深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1167 篇文献，本页显示第 321 - 340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 321 | 2024-11-17 |
PTB-DDI: An Accurate and Simple Framework for Drug-Drug Interaction Prediction Based on Pre-Trained Tokenizer and BiLSTM Model
2024-Oct-23, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms252111385
PMID:39518938
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研究论文 | 本文提出了一种名为PTB-DDI的精确且简单的药物-药物相互作用预测框架 | 该框架结合了ChemBerta分词器、BiLSTM模型和MLP，以捕捉药物的双向上下文特征并挖掘药物特征的非线性关系 | NA | 旨在解决现有模型在药物-药物相互作用预测中的信息丢失和特征挖掘不完整问题 | 药物-药物相互作用预测 | 机器学习 | NA | BiLSTM | BiLSTM | 文本 | 在BIOSNAP和DrugBank两个真实世界数据集上进行了实验，分别获得了0.997、0.995、0.984和0.896、0.873、0.826的AUC-ROC、PR-AUC和F1分数 |
| 322 | 2024-11-17 |
IMU Airtime Detection in Snowboard Halfpipe: U-Net Deep Learning Approach Outperforms Traditional Threshold Algorithms
2024-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24216773
PMID:39517670
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研究论文 | 本研究利用惯性测量单元（IMU）数据和U-Net深度学习模型，改进了单板滑雪半管表演中起飞和着陆事件的检测 | 本研究采用1D U-Net卷积神经网络（CNN），在所有实验中均表现出色，为二元分割任务设定了新的基准 | 本研究仅针对单板滑雪半管表演中的起飞和着陆事件进行检测，未涉及其他运动项目 | 本研究的目的是通过使用IMU数据和机器学习算法，提高单板滑雪半管表演中起飞和着陆事件的检测精度 | 本研究的对象是八名德国国家队的精英单板滑雪运动员在半管表演中的626次技巧动作 | 机器学习 | NA | 惯性测量单元（IMU） | U-Net | 时间序列数据 | 8名运动员的626次技巧动作 |
| 323 | 2024-11-17 |
Adaptive Wireless Image Transmission Transformer Architecture for Image Transmission and Reconstruction
2024-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24216772
PMID:39517669
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习和变分信息瓶颈原理的自适应无线图像传输变压器架构（ADWITT），用于提高图像传输的效率和质量 | 本文提出了一个基于深度学习和变分信息瓶颈原理的自适应信道模块，改进了原有的无线图像传输变压器模型（WITT），形成了新的ADWITT架构 | NA | 提高6G通信技术中的图像传输效率和质量 | 无线图像传输系统 | 计算机视觉 | NA | 变分信息瓶颈（VIB） | 变压器（Transformer） | 图像 | NA |
| 324 | 2024-11-17 |
Hybrid Reconstruction Approach for Polychromatic Computed Tomography in Highly Limited-Data Scenarios
2024-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24216782
PMID:39517679
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的先验图像约束（PICDL）框架，用于在数据受限的情况下消除计算机断层扫描（CT）中的硬化伪影 | 结合了L2-PICCS算法和深度学习模型，能够有效纠正硬化伪影，恢复患者轮廓，并补偿条纹和变形伪影 | 仅在小型动物CT扫描仪上进行了评估，尚未在大规模临床数据上验证 | 开发一种在数据受限情况下消除CT图像中硬化伪影的新方法 | 计算机断层扫描图像中的硬化伪影 | 计算机视觉 | NA | 计算机断层扫描（CT） | U-Net架构（结合ResNet-34） | 图像 | 小型动物CT扫描仪上的啮齿动物头部研究 |
| 325 | 2024-11-17 |
MDAR: A Multiscale Features-Based Network for Remotely Measuring Human Heart Rate Utilizing Dual-Branch Architecture and Alternating Frame Shifts in Facial Videos
2024-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24216791
PMID:39517688
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研究论文 | 提出了一种基于多尺度特征的网络，用于通过面部视频远程测量心率，利用双分支架构和交替帧移位技术 | 设计了双分支信号处理框架，结合静态和动态特征，提出了一种新颖高效的特征融合方法，并引入交替时间移位模块增强模型的时间深度 | 未提及 | 解决远程光电容积描记法（rPPG）中因环境光变化、面部运动和光吸收反射差异带来的挑战 | 通过面部视频远程测量心率 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 远程光电容积描记法（rPPG） | 双分支架构 | 视频 | 三个公共数据集：UBFC-rPPG, PURE, 和 MMPD |
| 326 | 2024-11-17 |
MaskAppendix: Backbone-Enriched Mask R-CNN Based on Grad-CAM for Automatic Appendix Segmentation
2024-Oct-22, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics14212346
PMID:39518314
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研究论文 | 提出了一种基于Grad-CAM增强的Mask R-CNN架构，用于自动分割CT扫描中的阑尾 | 通过集成Grad-CAM到Mask R-CNN网络中，提高了特征定位能力，更好地捕捉阑尾形态的细微变化 | NA | 开发一种自动且准确的阑尾分割方法，以辅助临床诊断 | 阑尾的自动分割 | 计算机视觉 | NA | Grad-CAM | Mask R-CNN | 图像 | 腹腔CT扫描数据集 |
| 327 | 2024-11-17 |
Comparing the accuracy of two machine learning models in detection and classification of periapical lesions using periapical radiographs
2024-Oct, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-024-00759-1
PMID:38862834
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研究论文 | 比较两种深度学习模型在牙周病变检测和分类中的准确性 | 首次应用Faster R-CNN和YOLOv4模型在牙周病变检测和分类中，并使用PAI评分系统 | 样本量相对较小，且仅限于三种不同区域的牙齿 | 评估两种深度学习模型在牙周病变检测和分类中的性能 | 牙周病变及其在不同牙齿区域的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Faster R-CNN, YOLOv4 | 图像 | 2658张牙周X光片，其中2122张用于训练，268张用于验证，268张用于测试 |
| 328 | 2024-08-07 |
Evolution Oroinformatics: A Deep Learning Perspective in Personalised Dental Care
2024-Oct, International dental journal
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.identj.2024.05.009
PMID:38853054
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 329 | 2024-11-17 |
BCED-Net: Breast Cancer Ensemble Diagnosis Network using transfer learning and the XGBoost classifier with mammography images
2024-Oct, Osong public health and research perspectives
IF:2.1Q3
DOI:10.24171/j.phrp.2023.0361
PMID:39511962
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研究论文 | 本文提出了一种基于迁移学习和XGBoost分类器的乳腺癌集成诊断网络BCED-Net，用于乳腺X光图像的早期和准确检测 | 利用迁移学习和XGBoost分类器，结合多种预训练模型提取特征，提高了乳腺癌诊断的准确性和实用性 | NA | 提高乳腺癌早期检测的准确性和实用性 | 乳腺X光图像 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 迁移学习 | XGBoost分类器 | 图像 | 使用了Breast Cancer RSNA数据集 |
| 330 | 2024-11-15 |
An integrated framework of deep learning and entropy theory for enhanced high-dimensional permeability field identification in heterogeneous aquifers
2024-Oct-30, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2024.122706
PMID:39515243
|
研究论文 | 研究将深度学习与熵理论结合，提出了一种集成MIMR优化方法，用于增强异质含水层中高维渗透率场的识别 | 提出了一种集成MIMR优化方法，通过结合不同测量类型和监测策略，显著提高了渗透率场的估计精度 | 研究仅限于数值模拟案例，尚未在实际含水层中验证 | 提高异质含水层中高维渗透率场的估计精度，减少地下水流动和溶质运移模拟中的不确定性 | 异质含水层中的渗透率场 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 数值模拟数据 | 十二种不同测量类型和监测策略的组合场景 |
| 331 | 2024-11-15 |
Deep learning-based super-resolution and denoising algorithm improves reliability of dynamic contrast-enhanced MRI in diffuse glioma
2024-10-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-76592-7
PMID:39455814
|
研究论文 | 研究利用深度学习技术提高动态对比增强MRI在弥漫性胶质瘤中的可靠性和图像质量 | 提出了一种基于深度学习的超分辨率和去噪算法，显著提高了动态对比增强MRI的信噪比和对比噪声比 | 研究为回顾性研究，样本仅限于306名成年弥漫性胶质瘤患者 | 提高动态对比增强MRI在弥漫性胶质瘤中的图像质量和诊断可靠性 | 动态对比增强MRI图像在弥漫性胶质瘤患者中的应用 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 306名成年弥漫性胶质瘤患者 |
| 332 | 2024-11-15 |
Automated Cobb angle measurement in scoliosis radiographs: A deep learning approach for screening
2024-Oct-07, Annals of the Academy of Medicine, Singapore
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 333 | 2024-11-15 |
syN-BEATS for robust pollutant forecasting in data-limited context
2024-Oct-02, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-024-13164-2
PMID:39356366
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为syN-BEATS的新型集成深度学习模型，专门用于在数据有限的情况下进行污染物预测 | 基于N-BEATS架构，syN-BEATS结合了不同配置的堆栈和块，有效整合了弱学习和强学习方法，并通过贝叶斯优化微调集成权重，显著提高了预测性能 | 研究中仅使用了每个地区一个气象和空气质量监测站的数据，模拟了监测能力受限的环境，这可能限制了模型在实际应用中的广泛适用性 | 开发一种在数据有限的情况下仍能有效预测污染物的深度学习模型，以支持环境监测和公共卫生管理 | 污染物预测模型及其在不同气候和空气质量水平下的适应性和鲁棒性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 集成模型 | 时间序列数据 | 每个地区一个气象和空气质量监测站的数据 |
| 334 | 2024-11-15 |
Multi-Instance Learning for Vocal Fold Leukoplakia Diagnosis Using White Light and Narrow-Band Imaging: A Multicenter Study
2024-Oct, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31537
PMID:38801129
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研究论文 | 本文开发了一种基于白光成像（WLI）和窄带成像（NBI）的多实例学习（MIL）人工智能模型，用于诊断声带白斑（VFL） | 首次将多实例学习与深度学习结合，用于声带白斑的诊断，并进行了多中心验证 | 需要进一步优化和验证以评估其在临床环境中的潜力 | 开发一种人工智能模型，用于区分声带白斑的良恶性 | 声带白斑（VFL）的诊断 | 计算机视觉 | 喉癌 | 多实例学习（MIL） | 深度学习模型 | 图像 | 7057张图像用于模型开发和内部验证，1617张图像用于外部验证，50个视频用于实时模型性能评估 |
| 335 | 2024-11-15 |
Connectome-constrained networks predict neural activity across the fly visual system
2024-Oct, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-024-07939-3
PMID:39261740
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研究论文 | 本文展示了仅通过实验测量的生物神经网络连接性，可以预测特定神经计算背后的神经活动 | 利用深度学习技术优化模型网络的未知参数，使其能够检测视觉运动，并生成详细的、可实验验证的预测 | 仅依赖连接性测量，未考虑其他生物细节如单个神经元和单个突触的特性 | 探讨仅通过连接性测量理解神经计算的程度，并提出一种从连接性测量生成神经电路功能机制假设的策略 | 果蝇视觉系统中的64种细胞类型的运动通路 | 神经科学 | NA | 深度学习 | 模型神经网络 | 神经连接性数据 | 64种细胞类型，涉及26项研究 |
| 336 | 2024-11-15 |
Preoperative Imaging Evaluation of Endometrial Cancer in FIGO 2023
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29161
PMID:38146775
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综述 | 本文回顾了在新FIGO系统下子宫内膜癌的术前影像诊断及其在影像分析领域的最新进展和临床贡献 | 本文介绍了深度学习重建技术和影像组学在子宫内膜癌影像分析中的应用，这些技术有助于缩短采集时间或提高图像质量，并有望用于定量预测风险因素 | NA | 回顾子宫内膜癌在新FIGO系统下的术前影像诊断及其在影像分析领域的最新进展和临床贡献 | 子宫内膜癌的术前影像评估和影像分析技术 | 计算机视觉 | 妇科肿瘤 | 深度学习重建技术 | NA | 影像 | NA |
| 337 | 2024-11-15 |
Collaborative Learning for Annotation-Efficient Volumetric MR Image Segmentation
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29194
PMID:38156427
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研究论文 | 本文提出了一种利用稀疏标注进行三维MR图像分割的协同学习方法 | 本文的创新点在于结合半监督和自监督学习方法，利用稀疏标注提高分割精度 | 本文的局限性在于仅在前列腺和左心房分割任务上进行了验证 | 本文的研究目的是开发一种利用稀疏标注进行三维MR图像分割的深度学习方法 | 本文的研究对象是前列腺和左心房的三维MR图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 协同学习 | 图像 | 150个受试者的三维MR图像，包括50个前列腺和100个左心房 |
| 338 | 2024-11-15 |
Deep Learning Algorithm of the SPARCC Scoring System in SI Joint MRI
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29211
PMID:38168061
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的流程，用于使用SPARCC评分系统对骶髂关节炎进行分级 | 首次将深度学习应用于SPARCC评分系统，以自动评估骶髂关节炎 | 样本量相对较小，且仅使用了3T MRI设备 | 开发和验证一种基于深度学习的评分系统，用于自动评估骶髂关节炎 | 骶髂关节炎的MRI图像 | 计算机视觉 | 脊柱关节病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 389名参与者，其中317名用于训练，35名用于验证，37名用于测试 |
| 339 | 2024-11-15 |
Editorial for "Deep Learning Algorithm of the SPARCC Scoring System in SI Joint MRI"
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29234
PMID:38189561
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 340 | 2024-11-15 |
MRI-Based Kinetic Heterogeneity Evaluation in the Accurate Access of Axillary Lymph Node Status in Breast Cancer Using a Hybrid CNN-RNN Model
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29225
PMID:38205712
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研究论文 | 本文研究了基于MRI的动态对比增强（DCE-MRI）图像的深度学习模型在评估乳腺癌患者腋窝淋巴结状态中的应用 | 开发了一种称为卷积循环神经网络（ConvRNN）的深度学习架构，用于生成DCE-MRI图像的KHimage评分，以评估腋窝淋巴结状态 | 研究为回顾性，且仅在特定患者群体中验证了模型性能 | 评估基于深度学习的动态对比增强MRI参数在推断乳腺癌患者腋窝淋巴结状态中的价值 | 乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 动态对比增强MRI | 卷积循环神经网络（ConvRNN） | 图像 | 训练集1256例，内部验证集539例，外部验证集I和II分别为153例和115例 |