深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1034 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 621 | 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 |
| 622 | 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 |
| 623 | 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 |
| 624 | 2024-08-05 |
Deep Learning and Neural Architecture Search for Optimizing Binary Neural Network Image Super Resolution
2024-Jun-18, Biomimetics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/biomimetics9060369
PMID:38921249
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研究论文 | 本文介绍了一种面向图像超分辨率任务的高效二进制网络搜索方法 | 提出了一种针对超分辨率的特定搜索空间的改进，并引入了Libra参数二值化以最大化信息保留 | 传统架构的设计仍需大量计算资源和时间 | 优化二进制神经网络在超分辨率任务中的性能 | 二进制神经网络和其架构搜索方法 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 二进制神经网络 | 图像 | NA |
| 625 | 2024-08-05 |
Metabolic Insight into Glioma Heterogeneity: Mapping Whole Exome Sequencing to In Vivo Imaging with Stereotactic Localization and Deep Learning
2024-Jun-16, Metabolites
IF:3.4Q2
DOI:10.3390/metabo14060337
PMID:38921472
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研究论文 | 本研究探讨了通过立体定向取样和深度学习将全外显子组测序与体内影像学相结合以了解胶质瘤的异质性。 | 该研究创新性地结合了立体定向活检和多参数MR成像，利用深度学习方法预测肿瘤的细胞和分子特征变化。 | 该研究是回顾性研究，样本量较小，仅涉及10名患者。 | 旨在展示机器学习算法在预测胶质瘤细胞和分子特征变化中的潜力。 | 研究对象为10名经影像学确认的初治胶质瘤患者。 | 数字病理学 | 胶质瘤 | 全外显子组测序 | 深度学习模型 | 影像数据 | 10名胶质瘤患者 |
| 626 | 2024-08-05 |
PlantSR: Super-Resolution Improves Object Detection in Plant Images
2024-Jun-06, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10060137
PMID:38921614
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研究论文 | 本研究探讨了超分辨率技术在植物图像物体检测中的应用价值 | 提出了一个名为PlantSR的数据集，并开发了针对植物图像的超分辨率模型，显示出对比一般超分辨率模型的优越性能 | 研究主要集中于苹果和大豆种子的物体检测，可能不适用于其他植物对象 | 提升植物图像上物体检测模型的性能 | 高分辨率植物图像以及苹果计数和大豆种子计数任务 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率技术 | YOLOv7和P2PNet-Soy | 图像 | 1030张高分辨率植物图像 |
| 627 | 2024-08-05 |
Developing an Accumulative Assessment System of Upper Extremity Motor Function in Patients With Stroke Using Deep Learning
2024-Jun-04, Physical therapy
IF:3.5Q1
DOI:10.1093/ptj/pzae050
PMID:38531775
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研究论文 | 本文开发了一种基于Fugl-Meyer评估的上肢运动功能累积评估系统，以提高评估效率 | 研究使用深度学习算法利用患者的先前信息来选择个性化评估项目 | 研究基于现有数据，可能缺乏现场测试的直接验证 | 旨在提高上肢运动功能评估的管理效率，同时保持足够的心理测量特性 | 682名中风患者的数据被用于评估和验证新系统 | 数字病理学 | 中风 | 深度学习算法 | NA | 数据集 | 682名中风患者 |
| 628 | 2024-08-05 |
Applications of Artificial Intelligence in Prostate Cancer Care: A Path to Enhanced Efficiency and Outcomes
2024-Jun, American Society of Clinical Oncology educational book. American Society of Clinical Oncology. Annual Meeting
DOI:10.1200/EDBK_438516
PMID:38935882
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评论 | 这篇文章综述了人工智能在前列腺癌护理中的应用进展 | 文章探讨了人工智能与前列腺癌管理相结合的新方法，特别是在早期干预、药物发现和临床决策中的应用 | 未提及研究的具体局限性 | 旨在全面回顾人工智能在前列腺癌护理中的当前应用状态 | 前列腺癌患者的护理过程，包括早期干预到幸存者护理 | 人工智能 | 前列腺癌 | 深度学习，机器学习 | 深度学习模型 | 影像数据，病理数据 | NA |
| 629 | 2024-08-05 |
Spectrometer-Less Remote Sensing Image Classification Based on Gate-Tunable van der Waals Heterostructures
2024-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202309781
PMID:38610112
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研究论文 | 本论文提出了一种基于门可调范德瓦尔斯异质结构的无光谱仪遥感图像分类方法 | 创新性地利用可调节的广谱光电探测器，在没有原始高光谱反射数据的情况下，利用深度学习算法实现了高准确度的图像分类 | 当前方法在实际应用中可能受到材料和器件制造技术的限制 | 研究遥感技术中光谱仪的微型化和成本效益 | 构建一种基于GaTeSe/WSe的二维范德瓦尔斯异质结的光电探测器 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度学习算法 | 高光谱图像 | 6个常见的高光谱数据集 |
| 630 | 2024-08-05 |
Deep learning-assisted detection and segmentation of intracranial hemorrhage in noncontrast computed tomography scans of acute stroke patients: a systematic review and meta-analysis
2024-Jun-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001266
PMID:38489547
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meta-analysis | 本系统评价和荟萃分析研究了深度学习在非对比CT扫描急性中风患者颅内出血的检测和分割中的应用 | 提出了一系列深度学习算法，其表现与经验丰富的临床医生在出血病灶识别、分割和量化方面相当，但效率更高且成本更低 | 未来需要进行多中心随机对照临床试验以验证这些工具的性能 | 研究深度学习技术在急性中风患者颅内出血检测和分割中的有效性 | 对36项有关深度学习技术在颅内出血检测和分割中的应用进行荟萃分析的研究 | 医学影像学 | 急性中风 | 深度学习 | NA | 图像 | 36项原始研究 |
| 631 | 2024-08-05 |
Deep learning approach for cardiovascular disease risk stratification and survival analysis on a Canadian cohort
2024-Jun, The international journal of cardiovascular imaging
DOI:10.1007/s10554-024-03100-3
PMID:38678144
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研究论文 | 本文探讨了深度学习在心血管疾病风险分层和生存分析中的应用 | 采用深度学习模型预测颈动脉斑块特征对冠状动脉疾病和心血管事件的影响，且表现优于传统机器学习模型 | 研究样本仅限于459名接受过冠状动脉造影和其他影像学检查的个体 | 旨在评估颈动脉斑块特征对心血管事件预测的有效性 | 459名接受了心脏介入检查的个体 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 多种深度学习模型 | 医学影像数据 | 459名参与者 |
| 632 | 2024-08-05 |
Deep learning denoising reconstruction enables faster T2-weighted FLAIR sequence acquisition with satisfactory image quality
2024-Jun, Journal of medical imaging and radiation oncology
IF:2.2Q2
DOI:10.1111/1754-9485.13649
PMID:38577926
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研究论文 | 本文探讨了深度学习重构技术在T2加权FLAIR序列成像中缩短MRI采集时间的效果及其图像质量的影响 | 首次评估了一种商业化的深度学习重构技术在脑部MRI中对扫描时间的影响 | 使用该技术时，出现了更高的相位伪影和伪病灶，可能影响阅读效率和诊断信心 | 评估深度学习重构技术在2D T2加权FLAIR脑部图像中的实用性 | 47名接受常规脑部MRI检查的参与者 | 医学影像学 | NA | 深度学习重构 | NA | 图像 | 47名参与者 |
| 633 | 2024-08-05 |
Two-Stage Deep Learning Model for Diagnosis of Lumbar Spondylolisthesis Based on Lateral X-Ray Images
2024-06, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2024.04.025
PMID:38608811
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研究论文 | 本研究旨在利用两阶段深度学习模型提高早期腰椎滑脱的诊断准确性 | 本研究提出了结合YOLOv8算法的Res-SE-Net模型进行腰椎滑脱的高效可靠诊断 | 未提及具体的优势或不足之处 | 改善临床对早期腰椎滑脱的诊断能力 | 2424份来自北京同仁医院的腰椎侧位X光影像 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | YOLOv8和Res-SE-Net | 影像 | 2424个腰椎侧位X光片 |
| 634 | 2024-08-07 |
Deep learning for 3D biliary anatomy for living liver donor hepatectomy planning
2024-Jun-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001274
PMID:38446840
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 635 | 2024-08-05 |
Hybrid deep learning and optimized clustering mechanism for load balancing and fault tolerance in cloud computing
2024-Jun-27, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2369137
PMID:38934441
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研究论文 | 本文提出了一种基于混合深度学习的负载平衡算法 | 创新点在于结合多种因素进行负载平衡和故障容忍的深度学习算法 | 未提及具体的限制因素 | 研究云计算中的负载平衡和故障容忍机制 | 研究对象为多个虚拟机(VM)的任务分配 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Deep Q Recurrent Neural Network (DQRNN) | 负载、容量、资源消耗数据 | 未提及样本数量 |
| 636 | 2024-08-05 |
A flexible, stretchable and wearable strain sensor based on physical eutectogels for deep learning-assisted motion identification
2024-Jun-27, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d4tb00809j
PMID:38836422
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研究论文 | 本文介绍了一种基于物理共晶胶的新型可穿戴应变传感器 | 通过在深共晶溶剂中直接溶解木质素，制备出具有优良性能的物理共晶胶，创新性地结合深度学习技术实现手势识别 | 尽管改善了机械性能和导电性，但仍可能存在材料的长期耐用性和在极端条件下的表现未知 | 探索新型物理共晶胶的应用于可穿戴电子设备的可能性 | 采用木质素增强的物理共晶胶作为应变传感器材料 | 数字病理学 | NA | 深共晶溶剂(DES) | 深度学习 | NA | NA |
| 637 | 2024-08-05 |
High-accuracy heart rate detection using multispectral IPPG technology combined with a deep learning algorithm
2024-Jun-27, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202400119
PMID:38932695
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研究论文 | 本文提出了一种基于多光谱视频的人体心率检测方法 | 创新点在于结合多光谱成像和IPPG技术，在运动状态下实现高精度心率检测 | NA | 改善传统心率检测技术的精准度和实时性 | 多光谱视频数据集中的心率数据 | 计算机视觉 | NA | IPPG技术 | IPPGResNet18 | 视频 | NA |
| 638 | 2024-08-05 |
Magnetic nanoparticles for magnetic particle imaging (MPI): design and applications
2024-Jun-27, Nanoscale
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d4nr01195c
PMID:38809214
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review | 本综述探讨了磁性粒子成像（MPI）的基本原理、仪器、磁性纳米粒子示踪剂设计及其应用 | 新型示踪剂设计如锌掺杂铁氧体纳米粒子（Zn-IONPs）和超铁磁铁氧化物纳米粒子链（SFMIOs）提高了MPI的成像质量和临床应用 | NA | 阐明磁性粒子成像（MPI）的进展及其在医学成像中的应用潜力 | 磁性纳米粒子和其作为示踪剂在成像中的应用 | 医学成像 | NA | 磁性粒子成像（MPI） | NA | 成像 | NA |
| 639 | 2024-08-05 |
A Multimodel-Based Screening Framework for C-19 Using Deep Learning-Inspired Data Fusion
2024-Jun-26, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3400878
PMID:38923476
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的数据融合的多模型筛查框架，用于COVID-19的检测。 | 创新点在于提出了一种多模态数据融合模型，并引入了变异编码器和数据减少机制以提高筛查结果的准确性。 | 现有模型在资源要求方面不足，且不适合轻量化环境。 | 研究目标是提升COVID-19的远程筛查和监测效率。 | 研究对象为利用可穿戴传感器和电子记录数据进行COVID-19筛查的框架。 | 数字病理学 | COVID-19 | 深度学习启发的数据融合 | 多模态融合模型 | 电子记录和可穿戴传感器数据 | 实验室数据集，样本数量未说明 |
| 640 | 2024-08-05 |
An automated in vitro wound healing microscopy image analysis approach utilizing U-net-based deep learning methodology
2024-Jun-25, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01332-2
PMID:38914942
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研究论文 | 本文提出了一种基于U-net的深度学习方法的自动化体外伤口愈合显微图像分析方法 | 创新性地采用三种不同结构的U-net架构来提高伤口愈合图像分割的敏感性 | 未提及具体的限制因素 | 旨在提高体外伤口愈合图像分析的准确性和效率 | 体外伤口愈合显微图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-net, U-net++, Attention U-net | 图像 | 使用了两个独立的数据集 |