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 961 - 980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 961 | 2024-09-07 |
Development, deployment and scaling of operating room-ready artificial intelligence for real-time surgical decision support
2024-Sep-03, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01225-2
PMID:39227660
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研究论文 | 本文提出了一种新的设备无关框架，用于在手术室中实时使用人工智能进行手术决策支持 | 本文的创新点在于开发了一种设备无关的框架，能够在不同硬件和基础设施条件下实现手术场景的实时解释和指导，并展示了其可扩展性和通用性 | 本文的局限性在于模型的性能仍有提升空间，特别是在预测安全和不安全区域时的准确性和召回率 | 本文的研究目的是开发和测试一种新的数据管道，通过网络平台实现从任何边缘设备的实时部署，以支持手术决策 | 本文的研究对象是腹腔镜胆囊切除术和语义分割模型，用于预测解剖的安全和不安全区域 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net 和 SegFormer | 图像 | 训练数据来自136个机构的多样化多中心数据集，测试数据为单独收集的前瞻性数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 962 | 2024-09-07 |
Predicting splicing patterns from the transcription factor binding sites in the promoter with deep learning
2024-Sep-03, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-024-10667-7
PMID:39227799
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研究论文 | 研究探讨了转录因子结合位点与下游可变剪接模式之间的关系，并使用深度学习模型进行预测 | 首次系统地研究了启动子区域转录因子结合位点与下游可变剪接模式之间的关联，并提出了基于卷积神经网络的预测模型 | 在跨组织预测单基因剪接形式时存在泛化能力不足的问题 | 揭示启动子区域转录因子结合位点与下游可变剪接模式之间的调控关系 | 转录因子结合位点与可变剪接模式 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 | DNA序列和转录组数据 | 15种人类组织 | NA | NA | NA | NA |
| 963 | 2024-09-07 |
Evaluation of tooth development stages with deep learning-based artificial intelligence algorithm
2024-Sep-03, BMC oral health
IF:2.6Q1
DOI:10.1186/s12903-024-04786-6
PMID:39227802
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的人工智能算法在儿童全景X光片上评估牙齿发育阶段的表现 | 本研究首次使用YOLOv5卷积神经网络模型来自动检测牙齿的钙化状态 | 研究样本仅限于5至14岁的儿童，且仅使用了全景X光片图像 | 评估深度学习系统在儿童全景X光片上评估牙齿发育阶段的表现 | 儿童全景X光片上的牙齿发育阶段 | 计算机视觉 | NA | YOLOv5 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 1500张全景X光片图像，来自5至14岁的儿童患者 | NA | NA | NA | NA |
| 964 | 2024-09-07 |
Social anxiety prediction based on ERP features: A deep learning approach
2024-Sep-03, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2024.09.006
PMID:39236887
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研究论文 | 本文基于事件相关电位（ERP）特征，采用深度学习方法预测社交焦虑 | 首次在焦虑识别任务中测试了ERP特征，并展示了其在社交焦虑识别中的潜力 | 由于公开的任务状态数据集有限，仅使用了自有的数据集 | 提高社交焦虑诊断的准确性 | 社交焦虑障碍的诊断 | 机器学习 | NA | 脑电图（EEG） | 卷积神经网络（CNN） | 脑电信号 | 63名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 965 | 2024-09-07 |
Fractional differentiation based image enhancement for automatic detection of malignant melanoma
2024-Sep-02, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01400-7
PMID:39223468
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研究论文 | 本文探讨了基于分数阶微分的图像增强方法在恶性黑色素瘤自动检测中的应用 | 提出了一种基于分数阶微分滤波器的边缘检测框架，用于提高皮肤病变图像中恶性黑色素瘤的自动检测率 | NA | 提高恶性黑色素瘤的自动检测准确率 | 皮肤病变图像中的恶性黑色素瘤 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 分数阶微分 | EfficientNet | 图像 | 使用了HAM10000数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 966 | 2024-09-07 |
Comparison of deep learning models to detect crossbites on 2D intraoral photographs
2024-Sep-02, Head & face medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1186/s13005-024-00448-8
PMID:39223562
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研究论文 | 本研究训练并比较了六种卷积神经网络模型，以检测2D口腔内照片中的反咬合情况 | 首次使用深度学习模型对口腔内照片中的反咬合进行分类 | 样本量相对较小，且仅限于2D照片 | 支持经验有限的牙医检测反咬合情况 | 反咬合和非反咬合的分类，以及侧反咬合和前反咬合的区分 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | DenseNet, EfficientNet, MobileNet, ResNet18, ResNet50, Xception | 图像 | 676张照片，来自311名正畸患者 | NA | NA | NA | NA |
| 967 | 2024-09-07 |
Evaluation of the invasiveness of pure ground-glass nodules based on dual-head ResNet technique
2024-Sep-02, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-024-12823-4
PMID:39223592
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研究论文 | 使用双头ResNet技术评估纯磨玻璃结节的侵袭性 | 采用双头ResNet_3D_3F模型，在四种模型中具有最高的诊断效率 | 四种模型的诊断性能没有显著差异 | 智能评估纯磨玻璃结节的侵袭性 | 1136例患者的纯磨玻璃结节 | 计算机视觉 | 肺癌 | EfficientNet和ResNet网络 | ResNet | 图像 | 1136例患者，包括360名男性和776名女性，平均年龄54.63±12.36岁，其中235例AAH+AIS，332例MIA，569例IAC | NA | NA | NA | NA |
| 968 | 2024-09-07 |
High-Accuracy Airborne Rangefinder via Deep Learning Based on Piezoelectric Micromachined Ultrasonic Cantilevers
2024-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2024.3433407
PMID:39052462
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于压电微加工超声悬臂梁阵列的高精度空气耦合声波测距仪，通过连续波实现0-1米的测距 | 研究引入了基于卷积神经网络（CNN）的深度学习架构，结合多种分类模型的优势，显著提高了测距精度（100%）和曲线下面积（AUC）（1.0） | NA | 研究高精度空气耦合声波测距技术 | 压电微加工超声悬臂梁阵列 | 机器学习 | NA | 压电微加工超声悬臂梁阵列 | 卷积神经网络（CNN） | 超声信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 969 | 2024-09-07 |
Detection of Endoleak after Endovascular Aortic Repair through Deep Learning Based on Non-contrast CT
2024-Sep, Cardiovascular and interventional radiology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s00270-024-03805-x
PMID:38977447
|
研究论文 | 开发并验证了一种基于非对比CT的深度学习模型，用于检测血管内主动脉修复后的内漏 | 利用非对比CT图像进行内漏检测，并通过深度学习模型实现高灵敏度的检测 | 研究为回顾性研究，样本量有限，且仅限于特定时间段内的患者 | 开发和验证一种用于检测血管内主动脉修复后内漏的深度学习模型 | 血管内主动脉修复后的内漏检测 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 245名患者，其中85名有内漏，82名无内漏 | NA | NA | NA | NA |
| 970 | 2024-09-07 |
Advancing Carbon Fiber Composite Inspection: Deep Learning-Enabled Defect Localization and Sizing via 3-D U-Net Segmentation of Ultrasonic Data
2024-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control
DOI:10.1109/TUFFC.2024.3408314
PMID:38829751
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研究论文 | 本文首次提出了一种使用3-D U-Net深度学习方法，通过超声数据的三维分割来定位和测量碳纤维增强聚合物复合材料中的缺陷 | 首次使用3-D U-Net深度学习方法进行碳纤维复合材料缺陷的定位和尺寸测量，并通过三维超声数据生成缺陷掩膜，减少了预处理步骤 | 初始尺寸测量结果存在过大的误差，但通过校正因子调整后，尺寸精度有所提高 | 开发一种新的深度学习方法，用于碳纤维复合材料的无损检测中的缺陷定位和尺寸测量 | 碳纤维增强聚合物复合材料中的缺陷 | 计算机视觉 | NA | 超声检测 | 3-D U-Net | 三维超声数据 | 40个碳纤维增强聚合物复合材料中的缺陷 | NA | NA | NA | NA |
| 971 | 2024-09-07 |
Common and unique brain aging patterns between females and males quantified by large-scale deep learning
2024-Sep, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.70005
PMID:39225381
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研究论文 | 基于UK Biobank项目中的25,582名健康参与者的静息状态脑功能连接数据，使用深度学习和可解释AI技术，研究了男性和女性在脑老化过程中的共同和独特模式 | 首次通过大规模深度学习模型量化了男性和女性在脑老化过程中的共同和独特脑功能连接模式 | 研究仅基于UK Biobank项目的数据，可能存在数据来源的局限性 | 探讨正常老化过程中脑功能的变化及其在男性和女性中的异同 | 健康参与者（25,582人，其中13,373人为女性）的静息状态脑功能连接 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 脑功能连接数据 | 25,582名健康参与者（13,373名女性），年龄范围为49-76岁 | NA | NA | NA | NA |
| 972 | 2024-09-07 |
Validity and Reliability of OpenPose-Based Motion Analysis in Measuring Knee Valgus during Drop Vertical Jump Test
2024-Sep, Journal of sports science & medicine
DOI:10.52082/jssm.2024.515
PMID:39228769
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研究论文 | 本研究评估了基于OpenPose的运动分析在测量垂直跳跃测试中膝关节外翻角度的有效性和可靠性 | 利用深度学习方法的OpenPose运动分析解决了传统三维运动分析和人工视觉检测的缺点，如昂贵的设备、耗时的分析和受限的实验设置 | 本研究仅涉及21名年轻健康的成年人，样本量较小，可能限制了结果的普适性 | 评估OpenPose运动分析与人工运动分析在膝关节外翻角度测量中的精确度，并以三维运动分析为参考标准 | 21名年轻健康的成年人在垂直跳跃测试中的膝关节外翻角度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | OpenPose算法 | 视频图像 | 21名年轻健康的成年人 | NA | NA | NA | NA |
| 973 | 2024-09-07 |
Taylor Remora optimization enabled deep learning algorithms for percentage of pesticide detection in grapes
2024-Sep, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-023-30169-5
PMID:37853213
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研究论文 | 本文提出了一种基于优化深度学习算法的葡萄叶病害检测及农药残留百分比检测方法 | 本文创新性地结合了Taylor概念和Remora优化算法（ROA），并应用于葡萄叶病害的检测和农药残留百分比的检测 | NA | 开发一种有效的葡萄叶病害检测和农药残留百分比检测方法，以帮助农民做出决策 | 葡萄叶病害和农药残留百分比 | 计算机视觉 | 葡萄病害 | 深度学习 | 深度神经模糊优化器（DNFN）、深度Maxout网络（DMN）、深度信念网络（DBN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 974 | 2024-09-07 |
Automatic detection of foot-strike onsets in a rhythmic forelimb movement
2024-Sep, Neuroscience research
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.neures.2024.04.002
PMID:38642677
|
研究论文 | 本文介绍了一种使用深度学习工具自动检测大鼠前肢节奏性运动中足部触地起始点的方法 | 结合关节坐标和行为置信度评分两种技术，实现了高精度的起始点检测 | NA | 精确确定节奏性运动中的起始点，以全面分析运动功能 | 大鼠的前肢节奏性运动 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 975 | 2024-09-06 |
A Graph-Based Time-Frequency Two-Stream Network for Multistep Prediction of Key Performance Indicators in Industrial Processes
2024-Sep-04, IEEE transactions on cybernetics
IF:9.4Q1
DOI:10.1109/TCYB.2024.3447108
PMID:39231064
|
研究论文 | 本文提出了一种基于图的时间-频率双流网络，用于工业过程中关键性能指标的多步预测 | 本文创新性地提出了多图注意力层和时间-频率双流网络，解决了过程变量之间的复杂耦合关系和长期依赖学习问题 | NA | 实现工业过程中关键性能指标的多步预测 | 工业过程中的关键性能指标 | 机器学习 | NA | 多图注意力层 | 图神经网络 | 时间序列数据 | 两个真实世界工业数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 976 | 2024-09-04 |
PCaseek: ultraspecific urinary tumor DNA detection using deep learning for prostate cancer diagnosis and Gleason grading
2024-Sep-03, Cell discovery
IF:13.0Q1
DOI:10.1038/s41421-024-00710-y
PMID:39223118
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 977 | 2024-09-06 |
Deep learning-based virtual staining, segmentation, and classification in label-free photoacoustic histology of human specimens
2024-Sep-02, Light, science & applications
DOI:10.1038/s41377-024-01554-7
PMID:39223152
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的框架，用于在无标记光声组织学中进行自动虚拟染色、分割和分类 | 提出了一个包含可解释对比非配对翻译（E-CUT）、U-net架构和深度学习逐步特征融合方法（StepFF）的框架，显著提高了分类准确性 | NA | 开发一种在临床环境中简化病理诊断过程的技术 | 人类样本的光声组织学图像 | 数字病理学 | 肝癌 | 深度学习 | U-net | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 978 | 2024-09-06 |
Predicting odor from vibrational spectra: a data-driven approach
2024-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70696-w
PMID:39223164
|
研究论文 | 本研究通过数据驱动的方法，利用振动光谱（VS）预测气味，并结合计算机视觉技术进行特征提取和分类 | 首次使用数据驱动的分类、聚类和可解释AI技术，分析了3018个分子的振动光谱数据，并结合图像表示和PCA降维指纹特征，提高了气味分类的准确性 | NA | 验证振动理论在气味感知中的应用，并探索深度学习在嗅觉研究中的潜力 | 3018个分子的振动光谱数据及其气味分类 | 计算机视觉 | NA | 数据驱动分类、聚类、可解释AI | 深度学习模型 | 振动光谱图像 | 3018个分子 | NA | NA | NA | NA |
| 979 | 2024-09-06 |
Integrating machine and deep learning technologies in green buildings for enhanced energy efficiency and environmental sustainability
2024-Sep-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70519-y
PMID:39223231
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研究论文 | 本文研究了将机器学习和深度学习技术应用于绿色建筑设计中，以提高能源效率和环境可持续性 | 提出了结合机器学习和深度学习技术来优化绿色建筑设计过程，并使用GNN和LSTM模型进行实验，结果表明这些模型比传统深度学习技术更准确和高效 | 未提及具体的研究局限性 | 开发一个绿色建筑设计预测模型，以优化资源消耗、提高居住者舒适度并减少建筑环境对环境的影响 | 绿色建筑设计过程及其对环境可持续性的影响 | 机器学习 | NA | 机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，包括RF、DT、Extreme GB、GNN、LSTM和RNN | GNN和LSTM | 数值数据 | 使用了ASHARE-884数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 980 | 2024-09-06 |
Impact of acquisition area on deep-learning-based glaucoma detection in different plexuses in OCTA
2024-09-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71235-3
PMID:39223266
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研究论文 | 研究了不同采集区域和血管丛对基于深度学习的青光眼检测的影响 | 深度学习方法在所有采集区域和血管丛中均优于传统的血管密度生物标志物，并且在6x6 ONH扫描中表现最佳 | 未提及具体限制 | 探讨不同采集区域和血管丛对基于机器学习的青光眼患者与健康对照组区分的影响 | 青光眼患者和健康对照组 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描血管造影 (OCTA) | 深度学习 | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |