深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1069 篇文献，本页显示第 261 - 280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 261 | 2024-11-23 |
Anti-noise performance analysis in amplitude-modulated collinear holographic data storage using deep learning
2024-Aug-12, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.532825
PMID:39573152
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研究论文 | 研究了在幅度调制同轴全息数据存储系统中使用深度学习进行抗噪性能分析 | 提出了一种使用端到端卷积神经网络分析编码数据页噪声抵抗能力的方法 | NA | 提高幅度调制同轴全息数据存储系统的数据读取准确性和可靠性 | 幅度调制同轴全息数据存储系统中的噪声和误码率 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 262 | 2024-11-23 |
Wide-field imaging and recognition through cascaded complex scattering media
2024-Aug-12, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.534163
PMID:39573154
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研究论文 | 本文探讨了通过级联复杂散射介质实现宽场成像和识别的挑战，并提出了一种基于SMixerNet的深度学习方法 | 本文提出了一种基于SMixerNet的深度学习方法，通过参数自由的矩阵转置实现广泛的感受野，减少了参数密集的需求 | NA | 探索通过级联复杂散射介质实现宽场成像和识别的挑战 | 通过多模光纤和混浊介质实现宽场成像和病理筛查 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | SMixerNet | 图像 | 大量数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 263 | 2024-11-23 |
Enhanced single-frame interferometry via hybrid conv-transformer architecture for ultra-precise phase retrieval
2024-Aug-12, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.530142
PMID:39573190
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研究论文 | 本文介绍了一种新的深度学习架构TECD-PSNet，用于高保真干涉图重建和精确相位恢复 | 提出了Transformer编码器-卷积解码器相移网络（TECD-PSNet），结合了Transformer块的全局描述能力和卷积块的高效特征提取能力，并引入了残差局部负反馈增强机制 | NA | 提高动态单帧干涉测量中相位恢复的精度和适应性 | 干涉图和相位恢复 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer Encoder-Convolution Decoder | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 264 | 2024-11-23 |
Underwater polarization image de-scattering utilizing a physics-driven deep learning method
2024-Aug-12, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.529711
PMID:39573222
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研究论文 | 本文提出了一种利用物理驱动的深度学习方法进行水下偏振图像去散射的方法 | 结合主动偏振成像模型与深度学习，设计了偏振特征细化块，直接预测偏振相关参数，无需先验参数和手动估计 | NA | 解决现有基于学习的方法缺乏可解释性和泛化性的问题 | 水下偏振图像的去散射 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习网络 | 图像 | 多组不同材料和不同浑浊条件下的实验结果 | NA | NA | NA | NA |
| 265 | 2024-11-23 |
High-dimensional signal encoding and decoding method based on multi-ring perfect vortex beam
2024-Aug-12, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.530961
PMID:39573231
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研究论文 | 研究提出了一种基于多环完美涡旋光束的高维信号编码与解码方法 | 通过叠加多个完美涡旋光束创建多环完美涡旋光束，并引入机器学习方法优化编码和解码过程 | NA | 提升自由空间光通信的通道容量和解码准确性 | 多环完美涡旋光束的编码与解码技术 | 光学通信 | NA | 机器学习 | 深度学习 | 光束 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 266 | 2024-11-23 |
SDD-Net: self-supervised dual-domain dual-path single-pixel imaging
2024-Aug-12, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.530902
PMID:39573230
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研究论文 | 提出了一种自监督的双域双路径单像素成像方法 | 采用自监督学习方法，无需实际标签即可重建目标图像，并通过双域约束和结构-纹理双路径引导网络恢复图像的结构和纹理信息 | 未提及具体限制 | 解决现有单像素成像方法在复杂场景或特定应用中成像细节不足的问题 | 单像素成像技术 | 计算机视觉 | NA | 自监督学习 | SDD-Net | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 267 | 2024-11-22 |
Deep Learning-Based Synthetic Skin Lesion Image Classification
2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI240612
PMID:39176583
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研究论文 | 本研究提出了一种基于改进的VGG16算法来识别AI生成的医学图像 | 使用生成对抗网络（GAN）生成合成皮肤病变图像，并开发了一种增强的VGG16算法来分类真实图像与AI生成的图像 | 未提及 | 分析生成的医学图像的有效性 | 合成皮肤病变图像与真实图像的分类 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络（GAN） | VGG16 | 图像 | 10,000张合成皮肤病变图像 | NA | NA | NA | NA |
