深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1296 篇文献，本页显示第 1041 - 1060 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1041 | 2024-08-05 |
Integration of wearable devices and deep learning: New possibilities for health management and disease prevention
2024-Jul-09, Bioscience trends
IF:5.7Q1
DOI:10.5582/bst.2024.01170
PMID:38925926
|
研究论文 | 探讨了可穿戴设备与深度学习的结合在健康管理和疾病预防中的新可能性 | 提出了通过将可穿戴设备与医疗记录整合来实现更准确的疾病预测和个性化生活方式指导 | 当前研究主要集中于短期预测，缺乏长期视角的深入研究 | 旨在通过整合数据提升可穿戴设备和深度学习在健康管理中的应用 | 研究对象为使用可穿戴设备的用户与其产生的健康数据 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1042 | 2024-08-05 |
Deep 3D histology powered by tissue clearing, omics and AI
2024-Jul, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02327-1
PMID:38997593
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研究论文 | 本文讨论了将三维组织组织学技术应用于生物医学研究的方法 | 创新地结合了组织清理化学、标记和体积成像技术，以实现细胞层级的全面三维映射 | 未来发展的整合方法仍需进一步完善，才能完全发挥下一代三维组织学的潜力 | 探讨三维细胞地图在理解组织和生物体生理及病理中的重要性 | 组织和细胞的三维结构数据及其分子组成 | 数字病理学 | NA | 组织清理技术 | 深度学习 | 结构数据和分子数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1043 | 2024-08-05 |
Lessons learned: Why study-abroad remains a critical component of nursing curriculums
2024 Jul-Aug, Journal of professional nursing : official journal of the American Association of Colleges of Nursing
IF:2.8Q1
DOI:10.1016/j.profnurs.2024.05.007
PMID:38997189
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研究论文 | 这篇文章探讨了护理本科生和高级实践护士在国外学习服务中共同工作的亲身经历 | 强调了留学沉浸体验在增强大学生文化能力和深度学习方面的重要性 | 研究仅限于在贝尔IZE的单一体验，可能缺乏普遍适用性 | 理解护理本科生和高级实践护士在国外服务学习经历中的生活体验 | 护理本科生和高级实践护士学生 | 护理教育 | NA | 诠释现象学分析 | NA | 文本 | 参与者为本科和高级实践护理学生的具体人数未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 1044 | 2024-08-07 |
Simplifying deep learning to enhance accessibility of large-scale 3D brain imaging analysis
2024-Jul, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02246-1
PMID:38649743
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1045 | 2024-08-07 |
Deep learning method for the prediction of glycan structures from mass spectrometry data
2024-Jul, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02315-5
PMID:38951671
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1046 | 2024-08-05 |
A transformative framework reshaping sustainable drought risk management through advanced early warning systems
2024-Jul-19, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.110066
PMID:38989469
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研究论文 | 本文提出一个框架，通过先进的早期预警系统重塑可持续的干旱风险管理 | 该框架通过引入第四次工业革命技术，如物联网、无人机、大数据分析和深度学习，增强干旱早期预警能力 | 框架的实际实施和政策修订仍然是关键的挑战 | 研究旨在通过早期预警系统有效减少干旱风险 | 研究对象包括干旱敏感领域和相关社区 | 自然语言处理 | NA | 物联网、无人机、大数据分析、深度学习 | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1047 | 2024-08-05 |
Identification of Parkinson's disease PACE subtypes and repurposing treatments through integrative analyses of multimodal data
2024-Jul-09, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01175-9
PMID:38982243
|
研究论文 | 本研究通过整合多种数据模式分析，识别了帕金森病的三个不同类型及其潜在治疗方案。 | 发现了帕金森病的三种不同进展速度亚型，并识别了与这些亚型相关的潜在生物标志物和驱动基因。 | 缺乏足够的长期临床数据以验证所识别亚型的临床有效性。 | 旨在通过分析不同数据模式来解决帕金森病的异质性。 | 使用新确诊的帕金森病患者的临床进展数据进行分析。 | 机器学习 | 帕金森病 | 机器学习与深度学习 | NA | 临床数据 | ≥5年的帕金森病临床进展数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1048 | 2024-08-05 |
An interpretable artificial intelligence model based on CT for prognosis of intracerebral hemorrhage: a multicenter study
2024-Jul-09, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01352-y
PMID:38982357
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研究论文 | 本文开发并验证了一种新的可解释人工智能模型，用于预测脑内出血患者的预后 | 通过整合放射组学特征、深度学习特征和多语义级别的影像特征，提出了一种多模态解释性人工智能模型 | 虽然使用了三种解释性方法，但仍未完全解决人工智能模型的可解释性问题 | 该研究旨在精准预测脑内出血患者的6个月预后 | 研究对象为222名脑内出血患者 | 计算机视觉 | 脑内出血 | 非对比计算机断层扫描 | 随机森林模型 | 影像 | 222名患者，训练队列186名，测试队列36名 | NA | NA | NA | NA |
| 1049 | 2024-08-05 |
Synthetic CT generation for pelvic cases based on deep learning in multi-center datasets
2024-Jul-09, Radiation oncology (London, England)
DOI:10.1186/s13014-024-02467-w
PMID:38982452
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的合成CT图像生成方法，适用于多中心的数据集中的直肠癌MR影像。 | 提出了一种结合对比学习损失和一致性正则化损失的新模型，增强了多中心骨盆MRI到CT合成的模型泛化能力。 | 研究可能受限于参与者的代表性和模型在不同临床环境中应用的实际效果。 | 研究旨在调查在多中心数据集中，从磁共振成像合成计算机断层扫描图像的可行性。 | 研究对象为90名直肠癌患者和19名公共数据集中的患者。 | 数字病理学 | 直肠癌 | 生成对抗网络（GAN） | CycleGAN | 影像 | 共109名患者的T2加权MR和CT图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1050 | 2024-08-05 |
MDF-DTA: A Multi-Dimensional Fusion Approach for Drug-Target Binding Affinity Prediction
2024-Jul-08, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00310
PMID:38888163
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的多维融合方法来预测药物-靶标结合亲和力。 | 创新地结合了来自不同预训练模型的1D、2D和3D特征表示，以提高预测性能。 | 缺乏对不同特征重要性定量分析的深入探讨。 | 研究药物-靶标结合亲和力预测的有效方法。 | 药物和靶标的多个维度特征。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 标准基准数据集 | 两个标准基准数据集：DAVIS和KIBA | NA | NA | NA | NA |
| 1051 | 2024-08-05 |
SPH-Net: Hyperspectral Image Super-Resolution via Smoothed Particle Hydrodynamics Modeling
2024-Jul, IEEE transactions on cybernetics
IF:9.4Q1
DOI:10.1109/TCYB.2023.3323374
PMID:37906479
|
研究论文 | 提出了一种基于平滑粒子流体动力学模型的高光谱图像超分辨率方法SPH-Net | 将高光谱图像超分辨率重建中像素运动与平滑粒子流体动力学中的粒子运动进行类比，以此设计了新的神经网络结构 | 具体的限制未在摘要中提及 | 研究高光谱图像的超分辨率重建问题 | 高光谱图像（HSI） | 计算机视觉 | NA | SPH近似方法 | SPH网络 | 高光谱图像 | 三个公共高光谱数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1052 | 2024-08-05 |
Association of retinal age gap with chronic kidney disease and subsequent cardiovascular disease sequelae: a cross-sectional and longitudinal study from the UK Biobank
2024-Jul, Clinical kidney journal
IF:3.9Q1
DOI:10.1093/ckj/sfae088
PMID:38989278
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研究论文 | 本研究探讨了视网膜年龄差与慢性肾病（CKD）及随后的心血管疾病（CVD）并发症之间的关系 | 发掘了视网膜年龄差作为新型生物标志物在识别高风险CKD个体及CKD患者心血管疾病风险中的应用潜力 | 本研究的局限性在于样本的单一来源于UK Biobank，可能不具备广泛的代表性 | 研究视网膜年龄差与CKD及其后续心血管疾病并发症之间的关联 | 研究对象为在基线没有任何医疗历史的参与者，数据来源包含19200张眼底图像及35906名参与者 | 数字病理学 | 慢性肾病、心血管疾病 | 深度学习模型 | NA | 图像 | 35906名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1053 | 2024-08-05 |
Deep Learning-based Image Enhancement Techniques for Fast MRI in Neuroimaging
2024-Jul-01, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.rev.2023-0153
PMID:38684425
|
研究论文 | 本文讨论了基于深度学习的图像增强技术，以加快神经成像中的MRI扫描速度 | 提出了利用深度学习技术在不妥协图像质量的情况下，进一步减少MRI扫描时间的方案 | 在文中未提到深度学习方法的具体实现及其应用中的潜在限制 | 研究在神经成像中减小MRI扫描时间的技术 | 主要针对MRI图像重建和优化的研究对象 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1054 | 2024-08-05 |
Multiview Deep Subspace Clustering Networks
2024-Jul, IEEE transactions on cybernetics
IF:9.4Q1
DOI:10.1109/TCYB.2024.3372309
PMID:38517724
|
研究论文 | 该文章提出了一种多视角深度子空间聚类网络，以解决现有方法在特征学习和聚类中的不足 | 提出了多视角深度子空间聚类网络（MvDSCN），使用多视角自表示矩阵进行端到端学习 | 当前研究未明确提及潜在的限制 | 旨在通过融合多视角互补信息来发现数据的内在结构 | 研究对象为多视角数据，通过学习自表示矩阵进行聚类 | 机器学习 | NA | 深度卷积自编码器 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1055 | 2024-08-05 |
Prediction of disease severity in COPD: a deep learning approach for anomaly-based quantitative assessment of chest CT
2024-Jul, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10540-3
PMID:38150075
|
研究论文 | 本文量化了与COPD相关的胸部CT异常，并评估其预测疾病严重性的潜力 | 提出了一种自我监督的深度学习异常检测方法，能够区分低风险个体和COPD患者，并在两个数据集上优于经典深度学习方法 | 缺乏对呼气图像的分析在某些情况下可能会影响模型的性能 | 量化COPD的区域表现为异常，并预测疾病的严重程度 | COPDGene和COSYCONET队列研究中的COPD患者和健康个体 | 计算机视觉 | 慢性阻塞性肺病 | 深度学习（DL） | 自我监督深度学习模型 | CT图像 | COPDGene数据集3144个（训练/验证/测试），COSYCONET数据集446个（外部测试集） | NA | NA | NA | NA |
| 1056 | 2024-08-05 |
The effect of incorporating domain knowledge with deep learning in identifying benign and malignant gastric whitish lesions: A retrospective study
2024-Jul, Journal of gastroenterology and hepatology
IF:3.7Q2
DOI:10.1111/jgh.16525
PMID:38414305
|
研究论文 | 本研究开发了一种结合领域知识和传统深度学习的系统，旨在检测胃部白色肿瘤 | 首次将领域知识与深度学习结合来提高胃部白色病变的诊断准确性 | 本研究为回顾性研究，可能存在样本选择偏差 | 探讨结合领域知识对深度学习模型诊断胃部白色病变的影响 | 研究对象为4558张来自两个机构的胃部白色病变图像 | 数字病理 | NA | 深度学习（DL）和机器学习（ML） | 决策树 | 图像 | 4558张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1057 | 2024-08-05 |
Deep learning for malignancy risk estimation of incidental sub-centimeter pulmonary nodules on CT images
2024-Jul, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10518-1
PMID:38114849
|
研究论文 | 本文旨在建立深度学习模型，以评估胸部CT意外发现的亚厘米肺结节的恶性风险 | 通过不同的兴趣区域开发了四个深度学习模型，以评估亚厘米肺结节的恶性，且提出的深度学习方法可帮助临床医生优化后续建议 | 外部验证时，跟踪影像不可用，可能影响模型表现 | 旨在建立深度学习模型以帮助临床环境中评估肺结节的恶性风险 | 对来自西中国医院的亚厘米肺结节的CT影像进行研究 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | CT影像 | 训练集1822个结节（981个恶性），测试集806个（416个恶性），外部集357个（253个恶性） | NA | NA | NA | NA |
| 1058 | 2024-08-05 |
An efficient hybrid deep learning architecture for predicting short antimicrobial peptides
2024-Jul, Proteomics
IF:3.4Q2
DOI:10.1002/pmic.202300382
PMID:38837544
|
研究论文 | 提出了一种高效的混合深度学习架构iAMP-DL，以预测短抗菌肽 | 引入了结合长短期记忆架构和卷积神经网络的混合深度学习模型，表现优于现有最先进的方法 | 有限地探讨了其他计算方法在不同场景下的适用性 | 开发一种高效的计算方法，以改善短抗菌肽的预测和筛选 | 短长度抗菌肽的预测和识别 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM和卷积神经网络 | NA | 实验重复10次以评估模型的稳定性 | NA | NA | NA | NA |
| 1059 | 2024-08-05 |
Deep Learning Prediction of Triplet-Triplet Annihilation Parameters in Blue Fluorescent Organic Light-Emitting Diodes
2024-Jul, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
DOI:10.1002/adma.202312774
PMID:38652081
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研究论文 | 本文探讨了深度学习模型在预测蓝光荧光有机发光二极管中的三重态-三重态湮灭参数的应用 | 提出了一种新的三重态湮灭模型，考虑了极化子和激子动力学，显著提高了对预测精度的理解 | 未提及具体的样本限制或适用范围 | 研究三重态激子对辐射单重态激子的贡献 | 采用瞬态电致发光数据预测三重态湮灭比例和速率系数 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 瞬态电致发光数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1060 | 2024-08-05 |
Deep learning-based prognostication in idiopathic pulmonary fibrosis using chest radiographs
2024-Jul, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10501-w
PMID:38112764
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研究论文 | 本文开发并验证了一种基于深度学习的预测模型，用于评估特发性肺纤维化患者的预后。 | 该研究创新性地使用胸部放射影像建立了深度学习模型，表现出了与肺活量检查相当甚至更好的预后性能。 | 研究主要依靠来自几所独立机构的数据集进行外部验证，可能存在数据偏差。 | 研究旨在创建和验证一种新的预后模型，以提高特发性肺纤维化的生存预测能力。 | 研究对象为在2011至2021年间被诊断为特发性肺纤维化的患者。 | 医学影像处理 | 特发性肺纤维化 | 深度学习 | 深度学习预测模型（DLPM） | 影像 | 6063幅胸部放射影像，训练集1007名患者，验证集117名患者，内部测试187名患者，以及外部测试三个组共470名患者 | NA | NA | NA | NA |