深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 928 篇文献，本页显示第 401 - 420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 401 | 2024-08-14 |
A Histopathologic Image Analysis for the Classification of Endocervical Adenocarcinoma Silva Patterns Depend on Weakly Supervised Deep Learning
2024-05, The American journal of pathology
DOI:10.1016/j.ajpath.2024.01.016
PMID:38382842
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研究论文 | 研究开发了一种基于弱监督深度学习的深度学习管道（Silva3-AI），用于自动分析基于全切片图像的组织病理学图像并准确识别Silva模式 | Silva3-AI模型采用视觉变换器和循环神经网络架构，利用多倍率补丁，实现了高精度的Silva模式识别，并与具有10年诊断经验的专业病理学家的表现相当 | NA | 开发一种自动分析组织病理学图像并识别Silva模式的深度学习管道 | 子宫颈腺癌中的Silva模式 | 数字病理学 | 子宫颈癌 | 弱监督深度学习 | 视觉变换器和循环神经网络 | 图像 | 初始研究包括202名子宫颈腺癌患者，随后从其他7个医疗中心收集了161名患者进行独立测试 | NA | NA | NA | NA |
| 402 | 2024-08-12 |
Using Deep Learning to Increase Eye-Tracking Robustness, Accuracy, and Precision in Virtual Reality
2024-May, Proceedings of the ACM on computer graphics and interactive techniques
IF:1.4Q3
DOI:10.1145/3654705
PMID:39119010
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研究论文 | 本文评估了使用深度学习方法提高虚拟现实中眼动追踪的鲁棒性、准确性和精确度 | 采用机器学习方法进行瞳孔追踪，相比传统计算机视觉技术在分割性能上表现更优 | 目前尚不清楚这些网络如何影响最终注视估计的质量 | 评估几种当代基于机器学习的眼部特征追踪方法对最终注视估计质量的影响 | 眼动追踪的准确性、精确度和掉线率 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 403 | 2024-08-11 |
Using an interpretable deep learning model for the prediction of riverine suspended sediment load
2024-May, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-024-33290-1
PMID:38656723
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习和Shapley加性解释技术的可解释模型，用于预测河流系统中的悬浮沉积物负荷 | 本研究的创新点在于开发了一种可解释的深度学习模型，并应用Shapley加性解释技术来解释模型的输出 | NA | 研究目的是开发一种可解释的深度学习模型，用于预测河流系统中的悬浮沉积物负荷 | 研究对象是Taleghan河流域的每日悬浮沉积物负荷预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 密集深度神经网络(DDNN), 长短期记忆(LSTM), 门控循环单元(GRU), 简单循环神经网络(RNN) | 河流流量和降雨数据 | Taleghan河流域的每日数据 | NA | NA | NA | NA |
| 404 | 2024-08-11 |
Quantifying the scale of erosion along major coastal aquifers of Pakistan using geospatial and machine learning approaches
2024-May, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-024-33296-9
PMID:38662291
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研究论文 | 本研究使用地理空间和机器学习方法量化巴基斯坦主要沿海含水层的侵蚀规模 | 本研究结合数据融合和深度学习图像分割架构，提出了一种新的侵蚀和淤积评估方法 | NA | 监测巴基斯坦主要沿海含水层的侵蚀情况，并提出解决方案 | 巴基斯坦的沿海含水层 | 机器学习 | NA | 图像分割 | U-Net with EfficientNet backbone | 图像 | 涉及多个地点，包括Sandspit、Indus delta、Sonmiani、Miani Hor、Bhuri creek、east Phitii creek、Waddi creek、Tummi creek和East Khalri creek | NA | NA | NA | NA |
| 405 | 2024-08-10 |
Diagnostic effectiveness of deep learning-based MRI in predicting multiple sclerosis: A meta-analysis
2024-May, Neurosciences (Riyadh, Saudi Arabia)
DOI:10.17712/nsj.2024.2.20230103
PMID:38740399
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meta-analysis | 本研究通过meta分析评估了基于卷积神经网络（CNN）的磁共振成像（MRI）在多发性硬化症（MS）诊断中的表现 | 采用2D-3D CNN技术，实现了对MS病变的高准确性、敏感性和特异性识别、分类和分割 | NA | 探讨基于CNN的MRI在多发性硬化症病变识别、分类和分割中的诊断性能 | 多发性硬化症病变 | machine learning | 多发性硬化症 | CNN | CNN | MRI图像 | 共筛选出15篇文章进行分析 | NA | NA | NA | NA |
