深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12189 篇文献，本页显示第 7581 - 7600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7581 | 2024-09-23 |
Leukemia detection and classification using computer-aided diagnosis system with falcon optimization algorithm and deep learning
2024-09-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-72900-3
PMID:39294306
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研究论文 | 本文提出了一种基于猎鹰优化算法和深度学习的计算机辅助诊断系统，用于白血病的检测和分类 | 本文创新性地结合了猎鹰优化算法和深度卷积神经网络，提出了一种新的白血病检测和分类技术FOADCNN-LDC | NA | 本文旨在开发一种高效的白血病检测和分类方法 | 本文的研究对象是白血病 | 计算机视觉 | 白血病 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 本文使用了基准医学数据集进行仿真 | NA | NA | NA | NA |
| 7582 | 2024-09-23 |
Can the preoperative CT-based deep learning radiomics model predict histologic grade and prognosis of chondrosarcoma?
2024-Sep-17, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111719
PMID:39305748
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于CT的深度学习放射组学模型，用于预测软骨肉瘤的组织学分级和预后 | 本研究首次将深度学习与放射组学结合，开发了一种新的模型，用于预测软骨肉瘤的组织学分级和预后 | 本研究仅在211例软骨肉瘤患者中进行了验证，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力 | 开发并验证一种基于CT的深度学习放射组学模型，用于预测软骨肉瘤的组织学分级和预后 | 软骨肉瘤患者的组织学分级和预后 | 计算机视觉 | 软骨肉瘤 | 深度学习 | 深度学习放射组学模型 (DLRM) | CT影像 | 211例软骨肉瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7583 | 2024-09-23 |
Clinical feasibility of deep learning-accelerated single-shot turbo spin echo sequence with enhanced denoising for pancreas MRI at 3 Tesla
2024-Sep-15, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111737
PMID:39305750
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研究论文 | 评估深度学习加速的单次涡轮自旋回波序列（HASTEDL）在3特斯拉磁共振成像中对胰腺增强去噪的可行性 | 提出了一种基于深度学习重建的单次涡轮自旋回波序列（HASTEDL），并结合增强去噪技术，以提高胰腺MRI的图像质量和缩短采集时间 | 研究仅限于2021年3月至4月期间接受胰腺MRI的患者，样本量相对较小 | 评估深度学习加速的单次涡轮自旋回波序列在胰腺MRI中的临床可行性 | 胰腺MRI图像质量和采集时间 | 计算机视觉 | 胰腺疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 63名患者，其中48名（76.2%）有136个胰腺囊性病变 | NA | NA | NA | NA |
| 7584 | 2024-09-23 |
DeepCBA: A deep learning framework for gene expression prediction in maize based on DNA sequences and chromatin interactions
2024-Sep-09, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2024.100985
PMID:38859587
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的基因表达预测模型DeepCBA，用于预测玉米基因表达并挖掘重要调控元件 | DeepCBA考虑了染色质互作对目标基因表达的影响，相比现有方法提高了预测准确性，并能识别重要的调控元件 | NA | 开发高精度的基因表达预测模型 | 玉米基因表达和调控元件 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 基因组数据 | 涉及玉米开花相关基因ZmRap2.7和分蘖相关基因ZmTb1等 | NA | NA | NA | NA |
| 7585 | 2024-09-23 |
A deep learning-based algorithm for automatic detection of perilunate dislocation in frontal wrist radiographs
2024-Sep, Hand surgery & rehabilitation
IF:0.9Q3
DOI:10.1016/j.hansur.2024.101742
PMID:38909690
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的算法，用于自动检测手腕正位X光片中的月骨周围脱位 | 本研究首次使用YOLOv8深度神经网络模型进行手腕X光片的自动检测，并通过数据增强和集成平均提高了检测精度 | 研究样本量较小，且仅限于骨骼成熟的青少年和成人，可能影响算法的泛化能力 | 开发一种自动检测手腕X光片中月骨周围脱位的深度学习算法 | 手腕正位X光片中的月骨周围脱位 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 共374张标注的手腕X光片，包括345张正常和29张病理图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7586 | 2024-09-23 |
Well Plate-Based Localized Electroporation Workflow for Rapid Optimization of Intracellular Delivery
2024-Jul-20, Bio-protocol
IF:1.0Q3
DOI:10.21769/BioProtoc.5037
PMID:39100599
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研究论文 | 介绍了一种基于深学习图像分析的高通量多孔局部电穿孔装置（LEPD）及其优化工作流程，用于快速优化细胞内分子递送 | 提出了高通量多孔局部电穿孔装置（LEPD），并结合深学习图像分析，实现了对电穿孔参数的快速优化 | NA | 优化细胞内分子递送的实验参数 | 细胞内分子递送的实验参数，包括脉冲电压、持续时间、缓冲液类型和货物浓度 | 生物工程 | NA | 电穿孔 | 深学习 | 图像 | 多种细胞类型和分子货物（DNA、RNA和蛋白质） | NA | NA | NA | NA |
| 7587 | 2024-09-23 |
A multimodal deep learning tool for detection of junctional ectopic tachycardia in children with congenital heart disease
2024-Jul, Heart rhythm O2
IF:2.5Q2
DOI:10.1016/j.hroo.2024.04.014
PMID:39119021
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研究论文 | 研究开发了一种多模态深度学习工具，用于检测先天性心脏病儿童中的结性异位心动过速 | 该研究开发了一种新的多模态自动心律失常检测工具，性能优于现有的结性异位心动过速检测工具 | 未来需要在更大规模的队列中验证模型的有效性 | 开发一种能够显著提高结性异位心动过速检测准确性的深度神经网络工具 | 先天性心脏病儿童中的结性异位心动过速 | 机器学习 | 心血管疾病 | 卷积神经网络 | CNN | 心电图和中心静脉压波形数据 | 40名先天性心脏病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7588 | 2024-09-23 |
A novel methodology for emotion recognition through 62-lead EEG signals: multilevel heterogeneous recurrence analysis
2024, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2024.1425582
PMID:39119215
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研究论文 | 本文提出了一种新的三阶段方法，通过62导脑电信号进行情绪识别，结合流形嵌入、多层次异质性复发分析和集成学习 | 引入了多层次异质性复发分析（MHRA）和集成学习方法，以捕捉脑电信号的复杂动态特性，并提高情绪识别的准确性和可解释性 | NA | 开发一种新的方法来提高基于脑电信号的情绪识别的准确性和可解释性 | 62导脑电信号和四种情绪（中性、悲伤、恐惧、快乐） | 机器学习 | NA | 多层次异质性复发分析（MHRA） | 集成学习 | 脑电信号 | 使用SJTU-SEED IV数据库进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 7589 | 2024-09-23 |
Fetal-BET: Brain Extraction Tool for Fetal MRI
2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology
IF:2.7Q3
DOI:10.1109/OJEMB.2024.3426969
PMID:39157057
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研究论文 | 本文提出了一种用于胎儿MRI脑部提取的机器学习方法 | 开发了一种基于U-Net架构和注意力机制的深度学习方法，用于从多种胎儿MRI序列中自动提取脑部 | 需要大量标注数据进行训练，且方法的泛化能力需要在更多不同中心的数据上进一步验证 | 解决胎儿MRI脑部提取的挑战，为胎儿脑发育研究提供技术支持 | 胎儿MRI图像中的脑部提取 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 约72,000张2D胎儿脑部MRI图像 | NA | NA | NA | NA |
| 7590 | 2024-09-23 |
Classification of land lot shapes in real estate sector using a convolutional neural network
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0308788
PMID:39298502
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研究论文 | 本文研究了使用卷积神经网络对房地产行业中的地块形状进行分类 | 首次尝试在微观空间尺度上使用深度学习算法进行土地管理 | NA | 填补传统地块分类方法的空白，解决其耗时、资源密集和主观偏差的问题 | 地块形状的自动分类 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | Xception神经网络 | 图像 | 研究区域内的地块图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 7591 | 2024-09-22 |
Integrating lymph node ratio into personalized radiotherapy for oral cavity squamous cell carcinoma
2024-Sep-20, Head & neck
DOI:10.1002/hed.27938
PMID:39300901
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研究论文 | 本研究旨在验证深度学习模型为口腔鳞状细胞癌患者制定个性化术后放疗建议的能力，并量化患者特征对治疗选择的影响 | 首次将淋巴结比率（LNR）作为肿瘤特征纳入个性化放疗建议 | NA | 验证深度学习模型为口腔鳞状细胞癌患者制定个性化术后放疗建议的能力 | 口腔鳞状细胞癌患者 | 机器学习 | 口腔癌 | 深度学习 | 深度生存回归与混合效应（DSME） | 患者数据 | 4990名口腔鳞状细胞癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 7592 | 2024-09-22 |
Applying Deep Learning with Convolutional Neural Networks to Laryngoscopic Imaging for Automated Segmentation and Classification of Vocal Cord Leukoplakia
2024-Sep-20, Ear, nose, & throat journal
DOI:10.1177/01455613241275341
PMID:39302102
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习技术对喉镜图像进行自动分割和分类，以诊断声带白斑病 | 本文首次将深度学习应用于窄带成像（NBI）和白光成像（WLI）的声带白斑病分割和分类 | NA | 评估深度学习模型在检测和分类声带白斑病中的准确性 | 声带白斑病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7593 | 2024-09-22 |
Hybrid attention-based deep neural networks for short-term wind power forecasting using meteorological data in desert regions
2024-Sep-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73076-6
PMID:39294219
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研究论文 | 研究提出了一种优化的混合深度学习方法，利用气象数据改进沙漠地区短期风能预测 | 提出了基于LSTM和Conv-DA-LSTM架构的混合注意力深度神经网络，显著提高了风能预测的准确性 | 研究仅在沙漠地区进行了测试，未涵盖其他环境类型 | 提高沙漠地区短期风能预测的准确性 | 风速数据和气象数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Conv-DA-LSTM | 数值数据 | 一年内的风速数据 | NA | NA | NA | NA |
