深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1266 篇文献，本页显示第 981 - 1000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 981 | 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 |
| 982 | 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 |
| 983 | 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
|
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 |
| 984 | 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 |
| 985 | 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
|
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 |
| 986 | 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 |
| 987 | 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
|
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 |
| 988 | 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
|
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 |
| 989 | 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
|
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 |
| 990 | 2024-12-01 |
Exploring the efficacy of various CNN architectures in diagnosing oral cancer from squamous cell carcinoma
2024-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2024.103034
PMID:39610794
|
研究论文 | 本文探讨了不同卷积神经网络（CNN）架构在诊断口腔鳞状细胞癌（OCSCC）中的有效性 | 本文提出了基于深度学习的多种CNN模型（如VGG16、ResNet50、LeNet-5、MobileNetV2和Inception V3）用于诊断OCSCC，并比较了它们的性能 | 本文未详细讨论数据集的多样性和模型的泛化能力 | 研究不同CNN架构在诊断口腔鳞状细胞癌中的性能 | 口腔鳞状细胞癌（OCSCC）和口腔发育不良 | 计算机视觉 | 口腔癌 | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 图像 | 使用了NEOR和OCSCC数据集，图像被分割成小块并分类为正常或鳞状细胞癌 | NA | NA | NA | NA |
| 991 | 2024-12-01 |
A Dual-Mode Robot-Assisted Plate Implantation Method for Femoral Shaft Fracture
2024-Dec, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS
DOI:10.1002/rcs.70008
PMID:39612353
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研究论文 | 本文提出了一种双模式机器人辅助股骨干骨折钢板植入方法 | 结合起点确定算法、运动捕捉、深度学习和机器人技术，提出了一种双模式机器人辅助钢板植入方法 | 未提及具体局限性 | 改善股骨干骨折钢板植入过程中的可视性、准确性和稳定性问题 | 股骨干骨折的钢板植入 | 机器人技术 | 骨折 | 运动捕捉、深度学习 | 神经网络模型 | NA | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 992 | 2024-11-30 |
Generalisation capabilities of machine-learning algorithms for the detection of the subthalamic nucleus in micro-electrode recordings
2024-Dec, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-024-03202-2
PMID:38951363
|
研究论文 | 研究机器学习算法在微电极记录中检测丘脑底核的泛化能力 | 探讨了不同临床中心和训练范式下机器学习方法的泛化能力，并提出了通过迁移学习快速适应新中心的方法 | 算法在不同数据集上的性能显著下降，尽管迁移学习可以缓解这一问题，但重新训练可能需要更长的训练时间 | 研究机器学习算法在不同临床中心和训练范式下的泛化能力 | 微电极记录信号的二分类 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习算法 | 信号 | 三个来自两个不同临床中心的数据库，大小、采集硬件和标注协议不同 | NA | NA | NA | NA |
| 993 | 2024-09-10 |
MRI-based deep learning and radiomics for occult cervical lymph node metastasis (OCLNM) prediction
2024-Dec, Oral oncology
IF:4.0Q2
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 994 | 2024-11-17 |
Super-resolution Deep Learning Reconstruction Enhances Cranial Nerve Depiction and Interobserver Agreement in Neurovascular Conflict Imaging
2024-Dec, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2024.10.054
PMID:39547846
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 995 | 2024-11-30 |
Deep learning to predict risk of lateral skull base cerebrospinal fluid leak or encephalocele
