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 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 |
Evaluation of deep learning-based reconstruction late gadolinium enhancement images for identifying patients with clinically unrecognized myocardial infarction
2024-May-31, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01308-2
PMID:38822240
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研究论文 | 本研究比较了使用常规和深度学习重建技术识别未被确认心肌梗死患者的效果 | 本研究创新性地应用深度学习重建技术(LGEDL)以提高未被确认心肌梗死的诊断效率 | 研究仅在一个医院进行，样本量相对较小，可能限制结果的泛化性 | 评估深度学习重建的晚期铕增强图像在识别未被确认的心肌梗死患者中的有效性 | 98名有未被确认心肌梗死疑虑患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习重建 | NA | 图像 | 98名患者，68名男性，平均年龄：55.8±8.1岁 | NA | NA | NA | NA |
| 9502 | 2024-08-05 |
Evaluating a radiotherapy deep learning synthetic CT algorithm for PET-MR attenuation correction in the pelvis
2024-Jan-29, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-024-00617-3
PMID:38282050
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研究论文 | 本文评估了一种基于放射治疗的深度学习合成CT算法在盆腔PET-MR衰减校正中的应用 | 本研究结合了一种新开发的零回声时间（ZTE）MR序列和深度学习模型生成合成CT，显著提高了衰减校正的准确性 | 样本量相对较小，仅包含10位患者 | 评估新算法在PET-MR衰减校正中的效果 | 10名进行肛直肠放射治疗的患者 | 数字病理学 | NA | ZTE-MR序列 | 深度学习模型 | 图像 | 10名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9503 | 2024-08-05 |
Deep Survival Analysis for Interpretable Time-Varying Prediction of Preeclampsia Risk
2024-Jan-19, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.01.18.24301456
PMID:38293230
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research paper | 本文展示了一种深度生存分析的方法用于预测妊娠期子痫前期的风险 | 提出了一种修改过的DeepHit深度生存模型，能够处理非比例风险，并捕捉妊娠中的时间变化关系 | 未提及具体局限性 | 研究妊娠期子痫前期的时间变化风险及其相关临床风险因素 | 66,425名在两家三级护理中心分娩的孕妇 | digital pathology | 妊娠相关疾病 | 深度学习 | DeepHit | 时间序列数据 | 66,425名孕妇 | NA | NA | NA | NA |
| 9504 | 2024-08-05 |
Research Progress in Predicting Hepatocellular Carcinoma with Portal Vein Tumour Thrombus in the Era of Artificial Intelligence
2024, Journal of hepatocellular carcinoma
IF:4.2Q2
DOI:10.2147/JHC.S474922
PMID:39050809
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综述 | 该论文全面回顾了人工智能在预测肝细胞癌及其门静脉肿瘤血栓中的应用进展 | 创新点在于将人工智能技术应用于肝细胞癌的诊断预测，并探讨其对临床管理的影响 | 存在的研究局限性进行了评估，但具体的局限性未详细列出 | 提升门静脉肿瘤血栓患者的生存预后 | 探讨门静脉肿瘤血栓形成和进展的机制及其对肝细胞癌的影响 | 医学影像学 | 肝细胞癌 | 人工智能 | 机器学习和深度学习 | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9505 | 2024-08-05 |
Harnessing Few-Shot Learning for EEG signal classification: a survey of state-of-the-art techniques and future directions
2024, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2024.1421922
PMID:39050382
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综述 | 本文系统性地回顾了针对脑电图信号分类的少量学习技术，包括数据增强、迁移学习和自监督学习等 | 文章创新性地提出了适用于不同脑电图范例的数据增强策略和迁移学习架构 | 研究存在对脑电图数据的多样性和噪声的处理不足 | 探讨如何使用少量学习方法提高脑电图信号分类的效果 | 主要对象是脑电图信号及其分类方法 | 机器学习 | NA | 数据增强、迁移学习、自监督学习 | NA | EEG信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9506 | 2024-08-05 |
Artificial intelligence in ischemic stroke images: current applications and future directions
2024, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2024.1418060
PMID:39050128
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评论 | 本文综述了人工智能在缺血性卒中影像学应用的研究进展 | 探讨了大语言模型在缺血性卒中影像分析中的应用前景 | 面临数据量不足、模型可解释性差和实时监控更新的挑战 | 研究人工智能在缺血性卒中影像中的应用及未来方向 | 分析了自动分割梗死区域、大血管闭塞检测和中风结果预测等多个领域的应用 | 计算机视觉 | 缺血性卒中 | 机器学习和深度学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9507 | 2024-08-05 |
Liquid Biopsy Instrument for Ultra-Fast and Label-Free Detection of Circulating Tumor Cells
2024, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0431
PMID:39050821
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研究论文 | 本文介绍了一种基于惯性微流体和阻抗细胞计数的自动液体活检仪器CytoExam，用于快速无标记检测循环肿瘤细胞 | CytoExam能够在15分钟内实现对癌症患者外周血中循环肿瘤细胞的无标记检测，且临床适用性得到了验证 | 研究中仅使用了来自10名健康供体和50多名乳腺癌、结直肠癌或肺癌患者的外周血样本 | 本研究旨在开发一种快速且无创的液体活检技术，以改善癌症的诊断与监测 | 研究对象为癌症患者及健康供体的外周血样本 | 数字病理学 | 肺癌 | 阻抗细胞计数 | 深度学习算法 | 血液样本 | 10名健康供体和50多名癌症患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9508 | 2024-08-05 |
PSPI: A deep learning approach for prokaryotic small protein identification
2024, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2024.1439423
PMID:39050248
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为PSPI的深度学习方法，用于识别原核小蛋白 | PSPI是专门为预测原核小蛋白而设计的深度学习工具，具有高准确性和较快的识别速度 | 现有的计算工具主要针对特定的真核物种，对于原核体的小蛋白识别选项较少，且性能依然不理想 | 填补原核小蛋白识别方法的空白 | 原核小蛋白的识别和预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9509 | 2024-08-05 |
Robust gesture recognition based on attention-deep fast convolutional neural network and surface electromyographic signals
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1306047
PMID:39050666
|
研究论文 | 本文提出了一种基于注意力深度快速卷积神经网络和表面肌电信号的手势识别方法 | 提出了注意力深度快速卷积神经网络模型，通过结合空间和时间特征来提高手势识别的稳健性和稳定性 | 缺少对低密度电极的手势识别性能比较 | 提高在高密度电极移动或损坏情况下的手势识别准确率 | 七名健康受试者和一名截肢者的手势识别 | 数字病理学 | NA | sEMG | 注意力深度快速卷积神经网络 | 信号 | 8个受试者（7名健康者和1名截肢者） | NA | NA | NA | NA |
| 9510 | 2024-08-05 |
Characterization and Identification of NPK Stress in Rice Using Terrestrial Hyperspectral Images
2024, Plant phenomics (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/plantphenomics.0197
PMID:39049839
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研究论文 | 本研究建立了一个小麦NPK营养胁迫条件的高光谱库，以及时评估作物健康状况 | 提出了一种基于变换器的深度学习网络SHCFTT用于识别高光谱图像中的营养胁迫模式 | NA | 评估水稻在不同营养胁迫条件下的健康状况 | 水稻在14种NPK营养胁迫条件下的反射率曲线 | 数字病理 | NA | 高光谱成像技术 | SHCFTT, SVM, 1D-CNN, 3D-CNN | 图像 | 420张水稻胁迫图像 | NA | NA | NA | NA |
| 9511 | 2024-08-05 |
Feasibility of direct brain 18F-fluorodeoxyglucose-positron emission tomography attenuation and high-resolution correction methods using deep learning
2024, Asia Oceania journal of nuclear medicine & biology
DOI:10.22038/AOJNMB.2024.74875.1522
PMID:39050241
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研究论文 | 本研究开发了三种用于大脑18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描(PET)的衰减校正方法，并评估其精确度 | 首次利用深度学习开发直接和高分辨率衰减校正方法，提供无CT暴露的准确衰减校正 | 样本量较小，仅包含53名和27名患者，可能影响结果的广泛适用性 | 开发并评估大脑PET的衰减校正方法 | 53名接受颅脑磁共振成像(MRI)和计算机断层扫描(CT)的患者，以及27名接受MRI、CT和PET的患者 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | U-net | 影像 | 53名患者和27名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9512 | 2024-08-05 |
Attention Feature Fusion Network via Knowledge Propagation for Automated Respiratory Sound Classification
2024, IEEE open journal of engineering in medicine and biology
IF:2.7Q3
DOI:10.1109/OJEMB.2024.3402139
PMID:38899013
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化呼吸声音分类系统 | 将知识传播机制整合到CNN模型中，提高了呼吸病自动诊断的有效性 | 研究后仍需进一步的临床验证以确认模型的普适性 | 旨在通过自动化方法提高呼吸疾病早期诊断的准确性 | 该研究对象为1至6岁的小儿患者的呼吸声音数据 | 机器学习 | 呼吸系统疾病 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 音频 | 使用了ICBHI基准数据集和一个更大规模的自收集小儿数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 9513 | 2024-08-05 |
A Brazilian native bee (Tetragonisca angustula) dataset for computer vision
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110659
PMID:39044906
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研究论文 | 文章介绍了一个用于计算机视觉的巴西本土蜜蜂数据集 | 提供了用于蜜蜂追踪的多样化视频数据及其标签和元数据 | 研究中未提及数据集的规模或照片与视频的处理方法 | 证明该数据集在计算机视觉任务中的潜力 | 多个蜜蜂群体的视频记录 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习模型 | 视频 | 多个蜜蜂群体的视频 | NA | NA | NA | NA |
| 9514 | 2024-08-05 |
SeasVeg: An image dataset of Bangladeshi seasonal vegetables
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110564
PMID:39044911
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研究论文 | 本研究介绍了一个名为'SeasVeg'的数据集，包含孟加拉国季节性蔬菜的图像 | 数据集的多功能性，不仅用于农业科学的机器学习和深度学习，还可用于儿童学习蔬菜识别 | 研究未提及数据集使用的具体上下文或限制条件 | 探索季节性蔬菜对营养和商业的重要性，并推动农业科学的发展 | 包括十种季节性蔬菜的图像数据集 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 4500幅图像（1500幅原始和3000幅增强） | NA | NA | NA | NA |
| 9515 | 2024-08-05 |
Prediction of visual field progression with serial optic disc photographs using deep learning
2024-Jul-23, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2023-324277
PMID:37833037
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研究论文 | 本研究测试了基于纵向视神经盘照片预测视野进展的深度学习模型的假设 | 提出了一种使用双神经网络和ResNet50骨干的深度学习模型来预测青光眼的进展 | 该研究需要进一步验证模型的临床适用性 | 研究目的在于利用深度学习模型预测基于光盘照片的视野进展 | 研究对象为3919只眼睛，其中包括2259名患者 | 数字病理学 | 青光眼 | 深度学习 | 双神经网络（ResNet50） | 图像 | 3919只眼睛（2259名患者） | NA | NA | NA | NA |
| 9516 | 2024-08-05 |
Differentiation of granulomatous nodules with lobulation and spiculation signs from solid lung adenocarcinomas using a CT deep learning model
2024-Jul-22, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-024-12611-0
PMID:39039511
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研究论文 | 本研究利用CT深度学习模型区分具有分叶和尖刺征兆的肉芽肿结节与实性肺腺癌 | 提出了一种CT深度学习模型，能有效提高诊断分叶和尖刺征兆的肉芽肿结节的准确性 | 该研究可能受到样本选择偏差和回顾性分析的影响 | 旨在提高在手术前诊断分叶和尖刺征兆肉芽肿结节的准确性 | 420名患有病理确认的肉芽肿结节和肺腺癌的患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT深度学习 | 自监督转移学习 | 图像 | 420名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9517 | 2024-08-05 |
A dataset for deep learning based detection of printed circuit board surface defect
2024-Jul-22, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03656-8
PMID:39039085
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研究论文 | 本文创建了一个用于深度学习检测印刷电路板表面缺陷的数据集 | 创新性在于分类了9种印刷电路板表面缺陷并开发了一个大规模的数据集DsPCBSD+ | NA | 旨在提高印刷电路板表面缺陷的检测精度与效率 | 印刷电路板表面缺陷 | 深度学习 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 10259张图像，20276个缺陷 | NA | NA | NA | NA |
| 9518 | 2024-08-05 |
Chemical language modeling with structured state space sequence models
2024-Jul-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-50469-9
PMID:39039051
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研究论文 | 本文介绍了一种新型深度学习架构S4模型在新药设计中的应用 | S4模型在化学语言建模中展现出卓越的学习复杂分子特性的能力 | 未提及具体局限性 | 探讨S4模型如何提升化学语言建模以进行新药设计 | 该研究集中于药物发现任务中的化学语言模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | S4模型 | 分子字符串 | 涉及多个药物发现任务的多种分子 | NA | NA | NA | NA |
| 9519 | 2024-08-05 |
Radiograph-based rheumatoid arthritis diagnosis via convolutional neural network
2024-Jul-22, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01362-w
PMID:39039460
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研究论文 | 本文旨在开发一种基于深度学习的自动化系统，用于从X光片中识别和分级类风湿性关节炎(RA) | 提出了一种基于CNN的完全自动化RA诊断模型，探索了五种流行的CNN架构 | 实验只基于手部X光片，未探讨其他部位的RA诊断可能性 | 研究旨在为RA的快速、准确诊断开发一种新的方法 | 基于240张手部X光片的数据集进行训练和104张X光片的评估 | 计算机视觉 | 类风湿性关节炎 | 卷积神经网络(CNN) | GoogLeNet和VGG16 | 图像 | 240张手部X光片用于训练，104张用于评估 | NA | NA | NA | NA |
| 9520 | 2024-08-05 |
Artificial intelligence model for automated surgical instrument detection and counting: an experimental proof-of-concept study
2024-Jul-21, Patient safety in surgery
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s13037-024-00406-y
PMID:39034409
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于自动化手术工具检测和计数 | 提出了一种新颖的数据集与深度学习模型，展示了自动检测和计数手术工具的可行性 | 需要在临床环境中进一步验证模型的有效性 | 旨在提高手术安全性，并减少手术人员的手动工作负担 | 使用包含13,213个手术工具的图像数据集进行模型训练和性能评估 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 1,004张图像，11个类别的手术工具 | NA | NA | NA | NA |