深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12022 篇文献，本页显示第 8461 - 8480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8461 | 2024-08-22 |
Immune response and mesenchymal transition of papillary thyroid carcinoma reflected in ultrasonography features assessed by radiologists and deep learning
2024-Aug, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2023.09.043
PMID:37783270
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研究论文 | 本研究通过转录组分析探讨了放射科医生和三种卷积神经网络（CNN）评估的超声特征背后的分子生物学机制 | 首次通过转录组分析揭示了超声特征与免疫反应和上皮-间质转化（EMT）基因上调之间的关系 | 研究样本量有限，且仅限于甲状腺乳头状癌 | 探讨超声特征评估背后的分子生物学机制 | 甲状腺乳头状癌的超声特征及其分子生物学机制 | 数字病理 | 甲状腺癌 | 转录组分析 | CNN | 转录组数据 | 273个甲状腺乳头状癌组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 8462 | 2024-08-22 |
Validation of artificial intelligence application for dental caries diagnosis on intraoral bitewing and periapical radiographs
2024-08, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2024.105105
PMID:38821394
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研究论文 | 本研究旨在评估基于人工智能的系统在口腔放射图像中诊断龋齿的可靠性 | 使用高级卷积神经网络（CNN）重新评估放射图像数据，并通过共识确定人类和AI系统观察者之间的评估支持 | NA | 评估AI辅助系统在口腔放射图像中诊断龋齿的可靠性 | 323颗牙齿的口腔放射图像 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 图像 | 323颗牙齿 | NA | NA | NA | NA |
| 8463 | 2024-08-22 |
Bird song comparison using deep learning trained from avian perceptual judgments
2024-Aug, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012329
PMID:39110762
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研究论文 | 本文通过使用一种新型的自动操作条件系统收集斑胸草雀对歌曲音节相似性的判断数据，并利用这些数据训练深度学习模型，以更准确地评估鸟类歌曲的相似性 | 引入了一种新的深度学习方法，该方法能够基于鸟类的判断生成感知相似性评价，并且在准确性上优于现有的方法 | 文章未明确提及具体的局限性 | 旨在开发和验证一种新的方法来比较鸟类歌曲的相似性 | 斑胸草雀的歌曲音节相似性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 音频数据 | 大量斑胸草雀的判断数据 | NA | NA | NA | NA |
| 8464 | 2024-08-22 |
3D Unsupervised deep learning method for magnetic resonance imaging-to-computed tomography synthesis in prostate radiotherapy
2024-Jul, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2024.100612
PMID:39161728
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研究论文 | 本研究评估了无监督和有监督方法在前列腺MRI到CT合成中的准确性，以用于放射治疗剂量计算 | 本研究采用了无监督条件生成对抗网络（cGAN）和内容与风格增强感知合成（CREPs）损失的方法，避免了CT-MRI注册的需求 | 本研究仅限于前列腺癌患者的CT/MRI图像，且依赖于特定中心的数据 | 评估无监督和有监督方法在前列腺MRI到CT合成中的准确性，以用于放射治疗剂量计算 | 前列腺癌患者的CT/MRI图像 | 机器学习 | 前列腺癌 | 条件生成对抗网络（cGAN） | cGAN | 图像 | 99名前列腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8465 | 2024-08-22 |
The history and future of population pharmacokinetic analysis in drug development
2024-Jul, Xenobiotica; the fate of foreign compounds in biological systems
DOI:10.1080/00498254.2023.2291792
PMID:38051030
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研究论文 | 本文回顾了群体药代动力学分析在药物开发中的历史演变，并探讨了未来可能的发展方向 | 引入了新的机器学习工具，如遗传算法、机器学习算法和深度学习模型，以解决传统方法的挑战 | 新模型在准确外推方面仍存在疑问，需要进一步研究 | 探讨群体药代动力学分析在药物开发中的应用及其未来发展 | 群体药代动力学分析方法及其在药物开发中的应用 | NA | NA | 机器学习 | 遗传算法、机器学习算法、深度学习模型 | 药代动力学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8466 | 2024-08-22 |
Comparison of the use of a clinically implemented deep learning segmentation model with the simulated study setting for breast cancer patients receiving radiotherapy
2024-Jun-20, Acta oncologica (Stockholm, Sweden)
DOI:10.2340/1651-226X.2024.34986
PMID:38899395
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研究论文 | 本研究比较了在临床实践中使用的深度学习分割模型与先前模拟研究设置中乳腺癌患者接受放射治疗的表现和可接受性 | 本研究首次比较了临床实施的深度学习分割模型与模拟研究设置中的表现差异 | 研究未涉及其他类型的癌症患者，且仅限于特定的淋巴结水平 | 评估临床实施的深度学习分割模型在乳腺癌放射治疗中的表现和可接受性 | 乳腺癌患者接受放射治疗的深度学习分割模型 | 机器学习 | 乳腺癌 | 深度学习 | 深度学习分割模型 | 图像 | 60名接受全乳房放射治疗的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8467 | 2024-08-22 |
Radiomics based on T2-weighted and diffusion-weighted MR imaging for preoperative prediction of tumor deposits in rectal cancer
2024-Jun, American journal of surgery
IF:2.7Q1
DOI:10.1016/j.amjsurg.2024.01.002
PMID:38272767
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研究论文 | 本研究旨在开发和验证基于T2加权（T2WI）和扩散加权磁共振成像（DWI）的放射组学诺模图，用于直肠癌患者术前肿瘤沉积（TDs）的识别 | 本研究构建的放射组学诺模图结合了Rad-score（T2WI + ADC）和临床因素，显示出优于随机森林、支持向量机和深度学习模型的性能 | NA | 开发和验证一种基于T2WI和DWI的放射组学诺模图，用于直肠癌患者术前肿瘤沉积的预测 | 直肠癌患者的肿瘤沉积 | 数字病理学 | 直肠癌 | 磁共振成像（MRI） | 诺模图 | 图像 | 共199名直肠癌患者，分为训练集（159名）和验证集（40名） | NA | NA | NA | NA |
| 8468 | 2024-08-22 |
Evaluation method for ecology-agriculture-urban spaces based on deep learning
2024-05-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-61919-1
PMID:38762514
|
research paper | 本研究基于自注意力残差神经网络（SARes-NET）模型，评估了中国榆林市的生态-农业-城市空间 | 本研究采用了自注意力残差神经网络（SARes-NET）模型，该模型在模拟性能上优于其他五种模型，能够捕捉复杂的非线性关系并减少数据处理中的人为错误 | NA | 协调城市发展、粮食安全和生态保护，促进可持续发展 | 中国榆林市的生态-农业-城市空间 | computer vision | NA | deep learning | Self-Attention Residual Neural Network (SARes-NET) | spatial data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8469 | 2024-08-22 |
Real-time visualization of dextran extravasation in intermittent hypoxia mice using noninvasive SWIR imaging
2024-04-01, American journal of physiology. Heart and circulatory physiology
DOI:10.1152/ajpheart.00787.2023
PMID:38363213
|
研究论文 | 本研究利用短波红外（SWIR）成像技术，结合血管分割和深度学习分析，实时监测间歇性低氧小鼠模型中的葡聚糖渗出情况 | 首次报道了间歇性低氧暴露14天后，小鼠模型中70 kDa葡聚糖的实时渗出增加 | NA | 研究间歇性低氧条件下血管通透性的变化 | C57Bl/6小鼠在间歇性低氧和常氧条件下的血管通透性 | 数字病理学 | 睡眠呼吸障碍 | 短波红外（SWIR）成像 | 深度学习 | 图像 | C57Bl/6小鼠在间歇性低氧和常氧条件下暴露14天 | NA | NA | NA | NA |
| 8470 | 2024-08-22 |
Continual learning framework for a multicenter study with an application to electrocardiogram
2024-Mar-06, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-024-02464-9
PMID:38448921
|
研究论文 | 本文提出了一种无需中央服务器的持续学习框架，用于多中心研究，并应用于心电图分析 | 该框架能够防止先前训练知识的灾难性遗忘，并通过生成对抗网络生成的假数据进行前瞻性评估 | NA | 旨在解决多中心数据联合研究中数据共享的隐私问题和中央服务器的成本及法律限制 | 心电图数据集和心律失常检测模型 | 机器学习 | 心血管疾病 | 生成对抗网络 | NA | 心电图数据 | 四个独立的心电图数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8471 | 2024-08-22 |
Deep learning models reveal replicable, generalizable, and behaviorally relevant sex differences in human functional brain organization
2024-Feb-27, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2310012121
PMID:38377194
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研究论文 | 本文使用时空深度神经网络（stDNN）模型揭示了人类功能性脑组织的性别差异及其行为相关性 | 本文通过stDNN模型和可解释AI（XAI）分析，揭示了高度可复制和可泛化的性别差异，并预测了性别特定的认知特征 | NA | 探讨人类功能性脑组织的性别差异及其行为后果 | 男性与女性大脑的功能性脑动态 | 机器学习 | NA | 时空深度神经网络（stDNN） | 深度神经网络 | 功能性脑数据 | 约1,500名20至35岁的年轻成年人 | NA | NA | NA | NA |
| 8472 | 2024-08-22 |
filoVision - using deep learning and tip markers to automate filopodia analysis
2024-02-15, Journal of cell science
IF:3.3Q3
DOI:10.1242/jcs.261274
PMID:38264939
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研究论文 | 本文介绍了一种名为filoVision的深度学习平台，用于自动化分析带有标记的丝状伪足 | filoVision平台通过filoTips和filoSkeleton工具，能够在没有肌动蛋白或膜标记的情况下，仅使用单一的丝状伪足尖端标记进行信息提取，并结合肌动蛋白标记进行更全面的分析 | NA | 开发一种适用于不同细胞类型和可视化方法的自动化丝状伪足分析流程 | 丝状伪足的自动化分析 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8473 | 2024-08-22 |
M-VAAL: Multimodal Variational Adversarial Active Learning for Downstream Medical Image Analysis Tasks
2024, Medical Image Understanding and Analysis. Medical Image Understanding and Analysis (Conference)
DOI:10.1007/978-3-031-48593-0_4
PMID:39156493
|
研究论文 | 本文提出了一种多模态变分对抗主动学习方法（M-VAAL），用于提高医学图像分析任务中的数据效率 | M-VAAL方法利用多模态辅助信息增强主动采样，提高模型的鲁棒性 | NA | 旨在减少医学领域中大规模标注样本的需求，通过主动学习选择最有信息量的样本进行标注 | 脑肿瘤分割与多标签分类，以及胸部X光图像分类 | 计算机视觉 | NA | 变分对抗主动学习 | 变分对抗网络 | 图像 | 使用了BraTS2018数据集和COVID-QU-Ex数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8474 | 2024-08-22 |
A retrospective evaluation of individual thigh muscle volume disparities based on hip fracture types in followed-up patients: an AI-based segmentation approach using UNETR
2024, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.17509
PMID:39161969
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研究论文 | 本研究使用基于UNETR的AI自动分割模型，评估了随访的髋部骨折患者中不同类型骨折导致的单个大腿肌肉体积差异 | 采用基于深度学习算法的自动肌肉分割模型，实现了对大腿肌肉体积差异的高效准确分析 | 研究样本量较小，仅包括18名患者 | 评估髋部骨折患者随访期间大腿肌肉体积的变化，并指导康复干预 | 髋部骨折患者的单个大腿肌肉体积 | 计算机视觉 | 骨折 | CT扫描 | UNETR | 图像 | 18名髋部骨折手术治疗后的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8475 | 2024-08-21 |
Analyzing pain patterns in the emergency department: Leveraging clinical text deep learning models for real-world insights
2024-Oct, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105544
PMID:39003790
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研究论文 | 本研究利用临床文本深度学习模型分析澳大利亚某大城市的急诊部门中患者的疼痛发生率 | 采用细调的领域特定转换器基础临床文本深度学习模型，自动识别常规收集的医疗记录中的疼痛情况 | NA | 确定使用临床文本深度学习算法在大型澳大利亚内城急诊部门中疼痛患者的发生率 | 分析急诊部门中患者的疼痛模式及其随时间的变化，特别是在新冠疫情开始后的变化 | 自然语言处理 | NA | 临床文本深度学习 | 转换器基础模型 | 文本 | 235,789名成年患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8476 | 2024-08-21 |
Utilizing deep learning algorithms for automated oil spill detection in medium resolution optical imagery
2024-Sep, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.116777
PMID:39083910
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研究论文 | 本研究评估了三种典型的基于卷积神经网络的深度学习算法在利用中分辨率光学卫星图像进行溢油检测中的性能 | 研究通过集成注意力机制，包括挤压与激励模块（SE）、卷积块注意力模块（CBAM）和简单无参数注意力模块（SimAM），改进了UNet、BiSeNetV2和DeepLabV3+架构 | NA | 评估深度学习算法在中分辨率光学卫星图像中自动检测溢油的性能 | 溢油检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | CNN | 图像 | 基于全球报告的慢性和意外溢油案例创建的训练和验证数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8477 | 2024-08-21 |
Automatic segmentation of knee CT images of tibial plateau fractures based on three-dimensional U-Net: Assisting junior physicians with Schatzker classification
2024-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111605
PMID:39059081
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研究论文 | 本研究旨在使用基于三维U-Net的方法自动分割膝关节CT图像中的胫骨平台骨折，并构建精确的胫骨平台骨折三维图谱，以辅助Schatzker分类在临床实践中的应用 | 提出了一种基于三维U-Net的方法，能够快速且准确地分割膝关节CT图像中的胫骨平台骨折，并辅助Schatzker分类 | 研究是回顾性的，样本来自单一医院，可能存在样本偏倚 | 开发一种自动分割膝关节CT图像中胫骨平台骨折的方法，以辅助Schatzker分类 | 膝关节CT图像中的胫骨平台骨折 | 计算机视觉 | 骨折 | 三维U-Net | U-Net | 图像 | 234例胫骨平台骨折病例 | NA | NA | NA | NA |
| 8478 | 2024-08-21 |
Development of a ship-based camera monitoring system for floating marine debris
2024-Sep, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.116722
PMID:39033599
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研究论文 | 本研究开发了一种用于监测海洋漂浮垃圾的自动化监控系统 | 利用YOLOv8架构的深度学习模型和BoT-SORT算法进行海洋漂浮垃圾的跟踪和检测 | 系统主要针对大于20厘米的海洋漂浮垃圾 | 旨在减少传统视觉调查的劳动密集性 | 海洋漂浮垃圾 | 计算机视觉 | NA | YOLOv8, BoT-SORT | 深度学习模型 | 视频, 图像 | 55.6小时视频和大量标注图像 | NA | NA | NA | NA |
| 8479 | 2024-08-21 |
Differential diagnostic value of radiomics models in benign versus malignant vertebral compression fractures: A systematic review and meta-analysis
2024-Sep, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111621
PMID:39018646
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meta-analysis | 本研究通过系统综述和荟萃分析，评估了放射组学模型在区分良性和恶性椎体压缩性骨折中的诊断效能 | 放射组学模型在区分良性和恶性椎体压缩性骨折中的诊断效能显著，优于传统放射科医生的诊断 | 已发表的放射组学模型存在较大异质性，需要更多大规模临床试验来验证其普遍适用性 | 量化放射组学模型在区分良性和恶性椎体压缩性骨折中的诊断效能 | 良性和恶性椎体压缩性骨折的诊断 | digital pathology | NA | 放射组学 | NA | 影像数据 | 共涉及1,519个经病理诊断的肿瘤浸润椎体 | NA | NA | NA | NA |
| 8480 | 2024-08-21 |
Enhancing water quality monitoring through the integration of deep learning neural networks and fuzzy method
2024-Sep, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.116698
PMID:39002215
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研究论文 | 本研究通过整合深度学习神经网络和模糊方法，对伊朗西南部地区的水样进行空间分析，并生成水质地图，同时预测未来水质污染趋势 | 本研究采用了LSTM模型进行水质预测，并展示了其优越的预测性能 | NA | 提高水质监测的效率和准确性 | 伊朗西南部地区的水质 | 机器学习 | NA | 深度学习神经网络 | LSTM | 水质数据 | 伊朗西南部地区的水样 | NA | NA | NA | NA |