深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1297 篇文献，本页显示第 881 - 900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 881 | 2024-08-05 |
Quantifying Geographic Atrophy in Age-Related Macular Degeneration: A Comparative Analysis Across 12 Deep Learning Models
2024-Jul-01, Investigative ophthalmology & visual science
IF:5.0Q1
DOI:10.1167/iovs.65.8.42
PMID:39046755
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研究论文 | 这篇文章研究了12种深度学习模型在年龄相关性黄斑变性中对地理萎缩进行分割的表现 | 探索多种AI架构组合以寻找最有效的地理萎缩分割方法 | 文章未提及具体的模型限制和数据集的多样性问题 | 确定用于地理萎缩分割的最有效的AI架构 | 12种不同的AI架构组合 | 计算机视觉 | 老年性疾病 | 深度学习 | FPN, UNet, PSPNet, EfficientNet, ResNet, VGG, Mix Vision Transformer | 图像 | 601幅FAF图像用于训练，156幅FAF图像用于验证 | NA | NA | NA | NA |
| 882 | 2024-08-05 |
Automated detection of fatal cerebral haemorrhage in postmortem CT data
2024-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03183-6
PMID:38329584
|
研究论文 | 本文提出了一种自动检测致命脑出血的三维PMCT数据的方法 | 引入了基于深度学习的分类算法，能够在法医成像中有效识别致命脑出血 | 研究基于单一机构的病例数据，样本量相对较小 | 旨在通过PMCT数据支持法医病理学的死亡原因评估 | 回顾性选择了81个PMCT病例作为研究对象 | 数字病理学 | NA | PMCT | CNN和DenseNet | 三维图像 | 81个PMCT病例 | NA | NA | NA | NA |
| 883 | 2024-08-05 |
A deep learning-based method for the detection and segmentation of breast masses in ultrasound images
2024-Jul-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad61b6
PMID:38986480
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于超声图像中乳腺肿块的检测和分割 | 本研究开发了一种结合YOLOv5网络和Global-Local策略的新型卷积神经网络框架 | 本研究未提及算法在其他类型的医学影像中的适用性 | 本研究旨在提高超声图像中乳腺肿块的检测和分割的准确性 | 研究对象为乳腺超声图像中的肿块 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 本研究使用了包含28,477张乳腺超声图像的USTC数据集进行训练和测试 | NA | NA | NA | NA |
| 884 | 2024-08-05 |
Efficient determination of Born-effective charges, LO-TO splitting, and Raman tensors of solids with a real-space atom-centered deep learning approach
2024-Jul-25, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal
DOI:10.1088/1361-648X/ad64a2
PMID:39019077
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研究论文 | 本文介绍了一种名为radnet的深度神经网络框架，能够准确预测固体中的极化和电子介电常数张量 | 提出了一种新的深度学习方法，解决了现有机器学习模型在周期性系统中对拉曼预测的限制 | 未提及具体的局限性 | 旨在提高固体中拉曼预测的准确性和效率 | 研究对象包括GaAs和BN材料 | 机器学习 | NA | 深度卷积神经网络 | 深度神经网络 | 固体材料的电子介电常数张量和拉曼光谱 | 两个典型示例: GaAs和BN | NA | NA | NA | NA |
| 885 | 2024-08-05 |
Precise Localization for Anatomo-Physiological Hallmarks of the Cervical Spine by Using Neural Memory Ordinary Differential Equation
2024-Jul-25, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065724500564
PMID:39049777
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研究论文 | 本文提出了一种用于颈椎解剖生理标志精准定位的深度神经网络架构 | 创新性地采用神经记忆常微分方程，并引入多分辨率聚焦模块以提高关键点预测精度 | 在处理医疗图像时，算法仍然受到颈椎数据集固有变异性的限制 | 改善颈椎生理解剖关键点的定位精度 | 专注于颈椎X光图像中的关键点定位 | 计算机视觉 | NA | 神经记忆常微分方程 | 深度神经网络 | 图像 | 包含经过骨科专家注释的X光图像的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 886 | 2024-08-05 |
Relationship evolution shapes inter-brain synchrony in affective sharing: The role of self-expansion
2024-Jul-25, Brain structure & function
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00429-024-02841-0
PMID:39052095
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研究论文 | 这项研究探讨了人际关系的发展如何影响非语言社会情感互动中的脑间同步现象 | 通过采用基于EEG的超扫描技术，探讨了自我扩展模型在社交互动中的适用性，并发现随着关系的发展，脑间耦合发生了变化 | 该研究的样本规模和人际关系的多样性未被详细说明 | 研究人际关系演变对社交互动中脑间同步性的影响 | 被试的二人组在七个月时间内的社交互动 | 自然语言处理 | NA | EEG超扫描技术 | 深度学习模型 | 脑电图 数据 | 二人组，在七个月内的互动 | NA | NA | NA | NA |
| 887 | 2024-08-05 |
Multimodal deep learning using on-chip diffractive optics with in situ training capability
