深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 418 篇文献，本页显示第 281 - 300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 281 | 2024-08-05 |
Artifact reduction in photoacoustic images by generating virtual dense array sensor from hemispheric sparse array sensor using deep learning
2024-Apr, Journal of medical ultrasonics (2001)
DOI:10.1007/s10396-024-01413-3
PMID:38480548
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术生成虚拟密集阵列传感器信号，以减少光声成像中的伪影 | 通过在不同方向上安装虚拟传感器，采用2D卷积神经网络生成信号，从而克服了使用稀疏阵列传感器带来的技术和成本问题 | 使用3D卷积神经网络生成信号需要巨大的计算成本，且在此应用中不切实际 | 研究如何减少光声成像中的伪影，以提高血管成像的质量 | 本研究主要针对光声成像中的伪影问题进行技术改进 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 2D卷积神经网络 | 模拟数据与人手掌测量数据 | NA |
| 282 | 2024-08-05 |
Systematic identification and characterization of exon-intron circRNAs
2024-04-25, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.278590.123
PMID:38609186
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研究论文 | 本研究系统性地识别和表征了保留内含子的外显子-内含子环状RNA（EIciRNAs） | 提出了FEICP框架，有效检测高通量测序数据中的EIciRNAs，并揭示了CIRs和EIciRNAs的多种特征 | EIciRNAs的全球特征主要未被探索，缺乏生物信息学工具 | 研究EIciRNAs的特征及其在神经元分化中的功能 | 外显子-内含子环状RNA（EIciRNAs）及其生物生成 | 数字病理学 | NA | 高通量测序（HTS） | 深度学习分析 | NA | NA |
| 283 | 2024-08-05 |
PheSeq, a Bayesian deep learning model to enhance and interpret the gene-disease association studies
2024-04-16, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-024-01330-7
PMID:38627848
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研究论文 | 本文介绍了一种名为PheSeq的贝叶斯深度学习模型，用于增强和解释基因-疾病关联研究 | PheSeq模型通过整合和感知表型描述，提高了基因-疾病关联研究的稳健性和解释能力 | 未提及具体的局限性 | 旨在提高基因-疾病关联研究的可靠性和可解释性 | 研究对象包括阿尔茨海默病、乳腺癌和肺癌的基因 | 机器学习 | 阿尔茨海默病; 乳腺癌; 肺癌 | 贝叶斯深度学习 | NA | NA | 三个案例研究涉及多个基因，阿尔茨海默病1024个基因，乳腺癌818个基因，肺癌566个基因 |
| 284 | 2024-08-05 |
Single cell lineage tracing reveals clonal dynamics of anti-EGFR therapy resistance in triple negative breast cancer
2024-04-11, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-024-01327-2
PMID:38605363
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研究论文 | 本研究揭示了三阴性乳腺癌（TNBC）中针对EGFR治疗抵抗的克隆动态 | 通过单细胞转录组学和细胞条形码技术，揭示了EGFR扩增的TNBC细胞在afatinib处理下的亚克隆动态 | NA | 阐明三阴性乳腺癌中EGFR治疗抵抗的机制 | EGFR扩增的三阴性乳腺癌细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞转录组学 | 深度学习 | NA | NA |
| 285 | 2024-08-05 |
A transformer-based pyramid network for coronary calcified plaque segmentation in intravascular optical coherence tomography images
2024-04, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 提出了一种基于变换器的金字塔网络AFS-TPNet用于从血管内光学相干断层扫描图像中分割冠状动脉钙化斑块 | 结合了增强特征分离模块和残差卷积位置编码机制，改进了变换器在捕捉细粒度特征和全局上下文方面的能力 | CNN在上下文推理方面固有的局限性可能会影响现有方法的性能 | 研究如何利用OCT图像进行冠状动脉钙化斑块的端到端分割 | 冠状动脉钙化斑块的自动分割 | 计算机视觉 | 动脉粥样硬化 | OCT | 变换器 | 图像 | 广泛的实验，具体样本数量未提及 |
| 286 | 2024-08-05 |
A new strategy for groundwater level prediction using a hybrid deep learning model under Ecological Water Replenishment
2024-Apr, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-024-32330-0
PMID:38436858
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研究论文 | 本文提出了一种基于混合深度学习模型的地下水位预测新策略。 | 引入了STL-IWOA-GRU模型，结合了LOESS季节趋势分解算法、改进的鲸鱼优化算法和门控递归单元，以提高地下水位预测的准确性。 | 研究未提及模型在其他生态水补充背景下的适用性和验证。 | 旨在在生态水补充的背景下准确预测地下水位变化。 | 使用从永定河流域（北京段）21个监测井收集的地下水位、降水和地表径流数据。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | STL-IWOA-GRU | 时间序列数据 | 731天中的21个监测井数据 |
| 287 | 2024-08-05 |
