深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1068 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 401 | 2024-08-05 |
A toolkit for the dynamic study of air sacs in siamang and other elastic circular structures
2024-Jun, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012222
PMID:38913743
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研究论文 | 本研究提出了一种工具包，用于自动跟踪生物视频数据中半圆形弹性结构的动态研究 | 创新点在于提供了用于软组织动态研究的自动跟踪工具包，并填补了生物运动研究中的空白 | 对于弹性软组织的研究仍处于初步阶段，可能缺乏全面的应用范围 | 支持对软组织结构的动态研究 | 主要研究物种为狨猴以及其他弹性圆形结构 | 计算机视觉 | NA | 无监督计算机视觉工具和监督深度学习 | DeepLabCut | 视频 | 超过7小时的狨猴唱歌的音视频记录 |
| 402 | 2024-08-05 |
Protein loop structure prediction by community-based deep learning and its application to antibody CDR H3 loop modeling
2024-Jun, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012239
PMID:38913733
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研究论文 | 本文提出了一种基于社区的深度学习模型，用于蛋白质环结构预测，尤其是抗体CDR H3环建模 | 提出了一种新颖的神经网络架构，通过形成多个结构的社区并相互交换信息，提高了结构预测的准确性 | 由于数据可用性有限，仍然存在结构预测的重大挑战 | 研究蛋白质结构的预测方法，特别是抗体结构预测中的应用 | 抗体CDR H3环的结构预测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 序列和结构数据 | NA |
| 403 | 2024-08-05 |
Perceptible landscape patterns reveal invisible socioeconomic profiles of cities
2024-Jun-22, Science bulletin
IF:18.8Q1
DOI:10.1016/j.scib.2024.06.022
PMID:38969538
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研究论文 | 本文提出了一种新的三维城市景观指标（UL3D），以揭示城市的社会经济特征 | 研究提出了四个新型的三维城市景观指标，并证实其在预测城市社会经济特征中的重要性 | 缺乏有效的评估指标以及获取大面积三维数据的高成本是研究的限制 | 本研究旨在评估城市景观对城市发展影响的方式 | 研究对象为中国303个主要城市的街景图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 街景图像 | 4.03百万张街景图像来自303个主要城市 |
| 404 | 2024-08-05 |
Artificial intelligence: a new cutting-edge tool in spine surgery
2024-Jun, Asian spine journal
IF:2.3Q2
DOI:10.31616/asj.2023.0382
PMID:38917854
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综述 | 文章详细阐述了人工智能在脊柱外科的应用及其未来方向 | 人工智能在脊柱外科的应用具有潜在的革命性影响，特别是在个性化治疗和手术规划方面 | 研究主要基于过去20年内的文献，没有提供新的实验数据 | 探讨人工智能在脊柱外科的各种应用及其影响 | 审查和分析关于人工智能在脊柱外科应用的各种研究文献 | 机载学习 | NA | 人工智能，机器学习 | NA | 文献 | 93篇相关文献 |
| 405 | 2024-08-05 |
Integrating deep learning techniques for personalized learning pathways in higher education
2024-Jun-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32628
PMID:38961899
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研究论文 | 本研究探讨了通过整合深度学习技术为高等教育创造个性化学习路径的关键需求 | 提出了一种基于人工智能的自适应学习平台，能够根据学生的动态需求定制学习内容 | 未提及研究的局限性 | 研究旨在缩小教育内容与学生需求之间的差距 | 研究对象为巴基斯坦法萨拉巴德一所大学的300名学生 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 定量和定性数据 | 300名学生 |
| 406 | 2024-08-05 |
Revolutionizing Healthcare: Qure.AI's Innovations in Medical Diagnosis and Treatment
2024-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.61585
PMID:38962585
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研究论文 | Qure.AI 开发了一系列创新解决方案，旨在彻底改变医疗诊断和治疗 | 介绍 Qure.AI 在医疗领域中运用人工智能的创新工具，尤其是 qXR 胸部 X 光解读工具的有效性 | 未提及具体的局限性 | 探讨人工智能如何提升医疗诊断的准确性和效率 | Qure.AI 的胸部 X 光解读工具及其他 AI 应用在医疗中的实例 | 自然语言处理 | 肺癌 | 机器学习、深度学习、自然语言处理 | NA | 临床试验数据 | 多项临床试验的综合评审，具体样本量未提及 |
| 407 | 2024-08-05 |
Mulberry leaf dataset for image classification task
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110281
PMID:38962203
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研究论文 | 本文介绍了从泰国五个省份收集的桑叶数据集，包含十个类别的桑叶 | 提出了针对自然环境中拍摄的叶子图像分类的桑叶数据集，以应对高类间相似性和光照变化的挑战 | 数据集的限制未在摘要中提及 | 研究桑叶图像的分类问题 | 研究对象为桑叶的图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习和视觉变换器算法 | NA | 图像 | 包含十个类别的桑叶 |
| 408 | 2024-08-05 |
End-to-End Semi-Supervised Opportunistic Osteoporosis Screening Using Computed Tomography
2024-Jun, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea)
DOI:10.3803/EnM.2023.1860
PMID:38721637
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研究论文 | 本研究探讨了使用腹部CT扫描进行机会性骨质疏松筛查的可行性 | 提出了一种无需骨密度校准的腹部CT扫描自动评估骨矿密度的新方法 | 本研究为回顾性研究，可能存在数据选择偏差 | 研究目的在于提升高风险人群的骨质疏松筛查率 | 分析268对腹部CT-DXA数据和99个无DXA评分的腹部CT研究 | 数字病理学 | 骨质疏松症 | CT扫描 | 深度学习模型 | 医学影像 | 268对腹部CT-DXA数据和99个腹部CT研究 |
| 409 | 2024-08-05 |
RELATIONAL DIMENSION VERSUS ARTIFICIAL INTELLIGENCE
2024-Jun, American journal of psychoanalysis
DOI:10.1057/s11231-024-09458-6
PMID:38890449
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研究论文 | 本文分析了人工智能与人类心理之间的相似性及其在医疗保健领域的影响 | 探讨了心理分析方法提出的关系维度与人工智能工具作为治疗模型之间的对比 | 未明确指出具体的实验或数据支持 | 研究人工智能工具在医疗诊断和心理治疗中的应用及其对主观表达形式的影响 | 深度学习模型、计算机视觉和自然语言处理中的人工智能工具 | 计算机视觉 | NA | 深度学习模型 | RNN、LSTM、BERT、GPT | NA | NA |
| 410 | 2024-08-05 |
EfficientMaize: A Lightweight Dataset for Maize Classification on Resource-Constrained Devices
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110261
PMID:38962186
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研究论文 | 该研究创建了一个轻量级的玉米分类数据集，旨在支持资源受限设备的应用 | 通过轻量化的数据集设计来解决在嵌入式设备上进行玉米分类时的高计算资源消耗问题 | 缺乏广泛的本地玉米数据，仅集中在加纳的特定玉米种类上 | 开发一个高效的玉米分类工具，以降低计算成本和减少人工参与 | 三种不同类型的加纳本地玉米种子的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 共4,846张原始图像，其中2,211张为坏的，2,635张为好的；另外28,910张增强图像，含有13,250张坏的和15,660张好的 |
| 411 | 2024-08-05 |
A comprehensive standardized dataset of numerous pomegranate fruit diseases for deep learning
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110284
PMID:38962206
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研究论文 | 本文创建了一个标准化的石榴果实疾病图像数据集，以支持深度学习的研究 | 研究提供了一个包含5099张石榴果实图像的新数据集，并详细分类了五种疾病 | 该数据集仅覆盖了特定地区的石榴疾病，可能无法代表全球所有石榴疾病的多样性 | 创建一个可公开使用的石榴果实疾病图像数据集 | 石榴果实的健康状况与各种疾病（细菌枯萎、炭疽、叶斑等） | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 5099张石榴果实图像 |
| 412 | 2024-08-05 |
Utilizing Immunoglobulin G4 Immunohistochemistry for Risk Stratification in Patients with Papillary Thyroid Carcinoma Associated with Hashimoto Thyroiditis
2024-Jun, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea)
DOI:10.3803/EnM.2024.1923
PMID:38766717
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研究论文 | 本研究探讨了在与桥本甲状腺炎相关的乳头状甲状腺癌患者中利用IgG4免疫组织化学进行风险分层 | 本研究首次利用IgG4相关亚型对桥本甲状腺炎患者进行复发风险分层，揭示了其与癌症阶段的关联 | 本研究为横断面研究，无法建立因果关系，且样本来自单一学术中心可能影响外部适用性 | 探讨桥本甲状腺炎与乳头状甲状腺癌之间的关系，并利用IgG4免疫组织化学进行风险评估 | 426名接受甲状腺切除术的乳头状甲状腺癌成年患者 | 数字病理学 | 甲状腺癌 | 免疫组织化学 | 深度学习模型 | 数字化的免疫染色切片图像 | 426名乳头状甲状腺癌患者，79名被诊断为桥本甲状腺炎患者 |
| 413 | 2024-08-05 |
Rapid Detection of SARS-CoV-2 Variants Using an Angiotensin-Converting Enzyme 2-Based Surface-Enhanced Raman Spectroscopy Sensor Enhanced by CoVari Deep Learning Algorithms
2024-Jun-28, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c00488
PMID:38843447
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研究论文 | 开发了一种基于ACE2的表面增强拉曼光谱传感器与深度学习算法相结合的方法，快速检测和定量SARS-CoV-2变体 | 结合了表面增强拉曼光谱(SERS)和深度学习算法CoVari，显著提高了对病毒变体的检测速度和准确性 | 在未知样本测试中，仅在高于781 PFU/mL的浓度下分类准确率超过90% | 研究快速和定量检测SARS-CoV-2变体的新方法 | SARS-CoV-2及其变体的检测和定量 | 数字病理学 | 肺癌 | 表面增强拉曼光谱(SERS) | CoVari深度学习算法 | 光谱数据 | 涉及三种病毒的不同浓度样本 |
| 414 | 2024-08-05 |
Image2Flow: A proof-of-concept hybrid image and graph convolutional neural network for rapid patient-specific pulmonary artery segmentation and CFD flow field calculation from 3D cardiac MRI data
2024-Jun, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012231
PMID:38900817
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研究论文 | 本文展示了一种新型混合图像和图卷积神经网络Image2Flow，用于从3D心脏MRI数据中快速进行患者特异性肺动脉分割和CFD流场计算 | 开发了Image2Flow模型，实现了患者特异性体积网格生成和CFD流场的直接估计，速度远快于传统手动方法 | 研究仅使用了135份3D心脏MRI数据，可能限制了结果的广泛适用性 | 旨在通过深度学习方法提高肺动脉分割和CFD流动计算的自动化和效率 | 使用135个3D心脏MRI图像进行肺动脉的手动分割和CFD流场的计算 | 计算流体动力学 | 心脏病 | 深度学习 | 混合图像和图卷积神经网络 | 图像 | 135份3D心脏MRI数据 |
| 415 | 2024-08-05 |
Deep Learning-Based Assessment of Built Environment From Satellite Images and Cardiometabolic Disease Prevalence
2024-Jun-01, JAMA cardiology
IF:14.8Q1
DOI:10.1001/jamacardio.2024.0749
PMID:38691380
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研究论文 | 本研究探讨了基于卫星图像的建成环境与心脏代谢疾病流行率之间的关联 | 通过卷积神经网络提取的建成环境特征与心脏病、中风和慢性肾病的流行率显著相关 | 本研究局限于特定城市和横断面设计，可能无法全面反映全国情况 | 研究城市中基于图像的建成环境与心脏代谢疾病流行率之间的关系 | 使用谷歌卫星图像分析数据来关联心脏病、中风和慢性肾病的流行率 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 卷积神经网络、轻梯度提升机 | 卷积神经网络 | 图像 | 31,786张空中图像，覆盖789个普查区 |
| 416 | 2024-08-05 |
Justifying the prediction of major soil nutrients levels (N, P, and K) in cabbage cultivation
2024-Jun, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2024.102793
PMID:38957375
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研究论文 | 本研究预测有机卷心菜种植中的土壤养分水平 | 首次使用深度学习模型及切线 sigmoid 转换函数进行土壤养分预测，并提供了数学理论支持 | 没有关于数据来源和样本量的详细说明 | 证明切线 sigmoid 转换函数在土壤养分预测中的有效性 | 研究重点为有机种植中的氮、磷、钾土壤养分水平 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | NA | NA |
| 417 | 2024-08-05 |
The Role of Artificial Intelligence in Healthcare: Enhancing Coronary Computed Tomography Angiography for Coronary Artery Disease Management
2024-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.61523
PMID:38957241
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综述 | 本综述旨在探讨人工智能在冠状动脉CT血管造影中的潜力，以帮助冠状动脉疾病的管理 | 本研究创新性在于探讨将人工智能技术（如机器学习和深度学习）融入CCTA，提高诊断准确性和操作效率 | 本领域在数据保护、算法透明度和标准化编码标准等方面仍面临挑战 | 本研究的目的是提高冠状动脉疾病的诊断和管理效率 | 本研究对象是冠状动脉CT血管造影（CCTA）图像及其分析 | 计算机视觉 | 冠状动脉疾病 | 机器学习，深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 418 | 2024-08-05 |
Evaluation of deep learning algorithms in detecting moyamoya disease: a systematic review and single-arm meta-analysis
2024-Jun-29, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-024-02537-3
PMID:38951288
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meta-analysis | 本研究评估了深度学习算法在诊断 moya moya 病（MMD）中的有效性 | 该文章提供了深度学习模型在复杂图像模式识别中的有效性评估，揭示了其在MMD诊断中的应用潜力 | 仅纳入了七项研究，可能存在语言和传统机器学习方法的排除偏差 | 旨在分析深度学习算法在MMD诊断中的敏感性、特异性和曲线下面积（AUC） | 研究对象为4416名患者，其中1358名被诊断为MMD | 机器学习 | moya moya病 | 深度学习 | NA | 影像 | 共纳入4416名患者，1358名为MMD患者 |
| 419 | 2024-08-05 |
FoldPAthreader: predicting protein folding pathway using a novel folding force field model derived from known protein universe
2024-06-11, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-024-03291-x
PMID:38862984
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研究论文 | FoldPAthreader是一种新的蛋白质折叠通路预测方法。 | 文章提出了一种新颖的折叠力场模型，通过研究已知蛋白质宇宙中的蛋白质进化与折叠之间的内在关系来推动预测。 | 没有提及具体局限性。 | 研究蛋白质折叠通路的预测。 | 研究对象是蛋白质及其折叠模式。 | 计算机视觉 | NA | 蒙特卡洛取向采样 | NA | 蛋白质折叠路径数据 | 30个示例目标 |
| 420 | 2024-08-05 |
Improving the enzymatic activity and stability of N-carbamoyl hydrolase using deep learning approach
2024-Jun-04, Microbial cell factories
IF:4.3Q1
DOI:10.1186/s12934-024-02439-5
PMID:38834993
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研究论文 | 本文通过深度学习方法开发了一款理性设计软件“Feitian”，以增强DCase的酶活性和热稳定性 | 开发了一款新的理性设计软件“Feitian”，基于kcat预测，成功构建了增强酶活性的三点突变体DCase-M3 | 预测准确度约为50%，可能限制了模型的广泛应用 | 提高DCase的酶活性和热稳定性 | D-amino acids合成过程中使用的DCase酶 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | 六个单点突变体 |