深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 23937 篇文献，本页显示第 22321 - 22340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 22321 | 2024-08-05 |
nBEST: Deep-learning-based non-human primates Brain Extraction and Segmentation Toolbox across ages, sites and species
2024-Jul-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120652
PMID:38797384
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研究论文 | 本研究提出了一个针对非人类灵长类动物脑部MRI的深度学习处理工具nBEST | nBEST通过终身学习和创新的3D U-NeXt架构，能够灵活整合来自不同NHP种群的数据 | 无明确限制信息 | 开发专为非人类灵长类动物设计的脑部MRI处理工具 | 1,469个来自11种不同NHP的脑部MRI扫描数据 | 计算机视觉 | 无明确疾病类别 | 深度学习 | 3D U-NeXt | MRI图像 | 1,469个扫描，涉及11种（如猕猴、枭猴、黑猩猩等） |
| 22322 | 2024-08-05 |
Histological tissue classification with a novel statistical filter-based convolutional neural network
2024-Jul, Anatomia, histologia, embryologia
DOI:10.1111/ahe.13073
PMID:38868912
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研究论文 | 本文提出了一种新的基于统计滤波器的卷积神经网络用于组织分类 | 提出了一种HistStatCNN模型，通过统计方法初始化卷积核以提高图像分类的性能 | 该研究可能受限于所使用的数据集，可能不适用于所有类型的组织图像 | 旨在提高图像分类任务中的准确性和效率 | 研究对象为新型组织学数据集及多个组织病理基准数据集 | 数字病理学 | NA | 卷积神经网络（CNN） | HistStatCNN | 图像 | 使用了多个组织病理基准数据集和一个新组织学数据集进行评估 |
| 22323 | 2024-08-05 |
Radiological age assessment based on clavicle ossification in CT: enhanced accuracy through deep learning
2024-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03167-6
PMID:38286953
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研究论文 | 本文提出了一种基于胸部CT中锁骨骨化的深度学习年龄评估方法 | 通过深度学习方法实现了对锁骨骨化的连续年龄评估，克服了传统方法的准确性限制 | 模型性能可能受个体变异或病理状况的影响 | 研究通过深度学习提高CT影像在年龄评估中的准确性 | 分析了1,935名患者的胸部CT扫描影像数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 影像 | 训练集包含4,400个扫描来自1,935名患者，测试集包含300个扫描来自300名患者 |
| 22324 | 2024-08-05 |
Automatic and robust estimation of sex and chronological age from panoramic radiographs using a multi-task deep learning network: a study on a South Korean population
2024-Jul, International journal of legal medicine
IF:2.2Q1
DOI:10.1007/s00414-024-03204-4
PMID:38467754
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研究论文 | 本研究利用多任务深度学习网络自动和稳健地从全景X光片中估计性别和年龄。 | 提出了一种名为ForensicNet的网络，包含性别和年龄关注分支，以学习全景X光片的解剖上下文特征。 | 研究可能存在数据偏差的问题，虽然使用的数据集已相对均衡。 | 旨在提高全景X光片中性别和年龄估计的准确性和自动化水平。 | 使用来自韩国人群的13200张全景X光片进行研究，涵盖不同性别和年龄段。 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 多任务深度学习网络 | 图像 | 13200张图像，每个性别和年龄范围各100张 |
| 22325 | 2024-08-05 |
Pediatric tympanostomy tube assessment via deep learning
2024 Jul-Aug, American journal of otolaryngology
IF:1.8Q2
DOI:10.1016/j.amjoto.2024.104334
PMID:38723380
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习算法评估儿童鼓膜腔管的有效性 | 开发了一种基于深度学习的算法，能够高效识别儿童耳中鼓膜腔管的存在与否 | 研究样本数量相对较小，仅涉及28名受试者 | 比较人工智能算法与临床人员评估耳中鼓膜腔管存在的有效性 | 具有鼓膜腔管历史的10个月到10岁儿童 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 28名儿童，共123张图像 |
| 22326 | 2024-08-05 |
Enhancing Molecular Property Prediction through Task-Oriented Transfer Learning: Integrating Universal Structural Insights and Domain-Specific Knowledge
2024-Jun-13, Journal of medicinal chemistry
IF:6.8Q1
DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c00692
PMID:38748846
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研究论文 | 本文提出了一种名为TOML-BERT的双层预训练框架，以提高分子属性预测的准确性 | 创新点在于结合了结构模式和领域知识的任务导向多层学习框架 | 该研究可能受限于可用的伪标签数据的质量 | 旨在提升药物发现中的分子属性预测能力 | 针对10个制药数据集进行分子属性预测 | 机器学习 | NA | 自监督预训练 | BERT | 数据集 | 10个制药数据集 |
| 22327 | 2024-08-05 |
MCDHGN: Heterogeneous network-based cancer driver gene prediction and interpretability analysis
2024-Jun-12, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btae362
PMID:38867699
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研究论文 | 提出了一种基于异构网络的癌症驱动基因预测方法MCDHGN，并增强了预测的可解释性 | 该研究利用异构网络的元路径聚合，提高了对癌症驱动基因预测结果的可解释性 | 研究未提及具体的样本量和数据来源的局限性 | 准确预测癌症驱动基因，以促进癌症发生机制研究和治疗 | 基于多种多组学数据的癌症驱动基因 | 数字病理学 | 癌症 | 元路径聚合 | 异构网络模型 | 多组学数据 | NA |
| 22328 | 2024-08-05 |
Machine Learning in Enhancing Protein Binding Sites Predictions - What Has Changed Since Then?
