深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1267 篇文献，本页显示第 961 - 980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 961 | 2024-12-06 |
A hybrid approach based on multipath Swin transformer and ConvMixer for white blood cells classification
2024-Dec, Health information science and systems
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s13755-024-00291-w
PMID:38685986
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研究论文 | 提出了一种基于多路径Swin Transformer和ConvMixer的混合方法用于白细胞分类 | 引入了一种新的多路径混合网络，结合了ConvMixer和Swin Transformer的优点，以提高白细胞分类的准确性 | NA | 研究白细胞分类在医学诊断中的重要性，并提出一种新的深度学习模型来提高分类准确性 | 白细胞及其在血液中的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 混合模型（Swin Transformer和ConvMixer） | 图像 | 使用了三个白细胞数据集，分别包含4类（BCCD）、8类（PBC）和5类（Raabin） | NA | NA | NA | NA |
| 962 | 2024-12-06 |
RPDNet: A reconstruction-regularized parallel decoders network for rectal tumor and rectum co-segmentation
2024-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 本文提出了一种名为RPDNet的网络，用于直肠肿瘤和直肠的联合分割，通过重建正则化的并行解码器结构来解决信息丢失问题 | 引入了一个辅助重建分支，通过计算重建图像与输入图像之间的一致性损失来保留足够的解剖结构信息，并提出了一个无参数的目标自适应注意力模块，以增强直肠肿瘤与正常组织之间的特征级对比度 | 未提及 | 提高直肠肿瘤和直肠在磁共振成像（MRI）中的分割精度，以支持肿瘤的精确诊断和治疗计划制定 | 直肠肿瘤和直肠 | 计算机视觉 | 直肠癌 | 磁共振成像（MRI） | RPDNet | 图像 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 963 | 2024-12-06 |
NACNet: A histology context-aware transformer graph convolution network for predicting treatment response to neoadjuvant chemotherapy in Triple Negative Breast Cancer
2024-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society
IF:5.4Q1
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研究论文 | 开发了一种基于组织学上下文感知的变压器图卷积网络（NACNet），用于预测三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗的反应 | 提出了NACNet，结合了组织学上下文和图卷积网络，能够捕捉肿瘤微环境中的空间组织学相互作用，从而提高预测准确性 | NA | 开发一种能够准确预测三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗反应的深度学习方法 | 三阴性乳腺癌患者的组织学图像和治疗反应 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 图卷积网络 | 变压器图卷积网络 | 图像 | 105名三阴性乳腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 964 | 2024-12-06 |
Surgical Insight-guided Deep Learning for Colorectal Lesion Management
2024-Dec-01, Surgical laparoscopy, endoscopy & percutaneous techniques
DOI:10.1097/SLE.0000000000001298
PMID:39632423
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研究论文 | 本研究开发并评估了一种用于结肠镜图像中检测病变的深度学习模型ColoNet | ColoNet模型能够检测潜在恶性的病变，为早期诊断和管理结直肠癌提供了新的工具 | 需要进一步的多中心前瞻性研究和验证以实现其临床应用和影响 | 开发和评估一种深度学习模型，用于在结肠镜检查中辅助外科医生识别病变 | 结肠镜图像中的病变检测 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 深度学习 | YOLOv8 | 图像 | 1760张图像，来自306名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 965 | 2024-12-05 |
Correction: Comprehensive Symptom Prediction in Inpatients With Acute Psychiatric Disorders Using Wearable-Based Deep Learning Models: Development and Validation Study
2024-Dec-03, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/69042
PMID:39626223
