深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 912 篇文献,本页显示第 881 - 900 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
881 2024-08-07
Revealing neural dynamical structure of C. elegans with deep learning
2024-May-17, iScience IF:4.6Q1
研究论文 本研究利用深度神经网络(DNN)方法重建秀丽隐杆线虫的神经动力学,并研究其运动神经机制 本研究首次使用深度神经网络模型识别出神经活动空间中的两个极限环,分别对应基本旋转行为和额外转弯行为,揭示了主要运动模式 研究面临高维度和随机性的挑战 探索秀丽隐杆线虫的神经动力学结构及其运动神经机制 秀丽隐杆线虫的神经动力学 机器学习 NA 深度神经网络(DNN) DNN 神经影像数据 NA
882 2024-08-07
Development and external validation of a multimodal integrated feature neural network (MIFNN) for the diagnosis of malignancy in small pulmonary nodules (≤10 mm)
2024-May-08, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3
研究论文 本研究开发并外部验证了一种多模态集成特征神经网络(MIFNN),用于诊断直径≤10mm的小肺结节的恶性风险 本研究通过融合深度学习算法与肺结节的形态特征,显著提高了诊断准确性 NA 优化直径≤10mm的小肺结节的管理 直径≤10mm的小肺结节 机器学习 肺部疾病 深度学习 神经网络 图像 共分析了382个小肺结节(其中85个恶性)和101个小肺结节(其中33个恶性)
883 2024-08-07
Deep learning for high-resolution seismic imaging
2024-May-06, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用深度学习技术,通过结合Transformer和卷积神经网络(CNN)架构以及自适应空间特征融合(ASFF),实现了高分辨率地震成像 本研究引入了新的神经网络框架,直接将地震数据映射到反射模型,无需低分辨率结果的后处理 NA 提高地震成像的分辨率 地震波的传播和反射数据 计算机视觉 NA 深度学习 Transformer和CNN 地震数据 NA
884 2024-08-07
LUNet: deep learning for the segmentation of arterioles and venules in high resolution fundus images
2024-May-03, Physiological measurement IF:2.3Q3
研究论文 本研究旨在利用深度学习自动分割数字眼底图像中的视网膜小动脉和小静脉 开发了LUNet这一新型深度学习架构,采用双膨胀卷积块扩大感受野并减少参数数量,同时设计了高分辨率尾部以细化分割细节,并定制了损失函数以优先考虑血管分割的连续性 NA 自动化分割视网膜小动脉和小静脉,以通过眼底图像诊断和理解心血管疾病 视网膜小动脉和小静脉的自动分割 计算机视觉 心血管疾病 深度学习 CNN 图像 240个由15名医学生手动分割并由眼科医生审核的视网膜小动脉和小静脉分割数据
885 2024-08-07
Cognitive decline assessment using semantic linguistic content and transformer deep learning architecture
2024 May-Jun, International journal of language & communication disorders IF:1.5Q3
研究论文 本文提出了一种利用语义语言内容和基于变换器的深度学习架构来评估认知衰退的方法 本研究通过分析语音数据,特别是关注语音相关性作为记忆召回的关键指标,提出了一种独特的认知衰退评估方法 需要进一步研究以验证这些算法在更大和更多样化数据集上的性能,并解决潜在的偏见和局限性 旨在通过分析语音数据来评估认知衰退,特别是关注语音相关性作为记忆召回的关键指标 研究对象包括患有和未患痴呆症的个体的语音数据 机器学习 老年疾病 深度学习 变换器 文本 使用Pitt Corpus Dementia数据集进行实验,包含患有和未患痴呆症个体的语音数据
886 2024-08-07
Artificial intelligence in endocrinology: a comprehensive review
2024-May, Journal of endocrinological investigation IF:3.9Q2
综述 本文全面回顾了人工智能在内分泌学领域的应用现状,重点关注机器学习算法和深度学习模型在诊断、治疗和管理内分泌疾病中的潜力 探讨了人工智能在内分泌学多个领域的应用,包括筛查诊断、风险预测、转化研究和预防医学,展示了其在优化医疗结果和揭示内分泌疾病复杂机制中的价值 NA 提供人工智能在内分泌学和代谢领域应用的概述 内分泌疾病,如糖尿病及相关疾病、甲状腺疾病、肾上腺肿瘤和骨矿物质疾病 机器学习 内分泌疾病 NA 机器学习算法和深度学习模型 NA NA
887 2024-08-07
Underwater sound speed profile estimation from vessel traffic recordings and multi-view neural networks
2024-May-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1
研究论文 本文研究了利用海洋船舶噪声作为机会声源来估计海洋声速剖面的潜力,并提出了一种基于深度学习的反演方案 本文提出了一种新的深度学习方法,利用单个水听器记录的移动船舶水下辐射噪声来估计海洋声速剖面 研究仅限于圣巴巴拉海峡,且数据集仅包含2015年至2017年的记录 探索利用海洋船舶噪声估计海洋声速剖面的方法 海洋声速剖面 机器学习 NA 深度学习 神经网络 声学记录和船舶描述数据 数据集包括2015年至2017年间圣巴巴拉海峡的船舶自动识别系统数据和声学记录,每天通常记录4到10次航行
888 2024-08-07
Predicting underwater acoustic transmission loss in the SOFAR channel from ray trajectories via deep learning
2024-May-01, JASA express letters IF:1.2Q3
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的声学传输损失预测方法,通过训练U-net型卷积神经网络,实现射线轨迹与传输损失之间的准确映射 采用深度学习方法简化传统复杂算法和计算密集型问题,提供了一种快速且准确的预测模型 NA 解决声学传输损失预测中的算法复杂和计算密集问题 水下声学传输损失 机器学习 NA 深度学习 U-net型卷积神经网络 射线轨迹 使用Munk声速剖面的SOFAR通道进行验证
889 2024-08-07
Landslide susceptibility assessment using deep learning considering unbalanced samples distribution
2024-May-15, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本研究提出了一种深度学习方法(DNN-MSFM),用于改进滑坡易发性评估(LSA)模型,特别是解决由于应用数据集中样本分布不平衡导致的局限性 DNN-MSFM方法结合了深度神经网络(DNN)和均方误差分类损失函数(MSFM),从算法角度处理不平衡样本 NA 提高滑坡易发性评估模型的性能,特别是在样本分布不平衡的情况下 滑坡易发性评估 机器学习 NA 深度神经网络(DNN) DNN-MSFM 数据集 包含293个滑坡样本和653个非滑坡样本的不平衡数据集
890 2024-08-07
Contribution to pulmonary diseases diagnostic from X-ray images using innovative deep learning models
2024-May-15, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出三种深度学习模型,用于通过胸腔X光片识别特定肺部疾病 提出的模型在识别肺部疾病方面优于现有模型,达到了高准确率 NA 提高肺部疾病的诊断准确性和及时性 肺部疾病的识别和分类 机器学习 肺部疾病 深度学习 CNN 图像 三个基准测试集
891 2024-08-07
Evaluation of transformation invariant loss function with distance equilibrium in prediction of imaging photoplethysmography characteristics
2024-May-07, Physiological measurement IF:2.3Q3
研究论文 本文评估了一种具有距离均衡的变换不变损失函数在成像光电容积描记术(IPPG)特征预测中的应用 提出了一种具有距离均衡的变换不变损失函数,以更全面地分析血容量脉冲(BVP)信号中的时间-频率域特性 目前的研究主要集中在通过心率(HR)分析BVP信号,忽略了BVP信号中复杂的时间-频率域特性 研究如何通过IPPG技术更全面地分析人体心率变异性(HRV) 人体心率变异性(HRV)和血容量脉冲(BVP)信号 计算机视觉 NA 成像光电容积描记术(IPPG) 深度学习算法 图像 NA
892 2024-08-08
A deep learning method for comparing Bayesian hierarchical models
2024-May-06, Psychological methods IF:7.6Q1
研究论文 本文提出了一种深度学习方法,用于比较贝叶斯分层模型,解决了传统贝叶斯模型比较在高维嵌套参数结构模型中的计算难题 该方法支持摊销推理,允许高效重新估计后验模型概率和快速性能验证,并通过转移学习提高训练效率 NA 开发一种新的深度学习方法,用于在贝叶斯模型比较中处理分层模型的复杂性 贝叶斯分层模型及其在模型比较中的应用 机器学习 NA 深度学习 深度学习模型 概率程序 NA
893 2024-08-08
Artificial intelligence to automate assessment of ocular and periocular measurements
2024-May-06, European journal of ophthalmology IF:1.4Q3
研究论文 开发并验证了一种深度学习面部标志检测网络,用于自动化评估眼周解剖测量 使用机器学习算法自动检测面部标志并计算测量值,提高了眼周测量的客观性 NA 自动化评估眼周解剖测量 眼周解剖测量 计算机视觉 NA 深度学习 CNN 图像 958只眼睛,来自479名参与者
894 2024-08-07
Optical coherence tomography choroidal enhancement using generative deep learning
2024-May-04, NPJ digital medicine IF:12.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于人工智能的解决方案,利用生成式深度学习增强光学相干断层扫描(OCT)中脉络膜的可视化,并允许对脉络膜指标进行定量测量。 本研究通过生成式深度学习模型成功生成了逼真的增强SDOCT数据,这些数据与SSOCT图像难以区分,提供了脉络膜的改进可视化。 NA 旨在通过生成式深度学习增强SDOCT扫描中脉络膜的可视化,并实现脉络膜指标的定量测量。 研究对象包括362对SDOCT-SSOCT配对样本,涵盖健康眼、青光眼和糖尿病视网膜病变眼。 计算机视觉 眼科疾病 生成式深度学习 生成式深度学习模型 图像 总共涉及362对SDOCT-SSOCT配对样本,包括410只健康眼、192只青光眼眼和133只糖尿病视网膜病变眼。
895 2024-08-07
Deep-learning-based stock market prediction incorporating ESG sentiment and technical indicators
2024-May-04, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究提出了一种结合ESG情绪指数和技术指标的深度学习方法,用于预测S&P 500指数 本研究创新地将ESG情绪指数与技术指标结合,提高了股票价格预测的准确性 NA 探索结合ESG情绪指数和技术指标的深度学习模型在股票市场预测中的应用 S&P 500指数 机器学习 NA 深度学习 深度学习模型 文本和历史数据 S&P 500指数
896 2024-08-07
ViroISDC: a method for calling integration sites of hepatitis B virus based on feature encoding
2024-May-04, BMC bioinformatics IF:2.9Q1
研究论文 本文提出了一种基于特征编码的深度学习方法ViroISDC,用于检测乙型肝炎病毒(HBV)的整合位点 ViroISDC在检测HBV整合位点方面比现有工具Lumpy、Pindel、Seeksv和SurVirus表现出更好的整体性能,且对测序深度和整合序列长度的敏感性较低 NA 开发一种新的方法来提高HBV整合位点检测的准确性和稳定性 乙型肝炎病毒(HBV)的整合位点 机器学习 肝癌 深度学习 NA 语言数据 NA
897 2024-08-07
Freeprotmap: waiting-free prediction method for protein distance map
2024-May-04, BMC bioinformatics IF:2.9Q1
研究论文 本文提出了一种名为FreeProtMap的学习框架,用于快速且准确地预测蛋白质残基间距离图 FreeProtMap采用无等待和无对齐的深度学习方法,通过局部性设计、三角不等式距离约束和轻量级模型结构提高预测速度和精度 NA 开发一种快速且可靠的蛋白质残基间距离预测方法 蛋白质残基间距离图 机器学习 NA 深度学习 神经网络 蛋白质数据 每年数亿个蛋白质
898 2024-08-07
Deep learning-based spinal canal segmentation of computed tomography image for disease diagnosis: A proposed system for spinal stenosis diagnosis
2024-May-03, Medicine IF:1.3Q2
研究论文 本研究提出了一种基于深度学习的脊柱管分割方法,用于通过计算机断层扫描图像诊断脊柱狭窄症 本研究引入了针对脊柱管分割和疾病诊断的新型深度学习方法,强调图像处理技术以提高分割准确性 NA 开发一种精确的脊柱管分割系统,以辅助脊柱狭窄症的诊断 脊柱管的分割及脊柱狭窄症的诊断 计算机视觉 脊柱疾病 深度学习 NA 图像 NA
899 2024-08-07
A transformer model for cause-specific hazard prediction
2024-May-03, BMC bioinformatics IF:2.9Q1
研究论文 本研究提出了一种基于Transformer架构的模型,用于预测离散时间竞争风险中的特定原因危险性 该模型不依赖于比例风险的先验参数假设,特别适用于处理序列数据中的复杂关系,并在多个任务中显示出最先进的性能 NA 旨在开发一种新的模型,用于在存在竞争事件和非比例风险的复杂动态中预测特定原因的危险性 离散时间竞争风险中的特定原因危险性 机器学习 NA Transformer Transformer 序列数据 2000-50,000名患者
900 2024-08-07
Improvement of 2D cine image quality using 3D priors and cycle generative adversarial network for low field MRI-guided radiation therapy
2024-May, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本研究利用3D先验信息和循环生成对抗网络(CycleGAN)提高低场磁共振引导放疗中2D动态图像的质量 开发了一种基于深度学习的框架,包括两个CycleGAN(去噪CycleGAN和增强CycleGAN),用于建立3D和2D磁共振图像之间的映射,显著提高了图像质量和自动目标轮廓的准确性 NA 提高磁共振引导放疗中动态磁共振图像的质量 18名接受磁共振引导立体定向体部放疗的胰腺癌患者 计算机视觉 胰腺癌 磁共振成像(MRI) CycleGAN 图像 18名胰腺癌患者
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