深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1161 篇文献，本页显示第 721 - 740 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 721 | 2024-10-22 |
An optimal fast fractal method for breast masses diagnosis using machine learning
2024-Oct, Medical engineering & physics
IF:1.7Q3
DOI:10.1016/j.medengphy.2024.104234
PMID:39428132
|
研究论文 | 本文介绍了一种用于乳腺肿块分类的快速分形方法 | 通过提取最佳分形信息并仅关注对分类有价值的信息，提高了计算速度和分类准确性 | NA | 提高乳腺肿块分类的计算速度和准确性 | 乳腺肿块的分类 | 机器学习 | 乳腺癌 | 分形方法 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 722 | 2024-10-21 |
Sparse attention with residual pyramidal depthwise separable convolutional based malware detection with optimization mechanism
2024-Oct-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-76193-4
PMID:39420069
|
研究论文 | 提出了一种基于稀疏注意力与残差金字塔深度可分离卷积的深度学习方法，用于优化恶意软件检测 | 利用2D灰度图像和API调用数据，结合稀疏注意力和残差金字塔深度可分离卷积神经网络，以及混合白鲨白鲸优化算法进行模型优化 | 未提及具体局限性 | 提高恶意软件检测的准确性和效率，减少误报和漏报 | 恶意软件检测系统 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 稀疏注意力与残差金字塔深度可分离卷积神经网络 | 图像 | 云恶意软件数据集中的API调用数据 | NA | NA | NA | NA |
| 723 | 2024-10-21 |
Thermal imaging and deep learning-based fit-checking for respiratory protection
2024-Oct-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-52999-0
PMID:39420011
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研究论文 | 本研究开发了一种人工智能模型，通过热成像视频实时快速准确地判断口罩佩戴的正确性 | 利用热成像和深度学习技术进行口罩佩戴检测，3DCNN在二分类和多分类任务中均优于ConvLSTM | NA | 开发一种快速准确的方法来检测口罩佩戴的正确性 | 五种经韩国食品医药品安全处批准的口罩，通过50名参与者生成5000个视频 | 计算机视觉 | NA | 热成像 | 3DCNN | 视频 | 50名参与者，5000个视频 | NA | NA | NA | NA |
| 724 | 2024-10-21 |
Addressing fairness issues in deep learning-based medical image analysis: a systematic review
2024-Oct-17, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01276-5
PMID:39420149
|
综述 | 本文系统地回顾了在基于深度学习的医学图像分析中解决公平性问题的最新进展 | 本文介绍了群体公平性的基本概念，并分类总结了在公平医学图像分析中的研究，包括公平性评估和公平性缓解方法 | 本文主要集中在方法论的回顾，未提供具体的实验数据或模型评估 | 旨在促进人工智能研究人员和临床医生对公平性的共同理解，增强公平性缓解方法的开发，并为创建公平的医学图像分析社会做出贡献 | 基于深度学习的医学图像分析中的公平性问题 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 725 | 2024-10-21 |
Supervised machine learning of outbred mouse genotypes to predict hepatic immunological tolerance of individuals
2024-Oct-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73999-0
PMID:39420174
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研究论文 | 研究利用监督机器学习方法，通过分析杂交小鼠的基因型来预测个体对肝脏移植的免疫耐受性 | 利用杂交CD1小鼠的高度异质性基因型，构建预测肝脏同种异体移植结果的模型，并首次使用深度学习和线性分类方法进行预测 | 研究仅限于小鼠模型，尚未在人类中验证 | 阐明肝脏移植耐受和排斥的分子机制，并开发预测模型 | 杂交CD1小鼠的基因型及其对肝脏移植的免疫反应 | 机器学习 | NA | 全外显子测序 | 一维卷积神经网络和线性分类 | 基因型数据 | 36只小鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 726 | 2024-10-21 |
A convolutional attention model for predicting response to chemo-immunotherapy from ultrasound elastography in mouse tumor models
2024-Oct-17, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-024-00634-4
PMID:39420199
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研究论文 | 研究利用超声弹性成像和卷积注意力模型预测小鼠肿瘤模型对化疗免疫疗法的反应 | 结合剪切波弹性成像和深度学习模型，提出了一种新的方法来预测肿瘤对治疗的反应 | 研究主要集中在特定的肿瘤类型（desmoplastic肿瘤），可能不适用于所有肿瘤类型 | 探索肿瘤力学和医学影像作为预测生物标志物的潜力，以提高个性化癌症治疗的效果 | 小鼠肿瘤模型对化疗免疫疗法的反应 | 计算机视觉 | NA | 剪切波弹性成像 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 1365张剪切波弹性成像图像，来自630个肿瘤 | NA | NA | NA | NA |
| 727 | 2024-10-21 |
Fault diagnosis of reducers based on digital twins and deep learning
