深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 12073 篇文献，本页显示第 9741 - 9760 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9741 | 2024-08-05 |
Prognostication of lung adenocarcinomas using CT-based deep learning of morphological and histopathological features: a retrospective dual-institutional study
2024-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10306-x
PMID:37861801
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研究论文 | 本文旨在开发和验证基于CT的深度学习模型，以预测肺腺癌的预后。 | 提出了一种新的基于CT的预后评分模型，利用形态学和组织病理学特征进行肺腺癌的生存预测，显示出潜在的应用价值。 | 虽然模型表现出较好的预测能力，但相较于离散时间生存模型的提升并无统计学意义。 | 研究旨在改善肺腺癌的预后评估。 | 研究对象为3181例已切除肺腺癌患者的术前胸部CT扫描。 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习（DL） | NA | 图像 | 3181例肺腺癌患者的术前CT扫描 |
| 9742 | 2024-08-05 |
Reducing false positives in deep learning-based brain metastasis detection by using both gradient-echo and spin-echo contrast-enhanced MRI: validation in a multi-center diagnostic cohort
2024-May, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10318-7
PMID:37891415
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研究论文 | 本研究开发了一种结合梯度回波和涡轮自旋回波增强MRI的深度学习模型用于脑转移瘤的检测 | 通过使用双增强成像，改进的深度学习模型提高了脑转移瘤的真实阳性检出率并减少了过度估计 | N/A | 评估双增强深度学习模型在脑转移瘤检测中的临床应用 | 200名脑转移瘤患者的数据用于模型训练，62名内部患者和48名外部患者用于测试 | 数字病理学 | 脑癌 | 增强MRI | 深度学习 | 医学影像 | 200名训练样本，62名内部测试样本，48名外部测试样本 |
| 9743 | 2024-08-05 |
An assessment of the value of deep neural networks in genetic risk prediction for surgically relevant outcomes
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0294368
PMID:39008506
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研究论文 | 本文评估深度神经网络在手术相关结果的遗传风险预测中的价值 | 将深度神经网络与基因组学结合，提供了新的手术风险预测模型 | 预测模型的效果在某些情况下与线性模型相似，可能需要更大样本量进行验证 | 提高手术相关结果的预测准确性 | 关注房颤、静脉血栓栓塞和肺炎等手术相关结果 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 线性模型和深度学习模型 | 遗传数据和临床特征 | 使用了UK Biobank的数据集 |
| 9744 | 2024-08-05 |
Artificial intelligence automatic measurement technology of lumbosacral radiographic parameters
2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2024.1404058
PMID:39011157
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研究论文 | 本研究旨在开发和评估一种基于深度学习的模型，以自动测量侧位腰椎X光片上的骶腰部放射学参数 | 提出了一种全新的深度学习模型，能够自动识别关键脊椎点并计算相关参数，克服了手工测量的局限性 | 模型的准确性可能受到训练数据集质量和多样性的影响 | 研究旨在改善骶腰放射学参数的测量效率和准确性 | 回顾性收集了1240张侧位腰椎X光片用于模型训练和评估 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 1240张侧位腰椎X光片 |
| 9745 | 2024-08-05 |
Disentangling Accelerated Cognitive Decline from the Normal Aging Process and Unraveling Its Genetic Components: A Neuroimaging-Based Deep Learning Approach
2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD
DOI:10.3233/JAD-231020
PMID:38306043
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研究论文 | 该文章探讨了如何通过神经影像学深度学习方法区分正常衰老过程与阿尔茨海默病（AD）相关的加速认知衰退。 | 本研究通过一种新的深度学习模型识别了NELL1基因内的新变体（rs144614292），这是先前AD全基因组关联研究中未报道的。 | 研究仅基于特定样本，结果的普遍性可能受限于样本选择。 | 该研究旨在理清正常衰老与AD相关的加速认知衰退之间的关系，并揭示其遗传成分。 | 该研究对象为阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）研究中的1,313名个体。 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | MRI | Siamese ResNet | 结构性MRI数据 | 1,313名个体，其中414名为认知正常者 |
| 9746 | 2024-08-05 |
Classification of pain expression images in elderly with hip fractures based on improved ResNet50 network
2024, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2024.1421800
PMID:39011450
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研究论文 | 本研究旨在设计一种改进的ResNet 50网络，以实现针对老年髋部骨折患者痛苦表情的自动分类模型 | 该文章创新地结合了深度学习在图像识别中的优势，利用MTCNN和转移学习来改进ResNet50网络 | 研究中可能未涉及其他年龄群体或不同类型骨折患者的痛苦表情识别 | 探索如何使用改进的ResNet50网络自动识别老年髋部骨折患者的痛苦表情 | 老年髋部骨折患者 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 深度学习 | ResNet50 | 图像 | 训练集99.6%准确率、验证集98.7%准确率及测试集98.2%准确率 |
| 9747 | 2024-08-05 |
Discovering novel Cathepsin L inhibitors from natural products using artificial intelligence
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.06.009
PMID:39006920
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研究论文 | 本研究采用人工智能和实验方法从天然产品中识别新的Cathepsin L抑制剂 | 利用深度学习模型和分子对接筛选，发现了新的Cathepsin L抑制剂 | 临床应用的限制仍然存在 | 识别新型Cathepsin L抑制剂以用于代谢疾病的治疗 | 筛选来自天然产品的150种分子以进行实验验证 | 医药 | 代谢疾病 | 人工智能和实验方法 | 深度学习模型 | 分子 | 150种分子 |
| 9748 | 2024-08-05 |
Tracing the genealogy origin of geographic populations based on genomic variation and deep learning
2024-Sep, Molecular phylogenetics and evolution
IF:3.6Q2
DOI:10.1016/j.ympev.2024.108142
PMID:38964594
|
研究论文 | 本文开发了一种基于基因组SNP的卷积神经网络方法，以识别地理种群的来源 | 提出了一种新颖的方法，将全基因组测序与深度学习结合，以提高个体的种群来源追踪准确性 | 依赖于全面和标准化的基因组参考数据 | 研究如何利用基因组变异追踪个体的种群来源 | 文章涉及亚洲蜜蜂、红火蚁和鸡的数据集 | 机器学习 | NA | 全基因组测序 | 卷积神经网络 | 基因组数据 | 三个实证数据集和两个模拟种群 |
| 9749 | 2024-08-05 |
Wavelet Transform, Reconstructed Phase Space, and Deep Learning Neural Networks for EEG-Based Schizophrenia Detection
2024-Sep, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065724500461
PMID:39010724
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研究论文 | 本研究提出了一种基于EEG信号的创新专家系统，用于早期诊断精神分裂症 | 使用重建相空间和连续小波变换最大化正常与精神分裂症个体之间EEG非平稳信号的差异 | 文章未具体说明样本的多样性和是否考虑其他潜在干扰因素 | 研究旨在开发一种经济、安全且可靠的EEG测试方法，以早期诊断精神分裂症 | 针对精神分裂症患者与正常人群的EEG信号进行对比分析 | 数字病理学 | 精神分裂症 | 小波变换 | 深度学习网络 | EEG信号 | 使用的数据集包含不同个体的EEG信号，具体样本数未提及 |
| 9750 | 2024-08-05 |
Machine learning for the advancement of genome-scale metabolic modeling
2024-Sep, Biotechnology advances
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.biotechadv.2024.108400
PMID:38944218
|
综述 | 本文回顾了机器学习在基因组规模代谢建模中的应用与进展 | 整合不同学科工具和策略，探索生化现象，提升生物工程与生物医学应用 | 多学科方法论框架的发展主要是独立进行的，这限制了不同领域生物知识的结合 | 探讨整合多学科工具以提升基因组规模代谢建模的准确性和预测能力 | 主要研究机器学习与多组学数据在模型重建与分析中的作用 | 系统生物学 | NA | 机器学习，深度学习 | 基因组规模代谢模型(GEM) | 组学数据，如转录组学和蛋白质组学 | NA |
| 9751 | 2024-08-05 |
Deep learning for temporomandibular joint arthropathies: A systematic review and meta-analysis
2024-Aug, Journal of oral rehabilitation
IF:3.1Q1
DOI:10.1111/joor.13701
PMID:38757865
|
meta-analysis | 本研究回顾了深度学习模型在颞下颌关节疾病诊断中的应用 | 该文章评估了深度学习模型在颞下颌关节疾病诊断的高灵敏度和特异性表现 | 该研究的局限性在于可能存在未被纳入的相关研究 | 本研究旨在系统评估深度学习在颞下颌关节疾病诊断中的有效性 | 研究对象是人类关节基础或关节病引起的颞下颌疾病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | NA | 21项符合条件的研究 |
| 9752 | 2024-08-05 |
Retina Fundus Photograph-Based Artificial Intelligence Algorithms in Medicine: A Systematic Review
2024-Aug, Ophthalmology and therapy
IF:2.6Q2
DOI:10.1007/s40123-024-00981-4
PMID:38913289
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综述 | 本文系统评估了人工智能在视网膜基金照影像中的应用研究 | 本研究展示了人工智能算法在解读视网膜图像方面的创新应用，具有较高的准确性 | 本文没有提及具体的算法性能比较或不同数据集的局限性 | 探讨人工智能在眼科及非眼科疾病中的应用 | 视网膜基金照影像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 影像 | 大量临床与影像数据 |
| 9753 | 2024-08-05 |
Centimeter-Scale Tellurium Oxide Films for Artificial Optoelectronic Synapses with Broadband Responsiveness and Mechanical Flexibility
2024-Jul-16, ACS nano
IF:15.8Q1
DOI:10.1021/acsnano.4c04851
PMID:38950148
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研究论文 | 本文介绍了一种由厘米级二氧化碲（TeO）薄膜组成的灵活光电子突触设备，能够检测并展示宽带波长的突触特性 | 该研究提出了利用光电子特性和机械灵活性的金属氧化物半导体人工突触，强调其在宽带神经形态计算中的应用潜力 | 未提及具体的测试条件和潜在的长期稳定性问题 | 探索灵活的光电子突触设备在神经形态计算中的应用 | 厘米级的二氧化碲薄膜及其光电子突触特性 | 神经形态计算 | NA | 光电子技术 | NA | NA | NA |
| 9754 | 2024-08-05 |
Reaction Templates: Bridging Synthesis Knowledge and Artificial Intelligence
2024-Jul-16, Accounts of chemical research
IF:16.4Q1
DOI:10.1021/acs.accounts.4c00261
PMID:38924502
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研究论文 | 本研究探讨了将反应模板集成到深度学习模型中的方法，以弥补合成知识和人工智能之间的差距 | 创新点在于通过反应模板将已知的合成知识整合到深度学习模型中，从而提升模型的可解释性和发展潜力 | 早期计算机程序依赖于手动编码规则，限制了可扩展性和适应性 | 研究如何将已知的合成知识与人工智能模型连接起来 | 研究对象包括化学反应模板及其在深度学习模型中的应用 | 化学研究 | NA | 深度学习 | NA | 化学反应数据库 | NA |
| 9755 | 2024-08-05 |
Fcg-Former: Identification of Functional Groups in FTIR Spectra Using Enhanced Transformer-Based Model
2024-Jul-15, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c01622
PMID:39008658
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研究论文 | 本研究提出了一种基于增强变压器模型的FTIR光谱功能组识别方法 | 采用自注意机制，通过深度学习模型提升功能组预测准确性 | 未提及具体的局限性 | 研究FTIR光谱中未知化合物的功能组识别方法 | 约8677个光谱数据集中的功能组 | 数字病理 | NA | FTIR光谱 | 变压器模型 | 光谱 | 约8677个光谱 |
| 9756 | 2024-08-05 |
Predicting wheat yield from 2001 to 2020 in Hebei Province at county and pixel levels based on synthesized time series images of Landsat and MODIS
2024-Jul-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-67109-3
PMID:39003342
|
研究论文 | 该研究利用合成的Landsat和MODIS时间序列图像预测河北省的小麦产量 | 结合深度学习与不同的植被指数及气候数据构建小麦产量预测模型，且采用LSTM算法和NIRv的组合取得最佳预测效果 | 在图像质量和预测变量选择方面仍存在一定局限 | 构建高精度的小麦产量预测模型以确保粮食安全 | 河北省的小麦产量 | 数字农业 | NA | 深度学习 | 长短期记忆网络 (LSTM) | 遥感数据 | 使用了2001年至2020年的合成影像数据 |
| 9757 | 2024-08-05 |
Uncertainty quantification for probabilistic machine learning in earth observation using conformal prediction
2024-Jul-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65954-w
PMID:39003341
|
研究论文 | 本文探讨了在地球观测数据中应用保形预测进行不确定性量化的方法 | 引入保形预测方法，提供统计上有效的预测区域，同时支持任意机器学习模型和数据分布 | 目前的开放实现需要将大量地球观测数据移动到算法中 | 量化地球观测数据中的不确定性，以提高数据可靠性 | 对地球观测数据集进行审查，评估不确定性信息的集成程度 | 机器学习 | NA | NA | NA | 地球观测数据 | 审查了多种地球观测数据集，发现只有22.5%的数据集包含不确定性信息 |
| 9758 | 2024-08-05 |
Development of a deep-learning algorithm for age estimation on CT images of the vertebral column
2024-Jul, Legal medicine (Tokyo, Japan)
DOI:10.1016/j.legalmed.2024.102444
PMID:38604090
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研究论文 | 本文开发了一种用于脊柱CT图像年龄估计的深度学习算法，评估其准确性 | 该算法通过改进的VGG16回归分析和袋装技术提高了年龄估计的准确性 | 研究主要集中在脊柱CT图像，可能无法普遍适用其他部位的年龄估计 | 提高尸体年龄估计的准确性，特别是在老年尸体中 | 涉及140名患者的脊柱CT数据，包括每个年龄十年的CT数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | VGG16 | 图像 | 1,120个CT数据，219具尸体 |
| 9759 | 2024-08-05 |
Reducing overconfident errors in molecular property classification using Posterior Network
2024-Jun-14, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2024.100991
PMID:39005492
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研究论文 | 该文章提出了一种利用后验网络在分子属性分类中减少过度自信错误的方法 | 替换Softmax函数为正态化流，以增强模型在分子属性分类中的不确定性估计能力 | 在某些真实世界的应用中，模型的效果可能受到数据质量和样本多样性的影响 | 提高分子属性分类中不确定性估计的准确性，特别是在药物开发过程中 | 评估了不同场景下的分子属性分类，包括合成数据集的模拟实验和ADMET预测 | 机器学习 | NA | 正态化流 | 后验网络 | 合成数据集和ADMET预测数据 | NA |
| 9760 | 2024-08-05 |
Large pre-trained models for treatment effect estimation: Are we there yet?
2024-Jun-14, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2024.101005
PMID:39005493
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研究论文 | 本文探讨了利用深度学习进行因果推断和治疗效果估计的潜力 | 提出了一种新的预训练和微调框架CURE，专门用于治疗效果估计 | NA | 研究因果推断中的治疗效果估计方法 | 大型患者数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 患者数据 | NA |