深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1070 篇文献，本页显示第 281 - 300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 281 | 2024-10-24 |
Fast Whole-Brain MR Multi-Parametric Mapping with Scan-Specific Self-Supervised Networks
2024-Aug-06, ArXiv
PMID:39148933
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研究论文 | 本文提出了一种快速的全脑MR多参数映射技术，通过扫描特定的自监督网络加速参数映射过程 | 本文提出了一种更快的Joint MAPLE版本，结合线圈压缩、随机切片选择、参数特定学习率和迁移学习，将重建时间缩短至原来的1/700，并在映射性能上优于标准和最先进的技术 | NA | 加速全脑MR多参数映射技术，使其在临床和研究中更实用 | 全脑MR多参数映射技术 | 计算机视觉 | NA | MRI | 自监督网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 282 | 2024-10-21 |
A Study of Classroom Behavior Recognition Incorporating Super-Resolution and Target Detection
2024-Aug-30, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175640
PMID:39275552
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研究论文 | 本文提出了一种结合超分辨率和目标检测的学生课堂行为识别网络，以解决传统课堂观察评估中的图像清晰度不足、数据集复杂、多目标检测错误和角色交互复杂等问题 | 本文创新性地将SRGAN用于提高图像分辨率，优化特征提取并引入AKConv和LASK注意力机制增强多尺度特征识别，同时集成CBAM注意力机制以提升重要特征通道和空间区域的识别 | NA | 旨在通过结合超分辨率和目标检测技术，提高课堂行为识别的准确性和鲁棒性 | 学生课堂行为，包括举手、阅读、写作、玩手机、低头和趴在桌子上 | 计算机视觉 | NA | 超分辨率生成对抗网络（SRGAN）、YOLOv8s算法、AKConv、LASK注意力机制、CBAM注意力机制 | YOLOv8s | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 283 | 2024-10-21 |
Visual Navigation of Caged Chicken Coop Inspection Robot Based on Road Features
2024-Aug-29, Animals : an open access journal from MDPI
IF:2.7Q1
DOI:10.3390/ani14172515
PMID:39272300
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研究论文 | 本文提出了一种基于道路特征的笼养鸡舍巡检机器人视觉导航系统 | 提出了新的灰度因子（4B-3R-2G）用于快速准确的道路提取，并基于道路边界特征提出了导航线拟合算法 | NA | 提高笼养鸡舍巡检机器人的导航速度和精度 | 笼养鸡舍巡检机器人 | 计算机视觉 | NA | 视觉导航 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 284 | 2024-10-21 |
FedAvg-P: Performance-Based Hierarchical Federated Learning-Based Anomaly Detection System Aggregation Strategy for Advanced Metering Infrastructure
2024-Aug-24, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24175492
PMID:39275403
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研究论文 | 本文提出了一种基于性能的分层联邦学习异常检测系统聚合策略FedAvg-P，用于高级计量基础设施（AMI） | 开发了一种新的聚合策略FedAvg-P，以提高全局性能，并提出了一种点对点架构以防止单点故障 | 联邦学习模型存在单点故障的风险，可能导致系统故障和性能下降 | 开发一种基于性能的分层联邦学习异常检测系统，以提高高级计量基础设施的安全性和可靠性 | 高级计量基础设施（AMI）及其数据安全 | 机器学习 | NA | 联邦学习 | 深度学习模型 | 数据 | 使用了CIC-IDS2017数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 285 | 2024-10-21 |
An Intrinsically Explainable Method to Decode P300 Waveforms from EEG Signal Plots Based on Convolutional Neural Networks
2024-Aug-20, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci14080836
PMID:39199527
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研究论文 | 提出了一种基于卷积神经网络的内在可解释方法，用于从脑电图信号中解码P300波形 | 克服了深度学习技术的黑箱特性，通过将脑电图信号绘制为图像，使医生和技术人员能够直观解释和网络检测 | 仅在8名ALS患者的公共数据集上进行了验证 | 开发一种可解释的脑机接口技术，用于ALS患者的替代通信 | P300波形和脑电图信号 | 机器学习 | 肌萎缩侧索硬化症 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 8名ALS患者 | NA | NA | NA | NA |
| 286 | 2024-10-21 |
Corun: Concurrent Inference and Continuous Training at the Edge for Cost-Efficient AI-Based Mobile Image Sensing
2024-Aug-14, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24165262
PMID:39204957
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研究论文 | 介绍了一种名为Corun的新框架，旨在边缘服务器上同时处理多个推理查询和持续模型再训练/微调，以提高推理吞吐量并保持推理精度 | 提出了Corun框架，能够在单个商品GPU上同时处理多个推理查询和持续模型再训练/微调，显著提高推理吞吐量并保持推理精度 | 推理查询的延迟和再训练周期的长度增加率较低 | 解决移动设备上深度学习资源不足导致的推理延迟和电池消耗问题，以及数据漂移导致的推理精度下降问题 | 移动设备上的图像传感应用，如图像分类、人脸识别和相机场景检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 287 | 2024-10-20 |
Development and validation of a nonverbal consensus-based semantic memory paradigm in patients with epilepsy
2024-Aug, Journal of the International Neuropsychological Society : JINS
IF:2.6Q2
DOI:10.1017/S1355617724000158
PMID:38616725
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研究论文 | 开发并验证了一种基于共识的非言语语义记忆范式，用于评估癫痫患者的非言语语义处理能力 | 提出了新的基于视觉的语义关联任务（ViSAT），避免了现有测试中的文化和人口统计学偏差 | 样本量较小，需要进一步验证其在不同人群中的适用性 | 评估癫痫患者非言语语义处理能力的损伤 | 癫痫患者和健康对照组 | 神经心理学 | 癫痫 | 深度学习模型 | NA | 图像 | 23名癫痫患者和24名对照组参与者，以及54名Amazon Mechanical Turk工人 | NA | NA | NA | NA |
| 288 | 2024-10-18 |
The role of quantitative electroencephalography in diagnostic workup of mental disorders
2024-Aug, Journal of physiology and pharmacology : an official journal of the Polish Physiological Society
IF:2.0Q3
DOI:10.26402/jpp.2024.4.02
PMID:39415522
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综述 | 本文综述了定量脑电图（QEEG）在多种精神障碍诊断中的最新优势 | 介绍了使用人工智能（AI）、深度学习（DL）和机器学习（ML）等复杂方法进行脑电图数据分析的最新进展 | NA | 探讨定量脑电图在精神障碍诊断中的应用及其对个性化治疗发展的支持 | 焦虑症、痴呆、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症等精神障碍 | 神经科学 | 精神障碍 | 脑电图（EEG） | 深度学习（DL） | 脑电图数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 289 | 2024-10-16 |
Prediction of Epidermal Growth Factor Receptor Mutation Subtypes in Non-Small Cell Lung Cancer From Hematoxylin and Eosin-Stained Slides Using Deep Learning
2024-08, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
DOI:10.1016/j.labinv.2024.102094
PMID:38871058
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的框架，用于从苏木精和伊红染色的非小细胞肺癌组织切片中预测表皮生长因子受体（EGFR）突变亚型 | 利用深度学习技术从常规病理切片中预测EGFR突变亚型，无需分子检测 | 需要进一步的外部验证和临床应用评估 | 开发一种自动化、非侵入性、快速、成本效益高的方法来预测非小细胞肺癌患者的EGFR突变状态 | 非小细胞肺癌患者的EGFR突变亚型 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（Vision Transformer） | 图像 | 训练集和验证集分别来自中国科学技术大学（n=172）、安徽医科大学第二附属医院和皖南医学院第一附属医院（n=193），以及癌症基因组图谱数据集（n=81） | NA | NA | NA | NA |
| 290 | 2024-10-15 |
Leaf rolling detection in maize under complex environments using an improved deep learning method
2024-Aug-23, Plant molecular biology
IF:3.9Q1
DOI:10.1007/s11103-024-01491-4
PMID:39179745
|
研究论文 | 本文提出了一种改进的深度学习方法，用于在复杂环境中检测玉米叶卷曲现象 | 本文引入了卷积块注意力模块和可变形卷积网络v2，以增强特征提取能力和对目标形状和尺度变化的适应性 | NA | 深入理解叶卷曲现象，提高作物对环境压力的耐受性 | 玉米叶卷曲现象 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 包含严重遮挡、叶片尺度和形状变化以及复杂背景场景的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 291 | 2024-10-13 |
Machine learning, deep learning and hernia surgery. Are we pushing the limits of abdominal core health? A qualitative systematic review
2024-08, Hernia : the journal of hernias and abdominal wall surgery
IF:2.6Q1
DOI:10.1007/s10029-024-03069-x
PMID:38761300
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综述 | 本文系统综述了机器学习和深度学习在疝气手术中的应用 | 展示了机器学习在预测手术结果和识别术后并发症相关因素方面的潜力 | 研究数量有限，且研究对象和使用的模型类型各异 | 评估机器学习和人工智能在疝气手术中的应用 | 疝气手术中的机器学习和深度学习应用 | 机器学习 | NA | 机器学习, 深度学习 | 深度学习模型 (DLM) | 视频, 图像 | 共包含13篇研究文章，涉及腹股沟疝、腹壁疝或切口疝 | NA | NA | NA | NA |
| 292 | 2024-10-12 |
Computational design of myoglobin-based carbene transferases for monoterpene derivatization
2024-08-30, Biochemical and biophysical research communications
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.bbrc.2024.150160
PMID:38795453
|
研究论文 | 本研究利用计算机辅助蛋白质工程设计基于肌红蛋白的卡宾转移酶，用于单萜衍生物的合成 | 本研究通过计算机辅助设计和深度学习方法，扩展了血红蛋白催化反应的底物范围，为生物活性分子的合成提供了新的途径 | NA | 扩展血红蛋白催化卡宾转移反应的底物范围，探索其在天然产物功能化中的应用 | 基于肌红蛋白的卡宾转移酶及其在单萜衍生物合成中的应用 | 生物化学 | NA | 计算机辅助蛋白质工程 | LigandMPNN | 蛋白质结构 | 七种目标产物 | NA | NA | NA | NA |
| 293 | 2024-10-12 |
Contextual AI models for single-cell protein biology
2024-Aug, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02341-3
PMID:39039335
|
研究论文 | 介绍了一种名为PINNACLE的几何深度学习方法，用于生成上下文感知的蛋白质表示，以解决蛋白质相互作用建模的挑战 | 引入了PINNACLE，一种几何深度学习方法，能够生成上下文感知的蛋白质表示，并展示了其在多种下游任务中的优越性能 | 未提及具体限制 | 开发一种能够理解蛋白质功能和相互作用的新算法，以支持分子疗法的开发 | 蛋白质及其在不同细胞类型和组织中的相互作用 | 机器学习 | NA | 几何深度学习 | 几何深度学习模型 | 蛋白质相互作用网络 | 394,760个蛋白质表示，来自24种组织的156种细胞类型上下文 | NA | NA | NA | NA |
| 294 | 2024-10-11 |
A deep learning-based theoretical protocol to identify potentially isoform-selective PI3Kα inhibitors
2024-Aug, Molecular diversity
IF:3.9Q2
DOI:10.1007/s11030-023-10799-0
PMID:38305819
|
研究论文 | 本文设计了一种基于深度学习的理论协议，用于识别潜在的PI3Kα同工型选择性抑制剂 | 本文创新性地将机器学习与计算机药物设计策略相结合，开发了一种深度学习分类模型，用于筛选潜在的PI3Kα抑制剂 | 本文主要依赖于计算模型和分子对接技术，尚未进行实验验证 | 开发一种新的计算方法，用于识别具有同工型选择性的PI3Kα抑制剂 | PI3Kα抑制剂及其在癌症治疗中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习分类模型、分子对接 | 深度学习分类模型 | 物理化学描述符数据 | 662种化合物，最终筛选出12种潜在抑制剂 | NA | NA | NA | NA |
| 295 | 2024-10-09 |
AlphaFold predictions of fold-switched conformations are driven by structure memorization
2024-Aug-24, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51801-z
PMID:39181864
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研究论文 | 本文探讨了AlphaFold在预测折叠切换蛋白质结构方面的能力，发现其成功部分源于对训练集结构的记忆而非学习到的蛋白质能量学 | 首次系统评估了AlphaFold在预测折叠切换蛋白质结构方面的局限性，并揭示了其成功预测的部分原因 | AlphaFold在预测折叠切换蛋白质结构时表现不佳，部分成功源于对训练集结构的记忆而非学习到的蛋白质能量学 | 评估AlphaFold在预测折叠切换蛋白质结构方面的预测能力及其局限性 | 折叠切换蛋白质的结构预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | AlphaFold | 蛋白质结构 | 超过280,000个模型，包括AlphaFold2和AlphaFold3的多个实现 | NA | NA | NA | NA |
| 296 | 2024-10-09 |
CT-based synthetic contrast-enhanced dual-energy CT generation using conditional denoising diffusion probabilistic model
2024-Aug-02, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad67a1
PMID:39053511
|
研究论文 | 研究利用条件去噪扩散概率模型从非对比单能量CT扫描生成合成对比增强双能量CT图像 | 首次采用条件去噪扩散概率模型生成合成对比增强双能量CT图像，为缺乏双能量CT扫描仪的机构和不适合碘对比成像的患者提供了一种替代成像解决方案 | 研究样本仅限于130名头颈部癌症患者，结果的普适性有待进一步验证 | 解决双能量CT扫描仪稀缺和碘对比剂对高风险患者健康风险的问题 | 头颈部癌症患者的非对比单能量CT和对比增强双能量CT图像 | 计算机视觉 | 头颈部癌症 | 条件去噪扩散概率模型 | C-DDPM | 图像 | 130名头颈部癌症患者 | NA | NA | NA | NA |
| 297 | 2024-10-06 |
Data-driven quantum chemical property prediction leveraging 3D conformations with Uni-Mol
2024-Aug-19, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51321-w
PMID:39160169
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研究论文 | 本文介绍了一种利用3D构象进行量子化学性质预测的深度学习方法Uni-Mol+ | Uni-Mol+通过生成和迭代优化3D构象，显著提高了量子化学性质预测的准确性 | NA | 加速量子化学性质预测过程，提高预测准确性 | 量子化学性质预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 3D构象 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 298 | 2024-10-06 |
Probing perfection: The relentless art of meddling for pulmonary airway segmentation from HRCT via a human-AI collaboration based active learning method
2024-08, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102930
PMID:39047631
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研究论文 | 本文提出了一种基于人机协作的主动学习方法，用于从高分辨率CT图像中进行肺部气道分割 | 本文的创新点在于结合了多种查询策略和深度学习模型，通过人机协作的方式显著减少了标注数据的需求，提高了模型的性能 | 本文未详细讨论该方法在不同数据集上的泛化能力 | 本文旨在解决肺部气道分割中标注数据稀缺的问题，并提高深度学习模型的透明度和性能 | 本文的研究对象是肺部气道，通过高分辨率CT图像进行分割 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | UNet | 图像 | 使用了部分训练数据，具体数量未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 299 | 2024-10-06 |
Prediction of Freezing of Gait in Parkinson's disease based on multi-channel time-series neural network
2024-08, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102932
PMID:39004005
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研究论文 | 提出了一种基于多通道时间序列神经网络的帕金森病步态冻结预测方法 | 引入了一种新的多通道时间序列神经网络（MCT-Net），能够整合多通道步态特征，实现对步态冻结症状的提前预警 | 未提及 | 开发一种能够实时预测帕金森病步态冻结的方法，以提高患者的生活质量 | 帕金森病患者的步态冻结症状 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 多通道时间序列神经网络 | MCT-Net | 时间序列数据 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 300 | 2024-10-06 |
Enhancing stroke risk and prognostic timeframe assessment with deep learning and a broad range of retinal biomarkers
2024-08, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102927
PMID:38991398
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习和广泛视网膜生物标志物的自动系统，用于预测中风风险和估计其发生时间 | 利用全面的视网膜生物标志物和深度学习技术，提高了中风风险评估的准确性和时间框架的预测能力 | NA | 开发一种新的方法来提高中风风险评估的准确性和预测时间框架 | 中风风险（包括缺血性和出血性）及其发生时间 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 使用了UK Biobank和DRSSW数据集 | NA | NA | NA | NA |