深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1132 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 | 2024-11-27 |
Reconstructing the Tropical Pacific Upper Ocean Using Online Data Assimilation With a Deep Learning Model
2024-Nov, Journal of advances in modeling earth systems
IF:4.4Q1
DOI:10.1029/2024MS004422
PMID:39583161
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研究论文 | 本文使用基于Transformer架构的深度学习模型，在热带太平洋地区进行海洋上层重构，并与标准线性反演模型进行比较 | 本文提出了一种新的膨胀技术，通过添加来自后报实验的噪声来解决深度学习模型中的信号衰减问题 | 深度学习模型存在信号衰减问题，需要通过膨胀技术进行修正 | 研究深度学习模型在热带太平洋海洋上层重构中的应用，并评估其与传统模型的性能差异 | 热带太平洋地区的海洋上层结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 气候模型数据集 | 24个海表面温度观测数据 | NA | NA | NA | NA |
| 702 | 2024-11-27 |
A recurrent neural network and parallel hidden Markov model algorithm to segment and detect heart murmurs in phonocardiograms
2024-Nov, PLOS digital health
DOI:10.1371/journal.pdig.0000436
PMID:39585836
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研究论文 | 提出了一种用于心音图中心脏杂音分割和检测的循环神经网络和并行隐马尔可夫模型算法 | 该算法结合了循环神经网络和隐半马尔可夫模型，能够同时进行信号分割和心脏杂音检测，避免了传统两阶段算法的需要 | 需要进一步在大规模和更具代表性的临床数据集上验证 | 提高心音图中心脏疾病检测的可及性和准确性 | 心音图中的心脏杂音 | 机器学习 | 心血管疾病 | 循环神经网络、隐半马尔可夫模型 | 循环神经网络、隐半马尔可夫模型 | 音频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 703 | 2024-11-27 |
Deep Learning Assessment of Small Renal Masses
2024-Nov, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.241619
PMID:39589240
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 704 | 2024-11-26 |
Accurate Conformation Sampling via Protein Structural Diffusion
2024-Nov-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00928
PMID:39340358
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研究论文 | 本文介绍了一种名为UFConf的新方法，用于基于氨基酸序列进行蛋白质构象的鲁棒采样 | UFConf通过将AlphaFold2转化为扩散模型，实现了基于构象的扩散过程，并开发了一种新的基于结构聚类的层次重加权协议，以克服蛋白质数据库中的构象偏差 | NA | 开发一种能够高精度预测蛋白质不同稳定构象的模型，以推动生物学和医学的进步 | 蛋白质构象的采样 | 生物信息学 | NA | 扩散模型 | 扩散模型 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 705 | 2024-11-26 |
Challenge for Deep Learning: Protein Structure Prediction of Ligand-Induced Conformational Changes at Allosteric and Orthosteric Sites
2024-Nov-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01475
PMID:39484820
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研究论文 | 研究使用深度学习算法预测蛋白质在配体结合时的构象变化，特别是针对别构位点的变化 | 首次系统研究了深度学习方法在预测蛋白质别构诱导适应构象变化方面的潜力和局限性 | 深度学习方法在预测别构诱导适应构象方面仍存在挑战，准确性不如预测正构位点结合构象 | 探讨深度学习算法在预测蛋白质别构和正构位点结合时的构象变化中的应用 | 蛋白质在配体结合时的构象变化，特别是别构位点的变化 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | AlphaFold2, NeuralPLexer, RoseTTAFold All-Atom | 蛋白质结构数据 | 578个X射线结构数据 | NA | NA | NA | NA |
| 706 | 2024-11-26 |
CACHE Challenge #1: Targeting the WDR Domain of LRRK2, A Parkinson's Disease Associated Protein
2024-Nov-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01267
PMID:39499532
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研究论文 | 本文报道了首届CACHE挑战赛的结果，该挑战赛旨在评估计算命中发现领域的进展 | 首次针对帕金森病相关蛋白LRRK2的WDR域进行计算命中发现，展示了多种计算方法的应用 | 实验验证的化合物稀少且效力较弱，表明现有技术不足以有效解决具有挑战性的靶点 | 评估计算命中发现方法在帕金森病靶点LRRK2的WDR域中的应用效果 | LRRK2蛋白的WDR域及其潜在的结合化合物 | 药物设计 | 帕金森病 | 分子动力学、片段对接、生成设计策略、深度学习 | NA | 化合物 | 23个计算团队，共预测了1955个分子，其中73个分子在SPR测定中显示出结合活性 | NA | NA | NA | NA |
| 707 | 2024-11-26 |
Data-Based Prediction of Redox Potentials via Introducing Chemical Features into the Transformer Architecture
2024-Nov-25, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01299
PMID:39513760
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研究论文 | 本文开发了一种基于化学语言模型的深度学习方法TransChem，用于预测有机分子的氧化还原电位 | 引入化学特征到Transformer架构中，结合空间和电子特征的分子表征，以及非线性分子信息传递方法Mol-Attention和扰动学习方法 | NA | 加速目标导向的新反应和材料设计 | 有机分子的氧化还原电位 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 分子数据 | 超过100,000个有机自由基数据，2,1,3-苯并噻二唑数据集（<3000数据点），电子亲和力数据集（660数据），以及自开发的全空间二取代苯酚氧化电位数据集（OPP-data set，总计74,529） | NA | NA | NA | NA |
| 708 | 2024-11-26 |
[De novo protein design in the age of artificial intelligence]
2024-Nov-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology
DOI:10.13345/j.cjb.240087
PMID:39584325
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综述 | 本文综述了蛋白质设计的演变过程，重点介绍了最新的算法模型，并分析了当前存在的挑战和未来趋势 | 本文探讨了人工智能和深度学习生成模型在蛋白质设计中的应用，展示了其在功能蛋白质设计中的潜力 | 当前蛋白质设计面临设计成功率低、精度不足以及依赖实验验证等挑战 | 本文旨在为蛋白质设计领域的研究人员和从业者提供见解 | 本文主要研究蛋白质设计及其在生物医学和纳米技术中的应用 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 生成模型 | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 709 | 2024-11-26 |
Efficient deep learning based rail fastener screw detection method for fastener screw maintenance robot under complex lighting conditions
2024-Nov-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-77364-z
PMID:39578481
|
研究论文 | 提出了一种基于YOLO的轻量级模型LFGB-YOLO，用于在复杂光照条件下检测铁路扣件螺栓 | 引入了Light-Fast部分和GB-Neck部分，分别优化了网络参数和特征融合能力，提高了检测精度和速度 | 未提及具体限制 | 开发一种在复杂光照条件下高效检测铁路扣件螺栓的方法，以支持维护机器人 | 铁路扣件螺栓 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 710 | 2024-11-26 |
Crop classification in the middle reaches of the Hei River based on model transfer
2024-Nov-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80327-z
PMID:39578651
|
研究论文 | 本文提出了一种基于模型迁移的作物分类方法，用于黑河流域中游地区 | 通过生成多源光谱数据（MSSD）并利用预训练模型进行微调，实现了在无样本年份的作物分类 | 依赖于预训练模型的准确性，且实验仅使用了四种模型进行验证 | 提高在黑河流域中游地区作物分类的准确性，减少对大规模样本数据的依赖 | 黑河流域中游地区的作物分类 | 计算机视觉 | NA | 遥感技术 | CNN | 光谱数据 | 使用了三种基于CNN的深度学习模型和一个机器学习模型（RF）进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 711 | 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
|
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 |
| 712 | 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
|
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 |
| 713 | 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 |
| 714 | 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
|
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 |
| 715 | 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 |
| 716 | 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
|
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 |
| 717 | 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
|
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 |
| 718 | 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 |
| 719 | 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 |
| 720 | 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
|
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 |