深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12193 篇文献，本页显示第 7281 - 7300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7281 | 2024-10-02 |
From Deep Learning to the Discovery of Promising VEGFR-2 Inhibitors
2024-Aug-19, ChemMedChem
IF:3.6Q2
DOI:10.1002/cmdc.202400108
PMID:38726553
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型筛选潜在的VEGFR-2抑制剂，并通过分子对接和实验验证其抗肿瘤活性 | 首次将深度学习应用于VEGFR-2抑制剂的筛选，并结合分子对接和实验验证，成功发现两种具有潜在抗肿瘤活性的化合物 | 样本量较小，仅包含187种化合物，且实验验证仅针对MCF-7乳腺癌细胞和WI-38细胞 | 寻找新型且更有效的VEGFR-2抑制剂 | VEGFR-2抑制剂及其抗肿瘤活性 | 药物化学 | 癌症 | 深度学习 | 分类模型 | 化合物 | 187种药物样化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 7282 | 2024-10-02 |
Deep learning combined with attention mechanisms to assist radiologists in enhancing breast cancer diagnosis: a study on photoacoustic imaging
2024-Aug-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.530249
PMID:39346992
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研究论文 | 本研究提出了一种结合注意力机制的深度学习方法，利用光声成像技术提高乳腺癌诊断的准确性 | 本研究创新性地将ResNet50模型与注意力机制结合，用于分析光声超声图像，显著提高了乳腺癌诊断的性能 | 本研究仅在特定时间段和特定医院的334名患者数据上进行了验证，未来需要在更大规模和多样化的数据集上进行验证 | 本研究的目的是通过深度学习技术提高乳腺癌诊断的准确性，辅助放射科医生进行早期检测 | 本研究的对象是334名患有乳腺病变的中国深圳人民医院患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 光声成像 | ResNet50 | 图像 | 334名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7283 | 2024-10-02 |
Diffuse optical tomography of the brain: effects of inaccurate baseline optical parameters and refinements using learned post-processing
2024-Aug-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.524245
PMID:39347006
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研究论文 | 研究了大脑扩散光学断层成像中不准确基线光学参数的影响，并提出了基于深度学习后处理的改进方法 | 提出了基于深度学习后处理技术，以减少不准确基线光学参数对大脑激活成像的影响 | 研究基于模拟数据，实际应用中的效果需进一步验证 | 探讨不准确基线光学参数对大脑功能成像的影响，并提出改进方法 | 大脑功能成像中的光学参数变化 | 计算机视觉 | NA | 扩散光学断层成像（DOT） | 深度学习 | 图像 | 四个成年受试者的脑图谱 | NA | NA | NA | NA |
| 7284 | 2024-10-02 |
Coronary artery calcification and cardiovascular outcome as assessed by intravascular OCT and artificial intelligence
2024-Aug-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.524946
PMID:39347010
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于自动识别和量化冠状动脉钙化（CAC），并通过大规模的血管内光学相干断层扫描（OCT）数据进行验证 | 本文提出了一种新颖的深度学习方法，能够自动识别和量化冠状动脉钙化，并在大规模OCT数据上进行了训练和评估 | NA | 研究冠状动脉钙化与心血管不良事件之间的关系 | 冠状动脉钙化（CAC）及其与心血管不良事件的关联 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习 | 图像 | 1,106,291张OCT图像，来自1,048名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7285 | 2024-10-01 |
Application of Artificial Intelligence in Pediatric Dentistry: A Literature Review
2024-Jul, Journal of pharmacy & bioallied sciences
DOI:10.4103/jpbs.jpbs_74_24
PMID:39346390
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综述 | 本文综述了人工智能在儿科牙科中的多种应用 | NA | NA | 探讨人工智能在儿科牙科中的应用 | 儿科牙科领域 | 机器学习 | NA | 人工智能 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7286 | 2024-10-02 |
DLKcat cannot predict meaningful k cat values for mutants and unfamiliar enzymes
2024, Biology methods & protocols
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/biomethods/bpae061
PMID:39346751
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研究论文 | 本文对DLKcat模型预测酶转换数的能力进行了批判性评估 | NA | DLKcat模型在预测与训练数据序列相似度低于60%的酶以及突变酶的转换数时表现不佳 | 评估DLKcat模型在预测酶转换数方面的实际应用价值 | DLKcat模型及其预测酶转换数的能力 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DLKcat | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7287 | 2024-10-02 |
Using novel deep learning models for rapid and efficient assistance in monkeypox screening from skin images
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1443812
PMID:39346943
