深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12196 篇文献，本页显示第 5801 - 5820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5801 | 2024-11-12 |
Methodological insights into ChatGPT's screening performance in systematic reviews
2024-Mar-27, BMC medical research methodology
IF:3.9Q1
DOI:10.1186/s12874-024-02203-8
PMID:38539117
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研究论文 | 本研究评估了ChatGPT在放射学系统评价筛选过程中的表现，并与普通医生进行了比较 | 首次评估了ChatGPT在无需训练数据的情况下自动筛选系统评价的能力 | ChatGPT的特异性和阳性预测值低于人类评分者，且Kappa系数较低 | 评估ChatGPT在放射学系统评价筛选过程中的有效性 | ChatGPT在放射学系统评价筛选中的表现与普通医生的比较 | 自然语言处理 | NA | 生成预训练变压器（GPT） | GPT | 文本 | 1198篇摘要 | NA | NA | NA | NA |
| 5802 | 2024-11-12 |
Deep Learning-Based Multi-Class Segmentation of the Paranasal Sinuses of Sinusitis Patients Based on Computed Tomographic Images
2024-Mar-18, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24061933
PMID:38544195
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研究论文 | 本研究通过比较四种3D U-Net变体（正常、残差、密集和残差-密集），引入了一种多类卷积神经网络（CNN）分割模型，用于鼻窦炎患者的鼻窦CT图像分割 | 本研究引入了多类卷积神经网络（CNN）分割模型，并通过比较四种3D U-Net变体，展示了正常3D U-Net在鼻窦分割中的优越性能 | 尽管在清晰的鼻窦中实现了有效的分割，但在黏膜炎症方面仍存在局限性 | 本研究的目的是通过引入多类卷积神经网络（CNN）分割模型，提高鼻窦炎患者鼻窦CT图像的分割精度，从而减少手术并发症 | 本研究的对象是鼻窦炎患者的鼻窦CT图像 | 计算机视觉 | 鼻窦炎 | 卷积神经网络（CNN） | 3D U-Net | 图像 | 40名患者（20名正常，20名异常） | NA | NA | NA | NA |
| 5803 | 2024-11-12 |
A Survey on Blood Pressure Measurement Technologies: Addressing Potential Sources of Bias
2024-Mar-07, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24061730
PMID:38543993
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综述 | 本文综述了血压测量技术，特别是袖带式血压监测技术，探讨了测量中可能存在的偏差来源 | 本文提出了利用人工智能（AI）技术开发新一代袖带式血压设备，以减少测量偏差并提供个性化的血压相关心血管风险指数 | 本文主要关注袖带式血压监测技术，未涵盖其他类型的血压测量方法 | 探讨血压测量技术中的偏差来源，并提出利用AI技术改进血压测量设备 | 血压测量技术及其在临床和日常监测中的应用 | NA | 心血管疾病 | 人工智能（AI）、机器学习、深度学习、贝叶斯推断 | NA | 电子健康记录中的血压记录 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5804 | 2024-11-11 |
Application of deep learning for semantic segmentation in robotic prostatectomy: Comparison of convolutional neural networks and visual transformers
2024-Nov, Investigative and clinical urology
IF:2.5Q2
DOI:10.4111/icu.20240159
PMID:39505514
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研究论文 | 本文比较了卷积神经网络和视觉变换器在机器人辅助根治性前列腺切除术中语义分割的表现 | 本文首次比较了卷积神经网络和视觉变换器在机器人手术中语义分割的应用 | 需要进一步研究以验证在大数据集上的表现 | 研究深度学习模型在机器人辅助根治性前列腺切除术中语义分割的表现，并确定哪种架构更适合机器人手术中的分割任务 | 机器人辅助根治性前列腺切除术中的手术器械、膀胱、前列腺、输精管和精囊的分割 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络和视觉变换器 | 图像 | 随机分为训练和验证数据集的手术图像 | NA | NA | NA | NA |
| 5805 | 2024-11-11 |
Linking joint exposures to residential greenness and air pollution with adults' social health in dense Hong Kong
2024-Oct-28, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
DOI:10.1016/j.envpol.2024.125207
PMID:39476997
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研究论文 | 研究探讨了香港密集城市中绿地、空气污染与成年人社会健康之间的相互关系 | 本研究首次在密集城市环境中探讨了绿地和空气污染对社会健康的综合影响，并分析了潜在的中介因素和人口异质性 | 研究基于横断面调查数据，可能存在因果关系推断的局限性 | 研究目的是探讨城市环境中绿地和空气污染对社会健康的综合影响及其潜在机制 | 研究对象为香港的1977名成年人 | 公共卫生 | NA | 时空深度学习模型 | 多元逻辑回归、部分最小二乘结构方程模型（PLS-SEM） | 调查数据、环境数据 | 1977名成年人 | NA | NA | NA | NA |
| 5806 | 2024-11-11 |
Utilizing genomic signatures to gain insights into the dynamics of SARS-CoV-2 through Machine and Deep Learning techniques
2024-Mar-27, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-024-05648-2
PMID:38539073
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研究论文 | 本文介绍了一种名为GenoSig的工具，利用二核苷酸和三核苷酸频率特征，通过机器学习和深度学习模型来解析SARS-CoV-2的分类谱系 | 提出了一个无需比对的快速方法GenoSig，通过机器学习和深度学习模型分析SARS-CoV-2的基因组特征，显著提高了分类和预测的准确性 | 在预测病毒的大陆起源时，模型的表现不如在预测谱系时准确 | 开发一种无需比对的方法来解析SARS-CoV-2的基因组特征，以监测病毒变种的动态 | SARS-CoV-2病毒及其变种的基因组特征 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | 深度学习模型和随机森林模型 | 基因组数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 5807 | 2024-11-11 |
Leveraging Deep Learning for Fine-Grained Categorization of Parkinson's Disease Progression Levels through Analysis of Vocal Acoustic Patterns
2024-Mar-21, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11030295
PMID:38534569
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研究论文 | 研究利用深度学习模型对帕金森病进展水平进行细粒度分类，通过分析语音声学模式 | 首次探索使用深度学习模型对帕金森病进展水平进行细粒度分类，并研究了不同音频段长度和特定元音对模型性能的影响 | 在区分轻度和重度帕金森病病例方面仍存在挑战，需要更大规模的多类别标注数据集来改进严重程度分类 | 研究利用深度学习模型自动分类持续元音录音，以区分健康对照组、轻度帕金森病和重度帕金森病 | 帕金森病患者的语音声学模式 | 机器学习 | 帕金森病 | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) 和视觉变换器 (Swin) | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5808 | 2024-11-11 |
Deep Learning for 3D Reconstruction, Augmentation, and Registration: A Review Paper
2024-Mar-07, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e26030235
PMID:38539747
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综述 | 本文综述了深度学习在三维重建、增强和配准领域的最新进展 | 本文系统地分析了多种用于三维物体配准、增强和重建的基准模型，并探讨了其架构、优势和局限性 | 本文指出了三维深度学习领域中尚未解决的研究问题，这些问题需要在未来的研究中得到解决 | 综述深度学习在三维数据处理中的应用及其最新进展 | 三维物体的重建、增强和配准 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 三维数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5809 | 2024-11-11 |
A Comprehensive Review on Synergy of Multi-Modal Data and AI Technologies in Medical Diagnosis
2024-Feb-25, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11030219
PMID:38534493
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综述 | 本文综述了多模态数据与人工智能技术在医学诊断中的协同作用 | 本文整合了多模态数据和人工智能技术的最新进展，为临床实践提供了创新解决方案 | 本文主要集中在五种特定疾病的诊断上，未涵盖所有疾病类型 | 探讨多模态数据与人工智能技术在医学诊断中的应用 | 阿尔茨海默病、乳腺癌、抑郁症、心脏病和癫痫 | 机器学习 | NA | NA | NA | 多模态数据（图像、文本、语音、基因数据、生理信号） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5810 | 2024-11-11 |
AlphaFold2 Reveals Structural Patterns of Seasonal Haplotype Diversification in SARS-CoV-2 Spike Protein Variants
2024-Feb-21, Biology
DOI:10.3390/biology13030134
PMID:38534404
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研究论文 | 本文利用AlphaFold2对SARS-CoV-2刺突蛋白的季节性单倍型多样性进行了结构模式分析 | 首次系统地比较了主要关注变异株及其对应纬度限定单倍型的S蛋白结构，揭示了单倍型对蛋白质结构的影响及其在季节性行为中的作用 | 仅限于对AlphaFold2生成的结构模型进行分析，未涉及实验验证 | 揭示SARS-CoV-2刺突蛋白在季节性单倍型多样性中的结构模式，为疫苗和药物开发提供预测依据 | SARS-CoV-2刺突蛋白及其主要关注变异株和对应单倍型的结构 | 结构生物学 | COVID-19 | AlphaFold2 | NA | 蛋白质结构 | 主要关注变异株（Alpha、Delta、Omicron）及其对应单倍型的S蛋白 | NA | NA | NA | NA |
| 5811 | 2024-11-11 |
Artificial intelligence in forensic medicine and related sciences - selected issues
2024, Archiwum medycyny sadowej i kryminologii
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综述 | 本文综述了人工智能在法医学及相关科学中的潜在应用，并探讨了在诊断和治疗中可能造成的伤害的法律责任问题 | 本文介绍了人工智能在法医学及相关科学中的多种应用，如法医病理学、法医创伤学、死后鉴定检查等 | 人工智能在医学中应被视为辅助工具，最终的诊断和治疗决策应由人类负责 | 探讨人工智能在法医学及相关科学中的应用及其法律责任问题 | 人工智能在法医学及相关科学中的应用 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5812 | 2024-11-11 |
Deep CANALs: a deep learning approach to refining the canalization theory of psychopathology
2024, Neuroscience of consciousness
IF:3.1Q1
DOI:10.1093/nc/niae005
PMID:38533457
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研究论文 | 本文利用深度学习理论对心理病理学的运河化理论进行改进 | 本文通过深度学习理论区分了大脑中信念表示的两个不同优化景观，并描述了每种景观运河化可能导致的独特病理 | NA | 改进心理病理学的运河化理论 | 心理病理学中的运河化现象 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5813 | 2024-11-10 |
Novel Uncertainty Quantification Through Perturbation-Assisted Sample Synthesis
2024-Dec, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2024.3393364
PMID:38656858
|
研究论文 | 本文介绍了一种新的扰动辅助推理（PAI）框架，利用扰动辅助样本合成（PASS）方法生成的合成数据进行不确定性量化 | 提出了扰动辅助样本合成（PASS）方法，通过生成模型创建合成数据，增强数据多样性和隐私保护，并提高了估计精度 | 未提及 | 推进复杂数据驱动任务中的不确定性量化 | 复杂数据场景中的不确定性量化，特别是非结构化数据 | 机器学习 | NA | 深度学习模型 | 生成模型 | 非结构化数据 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 5814 | 2024-11-10 |
Comprehensive walkability assessment of urban pedestrian environments using big data and deep learning techniques
2024-Nov-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78041-x
PMID:39506013
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研究论文 | 本文构建了一个综合评估框架，结合主观和客观维度评估城市步行环境，并应用于北京五环路内的街道环境 | 本文创新性地整合了主观和客观维度，提出了一个综合评估框架，包括宏观尺度指数、微观尺度指数和街道步行偏好指数 | 本文未详细讨论评估框架在其他城市或不同发展模式下的适用性 | 评估城市步行环境，促进公共健康、社区凝聚力和城市可持续发展 | 北京五环路内的街道环境 | 城市规划 | NA | 深度学习 | NA | 大数据 | 北京五环路内的街道环境 | NA | NA | NA | NA |
| 5815 | 2024-11-10 |
Machine learning models for river flow forecasting in small catchments
2024-Nov-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78012-2
PMID:39501028
|
研究论文 | 研究探讨了在小流域中使用深度学习模型进行河流流量预测的可行性 | 提出了结合不同输入数据集的模型组合方法，以提供更全面的河流流量未来演变描述 | 随着预测时间的增加，预测的不确定性增加，需要使用能提供预测置信区间的机器学习模型来减少不确定性 | 开发新的工具以减轻气候变化带来的水文地质风险，特别是在小流域中 | 小流域中的河流流量 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 河流流量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 5816 | 2024-11-10 |
Study on virtual tooth image generation utilizing CF-fill and Pix2pix for data augmentation
2024-11-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78190-z
PMID:39501064
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研究论文 | 本文提出了一种利用图像到图像转换（pix2pix）和上下文重建填充（CR-Fill）生成虚拟牙齿图像的方法，以简化牙科修复过程 | 本文的创新点在于结合pix2pix和CR-Fill技术生成虚拟牙齿图像，并验证了这些虚拟图像在训练数据中的有效性 | 仅使用虚拟图像作为训练数据的效果不如同时使用真实和虚拟图像 | 简化牙科修复过程，减少传统牙科修复所需的工作量和时间 | 牙齿扫描图像和虚拟牙齿图像 | 计算机视觉 | NA | 图像到图像转换（pix2pix）和上下文重建填充（CR-Fill） | pix2pix | 图像 | 未具体说明样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 5817 | 2024-11-10 |
Developing a 10-Layer Retinal Segmentation for MacTel Using Semi-Supervised Learning
2024-Nov-04, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.11.2
PMID:39499591
|
研究论文 | 开发了一种用于MacTel的10层视网膜分割的半监督学习模型 | 通过利用未标记图像，该模型在视网膜层和特征的分割上显著优于其他模型 | 在某些特征（如内界膜上方的预视网膜空间和视网膜色素上皮下方的背景）上，所有模型的表现相似 | 提高OCT图像中MacTel病理的自动分割性能 | Macular Telangiectasia Type II (MacTel)患者的视网膜层和特征 | 计算机视觉 | NA | 半监督学习 | 深度学习模型 | 图像 | 使用了一个小规模的标记数据集，并利用了未标记图像 | NA | NA | NA | NA |
| 5818 | 2024-11-10 |
Background removal for debiasing computer-aided cytological diagnosis
2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-024-03169-0
PMID:38918281
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的细胞分割和背景去除方法，用于解决计算机辅助细胞学诊断中的背景偏差问题 | 无需细胞标注，利用背景冗余和细胞稀疏性，通过U-Net模型在无监督方式下进行细胞分割和背景去除 | 实验结果基于小规模细胞学图像集，可能需要更大规模数据集验证其泛化能力 | 解决计算机辅助细胞学诊断中的背景偏差问题 | 液基细胞学图像中的细胞分割和背景去除 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 小规模细胞学图像集 | NA | NA | NA | NA |
| 5819 | 2024-11-10 |
Machine Learning for Localization of Premature Ventricular Contraction Origins: A Review
2024-11, Pacing and clinical electrophysiology : PACE
DOI:10.1111/pace.15089
PMID:39428720
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综述 | 本文综述了机器学习在定位室性早搏起源中的应用、优势、劣势及未来研究方向 | 机器学习和深度学习在电生理学研究中作为强大的分析工具，逐渐发挥重要作用 | 未具体提及 | 提供机器学习在定位室性早搏起源中的发展概述，为临床医生和研究人员提供参考 | 室性早搏的起源定位 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习 (ML), 深度学习 (DL) | 未具体提及 | 心电图 (ECG), 计算机断层扫描 (CT), 磁共振成像 (MRI) | 未具体提及 | NA | NA | NA | NA |
| 5820 | 2024-11-10 |
Deep learning-based osteochondritis dissecans detection in ultrasound images with humeral capitellum localization
2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-023-03040-8
PMID:38233599
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的超声图像中肱骨髁骨软骨病（OCD）检测方法 | 通过使用YOLO检测肱骨髁并利用VGG16估计OCD概率，提高了分类性能 | 未来研究需要评估该方法在临床检查中的有效性 | 开发一种基于深度学习的超声图像分类模型，用于计算机辅助诊断OCD | 肱骨髁骨软骨病（OCD） | 计算机视觉 | 运动损伤 | 深度学习 | YOLO, VGG16 | 图像 | 158个样本（OCD: 67, 正常: 91） | NA | NA | NA | NA |