深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1080 篇文献，本页显示第 541 - 560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 541 | 2024-08-23 |
Deep learning large-scale drug discovery and repurposing
2024-Aug, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-024-00679-4
PMID:39169261
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研究论文 | 本文介绍了一种通过分析线粒体表型变化来识别药物作用机制（MOA）的方法 | 开发了一种名为MitoReID的深度学习模型，使用重识别（ReID）框架和膨胀3D ResNet骨干网络，成功识别了六种未训练药物的MOA，并验证了天然化合物表儿茶素作为环氧合酶-2抑制剂的MOA | NA | 加速大规模药物发现和再利用 | 药物的作用机制（MOA） | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 570,096个单细胞图像，涉及1,068种美国食品药品监督管理局批准的药物 |
| 542 | 2024-08-30 |
Raman spectroscopic deep learning with signal aggregated representations for enhanced cell phenotype and signature identification
2024-Aug, PNAS nexus
IF:2.2Q1
DOI:10.1093/pnasnexus/pgae268
PMID:39192845
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research paper | 本文介绍了一种新的2D图像类双信号和成分聚合表示方法，通过重构拉曼光谱和主成分，增强了细胞表型和特征识别的拉曼光谱深度学习。 | 引入了2D图像类双信号和成分聚合表示方法，改进了拉曼光谱的数据学习，使新的ConvNet模型DSCARNets在多个基准数据集上显著优于现有机器学习和深度学习模型。 | 文章未明确提及现有方法的具体局限性，但提到了高维、无序和低样本的拉曼光谱数据对现有模型的挑战。 | 旨在通过改进拉曼光谱的数据表示方法，提高细胞表型和特征识别的准确性。 | 研究对象为拉曼光谱数据及其在细胞表型和特征识别中的应用。 | machine learning | NA | 拉曼光谱 | ConvNet | 光谱数据 | 涉及六个基准数据集和四个额外数据集 |
| 543 | 2024-08-29 |
The prognostic value of visual and automatic coronary calcium scoring from low-dose computed tomography-[15O]-water positron emission tomography
2024-Aug-26, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeae081
PMID:38525588
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研究论文 | 本研究旨在验证通过低剂量计算机断层扫描（LDCT）自动和视觉评分冠状动脉钙化（CAC）的准确性，并评估在[15O]-水正电子发射断层扫描（PET）心肌灌注成像（MPI）期间获取的LDCT扫描对主要不良心脏事件（MACE）预测的附加价值 | 本研究首次评估了在[15O]-水PET MPI期间获取的LDCT扫描对CAC评分的附加价值，并使用深度学习方法进行自动评分 | 风险组分类的一致性仅为中等，且样本量相对较小 | 验证LDCT扫描中CAC评分的准确性并评估其对MACE预测的附加价值 | 572名疑似冠状动脉疾病患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 低剂量计算机断层扫描（LDCT） | 深度学习 | 图像 | 572名患者 |
| 544 | 2024-08-29 |
Preliminary Evaluation of Fine-Tuning the OpenDeLD Deidentification Pipeline Across Multi-Center Corpora
2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI240515
PMID:39176896
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研究论文 | 本研究评估了OpenDeID去标识化管道在多中心语料库中的微调效果，以提高电子健康记录（EHR）二次使用中的患者隐私保护 | 采用混合去标识化策略，结合深度学习和上下文规则，提高了EHR数据中敏感信息的保护能力 | NA | 评估和增强电子健康记录二次使用中的患者隐私保护 | OpenDeID去标识化管道在不同语料库中的性能 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | BioBERT | 文本 | 4,038份报告 |
| 545 | 2024-08-29 |
Deep learning assisted segmentation of the lumbar intervertebral disc: a systematic review and meta-analysis
2024-Aug-21, Journal of orthopaedic surgery and research
IF:2.8Q1
DOI:10.1186/s13018-024-05002-5
PMID:39169382
