深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 1074 篇文献,本页显示第 361 - 380 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
361 2024-09-13
The impact of AI-enabled CRM systems on organizational competitive advantage: A mixed-method approach using BERTopic and PLS-SEM
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文探讨了AI驱动的CRM系统对组织竞争优势的影响,采用混合方法研究 本文结合BERTopic主题建模和PLS-SEM方法,分析了AI-CRM系统的关键特征及其对组织竞争优势的影响 NA 探讨AI-CRM系统的关键特征及其对组织竞争优势的影响 AI-CRM系统的关键特征及其对组织竞争优势的影响 机器学习 NA BERTopic主题建模,PLS-SEM NA 文本 NA
362 2024-09-13
Systematic review and meta-analysis on the classification metrics of machine learning algorithm based radiomics in hepatocellular carcinoma diagnosis
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
综述 本文系统综述和荟萃分析了基于机器学习算法的放射组学在肝细胞癌诊断中的分类指标表现 评估了机器学习驱动的放射组学在肝细胞癌诊断中的分类性能,并发现LASSO作为特征选择器和Logistic Regression作为分类器在二分类问题中的适用性 仅评估了2018年至2022年间的436篇文章中的34篇,可能存在选择偏倚 评估机器学习驱动的放射组学在肝细胞癌诊断中的分类性能 肝细胞癌的诊断 机器学习 肝癌 放射组学 Logistic Regression 图像 12个队列研究
363 2024-09-13
Development of deep learning model for diagnosing muscle-invasive bladder cancer on MRI with vision transformer
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 开发并验证了一种基于Vision Transformer的深度学习模型,用于在MRI上自动诊断肌肉浸润性膀胱癌 使用Vision Transformer模型在MRI上诊断肌肉浸润性膀胱癌,并展示了其优于传统卷积神经网络的性能 研究为多中心回顾性研究,样本量相对较小,且未提及模型的泛化能力在其他数据集上的表现 开发和验证一种能够自动诊断肌肉浸润性膀胱癌的深度学习模型 肌肉浸润性膀胱癌的MRI图像 计算机视觉 膀胱癌 深度学习 Vision Transformer (ViT) 和卷积神经网络 (CNN) MRI图像 训练集包含170名患者,测试集包含53名患者
364 2024-09-13
The technological assessment of green buildings using artificial neural networks
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本研究旨在构建一个全面的评估模型,用于高效评估绿色建筑中的适用技术 本研究结合物联网和人工神经网络,提出了一种混合评估模型,显著提高了建筑环境参数和能耗预测的准确性和稳定性 NA 构建一个全面的评估模型,用于高效评估绿色建筑中的适用技术 绿色建筑中的适用技术 机器学习 NA 物联网 (IoT)、人工神经网络 (ANN) 多层感知器 (MLP)、长短期记忆 (LSTM) 物理量数据、经济指标数据 包括温度、湿度、光照强度等物理量数据,以及能源效率和建筑运营成本等经济指标数据
365 2024-09-13
TSpred: a robust prediction framework for TCR-epitope interactions using paired chain TCR sequence data
2024-08-02, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 提出了一种名为TSpred的深度学习框架,用于基于配对链TCR序列数据预测TCR-表位相互作用 结合了CNN和注意力机制,设计了互惠注意力机制,提高了对未见表位的泛化能力和模型解释性 未提及 开发一种稳健的预测框架,用于预测TCR-表位相互作用,应用于癌症免疫疗法和疫苗设计 TCR-表位相互作用 机器学习 NA 深度学习 CNN和注意力机制 序列数据 未提及
366 2024-09-13
BertSNR: an interpretable deep learning framework for single-nucleotide resolution identification of transcription factor binding sites based on DNA language model
2024-08-02, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 提出了一种名为BertSNR的可解释深度学习框架,用于在单核苷酸分辨率下识别转录因子结合位点 BertSNR通过多任务学习整合序列级和标记级信息,基于预训练的DNA语言模型,显著提高了转录因子结合位点预测的准确性和可解释性 NA 开发一种高分辨率和可解释的计算方法,用于识别转录因子结合位点 转录因子结合位点 计算生物学 NA 深度学习 BertSNR DNA序列 NA
367 2024-09-13
Attention-based approach to predict drug-target interactions across seven target superfamilies
2024-08-02, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本文介绍了一种基于注意力机制的方法(MMAtt-DTA),用于预测跨七个目标超家族的药物-靶点相互作用 提出了一种新的基于注意力机制的方法(MMAtt-DTA),该方法在预测药物-靶点相互作用方面表现优异,超过了现有的十四种最先进的机器学习、深度学习和图方法 NA 旨在开发一种高效的方法来预测药物-靶点相互作用,以支持药物再利用和新药机制的发现 药物-靶点相互作用,特别是跨七个目标超家族的相互作用 机器学习 癌症 注意力机制 MMAtt-DTA 生物活性数据 185,676个药物-靶点对
