深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12102 篇文献，本页显示第 7241 - 7260 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7241 | 2024-09-28 |
ECG-only explainable deep learning algorithm predicts the risk for malignant ventricular arrhythmia in phospholamban cardiomyopathy
2024-07, Heart rhythm
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.hrthm.2024.02.038
PMID:38403235
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研究论文 | 研究开发了一种仅基于心电图数据的深度学习算法，用于预测磷酸酯酶心肌病患者的恶性室性心律失常风险 | 该研究首次使用深度学习技术仅通过心电图数据预测恶性室性心律失常风险，并开发了可视化工具提供交互式可视化 | 研究仅针对磷酸酯酶心肌病患者，且样本量有限 | 研究目的是探讨可解释的深度学习方法是否能仅通过心电图数据进行风险预测 | 研究对象为679名携带磷酸酯酶p.(Arg14del)变异且基线无恶性室性心律失常的患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 变分自编码器 | 心电图 | 679名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7242 | 2024-09-28 |
Omics-based deep learning approaches for lung cancer decision-making and therapeutics development
2024-May-15, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elad031
PMID:37519050
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综述 | 本文综述了基于组学的深度学习方法在肺癌决策和治疗开发中的应用 | 本文总结了近年来深度学习模型在肺癌基因组学中的应用，并讨论了未来的研究方向 | NA | 探讨深度学习在肺癌基因组学研究中的应用和未来发展方向 | 肺癌的诊断、预后、治疗策略以及生物标志物的开发 | 机器学习 | 肺癌 | 组学分析 | 深度学习 | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7243 | 2024-09-28 |
Prediction of early-phase cytomegalovirus pneumonia in post-stem cell transplantation using a deep learning model
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-240597
PMID:39058469
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研究论文 | 研究利用深度学习模型预测造血干细胞移植后早期巨细胞病毒性肺炎 | 采用少样本迁移学习策略，利用少量CT图像区分罕见肺炎类型 | 样本量较小，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种深度学习模型，用于区分造血干细胞移植后巨细胞病毒性肺炎与其他类型肺炎 | 造血干细胞移植后患者的巨细胞病毒性肺炎 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | Xception | 图像 | 34例巨细胞病毒性肺炎病例，1681张COVID-19、社区获得性肺炎和正常肺部CT图像，98张巨细胞病毒性肺炎和正常肺部CT图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7244 | 2024-09-28 |
Forecasting deep learning-based risk assessment of vector-borne diseases using hybrid methodology
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-240046
PMID:38968030
|
研究论文 | 本文提出了一种基于径向基函数网络（RBFNs）和Darts游戏优化器（DGO）算法的新方法，用于预测蚊媒疾病的风险 | 本文的创新点在于结合了RBFNs和DGO算法，以提高预测蚊媒疾病风险的准确性和鲁棒性 | NA | 研究目的是提出一种新的方法来预测蚊媒疾病的风险，以帮助公共卫生领域的疾病控制 | 研究对象是蚊媒疾病的风险预测 | 机器学习 | NA | 径向基函数网络（RBFNs），Darts游戏优化器（DGO）算法 | 径向基函数网络（RBFNs） | 历史疾病数据，气候变量，地理数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7245 | 2024-09-28 |
Deep-KEDI: Deep learning-based zigzag generative adversarial network for encryption and decryption of medical images
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-231927
PMID:38968065
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的医疗图像加密和解密方法，使用深度学习网络生成安全密钥 | 设计了一种新的深度学习网络Deep-KEDI，用于生成加密和解密医疗图像的安全密钥，并采用了Zigzag生成对抗网络（ZZ-GAN） | NA | 开发一种新的深度学习方法，用于生成安全密钥以加密和解密医疗图像 | 医疗图像的加密和解密 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 生成对抗网络（GAN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7246 | 2024-09-28 |
An automated two-stage approach to kidney and tumor segmentation in CT imaging
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-232009
PMID:38875055
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的两阶段方法，用于在CT图像中自动分割肾脏和肿瘤 | 使用注意力循环残差卷积网络进行分割，显著提高了肾脏和肾脏肿瘤分割的准确性 | NA | 提高肾脏和肾脏肿瘤在CT图像中的分割精度，减少人工干预 | 肾脏和肾脏肿瘤 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 注意力循环残差卷积网络 | CT图像 | KiTS19数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 7247 | 2024-09-28 |
Deep learning approach for skin melanoma and benign classification using empirical wavelet decomposition
2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine
IF:1.4Q3
DOI:10.3233/THC-240020
PMID:38788103
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研究论文 | 本文提出了一种基于经验小波分解和双曲正切调制滤波器组的新模型，用于皮肤黑色素瘤和良性病变的分类 | 本文创新性地使用了基于双曲正切调制滤波器组的经验小波分解模型，显著提高了皮肤病变图像特征提取的准确性 | NA | 开发一种新的计算机技术模型，用于早期区分黑色素瘤和良性皮肤病变 | 皮肤病变图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 经验小波分解 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7248 | 2024-09-28 |
Deep learning for blood glucose level prediction: How well do models generalize across different data sets?
