深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 913 篇文献，本页显示第 501 - 520 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 501 | 2024-08-07 |
Clinical Case of Mild Tatton-Brown-Rahman Syndrome Caused by a Nonsense Variant in DNMT3A Gene
2024-May-21, Clinics and practice
IF:1.7Q2
DOI:10.3390/clinpract14030073
PMID:38804405
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研究论文 | 本文报告了一例由DNMT3A基因无义突变引起的轻度Tatton-Brown-Rahman综合征的临床案例 | 首次报道了DNMT3A基因中的一个复发性无义突变，提示该基因可能是一个突变热点 | NA | 探讨Tatton-Brown-Rahman综合征的临床多样性，并扩展该综合征的表型谱 | 一例10岁男孩的Tatton-Brown-Rahman综合征 | NA | 遗传性疾病 | 全外显子测序 | 深度学习 | 基因序列 | 一例患者及其父母 |
| 502 | 2024-08-07 |
In Vivo Intelligent Fluorescence Endo-Microscopy by Varifocal Meta-Device and Deep Learning
2024-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202307837
PMID:38488694
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研究论文 | 本文开发了一种基于变焦超构透镜和深度学习的智能荧光内窥显微镜，实现了小鼠大脑的活体3D成像 | 利用变焦超构透镜和深度学习技术，实现了快速、高分辨率的活体3D成像，简化了系统复杂性 | NA | 开发一种新型的智能荧光内窥显微镜，以实现更高效和精确的活体3D成像 | 小鼠大脑的活体3D成像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DL网络 | 图像 | 小鼠大脑 |
| 503 | 2024-08-07 |
Fine Optimization of Colloidal Photonic Crystal Structural Color for Physically Unclonable Multiplex Encryption and Anti-Counterfeiting
2024-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202305876
PMID:38576190
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研究论文 | 本文提出了一种结合荧光和结构色的物理不可克隆多重加密系统（PUMES），用于高价值物品的防伪 | 通过调整胶体光子墨水的物理化学性质，构建了全面的印刷相图，并优化了喷墨打印的胶体光子晶体结构色的亮度和色彩饱和度，同时引入了荧光以增强系统的随机性和编码能力 | NA | 开发一种新型的防伪技术，以实现高级别的加密和易于认证 | 胶体光子墨水的物理化学性质，喷墨打印的胶体光子晶体结构色，以及荧光特性 | NA | NA | 喷墨打印技术，深度学习算法 | 深度学习算法 | 图像 | NA |
| 504 | 2024-08-07 |
Discrete latent embedding of single-cell chromatin accessibility sequencing data for uncovering cell heterogeneity
2024-May, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-024-00625-4
PMID:38730185
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研究论文 | 提出了一种基于向量量化变分自编码器框架的深度生成模型CASTLE，用于提取单细胞染色质可及性测序数据的离散潜在嵌入 | CASTLE模型能够有效整合现有的海量参考数据集，并以弱监督或监督方式直观地提取细胞类型特异性特征谱，揭示细胞异质性和生物学意义 | NA | 解决单细胞表观基因组数据的高维度和稀疏性问题，提高细胞类型识别的准确性和可视化效果 | 单细胞染色质可及性测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞测序 | 变分自编码器 | 测序数据 | NA |
| 505 | 2024-08-07 |
Artificial intelligence in surgery
2024-May, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-024-02970-3
PMID:38740998
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综述 | 本文综述了人工智能在手术领域的应用，重点讨论了其在术前、术中和术后对手术护理的多方面改进 | 介绍了基础模型架构、可穿戴技术和手术数据基础设施的进步如何促进AI干预和应用的快速发展 | NA | 探讨成熟的人工智能方法如何潜在地改善患者结果、促进外科教育并优化手术护理 | 人工智能在手术领域的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 基础模型 | NA | NA |
| 506 | 2024-08-07 |
Robust Highly-accelerated MR Fingerprinting Using Transformer-based Deep Learning
2024-May, Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine ... Scientific Meeting and Exhibition. International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Scientific Meeting and Exhibition
PMID:38798756
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 507 | 2024-08-07 |
Automated discovery of symbolic laws governing skill acquisition from naturally occurring data
2024-May, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-024-00629-0
PMID:38811819
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研究论文 | 本文旨在从大规模训练日志数据中发现技能学习的规律 | 开发了一种两阶段算法来解决不可观察的认知状态和搜索中的算法爆炸问题，并使用深度学习模型和符号回归算法来解析神经网络模型 | NA | 发现技能学习的规律 | 技能学习 | 机器学习 | NA | 深度学习模型，符号回归算法 | 深度学习模型 | 日志数据 | 大规模训练数据 |
| 508 | 2024-08-07 |
Automated system for classifying uni-bicompartmental knee osteoarthritis by using redefined residual learning with convolutional neural network
2024-May-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e31017
PMID:38803931
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研究论文 | 本研究提出了一种基于重新定义的残差学习与卷积神经网络的自动化系统，用于分类单双室膝关节骨性关节炎 | 本研究提出的模型在分类单双室膝关节骨性关节炎方面优于所有预训练的卷积神经网络 | 模型的准确率和特异性分别为61.81%和68.33%，仍有提升空间 | 旨在通过深度学习模型准确分类膝关节骨性关节炎的X光图像，以帮助医生有效管理治疗并减缓疾病进展 | 膝关节骨性关节炎的X光图像 | 机器学习 | 骨性关节炎 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 733张膝关节X光图像（331张正常膝关节图像，205张单室，197张双室） |
| 509 | 2024-08-07 |
Automatic detection of potholes using VGG-16 pre-trained network and Convolutional Neural Network
2024-May-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30957
PMID:38803954
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研究论文 | 本文使用VGG-16预训练网络和卷积神经网络（CNN）自动检测路面坑洼 | 采用迁移学习方法，构建CNN模型，结合SRGAN提高图像质量，实现了97.3%的高准确率 | 未提及具体限制 | 实现自动驾驶车辆对路面坑洼的实时识别，提高行车安全 | 路面坑洼 | 计算机视觉 | NA | 迁移学习 | CNN, SRGAN | 图像 | 未提及具体样本数量 |
| 510 | 2024-08-07 |
Deep learning system for screening AIDS-related cytomegalovirus retinitis with ultra-wide-field fundus images
2024-May-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30881
PMID:38803983
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于超广角眼底图像的深度学习系统，用于筛查与艾滋病相关的巨细胞病毒性视网膜炎。 | 首次研究了将深度学习系统应用于超广角眼底图像进行巨细胞病毒性视网膜炎筛查的可行性和效率。 | NA | 开发和验证一种深度学习系统，用于筛查艾滋病患者中的巨细胞病毒性视网膜炎。 | 艾滋病患者中的巨细胞病毒性视网膜炎。 | 计算机视觉 | 艾滋病 | 深度学习 | InceptionResnetV2 | 图像 | 6960张超广角眼底图像，来自862名艾滋病患者 |
| 511 | 2024-08-07 |
Roles of Wettability and Wickability on Enhanced Hydrogen Evolution Reactions
2024-May-29, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c02428
PMID:38749009
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研究论文 | 本研究探讨了微/纳米结构表面上的润湿性和毛细作用对氢气演化反应的影响 | 首次实验研究了电极的毛细作用对电化学反应性能的影响，并使用深度学习对象检测模型来获取气泡数量和气泡脱离尺寸分布 | NA | 阐明表面润湿性和毛细作用在增强电化学性能中的作用 | 氢气演化反应的性能 | NA | NA | 深度学习 | 对象检测模型 | 图像 | 使用不同柱间距的微柱阵列电极进行实验 |
| 512 | 2024-08-07 |
Machine learning predicted inelasticity in defective two-dimensional transition metal dichalcogenides using SHAP analysis
2024-May-29, Physical chemistry chemical physics : PCCP
IF:2.9Q1
DOI:10.1039/d4cp00974f
PMID:38771309
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研究论文 | 本研究利用机器学习和深度学习技术分析了二维过渡金属二硫属化物（TMDCs）在无缺陷和有缺陷形式下的力学性能 | 采用XGBoost和密集连接神经网络（DenseNet）算法进行精确预测，并通过Shapley值分析提高模型的可解释性 | 此类研究仍处于早期发展阶段 | 预测二维TMDCs的断裂应力、断裂应变和强度，基于手性和应变 | 二维过渡金属二硫属化物（TMDCs）的力学性能 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | DenseNet | 分子模型数据 | 多种晶体缺陷的二维TMDCs |
| 513 | 2024-08-07 |
Hybrid deep learning approach for sentiment analysis using text and emojis
2024-May-29, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2349275
PMID:38808648
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研究论文 | 本文介绍了一种结合文本和表情符号的情感分析模型 | 引入了新的电鱼定制鲨鱼嗅觉优化算法（ECSSO）来优化CNN权重，并使用混合LSTM和RNN分类器进行文本情感分析 | NA | 开发一种新的情感分析模型，能够同时处理文本和表情符号数据 | 文本和表情符号数据的情感分析 | 自然语言处理 | NA | N-grams, 修改的TF-IDF, BoW | CNN, MLP, LSTM, RNN | 文本, 表情符号 | NA |
| 514 | 2024-08-07 |
Enhancing multimodal deep learning for improved precision and efficiency in medical diagnostics
2024-May-29, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV
IF:8.4Q1
DOI:10.1111/jdv.20166
PMID:38808949
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 515 | 2024-08-07 |
MRI-based Deep Learning Models for Preoperative Breast Volume and Density Assessment Assisting Breast Reconstruction
2024-May-28, Aesthetic plastic surgery
IF:2.0Q2
DOI:10.1007/s00266-024-04074-2
PMID:38806828
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研究论文 | 本研究开发了基于MRI的深度学习模型，用于术前乳房体积和密度评估，辅助乳房重建手术 | 开发了三种自动分割算法，包括简单对齐模型、动态编码对齐模型和深度学习模型，用于自动分割乳房区域 | NA | 开发一种人工智能模型，用于自动分割乳房并测量体积，优化乳房重建手术 | 乳房重建手术中的乳房体积评估 | 机器学习 | NA | MRI | 深度学习模型 | 图像 | 249名接受乳房重建手术的受试者 |
| 516 | 2024-08-07 |
Fog-based deep learning framework for real-time pandemic screening in smart cities from multi-site tomographies
2024-May-27, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01302-8
PMID:38797827
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研究论文 | 本文提出了一种基于雾计算的深度学习框架，用于从多站点断层扫描中实时筛查智能城市中的大流行病 | 提出了一种新颖的多解码器分割网络，利用异构域数据和强大的学习表示来准确分割感染区域，并引入了一种名为PANDFOG的雾计算技术，以实现边缘节点上的实际部署 | NA | 旨在提高智能城市中大流行病诊断的准确性，并优化治疗策略 | COVID-19病变分割 | 计算机视觉 | NA | 多解码器分割网络 | CNN | CT扫描图像 | 使用了三个公开可访问的数据集 |
| 517 | 2024-08-07 |
Automatic Identification and Severity Classification of Retinal Biomarkers in SD-OCT Using Dilated Depthwise Separable Convolution ResNet with SVM Classifier
2024-05, Current eye research
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/02713683.2024.2303713
PMID:38251704
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研究论文 | 本文提出了一种用于预测OCT B扫描中视网膜标志物及其严重程度的图像分类混合框架 | 开发了一种新的图像分类框架Dilated Depthwise Separable Convolution ResNet (DDSC-RN)与SVM分类器结合，实现了网络压缩并扩大了感受野，同时保持了分类准确性 | NA | 旨在通过SD-OCT技术早期检测和监测威胁视力的视觉障碍，特别是Uveitic Macular Edema (UME) | 研究对象为85名Uveitic患者的10880张B扫描图像，用于识别和分类视网膜标志物 | 计算机视觉 | NA | SD-OCT | Dilated Depthwise Separable Convolution ResNet (DDSC-RN)与SVM分类器 | 图像 | 10880张B扫描图像来自85名Uveitic患者 |
| 518 | 2024-08-07 |
Scanning the Imaging Horizon for Hypertrophic Cardiomyopathy
2024-May, The Canadian journal of cardiology
DOI:10.1016/j.cjca.2024.02.030
PMID:38467329
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研究论文 | 本文讨论了非侵入性影像技术在肥厚型心肌病（HCM）患者中的最新进展 | 介绍了正电子发射断层扫描（PET）使用新型示踪剂识别早期纤维化途径激活的潜力，以及心血管磁共振成像测量心肌灌注、氧合和紊乱的技术能力 | NA | 探讨非侵入性影像技术在肥厚型心肌病诊断和评估中的应用 | 肥厚型心肌病患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 正电子发射断层扫描（PET），心血管磁共振成像 | 深度学习 | 影像 | NA |
| 519 | 2024-08-07 |
Prediction of prognosis using artificial intelligence-based histopathological image analysis in patients with soft tissue sarcomas
2024-May, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.7252
PMID:38800990
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研究论文 | 本文探讨了使用深度学习方法从软组织肉瘤患者的组织病理学图像中预测预后的应用 | 利用深度学习技术提高了软组织肉瘤预后预测的准确性 | 研究为回顾性研究，样本量较小 | 探索人工智能在软组织肉瘤预后预测中的应用 | 软组织肉瘤患者的组织病理学图像 | 数字病理学 | 软组织肉瘤 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 35份组织病理学切片 |
| 520 | 2024-08-07 |
Image Quality and Lesion Detection of Multiplanar Reconstruction Images Using Deep Learning: Comparison with Hybrid Iterative Reconstruction
2024-May, Yonago acta medica
IF:0.9Q4
DOI:10.33160/yam.2024.05.001
PMID:38803592
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研究论文 | 本文评估并比较了使用“自适应统计迭代重建-V”（ASiR-V）和深度学习重建“TrueFidelity”在胸部CT图像中正常和病理结构以及图像噪声的图像质量 | TrueFidelity在主观和客观评估中显示出比ASiR-V更好的图像质量，特别是在小叶中心区域的显示上 | NA | 评估和比较不同重建技术在胸部CT图像中的图像质量 | 胸部CT图像的图像质量和病变检测 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习重建 | NA | 图像 | 40名疑似肺部疾病的患者 |