深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 32372 篇文献，本页显示第 26761 - 26780 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 26761 | 2024-08-31 |
Magnetic Resonance Imaging Data Features to Evaluate the Efficacy of Compound Skin Graft for Diabetic Foot
2022, Contrast media & molecular imaging
DOI:10.1155/2022/5707231
PMID:35815055
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研究论文 | 本研究旨在分析基于深度学习算法的磁共振成像（MRI）数据特征在评估复合皮肤移植治疗糖尿病足（DF）中的作用 | 研究利用深度学习算法分析MRI图像数据，以辅助评估复合皮肤移植治疗糖尿病足的疗效 | NA | 评估复合皮肤移植治疗糖尿病足的疗效 | 糖尿病足患者 | 数字病理学 | 糖尿病足 | 磁共振成像（MRI） | 深度学习算法 | 图像 | 78名糖尿病足患者，分为实验组（复合皮肤移植）和对照组（自体皮肤移植）各39名 | NA | NA | NA | NA |
| 26762 | 2024-08-31 |
Motion Extraction of the Right Ventricle from 4D Cardiac Cine MRI Using A Deep Learning-Based Deformable Registration Framework
2021-11, 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/EMBC46164.2021.9630586
PMID:34892062
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研究论文 | 本文描述了一种基于深度学习的可变形配准框架，用于从4D心脏电影MRI中提取右心室的动态模型，并评估其功能。 | 提出了一种结合CondenseUNet和深度学习可变形网络的方法，用于生成右心室的动态模型。 | 仅在ACDC数据集上进行了训练和测试，可能需要进一步验证其在其他数据集上的性能。 | 开发动态的、特定于患者的右心室模型，用于评估右心室功能。 | 正常受试者和异常右心室患者的右心室模型。 | 数字病理学 | 心血管疾病 | MRI | CondenseUNet | 图像 | 150例心脏MRI患者数据 | NA | NA | NA | NA |
| 26763 | 2024-08-31 |
Towards Real-time pose estimation of the Mitral Valve Robot under C-arm X-ray Fluoroscopy
2021-Nov, IEEE transactions on medical robotics and bionics
IF:3.4Q2
DOI:10.1109/tmrb.2021.3122351
PMID:35756715
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research paper | 本文讨论了使用C臂荧光透视下实时跟踪夹子位置和方向的算法，以实现二尖瓣机器人的精确定位 | 提出了一种深度学习语义分割框架来定位夹子的位置，并通过等效椭圆算法和SVM分类器计算其弯曲和旋转角度 | 弯曲角度计算的平均误差为7.7°，旋转角度分类的准确率为76% | 开发一种用于治疗二尖瓣反流（MR）的机器人，实现夹子对瓣叶的精确导航 | 二尖瓣机器人的定位和导航 | computer vision | 心血管疾病 | C-arm fluoroscopy | CNN | image | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26764 | 2024-08-31 |
A Coarse-to-Fine Framework for Automated Knee Bone and Cartilage Segmentation Data from the Osteoarthritis Initiative
2021-08, Journal of digital imaging
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s10278-021-00464-z
PMID:34031789
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的粗到细方法，用于自动分割膝关节骨、软骨和半月板，具有高计算效率 | 提出了一个基于深度学习的粗到细框架，用于自动分割膝关节骨和软骨，提高了分割的准确性和效率 | NA | 开发一种自动化的方法来分割膝关节骨和软骨，以便于量化分析OA图像 | 膝关节骨、软骨和半月板的自动分割 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 深度学习 | NA | 图像 | 507个MR体积（81,120个切片） | NA | NA | NA | NA |
| 26765 | 2024-08-31 |
Abnormal lung quantification in chest CT images of COVID-19 patients with deep learning and its application to severity prediction
2021-Apr, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.14609
PMID:33225476
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于自动分割和量化COVID-19患者的胸部CT扫描中的感染区域，并应用于病情严重程度预测 | 首次开发了一种基于深度学习的系统，能够自动分割和量化COVID-19患者的胸部CT扫描中的感染区域，并用于病情严重程度预测 | 需要进一步验证该系统在更大规模数据集上的性能，并考虑其在不同医疗环境中的适用性 | 开发一种自动化的工具，用于在临床实践中对COVID-19患者的胸部CT扫描进行定量评估，特别是用于病情严重程度预测 | COVID-19患者的胸部CT扫描图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | VB-Net神经网络 | CT扫描图像 | 训练集包含249名COVID-19患者的CT扫描，验证集包含300名COVID-19患者的CT扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 26766 | 2024-08-31 |
Shallow Convolutional Neural Network for COVID-19 Outbreak Screening Using Chest X-rays
2021-Feb-05, Cognitive computation
IF:4.3Q1
DOI:10.1007/s12559-020-09775-9
PMID:33564340
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研究论文 | 本文提出了一种轻量级的浅层卷积神经网络（CNN）架构，用于通过胸部X光片自动检测COVID-19阳性病例 | 该浅层CNN架构设计参数较少，相比其他深度学习模型更高效，且在实验中达到了99.69%的最高准确率和1.0的敏感度 | NA | 开发一种计算效率高的AI工具，用于通过胸部X光片大规模筛查COVID-19阳性病例 | COVID-19阳性病例和非COVID-19病例的胸部X光片 | 计算机视觉 | COVID-19 | 卷积神经网络（CNN） | CNN | 图像 | 321张COVID-19阳性胸部X光片和5856张非COVID-19病例胸部X光片 | NA | NA | NA | NA |
| 26767 | 2024-08-31 |
Automatic Screening of COVID-19 Using an Optimized Generative Adversarial Network
2021-Jan-25, Cognitive computation
IF:4.3Q1
DOI:10.1007/s12559-020-09785-7
PMID:33520007
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研究论文 | 本文提出了一种使用优化生成对抗网络（GAN）进行COVID-19自动筛查的方法 | 采用鲸鱼优化算法（WOA）优化GAN生成器的超参数，提高了模型的性能 | NA | 开发一种自动筛查COVID-19的方法，减轻医疗系统的负担 | COVID-19和非COVID-19的CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 生成对抗网络（GAN） | GAN | 图像 | 使用了包含COVID-19和非COVID-19图像的SARS-CoV-2 CT-Scan数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26768 | 2024-08-31 |
DRISTI: a hybrid deep neural network for diabetic retinopathy diagnosis
2021, Signal, image and video processing
DOI:10.1007/s11760-021-01904-7
PMID:33897905
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研究论文 | 本文提出了一种名为DRISTI的混合深度神经网络模型，用于糖尿病视网膜病变（DR）的诊断和分类 | DRISTI模型结合了VGG16和胶囊网络，相较于现有技术，在性能上有了显著提升 | NA | 旨在通过深度学习技术提高糖尿病视网膜病变的诊断准确性 | 糖尿病视网膜病变（DR）的诊断和分类 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | 混合深度神经网络（VGG16和胶囊网络） | 图像 | 使用了扩增的APTOS数据集进行训练和验证 | NA | NA | NA | NA |
| 26769 | 2024-08-31 |
Convolutional neural networks for the classification of chest X-rays in the IoT era
2021, Multimedia tools and applications
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s11042-021-10907-y
PMID:34155434
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研究论文 | 本文提出两种基于深度学习的方法，用于快速自动分类胸片图像，以检测胸部疾病 | 引入了基于AlexNet和VGGNet16的支持向量机方法，这些方法在胸片图像分类任务中表现优于传统的AlexNet和VGG16深度学习方法 | NA | 开发自动化的人工智能系统，帮助放射科医生更准确和快速地检测肺部疾病 | 胸片图像 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 十二种胸片疾病 | NA | NA | NA | NA |
| 26770 | 2024-08-31 |
Rapid Identification of Potential Inhibitors of SARS-CoV-2 Main Protease by Deep Docking of 1.3 Billion Compounds
2020-08, Molecular informatics
IF:2.8Q2
DOI:10.1002/minf.202000028
PMID:32162456
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研究论文 | 本文利用深度对接技术（Deep Docking）对13亿化合物进行虚拟筛选，以快速识别SARS-CoV-2主蛋白酶的潜在抑制剂 | 开发了一种新的深度学习平台——深度对接（Deep Docking），能够快速预测对接分数，实现对大量化合物的结构基础虚拟筛选 | NA | 开发针对SARS-CoV-2的小分子治疗药物 | SARS-CoV-2主蛋白酶的潜在抑制剂 | 机器学习 | COVID-19 | 深度对接（Deep Docking） | 深度学习平台 | 化合物 | 13亿化合物 | NA | NA | NA | NA |
| 26771 | 2024-08-31 |
Facial expression recognition for monitoring neurological disorders based on convolutional neural network
2019-Nov, Multimedia tools and applications
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s11042-019-07959-6
PMID:35693322
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研究论文 | 本研究开发了一种基于卷积神经网络的自动化面部表情识别系统，用于监测神经障碍患者 | 该系统采用了一种新颖的深度学习方法，通过四阶段网络结构，结合整体面部信息和局部特征，提高了面部表情识别的准确性 | NA | 开发一种低成本、无创的自动化面部表情识别系统，帮助专家检测神经障碍 | 面部表情识别在神经障碍患者中的应用 | 计算机视觉 | 神经障碍 | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 在RaFD数据库上进行了实验，实现了94.44%的准确率 | NA | NA | NA | NA |
| 26772 | 2024-08-30 |
A Deep Learning Framework for Analysis of the Eustachian Tube and the Internal Carotid Artery
2024-Sep, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.789
PMID:38686594
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研究论文 | 本文介绍了一种深度学习框架，用于从CT扫描中自动分割咽鼓管和颈内动脉，并计算两者之间的距离 | 这是首个端到端的深度学习管道，用于自动分割咽鼓管和颈内动脉，并分析这些结构之间的距离 | NA | 开发一种深度学习管道，自动分割咽鼓管和颈内动脉，并利用这些分割结果计算结构间的距离 | 咽鼓管和颈内动脉 | 计算机视觉 | NA | CT扫描 | nnU-Net | 3D模型 | 30个CT扫描，60对咽鼓管和颈内动脉 | NA | NA | NA | NA |
| 26773 | 2024-08-30 |
Recent advances in artificial intelligent strategies for tissue engineering and regenerative medicine
2024-Sep, Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)
IF:2.0Q3
DOI:10.1111/srt.70016
PMID:39189880
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综述 | 本文综述了人工智能策略在组织工程和再生医学领域的最新进展 | 结合组织工程和人工智能，创造了一种新的生物医学技术进步，特别是在深度学习方面，提供了改善科学理解和临床结果的机会 | NA | 探讨人工智能在组织工程和再生医学中的应用潜力 | 组织工程和再生医学中的支架、细胞、组织和器官的设计、制造和评估 | 机器学习 | NA | 人工智能 | 深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26774 | 2024-08-30 |
PRONTO-TK: a user-friendly PROtein Neural neTwOrk tool-kit for accessible protein function prediction
2024-Sep, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqae112
PMID:39193069
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研究论文 | 本文介绍了一个名为PRONTO-TK的用户友好型蛋白质神经网络工具包，用于实现基于神经网络的复杂蛋白质功能预测工作流程的普及 | PRONTO-TK提供了一个图形用户界面，使即使编程经验有限的研究人员也能利用最先进的深度学习架构进行蛋白质功能注释 | NA | 旨在普及基于神经网络的蛋白质功能预测工具，使更多研究人员能够使用 | 蛋白质功能预测工具PRONTO-TK | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 蛋白质数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26775 | 2024-08-30 |
Multi-modal deep learning enables efficient and accurate annotation of enzymatic active sites
2024-Aug-27, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-51511-6
PMID:39187482
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研究论文 | 本文介绍了一种名为EasIFA的酶活性位点注释算法，该算法通过融合蛋白质语言模型和3D结构编码器的潜在酶表示，并利用多模态交叉注意力框架将蛋白质级信息与酶反应知识对齐，以提高注释效率和准确性。 | EasIFA算法通过多模态深度学习技术，实现了对酶活性位点的高效且准确的注释，显著提高了速度和准确性，超越了现有的基于PSSM特征的深度学习注释方法和其他经验规则算法。 | NA | 开发一种新的酶活性位点注释算法，以提高注释速度和准确性，适用于大规模实际应用。 | 酶活性位点的注释 | 机器学习 | NA | 多模态深度学习 | 多模态交叉注意力框架 | 蛋白质结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26776 | 2024-08-30 |
Automated peripheral nerve segmentation for MR-neurography
2024-Aug-26, European radiology experimental
IF:3.7Q1
DOI:10.1186/s41747-024-00503-8
PMID:39186183
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研究论文 | 本研究应用神经网络自动分割外周神经，以提高磁共振神经成像（MRN）的诊断效率 | 采用深度学习模型进行外周神经的自动分割，提高了分割的准确性和效率 | 模型在独立测试集上的表现略有下降，未来工作需扩展训练数据并包括外周神经病变患者 | 开发一种自动化的外周神经分割模型，以支持MRN检查的常规阅读 | 外周神经及其近端分支 | 计算机视觉 | NA | 神经网络 | 神经分割网络 | 图像 | 训练集包含35名健康个体的70个MRN扫描，测试集包含60名健康个体的MRN扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 26777 | 2024-08-30 |
CT-based multimodal deep learning for non-invasive overall survival prediction in advanced hepatocellular carcinoma patients treated with immunotherapy
2024-Aug-26, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01784-8
PMID:39186192
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研究论文 | 本研究开发了一种结合CT扫描和临床信息的深度学习模型，用于预测接受免疫治疗的晚期肝细胞癌患者的总生存期 | 本研究首次提出了一种结合CT扫描和临床变量的多模态深度学习模型，用于预测晚期肝细胞癌患者的总生存期，并展示了其相对于传统RECIST标准的优越性 | 本研究为回顾性研究，样本来自多国52个中心，可能存在选择偏倚 | 开发一种深度学习模型，结合CT扫描和临床信息，预测晚期肝细胞癌患者的总生存期 | 接受免疫治疗的晚期肝细胞癌患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 卷积-循环神经网络（CRNN） | CRNN | 图像和临床数据 | 207名患者（平均年龄61岁，180名男性） | NA | NA | NA | NA |
| 26778 | 2024-08-30 |
Correction of thermal airflow distortion in warpage measurements of microelectronic packaging structures via deep learning-based digital image correlation
2024-Aug-26, Microsystems & nanoengineering
IF:7.3Q1
DOI:10.1038/s41378-024-00764-8
PMID:39187505
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研究论文 | 本文提出了一种基于transformer注意力机制的热气流畸变校正模型，用于微电子封装结构的热翘曲测量 | 该模型避免了卷积神经网络的过度平滑问题和生成对抗网络缺乏物理约束的问题，确保了斑点图案灰度梯度变化的精度 | NA | 解决在测量微电子封装结构热可靠性时，热气流引起的图像畸变问题 | 微电子封装结构的热翘曲 | 计算机视觉 | NA | 3D-DIC | transformer | 图像 | 定制的台阶块试件 | NA | NA | NA | NA |
| 26779 | 2024-08-30 |
Deep learning based approach: automated gingival inflammation grading model using gingival removal strategy
2024-08-26, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-70311-y
PMID:39187553
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习网络的自动评估牙龈炎症模型，利用新颖的特征提取方法和牙齿移除算法提高模型性能 | 本研究引入了新颖的牙齿移除算法和Grad-CAM++编码器生成热图，用于计算机视觉注意力分析，提高了模型的准确性和敏感性 | NA | 开发一种自动评估牙龈炎症的深度学习网络模型 | 牙龈炎症的自动识别和评估 | 计算机视觉 | 牙周病 | T-分布随机邻域嵌入（t-SNE） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26780 | 2024-08-30 |
BuildAMol: a versatile Python toolkit for fragment-based molecular design
2024-Aug-25, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-024-00900-6
PMID:39183293
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研究论文 | 介绍了一个名为BuildAMol的多功能Python工具包，用于基于片段的分子设计 | BuildAMol提供了一个高度灵活和可扩展的通用分子组装框架，集成了建模、修改、优化和可视化功能，并易于与其他化学信息学库协作 | NA | 开发一个通用的分子建模工具，支持手动或半自动构建多种分子模型 | 分子建模工具BuildAMol | 化学信息学 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |