深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1299 篇文献，本页显示第 1221 - 1240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1221 | 2024-08-05 |
Multi-center Dose Prediction Using Attention-aware Deep learning Algorithm Based on Transformers for Cervical Cancer Radiotherapy
2024-Jul, Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain))
DOI:10.1016/j.clon.2024.03.022
PMID:38631974
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研究论文 | 提出了一种基于Transformer的AtTranNet算法用于宫颈癌放射治疗中的剂量预测 | 开发了针对多个中心的数据集的深度学习算法，能够快速、准确地进行剂量预测 | 该研究可能无法覆盖所有类型的治疗方案和癌症患者的特征 | 开发一种强大的深度学习算法以实现宫颈癌体积调制弧治疗的剂量准确预测 | 367名宫颈癌患者和70名不同处方的子宫内膜癌患者 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 深度学习 | Transformer | 医学影像数据 | 共367名宫颈癌患者和70名子宫内膜癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1222 | 2024-08-05 |
Prediction and visualization of moisture content in Tencha drying processes by computer vision and deep learning
2024-Jul, Journal of the science of food and agriculture
IF:3.3Q2
DOI:10.1002/jsfa.13381
PMID:38349009
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研究论文 | 本文利用计算机视觉和深度学习技术检测Tencha干燥过程中的水分含量 | 将计算机视觉与一维卷积神经网络相结合，新颖地实现了对Tencha干燥过程水分含量的预测与可视化 | 研究未提及样本多样性和外部验证的范围 | 旨在提高Tencha干燥过程中水分含量的监测和控制 | Tencha干燥过程中的水分含量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 一维卷积神经网络（1D-CNN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1223 | 2024-08-05 |
Time series prediction of insect pests in tea gardens
2024-Jul, Journal of the science of food and agriculture
IF:3.3Q2
DOI:10.1002/jsfa.13393
PMID:38372506
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研究论文 | 该研究探讨了在茶园中白蝴蝶种群的时间序列预测。 | 研究使用了三种深度学习算法进行茶园虫害的时间序列预测，特别强调了LSTM-Attention的效果。 | 对深度学习算法在茶园虫害预测中的应用研究仍然有限。 | 研究茶园中虫害的时间序列预测，以确保茶叶质量。 | 主要研究对象是茶园中的白蝴蝶种群。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM-Attention, LSTM, Informer | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1224 | 2024-08-05 |
nBEST: Deep-learning-based non-human primates Brain Extraction and Segmentation Toolbox across ages, sites and species
2024-Jul-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120652
PMID:38797384
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研究论文 | 本研究提出了一个针对非人类灵长类动物脑部MRI的深度学习处理工具nBEST | nBEST通过终身学习和创新的3D U-NeXt架构，能够灵活整合来自不同NHP种群的数据 | 无明确限制信息 | 开发专为非人类灵长类动物设计的脑部MRI处理工具 | 1,469个来自11种不同NHP的脑部MRI扫描数据 | 计算机视觉 | 无明确疾病类别 | 深度学习 | 3D U-NeXt | MRI图像 | 1,469个扫描，涉及11种（如猕猴、枭猴、黑猩猩等） | NA | NA | NA | NA |
| 1225 | 2024-08-05 |
Histological tissue classification with a novel statistical filter-based convolutional neural network
2024-Jul, Anatomia, histologia, embryologia
DOI:10.1111/ahe.13073
PMID:38868912
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研究论文 | 本文提出了一种新的基于统计滤波器的卷积神经网络用于组织分类 | 提出了一种HistStatCNN模型，通过统计方法初始化卷积核以提高图像分类的性能 | 该研究可能受限于所使用的数据集，可能不适用于所有类型的组织图像 | 旨在提高图像分类任务中的准确性和效率 | 研究对象为新型组织学数据集及多个组织病理基准数据集 | 数字病理学 | NA | 卷积神经网络（CNN） | HistStatCNN | 图像 | 使用了多个组织病理基准数据集和一个新组织学数据集进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 1226 | 2024-08-05 |
Radiological age assessment based on clavicle ossification in CT: enhanced accuracy through deep learning
2024-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03167-6
PMID:38286953
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研究论文 | 本文提出了一种基于胸部CT中锁骨骨化的深度学习年龄评估方法 | 通过深度学习方法实现了对锁骨骨化的连续年龄评估，克服了传统方法的准确性限制 | 模型性能可能受个体变异或病理状况的影响 | 研究通过深度学习提高CT影像在年龄评估中的准确性 | 分析了1,935名患者的胸部CT扫描影像数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 影像 | 训练集包含4,400个扫描来自1,935名患者，测试集包含300个扫描来自300名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1227 | 2024-08-05 |
Automatic and robust estimation of sex and chronological age from panoramic radiographs using a multi-task deep learning network: a study on a South Korean population
2024-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03204-4
PMID:38467754
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研究论文 | 本研究利用多任务深度学习网络自动和稳健地从全景X光片中估计性别和年龄。 | 提出了一种名为ForensicNet的网络，包含性别和年龄关注分支，以学习全景X光片的解剖上下文特征。 | 研究可能存在数据偏差的问题，虽然使用的数据集已相对均衡。 | 旨在提高全景X光片中性别和年龄估计的准确性和自动化水平。 | 使用来自韩国人群的13200张全景X光片进行研究，涵盖不同性别和年龄段。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 多任务深度学习网络 | 图像 | 13200张图像，每个性别和年龄范围各100张 | NA | NA | NA | NA |
| 1228 | 2024-08-05 |
Pediatric tympanostomy tube assessment via deep learning
2024 Jul-Aug, American journal of otolaryngology
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.amjoto.2024.104334
PMID:38723380
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习算法评估儿童鼓膜腔管的有效性 | 开发了一种基于深度学习的算法，能够高效识别儿童耳中鼓膜腔管的存在与否 | 研究样本数量相对较小，仅涉及28名受试者 | 比较人工智能算法与临床人员评估耳中鼓膜腔管存在的有效性 | 具有鼓膜腔管历史的10个月到10岁儿童 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 28名儿童，共123张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1229 | 2024-08-05 |
A deep learning-based approach for efficient detection and classification of local Ca²⁺ release events in Full-Frame confocal imaging
2024-Jul, Cell calcium
IF:4.3Q2
DOI:10.1016/j.ceca.2024.102893
PMID:38701707
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于有效检测和分类局部钙释放事件 | 创新性地应用深度学习技术自动检测和分类局部钙释放事件 | 分析过程依赖于特定的成像数据，可能不适用于其他类型的成像技术 | 研究局部钙释放事件的检测和分类以促进细胞内钙信号的理解 | 孤立心肌细胞中的局部钙释放事件 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 成像数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1230 | 2024-08-05 |
Efficacy of the methods of age determination using artificial intelligence in panoramic radiographs - a systematic review
2024-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03162-x
PMID:38400923
|
系统评价 | 本文系统评价了人工智能在全景放射片中年龄判定方法的有效性 | 探讨了人工智能与传统手动方法在年龄判定中的显著差异 | 研究中缺乏对深度学习和机器学习模型或手动模型进行比较 | 研究人工智能在全景放射片年龄判定中的应用效果 | 分析包含36篇文献的年龄判定方法 | 计算机视觉 | NA | 人工智能 | 深度学习，机器学习 | 全景放射片 | 36篇文献 | NA | NA | NA | NA |
| 1231 | 2024-08-05 |
Deep learning prediction and experimental investigation of specific capacitance of nitrogen-doped porous biochar
2024-Jul, Bioresource technology
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.biortech.2024.130865
PMID:38801954
|
研究论文 | 本研究建立了一个用于预测氮掺杂多孔生物炭比电容的深度学习模型。 | 利用DenseNet架构建立CNN模型，揭示了氮掺杂多孔生物炭的理化性质对比电容的影响 | 在摘要中没有提及具体的实验条件和样本的广泛性 | 预测氮掺杂多孔生物炭的电容并探索最影响的因素 | 氮掺杂多孔生物炭及其电容性质 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 数据 | 氮掺杂多孔生物炭样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1232 | 2024-08-05 |
Deep Learning-Guided Dosimetry for Mitigating Local Failure of Patients With Non-Small Cell Lung Cancer Receiving Stereotactic Body Radiation Therapy
2024-Jul-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2023.11.059
PMID:38056778
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研究论文 | 本文分析了接受立体定向体部放射治疗的非小细胞肺癌患者，提出了深度学习指导的剂量计划标准 | 研究提出了一种新颖的深度学习局部反应模型和治疗规划标准，能够优化局部控制 | 数据未确认或否认治疗剂量需要显著提高的结论 | 旨在提高非小细胞肺癌患者的局部控制率 | 涉及535名接受50 Gy/5分割治疗的非小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 非小细胞肺癌 | 深度学习 | 离散时间生存模型 | 计算机断层扫描图像，三维剂量分布，患者人口统计学数据 | 535名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1233 | 2024-08-05 |
AS-NeSt: A Novel 3D Deep Learning Model for Radiation Therapy Dose Distribution Prediction in Esophageal Cancer Treatment With Multiple Prescriptions
2024-Jul-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2023.12.001
PMID:38159780
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型AS-NeSt，用于预测食管癌治疗中的放射治疗剂量分布。 | 该研究提出了一种创新的3D ResNeSt模块及非对称架构，提升了剂量预测的准确性。 | 研究中使用的数据主要来自530名患者，可能限制了模型的普适性。 | 本研究旨在提高食管癌患者放射治疗剂量分布预测的准确性。 | 研究对象为530名接受放射治疗的食管癌患者。 | 数字病理学 | 食管癌 | 深度学习 | AS-NeSt | 临床数据 | 530名食管癌患者的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1234 | 2024-08-05 |
Deep neural network for the prediction of KRAS, NRAS, and BRAF genotypes in left-sided colorectal cancer based on histopathologic images
2024-Jul, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，以利用病理全切片图像准确预测左侧结直肠癌患者的KRAS、NRAS和BRAFV600E基因型。 | 创新之处在于结合使用病理特征和临床特征，构建临床-病理整合模型来提高基因型预测的准确性。 | 样本数量有限，可能影响模型的普适性和推广性。 | 本研究旨在通过深度学习技术提高对左侧结直肠癌患者基因型的预测能力。 | 研究对象为129名左侧结肠癌和直肠癌患者。 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 129个患者，训练组103名，测试组26名 | NA | NA | NA | NA |
| 1235 | 2024-08-05 |
Lamb wave-based damage assessment for composite laminates using a deep learning approach
2024-Jul, Ultrasonics
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ultras.2024.107333
PMID:38692213
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研究论文 | 采用基于深度学习的方法进行复合材料层压板的Lamb波损伤评估 | 提出了一种基于卷积稀疏编码的UNet（CSCUNet）用于复合材料的Lamb波损伤评估，提升了模型的性能和可解释性 | 现有的深度学习架构在多层结构中仍然缺乏一定的物理可解释性 | 研发高效的结构健康监测技术来确保复合结构的完整性和可靠性 | 针对复合材料层压板的损伤检测和特征提取 | 机器学习 | NA | 超声Lamb波 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 数值和实验数据均进行测试，涵盖复合材料样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1236 | 2024-08-05 |
Exploring Deep Learning for Estimating the Isoeffective Dose of FLASH Irradiation From Mouse Intestinal Histological Images
2024-Jul-01, International journal of radiation oncology, biology, physics
DOI:10.1016/j.ijrobp.2023.12.032
PMID:38171387
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习方法以量化FLASH照射的等效剂量 | 首次应用深度学习在小鼠肠道组织图像中估算FLASH照射的等效剂量 | 只在特定的C57BL/6J小鼠模型中进行，尚未验证在其它模型中的适用性 | 探讨FLASH照射下的等效剂量估算 | 八十四只健康的C57BL/6J雌性小鼠 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | ResNet101 | 图像 | 84只小鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 1237 | 2024-08-05 |
Deep learning pipeline for quality filtering of MRSI spectra
2024-Jul, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.5012
PMID:37518942
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习分类器的自动化预处理管道，用于过滤MRSI光谱的质量 | 该研究引入了一种新型的结合多种深度学习网络的管道，能够有效识别和过滤不良质量的MRSI光谱 | 在表现较低的谱类中，尤其是受脂质影响的谱类，F1分数相对较低，仅为0.82 | 旨在开发一种自动化管道，以前处理MRSI光谱并提高代谢物定量的有效性 | 研究对象为来自一名健康受试者和五名脑肿瘤患者的36338个MRSI光谱 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 3D磁共振光谱成像 (MRSI) | 卷积自编码器和多层感知器网络的组合 | 光谱 | 36338个光谱 | NA | NA | NA | NA |
| 1238 | 2024-08-05 |
Computer vision analysis of mother-infant interaction identified efficient pup retrieval in V1b receptor knockout mice
2024-Jul, Peptides
IF:2.8Q2
DOI:10.1016/j.peptides.2024.171226
PMID:38649033
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研究论文 | 该文章研究了V1b受体缺失小鼠在幼崽取回过程中的母婴互动 | 首次应用计算机视觉深度学习分析母鼠与幼崽之间的互动关系 | 研究只限于小鼠，结果可能不适用于其他物种 | 探讨V1b受体在母鼠取回幼崽过程中的作用 | V1b受体缺失小鼠和野生型小鼠在取回幼崽的行为差异 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 行为数据 | V1b受体缺失小鼠和野生型小鼠的比较，包括母鼠和幼崽 | NA | NA | NA | NA |
| 1239 | 2024-08-05 |
The determination of mastitis severity at 4-level using Milk physical properties: A deep learning approach via MLP and evaluation at different SCC thresholds
2024-Jul, Research in veterinary science
IF:2.2Q1
DOI:10.1016/j.rvsc.2024.105310
PMID:38795430
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研究论文 | 本研究旨在通过使用牛奶物理特性确定乳腺炎的严重程度。 | 采用多层感知器(MLP)人工神经网络模型来替代传统方法，并在不同SCC阈值下进行评估。 | 未提及研究的其他潜在限制。 | 研究的目的是为亚临床乳腺炎的检测提供替代模型。 | 研究对象为牛奶的物理性质及其在乳腺炎分类中的应用。 | 机器学习 | 乳腺炎 | MLP（多层感知器） | MLP | 牛奶物理特性数据 | 使用了包含5个变量的模型进行分析，具体样本量未说明 | NA | NA | NA | NA |
| 1240 | 2024-08-05 |
Electromagnetic interference elimination via active sensing and deep learning prediction for radiofrequency shielding-free MRI
2024-Jul, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.4956
PMID:37088894
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研究论文 | 本文介绍了一种通过主动感知和深度学习预测来消除MRI中的电磁干扰的方法 | 提出了一种新颖的深度学习模型来预测和去除MRI信号中的电磁干扰，且无需传统的射频屏蔽 | 目前只在低成本的无射频屏蔽的0.055 T永久磁体MRI扫描仪上实施，尚需在其他类型的扫描仪上验证 | 消除MRI扫描中电磁干扰的问题，以改善患者舒适度和设备安装便利性 | 研究外部和内部的电磁干扰信号及其对MRI信号的影响 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 信号 | 在0.055 T和1.5 T的MRI扫描上进行了初步实验 | NA | NA | NA | NA |