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 9501 - 9520 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9501 | 2024-08-05 |
Automated detection of fatal cerebral haemorrhage in postmortem CT data
2024-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03183-6
PMID:38329584
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研究论文 | 本文提出了一种自动检测致命脑出血的三维PMCT数据的方法 | 引入了基于深度学习的分类算法，能够在法医成像中有效识别致命脑出血 | 研究基于单一机构的病例数据，样本量相对较小 | 旨在通过PMCT数据支持法医病理学的死亡原因评估 | 回顾性选择了81个PMCT病例作为研究对象 | 数字病理学 | NA | PMCT | CNN和DenseNet | 三维图像 | 81个PMCT病例 | NA | NA | NA | NA |
| 9502 | 2024-08-05 |
Knowledge Transfer from Macro-world to Micro-world: Enhancing 3D Cryo-ET Classification through Fine-Tuning Video-based Deep Models
2024-Jun-18, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae368
PMID:38889274
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研究论文 | 本文提出了一种利用预训练3D模型对Cryo-ET数据进行分类的方法 | 创新点在于将大型视频数据集上预训练的3D模型应用于Cryo-ET图像分类，展示了跨领域知识转移的潜力 | 本文没有提及具体的限制因素 | 研究的目标是利用视频初始化提高Cryo-ET图像的分类准确性 | 研究对象为Cryo-Electron Tomography（Cryo-ET）图像和相应的三维体素数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 3D模型 | 图像 | 模拟和真实的Cryo-ET数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9503 | 2024-08-05 |
Clinical Validation of a Handheld Deep Learning Tool for Identification of Glaucoma Medications
2024 Apr-Jun, Journal of ophthalmic & vision research
IF:1.6Q3
DOI:10.18502/jovr.v19i2.13983
PMID:39055502
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研究论文 | 本研究验证了一种基于卷积神经网络（CNN）的智能手机应用程序在青光眼眼药水识别中的有效性 | 应用了CNN技术以提高青光眼药物的识别准确性和效率，特别是在视力受损的患者中 | 未包含非英语患者，样本数量有限，可能影响普遍适用性 | 验证一种智能手机应用程序在青光眼患者药物识别中的临床有效性 | 68名在青光眼门诊就诊的视力正常及受损患者 | 机器学习 | 青光眼 | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 数据 | 68名青光眼患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9504 | 2024-08-05 |
Predicting lncRNA-disease associations using multiple metapaths in hierarchical graph attention networks
2024-Jan-29, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-024-05672-2
PMID:38287236
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研究论文 | 本研究提出了一种基于分层图注意网络的深度学习模型，用于预测未知的lncRNA-疾病关联 | 通过多种元路径提取特征，构建lncRNA-疾病-miRNA异质图，并在此基础上实现更精确的关联预测 | 模型在处理部分复杂网络结构时可能存在路径信息的遗失 | 探索lncRNA与疾病之间的潜在关联，以增进对复杂疾病的理解 | 主要研究lncRNA及其与肺癌、食管癌和乳腺癌等疾病的关联 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | MMHGAN | 图数据 | 共研究15个与肺癌、食管癌和乳腺癌相关的lncRNA | NA | NA | NA | NA |
| 9505 | 2024-08-05 |
Highly Accurate and Efficient Deep Learning Paradigm for Full-Atom Protein Loop Modeling with KarmaLoop
2024, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0408
PMID:39055686
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研究论文 | 本文提出了一种名为KarmaLoop的深度学习模型，用于全原子蛋白质环建模 | KarmaLoop是首个以全原子为中心的深度学习方法，具有更高的准确性和计算效率 | 现有方法在原子精度或计算效率方面仍然不足 | 研究蛋白质结构预测中的环建模问题 | 全原子蛋白质环模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | CASP13+14和CASP15基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9506 | 2024-08-05 |
Fast reconstruction of SMS bSSFP myocardial perfusion images using noise map estimation network (NoiseMapNet): a head-to-head comparison with parallel imaging and iterative reconstruction
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1350345
PMID:39055659
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研究论文 | 本研究提出了一种新的图像重建技术NoiseMapNet，用于SMS-bSSFP心肌灌注成像。 | 首次将噪声图估计网络与平行成像和图像去噪相结合，改善了心肌灌注成像的质量和速度。 | 与ITER相比，NoiseMapNet在图像质量和感知信噪比方面略显不足。 | 开发一种结合平行成像和图像去噪的SMS-bSSFP心肌灌注成像重建技术。 | 包括17名接受应激灌注成像的患者样本。 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习 | 2D Unet | 医学图像 | 17名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9507 | 2024-08-05 |
Realistic morphology-preserving generative modelling of the brain
2024, Nature machine intelligence
IF:18.8Q1
DOI:10.1038/s42256-024-00864-0
PMID:39055051
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研究论文 | 本文介绍了一种三维生成模型，可生成真实且形态保持的人脑图像 | 提出了一种能够在必要规模下训练的生成模型，以生成多样且高分辨率的人脑样本，并保持生物学和疾病表型 | 尽管该模型具有广泛的未来适用性，但具体的局限性未在文中详细讨论 | 解决医疗影像数据稀缺和可获取性的问题 | 人脑的三维生成模型 | 数字病理学 | NA | 生成模型 | 三维生成模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9508 | 2024-08-05 |
Enhanced LSTM-based robotic agent for load forecasting in low-voltage distributed photovoltaic power distribution network
2024, Frontiers in neurorobotics
IF:2.6Q3
DOI:10.3389/fnbot.2024.1431643
PMID:39055779
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研究论文 | 本研究探讨了低电压分布式光伏电力分配网络的负载预测问题 | 提出了一种增强的长短期记忆（LSTM）模型与频域分解（FDD）相结合的负载预测方法 | 实验仅在广东省的历史操作数据集上验证，外部地区的适用性需进一步研究 | 研究低电压分布式光伏电力分配网络的负载预测技术 | 低电压分布式光伏电力分配网络的负载数据 | 机器学习 | NA | 频域分解（FDD），长短期记忆（LSTM） | LSTM | 数据集 | 广东省的历史操作数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9509 | 2024-08-05 |
Establishing a differential diagnosis model between primary membranous nephropathy and non-primary membranous nephropathy by machine learning algorithms
2024-Dec, Renal failure
IF:3.0Q1
DOI:10.1080/0886022X.2024.2380752
PMID:39039848
|
研究论文 | 本研究建立了一种基于机器学习算法的原发性膜性肾病与非原发性膜性肾病的鉴别诊断模型 | 使用Xgboost模型在原发性膜性肾病的诊断中展现出最高的灵敏度和特异度 | 本研究仅包括来自一个医院的数据，样本来源可能有限 | 探索最适合的分类算法以识别原发性膜性肾病 | 来自2019到2021年在罗河中心医院就诊的500名肾病患者 | 机器学习 | 肾脏疾病 | 机器学习算法 | Xgboost | 数字数据 | 500名患者，包括322例原发性膜性肾病和178例非原发性膜性肾病 | NA | NA | NA | NA |
| 9510 | 2024-08-05 |
Structure-based protein and small molecule generation using EGNN and diffusion models: A comprehensive review
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.06.021
PMID:39050782
|
综述 | 本文综述了用于蛋白质和小分子生成的结构基础方法，重点介绍了EGNN和扩散模型的结合 | 聚焦于将平变图神经网络与扩散模型相结合，以提高蛋白质生成的3D结构表示能力 | 本文未详细探讨扩散模型在其他领域的潜在应用 | 旨在探讨深度学习在蛋白质设计中的应用和效率提升 | 主要研究对象为具有预定结构的全新蛋白质 | 机器学习 | NA | 深度学习，扩散模型 | 平变图神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9511 | 2024-08-05 |
Next-Generation Tear Meniscus Height Detecting and Measuring Smartphone-Based Deep Learning Algorithm Leads in Dry Eye Management
2024 Sep-Oct, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100546
PMID:39051043
|
研究论文 | 本研究旨在开发一个基于Python的深度学习算法，以用于干眼病的诊断和管理 | 使用智能手机图像进行干眼病相关的诊断和管理，带来新的技术路径 | 本研究仅包括单眼图像，可能影响结果的普遍性 | 研究旨在提升干眼病的诊断和管理方法 | 参与者为734名患者的1021幅眼部图像 | 数字病理学 | 干眼症 | 深度学习算法 | NA | 图像 | 1021幅眼部图像，来自734名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9512 | 2024-08-05 |
Highly Accurate and Precise Automated Cup-to-Disc Ratio Quantification for Glaucoma Screening
2024 Sep-Oct, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100540
PMID:39051045
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研究论文 | 本文旨在开发和验证一种基于深度学习的算法，以自动确定视网膜图像中的杯盘比（CDR） | 提出了一种深度学习算法来提高CDR的自动评估准确性和效率 | 在青光眼筛查中，CDR阈值的确定可能受其他临床参数的影响 | 提升青光眼筛查中CDR的自动评估准确性 | 来自英国生物银行（UKBB）、Drishti_GS和EyePACS的181,768幅视网膜图像 | 数字病理学 | 青光眼 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 181,768幅视网膜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 9513 | 2024-08-05 |
Deep learning-based flocculation sensor for automatic control of flocculant dose in sludge dewatering processes during wastewater treatment
2024-Aug-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2024.121890
PMID:38870864
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的图像传感器，用于在污水处理过程中自动控制絮凝剂的投加剂量 | 提出了一种新型的絮凝度测量传感器，采用了深度学习技术并比较了多种模型的性能 | 在进行絮凝测试时仅使用了实验室规模的两种污泥样本，可能未能涵盖所有实际情况 | 旨在开发一种自动控制絮凝剂投加的传感器以提高污水处理的效率 | 使用的研究对象包括过量污泥及其与原污水的混合物 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络，视觉变换器，多层感知器 | 图像 | 实验室规模的两种污泥样本 | NA | NA | NA | NA |
| 9514 | 2024-08-05 |
An automated approach for real-time informative frames classification in laryngeal endoscopy using deep learning
2024-Aug, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00405-024-08676-z
PMID:38698163
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研究论文 | 本研究展示了深度学习在喉镜检查中自动选择信息丰富框架的可行性 | 研究展示了一种实时的深度学习模型，该模型能够在喉镜检查中自动选择信息丰富的图像框架 | NA | 本研究旨在提高喉镜检查中图像选择的自动化和有效性 | 使用深度学习模型对喉镜图像进行分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet-50 | 图像 | 内部数据集5147张图像和外部测试集646张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 9515 | 2024-08-05 |
Knowledge-driven deep learning for fast MR imaging: Undersampled MR image reconstruction from supervised to un-supervised learning
2024-Aug, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30105
PMID:38624162
|
评论 | 本文回顾了知识驱动的深度学习在快速MRI中的应用和挑战 | 介绍了知识驱动的深度学习方法从监督学习到非监督学习的转变，提出了一些显著的解决方案 | 对不同成像应用场景的深入研究和解决方案可能有限 | 探讨快速MRI中知识驱动深度学习面临的挑战及其解决方案 | MRI图像重建及其与知识驱动方法的结合 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9516 | 2024-08-05 |
A natural inhibitor of diapophytoene desaturase attenuates methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) pathogenicity and overcomes drug-resistance
2024-Aug, British journal of pharmacology
IF:6.8Q1
DOI:10.1111/bph.16377
PMID:38604611
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研究论文 | 本文探讨了天然抑制剂alnustone对MRSA致病性的抑制作用及其克服耐药性的机制 | 利用深度学习技术构建了diapophytoene desaturase的三维结构并发现alnustone作为一种有效的抑制剂 | 对staphyloxanthin生物合成酶的生物结构特征和抑制剂与蛋白质之间的分子机制的理解有限 | 研究天然抑制剂如何对抗耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）感染 | 主要研究对象为耐甲氧西林金黄色葡萄球菌及其相关的生物合成途径 | 数字病理学 | 耐甲氧西林金黄色葡萄球菌感染 | 深度学习，分子建模，位点定向突变，生物层干涉法（BLI） | NA | 转录组数据 | 小鼠模型中的MRSA菌株 | NA | NA | NA | NA |
| 9517 | 2024-08-07 |
Harnessing the deep learning power of foundation models in single-cell omics
2024-Aug, Nature reviews. Molecular cell biology
DOI:10.1038/s41580-024-00756-6
PMID:38926531
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9518 | 2024-08-05 |
A deep learning-based method for the detection and segmentation of breast masses in ultrasound images
2024-Jul-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad61b6
PMID:38986480
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于超声图像中乳腺肿块的检测和分割 | 本研究开发了一种结合YOLOv5网络和Global-Local策略的新型卷积神经网络框架 | 本研究未提及算法在其他类型的医学影像中的适用性 | 本研究旨在提高超声图像中乳腺肿块的检测和分割的准确性 | 研究对象为乳腺超声图像中的肿块 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 本研究使用了包含28,477张乳腺超声图像的USTC数据集进行训练和测试 | NA | NA | NA | NA |
| 9519 | 2024-08-05 |
Efficient determination of Born-effective charges, LO-TO splitting, and Raman tensors of solids with a real-space atom-centered deep learning approach
2024-Jul-25, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal
DOI:10.1088/1361-648X/ad64a2
PMID:39019077
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研究论文 | 本文介绍了一种名为radnet的深度神经网络框架，能够准确预测固体中的极化和电子介电常数张量 | 提出了一种新的深度学习方法，解决了现有机器学习模型在周期性系统中对拉曼预测的限制 | 未提及具体的局限性 | 旨在提高固体中拉曼预测的准确性和效率 | 研究对象包括GaAs和BN材料 | 机器学习 | NA | 深度卷积神经网络 | 深度神经网络 | 固体材料的电子介电常数张量和拉曼光谱 | 两个典型示例: GaAs和BN | NA | NA | NA | NA |
| 9520 | 2024-08-05 |
Precise Localization for Anatomo-Physiological Hallmarks of the Cervical Spine by Using Neural Memory Ordinary Differential Equation
2024-Jul-25, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065724500564
PMID:39049777
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研究论文 | 本文提出了一种用于颈椎解剖生理标志精准定位的深度神经网络架构 | 创新性地采用神经记忆常微分方程，并引入多分辨率聚焦模块以提高关键点预测精度 | 在处理医疗图像时，算法仍然受到颈椎数据集固有变异性的限制 | 改善颈椎生理解剖关键点的定位精度 | 专注于颈椎X光图像中的关键点定位 | 计算机视觉 | NA | 神经记忆常微分方程 | 深度神经网络 | 图像 | 包含经过骨科专家注释的X光图像的数据集 | NA | NA | NA | NA |