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 9941 - 9960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9941 | 2024-08-05 |
A novel MRI-based deep learning networks combined with attention mechanism for predicting CDKN2A/B homozygous deletion status in IDH-mutant astrocytoma
2024-Jan, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-09944-y
PMID:37553486
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研究论文 | 本文开发了一种基于MRI的深度学习方法，以预测IDH突变星形胶质瘤中的CDKN2A/B同源缺失状态 | 提出了一种结合注意力机制的深度学习网络FN-Net，优于以往的ResNet网络 | 没有提及潜在的局限性 | 研究旨在提高预测IDH突变星形胶质瘤中CDKN2A/B同源缺失状态的准确性 | 234名参与者的多参数脑MRI数据及相应的基因组信息 | 数字病理学 | 脑癌 | MRI | ConvNeXt | 图像 | 234名参与者（111例阳性，123例阴性） |
| 9942 | 2024-08-05 |
Advanced Techniques for MR Neuroimaging
2024, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.e.2024-1000
PMID:38945942
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综述 | 本期特别刊物总结了MR神经成像的先进技术和应用 | 涉及多个领域的最新进展，如深度学习图像增强和放射组学 | 未提供具体的研究数据或样本量信息 | 介绍MR神经成像领域的最新技术进展 | 九篇由专家撰写的综述文章 | 数字病理学 | 神经系统疾病 | 磁共振成像 | NA | 图像 | NA |
| 9943 | 2024-08-05 |
Deep learning-based scan range optimization can reduce radiation exposure in coronary CT angiography
2024-Jan, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-09971-9
PMID:37552254
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研究论文 | 本研究旨在开发一个深度神经网络，以优化CT定位器的扫描范围，从而减少患者辐射剂量 | 采用深度学习自动划定CT扫描范围，显著提高了扫描准确性，并减少了辐射暴露 | 可能存在训练数据的代表性问题，外部验证的样本来自单一医院 | 旨在降低冠状动脉CT血管造影中患者的辐射剂量 | 涉及1507个冠状动脉CT定位器的回顾性训练队列 | 数字病理学 | 心血管疾病 | Monte Carlo仿真 | 深度神经网络 | 影像 | 1507个CT定位器，内部队列233个，外部队列298个 |
| 9944 | 2024-08-07 |
Reducing radiation dose in routine CT scans: an AI-driven approach with deep learning-based dual-energy CT reconstruction
2024-Jan, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10066-8
PMID:37540322
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9945 | 2024-08-05 |
Quantification of litter in cities using a smartphone application and citizen science in conjunction with deep learning-based image processing
2024-Sep-15, Waste management (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.wasman.2024.06.026
PMID:38943818
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研究论文 | 本研究提出了一种多学科方法，通过智能手机应用和深度学习图像处理量化城市垃圾的丰富性和组成 | 结合公民科学和智能手机应用，实现垃圾的视觉分类和深度学习图像处理的创新 | 未提及具体的局限性 | 研究城市环境中的垃圾数量和分类 | 利用Pirika智能手机应用收集的垃圾图像数据 | 数字病理学 | NA | 深度学习图像处理 | 深度学习算法 | 图像 | 约一百万张垃圾图像 |
| 9946 | 2024-08-05 |
Research progress on prediction of RNA-protein binding sites in the past five years
2024-Aug, Analytical biochemistry
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.ab.2024.115535
PMID:38643894
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综述 | 准确预测RNA-蛋白结合位点对于理解蛋白-RNA相互作用及其调控机制至关重要 | 综述了2018-2023年间使用传统机器学习和深度学习的计算方法的应用和创新 | 探讨了现有计算方法的局限性 | 为了深入理解RNA-蛋白结合位点的预测方法 | 总结常用的数据库和计算方法 | 计算生物学 | NA | 传统机器学习和深度学习 | 卷积神经网络和长短期记忆网络 | NA | NA |
| 9947 | 2024-08-05 |
Deep demosaicking convolution neural network and quantum wavelet transform-based image denoising
2024-Jul-11, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2358950
PMID:38989778
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的图像去噪和去马赛克的方法 | 提出了结合量子小波变换和自回归圆波优化的去马赛克卷积神经网络 | 未提及具体的局限性 | 寻求适合多重图像恢复的策略 | 解决图像去噪和去马赛克问题的深度学习模型 | 计算机视觉 | NA | 量子小波变换 | DMCNN | 图像 | NA |
| 9948 | 2024-08-05 |
Anatomical-Marker-Driven 3D Markerless Human Motion Capture
2024-Jul-09, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3424869
PMID:38980775
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研究论文 | 提出了一种基于解剖标记的无标记三维人动作捕捉方法。 | 通过使用解剖学 landmark 和深度神经网络来提高 2D 关键点标注的精度，进而计算 3D 标记位置。 | 方法依赖于高质量的标注数据，数据集的标注错误会影响最终的估计准确度。 | 改善无标记运动捕捉的精度，使其在生物力学研究中得到更广泛的应用。 | 测试集包含 10 名受试者执行的各种动作。 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 10 个受试者 |
| 9949 | 2024-08-05 |
Deep learning based bilateral filtering for edge-preserving denoising of respiratory-gated PET
2024-Jul-09, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-024-00661-z
PMID:38977533
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研究论文 | 本文探讨了一种基于深度学习的双边滤波方法用于呼吸门控PET图像的边缘保持去噪。 | 采用深度学习优化双边滤波操作，自动化实现了手动调整的去噪效果。 | 在大多数数据集上选择了合适的滤波参数，少数情况下仍需人工调优。 | 提高呼吸门控PET图像的去噪效果，同时保持图像边缘。 | 使用69个呼吸门控临床PET/CT扫描数据，涉及不同放射性示踪剂。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 3D U-Net CNN | 图像 | 69个呼吸门控临床PET/CT扫描样本 |
| 9950 | 2024-08-05 |
Optimization of vision transformer-based detection of lung diseases from chest X-ray images
2024-Jul-08, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-024-02591-3
PMID:38978027
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研究论文 | 本文系统评估和比较了不同优化方法在基于视觉变换器的肺病预测中的性能 | 探究了不同优化器在视觉变换器模型中的有效性，是对该领域的前沿研究 | 未提及特定的限制因素 | 旨在优化基于视觉变换器的肺病检测模型 | 胸部X光图像数据集中的正常病例和六种肺病 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | ViT，FastViT，CrossViT | 图像 | 19003幅X光图像 |
| 9951 | 2024-08-07 |
Author Correction: A study on deep learning model based on global-local structure for crowd flow prediction
2024-Jul-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-66605-w
PMID:38977774
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9952 | 2024-08-05 |
Pixel-wise segmentation of cells in digitized Pap smear images
2024-Jul-06, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03566-9
PMID:38971865
|
研究论文 | 介绍了一种用于数字化宫颈癌筛查的细胞像素级分割数据集 | 提出了一个包含约37,000个手动分割细胞的APACS23数据集，供深度学习模型训练 | 需要较大且手工分割的数据集以进行有效训练 | 开发基于人工智能的系统以改善宫颈癌筛查的准确性 | 宫颈巴氏涂片图像中的细胞 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 约37,000个手动分割的细胞 |
| 9953 | 2024-08-07 |
Cannulation selection in relation to deep learning-based algorithm for the detection of thoracic aortic calcifications
2024-Jul-01, European journal of cardio-thoracic surgery : official journal of the European Association for Cardio-thoracic Surgery
IF:3.1Q1
DOI:10.1093/ejcts/ezae260
PMID:38960724
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9954 | 2024-08-05 |
Omics-imaging signature-based nomogram to predict the progression-free survival of patients with hepatocellular carcinoma after transcatheter arterial chemoembolization
2024-Jun-26, World journal of clinical cases
IF:1.0Q3
DOI:10.12998/wjcc.v12.i18.3340
PMID:38983440
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研究论文 | 本文提出了一种基于影像组学特征的模型用于预测肝细胞癌患者在经导管动脉化疗栓塞治疗后的无进展生存期。 | 本文创新性地结合多相位增强MRI影像的特征，通过构建nomogram模型来提高肝细胞癌患者无进展生存期的预测能力。 | 研究中未提及样本量和其他潜在的临床变量对模型影响的评估 | 旨在通过增强MRI图像建立模型，预测肝细胞癌患者的无进展生存期。 | 研究对象为接受经导管动脉化疗栓塞治疗的肝细胞癌患者。 | 数字病理学 | 肝癌 | 增强MRI | 深度转移学习和深度学习影像组学 | 影像 | 未提供 |
| 9955 | 2024-08-05 |
Cross-species modeling of plant genomes at single nucleotide resolution using a pre-trained DNA language model
2024-Jun-10, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.04.596709
PMID:38895432
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研究论文 | 本文介绍了一个基于Caduceus和Mamba架构的植物DNA语言模型PlantCaduceus，旨在跨物种建模植物基因组。 | 该研究提出的PlantCaduceus模型在有限标注数据上的微调显著提高了跨物种预测能力，超越了最佳基线模型。 | 模型可能在某些植物物种的预测准确性上存在局限，具体表现未详细描述。 | 研究旨在理解多样植物基因组的功能和适应性效应，并提供可转移的模型。 | 研究对象为16种不同的被子植物基因组和拟南芥的标注数据。 | 计算机视觉 | NA | 预训练的DNA语言模型 | PlantCaduceus | 基因组序列 | 16种被子植物基因组和有限的拟南芥标注数据 |
| 9956 | 2024-08-05 |
Towards more precise automatic analysis: a systematic review of deep learning-based multi-organ segmentation
2024-Jun-08, Biomedical engineering online
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12938-024-01238-8
PMID:38851691
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综述 | 本综述系统地总结了基于深度学习的多器官分割的最新研究 | 提出了一种数据驱动的特征提取方法并应用于多器官分割的深度学习技术 | 该综述的范围仅限于2016年至2023年间的研究，可能未涵盖所有相关研究 | 旨在综述多器官分割的最新深度学习研究进展 | 涉及多种器官的分割技术和数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 完全监督、弱监督和半监督学习 | 医学图像 | 195项研究 |
| 9957 | 2024-08-05 |
Application of artificial intelligence in pancreas endoscopic ultrasound imaging- A systematic review
2024-Jun, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108205
PMID:38703435
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综述 | 本文系统性评估了人工智能在胰腺内镜超声成像中的应用。 | 探讨了人工智能技术在胰腺内镜超声图像分析中的应用，尤其是在提高检测和分类准确性方面的潜力。 | 未具体提及研究中存在的局限性。 | 旨在系统性探讨人工智能辅助系统在胰腺内镜超声中的应用现状及发展。 | 关注人工智能在胰腺内镜超声成像中的应用及其挑战。 | 医学影像学 | 胰腺疾病 | 人工智能 | 传统机器学习和深度学习 | 医学图像 | NA |
| 9958 | 2024-08-05 |
Multicentric clinical evaluation of a computed tomography-based fully automated deep neural network for aortic maximum diameter and volumetric measurements
2024-Jun, Journal of vascular surgery
IF:3.9Q1
DOI:10.1016/j.jvs.2024.01.214
PMID:38325564
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研究论文 | 这项研究评估了一种基于深度学习的全自动方法（ARVA）用于主动脉分割及其直径和体积的测量 | 提出了一种创新的全自动深度学习方法，用于主动脉形态学分割以及同时测量直径和体积 | 没有提出关于该方法在不同人群或其他病理情况下的表现 | 评估一种全自动深度学习方法在主动脉测量中的有效性 | 研究对象为216名患者的350个术前及术后主动脉CT血管造影扫描图像 | 医学影像学 | 心血管疾病 | CT血管造影（CTA） | 深度神经网络 | 图像 | 350个CT血管造影扫描，来自216名患者 |
| 9959 | 2024-08-05 |
Blepharoptosis Consultation with Artificial Intelligence: Aesthetic Surgery Advice and Counseling from Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT)
2024-Jun, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-024-04002-4
PMID:38589561
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研究论文 | 本研究评估了ChatGPT在眼睑下垂整形咨询中的表现 | ChatGPT能够模拟医生与患者之间的对话，并提供基础的外科信息 | 在专业指导方面有限，需进一步探索AI在美容外科咨询中的更广泛角色 | 评估ChatGPT在眼睑下垂整形咨询中的有效性 | 使用来自眼睑下垂整形检查列表的问题 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | ChatGPT | 文本 | 九个问题 |
| 9960 | 2024-08-05 |
All you need is data preparation: A systematic review of image harmonization techniques in Multi-center/device studies for medical support systems
2024-Jun, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108200
PMID:38677080
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系统评价 | 本文评估了医疗支持系统中多中心/设备研究的图像调和技术。 | 提出了图像调和技术可以提高多来源医学影像的AI分析可靠性。 | 并未深入探讨各具体调和技术的局限性和挑战。 | 评估图像调和在多中心和多设备医学影像研究中的应用和效果。 | 分析2013年至2023年间的多中心和多设备医学影像研究的相关文献。 | 数字病理学 | NA | 图像调和技术 | 深度学习 | 图像 | NA |