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 1161 - 1180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1161 | 2024-08-05 |
Predicting sexually transmitted infections among men who have sex with men in Zimbabwe using deep learning and ensemble machine learning models
2024-Jul, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000541
PMID:38959248
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研究论文 | 本研究使用深度学习和集成机器学习模型预测津巴布韦男男性接触者的性传播感染（STI） | 结合多层感知器（MLP）、极端随机树（ExtraTrees）和XGBoost模型进行STI预测，并使用合成少数类过采样技术（SMOTE）解决类别不平衡问题 | 该研究的样本数据来源于津巴布韦，可能不适用于其他地区的人群 | 研究旨在预测男男性接触者的性传播感染 | 研究对象为1538名津巴布韦的男男性接触者 | 机器学习 | 性传播感染 | 深度学习和机器学习模型 | 多层感知器（MLP）、极端随机树（ExtraTrees）、XGBoost | 生物行为调查数据（BBS） | 1538名男男性接触者 | NA | NA | NA | NA |
| 1162 | 2024-08-05 |
Enhancing image quality in computed tomography angiography follow-ups after endovascular aneurysm repair: a comparative study of reconstruction techniques
2024-Jul-01, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01343-z
PMID:38956470
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研究论文 | 该研究评估了在血管内动脉瘤修复后使用单能金属伪影减少技术（SEMAR）和深度学习图像重建技术（AiCE）对计算机断层扫描血管造影图像质量的影响 | 结合使用AiCE和SEMAR技术可显著改善图像质量，比其他重建方法表现更佳 | 该研究是回顾性分析，样本量相对较小，可能影响结果的广泛适用性 | 提升在血管内动脉瘤修复后计算机断层扫描血管造影图像的质量 | 47名接受了血管内动脉瘤修复后计算机断层扫描检查的患者 | 数字病理学 | NA | 单能金属伪影减少（SEMAR）、深度学习图像重建（AiCE） | NA | 图像 | 47名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1163 | 2024-08-05 |
Thermal facial image analyses reveal quantitative hallmarks of aging and metabolic diseases
2024-Jul-02, Cell metabolism
IF:27.7Q1
DOI:10.1016/j.cmet.2024.05.012
PMID:38959862
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研究论文 | 该文章探讨了面部温度与衰老和代谢疾病的关系 | 提出了一种新的热面部影像分析方法ThermoFace，并开发了相应的衰老和疾病预测模型 | 研究仅涉及汉族个体，可能限制了结果的普遍性 | 研究面部温度与衰老速度及衰老相关疾病的潜在关联 | 收集了2811名20至90岁汉族个体的面部热影像 | 数字病理学 | 代谢疾病 | 深度学习 | ThermoFace深度学习模型 | 热影像 | 2811名汉族个体 | NA | NA | NA | NA |
| 1164 | 2024-08-05 |
Is Automatic Tumor Segmentation on Whole-Body 18F-FDG PET Images a Clinical Reality?
2024-Jul-01, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine
IF:9.1Q1
DOI:10.2967/jnumed.123.267183
PMID:38844359
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评论 | 本文探讨了使用F-FDG PET/CT图像进行自动化全身肿瘤分割在肿瘤诊断中的重要转变 | 突出人工智能和深度学习技术在自动化肿瘤分割中的应用 | 存在数据多样性、验证需求和监管障碍等挑战 | 研究自动化肿瘤分割在临床中的应用潜力 | 聚焦于F-FDG PET/CT图像的肿瘤分割问题 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 深度学习 | NA | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1165 | 2024-08-05 |
Semantic and traditional feature fusion for software defect prediction using hybrid deep learning model
2024-Jul-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65639-4
PMID:38951608
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的缺陷预测模型，通过混合深度学习方法结合传统和语义特征 | 提出了一种混合CNN-MLP分类器，结合了从抽象语法树提取的语义特征和传统特征 | 只使用单一特征种类会对预测性能产生负面影响 | 旨在找到一种可靠的方法，预测特定软件项目中的缺陷 | 软件缺陷预测模型 | 计算机视觉 | NA | 混合深度学习 | CNN-MLP | 开源项目数据 | 多个开源项目 | NA | NA | NA | NA |
| 1166 | 2024-08-05 |
Analysis of banana plant health using machine learning techniques
2024-07-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63930-y
PMID:38951552
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研究论文 | 本文旨在通过机器学习技术分析香蕉植物健康状况。 | 提出了两种结合人工神经网络（ANN）与尺度不变特征变换（SIFT）模型或方向梯度直方图（HOG）与局部二值模式（LBP）模型的替代模型，以提高香蕉叶病害识别的性能。 | 现有的卷积神经网络（CNN）模型在旋转和尺度不变性方面存在不足，且不能与特征提取方法结合使用。 | 推进对香蕉叶病害的预测和检测的理解，并刺激相关研究的进展。 | 研究对象为香蕉叶及其病害。 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 人工神经网络（ANN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1167 | 2024-08-05 |
Enhancing tunnel crack detection with linear seam using mixed stride convolution and attention mechanism
2024-Jul-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65909-1
PMID:38951575
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的隧道衬砌裂缝检测新方法 | 引入了改进的注意机制和混合条纹卷积模块，提高了裂缝检测的准确性 | 未提及具体的局限性 | 提升隧道衬砌结构中裂缝的检测精度 | 隧道衬砌结构中的裂缝 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U型网络 | 图像 | 使用了Tunnel200、Crack500和DeepCrack数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1168 | 2024-08-05 |
Evaluating surgical expertise with AI-based automated instrument recognition for robotic distal gastrectomy
2024-Jul, Annals of gastroenterological surgery
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/ags3.12784
PMID:38957567
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研究论文 | 本文探讨了一种新颖的人工智能模型如何通过识别手术器械来评估机器人辅助远端胃切除术的外科技能。 | 本研究首次报告了可以成功且准确地通过AI模型来评估机器人辅助远端胃切除术的外科技能。 | 本研究仅分析了55个手术视频，样本量可能较小。 | 研究的目的是评估外科医生在机器人辅助远端胃切除术中的手术技能。 | 研究对象为进行胃癌机器人手术的外科医生及其操作视频。 | 医学影像处理 | 胃癌 | 深度学习 | 多阶段时序卷积网络 (Deeplab) | 视频 | 55个机器人手术视频，1234个手动注释图像和149个测试图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1169 | 2024-08-05 |
Can artificial intelligence replace endoscopists when assessing mucosal healing in ulcerative colitis? A systematic review and diagnostic test accuracy meta-analysis
2024-Jul, Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver
IF:4.0Q1
DOI:10.1016/j.dld.2023.11.005
PMID:38057218
|
meta-analysis | 该文章系统评价了人工智能在评估溃疡性结肠炎黏膜愈合中的可替代性 | 本文创新性地探讨了深度学习算法在评估溃疡性结肠炎黏膜愈合中的表现，并提出标准化的AI训练以降低系统间的异质性 | 研究中观察到中等到高水平的异质性，限制了证据的质量 | 探讨人工智能是否能替代内镜医生评估溃疡性结肠炎中的黏膜愈合 | 主要研究对象为溃疡性结肠炎患者的黏膜愈合评估 | 自然语言处理 | 溃疡性结肠炎 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 影像 | 12个研究 | NA | NA | NA | NA |
| 1170 | 2024-08-05 |
The impact of large language models on radiology: a guide for radiologists on the latest innovations in AI
2024-Jul, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-024-01552-0
PMID:38551772
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综述 | 本文探讨了大型语言模型在放射学领域的最新创新及其影响 | 文章强调了大型语言模型在自动化和优化放射学工作流程方面的潜力 | 大型语言模型仍存在信息幻觉和偏见等未解决的挑战，影响临床可靠性 | 帮助放射学家理解并利用大型语言模型的潜力，同时保持医疗安全与伦理 | 针对放射学的技术创新与应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 大型语言模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1171 | 2024-08-07 |
The Road to Robust and Automated Strain Measurements in Echocardiography by Deep Learning
2024-Jul, JACC. Cardiovascular imaging
DOI:10.1016/j.jcmg.2024.02.015
PMID:38613555
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1172 | 2024-08-05 |
Optimized Wasserstein Deep Convolutional Generative Adversarial Network fostered Groundnut Leaf Disease Identification System
2024-Jul-02, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2351146
PMID:38953316
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研究论文 | 本文提出了一种优化的Wasserstein深度卷积生成对抗网络用于花生叶病识别系统 | 提出了利用水平均衡生成对抗网络和Aquila优化算法相结合的方法来提高花生叶病识别的准确性 | 对比的生物学基础和数据集的多样性没有在论文中详细讨论 | 研究花生叶病的识别和分类以提高作物产量和质量 | 对健康叶子、早期叶斑、晚期叶斑、营养缺乏和锈病等不同病症进行分类 | 计算机视觉 | NA | WDCGAN和Aquila优化算法 | 卷积神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1173 | 2024-08-05 |
Ovarian cancer identification technology based on deep learning and second harmonic generation imaging
2024-Jul-02, Journal of biophotonics
IF:2.0Q3
DOI:10.1002/jbio.202400200
PMID:38955356
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研究论文 | 本文提出了一种结合二次谐波生成成像和深度学习的卵巢癌诊断方法 | 创新点在于使用SHG成像和PVTv2模型，实现卵巢癌的快速、简单、无标记诊断 | 研究未提及样本的多样性及外部验证的情况 | 研究旨在提高卵巢癌的诊断效率 | 研究对象为未染色的新鲜人类卵巢组织 | 深度学习 | 卵巢癌 | 二次谐波生成成像 | Pyramid Vision Transformer V2 (PVTv2) | 图像 | 3240幅SHG图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1174 | 2024-08-05 |
Autonomous design of noise-mitigating structures using deep reinforcement learning
2024-Jul-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0026474
PMID:38958582
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研究论文 | 本文探讨了应用深度强化学习自主设计噪音缓解结构的方法 | 使用双深度Q网络算法，无需先前知识即可实现宽频噪音缓解的配置学习 | 算法倾向于预测局部极大值 | 研究如何通过深度强化学习自主设计噪音缓解结构 | 噪音缓解的材料分布配置 | 计算机视觉 | NA | 深度强化学习 | 双深度Q网络 | 像素数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1175 | 2024-08-05 |
Variant Effect Prediction in the Age of Machine Learning
2024-Jul-01, Cold Spring Harbor perspectives in biology
IF:6.9Q1
DOI:10.1101/cshperspect.a041467
PMID:38621825
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研究论文 | 本文探讨了无监督深度学习方法在预测单核苷酸变异影响方面的应用 | 提出了无监督方法能够从未注释的蛋白质序列数据中学习，识别蛋白质序列中的显著错误 | 方法的性能在不同评估指标和变异效应类型上存在差异，且在非人类蛋白质的研究上依然不足 | 研究无监督深度学习方法在变异效应预测中的有效性 | 单个氨基酸替换的单核苷酸变异 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 无监督学习模型 | 蛋白质序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1176 | 2024-08-05 |
Protein Design Using Structure-Prediction Networks: AlphaFold and RoseTTAFold as Protein Structure Foundation Models
2024-Jul-01, Cold Spring Harbor perspectives in biology
IF:6.9Q1
DOI:10.1101/cshperspect.a041472
PMID:38438190
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研究论文 | 本文回顾了使用结构预测神经网络设计蛋白质的最新研究 | 提出通过结构预测模型为蛋白质设计工具开发提供强大基础 | 未提及具体的实验结果验证或普遍适用性 | 探讨深度学习在蛋白质设计中的应用 | 利用结构预测神经网络设计蛋白质 | 生物工程 | NA | 深度学习 | 神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1177 | 2024-08-05 |
Deep learning for automatic facial detection and recognition in Japanese macaques: illuminating social networks
2024-Jul, Primates; journal of primatology
DOI:10.1007/s10329-024-01137-5
PMID:38758427
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研究论文 | 本文探讨了使用深度学习在日本猕猴中进行面部检测和个体识别的非侵入性工具 | 提出了一种新的非侵入性方法，通过深度学习实现日本猕猴的面部检测和个体识别 | 研究结果仍为初步探索，可能在更大样本上的有效性尚需验证 | 开发一种自动生成日本猕猴社会网络表示的非侵入性工具 | 日本猕猴（Macaca fuscata）个体 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Faster-RCNN模型和YOLOv8n模型 | 视频 | Kōjima岛猕猴种群的视频数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1178 | 2024-08-05 |
Importance of Terrain and Climate for Predicting Soil Organic Carbon Is Highly Variable across Local to Continental Scales
2024-Jul-02, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.4c01172
PMID:38904357
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研究论文 | 本研究探讨地形和气候对土壤有机碳分布的重要性 | 创新点在于通过深度学习方法揭示不同尺度下地形和气候在预测SOC分布中的作用 | 未评估因果机制，仅为观察性研究 | 旨在全面理解土壤有机碳的空间分布及其控制因素 | 研究对象为土壤有机碳(SOC)的空间分布 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | 局部尺度为1.25公里，大陆尺度为美国 | NA | NA | NA | NA |
| 1179 | 2024-08-05 |
Deep learning reconstruction algorithm for frequency-resolved optical gating
2024-Jul-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.519973
PMID:38950256
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研究论文 | 提出一种基于深度学习的算法，用于重建超短激光脉冲 | 首次采用Seq2Seq模型及注意力机制精准重建超短脉冲 | 对非常有限的光谱图进行重建可能存在不确定性 | 研发高效的FROG技术用于超短激光脉冲的高速度测量 | 超短激光脉冲及其光谱图 | 光学技术 | NA | 深度学习 | Seq2Seq | 光谱图 | 整体测试数据集的样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1180 | 2024-08-05 |
A comprehensive survey on deep active learning in medical image analysis
2024-Jul, Medical image analysis
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.media.2024.103201
PMID:38776841
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综述 | 本文综述了深度主动学习在医学图像分析中的核心方法及其整合。 | 首次详细总结了主动学习与其他标签高效技术的整合，特别是针对医学图像分析的主动学习工作 | 未明确指出具体的实验限制 | 探讨主动学习在医学图像分析中的应用及未来趋势 | 医学图像分析中的主动学习方法 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 医学图像 | NA | NA | NA | NA | NA |