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correction | 对先前发表的文章进行更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 966 | 2024-12-05 |
Improved Osteoporosis Prediction in Breast Cancer Patients Using a Novel Semi-Foundational Model
2024-Dec-02, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01337-x
PMID:39621209
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研究论文 | 本文研究了在乳腺癌患者中使用半基础模型改进骨质疏松预测的方法 | 本文提出了一种新的半基础模型，通过预训练VGG-16、ResNet-50和DenseNet-121在8500个胸部CT数据集上，然后微调以分类199名乳腺癌患者的骨密度，显著提高了三分类性能 | 本文仅在乳腺癌患者中进行了验证，未来需要在更多疾病状态下进行验证 | 研究如何通过半基础模型提高骨质疏松预测的准确性 | 乳腺癌患者的骨密度分类 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | 半基础模型 | CT图像 | 8500个胸部CT数据集和199名乳腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 967 | 2024-12-05 |
Comparison of deep learning schemes in grading non-alcoholic fatty liver disease using B-mode ultrasound hepatorenal window images with liver biopsy as the gold standard
2024-Dec-02, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104862
PMID:39626614
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研究论文 | 本文比较了不同预训练深度学习方案在非酒精性脂肪肝病分级中的表现，使用B模式超声肝肾窗图像作为输入，并以肝活检作为金标准 | 本文创新性地使用预训练深度学习方案对非酒精性脂肪肝病进行分级，并比较了不同网络模型的性能 | 本文的局限性在于样本量较小，且仅使用了B模式超声图像作为输入 | 评估预训练深度学习方案在非酒精性脂肪肝病分级中的表现 | 非酒精性脂肪肝病患者 | 计算机视觉 | 肝病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 112名经活检验证的非酒精性脂肪肝病患者 | NA | NA | NA | NA |
| 968 | 2024-12-05 |
Deep learning based on multiparametric MRI predicts early recurrence in hepatocellular carcinoma patients with solitary tumors ≤5 cm
2024-Dec, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2024.100610
PMID:39619794
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研究论文 | 本文评估了一种基于深度学习的模型在预测肝细胞癌患者术后早期复发中的有效性 | 本文构建了一个基于ResNet的深度学习模型，结合多参数MRI图像特征和患者临床数据，提高了早期复发的预测性能 | NA | 评估深度学习模型在预测肝细胞癌患者术后早期复发中的有效性 | 肝细胞癌患者，单个肿瘤≤5 cm | 机器学习 | 肝癌 | 动态对比增强MRI (DCE-MRI) | ResNet | 图像 | 331名肝细胞癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 969 | 2024-12-05 |
Regime switching in coupled nonlinear systems: Sources, prediction, and control-Minireview and perspective on the Focus Issue
2024-Dec-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0247498
PMID:39621472
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综述 | 本文综述了耦合非线性系统中的状态转换现象，涵盖了理论分析、数据驱动检测方法和非反馈控制策略的最新进展 | 本文介绍了深度学习在预测电网故障中的应用，利用闪烁网络增强同步，创建控制流行病传播的自适应策略，以及抑制癫痫发作的非反馈控制策略 | 本文主要集中在理论分析和数据驱动方法上，未深入探讨实际应用中的具体挑战 | 探讨复杂系统中状态转换的机制，并开发预测、检测和控制这些转换的通用和鲁棒方法 | 耦合非线性系统中的状态转换现象，包括气候、海洋环流、生态系统、电网和大脑等 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 970 | 2024-12-05 |
Enhanced prediction of protein functional identity through the integration of sequence and structural features
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.11.028
PMID:39624166
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研究论文 | 本文开发了一种通过整合序列和结构特征来预测蛋白质功能的方法 | 本文提出了一种结合序列和结构信息的方法，显著提高了蛋白质功能预测的准确性，并发现结构对齐计算的域序列身份对预测影响最大 | NA | 提高蛋白质功能预测的准确性 | 蛋白质的功能预测 | 机器学习 | NA | AlphaFold2 | LightGBM | 序列和结构数据 | 超过300000000个蛋白质序列 | NA | NA | NA | NA |
| 971 | 2024-12-05 |
Auxiliary diagnosis of primary bone tumors based on Machine learning model
2024-Dec, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100648
PMID:39624676
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研究论文 | 研究基于机器学习模型的原发性骨肿瘤辅助诊断，通过深度卷积神经网络和影像组学分析提高诊断准确性 | 提出了基于深度卷积神经网络的机器学习模型，并结合影像组学分析和差异表达基因筛选方法，提高了骨肿瘤的诊断准确性 | 研究主要集中在骨肿瘤的诊断，未涉及其他类型的肿瘤或疾病 | 提高原发性骨肿瘤的诊断准确性，促进早期检测和个性化治疗 | 原发性骨肿瘤的病理样本和影像数据 | 数字病理学 | 骨肿瘤 | 深度卷积神经网络 (DC-NN) | 深度卷积神经网络 (DCNN) | 全切片影像 (WSI) | 包含所有类别骨肿瘤的病理样本数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 972 | 2024-12-02 |
A deep learning algorithm that aids visualization of femoral neck fractures and improves physician training
2024-Dec, Injury
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.injury.2024.111997
PMID:39504732
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研究论文 | 开发了一种全自动深度学习模型，用于检测和分类股骨颈骨折，并评估其在诊断辅助和医生培训中的效用 | 首次使用深度学习算法来检测和分类股骨颈骨折，并通过分割方法可视化可能的骨折区域 | 研究仅限于股骨颈骨折的检测和分类，未涉及其他类型的骨折 | 开发和评估一种深度学习模型，以辅助医生在股骨颈骨折的诊断和培训中的应用 | 股骨颈骨折的检测和分类 | 计算机视觉 | 骨科疾病 | 深度学习 | Faster R-CNN, DenseNet-121 | 图像 | 1527张骨盆和髋部的X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 973 | 2024-12-02 |
Predicting opinion using deep learning: From burning to sustainable management of organic waste in Indian State of Punjab
2024-Dec, Waste management & research : the journal of the International Solid Wastes and Public Cleansing Association, ISWA
IF:3.7Q2
DOI:10.1177/0734242X231219627
PMID:38158841
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研究论文 | 研究探讨了印度旁遮普邦农民对有机废物可持续管理的看法，并使用深度神经网络预测了农民的意见 | 采用多层感知器前馈深度神经网络预测农民意见，提供了一种新颖的分析农民行为的方法 | NA | 理解农民对有机废物可持续管理的看法，并预测影响农民意见的因素 | 印度旁遮普邦的800名奶农 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 多层感知器前馈深度神经网络 | 文本 | 800名奶农，分为小规模和大规模奶农两组 | NA | NA | NA | NA |
| 974 | 2024-12-01 |
Mapping of oil spills in China Seas using optical satellite data and deep learning
2024-Dec-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.135809
PMID:39278029
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的模型，用于识别、分类和量化中国海域的石油泄漏 | 首次使用深度学习技术对中国海域的石油泄漏进行详细的空间分布和数量分析 | 研究数据仅涵盖2019年4月至2023年8月，可能无法全面反映长期趋势 | 评估和管理中国海域的石油泄漏 | 中国海域的石油泄漏及其对海洋和沿海环境的影响 | 遥感 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 光学卫星数据 | 7个卫星传感器的数据，时间跨度为2019年4月至2023年8月 | NA | NA | NA | NA |
| 975 | 2024-12-01 |
Simultaneously mapping the 3D distributions of multiple heavy metals in an industrial site using deep learning and multisource auxiliary data
2024-Dec-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136000
PMID:39357360
|
研究论文 | 本文提出了一种基于多任务卷积神经网络（MT-CNN）的模型，用于同时预测工业场地中多种重金属的三维分布 | 通过整合多源协变量的邻域斑块，MT-CNN模型能够捕捉水平和垂直的污染信息，并在预测精度上优于常用的随机森林（RF）、普通克里金（OK）和反距离加权（IDW）方法 | NA | 提高工业场地中多种土壤污染物三维分布的预测精度，为风险评估和修复提供支持 | 工业场地中的锌（Zn）、铅（Pb）、镍（Ni）和铜（Cu）等重金属的三维分布 | 机器学习 | NA | 多任务卷积神经网络（MT-CNN） | 多任务卷积神经网络（MT-CNN） | 多源协变量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 976 | 2024-12-01 |
Deep learning-powered efficient characterization and quantification of microplastics
2024-Dec-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136241
PMID:39454332
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研究论文 | 本文提出了一种人工智能框架，通过整合计算机视觉和深度学习技术，自动化微塑料的表征和定量分析 | 研究的创新点包括开发了一个集成数据处理、分析、可视化和人机交互的人工智能框架，将FTIR数据转换为轮廓图像的方法，数据增强策略以解决数据稀缺和不平衡问题，用于识别微塑料的深度学习模型，用于定量微塑料的计算机视觉算法，以及增强数据可访问性的工程师友好型图形用户界面 | NA | 自动化微塑料的表征和定量分析 | 微塑料的分类、分割和定量 | 计算机视觉 | NA | 傅里叶变换红外光谱（FTIR） | 深度学习模型 | 光谱数据和图像 | 涉及聚乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯、聚酰胺、乙烯-醋酸乙烯酯和醋酸纤维素 | NA | NA | NA | NA |
| 977 | 2024-12-01 |
A geographically weighted neural network model for digital soil mapping of heavy metal copper in coastal cities
2024-Dec-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136285
PMID:39488972
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研究论文 | 本研究提出了一种地理加权神经网络模型，用于沿海城市土壤中重金属铜的空间分布评估 | 结合深度学习和地理加权回归，提出了一种新的地理加权神经网络模型，用于处理土壤中铜的空间自相关性 | NA | 评估土壤中重金属铜的空间分布，以降低对人类健康的风险并确保土壤资源的可持续利用 | 沿海城市土壤中的重金属铜 | 数字病理学 | NA | 地理加权回归 (GWR) | 地理加权神经网络 (GWNN) | 土壤数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 978 | 2024-12-01 |
Highly air-permeable and dust-holding protective membranes by hierarchical structuring of electroactive poly(lactic acid) micro- and nanofibers
2024-Dec-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.136462
PMID:39536344
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研究论文 | 本文提出了一种微纳结构化的电活性聚乳酸（PLA）微纳纤维膜，用于提高呼吸防护性能 | 通过微纳结构和定制的Ag-BTO介电材料，显著提高了PLA纤维膜的电荷存储稳定性和过滤效率 | NA | 延长电纺PLA过滤器的服务寿命，提高空气过滤性能和呼吸监测 | 电活性聚乳酸微纳纤维膜及其在呼吸防护中的应用 | 材料科学 | NA | 电纺技术 | 卷积神经网络（CNN） | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 979 | 2024-12-01 |
Deep learning-aided respiratory motion compensation in PET/CT: addressing motion induced resolution loss, attenuation correction artifacts and PET-CT misalignment
2024-Dec, European journal of nuclear medicine and molecular imaging
IF:8.6Q1
DOI:10.1007/s00259-024-06872-x
PMID:39136740
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研究论文 | 本文介绍了一种利用深度学习神经网络的统一数据驱动呼吸运动校正（uRMC）方法，用于解决PET/CT成像中由呼吸运动引起的分辨率损失、衰减校正伪影和PET-CT错位问题 | 本文首次提出了一种统一的数据驱动解决方案，用于补偿PET中的运动模糊、由PET-CT错位引起的衰减不匹配伪影以及PET和CT之间的错位 | NA | 研究目的是开发和验证一种数据驱动的解决方案，用于校正PET/CT成像中的呼吸运动 | 研究对象是737名接受[18F]FDG PET/CT扫描的患者，其中99名患者的数据用于验证，638名患者的数据用于训练神经网络 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 737名患者，其中99名用于验证，638名用于训练 | NA | NA | NA | NA |
| 980 | 2024-12-01 |
A multimodal vision transformer for interpretable fusion of functional and structural neuroimaging data
2024-Dec-01, Human brain mapping
IF:3.5Q1
DOI:10.1002/hbm.26783
PMID:39600159
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研究论文 | 本文介绍了一种用于融合功能性和结构性神经影像数据的可解释多模态视觉变换器模型 | 提出了MultiViT模型，利用视觉变换器和交叉注意力机制有效融合来自结构MRI的3D灰质图和功能MRI的功能网络连接矩阵，显著提高了精神分裂症的分类和诊断准确性 | 未提及 | 开发一种新的深度学习模型，用于更准确地诊断精神分裂症 | 精神分裂症的诊断 | 计算机视觉 | 精神疾病 | 功能磁共振成像（fMRI）、结构磁共振成像（MRI）、独立成分分析（ICA） | 视觉变换器（ViT） | 图像 | 未提及 | NA | NA | NA | NA |