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meta-analysis | 本研究旨在评估深度学习技术在磁共振图像中腰椎间盘分割的性能并探索改进策略 | 本研究通过系统评价和荟萃分析方法，综合评估了深度学习模型在腰椎间盘分割中的表现 | 由于纳入研究在算法框架和结果报告上的异质性，结论应谨慎解释 | 评估深度学习技术在腰椎间盘分割中的性能并探索改进策略 | 腰椎间盘分割 | machine learning | NA | deep learning | NA | image | 45项研究被纳入系统评价，其中16项提供了完整的分割性能数据 |
| 546 | 2024-08-29 |
Deep learning-enhanced R-loop prediction provides mechanistic implications for repeat expansion diseases
2024-Aug-16, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.110584
PMID:39188986
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research paper | 本文介绍了DeepER，一种基于深度学习的R-loop预测工具，用于研究人类R-loop的形成及其在重复序列扩张疾病中的机制。 | DeepER工具在性能上优于现有工具，能够准确地进行全基因组R-loop注释，并揭示了某些串联重复序列与R-loop形成之间的强关联。 | NA | 开发和应用一种准确的计算工具来研究人类R-loop，并探索其在重复序列扩张疾病中的机制。 | R-loop的形成及其在重复序列扩张疾病中的作用。 | machine learning | NA | deep learning | deep learning model | genomic data | NA |
| 547 | 2024-08-29 |
Fully Automatic Deep Learning Model for Spine Refracture in Patients with OVCF: A Multi-Center Study
2024-Aug, Orthopaedic surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1111/os.14155
PMID:38952050
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研究论文 | 本文构建了一种基于骨转换标志物和CT的全新预测模型，用于识别更易遭受脊柱再骨折的患者 | 该研究首次结合骨转换标志物和CT图像，利用深度学习模型预测脊柱再骨折，提高了预测的准确性和临床实用性 | 研究仅回顾性收集了三个医疗中心的数据，样本量和数据来源的限制可能影响模型的泛化能力 | 构建一种新的预测模型，用于识别脊柱再骨折的高风险患者 | 383名骨质疏松性椎体压缩骨折患者 | 机器学习 | 骨质疏松症 | CT | Densenet 121-3D | 图像 | 383名患者，其中训练集240例，验证集63例，测试集80例 |
| 548 | 2024-08-29 |
Precision Drug Repurposing: A Deep Learning Toolkit for Identifying 34 Hyperpigmentation-Associated Genes and Optimizing Treatment Selection
2024-Aug-01, Annals of plastic surgery
IF:1.4Q3
DOI:10.1097/SAP.0000000000004007
PMID:38896860
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研究论文 | 本研究利用深度学习工具包识别与色素沉着过度相关的34个基因，并优化治疗选择 | 本研究采用综合方法，结合文本挖掘、基因富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络和功能富集分析，以及网络中心性参数，以识别与色素沉着过度密切相关的基因，并利用深度学习工具包进行药物-靶点相互作用预测 | NA | 探索计算方法在识别色素沉着过度治疗中新靶向疗法的潜力 | 识别与色素沉着过度相关的基因及潜在治疗药物 | 机器学习 | 皮肤疾病 | 文本挖掘、基因富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络分析 | 深度学习 | 基因数据、蛋白质数据 | 34个与色素沉着过度相关的基因，35种潜在治疗药物 |
| 549 | 2024-08-29 |
Loss of plasticity in deep continual learning
2024-Aug, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-024-07711-7
PMID:39169245
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研究论文 | 本文探讨了深度学习方法在持续学习环境下的表现，发现标准深度学习方法在持续学习设置中逐渐失去可塑性，最终学习效果不如浅层网络 | 提出了一种持续反向传播算法，通过不断向网络注入多样性来维持可塑性 | 研究仅限于使用ImageNet数据集和强化学习问题，未涉及其他类型的数据和任务 | 探究深度学习方法在持续学习环境下的有效性 | 深度学习方法在持续学习环境下的可塑性 | 机器学习 | NA | 深度学习方法，反向传播算法 | 深度神经网络 | 图像 | 使用经典的ImageNet数据集 |
| 550 | 2024-08-29 |
A prediction model based on deep learning and radiomics features of DWI for the assessment of microsatellite instability in endometrial cancer
2024-Aug, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.70046
PMID:39171859
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习（DL）和放射组学特征的扩散加权成像（DWI）预测模型在评估子宫内膜癌（EC）微卫星不稳定（MSI）状态中的效能 | 本研究结合了DL特征、放射组学特征、临床变量和ADC值，通过随机森林（RF）分类器构建了一个优化的预测模型，该模型在训练和测试集中的AUC值均显示出显著提升 | NA | 评估基于DWI特征的预测模型在识别子宫内膜癌微卫星不稳定状态中的有效性 | 子宫内膜癌患者 | 机器学习 | 妇科肿瘤 | 扩散加权成像（DWI） | 随机森林（RF）和逻辑回归 | 图像 | 116名子宫内膜癌患者，分为训练集（81名）和测试集（35名） |
| 551 | 2024-08-29 |
Longitudinal Changes in Choroidal Vascularity in Myopic and Non-Myopic Children
2024-Aug-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.8.38
PMID:39177994
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研究论文 | 本研究评估了儿童时期脉络膜血管特征的纵向变化及其与眼球生长和屈光不正的关系 | 使用深度学习软件工具自动分析高分辨率光学相干断层扫描（OCT）图像，并计算脉络膜血管指数（CVI）、脉络膜腔和基质厚度的变化 | NA | 评估儿童时期脉络膜血管特征的纵向变化及其与眼球生长和屈光不正的关系 | 101名儿童（41名近视，60名非近视，年龄10-15岁）的脉络膜血管特征 | NA | NA | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习 | 图像 | 101名儿童 |
| 552 | 2024-08-29 |
Automatic Determination of Endothelial Cell Density From Donor Cornea Endothelial Cell Images
2024-Aug-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.8.40
PMID:39177992
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研究论文 | 本文使用自监督深度学习分割模型自动确定供体角膜内皮细胞图像中的内皮细胞密度 | 采用自监督深度学习方法进行内皮细胞边界的分割，提高了内皮细胞密度测量的准确性 | 研究仅限于两个眼库提供的图像，可能需要进一步验证以确保普遍适用性 | 开发一种自动评估供体角膜内皮细胞图像的方法，以准确测量内皮细胞密度 | 供体角膜内皮细胞图像及其内皮细胞密度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 自监督深度学习模型 | 图像 | 15,138张单独特定的内皮细胞图像来自8169名供体，以及174张基于图像和组织质量的供体内皮细胞图像 |
| 553 | 2024-08-29 |
Fully automated hybrid approach on conventional MRI for triaging clinically significant liver fibrosis: A multi-center cohort study
2024-Aug, Journal of medical virology
IF:6.8Q1
DOI:10.1002/jmv.29882
PMID:39185672
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研究论文 | 本研究旨在构建一个结合放射组学和临床数据的模型（CoRC模型），用于筛查临床显著性肝纤维化，并探讨该模型对基于瞬时弹性成像的肝硬度测量的附加价值 | 本研究采用深度学习（ResUNet）自动分割全肝的放射组学评分，结合临床变量，构建了一个新的CoRC模型，该模型在内部、时间和外部测试集中均表现优于传统方法 | 本研究为回顾性研究，且样本来自两个中心，可能存在选择偏倚 | 开发一种可靠的非侵入性工具，精确诊断临床显著性肝纤维化 | 595名经活检证实患有肝纤维化的患者 | 数字病理学 | 肝病 | MRI | ResUNet | 图像 | 595名患者，分为训练集（276）、内部测试集（118）、时间测试集（96）和外部测试集（105） |
| 554 | 2024-08-29 |
Automated measurement of lumbar pedicle screw parameters using deep learning algorithm on preoperative CT scans
2024-Aug, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100627
PMID:39188420
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研究论文 | 本研究旨在利用术前计算机断层扫描（CT）图像和深度学习算法，开发并评估一种自动测量腰椎椎弓根螺钉参数的框架 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，能够准确识别术前CT扫描上的标志点，并自动生成与腰椎椎弓根螺钉放置相关的参数 | NA | 开发并评估一种自动测量腰椎椎弓根螺钉参数的框架 | 腰椎椎弓根螺钉参数的自动测量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习算法 | 深度学习模型 | 图像 | 1410张轴向术前CT图像，来自282名患者 |
| 555 | 2024-08-29 |
Shomikoron: Dataset to discover equations from Bangla Mathematical text
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110742
PMID:39188909
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研究论文 | 本文介绍了一个新的孟加拉语数学方程数据集，旨在推进孟加拉语中的数学方程识别研究 | 该数据集是首个用于从文本中识别孟加拉语数学方程的数据集 | 数据集目前仅包含3430个观察值，可能需要进一步扩展以提高识别准确性 | 推进孟加拉语中的数学方程识别技术 | 孟加拉语数学方程的识别 | 自然语言处理 | NA | NA | NA | 文本 | 3430个观察值 |
| 556 | 2024-08-29 |
Deep Learning Sequence Models for Transcriptional Regulation
2024-Aug, Annual review of genomics and human genetics
IF:7.7Q1
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研究论文 | 本文探讨了使用基于序列的深度学习模型来解析基因表达的调控代码，并解释基因组变异的转录效应 | 开发了能够预测人类基因组中任何非编码变异功能后果的方法，并能系统地描述其影响，超越了仅通过实验或定量遗传学研究所能达到的范围 | NA | 解析基因表达的调控代码并解释基因组变异的转录效应 | DNA序列中的模式与转录调控的生物化学和调控特性之间的关系 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 序列模型 | DNA序列 | NA |
| 557 | 2024-08-29 |
Integrating Large-Scale Protein Structure Prediction into Human Genetics Research
2024-Aug, Annual review of genomics and human genetics
IF:7.7Q1
|
综述 | 本文综述了深度学习模型在蛋白质结构预测和蛋白质变体预测方面的最新进展，特别强调了这些进展对人类遗传学和健康的影响。 | 介绍了AlphaFold2及相关方法在基于序列的结构预测方面的重大进步，以及这些计算方法在优先处理人类群体中数百万未注释的错义蛋白质变体方面的价值。 | 未提及具体限制。 | 探讨深度学习模型在蛋白质结构和变体预测中的应用，以及这些技术如何促进人类遗传学研究。 | 蛋白质结构预测和蛋白质变体预测。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | AlphaFold2 | 蛋白质序列 | 数百万错义蛋白质变体 |
| 558 | 2024-08-28 |
Transformer for low concentration image denoising in magnetic particle imaging
2024-Aug-27, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad6ede
PMID:39137818
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研究论文 | 本文提出了一种基于稀疏轻量级Transformer模型的深度学习方法，用于磁粒子成像（MPI）图像的去噪和质量提升 | 提出的残差局部Transformer结构降低了模型复杂性，避免了过拟合，并通过信息保留块增强了图像细节的特征提取能力 | NA | 改善低浓度MPI图像的质量 | 低浓度磁粒子成像图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer | 图像 | 模拟和真实MPI图像数据，真实图像样本的Fe浓度低至67gml |
| 559 | 2024-08-28 |
Classification of optic neuritis in neuromyelitis optica spectrum disorders (NMOSD) on MRI using CNN with transfer learning and manipulation of pre-processing on augmentation
2024-Aug-27, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad6f17
PMID:39142299
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研究论文 | 本研究使用迁移学习和预处理增强技术，通过八种先进的卷积神经网络（CNN）模型对神经脊髓炎光谱障碍（NMOSD）患者的视神经炎（ON）进行MRI分类 | 首次利用深度学习技术对NMOSD患者的MRI图像中的ON变化进行分类 | NA | 旨在通过迁移学习的CNN模型对NMOSD患者是否存在慢性ON进行分类 | NMOSD患者的视神经炎（ON） | 计算机视觉 | 神经脊髓炎光谱障碍 | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 图像 | NA |
| 560 | 2024-08-28 |
ASO Visual Abstract: Development and Validation Study of the Prognostic Impact of Deep Learning-Determined Myxoid Stroma After Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with Esophageal Squamous Cell Carcinoma
2024-Aug-26, Annals of surgical oncology
IF:3.4Q1
DOI:10.1245/s10434-024-16099-7
PMID:39187666
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |