深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 31018 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 24621 | 2024-09-06 |
Predicting Overall Survival of Glioblastoma Patients Using Deep Learning Classification Based on MRIs
2024-Aug-30, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI240878
PMID:39234740
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研究论文 | 本文开发并评估了一种基于深度学习的方法，通过MRI图像预测胶质母细胞瘤患者的总体生存期 | 利用深度学习技术对常规生成的MRI序列进行自动分析，以实现准确的总体生存期预测 | 最佳模型的F1-score为0.51，准确率为0.67，仍有改进空间 | 开发一种能够通过MRI图像准确预测胶质母细胞瘤患者总体生存期的方法 | 胶质母细胞瘤患者的总体生存期 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | ResNet50 | 图像 | NA |
| 24622 | 2024-09-06 |
X-ray absorption spectroscopy combined with deep learning for auto and rapid illicit drug detection
2024-Jul-03, The American journal of drug and alcohol abuse
DOI:10.1080/00952990.2024.2377262
PMID:39158551
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研究论文 | 本文探讨了利用X射线吸收光谱（XAS）结合深度学习技术进行自动和快速非法药物检测的新方法 | 本文提出了一种结合XAS和改进的transformer编码器模型的新方法，用于自动、快速和准确地检测非法药物，相比LSTM和ResU-net模型，该方法在训练时间和准确性上均有显著提升 | NA | 探索一种自动、快速和准确检测非法药物的新方法 | 50种与药物具有相似分子式的同分异构体或化合物 | 机器学习 | NA | X射线吸收光谱（XAS） | transformer编码器模型 | 光谱数据 | 50种物质 |
| 24623 | 2024-09-06 |
Deep Learning-Based Facial and Skeletal Transformations for Surgical Planning
2024-07, Journal of dental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1177/00220345241253186
PMID:38808566
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研究论文 | 本文开发并验证了一种基于深度学习的新型双向3D框架P2P-ConvGC，用于正颌手术中面部和骨骼形状的准确预测 | 提出了P2P-ConvGC框架，通过两阶段点采样策略生成多个非重叠点子集来表示高分辨率的面部和骨骼形状，并分别输入到预测系统中进行预测 | NA | 开发一种能够准确预测面部和骨骼形状的深度学习模型，以应用于正颌手术的虚拟手术规划 | 面部和骨骼形状的预测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | P2P-ConvGC | 3D点集 | 基于大规模数据集进行验证，具体样本数量未提及 |
| 24624 | 2024-09-06 |
Data-independent acquisition in metaproteomics
2024 Jul-Aug, Expert review of proteomics
IF:3.8Q1
DOI:10.1080/14789450.2024.2394190
PMID:39152734
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综述 | 本文综述了数据非依赖采集（DIA）质谱技术在元蛋白质组学中的应用 | 介绍了DIA技术在提高元蛋白质组学深度和准确性方面的潜力，并讨论了未来可能采用的深度学习和从头测序方法 | DIA技术和元蛋白质组学的复杂性带来了挑战 | 探讨DIA技术在元蛋白质组学中的应用及其未来发展方向 | 元蛋白质组学中的微生物群落功能和微生物间及宿主-微生物相互作用 | NA | NA | 数据非依赖采集（DIA）质谱技术 | NA | 蛋白质组学数据 | NA |
| 24625 | 2024-09-06 |
A muti-modal feature fusion method based on deep learning for predicting immunotherapy response
2024-06-07, Journal of theoretical biology
IF:1.9Q3
DOI:10.1016/j.jtbi.2024.111816
PMID:38589007
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的多模态特征融合模型，用于预测免疫治疗反应 | 本文提出的多模态特征融合模型利用图神经网络将基因网络中的基因关系映射到低维向量空间，并融合生物通路特征和免疫细胞浸润特征，以提高对免疫治疗反应的预测性能 | NA | 预测免疫治疗反应 | 癌症患者对免疫检查点治疗的反应 | 机器学习 | NA | 图神经网络 | 多模态特征融合模型 | 基因网络数据、生物通路特征、免疫细胞浸润特征 | 五个数据集，涵盖黑色素瘤、肺癌和胃癌等多种癌症类型 |
| 24626 | 2024-09-06 |
MOSAIC: An Artificial Intelligence-Based Framework for Multimodal Analysis, Classification, and Personalized Prognostic Assessment in Rare Cancers
2024-Jun, JCO clinical cancer informatics
IF:3.3Q2
DOI:10.1200/CCI.24.00008
PMID:38875514
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研究论文 | 本文介绍了一种基于人工智能的框架MOSAIC，用于罕见癌症的多模态分析、分类和个性化预后评估 | MOSAIC框架结合了深度学习和联邦学习技术，提供了比传统统计方法更精确的分类和预后评估 | NA | 开发和验证一种用于罕见癌症分类和预后评估的人工智能框架 | 罕见癌症，特别是骨髓增生异常综合征（MDS） | 机器学习 | 血液系统疾病 | 深度学习 | 梯度提升生存模型 | 临床和基因组数据 | 4427名MDS患者 |
| 24627 | 2024-09-06 |
A deep learning method to identify and localize large-vessel occlusions from cerebral digital subtraction angiography
2024 May-Jun, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/jon.13193
PMID:38506407
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研究论文 | 开发了一种深度学习算法，用于从脑部数字减影血管造影中识别和定位大血管闭塞 | 使用有限的训练数据集，开发了一种能够有效识别和定位大血管闭塞的深度学习模型 | 模型的改进需要扩展和完善大血管闭塞的数据集 | 开发一种算法，用于在脑部数字减影血管造影中识别和定位闭塞的动脉血管 | 脑部数字减影血管造影图像中的大血管闭塞 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 188名患者，其中86名患有M1和近端M2段闭塞 |
| 24628 | 2024-09-06 |
Intelligently Quantifying the Entire Irregular Dental Structure
2024-04, Journal of dental research
IF:5.7Q1
DOI:10.1177/00220345241226871
PMID:38372132
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研究论文 | 本文提出了一种人工智能测量工具，用于对不规则牙结构进行整体定量分析 | 本文创新性地使用了轻量级模型LU-Net，并通过补偿模块解决了边界不清晰导致的分割难题，同时进行了额外的牙釉质分割以建立测量坐标系统 | NA | 开发一种能够对不规则牙结构进行整体定量分析的工具，以满足临床需求 | 不规则牙结构，特别是腭骨 | 计算机视觉 | NA | 深度学习语义分割 | LU-Net | 图像 | 测试集中包含腭骨和牙釉质的样本 |
| 24629 | 2024-09-06 |
B-mode US and Deep Learning Rivals Shear-Wave Elastography in Screening for Fibrosis
2024-04, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.240868
PMID:38652032
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24630 | 2024-09-06 |
Context-dependent design of induced-fit enzymes using deep learning generates well-expressed, thermally stable and active enzymes
2024-Mar-12, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2313809121
PMID:38437538
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的酶设计策略CoSaNN，用于结构预测和序列优化，旨在提高酶的表达水平、热稳定性和催化多样性 | 引入CoSaNN策略，通过深度学习控制酶构象，扩展化学空间，采用上下文依赖的方法生成酶设计，并开发了预测蛋白质溶解度的图神经网络SolvIT | 未提及具体限制 | 提高工程酶在工业应用中的表达水平、热稳定性和催化多样性 | 酶的表达水平、热稳定性和催化活性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图神经网络 | 蛋白质序列和结构数据 | 54%的酶在表达中成功，30%的酶热稳定性提高 |
| 24631 | 2024-09-06 |
Improved Vertebral Fracture Assessment: The Game-Changing Potential of Deep Learning with Multidetector CT
2024-03, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.240409
PMID:38530170
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 24632 | 2024-09-06 |
Deep learning and transfer learning identify breast cancer survival subtypes from single-cell imaging data
2023-Dec-19, Communications medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1038/s43856-023-00414-6
PMID:38114659
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研究论文 | 本文通过深度学习和迁移学习方法，利用单细胞成像数据识别乳腺癌生存亚型 | 提出了一种量化单细胞分辨率细胞间相互作用特征的方法，并应用于神经网络模型以预测患者生存 | NA | 开发一种从单细胞水平信息到群体水平生存预测的方法 | 乳腺癌患者的生存亚型 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 非负矩阵分解 (NMF) | 神经网络 | 图像 | 数百个单细胞分辨率的细胞间相互作用特征 |
| 24633 | 2024-09-06 |
SpineQ: Unsupervised 3D Lumbar Quantitative Assessment
2023-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC40787.2023.10485565
PMID:38557307
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研究论文 | 本文提出了一种无监督的3D腰椎定量评估方法SpineQ，能够从不同视角分析MRI图像并生成多组织分割结果 | 本文的创新点在于结合了基于规则和深度学习的方法，实现了无监督的3D腰椎定量评估，无需繁琐的手动标注 | 本文的局限性在于仅进行了初步测试，尚未在更大规模的数据集上验证其有效性 | 开发一种无监督的3D腰椎定量评估方法，提高临床诊断和手术规划的效率和一致性 | 腰椎的MRI图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 24634 | 2024-09-06 |
Consonant-Vowel Transition Models Based on Deep Learning for Objective Evaluation of Articulation
2023, IEEE/ACM transactions on audio, speech, and language processing
DOI:10.1109/taslp.2022.3209937
PMID:36712557
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的辅音-元音过渡模型，用于客观评估发音 | 提出了一个名为客观发音测量（OAM）的新指标，通过分析辅音-元音过渡区域来评估发音的准确性 | NA | 开发一种客观测量发音准确性的方法 | 辅音-元音过渡区域的发音准确性 | 自然语言处理 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 语音 | 包括成人构音障碍语音、唇腭裂儿童语音以及母语为普通话和西班牙语的英语口音语音的数据库 |
| 24635 | 2024-09-06 |
Computer-aided diagnostic for classifying chest X-ray images using deep ensemble learning
2022-10-15, BMC medical imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1186/s12880-022-00904-4
PMID:36243705
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度集成学习的计算机辅助诊断系统，用于分类胸部X光图像 | 本文提出了一种新的卷积神经网络（CNN）集成架构，用于分类胸部X光图像，并引入了可解释的深度学习方法 | 本文未详细讨论模型的可解释性方法，且未扩展到其他疾病检测 | 开发一种更快速和准确的计算机辅助诊断系统，用于胸部X光图像分类 | 胸部X光图像，包括病毒性肺炎、肺结核、COVID-19和健康状态 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 使用了多个公共数据集混合创建的大规模数据集 |
| 24636 | 2024-09-06 |
Deep learning-based behavioral profiling of rodent stroke recovery
2022-10-15, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-022-01434-9
PMID:36243716
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研究论文 | 本文介绍了基于深度学习的软件DeepLabCut在评估小鼠中风后行为恢复中的应用 | 使用DeepLabCut软件进行高精度的3D运动跟踪，并结合全面的后期分析，揭示了中风后小鼠运动行为的生物学差异 | NA | 评估小鼠中风后的行为恢复机制 | 小鼠中风后的行为恢复 | 机器学习 | 中风 | 深度学习 | DeepLabCut | 3D运动数据 | 涉及多种小鼠品系，跟踪了10个身体部位 |
| 24637 | 2024-09-06 |
A preliminary study on the application of deep learning methods based on convolutional network to the pathological diagnosis of PJI
2022-Oct-14, Arthroplasty (London, England)
DOI:10.1186/s42836-022-00145-4
PMID:36229852
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研究论文 | 本研究旨在建立基于卷积网络的深度学习方法，用于假体关节感染（PJI）的病理诊断初步研究 | 本研究首次使用卷积神经网络深度学习方法识别关节周围软组织病理切片的高倍镜图像，与急性感染诊断标准对照，实现了高精度和高召回率 | 需要不断升级扩展训练集以提高卷积网络深度学习的诊断准确性，才能应用于临床实践 | 建立基于卷积网络的深度学习方法，用于假体关节感染的病理诊断 | 关节置换术后修订患者的病理切片图像 | 数字病理学 | 假体关节感染 | 卷积神经网络 | resNET模型 | 图像 | 20名关节置换术后修订患者，其中10名确诊感染，10名未感染 |
| 24638 | 2024-09-06 |
DENSEN: a convolutional neural network for estimating chronological ages from panoramic radiographs
2022-Oct-14, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-022-04935-0
PMID:36241969
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于卷积神经网络的深度学习方法DENSEN，用于从全景X光片中估计个体的年龄 | 首次提出了一种基于深度学习的方法DENSEN，用于从全景X光片中估计年龄，适用于不同年龄段，并且相比现有方法减少了实验室工作量 | NA | 开发一种新的方法来从全景X光片中估计个体的年龄 | 从全景X光片中估计个体的年龄 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | 卷积神经网络 | 图像 | 1903张临床全景X光片，年龄范围为3至85岁 |
| 24639 | 2024-09-06 |
Resolving subcellular pH with a quantitative fluorescent lifetime biosensor
2022-10-12, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-33348-z
PMID:36224168
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研究论文 | 本文介绍了一种结合pH依赖性荧光寿命成像显微镜（pHLIM）和深度学习技术，用于准确量化单个囊泡的亚细胞pH值的方法 | 本文的创新点在于结合了pHLIM和深度学习技术，以提高亚细胞pH测量的准确性，并解决了传统方法中依赖于荧光强度变化的高不确定性问题 | NA | 本文的研究目的是开发一种准确测量亚细胞pH值的方法，以帮助理解药物作用和疾病进展 | 本文的研究对象是亚细胞pH值，特别是细胞质、内体和溶酶体中的pH变化 | 生物医学工程 | NA | pH依赖性荧光寿命成像显微镜（pHLIM） | 深度学习 | 图像 | 涉及的样本包括细胞质、内体和溶酶体中的pH变化，以及药物如bafilomycin A1和氯喹引起的pH变化 |
| 24640 | 2024-09-06 |
Dual sensing signal decoupling based on tellurium anisotropy for VR interaction and neuro-reflex system application
2022-10-10, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-33716-9
PMID:36216925
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研究论文 | 本文展示了利用碲纳米线的内在各向异性来调节电子结构和压电极化，从而解耦压力和温度差异信号，实现VR交互和神经反射应用 | 利用碲纳米线的各向异性实现压力和温度信号的解耦，并应用于VR交互和神经反射系统 | NA | 开发一种基于碲各向异性的双模传感器，用于VR交互和神经反射应用 | 碲纳米线、VR交互、神经反射系统 | 电子医学 | NA | 深度学习 | NA | 传感器信号 | 兔子坐骨神经模型 |