深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1317 篇文献，本页显示第 301 - 320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | 2024-12-07 |
Sequence of Morphological Changes Preceding Atrophy in Intermediate AMD Using Deep Learning
2024-Jul-01, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.65.8.30
PMID:39028907
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研究论文 | 研究使用深度学习技术分析中间年龄相关性黄斑变性（iAMD）中在外丛状层（OPL）下沉之前发生的形态学变化序列 | 利用人工智能算法预测和量化iAMD转化为地理萎缩的形态学前兆，实现个性化风险分层 | NA | 研究iAMD中外丛状层下沉前的形态学变化序列 | 中间年龄相关性黄斑变性（iAMD）患者的外丛状层（OPL）下沉和视网膜色素上皮（RPE）及外层视网膜萎缩 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 280只眼，140名患者 |
| 302 | 2024-12-06 |
Sensitive Detection of Structural Differences using a Statistical Framework for Comparative Crystallography
2024-Jul-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.22.604476
PMID:39091831
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研究论文 | 本文介绍了一种结合贝叶斯框架和多元统计理论的统计框架，用于比较晶体学的敏感检测结构差异 | 本文创新性地将贝叶斯框架与多元统计理论结合，显著提高了蛋白质动力学、元素特异性异常信号和药物片段结合的检测能力 | NA | 开发一种新的统计框架，用于提高比较晶体学中结构差异的检测敏感性 | 蛋白质的化学和构象变化 | NA | NA | X射线衍射数据 | 贝叶斯框架 | 晶体学数据 | NA |
| 303 | 2024-12-06 |
Proscan: a structure-based proline design web server
2024-Jul-05, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae408
PMID:38769060
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研究论文 | 开发了一个基于结构的脯氨酸设计网络服务器Proscan，用于评估和可视化目标蛋白质中脯氨酸替代的潜在位置 | Proscan提供了一种基于深度学习和能量评估的脯氨酸替代方案，并支持交互式可视化 | NA | 开发一个工具，帮助研究人员通过结构设计控制蛋白质构象和动态 | 脯氨酸替代对蛋白质稳定性和构象的影响 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | NA | 蛋白质结构数据 | NA |
| 304 | 2024-12-02 |
Single-cell sequencing reveals novel proliferative cell type: a key player in renal cell carcinoma prognosis and therapeutic response
2024-Jul-25, Clinical and experimental medicine
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10238-024-01424-x
PMID:39052149
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术揭示了肾细胞癌中一种新型增殖细胞亚群，并探讨了其在患者预后和治疗反应中的作用 | 发现了名为“Prol”的高度增殖细胞亚群，并开发了一种基于人工智能网络的Prol特征，用于预测肾细胞癌的预后 | NA | 揭示肾细胞癌的分子异质性，并开发新的预后预测工具 | 肾细胞癌中的增殖细胞亚群及其在预后和治疗反应中的作用 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 单细胞RNA测序 | 人工智能网络（包括传统回归、机器学习和深度学习算法） | RNA | NA |
| 305 | 2024-12-01 |
Analyzing heterogeneity in Alzheimer Disease using multimodal normative modeling on imaging-based ATN biomarkers
2024-Jul-01, ArXiv
PMID:39010871
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研究论文 | 本文利用深度学习的多模态规范建模框架分析了基于影像的ATN生物标志物的阿尔茨海默病异质性 | 采用深度学习的多模态规范建模框架，分析个体层面的ATN影像生物标志物变异 | NA | 研究阿尔茨海默病的异质性 | ATN（淀粉样蛋白-tau-神经退行性变）影像生物标志物 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | NA | 影像 | 665例发现队列和430例验证队列 |
| 306 | 2024-12-01 |
[Research on the classification model of chronic sinusitis based on VGG]
2024-Jul, Lin chuang er bi yan hou tou jing wai ke za zhi = Journal of clinical otorhinolaryngology head and neck surgery
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研究论文 | 研究基于VGG的慢性鼻窦炎分类模型，并评估其有效性 | 利用深度学习技术构建基于VGG的慢性鼻窦炎计算机辅助诊断模型，具有较高的分类性能和诊断效果 | NA | 构建和评估基于VGG的慢性鼻窦炎计算机辅助诊断模型 | 慢性鼻窦炎的分类和诊断 | 计算机视觉 | 鼻窦炎 | 深度学习 | VGG | 图像 | 5000帧已诊断的鼻窦CT图像，包括1000帧正常组和4000帧异常组 |
| 307 | 2024-11-29 |
Unwrapping non-locality in the image transmission through turbid media
2024-Jul-15, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.521581
PMID:39538508
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研究论文 | 本文研究了通过混浊介质进行高保真图像传输的问题，并提出了一种基于全局注意力机制的网络来提高重建性能 | 本文提出了一种基于全局注意力机制的网络，利用输入和输出光纤端面之间的非局部特征信息冗余，显著提高了图像重建的性能 | 本文未提及具体的局限性 | 解决通过混浊介质进行高保真图像传输的问题 | 通过混浊介质传输的图像重建 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 全局注意力机制 | 图像 | NA |
| 308 | 2024-11-27 |
Imputing Single-Cell Protein Abundance in Multiplex Tissue Imaging
2024-Jul-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.12.05.570058
PMID:38106203
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研究论文 | 本文探讨了如何利用机器学习方法在多重组织成像数据中推断单细胞蛋白质丰度 | 本文首次展示了利用机器学习方法在单细胞水平上推断蛋白质丰度的可行性，并展示了如何通过结合细胞空间信息显著提高推断结果 | 本文仅在乳腺癌队列数据上进行了验证，未来需要在更多类型的组织和疾病中进行验证 | 探讨机器学习方法在多重组织成像数据中推断单细胞蛋白质丰度的可行性 | 单细胞蛋白质丰度 | 机器学习 | 乳腺癌 | 机器学习 | 正则化线性回归、梯度提升回归树、深度学习自编码器 | 图像 | 乳腺癌队列数据 |
| 309 | 2024-11-27 |
Investigating chiral morphogenesis of gold using generative cellular automata
2024-Jul, Nature materials
IF:37.2Q1
DOI:10.1038/s41563-024-01889-x
PMID:38693448
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研究论文 | 本文通过训练基于细胞自动机的人工神经网络，研究了金纳米颗粒的同手性形态生成机制 | 本文首次通过深度学习方法解释了金纳米颗粒的同手性形态生成过程，并预测了一种前所未有的交叉路径和相应的形态 | NA | 研究金纳米颗粒的同手性形态生成机制 | 金纳米颗粒的同手性形态生成 | 机器学习 | NA | 细胞自动机 | 人工神经网络 | 实验结果 | NA |
| 310 | 2024-11-20 |
Deep Learning for 3D Vascular Segmentation in Phase Contrast Tomography
2024-Jul-16, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4613439/v1
PMID:39070623
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习进行相位对比断层扫描中的三维血管分割，并引入了新的成像模式HiP-CT | 引入了HiP-CT成像模式，提供了高分辨率的3D器官图像，并使用nnU-Net框架进行模型评估 | DSC评分主要评估体素与体素的一致性，忽略了血管的多个关键特征，且HiP-CT作为离体技术，缺乏静水压力导致大血管塌陷，影响分割效果 | 提供一个在血管分割领域的坚实基础，并确定一个适用于HiP-CT成像模式的鲁棒基线模型 | 三个人类肾脏的血管数据 | 计算机视觉 | NA | HiP-CT | nnU-Net | 3D图像 | 三个肾脏样本 |
| 311 | 2024-11-20 |
Structures of Epstein-Barr virus and Kaposi's sarcoma-associated herpesvirus virions reveal species-specific tegument and envelope features
2024-Jul-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.09.602672
PMID:39026862
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研究论文 | 通过深度学习增强的冷冻电镜断层扫描技术，研究了Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的完整病毒颗粒结构 | 首次通过深度学习增强的冷冻电镜断层扫描技术解析了Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的完整病毒颗粒结构，揭示了其独特的包膜和囊膜特征 | NA | 研究Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的病毒颗粒结构，揭示其与阿尔法和贝塔疱疹病毒在包膜和囊膜结构上的差异 | Epstein-Barr病毒和Kaposi肉瘤相关疱疹病毒的病毒颗粒结构 | NA | NA | 冷冻电镜断层扫描（cryoET） | 深度学习 | 图像 | NA |
| 312 | 2024-11-19 |
Machine learning-based prediction of off-pump coronary artery bypass grafting-associated acute kidney injury
2024-Jul-30, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-24-711
PMID:39144311
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研究论文 | 本研究旨在基于机器学习方法建立预测非体外循环冠状动脉搭桥术相关急性肾损伤的模型 | 本研究创新性地结合了术前和术中数据，通过迁移学习和特征融合，提高了预测模型的准确性 | 本研究的数据来源于单一医院，样本量有限，可能影响模型的普适性 | 建立预测非体外循环冠状动脉搭桥术相关急性肾损伤的模型 | 非体外循环冠状动脉搭桥术相关急性肾损伤 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习 | 梯度提升决策树（GBDT） | 时间序列数据 | 1,041名患者 |
| 313 | 2024-11-19 |
Insights into the Interaction Mechanisms of Peptide and Non-Peptide Inhibitors with MDM2 Using Gaussian-Accelerated Molecular Dynamics Simulations and Deep Learning
2024-Jul-18, Molecules (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/molecules29143377
PMID:39064955
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研究论文 | 本研究结合高斯加速分子动力学模拟、深度学习和结合自由能计算，探讨了非肽类抑制剂K23和0Y7以及肽类抑制剂PDI6W和PDI与MDM2的相互作用机制 | 本研究首次将高斯加速分子动力学模拟与深度学习相结合，成功识别了MDM2的关键功能域，并揭示了抑制剂对MDM2结构灵活性和集体运动的影响 | 本研究主要基于模拟和计算，缺乏实验验证 | 探讨抑制剂与MDM2的相互作用机制，为癌症治疗提供理论支持 | 非肽类抑制剂K23和0Y7以及肽类抑制剂PDI6W和PDI与MDM2的相互作用 | 机器学习 | NA | 高斯加速分子动力学模拟、深度学习、分子力学-广义波恩表面积（MM-GBSA）和溶剂化相互作用能（SIE）计算 | 深度学习 | 分子动力学轨迹 | 4种抑制剂（K23、0Y7、PDI6W、PDI）与MDM2的相互作用 |
| 314 | 2024-11-19 |
Deep Learning Models for Abdominal CT Organ Segmentation in Children: Development and Validation in Internal and Heterogeneous Public Datasets
2024-07, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.24.30931
PMID:38691411
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研究论文 | 本文开发并验证了用于儿童腹部CT器官分割的深度学习模型，包括肝脏、脾脏和胰腺的分割 | 本文的创新点在于在儿童数据上验证了深度学习模型，并使用迁移学习方法在异质性公共数据集上进行预训练，然后在机构内部数据上进行微调，取得了优于仅使用内部数据训练的模型和公开模型的效果 | 本文的局限性在于胰腺分割的性能相对较差，尤其是在存在胰腺炎的情况下 | 本文的研究目的是开发和验证用于儿童腹部CT检查中肝脏、脾脏和胰腺分割的深度学习模型 | 本文的研究对象是儿童腹部CT图像中的肝脏、脾脏和胰腺 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SegResNet, DynUNet, SwinUNETR | 图像 | 1731例CT检查（1504例用于训练，221例用于测试），包括来自三个内部机构儿科数据集（≤18岁，483例）和三个公共数据集（包括儿科和成人检查，1248例） |
| 315 | 2024-08-11 |
Editorial Comment: Using Appropriate Training Data in Deep Learning Tissue and Organ Segmentations on CT
2024-07, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.24.31345
PMID:38691412
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 316 | 2024-08-11 |
Editorial Comment: Usefulness of a Deep Learning Model for Pediatric Abdominal Organ Segmentation
2024-07, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.24.31408
PMID:38748729
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 317 | 2024-11-15 |
Spatiotemporal transcriptomic profiling and modeling of mouse brain at single-cell resolution reveals cell proximity effects of aging and rejuvenation
2024-Jul-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.16.603809
PMID:39071282
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研究论文 | 研究通过单细胞分辨率的时空转录组学分析和建模，揭示了小鼠大脑衰老和再生过程中细胞邻近效应 | 首次开发基于空间转录组学的机器学习模型（空间衰老时钟），用于揭示大脑衰老和再生过程中的细胞邻近效应 | NA | 研究大脑衰老过程中细胞间的相互作用及其对组织衰退的影响 | 小鼠大脑的单细胞时空转录组数据 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学 | 机器学习模型 | 转录组数据 | 420万个细胞，来自20个不同年龄段和两种再生干预（运动和部分重编程） |
| 318 | 2024-11-15 |
Kinetic model-informed deep learning for multiplexed PET image separation
2024-Jul-01, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-024-00660-0
PMID:38951271
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研究论文 | 本文提出了一种基于动力学模型的深度学习方法，用于多重正电子发射断层扫描（mPET）图像的分离 | 通过将动力学模型与深度网络结合，增强了深度学习的归纳先验，提高了mPET图像分离的性能 | NA | 开发一种新的方法来分离多重正电子发射断层扫描（mPET）图像中的信号 | 多重正电子发射断层扫描（mPET）图像 | 计算机视觉 | NA | 正电子发射断层扫描（PET） | 卷积编码器-解码器（CED） | 图像 | 模拟的双示踪剂[18F]FDG+[11C]MET PET脑部图像数据集 |
| 319 | 2024-11-15 |
OAR-Weighted Dice Score: A spatially aware, radiosensitivity aware metric for target structure contour quality assessment
2024-Jul, The use of computers in radiation therapy. International Conference on the Use of Computers in Radiation Therapy
PMID:39512542
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研究论文 | 本文提出了一种新的指标OAR-DSC，用于评估放射治疗中目标结构轮廓的质量，考虑了周围危及器官及其放射敏感性 | 引入了OAR-DSC指标，该指标在计算DSC时考虑了周围危及器官及其放射敏感性 | NA | 开发一种新的指标，用于评估放射治疗中目标结构轮廓的质量，考虑周围危及器官及其放射敏感性 | 放射治疗中的目标结构轮廓和周围危及器官 | 计算机视觉 | NA | NA | NA | 图像 | NA |
| 320 | 2024-11-15 |
Deep learning in distinguishing pulmonary nodules as benign and malignant
2024-Jul, Turk gogus kalp damar cerrahisi dergisi
DOI:10.5606/tgkdc.dergisi.2024.26027
PMID:39513168
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研究论文 | 研究使用深度学习模型区分肺结节的良恶性 | 本研究首次在肺结节分类中应用了深度学习模型和特征提取方法，显著提高了分类准确率 | 研究样本量较小，且仅限于特定时间段内的患者数据 | 旨在开发能够高准确率区分良恶性肺结节的卷积神经网络模型，以辅助早期诊断 | 肺结节的良恶性分类 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 共234例患者，包括良性组68例，恶性组29例，对照组67例 |