| 268 | 2024-11-21 |
Evaluation of deep-learning TSE images in clinical musculoskeletal imaging
2024-Aug, Journal of medical imaging and radiation oncology
IF:2.2Q2
DOI:10.1111/1754-9485.13714
PMID:38837669
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研究论文 | 本研究比较了传统重建的脂肪饱和（FS）和非FS涡轮自旋回波（TSE）磁共振成像与基于深度学习的加速TSE（DL-TSE）重建在膝关节成像中的效果 | DL-TSE重建在提高图像分辨率和缩短扫描时间的同时，保持了图像对比度，且在大多数情况下被放射科医生认为具有更好的小结构显示效果 | DL-TSE在21/232（9%）的病例中被认为效果不如传统TSE | 评估基于深度学习的TSE图像在临床肌肉骨骼成像中的应用效果 | 脂肪饱和和非脂肪饱和的TSE磁共振成像与基于深度学习的TSE重建图像 | 计算机视觉 | NA | 磁共振成像 | 深度学习 | 图像 | 232对传统TSE和DL-TSE图像 | NA | NA | NA | NA |
| 269 | 2024-11-20 |
Remote assessment of cognition and quality of life following radiotherapy for nasopharyngeal carcinoma: deep-learning-based predictive models and MRI correlates
2024-Aug, Journal of cancer survivorship : research and practice
IF:3.1Q1
DOI:10.1007/s11764-023-01371-8
PMID:37010777
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研究论文 | 研究利用深度学习模型预测鼻咽癌放疗后患者的认知功能和生命质量，并探讨其与MRI变化的关系 | 首次使用深度学习技术开发预测模型，通过远程评估预测鼻咽癌放疗后患者的认知功能受损情况 | 样本量较小，仅包括70名患者 | 开发预测模型以评估鼻咽癌放疗后患者的认知功能受损情况，并探讨其与生命质量和MRI变化的关系 | 鼻咽癌放疗后患者的认知功能和生命质量 | 机器学习 | 鼻咽癌 | 深度学习 | 深度神经网络 (DNN) | MRI图像和认知评估数据 | 70名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 270 | 2024-11-17 |
Learning structural heterogeneity from cryo-electron sub-tomograms with tomoDRGN
2024-Aug, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02210-z
PMID:38459385
|
研究论文 | 本文扩展了cryoDRGN深度学习架构，用于从冷冻电子子层析图中学习结构异质性 | 开发了新的工具tomoDRGN，能够学习并重建冷冻电子层析数据中的异质性结构集合 | NA | 研究冷冻电子层析技术中的结构异质性 | 冷冻电子层析数据中的结构异质性 | 计算机视觉 | NA | 冷冻电子层析 | 深度学习 | 图像 | 使用模拟和实验数据进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 271 | 2024-11-15 |
Deep learning-derived splenic radiomics, genomics, and coronary artery disease
2024-Aug-20, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.08.16.24312129
PMID:39185532
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术从腹部MRI中提取脾脏的放射组学特征，并结合基因组学分析，探讨脾脏在冠状动脉疾病中的作用 | 首次将深度学习与基因组学结合，揭示了脾脏在冠状动脉疾病中的潜在作用，并提供了9p21区域机制的新见解 | NA | 探讨脾脏在冠状动脉疾病中的作用及其遗传机制 | 脾脏的放射组学特征与冠状动脉疾病的关系 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 深度学习、放射组学、全基因组关联分析 | 深度学习模型 | 图像 | 42,059名UK Biobank参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 272 | 2024-11-13 |
Non-invasive prediction of massive transfusion during surgery using intraoperative hemodynamic monitoring data
2024-08, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2024.104680
PMID:38914411
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习算法的模型，用于预测手术期间的大量输血 | 利用非侵入性的生物信号波形实时预测手术期间的大量输血 | 本研究为回顾性研究，且仅在两家医院进行了验证 | 开发一种能够在手术期间提前10分钟预测大量输血的模型，以减少并发症和死亡率 | 手术期间的大量输血预测 | 机器学习 | NA | 深度学习算法 | 深度学习模型 | 生物信号波形 | 18,135名患者用于模型开发和内部验证，621名患者用于外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 273 | 2024-11-08 |
Analyzing Wav2Vec 1.0 Embeddings for Cross-Database Parkinson's Disease Detection and Speech Features Extraction
2024-Aug-26, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175520
PMID:39275431
|
研究论文 | 研究使用未微调的wav2vec 1.0架构进行跨数据库的帕金森病检测和语音特征提取 | wav2vec 1.0在跨数据库分类和回归任务中表现出色，特别是在检测帕金森病和预测语音特征方面，显示出比传统特征提取方法更高的准确性 | 研究主要集中在跨数据库的分类和回归任务上，未涉及其他类型的语音数据或任务 | 分析wav2vec 1.0嵌入在跨数据库帕金森病检测和语音特征提取中的应用 | 帕金森病患者的语音数据 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | wav2vec 1.0 | 机器学习模型 | 语音数据 | 三个多语言帕金森病数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 274 | 2024-11-08 |
[Research status and prospect of the application of artificial intelligence in the acupuncture and moxibustion field based on bibliometric]
2024-Aug-12, Zhongguo zhen jiu = Chinese acupuncture & moxibustion
