深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24162 篇文献，本页显示第 20841 - 20860 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20841 | 2024-08-07 |
Classification of brain tumor isocitrate dehydrogenase status using MRI and deep learning
2019-Oct, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.6.4.046003
PMID:31824982
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研究论文 | 本文提出了一种使用深度学习和T2加权磁共振成像（MRI）自动预测脑肿瘤异柠檬酸脱氢酶（IDH）状态的方法 | 首次展示了仅使用T2w MRI通过深度学习方法预测IDH突变状态的可行性 | 需要解决随机化过程中的数据泄露问题，以避免分类准确性的向上偏差 | 开发一种非侵入性的方法来预测脑肿瘤的IDH突变状态 | 脑肿瘤的IDH突变状态 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI | 二维密集连接模型 | 图像 | 260名受试者（120名高级别和140名低级别胶质瘤） |
| 20842 | 2024-08-05 |
Effect of MR head coil geometry on deep-learning-based MR image reconstruction
2024-Oct, Magnetic resonance in medicine
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mrm.30130
PMID:38647191
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研究论文 | 本研究探讨了在使用深度学习（DL）图像重建方法时，平行成像施加的几何线圈约束是否可以放宽。 | 本文章的创新点在于提出了相比传统非深度学习方法，深度学习图像重建方法在几何线圈设计约束方面的灵活性。 | 本研究的限制在于只对两种线圈配置进行了评估，未考虑其他可能影响重建性能的因素。 | 本文旨在比较深度学习方法与传统方法在MR图像重建中的表现，特别是在处理线圈重叠时的能力。 | 研究对象为不同几何配置的头部线圈，包括8通道和32通道线圈。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 20843 | 2024-08-07 |
Comment on "Utilizing deep learning for automated detection of oral lesions: A multicenter study"
2024-Sep, Oral oncology
IF:4.0Q2
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 20844 | 2024-08-05 |
A multiview deep learning-based prediction pipeline augmented with confident learning can improve performance in determining knee arthroplasty candidates
2024-Aug, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA
DOI:10.1002/ksa.12221
PMID:38713857
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研究论文 | 本文提出了一种基于多视图深度学习的膝关节置换预测管道，以确定合适的手术候选者 | 结合了YOLOv3、ResNet-18和自信学习的深度学习管道显著提高了对膝关节置换候选者的预测精度 | 外部验证集的样本较少，仅包含134个膝关节 | 开发和评估一个基于三视图X光片的膝关节置换预测管道 | 正在进行TKA、UKA或非手术干预的患者的X光和手术数据 | 计算机视觉 | 膝关节骨关节炎 | 深度学习 | 多视图卷积神经网络 | 图像 | 总共1779个膝关节 |
| 20845 | 2024-08-05 |
Accelerating Polymer Discovery with Uncertainty-Guided PGCNN: Explainable AI for Predicting Properties and Mechanistic Insights
2024-Jul-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00555
PMID:38953249
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研究论文 | 本研究提出了一种可解释的聚合物图卷积神经网络（PGCNN）模型，能够准确预测聚合物属性 | 结合了证据深度学习与PGCNN，定量预测的不确定性并通过不确定性引导的主动学习实现样本高效训练 | 研究中可能存在不足的数据和代表性编码问题 | 加速新聚合物的发现并提高对聚合物的机制理解 | 聚合物的不同属性及其单体组成 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图卷积神经网络（GCN） | 实验数据样本和RadonPy数据集 | 一百万个假设聚合物和来自实验的数据样本 |
| 20846 | 2024-08-05 |
Prediction of Vacuum Ultraviolet/Ultraviolet Gas-Phase Absorption Spectra Using Molecular Feature Representations and Machine Learning
2024-Jul-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00676
PMID:38938209
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research paper | 本文介绍了一种使用分子特征表示和机器学习预测气相真空紫外/紫外吸收光谱的方法 | 引入了新的分子特征（称为ABOCH）以更好地捕捉pi键合、芳香性和卤素化，显示出优于基于深度学习的方法的预测性能 | 研究中对比的方法主要集中在机器学习模型，未详细讨论量子化学方法的局限性 | 旨在开发一种高效的机器学习方法来预测气相真空紫外/紫外吸收光谱 | 以1397种挥发性和半挥发性化合物的分子结构和相应的吸收光谱为研究对象 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 随机森林回归 | 结构数据文件（.sdf）和吸收光谱 | 1397种挥发性和半挥发性化合物 |
| 20847 | 2024-08-05 |
Versatile Framework for Drug-Target Interaction Prediction by Considering Domain-Specific Features
2024-Jul-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00403
PMID:38976879
