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 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 | 2024-11-15 |
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 |
| 322 | 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 |
| 323 | 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 |
| 324 | 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 |
| 325 | 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 |
| 326 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 327 | 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 |
| 328 | 2024-11-15 |
Deep Learning-Based Analysis of Aortic Morphology From Three-Dimensional MRI
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29236
PMID:38216546
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研究论文 | 本文设计了一种基于深度学习的自动化方法，用于从三维MRI中检测主动脉地标和管腔 | 本文提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于从三维MRI中检测主动脉地标和管腔，提高了检测的质量和可重复性 | 本文的方法在检测主动脉交界处地标时，性能略低于观察者间变异性 | 设计一种基于深度学习的自动化方法，用于从三维MRI中检测主动脉地标和管腔 | 主动脉地标和管腔的检测 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 两阶段网络 | 三维MRI图像 | 391名个体，包括健康受试者和患者（高血压、主动脉扩张、特纳综合征），随机分为训练/验证/测试数据集（N=236/77/78） |
| 329 | 2024-11-14 |
A Cross-Modal Mutual Knowledge Distillation Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis: Addressing Incomplete Modalities
2024-Oct-22, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.08.24.23294574
PMID:37662267
|
研究论文 | 提出了一种用于阿尔茨海默病诊断的跨模态互知识蒸馏框架，以解决数据集中模态不完整的问题 | 通过跨模态互知识蒸馏（MKD）框架，利用多模态模型作为教师模型，单模态模型作为学生模型，实现了在不完整模态数据集上的有效诊断 | NA | 开发一种能够在不完整模态数据集上进行阿尔茨海默病早期检测的深度学习框架 | 阿尔茨海默病患者的多模态神经影像数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 跨模态互知识蒸馏框架 | 多模态神经影像数据（MRI和PET） | 使用了阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集进行验证 |
| 330 | 2024-09-13 |
Is Histopathology Deep Learning Artificial Intelligence the Future of Precision Oncology?
2024-Oct-20, Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology
IF:42.1Q1
DOI:10.1200/JCO-24-01271
PMID:39259925
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 331 | 2024-11-13 |
Exploring gender stereotypes in financial reporting: An aspect-level sentiment analysis using big data and deep learning
2024-Oct-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38915
PMID:39506953
|
研究论文 | 本研究通过方面级情感分析方法，探讨了性别刻板印象与财务报告之间的复杂关系 | 首次结合大数据和深度学习技术，分析了性别刻板印象在财务报告中的表现，并揭示了经济因素对女性在财务报告中形象的影响 | 研究仅基于智利的财务报告数据，可能限制了结果的普适性 | 探讨性别刻板印象在财务报告中的表现及其影响因素 | 性别刻板印象、财务报告、经济因素 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 129,251张人脸图像，来自2085份财务报告 |
| 332 | 2024-11-13 |
Deep learning approach to predict autism spectrum disorder: a systematic review and meta-analysis
2024-Oct-28, BMC psychiatry
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12888-024-06116-0
PMID:39468522
|
meta-analysis | 本文通过系统综述和meta分析评估了深度学习方法在儿童自闭症谱系障碍分类中的准确性 | 本文首次对深度学习方法在自闭症谱系障碍分类中的准确性进行了系统综述和meta分析 | 纳入研究的主要异质性限制了本次meta分析的有效性 | 评估深度学习方法在儿童自闭症谱系障碍分类中的准确性 | 深度学习方法在自闭症谱系障碍分类中的应用 | machine learning | 自闭症谱系障碍 | 深度学习 | NA | NA | 共纳入11项预测试验，涉及9495名自闭症谱系障碍患者 |
| 333 | 2024-11-13 |
Deep learning-based automatic contour quality assurance for auto-segmented abdominal MR-Linac contours
2024-Oct-25, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad87a6
PMID:39413822
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的3D自动轮廓质量保证模型，用于评估腹部MR-Linac图像中的深度学习自动分割轮廓质量 | 本文提出了基于3D卷积神经网络的自动轮廓质量保证模型，能够快速评估深度学习自动分割的胰腺和十二指肠轮廓质量 | 本文未详细讨论模型的泛化能力和在其他类型癌症中的应用效果 | 开发一种能够快速评估深度学习自动分割轮廓质量的模型，以促进MR引导在线自适应放射治疗中的临床应用 | 腹部MR-Linac图像中的胰腺和十二指肠轮廓 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 3D卷积神经网络 | 图像 | 训练数据集包含103个腹部MR图像和相应的深度学习轮廓及其质量评级，评估数据集包含34个腹部MR图像 |
| 334 | 2024-11-13 |
Heatmap analysis for artificial intelligence explainability in diabetic retinopathy detection: illuminating the rationale of deep learning decisions
2024-Oct-20, Annals of translational medicine
DOI:10.21037/atm-24-73
PMID:39507460
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研究论文 | 本文探讨了在糖尿病视网膜病变检测中，通过热图分析揭示深度学习决策过程的透明性 | 本文通过比较不同眼底图像的热图，揭示了深度学习决策过程中的差异，增强了深度学习系统的可解释性 | 本文仅限于分析糖尿病视网膜病变检测中的热图差异，未涉及其他疾病或应用场景 | 探索人工智能算法在医疗应用中的透明性，特别是通过热图分析揭示深度学习决策过程 | 糖尿病患者同一只眼睛在瞳孔扩张前后的眼底图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 210对眼底图像 |
| 335 | 2024-11-13 |
Deep learning classification performance for diagnosing condylar osteoarthritis in patients with dentofacial deformities using panoramic temporomandibular joint projection images
2024-Oct, Oral radiology
IF:1.6Q3
DOI:10.1007/s11282-024-00768-0
PMID:38990220
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研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在诊断颌面部畸形患者中髁突骨关节炎的性能 | 本研究首次使用深度学习模型对全景颞下颌关节投影图像进行分类，以诊断髁突骨关节炎 | 研究样本量较小，且仅限于颌面部畸形患者 | 评估深度学习模型在诊断颌面部畸形患者中髁突骨关节炎的准确性和一致性 | 颌面部畸形患者的全景颞下颌关节投影图像 | 计算机视觉 | 颞下颌关节疾病 | 深度学习 | GoogLeNet, VGG-16 | 图像 | 68个颞下颌关节样本，其中252个用于模型训练 |
| 336 | 2024-11-12 |
Using Deep Learning Neural Networks to Improve Dementia Detection: Automating Coding of the Clock-Drawing Test
2024-Oct-15, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4909790/v1
PMID:39483868
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研究论文 | 本研究利用深度学习神经网络创建并评估了一个智能的时钟绘制测试评分系统，以自动化编码时钟绘制测试图像 | 引入了结构化排序到编码系统中，超越了传统的名义分类方法，并发现Vision Transformers在编码时钟绘制测试图像上优于ResNet101和EfficientNet，以及手动编码 | 未提及 | 改进痴呆症检测，自动化时钟绘制测试的编码过程 | 时钟绘制测试图像的自动编码 | 机器学习 | 老年疾病 | 深度学习神经网络 | Vision Transformers (ViT) | 图像 | 使用了2011-2019年国家健康和老龄趋势研究中的大量公开可用的时钟绘制测试图像 |
| 337 | 2024-11-11 |
Linking joint exposures to residential greenness and air pollution with adults' social health in dense Hong Kong
2024-Oct-28, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
DOI:10.1016/j.envpol.2024.125207
PMID:39476997
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研究论文 | 研究探讨了香港密集城市中绿地、空气污染与成年人社会健康之间的相互关系 | 本研究首次在密集城市环境中探讨了绿地和空气污染对社会健康的综合影响，并分析了潜在的中介因素和人口异质性 | 研究基于横断面调查数据，可能存在因果关系推断的局限性 | 研究目的是探讨城市环境中绿地和空气污染对社会健康的综合影响及其潜在机制 | 研究对象为香港的1977名成年人 | 公共卫生 | NA | 时空深度学习模型 | 多元逻辑回归、部分最小二乘结构方程模型（PLS-SEM） | 调查数据、环境数据 | 1977名成年人 |
| 338 | 2024-11-11 |
XDL-ESI: Electrophysiological Sources Imaging via explainable deep learning framework with validation on simultaneous EEG and iEEG
2024-Oct-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120802
PMID:39173694
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研究论文 | 本文提出了一种名为XDL-ESI的可解释深度学习框架，用于脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）源成像，并通过同时采集的EEG和iEEG数据进行验证 | 该框架通过展开迭代优化算法与深度学习架构的结合，建立了一种数据驱动的方法来建模源解结构，避免了手工设计的正则化项，并引入了拓扑损失以提高源解的鲁棒性 | NA | 解决EEG/MEG源成像的逆问题，提高解的唯一性和鲁棒性 | EEG和iEEG数据中的脑电活动源 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 脑电图数据 | NA |
| 339 | 2024-11-10 |
A pilot study of AI-assisted reading of prostate MRI in Organized Prostate Cancer Testing
2024-Oct-29, Acta oncologica (Stockholm, Sweden)
DOI:10.2340/1651-226X.2024.40475
PMID:39473176
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研究论文 | 评估在前列腺癌筛查中使用AI辅助阅读前列腺MRI的可行性 | 首次在前列腺癌筛查中应用深度学习算法辅助MRI阅读 | 深度学习算法与当地和专家放射科医生的共识一致性较低 | 评估AI辅助阅读前列腺MRI在前列腺癌筛查中的可行性 | 前列腺MRI图像和放射科医生的评估结果 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 深度学习 | DL | 图像 | 57名PSA水平≥3 µg/L的男性 |
| 340 | 2024-11-10 |
Machine Learning Using Template-Based-Predicted Structure of Haemagglutinin Predicts Pathogenicity of Avian Influenza
2024-Oct-28, Journal of microbiology and biotechnology
IF:2.5Q3
DOI:10.4014/jmb.2405.05022
PMID:39252651
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研究论文 | 本研究利用深度学习方法，通过模板预测的血凝素结构来预测禽流感的致病性 | 引入了一种新的管道，利用开源工具将蛋白质结构转换为适合计算分析的格式，并结合主成分分析和单类支持向量机提高了模型的鲁棒性 | NA | 开发一种快速准确识别高致病性禽流感毒株的方法 | 禽流感病毒的血凝素和神经氨酸酶类型 | 机器学习 | NA | 主成分分析，单类支持向量机，K近邻算法 | 二维卷积神经网络 | 基因组数据 | 12,143个禽流感病毒基因组，来自64个国家，涵盖119种血凝素和神经氨酸酶类型 |