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研究论文 | 本文开发了一种基于自注意力机制和特征金字塔集成的深度学习模型，用于从皮肤图像中快速高效地辅助猴痘筛查 | 本文提出的模型结合了自注意力机制和特征金字塔集成，通过注意力策略融合不同尺度的图像特征，并借鉴VGG模型选择性地捕捉显著特征，相比现有最先进的深度学习模型，在准确性和精确度上提高了6% | NA | 开发一种自动化、高效的辅助诊断模型，以提高猴痘诊断的准确性和可及性 | 猴痘病毒感染的皮肤图像 | 计算机视觉 | 传染性疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7288 | 2024-10-02 |
Early Diagnosing and Transformation Prediction of Alzheimer's Disease Using Multi-Scaled Self-Attention Network on Structural MRI Images with Occlusion Sensitivity Analysis
2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.3233/JAD-230705
PMID:38160355
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研究论文 | 本文提出了一种基于多尺度自注意力网络的阿尔茨海默病早期诊断和转化预测方法，结合结构磁共振成像和遮挡敏感性分析 | 本文创新性地提出了多尺度自注意力网络（MUSAN），并结合遮挡敏感性算法，提高了阿尔茨海默病的分类和预测性能 | NA | 实现阿尔茨海默病的精确分类和转化预测，并提高深度学习模型的可解释性 | 阿尔茨海默病患者的结构磁共振成像数据 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 多尺度自注意力网络 | 自注意力网络 | 图像 | 使用了ADNI-1、ADNI-2和ADNI-3的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 7289 | 2024-10-01 |
Artificial intelligence in myopia in children: current trends and future directions
2024-Nov-01, Current opinion in ophthalmology
IF:3.0Q1
DOI:10.1097/ICU.0000000000001086
PMID:39259652
|
综述 | 本文综述了人工智能在儿童近视管理中的当前趋势和未来方向 | 本文介绍了利用人工智能进行大规模近视筛查、多模态数据分析和深度学习模型在近视进展和精准治疗中的应用 | 技术进步带来了监管和临床整合的实际挑战 | 探讨人工智能在儿童近视管理中的应用潜力 | 儿童近视及其进展 | 机器学习 | 眼科疾病 | NA | 传统机器学习模型、深度学习模型 | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7290 | 2024-10-01 |
Deep learning aided measurement of outer retinal layer metrics as biomarkers for inherited retinal degenerations: opportunities and challenges
2024-Nov-01, Current opinion in ophthalmology
IF:3.0Q1
DOI:10.1097/ICU.0000000000001088
PMID:39259656
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综述 | 本文综述了用于评估遗传性视网膜变性（IRDs）的现有视网膜成像和视觉功能测试方法，重点介绍了深度学习（DL）方法在确定IRDs结构生物标志物中的应用 | 本文探讨了深度学习在处理视网膜图像以检测与疾病相关的结构变化中的应用 | 需要更多的工作来研究结构和功能之间的关系 | 评估遗传性视网膜变性（IRDs）的结构生物标志物 | 外视网膜层结构，包括外核层、椭圆体带、光感受器外段、RPE等 | 计算机视觉 | 遗传性视网膜变性 | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7291 | 2024-10-01 |
Enhanced multistage deep learning for diagnosing anterior disc displacement in the temporomandibular joint using MRI
2024-Oct-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae033
PMID:39024472
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研究论文 | 本文提出了一种基于多阶段深度学习的前移盘诊断方法，使用MRI图像进行颞下颌关节（TMJ）的自动诊断 | 采用多阶段方法，易于识别和改进影响最终结果的因素 | NA | 开发一种自动诊断颞下颌关节前移盘的方法 | 颞下颌关节的前移盘诊断 | 机器学习 | NA | MRI | DeepLabV3+ | 图像 | 368个颞下颌关节样本，来自204名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7292 | 2024-10-01 |
Fully automatic quantification for hand synovitis in rheumatoid arthritis using pixel-classification-based segmentation network in DCE-MRI
2024-Oct, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-024-01592-6
PMID:38789911
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的分类分割方法，用于在动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）中自动量化类风湿性关节炎（RA）患者的滑膜炎 | 开发了一种基于膨胀因果卷积和SELU激活函数的深度学习模型，用于增强滑膜的分割和量化 | 研究为回顾性研究，样本量较小，且依赖于专家指导下的手动分割 | 开发一种自动化的方法，用于在DCE-MRI中量化RA患者的滑膜炎 | 类风湿性关节炎患者的滑膜炎 | 计算机视觉 | 类风湿性关节炎 | 动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI） | 深度学习模型 | 图像 | 28名类风湿性关节炎患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7293 | 2024-10-01 |
Radiation dose reduction and image quality improvement with ultra-high resolution temporal bone CT using deep learning-based reconstruction: An anatomical study
2024-Oct, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2024.05.001
PMID:38744577
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研究论文 | 本研究评估了使用深度学习重建（DLR）的超高分辨率CT（UHR-CT）在减少辐射剂量的同时保持或提高颞骨图像质量的效果 | 本研究首次展示了使用深度学习重建的超高分辨率CT在大幅减少辐射剂量的同时，仍能保持或提高图像质量 | 本研究仅在尸体颞骨CT上进行了评估，尚未在临床环境中验证其效果 | 评估使用深度学习重建的超高分辨率CT在减少辐射剂量的同时保持或提高颞骨图像质量的效果 | 颞骨CT图像质量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习重建（DLR） | 深度学习模型 | 图像 | 6具尸体颞骨 | NA | NA | NA | NA |
| 7294 | 2024-10-01 |
Deep learning prediction of electrospray ionization tandem mass spectra of chemically derived molecules
2024-Sep-27, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-52805-5
PMID:39333165
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研究论文 | 本文介绍了一种深度学习方法DeepCDM，用于预测化学衍生分子（CDMs）的电喷雾电离串联质谱 | 通过迁移学习将通用模型转化为专门针对CDMs的高预测性模型，并成功应用于预测丹磺酰化分子的质谱 | NA | 开发一种能够准确预测化学衍生分子质谱的深度学习方法 | 化学衍生分子（CDMs）的电喷雾电离串联质谱 | 机器学习 | NA | 电喷雾电离串联质谱 | 深度学习模型 | 质谱数据 | 小规模的实验获取的CDMs串联质谱数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 7295 | 2024-10-01 |
Spatial interpolation of global DEM using federated deep learning
2024-Sep-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-72807-z
PMID:39333214
|
研究论文 | 本文提出了一种基于联邦学习和多尺度U-Net的全球DEM空间插值模型 | 利用联邦学习保护数据隐私，同时提高插值速度 | 插值精度较传统方法低 | 提高DEM数据的空间插值效率和隐私保护 | 全球数字高程模型（DEM）数据 | 计算机视觉 | NA | 联邦学习 | 多尺度U-Net | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7296 | 2024-10-01 |
A complex-valued convolutional fusion-type multi-stream spatiotemporal network for automatic modulation classification
2024-Sep-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73547-w
PMID:39333244
|
研究论文 | 本文介绍了一种用于自动调制分类的复值卷积融合型多流时空网络 | 提出了复值卷积融合型多流时空网络（CC-MSNet），结合空间和时间特征提取模块，提高了低信噪比条件下的识别准确率 | 未提及具体局限性 | 提高非合作通信系统中自动调制分类的准确性 | 自动调制分类中的调制识别 | 机器学习 | NA | 复值卷积 | 卷积神经网络 | 信号 | 使用了三个基准数据集：RML2016.10a, RML2016.10b, 和 RML2016.04c | NA | NA | NA | NA |
| 7297 | 2024-10-01 |
Identifying defects and varieties of Malting Barley Kernels
2024-Sep-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73683-3
PMID:39333255
|
研究论文 | 本文介绍了一种综合方法，用于分类大麦麦芽颗粒，涉及双面颗粒成像、专门设计的图像处理算法、优化的深度神经网络架构和机械分选系统 | 本文提出了一种专门为大麦颗粒图像分析设计的卷积神经网络，并展示了其在分类大麦颗粒缺陷和品种方面的优越性能 | 传统方法在形态特征识别方面具有优势，这为未来的研究提供了将形态特征提取技术与现代卷积网络相结合的方向 | 开发一种能够精确分类大麦麦芽颗粒缺陷和品种的方法 | 大麦麦芽颗粒的缺陷和品种 | 计算机视觉 | NA | 图像处理算法 | 卷积神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7298 | 2024-10-01 |
Harnessing probabilistic neural network with triple tree seed algorithm-based smart enterprise quantitative risk management framework
2024-Sep-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73876-w
PMID:39333638
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研究论文 | 本文提出了一种基于三重树种子算法和概率神经网络的智能企业量化风险管理框架 | 本文创新性地结合了深度学习技术和改进的元启发式算法，用于企业风险评估模型 | NA | 研究目的是开发一种有效的企业风险评估模型，以支持企业决策 | 研究对象是企业风险管理系统和相关风险评估技术 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 概率神经网络 | 金融数据 | 使用了德国和澳大利亚的信用数据集进行实验评估 | NA | NA | NA | NA |
| 7299 | 2024-10-01 |
Drug-target interaction prediction with collaborative contrastive learning and adaptive self-paced sampling strategy
2024-Sep-27, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-024-02012-x
PMID:39334132
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研究论文 | 提出了一种结合协同对比学习和自适应自步采样策略的深度学习模型CCL-ASPS，用于药物-靶点相互作用预测 | 利用多个生物网络学习药物和靶点的融合嵌入，确保从各个网络中获得一致的表示，并动态选择更具信息量的负样本对进行对比学习 | 未提及 | 提高药物-靶点相互作用预测的准确性 | 药物和靶点的相互作用 | 机器学习 | NA | 协同对比学习 | 深度学习模型 | 生物网络数据 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 7300 | 2024-10-01 |
A multi-view feature representation for predicting drugs combination synergy based on ensemble and multi-task attention models
2024-Sep-27, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-024-00903-3
PMID:39334437
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研究论文 | 提出了一种多视角集成预测模型，用于预测药物组合的协同作用 | 通过多任务注意力深度学习模型和集成模型，结合多种药物和细胞系特征，提高了预测准确性 | 模型在特定数据集上表现良好，但未提及在其他数据集上的泛化能力 | 开发一种能够准确预测药物组合协同作用的新方法 | 药物组合的协同作用评分和分类标签 | 机器学习 | NA | 多任务注意力深度学习 | 多任务注意力模型 | 基因表达、拷贝数、突变、蛋白质组学、SMILES、分子图、指纹、药物-靶点 | 38种药物，39种癌症细胞系，共22,737对药物组合 | NA | NA | NA | NA |