深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1136 篇文献，本页显示第 621 - 640 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 621 | 2024-11-26 |
VGAE-CCI: variational graph autoencoder-based construction of 3D spatial cell-cell communication network
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae619
PMID:39581873
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研究论文 | 提出了一种基于变分图自编码器的深度学习框架VGAE-CCI，用于构建三维空间细胞间通信网络 | 该方法能够识别跨多个组织层的细胞间通信，并适用于具有缺失或部分不完整数据的空间转录组数据 | 未提及具体限制 | 解决空间转录组数据中数据不完整和系统偏差问题，以及现有方法在分析跨多层组织细胞间通信方面的不足 | 细胞间通信网络 | 生物信息学 | NA | 空间转录组测序 (ST-seq) | 变分图自编码器 (VGAE) | 空间转录组数据 | 六个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 622 | 2024-11-26 |
Repun: an accurate small variant representation unification method for multiple sequencing platforms
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae613
PMID:39584701
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Repun的单体型感知变异对齐统一算法，用于在不同测序平台之间统一变异表示 | Repun利用单体型信息加速变异与候选单体型的匹配过程，提高了统一过程的效率 | NA | 确保不同测序平台和条件下变异表示的一致性，为下游分析提供可靠的基础 | 不同测序平台（Oxford Nanopore Technology, Pacific Biosciences, Illumina）的变异表示 | 基因组学 | NA | 测序技术 | NA | 基因组数据 | 多个Genome in a Bottle Consortium样本 | NA | NA | NA | NA |
| 623 | 2024-11-26 |
Chisco: An EEG-based BCI dataset for decoding of imagined speech
2024-Nov-21, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-04114-1
PMID:39572577
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研究论文 | 本文介绍了一个基于EEG的BCI数据集Chisco，用于解码想象中的语音 | 本文首次提供了一个大规模的想象语音EEG数据集Chisco，包含超过20,000句高密度EEG记录，填补了该领域的数据空白 | NA | 本文旨在提供一个高质量的EEG数据集，以促进脑机接口技术的发展 | 本文的研究对象是健康成年人的想象语音EEG数据 | 脑机接口 | NA | EEG | NA | EEG数据 | 超过20,000句EEG记录，来自健康成年人，每人数据超过900分钟 | NA | NA | NA | NA |
| 624 | 2024-11-26 |
Enhanced MobileNet for skin cancer image classification with fused spatial channel attention mechanism
2024-11-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80087-w
PMID:39572649
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研究论文 | 本文提出了一种改进的MobileNet模型，结合空间通道注意力机制用于皮肤癌图像分类 | 引入了一种新的注意力机制，用于揭示图像中的全局关联信息，从而提高分类性能 | 未提及具体的局限性 | 提高皮肤癌图像分类的准确性，以提升患者的生存率并减轻公共卫生负担 | 皮肤癌图像 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 卷积神经网络 | MobileNet | 图像 | 使用了国际皮肤成像协作组织2019年公开数据集（ISIC-2019） | NA | NA | NA | NA |
| 625 | 2024-11-26 |
The diagnostic value of MRI segmentation technique for shoulder joint injuries based on deep learning
2024-11-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80441-y
PMID:39572780
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研究论文 | 研究基于深度学习的MRI图像分割技术在游泳者肩关节损伤诊断中的应用价值 | 开发了一种新的多尺度特征融合网络（MSFFN），通过优化和整合AlexNet和U-Net算法，用于肩关节MRI图像的分割 | 研究样本仅限于52名游泳者，可能存在样本量不足的问题 | 评估基于深度学习的MRI图像分割技术在诊断游泳者肩关节损伤中的有效性 | 游泳者的肩关节损伤 | 计算机视觉 | 运动损伤 | MRI图像分割 | 多尺度特征融合网络（MSFFN） | 图像 | 52名游泳者 | NA | NA | NA | NA |
| 626 | 2024-11-26 |
The urine formed element instance segmentation based on YOLOv5n
2024-11-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-79969-w
PMID:39562665
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研究论文 | 本研究提出了一种基于YOLOv5n的尿液形成元素实例分割模型，用于快速准确地检测和分割尿液中的形成元素 | 本研究创新性地将YOLOv5n与小FCN网络结合，实现了对尿液形成元素的快速且准确的实例分割 | 本研究仅使用了500张图像的数据集进行验证，数据集规模较小，可能影响模型的泛化能力 | 开发一种基于深度学习的自动化尿液形成元素分析方法，以提高临床疾病诊断的准确性和效率 | 尿液中的形成元素，如尿液细胞等 | 计算机视觉 | 泌尿系统疾病 | YOLOv5n | YOLOv5n | 图像 | 500张尿液形成元素图像 | NA | NA | NA | NA |
| 627 | 2024-11-26 |
Convolutional neural network for oral cancer detection combined with improved tunicate swarm algorithm to detect oral cancer
2024-11-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-79250-0
PMID:39562767
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研究论文 | 本文提出了一种结合改进的海鞘群算法的卷积神经网络用于口腔癌检测 | 本文创新性地将改进的海鞘群算法与卷积神经网络结合，提高了口腔癌检测的准确性 | NA | 开发一种更准确的口腔癌检测方法 | 口腔癌患者的图像数据 | 计算机视觉 | 口腔癌 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 口腔癌图片数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 628 | 2024-11-25 |
Wafer-Scale Ag2S-Based Memristive Crossbar Arrays with Ultra-Low Switching-Energies Reaching Biological Synapses
2024-Nov-22, Nano-micro letters
IF:31.6Q1
DOI:10.1007/s40820-024-01559-2
PMID:39572441
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研究论文 | 本文报道了基于Ag2S的晶圆级忆阻器交叉阵列，实现了超低开关能量，接近生物突触水平 | 通过微结构调制增强Ag在Ag2S电解质中的迁移，实现了创纪录的低阈值电压和超低开关能量 | 忆阻器单元的固有非理想性需要通过先进的训练算法进行补偿 | 开发一种具有超高能效的神经形态计算设备 | 基于Ag2S的忆阻器交叉阵列 | NA | NA | 忆阻器技术 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 629 | 2024-11-25 |
Computed tomography-based radiomics and body composition model for predicting hepatic decompensation
2024-Nov-22, Oncotarget
DOI:10.18632/oncotarget.28673
PMID:39576671
|
研究论文 | 研究利用基于CT的放射组学和身体成分模型预测肝功能失代偿 | 首次将放射组学与身体成分模型结合，用于预测PSC患者的肝功能失代偿 | 预测未来事件仍具有挑战性，需要进一步研究验证临床效用和局限性 | 探索计算放射组学在预测PSC患者肝功能失代偿中的潜在价值 | PSC患者及其肝功能失代偿 | 数字病理学 | 肝病 | 计算放射组学 | 深度学习模型 | 医学图像 | 训练和验证队列的具体样本数量未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 630 | 2024-11-25 |
Deep learning based emulator for predicting voltage behaviour in lithium ion batteries
2024-Nov-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80371-9
PMID:39572616
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研究论文 | 本研究使用长短期记忆深度学习模型构建了一个数据驱动的电池仿真器，用于预测锂离子电池的充放电行为 | 本研究通过使用机器学习模型，显著减少了大规模汽车原型电池制造的经济成本和时间，并展示了高预测准确性 | 本研究主要集中在实验室生产的电池数据和模拟数据上，未涉及实际大规模生产中的应用 | 本研究的目的是通过数据驱动的仿真方法，减少大规模汽车原型电池制造的经济成本和时间 | 本研究的对象是锂离子电池的充放电行为 | 机器学习 | NA | 长短期记忆（LSTM）深度学习模型 | LSTM | 模拟数据和实验数据 | 本研究使用了两种数据集：来自Dualfoil模型的模拟数据和来自液态锂离子电池的实验数据，训练数据集包括五个充放电数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 631 | 2024-11-25 |
Leveraging a deep learning generative model to enhance recognition of minor asphalt defects
2024-Nov-21, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80199-3
PMID:39572659
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研究论文 | 本文介绍了一种利用深度学习生成模型增强识别沥青路面小缺陷的方法 | 提出了AsphaltGAN，一种带有注意力机制的类条件生成对抗网络，用于生成合成图像以增强对象检测 | 主要关注于生成模型和对象检测的改进，未涉及其他类型的道路缺陷检测 | 提高沥青路面缺陷检测的自动化和成本效益 | 沥青路面的小缺陷 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络（GAN） | 生成对抗网络（GAN） | 图像 | 使用了Road Damage Detection 2022、Crack Dataset、Asphalt Pavement Detection Dataset和Crack Surface Dataset四个公共数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 632 | 2024-11-25 |
Development and Validation of Deep Learning-Based Infectivity Prediction in Pulmonary Tuberculosis Through Chest Radiography: Retrospective Study
2024-Nov-07, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/58413
PMID:39509691
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于深度学习的肺结核感染性预测模型，通过胸部X光片进行快速准确的评估 | 本研究首次使用DenseNet121模型结合可视化技术，通过胸部X光片快速准确地评估肺结核患者的感染性 | 本研究仅使用了Severance医院和Yongin Severance医院的数据进行训练和验证，可能存在数据偏倚 | 开发一种基于人工智能的胸部X光片分析工具，用于快速准确地评估肺结核患者的感染性 | 肺结核患者的胸部X光片 | 计算机视觉 | 肺结核 | DenseNet121模型、梯度加权类激活映射、局部可解释模型不可知解释 | DenseNet121 | 图像 | 36,142张胸部X光片，涉及4492名肺结核患者 | NA | NA | NA | NA |
| 633 | 2024-11-24 |
miRStart 2.0: enhancing miRNA regulatory insights through deep learning-based TSS identification
2024-Nov-23, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae1086
PMID:39578697
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研究论文 | miRStart 2.0通过深度学习方法增强miRNA转录起始位点（TSS）的识别，从而提升miRNA调控机制的洞察力 | miRStart 2.0整合了超过4500个高通量数据集，采用多模态方法注释了28,828个潜在的TSS，并利用深度学习模型在miRNA TSS预测方面优于现有工具 | NA | 揭示miRNA功能和转录调控机制 | miRNA的转录起始位点（TSS）和转录因子（TF）的调控作用 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 高通量数据 | 28,828个潜在的TSS，涉及1745个人类和1181个鼠类miRNA | NA | NA | NA | NA |
| 634 | 2024-11-24 |
An AI deep learning algorithm for detecting pulmonary nodules on ultra-low-dose CT in an emergency setting: a reader study
2024-Nov-20, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-024-00518-1
PMID:39565453
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研究论文 | 本文评估了在急诊环境中使用AI深度学习算法检测超低剂量CT上的肺结节的价值 | AI算法在检测肺结节方面比传统方法多检测了5.8倍的真阳性结节 | AI算法导致了42.9倍的假阳性结果增加，主要集中在有重大异常的患者中 | 评估AI算法在急诊环境中检测超低剂量CT上肺结节的价值 | 870名疑似非创伤性肺部疾病的患者 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 超低剂量CT | 深度学习算法 | 图像 | 870名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 635 | 2024-11-24 |
Probing the evolution of fault properties during the seismic cycle with deep learning
2024-Nov-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-54153-w
PMID:39567514
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研究论文 | 本文利用2016年M6.5 Norcia地震的震源区域通过的地震波，结合深度学习（DL）区分前震、余震和时间到故障（TTF） | 本文展示了深度学习模型能够成功区分主震前后的地震波，符合实验室和理论预期的裂纹密度在故障前逐渐变化，故障后逐渐恢复的情况 | 带通滤波后的地震波（低于10 Hz）的性能较低，表明深度学习模型从弹性波衰减的微妙变化中学习 | 研究深度学习模型在地震周期中追踪断层带属性演变的能力 | 前震、余震和时间到故障（TTF）的地震波分类 | 机器学习 | NA | 深度学习（DL） | 卷积神经网络（CNN） | 地震波记录 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 636 | 2024-11-24 |
Chisel plow characteristics impact on power-fuel consumption, stubble cover, and surface roughness using deep learning neural networks with sensitivity analysis
2024-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80253-0
PMID:39567614
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研究论文 | 研究不同犁铧类型、犁齿类型和拖拉机前进速度对凿式犁的功率和燃油消耗、残茬覆盖、土壤表面粗糙度和穿透阻力的影响，并使用深度学习神经网络进行建模和敏感性分析 | 使用深度学习神经网络对凿式犁的功率、燃油消耗、土壤表面粗糙度和残茬覆盖率进行建模，并进行敏感性分析 | NA | 研究凿式犁的功率和燃油消耗、残茬覆盖、土壤表面粗糙度和穿透阻力的影响因素 | 不同犁铧类型、犁齿类型和拖拉机前进速度对凿式犁性能的影响 | 机器学习 | NA | 深度学习神经网络 | 深度学习神经网络 | 数值数据 | 四种不同犁铧类型和两种不同犁齿类型在三种不同拖拉机前进速度下的测试数据 | NA | NA | NA | NA |
| 637 | 2024-11-24 |
A polynomial proxy model approach to verifiable decentralized federated learning
2024-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-79798-x
PMID:39567642
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研究论文 | 本文提出了一种结合零知识证明和多项式代理模型的框架ProxyZKP，用于在去中心化联邦学习中确保本地训练的计算完整性 | ProxyZKP框架通过使用多项式代理模型和零知识证明，解决了现有方法在处理大规模模型和随机丢弃技术时的复杂性和不实用性问题 | NA | 解决去中心化联邦学习中本地模型训练的计算完整性问题 | 去中心化联邦学习中的模型训练和计算完整性 | 机器学习 | NA | 零知识证明 | 多项式代理模型 | 模型更新 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 638 | 2024-11-24 |
HKA-Net: clinically-adapted deep learning for automated measurement of hip-knee-ankle angle on lower limb radiography for knee osteoarthritis assessment
2024-Nov-20, Journal of orthopaedic surgery and research
IF:2.8Q1
DOI:10.1186/s13018-024-05265-y
PMID:39568048
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研究论文 | 研究开发了一种基于ResNet的深度学习模型，用于自动测量下肢X光片中的髋膝踝角（HKA），以评估膝关节骨性关节炎（OA） | 该研究的创新点在于开发了一种无需显式解剖标志注释的深度学习模型，能够自动测量HKA角度并分类畸形阶段 | 研究仅在膝关节骨性关节炎患者中进行了验证，未来需要在更广泛的患者群体中进行验证 | 开发一种高效且准确的自动化方法，用于测量HKA角度并分类畸形阶段，以辅助膝关节骨性关节炎的临床决策 | 膝关节骨性关节炎患者的下肢X光片 | 计算机视觉 | 膝关节骨性关节炎 | 深度学习 | ResNet | 图像 | 300名膝关节骨性关节炎患者（Kellgren-Lawrence分级3级或以上），通过水平翻转数据增强至600个样本，并在50名患者中进行时间验证 | NA | NA | NA | NA |
| 639 | 2024-11-24 |
Melting simulations of high-entropy carbonitrides by deep learning potentials
2024-Nov-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78377-4
PMID:39562604
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研究论文 | 本研究使用深度神经网络势能描述高熵碳氮化物（HECN）在固态和液态的结构，预测加热和冷却温度，并分析氮含量对熔点的影响 | 通过深度学习势能模拟高熵碳氮化物的熔化行为，揭示了氮含量对熔点非线性增强的机制 | NA | 研究高熵碳氮化物的熔点及其与氮含量的关系 | 高熵碳氮化物（TiZrTaHfNb）CN | 材料科学 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 640 | 2024-11-24 |
Roman urdu hate speech detection using hybrid machine learning models and hyperparameter optimization
2024-11-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-79106-7
PMID:39562608
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研究论文 | 研究使用混合机器学习模型和超参数优化技术进行罗马乌尔都语仇恨言论检测 | 开发了一种结合深度学习和变压器模型的混合模型，用于罗马乌尔都语仇恨言论检测，这是之前未曾探索的 | NA | 解决在Twitter上使用罗马乌尔都语文本的仇恨言论检测问题 | 罗马乌尔都语的仇恨言论检测 | 自然语言处理 | NA | 超参数优化 | 混合模型 | 文本 | 使用了两个公开的罗马乌尔都语语料库，包括HS-RU-20语料库和RUHSOLD仇恨言论语料库 | NA | NA | NA | NA |