2024-Oct-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-75112-x
PMID:39420213
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研究论文 | 提出了一种基于数字孪生和深度学习的减速器故障诊断新方法 | 结合数字孪生高保真行为和深度学习数据挖掘能力，提出了FDGAN模型，并通过MobileViG验证了模型的故障诊断效果 | NA | 解决减速器故障诊断问题 | 减速器故障 | 机器学习 | NA | 深度学习 | GAN | 数据 | 600和800个训练样本 | NA | NA | NA | NA |
| 728 | 2024-10-21 |
Enhancing diffusion-weighted prostate MRI through self-supervised denoising and evaluation
2024-10-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-75007-x
PMID:39414914
|
研究论文 | 本文提出了一种自监督的去噪方法，用于增强扩散加权前列腺MRI图像的质量 | 本文提出了一种基于Stein's unbiased risk estimator (SURE)的自监督去噪方法，无需真实数据即可实现去噪，并展示了在减少图像重复采集次数的情况下加速DWI扫描的应用 | NA | 提高扩散加权成像（DWI）在前列腺MRI中的诊断价值 | 扩散加权成像（DWI）图像的去噪和评估 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 扩散加权成像（DWI） | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 729 | 2024-10-21 |
Driving fingerprinting enhances drowsy driving detection: Tailoring to individual driver characteristics
2024-Oct-16, Accident; analysis and prevention
DOI:10.1016/j.aap.2024.107812
PMID:39423716
|
研究论文 | 本文提出了一种利用驾驶指纹（DF）个性化检测驾驶员疲劳的模型，通过提取个体驾驶员的最佳疲劳特征来提高检测准确性 | 本文创新性地引入了驾驶指纹（DF）来代表个体特征，并利用改进的自适应遗传算法提取个体驾驶员的最佳疲劳特征，从而提高检测准确性和实时性 | 本文提出的模型在实际应用中仍面临与现有系统集成和隐私保护的挑战 | 提高驾驶员疲劳检测的准确性和个性化程度，以预防疲劳驾驶相关事故 | 24名参与者（男女比例2:1，包括专业出租车司机和研究生）的驾驶行为、面部表情和卡罗林斯卡嗜睡量表（KSS）数据 | 计算机视觉 | NA | 驾驶指纹（DF）、主成分分析（PCA）、径向基函数神经网络（RBFNN） | 个性化疲劳驾驶检测模型（IDDM） | 驾驶行为数据、面部表情数据、卡罗林斯卡嗜睡量表（KSS）数据 | 24名参与者（男女比例2:1，包括专业出租车司机和研究生） | NA | NA | NA | NA |
| 730 | 2024-10-21 |
Data set terminology of deep learning in medicine: a historical review and recommendation
2024-Oct, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-024-01608-1
PMID:38856878
|
综述 | 本文回顾了医学和深度学习领域中数据集术语的历史演变，并提出了减少术语混淆的建议 | 本文通过历史文献的考察，揭示了医学和AI领域中数据集术语的差异，并提出了减少误解的实用解决方案 | 本文主要关注数据集术语的历史和定义，未涉及具体的技术实现或模型评估 | 旨在减少医学和深度学习领域中数据集术语的混淆，促进跨学科研究的透明性和有效性 | 医学和深度学习领域中的数据集术语及其历史演变 | 机器学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 731 | 2024-10-21 |
Accuracy and time efficiency of a novel deep learning algorithm for Intracranial Hemorrhage detection in CT Scans
2024-Oct, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-024-01867-y
PMID:39123064
|
研究论文 | 评估一种基于Dense-UNet架构的深度学习算法在非对比CT扫描中检测急性颅内出血（ICH）的准确性和时间效率 | 提出了一种新的深度学习算法，使用Dense-UNet架构，能够高准确度地检测和分类颅内出血，并且处理时间显著缩短 | 研究是回顾性的，样本量有限，且仅限于创伤性脑损伤（TBI）后的非对比CT扫描 | 评估深度学习算法在非对比CT扫描中检测急性颅内出血的准确性和时间效率 | 502例非对比CT头部扫描，涉及创伤性脑损伤后的急性颅内出血 | 计算机视觉 | 颅内出血 | 深度学习 | Dense-UNet | 图像 | 502例非对比CT头部扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 732 | 2024-09-06 |
Advancing MRI Technology with Deep Learning Super Resolution Reconstruction
2024-Oct, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.08.046
PMID:39232913
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 733 | 2024-10-21 |
Computational modeling of tumor invasion from limited and diverse data in Glioblastoma
2024-Oct, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 本文提出了一种使用生成对抗网络（TI-GAN）自动计算建模肿瘤周围受影响组织的方法 | 首次使用生成深度学习自动化建模肿瘤周围受影响组织，并提出TI-GAN模型 | NA | 研究肿瘤侵袭对周围组织的影响，并评估其预后价值 | 胶质母细胞瘤患者的肿瘤侵袭及其对周围组织的影响 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 生成对抗网络（GAN） | 生成对抗网络（TI-GAN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 734 | 2024-10-21 |
