深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 1181 篇文献，本页显示第 1081 - 1100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1081 | 2024-10-15 |
Pre-processing visual scenes for retinal prosthesis systems: A comprehensive review
2024-Nov, Artificial organs
IF:2.2Q3
DOI:10.1111/aor.14824
PMID:39023279
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综述 | 本文综述了视网膜假体系统中图像处理和机器学习技术的最新进展及其在恢复视觉功能中的关键作用 | 本文强调了图像处理和深度学习在视网膜假体技术中的集成及其对个体与环境交互和导航的影响 | 一些技术仅使用模拟方法，甚至在正常视力个体中进行，或者依赖于定性分析，其中一些考虑了现实感知模型，而另一些则没有 | 探讨视网膜假体技术的最新进展及其在恢复视觉功能中的作用 | 视网膜假体设备及其在复杂视觉任务中的应用 | 计算机视觉 | NA | 图像处理和机器学习 | 深度学习架构 | 图像 | NA |
| 1082 | 2024-10-15 |
XRAInet: AI-based decision support for pneumothorax and pleural effusion management
2024-Nov, Pediatric pulmonology
IF:2.7Q2
DOI:10.1002/ppul.27133
PMID:38961684
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种基于人工智能的决策支持系统XRAInet，用于准确识别患有胸腔积液或气胸的儿科患者，并判断是否需要进行胸管引流 | XRAInet是一种基于深度学习的算法，能够准确识别和定位需要胸管引流的区域，为儿科患者提供决策支持 | 未来研究应探索混合模型，增强可解释性，解决数据质量问题，并符合监管要求，以确保XRAInet在医疗环境中的安全有效部署 | 开发和评估一种人工智能驱动的决策支持系统，用于识别胸腔积液或气胸的儿科患者并判断是否需要胸管引流 | 患有胸腔积液或气胸的儿科患者 | 计算机视觉 | 胸腔积液 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 510张X光图像，来自170名儿科患者 |
| 1083 | 2024-10-14 |
Protein-Protein Interaction Prediction via Structure-Based Deep Learning
2024-Nov, Proteins
IF:3.2Q2
DOI:10.1002/prot.26721
PMID:38923590
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研究论文 | 本文提出了一种基于结构深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用预测框架RSPPI | 结合残差神经网络（ResNet）和空间金字塔池化（SPP），利用蛋白质序列的物理化学性质和空间结构信息进行预测 | 未提及 | 开发一种新的AI算法来预测蛋白质-蛋白质相互作用 | 蛋白质-蛋白质相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ResNet | 蛋白质序列 | 未提及 |
| 1084 | 2024-10-13 |
Cardiac MR Fingerprinting: Overview, Technical Developments, and Applications
2024-Nov, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29206
PMID:38153855
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综述 | 本文详细介绍了心脏磁共振指纹技术（MRF）的概述、技术进展和临床应用 | 介绍了心脏MRF的多参数成像技术，包括同时多切片和3D采样、运动校正算法、电影MRF、合成多对比度成像等 | NA | 探讨如何简化并缩短心脏磁共振成像（CMR）检查，以提高其可及性和效率，同时提供可重复的定量测量 | 心脏磁共振成像（CMR）及其指纹技术（MRF） | 医学影像 | 心血管疾病 | 心脏磁共振指纹技术（MRF） | NA | 图像 | NA |
| 1085 | 2024-10-13 |
Deep learning reconstruction for zero echo time lung magnetic resonance imaging: impact on image quality and lesion detection
2024-Nov, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2024.07.011
PMID:39112100
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研究论文 | 研究深度学习重建（DLR）对零回波时间（ZTE）肺部磁共振成像（MRI）图像质量和病变检测的影响 | 首次探讨了深度学习重建技术在零回波时间肺部MRI中的应用，并展示了其在图像质量和病变检测方面的显著改进 | 研究样本量较小，且仅限于特定类型的肺部病变检测 | 评估深度学习重建技术对零回波时间肺部MRI图像质量和病变检测的影响 | 59名接受胸部CT和零回波时间肺部MRI的患者 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习重建（DLR） | NA | 图像 | 59名患者 |
| 1086 | 2024-10-13 |
Deep learning-based computer-aided detection of ultrasound in breast cancer diagnosis: A systematic review and meta-analysis
2024-Nov, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2024.08.002
PMID:39217049
|
meta-analysis | 本文通过系统综述和meta分析评估了深度学习和超声在乳腺癌诊断中的诊断性能 | 本文创新性地将研究分为B模式超声诊断子组和多模态超声诊断子组，并比较了深度学习算法在乳腺癌诊断中使用B模式超声或多模态超声的性能差异 | NA | 评估深度学习和超声在乳腺癌诊断中的诊断性能 | 乳腺癌患者和良性或其他乳腺病变患者 | computer vision | breast cancer | 深度学习 | NA | 超声图像 | 共包含20项研究，总计14,955例病例，其中4197例用于模型测试，包括1582例乳腺癌患者和2615例良性或其他乳腺病变患者 |
| 1087 | 2024-10-13 |
Artificial Intelligence in Radiology: What Is Its True Role at Present, and Where Is the Evidence?
2024-Nov, Radiologic clinics of North America
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.rcl.2024.03.008
PMID:39393852
|
review | 本文综述了人工智能在放射学中的应用现状，并探讨了其未来的潜力 | 本文总结了近期研究中关于人工智能在放射学中的应用及其对诊断放射科医生工作量的预期影响 | NA | 探讨人工智能在放射学中的当前角色及其证据 | 人工智能在放射学中的应用及其对诊断能力、工作流程效率和患者护理的影响 | computer vision | NA | machine learning, deep learning | NA | NA | NA |
| 1088 | 2024-10-12 |
Optimal STI controls for HIV patients based on an efficient deep Q learning method
2024-11-07, Journal of theoretical biology
IF:1.9Q3
DOI:10.1016/j.jtbi.2024.111914
PMID:39111541
|
研究论文 | 本文研究了一种基于深度Q学习方法的高效计算工具，用于为HIV患者提供优化的STI治疗方案 | 本文采用了改进的双深度Q网络与优先经验回放技术，相较于经典深度学习算法，显著提高了性能 | NA | 研究如何为HIV患者提供更优化的STI治疗方案 | HIV感染者及其STI治疗策略 | 机器学习 | HIV | 深度Q学习 | 双深度Q网络 | NA | NA |
| 1089 | 2024-10-12 |
Accelerated Musculoskeletal Magnetic Resonance Imaging
2024-Nov, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29205
PMID:38156716
|
综述 | 本文综述了加速肌肉骨骼磁共振成像（MRI）技术的基本原理和应用 | 本文介绍了包括并行成像、压缩感知和同时多切片成像在内的传统加速MRI技术，以及基于深度学习的加速MRI技术，如欠采样MR图像重建、超分辨率成像、伪影校正和未获取对比度图像的生成 | NA | 旨在回顾加速肌肉骨骼MRI技术的基本原理和应用，以提高MRI工作流程的效率 | 肌肉骨骼MRI技术的加速方法 | 医学影像 | NA | 磁共振成像（MRI） | 深度学习 | 图像 | NA |
| 1090 | 2024-10-11 |
Responds to the Comments on "A Channel-Dimensional Feature-Reconstructed Deep Learning Model for Predicting Breast Cancer Molecular Subtypes on Overall b-Value Diffusion-Weighted MRI"
2024-Nov, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29310
PMID:38363190
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1091 | 2024-10-11 |
Comments on "A Channel-Dimensional Feature-Reconstructed Deep Learning Model for Predicting Breast Cancer Molecular Subtypes on Overall b-Value Diffusion-Weighted MRI"
2024-Nov, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29311
PMID:38366814
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1092 | 2024-10-12 |
Synthesis and characterization of Fe(III)-doped beta-cyclodextrin-grafted chitosan cryogel beads for adsorption of diclofenac in aqueous solutions: Adsorption experiments and deep-learning modeling
2024-Nov, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.135161
PMID:39214200
|
研究论文 | 本文介绍了合成Fe(III)掺杂的β-环糊精接枝壳聚糖冷冻凝胶珠用于吸附水溶液中的双氯芬酸，并进行了吸附实验和深度学习建模 | 本文创新性地合成了Fe(III)掺杂的β-环糊精接枝壳聚糖冷冻凝胶珠，并利用人工神经网络模型预测双氯芬酸的去除率 | 本文未详细讨论冷冻凝胶珠的长期稳定性和大规模生产的可能性 | 开发高效去除水环境中双氯芬酸的吸附材料，并利用深度学习模型优化吸附过程 | Fe(III)掺杂的β-环糊精接枝壳聚糖冷冻凝胶珠和双氯芬酸 | 环境科学 | NA | 吸附实验，深度学习建模 | 人工神经网络 (ANN) | 实验数据 | 17组吸附实验，每组重复两次 |
| 1093 | 2024-10-09 |
Deep fit_predic: a novel integrated pyramid dilation EfficientNet-B3 scheme for fitness prediction system
2024-Nov, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2023.2269287
PMID:37865927
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研究论文 | 本研究介绍了一种新的深度学习技术，用于通过个人健康数据进行有效的健身预测 | 提出了Pyramid Dilated EfficientNet-B3技术，结合增强的变色龙群优化技术和Minkowski集成重力中心聚类方法，提高了健身预测的准确性 | NA | 开发一种高效的健身预测系统 | 个人健康数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | EfficientNet-B3 | 健康数据 | NA |
| 1094 | 2024-10-09 |
Automatic removal of large blood vasculature for objective assessment of brain tumors using quantitative dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging
2024-Nov, NMR in biomedicine
IF:2.7Q1
DOI:10.1002/nbm.5218
PMID:39051137
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研究论文 | 本文提出了一种基于数据聚类算法、形态学操作和定量动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）图谱的方法，用于自动去除大脑肿瘤区域中的大血管（LBV），以实现对肿瘤的客观评估 | 本文提出了一种新的方法，结合rCBV和Slope-2图谱进行数据聚类，以提高LBV分割的准确性和计算效率 | 本文为回顾性研究，样本量有限，且未提及该方法在其他类型肿瘤或不同成像条件下的适用性 | 研究目的是通过自动去除大脑肿瘤区域中的大血管，提高定量DCE-MRI参数评估和肿瘤分类的客观性 | 研究对象为103例经组织病理学证实的大脑肿瘤患者 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI） | k-means聚类算法 | 图像 | 103例大脑肿瘤患者 |
| 1095 | 2024-10-09 |
Exploring the potential of multiomics liquid biopsy testing in the clinical setting of lung cancer
2024-Nov, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology
IF:1.2Q3
DOI:10.1111/cyt.13396
PMID:38822635
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review | 本文探讨了多组学液体活检在肺癌临床应用中的潜力 | 本文介绍了人工智能和多组学如何通过多标记、多分析物和多来源的方法，识别与患者健康状况相关的临床有价值的生物标志物组合 | 临床实施面临挑战，包括研究的可重复性和方法学标准化的缺乏 | 探讨人工智能和多组学在肺癌液体活检中的应用潜力 | 肺癌液体活检中的生物标志物 | machine learning | lung cancer | multiomics | deep learning | NA | NA |
| 1096 | 2024-10-09 |
A deep learning approach to explore the association of age-related macular degeneration polygenic risk score with retinal optical coherence tomography: A preliminary study
2024-Nov, Acta ophthalmologica
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/aos.16710
PMID:38761033
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研究论文 | 本文使用深度学习技术研究年龄相关性黄斑变性（AMD）的多基因风险评分（PRS）与视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像之间的关系 | 开发了一种从OCT图像中高效估计PRS的方法，并使用深度学习技术分析OCT图像与AMD的PRS之间的关联 | 研究样本量较小，仅为332名患者 | 探讨AMD的遗传因素与OCT扫描图像之间的关系 | 年龄相关性黄斑变性（AMD）患者及其OCT图像 | 机器学习 | 眼科疾病 | 光学相干断层扫描（OCT） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 332名患者，其中235名患有AMD，97名为对照组 |
| 1097 | 2024-10-09 |
Deep Learning for prediction of late recurrence of retinal detachment using preoperative and postoperative ultra-wide field imaging
2024-Nov, Acta ophthalmologica
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/aos.16693
PMID:38682863
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习模型，用于基于术前和术后超广角成像预测视网膜脱离的晚期复发 | 本文首次使用深度学习模型基于术前和术后超广角伪彩色和自体荧光图像预测视网膜脱离的晚期复发 | 本文仅使用了回顾性数据，且样本量相对较小 | 开发一种自动预测视网膜脱离晚期复发的深度学习模型 | 视网膜脱离的晚期复发 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 412只眼睛 |
| 1098 | 2024-10-08 |
Enhancing practicality of deep learning for crop disease identification under field conditions: insights from model evaluation and crop-specific approaches
2024-Nov, Pest management science
IF:3.8Q1
DOI:10.1002/ps.8317
PMID:39030887
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研究论文 | 研究评估了在实验室、田间和混合条件下使用深度学习模型进行作物病害识别的准确性，并探讨了模型架构和作物特异性模型对准确性的影响 | 研究了不同条件下（实验室、田间和混合）的作物病害识别准确性，并探讨了作物特异性模型对减少跨作物病害误分类的影响 | 尽管作物特异性模型减少了跨作物病害误分类，但也导致了同种作物内病害误分类的轻微增加 | 评估在不同条件下使用深度学习模型进行作物病害识别的准确性，并探讨模型架构和作物特异性模型的影响 | 苹果、马铃薯和番茄的14种病害 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 (CNN) | DenseNets, ResNets, MobileNetV3, EfficientNet, VGG Nets | 图像 | 包含苹果、马铃薯和番茄的14种病害的数据集 |
| 1099 | 2024-10-08 |
Causality-inspired crop pest recognition based on Decoupled Feature Learning
2024-Nov, Pest management science
IF:3.8Q1
DOI:10.1002/ps.8314
PMID:39022822
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研究论文 | 本文提出了一种基于解耦特征学习的因果关系启发式作物害虫识别框架 | 利用因果推断技术处理训练数据集偏差，通过分类置信度构建不同的训练域，并使用中心三重损失学习类核心特征 | NA | 提高作物害虫识别的准确性和可靠性 | 作物害虫 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 解耦特征学习框架 | 图像 | 在Li、DFSPD和IP102数据集上分别进行了测试 |
| 1100 | 2024-10-08 |
Prediction of surgery-first approach orthognathic surgery using deep learning models
2024-Nov, International journal of oral and maxillofacial surgery
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.ijom.2024.05.003
PMID:38821731
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型预测正颌手术中手术优先方法的治疗方式，并评估其临床准确性 | 深度学习为加速工作流程、自动化辅助决策和个性化治疗计划提供了新方法 | NA | 利用深度学习预测正颌手术中手术优先方法的治疗方式 | 正颌手术患者 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 228名骨性III类错颌患者 |