深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1031 篇文献，本页显示第 621 - 640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 621 | 2024-08-05 |
Classification of Ameloblastoma, Periapical Cyst, and Chronic Suppurative Osteomyelitis with Semi-Supervised Learning: The WaveletFusion-ViT Model Approach
2024-Jun-05, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11060571
PMID:38927807
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研究论文 | 提出了一种新的WaveletFusion-ViT模型，通过半监督学习自动诊断三种颌面疾病 | 创新性地采用WaveletFusion-ViT模型，结合半监督学习，减少对标记样本的依赖 | CSO病例数量较少且该病的准确率相对较低，这在未来研究中需要解决 | 旨在实现对AM、PC和CSO的自动化预操作诊断 | 对包含健康、AM、PC和CSO的539个样本进行分类 | 数字病理学 | NA | CBCT | WaveletFusion-ViT | 图像 | 539个样本，包括154个健康样本、181个AM样本、102个PC样本和102个CSO样本，另外还有2000个健康样本用于预训练 | NA | NA | NA | NA |
| 622 | 2024-08-05 |
Magnetic-Controlled Microrobot: Real-Time Detection and Tracking through Deep Learning Approaches
2024-Jun-05, Micromachines
IF:3.0Q2
DOI:10.3390/mi15060756
PMID:38930726
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研究论文 | 本文提出了一种增强的YOLOv5微型机器人检测和跟踪系统，以提高小目标的检测和跟踪精度 | 通过改进YOLOv5网络结构和视觉跟踪算法，提升了微型机器人的实时检测和跟踪能力 | NA | 研究微型机器人在生物医学中的检测和跟踪技术 | 针对3mm、1mm的磁性物体和2mm长度的磁性微型机器人进行检测和跟踪 | 机器学习 | NA | YOLOv5 | 改进的YOLOv5 | 图像 | 包含3mm、1mm磁性物体和2mm磁性微型机器人 | NA | NA | NA | NA |
| 623 | 2024-08-05 |
FQ-UWF: Unpaired Generative Image Enhancement for Fundus Quality Ultra-Widefield Retinal Images
2024-Jun-04, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11060568
PMID:38927804
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研究论文 | 本研究提出了一种无配对生成图像增强技术，用于改善超宽视场视网膜图像的质量 | 提出了一种基于生成对抗网络和注意力机制的无配对、降解感知的超分辨率方法 | 此方法在依赖未配对的图像数据下工作，可能对特定类型的图像增强效果不佳 | 旨在提高超宽视场视网膜成像的分辨率，增强临床诊断的准确性 | 聚焦于改善眼科疾病（如糖尿病视网膜病和黄斑变性）的超宽视场视网膜图像 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 生成对抗网络 | GAN | 图像 | 实验和评估通过大量的超宽视场视网膜图像进行 | NA | NA | NA | NA |
| 624 | 2024-08-05 |
Pioneering Data Processing for Convolutional Neural Networks to Enhance the Diagnostic Accuracy of Traditional Chinese Medicine Pulse Diagnosis for Diabetes
2024-Jun-02, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11060561
PMID:38927797
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研究论文 | 本研究通过深度学习算法加强中医脉诊对糖尿病的诊断准确性 | 引入深度学习算法，特别是LeNet和ResNet模型来分析脉波形，显著提高了诊断的准确性和一致性 | 本文未详细探讨脉波形变化和噪声水平对算法性能的影响 | 提升传统中医脉诊在糖尿病诊断中的准确性和可靠性 | 本研究分析健康个体和糖尿病患者的脉波形数据 | 机器学习 | 糖尿病 | 深度学习算法 | LeNet和ResNet | 脉波形 | 包含健康个体及糖尿病患者的多样化数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 625 | 2024-08-05 |
Explainable deep learning for disease activity prediction in chronic inflammatory joint diseases
2024-Jun, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000422
PMID:38935600
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研究论文 | 本文提出了一种可解释的深度学习模型用于慢性炎性关节疾病的疾病活动性预测 | 引入DAS-Net模型，结合多任务学习和可解释性，提升了疾病活动性分数的预测能力 | 未提供样本的具体多样性和其他潜在影响因素的详细分析 | 研究慢性炎性关节疾病的活动性预测模型 | 19,267名慢性炎性关节疾病患者的数据 | 机器学习 | 慢性炎性关节疾病 | 深度学习 | 多任务学习模型，前馈神经网络，长短期记忆网络，注意力层 | 患者数据 | 19,267名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 626 | 2024-08-05 |
Deep-Learning-Based Recovery of Missing Optical Marker Trajectories in 3D Motion Capture Systems
2024-Jun-01, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11060560
PMID:38927796
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的技术，用于恢复3D运动捕捉系统中丢失的光学标记轨迹 | 提出了一种受U-net启发的双向长短期记忆自编码器技术，针对多摄像头设置中的数据丢失问题 | 传统恢复方法的限制在于不能有效处理标记间关系或独立标记的处理问题 | 研究旨在改善运动捕捉系统中缺失数据的恢复能力 | 研究对象为多摄像头运动捕捉系统中的光学标记数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 双向长短期记忆自编码器 | 3D数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 627 | 2024-08-05 |
Non-invasive screening of bladder cancer using digital microfluidics and FLIM technology combined with deep learning
2024-Jun-28, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202400192
PMID:38938144
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研究论文 | 本文介绍了一种结合数字微流体和荧光寿命成像显微技术非侵入性筛查膀胱癌的新方法 | 本研究引入了一种新颖的非侵入性膀胱癌筛查技术，结合了数字微流体和FLIM技术 | 样本量较小，仅涉及54名参与者 | 研究旨在开发一种有效的非侵入性膀胱癌筛查方法 | 研究对象为54名参与者的尿液样本 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 数字微流体和荧光寿命成像显微技术 | 深度学习残差卷积神经网络 | 图像 | 54个参与者的尿液样本 | NA | NA | NA | NA |
| 628 | 2024-08-05 |
Enhanced coalbed methane well production prediction framework utilizing the CNN-BL-MHA approach
2024-Jun-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65606-z
PMID:38918551
|
研究论文 | 本文提出了一种基于CNN-BL-MHA的方法来预测煤层气井的产量 | 本文创新性地结合了CNN、Bi-LSTM和多头注意力机制，构建了一个煤层气井的产量预测模型 | 单一深度学习模型可能面临过拟合、梯度爆炸和梯度消失等问题 | 研究旨在提高煤层气井产量预测的准确性 | 本文研究对象为煤层气井的生产数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN-BL-MHA | 时间序列数据 | 使用了W1和W2井的生产数据进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 629 | 2024-08-05 |
Accurate prediction of CDR-H3 loop structures of antibodies with deep learning
2024-Jun-26, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.91512
PMID:38921957
|
研究论文 | 本文提出H3-OPT工具包，用于预测单克隆抗体和纳米抗体的3D结构 | H3-OPT结合了AlphaFold2的优势和预训练的蛋白质语言模型，显著提高了CDR-H3环结构的预测精度 | 本文未提及具体的局限性 | 研究抗体建模中CDR-H3环结构的高精度预测方法 | 单克隆抗体和纳米抗体的CDR-H3环结构 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | AlphaFold2 | 3D结构数据 | 三个通过H3-OPT预测的抗VEGF纳米抗体的实验结构 | NA | NA | NA | NA |
| 630 | 2024-08-05 |
A retrospective study of deep learning generalization across two centers and multiple models of X-ray devices using COVID-19 chest-X rays
2024-06-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64941-5
PMID:38918499
|
研究论文 | 这项研究旨在识别和研究影响深度学习网络内部验证和推广的潜在因素 | 研究揭示了不同制造商的X光设备对深度学习模型推广能力的显著影响 | 研究主要限制在不同类型的响应功能设备之间未能实现推广 | 探讨影响计算机辅助诊断系统深度学习算法推广的因素 | COVID-19胸部X光影像及其与对照影像的分类 | 计算机视觉 | COVID-19 | 卷积神经网络（CNN） | VGG16 | 图像 | 来自两个机构通过三种不同X光设备制造商获取的多组图像 | NA | NA | NA | NA |
| 631 | 2024-08-05 |
Design optimization of large-scale bifacial photovoltaic module frame using deep learning surrogate model
2024-Jun-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64594-4
PMID:38918445
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度神经网络的有限元代理模型，以优化大型双面光伏模块框架设计 | 通过使用深度学习代理模型，实现了对大型双面光伏模块框架设计因素的优化预测 | 研究未详细描述在不同环境条件下模型的适用性 | 优化大型双面光伏模块的框架设计以减少挠度并降低重量 | 大型双面光伏模块的框架设计因素 | 工程优化 | NA | 有限元分析 (FEA) | 深度神经网络 (DNN) | 数值数据 | 243个有限元分析数据集及生成的100万个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 632 | 2024-08-05 |
Distributed transformer for high order epistasis detection in large-scale datasets
2024-06-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65317-5
PMID:38918413
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研究论文 | 提出了一种基于变换器的框架，用于高阶表观遗传学检测 | 提出了一种新颖、灵活、可移植和可扩展的网络解释框架，以处理任何阶数的表观遗传学 | 由于神经网络的黑箱特性，缺乏可解释性仍然是一个未解决的挑战 | 理解复杂疾病的遗传基础 | 应用于基因组广泛关联研究中的单核苷酸多态性(SNP)组合分析 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 变换器 | 基因组数据 | 三个WTCCC数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 633 | 2024-08-05 |
Deep learning-based localization algorithms on fluorescence human brain 3D reconstruction: a comparative study using stereology as a reference
2024-06-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65092-3
PMID:38918523
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研究论文 | 本文对基于深度学习的细胞定位算法进行比较，旨在为人脑三维重建提供准确的细胞计数和定位方法 | 使用最近介绍的三维立体测量设计作为参考，对三种基于深度学习的技术进行深入实证评估 | 准确量化人脑神经元面临特定挑战，如高像素强度变异、自动荧光和非特异性荧光 | 帮助用户根据研究目标选择合适的技术 | 聚焦于布罗卡区的一部分进行人脑分析 | 数字病理学 | NA | 荧光显微镜 | 深度学习模型 | 3D 数据 | 使用了最新三维立体测量设计进行大规模分析 | NA | NA | NA | NA |
| 634 | 2024-08-05 |
Extraction of water bodies from high-resolution remote sensing imagery based on a deep semantic segmentation network
2024-Jun-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65430-5
PMID:38918493
|
研究论文 | 本文提出了一种新颖的深度学习框架WaterDeep，用于从高分辨率遥感影像中提取水体 | 引入了一种基于DeepLabV3 + 架构的新深度学习框架，并结合高低层特征的创新融合机制 | NA | 准确识别城市水体特征，以监测水资源和制定水管理策略 | 高分辨率遥感图像中的水体特征及其边界 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | WaterDeep，基于Xception基础网络及Atrous Spatial Pyramid Pooling模块 | 高分辨率遥感影像 | 创建了一个全面的数据集，样本数量未具体说明 | NA | NA | NA | NA |
| 635 | 2024-08-05 |
Deep learning model for the prediction of all-cause mortality among long term care people in China: a prospective cohort study
2024-06-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65601-4
PMID:38918463
|
研究论文 | 本研究旨在开发一个深度学习模型，以预测中国长期护理人群的全因死亡风险 | 提出了一种基于深度学习的风险分层模型，专注于老年残疾人群的全因死亡风险预测 | 仅基于一个试点城市的数据，可能不具代表性 | 研究的目的是为老年残疾人提供长期护理计划的风险预测 | 包括42353名65岁以上的残疾成人 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 行政数据 | 42353名残疾成人 | NA | NA | NA | NA |
| 636 | 2024-08-05 |
A dual-track feature fusion model utilizing Group Shuffle Residual DeformNet and swin transformer for the classification of grape leaf diseases
2024-06-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64072-x
PMID:38914605
|
研究论文 | 该文章提出了一种新的双轨网络用于葡萄叶病害的分类 | 引入了结合Swin Transformer和Group Shuffle Residual DeformNet的双轨特征融合模型 | 传统的病害识别方法需要专家知识，限制了可扩展性和效率 | 设计一种自动化深度学习方法来检测葡萄叶病害 | 研究对象为葡萄叶病害 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Swin Transformer和Group Shuffle Residual DeformNet | 图像 | 使用PlantVillage数据集中葡萄叶病害的信息进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 637 | 2024-08-05 |
Synergizing Chemical Structures and Bioassay Descriptions for Enhanced Molecular Property Prediction in Drug Discovery
2024-Jun-24, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00765
PMID:38836773
|
研究论文 | 该文章提出了一种新颖的计算方法，结合了生物测定的文本描述和目标化合物的化学结构来预测分子属性 | 通过自监督学习结合两种信息源，该方法能在没有测量数据的情况下提供准确的预测 | 该研究的局限性在于可能需要大量的初始数据才能有效进行自监督学习 | 加速新药的开发，通过改进分子属性的预测方法 | 重点研究生物测定和化学结构的结合来提升分子属性预测的准确性 | 药物发现 | NA | 自监督学习 | NA | 文本和结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 638 | 2024-08-05 |
Deep learning models for predicting the survival of patients with medulloblastoma based on a surveillance, epidemiology, and end results analysis
2024-06-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65367-9
PMID:38914641
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研究论文 | 利用深度学习模型预测髓母细胞瘤患者的生存率 | 提出了一种基于深度学习模型DeepSurv的生存预测方法，相比于传统模型表现更优 | NA | 提高髓母细胞瘤患者的生存率预测准确性 | 对2,322名髓母细胞瘤患者的数据进行分析 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DeepSurv, 随机生存森林, Cox比例风险模型 | 临床数据 | 2,322名髓母细胞瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 639 | 2024-08-05 |
RhoMax: Computational Prediction of Rhodopsin Absorption Maxima Using Geometric Deep Learning
2024-Jun-24, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00467
PMID:38829021
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研究论文 | 本研究提出了一种新方法RhoMax，通过几何深度学习预测微生物视紫红质的最大吸收波长 | 该研究基于结构的几何深度学习，提供了一种新的计算方法来预测视紫红质的吸收波长 | 目前计算方法的准确性仍然需要进一步验证 | 旨在解决在光遗传学中红移视紫红质吸收波长的预测问题 | 研究微生物视紫红质的蛋白质序列与其吸收峰之间的关系 | 计算机视觉 | NA | 深度学习, AlphaFold2 | 几何深度学习 | 序列数据 | 超过一半的测试集序列 | NA | NA | NA | NA |
| 640 | 2024-08-05 |
Video-Based Sign Language Recognition via ResNet and LSTM Network
2024-Jun-20, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10060149
PMID:38921626
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研究论文 | 提出一种基于ResNet和LSTM的手语识别方法 | 结合ResNet和LSTM有效提取手语视频中的时空特征，提高识别率 | 对大量视频数据的计算资源需求较高 | 提升手语识别技术，帮助听障人士与他人沟通 | 阿根廷手语（LSA64）视频数据集 | 计算机视觉 | 听力障碍 | 深度学习 | ResNet和LSTM | 视频 | 涉及LSA64手语数据集 | NA | NA | NA | NA |