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 941 - 960 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 941 | 2024-12-07 |
AI-based prediction and detection of early-onset of digital dermatitis in dairy cows using infrared thermography
2024-12-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-80902-4
PMID:39617800
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术结合红外热成像数据，预测和检测奶牛的蹄部疾病——蹄叶炎的早期发作 | 首次应用深度学习技术结合红外热成像数据进行蹄叶炎的早期检测和预测 | NA | 提高奶牛蹄叶炎的早期检测和预测准确性，从而改善动物福利和奶业经济效益 | 奶牛的蹄叶炎早期发作 | 计算机视觉 | 蹄部疾病 | 红外热成像 | 深度学习模型 | 红外热成像图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 942 | 2024-12-07 |
Effectively saltiness enhanced odorants screening and prediction by database establish, sensory evaluation and deep learning method
2024-Dec-02, Food chemistry
IF:8.5Q1
DOI:10.1016/j.foodchem.2024.142307
PMID:39637666
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研究论文 | 本研究通过建立数据库、感官评估和深度学习方法，筛选和预测增强咸味的气味物质 | 本研究结合了深度学习模型和感官评估，提供了一种快速筛选增强咸味香气化合物的新方法 | NA | 提供增强咸味的候选气味物质 | 咸味食品中的挥发性化合物及其频率 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图注意力网络和反向传播神经网络分类器 | 化合物数据 | 代表性香气化合物在NaCl溶液中的浓度 | NA | NA | NA | NA |
| 943 | 2024-12-07 |
Utility of zero echo time (ZTE) sequence for assessing bony lesions of skull base and calvarium
2024-Dec, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2024.08.029
PMID:39322533
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研究论文 | 研究探讨了零回波时间（ZTE）序列在评估颅底和颅顶骨病变中的应用 | 首次探讨了ZTE成像在评估颅底和颅顶骨病变中的潜力，并引入了iZTE和pCT图像进行研究 | 研究样本量较小，需要更大规模的研究来全面评估其有效性 | 探讨ZTE成像在评估颅底和颅顶骨病变中的应用潜力 | 颅底和颅顶骨病变 | NA | NA | 零回波时间（ZTE）成像 | NA | 图像 | 35名患者，平均年龄42岁，男女比例1:4 | NA | NA | NA | NA |
| 944 | 2024-12-07 |
Deep learning constrained compressed sensing reconstruction improves high-resolution three-dimensional (3D) T2-weighted turbo spin echo magnetic resonance imaging (MRI) of the lumbar spine
2024-Dec, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2024.09.004
PMID:39379271
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研究论文 | 评估深度学习约束的压缩感知重建对腰椎高分辨率三维T2加权涡轮自旋回波磁共振成像的图像质量的影响 | 提出了一种深度学习约束的压缩感知重建方法，显著提高了加速高分辨率三维T2加权涡轮自旋回波成像的质量 | NA | 评估深度学习约束的压缩感知重建对腰椎高分辨率三维T2加权涡轮自旋回波磁共振成像的图像质量的影响 | 腰椎的高分辨率三维T2加权涡轮自旋回波磁共振成像 | 计算机视觉 | NA | 压缩感知（CS） | 深度学习（DL） | 图像 | 53名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 945 | 2024-12-07 |
An omics-driven computational model for angiogenic protein prediction: Advancing therapeutic strategies with Ens-deep-AGP
2024-Dec, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.136475
PMID:39423981
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研究论文 | 本研究开发了一种新的计算模型Ens-Deep-AGP，用于预测血管生成蛋白（AGP），以推进治疗策略 | 引入了创新的特征工程技术，包括PSSM-DC-DCT和PSSM-ACC-DWT，并使用多头的集成残差卷积神经网络（MERCNN）进行深度学习 | NA | 开发一种高效的计算模型来预测血管生成蛋白，以加速药物开发和发现新的治疗靶点 | 血管生成蛋白（AGP） | 机器学习 | 心血管疾病 | PSSM-DC-DCT, PSSM-ACC-DWT | 多头的集成残差卷积神经网络（MERCNN） | 蛋白质序列 | 训练集和测试集的具体样本数量未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 946 | 2024-12-07 |
Image quality of virtual monochromatic and material density iodine images for evaluation of head and neck neoplasms using deep learning-based CT image reconstruction - A retrospective observational study
2024-Dec, European journal of radiology
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111806
PMID:39500043
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研究论文 | 比较深度学习重建的虚拟单色图像和材料密度碘图像与传统单能CT图像在评估头颈部肿瘤中的质量 | 使用深度学习图像重建（DLIR）和金属伪影减少（MAR）算法生成的虚拟单色图像（VMI）和材料密度碘图像在头颈部肿瘤评估中的图像质量优于传统单能CT图像 | 研究为回顾性观察性研究，样本量有限，且仅涉及头颈部肿瘤 | 比较深度学习重建的虚拟单色图像和材料密度碘图像与传统单能CT图像在评估头颈部肿瘤中的质量 | 头颈部肿瘤的CT图像质量 | 计算机视觉 | 头颈部肿瘤 | 深度学习图像重建（DLIR）、金属伪影减少（MAR）算法 | 深度学习 | 图像 | 294例头颈部CT扫描（包括98例60 keV的VMI、102例MD碘图像和94例120 kVp的单能CT图像） | NA | NA | NA | NA |
| 947 | 2024-12-07 |
An extensive image dataset for deep learning-based classification of rice kernel varieties in Bangladesh
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.111109
PMID:39633975
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研究论文 | 本文介绍了一个与孟加拉国核农业研究所和孟加拉国水稻研究所合作开发的全面数据集，包含38种当地水稻品种的高分辨率图像 | 通过数据增强技术，将原始的19,000张图像扩展到76,000张，模拟了各种环境条件，丰富了数据集 | NA | 支持基于深度学习的水稻品种分类研究 | 38种当地水稻品种 | 计算机视觉 | NA | 数据增强技术 | NA | 图像 | 76,000张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 948 | 2024-12-06 |
Sustainable and smart rail transit based on advanced self-powered sensing technology
2024-Dec-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.111306
PMID:39628585
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综述 | 本文综述了基于先进自供电传感技术的可持续智能轨道交通系统 | 探讨了自供电和自传感系统在轨道交通中的创新潜力，并提出了基于可持续自供电传感系统的物联网框架 | NA | 探讨可持续智能轨道交通系统的发展趋势和新兴技术的潜力 | 自供电和自传感系统在轨道交通中的应用 | 物联网 | NA | 自供电传感技术 | 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 949 | 2024-12-06 |
Convolution spatial-temporal attention network for EEG emotion recognition
2024-Dec-05, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad9661
PMID:39577097
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研究论文 | 本文提出了一种基于卷积时空注意力网络的脑电图情绪识别方法 | 该方法通过数据预处理和利用通道间的拓扑关系，将二维时间序列的脑电信号转换为三维时空表示，避免了传统的手动特征工程 | NA | 开发一种数据驱动的、鲁棒的情绪识别方法 | 脑电图信号的情绪识别 | 机器学习 | NA | 卷积神经网络和注意力机制 | 卷积时空注意力网络 | 脑电图信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 950 | 2024-12-06 |
Highly stable and ultra-fast vibration-responsive flexible iontronic sensors for accurate acoustic signal recognition
2024-Dec-05, Nanoscale
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d4nr03370a
PMID:39523814
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研究论文 | 本文介绍了一种高度稳定且超快响应的柔性离子电传感器，用于精确识别声学信号 | 通过在介电层中引入蛋白质微纤维和亲水性离子水凝胶之间的氢键，解决了传统离子电传感器响应速度慢和机械不稳定性问题 | NA | 开发一种用于声学振动信号采集的高性能柔性离子电传感器 | 柔性离子电传感器及其在声学信号识别中的应用 | 机器学习 | NA | NA | 一维卷积神经网络 (1D-CNN) | 声学信号 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 951 | 2024-12-06 |
A Robust Malaria Cell Detection Framework Using Adaptive and Atrous Convolution-Based Recurrent Mobilenetv2 with Trans-MobileUNet + + -Based Abnormality Segmentation
2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01311-7
PMID:39633208
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研究论文 | 本文提出了一种基于自适应和空洞卷积的循环MobilenetV2与Trans-MobileUNet++异常分割相结合的鲁棒疟疾细胞检测框架 | 本文创新性地结合了Trans-MobileUNet++网络进行异常分割，并设计了AA-CRMV2模型进行有效的疟疾细胞识别，同时使用URP-FFO算法优化参数 | NA | 开发一种高效且准确的疟疾细胞检测方法 | 疟疾细胞的检测与识别 | 计算机视觉 | 疟疾 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 952 | 2024-12-06 |
Cone Beam Computed Tomography Image-Quality Improvement Using "One-Shot" Super-resolution
2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01346-w
PMID:39633213
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研究论文 | 本文提出了一种基于“一次性”超分辨率（OSSR）方法的锥束CT图像质量改进模型 | 该模型基于“零样本”超分辨率方法，仅需少量训练数据即可提高CBCT图像质量 | 研究仅使用了30名前列腺癌患者的骨盆CBCT和治疗计划CT图像进行验证 | 旨在改进锥束CT图像质量，减少对大量训练数据的依赖 | 前列腺癌患者的骨盆CBCT图像和治疗计划CT图像 | 计算机视觉 | 前列腺癌 | 超分辨率 | OSSR | 图像 | 30名前列腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 953 | 2024-12-06 |
Machine Learning Based on Digital Mammography to Reduce the Need for Invasive Biopsies of Benign Calcifications Classified in BI-RADS Category 4
2024-Dec-04, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01347-9
PMID:39633212
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研究论文 | 本研究旨在开发基于数字乳腺X线摄影的机器学习模型，以减少BI-RADS 4类钙化患者的侵入性活检需求 | 本研究创新性地结合了放射组学模型和深度学习模型，并通过信息融合方法提高了预测准确性 | 本研究仅在两个医院的数据集上进行了验证，可能存在样本偏倚 | 减少BI-RADS 4类钙化患者的侵入性活检需求 | BI-RADS 4类钙化患者 | 机器学习 | 乳腺疾病 | nnUnet | 融合模型 | 图像 | 372名女性患者 | NA | NA | NA | NA |
| 954 | 2024-12-06 |
A multi-scene deep learning model for automated segmentation of acute vertebral compression fractures from radiographs: a multicenter cohort study
2024-Dec-02, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01861-y
PMID:39621135
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研究论文 | 开发了一种多场景深度学习模型，用于从脊柱X光片中自动分割急性椎体压缩性骨折 | 首次开发了一种多场景深度学习模型，能够从脊柱X光片中分割急性椎体压缩性骨折，模型架构包括两个关键模块：注意力引导模块和监督解码模块 | NA | 开发一种能够自动分割脊柱X光片中急性椎体压缩性骨折的多场景模型 | 急性椎体压缩性骨折和健康对照 | 计算机视觉 | 骨骼疾病 | 深度学习 | PFNet | 图像 | 训练数据集包含1071名参与者，验证数据集包含458名参与者，外部测试数据集1-3分别包含301、223和261名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 955 | 2024-12-06 |
Integrating graph and reinforcement learning for vaccination strategies in complex networks
2024-12-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78626-6
PMID:39622907