2024-Dec, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-024-03259-z
PMID:39207718
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研究论文 | 研究开发了一种全自动深度学习方法用于卵圆孔（FO）分割，并评估其在预测侧颅底自发性脑脊液（sCSF）漏或脑膨出中的价值 | 首次使用卷积神经网络（CNN）进行卵圆孔（FO）的自动分割，并评估其在预测sCSF漏或脑膨出中的应用 | 研究样本量较小，且仅限于特定医院的数据，可能影响结果的普适性 | 开发一种全自动深度学习方法用于卵圆孔（FO）分割，并评估其在预测侧颅底自发性脑脊液（sCSF）漏或脑膨出中的价值 | 侧颅底自发性脑脊液（sCSF）漏或脑膨出的患者 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 图像 | 34名侧颅底自发性脑脊液（sCSF）漏或脑膨出的患者与815名对照患者 | NA | NA | NA | NA |
| 996 | 2024-11-29 |
Stacked artificial neural network to predict the mental illness during the COVID-19 pandemic
2024-Dec, European archives of psychiatry and clinical neuroscience
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s00406-024-01799-8
PMID:38558146
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研究论文 | 研究利用堆叠人工神经网络预测COVID-19疫情期间的精神疾病 | 采用深度学习模型处理大量变量，以提高早期精神疾病检测的性能 | 存在潜在的反应偏差，某些个体面临更高的风险 | 研究COVID-19疫情期间的精神健康问题，并提出早期检测和治疗的方法 | COVID-19疫情期间的精神健康状况，包括焦虑、压力和抑郁 | 机器学习 | 精神疾病 | 深度学习 | 堆叠人工神经网络 | 文本 | 涉及儿童和神经质障碍患者等特定人群 | NA | NA | NA | NA |
| 997 | 2024-11-29 |
Deep learning for intrinsically disordered proteins: From improved predictions to deciphering conformational ensembles
2024-Dec, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2024.102950
PMID:39522439
|
综述 | 本文探讨了现代深度学习方法如何影响蛋白质无序性预测，并介绍了利用深度学习技术直接从序列数据中表征蛋白质构象集合体的最新进展 | 本文介绍了利用深度学习技术直接从序列数据中表征蛋白质构象集合体的创新方法 | NA | 探讨深度学习方法在蛋白质无序性预测中的应用及其对蛋白质构象集合体表征的进展 | 蛋白质无序性预测和蛋白质构象集合体 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 998 | 2024-11-29 |
Multi-image transmission based on a multi-channel OAM-array-coded optical communication system using a designed Dammann grating and an integrated vortex grating
2024-Dec-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.545435
PMID:39602747
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研究论文 | 本文提出了一种基于多通道OAM阵列编码光通信系统的多图像传输方法，结合定制的Dammann光栅和集成涡旋光栅，并通过设计的单输入多输出深度学习识别模型进行验证 | 本文的创新点在于提出了可控的同时生成高质量涡旋光束阵列的方法，并展示了基于涡旋光束阵列的多通道光通信系统，显著提高了涡旋光束阵列的灵活性和应用范围 | 本文的局限性在于实验中仅验证了四幅灰度图像的传输，且在湍流条件下的误差率较高 | 本文的研究目的是提高光通信系统的容量和灵活性 | 本文的研究对象是涡旋光束及其在光通信中的应用 | 光学通信 | NA | 涡旋光束 | 深度学习模型 | 图像 | 四幅灰度图像 | NA | NA | NA | NA |
| 999 | 2024-11-29 |
A novel automated cloud-based image datasets for high throughput phenotyping in weed classification
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.111097
PMID:39605934
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研究论文 | 本文介绍了一种基于云的自动化数据采集系统（CADAS），用于在固定时间间隔内捕捉杂草和作物图像，以考虑植物生长阶段进行杂草识别 | 开发了一种云端自动化数据采集系统（CADAS），通过集成十五个可见光谱的数字相机，实现了杂草和作物图像的自动采集和存储 | 数据集中的作物和杂草时间变化较低，这限制了杂草检测模型的有效开发 | 开发一种高效的数据采集系统，以减少数据管理和模型开发中的劳动和时间成本，并提高杂草检测模型的性能 | 杂草和作物的图像数据集 | 计算机视觉 | NA | 数字相机图像采集 | NA | 图像 | 2000张图像每种杂草和作物物种，以及200张带有标签文件的原始图像 | NA | NA | NA | NA |
| 1000 | 2024-11-28 |
Correction to "Development and validation of deep learning models for identifying the brand of pedicle screws on plain spine radiographs"
2024-Dec, JOR spine
IF:3.4Q1
DOI:10.1002/jsp2.70013
PMID:39600966
|
correction | 对文章“Development and validation of deep learning models for identifying the brand of pedicle screws on plain spine radiographs”的更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |