深度学习在生物医药领域中的应用
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新，已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价10元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 11953 篇文献，本页显示第 10681 - 10700 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10681 | 2024-08-05 |
Efficient and robust phase unwrapping method based on SFNet
2024-Apr-22, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.517676
PMID:38859192
|
研究论文 | 提出了一种基于改进SegFormer网络SFNet的高效且强健的空间相位展开方法 | 使用无位置编码的层次编码器和基于轻量级全连接多层感知器的解码器，提高了相位展开的效率和鲁棒性 | 虽然方法具有较低的参数数量和较好的性能，但仍可能受到训练数据集的限制，尤其是在简单噪声类型上的训练 | 提高光学计量中相位展开的效率和鲁棒性 | 开发和评估一种新的相位展开方法，特别是在处理具有噪声和相位不连续的相位数据时 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SFNet | 模拟数据集 | NA |
| 10682 | 2024-08-05 |
Deep learning-assisted inverse design of nanoparticle-embedded radiative coolers
2024-Apr-22, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.518164
PMID:38859256
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的逆设计方法用于开发纳米粒子嵌入的辐射冷却器 | 提出了一种新颖的深度学习算法用于优化薄膜辐射冷却器的光学常数和材料比例 | 未讨论该方法在实际应用中的长期稳定性 | 研究如何设计高效的辐射冷却器以提高能源效率 | 主要研究氧化物/氮化物纳米粒子嵌入聚乙烯薄膜的光学性质 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 光学数据 | NA |
| 10683 | 2024-08-05 |
Vision transformer empowered physics-driven deep learning for omnidirectional three-dimensional holography
2024-Apr-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.519400
PMID:38859385
|
研究论文 | 本文提出了一种基于视觉变换器的物理驱动深度学习方法，用于生成全方位三维全息图。 | 提出了利用视觉变换器的全局注意力机制来提高三维全息图的生成质量，降低了平面间的串扰。 | NA | 旨在解决三维全息图在生成过程中的平面间串扰和轴向分辨率限制。 | 针对三维全息图的生成和显示进行研究。 | 数字成像 | NA | 深度学习 | 视觉变换器 (ViT) | 全息图 | NA |
| 10684 | 2024-08-05 |
Flexible design of chiroptical response of planar chiral metamaterials using deep learning
2024-Apr-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.510656
PMID:38859355
|
研究论文 | 本文构建了一个双向深度学习网络，旨在加速平面手性超材料的设计过程和光学响应预测 | 提出的BDL网络显著提高了设计速度和预测准确性，且相比传统方法大幅降低了计算成本 | 未提及具体的实验验证和实际应用案例 | 加速平面手性超材料的光学响应设计和预测 | 平面手性超材料的光谱预测与设计 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 双向深度学习网络 | 光谱数据 | 未具体描述样本数量 |
| 10685 | 2024-08-05 |
ICF-PR-Net: a deep phase retrieval neural network for X-ray phase contrast imaging of inertial confinement fusion capsules
2024-Apr-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.518249
PMID:38859383
|
研究论文 | 本文介绍了一种新的深度学习基础的相位恢复方法ICF-PR-Net，用于惯性约束聚变胶囊的X射线相位对比成像 | 提出了一种结合图像形成物理的对象-图像损失函数，从而提升了网络训练的效果 | 在多种情况下保持相位和吸收的恢复质量，但在具体的实验条件下进行测试，可能存在外部变量的影响 | 提升惯性约束聚变胶囊的X射线相位对比成像的相位恢复能力 | ICF-XPCI胶囊的相位信息 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度相位恢复神经网络 | 数值数据集 | 基于ICF胶囊形状特征构建的数据集 |
| 10686 | 2024-08-05 |
Modulation format recognition in a UVLC system based on an ultra-lightweight model with communication-informed knowledge distillation
2024-Apr-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.517666
PMID:38859288
|
研究论文 | 本文提出了一种基于超轻量模型的通信信息知识蒸馏方法，用于在UVLC系统中实现调制格式识别。 | 创新点在于提出了一种新的知识蒸馏方法CIKD，通过高复杂度教师模型指导超轻量学生模型，实现高精度和低延迟的调制格式识别。 | 虽然学生模型可以达到与教师模型相当的准确性，但其整体能力仍受到学生模型参数数量的限制。 | 研究旨在提高出水下可见光通信系统中的调制格式识别的效率和准确性。 | 研究对象为八种调制格式，包括PAM4、QPSK、8QAM-CIR、8QAM-DIA、16QAM、16APSK、32QAM和32APSK。 | 自然语言处理 | NA | 知识蒸馏 | 线性稠密层 | NA | NA |
| 10687 | 2024-08-05 |
Adaptive imaging through dense dynamic scattering media using transfer learning
2024-Apr-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.519771
PMID:38859332
|
研究论文 | 本文提出了一种通过密集动态散射介质进行自适应成像的方法 | 创新点在于利用迁移学习对预训练的去散射模型进行微调，以适应动态变化的散射介质 | 该方法的实际应用仍然受限于对静态和动态非静态散射介质的适应能力 | 研究旨在通过迁移学习改善在动态散射介质中的成像质量 | 主要研究目标为利用已知图像目标的部分信息改善成像效果 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 去散射模型 | 图像 | NA |
| 10688 | 2024-08-05 |
Deep learning-enhanced snapshot hyperspectral confocal microscopy imaging system
2024-Apr-08, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.519045
PMID:38859350
|
研究论文 | 该文章提出了一种快照高光谱共聚焦显微成像系统SHCMS | 通过结合基于数字微镜器件的编码照明显微镜和快照高光谱共聚焦神经网络，创新性地实现了单次拍摄的高光谱成像 | 无相关限制信息提供 | 开发一种快速高分辨率的高光谱成像方法用于生物影像 | 主要研究对象为马铃薯块茎的自发荧光 | 数字病理学 | NA | 高光谱显微成像 | 神经网络 | 图像 | 马铃薯块茎的高对比度160波段图像 |
| 10689 | 2024-08-05 |
Development and Validation of a Deep Learning and Radiomics Combined Model for Differentiating Complicated From Uncomplicated Acute Appendicitis
2024-04, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.08.018
PMID:37775450
|
研究论文 | 本研究旨在开发和验证一个深度学习与放射组学结合的模型，以区分复杂性与简单性急性阑尾炎 | 提出了一种新的结合模型，利用临床特征、CT视觉特征、深度学习特征和放射组学特征进行复杂性与简单性急性阑尾炎的分类 | 基于回顾性数据，可能存在选样偏差和外部验证局限 | 研究的目的是提高急性阑尾炎患者的鉴别诊断准确性 | 1165名成人急性阑尾炎患者的CT影像数据 | 计算机视觉 | 急性阑尾炎 | CT成像，CatBoost | 深度学习与放射组学结合模型 | 医学影像 | 1165名患者（训练队列700名，验证队列465名） |
| 10690 | 2024-08-05 |
Combining Deep Learning and Radiomics for Automated, Objective, Comprehensive Bone Mineral Density Assessment From Low-Dose Chest Computed Tomography
2024-03, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.08.030
PMID:37730494
|
研究论文 | 本文开发了一种基于低剂量胸部计算机断层扫描的智能骨密度筛查模型 | 该研究结合了深度学习和放射组学，创建了一个完全自动化的骨密度评估流程 | 缺乏不同人种和年龄段的广泛验证 | 研究旨在开发智能诊断模型用于骨质疏松症筛查 | 研究对象为442名接受低剂量胸部CT和定量CT检查的参与者 | 数字病理 | 骨质疏松症 | 低剂量胸部计算机断层扫描 (LDCT) | VB-Net | 影像 | 共442名参与者 |
| 10691 | 2024-08-05 |
Deep-learning enabled smart insole system aiming for multifunctional foot-healthcare applications
2024-Feb, Exploration (Beijing, China)
DOI:10.1002/EXP.20230109
PMID:38854485
|
研究论文 | 提出了一种深度学习驱动的智能鞋垫系统，旨在实现多功能足部健康监测应用。 | 该文章创新性地结合了深度学习与智能鞋垫，实现了动态和静态足底压力的高效监测与分析。 | 传统智能鞋垫仅依赖基本的数据分析方法，无法满足用户对全面足部健康保护的多样化需求。 | 旨在提高生活质量与预防足部相关疾病。 | 研究对象为智能鞋垫系统自身及其在足部健康监测中的应用。 | 数字病理学 | 足部疾病 | 深度学习 | 分割方法辅助的深度学习模型 | 传感数据 | 使用了长期的足部压力数据进行分析，具体样本数量未详细说明 |
| 10692 | 2024-08-05 |
Technical note: ShinyAnimalCV: open-source cloud-based web application for object detection, segmentation, and three-dimensional visualization of animals using computer vision
2024-Jan-03, Journal of animal science
IF:2.7Q1
DOI:10.1093/jas/skad416
PMID:38134209
|
研究论文 | 本研究开发了一个名为ShinyAnimalCV的开源云端网络应用，用于在动物科学中教授计算机视觉。 | ShinyAnimalCV提供了一个用户友好的界面，便于进行物体分割、检测和三维可视化，是一个创新的教学工具。 | 尽管ShinyAnimalCV提供了易用的界面，但在某些情况下，用户仍可能需要编程和数据分析技能。 | 研究旨在通过开发ShinyAnimalCV来促进动物科学中的计算机视觉教育。 | 本研究的对象是动物科学学生和相关教育者。 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉 | 预训练的计算机视觉模型 | 图像 | 九个使用俯视动物数据的预训练模型 |
| 10693 | 2024-08-05 |
Human cytokine and coronavirus nucleocapsid protein interactivity using large-scale virtual screens
2024, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2024.1397968
PMID:38855143
|
研究论文 | 本研究利用大型虚拟筛选来理解SARS-CoV-2与人体免疫系统之间的相互作用。 | 提出了一种新算法GIRAF，用于快速评估蛋白质-蛋白质对接的结合界面，同时比较了基于深度学习的AlphaFold2-Multimer和半物理化学的HADDOCK方法的预测能力。 | 研究的限制未详细说明，但可能存在数据的适用性和通用性的问题。 | 研究SARS-CoV-2和人类细胞因子之间的相互作用，以推动针对新型病毒变异的干预措施的开发。 | 分析64种人类细胞因子与来自六种β冠状病毒的17种核壳蛋白的结合亲和力。 | 数字病理学 | NA | 分子对接工具 | AlphaFold2-Multimer和HADDOCK | NA | 64种细胞因子和17种核壳蛋白 |
| 10694 | 2024-08-05 |
Utilizing portable electroencephalography to screen for pathology of Alzheimer's disease: a methodological advancement in diagnosis of neurodegenerative diseases
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1392158
PMID:38855641
|
研究论文 | 本研究提出了一种新型的便携式脑电图用于筛查阿尔茨海默病的非侵入性方法 | 该研究结合了便携式脑电图和先进的深度学习技术，以更具成本效益和可及性的方法识别阿尔茨海默病 | 研究样本量较小，需进一步验证方法的有效性和普遍适用性 | 旨在解决阿尔茨海默病诊断中的侵入性和成本问题 | 35名生物标志物验证的阿尔茨海默病患者与35名健康志愿者的脑电图数据 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 便携式脑电图 | Vision Transformer (ViT) | 脑电图图像 | 70个样本（35名阿尔茨海默病患者和35名健康志愿者） |
| 10695 | 2024-08-05 |
Research on building extraction from remote sensing imagery using efficient lightweight residual network
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2006
PMID:38855201
|
研究论文 | 提出了一种高效轻量的残差网络用于从高分辨率遥感影像中自动提取建筑物 | 提出的ELRNet在编码器-解码器结构中采用了轻量特征提取模块和深度分离卷积，以提高建筑提取的准确性与效率 | 该研究依赖于WHU Building数据集进行评估，可能限制了结果的普遍适用性 | 平衡建筑物提取的准确性与计算量 | 高分辨率遥感影像中的建筑物 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络（CNN） | ELRNet | 图像 | WHU Building数据集 |
| 10696 | 2024-08-05 |
Deep learning in finance assessing twitter sentiment impact and prediction on stocks
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2018
PMID:38855200
|
研究论文 | 本文研究社交媒体情绪与股市波动之间的关系 | 研究设计了一个专门评估与金融市场相关的推特情绪的模型 | 未提及具体的数据限制或模型局限性 | 量化社交媒体表达的情绪与股市波动之间的相关性 | 社交媒体上的金融相关推文 | 机器学习 | NA | 情绪分析算法 | NA | 文本 | 一个综合的数据集，涉及相关股票的推特讨论 |
| 10697 | 2024-08-05 |
2023 Beijing Health Data Science Summit
2024, Health data science
DOI:10.34133/hds.0112
PMID:38854991
|
评论 | 2023年北京健康数据科学峰会成功召开，旨在促进健康数据科学领域的协作 | 首次引入摘要竞赛，聚焦于最新的数据科学方法论，尤其是在医疗保健场景中的人工智能应用 | 未提供具体医学研究或数据分析的详细结果 | 推动数据在改善健康结果方面的使用 | 参与健康数据科学研究的研究人员、实践者和利益相关者 | 健康数据科学 | NA | 人工智能 | NA | NA | 61个摘要提交 |
| 10698 | 2024-08-05 |
Enhancing early breast cancer diagnosis through automated microcalcification detection using an optimized ensemble deep learning framework
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2082
PMID:38855257
|
研究论文 | 该文章提出了一种优化的深度学习集成框架，通过自动微钙化检测来提高早期乳腺癌诊断的准确性 | 引入了一种新的集成模型，通过结合不同架构的优势来增强乳腺癌微钙化检测的准确性和依赖性 | 未能提供具体的样本数量和临床应用案例的广泛性 | 提升乳腺癌早期诊断的准确性和有效性 | 主要研究对象为乳腺微钙化的检测 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | 集成模型（包含AlexNet, GoogLeNet, VGG16, ResNet-50） | 图像 | NA |
| 10699 | 2024-08-05 |
Retraction: Analysis of psychological characteristics and emotional expression based on deep learning in higher vocational music education
2024, Frontiers in psychology
IF:2.6Q2
DOI:10.3389/fpsyg.2024.1433717
PMID:38860053
|
撤回 | 该文章涉及高职音乐教育中基于深度学习的心理特征和情感表达分析 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10700 | 2024-08-05 |
Innovative road distress detection (IR-DD): an efficient and scalable deep learning approach
2024, PeerJ. Computer science
DOI:10.7717/peerj-cs.2038
PMID:38855249
|
research paper | 这篇文章提出了一种创新的道路损伤检测框架IR-DD，利用YOLOv8算法提升检测精度和实时能力 | 本研究通过结合双向特征金字塔网络(BiFPN)递归特征融合和双向连接，优化多尺度特征的利用，解决了传统方法中的信息损失和梯度问题 | 文章未提及具体的局限性 | 研究的目的是提高道路损伤检测的效率和准确性，以确保安全可靠的交通系统 | 研究对象是道路损伤监测及智能城市和自动驾驶车辆的应用 | 计算机视觉 | NA | YOLOv8 | 双向特征金字塔网络（BiFPN） | 图像 | NA |