深度学习在生物医药领域中的应用
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新，已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价10元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 23937 篇文献，本页显示第 22301 - 22320 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 22301 | 2024-08-05 |
Novel Deep Learning Denoising Enhances Image Quality and Lowers Radiation Exposure in Interventional Bronchial Artery Embolization Cone Beam CT
2024-05, Academic radiology
IF:3.8Q1
DOI:10.1016/j.acra.2023.11.003
PMID:37989681
|
研究论文 | 本研究探讨了一种先进的深度学习去噪技术在介入支气管动脉栓塞的锥束CT成像中减少辐射剂量和提高图像质量的效果 | 引入了一种新的深度学习去噪软件，有效改善了图像质量并降低了辐射暴露 | 主观评估未能显著区分6秒和3秒的DLD质量 | 评估在介入支气管动脉栓塞过程中提高图像质量和降低辐射剂量的技术 | BMI 匹配的患者，这些患者接受了不同时间长度的BAE CBCT扫描 | 医学影像学 | NA | 深度学习去噪（DLD） | NA | 图像 | 60名患者 |
| 22302 | 2024-08-07 |
Corrigendum to: Development of a deep learning model for predicting critical events in a pediatric intensive care unit
2024-May, Acute and critical care
IF:1.7Q3
DOI:10.4266/acc.2023.01424.e1
PMID:38556908
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22303 | 2024-08-05 |
Research on a vehicle and pedestrian detection algorithm based on improved attention and feature fusion
2024-Apr-26, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2024255
PMID:38872558
|
研究论文 | 本文提出了一种基于增强YOLOv5s的道路目标检测算法，旨在提高复杂环境下对交通目标的准确识别 | 引入了加权增强极化自注意力机制（WEPSA）和加权特征融合网络（CBiFPN），提升了特征提取和语义信息表示 | 未明确指出文章的具体局限性 | 研究目标是提高自主驾驶技术中的车辆和行人检测准确性 | 研究对象为复杂背景下的道路交通目标 | 计算机视觉 | NA | YOLOv5s | NA | 图像 | 在KITTI、Cityscapes等开放源数据集上进行大量实验，具体样本数量未明确提及 |
| 22304 | 2024-08-05 |
[Research Progress in Data Acquisition and Intelligent Sensing Methods for Lumbar Electromyographic Signals]
2024-Mar-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation
DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.240014
PMID:38605608
|
研究论文 | 该论文回顾了不同传感器获取腰部肌电信号的进展 | 提出了无线传感器与深度学习算法结合的研究方向 | 未提及具体的实验数据或样本分析 | 分析和干预老年人低背痛的肌电信号 | 腰部肌电信号及其相关传感器 | 智能感知 | 老年疾病 | 生物电信号获取 | 深度学习算法 | 电生理信号 | NA |
| 22305 | 2024-08-05 |
D3EGFR: a webserver for deep learning-guided drug sensitivity prediction and drug response information retrieval for EGFR mutation-driven lung cancer
2024-Mar-27, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae121
PMID:38555474
|
研究论文 | 本研究建立了D3EGFR平台，以实现EGFR突变驱动的非小细胞肺癌药物敏感性预测和病例检索 | D3EGFR是首个实现所有已批准小分子药物的临床级药物反应预测的平台 | 研究可能缺乏对非EGFR突变驱动肺癌的适用性验证 | 旨在为EGFR突变驱动的非小细胞肺癌提供临床级药物推荐 | 包含来自1339名EGFR突变患者的临床病理特征和药物反应数据 | 数字病理学 | 肺癌 | 深度学习 | 深度学习模型D3EGFRAI | 临床数据 | 1339名EGFR突变患者 |
| 22306 | 2024-08-05 |
KDGene: knowledge graph completion for disease gene prediction using interactional tensor decomposition
2024-Mar-27, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae161
PMID:38605639
|
研究论文 | 本文提出了一种基于交互张量分解的生物知识图谱补全框架KDGene，用于疾病基因预测 | KDGene通过引入交互模块，改善了知识图谱中实体和关系嵌入的表达能力，从而提高对疾病相关基因的预测准确性 | 目前的表示学习技术在应用于领域特定的生物数据时性能仍然不尽如人意 | 旨在通过构建生物知识图谱来提高对疾病相关基因的预测能力 | 疾病及其相关的基因 | 计算机视觉 | 疾病基因 | 张量分解 | NA | 生物知识图谱 | 实验结果未提供具体样本数量 |
| 22307 | 2024-08-05 |
Artificial intelligence-guided detection of under-recognized cardiomyopathies on point-of-care cardiac ultrasound
2024-Mar-15, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.03.10.24304044
PMID:38559021
|
研究论文 | 本研究开发并验证了深度学习模型用于在床边心脏超声中检测未被充分诊断的心肌病 | 提出了一种新的适应性建模策略，以改善心脏超声图像的获取质量 | 研究主要基于回顾性病例数据，对于实时临床应用的验证不足 | 旨在提高对未被诊断的心肌病的识别率 | 基于大型美国医疗系统中不同医院的患者心脏超声数据进行研究 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习，卷积神经网络 (CNN) | 卷积神经网络 (CNN) | 视频 | 290,245个TTE视频和3,758个现实世界的POCUS视频 |
| 22308 | 2024-08-05 |
A novel lightweight deep learning approach for simultaneous optic cup and optic disc segmentation in glaucoma detection
2024-Mar-04, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2024225
PMID:38872528
|
研究论文 | 该文章提出了一种轻量级深度学习方法用于青光眼检测中的视杯和视盘的同时分割 | 创新点在于采用模糊学习和多层感知器来简化学习复杂性并提高分割准确性 | 未提及具体的限制 | 研究青光眼检测中的视杯和视盘的自动分割方法 | 视杯（OC）和视盘（OD）在眼底图像中的分割 | 数字病理学 | 青光眼 | 深度学习 | 多层感知器 | 图像 | 未提及具体的样本量 |
| 22309 | 2024-08-05 |
Investigation of the Binding Interaction of Mfsd2a with NEDD4-2 via Molecular Dynamics Simulations
2024-01-17, ACS chemical neuroscience
IF:4.1Q2
DOI:10.1021/acschemneuro.3c00791
PMID:38155530
|
研究论文 | 本文研究了Mfsd2a与NEDD4-2之间的结合相互作用，并通过分子动态模拟提供了结构基础 | 采用深度学习与分子动态模拟相结合的方法，获取了高质量的Mfsd2a结构及稳定的Mfsd2a/NEDD4-2-WW3相互作用模型 | 尚不清楚Mfsd2a与NEDD4-2结合的全面机制 | 旨在探讨Mfsd2a与NEDD4-2的结合相互作用 | 研究对象为Mfsd2a和NEDD4-2 | 分子生物学 | 神经疾病 | 分子动态模拟、深度学习 | NA | 结构数据 | 在氧-葡萄糖剥夺模型中验证了一个关键肽的抑制作用 |
| 22310 | 2024-08-05 |
Quantitative Prediction of Right Ventricular Size and Function From the ECG
2024-Jan-02, Journal of the American Heart Association
IF:5.0Q1
DOI:10.1161/JAHA.123.031671
PMID:38156471
|
研究论文 | 本研究利用深度学习和ECG分析预测右心室大小和功能 | 探索了通过深度学习进行ECG分析以评估右心室功能和大小，填补了传统方法的空白 | 研究限于UK Biobank和一个医疗系统的样本，可能影响结果的普遍适用性 | 研究深度学习在ECG分析中预测右心室功能和大小的能力 | 使用来自UK Biobank和多中心健康系统的患者数据进行模型训练和验证 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | NA | ECG | UK Biobank (n=42,938), MSHoriginal (n=3,019), MSHvalidation (n=115) |
| 22311 | 2024-08-05 |
Learning Attention in the Frequency Domain for Flexible Real Photograph Denoising
2024, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
IF:10.8Q1
DOI:10.1109/TIP.2024.3404253
PMID:38809730
|
研究论文 | 该文章提出了一种新的基于频率注意的方法来进行真实图像的去噪处理 | 本文创新性地引入了一种基于频率注意的框架，以全面表征多个频率通道的特征相关性 | 本文未提及具体的局限性 | 旨在解决当前基于CNN的去噪器在处理高频成分时的不足 | 主要研究真实图像去噪的效果和方法 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 频率注意去噪网络 (FADNet) | 图像 | 在多个真实相机基准数据集上进行评估 |
| 22312 | 2024-08-05 |
Application value of artificial intelligence algorithm-based magnetic resonance multi-sequence imaging in staging diagnosis of cervical cancer
2024, Open life sciences
IF:1.7Q3
DOI:10.1515/biol-2022-0733
PMID:38867922
|
研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习的多序列磁共振成像在宫颈癌分期诊断中的应用价值 | 提出了在DRN模型中加入特征增强层以提高宫颈癌MRI成像特征的信息，并评估了其诊断准确性 | 样本量仅为90例，可能限制研究的广泛适用性 | 探讨深度残差网络模型在宫颈癌分期诊断中的应用效果 | 90名在2019年8月至2021年5月间诊断为宫颈癌的患者 | 医学影像学 | 宫颈癌 | 磁共振成像 (MRI) | 深度残差网络 (DRN) | 医学影像 | 90例宫颈癌患者 |
| 22313 | 2024-08-05 |
Explaining deep learning-based representations of resting state functional connectivity data: focusing on interpreting nonlinear patterns in autism spectrum disorder
2024, Frontiers in psychiatry
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fpsyt.2024.1397093
PMID:38832332
|
研究论文 | 本研究开发了解释性变分自编码器模型，以分析自闭症谱系障碍中的静息态功能连接数据 | 引入了潜在贡献分数来解释变分自编码器识别的非线性模式 | 解释这些潜在表示仍然面临挑战 | 旨在提高对自闭症谱系障碍脑机制的理解 | 分析1150名参与者（601名健康对照和549名自闭症患者）的rs-fMRI数据 | 数字病理学 | 自闭症谱系障碍 | 变分自编码器（VAE） | NA | 静息态功能性磁共振成像数据（rs-fMRI） | 1150名参与者（601名健康对照，549名自闭症患者） |
| 22314 | 2024-08-05 |
Hate speech detection with ADHAR: a multi-dialectal hate speech corpus in Arabic
2024, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2024.1391472
PMID:38873176
|
研究论文 | 本文提出ADHAR，一个综合的阿拉伯语多方言、多类别仇恨言论语料库。 | ADHAR数据库维护了方言、类别和仇恨/非仇恨类之间的平衡，提供了一种无偏的评估方法。 | 本文没有提到样本的收集范围或其他可能的语料库限制。 | 研究阿拉伯语的仇恨言论检测。 | ADHAR语料库，包括现代标准阿拉伯语、埃及方言、黎凡特方言、海湾方言和马格里比方言。 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 经典模型和深度学习模型 | 文本 | 70,369个词 |
| 22315 | 2024-08-05 |
Deep Learning and Gastric Cancer: Systematic Review of AI-Assisted Endoscopy
2023-Dec-06, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics13243613
PMID:38132197
|
综述 | 本综述评估了深度学习在胃癌早期检测中的应用现状 | 探讨了深度学习在胃癌分类、检测和肿瘤特征评估中的潜力 | 主要集中于单中心研究和未披露的数据集，对结果的普适性产生影响 | 研究深度学习在胃癌前期、早期及相关病变分析中的应用 | 利用内镜图像检测胃肿瘤的深度学习算法 | 计算机视觉 | 胃癌 | 深度学习 | 多种深度学习技术 | 图像 | 42项研究 |
| 22316 | 2024-08-05 |
Integrative approaches based on genomic techniques in the functional studies on enhancers
2023-11-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad442
PMID:38048082
|
综述 | 本文综述了基于组学技术的增强子功能研究的整合方法 | 提出了多维组学数据整合的方法，以识别和表征未知增强子的功能及调控机制 | 多维组学数据由于复杂性和大量性，整合全基因组水平仍面临困难 | 探讨有效的增强子研究方法和数据整合技术 | 各种组学方法在增强子研究中的应用 | 数字病理学 | NA | 高通量测序技术 | 机器学习和深度学习 | 基因组数据 | NA |
| 22317 | 2024-08-05 |
Unraveling Neuronal Identities Using SIMS: A Deep Learning Label Transfer Tool for Single-Cell RNA Sequencing Analysis
2023-Nov-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.02.28.529615
PMID:36909548
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为SIMS的深度学习标签转移工具，用于单细胞RNA测序分析 | SIMS是一种数据高效的机器学习管道，可以在最小编码的情况下应用于新数据集，且在复杂数据集中能够高效、准确地进行细胞分类 | 可能在某些特定情况下对细胞类型的区分能力不足，具体条件未在摘要中详细说明 | 目标是提高单细胞数据集中的细胞标签转移和分类准确性 | 研究对象为成人大脑皮层和海马体中的细胞，以及发育过程中神经元亚型的预测 | 机器学习 | NA | RNA测序 | NA | 单细胞数据 | 涉及多个单细胞数据集，包括成人大脑皮层、海马体和皮层类器官 |
| 22318 | 2024-08-05 |
Explaining Deep Learning-Based Representations of Resting State Functional Connectivity Data: Focusing on Interpreting Nonlinear Patterns in Autism Spectrum Disorder
2023-Sep-13, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.09.13.557591
PMID:37745501
|
研究论文 | 本研究集中于解释自闭症谱系障碍中静息状态功能连接数据的深度学习模型表现 | 引入潜在贡献评分，解释由变分自编码器（VAE）识别的非线性模式 | 可能存在样本选择偏差，未考虑其他潜在影响因素 | 旨在创建可解释的VAE模型，利用静息状态fMRI数据研究自闭症谱系障碍 | 包括1150名参与者，其中601名为健康对照，549名为自闭症患者 | 数字病理学 | 自闭症谱系障碍 | 静息状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) | 变分自编码器 (VAE) | 脑部功能连接数据 | 1150个参与者（601名健康对照和549名自闭症患者） |
| 22319 | 2024-08-05 |
A Novel ECG-Based Deep Learning Algorithm to Predict Cardiomyopathy in Patients With Premature Ventricular Complexes
2023-08, JACC. Clinical electrophysiology
DOI:10.1016/j.jacep.2023.05.025
PMID:37480862
|
研究论文 | 本研究开发了一种深度学习算法，从12导联心电图中预测早期心室复合体患者的心肌病 | 本研究创新性地使用深度学习方法来预测PVC导致的心肌病，并表明该模型能够独立于PVC负担进行准确预测 | 本研究的一项限制是仅在一个医院进行内部训练和测试，外部验证也只在其他几家医院进行 | 该研究旨在通过深度学习模型预测PVC患者中的心肌病 | 研究对象为有记录的早期心室复合体患者，涉及383,514个心电图样本 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 多变量Cox模型 | 心电图 | 14,241个样本 |
| 22320 | 2024-08-05 |
Epistatic Features and Machine Learning Improve Alzheimer's Risk Prediction Over Polygenic Risk Scores
2023-Mar-15, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.02.10.23285766
PMID:36798198
|
研究论文 | 本文提出了一种新的遗传模型，通过结合表型交互特征和机器学习方法改善阿尔茨海默病的风险预测 | 创新点在于直接结合 SNP 位点之间的表型相互作用并使用机器学习模型进行风险估计 | 所研究的模型在新数据上的泛化能力仍需进一步验证 | 构建一种与 PRS 模型相比更精准的阿尔茨海默病风险预测模型 | 研究对象为晚发性阿尔茨海默病患者的遗传数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 机器学习 | 集成学习模型 | 遗传数据 | 与文献中的 PRS 模型相同的数据集 |