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 22821 - 22840 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 22821 | 2024-08-05 |
Predicting cardiovascular disease risk using photoplethysmography and deep learning
2024, PLOS global public health
DOI:10.1371/journal.pgph.0003204
PMID:38833495
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研究论文 | 本研究探讨使用光电容积脉搏波描记法（PPG）和深度学习技术预测心血管疾病风险的潜力 | 开发了一种基于PPG的深度学习心血管疾病风险评分（DLS），使得在无身体检查的情况下能够有效预测心血管事件的风险 | 仅使用年龄、性别、吸烟状态和PPG作为预测因子，可能忽略其他相关健康指标 | 为资源有限地区的心血管疾病早期检测和干预提供可行的替代方案 | 141,509名参与者的开发数据集和54,856名参与者的测试数据集来自UK Biobank | 机器学习 | 心血管疾病 | 光电容积脉搏波描记法（PPG） | 深度学习 | 数据集（参与者信息） | 141,509名用于模型开发和54,856名用于模型测试的参与者 |
| 22822 | 2024-08-05 |
Multi-centre benchmarking of deep learning models for COVID-19 detection in chest x-rays
2024, Frontiers in radiology
DOI:10.3389/fradi.2024.1386906
PMID:38836218
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研究论文 | 本研究评估了用于从胸部X光片中检测COVID-19的深度学习模型的性能 | 该研究综合评估了多中心深度学习模型在临床决策支持工具中的适用性，并强调了临床医生在模型开发各阶段的参与必要性 | 模型在应用于复杂临床案例及放射科医生定义的“轻微”病例时表现不佳，且对国际人群的泛化能力不足 | 评估深度学习模型作为临床决策支持工具的适用性 | 基于来自26家NHS医院的国家COVID-19胸部影像数据库的模型进行训练和评估 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | NA | 影像 | 多中心数据集，来自26家医院的样本，包含NHS人群和国际人群 |
| 22823 | 2024-08-05 |
Peripheral blood MicroRNAs as biomarkers of schizophrenia: expectations from a meta-analysis that combines deep learning methods
2024 Jan-Feb, The world journal of biological psychiatry : the official journal of the World Federation of Societies of Biological Psychiatry
DOI:10.1080/15622975.2023.2258975
PMID:37703215
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meta-analysis | 本研究利用元分析结合深度学习方法识别血液中与精神分裂症有关的可靠差异表达miRNAs | 结合计算方法和数学方法的元分析为精神分裂症候选生物标志物的识别提供了可靠工具 | 研究的局限性未在摘要中描述 | 识别血液中精神分裂症的可靠差异表达miRNAs | 精神分裂症相关的miRNAs | NA | 精神分裂症 | 深度学习，元分析 | 随机森林 (RF) | 血液中的miRNA数据 | 涉及27个显著的差异表达miRNAs |
| 22824 | 2024-08-05 |
Exploring the dynamics of monkeypox transmission with data-driven methods and a deterministic model
2024, Frontiers in epidemiology
DOI:10.3389/fepid.2024.1334964
PMID:38840980
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研究论文 | 本研究分析了全球Mpox的单变量时间序列数据，为理解Mpox传播动态提供了综合分析 | 本研究创新之处在于同时使用数据驱动的方法和数学模型来深入分析Mpox时间序列数据 | 本研究的局限性在于未针对各种潜在的外部因素进行详细考量 | 本研究旨在分析Mpox传播的动态，以便更好地预测和控制该疾病的传播 | 研究对象为全球范围内的Mpox传播数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习模型（CNN、LSTM、BiLSTM、混合CNN-LSTM和CNN-BiLSTM）和统计时间序列模型（ARIMA、指数平滑） | 确定性模型 | 时间序列数据 | 涉及多个国家和地区的Mpox疫情数据 |
| 22825 | 2024-08-05 |
An automated hybrid approach via deep learning and radiomics focused on the midbrain and substantia nigra to detect early-stage Parkinson's disease
2024, Frontiers in aging neuroscience
IF:4.1Q2
DOI:10.3389/fnagi.2024.1397896
PMID:38832074
