深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 1322 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
721 2024-12-18
Automated biventricular quantification in patients with repaired tetralogy of Fallot using a three-dimensional deep learning segmentation model
2024 Winter, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1
研究论文 本文开发并验证了一种专门用于修复法洛四联症患者左心室和右心室自动分割和量化的高性能三维深度学习模型 本文的创新点在于开发了一种专门针对修复法洛四联症患者的三维深度学习模型,相比现有模型在右心室量化方面表现更优 本文的局限性在于仅在修复法洛四联症患者的数据集上进行了验证,尚未在其他先天性心脏病的数据集上进行测试 开发并验证一种专门用于修复法洛四联症患者左心室和右心室自动分割和量化的模型 修复法洛四联症患者的左心室和右心室 计算机视觉 先天性心脏病 三维卷积神经网络 CNN 图像 训练集包括100例无或获得性心脏病变患者和96例法洛四联症患者的数据,测试集包括36例法洛四联症患者的数据
722 2024-12-18
Tracking dustbathing behavior of cage-free laying hens with machine vision technologies
2024-Dec, Poultry science IF:3.8Q1
研究论文 本文开发并测试了一种深度学习模型,用于检测无笼饲养蛋鸡的沙浴行为,并评估了该模型在不同生长阶段的表现 本文首次使用深度学习模型(如YOLOv7-DB、YOLOv7x-DB、YOLOv8s-DB和YOLOv8x-DB)来自动检测蛋鸡的沙浴行为,并比较了不同模型的性能 模型性能受到饮水线、栖木和喂食器等设备的影响 开发和测试一种自动化的精确监测方法,用于检测无笼饲养环境中蛋鸡的沙浴行为 无笼饲养环境中的蛋鸡及其沙浴行为 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv8x-DB 视频 4个无笼房间,每个房间200只蛋鸡(W-36 Hy-Line)
723 2024-12-18
Tracking perching behavior of cage-free laying hens with deep learning technologies
2024-Dec, Poultry science IF:3.8Q1
研究论文 本研究开发并测试了一种深度学习模型,用于检测无笼饲养蛋鸡的栖息行为 本研究首次使用YOLOv8x-PB模型,实现了对不同年龄段蛋鸡栖息行为的高精度检测 检测性能受到鸟类重叠和遮挡的影响 开发和测试一种深度学习模型,用于检测无笼饲养蛋鸡的栖息行为,并评估其在不同年龄段蛋鸡中的表现 无笼饲养的蛋鸡及其栖息行为 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv8x-PB 图像 4个无笼房间,每个房间200只蛋鸡,共3000张图像
724 2024-12-18
Early cancer detection using deep learning and medical imaging: A survey
2024-Dec, Critical reviews in oncology/hematology
综述 本文综述了使用深度学习和医学影像进行早期癌症检测的方法 本文提供了对多种癌症检测方法的全面综述,涵盖了12种癌症类型和多种技术 本文总结了现有研究中的挑战和局限性,并提出了未来改进方向 探讨和总结使用深度学习和医学影像进行癌症检测的研究现状和未来方向 12种癌症类型,包括乳腺癌、宫颈癌、卵巢癌、前列腺癌、食管癌、肝癌、胰腺癌、结肠癌、肺癌、口腔癌、脑癌和皮肤癌 计算机视觉 NA 深度学习、迁移学习、图像预处理、分割、特征提取 NA 图像 99篇研究文章
725 2024-12-18
Enhancing the specific activity of 3α-hydroxysteroid dehydrogenase through cross-regional combinatorial mutagenesis
2024-Dec, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1
研究论文 本研究通过跨区域组合突变策略,提高了Comamonas testosteroni来源的3α-羟基类固醇脱氢酶的活性 通过整合底物口袋工程、结合能计算和深度学习技术,系统地识别关键突变位点,并通过实验验证获得了具有显著增强酶活性的突变体 NA 提高3α-羟基类固醇脱氢酶的酶活性,降低操作成本 Comamonas testosteroni来源的3α-羟基类固醇脱氢酶 NA NA 组合突变、底物口袋工程、结合能计算、深度学习、量子力学/分子力学(QM/MM)计算 NA NA NA
726 2024-12-18
Automated detection of bone lesions using CT and MRI: a systematic review
2024-Dec, La Radiologia medica
综述 本文系统回顾了基于CT和MRI的自动化骨病变检测系统的应用,重点关注人工智能(AI)技术的进展 本文展示了AI,尤其是深度学习,在提高诊断准确性和效率方面的潜力 本文指出了当前研究的局限性,包括缺乏标准化的验证方法和外部数据集测试的有限使用 系统回顾基于CT和MRI的自动化骨病变检测系统的应用,重点关注人工智能(AI)技术的进展 基于CT和MRI的自动化骨病变检测系统 机器学习 NA NA 卷积神经网络(CNN) 图像 总共2,768名患者,每项研究的中位数为187名
727 2024-12-18
Automated assessment of EEG background for neurodevelopmental prediction in neonatal encephalopathy
2024-Dec, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1
研究论文 本文研究了基于深度学习的脑状态指标(BSN)在新生儿脑病中预测神经发育结果的能力 提出了一个基于深度学习的脑状态指标(BSN),能够自动、客观、量化地解释脑电图背景,并具有高时间分辨率 研究样本量较小,且仅限于接受过治疗性低温疗法的新生儿脑病患者 评估脑状态指标(BSN)在新生儿脑病中预测神经发育结果的能力 92名患有新生儿脑病并接受过治疗性低温疗法的婴儿 机器学习 新生儿脑病 深度学习 NA 脑电图 92名婴儿
728 2024-12-18
GACT-PPIS: Prediction of protein-protein interaction sites based on graph structure and transformer network
2024-Dec, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1
研究论文 本文提出了一种基于图结构和Transformer网络的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测模型GACT-PPIS GACT-PPIS模型结合了增强图注意力网络(EGAT)和Transformer网络,通过图卷积网络(GCN)有效聚合邻近节点的信息,并在多层网络后将整个蛋白质的信息融合到节点中,显著提高了预测性能 NA 提高蛋白质-蛋白质相互作用位点预测的准确性 蛋白质-蛋白质相互作用位点 机器学习 NA 增强图注意力网络(EGAT),Transformer网络,图卷积网络(GCN) 增强图注意力网络(EGAT),Transformer网络 蛋白质序列和结构 基准测试集(Test-60)和其他独立测试集(UBTest-31-6)
729 2024-12-18
DeepKlapred: A deep learning framework for identifying protein lysine lactylation sites via multi-view feature fusion
2024-Dec, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1
研究论文 本文提出了一种基于多视角特征融合的深度学习框架DeepKlapred,用于识别蛋白质赖氨酸乳酸化位点 该框架结合了序列嵌入和序列描述符,采用BiGRU-Transformer架构捕捉序列的局部和全局依赖关系,并通过交叉注意力融合机制整合序列嵌入和描述符特征 NA 提高蛋白质赖氨酸乳酸化位点预测的准确性 蛋白质赖氨酸乳酸化位点 机器学习 NA NA BiGRU-Transformer 序列 NA
730 2024-12-18
An Ecologist-Friendly R Workflow for Expediting Species-Level Classification of Camera Trap Images
2024-Dec, Ecology and evolution IF:2.3Q2
研究论文 本文开发了一种基于R脚本的生态友好型工作流程,用于加速相机陷阱图像的物种分类 将深度学习模型移植到R语言中,增强了模型的灵活性和定制性,同时提供了离线图像增强功能以处理不平衡数据集 工作流程的性能依赖于训练数据的质量和数量,且在资源有限的机器上应用时可能受到限制 开发一种用户友好的工作流程,简化从选择到分类相机陷阱图像的整个过程 相机陷阱图像中的中大型哺乳动物物种分类 计算机视觉 NA 深度学习 YOLOv8 图像 每个物种1000张图片
