深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12101 篇文献，本页显示第 6521 - 6540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6521 | 2024-10-18 |
Image cropping for malaria parasite detection on heterogeneous data
2024-10, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2024.107022
PMID:39173888
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的图像裁剪方法，用于在异质数据上早期和更准确地检测疟原虫 | 本文提出了一种图像预处理方法，以缓解由于患者多样性和数据中存在的其他伪影导致的红细胞特征多样性带来的挑战 | NA | 早期和更准确地检测疟原虫 | 疟原虫的检测 | 计算机视觉 | 疟疾 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 65,970张显微图像，来自876名不同患者，形成33,007张图像的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 6522 | 2024-10-18 |
Protein interactions in human pathogens revealed through deep learning
2024-Oct, Nature microbiology
IF:20.5Q1
DOI:10.1038/s41564-024-01791-x
PMID:39294458
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研究论文 | 本文开发了一种名为RoseTTAFold2-Lite的快速深度学习模型，用于系统地识别和结构化表征人类病原体中的蛋白质相互作用 | 本文创新性地利用深度学习模型RoseTTAFold2-Lite，结合残基-残基共进化和蛋白质结构预测，实现了对蛋白质相互作用的大规模系统识别和结构表征 | 本文仅实验验证了12个预测的相互作用，且仅有一半得到验证，表明模型在实际应用中的准确性仍需进一步验证 | 本文旨在通过识别细菌蛋白质相互作用及其结构预测，帮助理解病原性机制并开发传染病治疗方案 | 本文主要研究对象为19种人类细菌病原体中的蛋白质相互作用及其结构 | 机器学习 | 传染病 | 深度学习 | RoseTTAFold2-Lite | 蛋白质 | 涉及19种人类细菌病原体中的7800万对蛋白质，识别出1923个涉及必需基因的复杂相互作用和256个涉及毒力因子的相互作用 | NA | NA | NA | NA |
| 6523 | 2024-10-18 |
Mpox outbreak: Time series analysis with multifractal and deep learning network
2024-Oct-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0236082
PMID:39413265
|
研究论文 | 本文分析了非洲、美洲和欧洲等受影响最严重的地区的mpox流行病学情况，并使用多重分形插值进行预处理，以揭示mpox传播趋势中的不规则和分形模式 | 本文利用多重分形测度探索mpox病例的异质性，并使用双向长短期记忆神经网络预测未来的mpox传播 | NA | 研究mpox的传播趋势并预测未来的爆发 | mpox病例的传播趋势 | 机器学习 | NA | 多重分形插值 | 双向长短期记忆神经网络 | 时间序列数据 | 涉及非洲、美洲和欧洲的mpox病例数据 | NA | NA | NA | NA |
| 6524 | 2024-10-18 |
Leveraging artificial intelligence in vaccine development: A narrative review
2024-09, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2024.106998
PMID:39019262
|
综述 | 本文综述了人工智能在疫苗开发中的应用，重点关注抗原选择、表位预测、佐剂识别和优化策略 | 人工智能算法利用基因组数据、蛋白质结构和免疫系统相互作用来预测抗原表位、评估免疫原性并优先进行实验 | 数据异质性、模型可解释性和监管考虑是实现人工智能在疫苗开发中全部潜力的挑战 | 探讨人工智能在疫苗开发中的作用，加速安全有效疫苗的交付 | 疫苗开发中的抗原选择、表位预测、佐剂识别和优化策略 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | NA | 基因组数据、蛋白质结构 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6525 | 2024-10-18 |
The role of quantitative electroencephalography in diagnostic workup of mental disorders
2024-Aug, Journal of physiology and pharmacology : an official journal of the Polish Physiological Society
IF:2.0Q3
DOI:10.26402/jpp.2024.4.02
PMID:39415522
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综述 | 本文综述了定量脑电图（QEEG）在多种精神障碍诊断中的最新优势 | 介绍了使用人工智能（AI）、深度学习（DL）和机器学习（ML）等复杂方法进行脑电图数据分析的最新进展 | NA | 探讨定量脑电图在精神障碍诊断中的应用及其对个性化治疗发展的支持 | 焦虑症、痴呆、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症等精神障碍 | 神经科学 | 精神障碍 | 脑电图（EEG） | 深度学习（DL） | 脑电图数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6526 | 2024-10-18 |
Objectification of evaluation criteria in microscopic agglutination test using deep learning
2024-07, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2024.106955
PMID:38754481
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研究论文 | 本文旨在通过深度学习方法客观化显微凝集试验中的凝集率评估标准 | 提出了一种利用深度学习从暗场显微图像中提取自由钩端螺旋体并计算凝集率的方法 | NA | 客观化显微凝集试验中的凝集率评估标准 | 显微凝集试验中的凝集率 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6527 | 2024-10-18 |
Speech decoding from stereo-electroencephalography (sEEG) signals using advanced deep learning methods
2024-06-27, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad593a
PMID:38885688