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研究论文 | 本研究提出了一种新的混合模型，通过深度学习和放射组学自动检测早期帕金森病 | 提出了一种将放射组学和深度学习相结合的新方法，在用于早期帕金森病的诊断中表现出色 | 未提及特定的限制因素 | 旨在开发一种有效的方法以早期检测帕金森病 | 收集了73名早期帕金森病患者和65名健康对照的定量敏感性成像(QSM)数据 | 数字病理学 | 帕金森病 | QSM | 混合特征支持向量机(SVM) | 图像 | 73名早期帕金森病患者和65名健康对照，以及24名外部验证参与者 |
| 22826 | 2024-08-05 |
Multi-sequence generative adversarial network: better generation for enhanced magnetic resonance imaging images
2024, Frontiers in computational neuroscience
IF:2.1Q3
DOI:10.3389/fncom.2024.1365238
PMID:38841427
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研究论文 | 提出了一种基于pix2pix模型的多模态输入生成对抗网络，以生成增强的磁共振成像图像 | 通过比较提出的模型与pix2pix模型，展示了在生成增强序列图像方面的新方法 | NA | 旨在减少对对比剂的使用，保护某些特定人群 | 对比不同MRI序列生成增强图像的效果 | 数字病理学 | 癌症 | 生成对抗网络 | pix2pix | 图像 | NA |
| 22827 | 2024-08-05 |
Prediction of recurrence risk factors in patients with early-stage cervical cancers by nomogram based on MRI handcrafted radiomics features and deep learning features: a dual-center study
2024-01, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-023-04125-3
PMID:37987856
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研究论文 | 建立并验证了一种基于MR图像和临床特征的深度学习放射组学评分模型以预测早期宫颈癌患者的复发风险因素 | 该研究首次结合深度学习特征和手工放射组学特征，建立了用于预测复发风险的深度学习放射组学评分模型 | 研究的样本主要集中在两个中心，外部验证的样本量相对较小 | 旨在预测早期宫颈癌患者的复发风险因素并进行风险分层 | 研究对象为225例病理确认的早期宫颈癌患者 | 数字病理学 | 宫颈癌 | MRI手工放射组学特征和深度学习特征 | 逻辑回归 | 医学影像 | 225例早期宫颈癌患者及40例外部验证患者 |
| 22828 | 2024-08-05 |
Single-channel seizure detection with clinical confirmation of seizure locations using CHB-MIT dataset
2024, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2024.1389731
PMID:38836000
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的单通道癫痫发作检测方法。 | 创新点在于使用患者特异性的单通道检测方法，结合神经学家的癫痫空间特征确认。 | 研究的样本量较小，仅涉及13名患者，且只选择了特定的通道。 | 研究旨在改善难治性癫痫患者的长时间EEG监测。 | 研究对象包括13名患有难治性癫痫的患者。 | 数字病理学 | 癫痫 | 深度学习 | 多通道和单通道检测器 | EEG | 13名患者的EEG记录 |
| 22829 | 2024-08-07 |
Editorial: Applications of artificial intelligence, machine learning, and deep learning in plant breeding
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1420938
PMID:38841285
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 22830 | 2024-08-05 |
Coupled Reconstruction of Cortical Surfaces by Diffeomorphic Mesh Deformation
2023-Dec, Advances in neural information processing systems
PMID:38835722
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研究论文 | 本文提出了一个新的深度学习框架，用于从脑部磁共振影像精确重建皮质表面 | 本文的创新之处在于联合重建内层、外层及其中厚度表面，并直接从3D MRI中估计皮质厚度 | 本文未提及任何具体的局限性 | 研究的目的是提高脑部皮质表面的重建精度和拓扑正确性 | 研究对象为脑部磁共振成像数据中的皮质表面 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 3D MRI | 在两个大规模神经影像数据集ADNI和OASIS上进行评估 |
| 22831 | 2024-08-05 |
Review of machine learning and deep learning models for toxicity prediction
2023-11, Experimental biology and medicine (Maywood, N.J.)
DOI:10.1177/15353702231209421
PMID:38057999
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综述 | 本文总结了近年来基于机器学习和深度学习的毒性预测模型。 | 综述了各种机器学习和深度学习算法在毒性预测中的应用，强调了数据集质量对模型性能的影响。 | 不同数据集中对相同化学品的毒性分配存在差异，说明缺乏基准数据集以开发可靠的毒性预测模型。 | 评估化学品的毒性以保护公众健康和环境。 | 近年来开发的毒性预测模型，特别是基于机器学习和深度学习的模型。 | 机器学习 | NA | 机器学习和深度学习 | 支持向量机，随机森林，深度神经网络等 | 数据集 | NA |
| 22832 | 2024-08-05 |
Virtual and Augmented Reality in Interventional Radiology: Current Applications, Challenges, and Future Directions
2023-Sep, Techniques in vascular and interventional radiology
IF:1.4Q3
DOI:10.1016/j.tvir.2023.100919
PMID:38071031
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研究论文 | 虚拟现实和增强现实在介入放射学中的应用及未来方向 | 探讨了VR和AR在介入放射学中的潜在优势及最新技术进展 | 面临导航系统限制、高成本、临床接受度低以及技术约束等挑战 | 研究虚拟现实和增强现实在介入放射学中的应用及其未来的发展 | 关注医疗影像的可视化与导航，以及患者护理和教育培训方面 | 计算机视觉 | NA | 深度学习技术 | NA | 医疗影像 | NA |
| 22833 | 2024-08-05 |
Mapping Malaria Vector Habitats in West Africa: Drone Imagery and Deep Learning Analysis for Targeted Vector Surveillance
2023-May-26, Remote sensing
IF:4.2Q2
DOI:10.3390/rs15112775
PMID:37324796
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研究论文 | 本研究利用无人机影像和深度学习方法识别西非地区的疟疾传播媒介栖息地 | 该研究开发了一种基于区域兴趣和深度学习的方法来识别与媒介繁殖地相关的土地覆盖类型 | 研究中对交叉验证的分析方法限制于特定的样本和环境 | 研究旨在通过深度学习方法识别与疟疾传播媒介繁殖地相关的环境因素 | 研究对象为布基纳法索和科特迪瓦两个疟疾流行地区的无人机影像 | 计算机视觉 | 疟疾 | 深度学习 | 未指定 | 影像 | 使用来自两个疟疾流行地区的无人机图像 |
| 22834 | 2024-08-05 |
iBEAT V2.0: a multisite-applicable, deep learning-based pipeline for infant cerebral cortical surface reconstruction
2023-05, Nature protocols
IF:13.1Q1
DOI:10.1038/s41596-023-00806-x
PMID:36869216
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研究论文 | 本文提出了一种针对婴儿大脑皮层重建的深度学习计算管道 | 提出了一种稳健的、多站点适用的婴儿专用计算管道，能够处理婴儿脑MRI数据的多样性和挑战 | 仅基于Baby Connectome Project的数据进行训练，可能无法适应所有类型的婴儿脑MRI数据 | 旨在提高婴儿脑MRI的处理精度和效率 | 多站点和多模态的婴儿脑MRI数据集 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | MRI图像 | 处理超过16,000个婴儿MRI扫描 |
| 22835 | 2024-08-05 |
Using mesoscopic tract-tracing data to guide the estimation of fiber orientation distributions in the mouse brain from diffusion MRI
2023-04-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.119999
PMID:36871795
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research paper | 本研究旨在利用中观轨迹追踪数据改进小鼠脑部扩散MRI的纤维方向分布估计 | 提出了一种利用中观轨迹追踪数据训练深度学习网络的方法，以改善小鼠脑部FODs的估计 | 未提及具体的局限性 | 改善小鼠脑部扩散MRI信号中的纤维方向估计 | 小鼠脑部的纤维方向分布 | 数字病理学 | NA | 扩散MRI | 深度学习网络 | MRI数据 | 使用了来自艾伦小鼠脑连接图谱的中观轨迹追踪数据 |
| 22836 | 2024-08-05 |
Generalizability of Deep Learning Segmentation Algorithms for Automated Assessment of Cartilage Morphology and MRI Relaxometry
2023-04, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.28365
PMID:35852498
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研究论文 | 评估深度学习模型在不同数据集上进行自动化评估的泛化能力 | 提出了将预训练的深度学习模型应用于不同MR扫描仪和获取参数的数据集上，以评估其泛化能力 | 深度学习模型的泛化能力依赖于训练数据集的特性，可能在其他类型的病理情况下表现不佳 | 评估深度学习模型在没有微调的情况下对新数据集的适用性 | 59名受试者及其不同的MR扫描数据集 | 数字病理学 | NA | qDESS | NA | MRI图像 | 59名受试者（26名女性），分为四个研究小组 |
| 22837 | 2024-08-05 |
Cross-scanner harmonization methods for structural MRI may need further work: A comparison study
2023-04-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.119912
PMID:36731814
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研究论文 | 该研究评估了多种扫描仪标定方法对脑部MRI影像的一致性影响 | 比较了深度学习、直方图匹配和统计方法在MRI扫描一致性中的应用，提供了未来研究的框架 | 现有方法在长时间数据集上均未能有效和谐处理 | 旨在提高针对不同扫描仪的MRI数据的一致性 | 涉及在GE和西门子扫描仪上扫描的参与者数据 | 数字病理学 | 衰老和癫痫 | 深度学习、直方图匹配和统计方法 | 深度学习模型（如CycleGAN和CGAN） | MRI影像数据 | 涉及共567名参与者，113名为交叉扫描者，454名为纵向扫描者 |
| 22838 | 2024-08-05 |
The connectome of an insect brain
2023-03-10, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.add9330
PMID:36893230
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研究论文 | 本文映射了一个昆虫大脑的突触分辨率连接组，展示了其神经元网络的架构和功能 | 揭示了丰富的神经回路结构特点，如多感官整合和高度重复的电路结构 | 未提及具体的实验验证或应用研究 | 了解昆虫大脑的网络架构与功能 | 研究了一个具有丰富行为的昆虫幼虫大脑 | 数字病理学 | NA | NA | NA | 神经元连接数据 | 3016个神经元和548,000个突触 |
| 22839 | 2024-08-05 |
DOMINO: Domain-aware loss for deep learning calibration
2023-Mar, Software impacts
IF:1.3Q3
DOI:10.1016/j.simpa.2023.100478
PMID:37091721
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研究论文 | 本文提出了一种新的领域感知损失函数，用于校准深度学习模型 | 提出了一种基于类之间相似性的分类惩罚的新型损失函数，改进了模型的校准 | 未提及具体的限制 | 研究深度学习模型的校准方法，特别是在医疗影像任务中的应用 | 深度学习模型及其在医疗影像任务中的校准 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA |
| 22840 | 2024-08-05 |
Characterizing browser-based medical imaging AI with serverless edge computing: towards addressing clinical data security constraints
2023-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.2653626
PMID:37063644
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研究论文 | 本文提出了一种基于浏览器的医学成像人工智能部署系统，以增强临床数据安全性 | 该研究创新性地利用无服务器边缘计算实现隐私保护的医学成像AI应用，避免了常规云计算的隐私风险 | 研究中未明确讨论与其他类型隐私保护模型的比较 | 研究旨在解决医学成像AI应用中的数据隐私问题 | 研究对象为利用CT进行肺癌筛查的3D医学图像分割模型 | 数字病理学 | 肺癌 | 无服务器边缘计算 | 3D卷积神经网络 (CNN) | 医学图像 | NA |