2024-Jul-23, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-50677-3
PMID:39043669
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研究论文 | 该文章提出了一种基于芯片衍射光学的可训练的衍射光学神经网络芯片，支持多模态深度学习 | 提出了一种可训练的TDONN芯片，能够同时处理视觉、音频和触觉数据，突破了传统光学深度学习在数据模态方面的限制 | 当前的研究主要集中在四类分类任务上，可能无法扩展到更复杂或更多模态的数据集 | 探索在光学领域实现多模态深度学习的可行性 | 针对不同模态（视觉、音频和触觉）的分类任务进行研究 | 机器学习 | NA | 衍射光学 | 神经网络 | 多模态数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 888 | 2024-08-05 |
A multi-classifier system integrated by clinico-histology-genomic analysis for predicting recurrence of papillary renal cell carcinoma
2024-Jul-23, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-50369-y
PMID:39043664
|
研究论文 | 本研究开发了一种通过临床、组织学和基因组分析整合的多分类器系统，以准确预测乳头状肾细胞癌的复发 | 该多分类器系统结合了lncRNA基础分类器、深度学习全幻灯片图像分类器和临床病理分类器，显著提高了复发无生存期的预测准确性 | NA | 提高乳头状肾细胞癌术后复发的预测准确性 | 局部（I-III期）的乳头状肾细胞癌患者 | 数字病理学 | 肾癌 | 深度学习 | 多分类器系统 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 889 | 2024-08-05 |
CapsEnhancer: An Effective Computational Framework for Identifying Enhancers Based on Chaos Game Representation and Capsule Network
2024-Jul-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00546
PMID:38946113
|
研究论文 | 本文提出了一种名为CapsEnhancer的深度学习框架，用于识别增强子及其强度 | 这是首次将计算机视觉方法应用于增强子识别任务 | NA | 旨在通过计算方法提高增强子识别的效率 | 针对非编码DNA中的增强子进行研究 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 胶囊网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 890 | 2024-08-05 |
Pre-gating and contextual attention gate - A new fusion method for multi-modal data tasks
2024-Jul-17, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106553
PMID:39053303
|
研究论文 | 本文提出了一种新颖的预门控和上下文注意力门（PCAG）模块，用于多模态学习 | 引入了两个在深度学习模型中不同信息处理层次操作的门控机制，从而改善多模态数据的融合 | 未提及特定的局限性 | 探讨提高多模态学习性能的新方法 | 多模态数据和跨模态交互 | 机器学习 | NA | NA | NA | 分类任务相关数据 | 八个多模态分类任务 | NA | NA | NA | NA |
| 891 | 2024-08-05 |
Towards energy efficiency: A comprehensive review of deep learning-based photovoltaic power forecasting strategies
2024-Jul-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e33419
PMID:39050417
|
综述 | 本文系统评审了基于深度学习的光伏功率预测策略，分析了现有文献中的关键要素和差异。 | 提出了一种全面的文献审查，首次将不同模型和预测指标进行系统比较，并强调了数据集的一致性问题。 | 未能提供跨域的基准数据集和标准化性能评价单位，限制了研究的全面性。 | 研究光伏功率预测中的深度学习方法及其现状。 | 选择了发表于2022和2023年的36个相关案例研究进行分析和比较。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 人工神经网络单元、递归单元、卷积单元和转换单元 | 时间序列 | 36个研究案例 | NA | NA | NA | NA |
| 892 | 2024-08-05 |
Automatic detection, segmentation, and classification of primary bone tumors and bone infections using an ensemble multi-task deep learning framework on multi-parametric MRIs: a multi-center study
2024-Jul, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10506-5
PMID:38127073
|
研究论文 | 本文开发了一种集成多任务深度学习框架，用于自动检测、分割和分类原发性骨肿瘤和骨感染 | 提出的框架结合多参数MRI和临床特征，显著提高了单模态模型的分类能力 | 研究为回顾性，样本数据来自多个中心，可能存在数据和结果的一致性问题 | 研究的目的是提高原发性骨肿瘤和骨感染的自动检测和分类能力 | 749名来自两个医院的原发性骨肿瘤和骨感染患者 | 数字病理学 | NA | 多参数MRI | 集成多任务深度学习 | 影像 | 749名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 893 | 2024-08-05 |
CT-based deep learning model for predicting hospital discharge outcome in spontaneous intracerebral hemorrhage
2024-Jul, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10505-6
PMID:38127074
|
研究论文 | 该文章旨在使用基于CT图像的深度学习模型预测自发性脑内出血患者的功能结局。 | 文章创新地将临床表现、CT图像和放射特征结合起来，建立了深度学习模型，以提高自发性脑内出血患者功能预后的准确性。 | 由于该研究为回顾性双中心研究，结果可能受到数据收集和样本选择的局限性影响。 | 研究的目的是利用深度学习模型预测自发性脑内出血患者的功能结果。 | 研究对象为604名自发性脑内出血患者。 | 数字病理学 | 脑血管疾病 | 深度学习 | 3D卷积模型与极端梯度提升(XGBoost)模型 | CT图像 | 总共有604名自发性脑内出血患者参与本研究，其中450名为训练集，50名为测试集，104名为外部验证集 | NA | NA | NA | NA |
| 894 | 2024-08-07 |
Deep learning reconstruction computed tomography with low-dose imaging
2024-07, Pediatric radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1007/s00247-024-05950-4
PMID:38758373
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 895 | 2024-08-05 |
Prediction of visual field progression with serial optic disc photographs using deep learning
2024-Jul-23, The British journal of ophthalmology
DOI:10.1136/bjo-2023-324277
PMID:37833037
|
研究论文 | 本研究测试了基于纵向视神经盘照片预测视野进展的深度学习模型的假设 | 提出了一种使用双神经网络和ResNet50骨干的深度学习模型来预测青光眼的进展 | 该研究需要进一步验证模型的临床适用性 | 研究目的在于利用深度学习模型预测基于光盘照片的视野进展 | 研究对象为3919只眼睛，其中包括2259名患者 | 数字病理学 | 青光眼 | 深度学习 | 双神经网络（ResNet50） | 图像 | 3919只眼睛（2259名患者） | NA | NA | NA | NA |
| 896 | 2024-08-05 |
Differentiation of granulomatous nodules with lobulation and spiculation signs from solid lung adenocarcinomas using a CT deep learning model
2024-Jul-22, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-024-12611-0
PMID:39039511
|
研究论文 | 本研究利用CT深度学习模型区分具有分叶和尖刺征兆的肉芽肿结节与实性肺腺癌 | 提出了一种CT深度学习模型，能有效提高诊断分叶和尖刺征兆的肉芽肿结节的准确性 | 该研究可能受到样本选择偏差和回顾性分析的影响 | 旨在提高在手术前诊断分叶和尖刺征兆肉芽肿结节的准确性 | 420名患有病理确认的肉芽肿结节和肺腺癌的患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | CT深度学习 | 自监督转移学习 | 图像 | 420名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 897 | 2024-08-05 |
A dataset for deep learning based detection of printed circuit board surface defect
2024-Jul-22, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03656-8
PMID:39039085
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研究论文 | 本文创建了一个用于深度学习检测印刷电路板表面缺陷的数据集 | 创新性在于分类了9种印刷电路板表面缺陷并开发了一个大规模的数据集DsPCBSD+ | NA | 旨在提高印刷电路板表面缺陷的检测精度与效率 | 印刷电路板表面缺陷 | 深度学习 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 10259张图像，20276个缺陷 | NA | NA | NA | NA |
| 898 | 2024-08-05 |
Chemical language modeling with structured state space sequence models
2024-Jul-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-50469-9
PMID:39039051
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研究论文 | 本文介绍了一种新型深度学习架构S4模型在新药设计中的应用 | S4模型在化学语言建模中展现出卓越的学习复杂分子特性的能力 | 未提及具体局限性 | 探讨S4模型如何提升化学语言建模以进行新药设计 | 该研究集中于药物发现任务中的化学语言模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | S4模型 | 分子字符串 | 涉及多个药物发现任务的多种分子 | NA | NA | NA | NA |
| 899 | 2024-08-05 |
Radiograph-based rheumatoid arthritis diagnosis via convolutional neural network
2024-Jul-22, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01362-w
PMID:39039460
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研究论文 | 本文旨在开发一种基于深度学习的自动化系统，用于从X光片中识别和分级类风湿性关节炎(RA) | 提出了一种基于CNN的完全自动化RA诊断模型，探索了五种流行的CNN架构 | 实验只基于手部X光片，未探讨其他部位的RA诊断可能性 | 研究旨在为RA的快速、准确诊断开发一种新的方法 | 基于240张手部X光片的数据集进行训练和104张X光片的评估 | 计算机视觉 | 类风湿性关节炎 | 卷积神经网络(CNN) | GoogLeNet和VGG16 | 图像 | 240张手部X光片用于训练，104张用于评估 | NA | NA | NA | NA |
| 900 | 2024-08-05 |
Artificial intelligence model for automated surgical instrument detection and counting: an experimental proof-of-concept study
2024-Jul-21, Patient safety in surgery
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s13037-024-00406-y
PMID:39034409
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于自动化手术工具检测和计数 | 提出了一种新颖的数据集与深度学习模型，展示了自动检测和计数手术工具的可行性 | 需要在临床环境中进一步验证模型的有效性 | 旨在提高手术安全性，并减少手术人员的手动工作负担 | 使用包含13,213个手术工具的图像数据集进行模型训练和性能评估 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 1,004张图像，11个类别的手术工具 | NA | NA | NA | NA |