深度学习在生物医药领域的应用

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当前共找到 1268 篇文献,本页显示第 801 - 820 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
801 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 NA NA NA NA
802 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 NA NA NA NA
803 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 NA NA NA NA
804 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 NA NA NA NA
805 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 NA NA NA NA
806 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 NA NA NA NA
807 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 NA NA NA NA
808 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 NA NA NA NA
809 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 NA NA NA NA
810 2024-12-17
ProteoNet: A CNN-based framework for analyzing proteomics MS-RGB images
2024-Dec-20, iScience IF:4.6Q1
研究论文 本文提出了一种基于CNN的框架ProteoNet,用于分析蛋白质组学MS-RGB图像,以提高分析效率和准确性 ProteoNet通过引入语义分割、自适应平均池化和加权因子,改进了MS-RGB数据的分析,并展示了其在多种CNN架构中的兼容性和可扩展性 NA 提高蛋白质组学数据在临床研究中的应用效率和准确性 尿液、血液和组织样本中的蛋白质组学数据,涉及肝脏、肾脏和甲状腺疾病 计算机视觉 NA 深度学习 CNN 图像 涉及尿液、血液和组织样本 NA NA NA NA
811 2024-12-17
A deep learning approach for the screening of referable age-related macular degeneration - Model development and external validation
2024-Dec-14, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi
研究论文 开发并验证了一种用于诊断可转诊年龄相关性黄斑变性(AMD)的深度学习图像评估软件VeriSee™ AMD 首次开发并验证了一种基于深度学习的图像评估软件,用于辅助临床筛查中度和重度AMD 研究仅限于特定年龄段的患者和特定类型的眼底图像 开发并验证一种深度学习模型,用于诊断可转诊的年龄相关性黄斑变性 50岁及以上患者的45度彩色眼底图像 计算机视觉 年龄相关性黄斑变性 深度学习 深度学习模型 图像 6801张用于模型开发,937张用于外部验证 NA NA NA NA
812 2024-12-15
Author Correction: AutoTransOP: translating omics signatures without orthologue requirements using deep learning
2024-Dec-13, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
813 2024-12-17
Advance drought prediction through rainfall forecasting with hybrid deep learning model
2024-Dec-13, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本文提出了一种混合深度学习模型,用于通过降雨预测来提高干旱预测的准确性 本文的创新点在于使用双向LSTM和LSTM的堆叠模型来捕捉复杂的时间依赖性,从而提高降雨预测的准确性 NA 本文的研究目的是通过提高降雨预测的准确性来改进干旱预测和管理 本文的研究对象是干旱预测和降雨预测 机器学习 NA 深度学习 双向LSTM和LSTM 时间序列数据 NA NA NA NA NA
814 2024-12-17
Brain clocks capture diversity and disparities in aging and dementia across geographically diverse populations
2024-Dec, Nature medicine IF:58.7Q1
研究论文 本文研究了不同地理、社会经济、人口统计、性别和神经退行性因素对脑年龄差距的影响,并开发了一种基于功能磁共振成像和脑电图的深度学习架构来量化这些差距 首次分析了地理多样性对脑年龄差距的影响,并开发了一种新的深度学习模型来量化这些差距 研究仅限于15个国家的数据,可能无法全面代表全球所有人口的情况 探讨不同因素对脑年龄差距的影响,并为理解脑健康和疾病提供量化框架 来自15个国家的5,306名参与者的脑年龄数据,包括健康对照组和患有轻度认知障碍、阿尔茨海默病和行为变异型额颞叶痴呆的个体 机器学习 阿尔茨海默病 功能磁共振成像,脑电图 深度学习架构 图像,信号 5,306名参与者 NA NA NA NA
815 2024-12-17
AI-assisted assessment of fall risk in multiple sclerosis: A systematic literature review
2024-Dec, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2
综述 本文系统回顾了利用人工智能和机器学习技术评估多发性硬化症患者跌倒风险的研究 本文展示了患者报告结果(PROs)、可穿戴传感器和深度学习在评估多发性硬化症患者跌倒风险方面的潜力 本文仅基于现有研究的回顾,未进行新的实验或数据收集 利用人工智能和机器学习技术预测多发性硬化症患者的跌倒可能性 多发性硬化症患者的跌倒风险 机器学习 多发性硬化症 NA 随机森林分类器、BiLSTM 患者报告结果、可穿戴加速度计数据 NA NA NA NA NA
816 2024-12-16
The top 100 most-cited articles on artificial intelligence in breast radiology: a bibliometric analysis
2024-Dec-12, Insights into imaging IF:4.1Q1
综述 本文对人工智能在乳腺放射学领域中最具影响力的100篇高被引文章进行了文献计量分析 本文通过文献计量分析,总结了人工智能在乳腺放射学领域中最具影响力的研究成果和趋势 本文仅基于文献计量分析,未涉及具体技术的深入研究 识别人工智能在乳腺影像学中最具影响力的出版物 人工智能在乳腺放射学领域的研究文献 计算机视觉 乳腺癌 NA NA NA NA NA NA NA NA
817 2024-12-16
Non-invasive eye tracking and retinal view reconstruction in free swimming schooling fish
2024-Dec-12, Communications biology IF:5.2Q1
研究论文 本研究介绍了一种非侵入性技术,用于在大型3D竞技场中跟踪和重建自由游泳鱼类的视网膜视图,无需行为训练 该方法结合了多摄像头角度、深度学习进行3D鱼类姿态重建、透视变换和眼动追踪,实现了非侵入性的3D眼动追踪 研究仅在两条鱼的数据上进行了验证,未来需要扩展到更多样本以验证其普适性 开发一种非侵入性方法来研究自由游泳鱼类的视觉信息处理和注意力机制 自由游泳的鱼类及其在群体行为中的眼动和视网膜视图 计算机视觉 NA 深度学习 NA 视频 两条鱼 NA NA NA NA
818 2024-12-16
Deep Learning Assisted Plasmonic Dark-Field Microscopy for Super-Resolution Label-Free Imaging
2024-Dec-11, Nano letters IF:9.6Q1
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的等离子体暗场显微镜(DAPD),用于无标记超分辨率成像 通过结合等离子体暗场显微镜和深度学习辅助的图像重建,实现了单帧超分辨率成像,相较于传统暗场显微镜显著提高了空间分辨率 目前仅展示了2.8倍的分辨率提升,未来仍有改进空间 开发一种新型的无标记超分辨率成像技术 无标记样本的暗场显微图像 计算机视觉 NA 等离子体暗场显微镜 卷积神经网络(CNN) 图像 多种无标记样本 NA NA NA NA
819 2024-12-16
Removing Adversarial Noise in X-ray Images via Total Variation Minimization and Patch-Based Regularization for Robust Deep Learning-based Diagnosis
2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine
研究论文 本文提出了一种利用总变差最小化和基于块的正则化方法来去除X射线图像中的对抗噪声,以提高基于深度学习的诊断模型的鲁棒性 本文创新性地引入了总变差最小化方法来对抗对抗噪声,显著提高了模型在对抗攻击下的诊断准确性 本文仅以COVID-19诊断为案例研究,未探讨该方法在其他疾病诊断中的应用效果 提高基于深度学习的放射学疾病诊断模型在对抗攻击下的鲁棒性 COVID-19肺炎、非COVID肺炎和无肺炎的肺部X射线图像 计算机视觉 肺部疾病 总变差最小化 CNN 图像 包含无肺炎、COVID-19肺炎和非COVID肺炎病例的肺部X射线图像 NA NA NA NA
820 2024-12-16
ERL-ProLiGraph: Enhanced representation learning on protein-ligand graph structured data for binding affinity prediction
2024-Dec, Molecular informatics IF:2.8Q2
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的蛋白质-配体结合亲和力预测方法ERL-ProLiGraph,通过图结构数据增强表示学习 该方法创新性地使用图表示法来表示蛋白质和配体,旨在从两者的结构信息中学习以提高结合亲和力预测的准确性 NA 开发一种高效且更准确的蛋白质-配体结合亲和力预测方法,以加速药物发现过程 蛋白质-配体结合亲和力 机器学习 NA 深度学习算法 NA 图结构数据 NA NA NA NA NA
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