368 2024-09-13
PGAT-ABPp: harnessing protein language models and graph attention networks for antibacterial peptide identification with remarkable accuracy
2024-08-02, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 提出了一种名为PGAT-ABPp的新型深度学习方法,用于高精度识别抗菌肽 利用AlphaFold2预测的结构和预训练的蛋白质语言模型ProtT5构建图,并通过图注意力网络(GAT)学习全局判别特征 NA 开发一种高精度的模型用于抗菌肽的识别 抗菌肽(ABPs) 机器学习 NA 图注意力网络(GAT) 深度学习模型 蛋白质结构数据 独立测试数据集
369 2024-09-13
Advancing mRNA subcellular localization prediction with graph neural network and RNA structure
2024-08-02, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本文提出了一种名为Allocator的多视角并行深度学习框架,用于预测mRNA的亚细胞定位,并结合了RNA序列和结构信息 本文的创新点在于首次将RNA的二级结构信息纳入mRNA亚细胞定位预测模型中,并提出了多视角并行深度学习框架Allocator 本文未提及具体的局限性 本文的研究目的是开发一种能够准确预测mRNA亚细胞定位的计算工具,以深化对基因调控网络的理解 本文的研究对象是mRNA的亚细胞定位及其与RNA序列和结构的关系 机器学习 NA 图神经网络 多层感知器、多头自注意力机制、图神经网络 RNA序列、RNA结构 NA
370 2024-09-13
Deep Learning Reconstruction of Accelerated MRI: False-Positive Cartilage Delamination Inserted in MRI Arthrography Under Traction
2024-Aug-01, Topics in magnetic resonance imaging : TMRI
研究论文 本文探讨了深度学习在加速MRI重建中的应用,特别是在关节造影牵引下的MRI图像重建中出现的假阳性软骨剥离问题 本文首次报道了深度学习重建加速MRI数据时可能出现的假阳性软骨剥离和软骨缺陷 本文仅展示了一个病例,未来需要对这种新技术进行更全面的测试,特别是训练数据选择带来的系统偏差 研究深度学习在加速MRI重建中的应用及其潜在问题 右髋关节的MRI图像 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 1名30岁健康男性患者
371 2024-09-13
Preface to the special issue of Food and Chemical Toxicology on "New approach methodologies and machine learning in food safety and chemical risk assessment: Development of reproducible, open-source, and user-friendly tools for exposure, toxicokinetic, and toxicity assessments in the 21st century"
2024-Aug, Food and chemical toxicology : an international journal published for the British Industrial Biological Research Association IF:3.9Q1
评论 本特刊包含关于毒理学和风险评估领域中各种新方法学(NAMs)应用的文章 介绍了多种新方法学(NAMs),包括高通量筛选、定量结构-活性关系(QSAR)建模、生理药代动力学(PBPK)建模、网络毒理学分析、分子对接模拟、组学、机器学习、深度学习和“模板与锚点”多尺度计算建模 NA 探讨新方法学和机器学习在食品安全和化学风险评估中的应用 新方法学(NAMs)在毒理学和风险评估中的应用 毒理学 NA 高通量筛选、定量结构-活性关系(QSAR)建模、生理药代动力学(PBPK)建模、网络毒理学分析、分子对接模拟、组学、机器学习、深度学习 NA NA NA
372 2024-09-13
Automated shape-independent assessment of the spatial distribution of proton density fat fraction in vertebral bone marrow
2024-Aug, Zeitschrift fur medizinische Physik IF:2.4Q2
研究论文 提出了一种自动标准化评估椎体骨髓体积和质子密度脂肪分数(PDFF)空间分布的方法 基于深度学习图像分割,将单个椎体的骨髓PDFF映射到圆柱模板并校正其相对于水平面的倾斜,实现了形状无关的空间PDFF分布特征化 仅在60名健康个体中进行了测试,未涉及疾病状态或干预效果的评估 开发一种自动方法,用于标准化评估椎体骨髓的体积和PDFF的空间分布 椎体骨髓的体积和质子密度脂肪分数(PDFF)的空间分布 计算机视觉 NA 深度学习图像分割 NA 图像 60名健康个体(30名男性,30名女性)
373 2024-09-11
Hybrid ensemble - deep transfer model for early cassava leaf disease classification
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于混合集成-深度迁移模型的方法,用于早期木薯叶病害的分类 开发了三种新的混合模型,并展示了高准确率的结果 NA 提高木薯叶病害早期检测的准确性 木薯叶病害 计算机视觉 NA 深度学习 混合集成模型 图像 NA
374 2024-09-11
An improved deep convolutional neural network-based YouTube video classification using textual features
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度卷积神经网络和文本特征的改进方法,用于YouTube视频分类 本文设计了一种深度卷积神经网络(DCNN),并结合循环神经网络(RNN)和门控循环单元(GRU)进行性能比较,实验结果表明该方法在YouTube视频分类中取得了最高的ROC AUC分数和准确率 NA 开发一种基于人工智能的方法来分类YouTube视频 YouTube视频及其相关的文本信息,如标题、描述、用户标签等 计算机视觉 NA 深度学习 深度卷积神经网络(DCNN)、循环神经网络(RNN)、门控循环单元(GRU) 文本 一个包含9个类别的大型数据集
375 2024-09-11
Improved FasterViT model for citrus disease diagnosis
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种改进的FasterViT模型,用于柑橘病害诊断,通过结合CNN和ViT的优势,提高了模型在不同环境条件下识别植物叶片病害的能力 本文的创新点在于提出了一种先进的混合CNN-ViT框架,通过交叉阶段交替使用Mixup和Cutout方法,增强了模型的鲁棒性和泛化能力,并采用了Triplet Attention和AdaptiveAvgPool机制来降低训练成本 本文的局限性在于仅在柑橘病害数据集上进行了测试,未来需要在更多种类的植物病害数据集上验证模型的通用性 本文的研究目的是提高深度学习模型在不同环境条件下识别植物叶片病害的准确性,并降低训练成本 本文的研究对象是柑橘病害的诊断 计算机视觉 柑橘病害 深度学习 混合CNN-ViT框架 图像 本文使用了自建的小规模柑橘病害数据集(in-field small dataset)和PlantVillage数据集进行测试
376 2024-09-11
Optimizing MobileNetV2 for improved accuracy in early gastric cancer detection based on dynamic pelican optimizer
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于人工智能的胃癌自动诊断框架,使用定制的深度学习模型MobileNetV2,并通过动态鹈鹕优化算法(DPOA)进行优化 本文的创新点在于结合了MobileNetV2和动态鹈鹕优化算法(DPOA),以提高胃癌早期检测的准确性 尽管结果令人鼓舞,但仍需进一步研究,特别是需要更大和更多样化的数据集以及全面的临床验证来验证该方法的有效性 本文的研究目的是提高胃癌早期检测的准确性和速度 本文的研究对象是胃癌的早期检测 计算机视觉 胃癌 动态鹈鹕优化算法(DPOA) MobileNetV2 图像 数据集分为训练集(80%)和测试集(20%)
377 2024-09-11
Deep learning-based state of charge estimation for electric vehicle batteries: Overcoming technological bottlenecks
2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的电动汽车电池荷电状态(SOC)估算方法,旨在解决电池管理中的关键挑战并提高电动汽车效率 该研究的创新点在于整合了来自宝马i3电动汽车的真实驾驶数据,使模型能够捕捉影响SOC的复杂动态因素,并显著提高估算精度 NA 提高电动汽车电池荷电状态估算的准确性,促进能源节约和碳减排 电动汽车电池的荷电状态 机器学习 NA 深度学习 深度学习网络 多维数据(包括环境因素、车辆参数和电池属性) 72次实际驾驶测试,包含25种环境变量
378 2024-09-11
Automated Interpretation of Lung Sounds by Deep Learning in Children With Asthma: Scoping Review and Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats Analysis
2024-Aug-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1
综述 本文对人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献进行了范围综述,并进行了优势、劣势、机会和威胁分析 本文创新性地结合了范围综述和SWOT分析,全面评估了人工智能在儿童哮喘肺音分析中的应用 纳入的研究质量普遍较低,缺乏外部验证,且数据收集和解释缺乏标准化 客观回顾人工智能辅助儿童哮喘肺音分析的文献,并提供其优势、劣势、机会和威胁的平衡评估 儿童哮喘患者的肺音分析 机器学习 哮喘 人工智能 NA 音频 学术文献搜索中纳入7项研究,灰色文献搜索中纳入11项研究
379 2024-09-11
Anatomically constrained tractography of the fetal brain
2024-Aug-15, NeuroImage IF:4.7Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的解剖学约束胎儿脑部纤维束追踪方法 通过在dMRI空间中直接进行胎儿脑组织准确分割,显著提高了纤维束追踪的准确性,并能重建高度弯曲的纤维束如视辐射 NA 改进胎儿脑部扩散加权磁共振成像中的纤维束追踪技术 胎儿脑部白质纤维束 计算机视觉 NA 扩散加权磁共振成像(dMRI) 深度学习方法 图像 独立测试数据
380 2024-09-11
MRGM: An enhanced catalog of mouse gut microbial genomes substantially broadening taxonomic and functional landscapes
2024-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 本文介绍了MRGM,一个包含42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组的全面目录,显著扩展了小鼠肠道微生物的分类和功能范围 MRGM通过改进的基因组质量评估技术,捕获了先前未被充分代表的分类群,并将小鼠肠道微生物蛋白的基因本体注释率从3.2%提高到60% NA 增强小鼠肠道微生物组研究的转化价值,提供详细和高品质的小鼠肠道微生物基因组目录 小鼠肠道微生物基因组 NA NA 深度学习 NA 基因组 42,245个非冗余小鼠肠道细菌基因组,涵盖1,524个物种
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