|
综述 | 通过文献计量方法探讨人工智能在针灸领域应用的研究热点、发展趋势及存在的问题 | 分析了人工智能技术在针灸诊断治疗、疗效预测、教学及智能设备开发等方面的应用 | 人工智能在针灸领域的应用研究处于初步发展阶段，未来需加强团队间的交流与合作，进一步探索符合针灸诊疗特点的人工智能系统 | 探讨人工智能在针灸领域应用的研究热点、发展趋势及存在的问题 | 人工智能在针灸领域的应用 | NA | NA | 机器学习、神经网络、深度学习、数据挖掘 | NA | 文献 | 共纳入443篇中文文章和68篇英文文章 | NA | NA | NA | NA |
| 275 | 2024-11-08 |
A systematic literature review on the significance of deep learning and machine learning in predicting Alzheimer's disease
2024-08, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102928
PMID:39029377
|
综述 | 本文系统回顾了深度学习和机器学习在阿尔茨海默病预测中的应用 | NA | NA | 调查不同阿尔茨海默病检测技术、数据集、输入模态、算法、库和性能评估指标，以确定哪种模型或策略可能提供更优越的性能 | 阿尔茨海默病的检测技术、数据集、输入模态、算法、库和性能评估指标 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET)、APOe4 基因型、扩散张量成像 (DTI) 和脑脊液 (CSF) 生物标志物 | 卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM) | 图像 | 100 篇研究文章 | NA | NA | NA | NA |
| 276 | 2024-11-02 |
Radiomic and deep learning analysis of dermoscopic images for skin lesion pattern decoding
2024-08-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70231-x
PMID:39187551
|
研究论文 | 研究探讨了结合深度学习和放射组学的混合方法在非侵入性皮肤镜图像诊断皮肤病变中的有效性 | 提出了结合深度学习和放射组学的混合模型，显著提高了皮肤病变诊断的准确性 | NA | 探索非侵入性皮肤镜图像诊断皮肤病变的有效方法 | 皮肤镜图像中的皮肤病变模式 | 计算机视觉 | 皮肤病变 | 深度学习 | 混合模型 | 图像 | 分析了来自国际皮肤成像协作组织（ISIC）数据集的2016-2020年间的皮肤镜图像，涵盖了多种皮肤病变类型 | NA | NA | NA | NA |
| 277 | 2024-11-02 |
GastroFuse-Net: an ensemble deep learning framework designed for gastrointestinal abnormality detection in endoscopic images
2024-Aug-15, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2024300
PMID:39483096
|
研究论文 | 提出了一种名为GastroFuse-Net的深度学习框架，用于内窥镜图像中的胃肠道异常检测 | 结合了两种不同层数的CNN模型，提取浅层和深层特征，以捕捉异常的多样性 | 未提及 | 开发一种自动诊断胃肠道疾病的深度学习模型，以减少人工检查的劳动强度和时间消耗 | 内窥镜图像中的胃肠道疾病 | 计算机视觉 | 胃肠道疾病 | 卷积神经网络（CNN） | GastroFuse-Net | 图像 | 使用了Kvasir数据集，包含根据结构、疾病或手术操作分类的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 278 | 2024-11-02 |
Impact of an artificial intelligence based model to predict non-transplantable recurrence among patients with hepatocellular carcinoma
2024-08, HPB : the official journal of the International Hepato Pancreato Biliary Association
IF:2.7Q1
DOI:10.1016/j.hpb.2024.05.006
PMID:38796346
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研究论文 | 本文开发了基于人工智能的模型来预测肝细胞癌患者肝切除术后不可移植的复发 | 本文创新性地使用了集成AI模型，结合术前和术后因素，显著提高了预测不可移植复发（NTR）的准确性 | 本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同医疗环境中的适用性 | 开发和验证基于人工智能的模型，用于预测肝细胞癌患者肝切除术后不可移植的复发 | 肝细胞癌（HCC）患者肝切除术后不可移植的复发（NTR） | 机器学习 | 肝癌 | 机器学习和深度学习技术 | 集成AI模型 | 临床数据 | 1763名肝细胞癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 279 | 2024-11-02 |
An ingenious deep learning approach for pressure injury depth evaluation with limited data
2024-Aug, Journal of tissue viability
IF:2.4Q1
DOI:10.1016/j.jtv.2024.05.009
PMID:38825443
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研究论文 | 本文提出了一种利用深度学习评估压疮深度的新方法，特别是在数据有限的情况下 | 开发了一种结合分类模型和二分类模型的高性能深度学习模型，能够在有限监督数据的情况下实现高准确性 | 分类模型在区分d1和d2时表现不佳，二分类模型在评估步骤增加时性能下降 | 开发一种在有限数据情况下评估压疮深度的高性能深度学习模型 | 压疮图像及其深度分类 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 414张压疮图像，分为五个深度阶段（d0到D4） | NA | NA | NA | NA |
| 280 | 2024-10-30 |
A review on advancements in feature selection and feature extraction for high-dimensional NGS data analysis
2024-Aug-19, Functional & integrative genomics
IF:3.9Q1
DOI:10.1007/s10142-024-01415-x
PMID:39158621
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综述 | 本文综述了用于高维NGS数据分析的特征选择和特征提取技术的最新进展 | 本文系统比较了统计学、机器学习和深度学习方法在高维NGS数据特征选择和提取中的应用 | 本文主要基于文献综述，未提供具体的实验数据或模型评估 | 探讨高维NGS数据分析中特征选择和提取技术的应用 | 高维NGS数据和微阵列数据 | 生物信息学 | NA | NGS | NA | 基因组学、转录组学、蛋白质组学和宏基因组学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |