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 801 - 820 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 801 | 2024-08-05 |
A deep neural network algorithm-based approach for predicting recovery period of accidents according to construction scale
2024-Jun-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e32215
PMID:38868011
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度神经网络算法预测建筑工地事故恢复期的方法 | 创新地使用深度神经网络根据施工规模开发事故预测模型 | 未提及特定的限制因素 | 旨在提高对建筑工地事故恢复期的预测准确性 | 建筑工地的事故恢复期 | 机器学习 | NA | 深度神经网络 (DNN) | DNN | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 802 | 2024-08-05 |
Information-hiding cameras: Optical concealment of object information into ordinary images
2024-Jun-14, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adn9420
PMID:38865455
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研究论文 | 我们介绍了一种信息隐藏相机，结合了通过深度学习联合优化的电子解码器 | 该系统使用衍射光学处理器，将输入图像转换并隐藏成看似普通的模式，具有多种秘密消息的无限组合能力 | NA | 研究信息隐藏技术在视觉信息安全中的应用 | 信息隐藏衍射相机在不同光照条件和噪声水平下的性能 | 计算机视觉 | NA | 衍射光学处理 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 803 | 2024-08-05 |
Dual-Extraction Modeling: A multimodal deep learning architecture for phenotypic prediction and functional gene mining of complex traits
2024-Jun-13, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2024.101002
PMID:38872306
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研究论文 | 本文介绍了一种多模态深度学习架构Dual-Extraction Modeling (DEM)，用于复杂性状的表型预测和功能基因挖掘 | 提出了双重提取建模方法，能够从异质组学数据集中提取代表性特征，具有优越的准确性和解释性 | 研究中未提及具体的样本量和数据限制 | 研究旨在开发一种通用的多模态计算工具，以实现准确的表型预测和特征相关基因的识别 | 研究对象为复杂性状的表型和影响这些性状的功能基因 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 804 | 2024-08-05 |
Binary classification of dead detector elements in flat panel detectors using convolutional neural networks
2024-Jun-13, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad57cd
PMID:38870913
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研究论文 | 本文提供了一种新颖的深度学习技术，用于生成平面探测器的死探测器元素地图。 | 提出了一种在缺乏真实地图情况下生成死探测器地图的新技术，且能够在不同探测器上进行一定程度的泛化。 | 模型在利用不同厂商制造的探测器时的性能需进一步研究。 | 研究旨在开发一种能够生成死探测器元素地图的深度学习模型。 | 研究对象是平面探测器上的死探测器元素。 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 805 | 2024-08-05 |
All-optical phase conjugation using diffractive wavefront processing
2024-Jun-11, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-49304-y
PMID:38862510
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研究论文 | 提出了一种用于近似全光相位共轭的衍射波前处理器 | 利用深度学习优化了一组衍射层，以全光方式处理任意相位畸变输入场 | 实验验证中使用的相位畸变是训练期间未见过的 | 研究一种新的光学相位共轭技术 | 衍射波前处理器和相位畸变镜 | 光学 | NA | 深度学习 | NA | 光学波前数据 | 使用了多种相位畸变进行实验验证 | NA | NA | NA | NA |
| 806 | 2024-08-05 |
Unsupervised manifold embedding to encode molecular quantum information for supervised learning of chemical data
2024-Jun-11, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-024-01217-z
PMID:38862828
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研究论文 | 本文探讨了分子表示在化学机器学习中的重要性，并提出了一种新的低维表示方法MEMS | 开发了分子表面的流形嵌入MEMS，以保留电子特性，实现化学学习的特征化 | NA | 探究分子相互作用的局部电子信息以提高化学数据学习的预测能力 | 分子表面和电子属性的表示 | 计算机视觉 | NA | NA | 神经网络 | 化学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 807 | 2024-08-05 |
Deep learning with mixup augmentation for improved pore detection during additive manufacturing
2024-Jun-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63288-1
PMID:38862686
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研究论文 | 本研究提出了一种混合增强的数据学习方法，以改善在增材制造过程中孔洞检测的精度 | 使用Mixup数据增强技术，提高了不平衡数据集中的孔洞预测准确性 | 使用的模型可能对数据集的特定特征敏感，且过程缺陷预测依赖于标注数据的质量 | 改善增材制造过程中孔洞检测的准确性 | 对激光粉床熔融实验中的孔洞进行识别和检测 | 机器学习 | NA | NA | 卷积神经网络 (CNN) | 声学数据 | 五个不同实验的测试数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 808 | 2024-08-05 |
Deformable multi-modal image registration for the correlation between optical measurements and histology images
2024-Jun, Journal of biomedical optics
IF:3.0Q2
DOI:10.1117/1.JBO.29.6.066007
PMID:38868496
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研究论文 | 本研究探讨了一种基于深度学习的自动化多模态图像配准方法，以对齐乳腺标本图像与相应的组织学图像 | 创新点在于提出了一种无监督和有监督学习的图像配准方法，有效处理了强度变化和结构差异带来的挑战 | 该研究的局限性在于未具体列出数据集的多样性和实际应用中的具体限制 | 研究目的是探讨基于深度学习的自动图像配准技术的有效性 | 研究对象为乳腺标本图像和通过不同模态获取的组织学图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | VoxelMorph模型 | 图像 | 包含手动配准图像的特征数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 809 | 2024-08-05 |
Designing a deep hybridized residual and SE model for MRI image-based brain tumor prediction
2024-Jun, Journal of clinical ultrasound : JCU
IF:1.2Q3
DOI:10.1002/jcu.23679
PMID:38567722
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研究论文 | 本文提出了一种新的脑肿瘤检测系统，通过生成合成的MRI图像来提高检测准确性 | 创新点在于生成合成的MRI图像以克服数据集分类不均的问题 | 研究中存在对大规模、良好分类数据集的获取挑战 | 本研究的目的是提高脑肿瘤检测的时效性和准确性 | 研究对象为MRI图像中的脑肿瘤 | 计算机视觉 | NA | 合成磁共振成像(MRI) | 混合ResNet+SE模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 810 | 2024-08-05 |
Repairing the in situ hybridization missing data in the hippocampus region by using a 3D residual U-Net model
2024-Jun-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.522078
PMID:38867784
|
研究论文 | 本研究使用3D残差U-Net模型修复海马区域的原位杂交缺失数据 | 提出了一种利用卷积神经网络模型修复海马区域缺失体素的方法 | NA | 解决海马区域转录组数据的不完整性问题 | 海马区域的转录组数据，以及与冠状面和矢状面数据集的基因表达相关性 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | 3D残差U-Net | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 811 | 2024-08-05 |
Efficient high-resolution fluorescence projection imaging over an extended depth of field through optical hardware and deep learning optimizations
2024-Jun-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.523312
PMID:38867796
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研究论文 | 本研究提出了一种深焦显微术，通过光学硬件和算法优化，实现在扩展的景深中进行高分辨率荧光投影成像 | 深焦显微术整合了深焦网络(DFnet)与光场显微术(LFM)设置，显著提高了成像的空间分辨率和景深 | 文章中未提及潜在的实验局限性 | 优化成像技术以在生物实验中实现高分辨率和扩展景深的平衡 | 利用深焦显微术观测斑马鱼胚胎和小鼠肝脏的细胞分裂和迁移体形成 | 数字病理学 | NA | 深焦网络，光场显微术 | 深焦网络(DFnet) | 图像 | 构建的数据集，包含多种样本结构 | NA | NA | NA | NA |
| 812 | 2024-08-05 |
Development and validation of the effective CNR analysis method for evaluating the contrast resolution of CT images
2024-Jun, Physical and engineering sciences in medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s13246-024-01400-5
PMID:38451464
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研究论文 | 本文提出了一种有效的对比噪声比（CNR）分析方法，用于评估CT图像的对比分辨率 | 创新之处在于开发了新的有效CNR分析方法，以更准确地评估CT图像的对比分辨率 | 本研究未提及样本数量和来源的限制 | 研究旨在评估CT图像的对比分辨率 | 研究对象为计算机断层扫描（CT）图像及其信号可探测性 | 数字病理学 | NA | 计算机断层扫描（CT） | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 813 | 2024-08-05 |
MCDHGN: Heterogeneous network-based cancer driver gene prediction and interpretability analysis
2024-Jun-12, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae362
PMID:38867699
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研究论文 | 提出了一种基于异构网络的癌症驱动基因预测方法MCDHGN，并增强了预测的可解释性 | 该研究利用异构网络的元路径聚合，提高了对癌症驱动基因预测结果的可解释性 | 研究未提及具体的样本量和数据来源的局限性 | 准确预测癌症驱动基因，以促进癌症发生机制研究和治疗 | 基于多种多组学数据的癌症驱动基因 | 数字病理学 | 癌症 | 元路径聚合 | 异构网络模型 | 多组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 814 | 2024-08-05 |
Preliminary study on AI-assisted diagnosis of bone remodeling in chronic maxillary sinusitis
2024-Jun-10, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01316-2
PMID:38858631
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研究论文 | 本研究构建了用于慢性上颌窦炎骨重塑的深度学习模型和机器学习模型 | 本文创新地开发了基于CT影像数据的深度学习卷积神经网络(CNN)模型和支持向量机(SVM)模型，用于提高影像诊断的准确性 | 研究中仅限于一次性数据集，可能影响模型的普适性和进一步验证 | 提高慢性上颌窦炎影像学诊断的准确性 | 收集了来自500名患者的1000个慢性上颌窦炎患者的CT影像数据进行研究 | 数字病理学 | 慢性上颌窦炎 | CT影像 | CNN和SVM | 影像 | 1000个样本，涉及500名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 815 | 2024-08-05 |
Pathomics and single-cell analysis of papillary thyroid carcinoma reveal the pro-metastatic influence of cancer-associated fibroblasts
2024-Jun-10, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-024-12459-4
PMID:38858612
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研究论文 | 本研究探讨了癌症相关成纤维细胞在乳头状甲状腺癌中的促转移影响 | 揭示了CAF在PTC转移中的重要作用，并通过深度学习方法建立和优化了基于转移相关myoCAF基因的诊断模型 | 研究仅基于术后病理切片和已有公共数据，可能存在样本选择偏差 | 旨在探讨乳头状甲状腺癌中癌症相关成纤维细胞对淋巴结转移风险的影响 | 研究对象为984例乳头状甲状腺癌患者的术后组织切片及PTC细胞系TPC1和K1 | 数字病理学 | 乳头状甲状腺癌 | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 病理切片图像和基因表达数据 | 984例乳头状甲状腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 816 | 2024-08-05 |
A multimodal multitask deep learning framework for vibrotactile feedback and sound rendering
2024-Jun-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64376-y
PMID:38858511
|
研究论文 | 本文介绍了一种新颖的多模态多任务深度学习框架，用于振动触觉反馈和声音渲染 | 首次采用基于变压器的数据驱动方法建模和渲染工具-表面交互中的振动信号和声音 | NA | 探索如何同时建模和生成振动触觉反馈与声音 | 接触加速度信号和来自不同纹理表面的声音数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 编码器-解码器网络 | 振动信号和声音数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 817 | 2024-08-05 |
Convolutional neural network application for supply-demand matching in Zhuang ethnic clothing image classification
2024-Jun-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64082-9
PMID:38858436
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研究论文 | 本研究设计了一种适用于壮族服装图像分类的分类技术 | 创新性地结合了供需匹配和卷积神经网络来处理壮族服装图像 | 未提及具体的局限性 | 研究旨在提高壮族服装图像分类的准确性 | 研究对象为壮族服装图像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 818 | 2024-08-05 |
Efficient deep learning-based approach for malaria detection using red blood cell smears
2024-06-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63831-0
PMID:38858481
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的EfficientNet方法，通过红细胞涂片检测疟疾 | 引入EfficientNet模型进行复杂图像特征的自动提取，以提高疟疾检测的准确性 | 没有提及对其他类型模型的比较以及样本的多样性 | 提高疟疾检测的效率和准确性 | 红血球图像中的疟疾寄生虫 | 计算机视觉 | 疟疾 | 深度学习 | EfficientNet | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 819 | 2024-08-05 |
Deep learning restores speech intelligibility in multi-talker interference for cochlear implant users
2024-06-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63675-8
PMID:38853168
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研究论文 | 本文探讨了深度学习在多说话者干扰中恢复 cochlear implant 用户的语音可懂度的效果 | 采用递归神经网络（RNN）和 SepFormer 两种 DNN 算法，显著提高了安装 cochlear implant 的听众在噪声环境中的语音可懂度 | 尚需更多研究验证 DNN 算法在不同背景噪声中的适用性和效果 | 研究深度学习算法在复杂噪声情境中提升 cochlear implant 用户的语音理解能力 | 对使用 cochlear implant 的 13 名听众进行测试 | 数字病理学 | NA | 深度神经网络（DNN） | 递归神经网络（RNN）, SepFormer | 音频 | 30 小时的定制数据集，13 名 cochlear implant 听众 | NA | NA | NA | NA |
| 820 | 2024-08-05 |
Utility of the Morgan Fingerprint in Structure-Based Virtual Ligand Screening
2024-Jun-06, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.4c01875
PMID:38783525
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研究论文 | 本文介绍了摩根指纹在基于结构的虚拟配体筛选中的应用与改进 | 结合摩根指纹与其他指纹的方法显著提高了虚拟配体筛选的性能 | 未提及具体的样本限制或应用范围 | 旨在提升虚拟配体筛选的准确性 | 102个目标DUD-E集和81个目标DEKOIS2.0集 | 计算机视觉 | NA | 虚拟配体筛选 | NA | 配体数据 | 102个DUD-E目标和81个DEKOIS2.0目标 | NA | NA | NA | NA |