深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24188 篇文献，本页显示第 20821 - 20840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20821 | 2024-08-05 |
Accurately Predicting Spatiotemporal Variations of Near-Surface Nitrous Acid (HONO) Based on a Deep Learning Approach
2024-Jul-23, Environmental science & technology
IF:10.8Q1
DOI:10.1021/acs.est.4c02221
PMID:38982681
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研究论文 | 本文建立了一个深度学习模型来预测近地表亚硝酸（HONO）的时空变化 | 该研究首次将深度神经网络应用于HONO浓度预测，并提出了新的HONO形成机制 | 模型性能可能受到数据质量和可用性限制的影响 | 研究旨在准确预测HONO水平，以改善气象和空气质量模型的表现 | 研究对象为中国四个典型大都市群的常规空气质量和气象数据 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络（DNN） | 数值数据 | 四个典型大都市群的数据 |
| 20822 | 2024-08-05 |
EBC-Net: 3D semi-supervised segmentation of pancreas based on edge-biased consistency regularization in dual perturbation space
2024-Jul-23, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17323
PMID:39042373
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研究论文 | 提出了一种基于边缘偏置一致性正则化的3D半监督胰腺分割方法EBC-Net | 引入边缘优先知识及双扰动空间的概念，提高了胰腺图像分割的准确性 | 目前方法可能在分割其他器官或图像时表现不佳 | 解决有限标注数据和感兴趣区域边界模糊的问题 | 胰腺在增强CT中的图像 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | 深度学习 | EBC-Net | 3D医学图像 | NA |
| 20823 | 2024-08-05 |
Transfer learning for cross-context prediction of protein expression from 5'UTR sequence
2024-Jul-22, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae491
PMID:38864396
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研究论文 | 本文展示了一种简单的迁移学习方法，可以有效调节预训练的深度学习模型，用于预测Escherichia coli中不同背景下的蛋白质翻译速率 | 通过迁移学习方法解决了深度学习模型在不同遗传和实验背景下的泛化能力不足的问题 | 本研究的迁移学习方法可能对某些特定背景的适应性有限 | 提高基于模型的DNA序列设计的泛化能力 | E. coli中的5'非翻译区（5'UTR）序列 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | DNA序列数据 | 少量新测量 |
| 20824 | 2024-08-05 |
Reinventing gene expression connectivity through regulatory and spatial structural empowerment via principal node aggregation graph neural network
2024-Jul-22, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae514
PMID:38884259
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研究论文 | 本文提出了一种通过主节点聚合图神经网络重塑基因表达连接的新方法 | 采用了空间图神经网络的创新策略，结合监管和结构元素，以改善基因表达预测 | NA | 旨在预测基因表达并描述复杂的基因相互作用网络 | 人类基因组中的基因及其相互关系 | 计算机视觉 | NA | 图神经网络(GNN) | 主节点聚合模型 | 图结构数据 | NA |
| 20825 | 2024-08-05 |
Prediction of DNA methylation-based tumor types from histopathology in central nervous system tumors with deep learning
2024-Jul, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-024-02995-8
PMID:38760587
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研究论文 | 本文开发了一个深度学习模型，利用组织病理学图像预测中枢神经系统肿瘤的DNA甲基化类型 | 提出了DEPLOY模型，能从组织病理学图像中实现快速且准确的肿瘤分类 | DNA甲基化分析仍需时间，DEPLOY的应用仍受限于数据的可获取性 | 提高中枢神经系统肿瘤的诊断精度 | 针对1,796名患者的内部数据集和3个独立的外部测试数据集进行肿瘤分类 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 1796名患者的内部数据集和2156名患者的外部测试数据集 |
| 20826 | 2024-08-05 |
Magnetic Resonance Imaging Images Based Brain Tumor Extraction, Segmentation and Detection Using Convolutional Neural Network and VGC 16 Model
2024-07-01, American journal of clinical oncology
DOI:10.1097/COC.0000000000001097
PMID:38632686
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研究论文 | 本文讨论如何利用CNN模型从磁共振成像中提取、分割和检测脑瘤 | 提出了一种基于卷积神经网络的分类方法，提高了脑瘤分割的准确性 | 对于大规模数据的处理和训练可能依赖于复杂的优化算法 | 旨在探讨不同的脑瘤分割方法 | 研究对象为脑瘤的磁共振成像图像 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 数字图像处理和深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) 和 VGC 16模型 | 图像 | 使用来自'Brain web'的数据集的多幅磁共振成像图像 |