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310801
PMID:39321157
|
研究论文 | 本文研究了不同深度学习模型在预测糖尿病患者血糖水平方面的泛化能力 | 本文通过比较多种深度学习模型在不同数据集上的表现，评估了它们的泛化能力，并发现LSTM和SAN模型在捕捉长期依赖性和相关因素方面表现出色 | 本文仅评估了特定深度学习模型在血糖预测中的表现，未涵盖其他可能的模型或技术 | 比较和分析不同深度学习模型在预测血糖水平方面的适用性和泛化能力 | 糖尿病患者的血糖水平预测 | 机器学习 | 糖尿病 | 深度学习 | LSTM, SAN, CNN, FFN | 时间序列数据 | 四个不同大小和来源的数据集，涵盖不同年龄组和条件 | NA | NA | NA | NA |
| 7249 | 2024-09-28 |
Bibliometric and visualized analysis of the application of artificial intelligence in stroke
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1411538
PMID:39323917
|
研究论文 | 本文对人工智能在卒中领域的应用进行了文献计量和可视化分析 | 首次系统性地对人工智能在卒中领域的应用进行了文献计量分析，揭示了当前研究热点和未来发展趋势 | 仅限于英文发表的文章，可能忽略了其他语言的重要研究成果 | 分析人工智能在卒中领域的应用现状、热点和未来发展趋势 | 人工智能在卒中领域的应用研究文献 | 机器学习 | 卒中 | 文献计量分析 | NA | 文献 | 2447篇论文 | NA | NA | NA | NA |
| 7250 | 2024-09-28 |
Applications of Deep Learning: Automated Assessment of Vascular Tortuosity in Mouse Models of Oxygen-Induced Retinopathy
2024 Jan-Feb, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2023.100338
PMID:37869029
|
研究论文 | 开发生成对抗网络（GAN）用于分割氧诱导视网膜病变（OIR）小鼠模型视网膜平铺图像中的主要血管，并展示这些GAN生成的血管分割在量化血管迂曲度方面的应用 | 使用生成对抗网络（GAN）自动生成视网膜血管分割图，并用于量化血管迂曲度 | NA | 开发和验证用于视网膜血管分割的生成对抗网络（GAN），并评估其在量化血管迂曲度方面的应用 | 氧诱导视网膜病变（OIR）小鼠模型的视网膜平铺图像中的主要血管 | 计算机视觉 | 视网膜病变 | 生成对抗网络（GAN） | Pix2Pix | 图像 | 三个数据集，包含1084、50和20张不同染色和牺牲年龄的小鼠视网膜平铺图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7251 | 2024-09-27 |
Artificial intelligence-enhanced opportunistic screening of osteoporosis in CT scan: a scoping Review
2024-Oct, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA
IF:4.2Q1
DOI:10.1007/s00198-024-07179-1
PMID:38985200
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综述 | 本文综述了利用人工智能（AI）增强的CT扫描机会性筛查骨质疏松症和骨质减少风险的研究现状 | 本文展示了AI在利用CT扫描增强机会性筛查骨质疏松症方面的潜力 | 该领域仍处于早期阶段，大多数解决方案处于概念验证阶段，方法、工作流程和基准选择存在显著异质性 | 评估当前利用人工智能（AI）增强的机会性筛查方法在CT扫描中评估椎体骨小梁结构以分层骨质疏松症和骨质减少风险的研究 | 研究对象为利用AI技术通过CT扫描分类骨质疏松症/骨质减少或确定骨密度的文章 | 机器学习 | 骨质疏松症 | CT扫描 | 深度学习 | 图像 | 14项研究符合纳入标准 | NA | NA | NA | NA |
| 7252 | 2024-09-27 |
Artificial Intelligence-Based Histopathological Subtyping of High-Grade Serous Ovarian Cancer
2024-Oct, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2024.06.010
PMID:39032605
