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 701 - 720 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 701 | 2024-11-22 |
Deep learning for oncologic treatment outcomes and endpoints evaluation from CT scans in liver cancer
2024-Nov-17, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-024-00754-z
PMID:39551847
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的肿瘤体积引导的综合客观反应评估方法（RECORD），用于从CT扫描中评估肝癌的治疗效果 | RECORD方法结合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT），能够进行肿瘤分割、基于体积的治疗反应分类和新病灶评估，并提供治疗评估、无进展生存期（PFS）和反应时间的计算 | 该研究仅限于肝癌，未来研究应扩展到其他转移器官 | 开发一种客观、高效的肝癌治疗反应评估方法 | 肝癌患者的CT扫描图像 | 计算机视觉 | 肝癌 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT） | 图像 | 206名患者，891张CT扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 702 | 2024-11-22 |
Topographic and quantitative correlation of structure and function using deep learning in subclinical biomarkers of intermediate age-related macular degeneration
2024-11-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-72522-9
PMID:39548108
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研究论文 | 研究使用深度学习量化中间年龄相关性黄斑变性（iAMD）的亚临床生物标志物与形态学影响之间的关系 | 首次使用深度学习算法量化iAMD中的椭圆带厚度、高反射焦点和玻璃膜疣体积，并分析其与视网膜功能的关系 | 样本量较小，仅涉及20名患者，可能影响结果的普适性 | 探讨深度学习量化生物标志物对iAMD患者视网膜功能的形态学影响 | 中间年龄相关性黄斑变性（iAMD）患者的视网膜结构与功能 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 20名患者，共20只眼，分析了3600个点状敏感度数据 | NA | NA | NA | NA |
| 703 | 2024-11-22 |
Image-based deep learning model to predict stoma-site incisional hernia in patients with temporary ileostomy: A retrospective study
2024-Nov-15, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.111235
PMID:39563889
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研究论文 | 本研究建立并验证了一种结合影像组学、逐步回归和深度学习的混合模型，用于预测临时回肠造口患者的造口部位切口疝 | 本研究创新性地结合了影像组学、逐步回归和深度学习，建立了一种混合模型，显著提高了预测造口部位切口疝的准确性 | 本研究为回顾性研究，且仅针对临时回肠造口患者，可能限制了模型的普适性 | 研究目的是建立和验证一种能够有效预测临时回肠造口患者造口部位切口疝的混合模型 | 研究对象为接受临时回肠造口手术的患者 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 混合模型 | 图像 | 涉及多个队列，包括主要队列和两个外部验证队列 | NA | NA | NA | NA |
| 704 | 2024-11-22 |
Analysis of the impact of deep learning know-how and data in modelling neonatal EEG
2024-11-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78979-y
PMID:39543245
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研究论文 | 本文研究了深度学习知识和数据在新生儿脑电图建模中的影响，比较了使用更大高质量数据集和最新深度学习架构及训练方法带来的性能提升 | 提出了一种新的架构，在新生儿癫痫检测任务中超越了当前最先进的模型，并介绍了一种基于伪标签的微调方法 | 新生儿脑电图数据集的缺乏限制了研究 | 探讨深度学习技术在新生儿脑电图建模中的应用及性能提升 | 新生儿脑电图数据和深度学习模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 脑电图数据 | 具体样本数量未明确提及 | NA | NA | NA | NA |
| 705 | 2024-11-22 |
A deep learning model for predicting blastocyst formation from cleavage-stage human embryos using time-lapse images
2024-11-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-79175-8
PMID:39543360
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研究论文 | 本文提出了一种基于时间序列图像的深度学习模型，用于预测早期人类胚胎的囊胚形成 | 本文创新性地使用了ResNet-GRU深度学习模型，结合时间序列图像，实现了对囊胚形成的高精度预测 | NA | 提高辅助生殖技术（ART）的成功率 | 早期人类胚胎的囊胚形成 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet-GRU | 图像 | 从第0天到第3天的时间序列图像 | NA | NA | NA | NA |
| 706 | 2024-11-22 |
An open annotated dataset and baseline machine learning model for segmentation of vertebrae with metastatic bone lesions from CT
2024-Nov-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.10.14.24314447
PMID:39484265
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研究论文 | 本文提供了一个公开的注释数据集和一个用于分割带有转移性骨病变的椎骨的基线机器学习模型 | 本文首次提供了公开的癌症CT脊柱图像注释数据集，并开发了一个用于自动分割和分类椎骨的机器学习模型 | NA | 开发和验证用于预测机械负荷响应和骨折及脊柱畸形风险的模型 | 带有转移性骨病变的椎骨 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | nnU-Net | 图像 | 55个CT扫描数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 707 | 2024-11-22 |
DeSide: A unified deep learning approach for cellular deconvolution of tumor microenvironment
2024-Nov-12, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2407096121
PMID:39514318
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研究论文 | 提出了一种名为DeSide的统一深度学习方法，用于肿瘤微环境的细胞反卷积分析 | DeSide方法通过整合生物学通路和优先评估非癌细胞类型，有效规避了癌细胞基因表达谱高度变异的问题，并引入了独特的采样和过滤技术生成高质量训练集 | NA | 开发一种高效且成本效益高的方法，用于分析肿瘤微环境的复杂细胞组成 | 肿瘤微环境中的细胞组成 | 数字病理学 | NA | RNA测序 | 深度学习 | 基因表达谱 | 利用了来自六种癌症类型和185个癌细胞系的单细胞RNA测序数据，以及来自TCGA的22种癌症类型的批量RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA |
| 708 | 2024-11-22 |
Long duration forecasting and its performance capability for seasonal variation modelling of residual chlorine concentrations: A comparative evaluation of two small-scale water distribution systems in Japan
2024-Nov-08, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2024.122766
PMID:39566282
|
研究论文 | 研究通过开发和评估一种深度学习模型来预测长期余氯浓度，以解决日本供水系统中余氯投加控制的问题 | 提出了一个能够预测长期余氯浓度的深度学习模型，并比较了两个不同复杂度的供水系统中的模型性能 | 模型在不同季节的预测精度有所不同，特别是在温度变化较大的夏季和冬季，模型误差较大 | 开发和评估一种能够预测长期余氯浓度的深度学习模型，以优化日本供水系统中的氯投加控制 | 余氯浓度、供水系统复杂度、模型性能 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 时间序列数据 | 两个不同复杂度的供水系统，训练数据长度分别为0.5年、1年、1.5年和2年 | NA | NA | NA | NA |
| 709 | 2024-11-22 |
Screening for Depression Using Natural Language Processing: Literature Review
2024-Nov-04, Interactive journal of medical research
IF:1.9Q3
DOI:10.2196/55067
PMID:39496145
|
综述 | 本文综述了使用自然语言处理（NLP）技术进行抑郁症筛查的现有方法 | 探讨了NLP技术在抑郁症筛查中的应用潜力，并讨论了其成功和局限性 | 存在隐私、偏见、可解释性和缺乏保护个人法规等伦理问题，以及文化和多语言视角的需求 | 探索现有的NLP方法用于检测抑郁症，讨论其成功和局限性，解决伦理问题，并突出潜在的偏见 | 抑郁症筛查和检测 | 自然语言处理 | 精神健康疾病 | 自然语言处理（NLP） | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 710 | 2024-11-22 |
Gender-based linguistic differences in letters of recommendation for rhinology fellowship over time: A dual-institutional follow-up study using natural language processing and deep learning
2024-Nov, International forum of allergy & rhinology
IF:7.2Q1
DOI:10.1002/alr.23411
PMID:39010845
|
研究论文 | 本研究通过自然语言处理和深度学习技术，分析了时间跨度内双机构鼻科学奖学金推荐信中的性别语言差异 | 首次使用自然语言处理和深度学习技术分析鼻科学奖学金推荐信中的性别偏见 | 仅限于双机构的数据，可能无法代表所有鼻科学奖学金推荐信的情况 | 评估鼻科学奖学金推荐信中是否存在性别偏见 | 鼻科学奖学金推荐信中的性别语言差异 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理，深度学习 | 深度学习 | 文本 | 双机构的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 711 | 2024-11-22 |
A new artificial intelligence system for both stomach and small-bowel capsule endoscopy
2024-Nov, Gastrointestinal endoscopy
IF:6.7Q1
DOI:10.1016/j.gie.2024.06.004
PMID:38851456
|
研究论文 | 本文介绍了一种新的人工智能系统SS Plus，用于胃和小肠胶囊内窥镜图像的识别和诊断 | SS Plus算法能够识别5种胃部病变和17种小肠病变，显著减少了需要审查的图像数量，并提高了初级内镜医师的诊断能力 | 研究为多中心回顾性诊断研究，样本量和数据类型有限 | 开发一种新的人工智能算法，用于胃和小肠胶囊内窥镜图像的自动识别和诊断 | 胃和小肠胶囊内窥镜图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 训练阶段使用了1069次磁控GI胶囊内窥镜检查数据，验证阶段包括342次完全自动化的磁控CE检查 | NA | NA | NA | NA |
| 712 | 2024-11-22 |
DeepNeoAG: Neoantigen epitope prediction from melanoma antigens using a synergistic deep learning model combining protein language models and multi-window scanning convolutional neural networks
2024-Nov, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.136252
PMID:39366619
|
研究论文 | 本文介绍了一种结合蛋白质语言模型和多窗口扫描卷积神经网络的深度学习模型，用于从黑色素瘤抗原中预测新抗原表位 | 本文提出了一种新的深度学习模型DeepNeoAG，结合了蛋白质语言模型和多窗口扫描卷积神经网络，以提高新抗原预测的准确性 | NA | 开发一种高效的新抗原预测模型，以加速个性化癌症免疫疗法的发展 | 黑色素瘤抗原中的新抗原表位 | 机器学习 | 黑色素瘤 | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 713 | 2024-10-18 |
Deep Learning to Improve Diagnosis Must Also Not Do Harm
2024-Nov-01, JAMA ophthalmology
IF:7.8Q1
DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.4377
PMID:39418056
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 714 | 2024-11-22 |
Deep learning algorithm for predicting left ventricular systolic dysfunction in atrial fibrillation with rapid ventricular response
2024-Nov, European heart journal. Digital health
DOI:10.1093/ehjdh/ztae062
PMID:39563911
|
研究论文 | 研究深度学习算法在预测房颤伴快速心室反应患者左室收缩功能障碍中的表现 | 开发并验证了一种基于残差神经网络架构的深度学习算法，用于预测房颤伴快速心室反应患者的左室收缩功能障碍 | 研究仅在一个中心进行，样本量有限，且仅使用了12导联和1导联心电图数据 | 评估人工智能算法在预测房颤伴快速心室反应患者左室收缩功能障碍中的表现 | 房颤伴快速心室反应患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 残差神经网络 | 心电图 | 423名患者，其中241名患者有可用的心脏超声数据 | NA | NA | NA | NA |
| 715 | 2024-11-21 |
Deep Lead Optimization: Leveraging Generative AI for Structural Modification
2024-Nov-20, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.4c11686
PMID:39499822
|
综述 | 本文综述了基于深度学习的分子生成模型在药物发现中的应用，特别是结构导向的先导优化方法 | 本文首次系统地将先导优化方法分类为目标导向和结构导向，并详细讨论了结构导向优化中的四个具体任务 | 本文主要集中在结构导向优化方法的综述，未涉及具体实验验证 | 探讨深度学习在药物发现中的应用，特别是先导优化过程中的结构导向方法 | 先导优化方法，特别是结构导向优化中的片段替换、连接子设计、骨架跳跃和侧链装饰 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 生成对抗网络（GAN） | 分子结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 716 | 2024-11-21 |
Combination of Transfer Learning and Chemprop Interpreter with Support of Deep Learning for the Energy Levels of Organic Photovoltaic Materials Prediction and Regulation
2024-Nov-20, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c15835
PMID:39564708
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研究论文 | 本文提出了一种结合迁移学习和化学解释器的定向消息传递神经网络模型，用于有机光伏材料能级预测和可视化 | 本文的创新点在于结合了迁移学习和化学解释器，提高了有机光伏材料能级预测的准确性和可解释性 | 本文的局限性在于模型在小样本测试集上的表现较好，但在更大规模数据集上的表现尚需验证 | 本文的研究目的是开发一种高效且可解释的模型，用于预测和调控有机光伏材料的能级 | 本文的研究对象是有机光伏材料的能级及其分子结构 | 机器学习 | NA | 迁移学习 | 定向消息传递神经网络 | 分子结构数据 | 小测试集包含少量样本 | NA | NA | NA | NA |
| 717 | 2024-11-21 |
Performance of deep learning models in predicting the nugent score to diagnose bacterial vaginosis
2024-Nov-19, Microbiology spectrum
IF:3.7Q2
DOI:10.1128/spectrum.02344-24
PMID:39560430
|
研究论文 | 本研究评估了深度学习模型在预测Nugent评分以诊断细菌性阴道病中的表现 | 深度学习模型在预测Nugent评分方面表现出高准确性，优于实验室技术人员的平均准确率 | 需要在大规模上进行验证 | 提高细菌性阴道病诊断的一致性和准确性 | 1510张阴道涂片图像 | 计算机视觉 | 细菌性阴道病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 1510张阴道涂片图像，以及106张独立测试图像 | NA | NA | NA | NA |
| 718 | 2024-11-21 |
A Modified Transformer Network for Seizure Detection Using EEG Signals
2024-Nov-19, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065725500030
PMID:39560448
|
研究论文 | 本文提出了一种改进的Transformer网络用于癫痫发作检测，结合了Inception和Residual网络提取不同尺度的脑电图（EEG）信号特征，并通过Co-MixUp方法处理数据不平衡问题 | 本文提出的Inresformer网络结合了Inception和Residual网络，增强了特征表示能力，并通过改进的Feedforward层增强了模型的非线性表示 | NA | 提高癫痫发作检测的准确性和性能 | 脑电图（EEG）信号 | 机器学习 | NA | 离散小波变换（DWT） | Transformer网络 | 信号 | Bonn数据集和CHB-MIT数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 719 | 2024-11-21 |
Quantitative and Morphology-Based Deep Convolutional Neural Network Approaches for Osteosarcoma Survival Prediction in the Neoadjuvant and Metastatic Setting
2024-Nov-19, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-24-2599
PMID:39561274
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研究论文 | 本文探讨了三种深度学习策略在组织学样本上预测新辅助和转移性骨肉瘤生存结果的应用 | 本文创新性地使用深度卷积神经网络自动估计坏死与肿瘤的比例，并识别出特定的组织形态学生物标志物 | NA | 探索深度学习策略在新辅助和转移性骨肉瘤生存预测中的应用 | 骨肉瘤患者的组织学样本 | 数字病理学 | 骨癌 | 深度学习 | 深度卷积神经网络 | 图像 | 训练集来自纽约大学，外部验证集来自查尔斯大学 | NA | NA | NA | NA |
| 720 | 2024-11-21 |
Automated Single Cell Phenotyping of Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry Tissue Images
2024-Nov-19, Journal of the American Society for Mass Spectrometry
IF:3.1Q1
DOI:10.1021/jasms.4c00328
PMID:39563098
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研究论文 | 本文介绍了使用深度学习技术对时间飞行二次离子质谱组织图像进行自动单细胞表型分析的方法 | 开发了MIBIsight工作流程，利用深度学习技术处理包含数千个细胞的图像，生成易于理解的报告和图表 | NA | 旨在通过深度学习技术简化复杂数据集的分析，以便更好地理解细胞在疾病研究中的作用 | 时间飞行二次离子质谱组织图像中的单细胞表型 | 计算机视觉 | NA | 时间飞行二次离子质谱（ToF-SIMS） | 深度学习（DL） | 图像 | 数千个细胞 | NA | NA | NA | NA |