Comparative study for coastal aquifer vulnerability assessment using deep learning and metaheuristic algorithms
2024-Apr, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-024-32706-2
PMID:38436856
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研究论文 | 本研究评估了伊朗西北部拉希简地区沿海含水层的脆弱性。 | 将生物地理优化（BBO）和灰狼优化（GWO）技术与卷积神经网络（CNN）相结合，用于生成脆弱性地图（VM），这一综合方法在CAVA模型的改进方面尚属首次。 | 尽管进行了深度学习算法的应用，但对OGM参数权重的修改仍然有限。 | 评估沿海含水层的脆弱性，减轻海水入侵的影响。 | 拉希简地区沿海含水层的脆弱性。 | 数字路径学 | NA | 深度学习，生物地理优化，灰狼优化 | 卷积神经网络（CNN） | 地图 | 使用了原始GALDIT模型（OGM）派生的水文地质参数 |
| 288 | 2024-08-05 |
Parkinson's disease diagnosis using deep learning: A bibliometric analysis and literature review
2024-04, Ageing research reviews
IF:12.5Q1
DOI:10.1016/j.arr.2024.102285
PMID:38554785
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综述 | 本文进行了一项关于深度学习在帕金森病诊断中的应用的文献计量分析和文献综述 | 通过文献计量分析展示了深度学习在帕金森病诊断领域的显著进展和关键研究点 | 对于增量学习及大数据分析相关的深度学习方法的研究存在空白 | 研究深度学习在帕金森病诊断中的应用发展 | 已发表的关于帕金森病及深度学习的研究论文 | 计算机视觉 | 帕金森病 | 深度学习 | NA | 文献 | 检索并分析了Scopus数据库中的可用研究论文 |
| 289 | 2024-08-05 |
Comparative Performance of ChatGPT 3.5 and GPT4 on Rhinology Standardized Board Examination Questions
2024 Apr-Jun, OTO open
IF:1.8Q2
DOI:10.1002/oto2.164
PMID:38938507
|
研究论文 | 本研究评估了ChatGPT 3.5和GPT4在耳鼻喉科标准化考试问题上的表现 | 评估新一代大型语言模型在医学教育中的应用潜力 | 仅使用了一小部分问题进行分析，样本量有限 | 评价大型语言模型在耳鼻喉科教育中的表现 | 耳鼻喉科标准化考试的问题以及相关的住院医生 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ChatGPT 3.5和GPT4 | 文本和图像 | 127道问题，93道文本题和34道图像题 |
| 290 | 2024-08-05 |
Thermal mapping the eye: A critical review of advances in infrared imaging for disease detection
2024-Apr, Journal of thermal biology
IF:2.9Q1
DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.103867
PMID:38744026
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review | 对红外成像在眼病检测中的进展进行了关键性回顾 | 探讨了机器学习和深度学习算法在IRT眼科检查中的整合 | 未详细说明具体的限制因素 | 理解IRT在眼科检查中的应用、优势、局限性和最新发展 | 分析与眼科相关的红外热成像技术 | 数字病理学 | 干眼症、糖尿病视网膜病、青光眼、过敏性结膜炎和炎症疾病 | 红外热成像（IRT） | NA | 图像 | 192篇文献 |
| 291 | 2024-08-07 |
Beyond the AJR: Deep Learning Shows Promise in the Detection of Retinal Hemorrhage on Pediatric Head CT
2024-04, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.30096
PMID:37610781
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 292 | 2024-08-05 |
The Success of Deep Learning Modalities in Evaluating Modic Changes
2024-04, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2024.01.129
PMID:38296043
|
研究论文 | 本研究分析了使用深度学习模式检测的MRI中Modic变化。 | 该文章创新性地应用了多种卷积神经网络（CNN）架构来分类和分割Modic变化，有助于降低放射科医师的工作量。 | NA | 调查深度学习在MRI中评估Modic变化的有效性。 | 307名接受MRI检查的患者，涵盖不同年龄段的男女。 | 计算机视觉 | NA | MRI | CNN | 图像 | 307名患者的MRI图像数据 |
| 293 | 2024-08-05 |
Automatic gross tumor volume segmentation with failure detection for safe implementation in locally advanced cervical cancer
2024-Apr, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2024.100578
PMID:38912007
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研究论文 | 本文比较了深度学习模型在局部晚期宫颈癌中的肿瘤体积分割效果，并引入了故障检测的新方法 | 通过利用放射组学特征引入了故障检测的创新方法 | 未提及研究中潜在的限制 | 研究自动化分割方法在局部晚期宫颈癌放射治疗中的应用 | 局部晚期宫颈癌患者的肿瘤体积分割 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 深度学习 | 2D-SegResNet等 | 医学影像 | 115名回顾性案例和51名前瞻性案例 |
| 294 | 2024-08-05 |
Current Status and Role of Artificial Intelligence in Anorectal Diseases and Pelvic Floor Disorders
2024 Apr-Jun, JSLS : Journal of the Society of Laparoendoscopic Surgeons
DOI:10.4293/JSLS.2024.00007
PMID:38910957
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综述 | 本文概述了人工智能在处理良性肛肠疾病和盆底疾病管理中的当前应用状态。 | 文章展示了使用卷积神经网络等AI模块优化影像研究和肛门测压解读的创新点。 | 所开发的AI模块未在外部队列中进行验证。 | 探讨人工智能在改善盆底和良性肛肠疾病管理中的潜力。 | 分析与盆底疾病及良性肛肠疾病相关的文献，评估AI在这些领域的应用。 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | NA | 文献 | 139篇文献中，符合纳入与排除标准的有15篇 |
| 295 | 2024-08-05 |
Deep Learning-Assisted Colorimetric/Electrical Dual-Sensing System for Ultrafast Detection of Hydrogen Sulfide
2024-04-26, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.3c02793
PMID:38584366
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研究论文 | 本研究提出了一种用于氢 sulfide（HS）气体检测的双感应系统 | 该系统结合了色谱法和电法，利用深度神经网络实现了高精度和实时检测 | NA | 开发一种低功耗、高精度和适应性强的氢 sulfide检测系统 | 氢 sulfide（HS）气体 | 数字病理学 | NA | 电纺丝 | 深度神经网络（DNN） | 电信号和颜色变化 | NA |
| 296 | 2024-08-05 |
UNNT: A novel Utility for comparing Neural Net and Tree-based models
2024-Apr, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1011504
PMID:38683879
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研究论文 | 本研究开发了一个名为UNNT的开源库，用于比较神经网络和树模型在癌症药物反应中的效果 | 提出了UNNT工具，简化了深度学习模型和树模型比较的过程 | 尽管研究集中在癌症药物反应数据集上，但在其他领域的应用可能不够充分 | 探索树模型在单一药物反应模型中的适用性和优越性 | 比较神经网络与基于树的模型在药物反应问题上的表现 | 机器学习 | 癌症 | XGBoost | CNN | 数据集 | NA |
| 297 | 2024-08-05 |
Research on a vehicle and pedestrian detection algorithm based on improved attention and feature fusion
2024-Apr-26, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2024255
PMID:38872558
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研究论文 | 本文提出了一种基于增强YOLOv5s的道路目标检测算法，旨在提高复杂环境下对交通目标的准确识别 | 引入了加权增强极化自注意力机制（WEPSA）和加权特征融合网络（CBiFPN），提升了特征提取和语义信息表示 | 未明确指出文章的具体局限性 | 研究目标是提高自主驾驶技术中的车辆和行人检测准确性 | 研究对象为复杂背景下的道路交通目标 | 计算机视觉 | NA | YOLOv5s | NA | 图像 | 在KITTI、Cityscapes等开放源数据集上进行大量实验，具体样本数量未明确提及 |
| 298 | 2024-08-05 |
A review of the application of deep learning in obesity: From early prediction aid to advanced management assistance
2024-Apr, Diabetes & metabolic syndrome
DOI:10.1016/j.dsx.2024.103000
PMID:38604060
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综述 | 本文总结了深度学习在肥胖研究中的应用现状 | 首次审查了深度学习在肥胖中的应用，显示其在肥胖预测中的优势，并在管理和身体脂肪估算方面提出创新 | 系统评价的数量有限，可能会影响结论的全面性 | 总结深度学习在肥胖研究中的应用趋势 | 分析了2018年1月至2023年9月间的相关研究 | 机器学习 | 肥胖 | 深度学习 | NA | 文献综述 | 40篇研究文章 |
| 299 | 2024-08-05 |
Development and Validation of a Deep Learning Radiomics Model to Predict High-Risk Pathologic Pulmonary Nodules Using Preoperative Computed Tomography
2024-04, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.08.040
PMID:37802672
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研究论文 | 本研究构建并验证了一种深度学习放射组学模型，用于预测高风险的病理性肺结节 | 本模型结合了临床特征、放射组学特征和深度迁移学习特征，展示了优于传统模型的预测能力 | 该研究的验证队列样本量较小，可能影响模型的推广性 | 准确识别肺结节的高风险病理因素 | 469例肺腺癌患者的临床和影像数据 | 数字病理学 | 肺癌 | 计算机断层扫描(CT) | 逻辑回归(LR)和深度迁移学习(DTL) | 影像 | 469例肺腺癌患者，其中训练队列400例，外部验证队列69例 |
| 300 | 2024-08-05 |
Automated Segmentation and Classification of Knee Synovitis Based on MRI Using Deep Learning
2024-04, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.10.036
PMID:37951778
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研究论文 | 该文章开发了一种深度学习模型用于自动分割和分类膝关节滑膜炎 | 首次将深度学习应用于膝关节滑膜炎的分割和分类，表现出超过放射科医生的准确性 | 研究为回顾性，样本可能限制了外部验证的普遍性 | 开发深度学习模型以分割膝关节滑膜炎的相关结构并进行分类 | 376名病理确诊的膝关节滑膜炎患者数据 | 计算机视觉 | 关节炎 | 深度学习 | 语义分割模型 | 图像 | 376名患者的数据 |