深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 914 篇文献,本页显示第 761 - 780 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
761 2024-08-07
Cryo2StructData: A Large Labeled Cryo-EM Density Map Dataset for AI-based Modeling of Protein Structures
2024-May-06, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文介绍了一个名为Cryo2StructData的大型标记冷冻电镜密度图数据集,用于训练和测试AI方法从冷冻电镜密度图构建蛋白质原子模型 Cryo2StructData数据集比现有的公开可用数据集更大,用于训练AI方法从冷冻电镜密度图构建蛋白质原子结构 当基于模板的模型不可用时,从高分辨率冷冻电镜密度图自动且准确地构建原子模型仍然耗时且具有挑战性 解决从冷冻电镜密度图自动构建原子模型的问题 冷冻电镜密度图及其对应的已知原子结构 结构生物学 NA 冷冻电镜 深度学习模型 密度图 7600个预处理的冷冻电镜密度图
762 2024-08-07
Exploring the Association Between Structural Racism and Mental Health: Geospatial and Machine Learning Analysis
2024-May-03, JMIR public health and surveillance IF:3.5Q1
研究论文 本研究探讨了结构性种族主义与心理健康之间的关联,采用地理空间和机器学习技术分析了密尔沃基县的数据 本研究采用地理空间分析和深度学习相结合的多方面方法,揭示了结构性种族主义对心理健康差异的影响 研究主要集中在密尔沃基县,可能限制了结果的普遍性 旨在阐明结构性种族主义与密尔沃基县心理健康差异之间的关联 研究对象为密尔沃基县的不同社区及其居民的心理健康状况 机器学习 NA 地理空间分析,深度学习 随机森林,地理加权随机森林,自组织映射,K-means聚类 地理参考数据 217个地理参考解释变量,涵盖多个领域
763 2024-08-07
External Validation of the Effect of the Combined Use of Object Detection for the Classification of the C-Shaped Canal Configuration of the Mandibular Second Molar in Panoramic Radiographs: A Multicenter Study
2024-May, Journal of endodontics IF:3.5Q1
研究论文 本研究评估了结合对象检测技术在全景X光片中对下颌第二磨牙C形根管解剖结构分类的效果,并在多中心数据集上进行了外部验证 采用了三种不同的工作流程,包括手动裁剪和自动图像块形成,以及直接从全景X光片中分类根管解剖结构 研究仅限于下颌第二磨牙的C形根管分类,未涉及其他类型的根管结构 评估和验证结合对象检测技术在全景X光片中对下颌第二磨牙C形根管分类的准确性 下颌第二磨牙的C形根管解剖结构 计算机视觉 NA 对象检测 EfficientNet, YOLOv7 图像 805名患者的全景X光片和CBCT数据
764 2024-08-07
Zero-shot learning enables instant denoising and super-resolution in optical fluorescence microscopy
2024-May-16, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本文开发了一种零样本去卷积网络(ZS-DeconvNet),能够在无监督方式下即时提高光学荧光显微镜图像的分辨率 ZS-DeconvNet无需真实标签或额外数据采集,即可在多种成像模式下实现超分辨率成像 NA 开发一种无需大量高质量训练数据的计算超分辨率方法 光学荧光显微镜图像的分辨率增强 计算机视觉 NA 零样本学习 去卷积网络 图像 多种成像模式,包括全内反射荧光显微镜、三维宽场显微镜、共聚焦显微镜、双光子显微镜、光片显微镜和多模态结构光照明显微镜
765 2024-08-07
Single-cell classification based on label-free high-resolution optical data of cell adhesion kinetics
2024-05-16, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文介绍了一种基于无标记高分辨率光学数据的细胞粘附动力学单细胞分类方法 首次提出了一种基于无标记光学传感器的单细胞分类方法,无需标记或侵入性步骤,不影响细胞功能 NA 开发一种无标记的单细胞分类方法,并探索其在癌症研究和再生医学中的应用 健康细胞和多种癌细胞类型 数字病理学 癌症 光学传感器 深度神经网络 单细胞粘附动力学信号 约4500个单细胞粘附测量数据,包括正常前成骨细胞(MC3T3-E1)和多种癌细胞(HeLa,LCLC-103H,MDA-MB-231,MCF-7)
766 2024-08-07
BarlowTwins-CXR: enhancing chest X-ray abnormality localization in heterogeneous data with cross-domain self-supervised learning
2024-May-16, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2
研究论文 本研究通过开发一种名为BarlowTwins-CXR的自监督学习策略,旨在解决跨域转移学习中的域不一致问题,并提高异质胸部X光图像异常定位的性能 BarlowTwins-CXR方法通过自监督预训练和监督微调的两阶段训练过程,显著提高了模型在胸部X光图像异常定位的准确性和效率 NA 解决跨域转移学习中的域不一致问题,提高胸部X光图像异常定位的性能 异质胸部X光图像的异常定位 计算机视觉 NA 自监督学习 Resnet50, Faster R-CNN with Feature Pyramid Network (FPN) 图像 112,120张来自NIH数据集的图像和18,000张来自VinDr-CXR数据集的图像
767 2024-08-07
A multi-view fusion lightweight network for CRSwNPs prediction on CT images
2024-May-16, BMC medical imaging IF:2.9Q2
研究论文 本文提出了一种用于CT图像上慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)预测的多视图融合轻量级网络 开发了一种包含10层网络的迷你架构的多视图融合模型,通过修改深度残差神经网络实现 NA 旨在提高慢性鼻窦炎(CRS)的术前区分准确性,预测术后结果并进行个性化治疗 慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)患者的CT扫描数据和病理活检结果 计算机视觉 慢性鼻窦炎 深度学习 CNN 图像 192名患者
768 2024-08-07
Improving the Prognostic Evaluation Precision of Hospital Outcomes for Heart Failure Using Admission Notes and Clinical Tabular Data: Multimodal Deep Learning Model
2024-May-02, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1
研究论文 本研究旨在利用入院临床记录和易获取的表格数据,通过多模态深度学习模型提高心力衰竭(HF)患者医院结局评估的精确度。 本研究开发的多模态深度学习模型在所有测试集中表现优于单模态模型,表格数据有助于提高区分度,且病史和体格检查在早期评估中更为有用。 NA 设计一种多模态深度学习方法,以提高心力衰竭患者医院结局评估的精确度。 心力衰竭患者的医院结局评估。 机器学习 心血管疾病 深度学习 多模态深度学习模型 文本和表格数据 开发集包含9989名患者,内部验证集包含2497名患者,前瞻性验证集包含1896名患者,外部验证集包含7432名患者。
769 2024-08-07
DeepFDR: A Deep Learning-based False Discovery Rate Control Method for Neuroimaging Data
2024-May, Proceedings of machine learning research
PMID:38741695
研究论文 提出了一种基于深度学习的空间FDR控制方法DeepFDR,用于解决神经影像数据中的体素级多重检验问题 利用无监督深度学习图像分割技术,有效处理了脑部复杂的空间依赖性,提高了检验效能 NA 开发一种新的空间FDR控制方法,以提高神经影像数据分析的准确性和效率 神经影像数据中的体素级多重检验问题 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 包括模拟数据和阿尔茨海默病FDG-PET图像分析
770 2024-08-07
An efficient densenet-based deep learning model for Big-4 snake species classification
2024-May-28, Toxicon : official journal of the International Society on Toxinology IF:2.6Q3
研究论文 本文提出了一种基于DenseNet的深度学习模型,用于自动分类四大毒蛇种类,旨在通过图像识别技术预防蛇咬伤事件 采用DenseNet进行图像分类,实现了86%的高准确率,并计划将其集成到基于AI的蛇捕捉设备中 NA 开发一种基于迁移学习的图像分类算法,用于自动识别毒蛇和非毒蛇 四大毒蛇种类的分类 计算机视觉 NA 迁移学习 DenseNet 图像 NA
771 2024-08-07
Prediction of treatment response after stereotactic radiosurgery of brain metastasis using deep learning and radiomics on longitudinal MRI data
2024-05-15, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 开发人工智能模型,利用纵向磁共振成像(MRI)数据预测脑转移瘤(BM)在接受立体定向放射手术(SRS)后的治疗反应,并评估随着连续MRI扫描次数增加的预测准确性变化 使用2D Conv-GRU模型在预测SRS后BM治疗反应方面优于其他模型,且随着随访研究次数的增加,预测准确性提高 NA 预测脑转移瘤在接受立体定向放射手术后的治疗反应 脑转移瘤的治疗反应 机器学习 脑转移瘤 MRI Conv-GRU 图像 开发数据集包括194名患者的4次连续MRI扫描,共369个目标病灶;外部验证数据集包括43名患者的172次MRI扫描,共62个目标病灶
772 2024-08-07
Learning peptide properties with positive examples only
2024-May-15, Digital discovery IF:6.2Q1
研究论文 本文利用半监督学习方法,仅使用已知的阳性样本,通过正未标记学习(PU)策略来预测多肽的多种性质 本文创新地仅使用阳性样本进行半监督学习,通过调整基础分类器和可靠负样本识别两种学习策略,构建深度学习模型 文章未提及具体的局限性 研究目的是通过仅使用阳性数据来预测多肽的溶解性、溶血性、SHP-2结合能力和非污损活性 研究对象是多肽序列及其相关性质 机器学习 NA 深度学习 深度学习模型 序列数据 文章未提及具体的样本数量
773 2024-08-07
Patient-derived PixelPrint phantoms for evaluating clinical imaging performance of a deep learning CT reconstruction algorithm
2024-May-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1
研究论文 本研究使用基于患者胸部CT扫描的3D打印PixelPrint肺部模型,评估了深度学习重建(DLR)算法在不同辐射剂量水平下的临床成像性能 本研究采用基于患者的3D打印PixelPrint肺部模型,相比传统几何CT模型,能更真实地模拟组织结构,实现基于结构的图像质量评估 NA 评估深度学习重建算法在不同辐射剂量下的临床成像性能 深度学习重建算法在不同辐射剂量下的图像质量 计算机视觉 肺部疾病 深度学习重建(DLR) NA 图像 使用了两种不同尺寸的扩展环来模拟小和中型患者,并在0.5至20 mGy的曝光范围内进行扫描
774 2024-08-07
Transient dataset of household appliances with Intensive switching events
2024-May-14, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文介绍了包含中国10种典型家用电器瞬时开关数据的Transient Dataset of Household Appliances with Intensive Switching Events (TDHA)数据集 该数据集具有高采样率、准确标注和真实反映实际设备启动波形的特点,通过精确控制的继电器开关实现设备切换,减少机械开关的干扰 NA 旨在提高现有非侵入式负载监测(NILM)算法的识别准确性,并促进这些算法在与中国具有相似电力消费特征的地区的应用 家用电器的瞬时开关数据 机器学习 NA 深度学习(DL) NA 数据集 10种典型家用电器
775 2024-08-07
Transfer learning enables identification of multiple types of RNA modifications using nanopore direct RNA sequencing
2024-May-14, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本文开发了TandemMod,一个可迁移的深度学习框架,用于在单个纳米孔直接RNA测序数据中检测多种类型的RNA修饰 TandemMod框架通过迁移学习显著减少了训练数据量和运行时间,同时不降低性能,并能跨物种和条件应用 NA 开发一种能够在单个纳米孔直接RNA测序样本中同时检测多种RNA修饰的方法 RNA修饰的检测,包括mA、mC、mG、Ψ和肌苷等 机器学习 NA 纳米孔直接RNA测序 深度学习框架 RNA序列数据 数千个带有各种类型RNA修饰的体外转录本和体内人类细胞系
776 2024-08-07
Cardiac function in a large animal model of myocardial infarction at 7 T: deep learning based automatic segmentation increases reproducibility
2024-05-14, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用深度学习模型在7T磁共振成像下对猪心肌梗死模型的心脏功能进行自动分割,以提高分析的重复性 使用深度学习模型对人类心肌分割模型进行再训练,以适应7T磁共振成像下的猪心脏图像 NA 提高心脏功能分析的速度和重复性 猪心肌梗死模型的心脏功能 数字病理学 心血管疾病 磁共振成像 (CMR) 深度学习 (DL) 图像 11只动物(其中7只患有心肌梗死),共进行了4次磁共振成像扫描,使用772张图像和标签进行模型训练,288张图像进行测试
777 2024-08-07
Deep-learning enabled ultrasound based detection of gallbladder cancer in northern India: a prospective diagnostic study
2024-May, The Lancet regional health. Southeast Asia
研究论文 本研究旨在开发和验证一种基于深度学习的模型,用于在腹部超声中自动检测胆囊癌,并与放射科医生的诊断性能进行比较 该研究采用了基于多尺度、二阶池化的深度学习分类器模型,用于检测胆囊癌,并显示出与经验丰富的放射科医生相当的诊断性能 需要多中心研究来全面探索基于深度学习的胆囊癌诊断潜力 开发和验证一种深度学习模型,用于自动检测胆囊癌,并比较其与放射科医生的诊断性能 胆囊癌的自动检测 机器学习 胆囊癌 深度学习 多尺度、二阶池化分类器 超声数据 训练集233名患者,验证集59名患者,测试集273名患者
778 2024-08-07
AI-based pipeline for early screening of lung cancer: integrating radiology, clinical, and genomics data
2024-May, The Lancet regional health. Southeast Asia
研究论文 本文介绍了一种基于人工智能的端到端管道,用于早期筛查肺癌,整合了放射学、临床和基因组数据 开发了一种自动检测和学习CT图像中更有效肺结节特征的人工智能系统,并预测EGFR突变概率 在资源有限的国家如印度,面板式下一代测序无法广泛提供给大众 帮助资源有限环境中的肿瘤学家和患者实现接近最优的护理和适当的治疗 肺癌患者的EGFR基因测序和CT影像数据 机器学习 肺癌 下一代测序 机器学习(ML)和深度学习(DL)模型 图像 2277名肺癌患者的数据
779 2024-08-07
Deep Learning-Driven Exploration of Pyrroloquinoline Quinone Neuroprotective Activity in Alzheimer's Disease
2024-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
研究论文 本研究利用深度学习和药理学方法,探讨吡咯喹啉醌(PQQ)作为阿尔茨海默病(AD)神经保护剂的潜力 本研究首次结合深度学习技术预测血脑屏障通透性,并验证了PQQ在AD模型中的神经保护作用 NA 探索PQQ作为AD神经保护剂的潜力 PQQ的神经保护作用及其分子机制 机器学习 阿尔茨海默病 深度学习 NA 分子数据集 Aβ₁₋₄₂诱导的AD小鼠模型
780 2024-08-07
Trans-Atlantic Differences in Approach to Sudden Death Prevention in Patients With Hypertrophic Cardiomyopathy
2024-May, The Canadian journal of cardiology
综述 本文综述了美国和欧洲在预防肥厚型心肌病患者猝死方面的不同方法 探讨了未来通过新影像技术和基因分型改进预测模型的可能性,以及深度学习在整合多种形态和遗传特征中的应用 美国方法具有高敏感性但特异性有限,而欧洲方法则相反 概述美国和欧洲指南的差异及其产生原因,并展望肥厚型心肌病患者猝死风险预测的未来 肥厚型心肌病患者的猝死预防 NA 心血管疾病 NA NA NA NA
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