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 721 - 740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 721 | 2024-08-21 |
A novel groundnut leaf dataset for detection and classification of groundnut leaf diseases
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110763
PMID:39156669
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研究论文 | 本研究提供了一个新的花生叶部疾病检测与分类数据集，包含1720张在实际种植田中拍摄的健康和病害花生叶图像 | 该研究首次提供了一个专门针对花生叶部疾病的数据集，用于训练和评估深度学习模型 | NA | 旨在促进开发先进的深度学习方法，帮助农民准确识别花生叶部疾病，提高产量 | 花生叶部疾病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 1720张花生叶图像 | NA | NA | NA | NA |
| 722 | 2024-08-21 |
An annotated image dataset of pests on different coloured sticky traps acquired with different imaging devices
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110741
PMID:39156668
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research paper | 本文介绍了一个新的图像数据集，该数据集包含两种常见储粮害虫（赤拟谷盗和米象）在不同颜色粘虫板上的图像，使用三种不同设备（DSLR、网络摄像头和智能手机）拍摄 | 首次提供了一个包含不同颜色粘虫板和不同成像设备拍摄的害虫图像数据集，用于计算机视觉和深度学习算法的研究 | NA | 研究计算机视觉和机器学习在自动识别和计数粘虫板上害虫的应用 | 赤拟谷盗和米象 | computer vision | NA | NA | deep learning | image | 包含两种害虫在四种颜色粘虫板上的图像，使用三种不同设备拍摄，并分为训练、验证和测试部分 | NA | NA | NA | NA |
| 723 | 2024-08-20 |
Deep learning improves quality of intracranial vessel wall MRI for better characterization of potentially culprit plaques
2024-08-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69750-4
PMID:39152167
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研究论文 | 本研究通过深度学习技术提高颅内血管壁磁共振成像的质量，以更好地识别潜在的罪魁祸首斑块 | 深度学习技术显著提高了颅内血管壁成像的图像质量，包括信号噪声比和对比噪声比，并增强了斑块和内斑块出血的检测能力 | 研究为回顾性分析，样本量相对较小 | 提高颅内血管壁成像的质量，以便更准确地识别和评估潜在的罪魁祸首斑块 | 颅内血管壁成像的质量和深度学习技术的应用 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 磁共振成像 | 深度学习 | 图像 | 117名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 724 | 2024-08-20 |
Variational tensor neural networks for deep learning
2024-Aug-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69366-8
PMID:39152160
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研究论文 | 本文提出将张量网络（TN）与神经网络框架结合，采用变分DMRG启发式训练技术，构建可扩展的张量神经网络（TNN）架构 | 引入张量网络与神经网络结合的方法，以及变分DMRG启发式训练技术，提高了神经网络在大规模参数空间中的训练效率 | NA | 解决深度神经网络在大规模神经元情况下遇到的扩展性限制问题 | 设计并验证张量神经网络在回归、分类和图像识别任务中的准确性和效率 | 机器学习 | NA | 张量网络（TN） | 张量神经网络（TNN） | 图像 | MNIST手写数字数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 725 | 2024-08-20 |
A comparative analysis of classical and machine learning methods for forecasting TB/HIV co-infection
2024-08-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69580-4
PMID:39152187
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研究论文 | 本研究比较了经典统计和机器学习模型在预测TB/HIV合并感染病例方面的效果 | 研究发现深度学习模型，特别是双向LSTM和CNN-LSTM，显著优于经典方法 | NA | 评估和比较不同模型在预测TB/HIV合并感染病例中的表现 | TB/HIV合并感染病例的预测 | 机器学习 | NA | NA | SVR, XGBoost, LSTM, CNN, GRU, CNN-GRU, CNN-LSTM | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 726 | 2024-08-20 |
Metaheuristics based dimensionality reduction with deep learning driven false data injection attack detection for enhanced network security
2024-Aug-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-69806-5
PMID:39152172
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研究论文 | 本文提出了一种基于混合元启发式降维与深度学习的虚假数据注入攻击检测技术，以增强网络安全性 | 引入了一种新的混合元启发式降维与深度学习技术（HMDR-DLFDIA），用于检测分布系统中的虚假数据注入攻击 | 未提及具体限制 | 旨在识别和分类分布系统中的虚假数据注入攻击，以提高网络安全性 | 分布系统中的虚假数据注入攻击 | 机器学习 | NA | 混合元启发式降维，深度学习 | 堆叠自编码器（SAE） | 数据 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 727 | 2024-08-20 |
Biologically interpretable multi-task deep learning pipeline predicts molecular alterations, grade, and prognosis in glioma patients
2024-Aug-16, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-024-00670-2
PMID:39152182
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研究论文 | 开发了一种端到端的多任务深度学习（MDL）管道，用于同时预测胶质瘤患者的分子改变、组织学分级和预后，并提供模型预测的生物学机制 | 该研究开发了一种生物学可解释的多任务深度学习管道，能够同时预测胶质瘤的分子改变、分级和预后，并提供了生物学机制的解释 | NA | 开发一种能够同时预测胶质瘤分子改变、分级和预后的多任务深度学习管道，并解释其生物学机制 | 胶质瘤患者的分子改变、组织学分级和预后 | 机器学习 | 脑肿瘤 | 深度学习 | 多任务深度学习模型 | MRI图像 | 2776名胶质瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 728 | 2024-08-20 |
Deep learning-based prediction of indication for cracked tooth extraction using panoramic radiography
2024-Aug-16, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-024-04721-9
PMID:39152384
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研究论文 | 本文研究了使用全景放射摄影和深度学习模型预测裂牙拔除指征的可行性 | 首次尝试使用深度学习模型通过全景放射摄影预测裂牙拔除的指征 | 模型的特异性较低，范围在52.63-60.77% | 确定使用深度学习预测裂牙拔除指征的可行性 | 418颗牙齿的全景放射图像，包括209颗正常牙齿和209颗裂牙 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | InceptionV3, ResNet50, EfficientNetB0 | 图像 | 418颗牙齿 | NA | NA | NA | NA |
| 729 | 2024-08-20 |
Artificial Intelligence Enabled Interpretation of ECG Images to Predict Hematopoietic Cell Transplantation Toxicity
2024-Aug-16, Blood advances
IF:7.4Q1
DOI:10.1182/bloodadvances.2024013636
PMID:39158065
|
研究论文 | 本文利用人工智能技术解读心电图图像，预测造血细胞移植后的心脏并发症和总体生存率 | AI-ECG技术为造血细胞移植后的个性化风险评估提供了一种新策略 | NA | 探讨AI-ECG技术在预测造血细胞移植后心脏并发症和总体生存率方面的应用 | 接受造血细胞移植的血液恶性肿瘤患者 | 机器学习 | 血液恶性肿瘤 | 深度学习 | NA | 图像 | 1377名患者（849名自体造血细胞移植和528名异基因造血细胞移植接受者） | NA | NA | NA | NA |
| 730 | 2024-08-20 |
Technical note: MR image-based synthesis CT for CyberKnife robotic stereotactic radiosurgery
2024-Aug-13, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad6a62
PMID:39094608
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研究论文 | 本研究旨在探讨基于深度学习的合成CT图像是否能在CyberKnife机器人立体定向放射手术中实现精确的剂量计算。 | 本研究将基于MR的合成CT预测扩展到CyberKnife机器人立体定向放射手术，扩展了仅MR放射治疗的应用场景。 | NA | 研究基于深度学习的合成CT图像在CyberKnife机器人立体定向放射手术中的剂量计算准确性。 | 研究对象为CyberKnife机器人立体定向放射手术中的MR图像和CT图像。 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-net卷积神经网络 | 图像 | 使用了2446对MR-CT图像进行训练，并使用551张MR图像进行测试。 | NA | NA | NA | NA |
| 731 | 2024-08-20 |
Bridging pharmacology and neural networks: A deep dive into neural ordinary differential equations
2024-Aug, CPT: pharmacometrics & systems pharmacology
DOI:10.1002/psp4.13149
PMID:38992975
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综述 | 本文深入探讨了神经常微分方程（Neural ODEs）在药物开发和临床药理学中的应用 | Neural ODEs结合了机制模型和深度学习模型，能够精确模拟连续动态系统 | 将Neural ODEs应用于临床试验数据集（具有稀疏和不规则时间测量）存在挑战 | 探讨Neural ODEs在模型指导的药物开发中的应用 | Neural ODEs在处理稀疏和不规则数据方面的能力 | 机器学习 | NA | Neural ODEs | 混合模型 | 临床数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 732 | 2024-08-20 |
MRI-based deep learning and radiomics for prediction of occult cervical lymph node metastasis and prognosis in early-stage oral and oropharyngeal squamous cell carcinoma: a diagnostic study
2024-Aug-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001578
PMID:38729119
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研究论文 | 本文构建并评估了一种基于深度学习特征和放射组学特征的术前诊断方法，用于预测早期口腔和口咽鳞状细胞癌中的隐匿性颈部淋巴结转移 | 提出了基于MRI的Resnet50深度学习模型，该模型在诊断隐匿性颈部淋巴结转移和预测早期口腔和口咽鳞状细胞癌的预后方面表现出高能力 | NA | 开发和评估一种新的术前诊断方法，以预测早期口腔和口咽鳞状细胞癌中的隐匿性颈部淋巴结转移 | 早期口腔和口咽鳞状细胞癌患者 | 机器学习 | 口腔癌 | MRI | Resnet50 | 图像 | 319名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 733 | 2024-08-20 |
Estimating three-dimensional foot bone kinematics from skin markers using a deep learning neural network model
2024-Aug, Journal of biomechanics
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.112252
PMID:39116677
|
研究论文 | 本研究提出了一种深度学习神经网络模型，用于通过皮肤标记估计三维足骨运动学 | 该研究首次使用非侵入性方法通过皮肤标记来估计足骨的运动学，填补了这一领域的空白 | NA | 旨在开发一种非侵入性方法来测量足骨在运动中的运动学 | 人类足部的26块骨头及其在运动中的协调运动 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 11名健康成年人和13具尸体标本 | NA | NA | NA | NA |
| 734 | 2024-08-19 |
Deep learning for detecting and characterizing oil and gas well pads in satellite imagery
2024-Aug-15, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-50334-9
PMID:39147770
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研究论文 | 本文提出了一种利用高分辨率卫星图像通过深度学习方法自动绘制油气井垫和储罐的技术 | 该方法在专家策划的数据集上实现了高精度，能够检测到现有数据集中未包含的大量油气井垫和储罐 | 该方法仍存在一些挑战，解决这些挑战后，可以实现全球可扩展的公共框架来绘制油气基础设施 | 为了填补全国和全球油气基础设施数据的空白，实现一个透明、全面和准确的油气基础设施地理空间数据库 | 油气井垫和储罐 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 在二叠纪和丹佛-朱尔斯堡盆地进行了验证，检测到超过70,000个油气井垫和超过169,000个储罐 | NA | NA | NA | NA |
| 735 | 2024-08-19 |
Artificial organic afferent nerves enable closed-loop tactile feedback for intelligent robot
2024-Aug-15, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51403-9
PMID:39147776
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研究论文 | 本文报道了一种人工有机传入神经，通过集成压力激活的有机电化学突触晶体管和人工机械感受器，实现了低操作偏置（-0.6 V），并展示了其在智能机器人中的应用，能够实现闭环触觉反馈。 | 本文创新性地开发了一种人工有机传入神经，能够模拟突触行为，为下一代智能神经机器人和低功耗仿生电子设备提供了突破。 | NA | 研究目的是模拟触觉感觉神经，以实现机器人中的人工智能高级感觉功能。 | 研究对象是人工有机传入神经及其在智能机器人中的应用。 | 机器人学 | NA | 有机电化学突触晶体管 | 深度学习模型 | 触觉模式信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 736 | 2024-08-19 |
An assessment of global land susceptibility to wind erosion based on deep-active learning modelling and interpretation techniques
2024-Aug-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70125-y
PMID:39147802
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研究论文 | 本研究首次开发了一种基于深度学习（DL）和主动学习（AL）模型及其组合（如RNN、RNN-AL、GRU和GRU-AL）以及三种解释技术（协同矩阵、SHAP决策图和ALE图）的全球土地风蚀敏感性空间准确映射方法 | 首次结合深度学习和主动学习模型及其组合，并应用三种解释技术来映射全球土地风蚀敏感性 | NA | 开发一种新的方法来准确映射全球土地风蚀敏感性，以减轻其破坏性后果 | 全球土地风蚀敏感性 | 机器学习 | NA | 深度学习（DL）、主动学习（AL）、Harris Hawk优化特征选择算法 | RNN、RNN-AL、GRU、GRU-AL | 空间数据 | 全球土地，分为非常低、低、中等、高和非常高敏感性等级 | NA | NA | NA | NA |
| 737 | 2024-08-19 |
Converging deep learning and human-observed tumor-adipocyte interaction as a biomarker in colorectal cancer
2024-Aug-15, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00589-6
PMID:39147895
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研究论文 | 本文研究了肿瘤-脂肪特征（TAF）和SARIFA（间质反应性侵袭前沿区域）在结直肠癌（CRC）中的重叠，并探讨了肿瘤-脂肪细胞相互作用的生物学和预后意义。 | 本文证明了人类观察的SARIFA和基于深度学习的TAF作为形态学生物标志物之间的显著重叠，表明将基于深度学习的图像特征与独立开发的组织病理学生物标志物相结合是一种有前景的工具。 | NA | 研究肿瘤-脂肪特征（TAF）和SARIFA在结直肠癌中的重叠及其生物学和预后意义。 | 结直肠癌（CRC）患者的肿瘤-脂肪特征（TAF）和SARIFA。 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习（DL）算法 | NA | 图像 | 使用了TCGA-CRC基因表达数据 | NA | NA | NA | NA |
| 738 | 2024-08-19 |
Automated Behavioral Coding to Enhance the Effectiveness of Motivational Interviewing in a Chat-Based Suicide Prevention Helpline: Secondary Analysis of a Clinical Trial
2024-Aug-01, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/53562
PMID:39088244
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研究论文 | 本研究使用人工智能模型对动机性访谈（MI）行为进行分类，并探讨在心理健康在线热线中作为咨询师自动化支持工具的可行性 | 本研究首次使用深度学习模型BERTje对MI行为进行分类，并展示了其在心理健康在线热线中的应用潜力 | 研究结果依赖于数据集的大小和训练样本的充足性，且目前仅限于特定领域和语言 | 探讨人工智能模型在分类动机性访谈行为中的表现，并评估其在临床实践中作为咨询师支持工具的可行性 | 动机性访谈（MI）行为分类及在心理健康在线热线中的应用 | 机器学习 | NA | 机器学习 | BERTje | 文本 | 253个MI咨询聊天会话，包含23,982条编码消息 | NA | NA | NA | NA |
| 739 | 2024-08-19 |
Directed Evolution of Escherichia coli Nissle 1917 to Utilize Allulose as Sole Carbon Source
2024-Aug, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202301385
PMID:38415955
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研究论文 | 本研究通过适应性实验室进化和荧光激活液滴分选技术，指导大肠杆菌Nissle 1917利用阿洛酮糖作为唯一碳源 | 本研究发现了新的代谢途径，增强了阿洛酮糖的吸收和转化，为阿洛酮糖的可持续利用提供了新的可能性 | NA | 研究旨在增强大肠杆菌Nissle 1917对阿洛酮糖的利用能力 | 大肠杆菌Nissle 1917 | 生物技术 | NA | 适应性实验室进化（ALE）、荧光激活液滴分选（FADS）、全基因组测序（WGS）、CRISPR干扰（CRISPRi） | NA | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 740 | 2024-08-18 |
ChineseMPD: A Semantic Segmentation Dataset of Chinese Martial Arts Classic Movie Props
2024-Aug-14, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03701-6
PMID:39143093
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research paper | 本文介绍了一个大规模、高精度的中国武侠电影道具语义分割数据集ChineseMPD | ChineseMPD数据集是目前最大的电影道具语义分割数据集，为电影道具提供了详细的语义分割标注 | NA | 填补现有语义分割数据集在动作电影道具方面的研究空白 | 中国武侠电影片段中的道具 | computer vision | NA | deep learning | NA | video | 32,992个道具对象 | NA | NA | NA | NA |