深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32801 篇文献，本页显示第 24621 - 24640 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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 24621 | 2024-09-25 |
Machine and Deep Learning Methods for Predicting 3D Genome Organization
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4136-1_22
PMID:39283464
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综述 | 本文综述了用于预测3D基因组组织的三种类型交互（增强子-启动子交互、染色质交互和TAD边界）的计算工具，并分析了它们的优缺点 | 本文讨论了机器学习方法在填补3D基因组交互缺失和提高分辨率方面的应用 | 当前的3D结构目录仍不完整且不可靠，受限于技术、工具和数据分辨率 | 探讨计算工具在预测3D基因组交互中的应用及其未来研究方向 | 3D基因组组织中的三种类型交互（增强子-启动子交互、染色质交互和TAD边界） | 机器学习 | NA | ChIP-seq, DNAse-seq | NA | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24622 | 2024-09-25 |
Knowledge-based in silico fragmentation and annotation of mass spectra for natural products with MassKG
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.09.001
PMID:39310281
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研究论文 | 介绍了一种基于知识的模拟碎片化和注释质谱的方法MassKG，用于天然产物的快速鉴定和新结构的发现 | 结合了基于知识的碎片化策略和深度学习分子生成模型，显著提高了质谱数据注释的效率和准确性 | NA | 开发一种高效的方法来注释天然产物的质谱数据，促进新活性结构的发现 | 天然产物的质谱数据 | 计算机视觉 | NA | 质谱分析 | 深度学习模型 | 质谱数据 | 407,720个已知天然产物结构，并基于此生成了266,353个新结构 | NA | NA | NA | NA |
| 24623 | 2024-09-25 |
High performance filtering and high-sensitivity concentration retrieval of methane in photoacoustic spectroscopy utilizing deep learning residual networks
2024-Oct, Photoacoustics
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.pacs.2024.100647
PMID:39309019
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研究论文 | 本文介绍了一种结合深度学习残差网络提高光声光谱法检测痕量气体性能的新方法 | 该方法通过集成光声光谱与包含40层加权层的残差网络模型，显著提高了甲烷浓度的检测精度和稳定性 | NA | 提高光声光谱法在痕量气体检测中的性能 | 甲烷浓度检测 | 机器学习 | NA | 光声光谱法 | 残差网络 | 信号 | 多组光声光谱信号 | NA | NA | NA | NA |
| 24624 | 2024-09-25 |
AI-Enhanced Prediction of Aortic Stenosis Progression: Insights From the PROGRESSA Study
2024-Oct, JACC. Advances
DOI:10.1016/j.jacadv.2024.101234
PMID:39309663
|
研究论文 | 本研究利用机器学习和深度学习算法预测主动脉瓣狭窄的进展 | 使用LightGBM模型在预测主动脉瓣狭窄进展方面表现优于其他模型 | NA | 预测主动脉瓣狭窄的进展 | 303名参与PROGRESSA研究的患者的临床和超声心动图数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 机器学习和深度学习算法 | LightGBM, Gated Recurrent Unit, Long Short-Term Memory, XGBoost | 临床和超声心动图数据 | 303名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 24625 | 2024-09-25 |
Automated plan generation for prostate radiotherapy patients using deep learning and scripted optimization
2024-Oct, Physics and imaging in radiation oncology
DOI:10.1016/j.phro.2024.100641
PMID:39310221
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习和脚本优化的自动化前列腺放射治疗计划生成工作流程 | 首次在商业治疗计划系统中实现全自动化的前列腺放射治疗计划生成 | 仅在20个独立测试数据集上进行了验证，样本量较小 | 开发一种自动化前列腺放射治疗计划生成方法，以减少治疗计划的时间消耗 | 前列腺放射治疗计划 | 机器学习 | 前列腺癌 | 深度学习 | ResUNet | 3D轮廓数据 | 训练和验证数据集包含120个样本，独立测试数据集包含20个样本 | NA | NA | NA | NA |
| 24626 | 2024-09-25 |
Metformin dampens the progression of cholangiofibrosis induced by thioacetamide using deep learning
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37347
PMID:39309781
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研究论文 | 研究探讨了二甲双胍在预防硫代乙酰胺诱导的胆管纤维化中的作用，并使用深度学习技术进行评估 | 首次使用深度学习卷积神经网络评估二甲双胍对胆管纤维化的影响 | 研究仅在动物模型中进行，尚未在人体中验证 | 评估二甲双胍作为预防胆管纤维化的潜在干预措施 | 硫代乙酰胺诱导的胆管纤维化 | 数字病理学 | 肝胆疾病 | RNA测序 | 卷积神经网络 | 图像 | 大鼠模型 | NA | NA | NA | NA |
| 24627 | 2024-09-25 |
Remote sensing image road network detection based on channel attention mechanism
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37470
PMID:39309790
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研究论文 | 本文结合通道注意力机制与ResNet，提出SE-ResNet和ECA-ResNet用于遥感图像道路网络检测 | 引入通道注意力机制，使网络更专注于道路网络特征的提取和学习，忽略部分非道路网络特征 | 增加了一定的计算负担 | 提高遥感图像中道路网络检测的准确性 | 遥感图像中的道路网络 | 计算机视觉 | NA | 通道注意力机制 | ResNet | 图像 | 使用了Massachusetts roads (MR)和CHN6-CUG roads数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 24628 | 2024-09-25 |
Next-Generation swimming pool drowning prevention strategy integrating AI and IoT technologies
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35484
PMID:39309814
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研究论文 | 本文探讨了将人工智能（AI）和物联网（IoT）技术集成到嵌入式系统中，以减少游泳池溺水事件的可能性 | 本文的创新点在于将嵌入式系统、人工智能和物联网技术结合，用于实时监控和识别危险情况，并通过图像识别和深度学习技术提高救援效率 | NA | 本文的研究目的是利用技术手段预防游泳池溺水事故，并提供及时的救援警报 | 本文的研究对象是游泳池溺水预防技术及其应用 | 计算机视觉 | NA | 计算机视觉、深度学习 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24629 | 2024-09-25 |
Dose prediction for cervical cancer in radiotherapy based on the beam channel generative adversarial network
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37472
PMID:39309882
|
研究论文 | 本研究提出了一种基于光束通道生成对抗网络（Bc-GAN）的宫颈癌放射治疗剂量预测方法 | 引入了一种新的剂量预测计算方法，通过定义剂量预测的近似范围，限制了GAN预测的物理范围，从而实现了更合理的剂量分布预测 | 研究仅限于宫颈癌病例，未来需要扩展到其他类型的肿瘤 | 解决现有深度学习方法在处理混合数据集时的挑战，特别是IMRT和VMAT的组合 | 宫颈癌患者的放射治疗剂量预测 | 机器学习 | 宫颈癌 | 生成对抗网络（GAN） | 生成对抗网络（GAN） | 医学图像 | 共收集了346例宫颈癌患者的数据，经过清洗后剩余295例，随机分为训练集、验证集和测试集，比例分别为205:60:30 | NA | NA | NA | NA |
| 24630 | 2024-09-25 |
Prairie Dog Optimization Algorithm with deep learning assisted based Aerial Image Classification on UAV imagery
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37446
PMID:39309890
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的无人机图像分类方法，结合了草原犬鼠优化算法和深度学习模型 | 创新点在于将草原犬鼠优化算法应用于深度学习模型的超参数调优，并结合卷积变分自编码器模型进行图像分类 | NA | 研究目的是开发一种高效的无人机图像分类方法 | 研究对象是无人机拍摄的航空图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 使用了基准无人机图像数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 24631 | 2024-09-25 |
Optimization of Chinese film and television communication technology in Portuguese-speaking areas under the application of digital Internet of Things
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37572
PMID:39309914
|
研究论文 | 研究通过深度学习技术优化中国电影在葡语国家的传播效果 | 利用深度学习技术设计电影特征识别和分类模型，并通过贝叶斯算法优化模型，提高计算速度和准确性 | NA | 优化中国电影在葡语国家的传播效果，促进中国文化传播的发展 | 中国电影在葡语国家的传播效果 | 机器学习 | NA | 深度学习 (DL) | 贝叶斯算法 | 电影特征 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24632 | 2024-09-25 |
Spatio-temporal dynamics and influencing factors of carbon emissions (1997-2019) at county level in mainland China based on DMSP-OLS and NPP-VIIRS Nighttime Light Datasets
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37245
PMID:39309939
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研究论文 | 本文利用深度学习方法处理夜间灯光数据集，估算了1997至2019年中国大陆县级碳排放量，并分析了其时空动态及影响因素 | 本文成功推导出更可靠的县级碳排放数据，揭示了空间动态和排放中心的演变，并发现了与主流观点不同的GDP与碳排放关系的N形和倒N形关系 | NA | 填补中国县级碳排放数据缺失，分析碳排放的时空动态及影响因素 | 1997至2019年中国大陆县级碳排放量及其影响因素 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 1997至2019年中国大陆县级数据 | NA | NA | NA | NA |
| 24633 | 2024-09-25 |
trajPredRNN+: A new approach for precipitation nowcasting with weather radar echo images based on deep learning
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36134
PMID:39309946
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的新方法trajPredRNN+，用于使用天气雷达回波图像进行降水短时预报 | 该方法结合了轨迹分割模型和PredRNN深度学习模型，通过引入注意力机制和残差网络，以及提出更合理的训练损失函数，解决了现有模型在捕捉细粒度外观和处理位置错位问题上的局限性 | NA | 提高短时降雨预测的准确性，特别是对强降雨的预测 | 使用天气雷达回波图像进行降水短时预报 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | PredRNN | 图像 | 使用了深圳市气象局提供的雷达回波图数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 24634 | 2024-09-25 |
Multi-label deep learning for comprehensive optic nerve head segmentation through data of fundus images
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36996
PMID:39309959
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研究论文 | 本文提出了一种基于多标签深度学习的视网膜图像中视神经头全面分割方法 | 利用U-Net架构结合迁移学习设计了三种多类语义分割模型，并通过结合MSU-Net和BU-Net生成HRF数据集的地面真值 | 研究仅使用了45张视网膜图像进行训练和验证，样本量较小 | 开发一种能够早期诊断和持续监测眼科疾病的计算机辅助检测技术 | 视网膜图像中的视盘、视杯、血管和视盘周围萎缩区（alpha和beta） | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 45张视网膜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 24635 | 2024-09-25 |
Enhancing bone scan image quality: an improved self-supervised denoising approach
2024-Sep-23, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad7e79
PMID:39312947
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研究论文 | 本文提出了一种改进的自监督去噪技术，用于提高骨扫描图像质量 | 本文提出了一种改进的自监督去噪技术，通过使用Noise2FullCount (N2F)和插值版本的Noise2Noise (iN2N)，减少了深度学习去噪与全扫描图像之间的偏差 | N2N在长扫描图像中表现有限 | 提高骨扫描图像质量，减少辐射暴露和扫描时间 | 351个全身骨扫描数据集 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Noise2Noise (N2N), Noise2FullCount (N2F), 插值版本的Noise2Noise (iN2N) | 图像 | 351个全身骨扫描数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 24636 | 2024-09-25 |
Exploration of Fractional Flow Reservation Score Based on Artificial Intelligence Post-processing for Coronary Artery Lesions in Patients with Diabetes and Coronary Heart Disease
2024-Sep-21, SLAS technology
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.slast.2024.100196
PMID:39313159
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研究论文 | 本文利用人工智能后处理技术评估糖尿病和冠心病患者中冠心病与分数流量储备（FFR）的关系 | 采用人工智能技术处理冠状动脉CT血管造影（CCTA）图像，以高效、便捷、准确地获取所需数据，提高临床诊断效率和准确性 | NA | 研究冠心病与分数流量储备（FFR）在不同程度冠心病和糖尿病患者中的关系 | 94名疑似冠心病的患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 人工智能（AI） | NA | 图像 | 94名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 24637 | 2024-09-25 |
Chemomechanical damage prediction from phase-field simulation video sequences using a deep-learning-based methodology
2024-Sep-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.110822
PMID:39310766
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研究论文 | 本文探讨了使用深度学习方法从相场模拟视频序列中预测锂离子电池的化学机械损伤 | 本文首次探索了使用卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）从相场模拟视频中预测电池材料的损伤行为，包括裂纹扩展角度和长度 | 本文仅使用了有限的数据进行模型训练和验证 | 研究目的是开发一种预测锂离子电池材料损伤行为的深度学习模型 | 研究对象是锂离子电池的阴极材料 | 机器学习 | NA | 相场模拟 | CNN-LSTM | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24638 | 2024-09-25 |
A deep learning dataset for metal multiaxial fatigue life prediction
2024-Sep-19, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-024-03862-4
PMID:39300134
|
研究论文 | 本文创建了一个大规模的高质量数据集，用于金属多轴疲劳寿命预测 | 本文的创新点在于创建了一个包含1167个样本的大规模数据集，解决了深度学习在金属多轴疲劳寿命预测中数据稀缺的问题 | NA | 本文的研究目的是为金属多轴疲劳寿命预测提供一个高质量的数据集，以支持深度学习方法的应用 | 本文的研究对象是金属多轴疲劳寿命预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 数据集 | 1167个样本，来自40种材料 | NA | NA | NA | NA |
| 24639 | 2024-09-25 |
A Novel Rational PROTACs Design and Validation via AI-Driven Drug Design Approach
2024-Sep-17, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.3c10183
PMID:39310161
|
研究论文 | 本文介绍了一种结合超叠加技术和深度神经网络的集成方法，用于生成具有增强结合亲和力的结构多样性分子 | 本文提出了一种新的AI驱动药物设计方法，通过结合超叠加技术和深度神经网络，生成具有更高结合亲和力的PROTACs分子 | NA | 开发一种新的AI驱动药物设计方法，用于生成具有更高结合亲和力的PROTACs分子 | PROTACs分子的设计和验证 | 药物设计 | NA | 超叠加技术、分子动力学模拟、自由能扰动模拟 | 深度神经网络 | 蛋白质-配体复合物结构 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24640 | 2024-09-25 |
Deep Learning-Based Detection of Reticular Pseudodrusen in Age-Related Macular Degeneration on Optical Coherence Tomography
2024-Sep-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.11.24312817
PMID:39314940
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的模型，用于在光学相干断层扫描图像中检测与年龄相关性黄斑变性相关的网状假性玻璃膜疣 | 该模型在检测网状假性玻璃膜疣方面表现优于四位眼科专家，并已在五个外部测试数据集中验证了其性能 | NA | 开发一种自动检测和量化网状假性玻璃膜疣的深度学习模型，以辅助临床管理 | 网状假性玻璃膜疣在年龄相关性黄斑变性中的检测 | 计算机视觉 | 年龄相关性黄斑变性 | 深度学习 | NA | 图像 | 9800张光学相干断层扫描B扫描图像，以及来自812名个体的1017只眼睛的外部测试数据集 | NA | NA | NA | NA |