深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 12087 篇文献，本页显示第 10321 - 10340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10321 | 2024-08-05 |
A deep neural network and transfer learning combined method for cross-task classification of error-related potentials
2024, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2024.1394107
PMID:38933146
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研究论文 | 本文提出了一种结合深度神经网络和迁移学习的方法，用于错误相关电位的跨任务分类。 | 创新性地整合卷积层和变换器编码器，并采用迁移学习策略，有效提高了错误相关电位的分类准确性。 | 目前的方法仍受限于电极信号的高非平稳性和可用ErrPs数据集的有限性。 | 研究如何通过深度学习提高错误相关电位的分类精度。 | 该研究的对象是错误相关电位（ErrPs）及其分类。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络和变换器 | EEG信号 | NA |
| 10322 | 2024-08-05 |
Fully automated planning for anatomical fetal brain MRI on 0.55T
2024-Sep, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30122
PMID:38650351
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研究论文 | 本文探讨了在0.55T MRI上实现胎儿脑MRI的全面自动规划。 | 首次实现了在真实时间内针对胎儿脑部关键平面的完全自动规划，能够拓宽胎儿MRI的使用范围。 | 研究仅涉及九位胎儿受试者，样本量较小，可能影响结果的广泛适用性。 | 旨在通过自动化实时计划提高胎儿MRI的可用性。 | 研究对象为孕期20到37周的胎儿。 | 医学影像学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 9个胎儿样本 |
| 10323 | 2024-08-05 |
Deep learning-based rapid image reconstruction and motion correction for high-resolution cartesian first-pass myocardial perfusion imaging at 3T
2024-Sep, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30106
PMID:38576068
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研究论文 | 本文开发并评估了一种基于深度学习的快速图像重建和运动校正技术，用于3T高分辨率卡氏首次心肌灌注成像。 | 创新点在于提出了一种深度学习驱动的快速图像重建和运动校正技术，能在短时间内提供高质量的图像。 | 本文未提及潜在的限制。 | 本研究旨在提高3T卡氏首次心肌灌注成像的重建速度和图像质量。 | 研究对象为20名受试者的135个切片，涉及单层和多层同时采集数据。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 3D U-Net | 图像 | 20名受试者的135个切片 |
| 10324 | 2024-08-05 |
Using a deep learning prior for accelerating hyperpolarized 13C MRSI on synthetic cancer datasets
2024-Sep, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30053
PMID:38440832
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研究论文 | 本文旨在结合深度学习先验与k空间数据相容性加速超极化碳-13 MRSI的应用，结果在合成癌症数据集上展示 | 提出了一种将深度学习先验与迭代方法结合的框架，从而扩展了深度学习在代谢成像中的应用 | 基于合成数据集进行评估，可能无法代表实际临床数据 | 探讨如何通过深度学习技术提高超极化碳-13 MRSI的重建速度和准确性 | 合成的人脑肿瘤图像、前列腺癌图像和小鼠肿瘤图像 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 超极化碳-13 MRSI | 深度学习模型 | 图像 | 合成数据集包含人脑肿瘤图像33个，前列腺癌图像72个，小鼠肿瘤图像58个 |
| 10325 | 2024-08-05 |
Predictive models and applicability of artificial intelligence-based approaches in drug allergy
2024-Aug-01, Current opinion in allergy and clinical immunology
IF:3.0Q3
DOI:10.1097/ACI.0000000000001002
PMID:38814733
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综述 | 本文回顾了基于人工智能的预测模型在药物过敏诊断中的潜在应用价值 | 文章强调了利用机器学习、深度学习及人工神经网络作为可靠的临床诊断和预测工具的创新点 | 目前关于药物过敏发展的评分和预测模型相对稀缺，大多数依赖于逻辑回归分析 | 探讨基于人工智能的预测模型在药物过敏管理中的有效性 | 研究的对象主要是药物过敏患者的风险分层及管理 | 自然语言处理 | 药物过敏 | 人工智能 | 深度学习 | 文本 | NA |
| 10326 | 2024-08-05 |
APEX-pHLA: A novel method for accurate prediction of the binding between exogenous short peptides and HLA class I molecules
2024-Aug, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2024.05.013
PMID:38772499
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的新方法，准确预测外源短肽与HLA类I分子的结合 | 提出了APEX-pHLA模型，结合textCNN和BiLSTM架构，克服了传统方法在HLA类I等位基因变异和肽段长度上的限制 | NA | 开发高效的预测方法以加速免疫性肽的筛选和疫苗设计 | 外源短肽与人类白细胞抗原（HLA）分子之间的结合 | NA | NA | 深度学习 | textCNN和BiLSTM | NA | 独立测试集和外部测试集的样本数量未具体说明 |
| 10327 | 2024-08-05 |
Revisiting the current and emerging concepts of postharvest fresh fruit and vegetable pathology for next-generation antifungal technologies
2024-Jul, Comprehensive reviews in food science and food safety
IF:12.0Q1
DOI:10.1111/1541-4337.13397
PMID:38924311
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评论 | 本文回顾了当前和新兴的后成熟鲜果蔬菜病理学概念，以促进抗真菌技术的发展 | 提出了基于微生物组和病理组的新概念，为后成熟病原控制技术提供了更全面的观点 | 尚未明确讨论现有控制策略的长期有效性和可持续性 | 研究后成熟鲜果蔬菜的病理，并开发可持续的控制策略 | 后成熟鲜果蔬菜中的真菌感染及其控制策略 | 数字病理学 | NA | 基因组技术，深度学习，人工智能 | NA | NA | NA |
| 10328 | 2024-08-05 |
Real-time object-removal tampering localization in surveillance videos by employing YOLO-V8
2024-Jul, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.15516
PMID:38572826
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研究论文 | 本文提出了一种基于YOLO-V8的监控视频实时物体移除篡改检测方法 | 提出了一种被动的最大中值平均运动残差算法与YOLO-V8结合，用于真实时间的物体移除伪造区域定位 | 未提及具体的局限性 | 研究视频中物体移除伪造的检测与定位方法 | 监控视频中的物体移除伪造 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO-V8 | 视频 | 在SYSU-OBJFORG数据集上进行了训练 |
| 10329 | 2024-08-05 |
An AI healthcare ecosystem framework for Covid-19 detection and forecasting using CronaSona
2024-Jul, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03058-3
PMID:38472600
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研究论文 | 本文旨在建立一个用于COVID-19检测和预测的医疗生态系统框架CronaSona | 创新在于创建一个全面的医疗生态系统框架，解决COVID-19诊断和更广泛健康挑战 | NA | 介绍一种新型框架，简化针对疾病的应用程序开发和构建 | 开发CronaSona应用程序以验证并测试框架的功能 | 数字病理学 | 新冠肺炎 | 深度学习 | NA | 胸部X光图像 | NA |
| 10330 | 2024-08-05 |
Hybrid deep learning and optimized clustering mechanism for load balancing and fault tolerance in cloud computing
2024-Jun-27, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2369137
PMID:38934441
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研究论文 | 本文提出了一种基于混合深度学习的负载平衡算法 | 创新点在于结合多种因素进行负载平衡和故障容忍的深度学习算法 | 未提及具体的限制因素 | 研究云计算中的负载平衡和故障容忍机制 | 研究对象为多个虚拟机(VM)的任务分配 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Deep Q Recurrent Neural Network (DQRNN) | 负载、容量、资源消耗数据 | 未提及样本数量 |
| 10331 | 2024-08-05 |
A flexible, stretchable and wearable strain sensor based on physical eutectogels for deep learning-assisted motion identification
2024-Jun-27, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d4tb00809j
PMID:38836422
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研究论文 | 本文介绍了一种基于物理共晶胶的新型可穿戴应变传感器 | 通过在深共晶溶剂中直接溶解木质素，制备出具有优良性能的物理共晶胶，创新性地结合深度学习技术实现手势识别 | 尽管改善了机械性能和导电性，但仍可能存在材料的长期耐用性和在极端条件下的表现未知 | 探索新型物理共晶胶的应用于可穿戴电子设备的可能性 | 采用木质素增强的物理共晶胶作为应变传感器材料 | 数字病理学 | NA | 深共晶溶剂(DES) | 深度学习 | NA | NA |
| 10332 | 2024-08-05 |
High-accuracy heart rate detection using multispectral IPPG technology combined with a deep learning algorithm
2024-Jun-27, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202400119
PMID:38932695
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研究论文 | 本文提出了一种基于多光谱视频的人体心率检测方法 | 创新点在于结合多光谱成像和IPPG技术，在运动状态下实现高精度心率检测 | NA | 改善传统心率检测技术的精准度和实时性 | 多光谱视频数据集中的心率数据 | 计算机视觉 | NA | IPPG技术 | IPPGResNet18 | 视频 | NA |
| 10333 | 2024-08-05 |
Magnetic nanoparticles for magnetic particle imaging (MPI): design and applications
2024-Jun-27, Nanoscale
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d4nr01195c
PMID:38809214
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review | 本综述探讨了磁性粒子成像（MPI）的基本原理、仪器、磁性纳米粒子示踪剂设计及其应用 | 新型示踪剂设计如锌掺杂铁氧体纳米粒子（Zn-IONPs）和超铁磁铁氧化物纳米粒子链（SFMIOs）提高了MPI的成像质量和临床应用 | NA | 阐明磁性粒子成像（MPI）的进展及其在医学成像中的应用潜力 | 磁性纳米粒子和其作为示踪剂在成像中的应用 | 医学成像 | NA | 磁性粒子成像（MPI） | NA | 成像 | NA |
| 10334 | 2024-08-05 |
A Multimodel-Based Screening Framework for C-19 Using Deep Learning-Inspired Data Fusion
2024-Jun-26, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3400878
PMID:38923476
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的数据融合的多模型筛查框架，用于COVID-19的检测。 | 创新点在于提出了一种多模态数据融合模型，并引入了变异编码器和数据减少机制以提高筛查结果的准确性。 | 现有模型在资源要求方面不足，且不适合轻量化环境。 | 研究目标是提升COVID-19的远程筛查和监测效率。 | 研究对象为利用可穿戴传感器和电子记录数据进行COVID-19筛查的框架。 | 数字病理学 | COVID-19 | 深度学习启发的数据融合 | 多模态融合模型 | 电子记录和可穿戴传感器数据 | 实验室数据集，样本数量未说明 |
| 10335 | 2024-08-05 |
An automated in vitro wound healing microscopy image analysis approach utilizing U-net-based deep learning methodology
2024-Jun-25, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01332-2
PMID:38914942
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研究论文 | 本文提出了一种基于U-net的深度学习方法的自动化体外伤口愈合显微图像分析方法 | 创新性地采用三种不同结构的U-net架构来提高伤口愈合图像分割的敏感性 | 未提及具体的限制因素 | 旨在提高体外伤口愈合图像分析的准确性和效率 | 体外伤口愈合显微图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-net, U-net++, Attention U-net | 图像 | 使用了两个独立的数据集 |
| 10336 | 2024-08-05 |
Temporal dynamics of user activities: deep learning strategies and mathematical modeling for long-term and short-term profiling
2024-Jun-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64120-6
PMID:38914596
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研究论文 | 该论文探讨了社交媒体用户的个人特点分析方法 | 提出了一种结合深度学习策略和数学建模来描述用户长期和短期画像的新方法 | 模型的有效性可能依赖于特定类型的社交媒体数据 | 构建一个能够描述用户行为的协作模型 | 社交媒体用户及其活动 | 机器学习 | NA | 双向LSTM和GRU | NA | 文本 | 30,000条推文 |
| 10337 | 2024-08-05 |
Tongue image fusion and analysis of thermal and visible images in diabetes mellitus using machine learning techniques
2024-06-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64150-0
PMID:38914599
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研究论文 | 本研究旨在通过机器学习技术对糖尿病患者的热成像和可见成像舌头图像进行融合与分析 | 提出使用离散小波变换(DWT)的多种融合规则来分类糖尿病和正常受试者，并应用深度学习和机器学习算法进行健康与糖尿病的区分 | 研究未提及样本的多样性和长期跟踪观察的不足 | 评估融合的舌头图像在糖尿病筛查中的应用 | 包含80名正常受试者和80名糖尿病患者的参与者 | 机器学习 | 糖尿病 | 数字单镜头参考相机和热红外相机 | VGG16和ResNet50 | 图像 | 160个样本，包括80名正常受试者和80名糖尿病患者 |
| 10338 | 2024-08-05 |
3D residual attention hierarchical fusion for real-time detection of the prostate capsule
2024-Jun-24, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01336-y
PMID:38914956
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研究论文 | 该文章提出了一种深度学习方法，用于实时检测前列腺囊膜。 | 提出了一种基于3D残差注意力机制的改进单次多框检测器模型，并使用了Simple, Parameter-Free Attention Module(SimAM)残差注意力融合模块。 | NA | 开发一种用于内窥镜光学图像检测前列腺囊膜的深度学习方法。 | 前列腺囊膜的检测。 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 深度学习 | 3D残差注意力机制 | 内窥镜光学图像 | NA |
| 10339 | 2024-08-05 |
PET/CT deep learning prognosis for treatment decision support in esophageal squamous cell carcinoma
2024-Jun-24, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01737-1
PMID:38913225
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研究论文 | 本研究提出了一种基于PET/CT图像的深度学习方法，以改善食管鳞状细胞癌患者的生存益处和临床管理 | 提出了一个整合六个网络的预治疗PET/CT深度学习模型ESCCPro，用于提高食管鳞状细胞癌患者的生存预测准确性 | 该研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚，且未考虑所有潜在的临床变量 | 改善食管鳞状细胞癌患者的生存益处和临床决策 | 837名来自三个机构的食管鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 食管癌 | PET/CT深度学习 | 集成模型（ESCCPro） | 图像 | 837名食管鳞状细胞癌患者 |
| 10340 | 2024-08-05 |
CMCS: contrastive-metric learning via vector-level sampling and augmentation for code search
2024-Jun-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64205-2
PMID:38914579
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研究论文 | 本文提出了一种基于向量级采样和增强的对比度度量学习CMCS用于代码搜索 | 创新性地提出了一种结合K均值算法的硬负样本采样方法和可控硬度样本增强的方法 | 未提到具体的局限性 | 研究目的在于提高代码搜索模型的训练效率和搜索性能 | 研究对象为代码搜索模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 代码数据 | 使用了大规模数据集CodeSearchNet的七个先进代码搜索模型进行实验 |