深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12029 篇文献，本页显示第 8321 - 8340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8321 | 2024-08-26 |
PSMA-positive prostatic volume prediction with deep learning based on T2-weighted MRI
2024-Jun, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-024-01820-z
PMID:38700556
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研究论文 | 本研究旨在利用基于T2加权MRI的深度学习神经网络预测前列腺PSMA阳性体积 | 通过深度结构图像分析，能够检测到人类眼睛在MRI图像上无法识别的结构特征差异，从而预测病变是否为PSMA阳性 | 需要进一步的大规模队列研究和外部验证来评估PSMA摄取是否可以被准确预测 | 训练一个基于PSMA PET/MRI扫描的神经网络，以预测基于轴向T2加权序列的前列腺PSMA摄取增加 | 前列腺癌患者的前列腺PSMA阳性体积 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | MRI | C-ENet | 图像 | 154例PSMA PET/MRI扫描，其中124例用于训练，30例用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 8322 | 2024-08-26 |
LERCause: Deep learning approaches for causal sentence identification from nuclear safety reports
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0308155
PMID:39172869
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研究论文 | 本文介绍了LERCause数据集及其标注方法，用于核安全领域因果句子的分类 | 首次利用BERT相关模型进行核安全领域因果句子分类，并公开发布了标注数据和代码以支持后续研究的复现性 | NA | 提高核安全研究和应用中因果句子的识别准确性 | 核安全报告中的因果句子 | 自然语言处理 | NA | BERT模型（BERT、BioBERT和SciBERT）、关键词启发式策略、标准机器学习方法（逻辑回归、梯度提升和支持向量机）、深度学习方法（卷积神经网络） | BERT、CNN | 文本 | 10,608个标注句子 | NA | NA | NA | NA |
| 8323 | 2024-08-26 |
VT-3DCapsNet: Visual tempos 3D-Capsule network for video-based facial expression recognition
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0307446
PMID:39178187
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研究论文 | 本文提出了一种基于视频的面部表情识别框架VT-3DCapsNet，通过引入改进的3D-ResNet架构和AU感知注意力模块，增强胶囊网络的特征表示能力，并结合基于时间金字塔网络的表情识别模块，提高识别准确性 | 本文的创新点在于提出了结合改进的3D-ResNet架构和AU感知注意力模块的3D-CapsNet模型，以及基于时间金字塔网络的表情识别模块，有效解决了传统CNN在处理面部表情变化时的局限性 | NA | 旨在提高基于视频的面部表情识别的准确性 | 面部表情识别 | 计算机视觉 | NA | 3D-CapsNet | CNN | 视频 | 扩展的Kohn-Kanada (CK+)数据库和Acted Facial Expression in Wild (AFEW)数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 8324 | 2024-08-25 |
Deep learning for tubes and lines detection in critical illness: Generalizability and comparison with residents
2024-Dec, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2024.100593
PMID:39175597
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研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在重症监护病房患者胸部X光片上对导管和管线分类的性能，并与外部公共数据集进行了比较 | 本研究通过规则基算法与深度学习的结合，显著提高了气管插管分类任务的性能 | 外部训练的模型在本地重症监护病房数据集上的泛化能力有限 | 评估外部训练的人工智能模型在重症监护病房常规中的性能 | 重症监护病房患者的胸部X光片上的导管和管线 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 303张随机从重症监护病房数据库中抽取的X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 8325 | 2024-08-25 |
HyEpiSeiD: a hybrid convolutional neural network and gated recurrent unit model for epileptic seizure detection from electroencephalogram signals
2024-Aug-21, Brain informatics
DOI:10.1186/s40708-024-00234-x
PMID:39167115
