深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33008 篇文献，本页显示第 25161 - 25180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 25161 | 2024-09-20 |
Enhancing sustainability in the production of palm oil: creative monitoring methods using YOLOv7 and YOLOv8 for effective plantation management
2024-Dec, Biotechnology reports (Amsterdam, Netherlands)
DOI:10.1016/j.btre.2024.e00853
PMID:39290791
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研究论文 | 评估YOLOv7和YOLOv8在识别油棕榈树方面的性能，以提高种植园管理的可持续性 | YOLOv8系列在检测精度和时间上有所提升，YOLOv8m获得了最高的F1分数，YOLOv8s在检测时间上显著减少 | NA | 评估YOLOv7和YOLOv8在油棕榈种植园管理中的应用效果 | YOLOv7和YOLOv8模型在油棕榈树识别中的性能 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLO | 图像 | 训练集包含80,486张图像，测试集包含482张无人机拍摄的图像，其中包括5,233张油棕榈树图像 | NA | NA | NA | NA |
| 25162 | 2024-09-20 |
An enhanced AlexNet-Based model for femoral bone tumor classification and diagnosis using magnetic resonance imaging
2024-Oct, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100626
PMID:39290649
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研究论文 | 本文介绍了一种基于AlexNet的增强深度学习模型，用于通过磁共振成像对股骨肿瘤进行分类和诊断 | 本文提出了一种优化的AlexNet模型，通过卷积神经网络对股骨肿瘤图像进行分类，相比其他方法具有更高的准确性、精确性、敏感性、特异性和F1分数 | NA | 开发一种自动化的分类方法，以提高股骨肿瘤的诊断准确性 | 股骨肿瘤患者及其磁共振成像数据 | 计算机视觉 | 骨肿瘤 | 卷积神经网络 (CNN) | AlexNet | 图像 | 500例股骨肿瘤患者，包括500例影像数据（335例良性，165例恶性） | NA | NA | NA | NA |
| 25163 | 2024-09-20 |
Discovery of type 2 diabetes mellitus with correlation and optimization driven hybrid deep learning approach
2024-Oct, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering
IF:1.7Q3
DOI:10.1080/10255842.2023.2267721
PMID:37865922
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研究论文 | 本文提出了一种混合深度学习方法，用于识别2型糖尿病 | 采用基于相关性和优化的混合深度学习方法，结合了深度残差网络和基于骑手优化器的神经网络，并通过相关性融合提高分类性能 | NA | 开发一种新的混合深度学习技术，用于准确识别2型糖尿病 | 2型糖尿病的识别 | 机器学习 | 糖尿病 | 深度学习 | 混合模型 | 数值数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 25164 | 2024-09-20 |
[Applications of artificial intelligence for imaging-driven diagnosis and treatment of bone and soft tissue tumors]
2024-Sep-23, Zhonghua zhong liu za zhi [Chinese journal of oncology]
|
综述 | 本文综述了人工智能在骨与软组织肿瘤影像诊断和治疗中的应用 | 探讨了深度学习技术在骨与软组织肿瘤影像分析中的应用，包括图像分割、肿瘤检测、分类、分级和分期、化疗效果评估、复发和预后预测等方面 | 未提及具体的技术挑战和数据限制 | 综述人工智能在骨与软组织肿瘤影像诊断和治疗中的应用现状及未来展望 | 骨与软组织肿瘤的影像诊断和治疗 | 计算机视觉 | 骨与软组织肿瘤 | 深度学习 | CNN | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 25165 | 2024-09-20 |
Efficient inverse design of optical multilayer nano-thin films using neural network principles: backpropagation and gradient descent
2024-Sep-19, Nanoscale
IF:5.8Q1
DOI:10.1039/d4nr01667j
PMID:39196333
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研究论文 | 本文介绍了一种利用神经网络原理进行光学多层纳米薄膜逆向设计的新方法 | 该方法通过网络传递矩阵的反向传播，利用链式法则计算梯度，无需额外的学习过程即可确定最佳层厚度 | NA | 提高光学多层纳米薄膜设计的效率和准确性 | 光学多层纳米薄膜的层厚度优化 | 机器学习 | NA | 神经网络 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 25166 | 2024-09-20 |
All-Atom Protein Sequence Design Based on Geometric Deep Learning
2024-Sep-19, Angewandte Chemie (International ed. in English)
DOI:10.1002/anie.202411461
PMID:39295564
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研究论文 | 介绍了一种基于几何深度学习的全原子蛋白质序列设计框架GeoSeqBuilder | 整合了蛋白质序列生成与侧链构象预测，实现了设计序列的全原子结构生成，并考虑了邻近残基的三体相互作用 | 需要进一步测试以验证其广泛适用性 | 开发一种能够为特定蛋白质骨架设计新功能蛋白质序列的工具 | 蛋白质序列设计与侧链构象预测 | 机器学习 | NA | 几何深度学习 | 深度学习框架 | 蛋白质结构数据 | 15个测试序列，5个设计实例 | NA | NA | NA | NA |
| 25167 | 2024-09-20 |
Prediction of aptamer affinity using an artificial intelligence approach
2024-Sep-18, Journal of materials chemistry. B
DOI:10.1039/d4tb00909f
PMID:39158322
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研究论文 | 研究利用人工智能方法预测适配体亲和力 | 结合机器学习和深度学习模型，提出了一种快速预测适配体与目标分子结合亲和力的方法 | NA | 探讨人工智能在适配体亲和力预测中的应用 | 适配体与目标分子的结合亲和力 | 机器学习 | NA | 分子动力学模拟 | 机器学习和深度学习 | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 25168 | 2024-09-20 |
Ultrastretchable, Ultralow Hysteresis, High-Toughness Hydrogel Strain Sensor for Pressure Recognition with Deep Learning
2024-Sep-18, ACS applied materials & interfaces
IF:8.3Q1
DOI:10.1021/acsami.4c12419
PMID:39230598
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研究论文 | 本文介绍了一种具有超拉伸性、低滞后性和高韧性的水凝胶应变传感器，并展示了其在压力识别中的应用 | 提出了一种双重物理交联的聚丙烯酰胺/透明质酸/蒙脱土水凝胶，实现了超高的拉伸性、低滞后性和高韧性 | NA | 开发一种具有优异机械性能的水凝胶材料，并探索其在柔性可穿戴设备中的应用 | 聚丙烯酰胺/透明质酸/蒙脱土水凝胶及其在应变传感器中的应用 | NA | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 25169 | 2024-09-20 |
Deep Learning for Echo Analysis, Tracking, and Evaluation of Mitral Regurgitation (DELINEATE-MR)
2024-Sep-17, Circulation
IF:35.5Q1
|
研究论文 | 本文开发了一种深度学习系统，用于分析、追踪和评估二尖瓣反流，并测试了其在内部和外部测试集中的性能 | 本文提出了一种新颖的深度学习系统，能够处理完整的经胸超声心动图，识别彩色多普勒视频，并根据阅读心脏病专家的标准确定二尖瓣反流的严重程度 | 大多数误分类差异出现在无/微量和轻度二尖瓣反流之间，且在偏心性二尖瓣反流病例中的表现略低 | 开发和验证一种端到端的深度学习系统，用于准确分类二尖瓣反流的严重程度 | 二尖瓣反流的严重程度分类 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习系统 | 视频 | 总共61,689例经胸超声心动图，分为训练集（43,811例）、验证集（8,891例）、内部测试集（8,987例）和外部测试集（8,208例） | NA | NA | NA | NA |
| 25170 | 2024-09-20 |
High-Throughput Deep Learning Detection of Mitral Regurgitation
2024-Sep-17, Circulation
IF:35.5Q1
|
研究论文 | 研究开发并验证了一种全自动深度学习管道，用于识别带有彩色多普勒超声心动图的顶端四腔视图视频，并检测经胸超声心动图中的临床显著性二尖瓣反流 | 提出了一种新颖的全自动管道，用于从完整的经胸超声心动图研究中识别临床显著性二尖瓣反流 | NA | 开发和验证一种全自动深度学习管道，用于检测临床显著性二尖瓣反流 | 二尖瓣反流 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 视频 | 58614例经胸超声心动图（2587538个视频）用于开发和测试，1800例研究（80833个视频）用于内部测试，915例研究（46890个视频）用于外部评估 | NA | NA | NA | NA |
| 25171 | 2024-09-20 |
Predicting stroke volume variation using central venous pressure waveform: a deep learning approach
2024-Sep-17, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad75e4
PMID:39214128
|
研究论文 | 本研究评估了一种深度学习方法从中心静脉压波形预测每搏量变异（SVV）的性能 | 使用长短期记忆（LSTM）和前馈神经网络的序列模型从中心静脉压波形中预测每搏量变异（SVV） | NA | 评估深度学习模型从中心静脉压波形预测每搏量变异的准确性 | 中心静脉压波形和每搏量变异 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM 和前馈神经网络 | 波形 | 224 例，包含 1717978 个中心静脉压波形和 EV1000/SVV 数据 | NA | NA | NA | NA |
| 25172 | 2024-09-20 |
Single-cell AI-based detection and prognostic and predictive value of DNA mismatch repair deficiency in colorectal cancer
2024-Sep-17, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2024.101727
PMID:39293403
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于人工智能的方法AIMMeR，用于在常规病理样本中检测结直肠癌中的DNA错配修复缺陷 | AIMMeR能够在单细胞水平上确定错配修复蛋白表达，显示出高准确性和特异性，有助于精准医学 | AIMMeR与微卫星不稳定性测试的一致性较低，反映了MMR和MSI PCR之间的不一致性 | 开发一种自动化方法来检测结直肠癌中的DNA错配修复缺陷，并评估其预后和预测价值 | 结直肠癌中的DNA错配修复缺陷 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 人工智能 | NA | 图像 | 两个试验队列中的II/III期样本 | NA | NA | NA | NA |
| 25173 | 2024-09-20 |
EnergyShare AI: Transforming P2P energy trading through advanced deep learning
2024-Sep-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36948
PMID:39296059
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为EnergyShare AI的P2P能源交易系统，该系统通过深度强化学习算法优化能源管理效率 | EnergyShare AI通过深度强化学习算法显著提高了能源管理效率，并大幅降低了成本，相比传统的线性整数规划模型，在优化双向能源转移方面具有显著优势 | NA | 旨在通过先进的机器学习技术改进P2P能源交易系统，提高能源需求管理和利用效率 | 消费者、生产消费者、太阳能阵列、储能系统（ESS）和电动汽车（EVs） | 机器学习 | NA | 深度强化学习（DRL） | 深度强化学习 | 能源数据 | 涉及不同家庭配置和人类发展阶段的能源转移 | NA | NA | NA | NA |
| 25174 | 2024-09-20 |
Bayesian optimized multimodal deep hybrid learning approach for tomato leaf disease classification
2024-09-14, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-72237-x
PMID:39277634
|
研究论文 | 提出了一种利用贝叶斯优化多模态深度混合学习方法来自动分类番茄叶病的系统 | 利用贝叶斯优化和深度混合学习模型，结合卷积神经网络和经典机器学习技术，实现了对番茄叶病的自动分类 | NA | 开发一种自动、早期且精确的番茄叶病识别系统，以帮助农民及时干预疾病传播 | 番茄叶病分类 | 机器学习 | NA | 卷积神经网络 (CNN), 随机森林 (RF), XGBoost, 高斯朴素贝叶斯 (GNB), 支持向量机 (SVM), 多项逻辑回归 (MLR), K近邻 (KNN) | 深度混合学习模型 | 图像 | 使用了PlantVillage数据集，包含十种类型的番茄叶（九种病叶和一种健康叶） | NA | NA | NA | NA |
| 25175 | 2024-09-20 |
General loss of proteostasis links Huntington disease to Cockayne syndrome
2024-Sep-14, Neurobiology of disease
IF:5.1Q1
DOI:10.1016/j.nbd.2024.106668
PMID:39284372
|
研究论文 | 本文通过RNA-seq数据和深度学习方法，探讨了Cockayne综合征与亨廷顿病之间的联系，发现两者在蛋白质稳态失调方面存在共同机制 | 首次揭示了Cockayne综合征与亨廷顿病在蛋白质稳态失调方面的共同机制 | 研究主要基于细胞系和动物模型，尚未在人体组织中进行验证 | 探讨Cockayne综合征与亨廷顿病之间的病理联系 | Cockayne综合征和亨廷顿病的细胞系及动物模型 | 生物信息学 | NA | RNA-seq | 深度学习 | 转录组数据 | 两个Cockayne综合征突变细胞系和多个亨廷顿病细胞培养模型 | NA | NA | NA | NA |
| 25176 | 2024-09-20 |
Automatic generation of diffusion tensor imaging for the lumbar nerve using convolutional neural networks
2024-Sep-13, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2024.110237
PMID:39278577
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研究论文 | 本研究旨在利用深度学习语义分割技术，自动生成腰椎神经的扩散张量成像（DTI） | 首次使用深度学习语义分割模型U-Net自动提取腰椎神经并生成神经束追踪图 | 研究样本量较小，仅涉及90名患者的数据 | 开发一种自动化的系统，用于提取腰椎神经并生成神经束追踪图，以提高DTI在临床中的应用 | 腰椎神经的扩散张量成像及其自动生成 | 计算机视觉 | 腰椎退行性疾病 | 扩散张量成像（DTI） | U-Net | 图像 | 90名患有腰椎退行性疾病的患者，共839张轴向扩散加权图像（DWI） | NA | NA | NA | NA |
| 25177 | 2024-09-20 |
Tailoring nonsurgical therapy for elderly patients with head and neck squamous cell carcinoma: A deep learning-based approach
2024-Sep-13, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000039659
PMID:39287264
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研究论文 | 评估深度学习模型在为无法手术的老年头颈鳞状细胞癌患者选择个性化化疗方案中的应用，并量化基线特征对治疗效果的影响 | 使用自归一化平衡个体治疗效果模型进行生存数据分析，超越了其他模型和国家综合癌症网络指南 | 研究结果需要在临床环境中进一步验证 | 评估深度学习模型在个性化化疗选择中的应用，并分析基线特征对治疗效果的影响 | 无法手术的老年头颈鳞状细胞癌患者 | 机器学习 | 头颈鳞状细胞癌 | 深度学习 | 自归一化平衡个体治疗效果模型 | 生存数据 | 4276名老年头颈鳞状细胞癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 25178 | 2024-09-20 |
Single-cell analysis via manifold fitting: A framework for RNA clustering and beyond
2024-Sep-10, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2400002121
PMID:39226348
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研究论文 | 本文介绍了一种名为scAMF的框架，通过流形拟合技术提高单细胞RNA测序数据的聚类精度和可视化效果 | 提出了scAMF框架，通过流形拟合模块有效去噪单细胞RNA测序数据，提高了聚类效率和数据可视化清晰度 | NA | 提高单细胞RNA测序数据分析的精度和可靠性 | 单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | 流形拟合 | 基因表达数据 | 25个公开的单细胞RNA测序数据集，涵盖多种测序平台、物种和器官类型 | NA | NA | NA | NA |
| 25179 | 2024-09-20 |
Automated condylar seating assessment using a deep learning-based three-step approach
2024-Sep-04, Clinical oral investigations
IF:3.1Q1
DOI:10.1007/s00784-024-05895-w
PMID:39227487
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的三步法自动评估髁突就位情况的方法 | 本文的创新点在于将多步骤分割、光线投射和前馈神经网络相结合，实现了髁突就位评估的自动化 | NA | 开发并验证一种基于深度学习算法的工具，自动评估髁突就位情况 | 髁突就位情况 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 前馈神经网络 | 图像 | 60个CBCT扫描（120个髁突） | NA | NA | NA | NA |
| 25180 | 2024-09-20 |
Prediction of Axial Length From Macular Optical Coherence Tomography Using Deep Learning Model
2024-Sep-03, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.9.14
PMID:39264604
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研究论文 | 本研究开发了一种深度学习模型，用于从光学相干断层扫描（OCT）图像预测眼睛的轴长（AL） | 利用深度学习模型从OCT图像中预测眼睛轴长，并采用双输入模型提高了预测精度 | NA | 开发一种深度学习模型，用于从OCT图像中预测眼睛的轴长 | 眼睛的轴长和OCT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet-152 | 图像 | 9064只眼睛，5349名患者，共18128张图像 | NA | NA | NA | NA |