深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 11826 篇文献,本页显示第 11021 - 11040 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
11021 2024-08-07
Clinical Case of Mild Tatton-Brown-Rahman Syndrome Caused by a Nonsense Variant in DNMT3A Gene
2024-May-21, Clinics and practice IF:1.7Q2
研究论文 本文报告了一例由DNMT3A基因无义突变引起的轻度Tatton-Brown-Rahman综合征的临床案例 首次报道了DNMT3A基因中的一个复发性无义突变,提示该基因可能是一个突变热点 NA 探讨Tatton-Brown-Rahman综合征的临床多样性,并扩展该综合征的表型谱 一例10岁男孩的Tatton-Brown-Rahman综合征 NA 遗传性疾病 全外显子测序 深度学习 基因序列 一例患者及其父母
11022 2024-08-07
In Vivo Intelligent Fluorescence Endo-Microscopy by Varifocal Meta-Device and Deep Learning
2024-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
研究论文 本文开发了一种基于变焦超构透镜和深度学习的智能荧光内窥显微镜,实现了小鼠大脑的活体3D成像 利用变焦超构透镜和深度学习技术,实现了快速、高分辨率的活体3D成像,简化了系统复杂性 NA 开发一种新型的智能荧光内窥显微镜,以实现更高效和精确的活体3D成像 小鼠大脑的活体3D成像 计算机视觉 NA 深度学习 DL网络 图像 小鼠大脑
11023 2024-08-07
Fine Optimization of Colloidal Photonic Crystal Structural Color for Physically Unclonable Multiplex Encryption and Anti-Counterfeiting
2024-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
研究论文 本文提出了一种结合荧光和结构色的物理不可克隆多重加密系统(PUMES),用于高价值物品的防伪 通过调整胶体光子墨水的物理化学性质,构建了全面的印刷相图,并优化了喷墨打印的胶体光子晶体结构色的亮度和色彩饱和度,同时引入了荧光以增强系统的随机性和编码能力 NA 开发一种新型的防伪技术,以实现高级别的加密和易于认证 胶体光子墨水的物理化学性质,喷墨打印的胶体光子晶体结构色,以及荧光特性 NA NA 喷墨打印技术,深度学习算法 深度学习算法 图像 NA
11024 2024-08-07
Discrete latent embedding of single-cell chromatin accessibility sequencing data for uncovering cell heterogeneity
2024-May, Nature computational science IF:12.0Q1
研究论文 提出了一种基于向量量化变分自编码器框架的深度生成模型CASTLE,用于提取单细胞染色质可及性测序数据的离散潜在嵌入 CASTLE模型能够有效整合现有的海量参考数据集,并以弱监督或监督方式直观地提取细胞类型特异性特征谱,揭示细胞异质性和生物学意义 NA 解决单细胞表观基因组数据的高维度和稀疏性问题,提高细胞类型识别的准确性和可视化效果 单细胞染色质可及性测序数据 机器学习 NA 单细胞测序 变分自编码器 测序数据 NA
11025 2024-08-07
Artificial intelligence in surgery
2024-May, Nature medicine IF:58.7Q1
综述 本文综述了人工智能在手术领域的应用,重点讨论了其在术前、术中和术后对手术护理的多方面改进 介绍了基础模型架构、可穿戴技术和手术数据基础设施的进步如何促进AI干预和应用的快速发展 NA 探讨成熟的人工智能方法如何潜在地改善患者结果、促进外科教育并优化手术护理 人工智能在手术领域的应用 机器学习 NA 深度学习 基础模型 NA NA
11026 2024-08-07
Robust Highly-accelerated MR Fingerprinting Using Transformer-based Deep Learning
2024-May, Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine ... Scientific Meeting and Exhibition. International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Scientific Meeting and Exhibition
PMID:38798756
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
11027 2024-08-07
Automated discovery of symbolic laws governing skill acquisition from naturally occurring data
2024-May, Nature computational science IF:12.0Q1
研究论文 本文旨在从大规模训练日志数据中发现技能学习的规律 开发了一种两阶段算法来解决不可观察的认知状态和搜索中的算法爆炸问题,并使用深度学习模型和符号回归算法来解析神经网络模型 NA 发现技能学习的规律 技能学习 机器学习 NA 深度学习模型,符号回归算法 深度学习模型 日志数据 大规模训练数据
11028 2024-08-07
From Pixels to Prognosis: A Narrative Review on Artificial Intelligence's Pioneering Role in Colorectal Carcinoma Histopathology
2024-Apr, Cureus
综述 本文综述了人工智能在结直肠癌组织病理学中的开创性作用,包括其发展、技术和进展 人工智能算法,特别是机器学习和深度学习,革新了图像分析,有助于准确诊断和预后预测 挑战包括数据质量、可解释性和整合 探讨人工智能在结直肠癌组织病理学中的应用及其对未来肿瘤学研究和临床实践的影响 结直肠癌的组织病理学评估 数字病理学 结直肠癌 机器学习、深度学习 NA 图像 NA
11029 2024-08-07
DeepPPThermo: A Deep Learning Framework for Predicting Protein Thermostability Combining Protein-Level and Amino Acid-Level Features
2024-02, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2
研究论文 提出了一种名为DeepPPThermo的深度学习框架,结合蛋白质级和氨基酸级特征预测蛋白质热稳定性 利用深度神经网络(DNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)挖掘隐藏特征,并通过局部和全局注意力机制赋予多视角特征不同重要性 NA 研究如何有效利用多视角序列信息预测蛋白质热稳定性 热稳定性和中温性蛋白质的分类 机器学习 NA 深度学习 DNN, Bi-LSTM 序列信息 未具体说明
11030 2024-08-07
Survey of Denoising, Segmentation and Classification of Pancreatic Cancer Imaging
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
综述 本文综述了胰腺癌影像的去噪、分割和分类的不同方法 在分割方面,基于图谱的区域增长方法表现优于现有技术;在分类方面,深度学习方法优于其他方法 NA 探讨计算机辅助诊断系统在胰腺癌检测中的应用 胰腺癌影像的去噪、分割和分类 计算机视觉 胰腺癌 计算机辅助诊断系统(CADs) 深度学习 影像 NA
11031 2024-08-07
A Comprehensive Review on MRI-based Knee Joint Segmentation and Analysis Techniques
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
综述 本文综述了基于MRI的膝关节分割与分析技术 介绍了近年来基于深度学习的全自动分割方法,这些方法不仅比传统技术提供更好的结果,还开辟了医学影像研究的新领域 NA 旨在介绍不同科学文章中发表的膝关节骨、软骨和半月板的全自动和半自动分割方法 膝关节骨、软骨和半月板的分割 医学影像 骨关节炎 MRI 深度学习 图像 NA
11032 2024-08-07
Deep Learning-reconstructed Parallel Accelerated Imaging for Knee MRI
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
研究论文 本研究比较了深度学习(DL)重建的并行加速成像技术在膝关节MRI中的图像质量 使用深度学习技术重建的并行加速成像技术在膝关节MRI中显著降低了噪声,同时保持了图像的锐度和诊断质量 研究仅限于膝关节MRI,且样本量相对较小 比较深度学习重建的并行加速成像技术与传统技术在膝关节MRI中的图像质量 44个膝关节MRI扫描,来自38名成年患者 计算机视觉 NA 深度学习(DL)重建的并行加速成像技术 NA 图像 44个膝关节MRI扫描,38名成年患者
11033 2024-08-07
Image Quality Improvement of Low-dose Abdominal CT using Deep Learning Image Reconstruction Compared with the Second Generation Iterative Reconstruction
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
研究论文 本研究探讨了深度学习图像重建(DLIR)在降低辐射剂量的情况下,是否能提高腹部CT图像质量,并与第二代自适应统计迭代重建(ASiR-V)进行比较 DLIR算法在提高图像对比度噪声比(CNR)、图像质量、主观噪声和病变显著性方面表现优于ASiR-V 本研究为回顾性研究,样本量有限,且仅比较了同一供应商的不同型号扫描仪 确定DLIR是否能在降低辐射剂量的同时提供更好的图像质量 腹部CT图像质量及辐射剂量 计算机视觉 NA 深度学习图像重建 DLIR 图像 102名患者
11034 2024-08-07
Chest CT Image based Lung Disease Classification - A Review
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
综述 本文对基于胸部CT图像的肺疾病分类方法进行了广泛的分析 深度学习技术在早期识别肺部疾病方面带来了革命性的变化 现有的机器学习技术仍存在挑战 帮助年轻研究人员构建更先进的肺疾病分类系统 肺疾病分类方法及其性能 计算机视觉 肺疾病 NA NA 图像 NA
11035 2024-08-07
Deep Learning-based Glaucoma Detection Using CNN and Digital Fundus Images: A Promising Approach for Precise Diagnosis
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
研究论文 本文介绍了一种基于深度学习的眼科疾病检测方法,通过使用卷积神经网络(CNN)和数字眼底图像来提高青光眼诊断的准确性 本研究利用AI模型对眼底图像进行分析,实现了对青光眼的高诊断准确率 现有方法存在无症状进展、依赖主观反馈、需要多次测试、晚期检测、预防测试有限及受外部因素影响等局限性 开发一种基于人工智能的青光眼检测方法,以减少青光眼相关的失明并提供更精确的诊断 青光眼检测 计算机视觉 青光眼 卷积神经网络(CNN) CNN 图像 分析了来自健康、青光眼和疑似患者类别的20张眼底图像
11036 2024-08-07
Motion-resolved 3D Pulmonary MRI Reconstruction using Sinusoidal Representation Networks
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
研究论文 本文提出了一种基于正弦表示网络(SIREN)的运动解析三维肺部MRI重建方案 使用SIREN学习配准图,实现高效的内存使用和无监督学习 NA 提出一种新的三维肺部MRI重建方法 肺部MRI数据 计算机视觉 NA MRI SIREN 图像 十个数据集
11037 2024-08-07
An Evaluation Analysis for Computed Tomography Image Quality of Primary Liver Cancer Lesions Based on Deep Learning Image Reconstruction
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
研究论文 本研究评估了深度学习图像重建(DLIR)对原发性肝癌病变动态增强CT图像质量的影响 新的重建算法DLIR在显示病变结构方面表现更优 NA 评估深度学习图像重建对原发性肝癌病变动态增强CT图像质量的影响 48名肝癌患者的CT图像质量 计算机视觉 肝癌 CT 深度学习图像重建(DLIR) 图像 48名肝癌患者
11038 2024-08-07
A Novel Approach to the Technique of Lung Region Segmentation Based on a Deep Learning Model to Diagnose COVID-19 X-ray Images
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
研究论文 本文提出了一种基于深度学习模型的肺部区域分割新技术,用于诊断COVID-19的X光图像 提出了一种名为FocusNet的新型深度网络,用于精确分割胸部X光片中的肺部区域,并通过ResNet18分类网络提高分类准确性 NA 开发一种深度学习模型,准确分类胸部X光图像,特别是肺部区域,以提高COVID-19和肺炎诊断的效率和准确性 胸部X光图像中的肺部区域 计算机视觉 COVID-19 深度学习 FocusNet, ResNet18 图像 评估了正常人、COVID-19患者和肺炎患者的肺部区域
11039 2024-08-07
Factors associated with interobserver variation amongst pathologists in the diagnosis of endometrial hyperplasia: A systematic review
2024, PloS one IF:2.9Q1
综述 本综述旨在识别影响病理学家在诊断子宫内膜增生(EH)中观察者间变异性的特定病理学家因素 识别了一些新颖的工作实践,如对核异型性的“程度”进行分级以及采用半自动定量图像分析/深度学习模型等客观诊断方法 尽管强调了病理学家特定因素和工作实践对准确诊断EH的影响,但相关研究数量较少 旨在识别影响病理学家在诊断子宫内膜增生中观察者间变异性的特定病理学家因素 病理学家在诊断子宫内膜增生中的观察者间变异性 数字病理学 妇科疾病 NA 深度学习模型 图像 八项研究
11040 2024-08-07
Super-resolution based Nodule Localization in Thyroid Ultrasound Images through Deep Learning
2024, Current medical imaging IF:1.1Q3
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的超分辨率方法来自动定位甲状腺超声图像中的结节 使用超分辨率单图像重建和深度学习技术,该方法在准确性和质量上优于最新的技术 NA 开发一种自动化的方法来识别甲状腺超声图像中的结节 甲状腺结节 计算机视觉 甲状腺疾病 深度学习 Adam分类器 图像 NA
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