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 701 - 720 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
701 2024-08-05
Energy-Efficient Edge and Cloud Image Classification with Multi-Reservoir Echo State Network and Data Processing Units
2024-Jun-04, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文探讨了多储层回声状态网络在图像分类及天气预测任务中的应用 提出了多储层回声状态网络(MRESN)作为一种高效的轻量级模型,适用于资源受限的设备 缺乏对其他深度学习模型进行广泛比较的讨论 研究高效轻量级模型在边缘和云计算中的应用 MRESN架构及其在图像分类和天气预测任务中的表现 计算机视觉 NA 回声状态网络(ESN) 多储层回声状态网络(MRESN) 图像 使用MNIST、FashionMnist和CloudCast数据集
702 2024-08-05
Autonomous Image-Based Corrosion Detection in Steel Structures Using Deep Learning
2024-Jun-04, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究探索了深度学习在钢结构腐蚀自动检测中的应用 研究了最优的编码-解码神经网络类型和训练策略,以实现腐蚀像素的自动分割 训练数据集较小可能导致性能下降,EfficientNetB7模型表现最差 研究自动化腐蚀检测,以减少钢结构因腐蚀造成的潜在灾难性损坏 腐蚀的钢结构图像及其像素的自动检测 计算机视觉 NA 深度学习 ResNet34, UNet, EfficientNetB7 图像 使用了一些外部不同钢结构图像进行测试
703 2024-08-05
Utilizing Deep Learning for Defect Inspection in Hand Tool Assembly
2024-Jun-04, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种自动化视觉检测系统,用于手工工具组装过程中的缺陷检测 首次实现了对主要组装异常类型的同时检测,并与其他检测模型进行了比较 研究主要依赖于人工标注,并未深入探讨所有可能的组装缺陷类型 提高精密组装行业产品质量,通过自动化检测减少人为疏漏 从三个装配站采集了的工作过程样本,重点研究28种常见的组装缺陷类型 计算机视觉 NA R-CNN系列网络模型 R-CNN 图像 从三个装配站采集的样本
704 2024-08-05
Dual Stream Long Short-Term Memory Feature Fusion Classifier for Surface Electromyography Gesture Recognition
2024-Jun-04, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出了一种基于双流长短期记忆(LSTM)特征融合分类器的肌电图手势识别方法 该文提出了一种轻量级的模型,通过将五种时间域特征与原始数据进行拼接,使用一维卷积神经网络和LSTM层相结合进行分类 模型可能在更复杂的场景中表现不如传统的深度学习方法 旨在改进现有的肌电图手势识别技术,降低计算成本并提高识别准确率 研究对象为通过肌电图信号进行手势识别 计算机视觉 NA 一维卷积神经网络 LSTM 手势数据 27名受试者,每名受试者每个手势重复10次,共52个手势
705 2024-08-05
Visual Field Prognosis From Macula and Circumpapillary Spectral Domain Optical Coherence Tomography
2024-Jun-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2
研究论文 本研究探讨了青光眼患者中,视神经头和黄斑中心的光学相干断层扫描(OCT)图像的结构与功能损失关系。 通过结合多种成像模式和深度学习方法,在青光眼的早中期阶段实现了对MD的高精度预测。 缺乏对不同类型青光眼长期跟踪研究的支持,未能覆盖所有青光眼患者的变化。 研究光学相干断层扫描图像中结构功能损失的关系,以改善青光眼患者的视野预后。 包括5238个独特眼睛,分类为可疑或已诊断患有青光眼的患者。 数字病理学 青光眼 光学相干断层扫描(OCT) 深度学习模型 图像 5238个眼睛
706 2024-08-05
Deep Learning Analysis for Predicting Tumor Spread through Air Space in Early-Stage Lung Adenocarcinoma Pathology Images
2024-Jun-03, Cancers IF:4.5Q1
研究论文 本研究开发了一种深度学习模型用于早期肺腺癌病理图像中气道内扩散的预测。 研究提出了一种基于YOLOv5的深度学习框架,结合了预处理、候选检测、假阳性减少和基于患者的预测。 该研究的外部验证仅使用了来自单一医院的数据,可能限制了其广泛适用性。 研究旨在开发自动化的深度学习模型用于早期肺腺癌中的气道内扩散预测。 研究对象包括1053个数字病理全切片图像和227个来自国家台湾大学医院的外部验证图像。 数字病理学 肺癌 深度学习 YOLOv5 图像 1053个数字病理全切片图像用于训练,227个用于外部验证
707 2024-08-05
Adversarial Attacks against Deep-Learning-Based Automatic Dependent Surveillance-Broadcast Unsupervised Anomaly Detection Models in the Context of Air Traffic Management
2024-Jun-02, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究提出了一种新颖的对抗攻击方法,用于检测基于深度学习的自动依赖监视广播异常检测模型的脆弱性 首次展示了基于深度学习的ADS-B时间序列无监督异常检测模型对对抗样本的脆弱性 研究中未提及对抗攻击方法在实际应用中的长期影响和适应性 揭示基于深度学习的ADS-B异常检测模型的脆弱性,以提高空中交通管理的安全性 基于深度学习的ADS-B异常检测模型 计算机视觉 NA NA NA 时间序列 NA
708 2024-08-05
Federated Learning in the Detection of Fake News Using Deep Learning as a Basic Method
2024-Jun-02, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文探讨了使用深度学习方法进行假新闻检测的联邦学习可能性 该研究采用联邦学习方法,提高了机器学习在分散数据上的安全性 研究未明确讨论模型在真实应用环境中的性能 探索联邦学习在假新闻检测中的应用 使用不同IoT边缘设备的传感器数据训练假新闻检测模型 机器学习 NA 深度学习 CNN,LSTM 传感器数据 NA
709 2024-08-05
Depth-Guided Bilateral Grid Feature Fusion Network for Dehazing
2024-Jun-02, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文提出了一种深度指导双边网格特征融合去雾网络,旨在改善复杂环境下的去雾效果 创新点在于通过专用模块提取深度信息,并利用Unet导出双边网格特征,以深度信息指导特征采样 该方法在极端复杂的环境下可能仍存在性能限制 研究旨在提高在恶劣天气条件下图像去雾的有效性 主要研究对象为在雾天气下拍摄的图像 计算机视觉 NA 深度学习 卷积神经网络 图像 使用公共数据集进行实验
710 2024-08-05
ADM-SLAM: Accurate and Fast Dynamic Visual SLAM with Adaptive Feature Point Extraction, Deeplabv3pro, and Multi-View Geometry
2024-Jun-02, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 提出了一种名为ADM-SLAM的视觉SLAM系统,以应对动态环境中的挑战 集成了改进的DeepLabv3进行轻量级深度学习语义分割,以及多视角几何分割,优化了关键帧提取 需要更多的实验验证以支持在更广泛的动态场景中的有效性 开发一个能够在动态环境中快速且准确地进行视觉SLAM的系统 动态环境中的视觉目标与SLAM系统的动态对象识别 计算机视觉 NA 深度学习语义分割 NA 动态环境场景图像 在多种高度动态测试序列中进行评估
711 2024-08-05
Obstacle Avoidance and Path Planning Methods for Autonomous Navigation of Mobile Robot
2024-Jun-01, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文概述了移动机器人自主导航中的障碍物避免与路径规划方法 文章对经典和新兴障碍物避免算法进行了详细分析,并强调了当前的研究方向 没有明确提到算法在实际应用中的具体限制 提供对机器人应用中障碍物避免算法现状及前景的全面认识 关键障碍物避免算法及其优缺点和应用领域 机器人技术 NA 预测方法和深度学习策略 神经网络 环境传感信息 NA
712 2024-08-05
TSSG-CNN: A Tuberculosis Semantic Segmentation-Guided Model for Detecting and Diagnosis Using the Adaptive Convolutional Neural Network
2024-Jun-01, Diagnostics (Basel, Switzerland)
研究论文 本论文提出了一种名为TSSG-CNN的结核病语义分割引导模型,用于检测和诊断。 该研究创新性地结合了深度学习分割模型和基于CNN层的分类模型,提高了胸部X光图像的分割精度及结核病的诊断能力。 本研究中没有提到样本的多样性或外部数据集的验证。 提高利用X光图像数据集的结核病检测识别能力。 本研究针对结核病的检测与诊断。 计算机视觉 结核病 自适应卷积神经网络 CNN X光图像 NA
713 2024-08-05
Tooth numbering and classification on bitewing radiographs: an artificial intelligence pilot study
2024-06, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
研究论文 本研究评估了在咬翼放射影像中自动识别和计数恒牙的深度学习方法的有效性 结合了深度学习算法对咬翼放射影像中的牙齿进行自动编号和分类 未提及具体的局限性 旨在提升咬翼放射影像中恒牙的自动识别和计数的准确性 1248张咬翼放射影像被用于模型训练和测试 计算机视觉 NA 深度学习 Yolov5 图像 1248张咬翼放射影像
714 2024-08-05
Short-Term and Imminent Rainfall Prediction Model Based on ConvLSTM and SmaAT-UNet
2024-Jun-01, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究提出了一种基于ConvLSTM和SmaAT-UNet的短期降雨预测模型 提出了融合CNN和LSTM的ConvLSTM模型及经过改善的SmaAT-UNet模型以提高降水预测的效率和准确性 随着预测时间的延长,降水预测性能指标呈现下滑趋势,指出了维持长期预测准确性的内在挑战 旨在通过改进特征提取和数据处理技术,提高短期降水预测的效率和准确性 对使用深度学习进行雷达图像外推的降水预测算法进行研究 计算机视觉 NA 深度学习 ConvLSTM和SmaAT-UNet 雷达图像 NA
715 2024-08-05
Prediction of adverse drug reactions due to genetic predisposition using deep neural networks
2024-Jun, Molecular informatics IF:2.8Q2
研究论文 本研究探讨了深度学习方法预测与药物不良反应相关的遗传变异。 这是首个利用深度神经网络预测ADR-药物-靶标-突变的模型。 尽管提出了一些改进建议,但模型的平均平衡准确率仅为0.61。 研究目的是预测可能与药物不良反应相关的遗传变异。 研究对象为与药物相关的单核苷酸多态性(SNPs)。 机器学习 NA 深度神经网络(DNN) DNN NA NA
716 2024-08-05
Fully automated deep learning model for detecting proximity of mandibular third molar root to inferior alveolar canal using panoramic radiographs
2024-06, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
研究论文 本文开发了一种新颖的完全自动化深度学习模型,用于检测下颌第三磨牙根部与下alveolar管之间的关系。 提出了一种基于YOLOv5的修改深度学习网络MM3-IACnet,以自动评估下颌第三磨牙根与下alveolar管的空间关系。 该研究的限制在于仅使用了一种图像方式(全景X光)进行分析,可能无法涵盖所有临床情况。 研究旨在评估下颌第三磨牙与下alveolar管之间的解剖关系以指导临床决策。 本研究的对象为1570名具有下颌第三磨牙的患者,所有患者均进行了全景X光和锥束CT成像。 数字病理学 NA 全景X光 YOLOv5 图像 1570名具有下颌第三磨牙的患者
717 2024-08-05
Molecular architecture of the actin cytoskeleton: From single cells to whole organisms using cryo-electron tomography
2024-Jun, Current opinion in cell biology IF:6.0Q1
研究论文 本文讨论了冷冻电镜断层成像技术在细胞骨架研究中的应用和最新进展 提出了深度学习工具用于自动标注断层重建和串联提取样品准备流程的最新发展 未提及具体的实验限制 研究细胞内肌动蛋白细胞骨架的分子结构 多细胞生物、有机体及组织样本 数字病理学 NA 冷冻电镜断层成像 深度学习 图像 多个多细胞生物及组织样本
718 2024-08-05
Protein remote homology detection and structural alignment using deep learning
2024-Jun, Nature biotechnology IF:33.1Q1
研究论文 本研究开发了两种深度学习方法TM-Vec和DeepBLAST,以改善低序列相似性蛋白质的对齐方法 提出的TM-Vec方法能够直接从序列对预测结构相似性,并且DeepBLAST在仅使用序列信息时能够结构性对齐蛋白质 抽象中未提及具体的局限性 改善生物技术中蛋白质的对齐方法,特别是低序列相似性的蛋白质 结构上相似的蛋白质 计算机视觉 NA 深度学习 NA 序列数据 多种数据集
719 2024-08-05
Predicting transcriptional outcomes of novel multigene perturbations with GEARS
2024-Jun, Nature biotechnology IF:33.1Q1
研究论文 介绍了GEARS方法,通过深度学习和基因关系知识图谱预测多基因扰动的转录反应 GEARS能够预测从未在实验中扰动的基因组合的结果,展现出比现有方法更高的预测精度 未提及具体的局限性 研究细胞对基因扰动的响应,以指导生物医学应用 多基因扰动的转录反应 数字病理学 NA 单细胞RNA测序 深度学习模型 RNA测序数据 NA
720 2024-08-05
Generative deep learning approaches for the design of dental restorations: A narrative review
2024-06, Journal of dentistry IF:4.8Q1
综述 本研究探讨了深度学习技术在牙齿重建中的最新进展 文章介绍了新颖的深度学习方法在部分和全牙重建中的应用,展示了生成对抗网络和变换器的讨论 仅包括2018年至2023年发布的9篇相关文献,且排除仅专注于DL方法应用或审查的文章 研究深度学习技术在牙齿重建领域的应用和方法 重点研究牙齿重建的不同深度学习方法和数据表征 数字病理学 NA 深度学习 生成对抗网络(GAN)和变换器 深度图、点云和体素化点云 涉及9篇文献的牙齿重建数据
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