深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 908 篇文献，本页显示第 301 - 320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2024-08-05 |
Integrating OpenPose and SVM for Quantitative Postural Analysis in Young Adults: A Temporal-Spatial Approach
2024-May-28, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11060548
PMID:38927784
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研究论文 | 本研究通过整合OpenPose和支持向量机(SVM)进行高精度姿态分析 | 本研究创新性地将OpenPose与SVM结合，改善了传统的姿态控制量化方法 | 本研究的局限在于目前样本仅为35名年轻成人，尚需在更广泛的人群中验证 | 研究旨在通过视频监控提升姿势控制的定量分析 | 研究对象为35名年轻成人，在受控行走实验中进行分析 | 计算机视觉 | NA | OpenPose与支持向量机(SVM) | NA | 视频 | 35名年轻成人 |
| 302 | 2024-08-05 |
Artificial Intelligence in Sports Medicine: Reshaping Electrocardiogram Analysis for Athlete Safety-A Narrative Review
2024-May-26, Sports (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/sports12060144
PMID:38921838
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综述 | 人工智能正在重新定义运动员的心电图分析，以提高心血管健康的检测和监测 | 探讨机器学习和深度学习在心电图解读中的应用，改善心律失常、通道病和肥厚型心肌病的检测 | 传统心电图方法在区分良性心脏适应与严重病症上存在局限 | 提高运动员预参与检查中的心电图诊断的准确性和效率 | 运动员的心电图数据 | 医学 | 心血管疾病 | 机器学习，深度学习 | NA | 心电图 | 过去十年的文献综述 |
| 303 | 2024-08-05 |
ChatGPT as a New Tool to Select a Biological for Chronic Rhino Sinusitis with Polyps, "Caution Advised" or "Distant Reality"?
2024-May-24, Journal of personalized medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jpm14060563
PMID:38929784
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研究论文 | 该研究评估了Rhinology委员会的治疗指示与ChatGPT在慢性鼻窦炎患者中使用生物治疗的推荐之间的一致性 | 研究展示了ChatGPT在选择最佳生物治疗的潜力，为管理缺乏强大生物标志物的CRSwNP提供了重要的进展 | 研究可能没有考虑到所有相关的疗法选择和患者个体差异 | 评估ChatGPT与Rhinology委员会在慢性鼻窦炎生物治疗中的推荐一致性 | 72名患有慢性鼻窦炎合并鼻息肉的患者 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 观测数据 | 72名患者 |
| 304 | 2024-08-05 |
An Improved Two-Shot Tracking Algorithm for Dynamics Analysis of Natural Killer Cells in Tumor Contexts
2024-May-24, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11060540
PMID:38927775
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研究论文 | 本文探讨了自然杀伤细胞在肿瘤环境中的动态特性分析。 | 提出了距离级联匹配和再搜索方法，改进现有的自然杀伤细胞追踪算法 | 关于自然杀伤细胞动态的研究仍然稀缺 | 分析自然杀伤细胞在不同形态与肿瘤背景下的运动特征 | 5000帧图像中的约300,000个自然杀伤细胞 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 深度学习技术 | NA | 图像 | 包含约300,000个细胞 |
| 305 | 2024-08-05 |
HLAIImaster: a deep learning method with adaptive domain knowledge predicts HLA II neoepitope immunogenic responses
2024-May-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae302
PMID:38920343
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习方法HLAIImaster，用于预测HLA II新表位的免疫原性反应 | HLAIImaster结合了适应性领域知识和注意力机制，提升了现有工具的预测能力 | 目前预测方法的局限性在于高质量训练表位数据集的不足和算法上的限制 | 开发能够有效预测HLA II相关肽段的工具，以推动疫苗和癌症免疫疗法的进展 | 针对主要人群的外源性HLA II限制肽段进行预测 | 机器学习 | 癌症 | 质谱数据分析 | 深度学习 | 质谱数据 | >223000 |
| 306 | 2024-08-05 |
Unraveling the Potential of Attentive Bi-LSTM for Accurate Obesity Prognosis: Advancing Public Health towards Sustainable Cities
2024-May-23, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11060533
PMID:38927769
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研究论文 | 本文提出了一种新的混合模型ABi-LSTM，用于准确的肥胖预测 | 引入了基于注意力机制的双向长短期记忆网络，以增强肥胖预测的可解释性和性能 | NA | 改善肥胖预测模型以促进公共健康和城市可持续发展 | 传统与深度学习方法的比较分析，开发肥胖预测模型 | 机器学习 | 肥胖症 | 深度学习 | ABi-LSTM | NA | NA |
| 307 | 2024-08-05 |
Integrated approach of federated learning with transfer learning for classification and diagnosis of brain tumor
2024-May-15, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01261-0
PMID:38750436
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研究论文 | 该文章提出了一种基于联邦学习和迁移学习的深度学习模型，用于脑肿瘤的分类和诊断。 | 创新性地结合了迁移学习和联邦学习，利用优化的VGG16架构在分散的客户端上进行有效的模型训练，保护数据隐私。 | 传统方法依赖手动解读并可能受到数据处理和模型通用性限制。 | 本研究旨在提高脑肿瘤分类的准确性和自动化程度。 | 研究对象为MRI影像中的脑肿瘤。 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | CNN | VGG16 | 图像 | 来自figshare、SARTAJ和Br35H数据集的多样化数据集 |
| 308 | 2024-08-05 |
Online Health Search Via Multidimensional Information Quality Assessment Based on Deep Language Models: Algorithm Development and Validation
2024-May-02, JMIR AI
DOI:10.2196/42630
PMID:38875551
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研究论文 | 本文调查了一种基于深度学习的多维信息质量检索模型，以增强在线医疗信息搜索结果的有效性 | 提出了一个多维信息质量检索模型，超越传统的查询-文档相关性，仅关注信息的实用性、支持性和可信度 | 未详述模型在实际应用中的长期影响和针对更广泛信息源的适应性 | 提高在线健康咨询的信息检索效果 | 32个健康相关查询的在线健康信息搜索场景 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 预训练语言模型 | 文本 | 6030个人工标注的查询-文档对 |
| 309 | 2024-08-05 |
Artificial Intelligence and Machine Learning in Predicting the Response to Immunotherapy in Non-small Cell Lung Carcinoma: A Systematic Review
2024-May, Cureus
DOI:10.7759/cureus.61220
PMID:38939246
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系统评价 | 本系统评价研究了人工智能和机器学习在预测非小细胞肺癌免疫治疗反应中的应用 | 文章创新点在于综合评估人工智能与机器学习技术在非小细胞肺癌免疫治疗预测中的现状 | 数据可用性、质量和模型可解释性存在挑战 | 旨在优化非小细胞肺癌患者的免疫治疗选择和治疗结果 | 涉及对非小细胞肺癌患者的免疫治疗反应进行预测 | 机器学习 | 肺癌 | 深度学习、人工神经网络、支持向量机和梯度提升方法 | NA | 医学影像、基因组数据、临床变量和免疫组化标记 | 共纳入19项研究 |
| 310 | 2024-08-05 |
AI-guided histopathology predicts brain metastasis in lung cancer patients
2024-05, The Journal of pathology
IF:5.6Q1
DOI:10.1002/path.6263
PMID:38433721
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研究论文 | 本文探讨深度学习如何通过常规的H&E染色的肿瘤组织切片预测肺癌患者脑转移的发展 | 创新点在于应用深度学习算法于肺癌患者的常规组织切片，以识别可能发生脑转移的患者 | 研究依赖于标本的质量及样本数量，可能需要更多的多中心研究以验证结果 | 研究旨在发现一种可靠的方法来预测非小细胞肺癌患者的脑转移 | 研究对象为158例接受过至少5年随访的I-III期非小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | NA | 影像 | 158名患者的组织切片 |
| 311 | 2024-08-05 |
Applications of artificial intelligence in urologic oncology
2024-May, Investigative and clinical urology
IF:2.5Q2
DOI:10.4111/icu.20230435
PMID:38714511
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综述 | 本研究全面回顾了人工智能在泌尿肿瘤学中的应用 | 强调了人工智能在泌尿癌症领域的潜在应用和有效性 | 文章未详细讨论技术、法律和伦理方面的具体问题 | 探讨人工智能在泌尿癌症中的应用潜力 | 主要针对前列腺癌、膀胱癌及肾癌的相关研究 | 人工智能 | 前列腺癌、膀胱癌、肾癌 | 机器学习，深度学习 | NA | 文献 | 58篇相关文献 |
| 312 | 2024-08-05 |
SF-Transformer: A Mutual Information-Enhanced Transformer Model with Spot-Forward Parity for Forecasting Long-Term Chinese Stock Index Futures Prices
2024-May-30, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e26060478
PMID:38920487
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研究论文 | 本文介绍了一种将金融理论与深度学习相结合的新型SF-Transformer模型，用于提高中国股指期货的长期价格预测准确性 | 本文首次提出将即期-远期平价理论与变压器模型相结合的方法，以实现对股指期货价格更准确的长期预测 | 研究可能受到股票市场动态性和波动性的影响，具体有效性和适用性需在更广泛的数据集上验证 | 提升中国股指期货市场长期价格预测的准确性和风险管理 | 对中国主要股指期货价格进行预测的案例研究 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 变压器模型 | 时间序列数据 | 研究涵盖了28天的短期和长期预测的多个股指期货价格 |
| 313 | 2024-08-05 |
View-Driven Multi-View Clustering via Contrastive Double-Learning
2024-May-29, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e26060470
PMID:38920479
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研究论文 | 本论文提出了一种基于对比双重学习的视野驱动的多视图聚类方法 | 该方法结合了视野驱动方法和双重对比学习，以平衡视图之间的一致性和多样性 | 没有具体提及该方法在特定应用场景的局限性 | 旨在生成更好的聚类结果 | 涉及多个视图的数据集 | 机器学习 | NA | 对比学习 | NA | 数据集 | 三个数据集的实验结果 |
| 314 | 2024-08-05 |
A TCN-Linear Hybrid Model for Chaotic Time Series Forecasting
2024-May-29, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e26060467
PMID:38920477
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研究论文 | 本文提出了一种新型混合网络TCN-Linear，用于混沌时间序列预测 | 引入了一种新的混合模型，结合了时间卷积网络和线性预测，优化了长时间序列预测的能力 | 研究中可能未考虑其他混合模型的比较 | 评估新模型在时间序列预测中的有效性 | 经典混沌系统和真实世界股市数据 | 机器学习 | NA | 时间卷积网络 | TCN-Linear | 时间序列 | 三个经典混沌系统和实际股市数据 |
| 315 | 2024-08-05 |
Point Cloud Quality Assessment Using a One-Dimensional Model Based on the Convolutional Neural Network
2024-May-27, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10060129
PMID:38921606
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的无参考方法来评估三维点云的质量 | 采用1D卷积神经网络进行三维点云质量评估，并通过转移学习提取高级特征 | 未提及具体的限制因素 | 旨在提高三维点云质量评估的可靠性和效率 | 三维点云及其几何和感知属性 | 计算机视覺 | NA | 深度学习 | 1D CNN | 点云数据 | 多个数据集，包括SJTU_PCQA和WPC |
| 316 | 2024-08-05 |
TP-LMMSG: a peptide prediction graph neural network incorporating flexible amino acid property representation
2024-May-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae308
PMID:38920345
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研究论文 | 本文章开发了一种新的图深度学习模型TP-LMMSG，用于生物活性肽的预测 | TP-LMMSG模型提供了轻量级和易于部署的优点，并在AMP、AVP和ACP的预测性能上超越了其他最先进的模型 | 目前文章未提及具体的局限性 | 旨在改进生物活性肽的注释性能 | 研究对象为抗菌肽（AMP）、抗病毒肽（AVP）和抗癌肽（ACP） | 机学习 | 抗癌肽相关 | 图神经网络 | 图深度学习模型 | NA | 多个实验验证的数据集 |
| 317 | 2024-08-05 |
Hierarchical multimodal self-attention-based graph neural network for DTI prediction
2024-May-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae293
PMID:38920341
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研究论文 | 提出了一种基于层次多模态自注意力的图神经网络HMSA-DTI，用于药物-靶标相互作用的预测 | HMSA-DTI通过层次多模态自注意力机制实现药物和蛋白质特征的深度融合，同时考虑了模态内和模态间的交互 | 现有的多模态模型在特征融合方面能力有限，影响了药物-靶标相互作用的预测准确性 | 提高药物-靶标相互作用的预测准确性和效率 | 药物及其SMILES表示、药物分子图、蛋白质序列和蛋白质2-mer序列 | 计算机视觉 | NA | NA | 图神经网络 | 多模态数据 | 五个基准数据集的多重评估指标 |
| 318 | 2024-08-05 |
Enabling Low-Dose In Vivo Benchtop X-ray Fluorescence Computed Tomography through Deep-Learning-Based Denoising
2024-May-22, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10060127
PMID:38921604
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研究论文 | 这篇文章介绍了一种基于深度学习的去噪算法，用于在低剂量下提高X射线荧光计算机断层成像的图像质量 | 提出了一种优化的Swin-Conv-UNet模型，用于减少低示踪剂浓度下XRF图像的背景噪声 | 目前只有少数算法针对XFCT进行去噪处理，其他技术主要集中在X射线和CT技术上 | 研究如何在低剂量情况下提高X射线荧光计算机断层成像的成像质量 | 低剂量X射线荧光图像的背景噪声 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Swin-Conv-UNet | 图像 | 使用了增强的数据进行训练和评估 |
| 319 | 2024-08-05 |
Research on Active Safety Situation of Road Passenger Transportation Enterprises: Evaluation, Prediction, and Analysis
2024-May-21, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e26060434
PMID:38920443
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研究论文 | 本文研究了道路客运企业的主动安全状况及其影响因素 | 提出了WDA-DBN模型，并使用DEEPSHAP识别具有较高ASS信息含量的因素 | 未详细说明数据来源和样本选择的具体情况 | 评估和预测道路客运企业的主动安全状况 | 道路客运企业的主动安全状况及相关影响因素 | 机器学习 | NA | GRU, LSTM, ARIMA, Prophet, Conv_LSTM, TCN, WDA-DBN | WDA-DBN, TCN, GRU | 时间序列数据 | NA |
| 320 | 2024-08-05 |
Deep Learning Prediction of Cervical Spine Surgery Revision Outcomes Using Standard Laboratory and Operative Variables
2024-05, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2024.02.112
PMID:38408699
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习模型，用于预测颈椎手术的修订结果 | 首次使用标准实验室和手术变量构建颈椎手术修订预测模型 | 研究数据仅来自于一个地点，可能影响结果的广泛适用性 | 旨在通过标准实验室和手术变量预测颈椎手术的修订风险 | 2016年至2022年间接受颈椎手术的3151名患者 | 机器学习 | NA | 深度学习（Deep Learning） | 深度神经网络（Deep Neural Network） | 实验室值和手术变量 | 3151名接受颈椎手术的患者 |