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研究论文 | 提出了一种通过考虑领域特定特征来预测药物-靶标相互作用的框架 | 通过结合领域通用和领域特定特征来增强DTI预测模型的泛化能力 | 未能访问未见领域的数据，限制了模型的适用范围 | 加速药物-靶标相互作用的预测，促进药物发现 | 药物-靶标相互作用的预测模型 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 集成模型 | 数据集 | 四个基准数据集 |
| 20848 | 2024-08-05 |
Enhancing Chemical Reaction Monitoring with a Deep Learning Model for NMR Spectra Image Matching to Target Compounds
2024-Jul-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00522
PMID:38979856
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习模型MatCS，用于根据NMR光谱图像直接预测目标化合物的结构 | 提出了一个创新的二元分类模型MatCS，以解决现有化学合成技术中结构阐明效率低的问题 | 当前方法在处理相似分子结构光谱时仍面临挑战，且对化学库的依赖可能限制其应用 | 提高化学反应监测的效率，直接预测NMR光谱与目标化合物结构之间的关系 | 针对NMR光谱图像和目标化合物的分子结构的预测 | 机器学习 | NA | NMR光谱分析，图注意网络，图卷积网络 | Graph Attention Networks，Graph Convolutional Networks，ResNet101 | 图像 | NA |
| 20849 | 2024-08-05 |
Docking Score ML: Target-Specific Machine Learning Models Improving Docking-Based Virtual Screening in 155 Targets
2024-Jul-22, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00072
PMID:38958413
|
研究论文 | 本文介绍了一种新颖的Docking Score ML，为针对155种靶标的虚拟筛选提供更准确的分子对接评分。 | 提出了一种基于超过200,000个对接复合物分析的机器学习模型，显著提高了虚拟筛选的准确性。 | 尚未讨论特定靶标外的应用效果以及可能存在的普适性不足。 | 旨在提高药物发现中的分子对接虚拟筛选的准确性。 | 重点分析了癌症治疗的155种已知靶标的分子对接复杂体。 | 机器学习 | 癌症 | 监督学习与深度学习 | 图卷积网络（GCN） | 生物活性数据 | 超过200,000个对接复合物来自155个靶标 |
| 20850 | 2024-08-05 |
Enhancing effort estimation in global software development using a unique combination of Neuro Fuzzy Logic and Deep Learning Neural Networks (NFDLNN)
2024-Jul-21, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2376703
PMID:39034534
|
研究论文 | 本文提出了一种结合神经模糊逻辑和深度学习神经网络的模型，以改进全球软件开发的工作量估算。 | 采用了杜鹃算法来提高NFDLNN模型的准确性和收敛性，并在行业项目数据的广泛验证中表现出色。 | 未提及具体的局限性 | 旨在提高全球软件开发中的项目规划和管理效率，特别是在成本估算和工作量分配方面。 | 研究对象为软件开发项目，侧重于成本和工作量的准确估算。 | 计算机科学 | NA | NFDLNN（神经模糊逻辑与深度学习神经网络） | NA | 行业项目数据 | 使用了多个工业项目的数据进行验证 |
| 20851 | 2024-08-05 |
High Resolution TOF-MRA Using Compressed Sensing-based Deep Learning Image Reconstruction for the Visualization of Lenticulostriate Arteries: A Preliminary Study
2024-Jul-20, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine
IF:2.5Q2
DOI:10.2463/mrms.mp.2024-0025
PMID:39034144
|
研究论文 | 本研究探讨了使用基于压缩感知的深度学习图像重建在时间飞行磁共振血管成像中观察透镜纹状动脉的可行性 | 引入压缩感知和深度学习相结合的重建方法，显著提高了透镜纹状动脉的可视化质量 | 样本量仅为五名健康志愿者，尚需大规模研究验证 | 提高时间飞行磁共振血管成像中透镜纹状动脉的可视化效果 | 健康志愿者的时间飞行磁共振血管成像图像 | 数字病理学 | NA | 压缩感知，深度学习 | NA | 图像 | 五名健康志愿者 |
| 20852 | 2024-08-05 |
[Development of a Deep Learning Model for Judging Late Gadolinium-enhancement in Cardiac MRI]
2024-Jul-20, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi
DOI:10.6009/jjrt.2024-1421
PMID:38897968
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研究论文 | 本研究验证了深度学习模型在心脏MRI影像中判断晚期钆增强心肌存在与否的有效性 | 通过卷积神经网络构建的学习模型展示了优异的预测准确性 | 受限于样本量和单一医院的数据，模型的泛化能力可能有所欠缺 | 研究深度学习模型在心脏MRI晚期钆增强图像中的应用 | 使用174张来自东京大学医院的心脏MRI晚期钆增强心肌短轴图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 图像 | 共涉及174张心脏MRI图像 |
| 20853 | 2024-08-05 |
A comprehensive survey on deep learning-based identification and predicting the interaction mechanism of long non-coding RNAs
2024-Jul-19, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae010
PMID:38576205
|
综述 | 本研究综合评述了深度学习在长非编码RNA（lncRNA）识别和交互机制预测中的应用 | 介绍了深度学习模型的概念，并探讨了多种流行的深度学习算法及其数据偏好 | 目前许多与lncRNA相关的研究人员缺乏对深度学习模型最新进展的了解 | 探索深度学习如何在lncRNA的功能研究中被应用 | 长非编码RNA及其在生物过程中的作用 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 序列数据 | NA |
| 20854 | 2024-08-05 |
DBPMod: a supervised learning model for computational recognition of DNA-binding proteins in model organisms
2024-Jul-19, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elad039
PMID:37651627
|
研究论文 | 本文介绍了一种计算方法DBPMod，旨在识别物种特异性的DNA结合蛋白。 | DBPMod使用了基于机器学习的方法，提高了对物种特异性DNA结合蛋白的识别准确性。 | 该研究可能在物种特异性预测中仍然存在一定局限性，特别是对于尚未进行充分研究的物种。 | 研究物种特异性的DNA结合蛋白识别的计算方法。 | 研究了包括秀丽隐杆线虫、果蝇、大肠杆菌、人类和小鼠在内的五种模式生物。 | 机器学习 | NA | 机器学习 | 浅层学习和深层学习 | NA | 五种模式生物 |
| 20855 | 2024-08-05 |
DeepWalk-aware graph attention networks with CNN for circRNA-drug sensitivity association identification
2024-Jul-19, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elad053
PMID:38061910
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的计算方法DGATCCDA，用于识别circRNA-药物敏感性关联 | 结合DeepWalk和图注意网络，形成深度Walk感知图注意网络，以有效捕获图结构的全局和局部信息 | 在生物研究中预测circRNA和药物敏感性关联的方法仍然存在时间消耗和成本高的局限性 | 开发一种新颖的计算方法以提高预测circRNA与药物敏感性关联的效率和准确性 | 研究对象为circRNAs和药物之间的关联 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度Walk感知图注意网络 | 特征信息 | 在5折交叉验证下测试，样本数量未具体说明 |
| 20856 | 2024-08-05 |
GAM-MDR: probing miRNA-drug resistance using a graph autoencoder based on random path masking
2024-Jul-19, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae005
PMID:38391194
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研究论文 | 本研究提出了GAM-MDR模型，以利用图自编码器和随机路径掩蔽技术预测miRNA-药物抗性 | 首次将随机路径掩蔽策略与图自编码器相结合用于推断miRNA-药物抗性 | 模型的效果可能受到数据采集过程中的错误影响 | 准确预测miRNA-药物抗性以促进miRNA治疗策略的成功 | miRNA和药物节点的表示及其在miRNA-药物网络中的关系 | 数字病理学 | NA | 图自编码器，随机路径掩蔽 | 图自编码器 | 公共数据集 | 多个公共数据集 |
| 20857 | 2024-08-05 |
DeepPRMS: advanced deep learning model to predict protein arginine methylation sites
2024-Jul-19, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae001
PMID:38267081
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研究论文 | 本研究提出了一种名为DeepPRMS的深度学习模型，用于预测蛋白质的精氨酸甲基化位点 | DeepPRMS结合了门控递归单元（GRU）和卷积神经网络（CNN）算法，以提取蛋白质序列中的顺序和空间信息 | 该研究依赖于独立测试数据集，可能未充分验证在其他数据集上的表现 | 研究预测蛋白质甲基化位点的方法，以促进相关研究和药物发现 | 研究对象为蛋白质的初级序列 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | GRU和CNN | 序列数据 | 基于独立测试数据集进行评估 |
| 20858 | 2024-08-05 |
A comprehensive review of deep learning-based variant calling methods
2024-Jul-19, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae003
PMID:38366908
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综述 | 本文综述了基于深度学习的变异检测方法的最新进展 | 探讨了深度学习在基因组数据中的应用，尤其是在小变异和结构变异检测方面的创新点 | 尽管概述了优点，但文中也指出了这些方法的局限性 | 研究基于深度学习的变异检测技术在个性化医学和诊断中的应用 | 关注基因组数据中的小变异和结构变异 | 数字病理 | NA | 深度学习 | NA | 基因组数据 | NA |
| 20859 | 2024-08-05 |
Inferring Cellular Contractile Forces and Work using Deep Morphology Traction Microscopy
2024-Jul-19, Biophysical journal
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.bpj.2024.07.020
PMID:39033326
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepMorphoTM的新型深度学习的牵引力显微技术，用于测量细胞收缩力。 | DeepMorphoTM通过只依赖细胞形状序列推断基底位移，避免了对特殊标记基底的需求，从而简化了实验过程。 | 尽管DeepMorphoTM提供了更简化的方法，但其对特定细胞形状的生物变异性的稳定性可能仍有待提高。 | 研究细胞收缩力的测量方法，从而改善对细胞行为调控作用的理解。 | 研究不同细胞类型及其在多种基底材料上的收缩力。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 涉及多个细胞类型和基底材料 |
| 20860 | 2024-08-05 |
The contribution of silencer variants to human diseases
2024-Jul-08, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-024-03328-1
PMID:38978133
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研究论文 | 本文分析了沉默子变体与人类疾病之间的关联 | 使用深度学习模型全面剖析了候选沉默子，发现其在与疾病相关变体中的重要性，并提出了新的机制解释 | 研究仅关注于候选沉默子变体，未涵盖其他调控元件的影响 | 揭示沉默子变体在各种人类疾病中的作用和机制 | 约280万候选沉默子和97个人体样本 | 机器学习 | 帕金森病、精神分裂症、1型糖尿病 | 深度学习 | NA | 基因组数据 | 97个样本 |