深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12186 篇文献，本页显示第 10661 - 10680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10661 | 2024-08-05 |
FF-LPD: A Real-Time Frame-by-Frame License Plate Detector With Knowledge Distillation and Feature Propagation
2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2024.3414269
PMID:38896516
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研究论文 | 提出了一种针对实时准确车牌检测的逐帧车牌检测器。 | 引入了知识蒸馏策略和特征传播方法来提高低级流的性能，并设计了一种空间-时间注意特征传播方法，利用视频中的时间相关性。 | 未提及具体的局限性 | 旨在实现实时准确的自动车牌检测。 | 针对肆意移动车辆的车牌信息进行检测。 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10662 | 2024-08-05 |
MRI-Based Breast Cancer Classification and Localization by Multiparametric Feature Extraction and Combination Using Deep Learning
2024-01, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28713
PMID:37013422
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研究论文 | 本文实现了一种深度学习方法，以从多序列中提取和组合特征来进行乳腺癌分类和检测 | 应用了多参数磁共振成像（mpMRI）的组合，并利用深度学习进行乳腺癌的分类和定位 | 未详细探讨其他成像技术的结合和比较 | 检测和分类乳腺癌的有效技术 | 569例乳腺癌患者的内部队列和125例公共数据集中的外部队列 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 磁共振成像（MRI） | 卷积神经网络和长短期记忆网络 | 图像 | 内部队列569例，外部队列125例 | NA | NA | NA | NA |
| 10663 | 2024-08-05 |
A semi-automatic deep learning model based on biparametric MRI scanning strategy to predict bone metastases in newly diagnosed prostate cancer patients
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1298516
PMID:38919538
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研究论文 | 本文开发了一种半自动模型，用于预测新诊断的前列腺癌患者的骨转移。 | 文章通过结合放射组学、深度学习和临床特征，提出了一种用于骨转移预测的创新模型。 | 该研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚。 | 研究目的在于通过bpMRI图像预测前列腺癌患者的骨转移。 | 研究对象为414名新诊断的前列腺癌患者。 | 数字病理学 | 前列腺癌 | Biparametric MRI (bpMRI) | ResNet | 医学影像 | 414名前列腺癌患者（BM组136名，NO-BM组278名） | NA | NA | NA | NA |
| 10664 | 2024-08-05 |
Association of Sarcopenia With Toxicity-Related Discontinuation of Adjuvant Endocrine Therapy in Women With Early-Stage Hormone Receptor-Positive Breast Cancer
2024-Jan-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2023.07.018
PMID:37506979
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研究论文 | 本研究探讨了肌少症与早期激素受体阳性乳腺癌女性患者中因毒性引起的辅助内分泌治疗提前终止之间的关联 | 首次确认了肌少症与早期激素受体阳性乳腺癌患者中毒性相关的辅助内分泌治疗提前终止之间的显著关联 | 研究未考虑未接受辅助放疗的女性患者，限制了结果的广泛适用性 | 探讨肌少症对早期激素受体阳性乳腺癌女性患者辅助内分泌治疗的影响 | 305名接受放疗和辅助内分泌治疗的早期激素受体阳性乳腺癌女性患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习模型分析常规横截面放射模拟影像 | 逻辑回归分析和Cox回归分析 | 影像数据 | 305名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 10665 | 2024-08-05 |
BrainCDNet: a concatenated deep neural network for the detection of brain tumors from MRI images
2024, Frontiers in human neuroscience
IF:2.4Q2
DOI:10.3389/fnhum.2024.1405586
PMID:38919881
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研究论文 | 本文提出了一种名为BrainCDNet的新型深度学习架构，用于从MRI图像中检测脑肿瘤。 | BrainCDNet通过连接池层和采用'He Normal'初始化处理过拟合问题，增强了图像特征提取和分类的性能。 | 未提及具体的局限性。 | 提高脑肿瘤的检测准确性，减少误诊并促进早期诊断。 | 对比分析健康与病理、不同类型脑肿瘤的MRI图像。 | 计算机视觉 | 脑癌 | 深度学习 | NA | MRI图像 | 使用了二元和多分类的MRI数据库进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 10666 | 2024-08-05 |
CMR-net: A cross modality reconstruction network for multi-modality remote sensing classification
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0304999
PMID:38917124
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的CMR-Net深度学习架构，用于多模态遥感图像数据的分类 | 创新之处在于设计了一个在多模态特征融合阶段的跨模态重建模块，以有效整合来自多种遥感数据的特征 | 该研究的局限性未在摘要中提及 | 本研究旨在解决多模态遥感数据分类中的挑战 | 本研究的对象为两个多模态遥感数据集，包括Houston2013数据集和Berlin数据集 | 遥感 | NA | 卷积神经网络（CNN） | 卷积神经网络（CNN） | 超光谱和激光雷达数据，合成孔径雷达数据 | 两个数据集的样本数量未在摘要中具体说明 | NA | NA | NA | NA |
| 10667 | 2024-08-05 |
A comprehensive evaluation method for dust pollution: Digital image processing and deep learning approach
2024-Aug-15, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134761
PMID:38870848
|
研究论文 | 本文提出了一种新颖的灰度平均分析与深度学习结合的尘埃污染评估方法 | 将灰度平均分析与深度学习相结合，以提高图像分类的准确性和效率 | 未提及针对不同尘埃污染类型的适用性和全面性 | 评估和改善尘埃污染对环境和人类健康的影响 | 300幅自设计的尘埃扩散模拟系统生成的图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 300幅图像 | NA | NA | NA | NA |
| 10668 | 2024-08-05 |
Harmonizing Elastic Modulus and Dielectric Constant of Elastomers for Improved Pressure Sensing Performance
2024-Jun-26, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c06122
PMID:38864718
|
研究论文 | 通过液态金属混合弹性体提升电容压力传感器的灵敏度和可靠性 | 引入无链延伸聚氨酯和液态金属的混合弹性体，平衡电介质层材料的弹性模量和介电常数，从而增强传感性能 | 增加复杂的制造过程和设备可靠性可能受到影响 | 研究如何优化电容压力传感器的性能 | 液态金属混合弹性体及其在压力传感器中的应用 | 材料科学 | NA | 电容传感技术 | CNN | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10669 | 2024-08-05 |
Classifying real-world macroscopic images in the primary-secondary care interface using transfer learning: implications for development of artificial intelligence solutions using nondermoscopic images
2024-Jun-25, Clinical and experimental dermatology
IF:3.7Q1
DOI:10.1093/ced/llad400
PMID:37990943
|
研究论文 | 本研究评估深度学习在非皮肤镜影像数据集上的泛化能力，并探讨如何在缺乏大型诊断标记数据集的情况下获得临床满意的表现 | 引入了在非皮肤镜图像上进行的深度学习模型的训练和微调方法，并探索了真实世界数据的有效利用 | 本研究依赖于已有的数据集，没有构建更大的地方特定数据集 | 评估深度学习如何在初级-次级护理接口的非皮肤镜数据集上泛化 | 2213张来自初级护理的图像和1510张来自次级护理的图像 | 计算机视觉 | 皮肤病 | 深度学习 | EfficientNet和SWIN变换器 | 图像 | 总共3723张来自NHS的数据，外加公共领域的两个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10670 | 2024-08-05 |
ChatGPT versus clinician: challenging the diagnostic capabilities of artificial intelligence in dermatology
2024-Jun-25, Clinical and experimental dermatology
IF:3.7Q1
DOI:10.1093/ced/llad402
PMID:37979201
|
研究论文 | 本文研究了ChatGPT在皮肤科诊断中的能力 | 首次将ChatGPT的诊断能力与皮肤科医生进行比较 | ChatGPT在当前形式下未能显著提高初级或次级护理的诊断率 | 评估ChatGPT在医疗皮肤科病例中的诊断能力 | 对90名在皮肤科急诊诊所就诊的患者的匿名医疗信息进行分析 | 自然语言处理 | 皮肤病 | 深度学习技术 | NA | 临床信息 | 36名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 10671 | 2024-08-05 |
Estimating mandibular growth stage based on cervical vertebral maturation in lateral cephalometric radiographs using artificial intelligence
2024-Jun-24, Progress in orthodontics
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40510-024-00527-1
PMID:38910180
|
研究论文 | 本研究旨在利用人工智能通过侧位头影测量图估计下颌骨生长阶段。 | 提出了一种新的方法，将颈椎与下颌骨生长斜率直接相关联，区别于以往的常规CVM阶段命名。 | 研究仅限于200名样本，可能影响结果的广泛适用性。 | 研究旨在确定下颌骨生长阶段以优化正畸治疗时机。 | 研究对象为200名患者的侧位头影测量图像，包含108名女性和92名男性。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | CNN, ResNet-18 | 图像 | 200人，663幅图像 | NA | NA | NA | NA |
| 10672 | 2024-08-05 |
Image-based facial emotion recognition using convolutional neural network on emognition dataset
2024-06-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65276-x
PMID:38910179
|
研究论文 | 本研究使用卷积神经网络从Emognition数据集中检测面部表情的情感。 | 研究扩展了深度学习在面部情感识别中的应用，并使用了包含十种目标情感的新数据集。 | 研究中可能存在的数据集偏差和面部表情的多样性限制了结果的普遍性。 | 研究目标是提高基于面部图像的情感识别的准确性。 | 研究对象为Emognition数据集中包含的十种情感的面部图像。 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10673 | 2024-08-05 |
Enhancing automated vehicle identification by integrating YOLO v8 and OCR techniques for high-precision license plate detection and recognition
2024-Jun-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65272-1
PMID:38909147
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研究论文 | 本论文提出了一种基于YOLO v8和OCR技术的高精度车牌检测与识别方法 | 通过集成YOLO v8深度学习方法和OCR技术，开发了一种创新的车牌检测与识别方法 | 所使用的数据集仅包含270张互联网图像，可能限制了模型的泛化能力 | 提升自动车辆识别系统的准确性和效率 | 通过计算机视觉和机器学习技术进行车牌的检测和字符识别 | 计算机视觉 | NA | YOLO v8，OCR | NA | 图像 | 270张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 10674 | 2024-08-05 |
A Military Audio Dataset for Situational Awareness and Surveillance
2024-Jun-22, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03511-w
PMID:38909048
|
研究论文 | 本文构建并介绍了一个新的军事音频数据集MAD，用于音频分类系统的训练和评估 | 提出了一个包含独特特征的军事音频数据集，填补了现有公共数据集的空白 | 数据集可能对特定军事活动的应用有限，且没有提供大规模的现实场景样本 | 旨在为音频分类系统提供一个适合的训练和评估数据集 | 涉及来自各种军事视频的音频样本，包含7类声源 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 音频 | 涉及8,075个音频样本 | NA | NA | NA | NA |
| 10675 | 2024-08-05 |
RmdnCache: Dual-Space Prefetching Neural Network for Large-Scale Volume Visualization
2024-Jun-05, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2024.3410091
PMID:38837917
|
研究论文 | 本文提出了一种名为RmdnCache的深度学习预取方法，以优化大规模体积可视化中的数据流 | 创新性地结合了RNN和MDN网络进行预测，以减少输入延迟 | NA | 旨在减少大规模体积可视化中的输入延迟 | 3D科学数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | RNN和MDN | 体积数据 | 真实大规模体积数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 10676 | 2024-08-05 |
Thermal mapping the eye: A critical review of advances in infrared imaging for disease detection
2024-Apr, Journal of thermal biology
IF:2.9Q1
DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.103867
PMID:38744026
|
review | 对红外成像在眼病检测中的进展进行了关键性回顾 | 探讨了机器学习和深度学习算法在IRT眼科检查中的整合 | 未详细说明具体的限制因素 | 理解IRT在眼科检查中的应用、优势、局限性和最新发展 | 分析与眼科相关的红外热成像技术 | 数字病理学 | 干眼症、糖尿病视网膜病、青光眼、过敏性结膜炎和炎症疾病 | 红外热成像（IRT） | NA | 图像 | 192篇文献 | NA | NA | NA | NA |
| 10677 | 2024-08-07 |
Beyond the AJR: Deep Learning Shows Promise in the Detection of Retinal Hemorrhage on Pediatric Head CT
2024-04, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.30096
PMID:37610781
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10678 | 2024-08-05 |
METhodological RadiomICs Score (METRICS): a quality scoring tool for radiomics research endorsed by EuSoMII
2024-Jan-17, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-023-01572-w
PMID:38228979
|
研究论文 | 提出了一种新的质量评分工具METRICS，以评估和提高放射组学研究的质量 | 首次提出基于专家意见的项目的重要性权重，并采用透明的方法来评估放射组学研究的质量 | N/A | 评估和提高放射组学研究的质量 | 国际专家小组对放射组学研究的质量进行评估 | 数字病理学 | N/A | N/A | N/A | N/A | 59名专家参与来自19个国家 | NA | NA | NA | NA |
| 10679 | 2024-08-05 |
Enhancing semantic segmentation in chest X-ray images through image preprocessing: ps-KDE for pixel-wise substitution by kernel density estimation
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0299623
PMID:38913621
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研究论文 | 本研究提出了一种新的图像预处理技术ps-KDE，以提高胸部X光图像的深度学习语义分割效果 | ps-KDE通过基于图像像素在所有图像中的标准化频率来增强图像对比度，进而改善深度学习算法的性能 | 本研究的局限性在于所使用的数据集的异质性可能影响结果的普适性 | 研究深度学习算法在胸部X光图像中的器官分割效果 | 主要研究对象是心脏、左肺、右肺、左锁骨和右锁骨的分割 | 计算机视觉 | 肺癌 | ps-KDE | U-Net | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10680 | 2024-08-05 |
A novel approach for APT attack detection based on feature intelligent extraction and representation learning
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305618
PMID:38913651
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研究论文 | 本研究提出了一种基于特征智能提取和表示学习的APT攻击检测新方法 | 提出的FIERL模型结合了BiLSTM深度学习网络和注意力网络，创新性地聚合和提取APT IP在网络流量中的异常行为 | 未提及具体的局限性 | 旨在实现对APT攻击活动的早期检测和预警 | 研究对象为APT IP与正常IP的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | BiLSTM | 网络流量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |