深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24162 篇文献，本页显示第 22341 - 22360 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 22341 | 2024-08-05 |
A novel deep learning framework for accurate melanoma diagnosis integrating imaging and genomic data for improved patient outcomes
2024-Jun, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.13770
PMID:38881051
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研究论文 | 本研究提出了一种新的深度学习框架，通过整合成像和基因组数据来诊断黑色素瘤 | 采用结合多模态成像和基因组数据的深度神经网络进行黑色素瘤分类，可能提供比现有医学方法更可靠的诊断 | 该框架的应用需要在更大规模上进行验证，并需要更多临床试验来确立其有效性和可行性 | 研究目的是改进黑色素瘤的早期和准确诊断方法 | 研究对象为皮肤癌黑色素瘤的诊断与分类 | 计算机视觉 | 皮肤癌 | 深度神经网络 | 卷积神经网络和图神经网络 | 图像和基因组数据 | 包含皮肤镜图像、组织病理切片和基因组资料的数据集 |
| 22342 | 2024-08-05 |
Application of a novel deep learning-based 3D videography workflow to bat flight
2024-Jun, Annals of the New York Academy of Sciences
IF:4.1Q1
DOI:10.1111/nyas.15143
PMID:38652595
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的3D视频拍摄流程，以研究飞行动物的生物力学细节 | 引入了深度学习驱动的自动数字化流程，结合质量指标进行过滤和纠正错误标记点 | 研究主要集中在蝙蝠的飞行上，可能不适用于其他动物的生物力学研究 | 提高飞行动物生物力学研究的数字化效率 | 主要研究对象为蝙蝠飞行 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 视频 | 四只蝙蝠 |
| 22343 | 2024-08-05 |
Perfect Match: Radiomics and Artificial Intelligence in Cardiac Imaging
2024-Jun, Circulation. Cardiovascular imaging
DOI:10.1161/CIRCIMAGING.123.015490
PMID:38889216
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综述 | 本文探讨了放射组学与人工智能在心脏影像中的协同作用 | 提出了放射组学提取医疗影像中的定量特征与深度学习技术结合的潜力 | 讨论了使用放射组学和人工智能在临床应用中的挑战和局限性 | 增强心脏影像的诊断和预后能力 | 关注心血管疾病的影像学特征 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 放射组学，深度学习 | 深度学习 | 医疗影像 | NA |
| 22344 | 2024-08-05 |
Emotion recognition for human-computer interaction using high-level descriptors
2024-05-27, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-59294-y
PMID:38802373
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研究论文 | 本研究提出了一种新的深度学习方法，用于对旁遮普语者的语音情感进行识别 | 通过多样的社交媒体来源构建和预处理标记语音语料库，并利用频谱图作为主要特征表示 | 未提供关于数据集大小和多样性的详细信息 | 研究旨在提高对旁遮普语音信号情感的识别准确性 | 旁遮普语言使用者的语音 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 语音 | 自定义数据集，来自多种旁遮普媒体来源 |
| 22345 | 2024-08-05 |
Deep learning for automatic detection of cephalometric landmarks on lateral cephalometric radiographs using the Mask Region-based Convolutional Neural Network: a pilot study
2024-05, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology
DOI:10.1016/j.oooo.2024.02.003
PMID:38480069
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研究论文 | 本研究探讨了使用Mask R-CNN在侧面头影测量放射线图像中自动检测颅面地标的有效性和可行性 | 首次应用深度学习的Mask R-CNN模型自动检测颅面地标，显著提高了检测效率和准确性 | 研究仅在侧面头影测量放射线图像上进行，可能无法推广到其他类型的影像数据 | 评估Mask R-CNN在颅面分析中自动检测地标的效果 | 使用400张侧面头影测量放射线图像及其手动标记的19个地标进行研究 | 计算机视觉 | NA | Mask R-CNN | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 400张侧面头影测量放射线图像，标记了1520个地标 |
| 22346 | 2024-08-05 |
Distinct chemical environments in biomolecular condensates
2024-Mar, Nature chemical biology
IF:12.9Q1
DOI:10.1038/s41589-023-01432-0
PMID:37770698
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研究论文 | 这篇文章探讨了生物分子凝聚体中的不同化学环境及其对分子分布的影响 | 文章首次表明不同的生物分子凝聚体具有独特的化学溶剂特性，并且可以通过深度学习方法预测探针在这些凝聚体内的选择性分配 | 在古典条件下对背景环境的影响未能详细探讨 | 研究无膜生物分子聚集体中分子的选择性包含机制 | 重点研究不同类型的生物分子凝聚体及其化学环境 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 小分子探针 | NA |
| 22347 | 2024-08-05 |
Corrigendum: Deep learning or radiomics based on CT for predicting the response of gastric cancer to neoadjuvant chemotherapy: a meta-analysis and systematic review
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1433346
PMID:38846979
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更正 | 该文章更正了之前发表的有关深度学习或基于CT的放射组学在预测胃癌对新辅助化疗反应的研究 | NA | NA | NA | NA | NA | 胃癌 | NA | NA | NA | NA |
| 22348 | 2024-08-05 |
Classification of white blood cells (leucocytes) from blood smear imagery using machine and deep learning models: A global scoping review
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0292026
PMID:38885231
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评论 | 本文综述了机器学习和深度学习在血液涂片图像中白血球分类中的应用 | 首次系统评估机器学习和深度学习技术在白血球分类中的比较与选择 | 缺乏适当的数据集仍然是主要挑战，且对计算机科学研究人员的医学培训不够充分 | 全面识别、探索和对比白血球分类的机器学习和深度学习方法 | 136项关于白血球分类的基础研究 | 机器学习 | 血液疾病 | NA | CNN | 图像 | 136项研究，涵盖26个国家 |
| 22349 | 2024-08-05 |
Biomarkers and computational models for predicting efficacy to tumor ICI immunotherapy
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1368749
PMID:38524135
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综述 | 本文综合评述了肿瘤免疫检查点抑制剂（ICI）免疫治疗的预测性生物标志物和计算模型的最新进展 | 强调了增强程序性死亡蛋白1（PD-1）/程序性死亡配体1（PD-L1）和细胞毒性T淋巴细胞抗原4（CTLA-4）抑制剂疗法的有效性的生物标志物，并讨论了相关技术和模型 | 未提及具体研究限制 | 探索ICI免疫治疗的预测性生物标志物和计算模型 | 生物标志物来源于肿瘤细胞、肿瘤免疫微环境、体液、肠道微生物和代谢产物 | 数字病理学 | 肿瘤 | NA | 知识基础机制模型和数据基础机器学习模型 | NA | NA |
| 22350 | 2024-08-05 |
Deep learning or radiomics based on CT for predicting the response of gastric cancer to neoadjuvant chemotherapy: a meta-analysis and systematic review
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1363812
PMID:38601765
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meta-analysis | 本研究评估了人工智能模型、临床模型和综合模型在预测胃癌患者对新辅助化疗反应的准确性 | 比较了AI模型、临床模型和综合模型在预测胃癌化疗反应中的效果，并分析了各模型的灵敏度和特异性 | 该研究的限制在于异质性分析结果可能受到多个因素的影响，如预测反应的方法和标准的选择 | 研究的目的是识别AI模型的诊断测试，并通过比较各种模型的准确性来优化预测方法 | 研究对象为3313名胃癌患者，涉及9项研究 | 机器学习 | 胃癌 | CT | 人工智能模型 | 数据集 | 3313名患者，7项头对头对比研究涉及2699名患者 |
| 22351 | 2024-08-05 |
Deep learning-based fast volumetric imaging using kV and MV projection images for lung cancer radiotherapy: A feasibility study
2023-Sep, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.16377
PMID:36939395
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研究论文 | 该研究提出了一种快速体积成像方法，用于肺癌放射治疗，旨在减少获取时间并提高治疗的准确性 | 创新点在于结合了2D和3D网络，以快速生成高质量的3D成像，并增强了图像的一致性和准确性 | 结果基于模拟数据和真实设备的幻影结果，未进行在临床环境下的全面验证 | 研究旨在开发一种有效的体积成像方法，以提高肺癌放射治疗的准确性和效率 | 研究对象为50名肺癌患者，通过对每个相位的CT进行射线追踪生成正交的kV和MV成像对 | 数字病理 | 肺癌 | 正交kV/MV成像 | 结合2D和3D网络的模型 | 图像 | 50名肺癌患者 |
| 22352 | 2024-08-05 |
An X-Ray C-Arm Guided Automatic Targeting System for Histotripsy
2023-02, IEEE transactions on bio-medical engineering
DOI:10.1109/TBME.2022.3198600
PMID:35984807
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研究论文 | 本研究提出了一种基于CBCT的自动靶向系统用于非侵入性治疗癌症的Histotripsy技术。 | 提出了一种替代超声成像的X射线C臂靶向方法，结合深度学习和数字模型提高靶点定位精度。 | 实验主要在验证物模型上进行，临床应用的准确性和效果尚待进一步验证。 | 探讨CBCT在Histotripsy靶向中的应用，提升靶点定位的准确性和自动化程度。 | 研究主要针对肿瘤靶点的精准定位与治疗技术。 | 数字病理学 | 癌症 | CBCT | 深度学习 | 影像 | 在虚拟模型实验中评估了靶向精度 |
| 22353 | 2024-08-05 |
Spatial transcriptomics inferred from pathology whole-slide images links tumor heterogeneity to survival in breast and lung cancer
2020-11-02, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-020-75708-z
PMID:33139755
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研究论文 | 该文章探讨了如何利用病理全切片图像的数字分析来链接肿瘤异质性与乳腺癌和肺癌的生存率 | 提出了一种通过深度学习模型空间解析mRNA和miRNA表达水平的方法，并开发了肿瘤异质性指标（HTI） | 现有的分析方法对训练样本数量和复杂流程的依赖性较高 | 研究肿瘤异质性如何影响癌症预后和治疗反应 | 乳腺癌和肺癌切片 | 数字病理学 | 乳腺癌, 肺癌 | 深度学习 | NA | 病理全切片图像 | 使用少量训练样本对两个癌症队列进行评估 |
| 22354 | 2024-08-05 |
Deep Learning Based Intrusion Detection With Adversaries
2018, IEEE access : practical innovations, open solutions
IF:3.4Q2
DOI:10.1109/access.2018.2854599
PMID:38882674
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研究论文 | 本论文研究了深度学习在入侵检测中的应用及其对对抗性攻击的脆弱性 | 首次系统性评估了最先进的攻击算法在基于深度学习的入侵检测上的表现 | 仅使用了NSL-KDD数据集进行实验，可能影响结果的普遍适用性 | 探讨深度学习在入侵检测中的性能及其脆弱性 | 深度学习模型在入侵检测任务中的表现和对抗性攻击 | 机器学习 | NA | 深度神经网络 | NA | 数据集 | NSL-KDD数据集 |
| 22355 | 2024-08-05 |
Automatic Measurement and Comparison of Normal Eyelid Contour by Age and Gender Using Image-Based Deep Learning
2024 Sep-Oct, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100518
PMID:38881605
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研究论文 | 本研究提出了一种完全自动的眼睑测量系统，并比较了正常个体的上睑和下睑轮廓，按年龄和性别进行分类 | 创新点在于采用深度学习系统实现眼睑的自动测量和分析 | 该研究仅限于540名健康中国人，可能无法推广到其他人群 | 研究目的是开发一个自动化的眼睑测量系统并比较不同年龄和性别的眼睑轮廓 | 研究对象为540名年龄在0到79岁的健康中国人 | 数字病理 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 540名健康个体 |
| 22356 | 2024-08-05 |
Unsupervised Denoising and Super-Resolution of Vascular Flow Data by Physics-Informed Machine Learning
2024-09-01, Journal of biomechanical engineering
DOI:10.1115/1.4065165
PMID:38529728
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研究论文 | 我们提出了一种无监督深度学习方法，能够在没有高分辨率标签的情况下进行流动去噪和超分辨率处理 | 提出了一种单一模型，能够重构三维狭窄和动脉瘤流动，且具备变几何形状、方向和边界条件的能力 | 该研究主要基于生成的高管道流数据，可能无法直接应用于真实世界数据 | 研究流体去噪和超分辨率的模型训练方法 | 流动域几何和流场表示的表示压缩及相应的去噪与超分辨率处理 | 计算机视觉 | NA | 物理启发的神经网络 | 自编码器 | 三维流动数据 | NA |
| 22357 | 2024-08-05 |
A Beginner's Guide to Artificial Intelligence for Ophthalmologists
2024-Jul, Ophthalmology and therapy
IF:2.6Q2
DOI:10.1007/s40123-024-00958-3
PMID:38734807
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研究论文 | 本文提供了人工智能在眼科应用的基础理解 | 探索了深度学习框架在影像数据中检测和量化眼科特征的多种人工智能方法 | 需要高质量和多样化的数据集进行模型训练，且在研究中需确保方法的透明报告 | 旨在增强眼科医生对人工智能应用的理解 | 讨论与人工智能驱动的诊断相关的研究 | 数字病理学 | NA | 深度学习，迁移学习 | NA | 影像 | NA |
| 22358 | 2024-08-05 |
LinFlo-Net: A Two-Stage Deep Learning Method to Generate Simulation Ready Meshes of the Heart
2024-07-01, Journal of biomechanical engineering
DOI:10.1115/1.4064527
PMID:38258957
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习模型，可以自动生成患者影像数据的人体心脏计算模型。 | 该方法通过使用两阶段的微分变形过程及新颖的损失函数来最小化网格自穿透，保证生成的网格没有自交现象。 | 未提及 | 研究旨在开发一种能够生成适合物理模拟的心脏网格模型。 | 研究对象为患者影像数据转换为心脏的计算模型。 | 数字病理 | NA | 深度学习 | NA | 影像 | NA |
| 22359 | 2024-08-05 |
EPR-Net: constructing a non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation
2024-Jul, National science review
IF:16.3Q1
DOI:10.1093/nsr/nwae052
PMID:38883298
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研究论文 | 我们提出EPR-Net，一种新颖而有效的深度学习方法，用于构建高维非平衡稳态系统的势能景观 | EPR-Net利用了一个数学事实，即所需的负势能梯度只是底层动力学驱动力在加权内积空间中的正交投影，并与稳态熵产生率有密切关系 | 在小噪声系统的情况下，可能需要强化学习策略，而在其他背景下可能表现不佳 | 解决生物物理学中的潜能景观构建问题 | 高维非平衡稳态系统，包括八维极限环和五十二维多稳态问题 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA |
| 22360 | 2024-08-05 |
Clinical evaluation of a deep learning CBCT auto-segmentation software for prostate adaptive radiation therapy
2024-Jul, Clinical and translational radiation oncology
IF:2.7Q2
DOI:10.1016/j.ctro.2024.100796
PMID:38884004
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研究论文 | 本文旨在评估一种基于深度学习的前列腺CBCT图像自动分割软件在临床适应性放疗中的应用 | 该研究首次系统地评估了一种新的深度学习自动分割软件，并提出了使用特定成像模式训练的算法 | 样本量较小，仅包含10名患者，所涉及的结构主要集中在前列腺及相关组织 | 评估深度学习自动分割软件在前列腺放疗中的临床适用性 | 研究对象为接受前列腺放疗的10名患者 | 医学影像处理 | 前列腺癌 | 深度学习 | NA | CBCT图像 | 10名患者 |