深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1175 篇文献，本页显示第 1021 - 1040 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1021 | 2024-08-04 |
Development of a diagnostic support system for the fibrosis of nonalcoholic fatty liver disease using artificial intelligence and deep learning
2024-Aug, The Kaohsiung journal of medical sciences
DOI:10.1002/kjm2.12850
PMID:38819013
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研究论文 | 本研究开发了一个基于人工智能和深度学习的自动化诊断支持系统，用于评价非酒精性脂肪肝病的肝纤维化。 | 本研究提出了SMART AI-PATHO，这是泰国首个用于NAFLD肝组织分级的人工智能诊断工具，具备满意的性能。 | 样本规模相对较小，未来需要在更大样本上进行测试以提高准确性。 | 本研究旨在开发一种自动评估方法，以分析非酒精性脂肪肝病中的脂肪和纤维化。 | 研究对象为146名非酒精性脂肪肝病患者的核心活检样本。 | 人工智能 | 非酒精性脂肪肝病 | 人工智能、深度学习 | NA | 组织活检样本 | 146名参与者 |
| 1022 | 2024-08-04 |
EFG-CS: Predicting chemical shifts from amino acid sequences with protein structure prediction using machine learning and deep learning models
2024-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.5096
PMID:38979954
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研究论文 | 本文提出了一种新的网络服务器EFG-CS，用于从氨基酸序列中预测化学位移 | 本研究首次证明生成AI蛋白模型能够预测接近实验模型的NMR化学位移 | 依赖于预测的蛋白质结构，可能对某些特殊情况没有足够的预测能力 | 本研究旨在提高从氨基酸序列和蛋白质结构预测NMR化学位移的准确性 | 主要研究对象为氨基酸序列及其对应的NMR化学位移 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 图神经网络 | 化学位移数据 | 用于研究的样本数量及其类型未提供 |
| 1023 | 2024-08-04 |
Predicting Emission Wavelengths in Benzobisoxazole-Based OLEDs with Gradient Boosted Ensemble Models
2024-Aug-01, The journal of physical chemistry. A
DOI:10.1021/acs.jpca.4c00077
PMID:39008894
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研究论文 | 本文展示了使用梯度增强集成模型准确预测基于苯并噁唑的荧光发射器的发射波长 | 首次使用基于全交叉分子和其组成片段分子的机器学习模型进行发射波长预测，且准确性与最先进的深度学习模型相当 | 样本量较小，仅有50个分子，可能限制模型的泛化能力 | 预测苯并噁唑基OLED的发射波长 | 50个苯并噁唑基荧光发射分子 | 机器学习 | NA | 密度泛函理论（DFT） | 梯度增强模型 | 化学分子数据 | 50个分子 |
| 1024 | 2024-08-04 |
Deep Learning for Pneumothorax Detection on Chest Radiograph: A Diagnostic Test Accuracy Systematic Review and Meta Analysis
2024-Aug, Canadian Association of Radiologists journal = Journal l'Association canadienne des radiologistes
DOI:10.1177/08465371231220885
PMID:38189265
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meta-analysis | 本文系统评价了使用深度学习算法在胸部X光片上检测气胸的整体表现 | 本研究通过元分析展示了深度学习在气胸检测中的高灵敏度和特异性，提供了潜在的临床应用价值 | 本文仅涵盖至2023年1月10日的已发表研究，且可能存在偏倚评估的局限性 | 评估深度学习算法在胸部X光片中检测气胸的准确性 | 使用成人患者的数据并结合计算机辅助检测的气胸研究 | digital pathology | NA | 深度学习 | NA | 影像 | 包含2300项研究，34111名患者和34075张胸部X光片 |
| 1025 | 2024-08-04 |
Machine and deep learning algorithms for classifying different types of dementia: A literature review
2024-Aug-01, Applied neuropsychology. Adult
DOI:10.1080/23279095.2024.2382823
PMID:39087520
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文献综述 | 这篇文章讨论了使用机器学习和深度学习算法在不同类型痴呆症分类中的应用 | 比较和对比了不同的机器学习算法在痴呆症诊断中的优势和局限性 | 过分依赖机器学习和深度学习技术可能不够充分，需进一步证据支持 | 探讨机器学习和深度学习算法在痴呆症早期识别和治疗中的应用 | 讨论阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、路易体痴呆和血管性痴呆 | 机器学习 | 痴呆症 | 机器学习 | 支持向量机、人工神经网络、决策树、随机森林 | NA | NA |
| 1026 | 2024-08-04 |
Efficient Deep Model Ensemble Framework for Drug-Target Interaction Prediction
2024-Aug-01, The journal of physical chemistry letters
IF:4.8Q1
DOI:10.1021/acs.jpclett.4c01509
PMID:39038219
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研究论文 | 提出了一种简单高效的药物-靶点相互作用预测模型EADTN。 | 创新的特征适应技术和基于Shapley值的方法提高了模型的可靠性和可解释性。 | 目前的深度学习方法在预测性能和假阴性方面存在不足。 | 准确预测药物-靶点相互作用，以促进药物开发。 | 药物与靶点之间的相互作用。 | 机器学习 | NA | NA | 集成模型 | 数据集 | NA |
| 1027 | 2024-08-04 |
Revolutionizing Aneurysm detection: The role of artificial intelligence in reducing rupture rates
2024-Aug-01, Neurosurgical review
IF:2.5Q1
DOI:10.1007/s10143-024-02636-1
PMID:39088154
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研究论文 | 该文章探讨了人工智能在降低脑动脉瘤破裂率中的作用 | 文章通过结合人工智能和机器学习技术，展示了对脑动脉瘤的检测和破裂风险预测的高准确性 | 该研究未提供具体的大规模样本数据支持其结论 | 研究旨在探讨人工智能技术在脑动脉瘤检测中的应用及其对患者结果的影响 | 研究对象为脑动脉瘤，包括未破裂和已破裂的病例 | 机器学习 | 脑动脉瘤 | CT血管成像，机器学习 | 深度学习，PointNet++ | 影像 | NA |
| 1028 | 2024-08-04 |
The digital revolution in pathology: Towards a smarter approach to research and treatment
2024-Aug, Tumori
DOI:10.1177/03008916241231035
PMID:38606831
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综述 | 这篇综述文章介绍了人工智能在肿瘤学中的应用与挑战 | 文章结构清晰，系统性地介绍了人工智能的基础知识及其在临床研究和医疗中的应用 | 没有深入探讨某些特定AI工具的实际临床效果和应用限制 | 旨在为研究人员、临床医生和政策制定者提供有关在肿瘤学中采用人工智能的信息与指导 | 研究对象包括人工智能在肿瘤学中的应用，特别是诊断影像和病理学 | 人工智能 | 肿瘤 | NA | 专家系统、经典机器学习与深度学习 | NA | NA |
| 1029 | 2024-08-04 |
Integrated machine learning and deep learning for predicting diabetic nephropathy model construction, validation, and interpretability
2024-Aug, Endocrine
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s12020-024-03735-1
PMID:38393509
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研究论文 | 构建了一种用于辅助诊断糖尿病肾病的风险预测模型 | 结合了机器学习和深度学习算法以构建和验证预测模型 | 未提及具体的样本和疾病的多样性对模型影响的限制 | 探索利用机器学习算法构建糖尿病肾病的风险预测模型 | 糖尿病肾病患者的数据 | 机器学习 | 糖尿病肾病 | 机器学习 | 随机森林 | 数据集 | NA |
| 1030 | 2024-08-04 |
Forecasting daily total pollen concentrations on a global scale
2024-Aug, Allergy
IF:12.6Q1
DOI:10.1111/all.16227
PMID:38995241
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研究论文 | 本研究使用CatBoost和深度学习模型预测全球范围内的每日总花粉浓度 | 提出了利用深度学习模型和CatBoost进行全球花粉浓度预测的新方法 | 预测效果在不同城市之间差异较大，部分城市的预测准确性较低 | 加强全球尺度花粉浓度的预测能力 | 涵盖五大洲23个城市的每日总花粉浓度 | 机器学习 | NA | CatBoost，深度学习 | NA | 气象数据，花粉浓度数据 | 23个城市 |
| 1031 | 2024-08-04 |
A stepwise strategy integrating dynamic stress CT myocardial perfusion and deep learning-based FFRCT in the work-up of stable coronary artery disease
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10562-x
PMID:38214735
|
研究论文 | 该研究验证了一种新颖的分步策略，通过限制CT衍生的分数流量储备(FFRCT)和保留心肌灌注成像(CT-MPI)以优化稳定性冠状动脉疾病的诊断。 | 提出了一种结合动态应激CT心肌灌注与基于深度学习的FFRCT的分步策略，提高了诊断效率 | 研究是回顾性，样本规模相对较小，可能影响结果的广泛适用性 | 研究旨在优化稳定性冠状动脉疾病的诊断流程 | 87名患者，这些患者因怀疑或已知冠状动脉疾病接受了相关检査 | 数字病理学 | 冠状动脉疾病 | 动态CT心肌灌注成像、深度学习 | NA | 连续的患者数据 | 87名患者 |
| 1032 | 2024-08-04 |
Deep learning-based multimodal segmentation of oropharyngeal squamous cell carcinoma on CT and MRI using self-configuring nnU-Net
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10585-y
PMID:38243135
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的模型在CT和MRI上对口咽鳞状细胞癌的分割效果 | 采用自配置的nnU-Net框架进行多模态影像的分割，展示了其在CT和MRI上的可靠性和准确性 | 单中心的回顾性研究，样本量有限 | 评估深度学习模型对口咽鳞状细胞癌进行分割的有效性 | 91名口咽鳞状细胞癌患者 | 数字病理 | 口咽癌 | nnU-Net | 自配置nnU-Net | CT和MRI影像 | 91名患者（开发组56名，测试组1 13名，测试组2 22名） |
| 1033 | 2024-08-04 |
MI-DenseCFNet: deep learning-based multimodal diagnosis models for Aureus and Aspergillus pneumonia
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10578-3
PMID:38231392
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研究论文 | 建立并融合了一个多输入DenseNet诊断模型，以区分金黄色葡萄球菌肺炎和曲霉肺炎 | MI-DenseCFNet结合了深度学习神经网络与关键临床特征，显著提高了诊断准确性 | 样本量仅为60名患者，可能影响模型的广泛适用性 | 提高diagnostic accuracy和效率以区分金黄色葡萄球菌肺炎和曲霉肺炎 | 60名临床确诊的金黄色葡萄球菌肺炎及曲霉肺炎患者 | 计算机视觉 | 肺炎 | 深度学习 | DenseNet | 图像和临床数据 | 60名患者 |
| 1034 | 2024-08-04 |
Three-dimensional heavily T2-weighted FLAIR in the detection of blood-labyrinthine barrier leakage in patients with sudden sensorineural hearing loss: comparison with T1 sequences and application of deep learning-based reconstruction
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10580-9
PMID:38231393
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研究论文 | 本文比较了在突发性神经性听力丧失患者中检测血迷路屏障泄漏的三维重T2加权FLAIR与其他序列的效果。 | 通过深度学习重建提高了三维重T2加权FLAIR在检测外淋巴增强方面的敏感性。 | 样本量相对较小，仅限于单侧突发性神经性听力丧失患者。 | 研究不同MRI序列在检测血迷路屏障泄漏中的有效性。 | 54名接受耳部MRI的单侧突发性神经性听力丧失患者。 | 数字病理学 | 突发性神经性听力丧失 | MRI | 深度学习重建 | 图像 | 54名患者 |
| 1035 | 2024-08-04 |
Anti-HER2 therapy response assessment for guiding treatment (de-)escalation in early HER2-positive breast cancer using a novel deep learning radiomics model
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10609-7
PMID:38329503
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的放射组学模型DeepTEPP，用于早期HER2阳性乳腺癌的抗HER2治疗反应评估 | 该研究开发了一种新型的基于MRI的深度学习模型DeepTEPP，能够非侵入性地预测抗HER2的有效性并指导抗HER2治疗策略的调整 | 需进行前瞻性验证以确认DeepTEPP的有效性和适用性 | 研究目的是为了精确风险分层，指导抗HER2策略的（减）加强 | 研究对象为726例接受不同抗HER2治疗的HER2阳性乳腺癌患者 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | MRI | 深度学习模型 (DeepTEPP) | 影像 | 726例HER2阳性乳腺癌患者 |
| 1036 | 2024-08-04 |
Deep learning-based white matter lesion volume on CT is associated with outcome after acute ischemic stroke
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10584-z
PMID:38285103
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的白质病灶体积在急性缺血性中风患者中的应用 | 提出使用深度学习模型测量白质病灶体积，作为评估静脉溶栓效果和风险因素 | 该研究为事后分析，可能存在偏倚，且结果需要进一步验证 | 开发和验证深度学习模型以测量CT上白质病灶的体积，并评估其作为静脉溶栓反应修饰因子的潜力 | 急性缺血性中风患者，特别是在静脉溶栓和血管内治疗过程中 | 数字病理学 | 急性缺血性中风 | 深度学习 | NA | 影像 | 516名患者 |
| 1037 | 2024-08-04 |
Diagnostic accuracy of an artificial intelligence algorithm versus radiologists for fracture detection on cervical spine CT
2024-Aug, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10559-6
PMID:38206401
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研究论文 | 本文比较了人工智能算法在颈椎CT中检测骨折的诊断准确性与放射科医师的表现 | 该研究展示了人工智能在发现放射科医师未发现的颈椎骨折方面的潜力 | 人工智能在检测需要稳定治疗的骨折方面的敏感性低于放射科医师，并且漏检率较高 | 评估人工智能在颈椎骨折检测中的诊断准确性 | 对2007年至2014年间的成千上万名患者的CT扫描进行分析 | 医学影像处理 | NA | 深度学习 | NA | CT影像 | 2368个扫描 |
| 1038 | 2024-08-05 |
Tennis player actions dataset for human pose estimation
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110665
PMID:39071962
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研究论文 | 本文描述了一个用于人类姿态估计的网球动作数据集 | 构建了一个新的数据集，专注于网球运动中的人类姿态估计，包括具体的网球动作 | 数据集仅限于从朋友的网球视频中提取，可能存在样本多样性不足的问题 | 为网球训练和人类姿态估计提供一个新的数据集 | 研究对象是网球运动员的姿态动作 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | OpenPose | 视频 | NA |
| 1039 | 2024-08-05 |
A dataset for multimodal music information retrieval of Sotho-Tswana musical videos
2024-Aug, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110672
PMID:39071970
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研究论文 | 介绍了一个针对Sotho-Tswana音乐视频的多模态音乐信息检索数据集 | 首次建立针对低资源语言Sotho-Tswana的多模态音乐信息检索数据集 | 缺乏广泛的多模态数据集，可能无法涵盖所有音乐信息检索应用 | 促进多模态音乐信息检索应用的发展 | Sotho-Tswana文化的音乐视频数据集 | 机器学习 | NA | Python程序处理和特征提取 | NA | 视频、文本、音频 | 涉及多个Sotho-Tswana音乐视频 |
| 1040 | 2024-08-05 |
Early warning of hepatocellular carcinoma in cirrhotic patients by three-phase CT-based deep learning radiomics model: a retrospective, multicentre, cohort study
2024-Aug, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102718
PMID:39070173
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研究论文 | 本研究开发并验证了一个基于三期CT的深度学习放射组学模型，用于在肝硬化患者中早期警告肝细胞癌（HCC）。 | 该研究提出了一个新型的ALARM模型，结合了深度学习放射组学与临床变量，能够有效预测大多数HCC病例的短期发展。 | 本研究的限制包括样本主要来自特定的11个中心，可能影响模型的外部适应性。 | 研究的目的是为了开发和验证一个早期警告HCC的模型，以改善肝硬化患者的诊断结果。 | 研究对象为1858名肝硬化患者，收集了他们的三期CT影像及实验室结果。 | 数字病理学 | 肝癌 | 深度学习放射组学 | ALARM模型 | 影像 | 1858名肝硬化患者 |