| 406 | 2024-08-09 |
Deep learning performance compared to healthcare experts in detecting wrist fractures from radiographs: A systematic review and meta-analysis
2024-May, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111399
PMID:38428318
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meta-analysis | 本研究通过系统综述和荟萃分析，评估了深度学习算法在腕部骨折诊断中的准确性，并与医疗专家的诊断结果进行了比较 | 研究发现卷积神经网络（CNN）的诊断准确性与医疗专家相当 | 需要更多采用严格参考标准、外部数据集验证以及探索医疗专家辅助下CNN诊断性能的研究 | 评估深度学习算法在腕部骨折诊断中的准确性 | 腕部骨折的诊断 | machine learning | NA | convolutional neural networks (CNN) | CNN | image | 共包含33,026张腕部X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 407 | 2024-08-09 |
Artificial intelligence for cervical cancer screening: Scoping review, 2009-2022
2024-May, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics
DOI:10.1002/ijgo.15179
PMID:37811597
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综述 | 本文综述了2009年至2022年间人工智能在宫颈癌早期影像诊断中的应用 | 支持向量机和深度学习方法（如卷积神经网络、ResNet和VGG）显示出超过97%的最佳诊断性能 | 需要进一步研究以验证这些发现 | 描述和综合关于人工智能在宫颈癌早期影像诊断中诊断准确性的文献 | 人工智能在宫颈癌影像诊断中的应用 | 机器学习 | 宫颈癌 | 卷积神经网络（CNN）、ResNet、VGG | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 32项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 408 | 2024-08-08 |
Deep learning with diffusion MRI as in vivo microscope reveals sex-related differences in human white matter microstructure
2024-05-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-60340-y
PMID:38744901
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研究论文 | 本研究利用扩散磁共振成像技术，开发了多种端到端分类模型，以准确估计受试者的性别，并识别出男女之间差异最大的白质区域 | 本研究首次利用扩散磁共振成像技术在细胞水平上揭示了男女大脑白质微观结构的差异，并使用多种模型架构进行验证 | 研究仅使用了来自人类连接组项目的健康受试者数据，且年龄范围有限 | 研究男女大脑白质微观结构的差异，以深入理解不同性别中表现不同的脑部疾病 | 男女大脑白质的微观结构 | 计算机视觉 | NA | 扩散磁共振成像 | 2D卷积神经网络, 3D卷积神经网络, Vision Transformer | 图像 | 471名男性与560名女性健康受试者（年龄范围22-37岁） | NA | NA | NA | NA |
| 409 | 2024-08-05 |
DeepARV: ensemble deep learning to predict drug-drug interaction of clinical relevance with antiretroviral therapy
2024-May-06, NPJ systems biology and applications
IF:3.5Q1
DOI:10.1038/s41540-024-00374-0
PMID:38710671
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研究论文 | 本研究评估了深度学习方法预测抗病毒治疗及其合并用药的临床相关药物相互作用的潜力 | 提出了DeepARV-Sim和DeepARV-ChemBERTa，利用分子结构信息和多样性学习方法有效提高临床相关药物相互作用的预测能力 | 临床相关药物相互作用研究数量有限，可能影响模型的泛化能力 | 本研究旨在通过深度学习技术预测抗病毒药物和合并用药之间的临床相关药物相互作用 | 研究对象为30142对药物的相互作用，来自伦敦HIV药物相互作用数据库 | 机器学习 | NA | DeepARV-Sim和DeepARV-ChemBERTa | Transformer | 药物组合数据 | 30142对药物 | NA | NA | NA | NA |
| 410 | 2024-08-05 |
Prediction of tumor origin in cancers of unknown primary origin with cytology-based deep learning
2024-May, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-024-02915-w
PMID:38627559
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研究论文 | 本文开发了一种基于细胞学的深度学习方法，用于预测未知原发癌肿瘤的来源 | 提出了一种新的深度学习方法TORCH，能够准确区分肿瘤来源并优于病理学家的预测效果 | 需要在随机试验中进一步验证 | 研究癌症的未知原发部位的诊断挑战及其肿瘤来源预测 | 利用细胞学图像数据集分析未知原发癌的肿瘤来源 | 数字病理学 | 未知原发癌 | 深度学习 | TORCH | 细胞学图像 | 总共分析了57,220个病例的细胞学图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 411 | 2024-08-04 |
Identification of Microorganism in Infected Wounds by Positively Charged Selective Sensor Array and Deep Learning Algorithm
2024-05-14, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c01845
PMID:38702857
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研究论文 | 本研究使用带正电的选择传感器阵列和深度学习算法识别感染伤口中的微生物 | 创新点在于结合了特定的阳离子染料与深度学习模型ResNet实现了高效的微生物分类 | 可能缺乏不同环境条件下的微生物识别验证 | 研究目标是快速准确识别病原微生物，以便于感染诊断 | 研究对象为14种用S-TDs染色的微生物，包括革兰阴性菌、革兰阳性菌和真菌 | 数字病理学 | 感染性疾病 | 荧光传感器阵列 | 残差网络（ResNet） | 图像 | 涉及14种微生物的大量图像数据 | NA | NA | NA | NA |
| 412 | 2024-08-04 |
Real-Time Signal Analysis with Wider Dynamic Range and Enhanced Sensitivity in Multiplex Colorimetric Immunoassays Using Encoded Hydrogel Microparticles
2024-05-07, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c00773
PMID:38662417
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研究论文 | 本研究介绍了一种新的实时信号分析技术，用于定量多个蛋白质，从而提高多重比色免疫测定的动态范围和灵敏度 | 引入了实时信号分析，通过观察比色信号的连续变化，而不是仅依赖于终点分析 | 未提及具体的局限性 | 提高多重比色免疫测定的动态范围和灵敏度 | 多重比色免疫测定中的蛋白质 | 数字病理学 | NA | 比色免疫测定 | 深度学习 | 信号 | 涉及与先兆子痫相关的多种蛋白质目标的浓度范围 | NA | NA | NA | NA |
| 413 | 2024-08-04 |
Persistent Luminescence Lifetime-Based Near-Infrared Nanoplatform via Deep Learning for High-Fidelity Biosensing of Hypochlorite
2024-05-07, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.4c00899
PMID:38661330
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研究论文 | 该文章提出了一种基于持久发光寿命的纳米平台，通过深度学习实现高保真生物传感 | 创新性地使用深度学习提取持久发光寿命特征，以高对比度信号进行生物成像 | NA | 研究在复杂基质系统中实现高保真生物传感的能力 | 开发一种持久发光纳米探头用于漂白剂检测 | 数字病理学 | NA | 持久发光成像 | 3D卷积神经网络 | 成像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 414 | 2024-08-04 |
Detecting dental caries on oral photographs using artificial intelligence: A systematic review
2024-05, Oral diseases
IF:2.9Q1
DOI:10.1111/odi.14659
PMID:37392423
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系统综述 | 本系统综述旨在评估人工智能模型在口腔照片中检测牙齿龋齿的表现 | 评估了不同机器学习算法在牙齿龋齿检测中的表现，并提出了对未来研究的建议 | 有限的研究允许评估人工智能对不同严重程度病变的表现 | 评估人工智能在口腔照片中检测牙齿龋齿的能力 | 临床研究报告的深度学习和其他机器学习算法 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 口腔照片 | 19项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 415 | 2024-08-05 |
Deep learning based on small sample dataset: prediction of dielectric properties of SrTiO3-type perovskite with doping modification
2024-May, Royal Society open science
IF:2.9Q1
DOI:10.1098/rsos.231464
PMID:39076810
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研究论文 | 本文研究基于小样本数据集的深度学习，以预测掺杂修饰的SrTiO3型钙钛矿的介电特性 | 提出了一种新的、有效的方法，通过深度神经网络模型显著提高了对介电性能的预测准确性 | 研究中使用的小数据集限制了对介电性能和能量存储密度提高的更深层次分析 | 旨在解决SrTiO掺杂数据的高度分散性和小样本大小带来的研究难题 | 研究对象为SrTiO型钙钛矿的掺杂数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 一维卷积神经网络 | 实验数据 | 200条与SrTiO型钙钛矿掺杂相关的实验记录 | NA | NA | NA | NA |
| 416 | 2024-08-05 |
UltraAIGenomics: Artificial Intelligence-Based Cardiovascular Disease Risk Assessment by Fusion of Ultrasound-Based Radiomics and Genomics Features for Preventive, Personalized and Precision Medicine: A Narrative Review
2024-May, Reviews in cardiovascular medicine
IF:1.9Q3
DOI:10.31083/j.rcm2505184
PMID:39076491
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综述 | 该文章为心血管疾病风险评估提出了基于人工智能的综合方法。 | 提出了结合超声放射组学和基因组学特征的新方法，以提高心血管疾病风险评估的准确性。 | 仅基于246项研究的回顾，可能缺乏广泛的临床应用数据支持。 | 探讨如何通过融合基因组学和放射组学特征来改善心血管疾病的风险评估。 | 研究重点在于心血管疾病和中风的风险评估。 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | DL模型 | NA | 246项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 417 | 2024-08-05 |
Adoption of blockchain as a step forward in orthopedic practice
2024-May-24, European journal of translational myology
IF:1.8Q3
DOI:10.4081/ejtm.2024.12197
PMID:38785351
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研究论文 | 本文探讨区块链技术在骨科中的应用及其优点 | 将区块链与人工智能、机器学习和深度学习结合用于更准确的诊断和治疗建议 | 存在采用障碍和数据共享意愿等挑战 | 探索区块链在骨科实践中的潜在应用 | 区块链如何影响患者数据管理、骨科登记、医学成像和研究数据 | NA | NA | 区块链技术 | NA | 数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 418 | 2024-08-05 |
Enhancing multi-class lung disease classification in chest x-ray images: A hybrid manta-ray foraging volcano eruption algorithm boosted multilayer perceptron neural network approach
2024-May-16, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2350579
PMID:38753162
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研究论文 | 本研究提出了一种混合鯨鯊觅食火山喷发算法增强的多层感知器神经网络方法，用于多类肺疾病的分类 | 提出了一种新的混合算法以优化多层感知器的参数，并提高多类肺疾病的分类准确率 | 仍需解决稳定性和类别不平衡的问题 | 旨在提高胸部X光图像中多类肺疾病的分类准确性 | 研究对象为COVID-19、肺炎、结核（TB）和正常的胸部X光图像 | 计算机视觉 | 肺癌 | 多层感知器神经网络（MPNN）、ADKF、TF-IDF | 多层感知器神经网络（MPNN） | 图像 | 来自Covid-Chest X-ray数据集的胸部X光图像 | NA | NA | NA | NA |
| 419 | 2024-08-05 |
Accuracy of Artificial Intelligence in Predicting Facial Changes Post-Orthognathic Surgery: A Comprehensive Scoping Review
2024-May, Journal of clinical and experimental dentistry
DOI:10.4317/jced.61500
PMID:38988747
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综述 | 本文全面评估了人工智能在预测正颌手术后面部变化的准确性 | 创新点在于比较了AI与传统模型在面部变化预测中的优缺点 | 研究的局限性包括样本量小和缺乏外部验证 | 研究目的在于评估AI在正颌手术后预测面部变化的准确性 | 研究对象为使用AI模型进行正颌手术后结果预测的研究 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习算法 | NA | NA | 总共筛选了1579个记录，最终选择了7个符合条件的研究 | NA | NA | NA | NA |
| 420 | 2024-08-05 |
Incremental Trainable Parameter Selection in Deep Neural Networks
2024-May, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2022.3210297
PMID:36219657
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研究论文 | 本文探讨了利用深度学习模型的有效自由度（DoF）来正则化基于随机梯度下降（SGD）的训练 | 提出了增量可训练参数选择（ITPS）算法，该算法能够逐步选择对训练损失敏感的参数，从而增大模型的自由度 | NA | 旨在通过ITPS算法优化深度学习模型的参数选择 | 不同的神经网络架构，包括CNN、变换器、递归神经网络（RNN）和多层感知器 | 机器学习 | NA | SGD | CNN, 变换器, RNN, 多层感知器 | 图像 | 使用公开数据集CIFAR-10, SLT-10和MIMIC-III进行训练 | NA | NA | NA | NA |