| 20827 | 2024-08-05 |
Deep Learning in Image-Based Plant Phenotyping
2024-Jul, Annual review of plant biology
IF:21.3Q1
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review | 本文回顾了深度学习在基于图像的植物表型分析中的应用 | 提出了利用深度学习分析大量图像数据以提高作物表型检测效率的研究 | 未详细探讨深度学习在所有植物表型研究中的实际应用效果 | 探讨深度学习如何改善植物表型数据的分析和应用 | 关注作物表型检测和深度学习技术的结合 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 20828 | 2024-08-05 |
Real-time non-invasive hemoglobin prediction using deep learning-enabled smartphone imaging
2024-Jul-01, BMC medical informatics and decision making
IF:3.3Q2
DOI:10.1186/s12911-024-02585-1
PMID:38951831
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研究论文 | 本研究介绍了一种使用深度学习和智能手机技术来准确估计血红蛋白水平的系统 | 提出了一种新颖、紧凑且高效的系统，消除了对补充设备的需求，提供了一种经济、快速且准确的血红蛋白检测方法 | 模型的R^2值相对较低，表明预测的准确性在某些情况下可能受限 | 研究旨在提供一种快速、便捷的血红蛋白浓度测量方法以支持医疗评估 | 研究对象为通过智能手机拍摄的眼部图像用以预测血红蛋白水平 | 数字病理学 | NA | 深度学习，智能手机成像 | EGE-Unet，DHA(C3AE) | 图像 | NA |
| 20829 | 2024-08-05 |
Image Quality Assessment Using Convolutional Neural Network in Clinical Skin Images
2024-Jul, JID innovations : skin science from molecules to population health
DOI:10.1016/j.xjidi.2024.100285
PMID:39036289
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研究论文 | 本文开发了一种图像质量分析工具，用于评估患者和初级保健医生提供的临床皮肤图像 | 使用深度学习模型，细化了VGG16模型以评估临床图像质量 | 用户可能需要捕获额外的图像，尽管这会在临床团队的工作负载和效率上有所改善 | 评估临床评估中获得的图像质量 | 来自2018年8月21日至2022年6月30日的患者和初级保健医生提供的图像 | 计算机视觉 | 皮肤病 | 深度学习 | VGG16 | 图像 | 300张额外的图像（来自患者和初级保健医生） |
| 20830 | 2024-08-05 |
Deep learning-enabled high-speed, multi-parameter diffuse optical tomography
2024-Jul, Journal of biomedical optics
IF:3.0Q2
DOI:10.1117/1.JBO.29.7.076004
PMID:39035576
|
研究论文 | 该文章展示了一种基于深度学习的高效多参数扩散光学断层成像方法 | 文章创新地结合了深度学习算法来加速扩散光学断层成像的重构过程，实现了实时成像 | 文章中未提及实际临床应用中的局限性 | 旨在展示利用深度学习重建三维吸收和散射系数以实现实时成像 | 研究对象为人类乳腺组织的光学成像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 频域扩散光学断层成像 (FD-DOT) | 深度学习模型 | 模拟和实验数据 | 300个模拟组织模型 |
| 20831 | 2024-08-05 |
Optimizing neurointerventional procedures: an algorithm for embolization coil detection and automated collimation to enable dose reduction
2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.4.044003
PMID:39035051
|
研究论文 | 本文提出了一种用于检测栓塞线圈的算法，旨在优化神经介入手术中的辐射剂量和图像质量 | 这是首次成功检测栓塞线圈并将检测结果集成到X射线血管造影系统中的方法，展现了更广泛的应用潜力 | 由于使用了上尺度的边界框，因此不需要实际重叠达到100%，可能影响结果的一致性 | 优化神经介入过程，提高图像质量并降低患者辐射剂量 | 研究重点是栓塞线圈在医学影像中的检测及自动准直 | 数字病理学 | NA | 深度学习，使用Faster R-CNN和RetinaNet | Faster R-CNN，ResNet-50 FPN，RetinaNet | 医学影像 | 经过五折交叉验证的验证数据和独立测试数据 |
| 20832 | 2024-08-05 |
Artificial intelligence in dentistry: A bibliometric analysis from 2000 to 2023
2024-Jul, Journal of dental sciences
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.jds.2023.10.025
PMID:39035285
|
研究论文 | 本研究提供了人工智能在牙科应用的全球趋势和研究热点的全面概述 | 这项研究通过文献计量分析展示了2000年至2023年牙科领域人工智能的快速发展和创新应用 | 该研究仅限于检索Web of Science核心合集中的文献，可能不包括所有相关研究 | 该研究旨在分析人工智能在牙科领域的应用和发展趋势 | 研究对象为2000年至2023年间发表的与牙科人工智能相关的文献 | 数字病理学 | 牙周病 | 文献计量分析 | 神经网络 | 文献 | 共识别出651篇文献 |
| 20833 | 2024-08-05 |
Protein language models enable prediction of polyreactivity of monospecific, bispecific, and heavy-chain-only antibodies
2024-Jul, Antibody therapeutics
DOI:10.1093/abt/tbae012
PMID:39036071
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于蛋白质语言模型的多反应性预测方法 | 这是首次将蛋白质语言模型应用于双特异性抗体和VHH-Fc的测定数据预测 | 未提及具体的模型局限性 | 开发计算模型以预测单特异性、双特异性和重链单抗的多反应性 | 面向单特异性抗体、双特异性抗体和单域Fc抗体的多反应性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 集成模型 | 抗体序列数据 | 大型抗体序列数据集 |
| 20834 | 2024-08-05 |
Changes in smile parameters after surgical-orthodontic treatment for skeletal Class III malocclusion
2024-Jul, Journal of dental sciences
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.jds.2024.02.021
PMID:39035340
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研究论文 | 本研究分析了接受外科正畸治疗的骨性III类错咬患者在微笑参数方面的变化 | 采用随机森林和决策树深度学习模型识别影响术后变化的因素 | 研究为回顾性，样本量较小，仅包含34名患者 | 分析骨性III类错咬患者在外科正畸治疗后的微笑参数变化 | 34名骨性III类错咬及单纯下颌前突的患者 | 数字病理学 | NA | 颅侧影测量 | 随机森林，决策树 | 影像 | 34名患者 |
| 20835 | 2024-08-07 |
A commentary on 'A CT-based multitask deep learning model for predicting tumor stroma ratio and treatment outcomes in patients with colorectal cancer: a multicenter cohort study'
2024-Jul-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001431
PMID:38661554
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 20836 | 2024-08-07 |
Author Correction: Prediction of recurrence risk in endometrial cancer with multimodal deep learning
2024-Jul, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-024-03126-z
PMID:38951637
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 20837 | 2024-08-05 |
Integration of deep learning and habitat radiomics for predicting the response to immunotherapy in NSCLC patients
2024-Jun-04, Cancer immunology, immunotherapy : CII
DOI:10.1007/s00262-024-03724-3
PMID:38833187
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研究论文 | 本研究构建了一个非侵入性模型，用于预测晚期非小细胞肺癌患者对免疫疗法的反应。 | 结合深度学习与栖息地放射组学的方法，在非小细胞肺癌患者中进行免疫疗法反应预测。 | 样本仅来自三个医疗中心，可能限制了模型的普适性. | 研究旨在构建预测免疫疗法反应的非侵入性模型。 | 研究对象为来自三家医院的晚期非小细胞肺癌患者。 | 数字病理 | 非小细胞肺癌 | 深度学习与栖息地放射组学 | 支持向量机（SVM） | 影像 | 训练组164名患者，测试组82名患者 |
| 20838 | 2024-08-05 |
DeepETPicker: Fast and accurate 3D particle picking for cryo-electron tomography using weakly supervised deep learning
2024-Mar-07, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-46041-0
PMID:38453943
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研究论文 | 本研究开发了DeepETPicker，一种用于从冷冻电子断层图中快速精确挑选颗粒的深度学习模型 | 该文章创新性地使用弱监督学习和轻量模型架构，降低手动标注负担并提升性能 | 自动颗粒挑选方法的采用仍然受到技术限制的限制 | 本研究旨在提高冷冻电子断层图中的颗粒挑选速度和准确性 | 研究对象为生物大分子的三维结构和从冷冻电子断层图中提取的颗粒 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 模拟和真实断层图的多个样本 |
| 20839 | 2024-08-05 |
CSXAI: a lightweight 2D CNN-SVM model for detection and classification of various crop diseases with explainable AI visualization
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1412988
PMID:39036360
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研究论文 | 本研究提出了一种基于CNN-SVM的轻量级模型，用于检测和分类各种农作物疾病 | 提出了一种轻量级的CNN-SVM混合模型，实现了较高的准确率和可视化解释 | 研究没有提及样本的数量和多样性，可能影响结果的普遍性 | 旨在提高农业作物疾病的识别和分类效率 | 针对草莓、桃子、樱桃和大豆四种经济作物分类10类疾病 | 计算机视觉 | 农作物疾病 | CNN-SVM | CNN | 图像 | NA |
| 20840 | 2024-08-05 |
Deep learning-enabled classification of kidney allograft rejection on whole slide histopathologic images
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1438247
PMID:39034991
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习系统，用于自动评估肾移植物活检的全视图图像，检测和亚分类排斥反应。 | 首次利用多实例学习的深度学习模型进行肾移植物活检的排斥反应检测、亚分类及预后预测。 | 未提及外部数据集的验证以及模型在临床环境中的应用局限性。 | 旨在提高肾移植物排斥反应的诊断准确性和一致性。 | 分析肾移植物活检的全视图图像以检测和预测排斥反应。 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 多实例学习，卷积神经网络（CNN） | 多实例学习模型 | 图像 | 来自302个肾移植物活检的906个全视图图像 |