深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12107 篇文献，本页显示第 8601 - 8620 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8601 | 2024-08-23 |
Thyroid Cancer Central Lymph Node Metastasis Risk Stratification Based on Homogeneous Positioning Deep Learning
2024, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0432
PMID:39165637
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研究论文 | 本研究开发了一种基于同质定位深度学习的甲状腺癌中央淋巴结转移风险分层方法 | 采用差异同构对齐方法结合图变换器准确提取甲状腺结节的定位和形态信息，预测中央淋巴结转移 | NA | 评估超声诊断的甲状腺癌中央淋巴结转移风险和预防性淋巴结手术的必要性 | 甲状腺癌患者的中央淋巴结转移风险 | 数字病理学 | 甲状腺癌 | 深度学习 | 图变换器 | 图像 | 88,796张超声图像，来自48,969名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8602 | 2024-08-23 |
CSNet: A Count-Supervised Network via Multiscale MLP-Mixer for Wheat Ear Counting
2024, Plant phenomics (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/plantphenomics.0236
PMID:39165670
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研究论文 | 提出了一种基于多尺度MLP-Mixer的计数监督网络CSNet，用于小麦穗头自动计数 | CSNet利用数量信息而非位置信息进行训练，减少了人工标注的需求 | NA | 提高小麦穗头计数的准确性并降低标注成本 | 小麦穗头的自动计数技术 | 计算机视觉 | NA | MLP-Mixer | CNN | 图像 | 使用了公开的小麦穗头检测数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8603 | 2024-08-23 |
A lightweight dual-attention network for tomato leaf disease identification
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1420584
PMID:39166234
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研究论文 | 本文提出了一种基于机器视觉的番茄叶病分类识别方法，通过图像增强和数据扩充解决数据不平衡问题，并引入具有双注意力机制的卷积块构建轻量级模型LDAMNet，以提高特征提取能力 | 创新性地使用混合通道注意力（HCA）和坐标注意力（CSA）处理图像的通道和空间信息，并提出鲁棒交叉熵（RCE）损失函数以减少噪声标签的影响 | 未来研究需要进一步优化模型的结构和计算效率，并在更多实际场景中验证其应用效果 | 提高番茄叶病识别的准确性和泛化能力 | 番茄叶病图像 | 计算机视觉 | NA | 机器视觉方法 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 在番茄病害数据集上达到98.71%的平均识别准确率，并在水稻作物病害数据集上展示了良好的识别能力 | NA | NA | NA | NA |
| 8604 | 2024-08-23 |
[[Applications] 13. Segmentation of Infant Brain Ventricles with Hydrocephalus Using Deep Learning]
2024, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi
DOI:10.6009/jjrt.2024-2398
PMID:39168595
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8605 | 2024-08-22 |
Application and performance enhancement of FAIMS spectral data for deep learning analysis using generative adversarial network reinforcement
2024-Nov, Analytical biochemistry
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.ab.2024.115627
PMID:39033946
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研究论文 | 本文通过引入生成对抗网络（GAN）方法，利用真实混合光谱数据生成高质量和多样性的光谱数据，以提高高场不对称离子迁移谱（FAIMS）在复杂混合物深度学习分析中的识别性能 | 使用GAN生成高度真实和多样性的光谱数据，扩展数据集，提高识别性能 | 未提及 | 提高FAIMS光谱数据在深度学习分析中的性能 | FAIMS光谱数据和生成对抗网络（GAN） | 机器学习 | NA | FAIMS | GAN | 光谱数据 | 15类真实混合光谱数据 | NA | NA | NA | NA |
| 8606 | 2024-08-22 |
Protein-peptide binding residue prediction based on protein language models and cross-attention mechanism
