深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24103 篇文献，本页显示第 21981 - 22000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21981 | 2024-08-05 |
ChatGPT versus clinician: challenging the diagnostic capabilities of artificial intelligence in dermatology
2024-Jun-25, Clinical and experimental dermatology
IF:3.7Q1
DOI:10.1093/ced/llad402
PMID:37979201
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研究论文 | 本文研究了ChatGPT在皮肤科诊断中的能力 | 首次将ChatGPT的诊断能力与皮肤科医生进行比较 | ChatGPT在当前形式下未能显著提高初级或次级护理的诊断率 | 评估ChatGPT在医疗皮肤科病例中的诊断能力 | 对90名在皮肤科急诊诊所就诊的患者的匿名医疗信息进行分析 | 自然语言处理 | 皮肤病 | 深度学习技术 | NA | 临床信息 | 36名患者 |
| 21982 | 2024-08-05 |
Estimating mandibular growth stage based on cervical vertebral maturation in lateral cephalometric radiographs using artificial intelligence
2024-Jun-24, Progress in orthodontics
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40510-024-00527-1
PMID:38910180
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研究论文 | 本研究旨在利用人工智能通过侧位头影测量图估计下颌骨生长阶段。 | 提出了一种新的方法，将颈椎与下颌骨生长斜率直接相关联，区别于以往的常规CVM阶段命名。 | 研究仅限于200名样本，可能影响结果的广泛适用性。 | 研究旨在确定下颌骨生长阶段以优化正畸治疗时机。 | 研究对象为200名患者的侧位头影测量图像，包含108名女性和92名男性。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | CNN, ResNet-18 | 图像 | 200人，663幅图像 |
| 21983 | 2024-08-05 |
Image-based facial emotion recognition using convolutional neural network on emognition dataset
2024-06-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65276-x
PMID:38910179
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研究论文 | 本研究使用卷积神经网络从Emognition数据集中检测面部表情的情感。 | 研究扩展了深度学习在面部情感识别中的应用，并使用了包含十种目标情感的新数据集。 | 研究中可能存在的数据集偏差和面部表情的多样性限制了结果的普遍性。 | 研究目标是提高基于面部图像的情感识别的准确性。 | 研究对象为Emognition数据集中包含的十种情感的面部图像。 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | NA |
| 21984 | 2024-08-05 |
Enhancing automated vehicle identification by integrating YOLO v8 and OCR techniques for high-precision license plate detection and recognition
2024-Jun-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-65272-1
PMID:38909147
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研究论文 | 本论文提出了一种基于YOLO v8和OCR技术的高精度车牌检测与识别方法 | 通过集成YOLO v8深度学习方法和OCR技术，开发了一种创新的车牌检测与识别方法 | 所使用的数据集仅包含270张互联网图像，可能限制了模型的泛化能力 | 提升自动车辆识别系统的准确性和效率 | 通过计算机视觉和机器学习技术进行车牌的检测和字符识别 | 计算机视觉 | NA | YOLO v8，OCR | NA | 图像 | 270张图像 |
| 21985 | 2024-08-05 |
A Military Audio Dataset for Situational Awareness and Surveillance
2024-Jun-22, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03511-w
PMID:38909048
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研究论文 | 本文构建并介绍了一个新的军事音频数据集MAD，用于音频分类系统的训练和评估 | 提出了一个包含独特特征的军事音频数据集，填补了现有公共数据集的空白 | 数据集可能对特定军事活动的应用有限，且没有提供大规模的现实场景样本 | 旨在为音频分类系统提供一个适合的训练和评估数据集 | 涉及来自各种军事视频的音频样本，包含7类声源 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 音频 | 涉及8,075个音频样本 |
| 21986 | 2024-08-05 |
Efficient Training of Probabilistic Neural Networks for Survival Analysis
2024-Jun-21, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3417369
PMID:38905091
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研究论文 | 本文探讨如何在大数据集中高效训练深度概率生存模型 | 提出了三种概率方法（VI、MCD 和 SNGP）在生存分析中的有效性，并与传统的VI方法进行比较 | 非VI技术在生存分析的应用仍较少，方法的可推广性可能有限 | 研究如何在不增加模型复杂度的情况下，提高深度概率生存模型的训练效率 | 大规模数据集中的深度概率生存模型 | 机器学习 | NA | 变分推断（VI）、蒙特卡洛 dropout（MCD）、谱归一化神经高斯过程（SNGP） | NA | 数据集 | MIMIC-IV 数据集 |
| 21987 | 2024-08-05 |
A Principle Design of Registration-Fusion Consistency: Toward Interpretable Deep Unregistered Hyperspectral Image Fusion
2024-Jun-20, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3412528
PMID:38900617
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研究论文 | 该文章提出了一种统一的注册与融合模型，用于解决未注册高光谱图像融合中的挑战 | 提出了一种新的注册-融合一致性物理感知模型（RFCM），以及一种基于此模型的高光谱图像融合框架（MoE-PNP） | 研究中未提及模型在极端条件下的表现或其他类型图像的兼容性 | 旨在提高未注册高光谱图像和多光谱图像融合的可解释性和泛化能力 | 未注册的高光谱图像和多光谱图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MoE-PNP | 图像 | 在广泛的实验中评估性能，但具体样本数量未提及 |
| 21988 | 2024-08-05 |
An extensive analysis of artificial intelligence and segmentation methods transforming cancer recognition in medical imaging
2024-Jun-18, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad555b
PMID:38848695
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综述 | 本文深入分析了癌症识别中的人工智能和分割方法在医学成像中的转变 | 探讨了图像分割技术在癌症区域检测中的重要性，并评估了计算机辅助手段的最新研究进展 | 现有的图像分割方法在某些图像类型的应用上存在局限性 | 强调图像分割技术在医学成像中的重要性 | 主要研究不同癌症检测技术及其有效性 | 医学成像 | 癌症 | 计算机辅助诊断系统 | 卷积神经网络（CNN） | 医学图像 | 涉及大型数据集中的医学图像 |
| 21989 | 2024-08-05 |
Deep Representation Learning for Open Vocabulary Electroencephalography-to-Text Decoding
2024-Jun-18, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3416066
PMID:38889026
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研究论文 | 该文章提出了一种用于开放词汇脑电图解码的端到端深度学习架构 | 引入了一种基于BART语言模型和GPT-4句子细化模块的开放词汇EEG解码的新方法，提出了基于BERTScore的句子级评估指标 | 未探讨EEG信号嵌入语言模型.context及主观性对解码性能的影响 | 旨在改善开放词汇EEG信号解码的性能 | 研究对象为参与自然阅读任务的30名受试者的EEG记录 | 计算机视觉 | NA | 脑电图(EEG) | 深度学习架构 | EEG记录 | 30 |
| 21990 | 2024-08-05 |
Neuro-BERT: Rethinking Masked Autoencoding for Self-Supervised Neurological Pretraining
2024-Jun-18, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3415959
PMID:38889028
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研究论文 | 这篇文章提出了一个基于掩盖自编码的神经信号自监督预训练框架，称为Neuro-BERT。 | 创新点在于提出了傅里叶反演预测任务，通过遮掩输入信号的部分信息并预测缺失信息来进行自监督学习。 | 对特定数据集和任务的评估可能不完全代表其广泛适用性。 | 旨在利用神经信号推动深度学习在医疗诊断和脑机接口等领域的发展。 | 关注神经信号的自监督预训练模型。 | 机器学习 | NA | 傅里叶变换 | 变压器编码器 | 神经信号 | 在多个基准数据集上进行评估 |
| 21991 | 2024-08-05 |
VOGTNet: Variational Optimization-Guided Two-Stage Network for Multispectral and Panchromatic Image Fusion
2024-Jun-17, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2024.3409563
PMID:38885100
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研究论文 | 提出了一种变分优化引导的两阶段网络（VOGTNet）用于多光谱和全色图像融合 | 创新之处在于设计了一个双分支融合网络（DBFN）并使用变分优化方法提高了图像融合的性能，能够有效抵抗噪声和模糊 | 未提及具体的局限性 | 研究的目的是提高多光谱图像融合的空间和光谱分辨率 | 研究对象为含有噪声和模糊的多光谱和全色图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 双分支融合网络（DBFN） | 图像 | 使用含有噪声和模糊的数据集进行训练 |
| 21992 | 2024-08-05 |
RmdnCache: Dual-Space Prefetching Neural Network for Large-Scale Volume Visualization
2024-Jun-05, IEEE transactions on visualization and computer graphics
IF:4.7Q1
DOI:10.1109/TVCG.2024.3410091
PMID:38837917
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研究论文 | 本文提出了一种名为RmdnCache的深度学习预取方法，以优化大规模体积可视化中的数据流 | 创新性地结合了RNN和MDN网络进行预测，以减少输入延迟 | NA | 旨在减少大规模体积可视化中的输入延迟 | 3D科学数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | RNN和MDN | 体积数据 | 真实大规模体积数据集 |
| 21993 | 2024-08-05 |
Thermal mapping the eye: A critical review of advances in infrared imaging for disease detection
2024-Apr, Journal of thermal biology
IF:2.9Q1
DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.103867
PMID:38744026
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review | 对红外成像在眼病检测中的进展进行了关键性回顾 | 探讨了机器学习和深度学习算法在IRT眼科检查中的整合 | 未详细说明具体的限制因素 | 理解IRT在眼科检查中的应用、优势、局限性和最新发展 | 分析与眼科相关的红外热成像技术 | 数字病理学 | 干眼症、糖尿病视网膜病、青光眼、过敏性结膜炎和炎症疾病 | 红外热成像（IRT） | NA | 图像 | 192篇文献 |
| 21994 | 2024-08-07 |
Beyond the AJR: Deep Learning Shows Promise in the Detection of Retinal Hemorrhage on Pediatric Head CT
2024-04, AJR. American journal of roentgenology
DOI:10.2214/AJR.23.30096
PMID:37610781
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 21995 | 2024-08-05 |
METhodological RadiomICs Score (METRICS): a quality scoring tool for radiomics research endorsed by EuSoMII
2024-Jan-17, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-023-01572-w
PMID:38228979
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研究论文 | 提出了一种新的质量评分工具METRICS，以评估和提高放射组学研究的质量 | 首次提出基于专家意见的项目的重要性权重，并采用透明的方法来评估放射组学研究的质量 | N/A | 评估和提高放射组学研究的质量 | 国际专家小组对放射组学研究的质量进行评估 | 数字病理学 | N/A | N/A | N/A | N/A | 59名专家参与来自19个国家 |
| 21996 | 2024-08-05 |
Enhancing semantic segmentation in chest X-ray images through image preprocessing: ps-KDE for pixel-wise substitution by kernel density estimation
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0299623
PMID:38913621
|
研究论文 | 本研究提出了一种新的图像预处理技术ps-KDE，以提高胸部X光图像的深度学习语义分割效果 | ps-KDE通过基于图像像素在所有图像中的标准化频率来增强图像对比度，进而改善深度学习算法的性能 | 本研究的局限性在于所使用的数据集的异质性可能影响结果的普适性 | 研究深度学习算法在胸部X光图像中的器官分割效果 | 主要研究对象是心脏、左肺、右肺、左锁骨和右锁骨的分割 | 计算机视觉 | 肺癌 | ps-KDE | U-Net | 图像 | NA |
| 21997 | 2024-08-05 |
A novel approach for APT attack detection based on feature intelligent extraction and representation learning
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0305618
PMID:38913651
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研究论文 | 本研究提出了一种基于特征智能提取和表示学习的APT攻击检测新方法 | 提出的FIERL模型结合了BiLSTM深度学习网络和注意力网络，创新性地聚合和提取APT IP在网络流量中的异常行为 | 未提及具体的局限性 | 旨在实现对APT攻击活动的早期检测和预警 | 研究对象为APT IP与正常IP的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | BiLSTM | 网络流量数据 | NA |
| 21998 | 2024-08-05 |
The current landscape of machine learning-based radiomics in arteriovenous malformations: a systematic review and radiomics quality score assessment
2024, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2024.1398876
PMID:38915798
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系统评价 | 本文提供了关于动静脉畸形中使用的放射组学模型的全面总结 | 综合评估了采用机器学习的放射组学在动静脉畸形管理中的应用情况 | 所有纳入的研究均为回顾性，且没有进行外部验证 | 综述放射组学模型在动静脉畸形管理中的诊断、治疗、预后和预测结果的应用 | 动静脉畸形（AVM） | 机器学习 | NA | 放射组学 | NA | 医学影像 | 13个研究 |
| 21999 | 2024-08-05 |
Advancing precision rheumatology: applications of machine learning for rheumatoid arthritis management
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1409555
PMID:38915408
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评论 | 本文总结了机器学习在类风湿关节炎管理中的应用。 | 探讨了用于类风湿关节炎管理的诊断和预测模型，展示了多种数据模态的使用。 | 小样本量和缺乏多样化人群测试可能导致模型性能的高估，模型的过拟合和可解释性也存在挑战。 | 提升类风湿关节炎的管理，通过早期诊断和优化治疗。 | 研究当前机器学习在类风湿关节炎管理中的应用。 | 机器学习 | 类风湿关节炎 | 机器学习 | 监督学习和无监督学习 | 电子健康记录、影像和多组学数据 | 小样本量 |
| 22000 | 2024-08-05 |
Toward enhancement of antibody thermostability and affinity by computational design in the absence of antigen
2024 Jan-Dec, mAbs
IF:5.6Q1
DOI:10.1080/19420862.2024.2362775
PMID:38899735
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研究论文 | 本研究探讨了如何通过计算设计来提高抗体的热稳定性和亲和力 | 使用DeepAb深度学习模型进行抗体Fv结构的预测，以优化抗体变体，克服了通常不可靠的抗体-抗原复合物结构和对接方法的限制 | 研究依赖于单点实验深度突变扫描的数据，而缺乏对抗原的直接实验验证 | 研究抗体的发现和优化过程中的计算设计方法 | 针对抗母鸡卵白溶菌酶(HEL)的200个抗体变体 | 生物医学 | NA | 深度学习 | DeepAb | 序列数据 | 200个抗体变体 |