深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12391 篇文献，本页显示第 9981 - 10000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9981 | 2024-08-05 |
Bibliometric Analysis and Visualization of Scientific Literature on Heart Disease Classification Using a Logistic Regression Model
2024-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.63337
PMID:39070375
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研究论文 | 本研究通过文献计量分析调查了心脏病分类中使用逻辑回归模型的研究生产力 | 揭示了心脏病分类领域的研究模式和未来趋势，强调了重要的研究团队和国家 | 研究只考虑了来自Scopus的数据，排除了其他数据库的文献，并且仅关注2019年后的开发 | 探讨心脏病分类中逻辑回归模型的研究生产力和影响力 | 心脏病分类相关的科学文献 | 机器学习 | 心脏病 | 逻辑回归 | NA | 文献 | 2331篇文献 | NA | NA | NA | NA |
| 9982 | 2024-08-04 |
Magnetic resonance imaging-based bone imaging of the lower limb: Strategies for generating high-resolution synthetic computed tomography
2024-04, Journal of orthopaedic research : official publication of the Orthopaedic Research Society
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jor.25707
PMID:37807082
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研究论文 | 本研究旨在评估生成适用于骨科护理的高分辨率磁共振成像（MRI）基础的合成计算机断层扫描（sCT）图像的方法 | 提出了使用低分辨率数据生成高分辨率sCT图像的新方法 | 使用低分辨率CT数据训练模型导致产生的sCT图像模糊 | 研究低分辨率CT数据在生成高分辨率sCT中的应用 | 针对三个解剖区域的MRI和CT配对数据 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | MRI和CT数据 | 三种解剖区域的数据（高分辨率的膝盖和踝关节数据，以及低分辨率的髋关节数据） | NA | NA | NA | NA |
| 9983 | 2024-08-04 |
Development of an automated estimation of foot process width using deep learning in kidney biopsies from patients with Fabry, minimal change, and diabetic kidney diseases
2024-01, Kidney international
IF:14.8Q1
DOI:10.1016/j.kint.2023.09.011
PMID:37774924
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研究论文 | 本文开发了一种使用深度学习自动估计足突宽度的技术，用于患者的肾脏活检。 | 创新点在于开发了一种基于深度学习的自动化FPW估计技术，并通过云应用使其易于访问。 | 当前研究只使用了有限数量的患者样本，未涵盖所有类型的肾脏疾病。 | 研究旨在提高肾脏疾病中足突宽度的测量效率和可获取性。 | 研究对象为来自Fabry病、2型糖尿病、最小变病和正常个体的肾脏活检图像。 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 深度学习 | U-Net | 电子显微镜图像 | 56名Fabry病患者，15名2型糖尿病患者，10名最小变病患者和17名正常个体 | NA | NA | NA | NA |
| 9984 | 2024-08-05 |
Performance Investigation of Somfit Sleep Staging Algorithm
2024, Nature and science of sleep
IF:3.0Q2
DOI:10.2147/NSS.S463026
PMID:39071546
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研究论文 | 研究了新型家用睡眠监测设备Somfit的睡眠分期算法的准确性 | 提出了一种基于卷积神经网络架构的Somfit深度学习睡眠分期算法 | 研究中仅限于睡眠监测设备的准确性验证，未包含其他可能影响的因素 | 探讨Somfit睡眠分期算法在家用睡眠监测设备中的准确性 | 110名有阻塞性睡眠呼吸暂停症状的参与者 | 数字病理学 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 无创监测技术 | 卷积神经网络 (CNN) | 多导睡眠监测数据 | 110名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 9985 | 2024-08-05 |
A cutting-edge deep learning-and-radiomics-based ultrasound nomogram for precise prediction of axillary lymph node metastasis in breast cancer patients ≥ 75 years
2024, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2024.1323452
PMID:39072273
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研究论文 | 本研究旨在开发一种基于深度学习和放射组学的超声命名法，以评估75岁及以上乳腺癌患者腋窝淋巴结转移风险 | 本研究结合深度学习与放射组学，提出了一种新的超声命名法，极大提升了预测腋窝淋巴结转移的准确性 | 样本仅限于接受哨兵淋巴结活检或腋窝淋巴结清扫的患者，可能影响结果的普适性 | 研究旨在提高75岁及以上乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测的准确性 | 研究对象为75岁及以上的乳腺癌患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 超声, 深度学习 | DenseNet-201 | 图像 | 75岁及以上乳腺癌患者，具体样本数量未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 9986 | 2024-08-05 |
Advanced integration of 2DCNN-GRU model for accurate identification of shockable life-threatening cardiac arrhythmias: a deep learning approach
2024, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2024.1429161
PMID:39072217
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研究论文 | 本研究提出了一种新的混合方法，用于自动检测危险的心律失常。 | 提出了一种新的深度学习架构的混合神经网络来分类危险心律失常，利用小段ECG信号的连续小波变换技术将信号转化为图像。 | 研究中使用的数据集可能在特征和样本方面存在不平衡的问题，尚未探讨其他心律失常种类。 | 旨在开发一种有效的混合方法，用于自动识别重症心律失常。 | 研究主要对象为心脏病患者的短ECG片段。 | 机器学习 | 心血管疾病 | 连续小波变换 (CWT) | 混合神经网络 | ECG数据 | 使用实际ECG数据以及通过SMOTE方法合成的ECG数据 | NA | NA | NA | NA |
| 9987 | 2024-08-05 |
Exploratory analysis of swallowing behaviour in community-dwelling older adults using a wearable device: Differences by age and ingestant under different task loads
2024 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076241264640
PMID:39070893
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研究论文 | 本文开发了一种新的方法来评估吞咽行为 | 采用可穿戴设备非侵入性地监测吞咽声音，评估不同年龄和食物对吞咽行为的影响 | 研究样本相对较小，仅限于健康参与者，可能不适用于所有人群 | 提出一种新的评估吞咽行为的方法 | 健康的社区老年人，分为年轻组和老年组 | 数字病理学 | 老年疾病 | 深度学习 | 神经网络 | 生物声音 | 69名参与者（年轻组32人，老年组37人） | NA | NA | NA | NA |
| 9988 | 2024-08-05 |
LSTM-Based Prediction Model for Tuberculosis Among HIV-Infected Patients Using Structured Electronic Medical Records: A Retrospective Machine Learning Study
2024, Journal of multidisciplinary healthcare
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/JMDH.S467877
PMID:39070689
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研究论文 | 本研究建立了一种基于LSTM的预测模型，以利用电子病历预测HIV感染者中的结核病。 | 结合多层感知机分类器与长短时记忆网络（LSTM）提高了电子健康记录的提取和疾病预测能力。 | 尽管模型在识别HIV-结核共感染方面表现准确，但仍存在进一步优化和泛化的机会。 | 研究旨在通过电子健康记录构建预测模型，为HIV感染者中的结核病提供早期检测和精准干预的科学依据。 | 研究对象为4540名HIV感染患者，重点分析其结核病的感染情况及相关特征。 | 机器学习 | 结核病 | 机器学习，电子健康记录，自然语言处理 | 多层感知机，LSTM | 电子病历数据 | 4540名（HIV感染者） | NA | NA | NA | NA |
| 9989 | 2024-08-05 |
Differentiation of glioblastoma from solitary brain metastasis using deep ensembles: Empirical estimation of uncertainty for clinical reliability
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108288
PMID:38941861
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研究论文 | 本文开发了一种临床可靠的深度学习模型，以区分胶质母细胞瘤与孤立性脑转移。 | 通过提供预测不确定性估计和可解释性，提升了深度学习模型的临床可靠性。 | 模型的高不确定性组在预测性能上表现较差，可能受到数据不平衡的影响。 | 研究旨在开发一种能够区分胶质母细胞瘤和孤立性脑转移的深度学习模型。 | 研究对象包括469名患者，其中300名为胶质母细胞瘤患者，169名为孤立性脑转移患者。 | 深度学习 | 胶质母细胞瘤 | 深度集成学习 | DenseNet121 | 多参数MRI | 469名患者，包含300名胶质母细胞瘤和169名孤立性脑转移 | NA | NA | NA | NA |
| 9990 | 2024-08-05 |
Light&fast generative adversarial network for high-fidelity CT image synthesis of liver tumor
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108252
PMID:38843572
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研究论文 | 提出了一种生成对抗网络模型，以提升肝肿瘤CT图像合成的真实度 | 本研究通过新颖的梯度传递采样模块和注意力模块，提高了图像合成的质量和生成模型的准确性 | 本研究主要集中于肝细胞癌的模型构建，可能对其他类型的肿瘤适用性有限 | 改善肝细胞癌辅助诊断的准确性 | 生成接近真实分布的肝脏和肿瘤图像 | 数字病理学 | 肝癌 | 生成对抗网络(GAN) | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9991 | 2024-08-05 |
MACFNet: Detection of Alzheimer's disease via multiscale attention and cross-enhancement fusion network
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108259
PMID:38865795
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研究论文 | 本研究提出了一种新颖的多尺度注意力和交叉增强融合网络MACFNet，用于阿尔茨海默病的检测 | 提出了一种新颖的交叉增强融合模块和高效空间通道注意力模块，改进了不同模态低级特征的融合和交互 | 该研究的结果依赖于阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）数据集，可能在其他数据集上表现不同 | 旨在提高阿尔茨海默病的早期诊断准确性 | 研究对象为阿尔茨海默病患者与正常对照及轻度认知障碍者 | 数字病理学 | 老年痴呆症 | 深度学习 | 多尺度注意力网络 | 神经影像数据 | 使用来自阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）数据集的样本 | NA | NA | NA | NA |
| 9992 | 2024-08-05 |
Suppressing the HIFU interference in ultrasound guiding images with a diffusion-based deep learning model
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108304
PMID:38954917
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研究论文 | 本文提出了一种基于扩散的深度学习模型，用于抑制高强度聚焦超声（HIFU）在超声引导图像中的干扰 | 这是第一个为抑制HIFU干扰而开发的基于扩散的模型 | NA | 提出一种新的方法来实时监测非侵入性手术过程 | 高强度聚焦超声手术中的超声引导图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习，扩散隐式模型 | 扩散隐式模型（HIFU-Diff） | 图像 | 进行了一系列的离体和在体实验 | NA | NA | NA | NA |
| 9993 | 2024-08-05 |
Multi-omics deep learning for radiation pneumonitis prediction in lung cancer patients underwent volumetric modulated arc therapy
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108295
PMID:38905987
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研究论文 | 本文评估了辐射组学、剂量组学和深度学习在预测肺癌患者放射性肺炎的可行性和准确性 | 通过结合辐射组学、剂量组学和深度学习特征，从而提高了对肺癌患者放射性肺炎预测的准确性 | 在外部验证中，模型的特异性较低，需进一步优化和验证 | 提高接受体积调制弧形治疗的肺癌患者的放疗安全性和管理 | 318名和31名接受体积调制弧形治疗的肺癌患者 | 机器学习 | 肺癌 | 辐射组学、剂量组学、深度学习 | ResNet-34 | 图像 | 318名用于训练和31名用于外部验证的肺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 9994 | 2024-08-05 |
CPSS: Fusing consistency regularization and pseudo-labeling techniques for semi-supervised deep cardiovascular disease detection using all unlabeled electrocardiograms
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108315
PMID:38991373
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的半监督学习算法CPSS，旨在利用未标记的心电图（ECG）提高心血管疾病（CVD）检测的性能 | CPSS算法结合了一致性正则化和伪标签技术，能有效利用未标记的ECG数据，从而减少标签负担 | 论文中未提及算法在不同临床情境下的普适性和可迁移性 | 研究旨在通过充分利用未标记的ECG数据改善心血管疾病检测的性能 | 研究对象为未标记的心电图数据及其与标记数据的结合 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | VGGNet与ResNet | 心电图（ECG） | 使用了10%的标记ECG数据进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 9995 | 2024-08-05 |
AiCarePWP: Deep learning-based novel research for Freezing of Gait forecasting in Parkinson
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108254
PMID:38905989
|
研究论文 | 本研究提出一种基于深度学习的AiCarePWP设备，用于预测帕金森病患者的运动冻结事件。 | 该研究引入了一种新的电刺激提示方法来改善步态功能，并减少帕金森病患者中运动冻结的发生率。 | 研究中未提及样本的多样性和长期效果评估的局限性 | 研究旨在开发一种可穿戴设备，以识别即将发生的运动冻结事件，并刺激患者的动作。 | 研究对象为帕金森病患者，重点分析其步态参数和运动冻结事件的预测。 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 卷积神经网络 | CNN | 传感器数据 | 47种步态特征 | NA | NA | NA | NA |
| 9996 | 2024-08-05 |
Artificial intelligence in retinal screening using OCT images: A review of the last decade (2013-2023)
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108253
PMID:38861878
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综述 | 本文全面回顾了光学相干断层扫描（OCT）在眼科疾病检测中的应用 | 探讨了机器学习和深度学习在OCT图像处理中的优势，尤其是深度学习模型的预训练网络的应用 | 可能未能覆盖所有相关文献，且选取的文献质量参差不齐 | 旨在评估OCT图像在眼科疾病检测、特征提取和监测中的作用 | 研究了多种眼科病症，包括青光眼、视网膜黄斑变性及其他相关病症 | 数字病理学 | 眼科疾病 | 机器学习，深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 76篇期刊文章 | NA | NA | NA | NA |
| 9997 | 2024-08-05 |
Automatic semantic segmentation of EHG recordings by deep learning: An approach to a screening tool for use in clinical practice
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108317
PMID:38996804
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研究论文 | 本研究设计并验证了一种自动分割和筛选EHG记录中生理段落的系统，以促进临床实践中的使用 | 该研究开发的自动化工具能够有效替代专家的手动分割，填补现有预测系统的空白 | 模型在挑战性高或复杂的记录情况下的性能可能仍然有限 | 研究目标是为EHG信号的自动处理设计一个系统，以预测早产 | 研究对象为单胎妊娠女性的EHG记录 | 数字病理学 | 早产 | EHG（电生理监测） | U-Net, U-Net++, U-Net 3+ | 信号 | 369个EHG记录（300个来自TPEHG DS数据库，69个来自Ci2B-La Fe数据库） | NA | NA | NA | NA |
| 9998 | 2024-08-05 |
A deep learning approach for overall survival prediction in lung cancer with missing values
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108308
PMID:38968829
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习方法，用于处理肺癌患者生存预测中的缺失值问题 | 提出了一种新的生存分析方法，利用变压器架构动态处理缺失数据而无需插补策略 | 模型可能在面对极端缺失数据时表现不佳 | 旨在开发一个能够处理缺失数据的人工智能模型，以提高非小细胞肺癌患者的生存预测准确性 | 研究对象为非小细胞肺癌（NSCLC）患者 | 机器学习 | 肺癌 | 变压器架构 | 变压器模型 | 表格数据 | 使用了共6年的患者数据进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 9999 | 2024-08-05 |
NNBGWO-BRCA marker: Neural Network and binary grey wolf optimization based Breast cancer biomarker discovery framework using multi-omics dataset
2024-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108291
PMID:38909399
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研究论文 | 本文提出了一种基于神经网络和二元灰狼优化的乳腺癌生物标志物发现框架 | 将深度学习与多组学数据相结合，进行特征选择以识别乳腺癌生物标志物 | 当前研究中仅限于特定的生物标志物，其他可能的标志物尚未探讨 | 旨在通过多组学数据准确分类乳腺癌亚型 | 使用多组学数据分析乳腺癌生物标志物 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习，二元灰狼优化 | 前馈神经网络 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10000 | 2024-08-05 |
Quantitative structure-retention relationships for pyridinium-based ionic liquids used as gas chromatographic stationary phases: convenient software and assessment of reliability of the results
2024-Aug-16, Journal of chromatography. A
DOI:10.1016/j.chroma.2024.465144
PMID:38996513
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研究论文 | 本研究针对用于气相色谱的基于吡啶的离子液体的定量结构-保留关系进行研究 | 首次提供了足够大的结构多样化化合物的数据集以支持离子液体基固定相的QSRR研究 | 研究中提到的数据集小的扰动可能会影响结果的可靠性，需谨慎处理 | 旨在填补关于基于离子液体的固定相的QSRR研究的空白 | 研究对象为三种具有取代吡啶阳离子的离子液体 | 数字病理学 | NA | 气相色谱法 | 深度学习模型和线性模型 | 化合物数据 | 123-158种化合物 | NA | NA | NA | NA |