深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24409 篇文献，本页显示第 21781 - 21800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21781 | 2024-08-05 |
Unveiling the Potential: A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Applications in Ophthalmology and Future Prospects
2024-Jun, Cureus
DOI:10.7759/cureus.61826
PMID:38975538
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综述 | 本文综述了人工智能在眼科学领域的现状及未来前景 | 本文突出展示了人工智能在早期检测和诊断眼部疾病中的卓越表现，尤其是在个性化治疗和手术辅助等方面的潜力 | 尽管取得了许多进展，但面临数据隐私、监管障碍和伦理考虑等挑战 | 研究人工智能在眼科的应用及其改进眼健康的潜力 | 本文探讨了人工智能在多个眼科疾病中的应用，包括糖尿病性视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和青光眼 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习算法 | NA | 图像 | NA |
| 21782 | 2024-08-05 |
A study on deep learning model based on global-local structure for crowd flow prediction
2024-06-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63310-6
PMID:38824208
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研究论文 | 本文研究了一种基于全球-局部结构的深度学习模型，用于人群流动预测 | 提出了一种同时利用整体和按地点类型划分的人群流动数据的深度学习模型，考虑了数据的层次结构 | 现有的预测模型未考虑数据的层次结构，可能影响预测的全面性 | 提高人群流动预测的准确性，特别是针对各个子群体 | 针对不同性别、年龄和地点类型的人群流动进行研究 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 人群流动数据 | NA |
| 21783 | 2024-08-05 |
Cross-site validation of lung cancer diagnosis by electronic nose with deep learning: a multicenter prospective study
2024-May-10, Respiratory research
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s12931-024-02840-z
PMID:38730430
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研究论文 | 该研究评估了电子鼻与深度学习结合在肺癌诊断中的跨站点验证效果 | 提出了使用数据增强和微调方法提高电子鼻呼吸印记的跨站点验证能力 | 未能在训练模型直接应用于测试队列时取得理想效果 | 探索电子鼻在肺癌检测中的应用以及提高模型跨站点验证能力 | 包括231名参与者，涵盖肺癌患者、健康对照和其他疾病对照 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习, 数据增强 | NA | 呼吸印记 | 231名参与者，训练/验证组168名，测试组63名 |
| 21784 | 2024-08-05 |
Detecting Substance Use Disorder Using Social Media Data and the Dark Web: Time- and Knowledge-Aware Study
2024-May-01, JMIRx med
DOI:10.2196/48519
PMID:38717384
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研究论文 | 本研究分析了与药物使用和通过加密市场销售的阿片类药物相关的社交媒体帖子 | 使用最先进的深度学习模型和知识感知的双向编码器表示生成社交媒体帖子的情感和情绪 | 未详细提及该研究的具体局限性 | 旨在了解用户对社交媒体上毒品的看法及其情感反应 | 分析社交媒体数据中与合成阿片类药物相关的帖子 | 自然语言处理 | NA | 深度学习模型 | 知识感知的双向编码器表示模型 | 社交媒体帖子 | 提及分析了与芬太尼及其类似物的帖子，但没有具体样本量 |
| 21785 | 2024-08-05 |
Systematic identification and characterization of exon-intron circRNAs
2024-04-25, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.278590.123
PMID:38609186
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研究论文 | 本研究系统性地识别和表征了保留内含子的外显子-内含子环状RNA（EIciRNAs） | 提出了FEICP框架，有效检测高通量测序数据中的EIciRNAs，并揭示了CIRs和EIciRNAs的多种特征 | EIciRNAs的全球特征主要未被探索，缺乏生物信息学工具 | 研究EIciRNAs的特征及其在神经元分化中的功能 | 外显子-内含子环状RNA（EIciRNAs）及其生物生成 | 数字病理学 | NA | 高通量测序（HTS） | 深度学习分析 | NA | NA |
| 21786 | 2024-08-05 |
MetaAc4C: A multi-module deep learning framework for accurate prediction of N4-acetylcytidine sites based on pre-trained bidirectional encoder representation and generative adversarial networks
2024-01, Genomics
IF:3.4Q2
DOI:10.1016/j.ygeno.2023.110749
PMID:38008265
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研究论文 | 本文提出了一个先进的深度学习模型MetaAc4C，用于准确预测N4-acetylcytidine位点 | 通过结合预训练的双向编码器表示（BERT）、BLSTM架构及生成对抗网络，MetaAc4C在不平衡数据集上超越了现有的预测模型 | 现有的实验技术和计算方法在识别ac4C位点时存在成本效益和性能上的限制 | 提高对N4-acetylcytidine位点的准确识别，以深入理解其调控机制 | N4-acetylcytidine位点 | 计算机视觉 | NA | 生成对抗网络 (GAN) | 双向长短期记忆网络 (BLSTM) | RNA样本 | NA |
| 21787 | 2024-08-05 |
Large-Kernel Attention for 3D Medical Image Segmentation
2024, Cognitive computation
IF:4.3Q1
DOI:10.1007/s12559-023-10126-7
PMID:38974012
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的3D大内核注意力模块，用于多器官和肿瘤的准确分割 | 创新点在于将生物启发的自注意力和卷积相结合，以优化多器官和肿瘤分割的性能 | 没有提到特定的局限性 | 本研究的目的是提高3D医学图像中多器官和肿瘤的分割准确性 | 研究对象为MRI和CT扫描中的多个器官和肿瘤 | 计算机视觉 | 癌症 | 深度学习 | CNN | 医学图像 | 使用CT-ORG和BraTS 2020数据集进行评估 |
| 21788 | 2024-08-05 |
DeepSplice: a deep learning approach for accurate prediction of alternative splicing events in the human genome
2024, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2024.1349546
PMID:38974384
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研究论文 | 该文章介绍了一种基于深度学习的方法，用于准确预测人类基因组中的可变剪接事件。 | 创新点在于提出了深度剪接代码（DSC）模型，专门设计用于提高可变剪接事件的预测能力。 | 现有模型在突变存在的情况下捕捉可变剪接事件和实现高预测性能方面存在局限性。 | 研究目的是提高对可变剪接事件预测的准确性。 | 研究对象为人类基因组中的可变剪接事件。 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | 深度剪接代码（DSC） | 基因组数据 | NA |
| 21789 | 2024-08-05 |
Identifying primary tumor site of origin for liver metastases via a combination of handcrafted and deep learning features
2024-Jan, The journal of pathology. Clinical research
DOI:10.1002/cjp2.344
PMID:37822044
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研究论文 | 本文探讨了结合手工和深度学习特征识别肝转移肿瘤的原发肿瘤部位。 | 提出将手工提取的组织形态特征与深度学习分类器相结合，以改进肝转移肿瘤的原发部位识别。 | 研究样本量较小，且仅覆盖了特定类型的肿瘤。 | 旨在通过计算机提取特征来识别肝转移肿瘤的原发肿瘤部位。 | 175张切片（114名患者）的细胞特征，包括肿瘤细胞核的形态和图形特征以及细胞质纹理特征。 | 数字病理学 | 肝癌 | 手工和深度学习特征提取 | 随机森林分类器和深度学习网络 | 全切片图像 | 175张切片（114名患者） |
| 21790 | 2024-08-05 |
Brain Age Estimation from Overnight Sleep Electroencephalography with Multi-Flow Sequence Learning
2024, Nature and science of sleep
IF:3.0Q2
DOI:10.2147/NSS.S463495
PMID:38974693
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研究论文 | 本研究通过开发一种新型深度学习模型来改善脑龄估计 | 提出了一种基于多流学习的深度学习模型，结合了多种数据集，使用了一维Swin Transformer和卷积神经网络进行特征提取 | 需要进一步评估模型在不同年龄分布上的表现 | 开发准确的脑龄估计方法 | 使用 Overnight EEG 数据研究不同年龄段的脑龄 | 机器学习 | 神经病学疾病 | 脑电图（EEG） | Swin Transformer, 卷积神经网络 | 多导睡眠图（PSG） | 18,767个多导睡眠图，来自13,616名受试者 |
| 21791 | 2024-08-05 |
Impact of white matter hyperintensity volumes estimated by automated methods using deep learning on stroke outcomes in small vessel occlusion stroke
2024, Frontiers in aging neuroscience
IF:4.1Q2
DOI:10.3389/fnagi.2024.1399457
PMID:38974905
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研究论文 | 本研究评估了白质高强度（WMH）体积对小血管闭塞性中风（SVO）患者预后的影响 | 首次使用深度学习自动化方法评估WMH对SVO中风结果的影响 | 研究主要基于多中心注册数据库，可能存在选择偏倚 | 探讨WMH体积对SVO中风早期和延迟结果的影响 | 2013年8月至2022年11月期间的SVO中风患者 | 数字病理学 | 脑卒中 | 深度学习分割模型 | NA | 临床数据 | 1,718例SVO中风患者 |
| 21792 | 2024-08-07 |
Response to Letter Regarding the Article "Automated Segmentation of Intracranial Thrombus on NCCT and CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke Using a Coarse-to-Fine Deep Learning Model"
2023-12-29, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A8075
PMID:38164534
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21793 | 2024-08-05 |
Functional Outcome Prediction in Acute Ischemic Stroke Using a Fused Imaging and Clinical Deep Learning Model
2023-09, Stroke
IF:7.8Q1
DOI:10.1161/STROKEAHA.123.044072
PMID:37485663
|
研究论文 | 本研究通过融合深度学习模型的扩散加权成像和急性期临床信息，预测急性缺血性中风患者90天的预后。 | 提出了一种新型的融合深度学习模型，可以减少主观性和用户负担，提高急性缺血性中风预后的预测准确性。 | 依赖于特定的成像和临床数据，与其他可能影响结果的变量未进行全面考虑。 | 旨在通过早期急性缺血性中风信息来预测长达90天的临床预后。 | 640名经历急性缺血性中风的患者。 | 数字病理学 | 缺血性中风 | 深度学习 | 融合模型 | 影像和临床数据 | 640名急性缺血性中风患者 |
| 21794 | 2024-08-07 |
Regarding "Automated Segmentation of Intracranial Thrombus on NCCT and CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke Using a Coarse-to-Fine Deep Learning Model"