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研究论文 | 本研究开发了一种基于人工智能的高级别浆液性卵巢癌亚型分类算法 | 利用深度学习技术开发了一种通用的亚型分类算法，能够复制病理学家的共识诊断 | 研究仅限于高级别浆液性卵巢癌，且依赖于TCGA数据集和特定验证集 | 开发一种基于人工智能的高级别浆液性卵巢癌亚型分类算法 | 高级别浆液性卵巢癌的亚型分类 | 数字病理 | 卵巢癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 使用了TCGA数据集、JGOG3022A1和Kindai/Kyoto队列的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 7253 | 2024-09-27 |
Deep learning can predict subgenome dominance in ancient but not in neo/synthetic polyploidized genomes
2024-Oct, The Plant journal : for cell and molecular biology
DOI:10.1111/tpj.16979
PMID:39133828
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研究论文 | 本文利用深度学习构建卷积神经网络模型，研究古多倍体和新/合成多倍体基因组中的亚基因组优势机制 | 本文首次利用深度学习方法构建卷积神经网络模型，分析古多倍体和新/合成多倍体基因组中的亚基因组优势，并发现古多倍体中的亚基因组优势与启动子区域的长期序列分化相关 | 本文的模型未能预测新/合成多倍体中新同源基因对的表达优势 | 研究亚基因组优势的机制及其在古多倍体和新/合成多倍体中的差异 | 古多倍体和新/合成多倍体基因组中的亚基因组优势 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | DNA序列和甲基化位点 | 三个代表性多倍体系统（Brassica、Gossypium和Cucurbitaceae）的古多倍体和新/合成多倍体基因组 | NA | NA | NA | NA |
| 7254 | 2024-09-27 |
Improving remote sensing scene classification using dung Beetle optimization with enhanced deep learning approach
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37154
PMID:39318799
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研究论文 | 本文提出了一种利用蜣螂优化和增强深度学习方法改进遥感场景分类的技术 | 本文创新性地结合了蜣螂优化算法和增强的MobileNet模型，并通过多头部注意力机制的长短期记忆网络进行场景分类 | NA | 提高遥感图像场景分类的准确性 | 遥感图像中的不同场景 | 计算机视觉 | NA | 蜣螂优化算法 | MobileNet模型、多头部注意力机制的长短期记忆网络 | 图像 | 使用UC Merced和EuroSAT数据集进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 7255 | 2024-09-27 |
Hierarchical structures and magnetism of Co clusters: a perspective from integration of deep learning and a hybrid differential evolution algorithm
2024-Sep-26, Nanoscale
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d4nr02431a
PMID:39225229
|
研究论文 | 本文通过结合深度学习和混合差分进化算法，研究了Co团簇的分层结构和磁性 | 利用深度神经网络构建了近似DFT精度的深度势能模型，显著降低了计算消耗，并结合高效混合差分进化算法搜索Co团簇的最低能量结构 | NA | 确定Co团簇的最低能量结构及其分层结构和磁性 | Co团簇（原子数为11-50） | 机器学习 | NA | 密度泛函理论计算 | 深度神经网络 | 数据集 | Co团簇（原子数为11-50） | NA | NA | NA | NA |
| 7256 | 2024-09-27 |
Investigating deep learning strategies for fast denoising of 5D cardiac photon-counting micro-CT images
2024-Sep-25, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad7fc6
PMID:39321848
