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 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 | 2024-11-25 |
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 |
| 722 | 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 |
| 723 | 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 |
| 724 | 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 |
| 725 | 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 |
| 726 | 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 |
| 727 | 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 |
| 728 | 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
|
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 |
| 729 | 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
|
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 |
| 730 | 2024-11-24 |
Quantifying spontaneous infant movements using state-space models
2024-11-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80202-x
PMID:39562837
|
研究论文 | 本文利用状态空间模型量化婴儿自发运动，并探讨其与神经发育结果的关系 | 本文首次使用自动无标记跟踪技术结合状态空间模型来分析婴儿自发运动，并将其建模为八个运动状态的序列 | 本文仅使用了486个视频样本，可能不足以涵盖所有婴儿运动模式 | 研究婴儿自发运动与神经发育结果之间的关系 | 婴儿自发运动及其与神经发育的关系 | 计算机视觉 | 神经发育障碍 | 姿态估计技术 | 自回归状态空间模型 | 视频 | 486个视频样本，来自330名婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 731 | 2024-11-24 |
A Deep Learning Model to Predict Breast Implant Texture Types Using Ultrasonography Images: Feasibility Development Study
2024-Nov-05, JMIR formative research
IF:2.0Q4
DOI:10.2196/58776
PMID:39499915
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研究论文 | 研究开发了一种深度学习模型，用于通过超声图像预测乳房植入物的表面纹理类型 | 首次使用深度学习模型对乳房植入物的表面纹理类型进行分类，并从异质来源的超声图像中进行稳健预测 | 模型在处理破裂植入物和无植入物的图像时预测不确定性增加 | 确定使用深度学习模型对乳房植入物表面纹理类型进行分类的可行性 | 乳房植入物的表面纹理类型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet-50 | 图像 | 19,502张乳房植入物图像 | NA | NA | NA | NA |
| 732 | 2024-11-24 |
Clinical-Grade Validation of an Autofluorescence Virtual Staining System With Human Experts and a Deep Learning System for Prostate Cancer
2024-Nov, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2024.100573
PMID:39069201
|
研究论文 | 本文开发了一种自动化系统，利用高吞吐量超光谱荧光显微镜和人工智能机器学习技术，从未染色的前列腺组织中生成虚拟的苏木精和伊红染色以及前列腺上皮内瘤变-4免疫组化染色图像 | 本文展示了虚拟染色技术在前列腺癌诊断中的临床应用，并通过广泛的人类审查和计算分析验证了系统的有效性 | NA | 验证一种基于自体荧光虚拟染色系统的临床级有效性，并评估其在前列腺癌诊断中的应用 | 前列腺癌的组织诊断和分级 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 超光谱荧光显微镜 | 深度学习系统 | 图像 | 大量测试切片 | NA | NA | NA | NA |
| 733 | 2024-11-24 |
Challenges in multi-centric generalization: phase and step recognition in Roux-en-Y gastric bypass surgery
2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-024-03166-3
PMID:38761319
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研究论文 | 本文研究了在多中心数据集上进行腹腔镜Roux-en-Y胃旁路手术的阶段和步骤识别，并评估了不同深度学习模型的泛化能力 | 引入了一个包含140个手术视频的多中心多活动数据集，并评估了模型在不同中心数据上的泛化能力 | 模型在单中心数据上训练时的泛化能力有限 | 研究人工智能在手术活动识别中的泛化能力，特别是多中心数据集的影响 | 腹腔镜Roux-en-Y胃旁路手术的阶段和步骤识别 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 视频 | 140个手术视频，来自两个医疗中心 | NA | NA | NA | NA |
| 734 | 2024-11-24 |
An Immunofluorescence-Guided Segmentation Model in Hematoxylin and Eosin Images Is Enabled by Tissue Artifact Correction Using a Cycle-Consistent Generative Adversarial Network
2024-Nov, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.modpat.2024.100591
PMID:39147031
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研究论文 | 本文提出了一种基于免疫荧光引导的分割模型，通过使用循环一致生成对抗网络对苏木精和伊红图像中的组织伪影进行校正，实现了在常规苏木精和伊红图像中的上皮组织分割 | 本文创新性地利用循环一致生成对抗网络将常规苏木精和伊红图像的外观转换为终端苏木精和伊红图像，从而克服了免疫荧光处理导致的图像差异问题 | 本文未详细讨论该方法在其他类型组织或疾病中的适用性 | 旨在解决常规苏木精和伊红图像中由于免疫荧光处理导致的图像差异问题，从而实现无需人工专家标注的准确分割模型训练 | 上皮组织在苏木精和伊红图像中的分割 | 数字病理学 | NA | 免疫荧光染色 | 循环一致生成对抗网络 | 图像 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 735 | 2024-11-24 |
Advancing epilepsy diagnosis: A meta-analysis of artificial intelligence approaches for interictal epileptiform discharge detection
2024-Nov, Seizure
DOI:10.1016/j.seizure.2024.09.019
PMID:39369555
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meta-analysis | 本文通过元分析评估了深度学习和经典机器学习算法在分类脑电图段为IED和非IED类别以及区分整个脑电图是否包含IED方面的性能 | 本文首次通过元分析比较了深度学习和经典机器学习算法在IED检测中的性能 | 大多数模型使用内部验证方法，可能导致过拟合 | 评估深度学习和经典机器学习算法在脑电图IED检测中的性能 | 脑电图中的间歇性癫痫样放电 | machine learning | epilepsy | 深度学习和经典机器学习算法 | NA | 脑电图 | 3629名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 736 | 2024-11-24 |
One novel transfer learning-based CLIP model combined with self-attention mechanism for differentiating the tumor-stroma ratio in pancreatic ductal adenocarcinoma
2024-Nov, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-024-01902-y
PMID:39412688
|
研究论文 | 开发了一种基于迁移学习的对比语言-图像预训练（CLIP）模型，结合自注意力机制，用于预测胰腺导管腺癌中的肿瘤-间质比（TSR） | 提出了一种新颖的CLIP-adapter模型，结合了CLIP范式和自注意力机制，以更好地利用多阶段成像特征，从而提高肿瘤-间质比预测的准确性和可靠性 | NA | 开发一种基于迁移学习和自注意力机制的CLIP模型，用于预测胰腺导管腺癌中的肿瘤-间质比，以了解肿瘤的生物学特性，并为基于人工智能的模型表示指导特征融合 | 胰腺导管腺癌患者的肿瘤-间质比 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | 对比语言-图像预训练（CLIP） | CLIP-adapter模型 | 图像 | 207名胰腺导管腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 737 | 2024-11-23 |
Deep learning in medical image analysis: introduction to underlying principles and reviewer guide using diagnostic case studies in paediatrics
2024-Nov-21, BMJ (Clinical research ed.)
DOI:10.1136/bmj-2023-076703
PMID:39572032
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 738 | 2024-11-23 |
NIRSpredict: a platform for predicting plant traits from near infra-red spectroscopy
2024-Nov-20, BMC plant biology
IF:4.3Q1
DOI:10.1186/s12870-024-05776-0
PMID:39563275
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研究论文 | 开发了一个名为NIRSpredict的平台，用于通过近红外光谱预测植物性状 | 利用深度学习模型从近红外光谱值中预测81种拟南芥的性状，包括经典功能性状和多种常见化学成分 | NA | 开发一个易于使用且高效的平台，用于预测植物性状并访问大量拟南芥性状数据 | 拟南芥的性状预测和化学成分预测 | 机器学习 | NA | 近红外光谱（NIRS） | 深度学习 | 光谱数据 | 81种拟南芥性状 | NA | NA | NA | NA |
| 739 | 2024-11-23 |
Understanding ecosystem services of detailed forest and wetland types using remote sensing and deep learning techniques in Northern China
2024-Nov-20, Journal of environmental management
IF:8.0Q1
DOI:10.1016/j.jenvman.2024.123410
PMID:39571316
|
研究论文 | 本研究利用遥感和深度学习技术，对东北地区森林和湿地的生态系统服务进行了详细评估 | 首次结合轻量级卷积神经网络和决策树模型，对大规模森林和湿地进行分类，并评估了不同类型森林和湿地的生态系统服务 | 研究仅限于黑龙江省，且时间跨度仅为2008年至2018年 | 深入研究东北地区森林和湿地的生态系统服务功能 | 东北地区的森林和湿地类型 | 遥感 | NA | 遥感技术、深度学习 | 卷积神经网络（CNN）、决策树 | 图像 | 黑龙江省2008年和2018年的森林和湿地数据 | NA | NA | NA | NA |
| 740 | 2024-11-23 |
Drug-target interaction prediction by integrating heterogeneous information with mutual attention network
2024-Nov-19, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-024-05976-3
PMID:39563226
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研究论文 | 提出了一种基于互注意力网络的深度学习模型DrugMAN，用于整合多重异构功能网络以预测药物-靶点相互作用 | 通过整合多重异构功能网络和互注意力网络，提高了对新结构的适应能力和预测性能 | 未提及 | 提高药物-靶点相互作用预测的准确性和适应性 | 药物和靶点蛋白的相互作用 | 机器学习 | NA | 图注意力网络 | 互注意力网络 | 网络数据 | 整合了四类药物网络和七类基因/蛋白质网络 | NA | NA | NA | NA |