深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 1098 篇文献,本页显示第 141 - 160 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
141 2024-12-20
Deep learning-based reconstruction: a reliability assessment in preoperative magnetic resonance imaging for primary rectal cancer
2024-Dec-05, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2
研究论文 本研究评估了深度学习重建(DLR)方法在直肠癌术前磁共振成像(MRI)中的可靠性 首次系统评估了DLR方法在直肠癌术前MRI中的可靠性,并展示了其在图像质量和诊断性能上的优势 样本量较小,且仅在一家医院进行研究,可能限制了结果的普适性 评估深度学习重建方法在直肠癌术前MRI检查中的可靠性 直肠癌患者的术前MRI图像 计算机视觉 直肠癌 深度学习重建(DLR) NA 图像 61名患者
142 2024-12-20
Robust thoracic CT image registration with environmental adaptability using dynamic Welsch's function and hierarchical structure-awareness strategy
2024-Dec-05, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2
研究论文 本文提出了一种基于动态Welsch函数和层次结构感知策略的鲁棒胸腔CT图像配准算法 创新性地使用了Welsch函数来控制损失值的惩罚分布,并设计了动态Welsch参数更新策略,以适应不同噪声水平和滑动运动 NA 开发一种鲁棒的胸腔CT图像配准算法,以解决采集过程中运动、高密度物体和噪声对配准的影响 胸腔CT图像 计算机视觉 NA NA NA 图像 使用了公开的DIR-Lab 4DCT和COPD数据集,包括有噪声和无噪声的情况
143 2024-12-20
PPB-Affinity: Protein-Protein Binding Affinity dataset for AI-based protein drug discovery
2024-Dec-03, Scientific data IF:5.8Q1
研究论文 本文介绍了一个名为PPB-Affinity的大型蛋白质-蛋白质结合亲和力数据集,并开发了一个深度学习基准模型用于预测蛋白质-蛋白质结合亲和力 本文首次引入了一个大规模的公开蛋白质-蛋白质结合亲和力数据集,并开发了一个深度学习基准模型用于预测结合亲和力 NA 解决蛋白质-蛋白质结合亲和力数据集稀缺的问题,推动基于AI的蛋白质药物发现 蛋白质-蛋白质结合亲和力数据集和深度学习模型 机器学习 NA 深度学习 深度学习基准模型 蛋白质-蛋白质复合物的晶体结构数据和结合亲和力数据 NA
144 2024-12-20
Deep caries detection using deep learning: from dataset acquisition to detection
2024-Dec-02, Clinical oral investigations IF:3.1Q1
研究论文 本研究提出了一种基于深度学习的龋齿检测方法,使用最新的YOLOv7、YOLOv8和YOLOv9模型进行自动检测 本研究创新性地使用了最新的YOLOv7、YOLOv8和YOLOv9模型,并展示了其在龋齿检测中的优越性能 NA 提高龋齿早期检测的准确性和效率,特别是在资源有限的地区 龋齿的早期检测 计算机视觉 口腔疾病 深度学习 YOLO 图像 3200张图像
145 2024-12-20
Quantitative Spatial Analysis of Chromatin Biomolecular Condensates using Cryo-Electron Tomography
2024-Dec-02, bioRxiv : the preprint server for biology
研究论文 本文通过冷冻电子断层扫描技术分析了生物化学重建的染色质凝聚物的结构 本文创新性地结合了基于深度学习的分割方法与上下文感知模板匹配技术,用于识别凝聚物内部的密集分子 本文的方法主要针对生物化学重建的染色质凝聚物,对细胞内某些凝聚物的适用性有限 研究染色质生物分子凝聚物的形成机制和功能 生物化学重建的染色质凝聚物和细胞内原位染色质凝聚区域 NA NA 冷冻电子断层扫描(cryo-electron tomography) 深度学习模型 图像 NA
146 2024-12-20
On-board synthetic 4D MRI generation from 4D CBCT for radiotherapy of abdominal tumors: A feasibility study
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本研究评估了基于人工智能方法从4D CBCT生成合成4D MRI用于腹部肿瘤放疗的可行性 提出了一种基于深度学习模型从4D CBCT生成合成4D MRI的方法,以改善传统kV-based LINAC在腹部放疗中的治疗定位 合成MRI的纹理生成可能具有挑战性,容易产生幻觉,影响运动精度 评估从4D MRI、4D CBCT图像、运动建模信息和深度学习模型生成合成4D MRI的可行性 腹部肿瘤放疗中的治疗定位 数字病理学 腹部肿瘤 卷积神经网络 (CNN) 卷积神经网络 (CNN) 图像 使用数字人体模型XCAT进行评估,CNN模型训练使用了1000个变形样本
147 2024-12-20
Bone metastasis scintigram generation using generative adversarial learning with multi-receptive field learning and two-stage training
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文提出了一种基于生成对抗学习的骨转移闪烁扫描图像生成模型BMS-Gen 采用多感受野学习和两阶段训练策略,生成逼真且多样化的骨转移闪烁扫描图像 NA 开发一种自动化的数据生成方法,以扩充SPECT骨闪烁扫描图像的数据集 SPECT骨闪烁扫描图像 计算机视觉 NA 生成对抗学习 生成对抗网络(GAN) 图像 临床数据集
148 2024-12-20
Topology-preserving segmentation of abdominal muscle layers from ultrasound images
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文提出了一种新的深度学习算法,用于从超声图像中精确分割腹部肌肉层,以帮助麻醉师准确识别神经阻滞位置 本文的创新点在于提出了一种综合方法,通过保留分割的低秩特性来确保正确的拓扑结构,并结合语义特征提取模块、低秩重构模块和边缘重构模块来优化分割边界 本文的局限性在于仅在临床数据集上进行了测试,未来需要在更多样化的数据集上进行验证 本文的研究目的是开发一种能够准确分割腹部超声图像中肌肉层的深度学习算法,以辅助麻醉师定位神经阻滞区域 本文的研究对象是腹部超声图像中的肌肉层 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 临床数据集
149 2024-12-20
Benchmarking deep learning-based low-dose CT image denoising algorithms
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文提出了一个基准设置,用于评估低剂量CT图像去噪的深度学习算法,并揭示了当前方法的性能提升有限 提出了一个标准化的基准设置,以提高实验结果的可重复性和可验证性 本文仅评估了现有方法的性能,未提出新的去噪算法 评估和比较现有的深度学习低剂量CT图像去噪算法,并提出一个标准化的基准设置 低剂量CT图像去噪的深度学习算法 计算机视觉 NA 深度学习 NA 图像 NA
150 2024-12-20
A physics-informed deep learning framework for dynamic susceptibility contrast perfusion MRI
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文提出了一种基于物理信息的深度学习框架,用于分析动态磁化率对比灌注MRI数据,并高精度地恢复动态组织响应 本文创新性地使用了基于物理信息的神经网络(PINNs)来学习体素级别的组织响应函数(TRF),并通过总变差和弹性网络正则化来稳定网络输出 本文的局限性在于仅在模拟数据和高级别胶质瘤患者的体内数据上进行了验证,未来需要在更多疾病和更广泛的数据集上进行验证 提出一种新的方法来分析动态磁化率对比灌注MRI数据,以提高诊断和监测神经血管或神经肿瘤疾病的准确性 动态磁化率对比灌注MRI数据和高级别胶质瘤患者的灌注MRI检查 医学影像 神经肿瘤疾病 动态磁化率对比灌注MRI 基于物理信息的神经网络(PINNs) 图像 包括模拟数据和一组高级别胶质瘤患者的体内数据
151 2024-12-20
Multilevel network for large deformation image registration based on feature consistency and flow normalization
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文提出了一种基于特征一致性和流归一化策略的多层次网络架构FCNet,用于处理大变形图像配准问题 创新点在于引入了语义特征一致性约束和流归一化策略,逐步优化配准结果,并有效处理长距离空间关系 NA 实现大尺度变形的图像配准 医学图像中的大变形配准问题 计算机视觉 NA 深度学习 多层次网络架构 图像 EMPIRE10数据集包含20对训练、3对验证和7对测试的3D CT图像;IXI数据集包含408个训练、58个验证和115个测试的3D MR图像;内部数据集包含94个训练、3个验证和15个测试的3D MR图像
152 2024-12-20
Attention-enhanced multiscale feature fusion network for pancreas and tumor segmentation
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文提出了一种注意力增强的多尺度特征融合网络(AMFF-Net),用于从腹部扫描中分割胰腺和肿瘤 本文的创新点在于设计了残差深度注意力模块(RDAMs)和混合变换器模块(HTMs),并通过多尺度特征融合模块(MFFM)解决了胰腺和肿瘤大小不平衡的问题 NA 开发一种自动化且可靠的分割算法,用于从腹部扫描中准确分割胰腺和胰腺肿瘤 胰腺和胰腺肿瘤 计算机视觉 胰腺疾病 深度学习 CNN 图像 使用了公共的MSD数据集、NIH数据集和私有数据集进行评估
153 2024-12-20
Adaptive wavelet-VNet for single-sample test time adaptation in medical image segmentation
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文提出了一种自适应小波-VNet模型,用于医学图像分割中的单样本测试时适应 创新点在于将多尺度小波系数嵌入V-Net编码器,并结合混合目标函数动态调整空间和光谱特征,以提高模型在未见数据集上的分割准确性 本文未提及具体的局限性 提高深度学习模型在未见数据集上的分割准确性,特别是增强单样本测试时适应的效率和稳定性 肝脏和前列腺的3D MR图像分割 计算机视觉 前列腺癌 小波变换 VNet 图像 肝脏数据集:训练15个样本,验证5个样本,测试60个样本;前列腺数据集:训练22个样本,验证7个样本,测试116个样本
154 2024-12-20
Prediction of pathological complete response to chemotherapy for breast cancer using deep neural network with uncertainty quantification
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本研究探讨了使用深度神经网络结合不确定性量化方法,基于多时间点的动态对比增强磁共振(DCEMR)图像和临床数据,预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解(pCR) 本研究创新性地结合了多时间点的DCEMR图像和临床数据,使用卷积长短期记忆网络(LSTM)模型进行早期pCR预测,并量化了预测的不确定性,以帮助医生根据不确定性水平做出个性化的治疗决策 本研究的样本量相对较小,且仅基于I-SPY 2试验的数据,可能限制了模型的泛化能力 研究目的是探讨早期预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解(pCR)的可行性,并量化预测的不确定性,以优化个性化治疗管理 研究对象为参与I-SPY 2试验的624名乳腺癌患者,使用多时间点的DCEMR图像和临床数据 机器学习 乳腺癌 动态对比增强磁共振(DCEMR) 卷积长短期记忆网络(LSTM) 图像和临床数据 624名乳腺癌患者
155 2024-12-20
AI driven interpretable deep learning based fetal health classification
2024-Dec, SLAS technology IF:2.5Q3
研究论文 本文提出了一种基于深度学习的胎儿健康分类模型,用于将胎儿健康分为正常、可疑和病理性三类 本文的创新点在于提出了一个深度神经网络模型,并结合了批量归一化和dropout层以提高泛化能力,同时通过可解释的深度学习方法增强了模型的透明度和可解释性 本文的局限性在于仅使用了Cardiotocography数据,未来可以考虑引入更多类型的数据以进一步验证模型的泛化能力 本研究的目的是利用深度学习技术提高诊断过程的效率和有效性 本研究的对象是胎儿健康分类 机器学习 NA 深度学习 深度神经网络(DNN) 数据 使用了包含21个属性的数据集
156 2024-12-20
Prosthesis repair of oral implants based on artificial intelligenc`e finite element analysis
2024-Dec, SLAS technology IF:2.5Q3
研究论文 本文提出了一种基于人工智能和有限元分析(FEA)的口腔种植体修复新框架,旨在自动化和简化修复过程 创新点在于结合了人工智能和有限元分析,通过深度学习自动生成患者特定的3D有限元设计,并利用机器学习算法提供最佳修复策略 NA 开发一种自动化和简化的方法来修复口腔种植体,提高修复效率和个性化护理 口腔种植体的机械特性和应力分布 数字病理学 NA 有限元分析(FEA) 深度学习模型和机器学习算法 医学影像数据(CT或锥束CT数据) NA
157 2024-12-20
Dual-stage semantic segmentation of endoscopic surgical instruments
2024-Dec, Medical physics IF:3.2Q1
研究论文 本文提出了一种双阶段语义分割方法,用于内窥镜手术器械的分割 设计了一个双阶段模型,包括图像分类和器械分割,并引入了标志缓存机制和模糊检测模块,以提高连续帧中图像特征的利用效率 NA 开发一种方法来分割内窥镜视频中的手术器械,以提高机器人辅助脊柱内窥镜手术的安全性 内窥镜视频中的手术器械 计算机视觉 NA 深度学习 卷积神经网络 图像 分割数据集包括7456张训练图像、829张验证图像和921张测试图像;分类数据集包括2400张训练图像和600张验证图像
158 2024-12-20
Leveraging deep learning for identification and segmentation of "CAF-1/p60-positive" nuclei in oral squamous cell carcinoma tissue samples
2024-Dec, Journal of pathology informatics
研究论文 本文介绍了一种利用深度学习方法识别和分割口腔鳞状细胞癌组织样本中CAF-1/p60阳性细胞核的独特方法 本文创新性地采用了StarDist架构,结合多模态信息,实现了对口腔鳞状细胞癌细胞核中CAF-1/p60蛋白表达的自动化分析 NA 本文旨在利用深度学习和多模态信息,提高对口腔鳞状细胞癌中特定蛋白表达模式的自动化分析能力 本文的研究对象是口腔鳞状细胞癌组织样本中CAF-1/p60阳性细胞核 数字病理学 口腔鳞状细胞癌 深度学习 StarDist 图像 NA
159 2024-12-20
Earth Observation Data to Support Environmental Justice: Linking Non-Permitted Poultry Operations to Social Vulnerability Indices
2024-Dec, GeoHealth IF:4.3Q1
研究论文 本研究利用地球观测数据和深度学习技术,精确定位未获许可的家禽养殖场,并分析其与社会脆弱性指数的关系 首次利用地球观测数据和深度学习技术精确定位未获许可的家禽养殖场,并揭示其与社会脆弱性指数的关联 研究主要集中在北卡罗来纳州和美国南部及东南部地区,可能无法完全代表其他地区的状况 探讨未获许可的家禽养殖场对环境正义的影响,并提出改进数据质量的必要性 未获许可的家禽养殖场及其对社会脆弱性指数的影响 NA NA 深度学习 NA 地球观测数据 涉及北卡罗来纳州和美国多个地区的家禽养殖场数据
160 2024-12-19
The use of ChatGPT in the dermatological field: a narrative review
2024-Dec-18, Clinical and experimental dermatology IF:3.7Q1
综述 本文探讨了ChatGPT在皮肤病学领域的应用及其对皮肤健康管理的重塑 ChatGPT作为一种先进的语言模型,扩展了其在医疗和皮肤病学领域的应用,展示了其与皮肤病学的协同关系 本文主要为综述性质,缺乏具体的实验数据和深入的实证研究 探讨ChatGPT在皮肤病学中的应用及其对皮肤健康管理的影响 ChatGPT在皮肤病学中的应用及其效率、准确性以及相关的伦理和法律问题 NA NA NA ChatGPT NA NA
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