Main challenges on the curation of large scale datasets for pancreas segmentation using deep learning in multi-phase CT scans: Focus on cardinality, manual refinement, and annotation quality
2024-Oct, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
|
研究论文 | 研究探讨了在多相CT扫描中使用深度学习进行胰腺分割的大规模数据集的优化问题 | 提出了AIMS-1300数据集，并研究了不同训练样本数量对分割精度的影响 | 研究主要集中在特定数据集和模型上，未广泛验证其他数据集和模型的适用性 | 优化胰腺分割的准确性，并探讨数据集大小对分割性能的影响 | 胰腺分割在多相CT扫描中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | UNet | CT扫描图像 | 1300个CT扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 735 | 2024-10-20 |
Investigation on Melting Curves and Phase Diagrams for CaO3 Using Deep Learning Potentials
2024-Oct-18, The journal of physical chemistry. A
DOI:10.1021/acs.jpca.4c03074
PMID:39423322
|
研究论文 | 研究了CaO的熔化曲线和压力-温度相图，使用深度学习势能模型 | 采用深度学习势能模型来研究CaO的熔化曲线和相图 | NA | 理解行星内部动力学和行星演化的历史及机制 | CaO的熔化曲线和压力-温度相图 | NA | NA | 深度学习势能模型 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 736 | 2024-10-20 |
Exploring "dark-matter" protein folds using deep learning
2024-Oct-16, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2024.09.006
PMID:39383860
|
研究论文 | 本文介绍了一种使用深度学习探索未知蛋白质折叠结构的方法 | 提出了一个卷积变分自编码器Genesis，能够学习蛋白质结构的特征，并成功应用于设计五种天然折叠和三种新型折叠结构 | 未提及具体的局限性 | 探索和设计未知的蛋白质折叠结构 | 蛋白质折叠结构及其设计 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积变分自编码器 | 蛋白质结构数据 | 五种天然折叠和三种新型折叠结构 | NA | NA | NA | NA |
| 737 | 2024-10-20 |
Automated segment-level coronary artery calcium scoring on non-contrast CT: a multi-task deep-learning approach
2024-Oct-16, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01827-0
PMID:39412613
|
研究论文 | 本文开发并评估了一种多任务深度学习模型，用于在非对比CT上自动进行冠状动脉钙化（CAC）的分段评分 | 提出了一种多任务深度学习模型，用于在非对比CT上自动进行冠状动脉钙化的分段评分，实现了精确的钙化定位和量化 | NA | 开发和评估一种多任务深度学习模型，用于在非对比CT上自动进行冠状动脉钙化的分段评分 | 冠状动脉钙化的分段评分 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 多任务神经网络 | 图像 | 1514名患者，其中1059名用于训练/验证，455名用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 738 | 2024-10-20 |
Assessing the deep learning based image quality enhancements for the BGO based GE omni legend PET/CT
2024-Oct-16, EJNMMI physics
IF:3.0Q2
DOI:10.1186/s40658-024-00688-2
PMID:39412633
|
研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的图像质量增强技术在GE Omni Legend PET/CT扫描仪中的应用 | 本研究首次探讨了深度学习技术在补偿GE Omni Legend PET/CT扫描仪缺乏飞行时间（TOF）方面的应用 | 本研究仅使用了NEMA IQ phantom进行评估，未涵盖所有可能的临床应用场景 | 评估深度学习算法在GE Omni Legend PET/CT扫描仪中的图像质量增强效果 | GE Omni Legend PET/CT扫描仪的图像质量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 使用NEMA IQ phantom进行评估，并展示了患者图像 | NA | NA | NA | NA |
| 739 | 2024-10-18 |
Correction: Efficacy of compressed sensing and deep learning reconstruction for adult female pelvic MRI at 1.5 T
2024-Oct-16, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-024-00521-6
PMID:39414662
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 740 | 2024-10-20 |
AnEEG: leveraging deep learning for effective artifact removal in EEG data
2024-10-16, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-75091-z
PMID:39414897
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研究论文 | 本文提出了一种名为AnEEG的深度学习方法，用于去除脑电图（EEG）数据中的伪影 | 本文的创新点在于提出了一种新的深度学习方法AnEEG，用于有效去除EEG数据中的伪影，并通过多种量化指标验证了其有效性 | NA | 本文的研究目的是提高脑电图数据的质量，通过去除伪影来增强信号的可用性 | 本文的研究对象是脑电图（EEG）数据及其中的伪影 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 脑电图数据 | NA | NA | NA | NA | NA |