深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1037 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 |
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 |
| 622 | 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 |
| 623 | 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 |
| 624 | 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 |
| 625 | 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 |
| 626 | 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 |
| 627 | 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 |
| 628 | 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 |
| 629 | 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 |
| 630 | 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 |
| 631 | 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 |
| 632 | 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 |
| 633 | 2024-08-05 |
Temporal dynamics of user activities: deep learning strategies and mathematical modeling for long-term and short-term profiling
2024-Jun-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64120-6
PMID:38914596
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研究论文 | 该论文探讨了社交媒体用户的个人特点分析方法 | 提出了一种结合深度学习策略和数学建模来描述用户长期和短期画像的新方法 | 模型的有效性可能依赖于特定类型的社交媒体数据 | 构建一个能够描述用户行为的协作模型 | 社交媒体用户及其活动 | 机器学习 | NA | 双向LSTM和GRU | NA | 文本 | 30,000条推文 |
| 634 | 2024-08-05 |
Tongue image fusion and analysis of thermal and visible images in diabetes mellitus using machine learning techniques
2024-06-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64150-0
PMID:38914599
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研究论文 | 本研究旨在通过机器学习技术对糖尿病患者的热成像和可见成像舌头图像进行融合与分析 | 提出使用离散小波变换(DWT)的多种融合规则来分类糖尿病和正常受试者，并应用深度学习和机器学习算法进行健康与糖尿病的区分 | 研究未提及样本的多样性和长期跟踪观察的不足 | 评估融合的舌头图像在糖尿病筛查中的应用 | 包含80名正常受试者和80名糖尿病患者的参与者 | 机器学习 | 糖尿病 | 数字单镜头参考相机和热红外相机 | VGG16和ResNet50 | 图像 | 160个样本，包括80名正常受试者和80名糖尿病患者 |
| 635 | 2024-08-05 |
3D residual attention hierarchical fusion for real-time detection of the prostate capsule
2024-Jun-24, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01336-y
PMID:38914956
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研究论文 | 该文章提出了一种深度学习方法，用于实时检测前列腺囊膜。 | 提出了一种基于3D残差注意力机制的改进单次多框检测器模型，并使用了Simple, Parameter-Free Attention Module(SimAM)残差注意力融合模块。 | NA | 开发一种用于内窥镜光学图像检测前列腺囊膜的深度学习方法。 | 前列腺囊膜的检测。 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 深度学习 | 3D残差注意力机制 | 内窥镜光学图像 | NA |
| 636 | 2024-08-05 |
PET/CT deep learning prognosis for treatment decision support in esophageal squamous cell carcinoma
2024-Jun-24, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01737-1
PMID:38913225
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研究论文 | 本研究提出了一种基于PET/CT图像的深度学习方法，以改善食管鳞状细胞癌患者的生存益处和临床管理 | 提出了一个整合六个网络的预治疗PET/CT深度学习模型ESCCPro，用于提高食管鳞状细胞癌患者的生存预测准确性 | 该研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚，且未考虑所有潜在的临床变量 | 改善食管鳞状细胞癌患者的生存益处和临床决策 | 837名来自三个机构的食管鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 食管癌 | PET/CT深度学习 | 集成模型（ESCCPro） | 图像 | 837名食管鳞状细胞癌患者 |
| 637 | 2024-08-05 |
CMCS: contrastive-metric learning via vector-level sampling and augmentation for code search
2024-Jun-24, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64205-2
PMID:38914579
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研究论文 | 本文提出了一种基于向量级采样和增强的对比度度量学习CMCS用于代码搜索 | 创新性地提出了一种结合K均值算法的硬负样本采样方法和可控硬度样本增强的方法 | 未提到具体的局限性 | 研究目的在于提高代码搜索模型的训练效率和搜索性能 | 研究对象为代码搜索模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 代码数据 | 使用了大规模数据集CodeSearchNet的七个先进代码搜索模型进行实验 |
| 638 | 2024-08-05 |
Associations of street-view greenspace with Parkinson's disease hospitalizations in an open cohort of elderly US Medicare beneficiaries
2024-Jun, Environment international
IF:10.3Q1
DOI:10.1016/j.envint.2024.108739
PMID:38754245
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研究论文 | 该研究评估了街景绿色空间与帕金森病住院的关联。 | 首次使用街景图像与深度学习算法评估绿色空间特征对帕金森病住院的影响。 | 研究主要集中在美国的特定区域，结果可能不具普遍性。 | 评估街景绿色空间对帕金森病住院的影响。 | 大约4560万名65岁及以上的美国医疗保险受益者。 | 数字病理学 | 帕金森病 | 深度学习 | Cox等价重参数化Poisson模型 | 图像 | 506,899次首例帕金森病相关住院，随访时间为254,917,192人年 |
| 639 | 2024-08-05 |
Detecting QT prolongation from a single-lead ECG with deep learning
2024-Jun, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000539
PMID:38917157
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研究论文 | 该文章开发了一种深度学习模型，能够从单导联心电图中推断QT间期并检测QT延长。 | 提出了一种名为QTNet的深度神经网络，能够通过Lead-I心电图推断QT间期，并有效检测药物诱发的QT延长。 | 模型依赖于高质量的心电图数据，同时在特定人群和临床环境中评估，其适用性可能受到限制。 | 旨在实现无住院QT监测，特别是在抗心律失常药物的加载过程中。 | 研究对象包括来自多个医院的心电图数据及接受Dofetilide治疗的患者。 | 数字病理 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度神经网络 | 心电图 | 超过300万份心电图，涉及653千名患者 |
| 640 | 2024-08-05 |
Fostering Clinical Judgment and Promoting Transition Into First Clinical Rotation Through Active Learning
2024-Jun-27, Nursing education perspectives
IF:0.9Q3
DOI:10.1097/01.NEP.0000000000001293
PMID:38920415
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研究论文 | 本科护理教育通过互动课堂活动促进临床判断技能的发展 | 提出了一种新的互动课堂活动以增强批判性思维和临床判断能力 | 未提及实验样本的多样性和长期效果的评估 | 研究如何将课堂知识有效转化为临床实践 | 参与了BSN项目第一学期课程的本科护理学生 | NA | NA | 互动学习 | NA | NA | 参与了第一学期课程的学生 |