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 8561 - 8580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8561 | 2024-08-19 |
Bacterial image analysis using multi-task deep learning approaches for clinical microscopy
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2180
PMID:39145215
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研究论文 | 本文利用多任务深度学习方法对细菌显微图像进行分析，以自动化检测和分类细菌 | 本文开发了三种深度学习算法（SSD-MobileNetV2、EfficientDet和YOLOv4）来自动检测和分类大肠杆菌的不同生长阶段 | NA | 研究旨在通过深度学习技术自动化细菌显微图像的检测和分类 | 大肠杆菌的不同生长阶段，包括杆状细胞、分裂细胞和微菌落 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SSD-MobileNetV2, EfficientDet, YOLOv4 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8562 | 2024-08-19 |
Mining software insights: uncovering the frequently occurring issues in low-rating software applications
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2115
PMID:39145243
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研究论文 | 本研究聚焦于从亚马逊应用商店中收集的64个低评分应用的终端用户评论，通过内容分析和扎根理论方法，识别影响软件进化的关键概念，并评估机器学习和深度学习算法在自动分类用户反馈中的表现 | 本研究首次专注于低评分软件应用的用户反馈分析，并开发了一种基于扎根理论和内容分析的方法来识别常见问题 | 研究仅限于亚马逊应用商店中的64个低评分应用，可能无法完全代表所有低评分软件应用的情况 | 探讨低评分软件应用中频繁出现的问题，并评估机器学习和深度学习算法在自动分类用户反馈中的有效性 | 64个低评分软件应用的用户反馈 | 自然语言处理 | NA | 机器学习, 深度学习 | CNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU, RNN, MLP, RF, KNN, AdaBoost, Voting | 文本 | 64个低评分应用 | NA | NA | NA | NA |
| 8563 | 2024-08-19 |
Recognition of inscribed cursive Pashtu numeral through optimized deep learning
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2124
PMID:39145239
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研究论文 | 研究提出了一种优化的机器学习模型，用于从0到9识别手写Pashtu数字 | 提出的LSTM模型在识别Pashtu数字方面略优于CNN模型 | NA | 提出一种能够有效识别Pashtu数字的优化机器学习模型 | Pashtu数字从0到9 | 机器学习 | NA | 光学字符识别（OCR） | LSTM和CNN | 图像 | 数据集按80:20的比例分割 | NA | NA | NA | NA |
| 8564 | 2024-08-19 |
A novel 3D LiDAR deep learning approach for uncrewed vehicle odometry
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2189
PMID:39145248
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研究论文 | 本文提出了一种基于3D LiDAR和深度学习的无人车辆里程计方法 | 利用基于点云的深度学习替代传统的基于卷积神经网络（CNN）的方法，并使用正态分布变换（NDT）算法优化深度学习模型的粗略姿态估计 | NA | 提高下一代自主车辆在不确定环境下的自定位和姿态注册的精确度 | 无人车辆的里程计 | 机器学习 | NA | LiDAR-based localization and mapping (LOAM) | 深度学习模型 | 点云 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8565 | 2024-08-19 |
Natural language processing with transformers: a review
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2222
PMID:39145251
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综述 | 本文综述了基于Transformer的自然语言处理（NLP）任务解决方案，包括BERT和GPT架构 | 系统总结并比较了基于Transformer架构的NLP应用 | NA | 旨在简要总结NLP任务的使用案例及其主要架构 | NLP任务及其基于Transformer的解决方案 | 自然语言处理 | NA | Transformer | BERT, GPT | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8566 | 2024-08-19 |
Efficient prediction of anticancer peptides through deep learning
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2171
PMID:39145253
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研究论文 | 本研究利用二维卷积神经网络（2D CNN）深度学习模型，旨在提高抗癌肽预测的准确性 | 提出的2D CNN模型在预测抗癌肽方面表现优于现有方法，准确率、精确度、召回率和F1分数均较高 | 未来研究应扩大数据集，探索其他深度学习架构，并通过实验研究验证模型预测 | 开发和评估一个基于2D CNN的深度学习模型，以提高抗癌肽预测的准确性 | 抗癌肽的预测和识别 | 机器学习 | 癌症 | 2D CNN | 2D CNN | 序列 | 来自多个公共数据库和实验研究的多样化肽序列数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8567 | 2024-08-19 |
Adversarial Learning for MRI Reconstruction and Classification of Cognitively Impaired Individuals
2024, IEEE access : practical innovations, open solutions
IF:3.4Q2
DOI:10.1109/access.2024.3408840
PMID:39148927
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研究论文 | 开发了一种双目标对抗学习框架，用于同时重建高质量的脑部磁共振图像并保留疾病特异性成像特征，以预测从轻度认知障碍到阿尔茨海默病的进展 | 引入了一种双目标对抗学习框架，结合生成对抗网络和分类器，以在重建高质量脑部MRI的同时保留疾病特异性成像特征 | NA | 开发一种新的深度学习框架，用于提高脑部MRI的重建质量和疾病特异性成像特征的保留 | 轻度认知障碍（MCI）到阿尔茨海默病（AD）的进展预测 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 生成对抗网络（GAN） | GAN | 图像 | 来自阿尔茨海默病神经成像倡议（ADNI）的342名参与者和国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）的190名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 8568 | 2024-08-19 |
An automatic glaucoma grading method based on attention mechanism and EfficientNet-B3 network
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0296229
PMID:39150930
|
研究论文 | 本文提出了一种基于注意力机制和EfficientNet-B3网络的自动青光眼分级方法 | 该方法通过结合EfficientNetB3和ResNet34网络，从2D眼底图像和3D-OCT扫描图像中提取并融合特征，引入注意力机制以提高分类准确性，并减少特征冗余 | 该研究使用的是私有数据集，可能存在数据集大小和多样性的限制 | 旨在提高青光眼的早期识别和分级准确性 | 青光眼患者的眼底图像和3D-OCT扫描图像 | 计算机视觉 | 青光眼 | NA | CNN | 图像 | 包含2D眼底图像和3D-OCT扫描图像的私有数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8569 | 2024-08-19 |
A scalable blockchain-enabled federated learning architecture for edge computing
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0308991
PMID:39150937
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研究论文 | 本文提出了一种基于区块链的可扩展联邦学习架构FLCoin，用于边缘计算 | 提出了一种新的委员会基于的共识处理方法，并采用双层区块链架构，确保了系统的可扩展性和效率 | 未提及 | 探索区块链和联邦学习技术在物联网边缘网络中的集成 | 边缘计算中的数据处理和智能生成 | 机器学习 | NA | 区块链，联邦学习 | CNN | 图像 | 使用MNIST数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 8570 | 2024-08-18 |
Artificial intelligence in antidiabetic drug discovery: The advances in QSAR and the prediction of α-glucosidase inhibitors
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.07.003
PMID:39148608
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综述 | 本文综述了人工智能在抗糖尿病药物发现中的应用，特别是定量构效关系（QSAR）分析和α-葡萄糖苷酶抑制剂的预测 | 介绍了从经典机器学习算法到现代深度学习算法在QSAR模型开发中的应用 | NA | 探讨人工智能在抗糖尿病药物发现中的应用，特别是QSAR分析和α-葡萄糖苷酶抑制剂的预测 | 抗糖尿病药物目标α-葡萄糖苷酶的调节 | 机器学习 | 糖尿病 | QSAR | 机器学习算法，深度学习算法 | 分子描述符 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8571 | 2024-08-18 |
Quantitative modelling of Plato and total flavonoids in Qingke wort at mashing and boiling stages based on FT-IR combined with deep learning and chemometrics
2024-Oct-30, Food chemistry: X
DOI:10.1016/j.fochx.2024.101673
PMID:39148529
|
研究论文 | 本研究首次使用傅里叶变换红外光谱（FT-IR）结合深度学习方法，对青稞啤酒在糖化和煮沸阶段的Plato度和总黄酮含量进行建模和分析，并与传统化学计量学方法进行比较 | 首次将FT-IR与深度学习结合用于啤酒酿造过程中的质量控制分析 | NA | 探索深度学习在啤酒酿造质量控制分析中的应用 | 青稞啤酒在糖化和煮沸阶段的Plato度和总黄酮含量 | 机器学习 | NA | FT-IR | LSTM | 红外光谱数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 8572 | 2024-08-18 |
Advancing deep learning-based acoustic leak detection methods towards application for water distribution systems from a data-centric perspective
2024-Sep-01, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2024.121999
PMID:38941677
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研究论文 | 本研究探讨了数据增强技术对基于深度学习的水分配系统声学泄漏检测方法的影响 | 提出了五种基于随机变换的数据增强方法，并通过实验验证了这些方法在提高泄漏检测准确性方面的作用 | 研究主要集中在数据增强技术上，未涉及模型结构或其他可能影响性能的因素 | 从数据中心的角度推进基于人工智能的声学泄漏检测技术，使其更接近实际应用 | 水分配系统中的声学泄漏检测 | 机器学习 | NA | 数据增强 | 卷积神经网络 | 声学信号 | 使用来自真实水分配系统的声学信号进行数据增强和验证 | NA | NA | NA | NA |
| 8573 | 2024-08-18 |
Deep-Learning for Rapid Estimation of the Out-of-Field Dose in External Beam Photon Radiation Therapy - A Proof of Concept
2024-Sep-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.03.007
PMID:38554830
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research paper | 本文提出了一种基于深度学习的概念验证方法，用于快速估计外部光子束放射治疗中的场外剂量 | 使用3D U-Net模型进行场外剂量图的预测，展示了前所未有的泛化能力 | 该方法仍有限制，但更接近于临床常规实施 | 开发一种适用于临床实施的场外剂量估计工具 | 外部光子束放射治疗中的场外剂量 | machine learning | NA | deep learning | CNN | image | 3151名儿科患者用于学习和性能评估，433名患者用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 8574 | 2024-08-18 |
ChineseMPD: A Semantic Segmentation Dataset of Chinese Martial Arts Classic Movie Props
2024-Aug-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03701-6
PMID:39143093
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research paper | 本文介绍了一个大规模、高精度的中国武侠电影道具语义分割数据集ChineseMPD | ChineseMPD数据集是目前最大的电影道具语义分割数据集，为电影道具提供了详细的语义分割标注 | NA | 填补现有语义分割数据集在动作电影道具方面的研究空白 | 中国武侠电影片段中的道具 | computer vision | NA | deep learning | NA | video | 32,992个道具对象 | NA | NA | NA | NA |
| 8575 | 2024-08-18 |
Segmentation of ovarian cyst in ultrasound images using AdaResU-net with optimization algorithm and deep learning model
2024-08-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69427-y
PMID:39143122
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的卵巢囊肿超声图像分割技术，使用AdaResU-net和优化算法进行精确分割和分类 | 本研究采用了自适应卷积神经网络AdaResU-net和野马优化算法WHO，以及金字塔扩张卷积网络PDC，提高了分割准确性 | NA | 提高卵巢囊肿的诊断准确性和患者护理效果 | 卵巢囊肿的超声图像 | 计算机视觉 | 卵巢囊肿 | 深度学习 | AdaResU-net, PDC | 图像 | 卵巢超声囊肿图像数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 8576 | 2024-08-18 |
Development and performance evaluation of fully automated deep learning-based models for myocardial segmentation on T1 mapping MRI data
2024-08-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69529-7
PMID:39143126
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研究论文 | 开发并评估基于深度学习的全自动模型，用于在T1加权心脏MRI数据上进行左心室心肌分割 | 使用U-Net架构，通过系统优化模型设计，包括两种训练指标（DSC和IOU）、两种激活函数（ReLU和LeakyReLU）及不同训练周期数，实现了高精度的左心室心肌分割 | NA | 开发一种能够分割心脏MRI原生T1图上左心室心肌的深度学习模型 | 左心室心肌在心脏MRI原生T1图上的分割 | 机器学习 | NA | MRI | U-Net | 图像 | 50名健康志愿者和75名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8577 | 2024-08-18 |
Classifying coherent versus nonsense speech perception from EEG using linguistic speech features
2024-08-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69568-0
PMID:39143297
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研究论文 | 研究通过语言学特征分析EEG信号，区分可理解与无意义语言的神经处理差异 | 使用深度学习模型有效分类连贯与无意义语言，并展示了深度学习框架在客观测量语言理解方面的潜力 | NA | 探讨母语与非理解外语之间的神经处理差异 | EEG信号与语言学特征的关系 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | EEG信号 | 荷兰语母语者参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 8578 | 2024-08-18 |
Peritumoral edema enhances MRI-based deep learning radiomic model for axillary lymph node metastasis burden prediction in breast cancer
2024-08-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69725-5
PMID:39143315
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研究论文 | 研究肿瘤周围水肿（PE）是否能增强基于深度学习放射组学（DLR）模型在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移（ALNM）负担中的作用 | 通过结合肿瘤周围水肿和选定的放射组学特征，深度学习模型在训练和验证队列中显示出更高的AUC值，显著提高了预测性能 | NA | 探讨肿瘤周围水肿对基于深度学习放射组学模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移负担的影响 | 乳腺癌患者及其腋窝淋巴结转移负担 | 数字病理学 | 乳腺癌 | MRI | 深度学习模型 | 影像 | 训练队列177例，验证队列111例 | NA | NA | NA | NA |
| 8579 | 2024-08-18 |
A novel model for predicting postoperative liver metastasis in R0 resected pancreatic neuroendocrine tumors: integrating computational pathology and deep learning-radiomics
2024-Aug-14, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-024-05449-4
PMID:39143624
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研究论文 | 本文介绍了一种结合计算病理学和深度学习放射组学的新模型，用于预测胰腺神经内分泌肿瘤患者R0切除术后的肝转移 | 该模型通过整合临床、病理和影像特征，提高了对胰腺神经内分泌肿瘤患者术后肝转移的预测准确性 | NA | 开发一种新的预测模型，以更好地预测胰腺神经内分泌肿瘤患者术后肝转移 | 胰腺神经内分泌肿瘤患者术后肝转移的预测 | 数字病理学 | 胰腺神经内分泌肿瘤 | 深度学习放射组学 | CNN | 图像 | 163名胰腺神经内分泌肿瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8580 | 2024-08-18 |
Segmentation and characterization of macerated fibers and vessels using deep learning
2024-Aug-14, Plant methods
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s13007-024-01244-w
PMID:39143615
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研究论文 | 本文开发了一种自动深度学习分割方法，利用YOLOv8模型对微观图像中的浸解纤维和导管进行快速准确的分割和特征化 | 采用YOLOv8模型进行快速准确的细胞分割和特征化，并开发了一个用户友好的网络应用程序 | NA | 研究木材细胞的形态、大小和排列，以理解木材特性 | 浸解纤维和导管的形态特征 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 分析了32,640 x 25,920像素的图像 | NA | NA | NA | NA |