2023-09, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A7972
PMID:37591774
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21795 | 2024-08-05 |
Radiomic and deep learning characterization of breast parenchyma on full field digital mammograms and specimen radiographs: a pilot study of a potential cancer field effect
2023-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.4.044501
PMID:37426053
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研究论文 | 本研究探讨了乳腺组织的放射组学和深度学习特征与乳腺X线摄影图像之间的关系 | 首次将放射组学和深度学习特征应用于分析肿瘤与非肿瘤区域之间的潜在癌症场效应 | 本研究样本量较小，仅包括74名患者，可能影响结果的广泛适用性 | 研究乳腺X线摄影图像中的组织特征与潜在癌症场效应的关系 | 74名确诊为乳腺癌的女性患者的X线摄影图像和切除标本放射图像 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 放射组学 | 深度学习 | 图像 | 74名患者的乳腺X线摄影图像和32名患者的切除标本放射图像 |
| 21796 | 2024-08-07 |
Performance comparison of deep learning and machine learning methods in determining wetland water areas using EuroSAT dataset
2022-Mar, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-021-17177-z
PMID:34746985
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研究论文 | 本研究比较了基于深度学习和传统机器学习方法在利用EuroSAT数据集确定湿地水域方面的性能 | 提出使用1D卷积神经网络（CNN）在处理复杂和独特特征空间数据方面的优势，以及在图像预处理和标准化工具集成、抗噪声能力和图像局部变换方面的改进 | NA | 比较深度学习和机器学习方法在湿地水域分类中的性能 | 土耳其五个不同湿地的Sentinel-2图像中的水域 | 计算机视觉 | NA | 遥感 | CNN | 图像 | 使用EuroSAT数据集进行验证 |
| 21797 | 2024-08-05 |
DeepAlienorNet: A deep learning model to extract clinical features from colour fundus photography in age-related macular degeneration
2024-Aug, Acta ophthalmologica
IF:3.0Q1
DOI:10.1111/aos.16660
PMID:38345159
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研究论文 | 本研究旨在开发一个名为'DeepAlienorNet'的深度学习模型，以从彩色眼底摄影中自动提取年龄相关性黄斑变性(AMD)的临床特征 | 该模型具有高可解释性，能够生成突出相关图像区域的热图，减少了黑箱效应 | 没有明显的限制信息 | 研究旨在开发一个用于自动识别AMD临床特征的深度学习模型 | 研究对象为77岁及以上的法国个体，分析其眼底图像 | 数字病理学 | 年龄相关性黄斑变性 | 深度学习 | 多标签深度学习模型 | 图像 | 1178张图像 |
| 21798 | 2024-08-05 |
Imaging Analytics using Artificial Intelligence in Oncology: A Comprehensive Review
2024-Aug, Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain))
DOI:10.1016/j.clon.2023.09.013
PMID:37806795
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综述 | 本文讨论了人工智能在肿瘤学影像分析中的多面角色，重点介绍了深度学习的应用。 | 讨论了人工智能在癌症管理中的新应用，包括自动生成放射学报告及与影像学相关的放射组学。 | 当前临床使用的有效深度学习模型仍处于初级阶段。 | 探讨人工智能及深度学习在癌症护理中的应用，促进研究，以实现临床转化。 | 对人工智能在癌症检测、诊断及治疗反应预测中的应用进行综合评述。 | 计算机视觉 | 肿瘤 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 影像 | NA |
| 21799 | 2024-08-05 |
Developing tongue coating status assessment using image recognition with deep learning
2024-Jul-08, Journal of prosthodontic research
IF:3.2Q1
DOI:10.2186/jpr.JPR_D_23_00117
PMID:37766551
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研究论文 | 本研究构建了一个图像识别网络来评估舌苔状态 | 提出了一种基于深度学习的图像识别方法用于舌苔状态评估 | 未提及具体的局限性 | 评估舌苔状态的图像识别网络 | 251名和144名老年参与者的数字舌象照片 | 计算机视觉 | NA | YOLO v2，ResNet-50，ResNet-18 | 深度学习模型 | 图像 | 251名和144名老年人的数字舌象照片 |
| 21800 | 2024-08-05 |
Intelligent Gas Detection: g-C3N4/Polypyrrole Decorated Alginate Paper as Smart Selective NH3/NO2 Sensors at Room Temperature
2024-Jul-08, Inorganic chemistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1021/acs.inorgchem.4c01242
PMID:38917357
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研究论文 | 本文开发了一种基于石墨化氮化碳/聚吡咯装饰的海藻酸纸的灵活氨/氮氧化物传感器 | 该传感器具有较高的响应性、柔韧性以及在室温下工作的能力，同时解决了现有传感器的交叉灵敏度和检测限制问题 | 未提及传感器在极端环境下的表现或材料的长期稳定性 | 开发一种新的气体传感材料以提高氨和氮氧化物的检测能力 | 研究对象为氨和氮氧化物气体 | 数字病理学 | NA | 化学传感 | 深度学习模型 | 气体传感响应数据 | NA |