2024-Nov, Analytical biochemistry
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.ab.2024.115637
PMID:39121938
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研究论文 | 本研究设计了一种基于深度学习的端到端方法E2EPep，用于仅使用蛋白质序列预测蛋白质-肽结合残基，并通过引入交叉注意力机制融合两种预训练蛋白质语言模型的嵌入特征来提高预测性能 | 提出了一种新的特征融合模块，通过交叉注意力机制有效融合两种不同的潜在特征表示，以及设计了E2EPep+模型，集成E2EPep和PepBCL模型以进一步提升预测性能 | 未提及具体限制 | 提高蛋白质-肽结合残基预测的准确性，推动药物发现 | 蛋白质-肽结合残基 | 机器学习 | NA | 预训练蛋白质语言模型 | 深度学习模型 | 蛋白质序列 | 使用了两个独立的测试数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8607 | 2024-08-22 |
Estimating rainfall intensity based on surveillance audio and deep-learning
2024-Nov, Environmental science and ecotechnology
IF:14.0Q1
DOI:10.1016/j.ese.2024.100450
PMID:39161573
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研究论文 | 本文介绍了一种基于监控音频和深度学习模型来估计降雨强度的方法 | 首次提出使用监控音频数据和深度学习模型来估计降雨强度，为高分辨率水文监测提供了一种新的数据源 | NA | 开发一种新的方法来估计降雨强度，以补充城市水文模型所需的高时空分辨率降雨数据 | 监控音频数据和深度学习模型 | 机器学习 | NA | Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) 和 Transformer 架构 | Transformer | 音频 | 12,066 段音频片段，来自六次真实世界的降雨事件 | NA | NA | NA | NA |
| 8608 | 2024-08-22 |
Conquering class imbalances in deep learning-based segmentation of dental radiographs with different loss functions
2024-09, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2024.105063
PMID:38735467
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研究论文 | 本文评估了六种不同的损失函数在牙科放射图像分割任务中的性能，以解决深度学习中类别不平衡的问题 | 本文采用了混合损失函数，显著优于单一损失函数，并在不同架构中提供了稳健的结果 | NA | 评估不同损失函数在牙科放射图像分割任务中的性能 | 牙科放射图像中的牙齿结构分割 | 机器学习 | NA | 深度学习 | U-Net, Linknet, DeepLavbV3+ | 图像 | 1,625张咬翼放射图像 | NA | NA | NA | NA |
| 8609 | 2024-08-22 |
AI in Neuro-Ophthalmology: Current Practice and Future Opportunities
2024-Sep-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society
IF:2.0Q2
DOI:10.1097/WNO.0000000000002205
PMID:38965655
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综述 | 本文综述了人工智能在神经眼科学中的应用现状和未来机遇 | 人工智能，特别是机器学习算法，在解释影像数据、识别细微模式以及辅助临床医生进行更准确及时的诊断方面展示了显著潜力 | 当前面临的挑战包括将人工智能整合到临床实践和研究中 | 旨在全面概述人工智能在神经眼科学中的应用发展 | 神经眼科学中的AI应用、光学相干断层扫描（OCT）和眼底摄影 | 计算机视觉 | NA | 机器学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8610 | 2024-08-22 |
A sensitive system based on radon amplification at soil-air interface: Aiming to advance earthquake precursor research
2024-Sep, Journal of environmental radioactivity
IF:1.9Q3
DOI:10.1016/j.jenvrad.2024.107482
PMID:38905879
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研究论文 | 本文提出了一种基于土壤-空气界面氡浓度梯度的新方法，以提高对地壳应力诱导氡信号的检测灵敏度 | 引入了“Bhabha氡观测站用于地震应用（BhaROSA）”，这是一个远程传感、太阳能供电的氡观测站，设计用于广泛部署和连续无人监测，以生成大数据库 | 需要进一步的国际合作和深度学习应用，以更准确地预测地震 | 旨在提高对地壳应力动态的理解，并应用于地震前兆研究等领域 | 地壳应力诱导的氡信号 | 地球物理学 | NA | 氡监测技术 | 深度学习 | 氡浓度数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8611 | 2024-08-22 |
From pixels to prognosis: unlocking the potential of deep learning in fibrotic lung disease imaging analysis
2024-Sep-01, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqae108
PMID:38781513
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综述 | 本文综述了深度学习在纤维化肺疾病影像分析中的发展和应用 | 深度学习旨在通过自主定量分析克服传统定量CT方法依赖人工输入的局限 | 深度学习面临算法偏差最小化、可解释性以及可访问性和伦理问题的挑战 | 探索深度学习在改善纤维化肺疾病影像分析过程中的应用 | 纤维化肺疾病，包括特发性肺纤维化（IPF） | 计算机视觉 | 肺纤维化 | 深度学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8612 | 2024-08-22 |
Learning classifiers in clustered data: BCI pattern recognition model for EEG-based human emotion recognition
2024-Sep, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2023.2252953
PMID:37668071
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研究论文 | 本文提出了一种基于脑电图（EEG）信号的人类情绪识别的脑机接口（BCI）模式识别模型，通过使用EMD分解和统计属性提取，结合RBF核和LASSO特征选择，以及决策树、随机森林和KNN分类器，提高了分类准确性 | 本文采用EMD分解和统计属性提取方法，结合RBF核和LASSO特征选择，以及决策树、随机森林和KNN分类器，提高了分类准确性，并在DEAP数据集上实现了99.17%的准确率 | NA | 提高基于EEG信号的人类情绪识别的分类准确性 | 基于EEG信号的人类情绪识别 | 机器学习 | NA | EMD, RBF核, LASSO特征选择 | 决策树, 随机森林, KNN | 脑电图信号 | DEAP数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8613 | 2024-08-22 |
A QSAR study for predicting malformation in zebrafish embryo
2024-Sep, Toxicology mechanisms and methods
IF:2.8Q2
DOI:10.1080/15376516.2024.2338907
PMID:38586962
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研究论文 | 本研究旨在开发一种定量结构-活性关系（QSAR）模型，以预测斑马鱼胚胎的畸形，并识别出最佳算法及与畸形相关的最重要的理化性质。 | 本研究通过使用机器学习和深度学习模型，如梯度提升模型（GBM）和逻辑回归（LR），以及多层感知器（MLP）和神经网络（NNs），来简化发育终点的分析。 | NA | 开发一种新的方法来简化发育终点的分析，特别是畸形预测。 | 斑马鱼胚胎的畸形预测及其相关的理化性质。 | 机器学习 | NA | QSAR | 梯度提升模型（GBM），逻辑回归（LR），多层感知器（MLP），神经网络（NNs） | 理化性质数据 | 数据集从COMPTOX数据库中提取，具体样本数量未提及。 | NA | NA | NA | NA |
| 8614 | 2024-08-22 |
Single-Image-Based Deep Learning for Precise Atomic Defect Identification
2024-Aug-21, Nano letters
IF:9.6Q1
DOI:10.1021/acs.nanolett.4c02654
PMID:39106329
|
研究论文 | 本文提出了一种基于单张实验STEM图像的深度学习方法，用于精确识别原子缺陷 | 利用CycleGAN和U-Nets网络，通过单张STEM图像进行训练，有效降低了标注成本和图像噪声 | NA | 开发一种新的深度学习方法，用于在材料科学中进行精确的原子缺陷识别 | 原子缺陷和单层MoS中的氧掺杂 | 机器学习 | NA | STEM | CycleGAN, U-Nets | 图像 | 单张实验STEM图像 | NA | NA | NA | NA |
| 8615 | 2024-08-22 |
UAdam: Unified Adam-Type Algorithmic Framework for Nonconvex Optimization
2024-Aug-19, Neural computation
IF:2.7Q3
DOI:10.1162/neco_a_01692
PMID:39106463
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为UAdam的统一Adam类型算法框架，用于非凸优化问题 | UAdam框架包含了一般形式的二阶矩，能够涵盖Adam及其现有和未来变体作为特例，并提供了严格的收敛性分析 | NA | 旨在为Adam类型算法提供一个统一的框架，并深入理解其收敛性 | Adam类型算法及其变体在非凸优化问题中的应用 | 机器学习 | NA | NA | Adam类型算法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8616 | 2024-08-22 |
Dual-loop control and state prediction analysis of QUAV trajectory tracking based on biological swarm intelligent optimization algorithm
2024-Aug-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69911-5
PMID:39154026
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研究论文 | 本研究针对四旋翼无人机（QUAV）在面对外部干扰时精确轨迹跟踪的挑战，提出了一种基于滑模技术的双层控制系统 | 本研究引入了粒子群优化（PSO）与长短期记忆（LSTM）网络结合的深度学习方法，用于预测和减少轨迹跟踪误差，提高了任务操作的可靠性和安全性 | NA | 解决QUAV系统在外部干扰下精确轨迹跟踪的问题 | 四旋翼无人机（QUAV）的轨迹跟踪控制 | 机器学习 | NA | 滑模技术 | LSTM | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8617 | 2024-08-22 |
Multimodal MRI-based deep-radiomics model predicts response in cervical cancer treated with neoadjuvant chemoradiotherapy
2024-08-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70055-9
PMID:39154103
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研究论文 | 本研究旨在开发基于多模态MRI的放射组学和深度学习模型，用于预测宫颈癌患者在接受新辅助放化疗后的治疗反应 | 本研究通过结合放射组学和深度学习技术，从MRI图像中提取特征，构建了一个能够精确预测宫颈癌患者新辅助放化疗反应的模型 | NA | 开发一个基于多模态MRI的模型，用于预测宫颈癌患者新辅助放化疗的治疗反应 | 宫颈癌（CC）患者 | 数字病理学 | 宫颈癌 | MRI | SVM | 图像 | 从2009年8月至2013年6月，共收录了接受新辅助放化疗的宫颈癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 8618 | 2024-08-22 |
Deep learning of Parkinson's movement from video, without human-defined measures
2024-Aug-15, Journal of the neurological sciences
IF:3.6Q2
DOI:10.1016/j.jns.2024.123089
PMID:38991323
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研究论文 | 本文研究了如何使用深度学习神经网络直接从视频中识别帕金森病患者的指尖敲击动作，无需人工定义的测量或特征 | 本文的创新之处在于直接应用深度学习神经网络处理视频数据，无需预先定义的特征或一维信号提取 | 本文的局限性在于测试准确度相对较低，为0.69 | 研究目的是应用深度学习神经网络直接从视频中区分特发性帕金森病与对照组，并可视化模型学习到的特征 | 研究对象是帕金森病患者和对照组的指尖敲击视频 | 机器学习 | 帕金森病 | 3D卷积神经网络 | 3D卷积神经网络 | 视频 | 152个智能手机录制的10秒指尖敲击视频，来自40名帕金森病患者和37名对照组 | NA | NA | NA | NA |
| 8619 | 2024-08-22 |
MSTCRB: Predicting circRNA-RBP interaction by extracting multi-scale features based on transformer and attention mechanism
2024-Aug-15, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.134805
PMID:39153682
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研究论文 | 本文提出了一种基于transformer和注意力机制的深度学习模型MSTCRB，用于提取多尺度特征以预测circRNA与RNA结合蛋白（RBP）的相互作用 | MSTCRB模型通过结合K-mer、KNF、NCP、DPCP编码和CDPfold方法，能够捕捉circRNA的全局和局部序列特征及其结构特征，并通过优化的transformer框架和注意力机制整合这些多尺度特征 | NA | 预测circRNA与RBP的相互作用，以发现新的治疗药物 | circRNA与RNA结合蛋白（RBP）的相互作用 | 生物信息学 | NA | transformer和注意力机制 | transformer | 序列数据 | 37个circRNA数据集和31个线性RNA数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 8620 | 2024-08-22 |
Chinese nursing students' academic self-concept and deep learning in online courses: Does psychological capital play a moderating role?
2024-Aug-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35150
PMID:39161810
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研究论文 | 本研究探讨了中国护理学生在在线课程中，学术自我概念与深度学习之间的关系，以及心理资本在此关系中的调节作用 | 首次探讨心理资本在学术自我概念与深度学习关系中的调节作用，并提供了实证数据支持 | 研究仅涉及中国东部四所公立大学的护理学生，样本选择可能存在局限性 | 探讨在线课程中护理学生的学术自我概念与深度学习之间的关系，以及心理资本的调节作用 | 中国护理学生在在线课程中的学术自我概念、深度学习及心理资本 | NA | NA | 相关分析、单变量分析、多元线性回归分析及PROCESS宏 | NA | 问卷调查数据 | 635名护理学生 | NA | NA | NA | NA |