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 1001 - 1020 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 2024-11-02 |
Deep learning-based detection of lumbar spinal canal stenosis using convolutional neural networks
2024-Nov, The spine journal : official journal of the North American Spine Society
DOI:10.1016/j.spinee.2024.06.009
PMID:38909909
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研究论文 | 本文开发了一种基于卷积神经网络的算法，用于从普通放射影像中检测腰椎管狭窄症 | 利用卷积神经网络进行腰椎管狭窄症的自动检测，使得没有MRI设备的医疗机构或非专科医生也能进行诊断 | 研究样本仅来自单一机构，且外部验证样本较少 | 开发一种算法，用于从普通放射影像中诊断是否存在需要手术的腰椎管狭窄症 | 腰椎管狭窄症患者 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 150名接受手术的患者，以及25名在其他医院接受手术的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1002 | 2024-11-02 |
Improved vascular depiction and image quality through deep learning reconstruction of CT hepatic arteriography during transcatheter arterial chemoembolization
2024-Nov, Japanese journal of radiology
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s11604-024-01614-3
PMID:38888853
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研究论文 | 评估深度学习重建（DLR）对经导管动脉化疗栓塞（TACE）期间计算机断层扫描肝动脉造影（CTHA）图像的血管描绘、肿瘤强化和图像质量的影响 | 深度学习重建显著提高了小肝动脉的信噪比（SNR）、肿瘤的对比噪声比（CNR）和供血动脉的可视化 | 文章未提及具体的局限性 | 评估深度学习重建对CTHA图像质量的影响 | CTHA图像的血管描绘、肿瘤强化和图像质量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习重建 | NA | 图像 | 27名患者（18名男性和9名女性，平均年龄75.7岁） | NA | NA | NA | NA |
| 1003 | 2024-11-02 |
Forecasting the incidence frequencies of schizophrenia using deep learning
2024-Nov, Asian journal of psychiatry
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.ajp.2024.104205
PMID:39243662
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研究论文 | 本研究开发了一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络模型，用于预测台湾住院患者的思觉失调症发病率 | 本研究首次将LSTM模型应用于思觉失调症发病率的预测，并展示了其在多种模型中的最佳预测性能 | 研究数据仅限于台湾的住院患者，可能限制了模型的普适性 | 旨在开发和验证一种高效准确的模型，用于预测思觉失调症的发病率，以支持精神健康策略的制定 | 台湾住院患者的思觉失调症发病率 | 机器学习 | 精神疾病 | 长短期记忆（LSTM）循环神经网络 | LSTM | 文本 | 1998年至2015年间，年龄超过20岁且被诊断为思觉失调症的个体数据 | NA | NA | NA | NA |
| 1004 | 2024-11-02 |
DentAge: Deep learning for automated age prediction using panoramic dental X-ray images
2024-Nov, Journal of forensic sciences
IF:1.5Q2
DOI:10.1111/1556-4029.15629
PMID:39294554
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于全景牙科X光图像的自动化年龄预测深度学习模型DentAge | DentAge在不同年龄组和牙科条件下表现出色，展示了其在实际场景中的潜在应用价值 | 模型在预测高龄组（90-100岁）时误差较大，主要受假体修复、牙齿缺失和骨质吸收等因素影响 | 开发和验证一种基于全景牙科X光图像的自动化年龄预测模型 | 全景牙科X光图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 21,007张全景牙科X光图像，年龄范围为4至97岁 | NA | NA | NA | NA |
| 1005 | 2024-11-02 |
GraphPI: Efficient Protein Inference with Graph Neural Networks
2024-Nov-01, Journal of proteome research
IF:3.8Q1
DOI:10.1021/acs.jproteome.3c00845
PMID:39396189
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为GraphPI的新框架，利用图神经网络进行蛋白质推断 | 将蛋白质推断问题视为节点分类问题，并利用图神经网络架构来解析蛋白质之间的相互关系 | NA | 解决蛋白质推断中数据标签稀缺的问题，并提高计算效率 | 蛋白质推断 | 机器学习 | NA | 图神经网络 | 图神经网络 | 蛋白质数据集 | 未明确说明具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1006 | 2024-11-02 |
Diagnostic evaluation of blunt chest trauma by imaging-based application of artificial intelligence
2024-Nov, The American journal of emergency medicine
DOI:10.1016/j.ajem.2024.08.019
PMID:39213808
|
综述 | 本文综述了人工智能在钝性胸部创伤诊断中的应用及其面临的挑战 | 本文探讨了人工智能在钝性胸部创伤诊断中的潜在应用，并指出了当前研究的局限性 | 当前深度学习研究主要集中在特定的临床情境，限制了其在解决钝性胸部创伤复杂性方面的实用性 | 优化人工智能在钝性胸部创伤诊断评估中的作用，以提高患者护理和临床结果 | 钝性胸部创伤的诊断和评估 | 计算机视觉 | 胸部创伤 | 深度学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1007 | 2024-10-30 |
Pre-operative lung ablation prediction using deep learning
2024-Nov, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10767-8
PMID:38775950
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的模型，用于预测微波肺消融术后的消融区域，以辅助治疗计划并提高治疗效果 | 本文提出了一种新颖的可变形图像配准方法和以消融器为中心的坐标系统，用于分析数据，并基于U-net架构构建了预测模型 | 本文的研究是回顾性的，样本量相对较小，且仅限于单一供应商的消融器 | 开发一种能够准确预测微波肺消融术后消融区域的深度学习模型，以改善治疗计划并减少肿瘤复发 | 微波肺消融术后的消融区域 | 计算机视觉 | 肺癌 | 可变形图像配准 | U-net | 图像 | 113次消融，来自72名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1008 | 2024-10-30 |
Prospective and multi-reader evaluation of deep learning reconstruction-based accelerated rectal MRI: image quality, diagnostic performance, and reading time
2024-Nov, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10882-6
PMID:39017934
|
研究论文 | 评估基于深度学习重建（DLR）的加速直肠磁共振成像（MRI）与标准MRI的图像质量、诊断性能和阅读时间 | DLR技术在直肠MRI中显著减少了采集时间，并提高了图像质量和初级放射科医生的T分期准确性 | 研究仅在一个中心进行，样本量有限，且仅包括接受治愈性手术的患者 | 评估基于深度学习重建的加速直肠MRI与标准MRI的性能差异 | 直肠腺癌患者 | 医学影像 | 直肠癌 | 深度学习重建（DLR） | NA | 图像 | 117名患者，其中60名接受治愈性手术 | NA | NA | NA | NA |
| 1009 | 2024-10-30 |
Standalone deep learning versus experts for diagnosis lung cancer on chest computed tomography: a systematic review
2024-Nov, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10804-6
PMID:38777902
|
综述 | 比较独立深度学习算法与人类专家在胸部CT扫描中诊断肺癌的诊断性能 | 深度学习算法在肺癌检测中的敏感性和特异性优于人类专家 | 深度学习算法在不同成像模式和任务中的表现存在差异，需要进一步优化 | 比较深度学习算法与专家在肺癌检测中的诊断性能 | 成人肺癌患者和胸部CT扫描 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | NA | 图像 | 20项研究 | NA | NA | NA | NA |
| 1010 | 2024-09-06 |
On-Device Deep Learning to Detect Carotid Stenosis With Smartphones: Development and Validation
2024-Nov, Stroke
IF:7.8Q1
DOI:10.1161/STROKEAHA.124.048410
PMID:39234680
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1011 | 2024-10-30 |
A wavelet subband based LSTM model for 12-lead ECG synthesis from reduced lead set
2024-Nov, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-024-00412-0
PMID:39465099
|
研究论文 | 本文提出了一种基于小波子带和长短期记忆网络（LSTM）的模型，用于从减少的导联集中合成12导联心电图 | 本文利用小波域中的增强导联间相关性，结合LSTM网络捕捉心电信号的时空信息，提出了一种新的深度学习架构 | NA | 研究目的是从减少的导联集中合成12导联心电图，以满足患者舒适度、简化复杂性和实现远程监控 | 研究对象是心电图信号及其导联间和导联内的相关性 | 机器学习 | NA | 小波变换 | LSTM | 心电图信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1012 | 2024-10-30 |
A review of deep learning-based reconstruction methods for accelerated MRI using spatiotemporal and multi-contrast redundancies
2024-Nov, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-024-00425-9
PMID:39465106
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综述 | 本文综述了基于深度学习的加速MRI重建方法，利用时空和多对比度冗余信息 | 本文介绍了利用多线圈冗余、多对比度冗余和时空冗余信息结合深度学习方法，实现更高加速和细节保留的重建性能 | 本文讨论了当前方法的挑战和局限性，并提出了未来发展的潜在方向 | 综述基于深度学习的加速MRI重建方法及其利用冗余信息的优势 | 加速MRI重建方法及其在图像重建中的应用 | 计算机视觉 | NA | MRI | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1013 | 2024-10-30 |
Integrated deep learning approach for generating cross-polarized images and analyzing skin melanin and hemoglobin distributions
2024-Nov, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-024-00409-9
PMID:39465115
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研究论文 | 本文提出了一种集成深度学习方法，用于生成交叉偏振图像并分析皮肤中黑色素和血红蛋白的分布 | 本文的创新点在于提出了一种无需真实标签的集成方法，通过生成对抗网络生成交叉偏振图像，并使用理论重建的地面真值训练皮肤分析模块 | 本文的局限性在于依赖于理论重建的地面真值，可能与实际测量结果存在差异 | 研究目的是开发一种无需额外光学仪器或大量地面真值准备的皮肤色素分析方法 | 研究对象是皮肤中的黑色素和血红蛋白分布 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络 | CycleGAN, pix2pix, pix2pixHD, 回归分析网络 | 图像 | 使用VISIA VAESTRO临床系统进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 1014 | 2024-10-30 |
Diagnostic performance of deep learning for infectious keratitis: a systematic review and meta-analysis
2024-Nov, EClinicalMedicine
IF:9.6Q1
DOI:10.1016/j.eclinm.2024.102887
PMID:39469534
|
meta-analysis | 本文系统综述和荟萃分析了深度学习在感染性角膜炎诊断中的表现 | 首次系统评估了深度学习模型在感染性角膜炎诊断中的准确性，并与眼科医生的诊断准确性进行了比较 | 研究存在图像分析未考虑个体间潜在相关性、研究人群相对同质、深度学习阈值未预先设定以及外部验证有限等问题 | 评估深度学习在感染性角膜炎诊断中的准确性及其与眼科医生的比较 | 感染性角膜炎的诊断 | machine learning | 眼科疾病 | 深度学习 | NA | 图像 | 136,401张角膜图像，来自超过56,011名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1015 | 2024-08-07 |
Leveraging deep learning for more accurate prediction of lung microwave ablation zones
2024-Nov, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-10995-y
PMID:39075303
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1016 | 2024-10-29 |
Breast cancer survival prediction using an automated mitosis detection pipeline
2024-Nov, The journal of pathology. Clinical research
DOI:10.1002/2056-4538.70008
PMID:39466133
|
研究论文 | 本文研究了一种全自动的细胞分裂检测流程，用于乳腺癌患者的生存预测 | 本文提出了一种新的自动区域选择方法，用于找到最佳的有丝分裂热点并计算每2mm的细胞分裂计数 | NA | 验证全自动细胞分裂计数AI算法在乳腺癌患者中的预后价值 | 乳腺癌患者的细胞分裂计数和生存预测 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 912例乳腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 1017 | 2024-10-28 |
Current status and prospects of breast cancer imaging-based diagnosis using artificial intelligence
2024-Nov, International journal of clinical oncology
IF:2.4Q3
DOI:10.1007/s10147-024-02594-0
PMID:39297908
|
综述 | 本文综述了人工智能在乳腺癌影像诊断中的现状和前景 | 探讨了人工智能在乳腺癌影像诊断中的应用潜力，特别是机器学习和深度学习技术 | 尽管AI模型表现良好，但其整体利用率仍然较低，需要大量多样化的影像数据和前瞻性验证以证明其高重复性和鲁棒性 | 探讨人工智能在乳腺癌影像诊断中的应用现状和未来发展 | 乳腺癌影像诊断 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 机器学习, 深度学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1018 | 2024-10-28 |
Current status and prospects of artificial intelligence in breast cancer pathology: convolutional neural networks to prospective Vision Transformers
2024-Nov, International journal of clinical oncology
IF:2.4Q3
DOI:10.1007/s10147-024-02513-3
PMID:38619651
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综述 | 本文综述了人工智能在乳腺癌病理学中的现状和前景，重点介绍了卷积神经网络和新兴的Vision Transformers在自动化病理任务中的应用 | 本文介绍了卷积神经网络和Vision Transformers在乳腺癌诊断中的应用，并探讨了其在提高病理服务效率和预测蛋白质表达、分子亚型、突变状态、治疗效果和预后方面的潜力 | NA | 探讨深度学习在乳腺癌诊断中的现状和前景 | 乳腺癌的病理学特征和诊断 | 数字病理 | 乳腺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络和Vision Transformers | 全切片图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1019 | 2024-10-27 |
Deep learning and its associated factors among Chinese nursing undergraduates: A cross-sectional study
2024-11, Nurse education today
IF:3.6Q1
DOI:10.1016/j.nedt.2024.106356
PMID:39167874
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研究论文 | 研究了中国护理本科生的深度学习水平及其相关因素 | 首次探讨了中国护理本科生的深度学习及其相关因素 | 研究采用横断面设计，无法确定因果关系 | 描述中国护理本科生的深度学习水平并探索其相关因素 | 中国护理本科生 | NA | NA | NA | NA | NA | 271名护理本科生 | NA | NA | NA | NA |
| 1020 | 2024-10-20 |
Designed with interactome-based deep learning
2024-Nov, Nature chemical biology
IF:12.9Q1
DOI:10.1038/s41589-024-01754-7
PMID:39424957
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |