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 381 - 400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 381 | 2024-11-08 |
External validation of an artificial intelligence multi-label deep learning model capable of ankle fracture classification
2024-Oct-04, BMC musculoskeletal disorders
IF:2.2Q3
DOI:10.1186/s12891-024-07884-2
PMID:39367349
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研究论文 | 本文通过外部验证评估了一种用于踝关节骨折分类的人工智能多标签深度学习模型的性能 | 该研究展示了模型在外部验证数据集上的良好表现，并提出了通过有针对性的训练来纠正差异的方法 | 研究中使用的数据集存在显著差异，这可能影响模型的泛化能力 | 验证一种用于踝关节骨折分类的深度学习模型在外部数据集上的有效性，并探讨提高外部验证有效性的方法 | 踝关节骨折的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 内部验证数据集包含409个研究，外部验证数据集包含399个研究 | NA | NA | NA | NA |
| 382 | 2024-11-08 |
Enhancing origin prediction: deep learning model for diagnosing premature ventricular contractions with dual-rhythm analysis focused on cardiac rotation
2024-Oct-03, Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology
IF:7.9Q1
DOI:10.1093/europace/euae240
PMID:39271126
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习模型通过双节奏分析（包括窦性心律和室性早搏）来诊断室性早搏的起源，并比较了双节奏模型和仅使用室性早搏模型的效果 | 本文创新性地结合了窦性心律和室性早搏的形态特征，提出了一种基于深度学习的双节奏模型，显著提高了室性早搏起源的预测准确性 | 本文的研究主要集中在室性早搏的起源预测上，未涉及其他心律失常的诊断 | 研究如何通过深度学习模型提高室性早搏起源的预测准确性 | 室性早搏的起源预测 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN）和Transformer模型 | 心电图（ECG） | 593名患者，来自11个中心，其中493名来自日本和德国，100名来自比利时 | NA | NA | NA | NA |
| 383 | 2024-11-08 |
A flexible deep learning framework for liver tumor diagnosis using variable multi-phase contrast-enhanced CT scans
2024-Oct-03, Journal of cancer research and clinical oncology
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00432-024-05977-y
PMID:39361193
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研究论文 | 本研究开发了一种基于多相增强CT图像的自动诊断模型，用于区分肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体 | 设计了一种分层长短期记忆（H-LSTM）模型，能够处理不完整相位和不同数量的CT图像层，适用于实际决策支持场景 | NA | 开发一种自动诊断模型，用于区分肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体 | 肝细胞癌、肝内胆管癌和正常个体 | 计算机视觉 | 肝癌 | 多相增强CT扫描 | 分层长短期记忆（H-LSTM）模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 384 | 2024-11-08 |
Cachexia in preclinical rheumatoid arthritis: Longitudinal observational study of thigh magnetic resonance imaging from osteoarthritis initiative cohort
2024-Oct, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle
DOI:10.1002/jcsm.13533
PMID:38923846
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研究论文 | 研究了前临床类风湿性关节炎（Pre-RA）阶段与肌肉和脂肪组织变化的关系 | 首次探讨了Pre-RA阶段与肌肉萎缩和脂肪组织增加的关联 | 样本量相对较小，且仅基于OAI队列 | 探讨Pre-RA阶段是否存在与临床RA相似的肌肉萎缩和脂肪组织增加现象 | Pre-RA患者与匹配对照组的肌肉和脂肪组织变化 | 数字病理学 | 类风湿性关节炎 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习算法 | 图像 | 322名参与者，包括102名Pre-RA患者和306名对照组 | NA | NA | NA | NA |
| 385 | 2024-11-08 |
A multicenter study on deep learning for glioblastoma auto-segmentation with prior knowledge in multimodal imaging
2024-Oct, Cancer science
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/cas.16304
PMID:39119927
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的胶质母细胞瘤自动分割方法，利用多模态影像的先验知识，并在多中心数据集上进行了验证 | 提出了一种新的深度学习方法（PKMI-Net），利用多模态影像的先验知识进行胶质母细胞瘤的自动分割 | NA | 提高胶质母细胞瘤放射治疗中肿瘤分割的准确性和效率 | 胶质母细胞瘤（GBM）的肿瘤体积（GTV）和临床靶体积（CTV1和CTV2）的自动分割 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | PKMI-Net | 影像 | 148名符合条件的患者，来自四个多中心数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 386 | 2024-11-07 |
Fractional gradient optimized explainable convolutional neural network for Alzheimer's disease diagnosis
2024-Oct-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39037
PMID:39498007
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研究论文 | 本文提出了一种基于分数阶梯度优化的可解释卷积神经网络，用于阿尔茨海默病的诊断 | 引入了一种未探索的池化技术和增强的特征提取机制，采用分数阶优化方法实现自适应学习和快速收敛，并提供了一种可解释的方法来证明模型的透明性 | 未提及 | 开发一种准确、高效且可解释的深度学习模型，用于阿尔茨海默病的诊断 | 阿尔茨海默病 | 计算机视觉 | 神经退行性疾病 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 使用标准ADNI数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 387 | 2024-11-07 |
Evaluation of asphalt anti-cracking performance of SBS polymer with SCB method and deep learning
2024-Oct-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39613
PMID:39498054
|
研究论文 | 本研究提出了一种辅助方法，用于高速公路主要劣化问题之一的裂缝自动检测，并使用Attention SegNet架构的图像处理方法研究了热拌沥青的裂缝形成 | 本研究结合了SBS聚合物添加剂和深度学习技术，提出了一种新的方法来评估沥青的抗裂性能 | 本研究主要集中在低温和中温条件下的裂缝检测，未涵盖所有可能的温度范围 | 评估SBS聚合物在不同温度和添加剂比例下对沥青抗裂性能的影响，并利用深度学习技术进行裂缝检测 | 热拌沥青、SBS聚合物添加剂、不同温度和添加剂比例下的裂缝检测 | 计算机视觉 | NA | 图像处理 | Attention SegNet | 图像 | 使用2%、3%和4%比例的SBS改性50/70沥青制备的半圆形沥青试样 | NA | NA | NA | NA |
| 388 | 2024-11-07 |
Resolution of tonic concentrations of highly similar neurotransmitters using voltammetry and deep learning
2024-Oct, Molecular psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1038/s41380-024-02537-1
PMID:38664492
|
研究论文 | 本文开发了一种深度学习网络DiscrimNet，用于解析高时空分辨率和低组织损伤条件下体内环境中结构相似神经递质的浓度 | DiscrimNet能够准确预测麻醉大鼠体内多巴胺、去甲肾上腺素和血清素的单次浓度，并能泛化到训练过程中未见过的电极数据 | NA | 开发一种能够在高时空分辨率和低组织损伤条件下解析体内环境中结构相似神经递质浓度的方法 | 多巴胺、去甲肾上腺素和血清素 | 机器学习 | NA | 伏安法 | 卷积自编码器 | 信号 | 麻醉大鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 389 | 2024-11-07 |
Automated Posterior Scleral Topography Assessment for Enhanced Staphyloma Visualization and Quantification With Improved Maculopathy Correlation
2024-Oct-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.10.41
PMID:39476086
|
研究论文 | 本文提出了一种利用深度学习自动提取眼球表面点并构建后巩膜地形图的方法，以增强后巩膜突出症的可视化和量化，并改善与黄斑病变的相关性 | 本文创新性地使用深度学习技术自动提取眼球表面点，并构建后巩膜地形图，以准确可视化和量化后巩膜突出症的位置和严重程度 | 本文的研究样本量较小，未来需要扩展到更多成像模态以提高临床应用 | 本文旨在定量表征高度近视眼的后巩膜形态，特别是后巩膜突出症 | 本文的研究对象是高度近视眼的后巩膜形态 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 102只眼，来自52名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 390 | 2024-11-07 |
Development and effect of hybrid simulation program for nursing students: focusing on a case of pediatric cardiac catheterization in Korea: quasi-experimental study
2024-Oct, Child health nursing research
DOI:10.4094/chnr.2024.020
PMID:39477234
|
研究论文 | 本文开发并评估了一种针对儿科心脏导管插入术的混合模拟程序，旨在提高护理学生的临床实践能力 | 本文创新性地结合了模拟器和标准化患者（SP），并使用深度学习分析程序来分析非言语沟通，以增强模拟训练的现实感 | 研究样本量较小，未来需要进一步扩大样本量以验证结果的普适性 | 开发和评估一种混合模拟程序，以提高护理学生在儿科心脏导管插入术中的临床实践能力 | 护理学生 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | 48名护理学生（实验组24名，对照组24名） | NA | NA | NA | NA |
| 391 | 2024-11-06 |
Predicting somatic mutation origins in cell-free DNA by semi-supervised GAN models
2024-Oct-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39379
PMID:39492904
|
研究论文 | 本文开发了一种半监督生成对抗网络模型，用于区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变 | 本文首次采用半监督生成对抗网络模型来区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变，并取得了95%的AUC | NA | 开发一种新的机器学习技术，用于区分细胞游离DNA中的肿瘤相关突变和克隆性造血相关突变 | 细胞游离DNA中的单核苷酸变异 | 机器学习 | NA | 半监督生成对抗网络 | SSGAN | 基因组数据 | 约25,000个单核苷酸变异 | NA | NA | NA | NA |
| 392 | 2024-11-06 |
Enhancing De Novo Drug Design across Multiple Therapeutic Targets with CVAE Generative Models
2024-Oct-29, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.4c08027
PMID:39493989
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的生成模型，用于跨多个治疗靶点的从头药物设计 | 本文的创新点在于使用CVAE生成模型，结合SMILES和SELFIES分子表示，生成具有特定属性配置文件的分子，并在多个治疗靶点上验证了其有效性 | NA | 提高药物发现过程的效率和多样性 | 生成能够结合CDK2、PPARγ和DPP-IV三种治疗靶点的新分子 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 条件变分自编码器（CVAE） | 分子表示（SMILES和SELFIES） | NA | NA | NA | NA | NA |
| 393 | 2024-11-06 |
Unveiling Encrypted Antimicrobial Peptides from Cephalopods' Salivary Glands: A Proteolysis-Driven Virtual Approach
2024-Oct-29, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.4c01959
PMID:39494035
|
研究论文 | 本研究通过计算机模拟蛋白酶解技术，揭示了头足类动物唾液腺中潜在的抗菌肽库 | 首次利用计算机模拟蛋白酶解技术从海洋头足类动物唾液腺中挖掘抗菌肽，填补了该领域的研究空白 | 研究主要基于计算机模拟，尚未进行实验验证 | 揭示头足类动物唾液腺中潜在的抗菌肽库，为新型抗菌药物开发提供资源 | 头足类动物唾液腺中的抗菌肽 | 生物信息学 | NA | 计算机模拟蛋白酶解 | 机器学习、深度学习、多查询相似性模型、复杂网络 | 蛋白质序列 | 14种头足类动物的唾液腺，包含5,412,039个标准和非标准蛋白质 | NA | NA | NA | NA |
| 394 | 2024-11-06 |
A community effort to optimize sequence-based deep learning models of gene regulation
2024-Oct-11, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-024-02414-w
PMID:39394483
|
研究论文 | 本文通过DREAM挑战赛评估了不同模型架构和训练策略对基因调控模型性能的影响 | 开发了Prix Fixe框架，将模型分解为模块化构建块，并测试了所有可能的组合，进一步提高了模型性能 | NA | 评估模型架构和训练策略对基因组学模型性能的影响 | 随机启动子DNA序列及其在酵母中的表达水平 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | DNA序列 | 数百万个随机启动子DNA序列 | NA | NA | NA | NA |
| 395 | 2024-11-06 |
DeepVID v2: self-supervised denoising with decoupled spatiotemporal enhancement for low-photon voltage imaging
2024-Oct, Neurophotonics
IF:4.8Q1
DOI:10.1117/1.NPh.11.4.045007
PMID:39474199
|
研究论文 | 本文介绍了DeepVID v2，一个用于低光子电压成像的自监督去噪框架，通过解耦的空间和时间增强能力显著提升成像质量 | DeepVID v2引入了新的空间先验提取分支，以捕捉精细的结构细节，学习高空间分辨率信息，并提供了在线和离线两种版本以满足不同的去噪需求 | NA | 开发一种能够有效去噪并提升低光子电压成像质量的自监督深度学习框架 | 低光子电压成像数据中的噪声和成像质量 | 计算机视觉 | NA | 自监督深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 396 | 2024-11-06 |
Reproducibility and explainability in digital pathology: The need to make black-box artificial intelligence systems more transparent
2024-Oct, Journal of public health research
IF:1.6Q3
DOI:10.1177/22799036241284898
PMID:39493704
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研究论文 | 本文探讨了人工智能在数字病理学中的可重复性和可解释性问题，强调了使黑箱人工智能系统更加透明的必要性 | 本文提出了在数字病理学中应用人工智能算法的新工具，并强调了这些工具在分析病理组织方面的成功应用 | 本文指出，尽管人工智能在数字病理学中取得了成功，但大多数临床实践中的病理学家缺乏使用这些算法的专门培训 | 本文旨在探讨人工智能在数字病理学中的可重复性和可解释性，以及如何使这些系统更加透明 | 本文研究的对象是数字病理学中的人工智能系统及其在病理组织分析中的应用 | 数字病理学 | NA | 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 397 | 2024-11-04 |
Holographic multiplexing metasurface with twisted diffractive neural network
2024-Oct-31, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-53749-6
PMID:39482288
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研究论文 | 本文介绍了一种利用非相关结构扭曲扩展光学全息存储容量限制的元表面盘（meta-disk），并开发了一个物理扭曲神经网络来描述其光学行为 | 提出了元表面盘（meta-disk）的概念，通过内部结构多路复用存储大量信息，并利用三维打印技术实现了光学全息存储 | NA | 扩展光学全息存储的容量限制，为下一代光学存储、显示、加密和多功能光学模拟计算提供支持 | 元表面盘（meta-disk）及其光学行为 | 计算机视觉 | NA | 三维打印技术 | 扭曲神经网络 | 图像 | 两层640µm x 640µm的元表面盘存储了数百张高保真图像 | NA | NA | NA | NA |
| 398 | 2024-11-04 |
Spatiotemporal wind speed forecasting using conditional local convolution and multidimensional meteorology features
2024-Oct-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78303-8
PMID:39482387
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研究论文 | 研究提出了一种改进的条件局部卷积循环网络模型，用于提高时空风速预测的准确性 | 通过重新设计卷积核来更好地捕捉局部气象特征，并整合多个影响因素，解决了传统模型中影响权重结构均匀的问题 | NA | 提高风速预测的准确性，以支持风能预测和减少维护成本 | 高地区域的风速预测 | 机器学习 | NA | 条件局部卷积循环网络 | CLCRN | 多维气象数据 | 2019年至2021年的气象站数据 | NA | NA | NA | NA |
| 399 | 2024-11-02 |
Author Correction: Radiomic and deep learning analysis of dermoscopic images for skin lesion pattern decoding
2024-Oct-31, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-76644-y
PMID:39482409
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 400 | 2024-11-04 |
sRNAdeep: a novel tool for bacterial sRNA prediction based on DistilBERT encoding mode and deep learning algorithms
2024-Oct-31, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-024-10951-6
PMID:39482572
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研究论文 | 本文介绍了一种基于DistilBERT编码模式和深度学习算法的细菌sRNA预测工具sRNAdeep | sRNAdeep结合了DistilBERT特征提取和TextCNN方法，相比之前的sRNA预测工具，在各种指标上表现更好 | NA | 开发一种更精确的细菌sRNA预测工具 | 细菌sRNA及其调控的基因 | 自然语言处理 | NA | DistilBERT, TextCNN | 深度学习模型 | 文本 | 验证数据集包含2438个正样本和4730个负样本 | NA | NA | NA | NA |