深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 11910 篇文献，本页显示第 10781 - 10800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10781 | 2024-08-05 |
CDK: A novel high-performance transfer feature technique for early detection of osteoarthritis
2024-Dec, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2024.100382
PMID:38840834
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研究论文 | 这篇文章介绍了一种新颖的酬载学习方法，用于从X射线图像中提取特征以提高骨关节炎的检测精度 | 该研究提出了一种新颖的CDK集成模型，将两种先进的机器学习模型与深度学习方法结合，以显著地提高骨关节炎的检测准确性 | 传统的诊断方法在准确性和客观性方面存在局限性 | 研究的目的是改进骨关节炎的早期检测和分类 | 研究对象为总计3615个膝关节X射线图像的公开数据集 | 机器学习 | 骨关节炎 | NA | CNN, 决策树, K-最近邻分类器 | 图像 | 3615个膝关节X射线图像 |
| 10782 | 2024-08-05 |
Developing a regional scale construction and demolition waste landfill landslide risk rapid assessment approach
2024-Jul-15, Waste management (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.wasman.2024.05.042
PMID:38810396
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研究论文 | 本文提出了一种创新的方法，以快速评估区域范围内的建筑和拆除垃圾填埋场滑坡风险 | 本研究利用深度学习模型快速定位可疑填埋场并开发基于环境因素的风险评估模型 | 现有研究主要集中在单个填埋场的风险评估，缺乏对多个填埋场的快速评估能力 | 旨在通过整合计算机视觉和环境分析来提高填埋场滑坡风险评估的有效性 | 研究对象包括位于深圳的52个可疑建筑和拆除垃圾填埋场 | 数字路径学 | NA | 深度学习 | NA | 环境数据 | 52个可疑垃圾填埋场 |
| 10783 | 2024-08-05 |
Automatic 3D left atrial strain extraction framework on cardiac computed tomography
2024-Jul, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108236
PMID:38776829
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研究论文 | 该研究提出了一种基于深度学习的全自动框架，用于从心脏CT图像中提取三维左心房应变 | 这是首个完全自动化的深度学习框架，针对心脏CT的三维左心房应变提取 | 该研究主要集中在少数病例上，可能需进一步验证其通用性 | 旨在改进左心房功能评估方法，提供超越超声心动图的评估手段 | 111名接受心电图门控对比增强CT检查的患者 | 数字病理学 | 心房颤动 | CT, 深度学习 | GN-U-Net | 图像 | 111名患者 |
| 10784 | 2024-08-05 |
Digitalization of phosphorous removal process in biological wastewater treatment systems: Challenges, and way forward
2024-Jul-01, Environmental research
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.envres.2024.119133
PMID:38735379
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综述 | 论文讨论了在生物废水处理系统中磷回收的数字化过程和面临的挑战 | 提出了将人工智能算法应用于预测废水处理厂中磷动态的创新点 | 缺乏对与水-能源-资源回收-环境关联的网络物理框架的全面分析 | 分析如何利用新兴技术提高废水处理效率和磷回收能力 | 主要对象是废水处理厂中的磷回收过程 | 数字病理学 | NA | 人工智能 | 深度学习 | NA | NA |
| 10785 | 2024-08-05 |
Deep learning reconstruction for high-resolution computed tomography images of the temporal bone: comparison with hybrid iterative reconstruction
2024-Jul, Neuroradiology
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s00234-024-03330-1
PMID:38514472
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研究论文 | 本研究探讨了深度学习重建（DLR）在颞骨高分辨率CT图像质量方面是否优于混合迭代重建（HIR） | 提出了一种新的深度学习重建方法，并与传统的混合迭代重建方法进行比较，显示出在图像质量上的显著提升 | 本研究的样本大小较小，仅包含36名患者 | 研究深度学习重建对颞骨高分辨率CT图像质量的影响 | 36名接受颞骨高分辨率CT检查的患者 | 数字病理学 | NA | 深度学习重建（DLR） | NA | 图像 | 36名患者（15名男性，21名女性） |
| 10786 | 2024-08-05 |
Deep learning based detection of osteophytes in radiographs and magnetic resonance imagings of the knee using 2D and 3D morphology
2024-Jul, Journal of orthopaedic research : official publication of the Orthopaedic Research Society
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jor.25800
PMID:38323840
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研究论文 | 本研究探讨了膝关节形态在自动检测骨刺中的区分能力 | 提出了一种基于深度学习的模型，可以在X光和MRI数据中自动检测骨刺并评估不同组织的形态 | 本研究未提供对更早期骨刺变化的充分评估标准 | 研究膝关节形态在自动检测骨刺中的应用 | 膝关节的骨骼、软骨及半月板的形态数据 | 数字病理学 | NA | 深度学习 (DL) | NA | X光和磁共振成像 (MRI) 数据 | NA |
| 10787 | 2024-08-05 |
DermSynth3D: Synthesis of in-the-wild annotated dermatology images
2024-Jul, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2024.103145
PMID:38615432
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研究论文 | 本文提出了一种新框架DermSynth3D，用于合成真实场景下注释的皮肤病图像。 | DermSynth3D通过将皮肤疾病模式融入3D纹理网格并生成多视角的2D图像，解决了现有皮肤病数据集的局限性。 | 尚未提及具体的局限性。 | 旨在解决皮肤病图像分析领域中数据集的不足。 | 合成皮肤病的2D图像及其相应的语义分割注释。 | 计算机视觉 | 皮肤病 | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 10788 | 2024-08-05 |
Simultaneous determination of pigments of spinach (Spinacia oleracea L.) leaf for quality inspection using hyperspectral imaging and multi-task deep learning regression approaches
2024-Jun-30, Food chemistry: X
DOI:10.1016/j.fochx.2024.101481
PMID:38840724
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研究论文 | 本研究利用高光谱成像和多任务深度学习回归方法同时测定菠菜叶中的色素含量以进行质量检测 | 结合高光谱成像和多任务学习方法，可以同时预测菠菜的多个质量属性 | 仅限于在特定的存储条件下进行实验，可能不适用于所有情况 | 快速准确地测定菠菜叶中的色素含量以进行质量检查 | 不同存储条件下的菠菜叶，主要测定其叶绿素和类胡萝卜素的含量 | 数字病理 | NA | 高光谱成像 | 卷积神经网络(CNN) | 图像 | 不同存储条件下的菠菜样本，具体样本数量未提供 |
| 10789 | 2024-08-05 |
Nuclei-level prior knowledge constrained multiple instance learning for breast histopathology whole slide image classification
2024-Jun-21, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.109826
PMID:38832012
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研究论文 | 提出了一种基于核级先验知识约束的多实例学习方法用于乳腺全切片图像分类 | NPKC-MIL方法结合了转移学习、聚焦池化和K-NN算法，提升了深度学习模型的可解释性与分类精度 | 缺乏对其他类型癌症的适用性验证 | 改进乳腺癌全切片图像的分类精度和可解释性 | 乳腺癌患者的全切片组织图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 转移学习, K-NN | NA | 图像 | NA |
| 10790 | 2024-08-05 |
A deep learning approach based on graphs to detect plantation lines
2024-Jun-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31730
PMID:38841473
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研究论文 | 提出了一种基于图的深度学习方法来检测农业景观中的种植线 | 使用图建模考虑每个植物位置作为顶点，形成边，并基于三个概率分类边来进行种植线检测 | 方法的表现可能在复杂的种植模式中仍然存在挑战 | 开发一种自动检测种植线的深度学习方法 | 农业航拍图像中的玉米、橙子和桉树种植线 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | VGG16 | 图像 | 涉及玉米、橙子和桉树的多个样本 |
| 10791 | 2024-08-05 |
Application of deep learning classification model for regional evaluation of roof pressure support evolution effects over time in coal mining face
2024-Jun-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31824
PMID:38841511
|
研究论文 | 本文提出了一个基于深度学习的液压支撑质量评估模型 | 引入了动态柱压力变化的评估方法，并使用改进的LeNet-5网络进行支持质量分类 | 未提及研究中的具体限制 | 评估煤矿工作面液压支撑质量的动态演化 | 液压支撑腿压力及其动态变化 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 改进的LeNet-5 | 时空压力子矩阵样本 | NA |
| 10792 | 2024-08-05 |
Unsupervised stain augmentation enhanced glomerular instance segmentation on pathology images
2024-Jun-07, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-024-03154-7
PMID:38848032
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研究论文 | 本文提出了一种基于无监督染色增强的肾小球实例分割方法 | 提出了一种基于对比无配对转换的方法，实现了不同染色方法之间的转换，从而提高了训练集的染色多样性 | 未提及本文方法在不同类型病理图像上的可扩展性 | 探索如何通过无监督染色增强来改善病理图像中的肾小球分割 | 216个不同染色的病理全切片图像 | 数字病理学 | NA | 无监督染色增强 | Mask R-CNN, Swin Transformer | 图像 | 216个WSI |
| 10793 | 2024-08-05 |
Deep random forest with ferroelectric analog content addressable memory
2024-Jun-07, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adk8471
PMID:38838137
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研究论文 | 提出了一种通过铁电模拟内容可寻址存储器实现的深随机森林加速器 | 利用铁电场效应晶体管构建超紧凑的存储单元，能效高地执行分支分割操作 | 未提及具体的限制条件 | 实现高效的深随机森林加速器以提高边缘智能任务的性能 | 深随机森林加速器及其与铁电模拟内容可寻址存储器的映射 | 机器学习 | NA | 铁电模拟内容可寻址存储器 | 深随机森林 | NA | NA |
| 10794 | 2024-08-07 |
A deep learning solution to detect left ventricular structural abnormalities with chest X-rays: towards trustworthy AI in cardiology
2024-Jun-07, European heart journal
IF:37.6Q1
DOI:10.1093/eurheartj/ehad775
PMID:38527415
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10795 | 2024-08-05 |
A Comprehensive Review on Deep Learning Techniques in Alzheimer's Disease Diagnosis
2024-Jun-06, Current topics in medicinal chemistry
IF:2.9Q3
|
综述 | 这篇文章全面回顾了深度学习技术在阿尔茨海默病（AD）诊断中的应用 | 本文独特地对ATN生物标志物进行分类，并系统描述了各种深度学习算法在早期AD评估中的应用 | 未在摘要中提及具体的限制条件 | 探讨深度学习技术以改善阿尔茨海默病的诊断方法 | 主要关注与阿尔茨海默病相关的多个生物标志物和深度学习方法 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、k近邻（k-NN）、深度玻尔兹曼机（DBM）、深度信念网络（DBN） | NA | NA |
| 10796 | 2024-08-05 |
Artificial Intelligence in Cancer Diagnosis: A Game-Changer in Healthcare
2024-Jun-06, Current pharmaceutical biotechnology
IF:2.2Q3
|
综述 | 本文概述了人工智能在早期癌症检测中的潜在应用 | 强调了深度学习算法在大数据集中识别复杂模式的优势，并讨论了人工智能在癌症诊断中的潜力 | 探讨了人工智能在医疗保健应用中的缺点和风险，如资源需求、数据质量和一致性报告的必要性 | 研究人工智能在早期癌症检测中的应用及其潜在影响 | 探讨无症状患者的恶性肿瘤筛查及症状患者的优先调查与诊断 | 自然语言处理 | 癌症 | 深度学习、神经网络、逻辑回归 | 深度学习 | 图像数据、病理切片和外周血分析 | NA |
| 10797 | 2024-08-05 |
A novel framework based on explainable AI and genetic algorithms for designing neurological medicines
2024-06-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63561-3
PMID:38834718
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于可解释人工智能和遗传算法的新框架，用于设计神经药物 | 提出了两种新操作符p-crossover和p-mutation，结合可解释AI和遗传算法进行多目标优化 | 目前的研究主要集中在神经肽分类器的构建，未能优化其特性 | 识别一组具有理想特征的神经肽，以用于神经类生物药物的生产 | 神经肽的特征和优化 | 计算机视觉 | NA | 遗传算法，深度学习 | NSGA-II，BERT | 蛋白质序列 | NA |
| 10798 | 2024-08-05 |
A Deep-Learning-Based Partial-Volume Correction Method for Quantitative 177Lu SPECT/CT Imaging
2024-Jun-03, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.123.266889
PMID:38637141
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的177Lu SPECT/CT成像的部分容积校正方法 | 提出了一种不需要解剖信息分割的新方法DL-PVC，能够有效校正图像伪影并提高定量分析的精确度 | 本研究的分析主要基于模拟数据，可能在实际临床数据中的应用效果需要进一步验证 | 研究旨在实现177Lu SPECT/CT成像中的部分容积校正，提高定量分析的准确性 | 通过深度学习方法对10,000个随机活动分布和3D打印模型进行的研究 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 10,000个随机活动分布与不同几何模型的3D打印幻影 |
| 10799 | 2024-08-05 |
Deep learning-based risk stratification of preoperative breast biopsies using digital whole slide images
2024-Jun-03, Breast cancer research : BCR
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s13058-024-01840-7
PMID:38831336
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研究论文 | 本研究评估了一种深度学习模型，用于基于术前乳腺活检的数字全幅图像进行风险分层 | 提出了DeepGrade模型用于乳腺肿瘤活检样本的风险分层，通过对比临床分级，展示了其在预后评估中的有效性 | 本研究可能受到数据集限于特定地区（斯德哥尔摩、瑞典）和未包含其他类型肿瘤的限制 | 评估深度学习模型DeepGrade在乳腺癌术前活检样本中的风险分层能力 | 896名乳腺癌患者的1169个术前活检的数字全幅图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度卷积神经网络 | 深度卷积神经网络 | 图像 | 896名患者的1169个活检样本 |
| 10800 | 2024-08-05 |
AI-based prediction of protein-ligand binding affinity and discovery of potential natural product inhibitors against ERK2
2024-Jun-03, BMC chemistry
IF:4.3Q2
DOI:10.1186/s13065-024-01219-x
PMID:38831341
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研究论文 | 该研究提出了一种基于深度学习的模型，旨在提高蛋白质-配体结合亲和力的预测和发现潜在的天然产物抑制剂 | 提出了一种新的多模态深度学习模型DeepLIP，通过整合多层信息改善PLA预测 | 未提及具体的限制信息 | 提高蛋白质-配体结合亲和力的预测准确性，并筛选ERK2抑制剂 | 外部信号调节蛋白激酶2（ERK2）及其抑制剂 | 深度学习 | 癌症 | 深度学习 | 多模态深度学习模型（DeepLIP） | 药物分子数据 | 筛选了来自药物样本库的三种新化合物 |