深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33929 篇文献，本页显示第 21541 - 21560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21541 | 2024-12-09 |
AcquisitionFocus: Joint Optimization of Acquisition Orientation and Cardiac Volume Reconstruction Using Deep Learning
2024-Apr-04, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24072296
PMID:38610507
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习模型，用于在心脏电影成像中联合优化采集方向和心脏体积重建 | 本文的创新点在于使用深度学习模型同时优化切片采集方向和心脏体积重建，以减少采集时间和提高数据质量 | NA | 评估在最小采集时间内整个心脏运动的形状重建质量 | 心脏体积形状和切片采集方向 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 多个心脏腔室的体积形状 | NA | NA | NA | NA |
| 21542 | 2024-12-09 |
Distribution-Agnostic Deep Learning Enables Accurate Single-Cell Data Recovery and Transcriptional Regulation Interpretation
2024-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202307280
PMID:38380499
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研究论文 | 本文开发了一种分布无关的深度学习模型Bis，用于准确恢复单细胞基因表达数据并解释转录调控 | Bis模型采用最优传输自动编码器，能够捕捉单细胞RNA测序数据的复杂分布，并通过正则化细胞嵌入空间来处理数据稀疏性 | NA | 解决单细胞RNA测序中基因表达值缺失的问题，并提高数据恢复的准确性 | 单细胞基因表达数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 自动编码器 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21543 | 2024-12-09 |
Deep learning-assisted low-cost autofluorescence microscopy for rapid slide-free imaging with virtual histological staining
2024-Apr-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.515018
PMID:38633074
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的低成本自荧光显微镜技术，用于快速无载玻片成像并实现虚拟组织学染色 | 使用低成本的发光二极管（LED）替代昂贵的紫外线激光器，并通过深度学习框架增强宽场显微镜成像效果 | NA | 改进组织学工作流程，降低成像成本并提高成像速度 | 无载玻片成像技术及虚拟组织学染色 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21544 | 2024-12-09 |
Improving the performance of supervised deep learning for regulatory genomics using phylogenetic augmentation
2024-03-29, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae190
PMID:38588559
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研究论文 | 本文探讨了使用进化相关序列进行数据增强以提高监督深度学习模型在调控基因组学中的性能 | 提出了一种名为进化增强的数据增强方法，通过引入其他物种的进化相关序列来提高模型性能 | 未提及 | 提高监督深度学习模型在调控基因组学中的性能 | 调控基因组序列及其功能 | 基因组学 | NA | 监督深度学习 | 深度学习模型 | 基因组序列 | 未提及具体数量 | NA | NA | NA | NA |
| 21545 | 2024-12-09 |
Infodemiology of Influenza-like Illness: Utilizing Google Trends' Big Data for Epidemic Surveillance
2024-Mar-27, Journal of clinical medicine
IF:3.0Q1
DOI:10.3390/jcm13071946
PMID:38610711
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研究论文 | 本研究利用Google Trends的大数据和气候变量，通过多重回归模型分析流感样疾病（ILI）的流行模式 | 本研究首次将Google Trends搜索数据与气候变量结合，用于预测流感样疾病的流行趋势，并发现温度是关键预测因素 | 本研究仅限于分析特定关键词和气候变量对ILI的影响，未考虑其他可能的影响因素 | 研究如何利用Google Trends和气候数据预测流感样疾病的流行趋势，以辅助政府决策 | 流感样疾病（ILI）的流行趋势及其与Google Trends搜索数据和气候变量的关系 | NA | NA | 多重回归分析 | ARIMA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21546 | 2024-12-09 |
Classifying forensically important flies using deep learning to support pathologists and rescue teams during forensic investigations
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0314533
PMID:39637032
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研究论文 | 本文提出使用计算机视觉和深度学习技术对法医重要蝇类进行分类，以支持法医调查和救援团队 | 利用深度学习模型对蝇类进行高效准确的分类，特别是在危机情况下使用无人机进行搜索 | NA | 开发一种深度学习模型，用于在法医昆虫学中对蝇类进行分类，以支持法医调查和救援行动 | 法医重要蝇类，包括Calliphoridae、Sarcophagidae、Rhiniidae及其属Chrysomya、Lucilia、Sarcophaga、Rhiniinae和Stomorhina | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MobileNetV3-Large和VGG19 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21547 | 2024-12-09 |
Effective feature selection based HOBS pruned- ELM model for tomato plant leaf disease classification
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0315031
PMID:39637070
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研究论文 | 本文提出了一种基于HOBS修剪的ELM模型，用于番茄植物叶片病害的实时分类 | 采用大象群优化算法选择相关特征，并结合HOBS和修剪的ELM优化网络参数，显著减少了计算复杂性和模型大小 | NA | 构建一种轻量级的卷积神经网络架构，用于番茄植物叶片病害的实时分类 | 番茄植物叶片的病害分类 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 8000张番茄植物叶片图像，涵盖10个不同类别 | NA | NA | NA | NA |
| 21548 | 2024-12-09 |
geodl: An R package for geospatial deep learning semantic segmentation using torch and terra
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0315127
PMID:39637071
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研究论文 | 介绍了一个名为geodl的R包，用于在R语言环境中进行地理空间深度学习语义分割 | geodl是首个在R语言中实现地理空间深度学习的包，基于torch和terra包，简化了软件环境需求 | NA | 开发一个在R语言中实现地理空间深度学习的工具包 | 地理空间数据和地球科学数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21549 | 2024-12-09 |
Managing linguistic obstacles in multidisciplinary, multinational, and multilingual research projects
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311967
PMID:39637194
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研究论文 | 本文通过实证方法探讨了多学科、多国和多语言研究项目中术语混淆的来源及其影响 | 本文通过对比两个不同团队的经验，识别并分类了术语障碍，并提出了六项改进建议 | 本文的建议基于单一经验，需要进一步讨论和测试 | 探讨多学科、多国和多语言研究项目中的术语障碍及其解决方案 | 多学科、多国和多语言研究团队中的术语障碍 | 自然语言处理 | NA | 深度学习（人工智能） | NA | 文本 | 两个团队的经验 | NA | NA | NA | NA |
| 21550 | 2024-12-09 |
A comprehensive review of the recent advances on predicting drug-target affinity based on deep learning
2024, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2024.1375522
PMID:38628639
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综述 | 本文综述了基于深度学习的药物-靶点亲和力预测的最新进展 | 深度学习在计算生物学中的应用，特别是药物-靶点亲和力预测方面的新方法 | NA | 帮助研究人员理解现有方法的优缺点，并开发高精度的药物-靶点亲和力预测工具 | 药物-靶点亲和力预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, RNN, Transformer, GNN | 序列和结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21551 | 2024-12-09 |
GSB: GNGS and SAG-BiGRU network for malware dynamic detection
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0298809
PMID:38635682
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研究论文 | 本文提出了一种基于GNGS和SAG-BiGRU网络的恶意软件动态检测方法 | 创新点在于使用GNGS算法构建新的平衡数据集，并通过SAG-BiGRU网络提取局部和全局特征，提高少数类别恶意软件的检测率 | NA | 解决恶意软件检测中数据分布不平衡问题，提高少数类别恶意软件的检测率 | 恶意软件及其变种的动态检测 | 机器学习 | NA | GNGS, SAG, BiGRU | SAG-BiGRU网络 | 数据集 | 使用阿里巴巴云数据集进行恶意软件多分类实验 | NA | NA | NA | NA |
| 21552 | 2024-12-09 |
Computational Language Modeling and the Promise of In Silico Experimentation
2024, Neurobiology of language (Cambridge, Mass.)
DOI:10.1162/nol_a_00101
PMID:38645624
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研究论文 | 本文讨论了基于深度学习的编码模型在语言神经科学中的应用，提出了一种新的计算实验范式 | 提出了基于深度学习的编码模型，结合了受控实验的可解释性和自然刺激实验的广泛适用性 | 讨论了该方法的优缺点，指出其局限性 | 探讨计算语言建模和计算机实验在语言神经科学中的潜力 | 语言神经科学中的实验范式 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 编码模型 | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21553 | 2024-12-09 |
Deep learning based tomosynthesis denoising: a bias investigation across different breast types
2023-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.6.064003
PMID:38074628
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的数字乳腺断层合成（DBT）去噪算法，并研究了其在不同乳腺类型中的潜在偏差 | 本文设计了一种基于物理驱动的数据增强方法和专门用于乳腺图像去噪的ReLU损失函数，以提高去噪效果 | 本文仅在临床和模拟数据上进行了测试，未涵盖所有可能的乳腺类型和剂量分布 | 评估深度学习去噪算法在不同乳腺类型中的有效性和公平性 | 数字乳腺断层合成（DBT）图像的去噪效果 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 编码器-解码器网络 | 图像 | 临床数据和模拟数据 | NA | NA | NA | NA |
| 21554 | 2024-12-09 |
In silico spectral libraries by deep learning facilitate data-independent acquisition proteomics
2020-01-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-019-13866-z
PMID:31919359
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的计算光谱库生成方法DeepDIA，用于数据独立采集（DIA）蛋白质组学分析 | DeepDIA能够生成与实验光谱库质量相当甚至更好的计算光谱库，并能直接从蛋白质序列数据库中构建光谱库，突破了依赖数据依赖采集（DDA）实验的限制 | NA | 开发一种新的方法来生成计算光谱库，以促进DIA蛋白质组学分析 | 人类血清样本中的肽和蛋白质 | 蛋白质组学 | NA | 数据独立采集（DIA） | 深度学习模型 | 蛋白质序列数据库 | 人类血清样本 | NA | NA | NA | NA |
| 21555 | 2024-12-08 |
Comparison of veterinarians and a deep learning tool in the diagnosis of equine ophthalmic diseases
2025-Jan, Equine veterinary journal
IF:2.4Q1
DOI:10.1111/evj.14087
PMID:38567426
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研究论文 | 比较兽医和深度学习工具在马眼科疾病诊断中的表现 | 开发了一种用于马眼科疾病诊断的深度学习工具，并评估了其在诊断准确性上与兽医的比较 | 诊断仅基于马眼的图像，无法评估眼睛内部情况 | 比较兽医和深度学习工具在马眼科疾病诊断中的准确性 | 马眼科疾病，特别是葡萄膜炎 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 40张马眼照片，其中10张健康，12张葡萄膜炎，18张其他疾病 | NA | NA | NA | NA |
| 21556 | 2024-12-08 |
Evaluating chemical effects on human neural cells through calcium imaging and deep learning
2024-Dec-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.111298
PMID:39634567
|
研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析了人诱导多能干细胞衍生的神经前体细胞在暴露于四种代表性化学物质后的钙动态变化 | 本研究开发了一种利用深度学习平台进行化学物质对人神经功能影响的初步筛选方法 | NA | 评估化学物质对人类神经细胞的影响 | 人诱导多能干细胞衍生的神经前体细胞 | 机器学习 | NA | 钙成像 | 深度学习模型 | 钙动态数据 | 暴露于不同浓度四种化学物质的人诱导多能干细胞衍生的神经前体细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 21557 | 2024-12-08 |
Sunflower-like self-sustainable plant-wearable sensing probe
2024-Dec-06, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.ads1136
PMID:39630896
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研究论文 | 研究介绍了一种向日葵状的植物可穿戴传感设备，利用太阳能实现植物汁液流动的长期监测 | 该设备采用折叠式太阳能板和柔性电子元件，实现了完全的能量自给自足，并开发了低能耗的光通信机制 | NA | 开发一种自给自足的植物可穿戴传感设备，用于长期监测植物健康 | 植物汁液流动 | NA | NA | 太阳能技术 | 深度学习算法 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21558 | 2024-12-08 |
Physics-guided deep learning for skillful wind-wave modeling
2024-Dec-06, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adr3559
PMID:39630901
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研究论文 | 本文提出了一种基于物理引导的深度学习方法，用于精确的风浪建模 | 该方法利用深度学习模型直接预测显著波高，无需波谱信息，显著降低了模型输入和输出的复杂性，并在个人计算机上实现了高效的全球显著波高建模 | NA | 提高风浪建模的准确性和效率 | 海面风浪 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 数值数据 | 全球范围内的显著波高数据，分辨率为0.5° × 0.5° × 1小时，覆盖1年 | NA | NA | NA | NA |
| 21559 | 2024-12-08 |
The data mining and high-performance network model of tourism electronic word of mouth for analysis of factors influencing tourists' purchasing behavior
2024-12-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-75794-3
PMID:39632882
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研究论文 | 本研究基于影响游客购买行为的因素，建立了一个深度学习模型，用于个性化旅游推荐，以提供更准确和个性化的旅游推荐 | 本研究结合了自然语言处理技术和高性能网络模型，构建了一个RNN-BP混合模型，用于分析和预测旅游电子口碑数据中的事件发生模式和影响因素，相比单一模型和传统机器学习预测模型，具有更高的准确性和预测能力 | NA | 研究目的是通过分析影响游客购买行为的因素，提供更准确和个性化的旅游推荐 | 研究对象包括游客、产品、口碑传播、价格等因素 | 自然语言处理 | NA | 自然语言处理 (NLP) | RNN-BP混合模型 | 文本 | 使用了Yelp数据集，包含多个旅游目的地的评分和评论数据 | NA | NA | NA | NA |
| 21560 | 2024-12-08 |
Revolutionizing healthcare: a comparative insight into deep learning's role in medical imaging
2024-12-04, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71358-7
PMID:39632902
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研究论文 | 本文探讨了深度学习在医学影像分析中的应用，特别是阿尔茨海默病MRI分类 | 提出了一种新的框架，结合云计算和深度学习模型，用于医学影像处理，并分析了不同模型的性能 | 文章未讨论特定疾病的数据集，这使得构建特定深度学习模型变得困难 | 研究深度学习在医学影像分析中的应用，并提出一种结合云计算的新框架 | 阿尔茨海默病的MRI影像分类 | 计算机视觉 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | CNN, VGG-16, 集成模型 | 影像 | 未明确提及样本数量 | NA | NA | NA | NA |