深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12391 篇文献，本页显示第 11221 - 11240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11221 | 2024-08-07 |
Editorial for "Parallel CNN-Deep Learning Clinical-Imaging Signature for Assessing Pathologic Grade and Prognosis of Soft Tissue Sarcoma Patients"
2024-Jun-19, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29476
PMID:38896101
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11222 | 2024-08-05 |
Deep learning-based approach for 3D bone segmentation and prediction of missing tooth region for dental implant planning
2024-06-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64609-0
PMID:38880802
|
研究论文 | 本研究利用U-Net模型进行牙科CBCT扫描中缺失牙齿区域的骨骼分割和植牙位置预测 | 提出了一种基于深度学习的U-Net模型，针对牙科影像分析和植牙规划进行了创新应用 | 无相关限制信息 | 研究旨在提高牙科植牙规划的自动化水平 | 研究对象为Taibah大学牙科医院2018至2023年的CBCT数据集患者 | 数字病理 | NA | CBCT | U-Net | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11223 | 2024-08-05 |
Detection of Parkinson disease using multiclass machine learning approach
2024-06-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64004-9
PMID:38877028
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研究论文 | 本研究使用机器学习和深度学习技术检测帕金森病。 | 提出了一种基于语音信号特征区分帕金森病患者和健康个体的方法，包括应用KNN和FNN模型。 | 样本数量相对较少，仅包含195个语音录音。 | 旨在通过声音信号的分析，及时检测帕金森病，以便有效管理疾病。 | 研究对象为31名帕金森病患者及其语音信号。 | 机器学习 | 帕金森病 | 机器学习、深度学习 | KNN、FNN | 语音 | 195个语音录音，来自31名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 11224 | 2024-08-05 |
Deep cell phenotyping and spatial analysis of multiplexed imaging with TRACERx-PHLEX
2024-Jun-15, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-48870-5
PMID:38879602
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为TRACERx-PHLEX的深度细胞表型分析和空间分析的方法 | 该研究的创新点在于开发了一个基于深度学习的自动化计算管道，能够进行细胞分割、细胞类型注释和空间分析 | 在不同组织类型、固定条件、图像大小和抗体面板的评估中可能存在局限性 | 研究旨在提供一个可重复、全面且用户友好的多重成像计算管道 | 研究对象包括不同组织类型的细胞及其空间分布 | 数字病理学 | NA | 成像质谱细胞术 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11225 | 2024-08-05 |
Biomarker-based human and animal sperm phenotyping: the good, the bad and the ugly†
2024-Jun-12, Biology of reproduction
IF:3.1Q2
DOI:10.1093/biolre/ioae061
PMID:38640912
|
review | 本综述探讨了基于生物标志物的人类和动物精子表型分析的优缺点 | 文章创新地将下一代成像流式细胞术引入人类和动物精子分析中，结合机器学习和深度学习算法以提高诊断精度 | 文章中未详细论述每种生物标志物的临床应用案例 | 提高人类与经济重要动物精子的精子表型分析的精确度 | 人类及经济重要的牲畜动物的精子标志物 | 数字病理学 | NA | 流式细胞术，生物标志物成像 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11226 | 2024-08-05 |
Perfect Match: Radiomics and Artificial Intelligence in Cardiac Imaging
2024-Jun, Circulation. Cardiovascular imaging
DOI:10.1161/CIRCIMAGING.123.015490
PMID:38889216
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综述 | 本文探讨了放射组学与人工智能在心脏影像中的协同作用 | 提出了放射组学提取医疗影像中的定量特征与深度学习技术结合的潜力 | 讨论了使用放射组学和人工智能在临床应用中的挑战和局限性 | 增强心脏影像的诊断和预后能力 | 关注心血管疾病的影像学特征 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 放射组学，深度学习 | 深度学习 | 医疗影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11227 | 2024-08-05 |
Emotion recognition for human-computer interaction using high-level descriptors
2024-05-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-59294-y
PMID:38802373
|
研究论文 | 本研究提出了一种新的深度学习方法，用于对旁遮普语者的语音情感进行识别 | 通过多样的社交媒体来源构建和预处理标记语音语料库，并利用频谱图作为主要特征表示 | 未提供关于数据集大小和多样性的详细信息 | 研究旨在提高对旁遮普语音信号情感的识别准确性 | 旁遮普语言使用者的语音 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 语音 | 自定义数据集，来自多种旁遮普媒体来源 | NA | NA | NA | NA |
| 11228 | 2024-08-05 |
Deep learning for automatic detection of cephalometric landmarks on lateral cephalometric radiographs using the Mask Region-based Convolutional Neural Network: a pilot study
2024-05, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2024.02.003
PMID:38480069
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研究论文 | 本研究探讨了使用Mask R-CNN在侧面头影测量放射线图像中自动检测颅面地标的有效性和可行性 | 首次应用深度学习的Mask R-CNN模型自动检测颅面地标，显著提高了检测效率和准确性 | 研究仅在侧面头影测量放射线图像上进行，可能无法推广到其他类型的影像数据 | 评估Mask R-CNN在颅面分析中自动检测地标的效果 | 使用400张侧面头影测量放射线图像及其手动标记的19个地标进行研究 | 计算机视觉 | NA | Mask R-CNN | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 400张侧面头影测量放射线图像，标记了1520个地标 | NA | NA | NA | NA |
| 11229 | 2024-08-05 |
Corrigendum: Deep learning or radiomics based on CT for predicting the response of gastric cancer to neoadjuvant chemotherapy: a meta-analysis and systematic review
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1433346
PMID:38846979
|
更正 | 该文章更正了之前发表的有关深度学习或基于CT的放射组学在预测胃癌对新辅助化疗反应的研究 | NA | NA | NA | NA | NA | 胃癌 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11230 | 2024-08-05 |
Biomarkers and computational models for predicting efficacy to tumor ICI immunotherapy
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1368749
PMID:38524135
|
综述 | 本文综合评述了肿瘤免疫检查点抑制剂（ICI）免疫治疗的预测性生物标志物和计算模型的最新进展 | 强调了增强程序性死亡蛋白1（PD-1）/程序性死亡配体1（PD-L1）和细胞毒性T淋巴细胞抗原4（CTLA-4）抑制剂疗法的有效性的生物标志物，并讨论了相关技术和模型 | 未提及具体研究限制 | 探索ICI免疫治疗的预测性生物标志物和计算模型 | 生物标志物来源于肿瘤细胞、肿瘤免疫微环境、体液、肠道微生物和代谢产物 | 数字病理学 | 肿瘤 | NA | 知识基础机制模型和数据基础机器学习模型 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11231 | 2024-08-05 |
Deep learning or radiomics based on CT for predicting the response of gastric cancer to neoadjuvant chemotherapy: a meta-analysis and systematic review
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1363812
PMID:38601765
|
meta-analysis | 本研究评估了人工智能模型、临床模型和综合模型在预测胃癌患者对新辅助化疗反应的准确性 | 比较了AI模型、临床模型和综合模型在预测胃癌化疗反应中的效果，并分析了各模型的灵敏度和特异性 | 该研究的限制在于异质性分析结果可能受到多个因素的影响，如预测反应的方法和标准的选择 | 研究的目的是识别AI模型的诊断测试，并通过比较各种模型的准确性来优化预测方法 | 研究对象为3313名胃癌患者，涉及9项研究 | 机器学习 | 胃癌 | CT | 人工智能模型 | 数据集 | 3313名患者，7项头对头对比研究涉及2699名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 11232 | 2024-08-05 |
Automatic Measurement and Comparison of Normal Eyelid Contour by Age and Gender Using Image-Based Deep Learning
2024 Sep-Oct, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100518
PMID:38881605
|
研究论文 | 本研究提出了一种完全自动的眼睑测量系统，并比较了正常个体的上睑和下睑轮廓，按年龄和性别进行分类 | 创新点在于采用深度学习系统实现眼睑的自动测量和分析 | 该研究仅限于540名健康中国人，可能无法推广到其他人群 | 研究目的是开发一个自动化的眼睑测量系统并比较不同年龄和性别的眼睑轮廓 | 研究对象为540名年龄在0到79岁的健康中国人 | 数字病理 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 540名健康个体 | NA | NA | NA | NA |
| 11233 | 2024-08-05 |
A Beginner's Guide to Artificial Intelligence for Ophthalmologists
2024-Jul, Ophthalmology and therapy
IF:2.6Q2
DOI:10.1007/s40123-024-00958-3
PMID:38734807
|
研究论文 | 本文提供了人工智能在眼科应用的基础理解 | 探索了深度学习框架在影像数据中检测和量化眼科特征的多种人工智能方法 | 需要高质量和多样化的数据集进行模型训练，且在研究中需确保方法的透明报告 | 旨在增强眼科医生对人工智能应用的理解 | 讨论与人工智能驱动的诊断相关的研究 | 数字病理学 | NA | 深度学习，迁移学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11234 | 2024-08-05 |
LinFlo-Net: A Two-Stage Deep Learning Method to Generate Simulation Ready Meshes of the Heart
2024-07-01, Journal of biomechanical engineering
DOI:10.1115/1.4064527
PMID:38258957
|
研究论文 | 本文提出了一种深度学习模型，可以自动生成患者影像数据的人体心脏计算模型。 | 该方法通过使用两阶段的微分变形过程及新颖的损失函数来最小化网格自穿透，保证生成的网格没有自交现象。 | 未提及 | 研究旨在开发一种能够生成适合物理模拟的心脏网格模型。 | 研究对象为患者影像数据转换为心脏的计算模型。 | 数字病理 | NA | 深度学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11235 | 2024-08-05 |
EPR-Net: constructing a non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation
2024-Jul, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwae052
PMID:38883298
|
研究论文 | 我们提出EPR-Net，一种新颖而有效的深度学习方法，用于构建高维非平衡稳态系统的势能景观 | EPR-Net利用了一个数学事实，即所需的负势能梯度只是底层动力学驱动力在加权内积空间中的正交投影，并与稳态熵产生率有密切关系 | 在小噪声系统的情况下，可能需要强化学习策略，而在其他背景下可能表现不佳 | 解决生物物理学中的潜能景观构建问题 | 高维非平衡稳态系统，包括八维极限环和五十二维多稳态问题 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11236 | 2024-08-05 |
Clinical evaluation of a deep learning CBCT auto-segmentation software for prostate adaptive radiation therapy
2024-Jul, Clinical and translational radiation oncology
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.ctro.2024.100796
PMID:38884004
|
研究论文 | 本文旨在评估一种基于深度学习的前列腺CBCT图像自动分割软件在临床适应性放疗中的应用 | 该研究首次系统地评估了一种新的深度学习自动分割软件，并提出了使用特定成像模式训练的算法 | 样本量较小，仅包含10名患者，所涉及的结构主要集中在前列腺及相关组织 | 评估深度学习自动分割软件在前列腺放疗中的临床适用性 | 研究对象为接受前列腺放疗的10名患者 | 医学影像处理 | 前列腺癌 | 深度学习 | NA | CBCT图像 | 10名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 11237 | 2024-08-05 |
Emerging trends and hotspots in cervical intraepithelial neoplasia research from 2013 to 2023: A bibliometric analysis
2024-Jun-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32114
PMID:38882369
|
研究论文 | 本文通过文献计量分析总结了宫颈上皮内瘤变（CIN）领域的研究热点和未来趋势 | 首次在宫颈上皮内瘤变领域进行了文献计量分析，揭示了关键的研究方向和趋势 | 研究主要集中在发表的文献，可能无法全面反映整个CIN领域的研究现状 | 归纳和预测宫颈上皮内瘤变领域的研究热点和未来趋势 | 分析过去十年间与宫颈上皮内瘤变相关的文献 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 文献计量分析 | NA | 文献 | 4677篇相关论文 | NA | NA | NA | NA |
| 11238 | 2024-08-05 |
Deep learning guided prediction modeling of dengue virus evolving serotype
2024-Jun-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32061
PMID:38882365
|
研究论文 | 本研究提出了一种深度学习模型，用于预测登革热病毒的演变血清型 | 提出的DL-DVE生成和分类模型超越了传统方法，能够在连续向量空间中学习核苷酸之间的语义关系 | 本研究不提及样本的多样性及外部验证的局限性 | 研究登革热病毒(DENV)的演变，以预测出现的新型血清型 | 采用2000个已公开的DENV完整基因组序列进行研究 | 计算机视觉 | 登革热 | 深度学习 | LSTM和前馈神经网络(FNN) | 基因组序列 | 2000个DENV完整基因组序列 | NA | NA | NA | NA |
| 11239 | 2024-08-07 |
Traffic planning in modern large cities Paris and Istanbul
2024-Jun-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64483-w
PMID:38879639
|
研究论文 | 该文章探讨了利用深度学习技术提高大城市交通状况预测准确性的复杂任务 | 提出了一种新模型，考虑了速度、流量和方向的累积影响，表现优于传统模型 | 未来研究需考虑更多信息源的整合，如物理交通流模型和天气条件等 | 旨在增强大规模交通条件预测的准确性 | 巴黎和伊斯坦布尔的历史交通数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | 基于两年真实数据生成的交通视频片段，涉及超过1000亿GPS探测点 | NA | NA | NA | NA |
| 11240 | 2024-08-05 |
Sex classification of 3D skull images using deep neural networks
2024-06-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-61879-6
PMID:38877045
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研究论文 | 本研究利用深度神经网络对3D头骨图像进行性别分类 | 首个评估深度学习模型处理3D医疗成像以区分出生时分配为男性或女性的个体的研究 | 成像样本数量有限，可能影响结果的推广性 | 研究性别分类的基础特征以及如何通过深度学习进行3D头骨图像分析 | 98个3D头骨样本 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | Resnet3D, PointNet++, MeshNet | 图像 | 98个3D头骨样本 | NA | NA | NA | NA |