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研究论文 | 本文提出了一种结合图神经网络和深度强化学习的新框架，用于在复杂网络中优化疫苗分配策略 | 该方法整合了网络结构学习和战略决策，旨在通过定位和移除关键传播节点来有效破坏网络结构，从而阻止疾病传播 | 该方法的有效性依赖于网络的独特特征，且在实际应用中需要考虑节点间的相互影响 | 研究如何在复杂网络中有效分配疫苗以抑制病毒传播 | 关键传播节点（即网络中的有影响力节点） | 机器学习 | NA | 图神经网络 (GNN) 和深度强化学习 (DRL) | 图神经网络 (GNN) 和深度强化学习 (DRL) | 网络数据 | 涉及多种网络类型，包括合成数据集和真实世界数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 956 | 2024-12-06 |
Using deep learning and word embeddings for predicting human agreeableness behavior
2024-12-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81506-8
PMID:39622946
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研究论文 | 本文利用深度学习和词嵌入技术预测人类随和性行为 | 本文采用Bi-LSTM算法结合句子嵌入，在预测人类随和性行为方面达到了91.57%的高准确率 | NA | 预测人类的随和性人格特质 | 人类的随和性行为 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | Bi-LSTM | 文本 | 使用了MBTI数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 957 | 2024-12-06 |
The analysis of rural tourism image optimization under the internet of things and deep learning
2024-Dec-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81868-z
PMID:39622993
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研究论文 | 研究利用深度学习技术优化乡村旅游形象，提升游客体验并促进可持续发展 | 通过部署传感器进行实时环境监测和游客流量监控，结合DenseNet实现乡村景观的自动识别和分析 | NA | 利用深度学习技术优化乡村旅游形象，提升游客体验并促进可持续发展 | 乡村旅游形象的优化 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DenseNet | 图像 | 以黄河沿岸的乡村旅游为例 | NA | NA | NA | NA |
| 958 | 2024-12-06 |
Extreme wrinkling of the nuclear lamina is a morphological marker of cancer
2024-Dec-02, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-024-00775-8
PMID:39623008
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研究论文 | 研究探讨了核膜皱褶作为癌症形态学标志的可能性 | 首次通过深度学习和傅里叶分析证实了极端核膜皱褶在癌症组织中的存在，并提出其作为癌症诊断标志的潜力 | 研究仅限于对核膜皱褶的形态学分析，未涉及其生物学功能或分子机制 | 验证极端核膜皱褶作为癌症标志的可行性，并探讨其在癌症诊断中的应用 | 人类组织中的正常和癌症细胞核 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 患者组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 959 | 2024-12-06 |
Probabilistic regression for autonomous terrain relative navigation via multi-modal feature learning
2024-Dec-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81377-z
PMID:39623052
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研究论文 | 本文提出了一种基于多模态特征学习的概率回归方法，用于自主地形相对导航，特别是在行星着陆的动力下降阶段 | 本文提出了一种新的CNN架构，通过多层级联结构和分类概率作为回归权重，来估计着陆器的位置 | NA | 开发一种新的自主导航算法，以应对复杂任务架构和扩展的太空飞行领域 | 行星着陆过程中的自主导航算法 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像和深度数据 | 多个模拟场景 | NA | NA | NA | NA |
| 960 | 2024-12-06 |
Combining immunoscore and tumor budding in colon cancer: an insightful prognostication based on the tumor-host interface
2024-Dec-02, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-024-05818-z
PMID:39623479
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研究论文 | 本文研究了结直肠癌中免疫评分和肿瘤芽的结合对患者无病生存期的影响 | 首次探讨了免疫评分和肿瘤芽的结合在结直肠癌中的预后价值 | 样本量有限，仅包括pTNM分期I-III的结直肠癌患者 | 研究免疫评分和肿瘤芽的结合在结直肠癌中的预后作用 | pTNM分期I-III的结直肠癌患者 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习网络 | NA | 图像 | 654例pTNM分期I-III的结直肠癌患者 | NA | NA | NA | NA |