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研究论文 | 研究使用深度学习方法对5D心脏光子计数微CT图像进行快速去噪 | 提出了UnetU Energy方法，显著提高了5D心脏光子计数微CT图像去噪的速度和准确性 | ME NLM在某些情况下表现优于深度学习方法，但仍落后于迭代重建 | 探索适用于5D心脏光子计数微CT图像去噪的深度学习策略 | 5D心脏光子计数微CT图像的去噪效果和速度 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | U-net, 3D U-net, FastDVDNet, Swin Transformer UNet | 图像 | 使用真实小鼠数据和数字MOBY phantom进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 7257 | 2024-09-27 |
Detection of sleep arousal from STFT-based instantaneous features of single channel EEG signal
2024-Sep-25, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad7fcb
PMID:39322029
|
研究论文 | 本文提出了一种基于短时傅里叶变换（STFT）的单通道脑电信号瞬时特征的睡眠觉醒检测模型 | 通过使用可解释的特征来提高睡眠觉醒检测模型的分类性能，避免了深度学习方法的不可解释性问题 | NA | 开发一种有效的睡眠觉醒检测模型，以辅助自动睡眠呼吸暂停检测系统 | 单通道脑电信号中的睡眠觉醒现象 | 机器学习 | 睡眠相关疾病 | 短时傅里叶变换（STFT） | 三层神经网络 | 脑电信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7258 | 2024-09-27 |
Noise suppression in photon-counting computed tomography using unsupervised Poisson flow generative models
2024-Sep-23, Visual computing for industry, biomedicine, and art
DOI:10.1186/s42492-024-00175-6
PMID:39311990
|
研究论文 | 本文提出了一种基于无监督泊松流生成模型的光子计数计算机断层扫描（CT）图像去噪技术 | 本文将无监督逆问题求解方法扩展到泊松流生成模型（PFGM++），并通过劫持和正则化采样过程，实现了单步采样器（NFE=1） | NA | 开发一种无需配对数据的无监督图像去噪技术，以提高光子计数CT图像的质量 | 光子计数CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 扩散模型 | 图像 | 临床低剂量CT数据和GE HealthCare开发的实验性光子计数CT系统中的临床图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7259 | 2024-09-27 |
Ultralow dose coronary calcium scoring CT at reduced tube voltage and current by using deep learning image reconstruction
2024-Sep-19, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111742
PMID:39321657
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研究论文 | 探讨深度学习重建（DLR）在降低管电压和电流的极低剂量钙评分CT（CSCT）中的潜力 | 使用深度学习重建技术在降低管电压和电流的情况下实现极低剂量的钙评分CT | 研究样本量较小，需要进一步验证在更大规模临床应用中的可行性 | 探索深度学习重建技术在极低剂量钙评分CT中的应用潜力 | 钙评分CT图像的质量和有效剂量 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习重建（DLR） | 深度学习模型 | 图像 | 156名患者（分为两组：75名常规剂量组和81名极低剂量组） | NA | NA | NA | NA |
| 7260 | 2024-09-27 |
Localized Plasmonic Structured Illumination Microscopy Using Hybrid Inverse Design
2024-Sep-18, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.4c03069
PMID:39234957
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研究论文 | 本文提出了一种结合深度学习和遗传算法的混合逆向设计框架，用于优化局部等离子体结构化照明显微镜（LPSIM）阵列 | 该框架通过迭代和进化优化设计，显著提高了LPSIM基底的复原精度、抗噪能力和对较少测量次数的容忍度 | NA | 优化局部等离子体结构化照明显微镜（LPSIM）阵列的设计过程，以实现更高的超分辨率成像性能 | 局部等离子体结构化照明显微镜（LPSIM）阵列 | 计算机视觉 | NA | 局部等离子体结构化照明显微镜（LPSIM） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |