深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1294 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 |
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 |
| 1162 | 2024-08-05 |
Construction and validation of a deep learning prognostic model based on digital pathology images of stage III colorectal cancer
2024-Jul, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology
DOI:10.1016/j.ejso.2024.108369
PMID:38703632
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研究论文 | 本文研究了一种基于数字病理图像的深度学习预后模型，用于预测III期结直肠癌的预后 | 本研究展示了一种新型的肿瘤风险签名（TRS），用于量化III期结直肠癌患者的肿瘤微环境 | 该研究的局限性在于样本仅限于III期结直肠癌患者，可能不适用于其他阶段 | 探讨基于深度学习的肿瘤风险签名在III期结直肠癌预后中的价值 | 研究对象为265例来自癌症基因组图谱的III期结直肠癌患者和70例来自中山大学附属第六医院的III期结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习 | Cox模型 | 全切片图像 | 总共335例III期结直肠癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1163 | 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 |
| 1164 | 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 |
| 1165 | 2024-08-05 |
Coronary plaque phenotype associated with positive remodeling
2024 Jul-Aug, Journal of cardiovascular computed tomography
IF:5.5Q1
DOI:10.1016/j.jcct.2024.04.009
PMID:38677958
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研究论文 | 该文章研究了与冠状动脉正重塑相关的斑块表型 | 利用四种机器学习模型识别与冠状动脉正重塑紧密相关的特征 | NA | 探讨正重塑与冠状动脉斑块特征的关系 | 426名接受冠状动脉CTA和光学相干断层扫描(OCT)的患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 光学相干断层扫描(OCT) | 梯度提升机(GBM)、随机森林(RF)、深度学习(DL)、支持向量机(SVM) | NA | 426名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1166 | 2024-08-05 |
A deep learning model for translating CT to ventilation imaging: analysis of accuracy and impact on functional avoidance radiotherapy planning
2024-Jul, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-024-01550-2
PMID:38536558
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研究论文 | 本文介绍了一种将规划CT影像直接转换为通气影像的深度学习模型 | 该研究提出了一种新颖的深度学习模型，可以将CT影像准确转换为通气影像 | 本研究的样本量较小，且需要进一步的前瞻性试验来验证结果 | 探讨功能性影像在放射治疗计划中的应用，旨在减少肺部毒性 | 研究对象为48名非小细胞肺癌患者的配对规划CT和4DCT扫描 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | 3D U-Net | 影像 | 48名患者，测试集为7名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1167 | 2024-08-05 |
A deep-learning approach to predict bleeding risk over time in patients on extended anticoagulation therapy
2024-Jul, Journal of thrombosis and haemostasis : JTH
IF:5.5Q1
DOI:10.1016/j.jtha.2024.04.005
PMID:38642704
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研究论文 | 这篇文章展示了深度学习如何利用患者的时间序列随访数据来改进主要出血的预测 | 文章的创新点在于将时间序列随访数据纳入预测模型，超越了仅依赖基线预测因子的传统临床模型 | 研究依赖于收集到的随访数据，可能受到临床访谈不规律性的影响 | 研究的目的是提高在接受长期抗凝治疗的患者中对主要出血风险的预测能力 | 研究对象是2542名在长期抗凝治疗中的患者，其中118名发生了主要出血 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 前馈神经网络和递归神经网络的集成 | 时间序列数据 | 2542名患者（其中118名发生主要出血） | NA | NA | NA | NA |
| 1168 | 2024-08-05 |
Diagnostic performance of a deep-learning model using 18F-FDG PET/CT for evaluating recurrence after radiation therapy in patients with lung cancer
2024-Jul, Annals of nuclear medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.1007/s12149-024-01925-5
PMID:38589677
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习模型，以区分肺癌患者放疗后的变化与肿瘤复发 | 创新点在于使用了二维卷积神经网络（CNN）对放疗相关变化和肿瘤复发进行有效区分 | 研究局限于单一医院的数据回顾，可能影响外部有效性 | 研究目的在于提高放疗后肺癌患者肿瘤复发的诊断准确性 | 308名接受放疗的肺癌患者 | 计算机视觉 | 肺癌 | 18F-FDG PET/CT | CNN | 图像 | 308名患者，3329个切片 | NA | NA | NA | NA |
| 1169 | 2024-08-05 |
A deep learning method for reflective boundary estimation
2024-Jul-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0026437
PMID:38949286
|
研究论文 | 该文章提出了一种用于反射边界估计的深度学习方法 | 该方法使用卷积神经网络，能够在不需要正确分配回声的情况下，实现鲁棒的二维边界估计 | 需要已知的发射器和接收器位置，可能限制了方法的适用范围 | 研究在复杂声学环境中进行环境估计的方法 | 反射边界的位置和声学回声的估计 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 模拟数据和水箱的真实数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1170 | 2024-08-05 |
Coronary artery disease evaluation during transcatheter aortic valve replacement work-up using photon-counting CT and artificial intelligence
2024 Jul-Aug, Diagnostic and interventional imaging
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.diii.2024.01.010
PMID:38368176
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研究论文 | 本研究评估了光子计数CT与人工智能结合用于冠状动脉疾病评估的能力 | 该研究创新性地将光子计数CT与深度学习模型结合，以提高冠状动脉狭窄量化和血流储备预测的准确性 | 研究为回顾性单中心研究，可能存在选择偏倚 | 评估在经导管主动脉瓣置换术准备过程中使用光子计数CT与人工智能评估冠状动脉疾病的能力 | 对2021年10月到2023年6月之间的260名严重症状性主动脉瓣狭窄患者进行研究 | 医学影像学 | 冠状动脉疾病 | 光子计数CT | 深度学习模型 | 临床数据 | 260名患者（138名男性，122名女性） | NA | NA | NA | NA |
| 1171 | 2024-08-05 |
Machine learning methods for genomic prediction of cow behavioral traits measured by automatic milking systems in North American Holstein cattle
2024-Jul, Journal of dairy science
IF:3.7Q2
DOI:10.3168/jds.2023-24082
PMID:38395400
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研究论文 | 本文旨在比较传统基因组预测方法与深度学习算法在自动挤奶系统中对北美荷斯坦奶牛行为特征的基因组预测性能 | 研究了深度学习算法在奶牛行为特征的基因组预测中相较于传统方法的表现，提供了对预测精度的新见解 | 深度学习方法的计算需求较高，且在未基因分型个体上的预测能力有限 | 提高复杂性状如奶牛行为的基因组预测精度 | 北美荷斯坦奶牛的挤奶拒绝和挤奶失败 | 机器学习 | NA | 自动挤奶系统 | LASSO, MLP, CNN, GBLUP | 每日记录 | 4,511头基因分型的荷斯坦奶牛，总计1,993,509条记录 | NA | NA | NA | NA |
| 1172 | 2024-08-05 |
Deep Learning Auto-Segmentation Network for Pediatric Computed Tomography Data Sets: Can We Extrapolate From Adults?
2024-Jul-15, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.01.201
PMID:38246249
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研究论文 | 本研究评估了基于人工智能的自动分割模型在儿童CT数据集上的表现及其跨扫描仪兼容性 | 探讨了使用包含儿童数据的训练模型对提高分割性能的重要性 | 主要集中在特定的盆腔/胸部器官，可能无法推广至其他类型的医疗影像 | 评估成人CT数据训练的AI模型在儿童数据集上的性能 | 成人和儿童的CT扫描数据集，涵盖459个儿童CT扫描和950个成年CT扫描 | 数字病理学 | NA | 自动分割模型 | nnU-Net | CT图像 | 儿童CT扫描459例，成人CT扫描950例 | NA | NA | NA | NA |
| 1173 | 2024-08-05 |
MOUNT: Learning 6DoF Motion Prediction Based on Uncertainty Estimation for Delayed AR Rendering
2024-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2022.3228807
PMID:37015352
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的6DoF运动预测方法，用于补偿增强现实中的时间延迟 | 本文提出的MOUNT网络通过估计输入数据的不确定性来提高运动预测的准确性和流畅性 | NA | 研究增强现实设备中运动预测的优化方法 | 研究复杂的人体运动 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MOtion UNcerTainty encode decode network (MOUNT) | 传感器数据 | 在EuRoC数据集和我们收集的数据集中进行了实验 | NA | NA | NA | NA |
| 1174 | 2024-08-05 |
Keyframe Control of Music-Driven 3D Dance Generation
2024-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2023.3235538
PMID:37021894
|
研究论文 | 本研究提出了一种用于音乐驱动的舞蹈生成的关键帧插值方法 | 引入了关键帧插值和新颖的转换生成技术，以在舞蹈生成中实现更高的控制力 | 没有讨论对音乐类型或舞蹈风格的限制 | 提高音乐驱动的舞蹈生成的控制性和多样性 | 生成与音乐节拍和关键姿势相匹配的舞蹈动作 | 计算机视觉 | NA | 归一化流 | NA | 舞蹈动作 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1175 | 2024-08-05 |
Laplacian2Mesh: Laplacian-Based Mesh Understanding
2024-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2023.3259044
PMID:37030768
|
研究论文 | 本研究提出了一种名为Laplacian2Mesh的新型卷积神经网络框架，用于处理不规则三角网格的形状理解任务 | Laplacian2Mesh通过将输入网格映射到多维拉普拉斯-贝尔特拉米空间，实现了对不规则网格结构的有效处理，并引入了网格池化操作和通道自注意力块 | 本研究未具体提及可能存在的限制 | 本研究旨在提高在计算机图形学中对形状分类与语义分割任务的理解能力 | 研究对象为不规则的三角网格结构 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络（CNN） | CNN | NA | 进行了多种数据集的广泛测试 | NA | NA | NA | NA |
| 1176 | 2024-08-05 |
Can ChatGPT Answer Patient Questions Regarding Total Knee Arthroplasty?
2024-Jul, The journal of knee surgery
IF:1.6Q3
DOI:10.1055/s-0044-1782233
PMID:38442904
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研究论文 | 本文探讨了ChatGPT在回答有关全膝关节置换手术的常见患者问题的准确性。 | 文章首次评估了人工智能聊天应用程序在提供有关全膝关节置换手术信息中的有效性。 | 本研究只在一次在线互动中测试了10个常见问题，可能不足以全面评估其准确性。 | 研究旨在确定ChatGPT在提供全膝关节置换手术相关常见问题解答的准确性。 | 研究对象是针对全膝关节置换的常见问题（FAQ）与ChatGPT的交互。 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | 10个常见问题 | NA | NA | NA | NA |
| 1177 | 2024-08-05 |
Bidirectional Hybrid LSTM Based Recurrent Neural Network for Multi-View Stereo
2024-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2022.3165860
PMID:35394911
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研究论文 | 本文提出了一种有效的双向混合LSTM基于递归神经网络的多视图立体重建方法 | 采用双向混合长短期记忆结构进行成本体积正则化，提高了准确性并节省了运行时内存 | 可能在特定情况下性能受限于数据集的多样性 | 提高多视图立体重建的准确性和效率 | 密集点云重建 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 双向混合LSTM | 点云 | 在DTU、Tanks and Temples和ETH3D数据集上进行了广泛实验 | NA | NA | NA | NA |
| 1178 | 2024-08-05 |
Revisiting the current and emerging concepts of postharvest fresh fruit and vegetable pathology for next-generation antifungal technologies
2024-Jul, Comprehensive reviews in food science and food safety
IF:12.0Q1
DOI:10.1111/1541-4337.13397
PMID:38924311
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评论 | 本文回顾了当前和新兴的后成熟鲜果蔬菜病理学概念，以促进抗真菌技术的发展 | 提出了基于微生物组和病理组的新概念，为后成熟病原控制技术提供了更全面的观点 | 尚未明确讨论现有控制策略的长期有效性和可持续性 | 研究后成熟鲜果蔬菜的病理，并开发可持续的控制策略 | 后成熟鲜果蔬菜中的真菌感染及其控制策略 | 数字病理学 | NA | 基因组技术，深度学习，人工智能 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1179 | 2024-08-05 |
Real-time object-removal tampering localization in surveillance videos by employing YOLO-V8
2024-Jul, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.15516
PMID:38572826
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研究论文 | 本文提出了一种基于YOLO-V8的监控视频实时物体移除篡改检测方法 | 提出了一种被动的最大中值平均运动残差算法与YOLO-V8结合，用于真实时间的物体移除伪造区域定位 | 未提及具体的局限性 | 研究视频中物体移除伪造的检测与定位方法 | 监控视频中的物体移除伪造 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO-V8 | 视频 | 在SYSU-OBJFORG数据集上进行了训练 | NA | NA | NA | NA |
| 1180 | 2024-08-05 |
An AI healthcare ecosystem framework for Covid-19 detection and forecasting using CronaSona
2024-Jul, Medical & biological engineering & computing
IF:2.6Q3
DOI:10.1007/s11517-024-03058-3
PMID:38472600
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研究论文 | 本文旨在建立一个用于COVID-19检测和预测的医疗生态系统框架CronaSona | 创新在于创建一个全面的医疗生态系统框架，解决COVID-19诊断和更广泛健康挑战 | NA | 介绍一种新型框架，简化针对疾病的应用程序开发和构建 | 开发CronaSona应用程序以验证并测试框架的功能 | 数字病理学 | 新冠肺炎 | 深度学习 | NA | 胸部X光图像 | NA | NA | NA | NA | NA |