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 1081 - 1100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1081 | 2024-08-16 |
Rapid assessment of heavy metal accumulation capability of Sedum alfredii using hyperspectral imaging and deep learning
2024-Sep-01, Ecotoxicology and environmental safety
IF:6.2Q1
DOI:10.1016/j.ecoenv.2024.116704
PMID:38996646
|
研究论文 | 本研究提出了一种结合高光谱成像和多任务深度学习的新型光谱方法，用于快速评估Sedum alfredii的重金属积累能力 | 本研究创新性地使用高光谱成像和深度学习技术，简化了超积累植物的筛选、重金属胁迫识别和重金属定量分析过程 | NA | 研究目的是开发一种快速准确的方法来评估植物的重金属积累能力，以促进植物修复过程中超积累植物的筛选和重金属积累预测 | 研究对象为重金属超积累植物Sedum alfredii及其非积累生态型 | 机器学习 | NA | 高光谱成像 | 深度学习网络（ENet和HMNet） | 光谱图像 | Sedum alfredii及其非积累生态型在Cd、Zn和Pb胁迫下的叶片光谱图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1082 | 2024-08-16 |
Development and Validation Study of the Prognostic Impact of Deep Learning-Determined Myxoid Stroma After Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with Esophageal Squamous Cell Carcinoma
2024-Sep, Annals of surgical oncology
IF:3.4Q1
DOI:10.1245/s10434-024-15626-w
PMID:38914836
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研究论文 | 本研究旨在探讨人工智能（AI）量化粘液样基质在接受新辅助化疗后食管鳞状细胞癌（ESCC）手术患者中的预后意义，并在另一家医院的独立验证队列中验证其意义 | AI确定的粘液样基质可能成为新辅助化疗后病理分期II或III ESCC患者的新颖且有用的预后因子 | NA | 研究AI量化粘液样基质在接受新辅助化疗后食管鳞状细胞癌手术患者中的预后意义 | 接受新辅助化疗后食管鳞状细胞癌手术的患者 | 机器学习 | 食管鳞状细胞癌 | AI | NA | 病理图像 | 两个数据集，共165名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1083 | 2024-08-07 |
ASO Author Reflections: Development and Validation Study of the Prognostic Impact of Deep Learning-Determined Myxoid Stroma After Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with Esophageal Squamous Cell Carcinoma
2024-Sep, Annals of surgical oncology
IF:3.4Q1
DOI:10.1245/s10434-024-15732-9
PMID:38954092
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1084 | 2024-08-15 |
Multi-model assessment of potential natural vegetation to support ecological restoration
2024-Sep, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2024.121934
PMID:39083935
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研究论文 | 本文评估了多种方法在潜在自然植被（PNV）模拟中的表现，以支持生态恢复 | 首次全面比较了传统统计方法与机器学习、深度学习在PNV模拟中的性能 | 不同模型类型的性能差异较大，且在粗分辨率下对恢复区域的估计可能存在高估 | 探讨不同方法在PNV模拟中的适用性，以优化生态恢复项目 | 潜在自然植被的模拟方法及其在生态恢复中的应用 | 生态学 | NA | 机器学习、深度学习 | 随机森林、XGBoost、人工神经网络、半监督学习 | 空间数据 | 样本大小从10到总样本的80%不等 | NA | NA | NA | NA |
| 1085 | 2024-08-15 |
Significance of AI-assisted techniques for epiphyte plant monitoring and identification from drone images
2024-Sep, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2024.121996
PMID:39088905
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研究论文 | 本研究利用AI辅助技术，通过无人机图像增强附生植物的识别和地图绘制 | 本研究首次比较了传统图像分割方法与深度学习模型在附生植物识别中的效果，发现深度学习模型在复杂背景和图像质量变化情况下的识别能力更强 | 研究使用的数据集有限，且图像质量不一，可能影响深度学习模型的性能评估 | 评估AI辅助方法与传统方法在从无人机图像中分割和识别附生植物的有效性 | 附生植物的识别和地图绘制 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | UNet, TransUNet | 图像 | 在哥斯达黎加保护区森林中收集的无人机图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1086 | 2024-08-15 |
The impact of ESG performance on corporate sustainable growth from the perspective of carbon sentiment
2024-Sep, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2024.121913
PMID:39067346
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研究论文 | 本研究探讨了碳情绪与ESG表现及企业可持续增长之间的关系，通过使用OLS回归分析和面板数据模型，结合BERT和LSTM模型进行文本分析，揭示了碳情绪对ESG表现与企业可持续增长的正向调节作用。 | 本研究首次采用碳情绪分析方法，结合深度学习技术如BERT和LSTM模型，分析碳相关新闻文本，探索其对企业可持续增长的影响。 | 研究主要集中在中国上市公司，且依赖于特定的数据集和模型，可能限制了结果的普遍性。 | 探索碳情绪、ESG表现与企业可持续增长之间的关系，并为绿色经济和环境管理政策的制定提供新的视角。 | 中国上市公司的ESG表现、碳情绪及其对企业可持续增长的影响。 | 自然语言处理 | NA | OLS回归分析、两阶段工具变量法(2SLS)、动态面板广义矩估计(GMM)、BERT、LSTM | BERT、LSTM | 文本 | 中国上市公司 | NA | NA | NA | NA |
| 1087 | 2024-08-15 |
An integrated deep learning approach for modeling dissolved oxygen concentration at coastal inlets based on hydro-climatic parameters
2024-Sep, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2024.122018
PMID:39111007
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于水文气象参数的深度学习神经网络方法，用于模拟和预测埃及拉希德沿海入口处的溶解氧浓度 | 引入了创新的深度学习神经网络方法，显著提高了溶解氧预测的准确性，相较于最佳的传统机器学习方法，预测准确性提高了4% | NA | 开发有效的溶解氧预测模型，以帮助沿海管理部门监测由于气候变化加速导致的溶解氧变化 | 埃及拉希德沿海入口处的溶解氧浓度 | 机器学习 | NA | 深度学习神经网络 | 深度学习神经网络 | 水文气象数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1088 | 2024-08-14 |
Assessing the risk of E. coli contamination from manure application in Chinese farmland by integrating machine learning and Phydrus
2024-Sep-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
DOI:10.1016/j.envpol.2024.124345
PMID:38852664
|
研究论文 | 本研究通过整合机器学习算法与基于机制的模型（Phydrus），全面评估中国农田中牲畜粪便应用后土壤中大肠杆菌（E. coli）的残留和迁移风险 | 本研究创新性地结合了机器学习模型和Phydrus模型，以预测和模拟大肠杆菌在土壤中的死亡率和附着系数，以及其在中国的23692个子区域中的迁移和存活情况 | NA | 旨在全面研究中国农田中牲畜粪便应用后土壤中大肠杆菌的残留和迁移风险 | 研究对象为应用牲畜粪便后的中国农田土壤中的大肠杆菌 | 机器学习 | NA | 机器学习算法 | 深度学习模型和梯度提升机 | 土壤特性、土壤深度、降水量、季节变化和区域差异的数据 | 23692个子区域 | NA | NA | NA | NA |
| 1089 | 2024-08-14 |
Application of improved machine learning in large-scale investigation of plastic waste distribution in tourism Intensive artificial coastlines
2024-Sep-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
DOI:10.1016/j.envpol.2024.124292
PMID:38823545
|
研究论文 | 本研究通过改进的YOLOv8模型，结合InceptionNeXt和LSK模块，提高了对人工海岸线上塑料垃圾检测的准确性，并减少了误识别情况 | 引入InceptionNeXt和LSK模块，提高了YOLOv8模型的检测准确率，减少了误报率 | NA | 提高人工海岸线上塑料垃圾监测的准确性 | 人工海岸线上的塑料垃圾 | 机器学习 | NA | YOLOv8 | CNN | 图像 | 553张高分辨率海岸线图像，包含3488件检测到的塑料垃圾 | NA | NA | NA | NA |
| 1090 | 2024-08-14 |
Predicting masticatory muscle activity and deviations in mouth opening from non-invasive temporomandibular joint complex functional analyses
2024-Sep, Journal of oral rehabilitation
IF:3.1Q1
DOI:10.1111/joor.13769
PMID:38840513
|
研究论文 | 本研究通过非侵入性颞下颌关节复合体功能分析，预测咀嚼肌活动和口腔张开时的偏差 | 利用深度学习结合电颌描记术（EGN）、表面肌电图（EMG）和关节振动分析（JVA）数据，建立了肌肉与硬组织运动之间的量化关系 | NA | 探索从非侵入性硬组织评估中预测肌肉活动和下颌运动的定量方法 | 咀嚼肌活动和下颌运动 | NA | NA | 电颌描记术（EGN）、表面肌电图（EMG）和关节振动分析（JVA） | XGBoost | 数据 | 66名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1091 | 2024-08-14 |
An effective role-oriented binary Walrus Grey Wolf approach for feature selection in early-stage chronic kidney disease detection
2024-Sep, International urology and nephrology
IF:1.8Q3
DOI:10.1007/s11255-024-04067-9
PMID:38748365
|
研究论文 | 本文提出了一种结合深度径向偏置网络和美洲狮优化算法的方法，用于早期慢性肾脏病的精确分类 | 采用角色导向二进制海象灰狼算法进行特征选择，并使用自动编码器与基于块的主成分分析进行降维，以提高分类准确性和减少处理时间 | NA | 提高慢性肾脏病检测的准确性 | 慢性肾脏病 | 机器学习 | 慢性肾脏病 | 深度学习 | 深度径向偏置网络 | 数据集 | 两个数据集：慢性肾脏病风险因素预测数据集和慢性肾脏病数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 1092 | 2024-08-13 |
Deep Learning-Based Segmentation and Risk Stratification for Gastrointestinal Stromal Tumors in Transabdominal Ultrasound Imaging
2024-Sep, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.16489
PMID:38822195
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度神经网络的系统，用于胃肠道间质瘤（GISTs）在经腹超声图像中的自动分割和风险分层预测 | 本文采用了五种深度学习分割网络和ResNet 18分类网络，通过比较选出最佳网络组合，实现了GISTs的自动分割和风险分层预测 | NA | 开发一种自动分割和风险分层预测胃肠道间质瘤的深度神经网络系统 | 胃肠道间质瘤（GISTs） | 计算机视觉 | 胃肠道间质瘤 | 深度学习 | SegNeXt-ResNet18 | 超声图像 | 回顾性收集了245名GIST患者的980张超声图像，前瞻性收集了47名GIST患者的188张超声图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1093 | 2024-08-13 |
Developing a Computer Vision Model to Automate Quantitative Measurement of Hip-Knee-Ankle Angle in Total Hip and Knee Arthroplasty Patients
2024-Sep, The Journal of arthroplasty
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.arth.2024.04.062
PMID:38679347
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于自动化测量全髋关节和膝关节置换术患者的长腿X光片中的髋膝踝角度（HKAA）。 | 该研究提出了一种基于检测的深度学习算法，能够高精度地计算HKAA，即使在股骨头难以区分的情况下也能有效识别。 | NA | 研究目的是开发一种自动化工具，以减轻骨科医生的负担，并提高髋膝踝角度测量的准确性。 | 全髋关节和膝关节置换术患者的长腿X光片中的髋膝踝角度。 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DL算法 | 图像 | 1379张长腿X光片，其中1221张用于模型开发，158张被认为是‘困难’样本。 | NA | NA | NA | NA |
| 1094 | 2024-08-13 |
A deep learning-guided automated workflow in LipidOz for detailed characterization of fungal fatty acid unsaturation by ozonolysis
2024-Sep, Journal of mass spectrometry : JMS
IF:1.9Q2
DOI:10.1002/jms.5078
PMID:39132905
|
研究论文 | 本文通过应用Ozone-induced dissociation mass spectrometry（OzID-MS）和LipidOz软件，分析了转化自Histoplasma capsulatum的不同脂肪酸去饱和酶的Saccharomyces cerevisiae酵母菌株的复杂脂质，以确定产生的特定不饱和脂质 | 本文通过重新训练深度学习（DL）模型作为预筛选工具，优先处理自动化分析的目标，减少了手动验证的时间和计算资源 | 由于DL模型最初是使用哺乳动物脂质提取物训练的，因此在酵母衍生数据上的预测准确性降低 | 研究真菌脂质生物学和代谢，以发现抗真菌靶点 | Saccharomyces cerevisiae酵母菌株的脂质 | 机器学习 | NA | Ozone-induced dissociation mass spectrometry（OzID-MS） | 深度学习模型（DL） | 脂质数据 | 转化自Histoplasma capsulatum的不同脂肪酸去饱和酶的Saccharomyces cerevisiae酵母菌株 | NA | NA | NA | NA |
| 1095 | 2024-08-12 |
A knowledge-enhanced interpretable network for early recurrence prediction of hepatocellular carcinoma via multi-phase CT imaging
2024-Sep, International journal of medical informatics
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105509
PMID:38851131
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研究论文 | 本文提出了一种基于多相CT影像的知识增强型可解释网络，用于预测肝细胞癌的早期复发 | 引入了一种新的基于Vision Transformer（ViT）的深度学习网络DSViT，增强了领域知识与图像之间的交互和多相CT图像的有效融合，提高了预测性能和解释性 | NA | 提高肝细胞癌早期复发预测的性能和解释性 | 肝细胞癌的早期复发预测 | 计算机视觉 | 肝癌 | 深度学习 | Vision Transformer（ViT） | 图像 | 多相CT数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1096 | 2024-08-12 |
Deep learning-based computer-aided diagnosis system for the automatic detection and classification of lateral cervical lymph nodes on original ultrasound images of papillary thyroid carcinoma: a prospective diagnostic study
2024-Sep, Endocrine
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s12020-024-03808-1
PMID:38570388
|
研究论文 | 本研究旨在开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像 | 本研究采用了Deformable Detection Transformer (DETR)模型，该模型在检测和分类颈部淋巴结方面表现出最高的诊断效能 | NA | 开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于自动检测和分类甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像 | 甲状腺乳头状癌患者的颈部淋巴结超声图像 | 计算机视觉 | 甲状腺癌 | 深度学习 | DETR | 图像 | 回顾性数据集包含1801张颈部淋巴结超声图像来自1675名患者，前瞻性测试集包含185张图像来自160名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1097 | 2024-08-10 |
Present and future of whole-body MRI in metastatic disease and myeloma: how and why you will do it
2024-Sep, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-024-04723-2
PMID:39007948
|
综述 | 本文综述了全身MRI在转移性疾病和骨髓瘤中的应用现状及未来发展 | 全身MRI作为一种高灵敏度和无辐射的成像方式，已扩展到全身肿瘤筛查，提供肿瘤组织的形态学和生理学信息 | 全身MRI面临的挑战包括其在众多适应症中的可用性以及患者、放射科医生和卫生当局的接受程度 | 探讨全身MRI在转移性疾病和骨髓瘤中的诊断应用及其未来发展 | 转移性疾病和骨髓瘤 | 医学影像 | 肿瘤 | 全身MRI | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1098 | 2024-08-10 |
Predicting response to chemotherapy in brain tumor patients based on MRI features
2024-Sep, Clinical neurology and neurosurgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.clineuro.2024.108409
PMID:38959786
|
综述 | 本文综述了基于MRI特征预测脑肿瘤患者化疗反应的研究进展 | 介绍了MRI-based放射组学和深度学习模型在预测化疗效果、生存预测及区分肿瘤进展与假进展方面的最新进展 | 需要进一步研究以优化这些模型并扩展其在不同脑肿瘤类型中的应用 | 探讨化疗在不同脑肿瘤类型中的作用及基于MRI特征预测治疗效果的方法 | 脑肿瘤患者及化疗反应 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI-based放射组学 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1099 | 2024-08-10 |
Managing hardware-related metal artifacts in MRI: current and evolving techniques
2024-Sep, Skeletal radiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1007/s00256-024-04624-4
PMID:38381196
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综述 | 本文综述了磁共振成像（MRI）中金属植入物引起的硬件相关金属伪影的当前和新兴技术 | 介绍了高密度多通道射频（RF）线圈、并行成像技术、梯度扭曲校正等硬件改进方法，以及视角度倾斜（VAT）和金属伪影校正的切片编码（SEMAC）等序列技术 | 文章指出这些技术在临床应用中仍存在局限性 | 旨在提高对金属植入物周围组织的放射学评估，以辅助临床决策 | 研究对象为金属植入物周围组织 | 医学成像 | NA | 磁共振成像（MRI） | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1100 | 2024-08-09 |
A machine learning algorithm improves the diagnostic accuracy of the histologic component of antibody mediated rejection (AMR-H) in cardiac transplant endomyocardial biopsies
2024 Sep-Oct, Cardiovascular pathology : the official journal of the Society for Cardiovascular Pathology
IF:2.3Q2
DOI:10.1016/j.carpath.2024.107646
PMID:38677634
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研究论文 | 本文研究了一种机器学习算法，用于提高心脏移植患者心肌内膜活检中抗体介导排斥反应（AMR-H）组织学成分的诊断准确性 | 首次确定机器学习算法能否区分pAMR-H与正常心肌、愈合损伤和急性细胞排斥反应（ACR） | 需要多机构验证测试以确保算法的普遍适用性 | 研究机器学习算法在心脏移植病理学中区分抗体介导排斥反应组织学成分的能力 | 心脏移植患者的心肌内膜活检样本 | 数字病理学 | 心脏移植 | 数字全玻片扫描 | 卷积神经网络 | 图像 | 4,212个标注（1,053个正常区域，1,053个pAMR-H，1,053个愈合损伤和1,053个ACR）来自300个苏木精和伊红染色切片 | NA | NA | NA | NA |