| 7594 | 2024-09-22 |
Collaborative weighting in federated graph neural networks for disease classification with the human-in-the-loop
2024-09-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-72748-7
PMID:39294334
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研究论文 | 本文介绍了一种将联邦学习与图神经网络（GNN）结合的新框架，用于疾病分类，并融入了人在回路的方法 | 该框架创新性地在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的子图上采用协作投票机制，在联邦集成深度学习环境中进行疾病分类 | NA | 开发可解释且隐私保护的人工智能，推动个性化数字医学的发展 | 疾病分类 | 机器学习 | NA | 图神经网络（GNN） | 联邦学习 | 网络 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7595 | 2024-09-22 |
Enhancing power equipment defect identification through multi-label classification methods
2024-Sep-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71996-x
PMID:39294183
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研究论文 | 本文通过多标签分类方法提高电力设备缺陷识别的准确性 | 开发了一个多标签分类数据集，并评估了11种多标签分类方法的性能，发现考虑标签相关性的方法表现更优 | 未提及具体限制 | 提高电力设备缺陷识别的准确性 | 电力设备缺陷 | 机器学习 | NA | 多标签分类 | 传统机器学习方法和深度学习方法 | 文本 | 历史缺陷记录 | NA | NA | NA | NA |
| 7596 | 2024-09-22 |
Intelligent cardiovascular disease diagnosis using deep learning enhanced neural network with ant colony optimization
2024-09-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71932-z
PMID:39294203
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研究论文 | 本文提出了一种基于蚁群优化和增强深度学习的智能心血管疾病诊断模型 | 该模型使用蚁群优化选择最优特征子集，并通过贝叶斯优化调整深度学习增强神经网络的超参数，显著提高了心血管疾病的分类效率和准确性 | NA | 开发一种能够从大数据集中识别模式并可靠诊断心血管疾病的智能诊断模型 | 心血管疾病 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 神经网络 | 医疗数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7597 | 2024-09-22 |
Enhancing deep learning-based slope stability classification using a novel metaheuristic optimization algorithm for feature selection
2024-Sep-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-72588-5
PMID:39294389
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研究论文 | 本研究通过结合现代特征选择算法和传统特征分析方法，评估了机器学习技术在边坡稳定性分类中的有效性 | 提出了使用二进制bGGO技术进行特征选择，并与生成对抗网络（GAN）模型结合，显著提高了分类性能 | NA | 识别影响边坡稳定性的关键因素，并评估不同机器学习模型在边坡稳定性分类中的表现 | 边坡稳定性及其影响因素 | 机器学习 | NA | 生成对抗网络（GAN） | 生成对抗网络（GAN） | 数值数据 | 627个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 7598 | 2024-09-22 |
SLAM: Structure-aware lysine β-hydroxybutyrylation prediction with protein language model
2024-Sep-16, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.135741
PMID:39293623
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的计算方法SLAM，用于预测蛋白质中的赖氨酸β-羟基丁酰化位点 | 首次提出了用于赖氨酸β-羟基丁酰化位点检测的计算方法 | NA | 开发一种准确且高效的计算方法来预测赖氨酸β-羟基丁酰化位点 | 赖氨酸β-羟基丁酰化位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7599 | 2024-09-22 |
Exploring protein structural ensembles: Integration of sparse experimental data from electron paramagnetic resonance spectroscopy with molecular modeling methods
2024-Sep-16, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.99770
PMID:39283059
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综述 | 本文综述了将电子顺磁共振光谱的稀疏实验数据与分子建模方法结合，以推导罕见蛋白质构象的全原子结构模型的计算方法 | 提出了利用深度学习方法提高可靠性和效率的策略 | NA | 探讨蛋白质结构集合，结合实验数据与计算方法，详细描述蛋白质的柔性 | 蛋白质的结构波动及其在功能中的作用 | 结构生物学 | NA | 电子顺磁共振光谱 | 深度学习 | 结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7600 | 2024-09-22 |
Transparent RFID tag wall enabled by artificial intelligence for assisted living
2024-09-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64411-y
PMID:39284809
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研究论文 | 本文介绍了一种利用被动超高频射频识别标签阵列和深度学习技术进行非接触式人体活动监测的新系统TRT-Wall | 提出了TRT-Wall系统，结合RFID标签和深度学习技术，实现了对老年人活动的非接触式监测 | 实验仅在五种特定活动和四种距离下进行了测试，可能需要进一步验证其在更多活动和更广泛环境中的适用性 | 开发一种更实用、成本更低且不具侵入性的辅助生活系统，以提高老年人生活质量并降低医疗成本 | 老年人活动监测 | 机器学习 | NA | 射频识别（RFID） | 深度学习 | 信号 | 五种活动在四种距离下的测试 | NA | NA | NA | NA |