eosin-stained tissue slides
2024-Dec, Histopathology
IF:3.9Q1
DOI:10.1111/his.15271
PMID:38952117
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研究论文 | 本研究评估了使用深度学习技术通过常规苏木精-伊红染色（HE）组织切片预测葡萄膜黑色素瘤分子亚型的有效性 | 首次展示了使用HE染色全切片图像（WSI）通过深度学习方法预测葡萄膜黑色素瘤分子亚型的潜力 | 研究为回顾性研究，样本量相对较小，且未涵盖所有可能的分子亚型 | 评估深度学习在预测葡萄膜黑色素瘤分子亚型中的有效性，以替代传统的分子检测方法 | 葡萄膜黑色素瘤患者及其肿瘤组织 | 数字病理学 | 葡萄膜黑色素瘤 | 深度学习 | Swin Transformer | 图像 | 113例葡萄膜黑色素瘤患者的肿瘤组织 | NA | NA | NA | NA |
| 5408 | 2024-11-08 |
Study on the classification of benign and malignant breast lesions using a multi-sequence breast MRI fusion radiomics and deep learning model
2024-Dec, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2024.100607
PMID:39502650
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研究论文 | 本文研究了使用多序列乳腺MRI融合放射组学和深度学习模型对良恶性乳腺病变进行分类 | 本文创新性地结合了多序列乳腺MRI融合放射组学和深度学习模型，显著提高了乳腺病变分类的诊断性能 | 本文的样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种多模态模型，结合多序列乳腺MRI融合放射组学和深度学习，以辅助临床医生更好地选择治疗方案 | 良恶性乳腺病变 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | MRI | ResNet50 | 图像 | 314名接受乳腺MRI检查的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 5409 | 2024-11-08 |
M/EEG source localization for both subcortical and cortical sources using a convolutional neural network with a realistic head conductivity model
2024-Dec, APL bioengineering
IF:6.6Q1
DOI:10.1063/5.0226457
PMID:39502794
|
研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的脑电图（EEG）和磁共振成像（MEG）源定位方法，用于同时定位皮层和皮层下源，并使用现实头部电导率模型进行训练 | 首次尝试使用深度学习方法进行皮层下区域的源定位，并展示了在源定位方面的优异准确性 | NA | 提高脑电图和磁共振成像在神经科学和临床医学中的空间分辨率 | 脑电图和磁共振成像信号的皮层和皮层下源定位 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 使用个体MRI数据生成的十种不同头部组织的分割数据 | NA | NA | NA | NA |
| 5410 | 2024-11-08 |
[Research progress on the development of myopia prediction models and their predictive performance]
2024-Nov-11, [Zhonghua yan ke za zhi] Chinese journal of ophthalmology
|
综述 | 本文综述了近年来近视预测模型及其预测性能的研究进展 | 介绍了结合环境因素和遗传因素的近视预测模型，以及人工智能在近视预测中的应用 | 未提及具体模型的局限性 | 探讨近视预测模型的研究进展及其预测性能，为建立更准确的近视预测模型提供参考 | 近视预测模型及其预测性能 | NA | 眼科疾病 | 机器学习、深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5411 | 2024-11-08 |
Exploring coronavirus sequence motifs through convolutional neural network for accurate identification of COVID-19
2024-Nov-07, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2024.2404149
PMID:39508163
|
研究论文 | 本文利用深度学习方法中的卷积神经网络来识别和区分新冠病毒与其他冠状病毒 | 本文提出了DeepCoV方法，通过卷积神经网络识别新冠病毒，并能定位与新冠病毒相关的各种基序，显示出CNN的透明性 | NA | 快速识别由新病毒或已知疾病引起的疫情 | 新冠病毒与其他冠状病毒的区分 | 机器学习 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 序列 | 使用了2019nCoVR数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 5412 | 2024-11-08 |
Inverse Design of Multistructured Terahertz Metamaterial Sensors Based on Improved Conditional Generative Network
2024-Nov-06, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c10921
PMID:39438282
|
研究论文 | 提出了一种基于改进的条件生成对抗网络的多结构太赫兹超材料传感器逆向设计模型 | 结合自注意力生成对抗网络和Wasserstein生成对抗网络，提出了一种新的逆向设计模型SACW-GAN | NA | 简化太赫兹超材料传感器的设计过程 | 太赫兹超材料传感器 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络 | SACW-GAN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5413 | 2024-11-08 |
Computer vision applications for the detection or analysis of tuberculosis using digitised human lung tissue images - a systematic review
2024-Nov-05, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01443-w
PMID:39497049
|
综述 | 本文对使用数字化人类肺部组织图像进行结核病检测或分析的计算机视觉应用进行了系统性综述 | 本文介绍了使用μCT扫描仪获取软组织图像对比度的新方法，以及使用多分辨率CT分析人类肺部3D结构的技术 | 当前技术在检测结核病方面存在挑战和局限性 | 促进开发更高效和准确的结核病检测或分析算法，并提高对早期检测重要性的认识 | 使用数字化人类肺部组织图像进行结核病检测或分析的计算机视觉应用 | 计算机视觉 | 肺结核 | 图像处理和深度学习 | 机器学习模型 | 图像 | 10项研究使用了人类组织（主要是肺部），其中5项研究提出了用于检测结核杆菌的机器学习模型，另外5项研究使用了CT扫描的人类肺部组织 | NA | NA | NA | NA |
| 5414 | 2024-11-08 |
Explainable fully automated CT scoring of interstitial lung disease for patients suspected of systemic sclerosis by cascaded regression neural networks and its comparison with experts
2024-11-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78393-4
PMID:39496802
|
研究论文 | 本文开发了一种深度学习框架，用于自动化系统性硬化症相关间质性肺病（SSc-ILD）的CT评分，并与专家评分进行比较 | 提出了一个由两个神经网络组成的级联框架，用于自动化SSc-ILD评分，并引入了热图方法来解释网络输出 | 未来研究需要确认模型的泛化能力 | 开发一种自动化系统性硬化症相关间质性肺病的CT评分方法 | 系统性硬化症相关间质性肺病（SSc-ILD）患者的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 间质性肺病 | 深度学习 | 级联回归神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5415 | 2024-11-08 |
Novel large empirical study of deep transfer learning for COVID-19 classification based on CT and X-ray images
2024-11-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-76498-4
PMID:39489731
|
研究论文 | 本文通过大规模实验研究了基于CT和X光图像的COVID-19分类的深度迁移学习模型 | 首次扩展模型空间并从10,000个构建的深度迁移学习模型中识别出性能更好的模型 | NA | 开发基于AI的模型以加速COVID-19的诊断过程 | COVID-19和非COVID-19患者的CT和X光图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度迁移学习 | ConvNeXt, EfficientNetV2, DenseNet121, ResNet34 | 图像 | 4481张CT和X光图像 | NA | NA | NA | NA |
| 5416 | 2024-11-08 |
Ultrasensitive Wearable Pressure Sensors with Stress-Concentrated Tip-Array Design for Long-Term Bimodal Identification
2024-Nov, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202406235
PMID:39007254
|
研究论文 | 本文介绍了一种超灵敏的可穿戴压力传感器，通过引入应力集中尖端阵列设计和自粘性界面来提高检测限 | 设计了一种双金字塔微结构，将机械传递效率从72.6%提高到98.4%，并通过增加模量差异将灵敏度提高到8.5 V kPa，检测限为0.14 Pa | NA | 提高现有可穿戴压力传感器的传感性能和界面粘附性 | 可穿戴压力传感器的设计和性能优化 | NA | NA | NA | 深度学习双模态融合网络 | 信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5417 | 2024-11-08 |
An Artificial Intelligence-assisted Diagnostic System Improves Upper Urine Tract Cytology Diagnosis
2024 Nov-Dec, In vivo (Athens, Greece)
DOI:10.21873/invivo.13785
PMID:39477382
|
研究论文 | 评估基于深度学习的人工智能工具AIxURO系统在提高上尿路细胞学诊断准确性和可靠性方面的效果 | AIxURO系统能够精确检测非典型尿路上皮细胞，减少评估中的主观性，显著提高诊断准确性和一致性 | NA | 评估AIxURO系统在诊断上尿路癌症中的效果 | 上尿路细胞学样本 | 计算机视觉 | 泌尿系统癌症 | 深度学习 | NA | 图像 | 185个上尿路细胞学样本，包括168个非高级别尿路上皮癌（NHGUC）、14个非典型尿路上皮细胞（AUC）、2个疑似高级别尿路上皮癌（SHGUC）和1个高级别尿路上皮癌（HGUC） | NA | NA | NA | NA |
| 5418 | 2024-11-08 |
Morphological analysis of Pd/C nanoparticles using SEM imaging and advanced deep learning
2024-Oct-29, RSC advances
IF:3.9Q2
DOI:10.1039/d4ra06113f
PMID:39502866
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研究论文 | 本文提出了一种利用扫描电子显微镜（SEM）图像和深度学习技术对钯碳（Pd/C）纳米颗粒进行形态分析的综合方法 | 本文创新性地使用了基于注意力机制的深度学习检测模型来准确识别和描绘未标记SEM图像中的小纳米颗粒，并采用图网络和基于密度的噪声应用空间聚类方法进行进一步分析 | NA | 研究目的是通过先进的深度学习技术对Pd/C纳米颗粒进行形态分析，以揭示其形态分布和结构组织 | 研究对象是钯碳（Pd/C）纳米颗粒 | 计算机视觉 | NA | 扫描电子显微镜（SEM） | 基于注意力机制的深度学习模型 | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 5419 | 2024-11-08 |
Deep learning application in prediction of cancer molecular alterations based on pathological images: a bibliographic analysis via CiteSpace
2024-Oct-18, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-024-05992-z
PMID:39422817
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综述 | 本文通过CiteSpace工具对基于病理图像预测癌症分子改变的深度学习应用进行了文献计量和可视化分析 | 本文利用CiteSpace工具对相关文献进行了全面的分析，揭示了该领域的研究热点和趋势 | 本文主要依赖于文献计量分析，未涉及具体的实验或模型构建 | 总结分子病理图像识别领域的研究热点和趋势 | 基于病理图像预测癌症分子改变的深度学习应用 | 数字病理 | 结直肠癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 110篇相关文章 | NA | NA | NA | NA |
| 5420 | 2024-11-08 |
A Feasibility Study of Thermography for Detecting Pressure Injuries Across Diverse Skin Tones
2024-Oct-16, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.10.14.24315465
PMID:39484234
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研究论文 | 研究使用热成像技术在不同肤色下检测压力性损伤的可行性 | 首次评估了热成像技术在检测不同肤色压力性损伤中的表现，并引入了新的数据集和冷却及拔罐协议 | 研究样本量较小，仅包括35名参与者 | 探索热成像技术在不同肤色下检测压力性损伤的可行性 | 压力性损伤在不同肤色下的检测 | 计算机视觉 | NA | 热成像技术 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 35名参与者，主要关注较深肤色 | NA | NA | NA | NA |