深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1172 篇文献，本页显示第 221 - 240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 221 | 2024-12-01 |
Perception of First-Year MBBS Students Toward Virtual Dissection in Learning Anatomy: A Comparative Study Between High and Low Academic Achievers
2024-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.72508
PMID:39606542
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研究论文 | 研究了第一年MBBS学生对虚拟解剖学习的看法，并比较了高分和低分学生的反馈 | 探讨了虚拟解剖作为一种创新教学方法在解剖学教学中的应用 | 研究样本量较小，且仅限于特定机构的学生 | 评估第一年MBBS学生对虚拟解剖的看法，并比较高分和低分学生的反馈 | 第一年MBBS学生 | NA | NA | NA | NA | 问卷调查 | 99名学生，其中89名参与了调查 |
| 222 | 2024-11-29 |
MIMO-Uformer: A Transformer-Based Image Deblurring Network for Vehicle Surveillance Scenarios
2024-Oct-31, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10110274
PMID:39590738
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研究论文 | 提出了一种基于Transformer的图像去模糊网络MIMO-Uformer，用于车辆监控场景 | 采用基于基本窗口的多头自注意力机制（W-MSA）来降低计算复杂度，并结合多输入多输出U形网络（MIMO-UNet）进行多尺度图像操作，同时提出Intersection over Patch（IoP）因子和监督形态学损失来改善局部模糊性能 | 主要针对车辆监控场景中的局部模糊问题，可能不适用于其他类型的模糊 | 开发一种高效的Transformer基去模糊网络，以提高车辆监控场景中的图像清晰度 | 车辆监控场景中的运动模糊图像 | 计算机视觉 | NA | Transformer | MIMO-Uformer | 图像 | 使用公开数据集和自建数据集进行广泛实验 |
| 223 | 2024-11-29 |
GENERATIVE FORECASTING OF BRAIN ACTIVITY ENHANCES ALZHEIMER'S CLASSIFICATION AND INTERPRETATION
2024-Oct-30, ArXiv
PMID:39575120
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研究论文 | 本研究通过生成预测脑活动来增强阿尔茨海默病的分类和解释 | 本研究采用了一种新的基于Transformer的BrainLM模型，用于生成预测脑活动，并展示了其在阿尔茨海默病分类中的应用 | 研究受限于阿尔茨海默病特定群体的数据集有限，可能影响模型的泛化能力 | 通过数据驱动的方法理解认知与内在脑活动之间的关系，并增强阿尔茨海默病的分类和解释 | 静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据和阿尔茨海默病分类 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 功能磁共振成像（fMRI） | LSTM和Transformer | 时间序列数据 | NA |
| 224 | 2024-11-29 |
Development and Validation of Deep Learning Preoperative Planning Software for Automatic Lumbosacral Screw Selection Using Computed Tomography
2024-Oct-30, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11111094
PMID:39593754
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研究论文 | 开发并验证了一种基于深度学习的术前计划软件，用于自动选择腰椎骶椎螺钉 | 使用深度学习模型自动进行腰椎骶椎螺钉的术前计划，显著提高了计划速度和准确性 | 研究样本量相对较小，且仅限于特定类型的手术 | 提高腰椎骶椎螺钉术前计划的效率和准确性 | 腰椎骶椎螺钉的术前计划 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | CT扫描数据 | 316例腰椎骶椎融合手术患者 |
| 225 | 2024-11-29 |
HyMNet: A Multimodal Deep Learning System for Hypertension Prediction Using Fundus Images and Cardiometabolic Risk Factors
2024-Oct-29, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11111080
PMID:39593740
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研究论文 | 本研究开发了一种名为HyMNet的多模态深度学习系统，结合眼底图像和心血管代谢风险因素（年龄和性别）来提高高血压的检测 | 创新点在于整合了眼底图像和心血管代谢因素，通过多模态深度学习系统HyMNet提高了高血压检测的准确性 | 研究样本主要来自沙特阿拉伯，可能限制了结果的普遍适用性 | 开发一种多模态深度学习系统，以提高高血压的检测准确性 | 高血压的检测 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 多模态深度学习 | CNN | 图像和数值数据 | 5016张眼底图像，来自1243名个体 |
| 226 | 2024-11-29 |
Deep Learning in Spinal Endoscopy: U-Net Models for Neural Tissue Detection
2024-Oct-29, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11111082
PMID:39593742
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研究论文 | 本研究开发了一种基于U-Net架构的深度学习模型，用于脊柱内窥镜手术中神经组织的分割，以提高手术的安全性和有效性 | 首次将U-Net模型应用于脊柱内窥镜手术中的神经组织检测，显著提高了神经组织的识别精度 | 研究样本量较小，仅包含28例手术视频，未来需扩大样本量以验证模型的泛化能力 | 开发一种能够准确分割神经组织的深度学习模型，以提高脊柱内窥镜手术的安全性和效果 | 脊柱内窥镜手术中的神经组织 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 28例手术视频，包含2307张训练图像和635张验证图像 |
| 227 | 2024-11-29 |
Mapping the Knowledge Structure of Image Recognition in Cultural Heritage: A Scientometric Analysis Using CiteSpace, VOSviewer, and Bibliometrix
2024-Oct-26, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10110272
PMID:39590736
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研究论文 | 本文通过CiteSpace、VOSviewer和Bibliometrix工具对Web of Science数据库中的文献进行计量分析，探讨了图像识别技术在文化遗产领域的知识结构和发展趋势 | 本文首次通过计量分析方法，全面揭示了图像识别技术在文化遗产领域的宏观演进，并强调了人工智能和深度学习在该领域的应用 | 本文主要依赖于文献计量分析，可能忽略了实际应用中的具体案例和技术细节 | 旨在通过计量分析填补图像识别技术在文化遗产领域应用的宏观理解空白 | 图像识别技术在文化遗产领域的应用及其发展趋势 | 计算机视觉 | NA | 计量分析 | 深度学习 | 文献 | 1995年至2024年Web of Science数据库中的相关文献 |
| 228 | 2024-11-29 |
Accuracy Assessment of EM3D App-Based 3D Facial Scanning Compared to Cone Beam Computed Tomography
2024-Oct-25, Dentistry journal
IF:2.5Q2
DOI:10.3390/dj12110342
PMID:39590392
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研究论文 | 本研究评估了基于EM3D应用的3D面部扫描与锥束计算机断层扫描（CBCT）的准确性 | 利用iPhone的TrueDepth摄像头技术和EM3D应用，提供了一种成本效益高的3D面部建模替代方案 | 研究样本量较小，仅涉及30名患者 | 验证EM3D应用在3D面部扫描中的准确性，并将其与CBCT进行比较 | 30名需要CBCT扫描的患者 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 3D模型 | 30名患者 |
| 229 | 2024-11-29 |
Image Forensics in the Encrypted Domain
2024-Oct-24, Entropy (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/e26110900
PMID:39593845
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研究论文 | 本文首次介绍了加密域图像取证（IFED），包括其问题描述、形式定义和评估指标，并提出了一种基于深度学习的轻量级增强取证网络（LEFN）来检测加密域中的复制移动篡改 | 首次提出加密域图像取证（IFED）的概念，并开发了一种基于深度学习的轻量级增强取证网络（LEFN）来应对加密域中的复制移动篡改检测挑战 | NA | 解决加密域中的图像取证问题，特别是检测加密域中的复制移动篡改 | 加密域中的图像取证，特别是复制移动篡改的检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 轻量级增强取证网络（LEFN） | 图像 | NA |
| 230 | 2024-11-29 |
The Adversarial Robust and Generalizable Stereo Matching for Infrared Binocular Based on Deep Learning
2024-Oct-22, Journal of imaging
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/jimaging10110264
PMID:39590728
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的红外双目立体匹配方法，旨在提高算法在复杂条件下的鲁棒性和泛化能力 | 该方法无需大型红外图像数据集，能够无缝适应任何特定红外相机，并扩展到标准双目图像，适用于红外和可见光立体图像 | NA | 提高深度学习方法在红外双目图像立体匹配中的鲁棒性和泛化能力 | 红外双目图像和可见光双目图像的立体匹配 | 计算机视觉 | NA | 多尺度census变换 | 堆叠沙漏子网络 | 图像 | 广泛使用的自动驾驶数据集 |
| 231 | 2024-11-29 |
Robust Real-Time Cancer Tracking via Dual-Panel X-Ray Images for Precision Radiotherapy
2024-Oct-22, Bioengineering (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/bioengineering11111051
PMID:39593711
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的实时无标记肺肿瘤跟踪方法，利用正交X射线投影图像进行精确的肿瘤定位 | 创新性地结合了混合变形模型与3D薄板样条变换的数据增强技术，以及基于Transformer的分割网络和CNN回归网络，实现了高精度的肿瘤跟踪 | NA | 提高肺癌放疗中肿瘤定位的精确性和实时性 | 肺癌肿瘤的实时跟踪和定位 | 计算机视觉 | 肺癌 | X射线成像 | Transformer, CNN | 图像 | 使用The Cancer Imaging Archive的患者数据和动态胸腔模型数据进行评估 |
| 232 | 2024-11-29 |
Deep-learning-based Attenuation Correction for 68Ga-DOTATATE Whole-body PET Imaging: A Dual-center Clinical Study
2024-Oct-07, Molecular imaging and radionuclide therapy
IF:0.9Q4
DOI:10.4274/mirt.galenos.2024.86422
PMID:39373140
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于68Ga-DOTATATE全身PET图像的衰减校正 | 提出了一种基于深度学习的衰减校正方法，避免了使用CT进行衰减校正带来的额外辐射剂量 | 使用不同中心的数据集时，PSNR和SSIM值较低 | 开发一种基于深度学习的衰减校正模型，以减少患者辐射剂量 | 68Ga-DOTATATE全身PET图像的衰减校正 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 残差网络 | 图像 | 118名患者 |
| 233 | 2024-11-29 |
Determining individual suitability for neoadjuvant systemic therapy in breast cancer patients through deep learning
2024-Oct, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12094-024-03459-8
PMID:38678522
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研究论文 | 本文通过深度学习模型评估乳腺癌患者对新辅助系统治疗的个体适应性 | 提出了基于深度学习的个性化治疗推荐模型BITES，显著提高了治疗效果 | 需要在临床环境中进一步验证模型，并深入研究更多患者特征和结果指标 | 评估乳腺癌患者对新辅助系统治疗的个体反应，提出个性化治疗建议 | 乳腺癌患者及其对新辅助系统治疗的反应 | 机器学习 | 乳腺癌 | 深度学习 | BITES模型 | 患者数据 | 94,487名女性乳腺癌患者 |
| 234 | 2024-11-27 |
Application of multimodal deep learning and multi-instance learning fusion techniques in predicting STN-DBS outcomes for Parkinson's disease patients
2024-Oct, Neurotherapeutics : the journal of the American Society for Experimental NeuroTherapeutics
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.neurot.2024.e00471
PMID:39419638
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研究论文 | 本研究利用多模态深度学习和多实例学习融合技术预测帕金森病患者STN-DBS治疗效果 | 开发了一种新的2.5D深度学习方法，结合多切片表示提取详细的ROI特征，并通过多实例学习融合技术整合多个切片的预测结果，提升了模型性能 | 本研究为回顾性研究，样本量有限，未来需在前瞻性研究中验证模型效果 | 提高帕金森病患者STN-DBS治疗效果预测的准确性，支持个性化治疗计划 | 127名接受STN-DBS治疗的帕金森病患者 | 机器学习 | 帕金森病 | 多实例学习融合技术 | 深度学习模型 | 医学影像数据 | 127名帕金森病患者 |
| 235 | 2024-11-27 |
The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Cardiovascular Imaging and Diagnosis: Current Insights and Future Directions
2024-Oct, Cureus
DOI:10.7759/cureus.72311
PMID:39583537
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综述 | 本文综述了人工智能和机器学习在心血管影像和诊断中的应用现状及未来发展方向 | 人工智能和机器学习技术显著提升了心血管影像的诊断准确性和效率 | NA | 探讨人工智能和机器学习在心血管影像中的应用、优势、挑战及未来发展方向 | 心血管疾病诊断和影像分析 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | 卷积神经网络（CNN） | 影像 | NA |
| 236 | 2024-10-30 |
Deep Learning-Based Method for Rapid 3D Whole-Heart Modeling in Congenital Heart Disease: Correspondence
2024-Oct-28, Cardiology
IF:1.9Q3
DOI:10.1159/000542318
PMID:39467517
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 237 | 2024-11-24 |
Contributing to the prediction of prognosis for treated hepatocellular carcinoma: Imaging aspects that sculpt the future
2024-Oct-27, World journal of gastrointestinal surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.4240/wjgs.v16.i10.3377
PMID:39575286
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研究论文 | 本文介绍了一种新的列线图模型，用于预测接受射频消融和经动脉化疗栓塞治疗的肝细胞癌（HCC）的预后，并强调了影像学方面，特别是磁共振成像（MRI）和放射组学，在提高预测准确性中的作用 | 本文提出了将多参数MRI和深度学习放射组学模型与临床因素结合，以提高HCC治疗预后预测的准确性 | NA | 提高肝细胞癌治疗预后的预测准确性 | 接受射频消融和经动脉化疗栓塞治疗的肝细胞癌患者 | 数字病理学 | 肝癌 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习模型 | 影像数据 | NA |
| 238 | 2024-11-24 |
Facial recognition for disease diagnosis using a deep learning convolutional neural network: a systematic review and meta-analysis
2024-Oct-18, Postgraduate medical journal
IF:3.6Q1
DOI:10.1093/postmj/qgae061
PMID:39102373
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meta-analysis | 本文系统综述和元分析了基于深度学习卷积神经网络的面部识别技术在罕见畸形疾病和面瘫等疾病诊断中的应用 | 本文通过系统综述和元分析，评估了深度学习在面部识别疾病诊断中的准确性和适用性 | 本文仅分析了过去十年内的22篇文献，样本量和疾病种类可能存在局限性 | 评估基于深度学习网络的面部识别技术在疾病诊断中的有效性和适用性 | 罕见畸形疾病和面瘫等疾病的诊断 | 计算机视觉 | NA | 深度学习卷积神经网络 | CNN | 图像 | 57,539例样本，其中43,301例为疾病样本 |
| 239 | 2024-11-24 |
AnNoBrainer, An Automated Annotation of Mouse Brain Images using Deep Learning
2024-Oct, Neuroinformatics
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s12021-024-09679-1
PMID:39107460
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研究论文 | 开发了一种名为AnNoBrainer的开源软件工具，利用深度学习、图像配准和标准皮质脑模板来自动标注小鼠脑部图像中的各个脑区 | AnNoBrainer通过自动化标注显著减少了标注时间和提高了标注的准确性和可重复性 | NA | 解决神经科学数字病理学中手动标注脑部图像的效率问题 | 小鼠脑部图像的自动标注 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 来自转基因小鼠模型的病理切片 |
| 240 | 2024-11-24 |
Anatomic Interpretability in Neuroimage Deep Learning: Saliency Approaches for Typical Aging and Traumatic Brain Injury
2024-Oct, Neuroinformatics
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s12021-024-09694-2
PMID:39503843
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研究论文 | 本研究比较了七种基于归因的显著性方法，以增强深度神经网络在估计生物脑龄时的解剖学解释性 | 本研究首次系统比较了多种显著性方法在典型衰老和创伤性脑损伤情况下的表现，并评估了它们在捕捉已知脑老化解剖特征方面的能力 | 研究仅限于磁共振成像数据，且样本主要为成年人群，可能限制了结果的普适性 | 探讨不同显著性方法在深度神经网络估计生物脑龄时的解剖学解释性 | 典型衰老和轻度创伤性脑损伤成年人的脑部磁共振成像数据 | 计算机视觉 | 创伤性脑损伤 | 磁共振成像 | 深度神经网络 | 图像 | 13,394名认知正常成年人和214名轻度创伤性脑损伤成年人 |