2024-Jun-11, Combinatorial chemistry & high throughput screening
IF:1.6Q3
|
评论 | 本文探讨了蛋白质结合位点预测中的挑战和最新进展 | 强调了分子动力学模拟、机器学习和深度学习技术的结合以捕捉蛋白质-配体相互作用的动态性和复杂性 | 未具体提及此文章的限制 | 提供蛋白质结合位点预测的当前最先进技术的见解 | 蛋白质结合位点及其与配体的相互作用 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟，机器学习，深度学习 | NA | 结构信息，生化测定 | NA |
| 22329 | 2024-08-05 |
Preliminary study on AI-assisted diagnosis of bone remodeling in chronic maxillary sinusitis
2024-Jun-10, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-024-01316-2
PMID:38858631
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研究论文 | 本研究构建了用于慢性上颌窦炎骨重塑的深度学习模型和机器学习模型 | 本文创新地开发了基于CT影像数据的深度学习卷积神经网络(CNN)模型和支持向量机(SVM)模型，用于提高影像诊断的准确性 | 研究中仅限于一次性数据集，可能影响模型的普适性和进一步验证 | 提高慢性上颌窦炎影像学诊断的准确性 | 收集了来自500名患者的1000个慢性上颌窦炎患者的CT影像数据进行研究 | 数字病理学 | 慢性上颌窦炎 | CT影像 | CNN和SVM | 影像 | 1000个样本，涉及500名患者 |
| 22330 | 2024-08-05 |
Pathomics and single-cell analysis of papillary thyroid carcinoma reveal the pro-metastatic influence of cancer-associated fibroblasts
2024-Jun-10, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-024-12459-4
PMID:38858612
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研究论文 | 本研究探讨了癌症相关成纤维细胞在乳头状甲状腺癌中的促转移影响 | 揭示了CAF在PTC转移中的重要作用，并通过深度学习方法建立和优化了基于转移相关myoCAF基因的诊断模型 | 研究仅基于术后病理切片和已有公共数据，可能存在样本选择偏差 | 旨在探讨乳头状甲状腺癌中癌症相关成纤维细胞对淋巴结转移风险的影响 | 研究对象为984例乳头状甲状腺癌患者的术后组织切片及PTC细胞系TPC1和K1 | 数字病理学 | 乳头状甲状腺癌 | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 病理切片图像和基因表达数据 | 984例乳头状甲状腺癌患者 |
| 22331 | 2024-08-05 |
A multimodal multitask deep learning framework for vibrotactile feedback and sound rendering
2024-Jun-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64376-y
PMID:38858511
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研究论文 | 本文介绍了一种新颖的多模态多任务深度学习框架，用于振动触觉反馈和声音渲染 | 首次采用基于变压器的数据驱动方法建模和渲染工具-表面交互中的振动信号和声音 | NA | 探索如何同时建模和生成振动触觉反馈与声音 | 接触加速度信号和来自不同纹理表面的声音数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 编码器-解码器网络 | 振动信号和声音数据 | NA |
| 22332 | 2024-08-05 |
Convolutional neural network application for supply-demand matching in Zhuang ethnic clothing image classification
2024-Jun-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-64082-9
PMID:38858436
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研究论文 | 本研究设计了一种适用于壮族服装图像分类的分类技术 | 创新性地结合了供需匹配和卷积神经网络来处理壮族服装图像 | 未提及具体的局限性 | 研究旨在提高壮族服装图像分类的准确性 | 研究对象为壮族服装图像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | NA | 图像 | NA |
| 22333 | 2024-08-05 |
Efficient deep learning-based approach for malaria detection using red blood cell smears
2024-06-10, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63831-0
PMID:38858481
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的EfficientNet方法，通过红细胞涂片检测疟疾 | 引入EfficientNet模型进行复杂图像特征的自动提取，以提高疟疾检测的准确性 | 没有提及对其他类型模型的比较以及样本的多样性 | 提高疟疾检测的效率和准确性 | 红血球图像中的疟疾寄生虫 | 计算机视觉 | 疟疾 | 深度学习 | EfficientNet | 图像 | NA |
| 22334 | 2024-08-05 |
Deep learning restores speech intelligibility in multi-talker interference for cochlear implant users
2024-06-09, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-63675-8
PMID:38853168
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研究论文 | 本文探讨了深度学习在多说话者干扰中恢复 cochlear implant 用户的语音可懂度的效果 | 采用递归神经网络（RNN）和 SepFormer 两种 DNN 算法，显著提高了安装 cochlear implant 的听众在噪声环境中的语音可懂度 | 尚需更多研究验证 DNN 算法在不同背景噪声中的适用性和效果 | 研究深度学习算法在复杂噪声情境中提升 cochlear implant 用户的语音理解能力 | 对使用 cochlear implant 的 13 名听众进行测试 | 数字病理学 | NA | 深度神经网络（DNN） | 递归神经网络（RNN）, SepFormer | 音频 | 30 小时的定制数据集，13 名 cochlear implant 听众 |
| 22335 | 2024-08-05 |
Utility of the Morgan Fingerprint in Structure-Based Virtual Ligand Screening
2024-Jun-06, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.4c01875
PMID:38783525
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研究论文 | 本文介绍了摩根指纹在基于结构的虚拟配体筛选中的应用与改进 | 结合摩根指纹与其他指纹的方法显著提高了虚拟配体筛选的性能 | 未提及具体的样本限制或应用范围 | 旨在提升虚拟配体筛选的准确性 | 102个目标DUD-E集和81个目标DEKOIS2.0集 | 计算机视觉 | NA | 虚拟配体筛选 | NA | 配体数据 | 102个DUD-E目标和81个DEKOIS2.0目标 |
| 22336 | 2024-08-05 |
Mechanical Field Guiding Structure Design Strategy for Meta-Fiber Reinforced Hydrogel Composites by Deep Learning
2024-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202310141
PMID:38520708
|
研究论文 | 讨论了一种基于深度学习的机械场引导结构设计策略，针对增材纤维强化的水凝胶复合材料。 | 提出了利用深度学习算法设计的水凝胶复合材料的结构设计策略，能够实现目标机械性能。 | 文中未提及模型在实际应用中的具体限制和挑战。 | 研究增材纤维增强水凝胶的结构设计，以实现特定的机械性能。 | 增材纤维增强的水凝胶复合材料。 | 材料科学 | NA | 深度学习，生成对抗网络（GAN） | GAN | 数据集，包含纤维分布和相应的机械性能 | NA |
| 22337 | 2024-08-05 |
ProkDBP: Toward more precise identification of prokaryotic DNA binding proteins
2024-Jun, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.5015
PMID:38747369
|
研究论文 | 本文介绍了一种新的计算模型ProkDBP，用于更精准地预测原核DNA结合蛋白。 | 创新之处在于提出ProkDBP模型，该模型结合了浅层学习和深度学习算法，以改进原核DNA结合蛋白的预测准确性。 | 目前的研究主要集中在模型准确性上，对其在更广泛的实际应用中的效果尚无深入验证。 | 研究目的是提高对原核DNA结合蛋白的准确预测，以促进新蛋白的发现和疾病干预的药物开发。 | 研究对象为原核DNA结合蛋白，这些蛋白在基因调控和细胞功能中起着重要作用。 | 机器学习 | NA | 机器学习 | LGBM | NA | 14种机器学习模型进行评估 |
| 22338 | 2024-08-07 |
DL4MicEverywhere: deep learning for microscopy made flexible, shareable and reproducible
2024-Jun, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02295-6
PMID:38760611
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22339 | 2024-08-05 |
Dev-ResNet: automated developmental event detection using deep learning
2024-May-15, The Journal of experimental biology
IF:2.8Q2
DOI:10.1242/jeb.247046
PMID:38806151
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研究论文 | 该文章介绍了一种名为Dev-ResNet的小型高效3D卷积神经网络，用于自动检测发育事件 | 提出了一种新颖的深度学习模型，能够同时捕捉空间和时间特征来识别发育事件 | 未提及具体的局限性 | 旨在提高早期生命阶段实验生物学中发育事件检测的规模、可重现性和通量 | 使用大池螺（Lymnaea stagnalis）的胚胎发育中的10个功能事件进行验证 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 3D卷积神经网络 | 图像 | 10个多样化的功能事件 |
| 22340 | 2024-08-05 |
Predicting the Progression of Chronic Kidney Disease: A Systematic Review of Artificial Intelligence and Machine Learning Approaches
2024-May, Cureus
DOI:10.7759/cureus.60145
PMID:38864072
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综述 | 本系统综述全面评估了人工智能和机器学习技术在预测慢性肾病进展中的应用 | 本文创新性地整合了多种AI/ML算法，强调了这些模型在CKD进展预测中的潜力和优势 | 存在数据质量、偏见和伦理考虑等挑战 | 旨在通过AI/ML技术预测慢性肾病的进展 | 涉及慢性肾病的进展预测研究 | 机器学习 | 慢性肾病 | 人工智能，机器学习 | 逻辑回归，支持向量机，随机森林，神经网络，深度学习 | 纵向数据，临床数据 | 涉及13项相关研究 |