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 881 - 900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 881 | 2024-09-13 |
Clinical performance of deep learning-enhanced ultrafast whole-body scintigraphy in patients with suspected malignancy
2024-Sep-09, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01422-1
PMID:39251959
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研究论文 | 评估两种深度学习方法在增强二维快速全身闪烁扫描图像质量中的临床表现 | 开发了两种深度学习模型，分别利用真实临床数据和模拟数据生成高质量图像，显著提高了快速扫描图像的质量 | 模拟算法不一定能完全反映真实数据 | 评估深度学习方法在增强快速全身闪烁扫描图像质量中的临床表现 | 83名疑似骨转移患者 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 83名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 882 | 2024-09-13 |
Analysis of anterior segment in primary angle closure suspect with deep learning models
2024-Sep-09, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-024-02658-1
PMID:39251987
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研究论文 | 本文分析了疑似原发性闭角型青光眼（PACS）患者的前房结构特征，并建立了基于人工智能（AI）的PACS筛查系统 | 本文首次将多种AI算法（如CART、RF、LR、VGG-16和Alexnet）应用于PACS的筛查，并评估了其诊断效率 | 本文仅评估了特定算法在PACS筛查中的表现，未探讨其他可能的AI模型或算法的应用 | 研究PACS患者的前房解剖特征，并建立AI辅助的PACS筛查系统 | PACS患者和正常对照组的前房结构特征 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | CNN | 图像 | 1668次扫描，涉及839名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 883 | 2024-09-13 |
Automated detection of type 1 ROP, type 2 ROP and A-ROP based on deep learning
2024-Sep, Eye (London, England)
DOI:10.1038/s41433-024-03184-0
PMID:38918566
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研究论文 | 本文研究了基于深度学习的视网膜图像分析，用于自动检测早产儿视网膜病变（ROP）的不同类型 | 本文首次使用深度学习技术对早产儿视网膜病变进行分类，并展示了高准确性和特异性 | 研究样本仅限于317名早产儿，可能需要更大规模的验证 | 开发一种基于深度学习的自动检测系统，用于识别早产儿视网膜病变的不同类型 | 早产儿视网膜病变的不同类型，包括1型ROP、2型ROP和A-ROP | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 卷积神经网络 | RegNetY002 | 图像 | 634张视网膜图像，来自317名早产儿 | NA | NA | NA | NA |
| 884 | 2024-09-13 |
Automated segmentation in pelvic radiotherapy: A comprehensive evaluation of ATLAS-, machine learning-, and deep learning-based models
2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104486
PMID:39098106
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研究论文 | 本研究评估了四种自动分割工具在女性和男性盆腔放射治疗CT图像上的表现，从简单的基于图谱的方法到最新的基于神经网络的算法 | 本研究首次全面评估了基于图谱、机器学习和深度学习模型的自动分割工具在盆腔放射治疗中的应用 | 研究样本量较小，且仅限于单一机构的数据 | 评估不同自动分割工具在盆腔放射治疗中的性能 | 盆腔放射治疗的CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 40例宫颈癌和40例前列腺癌结构集 | NA | NA | NA | NA |
| 885 | 2024-09-13 |
Deep Learning Based Cystoscopy Image Enhancement
2024-Sep, Journal of endourology
IF:2.9Q1
DOI:10.1089/end.2023.0751
PMID:38753720
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的膀胱镜图像增强方法，通过去除血液雾霾和增强对比度来提高图像质量 | 本文创新性地采用了特征融合注意力网络（FFA-Net）和迁移学习来去除膀胱镜图像中的血液雾霾，并引入了感知损失以获得更好的视觉效果 | NA | 提高膀胱镜图像的清晰度和对比度，以辅助医生更准确地进行诊断 | 膀胱镜图像中的血液雾霾和图像对比度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 特征融合注意力网络（FFA-Net） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 886 | 2024-09-13 |
Ocular biomarkers: useful incidental findings by deep learning algorithms in fundus photographs
2024-Sep, Eye (London, England)
DOI:10.1038/s41433-024-03085-2
PMID:38734746
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研究论文 | 研究探讨了使用糖尿病深度学习算法在高血压成人眼底照片中检测临床有用眼科生物标志物的潜力 | 发现糖尿病深度学习模型对高血压和其他临床有用眼科生物标志物具有响应性，且模型在较少疾病筛查中捕捉到更多偶然病理 | 研究仅限于高血压成人群体，且依赖于糖尿病深度学习算法，可能存在局限性 | 探索使用糖尿病深度学习算法在高血压成人眼底照片中检测临床有用眼科生物标志物的潜力 | 高血压成人眼底照片中的临床有用眼科生物标志物 | 计算机视觉 | 高血压 | 深度学习算法 | 深度学习模型 | 图像 | 433名高血压成人参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 887 | 2024-09-13 |
Deep learning for patient-specific quality assurance of volumetric modulated arc therapy: Prediction accuracy and cost-sensitive classification performance
2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104500
PMID:39191190
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研究论文 | 本文评估了深度学习模型在预测和分类容积调制弧形治疗（VMAT）患者特异性质量保证（PSQA）结果中的表现，旨在简化PSQA工作流程并减少现场测量工作量 | 开发了3D-MResNet模型，能够准确预测和分类基于VMAT计划的PSQA结果，引入深度学习模型以改进VMAT PSQA流程 | NA | 评估深度学习模型在VMAT患者特异性质量保证中的预测和分类性能 | VMAT计划的患者特异性质量保证结果 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 3D-MResNet | 图像和数据 | 761个VMAT计划 | NA | NA | NA | NA |
| 888 | 2024-09-13 |
Conditional generative adversarial network-assisted system for radiation-free evaluation of scoliosis using a single smartphone photograph: a model development and validation study
2024-Sep, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102779
PMID:39252864
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研究论文 | 开发并验证了一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的深度学习系统，用于通过智能手机拍摄的二维RGB图像生成虚拟X光图像（VXI），以无辐射评估青少年特发性脊柱侧弯（AIS） | 首次使用cGAN技术从智能手机拍摄的二维RGB图像生成虚拟X光图像，用于无辐射评估脊柱侧弯 | 数据质量和数量有限，参与者群体同质性高，以及成像过程中的旋转误差可能影响系统的适用性和准确性 | 开发和验证一种无辐射的脊柱侧弯评估系统，以解决现有X光诊断方法的局限性 | 青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | 条件生成对抗网络（cGAN） | Swin-pix2pix | 图像 | 2397名AIS患者和48名潜在AIS患者，包括1842例回顾性训练数据，100例验证数据，100例回顾性内部测试数据，135例回顾性外部测试数据，268例前瞻性测试数据 | NA | NA | NA | NA |
| 889 | 2024-09-13 |
EFNet: A multitask deep learning network for simultaneous quantification of left ventricle structure and function
2024-Sep, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104505
PMID:39208517
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于从超声心动图视频中同时量化左心室结构和功能 | 提出了EchoFused网络（EFNet），通过跨模块融合同时处理左心室分割和射血分数估计任务，利用半监督学习从整个心动周期中估计射血分数，无需识别特定帧 | NA | 开发一种自动化方法，用于从超声心动图视频中可靠且精确地量化左心室结构和功能，以改善心血管疾病的诊断和管理 | 左心室结构和功能 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | EFNet | 视频 | 使用EchoNet-Dynamic公开数据集进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 890 | 2024-09-11 |
Physics-driven unsupervised deep learning network for programmable metasurface-based beamforming
2024-Sep-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.110595
PMID:39246440
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研究论文 | 本文提出了一种基于可编程超表面的物理驱动无监督深度学习网络，用于波束成形 | 引入了一种物理辅助深度学习模型，能够在毫秒级内计算出编码模式，显著提高了计算效率 | NA | 开发一种快速优化可编程超表面编码模式的方法，以实现高效的电磁波操控 | 可编程超表面的编码模式及其在波束成形中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 电磁波辐射模式 | 涉及单波束和双波束场景的多个编码模式 | NA | NA | NA | NA |
| 891 | 2024-09-11 |
Deep Learning Potential Assisted Prediction of Local Structure and Thermophysical Properties of the SrCl2-KCl-MgCl2 Melt
2024-Sep-10, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.4c00824
PMID:39195736
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研究论文 | 本文利用深度学习驱动的分子动力学揭示了SrCl2-KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质 | 通过机器学习驱动的深度势能分子动力学方法，首次系统地研究了SrCl2-KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质 | NA | 旨在通过深度学习方法预测和分析SrCl2-KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质，以促进熔盐电解法制备Mg-Sr合金的发展 | SrCl2-KCl-MgCl2熔体的局部结构和热物理性质 | 机器学习 | NA | 深度势能分子动力学 | NA | NA | 温度范围从873到1173 K的SrCl2-KCl-MgCl2熔体 | NA | NA | NA | NA |
| 892 | 2024-09-11 |
A Framework for Measuring Tree Rings Based on Panchromatic Images and Deep Learning
2024-Sep-10, Plant, cell & environment
DOI:10.1111/pce.15091
PMID:39253958
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研究论文 | 提出了一种基于全色图像和深度学习的树轮测量自动化技术 | 利用卷积神经网络提高图像质量，并通过分割技术精确描绘树轮，进行树轮计数和宽度计算 | NA | 解决传统树轮测量方法劳动密集和资源消耗大的问题 | 树轮数据 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 从北京林业大学和颐和园等多个来源收集的大量数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 893 | 2024-09-11 |
Recognition of Molecular Structure of Phosphonium Salts from the Visual Appearance of Material with Deep Learning Can Reveal Subtle Homologs
2024-Sep-10, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
DOI:10.1002/smll.202403423
PMID:39254289
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研究论文 | 本文介绍了一种通过深度学习从材料的视觉外观识别季磷盐分子结构的前沿方法 | 首次展示了通过材料的视觉外观识别几乎无法区分的分子结构的可行性 | NA | 探索从材料的视觉外观识别分子结构的可行性 | 季磷盐及其同系物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 季磷盐混合物 | NA | NA | NA | NA |
| 894 | 2024-09-11 |
Augmenting interpretation of vaginoscopy observations in cycling bitches with deep learning model
2024-Sep-09, BMC veterinary research
IF:2.3Q1
DOI:10.1186/s12917-024-04242-1
PMID:39245728
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研究论文 | 本文介绍了一种利用深度学习模型增强对发情周期中母犬阴道镜观察结果解释的创新方法 | 本文首次将深度学习模型应用于母犬发情周期的阴道镜图像分析，并结合二进制灰狼优化算法和极端梯度提升算法进行特征优化和分类 | 研究样本量较小，仅包含210张阴道镜图像，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种高效可靠的方法，用于识别母犬发情周期的不同阶段，以提高繁殖成功率 | 发情周期中的母犬阴道镜图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet 152, Inception V3, XGBoost | 图像 | 210张阴道镜图像，覆盖四个生殖阶段 | NA | NA | NA | NA |
| 895 | 2024-09-11 |
Leveraging deep learning and computer vision technologies to enhance management of coastal fisheries in the Pacific region
2024-09-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71763-y
PMID:39245678
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研究论文 | 本文介绍了利用人工智能技术设计和开发的海岸渔业监测系统，旨在改进太平洋地区海岸渔业的管理 | 该系统利用YoloV4、OpenCV和ResNet101从图像中提取信息，实现了对近岸鱼类物种的自动识别和测量，并整合了其他关键渔业监测数据，支持快速渔业评估 | NA | 改进太平洋地区海岸渔业的管理 | 海岸渔业监测系统的设计与开发 | 计算机视觉 | NA | YoloV4, OpenCV, ResNet101 | ResNet101 | 图像 | 超过600种近岸鱼类物种的自动识别，以及超过80,000个样本的自动长度和重量测量 | NA | NA | NA | NA |
| 896 | 2024-09-11 |
Enhanced stock market forecasting using dandelion optimization-driven 3D-CNN-GRU classification
2024-Sep-08, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71873-7
PMID:39245700
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研究论文 | 本文探讨了使用机器学习和深度学习技术进行股票市场预测的方法 | 提出了一种新的混合模型3D-CNN-GRU，结合了3D卷积神经网络和门控循环单元，并使用血凝算法进行超参数调优 | 模型的适用性受限于仅使用Nifty 50指数数据集 | 提高股票市场预测的准确性和效率 | 股票市场数据 | 机器学习 | NA | 小波变换 | 3D-CNN-GRU | 时间序列数据 | Nifty 50指数数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 897 | 2024-09-11 |
Study preferences and exam outcomes in medical education: insights from renal physiology
2024-Sep-06, BMC medical education
IF:2.7Q1
DOI:10.1186/s12909-024-05964-4
PMID:39242523
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研究论文 | 研究了医学教育中学习偏好与考试成绩的关系，特别是肾脏生理学领域 | 揭示了学习时间与学术表现之间没有显著相关性，强调了学习质量而非数量的重要性 | 研究仅限于挪威卑尔根大学二年级的医学生，结果可能不适用于其他地区或年级的学生 | 探讨学习策略和资源利用对医学教育中复杂科目学术表现的影响 | 医学生的学习偏好、学习时间和考试成绩 | NA | 肾脏疾病 | NA | NA | NA | 挪威卑尔根大学二年级的医学生 | NA | NA | NA | NA |
| 898 | 2024-09-11 |
Magnetostrictive bi-perceptive flexible sensor for tracking bend and position of human and robot hand
2024-Sep-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70661-7
PMID:39242674
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研究论文 | 本文提出了一种基于磁致伸缩材料的柔性双感知传感器，用于跟踪人体和机器人手部的弯曲状态和位置 | 利用磁致伸缩材料的独特磁-力耦合效应，实现了对应变和磁场双信息的感知 | NA | 开发一种能够同时感知弯曲应变和磁场的传感器，用于检测人体和机器人手部的弯曲状态和位置 | 人体和机器人手部的弯曲状态和位置 | 传感器技术 | NA | 磁致伸缩材料 | 深度学习模型 | 传感器输出数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 899 | 2024-09-11 |
A coordinated adaptive multiscale enhanced spatio-temporal fusion network for multi-lead electrocardiogram arrhythmia detection
2024-09-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71700-z
PMID:39242748
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研究论文 | 本文提出了一种用于多导联心电图心律失常检测的协调自适应多尺度时空融合网络STFAC-ECGNet | STFAC-ECGNet结合了CAMV-RNN块、CBMV-CNN块和TSEF块，整合了CNN、RNN和Transformer的优势，增强了模型的性能 | NA | 开发一种能够有效检测多导联心电图心律失常的深度学习模型 | 多导联心电图数据及其心律失常检测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN, RNN, Transformer | 心电图数据 | 使用了PTB-XL大型公开心电图数据集和中国生理信号挑战2018（CPSC2018）数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 900 | 2024-09-11 |
The application of chemical similarity measures in an unconventional modeling framework c-RASAR along with dimensionality reduction techniques to a representative hepatotoxicity dataset
2024-09-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71892-4
PMID:39242880
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研究论文 | 本文探讨了在非传统建模框架c-RASAR中应用化学相似性度量以及降维技术，以预测化合物肝毒性的研究 | 本文创新性地结合了分类定量结构-活性关系（QSAR）和Read-Across的概念，将Read-Across衍生的相似性和基于误差的描述符纳入统计和机器学习建模框架 | 本文未详细讨论模型的计算复杂性和训练时间 | 开发一种高效预测化合物肝毒性的模型 | 化合物及其肝毒性 | 化学信息学 | 肝毒性 | c-RASAR | LDA | 分子描述符 | 大量测试集化合物和真实外部数据集 | NA | NA | NA | NA |