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研究论文 | 本研究使用立体脑电图（sEEG）信号和先进的深度学习方法解码语音波形 | 首次全面探索使用立体脑电图（sEEG）信号进行语音解码，并展示了深度学习方法在此领域的优越性 | 研究仅限于解码荷兰语单词，且样本量较小 | 探索使用立体脑电图（sEEG）信号解码语音的可行性，并评估不同深度学习方法的性能 | 癫痫患者的立体脑电图（sEEG）信号和其对应的语音波形 | 机器学习 | NA | 立体脑电图（sEEG） | RNN, Transformer | 信号 | 癫痫患者参与者的sEEG数据 | NA | NA | NA | NA |
| 6528 | 2024-10-18 |
Diagnostic performance of deep learning models versus radiologists in COVID-19 pneumonia: A systematic review and meta-analysis
2024-Mar, Clinical imaging
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110092
PMID:38301371
|
meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析，比较了深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现 | 首次系统性地评估了深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现差异 | 研究仅限于已发表的文献，可能存在发表偏倚 | 评估深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现差异 | 深度学习模型和放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 22篇符合条件的文章 | NA | NA | NA | NA |
| 6529 | 2024-10-18 |
Performance Analysis in Children of Traditional and Deep Learning CT Lung Nodule Computer-Aided Detection Systems Trained on Adults
2024-02, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.30345
PMID:37991333
|
研究论文 | 本研究评估了基于成人数据训练的传统和深度学习计算机辅助检测系统在儿童胸部CT扫描中检测肺结节的表现 | 首次比较了基于成人数据训练的传统和深度学习CAD系统在儿童患者中的诊断性能 | 研究结果表明，基于成人数据训练的CAD系统在儿童患者中的敏感性显著降低，表明需要针对儿童的特定CAD系统 | 评估传统和深度学习CAD系统在儿童患者中检测肺结节的诊断性能，并比较其对儿童和其他成人的泛化能力 | 儿童和成人的胸部CT扫描数据 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 计算机辅助检测系统 | 传统CAD系统和深度学习MONAI模型 | CT扫描图像 | 59名儿童和89名成人的CT扫描数据 | NA | NA | NA | NA |
| 6530 | 2024-10-18 |
Importance of Serum Albumin in Deep Learning-Based Prediction of Cognitive Function Data in the Aged Using a Basic Blood Test
2024, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-3-031-67458-7_42
PMID:39400832
|
研究论文 | 研究探讨了在老年人群中使用深度学习模型预测认知功能时，血清白蛋白作为营养状态指标的重要性 | 研究首次探讨了在深度学习模型中加入血清白蛋白对预测老年认知功能的准确性的影响 | 研究样本仅来自一家医院，且未涵盖所有年龄段的老年人群 | 评估在预测老年认知功能时，血清白蛋白对深度学习模型准确性的影响 | 老年人群的认知功能预测 | 机器学习 | 老年病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 血液检测数据 | 1287名患者，分为65岁及以上和65岁以下两组 | NA | NA | NA | NA |
| 6531 | 2024-10-18 |
Lung-PNet: An Automated Deep Learning Model for the Diagnosis of Invasive Adenocarcinoma in Pure Ground-Glass Nodules on Chest CT
2024-01, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.29674
PMID:37493322
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研究论文 | 开发并验证了一种用于胸部CT上纯磨玻璃结节（pGGNs）中区分浸润性腺癌（IAC）与其他实体的自动深度学习模型 | 提出了Lung-PNet，一种3D深度学习模型，用于自动分割和分类pGGNs中的IAC与其他实体 | 研究为回顾性，样本量相对较小，且仅限于特定时间段内的病例 | 开发和验证一种自动深度学习模型，用于区分胸部CT上pGGNs中的IAC与其他实体 | 胸部CT上的纯磨玻璃结节（pGGNs），包括AAH、AIS、MIA和IAC | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | 3D深度学习模型 | 影像 | 402名患者，共448个pGGNs | NA | NA | NA | NA |
| 6532 | 2024-10-18 |
Editorial Comment: Implementing an End-to-End Deep Learning Model in the Task of Differentiating Pure Ground-Glass Nodules on Chest CT
2024-Jan, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.30002
PMID:37530402
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6533 | 2024-10-18 |
Artificial Intelligence for Assessment of Endotracheal Tube Position on Chest Radiographs: Validation in Patients From Two Institutions
2024-01, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.29769
PMID:37703195
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研究论文 | 研究评估了基于深度学习的人工智能系统在胸部X光片上检测气管插管位置的性能 | 开发并验证了一种基于深度学习的人工智能系统，用于在胸部X光片上自动检测气管插管的存在和位置 | 研究仅限于两个机构的数据，且样本量较小 | 评估人工智能系统在胸部X光片上检测气管插管位置的准确性和及时性 | 气管插管在胸部X光片上的位置 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 539张胸部X光片（机构A，505名患者），637张胸部X光片（机构A，302名患者），546张胸部X光片（机构B，83名患者） | NA | NA | NA | NA |
| 6534 | 2024-10-18 |
Computational models can distinguish the contribution from different mechanisms to familiarity recognition
2024-01, Hippocampus
IF:2.4Q3
DOI:10.1002/hipo.23588
PMID:37985213
|
研究论文 | 本文设计了两种结合深度学习和Hebbian学习规则的计算模型，分别用于模拟熟悉感，并通过比较两种模型的性能来揭示其内在机制 | 本文提出了一种新的方法来区分不同熟悉感机制的贡献，并通过两种互补模型提出了新的可测试预测 | Hebbian模型在大训练集规模下无法拟合人类行为数据，且仅对图像同质性高度敏感 | 研究不同机制对熟悉感识别的贡献，并提出新的可测试预测 | 熟悉感及其相关机制 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Hebbian模型和anti-Hebbian模型 | 图像 | 自然图像 | NA | NA | NA | NA |
| 6535 | 2024-10-17 |
Classification of Parkinson's disease severity using gait stance signals in a spatiotemporal deep learning classifier
2024-Nov, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03148-2
PMID:38884852
|
研究论文 | 本文开发了一种基于垂直地面反作用力信号的帕金森病严重程度分类算法 | 使用改进的卷积长深度神经网络架构对每只脚的步态站立阶段信号进行建模，并将结果结合以预测帕金森病严重程度，优于以往文献中的结果 | NA | 提高帕金森病诊断的准确性 | 帕金森病患者的步态信号 | 机器学习 | 帕金森病 | NA | 卷积长深度神经网络 | 信号 | 93名帕金森病患者和72名健康对照成人 | NA | NA | NA | NA |
| 6536 | 2024-10-17 |
Multi-label classification of retinal diseases based on fundus images using Resnet and Transformer
2024-Nov, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03144-6
PMID:38871856
|
研究论文 | 本文提出了一种结合ResNet和Transformer的框架，用于眼底图像的多标签分类，以诊断多种视网膜疾病 | 该模型通过ResNet提取图像特征，利用Transformer捕捉全局信息，并通过可学习的标签嵌入增强类别之间的关系，显著提高了多标签分类的准确性 | NA | 提高视网膜疾病多标签分类的准确性和效率 | 视网膜疾病的多标签分类 | 计算机视觉 | 视网膜疾病 | 深度学习 | ResNet和Transformer | 图像 | 5000张眼底图像 | NA | NA | NA | NA |
| 6537 | 2024-10-17 |
Layer-selective deep representation to improve esophageal cancer classification
2024-Nov, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03142-8
PMID:38848031
|
研究论文 | 本文研究了ResNet-50深度卷积设计对Barrett's食管和腺癌分类的影响 | 提出了一种两步学习技术，通过训练和分类ResNet-50架构中每个卷积层的输出来定义对架构影响更大的层 | 未提及 | 提高食管癌分类的准确性和透明度 | Barrett's食管和腺癌 | 计算机视觉 | 食管癌 | 深度学习 | ResNet-50 | 图像 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 6538 | 2024-10-17 |
Artificial intelligence in healthcare: a mastery
2024-Nov, Biotechnology & genetic engineering reviews
DOI:10.1080/02648725.2023.2196476
PMID:37013913
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综述 | 本文综述了人工智能（AI）在医疗领域的最新进展，并讨论了其在商业、监管和社会学方面的实施情况 | 本文介绍了AI在医疗领域的多种应用，包括诊断和治疗、患者参与和承诺以及行政任务，并讨论了其在复杂疾病风险预测中的未来潜力 | 本文指出了AI在医疗领域应用中需要解决的困难、限制和偏见 | 探讨AI在医疗领域的应用及其未来潜力 | AI在医疗领域的应用及其在诊断、治疗和风险预测中的作用 | 机器学习 | NA | 深度学习算法和人工神经网络（ANN） | 人工神经网络（ANN） | 多维生物数据集 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6539 | 2024-10-17 |
Preliminary report on the short-term efficacy and safety of SAPO-S1 therapy for locally advanced gastric cancer with a deep learning perspective
2024-Nov, Biotechnology & genetic engineering reviews
DOI:10.1080/02648725.2023.2202513
PMID:37078530
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研究论文 | 评估SAPO-S1疗法在局部晚期胃癌新辅助治疗中的短期疗效和安全性 | 探讨了sindilizumab与白蛋白结合型紫杉醇+奥沙利铂+S-1化疗（SAPO-S1疗法）联合用于局部晚期胃癌新辅助治疗的疗效和安全性 | 研究样本量较小，且仅评估了短期疗效和安全性 | 评估SAPO-S1疗法在局部晚期胃癌新辅助治疗中的疗效和安全性 | 局部晚期胃癌患者 | NA | 胃癌 | NA | NA | NA | 28名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 6540 | 2024-10-17 |
MFCA-MICNN: a convolutional neural network with multiscale fast channel attention and multibranch irregular convolution for noise removal in dMRI
2024-Oct-16, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad8294
PMID:39412243
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研究论文 | 提出了一种用于dMRI图像去噪的多尺度快速通道注意力和多分支不规则卷积神经网络 | 引入了多尺度快速通道注意力和多分支不规则卷积架构，以及一种新的损失函数 | NA | 提高dMRI图像去噪的准确性和速度 | dMRI图像中的噪声 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |