深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12039 篇文献，本页显示第 9301 - 9320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9301 | 2024-08-04 |
Multi-CGAN: Deep Generative Model-Based Multiproperty Antimicrobial Peptide Design
2024-01-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01881
PMID:38135439
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度生成模型的Antimicrobial肽设计方法Multi-CGAN | 提出了一种新颖的Multi-CGAN结构，能够从单一属性肽数据中学习并生成多属性的抗菌肽序列 | NA | 探讨如何在药物发现中设计具有多种属性的新型抗菌肽 | 抗菌肽及其属性的生成与设计 | 机器学习 | NA | 深度生成模型 | CGAN | 肽数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9302 | 2024-08-04 |
Current Computational Methods for Protein-peptide Complex Structure Prediction
2024, Current medicinal chemistry
IF:3.5Q2
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review | 本文回顾了最新开发的蛋白-肽对接方法，分类为三种组别 | 该文提供了对蛋白-肽对接方法的全面分类和评估标准的讨论 | 未提及具体的实验验证或特定应用实例的局限性 | 综述当前的蛋白-肽复合物结构预测的计算方法 | 讨论了蛋白-肽相互作用的计算方法 | 计算生物学 | NA | 计算对接 | 深度学习方法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9303 | 2024-08-04 |
Assessing the healthiness of menus of all out-of-home food outlets and its socioeconomic patterns in Great Britain
2024-Jan, Health & place
IF:3.8Q1
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研究论文 | 本研究采用创新的方法对英国外出就餐场所的健康程度进行评估 | 提出了一种低资源的方法，通过深度学习模型来评估外出就餐场所的菜单健康评分 | 研究受到资源限制，可能未能全面覆盖所有外出就餐的食物选择 | 评估外出就餐场所菜单的健康程度及其社会经济模式 | 针对JustEat上的外出就餐场所及其菜单进行分析 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 菜单健康评分 | 包括整个英国的所有实地外出就餐场所 | NA | NA | NA | NA |
| 9304 | 2024-08-04 |
k-strip: A novel segmentation algorithm in k-space for the application of skull stripping
2024-Jan, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2023.107912
PMID:37981454
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研究论文 | 我们提出了一种基于深度学习的新型颅骨剥离算法，用于磁共振成像（MRI），直接在信息丰富的复数k空间中工作 | 该算法能够在MRI的原始数据上进行颅骨剥离，同时保留相位信息，这是其他算法无法做到的 | 在眼睛及其周围区域的准确性下降，输出结果部分模糊 | 研究基于k空间频域进行颅骨剥离的可行性，同时保留相位信息 | 使用不同机构的四个数据集，总共约200,000个MRI切片 | 数字病理学 | NA | 磁共振成像（MRI） | 深度学习网络 | 图像 | 约200,000个MRI切片 | NA | NA | NA | NA |
| 9305 | 2024-08-04 |
MAS-CL: An End-to-End Multi-Atlas Supervised Contrastive Learning Framework for Brain ROI Segmentation
2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2024.3431451
PMID:39052457
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研究论文 | 本文提出了一种多图集监督对比学习框架（MAS-CL）用于MRI脑ROI分割 | 引入了多图集监督信息来预训练核心网络，以提升输入MRI图像的潜在表示学习 | 该研究依赖于有限的体素级标注数据，可能影响训练效果 | 提升脑区域兴趣（ROI）的分割精度 | 使用MRI图像进行脑ROI的分割 | 计算机视觉 | NA | 核磁共振成像（MRI） | NA | 图像 | 使用LONI-LPBA40、IXI、OASIS、ADNI和CC359五个数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 9306 | 2024-08-04 |
Deep Learning for Neuromuscular Control of Vocal Source for Voice Production
2024-Jan, Applied sciences (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/app14020769
PMID:39071945
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研究论文 | 开发了一种计算神经肌肉控制系统来控制声音生产中的声源 | 提出了一种基于深度学习的控制系统，能够高精度生成肺压和喉肌激活 | 在反馈控制器的激活中，只有甲状舌肌的命令修正相对较大 | 研究神经肌肉控制系统在声音生产中的应用 | 声源的肺压和喉部肌肉活性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 三质量声带模型 | 语音信号 | 五万条稳态语音信号 | NA | NA | NA | NA |
| 9307 | 2024-08-05 |
Phenotyping of Drought-Stressed Poplar Saplings Using Exemplar-Based Data Generation and Leaf-Level Structural Analysis
2024, Plant phenomics (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/plantphenomics.0205
PMID:39077119
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研究论文 | 本研究利用计算机视觉和深度学习技术对干旱胁迫的杨树幼苗进行表型分析 | 提出了一种实例分割和数据增强的方法，以降低人工标注成本并提高模型的识别准确性 | 研究未提及实际应用中的环境变量影响 | 研究干旱胁迫对杨树幼苗生长的影响并进行表型分析 | 四个品种的干旱胁迫杨树幼苗 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MobileNet | 图像 | 四个品种的杨树幼苗，五种不同灌溉处理的样本 | NA | NA | NA | NA |
| 9308 | 2024-08-05 |
Transforming the future of ophthalmology: artificial intelligence and robotics' breakthrough role in surgical and medical retina advances: a mini review
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1434241
PMID:39076760
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mini review | 本文讨论了人工智能和机器人技术在眼科医疗领域的最新进展与挑战 | 该文指出了人工智能算法在视网膜病症自动诊断中的有效性及其在遥距医疗中的应用潜力 | 文章提到当前机器人手术系统的广泛应用仍面临高成本和学习曲线陡峭等限制 | 探讨人工智能和机器人在视网膜疾病治疗中的应用及其面临的挑战 | 研究对象为眼科医学中的视网膜疾病及其相关治疗技术 | 人工智能 | 视网膜疾病 | 深度学习和机器学习 | NA | 视网膜图像 | 使用的大型数据集为多种视网膜病症的图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 9309 | 2024-08-05 |
Machine Learning for Detecting Atrial Fibrillation from ECGs: Systematic Review and Meta-Analysis
2024-Jan, Reviews in cardiovascular medicine
IF:1.9Q3
DOI:10.31083/j.rcm2501008
PMID:39077651
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meta-analysis | 本文系统评估和总结了机器学习算法在电心动图中检测房颤的整体诊断准确性 | 深度学习算法在房颤检测中表现优于传统机器学习算法，尤其是基于卷积神经网络的算法 | 仅包括14项研究，可能存在选择偏差 | 评估机器学习算法在电心动图中检测房颤的准确性 | 房颤（AF）和电心动图信号 | machine learning | 心血管疾病 | 机器学习（ML） | 卷积神经网络（CNN） | 电心动图（ECG） | 共涉及14项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 9310 | 2024-08-05 |
Diagnostic Performance of Noninvasive Coronary Computed Tomography Angiography-Derived FFR for Coronary Lesion-Specific Ischemia Based on Deep Learning Analysis
2024-Jan, Reviews in cardiovascular medicine
IF:1.9Q3
DOI:10.31083/j.rcm2501020
PMID:39077668
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研究论文 | 本研究评估了一种新型深度学习软件在诊断冠状动脉缺血中的有效性 | 采用深度学习分析的非侵入性计算机断层成像衍生的分数流量储备(CT-FFR)在冠状动脉缺血的诊断能力具有显著提升 | 本研究仅在138名被试者中进行，可能限制了结果的广泛适用性 | 评估CT-FFR在预测冠状动脉缺血方面的诊断性能 | 138名怀疑或确诊冠状动脉疾病的受试者 | 医学影像学 | 冠状动脉疾病 | 计算机断层成像（CT） | 深度学习 | 影像 | 138名受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 9311 | 2024-08-05 |
Rapid identification of bloodstream infection pathogens and drug resistance using Raman spectroscopy enhanced by convolutional neural networks
2024, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2024.1428304
PMID:39077742
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研究论文 | 本研究提出了一种结合深度学习和表面增强拉曼散射(SERS)的快速识别血流感染病原体及其耐药性的方法 | 将深度学习和SERS结合，开发了快速识别病原体及耐药性的新方法 | 未明确提及研究的限制 | 快速识别血流感染的常见病原体及其耐药性 | 从阳性血液培养中分离的细菌 | 数字病理学 | 血流感染 | 表面增强拉曼散射(SERS) | 卷积神经网络(CNN) | 光谱数据 | 共收集了12,046和11,968个SERS光谱 | NA | NA | NA | NA |
| 9312 | 2024-08-05 |
Enhancing the image quality of prostate diffusion-weighted imaging in patients with prostate cancer through model-based deep learning reconstruction
2024-Dec, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2024.100588
PMID:39070063
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研究论文 | 本研究评估了模型基础的深度学习重建在前列腺扩散加权成像中的有效性。 | 本研究展示了深度学习重建在前列腺扩散加权成像中显著提高了图像质量的定性和定量特性。 | 本研究未与其他基于深度学习的方法进行比较，这是一个需要未来研究关注的局限性。 | 评估模型基础的深度学习重建在前列腺扩散加权成像中的效用。 | 32名已确诊为前列腺癌的患者，病变≥10mm。 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 深度学习重建 | NA | 图像 | 32名前列腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9313 | 2024-08-05 |
Smartphone-based machine learning model for real-time assessment of medical kidney biopsy
2024-Dec, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2024.100385
PMID:39071542
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研究论文 | 本文开发了一种基于智能手机的机器学习模型，以实时评估肾活检的质量 | 首次利用智能手机图像和深度学习模型评估肾活检中皮质的百分比 | 研究需要进一步优化和验证模型性能，尤其是在不同场景中的表现 | 旨在开发能实时评估肾活检样本质量的机器学习模型 | 747个肾活检样本及其智能手机拍摄的图像 | 机器学习 | NA | 深度学习、U-Net | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 747个肾活检样本 | NA | NA | NA | NA |
| 9314 | 2024-08-05 |
An emerging network for COVID-19 CT-scan classification using an ensemble deep transfer learning model
2024-Sep, Acta tropica
IF:2.1Q2
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于人工智能的方法来通过CT扫描诊断COVID-19 | 提出了一种称为CT6-CNN的网络，并基于此设计了两个集成深度迁移学习模型 | 未提及具体的局限性 | 旨在通过CT样本实现COVID-19的早期诊断 | 使用SARS-CoV-2 CT数据集进行COVID-19的诊断 | 数字病理学 | COVID-19 | 深度学习 | CT6-CNN，集成深度迁移学习模型 | 图像 | 2481个CT扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 9315 | 2024-08-04 |
A stepwise strategy integrating dynamic stress CT myocardial perfusion and deep learning-based FFRCT in the work-up of stable coronary artery disease
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10562-x
PMID:38214735
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研究论文 | 该研究验证了一种新颖的分步策略，通过限制CT衍生的分数流量储备(FFRCT)和保留心肌灌注成像(CT-MPI)以优化稳定性冠状动脉疾病的诊断。 | 提出了一种结合动态应激CT心肌灌注与基于深度学习的FFRCT的分步策略，提高了诊断效率 | 研究是回顾性，样本规模相对较小，可能影响结果的广泛适用性 | 研究旨在优化稳定性冠状动脉疾病的诊断流程 | 87名患者，这些患者因怀疑或已知冠状动脉疾病接受了相关检査 | 数字病理学 | 冠状动脉疾病 | 动态CT心肌灌注成像、深度学习 | NA | 连续的患者数据 | 87名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9316 | 2024-08-04 |
Deep learning-based multimodal segmentation of oropharyngeal squamous cell carcinoma on CT and MRI using self-configuring nnU-Net
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10585-y
PMID:38243135
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的模型在CT和MRI上对口咽鳞状细胞癌的分割效果 | 采用自配置的nnU-Net框架进行多模态影像的分割，展示了其在CT和MRI上的可靠性和准确性 | 单中心的回顾性研究，样本量有限 | 评估深度学习模型对口咽鳞状细胞癌进行分割的有效性 | 91名口咽鳞状细胞癌患者 | 数字病理 | 口咽癌 | nnU-Net | 自配置nnU-Net | CT和MRI影像 | 91名患者（开发组56名，测试组1 13名，测试组2 22名） | NA | NA | NA | NA |
| 9317 | 2024-08-04 |
MI-DenseCFNet: deep learning-based multimodal diagnosis models for Aureus and Aspergillus pneumonia
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10578-3
PMID:38231392
|
研究论文 | 建立并融合了一个多输入DenseNet诊断模型，以区分金黄色葡萄球菌肺炎和曲霉肺炎 | MI-DenseCFNet结合了深度学习神经网络与关键临床特征，显著提高了诊断准确性 | 样本量仅为60名患者，可能影响模型的广泛适用性 | 提高diagnostic accuracy和效率以区分金黄色葡萄球菌肺炎和曲霉肺炎 | 60名临床确诊的金黄色葡萄球菌肺炎及曲霉肺炎患者 | 计算机视觉 | 肺炎 | 深度学习 | DenseNet | 图像和临床数据 | 60名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9318 | 2024-08-04 |
Three-dimensional heavily T2-weighted FLAIR in the detection of blood-labyrinthine barrier leakage in patients with sudden sensorineural hearing loss: comparison with T1 sequences and application of deep learning-based reconstruction
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10580-9
PMID:38231393
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研究论文 | 本文比较了在突发性神经性听力丧失患者中检测血迷路屏障泄漏的三维重T2加权FLAIR与其他序列的效果。 | 通过深度学习重建提高了三维重T2加权FLAIR在检测外淋巴增强方面的敏感性。 | 样本量相对较小，仅限于单侧突发性神经性听力丧失患者。 | 研究不同MRI序列在检测血迷路屏障泄漏中的有效性。 | 54名接受耳部MRI的单侧突发性神经性听力丧失患者。 | 数字病理学 | 突发性神经性听力丧失 | MRI | 深度学习重建 | 图像 | 54名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9319 | 2024-08-04 |
Anti-HER2 therapy response assessment for guiding treatment (de-)escalation in early HER2-positive breast cancer using a novel deep learning radiomics model
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10609-7
PMID:38329503
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的放射组学模型DeepTEPP，用于早期HER2阳性乳腺癌的抗HER2治疗反应评估 | 该研究开发了一种新型的基于MRI的深度学习模型DeepTEPP，能够非侵入性地预测抗HER2的有效性并指导抗HER2治疗策略的调整 | 需进行前瞻性验证以确认DeepTEPP的有效性和适用性 | 研究目的是为了精确风险分层，指导抗HER2策略的（减）加强 | 研究对象为726例接受不同抗HER2治疗的HER2阳性乳腺癌患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | MRI | 深度学习模型 (DeepTEPP) | 影像 | 726例HER2阳性乳腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9320 | 2024-08-04 |
Deep learning-based white matter lesion volume on CT is associated with outcome after acute ischemic stroke
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10584-z
PMID:38285103
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的白质病灶体积在急性缺血性中风患者中的应用 | 提出使用深度学习模型测量白质病灶体积，作为评估静脉溶栓效果和风险因素 | 该研究为事后分析，可能存在偏倚，且结果需要进一步验证 | 开发和验证深度学习模型以测量CT上白质病灶的体积，并评估其作为静脉溶栓反应修饰因子的潜力 | 急性缺血性中风患者，特别是在静脉溶栓和血管内治疗过程中 | 数字病理学 | 急性缺血性中风 | 深度学习 | NA | 影像 | 516名患者 | NA | NA | NA | NA |