深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 23937 篇文献，本页显示第 20321 - 20340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20321 | 2024-08-05 |
Highly Accurate and Precise Automated Cup-to-Disc Ratio Quantification for Glaucoma Screening
2024 Sep-Oct, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100540
PMID:39051045
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研究论文 | 本文旨在开发和验证一种基于深度学习的算法，以自动确定视网膜图像中的杯盘比（CDR） | 提出了一种深度学习算法来提高CDR的自动评估准确性和效率 | 在青光眼筛查中，CDR阈值的确定可能受其他临床参数的影响 | 提升青光眼筛查中CDR的自动评估准确性 | 来自英国生物银行（UKBB）、Drishti_GS和EyePACS的181,768幅视网膜图像 | 数字病理学 | 青光眼 | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 181,768幅视网膜图像 |
| 20322 | 2024-08-05 |
Deep learning-based flocculation sensor for automatic control of flocculant dose in sludge dewatering processes during wastewater treatment
2024-Aug-15, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2024.121890
PMID:38870864
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的图像传感器，用于在污水处理过程中自动控制絮凝剂的投加剂量 | 提出了一种新型的絮凝度测量传感器，采用了深度学习技术并比较了多种模型的性能 | 在进行絮凝测试时仅使用了实验室规模的两种污泥样本，可能未能涵盖所有实际情况 | 旨在开发一种自动控制絮凝剂投加的传感器以提高污水处理的效率 | 使用的研究对象包括过量污泥及其与原污水的混合物 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络，视觉变换器，多层感知器 | 图像 | 实验室规模的两种污泥样本 |
| 20323 | 2024-08-05 |
Clinical domain knowledge-derived template improves post hoc AI explanations in pneumothorax classification
2024-Aug, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2024.104673
PMID:38862083
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研究论文 | 提出了一种基于模板的方式来改进肺气肿分类中AI模型的后期解释 | 通过将肺气肿的临床知识纳入AI模型的解释中，提升了解释的质量 | 未提及具体限制 | 提高肺气肿诊断中AI模型解释的清晰度 | 采用深度学习模型分析肺气肿的医学图像 | 数字病理学 | 肺气肿 | 深度学习 | VGG-19 和 ResNet-50 | 医学图像 | 两个真实世界数据集 (SIIM-ACR 和 ChestX-Det) 的多个样本 |
| 20324 | 2024-08-05 |
An automated approach for real-time informative frames classification in laryngeal endoscopy using deep learning
2024-Aug, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery
IF:1.9Q2
DOI:10.1007/s00405-024-08676-z
PMID:38698163
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研究论文 | 本研究展示了深度学习在喉镜检查中自动选择信息丰富框架的可行性 | 研究展示了一种实时的深度学习模型，该模型能够在喉镜检查中自动选择信息丰富的图像框架 | NA | 本研究旨在提高喉镜检查中图像选择的自动化和有效性 | 使用深度学习模型对喉镜图像进行分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet-50 | 图像 | 内部数据集5147张图像和外部测试集646张图像 |
| 20325 | 2024-08-05 |
Knowledge-driven deep learning for fast MR imaging: Undersampled MR image reconstruction from supervised to un-supervised learning
2024-Aug, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30105
PMID:38624162
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评论 | 本文回顾了知识驱动的深度学习在快速MRI中的应用和挑战 | 介绍了知识驱动的深度学习方法从监督学习到非监督学习的转变，提出了一些显著的解决方案 | 对不同成像应用场景的深入研究和解决方案可能有限 | 探讨快速MRI中知识驱动深度学习面临的挑战及其解决方案 | MRI图像重建及其与知识驱动方法的结合 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | NA |
| 20326 | 2024-08-05 |
A natural inhibitor of diapophytoene desaturase attenuates methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) pathogenicity and overcomes drug-resistance
2024-Aug, British journal of pharmacology
IF:6.8Q1
DOI:10.1111/bph.16377
PMID:38604611
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研究论文 | 本文探讨了天然抑制剂alnustone对MRSA致病性的抑制作用及其克服耐药性的机制 | 利用深度学习技术构建了diapophytoene desaturase的三维结构并发现alnustone作为一种有效的抑制剂 | 对staphyloxanthin生物合成酶的生物结构特征和抑制剂与蛋白质之间的分子机制的理解有限 | 研究天然抑制剂如何对抗耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）感染 | 主要研究对象为耐甲氧西林金黄色葡萄球菌及其相关的生物合成途径 | 数字病理学 | 耐甲氧西林金黄色葡萄球菌感染 | 深度学习，分子建模，位点定向突变，生物层干涉法（BLI） | NA | 转录组数据 | 小鼠模型中的MRSA菌株 |
| 20327 | 2024-08-07 |
Harnessing the deep learning power of foundation models in single-cell omics
2024-Aug, Nature reviews. Molecular cell biology
DOI:10.1038/s41580-024-00756-6
PMID:38926531
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 20328 | 2024-08-05 |
Ultralow-Power Single-Sensor-Based E-Nose System Powered by Duty Cycling and Deep Learning for Real-Time Gas Identification
2024-Jul-26, ACS sensors
IF:8.2Q1
DOI:10.1021/acssensors.4c00471
PMID:38857120
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研究论文 | 本研究提出了一种新颖的超低功耗单传感器电子鼻系统用于实时气体识别 | 与传统的传感器阵列电子鼻系统相比，该系统通过使用单一的金属氧化物半导体传感器和占空比循环技术实现了显著降低的功耗和成本 | 本研究可能未考虑不同环境条件对传感器性能的影响 | 旨在开发一种高效能、低功耗的实时气体识别系统 | 研究对象是五种不同类型的气体及其浓度 | 机器学习 | NA | 占空比控制 | 卷积神经网络 | 气体浓度数据 | 五种气体 |
| 20329 | 2024-08-05 |
A deep learning-based method for the detection and segmentation of breast masses in ultrasound images
2024-Jul-26, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad61b6
PMID:38986480
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于超声图像中乳腺肿块的检测和分割 | 本研究开发了一种结合YOLOv5网络和Global-Local策略的新型卷积神经网络框架 | 本研究未提及算法在其他类型的医学影像中的适用性 | 本研究旨在提高超声图像中乳腺肿块的检测和分割的准确性 | 研究对象为乳腺超声图像中的肿块 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 本研究使用了包含28,477张乳腺超声图像的USTC数据集进行训练和测试 |
| 20330 | 2024-08-05 |
A fourfold-objective-based cloud privacy preservation model with proposed association rule hiding and deep learning assisted optimal key generation
2024-Jul-26, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2378836
PMID:39054942
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研究论文 | 本文提出了一种云环境中的隐私保护模型，旨在处理敏感数据 | 创新点在于提出了基于四个目标的混合优化方法和深度学习的调优密钥生成机制 | 尚未提及该研究的具体局限性 | 研究目的是为云环境中的敏感数据提供有效的隐私保护 | 研究对象是云环境中的敏感数据 | 计算机视觉 | NA | LSTM, MUAOA | LSTM | NA | NA |
| 20331 | 2024-08-05 |
Efficient determination of Born-effective charges, LO-TO splitting, and Raman tensors of solids with a real-space atom-centered deep learning approach
2024-Jul-25, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal
DOI:10.1088/1361-648X/ad64a2
PMID:39019077
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研究论文 | 本文介绍了一种名为radnet的深度神经网络框架，能够准确预测固体中的极化和电子介电常数张量 | 提出了一种新的深度学习方法，解决了现有机器学习模型在周期性系统中对拉曼预测的限制 | 未提及具体的局限性 | 旨在提高固体中拉曼预测的准确性和效率 | 研究对象包括GaAs和BN材料 | 机器学习 | NA | 深度卷积神经网络 | 深度神经网络 | 固体材料的电子介电常数张量和拉曼光谱 | 两个典型示例: GaAs和BN |
| 20332 | 2024-08-05 |
Precise Localization for Anatomo-Physiological Hallmarks of the Cervical Spine by Using Neural Memory Ordinary Differential Equation
2024-Jul-25, International journal of neural systems
IF:6.6Q1
DOI:10.1142/S0129065724500564
PMID:39049777
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研究论文 | 本文提出了一种用于颈椎解剖生理标志精准定位的深度神经网络架构 | 创新性地采用神经记忆常微分方程，并引入多分辨率聚焦模块以提高关键点预测精度 | 在处理医疗图像时，算法仍然受到颈椎数据集固有变异性的限制 | 改善颈椎生理解剖关键点的定位精度 | 专注于颈椎X光图像中的关键点定位 | 计算机视觉 | NA | 神经记忆常微分方程 | 深度神经网络 | 图像 | 包含经过骨科专家注释的X光图像的数据集 |
| 20333 | 2024-08-05 |
Relationship evolution shapes inter-brain synchrony in affective sharing: The role of self-expansion
2024-Jul-25, Brain structure & function
IF:2.7Q3
DOI:10.1007/s00429-024-02841-0
PMID:39052095
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研究论文 | 这项研究探讨了人际关系的发展如何影响非语言社会情感互动中的脑间同步现象 | 通过采用基于EEG的超扫描技术，探讨了自我扩展模型在社交互动中的适用性，并发现随着关系的发展，脑间耦合发生了变化 | 该研究的样本规模和人际关系的多样性未被详细说明 | 研究人际关系演变对社交互动中脑间同步性的影响 | 被试的二人组在七个月时间内的社交互动 | 自然语言处理 | NA | EEG超扫描技术 | 深度学习模型 | 脑电图 数据 | 二人组，在七个月内的互动 |
| 20334 | 2024-08-05 |
A practical machine learning approach for predicting the quality of 3D (bio)printed scaffolds
2024-Jul-25, Biofabrication
IF:8.2Q1
DOI:10.1088/1758-5090/ad6374
PMID:39008994
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研究论文 | 本文利用机器学习方法预测3D（生物）打印支架的质量 | 提供了关于3D打印支架的最全面的开源数据集，并运用多种人工智能技术进行分析 | 缺乏更广泛的应用案例来验证模型的普适性 | 解决人工智能在组织工程中的数据不足问题 | 1171个不同生物材料制成的3D打印支架，涉及多种细胞系和打印条件 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | 全连接神经网络 | 数据集 | 1171个支架样本，涵盖60种生物材料和49种细胞系 |
| 20335 | 2024-08-05 |
Neural activity shaping in visual prostheses with deep learning
2024-Jul-25, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad6186
PMID:38986450
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研究论文 | 这篇文章提出了一种基于深度学习的无模型神经活动塑形方法，用于视觉假体的刺激模式定义 | 提出了一种新的无模型解决方案，利用人工神经网络进行神经活动塑形，能在不同视网膜模型中高效适用 | 无具体提及实验数据规模或样本多样性的问题 | 提升视网膜假体用户的视觉体验，通过改进刺激模式来实现更精确的神经激活控制 | 视网膜假体的多极刺激模式，尤其是通过神经响应进行指导的刺激 | 数字病理学 | NA | 人工神经网络（ANN） | NA | 自然图像数据 | 使用了从植入物收集的数据和大型自然图像数据集 |
| 20336 | 2024-08-05 |
Deep learning-based automated measurement of cervical length in transvaginal ultrasound images of pregnant women
2024-Jul-25, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3433594
PMID:39052464
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的自动化宫颈长度测量方法 | 创新点在于开发了CL-Net网络，结合了专家的解剖知识来识别宫颈 | 尚未解决所有低信噪比和对比度低的问题 | 提高宫颈长度测量的可靠性和可重复性 | 使用经阴道超声图像对孕妇的宫颈进行测量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CL-Net | 图像 | NA |
| 20337 | 2024-08-05 |
Comparing Artificial Intelligence-Based Versus Conventional Endotracheal Tube Monitoring Systems in Clinical Practice
2024-Jul-24, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI240230
PMID:39049336
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研究论文 | 本文研究了基于人工智能的气管插管监测系统与传统监测系统的比较 | 提出了一种基于深度学习的人工智能监测系统，用于实时监测气管插管的位移 | 随机交叉实验的具体实施细节未详细说明 | 评估基于人工智能的监测系统在临床气管插管监测中的有效性 | 气管插管的位移监测 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA |
| 20338 | 2024-08-05 |
Deep Learning for Predicting Phlebitis in Patients with Intravenous Catheters
2024-Jul-24, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI240231
PMID:39049337
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研究论文 | 本研究提出了一种深度学习模型来预测有外周静脉导管插入的患者的静脉炎 | 开发的深度学习模型在各种机器学习模型中表现优越，显示出更高的准确性和AUC | NA | 早期检测静脉炎，改善患者结果和医疗效率 | 714,593次患者入院和PIVC事件的数据分析 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 电子健康记录数据 | 27,532次入院和70,293次PIVC事件 |
| 20339 | 2024-08-05 |
MI-CSBO: a hybrid system for myocardial infarction classification using deep learning and Bayesian optimization
2024-Jul-24, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2024.2382817
PMID:39049553
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研究论文 | 本文提出了一种新的混合方法MI-CSBO，用于心肌梗死分类 | 引入了使用频谱图和贝叶斯优化的混合方法进行心肌梗死分类 | 缺乏对比其他方法的详细评估 | 提高心肌梗死的早期诊断准确性 | 使用PTB数据库中的ECG信号进行分析 | 计算机视觉 | 心肌梗死 | 频谱图, 贝叶斯优化 | 深度残差CNN | ECG图像数据 | 使用PTB数据库的ECG信号数据集 |
| 20340 | 2024-08-05 |
Deep Learning Used with a Colorimetric Sensor Array to Detect Indole for Nondestructive Monitoring of Shrimp Freshness
2024-Jul-24, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c04223
PMID:38980942
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研究论文 | 该研究开发了一种基于深度学习的颜色传感器阵列，用于无损监测虾的新鲜度 | 通过使用色谱传感器阵列和深度学习技术，实现了对虾中新鲜度指示物吲哚的定量分析 | 该研究可能未考虑其他因素影响色变化的复杂性 | 开发一种有效的监测虾新鲜度的方法 | 主要研究对象为虾的新鲜度和相关的吲哚浓度 | 数字病理学 | NA | 色谱传感器 | DCNN | 图像 | 研究中使用的样本量未具体说明 |