深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 395 篇文献，本页显示第 341 - 360 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 341 | 2024-08-05 |
Development of a deep learning model for the automated detection of green pixels indicative of gout on dual energy CT scan
2024-Mar, Research in diagnostic and interventional imaging
DOI:10.1016/j.redii.2024.100044
PMID:39076582
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型用于在双能CT扫描中自动检测指示痛风的绿色像素 | 提出了一种优化的深度学习算法，用于对双能CT图像中绿色编码的MSU晶体进行分割 | 该研究的数据集较小，仅包含58个样本 | 研究痛风患者的双能CT图像中MSU晶体的自动检测 | 双能CT图像中的绿色编码像素，代表MSU晶体 | 数字病理学 | 痛风 | 双能CT | Segresnet, SwinUNETR | 图像 | 58个样本（28个训练集和30个测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 342 | 2024-08-05 |
Panoramic imaging errors in machine learning model development: a systematic review
2024-Mar-25, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae002
PMID:38273661
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系统评估 | 本研究探讨了机器学习模型开发中全景放射成像数据集的管理和成像误差问题 | 揭示了机器学习研究中全景成像误差管理的不一致性，并提出了需要更多研究来理解低质量输入对模型性能的影响 | 研究表明各项研究的成像质量评估标准差异较大，易受到偏见的影响 | 旨在研究全景放射数据集中成像误差的管理 | 涉及使用机器学习模型的全景放射影像研究 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 影像 | 共筛选400篇文章，符合纳入标准的有41篇 | NA | NA | NA | NA |
| 343 | 2024-08-05 |
A cascading learning method with SegFormer for radiographic measurement of periodontal bone loss
2024-Mar-11, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-024-04079-y
PMID:38468273
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研究论文 | 本研究建立了一种基于深度学习的级联学习方法，用于精确测量特定牙位的放射性骨丧失。 | 提出了一种新的利用SegFormer模型进行牙位识别和牙齿语义分割的级联学习方法。 | 未提及具体的样本数量和多样性，可能影响结果的普适性。 | 旨在提供准确的放射线下骨丧失测量，以帮助牙周病的诊断。 | 研究对象为牙齿的冠部、骨内部分和骨外部分。 | 数字病理学 | 牙周病 | 深度学习（DL）、主成分分析（PCA） | SegFormer | 放射图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 344 | 2024-08-05 |
DeepETPicker: Fast and accurate 3D particle picking for cryo-electron tomography using weakly supervised deep learning
2024-Mar-07, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-46041-0
PMID:38453943
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研究论文 | 本研究开发了DeepETPicker，一种用于从冷冻电子断层图中快速精确挑选颗粒的深度学习模型 | 该文章创新性地使用弱监督学习和轻量模型架构，降低手动标注负担并提升性能 | 自动颗粒挑选方法的采用仍然受到技术限制的限制 | 本研究旨在提高冷冻电子断层图中的颗粒挑选速度和准确性 | 研究对象为生物大分子的三维结构和从冷冻电子断层图中提取的颗粒 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 模拟和真实断层图的多个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 345 | 2024-08-05 |
A systematic review on deep learning-based automated cancer diagnosis models
2024-03, Journal of cellular and molecular medicine
IF:4.3Q2
DOI:10.1111/jcmm.18144
PMID:38426930
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综述 | 本文提供了关于基于深度学习的癌症自动诊断模型的系统评价 | 本文分析了2016年至2022年期间的最新研究，比较了不同类型的深度学习模型在癌症早期诊断中的应用 | 讨论了现有基于深度学习的自动癌症诊断模型的各种不足之处 | 评估基于深度学习的癌症自动诊断模型的有效性 | 重点关注乳腺癌、肺癌、肝癌、脑癌和宫颈癌等五大类癌症 | 深度学习 | 癌症 | 深度学习 | 卷积神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 346 | 2024-08-05 |
Autologous Transplantation Tooth Guide Design Based on Deep Learning
2024-03, Journal of oral and maxillofacial surgery : official journal of the American Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
IF:2.3Q2
DOI:10.1016/j.joms.2023.09.014
PMID:37832596
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研究论文 | 本文探讨了基于深度学习的自体牙移植手术引导设计的可行性 | 提出了一种替代传统设计流程的深度学习驱动的自体牙移植引导设计方案 | 该研究基于回顾性横断面设计，可能存在选择偏差 | 评估使用深度学习技术进行自体牙移植引导设计的可行性 | 79个来自广州市医学大学医院的CBCT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 79个CBCT图像和5070个感兴趣区域图像 | NA | NA | NA | NA |
| 347 | 2024-08-05 |
A fully automated deep learning approach for coronary artery segmentation and comprehensive characterization
2024-Mar, APL bioengineering
IF:6.6Q1
DOI:10.1063/5.0181281
PMID:38269204
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研究论文 | 提出了一种完全自动化的深度学习方法，用于冠状动脉分割和综合特征分析 | 创新点在于开发了一个全自动化的管道，能够实现冠状动脉的分割以及冠状动脉钙化和扭曲的客观分析 | 该研究可能存在对特定数据集的依赖性，且只在CCTA图像上进行了验证 | 本研究旨在提供一种快速且客观的工具，以协助临床医生进行冠状动脉疾病风险评估 | 研究对象为281幅经过手动注释的CCTA图像 | 数字病理学 | 冠心病 | 冠状动脉计算机断层血管造影（CCTA） | 基于U-Net的双阶段模型 | 图像 | 281幅CCTA图像 | NA | NA | NA | NA |
| 348 | 2024-08-05 |
Comparing a pre-defined versus deep learning approach for extracting brain atrophy patterns to predict cognitive decline due to Alzheimer's disease in patients with mild cognitive symptoms
2024-03-19, Alzheimer's research & therapy
DOI:10.1186/s13195-024-01428-5
PMID:38504336
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研究论文 | 本研究比较了预定义的方法与深度学习在预测阿尔茨海默病患者脑萎缩模式的表现 | 该研究首次评估了使用深度学习模型与传统方法相比，使用整个脑图像来提高MRI预测阿尔茨海默病相关认知衰退的能力 | 深度学习模型在预测阿尔茨海默病进展方面的表现未优于基于预定义脑区的回归模型 | 研究阿尔茨海默病早期认知衰退的预测方法 | 332名有主观认知衰退或轻度认知障碍的个体 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | MRI | 深度学习模型 | 结构性脑影像 | 332名具有主观认知衰退/轻度认知障碍的个体 | NA | NA | NA | NA |
| 349 | 2024-08-05 |
Computational design of soluble functional analogues of integral membrane proteins
2024-Mar-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.05.09.540044
PMID:38496615
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研究论文 | 本文介绍了利用深度学习设计复杂折叠和可溶性整合膜蛋白的功能类比。 | 创新点在于成功重现了独特的膜拓扑结构并将其功能引入到可溶性蛋白质中 | NA | 研究旨在利用计算方法设计复杂的蛋白质折叠和解决整合膜蛋白的功能性问题 | 研究对象为整合膜蛋白及其可溶性类比 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | NA | 蛋白质结构 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 350 | 2024-08-05 |
Deep learning in cancer genomics and histopathology
2024-03-27, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-024-01315-6
PMID:38539231
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综述 | 该文章总结了深度学习在组织病理学和基因组学中的当前和新兴应用 | 提出了深度学习作为肿瘤学和癌症研究新工作流程的基础 | 指出深度学习模型可能存在偏见和其他缺陷，用户需对此有所了解 | 探讨深度学习在精准肿瘤学中的应用 | 当前和新兴的深度学习应用于癌症的组织病理学和基因组学 | 数字病理学 | 癌症 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 351 | 2024-08-05 |
Forecasting China carbon price using an error-corrected secondary decomposition hybrid model integrated fuzzy dispersion entropy and deep learning paradigm
2024-Mar, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-024-32169-5
PMID:38321281
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研究论文 | 本文开发了一种集成模糊分散熵和深度学习范式的错误校正碳价预测模型 | 采用改进的完全集合经验模态分解和深度学习相结合来提高碳价预测准确性 | 未提及具体的局限性 | 准确预测中国的碳价格以促进投资和减排决策 | 中国碳价格的时间序列数据 | 机器学习 | NA | ICEEMDAN, FDE, VMD, PSO-LSTM | PSO-LSTM | 时间序列数据 | 750个连续交易价格 | NA | NA | NA | NA |
| 352 | 2024-08-05 |
An interpretable deep learning model to map land subsidence hazard
2024-Mar, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-024-32280-7
PMID:38340298
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研究论文 | 这项研究旨在通过不同技术提升深度学习模型输出在土地沉降危害映射中的可解释性 | 通过使用粒子群优化算法识别影响土地沉降的有效特征，并应用混合解释方法来增强深度学习模型的可解释性 | 文章未详细讨论模型在不同地理区域的适用性和推广性 | 提升深度学习模型在映射土地沉降危害中的可解释性 | 用于映射土地沉降危险的深度学习模型，包括CNN和LSTM | 机器学习 | NA | 深度学习、粒子群优化算法 | CNN和LSTM | 地理信息数据 | 基于实地工作和土地沉降存在点的清单图 | NA | NA | NA | NA |
| 353 | 2024-08-05 |
Generalized global solar radiation forecasting model via cyber-secure deep federated learning
2024-Mar, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-023-30224-1
PMID:37837598
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研究论文 | 本研究提出了一种基于联邦学习和卷积神经网络的全球太阳辐射预测方法。 | 提出的程序不仅维护输入数据隐私，还可以作为全球超模型使用。 | 缺乏来自阿巴德、贾尔卡维赫和阿拉克地区的训练数据限制了传统方法的有效性。 | 准确预测太阳辐射以应对数据访问和隐私问题。 | 涉及伊朗八个区域的气候特征及三个新区域的数据进行实验。 | 机器学习 | NA | 联邦学习，卷积神经网络 | CNN | 数据集 | 八个区域的数据和三个新区域（阿巴德、贾尔卡维赫、阿拉克）的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 354 | 2024-08-05 |
DANCE: a deep learning library and benchmark platform for single-cell analysis
2024-03-19, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-024-03211-z
PMID:38504331
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研究论文 | DANCE是首个标准化、通用和可扩展的单细胞分析基准平台 | 提供了一个集成的深度学习架构和工具，支持多种单细胞分析任务的基准评估 | 目前仅支持3个模块和8个流行任务 | 旨在评估和比较计算方法在单细胞分析中的表现 | 涉及多种单细胞分析任务的基准数据集和算法 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 基准数据集 | 21个基准数据集，32种最先进的方法 | NA | NA | NA | NA |
| 355 | 2024-08-05 |
Deciphering exogenous chemical carcinogenicity through interpretable deep learning: A novel approach for evaluating atmospheric pollutant hazards
2024-03-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2023.133092
PMID:38039812
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研究论文 | 本研究介绍了一种新颖的可解释深度学习模型CarcGC，用于预测化学致癌性 | 提出了一种新的基于图卷积神经网络的可解释深度学习模型，具有更好的性能和可解释性 | 深度学习模型可能仍需进一步优化以提高性能和解释性 | 评估空气污染物的致癌性并为环境致癌性筛查提供基础 | 化学致癌性预测的化学物质，尤其是美国环保局的危险空气污染物 | 机器学习 | 肺癌 | 图卷积神经网络（GCN） | CarcGC | 结构分子图 | 使用了美国环保局的危险空气污染物清单中的化学物质 | NA | NA | NA | NA |
| 356 | 2024-08-05 |
The association between DNA methylation and human height and a prospective model of DNA methylation-based height prediction
2024-Mar, Human genetics
IF:3.8Q2
DOI:10.1007/s00439-024-02659-0
PMID:38507014
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研究论文 | 本研究探讨了DNA甲基化与人类身高之间的关系，并构建了一个基于DNA甲基化的身高预测模型。 | 使用仅959个CpG位点的靶向甲基化测序结合深度学习技术，提供了比基于SNP预测模型更高的身高预测准确性。 | 样本主要针对中国人群，可能限制了研究结果的普遍适用性。 | 研究DNA甲基化与人类身高之间的关联，并基于此构建身高预测模型。 | 研究对象为与身高相关的DNA甲基化位点。 | 数字病理学 | NA | 靶向甲基化测序 | 深度神经网络 | NA | 11,730个与身高相关的位点 | NA | NA | NA | NA |
| 357 | 2024-08-05 |
Deep Learning-Based Kernel Adaptation Enhances Quantification of Emphysema on Low-Dose Chest CT for Predicting Long-Term Mortality
2024-Mar-01, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001003
PMID:37428617
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研究论文 | 本研究旨在利用深度学习的核适应技术来量化低剂量胸部CT上的肺气肿，以预测长期死亡率 | 该研究首次将深度学习应用于低剂量CT的核适应，显著改善了肺气肿的量化结果 | 研究仅限于60岁及以上的无症状个体，可能不适用于其他人群 | 调查低剂量CT量化肺气肿对长期死亡率的预测价值 | 从2009年到2016年期间进行健康检查的5178名无症状个体的低剂量CT图像 | 数字病理学 | NA | 低剂量计算机断层扫描 (LDCT), 深度学习 | Cox比例风险模型 | 影像 | 5178名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 358 | 2024-08-05 |
[Development and Application of Deep Learning-Based Model for Quality Control of Children Pelvic X-Ray Images]
2024-Mar-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation
DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.240010
PMID:38605612
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的方法用于评估儿童髋关节X光图像的质量 | 首次尝试将人工智能算法应用于儿童髋关节X光的质量评估 | NA | 构建诊断模型并验证其临床可行性 | 3247名儿童的前后髋部X光片 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 3247个儿童的前后髋部X光图像 | NA | NA | NA | NA |
| 359 | 2024-08-05 |
Deep Learning Promotes Profiling of Multiple miRNAs in Single Extracellular Vesicles for Cancer Diagnosis
2024-03-22, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.3c02789
PMID:38442411
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研究论文 | 本研究介绍了一种通过深度学习检测单个外泌体中多种miRNA的方法，以用于癌症诊断。 | 首次结合全内反射荧光成像与深度学习算法对单个外泌体进行多miRNA特征分析，克服了外泌体异质性带来的挑战。 | 尚未提及其他癌症种类的验证，且样本量相对较小。 | 旨在通过单个外泌体分析提高癌症的早期诊断准确性。 | 研究对象为来自5种癌细胞和正常血浆的外泌体。 | 数字病理学 | 肺癌 | 全内反射荧光成像（TIRF）和深度学习（DL） | NA | 图像 | 共分析了25名患者（5名肺癌、5名乳腺癌、5名宫颈癌和5名结肠癌）及5名健康对照 | NA | NA | NA | NA |
| 360 | 2024-08-05 |
Investigation of Deepfake Voice Detection Using Speech Pause Patterns: Algorithm Development and Validation
2024-Mar-21, JMIR biomedical engineering
DOI:10.2196/56245
PMID:38875685
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研究论文 | 本研究探讨了利用语音暂停模式检测深度伪造音频的算法开发与验证 | 引入固有生物过程的概念以区分真实人声与克隆音频 | 样本量有限，可能影响模型的泛化能力 | 旨在识别真实和克隆人声之间的差异 | 49名具有不同种族和口音的成年人提供音频样本 | 计算机视觉 | NA | 机器学习 | AdaBoost模型 | 音频 | 49个成年参与者 | NA | NA | NA | NA |