深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1184 篇文献，本页显示第 981 - 1000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 981 | 2024-09-02 |
Deep learning ensembles for detecting brain metastases in longitudinal multi-modal MRI studies
2024-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 本文提出了一种利用深度学习集成模型在纵向多模态MRI研究中检测脑转移瘤的流程 | 引入了新的数据分层方法和质量评估指标，以提高模型的泛化能力 | 未提及具体限制 | 开发一种自动化的方法来支持医生在疾病进展跟踪和治疗效果评估中的工作 | 脑转移瘤的检测和分析 | 计算机视觉 | 脑癌 | MRI | 深度学习集成模型 | MRI扫描图像 | 275个多模态MRI扫描，涉及87名患者，来自53个不同地点 |
| 982 | 2024-09-02 |
Impact of rapid iodine contrast agent infusion on tracheal diameter and lung volume in CT pulmonary angiography measured with deep learning-based algorithm
2024-Sep, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-024-01591-7
PMID:38733470
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研究论文 | 本研究通过对比增强CT肺动脉造影和非增强CT，评估快速碘对比剂注射对气管直径和肺容积的影响 | 采用基于深度学习技术的商业软件自动评估肺容积和测量气管直径 | 回顾性研究，未探讨其他可能影响结果的因素 | 探究快速碘对比剂注射对CT肺动脉造影中气管直径和肺容积的影响 | CT肺动脉造影和非增强CT中的气管直径和肺容积 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 101名患者 |
| 983 | 2024-09-01 |
igRNA Prediction and Selection AI Models (igRNA-PS) for Bystander-less ABE Base Editing
2024-Sep-15, Journal of molecular biology
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.jmb.2024.168714
PMID:39029887
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研究论文 | 本文介绍了一种不完美gRNA（igRNA）编辑策略，用于实现无旁观者的单碱基编辑，并开发了igRNA预测和选择AI模型（igRNA-PS）来预测和选择高效的igRNA。 | 本文创新性地设计了igRNA编辑策略，并通过深度学习构建了igRNA-PS模型，能够高精度地识别主要编辑位点，预测单碱基编辑效率和产品纯度，并生成和评估最佳igRNA。 | NA | 开发一种无旁观者的单碱基编辑方法，并提供高效的igRNA预测和选择工具。 | CRISPR衍生的基础编辑技术，特别是ABE基础编辑。 | 基因编辑 | NA | 深度学习 | AI模型 | 序列数据 | 5000个位点，每个位点约19个系统设计的ABE igRNA |
| 984 | 2024-09-01 |
Deep learning in the diagnosis of maxillary sinus diseases: a systematic review
2024-Sep-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae031
PMID:38995816
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综述 | 评估深度学习在检测、分类和分割上颌窦疾病中的表现 | NA | 仅限于评估截至2024年2月7日之前发表的研究 | 评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的应用 | 上颌窦疾病 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 影像 | 14项研究符合纳入标准 |
| 985 | 2024-09-01 |
Automatic detection of the third molar and mandibular canal on panoramic radiographs based on deep learning
2024-Sep, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2024.101946
PMID:38857691
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研究论文 | 本研究旨在开发一种基于深度学习框架的自动检测全景X光片中下颌第三磨牙（M3）与下颌管（MC）位置关系的系统，以辅助医生评估和规划适当的手术干预措施 | 本研究提出的RPIFormer模型在分割M3和MC方面比以往最佳研究提高了3.06%的Dice系数，且开发的深度学习框架无需手动裁剪即可在全景X光片中自动检测M3和MC，显示出优越的检测精度和泛化能力 | NA | 开发一种自动检测全景X光片中下颌第三磨牙与下颌管位置关系的深度学习框架 | 下颌第三磨牙（M3）与下颌管（MC）的位置关系 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | RPIFormer模型, CycleGAN模型 | 图像 | 253张来自医院的PRs和197张来自在线平台的PRs |
| 986 | 2024-09-01 |
Automated Lugano Metabolic Response Assessment in 18F-Fluorodeoxyglucose-Avid Non-Hodgkin Lymphoma With Deep Learning on 18F-Fluorodeoxyglucose-Positron Emission Tomography
2024-Sep-01, Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology
IF:42.1Q1
DOI:10.1200/JCO.23.01978
PMID:38843483
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的算法，用于根据Lugano 2014分类标准对18F-氟脱氧葡萄糖亲和性非霍奇金淋巴瘤进行全自动治疗反应评估 | 该方法的反应评估与放射学反应的裁决高度一致，并且在死亡风险预测方面表现出更高的准确性 | NA | 旨在通过人工智能减少医生在放射学评估上的时间，并提高治疗反应评估的准确性 | 18F-氟脱氧葡萄糖亲和性非霍奇金淋巴瘤的治疗反应 | 机器学习 | 非霍奇金淋巴瘤 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 涉及多个国家的临床试验，包括多个中心和国家的测试集，涉及不同的非霍奇金淋巴瘤亚型和治疗线 |
| 987 | 2024-09-01 |
Synergistic integration of deep learning with protein docking in cardiovascular disease treatment strategies
2024-Sep, IUBMB life
IF:3.7Q2
DOI:10.1002/iub.2819
PMID:38748776
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研究论文 | 本研究通过深入的分子对接分析，探索了基于生育酚的纳米乳剂作为心血管疾病治疗药物的潜力 | 利用深度学习模型ESM1-b和ProtT5进行输入编码，预测4YAY蛋白与生育酚的相互作用位点，实现了对这些关键蛋白-配体相互作用的高度准确预测 | NA | 阐明生育酚与心血管疾病发展中起关键作用的七个蛋白质的分子相互作用 | 生育酚与七个关键蛋白质（1O8a, 4YAY, 4DLI, 1HW9, 2YCW, 1BO9和1CX2）的相互作用 | 分子生物学 | 心血管疾病 | 分子对接分析 | 深度学习模型 | 蛋白质数据 | 七个关键蛋白质 |
| 988 | 2024-09-01 |
Voxel level dense prediction of acute stroke territory in DWI using deep learning segmentation models and image enhancement strategies
2024-Sep, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-024-01582-8
PMID:38727961
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研究论文 | 本研究旨在通过设计多类分割任务，利用深度学习分割模型和图像增强策略在DWI图像中构建急性中风区域分类器模型 | 采用体素级密集预测结合偏场校正和空间配准，提高了模型的性能 | NA | 构建一个在DWI图像中识别急性中风区域的分类器模型 | 急性前或后缺血性中风患者的DWI图像 | 计算机视觉 | 中风 | 深度学习 | U-Net | 图像 | 218名患者 |
| 989 | 2024-09-01 |
Detection and classification of mandibular fractures in panoramic radiography using artificial intelligence
2024-Sep-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae018
PMID:38652576
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研究论文 | 本研究评估了YOLOv5深度学习模型在全景图像中检测不同下颌骨骨折类型的性能 | 使用YOLOv5算法对六种下颌骨骨折类型进行检测，并计算了多种性能指标 | 在检测某些骨折类型（如颌角、髁突头和髁突颈）时性能较低 | 评估YOLOv5模型在下颌骨骨折检测中的应用潜力 | 下颌骨骨折的全景图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv5 | 图像 | 共收集了498张包含673处骨折的全景图像 |
| 990 | 2024-09-01 |
Feasibility study on the clinical application of CT-based synthetic brain T1-weighted MRI: comparison with conventional T1-weighted MRI
2024-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10534-1
PMID:38175218
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研究论文 | 本研究旨在探讨基于CT的合成脑T1加权磁共振成像（MRI）与传统T1加权MRI在脑形态定量评估中的等效性 | 利用深度学习模型从CT数据生成合成T1加权成像（sT1WI），并评估其与传统T1加权MRI的等效性 | 研究中存在一些由于放射科医生测量差异导致的较差的协议 | 研究基于CT的合成T1加权MRI与传统T1加权MRI在脑形态定量评估中的等效性 | 35名接受脑部磁共振成像（MRI）和CT扫描的成年患者 | 计算机视觉 | NA | 深度学习模型 | 深度学习模型 | 图像 | 35名成年患者 |
| 991 | 2024-09-01 |
Artificial intelligence in immunotherapy PET/SPECT imaging
2024-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10637-3
PMID:38355986
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综述 | 本文通过综述探讨了人工智能在PET/SPECT引导的免疫治疗患者管理中的应用 | 人工智能应用于PET/SPECT成像，主要用于预测免疫治疗患者的预后或肿瘤表型，这是基于治疗前基线图像构建的 | 需要进一步在大规模、前瞻性、多中心队列中验证模型，才能实现真正的临床应用 | 研究人工智能在PET/SPECT引导的免疫治疗中的作用，以识别可能获得持久临床益处或可能出现不可接受副作用的患者 | 免疫治疗患者及其PET/SPECT成像特征 | 计算机视觉 | 肺癌 | PET/SPECT成像 | 深度学习 | 图像 | 中位数（四分位数范围）样本量为63（157），主要关注肺癌、淋巴瘤和黑色素瘤 |
| 992 | 2024-09-01 |
Learning CT-free attenuation-corrected total-body PET images through deep learning
2024-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10647-1
PMID:38355987
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术生成无需CT的衰减校正全身PET图像，以减少PET成像中的电离辐射问题 | 本研究首次尝试通过深度学习生成无需CT的衰减校正全身PET图像，减少了对患者的辐射风险 | 未来工作需要在更多临床实践中验证该方法在全身PET/CT系统中的应用 | 开发一种无需CT的衰减校正方法，以减少全身PET/CT成像中的电离辐射 | 全身PET图像的衰减校正 | 机器学习 | NA | Cycle-GAN | 生成对抗网络 | 图像 | 122名受试者（29名女性和93名男性） |
| 993 | 2024-09-01 |
Deep learning for automatic bowel-obstruction identification on abdominal CT
2024-Sep, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10657-z
PMID:38388719
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research paper | 本文旨在开发一种机器学习模型，用于自动识别腹部CT扫描中的疑似肠梗阻 | 开发了一种3D混合卷积神经网络，用于自动二分类（肠梗阻是/否）腹部CT扫描 | NA | 帮助放射科医生管理大量工作负载，从而实现更早的诊断和更好的患者治疗效果 | 腹部CT扫描中的疑似肠梗阻 | machine learning | NA | CT | 3D mixed convolutional neural network | image | 内部数据集包含1345个腹部CT扫描，外部数据集包含88个放射科医生注释的CT扫描 |
| 994 | 2024-09-01 |
Prediction of extraction difficulty for impacted maxillary third molars with deep learning approach
2024-Sep, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
DOI:10.1016/j.jormas.2024.101817
PMID:38458545
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研究论文 | 本研究旨在使用深度学习模型预测埋伏上颌第三磨牙手术难度 | 采用YoloV5x架构进行自动分割和分类，以预测手术难度 | NA | 评估深度学习模型预测埋伏上颌第三磨牙手术难度的有效性 | 埋伏上颌第三磨牙的手术难度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YoloV5x | 图像 | 708张全景放射图像 |
| 995 | 2024-08-31 |
Predicting the severity of mood and neuropsychiatric symptoms from digital biomarkers using wearable physiological data and deep learning
2024-Sep, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108959
PMID:39089109
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研究论文 | 本研究利用可穿戴设备收集的生理数据和深度学习技术，预测轻度认知障碍老年人的情绪和神经精神症状的严重程度 | 本研究首次结合传统生理标志物和自监督卷积自动编码器提取的深度学习特征，实现了对情绪障碍症状严重程度的日常预测 | 研究样本仅限于轻度认知障碍的老年人，未来研究需验证在其他人群中的适用性 | 探索利用数字生物标志物和深度学习方法对老年人情绪和神经精神症状进行持续和非侵入性评估的可能性 | 轻度认知障碍老年人的情绪和神经精神症状 | 机器学习 | 神经精神疾病 | 深度学习 | 卷积自动编码器 | 生理数据 | 研究未明确具体样本数量 |
| 996 | 2024-08-31 |
A personal view on the history of toxins: From ancient times to artificial intelligence
2024-Sep, Toxicon : official journal of the International Society on Toxinology
IF:2.6Q3
DOI:10.1016/j.toxicon.2024.108034
PMID:39038662
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综述 | 本文回顾了从古代到现代，特别是结合人工智能技术，在生物活性物质发现和特性研究方面的进展 | 文章介绍了使用高端仪器和基于深度学习的人工智能计算方法的突破 | NA | 探讨生物活性物质的历史发展和当前的研究进展 | 植物、微生物和动物中的生物活性物质 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA |
| 997 | 2024-08-31 |
Characterizing Sentinel Lymph Node Status in Breast Cancer Patients Using a Deep-Learning Model Compared With Radiologists' Analysis of Grayscale Ultrasound and Lymphosonography
2024-Sep-01, Ultrasound quarterly
IF:0.7Q4
DOI:10.1097/RUQ.0000000000000683
PMID:38958999
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型来区分乳腺癌患者中良性和恶性的前哨淋巴结（SLNs），并与放射科医生的评估进行比较 | 本研究采用AutoML开发的图像分类模型，展示了在平衡数据集上的改进诊断性能 | 放射科医生的表现并未受到数据集分布的影响，且读者间的一致性较低 | 评估深度学习模型在乳腺癌患者前哨淋巴结状态识别中的表现 | 乳腺癌患者的前哨淋巴结 | 机器学习 | 乳腺癌 | 超声检查 | AutoML | 图像 | 79名乳腺癌患者，217个前哨淋巴结 |
| 998 | 2024-08-07 |
Predicting tumour origin with cytology-based deep learning: hype or hope?
2024-Sep, Nature reviews. Clinical oncology
DOI:10.1038/s41571-024-00906-x
PMID:38773339
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 999 | 2024-08-30 |
A Deep Learning Framework for Analysis of the Eustachian Tube and the Internal Carotid Artery
2024-Sep, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.789
PMID:38686594
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研究论文 | 本文介绍了一种深度学习框架，用于从CT扫描中自动分割咽鼓管和颈内动脉，并计算两者之间的距离 | 这是首个端到端的深度学习管道，用于自动分割咽鼓管和颈内动脉，并分析这些结构之间的距离 | NA | 开发一种深度学习管道，自动分割咽鼓管和颈内动脉，并利用这些分割结果计算结构间的距离 | 咽鼓管和颈内动脉 | 计算机视觉 | NA | CT扫描 | nnU-Net | 3D模型 | 30个CT扫描，60对咽鼓管和颈内动脉 |
| 1000 | 2024-08-30 |
Recent advances in artificial intelligent strategies for tissue engineering and regenerative medicine
2024-Sep, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.70016
PMID:39189880
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综述 | 本文综述了人工智能策略在组织工程和再生医学领域的最新进展 | 结合组织工程和人工智能，创造了一种新的生物医学技术进步，特别是在深度学习方面，提供了改善科学理解和临床结果的机会 | NA | 探讨人工智能在组织工程和再生医学中的应用潜力 | 组织工程和再生医学中的支架、细胞、组织和器官的设计、制造和评估 | 机器学习 | NA | 人工智能 | 深度学习 | NA | NA |