深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33150 篇文献，本页显示第 26541 - 26560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 26541 | 2024-09-08 |
Screening antimicrobial peptides and probiotics using multiple deep learning and directed evolution strategies
2024-Aug, Acta pharmaceutica Sinica. B
DOI:10.1016/j.apsb.2024.05.003
PMID:39234615
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研究论文 | 本文开发并改进了抗菌肽预测模型，结合多种深度学习和定向进化策略，提高了预测准确性和应用价值 | 使用COMDEL算法改进了抗菌肽预测模型，结合高通量筛选和定向进化方法，显著提高了抗菌肽的产量和筛选效率 | NA | 提高抗菌肽预测模型的准确性和应用价值 | 抗菌肽和益生菌 | 机器学习 | NA | 深度学习 | COMDEL | 多组学数据 | 35种可食用益生菌 | NA | NA | NA | NA |
| 26542 | 2024-09-08 |
DeepIRES: a hybrid deep learning model for accurate identification of internal ribosome entry sites in cellular and viral mRNAs
2024-Jul-25, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae439
PMID:39234953
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepIRES的混合深度学习模型，用于准确识别细胞和病毒mRNA中的内部核糖体进入位点（IRES） | DeepIRES结合了膨胀1D卷积神经网络块、双向门控循环单元和自注意力模块，能够捕捉序列特征与预测结果之间的更深层次关系 | NA | 开发一种高效的生物信息学工具，用于准确预测内部核糖体进入位点（IRES），以理解其机制并寻找相关疾病的潜在治疗策略 | 细胞和病毒mRNA中的内部核糖体进入位点（IRES） | 机器学习 | NA | 深度学习 | 混合模型（膨胀1D卷积神经网络、双向门控循环单元、自注意力模块） | 序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26543 | 2024-09-08 |
Predicting overall survival and prophylactic cranial irradiation benefit in small-cell lung cancer with CT-based deep learning: A retrospective multicenter study
2024-06, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110221
PMID:38479441
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研究论文 | 开发基于CT的深度学习模型，预测小细胞肺癌患者的总生存期并识别可能从预防性颅脑放疗中受益的患者 | 首次使用基于CT的深度学习模型预测小细胞肺癌患者的总生存期，并评估预防性颅脑放疗的受益情况 | 研究为回顾性多中心研究，样本量有限，需进一步前瞻性研究验证 | 开发和验证基于CT的深度学习模型，以预测小细胞肺癌患者的总生存期并评估预防性颅脑放疗的受益情况 | 小细胞肺癌患者及其总生存期和预防性颅脑放疗的受益情况 | 计算机视觉 | 肺癌 | 深度学习 | 全连接神经网络 | CT影像 | 556名小细胞肺癌患者，其中训练集309例，内部验证集133例，外部验证集114例 | NA | NA | NA | NA |
| 26544 | 2024-09-08 |
Deep match: A zero-shot framework for improved fiducial-free respiratory motion tracking
2024-05, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110179
PMID:38403025
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的模板匹配算法Deep Match，用于改进无标记的呼吸运动跟踪 | Deep Match是一种零样本学习网络，无需在患者数据上进行训练，能够显著提高无标记跟踪的性能 | NA | 旨在改进肺部立体定向放疗中的无标记呼吸运动跟踪 | 肺部肿瘤及其在X射线图像中的运动跟踪 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | 深度学习网络 | 图像 | 10名患者，共38次治疗，2661张图像 | NA | NA | NA | NA |
| 26545 | 2024-09-08 |
Deep5hmC: Predicting genome-wide 5-Hydroxymethylcytosine landscape via a multimodal deep learning model
2024-Mar-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.03.04.583444
PMID:38496575
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Deep5hmC的多模态深度学习框架，用于预测全基因组范围内的5-羟甲基胞嘧啶修饰 | Deep5hmC通过整合DNA序列和组蛋白修饰信息，显著提高了5hmC修饰的定性和定量预测能力 | NA | 开发一种能够准确预测全基因组范围内5-羟甲基胞嘧啶修饰的深度学习模型 | 5-羟甲基胞嘧啶修饰及其在基因表达调控中的作用 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 多模态深度学习模型 | DNA序列和组蛋白修饰数据 | 在四个时间点的前脑类器官发育和17种人体组织中收集的5hmC测序数据 | NA | NA | NA | NA |
| 26546 | 2024-09-08 |
An open-source toolbox for measuring vocal tract shape from real-time magnetic resonance images
2024-03, Behavior research methods
IF:4.6Q1
DOI:10.3758/s13428-023-02171-9
PMID:37507650
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研究论文 | 本文介绍了一种从实时磁共振图像中测量声道形状的开源工具箱 | 提出了一个信号处理流程，能够从唇部到喉部的实时磁共振图像中生成声道轮廓，量化声道的动态形态 | 该方法依赖于研究者指定的感兴趣区域，且尚未完全自动化 | 开发一种能够从实时磁共振图像中量化声道形态的工具 | 实时磁共振图像中的声道形态 | 计算机视觉 | NA | 实时磁共振成像 (rtMRI) | NA | 图像 | 涵盖了多种行为的数据集，如说话、夸张的语音、笑声和口哨声 | NA | NA | NA | NA |
| 26547 | 2024-09-08 |
Characterisation of quantitative imaging biomarkers for inflammatory and fibrotic radiation-induced lung injuries using preclinical radiomics
2024-03, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110106
PMID:38253201
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研究论文 | 本研究利用放射组学技术，通过定量影像生物标志物识别急性炎症和晚期纤维化放射性肺损伤的预后和预测标志物 | 首次在临床前模型中应用深度学习放射组学技术，建立了急性炎症和晚期肺损伤的预测模型 | 研究仅限于小鼠模型，尚未在人类中验证 | 识别与放射性肺损伤相关的放射组学特征，并建立预测模型 | C3H/HeN和C57BL6小鼠的放射性肺损伤 | 数字病理学 | 肺损伤 | 放射组学 | 随机森林分类器 | 影像 | C3H/HeN和C57BL6小鼠各若干只 | NA | NA | NA | NA |
| 26548 | 2024-09-08 |
Evaluating AI-generated CBCT-based synthetic CT images for target delineation in palliative treatments of pelvic bone metastasis at conventional C-arm linacs
2024-03, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2024.110110
PMID:38272314
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研究论文 | 评估基于AI生成的CBCT合成CT图像在常规C臂直线加速器上进行骨盆骨转移姑息治疗中的靶区勾画和治疗计划的可行性 | 利用深度学习模型生成CBCT合成CT图像，以提高常规C臂直线加速器上姑息治疗中靶区勾画的准确性 | 部分合成CT图像质量不足，需要通过增加PTV边距来补偿 | 评估AI生成的CBCT合成CT图像在姑息放射治疗中的靶区勾画和治疗计划的可行性 | 22名骨盆骨转移的女性患者 | 计算机视觉 | 骨转移 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 22名女性患者，23个靶区 | NA | NA | NA | NA |
| 26549 | 2024-09-08 |
ParaPET: non-invasive deep learning method for direct parametric brain PET reconstruction using histoimages
2024-Jan-30, EJNMMI research
IF:3.1Q1
DOI:10.1186/s13550-024-01072-y
PMID:38289518
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的非侵入性方法，用于直接从时间飞行PET数据生成的histoimages重建高质量的脑部参数图像 | 无需侵入性动脉采样、MRI扫描或标准视野扫描仪的配对训练数据，显著提高了参数图像的估计质量 | NA | 开发一种非侵入性的深度学习方法，用于直接重建高质量的脑部参数PET图像 | 脑部参数图像的重建 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 模拟幻影和五名接受18F-FDG-PET脑部扫描的肿瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 26550 | 2024-09-08 |
Detecting pediatric appendicular fractures using artificial intelligence
2024, Revista da Associacao Medica Brasileira (1992)
DOI:10.1590/1806-9282.20240523
PMID:39230068
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研究论文 | 评估深度学习人工智能模型在急诊科检测儿童四肢骨折的诊断准确性 | 开发了一种基于深度学习的人工智能模型，用于检测儿童四肢骨折，并评估其对急诊医生诊断能力的辅助支持效果 | NA | 评估人工智能模型在检测儿童急性四肢骨折中的诊断准确性，并研究其对急诊医生诊断能力的影响 | 儿童四肢骨折的检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 5150张X光片，其中850张显示骨折，4300张未显示骨折 | NA | NA | NA | NA |
| 26551 | 2024-09-08 |
Iteratively Refined Image Reconstruction with Learned Attentive Regularizers
2024, Numerical functional analysis and optimization
IF:1.4Q2
DOI:10.1080/01630563.2024.2384849
PMID:39233889
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研究论文 | 提出了一种利用深度学习能力并基于经典稀疏促进模型的图像重建正则化方案 | 该方案可解释性强，因为它对应于一系列凸问题的最小化，并且在每个问题中，基于先前解生成的掩码用于空间上细化正则化强度，使模型逐渐关注图像结构 | NA | 开发一种可解释性强且具有理论保证的图像重建方法 | 图像重建中的正则化方案 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26552 | 2024-09-08 |
Global bibliometric mapping of the research trends in artificial intelligence-based digital pathology for lung cancer over the past two decades
2024 Jan-Dec, Digital health
IF:2.9Q2
DOI:10.1177/20552076241277735
PMID:39233894
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研究论文 | 本文通过文献计量分析，探讨了过去二十年人工智能辅助数字病理学在肺癌研究中的趋势和热点 | 首次对人工智能辅助数字病理学在肺癌领域的研究进行了全面的文献计量分析 | 研究主要基于独立的国家研究，缺乏国际间的学术合作和数据共享 | 分析人工智能辅助数字病理学在肺癌研究中的趋势、热点和研究空白 | 过去二十年发表的197篇与数字病理学和肺癌相关的文献 | 数字病理学 | 肺癌 | 文献计量分析 | NA | 文献 | 197篇文献，涉及502个机构和39个国家 | NA | NA | NA | NA |
| 26553 | 2024-09-08 |
Comprehensive hepatotoxicity prediction: ensemble model integrating machine learning and deep learning
2024, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2024.1441587
PMID:39234116
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研究论文 | 本文开发了一种集成模型，结合机器学习和深度学习算法，用于预测化学品和药物的肝毒性 | 本文创新性地采用了集成策略，将机器学习和深度学习算法结合，以提高肝毒性预测的准确性 | NA | 开发一种可靠的模型，用于预测化学品和药物对肝脏的潜在损害 | 化学品和药物的肝毒性 | 机器学习 | NA | 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) | 集成模型 | 分子特征 | 2588种化学品和药物 | NA | NA | NA | NA |
| 26554 | 2024-09-08 |
Integrative deep learning analysis improves colon adenocarcinoma patient stratification at risk for mortality
2023-Aug, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2023.104726
PMID:37499603
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研究论文 | 本文开发并评估了结合福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）全切片图像（WSIs）、临床变量和突变特征的深度学习模型，用于根据结肠腺癌（COAD）患者的死亡风险进行分层 | 本文的创新点在于整合了图像、临床和基因组特征，以提高结肠腺癌患者的风险分层效果 | 模型在预测中度风险（3年<OS<5年）患者的总体生存率方面效果较差 | 研究目的是通过整合图像、临床和基因组特征，提高结肠腺癌患者的风险分层效果 | 研究对象是结肠腺癌（COAD）患者 | 数字病理 | 结直肠癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像、临床变量、突变特征 | 训练数据集包含108名患者，外部验证数据集包含123名COAD患者和52名直肠腺癌（READ）患者 | NA | NA | NA | NA |
| 26555 | 2024-09-08 |
A robust semantic lung segmentation study for CNN-based COVID-19 diagnosis
2022-Dec-15, Chemometrics and intelligent laboratory systems : an international journal sponsored by the Chemometrics Society
IF:3.7Q1
DOI:10.1016/j.chemolab.2022.104695
PMID:36311473
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研究论文 | 本文通过深度学习系统使用胸部X光扫描图像诊断COVID-19，首先使用COVID-19胸部X光数据集对CXR图像中的肺部进行语义分割，然后使用改进的AlexNet提取特征并通过支持向量机进行分类 | 提出的方法在分类COVID-19、正常和病毒性肺炎三类数据时，成功率达到99.8%，优于现有的最先进方法 | NA | 通过胸部X光扫描图像诊断COVID-19 | COVID-19胸部X光数据集中的肺部图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | DeepLabV3+, 改进的AlexNet (mAlexNet), 支持向量机 (SVM) | 图像 | COVID-19胸部X光数据集中的图像 | NA | NA | NA | NA |
| 26556 | 2024-09-08 |
Applying a deep residual network coupling with transfer learning for recyclable waste sorting
2022-Dec, Environmental science and pollution research international
DOI:10.1007/s11356-022-22167-w
PMID:35882737
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研究论文 | 本研究利用深度残差网络结合迁移学习的方法，开发了一种智能高效的可回收废物分类方法 | 提出了基于迁移学习的RWNet模型，结合循环学习率和数据增强技术，显著提高了分类性能 | 塑料类废物的AUC值较低，分类效果有待进一步提升 | 开发一种智能高效的可回收废物分类方法，促进循环经济的发展 | 不同类型的可回收废物 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet | 图像 | 多种类型的可回收废物样本 | NA | NA | NA | NA |
| 26557 | 2024-09-08 |
Deep learning analysis of clinical course of primary nephrotic syndrome: Japan Nephrotic Syndrome Cohort Study (JNSCS)
2022-Dec, Clinical and experimental nephrology
IF:2.2Q2
DOI:10.1007/s10157-022-02256-3
PMID:35962244
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研究论文 | 本研究使用机器学习方法对日本肾病综合征队列研究中的205例病例进行聚类分析，以评估肾病综合征的自然病程 | 首次使用长短期记忆（LSTM）编码器-解码器架构对肾病综合征的时间序列数据进行聚类分析，识别出四种临床病程 | 研究样本仅限于日本肾病综合征队列研究的205例病例，可能存在地域和人群的局限性 | 评估肾病综合征的自然病程，并识别不同的临床病程模式 | 肾病综合征患者的临床参数、血清肌酐、血清白蛋白、尿液试纸血尿和蛋白尿 | 机器学习 | 肾病综合征 | 机器学习聚类 | LSTM编码器-解码器架构 | 时间序列数据 | 205例肾病综合征患者 | NA | NA | NA | NA |
| 26558 | 2024-09-08 |
A pilot study of deep learning-based CT volumetry for traumatic hemothorax
2022-Dec, Emergency radiology
IF:1.7Q3
DOI:10.1007/s10140-022-02087-5
PMID:35971025
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研究论文 | 本研究使用nnU-Net深度学习方法对创伤性血胸患者进行CT体积测量，并评估其性能 | 采用先进的nnU-Net深度学习方法进行血胸的定量可视化，并与传统的手动测量和专家共识评分进行比较 | 研究样本量较小，仅包括77名患者，且仅限于一家创伤中心的数据 | 评估基于深度学习的CT体积测量方法在创伤性血胸中的应用效果 | 创伤性血胸患者的CT图像 | 计算机视觉 | 创伤 | 深度学习 | nnU-Net | 图像 | 77名成年创伤性血胸患者 | NA | NA | NA | NA |
| 26559 | 2024-09-08 |
Reducing Geometric Uncertainty in Computational Hemodynamics by Deep Learning-Assisted Parallel-Chain MCMC
2022-12-01, Journal of biomechanical engineering
DOI:10.1115/1.4055809
PMID:36166284
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的并行马尔可夫链蒙特卡罗方法，用于减少计算血流动力学中的几何不确定性 | 本文的创新点在于引入深度学习模型来近似几何到血流动力学的映射，并通过并行马尔可夫链蒙特卡罗方法进行高效的贝叶斯后验采样和几何不确定性减少 | 本文的局限性在于仅在二维主动脉流中进行了数值研究，尚未在更复杂的实际血管系统中验证 | 本文的研究目的是减少计算血流动力学模型中的几何不确定性，提高模型预测的可靠性 | 本文的研究对象是血管几何形状的不确定性及其对血流动力学模拟结果的影响 | 计算流体动力学 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 几何数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26560 | 2024-09-08 |
GeoPacker: A novel deep learning framework for protein side-chain modeling
2022-12, Protein science : a publication of the Protein Society
IF:4.5Q1
DOI:10.1002/pro.4484
PMID:36309961
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研究论文 | 本文介绍了一种名为GeoPacker的新型深度学习框架，用于蛋白质侧链建模 | GeoPacker利用几何深度学习结合ResNet，显式表示原子间的旋转和平移不变性，以提取相对位置信息，显著提高了蛋白质侧链结构预测的准确性和效率 | NA | 开发一种高效且准确的蛋白质侧链预测方法 | 蛋白质侧链结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | ResNet | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |