深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33074 篇文献，本页显示第 26201 - 26220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 26201 | 2024-09-11 |
On the Acceptance of "Fake" Histopathology: A Study on Frozen Sections Optimized with Deep Learning
2022, Journal of pathology informatics
DOI:10.4103/jpi.jpi_53_21
PMID:35136673
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研究论文 | 研究使用深度学习优化冷冻切片图像，以提高其诊断准确性 | 利用生成对抗网络将冷冻切片图像转换为虚拟石蜡切片图像，以提高诊断质量 | 专家对转换图像的评估存在较大的个人偏好差异 | 探讨深度学习技术在优化冷冻切片图像质量中的应用 | 冷冻切片和石蜡切片的图像转换 | 数字病理学 | NA | 生成对抗网络 | 生成对抗网络 | 图像 | 40个冷冻切片和40个石蜡切片用于训练和评估 | NA | NA | NA | NA |
| 26202 | 2024-09-11 |
Outcome and Biomarker Supervised Deep Learning for Survival Prediction in Two Multicenter Breast Cancer Series
2022, Journal of pathology informatics
DOI:10.4103/jpi.jpi_29_21
PMID:35136676
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研究论文 | 本文开发并评估了一种结合深度学习和专家知识的联合结果和生物标志物监督的多任务深度学习模型，用于预测芬兰两个多中心乳腺癌系列中的患者生存率 | 本文的创新点在于结合深度学习和专家知识，提供更准确、稳健和综合的乳腺癌结果预测 | NA | 预测乳腺癌患者的临床结果，指导疾病诊断、治疗和患者咨询 | 芬兰两个多中心乳腺癌系列中的693名和674名患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 693名患者（FinProg系列）和674名患者（FinHer系列） | NA | NA | NA | NA |
| 26203 | 2024-09-11 |
Deep learning based topic and sentiment analysis: COVID19 information seeking on social media
2022, Social network analysis and mining
IF:2.3Q3
DOI:10.1007/s13278-022-00917-5
PMID:35911483
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研究论文 | 本研究分析了澳大利亚与COVID19相关的时空推特数据集，通过主题建模和情感检测等方法，探讨了疫情爆发期间公众讨论的变化 | 利用深度学习技术进行主题和情感分析，结合时空数据，提供了对疫情和公众情绪的深入理解 | 研究仅限于澳大利亚的推特数据，可能无法全面反映全球情况 | 通过分析社交媒体数据，了解COVID19疫情期间公众的信息需求和情感变化 | 澳大利亚与COVID19相关的推特数据 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | 澳大利亚的时空推特数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26204 | 2024-09-11 |
Applications of machine learning for COVID-19 misinformation: a systematic review
2022, Social network analysis and mining
IF:2.3Q3
DOI:10.1007/s13278-022-00921-9
PMID:35919516
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综述 | 本文系统回顾了使用机器学习和深度学习技术检测COVID-19虚假信息的研究 | 本文系统性地评估和综合了现有的使用不同机器学习和深度学习技术检测COVID-19虚假信息的研究 | 本文讨论了使用机器学习技术检测COVID-19虚假信息面临的挑战和局限性 | 系统回顾、评估和综合使用机器学习和深度学习技术检测COVID-19虚假信息的研究 | COVID-19虚假信息检测 | 机器学习 | NA | 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) | NA | 文本 | 43篇符合纳入标准的研究论文 | NA | NA | NA | NA |
| 26205 | 2024-09-11 |
Evolution of research trends in artificial intelligence for breast cancer diagnosis and prognosis over the past two decades: A bibliometric analysis
2022, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2022.854927
PMID:36267967
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综述 | 本文通过文献计量分析，综述了过去二十年人工智能在乳腺癌诊断和预后研究中的发展趋势 | 本文首次通过文献计量分析方法，全面概述了人工智能在乳腺癌诊断和预后研究中的发展历程 | 本文主要依赖于文献计量分析，可能忽略了某些未被广泛引用的创新研究 | 旨在通过文献计量分析，全面了解人工智能在乳腺癌诊断和预后研究中的发展趋势 | 人工智能在乳腺癌诊断和预后研究中的应用 | 机器学习 | 乳腺癌 | 文献计量分析 | NA | 文本 | 2000年至2021年间发表的相关研究文章 | NA | NA | NA | NA |
| 26206 | 2024-09-11 |
A Frobenius Norm Regularization Method for Convolutional Kernel Tensors in Neural Networks
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/3277730
PMID:36579174
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研究论文 | 本文提出了一种新的Frobenius范数正则化方法，用于卷积核张量，以使相应变换矩阵的奇异值在训练过程中保持在1附近 | 提出了一种新的Frobenius范数惩罚函数，用于卷积核张量，以解决梯度爆炸/消失问题并提高神经网络的泛化能力 | NA | 研究如何通过正则化方法提高卷积神经网络的性能 | 卷积神经网络中的卷积核张量 | 机器学习 | NA | NA | 卷积神经网络 (CNN) | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26207 | 2024-09-11 |
Editorial: The use of deep learning in mapping and diagnosis of cancers
2022, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2022.1077341
PMID:36582789
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26208 | 2024-09-11 |
A novel deep learning segmentation model for organoid-based drug screening
2022, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2022.1080273
PMID:36588731
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的器官芯片分割模型，用于提高基于器官芯片的药物筛选效率和准确性 | 开发了一种新的深度学习模型RDAU-Net，集成了动态卷积和注意力模块，显著提高了特征提取能力和抗干扰能力 | NA | 提高基于器官芯片的药物筛选效率和准确性 | 膀胱癌器官芯片系统 | 计算机视觉 | 膀胱癌 | 深度学习 | RDAU-Net | 图像 | 200张膀胱癌器官芯片图像，分别在第1、3、5、7天拍摄，有无药物处理 | NA | NA | NA | NA |
| 26209 | 2024-09-11 |
Deep learning and session-specific rapid recalibration for dynamic hand gesture recognition from EMG
2022, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2022.1034672
PMID:36588953
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研究论文 | 本文介绍了使用深度学习和会话特定快速重新校准技术进行动态手势识别的方法 | 提出了MiSDIREKt数据集和一种非线性编码器-解码器架构，用于手势分类中的降维，并展示了会话特定重新校准的有效性 | 研究仅基于单个参与者的数据，可能缺乏普适性 | 解决日常佩戴的腕部和前臂肌电图接口设备在会话特定差异下的适应问题 | 动态手势识别 | 机器学习 | NA | 肌电图（EMG） | 非线性编码器-解码器 | 数据集 | 单个参与者，43个会话，总计814分钟 | NA | NA | NA | NA |
| 26210 | 2024-09-11 |
Lower hypothalamus subunit volumes link with impaired long-term body weight gain after preterm birth
2022, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2022.1057566
PMID:36589836
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研究论文 | 本文研究了早产儿出生后下丘脑亚单位体积与长期体重增长受损之间的关系 | 首次探讨了早产儿下丘脑结构变化与成年后体重控制异常之间的关联 | 样本量相对较小，且仅限于巴伐利亚纵向研究中的个体 | 探讨早产儿下丘脑结构变化与长期体重增长之间的关系 | 早产儿和足月出生的成年人的下丘脑亚单位体积及体重增长情况 | NA | NA | 磁共振成像（MRI），深度学习 | NA | 图像 | 101名早产儿和110名足月出生的成年人 | NA | NA | NA | NA |
| 26211 | 2024-09-11 |
A Deep Intelligent Attack Detection Framework for Fog-Based IoT Systems
2022, Computational intelligence and neuroscience
DOI:10.1155/2022/6967938
PMID:36590844
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研究论文 | 提出了一种基于雾计算的物联网系统深度智能攻击检测框架 | 使用长短期记忆网络（LSTM）在雾节点上预测和检测多种攻击 | 由于物联网设备的计算和存储空间有限，深度学习无法直接在这些设备上运行 | 开发一种在雾计算环境中检测物联网系统攻击的有效方法 | 物联网设备与雾节点之间的通信行为 | 机器学习 | NA | 长短期记忆网络（LSTM） | LSTM | 数据集 | 使用了DDoS-SDN、NSLKDD、UNSW-NB15和IoTID20数据集进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 26212 | 2024-09-11 |
Design of field real-time target spraying system based on improved YOLOv5
2022, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2022.1072631
PMID:36600914
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研究论文 | 本文设计了一种基于改进YOLOv5的田间实时目标喷洒系统 | 通过替换YOLOv5s模型的主干网络并添加注意力机制，实现了模型的轻量化改进，并设计了电磁阀组开关的网格决策控制算法 | 随着操作速度的增加，喷洒命中率下降，有效识别率受速度影响较大 | 结合深度学习算法与喷洒技术，设计一种适用于田间场景的机器视觉精准实时目标喷洒系统 | 以常见恶性杂草为对象，生成数据集并完成模型训练 | 计算机视觉 | NA | YOLOv5 | YOLOv5s | 图像 | 以常见恶性杂草为对象，生成数据集并完成模型训练 | NA | NA | NA | NA |
| 26213 | 2024-09-11 |
Wheat yield estimation using remote sensing data based on machine learning approaches
2022, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2022.1090970
PMID:36618627
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研究论文 | 研究利用遥感数据和机器学习方法预测小麦产量 | 本研究首次将LSTM模型应用于小麦产量预测，并发现其在精度上优于传统的随机森林、梯度提升决策树和支持向量回归方法 | 研究仅限于冬季小麦，且依赖于特定的遥感数据源 | 提高小麦产量预测的准确性，为农民的生产计划和国际小麦贸易提供支持 | 冬季小麦的产量预测 | 机器学习 | NA | 遥感数据分析 | LSTM | 遥感图像 | 15709个网格化产量数据，分辨率为5m × 5m | NA | NA | NA | NA |
| 26214 | 2024-09-11 |
DeepSec: a deep learning framework for secreted protein discovery in human body fluids
2021-12-22, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btab545
PMID:34398224
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研究论文 | 本文介绍了一个名为DeepSec的深度学习框架，用于在人体体液中识别分泌蛋白 | DeepSec采用端到端的序列分析方法，结合卷积神经网络和双向门控循环单元进行蛋白质分类，显著提高了分泌蛋白识别的准确性 | 由于现有蛋白质组学平台的技术限制，不同实验研究之间存在较大差异，导致全面的人体体液蛋白质组图谱尚未完全确定 | 开发一个深度学习框架，以提高人体体液中分泌蛋白的识别准确性 | 12种人体体液中的分泌蛋白 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络和双向门控循环单元 | 蛋白质序列 | 12种人体体液的测试数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26215 | 2024-09-11 |
Learning sparse log-ratios for high-throughput sequencing data
2021-12-22, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btab645
PMID:34498030
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CoDaCoRe的新型学习算法，用于从高通量测序数据中发现稀疏、可解释和预测性的对数比生物标志物 | CoDaCoRe算法利用连续松弛来近似组合优化问题，并通过现代机器学习工具箱（特别是梯度下降）高效优化，显著提高了计算速度和预测准确性 | NA | 自动发现与感兴趣结果相关的稀疏生物标志物 | 高通量测序数据中的对数比生物标志物 | 机器学习 | NA | 高通量测序 | NA | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26216 | 2024-09-11 |
Deep IDA: A Deep Learning Method for Integrative Discriminant Analysis of Multi-View Data with Feature Ranking-An Application to COVID-19 severity
2021-Nov-18, ArXiv
PMID:34815984
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Deep IDA的深度学习方法，用于多视角数据的整合判别分析，并应用于COVID-19严重程度的预测 | Deep IDA能够学习非线性投影，最大化关联多个视角并分离不同类别的数据，同时允许特征排序以解释结果 | NA | 通过整合临床和分子数据，更好地理解COVID-19的分子机制及其严重程度 | COVID-19患者的临床和分子数据 | 机器学习 | COVID-19 | 深度学习 | 深度学习模型 | 多视角数据 | COVID-19患者和非COVID-19患者的临床和分子数据 | NA | NA | NA | NA |
| 26217 | 2024-09-11 |
Deep Learning to Estimate Biological Age From Chest Radiographs
2021-11, JACC. Cardiovascular imaging
DOI:10.1016/j.jcmg.2021.01.008
PMID:33744131
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研究论文 | 本文研究了使用深度学习从胸部X光片估计生物年龄，并评估其对长寿预测的有效性 | 提出了一种新的方法，使用卷积神经网络从胸部X光片估计生物年龄，作为长期死亡风险的衡量标准 | NA | 评估从胸部X光片估计的生物年龄是否能比实际年龄更好地预测长寿 | 胸部X光片图像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 116,035个个体用于开发，40,967个个体用于PLCO测试集，5,414个个体用于NLST测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 26218 | 2024-09-11 |
Deep learning models for predicting RNA degradation via dual crowdsourcing
2021-Oct-14, ArXiv
PMID:34671698
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研究论文 | 本文描述了一个在Kaggle上举办的机器学习竞赛，旨在通过众包方式预测RNA降解 | 本文通过结合自然语言处理架构和数据增强技术，提高了对RNA降解预测的准确性，并展示了这些模型在更长mRNA分子上的泛化能力 | NA | 设计更稳定的RNA疗法 | RNA分子的降解预测 | 机器学习 | NA | NA | 自然语言处理架构 | RNA序列 | 6043个102-130核苷酸的RNA构建体，以及504-1588核苷酸的mRNA分子 | NA | NA | NA | NA |
| 26219 | 2024-09-11 |
Handling of uncertainty in medical data using machine learning and probability theory techniques: a review of 30 years (1991-2020)
2021-Mar-21, Annals of operations research
IF:4.4Q1
DOI:10.1007/s10479-021-04006-2
PMID:33776178
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综述 | 本文回顾了过去30年（1991-2020）使用概率论和机器学习技术处理医疗数据中不确定性的相关研究 | 总结了处理医疗原始数据不确定性及新模型中挑战的各种方法 | 医疗数据中的不确定性问题仍存在有限的知识和挑战 | 探讨如何通过概率论和机器学习技术处理医疗数据中的不确定性 | 医疗数据中的不确定性及其处理方法 | 机器学习 | NA | 概率论 | 深度学习 | 医疗数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26220 | 2024-09-11 |
A Novel Block Imaging Technique Using Nine Artificial Intelligence Models for COVID-19 Disease Classification, Characterization and Severity Measurement in Lung Computed Tomography Scans on an Italian Cohort
2021-Jan-26, Journal of medical systems
IF:3.5Q2
DOI:10.1007/s10916-021-01707-w
PMID:33496876
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研究论文 | 本文提出了一种基于九种人工智能模型的新型块状图像技术，用于COVID-19疾病的分类、特征化和严重程度测量 | 本文创新性地使用了九种人工智能模型，包括深度学习模型和迁移学习模型，以及块状图像技术来评估COVID-19的严重程度 | 本文的局限性在于仅使用了意大利的一个患者队列，可能存在样本偏差 | 研究目的是开发和验证一种新型的人工智能技术，用于COVID-19疾病的分类和严重程度评估 | 研究对象是COVID-19患者的肺部CT扫描图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | CNN, VGG16, DenseNet121, DenseNet169, DenseNet201, MobileNet, ANN, DT, RF | 图像 | 60名患者（包括30名COVID-19患者和30名对照组），共1695张切片 | NA | NA | NA | NA |