深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 408 篇文献，本页显示第 261 - 280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 261 | 2024-11-07 |
Machine and deep learning methods for predicting 3D genome organization
2024-Mar-04, ArXiv
PMID:38495565
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综述 | 本文综述了使用机器学习和深度学习方法预测三维基因组组织的三种类型交互（增强子-启动子交互、染色质交互、拓扑关联域边界）的计算工具，并分析了它们的优缺点 | 本文讨论了机器学习方法在填补缺失的三维交互和提高分辨率方面的创新应用 | 当前的三维结构目录由于技术、工具和数据分辨率的差异，仍然不完整且不可靠 | 探讨计算工具在预测三维基因组交互中的应用及其未来研究方向 | 三维基因组组织中的三种类型交互（增强子-启动子交互、染色质交互、拓扑关联域边界） | 机器学习 | NA | ChIP-seq, DNAse-seq | NA | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 262 | 2024-11-06 |
Tradeoffs in alignment and assembly-based methods for structural variant detection with long-read sequencing data
2024-Mar-19, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-46614-z
PMID:38503752
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研究论文 | 本文系统比较了14种基于比对的结构变异检测方法和4种基于组装的结构变异检测方法，并提供了选择最合适工具的指南 | 首次系统比较了多种基于比对和组装的结构变异检测方法，并提供了详细的性能评估和选择指南 | 缺乏全面的基准测试限制了对算法性能的理解和进一步的算法开发 | 评估和比较基于比对和组装的结构变异检测方法的性能，并提供选择指南 | 14种基于比对的结构变异检测方法和4种基于组装的结构变异检测方法 | 基因组学 | NA | 长读长测序 | 深度学习 | DNA序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 263 | 2024-11-06 |
Dynamic clustering via branched deep learning enhances personalization of stress prediction from mobile sensor data
2024-Mar-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-56674-2
PMID:38503794
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研究论文 | 本文开发了一种名为Branched CALM-Net的平台，通过动态聚类和分支深度学习技术，个性化预测大学生从移动传感器数据中的压力水平 | 首次在多任务设置中利用分支技术实现个性化和持续适应 | NA | 克服从移动电话数据预测压力水平的挑战，解决数据不规则性、个体间变异性和冷启动问题 | 大学生从移动传感器数据中的压力水平 | 机器学习 | NA | 分支深度学习 | Branched CALM-Net | 移动传感器数据 | Dartmouth StudentLife研究中的学生数据 | NA | NA | NA | NA |
| 264 | 2024-11-06 |
A commentary on 'Intelligent cataract surgery supervision and evaluation via deep learning'
2024-Mar-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001030
PMID:38126410
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 265 | 2024-11-04 |
Controllable editing via diffusion inversion on ultra-widefield fluorescein angiography for the comprehensive analysis of diabetic retinopathy
2024-Mar-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.517819
PMID:38495723
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研究论文 | 本文开发了一种基于图像生成的深度学习系统，用于在超广角荧光素血管造影（UWFA）图像中分析与糖尿病视网膜病变（DR）相关的多种指标 | 本文提出了一种统一的模型，通过图像生成将输入图像转换为相应的无病版本，并结合图像级监督训练过程，显著减少了临床应用中对大量手动干预的需求 | NA | 建立一个深度学习系统，用于在超广角荧光素血管造影（UWFA）图像中分析与糖尿病视网膜病变（DR）相关的多种指标 | 糖尿病视网膜病变（DR）及其在超广角荧光素血管造影（UWFA）图像中的表现 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | 图像生成模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 266 | 2024-11-02 |
Humans use tools: From handcrafted tools to artificial intelligence
2024-Mar, Journal of vascular surgery. Venous and lymphatic disorders
DOI:10.1016/j.jvsv.2023.101705
PMID:37956905
|
研究论文 | 本文探讨了人工智能在血管外科中的应用及其对手术安全性和精确性的影响 | 文章提出了人工智能在手术中的应用，通过深度学习和模式识别提高手术的精确性和安全性 | 人工智能的发展仍处于早期阶段，数据管理和隐私保护是重要问题 | 研究人工智能在血管外科中的应用，探讨其对手术效果的提升 | 血管外科手术及其相关的人工智能技术 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 影像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 267 | 2024-10-30 |
Deep learning reveals what facial expressions mean to people in different cultures
2024-Mar-15, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.109175
PMID:38433918
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研究论文 | 本文通过大规模数据收集和机器学习，研究了六个国家中面部表情在不同文化中的含义 | 本文创新性地使用了模仿范式和深度神经网络，揭示了面部表情在不同文化中的28个维度，其中21个维度显示出普遍性 | 本文主要集中在六个国家的研究，可能无法完全代表全球所有文化 | 研究面部表情在不同文化中的含义及其普遍性和文化特异性 | 面部表情及其在不同文化中的含义 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 5,833名参与者生成了423,193个面部表情 | NA | NA | NA | NA |
| 268 | 2024-10-29 |
Drug-drug interactions prediction based on deep learning and knowledge graph: A review
2024-Mar-15, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.109148
PMID:38405609
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综述 | 本文系统回顾了基于深度学习和知识图谱的药物-药物相互作用预测研究 | 本文总结了现有的基于深度学习和知识图谱的药物-药物相互作用预测方法，并将其分为三类：基于深度学习的方法、基于知识图谱的方法以及结合两者的方法 | 本文讨论了药物-药物相互作用预测面临的挑战，包括非对称相互作用预测和高阶相互作用预测 | 系统回顾基于深度学习和知识图谱的药物-药物相互作用预测研究 | 药物-药物相互作用预测方法 | 机器学习 | NA | 深度学习、知识图谱 | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 269 | 2024-10-25 |
Retinal Photograph-based Deep Learning System for Detection of Thyroid-Associated Ophthalmopathy
2024 Mar-Apr 01, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000009919
PMID:38078953
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研究论文 | 本研究开发了一种基于视网膜照片的深度学习系统，用于检测甲状腺相关眼病 | 首次使用深度学习技术基于视网膜照片检测甲状腺相关眼病 | 模型在外部验证数据集上的表现不如内部验证，表明其泛化能力有限 | 开发一种成本效益高且无创的甲状腺相关眼病检测方法 | 甲状腺相关眼病患者和正常参与者的视网膜照片 | 计算机视觉 | 甲状腺相关眼病 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 1182张视网膜照片，涉及708名参与者；外部验证数据集包含365张照片，涉及189名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 270 | 2024-10-21 |
Added prognostic value of 3D deep learning-derived features from preoperative MRI for adult-type diffuse gliomas
2024-03-04, Neuro-oncology
IF:16.4Q1
DOI:10.1093/neuonc/noad202
PMID:37855826
|
研究论文 | 研究了使用三维卷积神经网络从术前MRI中提取的空间特征对成人弥漫性胶质瘤的预后价值 | 提出了基于三维卷积神经网络的深度学习预后指数（DPI），并验证了其在独立于临床和分子遗传变量的预后价值 | 研究为回顾性多中心研究，数据集来自不同机构，可能存在数据异质性 | 探讨三维卷积神经网络从全脑MRI中提取的空间特征对成人弥漫性胶质瘤的预后价值 | 成人弥漫性胶质瘤患者 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 三维卷积神经网络 | 三维卷积神经网络 | 图像 | 1925名弥漫性胶质瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 271 | 2024-10-18 |
Diagnostic performance of deep learning models versus radiologists in COVID-19 pneumonia: A systematic review and meta-analysis
2024-Mar, Clinical imaging
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110092
PMID:38301371
|
meta-analysis | 本文通过系统综述和荟萃分析，比较了深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现 | 首次系统性地评估了深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现差异 | 研究仅限于已发表的文献，可能存在发表偏倚 | 评估深度学习模型与放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现差异 | 深度学习模型和放射科医生在COVID-19肺炎诊断中的表现 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 22篇符合条件的文章 | NA | NA | NA | NA |
| 272 | 2024-10-17 |
Influence of spatio-temporal filtering on hand kinematics estimation from high-density EMG signals
2024-03-25, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad3498
PMID:38525843
|
研究论文 | 研究了时空滤波对从高密度表面肌电信号（sEMG）估计手部运动学的影响 | 展示了使用全带宽信号和高密度电极系统可以显著提高手部运动学估计的准确性 | 研究结果表明，增加电极数量可能进一步提高准确性，但未在当前研究中验证 | 探讨如何通过优化sEMG信号的预处理和电极数量来提高手部运动学估计的准确性 | 高密度sEMG信号和手部运动学 | 机器学习 | NA | 表面肌电图（sEMG） | 深度学习 | 信号 | 13名受试者的320个电极记录的sEMG信号 | NA | NA | NA | NA |
| 273 | 2024-10-09 |
Detection of Personal and Family History of Suicidal Thoughts and Behaviors using Deep Learning and Natural Language Processing: A Multi-Site Study
2024-Mar-11, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4014472/v1
PMID:38559051
|
研究论文 | 本文开发并验证了一种基于深度学习和自然语言处理的工具，用于从电子健康记录中的临床笔记中检测个人和家庭自杀意念和行为的历史 | 本文首次使用深度学习方法，特别是预训练的transformer模型Bio_ClinicalBERT和GatorTron，来识别个人和家庭自杀意念和行为的历史，并展示了其在多个医疗系统中的有效性 | 本文未详细讨论深度学习模型在不同医疗系统中的泛化能力，以及其在实际临床应用中的可行性和接受度 | 开发和验证一种能够从电子健康记录中的临床笔记中检测个人和家庭自杀意念和行为历史的工具 | 个人和家庭自杀意念和行为的历史 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | transformer | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 274 | 2024-10-05 |
A clinical consensus-compliant deep learning approach to quantitatively evaluate human in vitro fertilization early embryonic development with optical microscope images
2024-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102773
PMID:38462274
|
研究论文 | 开发了一种符合临床共识的深度学习方法，用于定量评估体外受精早期胚胎发育的光学显微镜图像 | 提出了名为Esava的深度学习模型，结合了Faster R-CNN和Crowd-NMS算法，以及基于GrabCut的无监督模块，显著提高了胚胎细胞检测的精度和一致性 | NA | 提高体外受精胚胎质量评估的准确性和效率 | 体外受精胚胎的光学显微镜图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Faster R-CNN | 图像 | 551张光学显微镜图像，包括第2天到第3天的体外受精胚胎 | NA | NA | NA | NA |
| 275 | 2024-10-05 |
Prognostic prediction of sepsis patient using transformer with skip connected token for tabular data
2024-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102804
PMID:38462275
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于变压器架构的深度学习模型，用于预测脓毒症患者的预后 | 提出了一种带有跳跃连接标记的变压器模型，结合局部和全局信息进行表格数据分析 | 研究基于回顾性数据，样本量有限 | 开发一种支持临床医生高效管理ICU脓毒症患者的深度学习模型 | 脓毒症患者的死亡率、ICU住院时间（>14天）和医院住院时间（>30天） | 机器学习 | 脓毒症 | 变压器模型 | 变压器 | 表格数据 | 591例回顾性数据 | NA | NA | NA | NA |
| 276 | 2024-10-05 |
Integrated block-wise neural network with auto-learning search framework for finger gesture recognition using sEMG signals
2024-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102777
PMID:38462279
|
研究论文 | 本文提出了一种自动学习搜索框架（ALSF），用于生成集成块状神经网络（IBWNN），以实现基于sEMG信号的手指手势识别 | 本文的创新点在于引入了一个自动学习搜索框架，通过强化学习方法生成优化的神经网络模型，减少了对手动调参的依赖 | NA | 提高基于sEMG信号的手指手势识别的准确性和效率 | 基于sEMG信号的手指手势识别 | 机器学习 | NA | sEMG信号 | 集成块状神经网络（IBWNN） | 信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 277 | 2024-10-05 |
Opportunities and challenges of artificial intelligence and distributed systems to improve the quality of healthcare service
2024-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102779
PMID:38462281
|
综述 | 本文综述了机器学习、深度学习和分布式系统在提升医疗服务质量中的应用 | 本文填补了关于机器学习、深度学习和分布式系统在医疗领域应用的综合性综述的空白 | 本文主要关注现有技术的综述，未涉及具体的技术实现或实验验证 | 探讨人工智能和分布式系统在提升医疗服务质量中的机遇与挑战 | 机器学习、深度学习和分布式系统在医疗领域的应用 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习、深度学习、分布式系统 | 卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、浅层学习网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 278 | 2024-10-05 |
Multi input-Multi output 3D CNN for dementia severity assessment with incomplete multimodal data
2024-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102774
PMID:38462278
|
研究论文 | 本文提出了一种多输入-多输出3D卷积神经网络，用于处理不完整的多模态数据进行痴呆严重程度评估 | 提出的网络能够处理不完整的多模态数据，即在一种图像模态缺失的情况下仍能进行评估 | NA | 研究多模态深度学习方法在痴呆严重程度评估中的应用 | 阿尔茨海默病患者的痴呆严重程度 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 深度学习 | 3D卷积神经网络 | 图像 | 使用了OASIS-3数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 279 | 2024-10-05 |
Development and validation of a deep interpretable network for continuous acute kidney injury prediction in critically ill patients
2024-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102785
PMID:38462285
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种深度可解释网络，用于在重症患者中连续预测急性肾损伤（AKI）的风险 | 本研究创新性地设计了DeepAKI模型，采用挤压激励网络和膨胀因果卷积的基本框架，并利用集成梯度方法解释预测模型 | 深度学习模型在实际临床环境中的泛化能力存在潜在威胁 | 开发一种能够在重症患者中实时连续预测24小时急性肾损伤风险的深度可解释网络，并评估其内外部性能 | 重症患者的急性肾损伤风险 | 机器学习 | 肾脏疾病 | 挤压激励网络、膨胀因果卷积 | CNN | 电子健康记录 | 共21,163名患者的数据用于模型构建，3025名患者和2625名患者分别用于外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 280 | 2024-10-05 |
An interpretable dual attention network for diabetic retinopathy grading: IDANet
2024-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102782
PMID:38462283
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研究论文 | 提出了一种可解释的双注意力网络IDANet，用于糖尿病视网膜病变分级 | 采用双向空间和通道并行注意力机制，提取细粒度DR分级的判别特征 | 未提及具体局限性 | 提高糖尿病视网膜病变分级的准确性和可解释性 | 糖尿病视网膜病变及其微小病变 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 双向空间和通道并行注意力机制 | CNN | 图像 | 四个广泛使用的基准数据集 | NA | NA | NA | NA |