深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1133 篇文献，本页显示第 1021 - 1040 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1021 | 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
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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 |
| 1022 | 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
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1023 | 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
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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 |
| 1024 | 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 |
| 1025 | 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 |
| 1026 | 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 |
| 1027 | 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 |
| 1028 | 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
|
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 |
| 1029 | 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
|
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 |
| 1030 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1031 | 2024-10-26 |
Artificial intelligence and myocarditis-a systematic review of current applications
2024-Nov, Heart failure reviews
IF:4.5Q1
DOI:10.1007/s10741-024-10431-9
PMID:39138803
|
综述 | 本文系统回顾了人工智能在心肌炎中的应用，旨在整合当前知识并指导未来研究 | 本文展示了人工智能在心肌炎诊断、生存预测和分子分析方面的广泛应用和潜在变革性 | 需要克服的限制包括数据质量和算法透明度等问题 | 探索人工智能在心肌炎中的应用，整合当前知识并指导未来研究 | 心肌炎的诊断、生存预测和分子分析 | 机器学习 | 心血管疾病 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1032 | 2024-10-26 |
Automated Machine Learning versus Expert-Designed Models in Ocular Toxoplasmosis: Detection and Lesion Localization Using Fundus Images
2024-Nov, Ocular immunology and inflammation
IF:2.6Q2
DOI:10.1080/09273948.2024.2319281
PMID:38411944
|
研究论文 | 本研究评估了自动化机器学习（AutoML）在检测和定位眼弓形虫病（OT）病变中的表现，并将其与专家设计的模型进行比较 | 通过AutoML，即使没有编码经验的临床医生也能构建深度学习模型，这为临床医生提供了更广泛的应用深度学习模型的可能性 | 研究仅使用了304张标记的视网膜图像，样本量较小，可能影响模型的泛化能力 | 评估AutoML在眼弓形虫病检测和病变定位中的表现，并比较其与专家设计模型的效果 | 眼弓形虫病（OT）病变在视网膜图像中的检测和定位 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 自动化机器学习（AutoML） | 深度学习模型 | 图像 | 304张标记的视网膜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1033 | 2024-10-25 |
Forensic bone age assessment of hand and wrist joint MRI images in Chinese han male adolescents based on deep convolutional neural networks
2024-Nov, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03282-4
PMID:39060444
|
研究论文 | 研究开发了一种基于深度卷积神经网络的中国汉族男性青少年手和腕关节MRI图像的法医骨龄评估系统 | 提出了一个新的深度学习模型，用于提取和增强MRI手和腕骨特征，以提高目标MRI手和腕骨年龄的预测和精确分类 | 样本量相对较小，且仅限于中国汉族男性青少年 | 探索使用深度学习技术对手和腕关节MRI图像进行骨龄评估的可行性 | 中国汉族男性青少年的手和腕关节MRI图像 | 计算机视觉 | NA | MRI | 深度卷积神经网络 | 图像 | 282名6.0-21.0岁的中国汉族男性 | NA | NA | NA | NA |
| 1034 | 2024-10-25 |
Can deep learning-designed anterior tooth-borne crown fulfill morphologic, aesthetic, and functional criteria in clinical practice?
2024-Nov, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2024.105368
PMID:39326724
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研究论文 | 本研究旨在比较基于深度学习（DL）软件设计的前牙冠与传统牙科计算机辅助设计（CAD）软件设计的前牙冠在形态、功能和美学方面的差异 | 本研究首次评估了基于深度学习的前牙冠设计软件在临床实践中的应用效果 | 研究样本量较小，且未评估所有可能的功能和美学指标 | 评估基于深度学习的前牙冠设计软件在形态、功能和美学方面的表现 | 前牙冠的设计效果 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 25个活体数据集，包括上颌和下颌弓扫描的预备上颌中切牙 | NA | NA | NA | NA |
| 1035 | 2024-10-25 |
Deep learning method to automatically diagnose periodontal bone loss and periodontitis stage in dental panoramic radiograph
2024-Nov, Journal of dentistry
IF:4.8Q1
DOI:10.1016/j.jdent.2024.105373
PMID:39332519
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研究论文 | 本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习集成模型，用于自动诊断牙科全景X光片中的牙周骨丢失和牙周炎阶段 | 本文的创新点在于提出了一种新的深度学习集成模型，结合了YOLOv8、Mask R-CNN和TransUNet算法，用于牙位检测、牙齿轮廓分割、牙齿组织分割以及牙周骨丢失和牙周炎阶段的预测 | 本文的局限性在于数据集仅包含320名患者的数据，可能不足以完全代表所有患者的情况 | 本研究旨在开发一种高效准确的深度学习方法，用于自动诊断牙周疾病 | 本研究的对象是牙科全景X光片中的牙周骨丢失和牙周炎阶段 | 计算机视觉 | 牙周疾病 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 320名患者的8462颗牙齿 | NA | NA | NA | NA |
| 1036 | 2024-10-24 |
Towards objective and systematic evaluation of bias in artificial intelligence for medical imaging
2024-Nov-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae165
PMID:38942737
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研究论文 | 本文介绍了一种用于系统性和客观性评估医学影像中人工智能模型偏差的分析框架 | 提出了一个用于系统性评估医学影像中AI模型偏差的分析框架，并展示了其在深度学习模型中的应用 | 仅限于使用合成神经影像数据进行分析，未涵盖所有真实世界中的偏差来源 | 开发一种方法来客观和系统地评估医学影像中AI模型的偏差 | 医学影像中的AI模型偏差 | 计算机视觉 | NA | NA | 卷积神经网络（CNN） | 合成神经影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1037 | 2024-10-24 |
Deep learning assisted quantitative analysis of Aβ and microglia in patients with idiopathic normal pressure hydrocephalus in relation to cognitive outcome
2024-Nov-01, Journal of neuropathology and experimental neurology
IF:3.2Q2
DOI:10.1093/jnen/nlae083
PMID:39101555
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研究论文 | 本文开发了一个自动化分析平台，用于量化特发性正常压力脑积水（iNPH）患者皮质活检中的Aβ负荷和反应性小胶质细胞，并评估其与认知结果的关联 | 利用深度学习技术自动分析Aβ负荷和反应性小胶质细胞，并评估其与认知结果的关联 | 研究样本量有限，且仅限于特发性正常压力脑积水患者 | 研究Aβ积累和神经炎症与特发性正常压力脑积水患者认知结果的关系 | 特发性正常压力脑积水患者的皮质活检样本 | 计算机视觉 | 脑积水 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 120例特发性正常压力脑积水患者的皮质活检样本 | NA | NA | NA | NA |
| 1038 | 2024-10-21 |
Sex estimation from coxal bones using deep learning in a population balanced by sex and age
2024-Nov, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03268-2
PMID:38862820
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习方法从骨盆骨的CT扫描重建图像中进行性别估计 | 本文提出了一种全自动的数据驱动机器学习方法，使用解耦变分自编码器（DVAE）和分类器（C）进行性别估计，准确率高达99.8% | NA | 研究如何利用深度学习技术提高法医人类学中性别估计的准确性和效率 | 骨盆骨的CT扫描图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 解耦变分自编码器（DVAE） | 图像 | 580个CT扫描图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1039 | 2024-10-21 |
Hybrid clinical-radiomics model based on fully automatic segmentation for predicting the early expansion of spontaneous intracerebral hemorrhage: A multi-center study
2024-Nov, Journal of stroke and cerebrovascular diseases : the official journal of National Stroke Association
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和影像组学的混合模型，用于预测自发性脑出血后的早期血肿扩张 | 本文提供了一种全自动的血肿分割方法，并构建了一个混合预测模型，用于血肿扩张的风险分层 | NA | 提出一种自动方法，用于预测自发性脑出血后的早期血肿扩张 | 自发性脑出血患者 | 计算机视觉 | 脑血管疾病 | 深度学习 | 混合模型 | 影像数据 | 共258名患者用于模型构建和内部验证，另外两个队列（n=87, 149）用于独立验证 | NA | NA | NA | NA |
| 1040 | 2024-10-20 |
Applications of artificial intelligence in dentomaxillofacial imaging: a systematic review
2024-11, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2023.12.790
PMID:38637235
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综述 | 本文系统回顾了人工智能在口腔颌面影像中的应用及其性能 | 本文总结了人工智能在牙齿和植入物分类与识别、三维头影测量标志点检测、病变检测（根尖周、颌骨和骨骼）以及骨质疏松检测等方面的应用 | 尽管人工智能模型显示出有希望的结果，但仍需进一步研究以探索特定应用和现实场景，才能自信地将这些模型整合到牙科实践中 | 评估人工智能算法在不同口腔颌面影像模式中的应用和性能 | 口腔颌面影像中的人工智能应用 | 计算机视觉 | NA | 机器学习、深度学习、神经网络 | NA | 影像 | 共纳入194篇文章 | NA | NA | NA | NA |