731 2024-12-18
Deep learning algorithm on H&E whole slide images to characterize TP53 alterations frequency and spatial distribution in breast cancer
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2
研究论文 本研究使用深度学习算法分析H&E染色的全切片图像,以表征乳腺癌中TP53突变的频率和空间分布 本研究首次使用深度学习算法从H&E染色的全切片图像中预测TP53突变状态,展示了其在组织量化和TP53状态预测中的高精度和高效性 需要进一步验证以优化深度学习算法在实际临床工作流程中的整合 探索深度学习算法在乳腺癌中预测TP53突变的能力,并评估其在生物标志物检测和精准肿瘤学中的应用潜力 乳腺癌组织中的TP53突变 数字病理学 乳腺癌 深度学习 卷积神经网络 图像 NA
732 2024-12-18
Accurate attenuation characterization in optical coherence tomography using multi-reference phantoms and deep learning
2024-Dec-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2
研究论文 本研究提出了一种基于多参考模体和深度学习的光学相干断层扫描(OCT)中光学衰减系数(AC)的准确表征方法 提出了Multi-Reference Phantom Driven Network(MR-Net),通过多参考模体和深度学习隐式建模影响OCT信号传播的因素,从而自动回归AC NA 提高从OCT信号中量化AC的准确性,促进组织特性的定量分析和区分 光学衰减系数(AC)的准确量化 计算机视觉 NA 光学相干断层扫描(OCT) 深度学习网络(MR-Net) 图像 使用来自Intralipid和silicone-TiO模体的数据集,模体具有已知的AC值
733 2024-12-18
Fast and customizable image formation model for optical coherence tomography
2024-Dec-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2
研究论文 本文提出了一种基于一阶Born近似的光学相干断层扫描(OCT)图像形成模型,该模型在保持高现实性的同时显著提高了计算速度 提出的OCT图像形成模型比现有模型更快,同时保持了高度的现实性,并且适用于相敏OCT的模拟,适用于光学相干弹性成像(OCE)或多普勒OCT等场景 NA 开发一种快速且可定制的OCT图像形成模型,以支持图像解释和验证OCT信号处理技术 光学相干断层扫描(OCT)图像形成模型 计算机视觉 NA 光学相干断层扫描(OCT) 一阶Born近似模型 图像 NA
734 2024-12-18
Predictive Modeling of Long-Term Survivors with Stage IV Breast Cancer Using the SEER-Medicare Dataset
2024-Dec-01, Cancers IF:4.5Q1
研究论文 本文开发了一种深度学习模型,用于预测IV期乳腺癌患者的长期生存情况,基于SEER-Medicare数据集 本文的创新点在于将时间固定和时间变化协变量结合,用于预测IV期乳腺癌患者的生存情况,并考虑了后续治疗方案以指导治疗 本文的局限性在于仅使用了SEER-Medicare数据集,可能无法全面代表所有IV期乳腺癌患者的情况 开发高置信度的深度学习模型,预测IV期乳腺癌患者的个体化生存情况 IV期乳腺癌患者 机器学习 乳腺癌 深度学习 DeepSurv, DeepHit, Nnet-survival, Cox-Time 文本 14,312名IV期乳腺癌患者,共1,880,153条记录
735 2024-12-18
Diverse Dataset for Eyeglasses Detection: Extending the Flickr-Faces-HQ (FFHQ) Dataset
2024-Dec-01, Sensors (Basel, Switzerland)
研究论文 本文扩展了Flickr-Faces-HQ (FFHQ)数据集,增加了用于眼镜检测的精确边界框标注 通过半自动化协议生成精确的边界框标注,扩展了FFHQ数据集,使其在眼镜检测方面更具多样性和实用性 未提及 解决现有面部数据集在眼镜检测方面标注不足的问题,提升数据集在数据中心AI应用中的实用性 扩展的FFHQ数据集及其在眼镜检测模型训练和基准测试中的应用 计算机视觉 NA NA YOLOv8, MobileNetV3 图像 70,000张图像,其中包含16,000多张带有眼镜的图像
736 2024-12-18
BD-freshwater-fish: An image dataset from Bangladesh for AI-powered automatic fish species classification and detection toward smart aquaculture
2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3
研究论文 本文介绍了一个名为BD-freshwater-fish的图像数据集,用于通过AI技术进行自动鱼类物种分类和检测,旨在推动智能水产养殖 该数据集包含了来自孟加拉国自然环境下的4389张高清移动摄像头拍摄的12种不同鱼类物种的图像,为鱼类物种的自动分类和检测提供了新的资源 数据集的性能依赖于图像数据集的大小和图像质量 开发一个用于自动鱼类物种分类和检测的图像数据集,以支持智能水产养殖和鱼类产业 12种不同鱼类物种的图像 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 4389张图像,包含12种不同鱼类物种
737 2024-12-18
Annotated emotional image datasets of Chinese university students in real classrooms for deep learning
2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3
研究论文 本文收集并预处理了中国大学生在真实课堂中的面部表情数据,建立了首个真实课堂环境下的面部表情数据集,用于深度学习 本文填补了真实课堂环境中面部表情数据集的空白,提供了高质量和真实性的数据集,适用于教育技术中的实时情感识别模型开发 本文未提及数据集在不同光照、遮挡等复杂环境下的表现,也未讨论模型在实际应用中的性能 建立一个真实课堂环境下的面部表情数据集,为教育技术中的实时情感识别模型提供基础 中国大学生在真实课堂中的面部表情 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 5527张图像,分为训练集、验证集和测试集
738 2024-12-18
Raw dataset of tensile tests in a 3D-printed nylon reinforced with oriented short carbon fibers
2024-Dec, Data in brief IF:1.0Q3
研究论文 本文提供了在不同打印方向下3D打印尼龙复合材料拉伸测试的原始数据集 首次提供了不同打印方向下3D打印尼龙复合材料的拉伸测试数据,并结合了SEM和DIC图像 部分0°试样在测试区域半径处断裂,90°试样过早失效,导致部分图像丢失 研究3D打印尼龙复合材料在不同打印方向下的各向异性力学行为 3D打印尼龙复合材料在不同打印方向下的拉伸性能 NA NA 3D打印、拉伸测试、扫描电子显微镜(SEM)、数字图像相关(DIC) NA 机械测试数据、SEM图像、DIC图像 使用Mark 2打印机打印的三个不同打印方向(0°、±45°、90°)的试样
739 2024-12-18
Correction methods and applications of ERT in complex terrain
2024-Dec, MethodsX IF:1.6Q2
review 本文回顾了自20世纪初以来电阻率法地形校正研究的进展,并详细介绍了各种地形校正技术 本文介绍了多种地形校正技术,包括比值法、数值模拟方法、角域法、保角变换法、反演法和正交投影法 现有校正方法仍存在计算需求高和对实际地质条件适应性差等局限性 提高电阻率层析成像(ERT)数据解释的准确性 复杂地形下的电阻率法数据校正 NA NA 电阻率层析成像(ERT) NA NA NA
740 2024-12-18
Improving the generalizability of white blood cell classification with few-shot domain adaptation
2024-Dec, Journal of pathology informatics
研究论文 本文提出了一种易于实现的流程,通过少样本域适应方法提高白细胞分类的泛化能力 本文的创新点在于使用EfficientNet模型进行训练,并通过颜色转换和微调技术来提高模型在不同数据集上的分类准确性,同时保持较低的计算成本 本文的局限性在于仅使用了100张或少于100张的标注图像进行微调,可能限制了模型在某些数据集上的表现 研究目的是提高白细胞分类模型在不同数据集上的泛化能力 研究对象是白细胞的形态分类 机器学习 血液疾病 深度学习 EfficientNet 图像 训练集包括来自两个数据集的图像,测试集包括来自八个数据集的图像,每个目标数据集使用100张或少于100张标注图像进行微调
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