深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1164 篇文献，本页显示第 461 - 480 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 461 | 2024-10-20 |
Forecasting carbon dioxide emissions in Chongming: a novel hybrid forecasting model coupling gray correlation analysis and deep learning method
2024-Sep-17, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-024-13092-1
PMID:39287717
|
研究论文 | 本文介绍了一种新的混合预测模型，用于预测上海崇明的二氧化碳排放量 | 结合灰色关联分析和深度学习方法，提出了一种创新的混合预测模型，能够准确预测二氧化碳排放量 | NA | 预测区域二氧化碳排放量，为实现全球碳中和提供支持 | 上海崇明的二氧化碳排放量 | 机器学习 | NA | 灰色关联分析、深度学习 | 双通道池化卷积神经网络（DCNN）、门控循环单元（GRU）网络 | 数据 | 2000年至2022年的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 462 | 2024-10-20 |
The Role of Deep Learning and Gait Analysis in Parkinson's Disease: A Systematic Review
2024-Sep-13, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24185957
PMID:39338702
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综述 | 本文系统回顾了深度学习和步态分析在帕金森病中的应用 | 探讨了深度学习技术在帕金森病诊断和监测中的新兴应用 | 仅涵盖了2018年至2023年间发表的25篇文章，可能未全面反映该领域的最新进展 | 评估深度学习技术在帕金森病步态分析中的应用潜力 | 帕金森病患者及其步态数据 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 深度学习 | 卷积神经网络和姿态估计网络 | 信号和视频 | 25篇相关研究文章 | NA | NA | NA | NA |
| 463 | 2024-10-20 |
Efficacy of compressed sensing and deep learning reconstruction for adult female pelvic MRI at 1.5 T
2024-Sep-10, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-024-00506-5
PMID:39254920
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研究论文 | 研究压缩感知和深度学习重建在1.5T女性盆腔MRI中的效果 | 首次比较了压缩感知结合深度学习重建与传统并行成像在女性盆腔MRI中的图像质量和检查时间 | 样本量较小，仅包括52名女性患者 | 评估压缩感知和深度学习重建在1.5T女性盆腔MRI中提高图像质量和缩短检查时间的能力 | 52名患有各种盆腔疾病的女性患者 | 计算机视觉 | NA | 压缩感知和深度学习重建 | NA | 图像 | 52名女性患者 | NA | NA | NA | NA |
| 464 | 2024-10-20 |
Enhancing voxel-based dosimetry accuracy with an unsupervised deep learning approach for hybrid medical image registration
2024-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17129
PMID:38772037
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研究论文 | 本文介绍了一种用于混合医学图像变形的无监督深度学习网络CoRX-NET，以提高基于体素的剂量测定精度 | 提出了一种基于Swin-transformer的无监督深度学习网络CoRX-NET，用于混合医学图像的变形配准，并引入了交叉缝合层以增强SPECT和CT特征的融合 | NA | 开发一种新的无监督深度学习网络，以提高混合医学图像配准的准确性，从而改进基于体素的剂量测定 | 177Lu DOTATATE SPECT/CT数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Swin-transformer | 图像 | 36组SPECT/CT数据集，其中22组用于训练/内部验证，14组用于外部验证 | NA | NA | NA | NA |
| 465 | 2024-10-20 |
Dear-PSM: A deep learning-based peptide search engine enables full database search for proteomics
2024-Sep, Smart medicine
DOI:10.1002/SMMD.20240014
PMID:39420951
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的肽段搜索引擎Dear-PSM，支持全数据库搜索 | Dear-PSM不限制肽段质量误差，匹配每个光谱到数据库中的所有肽段，并将每个肽段的变异修饰数量从传统的3-20增加，利用倒排索引技术和深度学习算法进行肽段验证，实现了速度和内存消耗的显著提升 | NA | 解决肽段光谱匹配中的时间限制和解释能力问题 | 肽段光谱匹配和蛋白质组学数据 | 蛋白质组学 | NA | 深度学习 | NA | 质谱数据 | 不同物种和仪器的复杂质谱数据 | NA | NA | NA | NA |
| 466 | 2024-10-20 |
Computer-aided diagnosis of cystic lung diseases using CT scans and deep learning
2024-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17252
PMID:39422997
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的计算机辅助诊断方法，用于自动分割CT扫描图像中的肺实质并准确诊断囊性肺疾病 | 本文提出了一种两阶段的深度学习方法，能够实现肺实质的分割和囊性肺疾病的分类，相较于之前的单一囊性肺疾病诊断任务，本文方法能够在早期实现多种囊性肺疾病的诊断 | NA | 实现计算机辅助诊断囊性肺疾病 | 囊性肺疾病（CLDs）的自动诊断 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | U-Net模型、MPIRMNet模型 | CT扫描图像 | 543名患者，共4718张CT切片图像用于验证分割方法，16290张CT切片图像用于验证分类方法 | NA | NA | NA | NA |
| 467 | 2024-10-19 |
Correction: "Selective ensemble methods for deep learning segmentation of major vessels in invasive coronary angiography" DOI: https://doi.org/10.1002/mp.16554
2024-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17332
PMID:39423010
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 468 | 2024-10-19 |
Strong Diagnostic Performance of Single Energy 256-row Multidetector Computed Tomography with Deep Learning Image Reconstruction in the Assessment of Myocardial Fibrosis
2024-Sep-15, Internal medicine (Tokyo, Japan)
DOI:10.2169/internalmedicine.2615-23
PMID:38346744
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研究论文 | 研究了使用深度学习图像重建的256排多探测器计算机断层扫描在评估心肌纤维化中的诊断性能 | 首次探讨了使用低管电压单能量扫描和深度学习图像重建的256排多探测器CT在检测心肌异常晚期增强和测量心肌细胞外体积中的应用 | 研究样本量较小，仅包括50名患者 | 评估新型256排多探测器CT结合深度学习图像重建在检测心肌异常晚期增强和测量心肌细胞外体积中的诊断准确性 | 心肌纤维化和心肌细胞外体积 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习图像重建 | 深度学习模型 | 图像 | 50名疑似心肌病的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 469 | 2024-10-19 |
Deep learning-based low-dose CT simulator for non-linear reconstruction methods
2024-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17232
PMID:38843540
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的图像域方法，用于从临床剂量CT图像生成低剂量CT图像，适用于非线性重建方法 | 本文的创新点在于提出了一种基于深度学习的图像域方法，能够在没有投影数据或重建方法访问权限的情况下生成低剂量CT图像 | 本文的局限性在于仅使用了脑部CT扫描数据进行验证，未来可能需要扩展到其他类型的CT扫描 | 开发一种基于深度学习的图像域方法，用于生成适用于非线性重建方法的低剂量CT图像 | 临床剂量CT图像和低剂量CT图像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络（CNN） | U-net | 图像 | 326对脑部CT扫描图像，分为训练集（251对）、验证集（25对）和测试集（50对） | NA | NA | NA | NA |
| 470 | 2024-10-19 |
Managing spatio-temporal heterogeneity of susceptibles by embedding it into an homogeneous model: A mechanistic and deep learning study
2024-Sep, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012497
PMID:39348420
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研究论文 | 本研究提出了一种新的建模框架，通过引入连续招募过程将易感者的时空异质性整合到同质模型中，并使用神经网络近似招募率来开发通用微分方程（UDE）模型 | 本研究的创新点在于将易感者的时空异质性整合到同质模型中，并通过神经网络近似招募率来开发UDE模型，同时预设特定的招募率形式并开发机械模型 | 本研究的局限性在于仅使用了上海COVID Omicron变种爆发的数据进行模型训练和校准，可能限制了模型的普适性 | 本研究旨在通过整合易感者的时空异质性来提高传染病预测的准确性，并为控制传染病提供决策支持 | 本研究的主要研究对象是易感者的时空异质性及其对传染病传播的影响 | 机器学习 | NA | 神经网络 | UDE模型 | 数据 | 本研究使用了上海COVID Omicron变种爆发的数据进行模型训练和校准 | NA | NA | NA | NA |
| 471 | 2024-10-19 |
Deep learning architecture for scatter estimation in cone-beam computed tomography head imaging with varying field-of-measurement settings
2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.5.053501
PMID:39416361
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研究论文 | 本文研究了在不同测量场大小设置下，利用深度学习架构估计锥束计算机断层扫描头部成像中的散射 | 本文提出了一种利用测量场大小信息来提高散射估计性能的方法，并通过实验验证了其有效性 | 本文仅探讨了测量场大小对散射估计的影响，未来可以进一步研究其他变量如管电压、扫描几何和患者大小 | 评估深度学习网络在不同测量场大小下的散射估计性能，并开发利用测量场大小信息提高性能的方法 | 锥束计算机断层扫描图像中的散射估计 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net, Spline-Net, DSE-Net | 图像 | 训练集包含18种测量场大小，测试集包含30种未见过的测量场大小，以及水和临床CBCT扫描数据 | NA | NA | NA | NA |
| 472 | 2024-10-18 |
Leveraging artificial intelligence in vaccine development: A narrative review
2024-09, Journal of microbiological methods
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.mimet.2024.106998
PMID:39019262
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综述 | 本文综述了人工智能在疫苗开发中的应用，重点关注抗原选择、表位预测、佐剂识别和优化策略 | 人工智能算法利用基因组数据、蛋白质结构和免疫系统相互作用来预测抗原表位、评估免疫原性并优先进行实验 | 数据异质性、模型可解释性和监管考虑是实现人工智能在疫苗开发中全部潜力的挑战 | 探讨人工智能在疫苗开发中的作用，加速安全有效疫苗的交付 | 疫苗开发中的抗原选择、表位预测、佐剂识别和优化策略 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | NA | 基因组数据、蛋白质结构 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 473 | 2024-10-17 |
DOCTer: a novel EEG-based diagnosis framework for disorders of consciousness
2024-09-24, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad7904
PMID:39255823
|
研究论文 | 提出了一种基于EEG的新型诊断框架DOCTer，用于区分意识障碍患者中的最小意识状态和无反应觉醒综合征 | DOCTer框架通过提取时间-频率特征和微状态，结合临床特征，实现了端到端的意识障碍诊断 | NA | 通过EEG信号区分最小意识状态和无反应觉醒综合征 | 意识障碍患者 | 机器学习 | NA | EEG | 深度学习 | EEG信号 | 409个静息状态EEG记录，包括128个无反应觉醒综合征和187个最小意识状态病例 | NA | NA | NA | NA |
| 474 | 2024-10-17 |
Integrating spatial and temporal features for enhanced artifact removal in multi-channel EEG recordings
2024-09-19, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad788d
PMID:39250956
|
研究论文 | 本文提出了一种新的去噪网络STFNet，通过整合空间和时间特征来增强多通道EEG记录中的伪影去除效果 | 本文创新性地利用自注意力机制显式建模EEG通道间的关系，以提升去噪性能 | NA | 提升多通道EEG记录中的伪影去除效果 | 多通道EEG信号中的伪影 | 机器学习 | NA | 自注意力机制 | STFNet | EEG信号 | 公开基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 475 | 2024-10-17 |
PD-ARnet: a deep learning approach for Parkinson's disease diagnosis from resting-state fMRI
2024-09-18, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad788b
PMID:39250928
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的帕金森病诊断方法PD-ARnet，利用静息态fMRI数据进行自动诊断 | 开发了一种双分支3D特征提取器和相关驱动加权模块，以捕捉低频振幅和区域同质性的互补信息，并通过注意力增强融合模块有效融合特征 | NA | 开发一种自动化的帕金森病诊断方法，减少诊断过程中的主观性，提高诊断效率和一致性 | 帕金森病 | 机器学习 | 神经退行性疾病 | 静息态功能磁共振成像（rs-fMRI） | 深度学习模型 | 图像 | 145个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 476 | 2024-10-16 |
Clinical Significance of Pose Estimation Methods Compared with Radiographic Parameters in Adolescent Patients with Idiopathic Scoliosis
2024-Sep-27, Spine surgery and related research
IF:1.2Q3
DOI:10.22603/ssrr.2023-0269
PMID:39399450
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研究论文 | 本文研究了姿势估计方法在青少年特发性脊柱侧弯患者中的临床意义，并与放射学参数进行了比较 | 首次探讨了姿势估计在临床摄影中的应用潜力，并建立了青少年特发性脊柱侧弯患者的摄影参数 | 研究样本量较小，仅涉及42名患者，且未探讨姿势估计方法在不同设备上的适用性 | 探讨姿势估计方法在青少年特发性脊柱侧弯患者中的临床应用，并评估其与放射学参数的相关性 | 青少年特发性脊柱侧弯患者及其脊柱矫正手术和保守治疗 | 计算机视觉 | 脊柱侧弯 | 姿势估计 | NA | 图像 | 42名青少年特发性脊柱侧弯患者 | NA | NA | NA | NA |
| 477 | 2024-10-15 |
ECG-Image-Database: A Dataset of ECG Images with Real-World Imaging and Scanning Artifacts; A Foundation for Computerized ECG Image Digitization and Analysis
2024-Sep-25, ArXiv
PMID:39398215
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研究论文 | 介绍了一个名为ECG-Image-Database的大型多样化心电图图像数据集，包含真实世界的扫描和成像伪影 | 首次创建了一个包含真实世界伪影的高保真合成心电图图像数据集，为心电图图像数字化和分析提供了基础 | NA | 开发和提供一个用于心电图图像数字化和分类的机器学习和深度学习模型的基础数据集 | 心电图图像及其数字化 | 计算机视觉 | NA | ECG-Image-Kit | NA | 图像 | 35,595张软件标记的心电图图像 | NA | NA | NA | NA |
| 478 | 2024-10-15 |
PredPSP: a novel computational tool to discover pathway-specific photosynthetic proteins in plants
2024-Sep-24, Plant molecular biology
IF:3.9Q1
DOI:10.1007/s11103-024-01500-6
PMID:39316155
|
研究论文 | 介绍了一种名为PredPSP的新型计算工具，用于发现植物中特定途径的光合作用蛋白 | 首次提出了一种基于序列的计算方法，专门用于识别植物中的光合作用蛋白，填补了现有模型的空白 | NA | 开发一种全面的计算框架，用于预测植物中特定途径的光合作用蛋白 | 植物中的光合作用蛋白 | 机器学习 | NA | 深度学习与浅层学习算法 | LightGBM | 序列数据 | 涵盖多种植物物种，确保C和C途径的全面代表性 | NA | NA | NA | NA |
| 479 | 2024-09-24 |
Application of machine learning for predicting lymph node metastasis in T1 colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis
2024-Sep-23, Langenbeck's archives of surgery
DOI:10.1007/s00423-024-03476-9
PMID:39311932
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meta-analysis | 本文综述并分析了机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌患者淋巴结转移预测中的应用 | 机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌淋巴结转移预测中表现出高灵敏度和特异性 | 研究间存在显著异质性，需要开发更可靠的算法 | 评估机器学习和深度学习模型在T1期结直肠癌淋巴结转移预测中的诊断准确性 | T1期结直肠癌患者的淋巴结转移 | machine learning | 结直肠癌 | 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) | 多种机器学习和深度学习模型 | NA | 33,199名T1期结直肠癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 480 | 2024-10-15 |
Global research progress of electroencephalography applications in attention deficit hyperactivity disorder: Bibliometrics and visualized analysis
2024-Sep-20, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000039668
PMID:39312386
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综述 | 本文对电生理学在注意力缺陷多动障碍（ADHD）中的应用进行了文献计量分析和可视化分析 | 本文通过文献计量分析和可视化工具，系统地总结了电生理学在ADHD诊断中的应用进展和研究趋势 | 本文主要基于文献计量分析，未涉及具体的实验数据或临床应用效果 | 旨在提供电生理学在ADHD应用领域的特征、主要研究领域、发展路径和趋势的概述 | 电生理学在ADHD中的应用 | 神经科学 | 神经发育障碍 | 电生理学（EEG） | NA | 文本 | 1162篇文献 | NA | NA | NA | NA |