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research paper | 本文提出了一种名为HyEpiSeiD的深度学习框架，用于从脑电图信号中检测癫痫发作 | HyEpiSeiD结合了卷积神经网络和门控循环单元，实现了高精度的癫痫发作检测 | NA | 实现高精度的患者特异性癫痫发作检测 | 从脑电图信号中检测癫痫发作 | machine learning | NA | NA | CNN, LSTM | 信号 | 使用了两个公开数据集，UCI Epilepsy和Mendeley数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8326 | 2024-08-25 |
Real-time estimation of the optimal coil placement in transcranial magnetic stimulation using multi-task deep learning
2024-08-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70367-w
PMID:39169126
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研究论文 | 本文开发了一种多任务深度神经网络，用于实时估计经颅磁刺激（TMS）中最佳线圈放置位置 | 提出的Attention U-Net模型能够在35毫秒内提供精确的线圈优化，远快于传统的数值计算框架 | NA | 开发一种能够在实时应用中优化TMS线圈放置的计算模型 | TMS中的最佳线圈放置位置及其诱导的电场 | 机器学习 | NA | 多任务深度学习 | Attention U-Net | 数值优化数据 | 包括健康受试者和胶质母细胞瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8327 | 2024-08-25 |
Predicting 1, 2 and 3 year emergent referable diabetic retinopathy and maculopathy using deep learning
2024-Aug-21, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00590-z
PMID:39169209
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研究论文 | 本研究开发并验证了深度学习系统（DLS），用于预测1、2和3年内出现的可转诊糖尿病视网膜病变（DR）和黄斑病变 | 本研究采用了多模态深度学习系统，结合风险因素特征和彩色眼底照片，显著提高了预测性能 | NA | 旨在通过个性化筛查，及时为高风险个体提供治疗，同时减轻低风险个体的筛查负担 | 糖尿病视网膜病变（DR）和黄斑病变的预测 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | 多模态深度学习系统（DLS） | 图像 | 开发集包含162,339只眼睛，验证集包含27,996只眼睛，外部测试集包含6,928只眼睛 | NA | NA | NA | NA |
| 8328 | 2024-08-25 |
Empowering Medical Education: Unveiling the Impact of Reflective Writing and Tailored Assessment on Deep Learning
2024-Jul, Journal of advances in medical education & professionalism
DOI:10.30476/JAMP.2024.101594.1938
PMID:39175585
|
研究论文 | 本研究探讨了反思写作作为一种自我评估工具对本科医学生的影响，特别是使用基于Moon模型的作者特定反思评分标准进行学生培训 | 本研究引入了作者特定的反思评分标准，并探讨了其在医学生教育中的应用 | 研究的样本量较小且评分标准的可靠性未达到可接受阈值，需要在大规模和更多样化的参与者中进行验证 | 探索反思写作在本科医学生教育中的影响，并评估特定反思评分标准的有效性 | 本科医学生 | 医学教育 | NA | NA | NA | 文本 | 32名自愿参与的学生 | NA | NA | NA | NA |
| 8329 | 2024-08-25 |
Study of Deep Learning in Medical Education: Opportunities, Achievements and Future Challenges
2024-Jul, Journal of advances in medical education & professionalism
DOI:10.30476/JAMP.2024.99740.1853
PMID:39175590
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综述 | 本文探讨了深度学习在医学教育中的应用，包括其潜力、成就及未来挑战 | 深度学习在医学教育中的应用为个性化辅助和反馈提供了有效手段 | 医学教育者对使用深度学习存在抵触情绪，且先前研究存在局限性 | 讨论深度学习在医学教育中的前景，并探讨其是否能带来益处 | 深度学习在医学教育中的应用及其对教育质量的影响 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | 11项研究被纳入系统综述 | NA | NA | NA | NA |
| 8330 | 2024-08-25 |
SurvNet: A low-complexity convolutional neural network for survival time classification of patients with glioblastoma
2024-Jun-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32870
PMID:38988550
|
研究论文 | 本文提出了一种名为SurvNet的低复杂度卷积神经网络，用于分类胶质母细胞瘤患者的生存时间 | SurvNet通过结合多种MRI模式作为输入，增强了预测模型的精确度，并在多个模型中表现最佳 | NA | 准确识别脑肿瘤患者的总体生存时间 | 胶质母细胞瘤患者的生存时间分类 | 机器学习 | 脑肿瘤 | MRI | CNN | 图像 | 预手术磁共振图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8331 | 2024-08-25 |
Artificial intelligence can be used in the identification and classification of shoulder osteoarthritis and avascular necrosis on plain radiographs: a training study of 7,139 radiograph sets
2024-06-17, Acta orthopaedica
IF:2.5Q1
DOI:10.2340/17453674.2024.40905
PMID:38884536
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型在平片上识别和分类肩关节骨关节炎和无血管性坏死 | 首次展示了深度学习模型在平片上识别和分级肩关节骨关节炎和无血管性坏死的能力 | 模型在区分无和轻度肩关节骨关节炎等级方面存在挑战 | 分析深度学习模型在平片上识别和分级肩关节骨关节炎的表现，并训练模型识别和分级无血管性坏死 | 肩关节骨关节炎和无血管性坏死 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 深度学习 | ResNet类型网络 | 图像 | 7,139组肩部X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 8332 | 2024-08-25 |
Assessment of the current and emerging criteria for the histopathological classification of lung neuroendocrine tumours in the lungNENomics project
2024-Jun, ESMO open
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.esmoop.2024.103591
PMID:38878324
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研究论文 | 本研究评估了当前和新兴的组织病理学分类标准在肺神经内分泌肿瘤分类中的应用 | 研究了两种肿瘤增殖标志物Ki-67指数和磷酸化组蛋白H3（PHH3）蛋白表达，并通过深度学习自动量化 | 研究揭示Ki-67和PHH3蛋白表达并未显著提高当前分类的预后价值，且深度学习模型未发现具有诊断价值的未公开形态学特征 | 评估世界卫生组织（WHO）分类标准的优势和局限性，并评估新兴标志物的实用性 | 259例肺神经内分泌肿瘤（LNETs） | 数字病理学 | 肺肿瘤 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 259例肺神经内分泌肿瘤，其中171例有相关生存数据 | NA | NA | NA | NA |
| 8333 | 2024-08-25 |
A joint learning framework for multisite CBCT-to-CT translation using a hybrid CNN-transformer synthesizer and a registration network
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1440944
PMID:39175474
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研究论文 | 本文提出了一种联合学习框架SynREG，用于多站点CBCT到CT的转换，通过混合CNN-transformer合成器和配准网络来提高CBCT图像质量 | SynREG框架集成了混合CNN-transformer架构和配准网络，能够动态校正局部结构错位，提高合成CT图像的保真度 | 由于配准不完美，配对数据集的局部结构错位可能导致模型性能不佳 | 开发一种统一的深度学习模型，通过生成合成CT图像来提高多站点CBCT图像的质量 | 135名癌症患者的配对CBCT和规划CT图像，包括头颈部、胸部和腹部肿瘤 | 计算机视觉 | 癌症 | 深度学习 | 混合CNN-transformer | 图像 | 135名癌症患者用于训练，23名额外患者用于独立测试 | NA | NA | NA | NA |
| 8334 | 2024-08-25 |
A deep learning radiomics model based on CT images for predicting the biological activity of hepatic cystic echinococcosis
2024, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2024.1426468
PMID:39175611
|
研究论文 | 本研究基于CT图像，利用深度学习放射组学模型预测肝包虫病的生物活性分级 | 首次提出基于CT图像的深度学习放射组学模型用于预测肝包虫病的生物活性分级 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小 | 探索基于CT图像的深度学习放射组学模型在预测肝包虫病生物活性分级中的应用潜力 | 肝包虫病的生物活性分级 | 机器学习 | 肝病 | CT | 深度神经网络 | 图像 | 160名肝包虫病患者，其中127名用于训练，33名用于验证 | NA | NA | NA | NA |
| 8335 | 2024-08-24 |
Integration of single-cell manipulation, whole transcriptome analysis, and image-based deep learning for studying "Singularity Biology"
2024, Biophysics and physicobiology
IF:1.6Q4
DOI:10.2142/biophysico.bppb-v21.s005
PMID:39175857
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8336 | 2024-08-25 |
Evaluating deep learning techniques for identifying tongue features in subthreshold depression: a prospective observational study
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1361177
PMID:39176227
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研究论文 | 本研究旨在评估使用深度学习技术通过舌象特征非侵入性诊断亚阈值抑郁的潜力，并探讨这些特征与针灸治疗效果的相关性 | 本研究首次使用多种高级深度学习模型分析舌象特征，并发现SEResNet101模型在识别亚阈值抑郁舌象特征方面表现最佳，且能有效评估针灸治疗效果 | NA | 评估深度学习技术在通过舌象特征诊断亚阈值抑郁中的应用潜力 | 亚阈值抑郁患者的舌象特征及针灸治疗效果 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SEResNet101 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8337 | 2024-08-24 |
Identification and experimental validation of immune-related gene PPARG is involved in ulcerative colitis
2024-Oct, Biochimica et biophysica acta. Molecular basis of disease
DOI:10.1016/j.bbadis.2024.167300
PMID:38880160
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研究论文 | 本研究通过生物信息学方法和实验验证，确定了免疫相关基因PPARG在溃疡性结肠炎中的关键作用，并验证了其作为诊断和治疗标志物的潜力 | 利用多种机器学习算法和深度学习模型DNN识别潜在的溃疡性结肠炎标志物，并通过单细胞测序技术研究PPARG与巨噬细胞浸润的相关性 | NA | 深入理解溃疡性结肠炎的免疫学特征，并识别有价值的诊断和治疗标志物 | 溃疡性结肠炎的免疫相关基因PPARG及其在疾病中的作用 | 数字病理学 | 消化系统疾病 | 单细胞测序技术 | DNN | 基因表达数据 | UC数据集来自GEO数据库，具体样本数量未详细说明 | NA | NA | NA | NA |
| 8338 | 2024-08-24 |
High-dimensional mass cytometry identified circulating natural killer T-cell subsets associated with protection from cytomegalovirus infection in kidney transplant recipients
2024-Sep, Kidney international
IF:14.8Q1
DOI:10.1016/j.kint.2024.03.027
PMID:38685562
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研究论文 | 本研究通过高维质谱流式细胞术和功能性检测，分析了112份来自CMV血清阳性肾移植受者的连续样本，利用先进的无监督深度学习分析评估了与预防CMV感染和抗病毒免疫功能显著相关的免疫细胞群。 | 本研究首次描述了一种新型NK-T细胞亚群的动力学，该亚群可能在肾移植后CMV感染中发挥保护作用。 | NA | 研究肾移植受者中与预防CMV感染相关的循环自然杀伤T细胞亚群。 | 肾移植受者中的CMV感染及其相关的免疫细胞亚群。 | 数字病理学 | 肾移植 | 质谱流式细胞术 | 深度学习 | 细胞样本 | 112份连续样本 | NA | NA | NA | NA |
| 8339 | 2024-08-24 |
Development and validation of a deep learning-based framework for automated lung CT segmentation and acute respiratory distress syndrome prediction: a multicenter cohort study
2024-Sep, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102772
PMID:39170939
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的框架，用于自动肺部CT分割和急性呼吸窘迫综合征预测 | 使用UNETR模型进行肺部病变分割和早期ARDS预测，通过MONAI框架增强训练样本多样性和模型泛化能力 | NA | 开发一种人工智能模型，用于自动肺部病变分割和早期预测ARDS，以促进重症监护室中的及时干预 | 928名重症监护室患者及其胸部CT扫描图像 | 计算机视觉 | 急性呼吸窘迫综合征 | 深度学习 | UNETR | 图像 | 928名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8340 | 2024-08-24 |
[Enzyme metabolism and functions in vitamin biosynthesis pathways]
2024-Aug-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology
DOI:10.13345/j.cjb.240293
PMID:39174471
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综述 | 本文综述了维生素生物合成途径中酶的研究进展，详细介绍了13种维生素合成途径中酶的催化机制、动力学特性和生物学应用 | 探讨了深度学习方法在维生素合成相关酶性质研究中的应用潜力 | 缺乏大量关键酶的详细酶学性质研究限制了维生素生产效率的提升和对维生素合成机制的深入理解与优化 | 全面回顾维生素生物合成途径中酶的研究进展，并探讨酶学性质研究的新方法 | 维生素生物合成途径中的酶及其催化机制、动力学特性和生物学应用 | 生物技术 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |