深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1163 篇文献，本页显示第 641 - 660 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 641 | 2024-09-27 |
Exploring the Combination of Computer Vision and Surgical Neuroanatomy: A Workflow Involving Artificial Intelligence for the Identification of Skull Base Foramina
2024-Sep-02, World neurosurgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1016/j.wneu.2024.08.137
PMID:39233310
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研究论文 | 本文探讨了计算机视觉与外科神经解剖学的结合，开发了一种用于识别颅底孔的人工智能工作流程 | 本文创新性地开发了一种计算机视觉模型，能够自动识别和标注颅底孔，提高了手术规划和教育效果 | NA | 开发一种计算机视觉模型，自动识别和标注颅底孔，以避免手术并发症并促进神经外科学员的教育进步 | 颅底孔的识别和标注 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 3560张高分辨率、标注的颅底图像 | NA | NA | NA | NA |
| 642 | 2024-09-27 |
CSV-Filter: a deep learning-based comprehensive structural variant filtering method for both short and long reads
2024-Sep-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae539
PMID:39240375
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的结构变异过滤方法CSV-Filter，适用于短读长和长读长数据 | CSV-Filter采用了一种新颖的多级灰度图像编码方法，并结合图像增强技术和自监督学习网络，提高了结构变异特征的提取能力 | NA | 开发一种能够有效过滤结构变异检测结果中假阳性结果的方法 | 结构变异（SVs）及其在遗传研究和精准医学中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 自监督学习网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 643 | 2024-09-27 |
Comparison and benchmark of deep learning methods for non-coding RNA classification
2024-Sep, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012446
PMID:39264986
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研究论文 | 本文比较和评估了用于非编码RNA分类的深度学习方法，并提供了相关数据集的详细描述 | 本文首次全面比较了当前最先进的非编码RNA分类方法，并进行了客观的基准测试 | 本文未涵盖所有可能的深度学习架构，且实验结果可能受限于所使用的数据集 | 评估和比较不同深度学习方法在非编码RNA分类中的性能 | 非编码RNA的分类方法及其在不同数据集上的表现 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 多种深度学习架构 | 非编码RNA序列 | 涉及多个流行数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 644 | 2024-09-27 |
Hyperdimensional computing: A fast, robust, and interpretable paradigm for biological data
2024-Sep, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012426
PMID:39316621
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研究论文 | 本文探讨了超维度计算（HDC）在生物信息学中的应用潜力 | 提出超维度计算作为一种新的计算范式，具有高效、鲁棒和可解释性 | NA | 探索超维度计算在生物信息学中的应用潜力 | 生物数据处理和分析 | 生物信息学 | NA | 超维度计算（HDC） | NA | 多模态和结构化数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 645 | 2024-09-27 |
Explainable artificial intelligence in deep learning-based detection of aortic elongation on chest X-ray images
2024-Sep, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztae045
PMID:39318689
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研究论文 | 本文评估了深度学习模型在胸部X光图像中检测主动脉延长的性能，并使用可解释的人工智能技术来理解模型的决策过程 | 本文结合了可解释的人工智能技术，如梯度加权类激活映射和局部可解释模型无关解释方法，来增强深度学习模型决策的可解释性 | 本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现 | 评估深度学习模型在胸部X光图像中检测主动脉延长的性能，并使用可解释的人工智能技术来理解模型的决策过程 | 胸部X光图像中的主动脉延长 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | DenseNet, EfficientNet | 图像 | 未提供具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 646 | 2024-09-27 |
The potential impact of AI innovations on US occupations
2024-Sep, PNAS nexus
IF:2.2Q1
DOI:10.1093/pnasnexus/pgae320
PMID:39319327
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研究论文 | 本文探讨了人工智能创新对美国职业任务的潜在影响，并提出了一种基于深度学习的自然语言处理方法来评估这种影响 | 本文利用深度学习技术替代了以往的手动标注或粗粒度匹配方法，提出了AI Impact指标来量化人工智能对职业任务的潜在影响 | 人工智能对劳动力的影响有限，部分受影响的职业是增强而非替代，且受影响的行业正面临劳动力短缺问题 | 评估人工智能创新对美国职业任务的潜在影响 | 职业任务及其与人工智能专利的关系 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | 17,879个任务描述和24,758项人工智能专利 | NA | NA | NA | NA |
| 647 | 2024-09-26 |
Dissecting the infodemic: An in-depth analysis of COVID-19 misinformation detection on X (formerly Twitter) utilizing machine learning and deep learning techniques
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37760
PMID:39315207
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综述 | 本文对过去五年内发表的600篇文章进行了综述，重点分析了87项关于在Twitter上检测COVID-19相关假新闻的研究，探讨了用于识别假新闻传播者的算法技术和方法 | 本文创建了一个大型数据库，整合了17个不同研究工作的训练数据集，以促进假新闻检测的大规模训练数据集的使用 | 提出的模型存在过拟合、梯度消失和高预测时间问题，传播者相关分析领域的工作较少 | 揭示COVID-19相关推文的分化情况以及错误信息的传播方式 | COVID-19相关假新闻的检测和假新闻传播者的行为模式 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习技术 | 深度神经网络 | 文本 | 600篇文章，其中87项研究，17个不同研究工作的训练数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 648 | 2024-09-26 |
PROFiT-Net: Property-Networking Deep Learning Model for Materials
2024-Sep-25, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.4c05159
PMID:39264687
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研究论文 | 本文介绍了一种基于轨道场矩阵（OFM）表示的深度学习模型PROFiT-Net，用于预测材料的物理性质 | PROFiT-Net通过结合元素性质和价电子配置信息，改进了OFM表示，能够有效捕捉晶体中元素性质的相互关系，并在预测介电常数、实验带隙和形成焓方面表现出高精度 | NA | 开发能够准确预测材料性质的人工智能技术 | 材料性质预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | 晶体结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 649 | 2024-09-26 |
3-1-3 Weight averaging technique-based performance evaluation of deep neural networks for Alzheimer's disease detection using structural MRI
2024-Sep-24, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad72f7
PMID:39178890
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研究论文 | 本文研究了基于3-1-3权重平均技术的深度神经网络在阿尔茨海默病检测中的性能评估 | 提出了3-1-3权重平均技术和微调方法，显著提高了分类模型的性能 | NA | 评估深度学习模型在阿尔茨海默病检测中的准确性 | 阿尔茨海默病及其在结构MRI上的表现 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 深度神经网络（DNN） | 图像 | 使用了来自阿尔茨海默病神经影像数据库（ADNI）的T1加权3D磁共振成像（MRI）数据 | NA | NA | NA | NA |
| 650 | 2024-09-26 |
PCG-based exercise fatigue detection method using multi-scale feature fusion model
2024-Sep-24, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2024.2406369
PMID:39318193
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研究论文 | 提出了一种基于心音图（PCG）的多尺度特征融合模型，用于检测运动疲劳 | 利用心音图信号进行非侵入式疲劳检测，并通过深度学习特征与线性特征的融合提高检测性能 | 实验结果仅基于两个数据集，可能需要更多数据集验证其普适性 | 开发一种准确检测运动疲劳的方法，以支持合理的体育活动 | 运动疲劳的检测 | 机器学习 | NA | 短时傅里叶变换（STFT） | 卷积神经网络（VGG-16） | 图像 | 两个数据集，分别达到91.47%和99.00%的准确率 | NA | NA | NA | NA |
| 651 | 2024-09-26 |
Enhanced Osteoporosis Detection Using Artificial Intelligence: A Deep Learning Approach to Panoramic Radiographs with an Emphasis on the Mental Foramen
2024-Sep-20, Medical sciences (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/medsci12030049
PMID:39311162
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习方法在全景放射图像中检测骨质疏松症，特别关注颏孔区域 | 提出了一个基于卷积神经网络的AI应用，用于在全景放射图像中准确检测骨质疏松症，并展示了其在年轻患者中的高准确性 | 研究样本量较小，且仅限于特定年龄和性别的群体 | 开发一种用于早期和可靠诊断骨质疏松症的AI应用 | 全景放射图像中的骨质疏松症检测 | 计算机视觉 | 骨骼疾病 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 250张全景放射图像，分为三个组：骨质疏松组、年龄和性别匹配的非骨质疏松组、年龄和性别不同的非骨质疏松组 | NA | NA | NA | NA |
| 652 | 2024-09-26 |
Artificial intelligence as a tool in drug discovery and development
2024-Sep-20, World journal of experimental medicine
DOI:10.5493/wjem.v14.i3.96042
PMID:39312699
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评论 | 本文探讨了人工智能在药物发现和开发中的应用潜力 | 本文详细讨论了AI在药物开发各阶段的应用，包括目标识别、先导优化和药代动力学及毒性的预测建模 | 本文指出了AI应用中的挑战，如数据隐私问题、模型可解释性以及在真实临床环境中的验证需求 | 本文旨在探讨AI在药物发现和开发中的可行性和前景 | 本文研究了AI在药物开发中的应用，包括目标识别、先导优化和预测建模 | 机器学习 | NA | 机器学习算法、深度学习、数据分析 | NA | 组学数据、电子健康记录、化学信息学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 653 | 2024-09-26 |
The people behind the papers - Jake Turley
2024-Sep-15, Development (Cambridge, England)
DOI:10.1242/dev.204372
PMID:39315487
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研究论文 | 本文通过深度学习模型分析果蝇蛹的大规模成像数据集，量化不同细胞行为对伤口愈合的贡献 | 应用深度学习模型分析大规模成像数据集，量化不同细胞行为对伤口愈合的贡献 | NA | 研究不同细胞行为在伤口愈合中的贡献 | 果蝇蛹的伤口愈合过程 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 大规模成像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 654 | 2024-09-26 |
The Accurate Prediction of Antibody Deamidations by Combining High-Throughput Automated Peptide Mapping and Protein Language Model-Based Deep Learning
2024-Sep-10, Antibodies (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/antib13030074
PMID:39311379
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研究论文 | 本文提出了一种结合高通量自动化肽图谱和基于蛋白质语言模型的深度学习方法，用于准确预测抗体的脱酰胺化 | 本文提出了一种新的嵌合深度学习模型，结合蛋白质语言模型（pLM）嵌入和局部序列信息，以增强脱酰胺化预测，且无需繁琐的特征工程 | NA | 旨在早期和准确地识别抗体序列中易发生脱酰胺化的位点 | 治疗性抗体，如单克隆抗体（mAbs）、双特异性和多特异性抗体 | 机器学习 | NA | 高通量自动化肽图谱 | 深度学习模型 | 序列数据 | 2285个不同模态的抗体脱酰胺化特异性数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 655 | 2024-09-26 |
Comprehensive Clinical Usability-Oriented Contour Quality Evaluation for Deep Learning Auto-segmentation: Combining Multiple Quantitative Metrics Through Machine Learning
2024-Sep-02, Practical radiation oncology
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.prro.2024.07.007
PMID:39233005
|
研究论文 | 本文开发了一种新的轮廓质量分类方法，通过结合多种定量指标，用于深度学习自动分割的临床可用性导向的轮廓质量评估 | 提出了一种新的轮廓质量分类方法，通过结合多种定量指标，解决了现有评估指标的局限性，并提供了更直观的临床导向评估和比较DLAS系统的解决方案 | NA | 开发一种新的轮廓质量分类方法，以解决现有评估指标的局限性，并提供更直观的临床导向评估和比较DLAS系统的解决方案 | 腹部五个器官（胰腺、十二指肠、胃、小肠和大肠）的轮廓质量评估 | 机器学习 | NA | 监督集成树分类模型 | 集成树分类模型 | 图像 | 训练数据集包括50个磁共振成像（MRI）数据集，测试数据集包括20个MRI和9个计算机断层扫描（CT）数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 656 | 2024-09-11 |
The emergence of deep learning as the current state of art for classification and risk assessment of ventricular arrhythmias
2024-Sep, The Journal of physiology
DOI:10.1113/JP287420
PMID:39252427
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 657 | 2024-09-19 |
Vascular liver segmentation: a narrative review on methods and new insights brought by artificial intelligence
2024-Sep, The Journal of international medical research
IF:1.4Q4
DOI:10.1177/03000605241263170
PMID:39291427
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综述 | 本文综述了利用人工智能进行肝脏血管分割的方法及其带来的新见解 | 介绍了多种基于人工智能的模型，包括神经网络和深度学习模型，用于肝脏血管分割 | 未提及具体模型的局限性 | 探讨人工智能在肝脏血管分割中的应用及其未来进展 | 肝脏血管的分割 | 计算机视觉 | 肝癌 | 人工智能 | 神经网络、深度学习模型 | 医学影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 658 | 2024-09-26 |
Evaluation of a deep learning-enabled automated computational heart modelling workflow for personalized assessment of ventricular arrhythmias
2024-Sep, The Journal of physiology
DOI:10.1113/JP284125
PMID:37060278
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研究论文 | 评估一种基于深度学习的自动化计算心脏建模工作流程，用于个性化评估心室心律失常 | 开发了一种基于深度学习的自动化工作流程，用于重建个性化电生理心脏模型，以模拟心律失常，并与专家生成的心脏模型进行比较 | 研究使用了较小的训练集，未来需要在大规模数据集上验证 | 评估自动化、基于深度学习的心脏建模工作流程的可行性，以指导患者个性化的心室心动过速治疗 | 个性化电生理心脏模型，用于预测心室心动过速的诱导性和电路位置 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 111名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 659 | 2024-09-25 |
Metformin dampens the progression of cholangiofibrosis induced by thioacetamide using deep learning
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37347
PMID:39309781
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研究论文 | 研究探讨了二甲双胍在预防硫代乙酰胺诱导的胆管纤维化中的作用，并使用深度学习技术进行评估 | 首次使用深度学习卷积神经网络评估二甲双胍对胆管纤维化的影响 | 研究仅在动物模型中进行，尚未在人体中验证 | 评估二甲双胍作为预防胆管纤维化的潜在干预措施 | 硫代乙酰胺诱导的胆管纤维化 | 数字病理学 | 肝胆疾病 | RNA测序 | 卷积神经网络 | 图像 | 大鼠模型 | NA | NA | NA | NA |
| 660 | 2024-09-25 |
Remote sensing image road network detection based on channel attention mechanism
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37470
PMID:39309790
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研究论文 | 本文结合通道注意力机制与ResNet，提出SE-ResNet和ECA-ResNet用于遥感图像道路网络检测 | 引入通道注意力机制，使网络更专注于道路网络特征的提取和学习，忽略部分非道路网络特征 | 增加了一定的计算负担 | 提高遥感图像中道路网络检测的准确性 | 遥感图像中的道路网络 | 计算机视觉 | NA | 通道注意力机制 | ResNet | 图像 | 使用了Massachusetts roads (MR)和CHN6-CUG roads数据集 | NA | NA | NA | NA |