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 26881 - 26900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 26881 | 2024-08-30 |
Multilevel depth-wise context attention network with atrous mechanism for segmentation of COVID19 affected regions
2021-Oct-26, Neural computing & applications
IF:4.5Q2
DOI:10.1007/s00521-021-06636-w
PMID:34720443
|
研究论文 | 本文提出了一种带有膨胀机制的多层次深度上下文注意力网络，用于COVID-19受影响区域的精确分割 | 引入了3D深度卷积和3D残差挤压激励块，以及不同膨胀率的膨胀机制，以捕获多尺度上下文特征 | 未提及 | 开发一种高效的深度学习解决方案，用于COVID-19及其变种的快速准确诊断 | COVID-19受影响区域的分割和病变定位 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | CNN | CT图像 | 基准CT数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26882 | 2024-08-30 |
Characterizing Swallows From People With Neurodegenerative Diseases Using High-Resolution Cervical Auscultation Signals and Temporal and Spatial Swallow Kinematic Measurements
2021-09-14, Journal of speech, language, and hearing research : JSLHR
DOI:10.1044/2021_JSLHR-21-00134
PMID:34428093
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研究论文 | 本研究通过高分辨率颈听诊信号和时空吞咽运动学测量，比较了神经退行性疾病患者与健康成年人的吞咽功能差异，并探讨了高分辨率颈听诊在标记神经退行性疾病患者吞咽运动学事件中的能力 | 本研究首次使用高分辨率颈听诊（HRCA）结合深度学习机器学习算法，对神经退行性疾病患者的吞咽运动学事件进行精确标注 | 研究样本量相对较小，且仅限于神经退行性疾病患者与健康成年人之间的比较 | 比较神经退行性疾病患者与健康成年人的吞咽运动学测量，并评估高分辨率颈听诊在标记这些事件中的准确性 | 神经退行性疾病患者和健康成年人的吞咽功能 | 数字病理学 | 神经退行性疾病 | 高分辨率颈听诊（HRCA） | 深度学习机器学习算法 | 信号 | 170名神经退行性疾病患者和171名健康成年人的吞咽样本 | NA | NA | NA | NA |
| 26883 | 2024-08-30 |
Examining embedded apparatuses of AI in Facebook and TikTok
2021-Sep-12, AI & society
IF:2.9Q2
DOI:10.1007/s00146-021-01270-5
PMID:34539095
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研究论文 | 本文通过分析Facebook和TikTok的透明度倡议和官方声明，探讨了AI在这些社交平台中的嵌入方式及其功能，特别是AI内容审核作为解决问题材料和错误信息传播的解决方案。 | 文章创新地分析了AI作为物质-话语机制的复杂性，强调了其在特定时间段内可见、可说、可知的论述技巧以及算法、数据集、用户、平台、基础设施、审核员等物质安排。 | 文章主要依赖于Facebook和TikTok的透明度倡议和官方声明，可能未能全面揭示AI在这些平台中运作的所有细节。 | 研究目的是探讨AI在社交平台中的嵌入方式及其对内容推荐、广告个性化、新闻聚合和问题材料审核的影响。 | 研究对象包括Facebook和TikTok这两个社交平台中的AI嵌入机制。 | 自然语言处理 | NA | 机器学习 (ML), 深度学习 (DL) | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26884 | 2024-08-30 |
Machine learning for medical imaging-based COVID-19 detection and diagnosis
2021-Sep, International journal of intelligent systems
IF:5.0Q1
DOI:10.1002/int.22504
PMID:38607786
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综述 | 本文综述了机器学习在基于医学影像的COVID-19检测与诊断中的最新进展，特别关注使用CT和X射线图像的机器学习模型 | 利用深度学习算法，特别是卷积神经网络，进行图像分割和分类，以识别COVID-19患者 | 许多机器学习模块在样本量有限的数据集上取得了显著的预测结果 | 探讨机器学习在COVID-19检测与诊断中的应用，以控制疫情传播和降低死亡率 | COVID-19的检测与诊断 | 机器学习 | COVID-19 | NA | 卷积神经网络 | 图像 | 有限样本量 | NA | NA | NA | NA |
| 26885 | 2024-08-30 |
CondenseNet with exclusive lasso regularization
2021, Neural computing & applications
IF:4.5Q2
DOI:10.1007/s00521-021-06222-0
PMID:34219978
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研究论文 | 本文开发了CondenseNet-elasso，通过应用exclusive lasso正则化来消除不同卷积组之间的特征相关性，从而缓解神经网络的过拟合问题 | 引入exclusive lasso正则化，鼓励不同卷积组使用不同的输入通道子集，学习更多样化的特征 | NA | 提高计算效率并缓解神经网络的过拟合问题 | CondenseNet-elasso模型及其在图像分类任务中的性能 | 机器学习 | NA | group convolution | CNN | image | CIFAR10, CIFAR100和Tiny ImageNet数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26886 | 2024-08-30 |
Deep neural networks for COVID-19 detection and diagnosis using images and acoustic-based techniques: a recent review
2021, Soft computing
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s00500-021-06137-x
PMID:34456618
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综述 | 本文综述了使用图像和声学技术基于深度学习算法进行COVID-19检测和诊断的方法 | 讨论了不同方法的优势和劣势，并介绍了基于深度学习的COVID-19检测的数据库和主要未来挑战 | 未具体提及 | 探讨基于深度学习的COVID-19早期诊断和检测方法，以加快治疗过程并防止病毒传播 | COVID-19的早期检测和诊断 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习算法 | 深度神经网络 | 图像 | 未具体提及 | NA | NA | NA | NA |
| 26887 | 2024-08-30 |
Automated diagnosis of COVID-19 with limited posteroanterior chest X-ray images using fine-tuned deep neural networks
2021, Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands)
DOI:10.1007/s10489-020-01900-3
PMID:34764554
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研究论文 | 本文提出了一种使用后前位胸X光图像和微调深度神经网络来自动诊断COVID-19的方法 | 采用随机过采样和加权类别损失函数方法，以实现无偏微调学习，并应用于多种先进的深度学习模型 | 研究使用的数据集样本有限，主要关注COVID-19阳性病例 | 开发一种更稳健和替代的COVID-19诊断技术 | COVID-19的自动诊断和肺部感染的识别 | 机器学习 | 呼吸系统疾病 | 深度学习 | NASNetLarge, ResNet, Inception-v3, Inception ResNet-v2, DenseNet169 | 图像 | 公开数据集中包含的COVID-19阳性患者的后前位胸X光图像有限 | NA | NA | NA | NA |
| 26888 | 2024-08-30 |
A deep learning approach to characterize 2019 coronavirus disease (COVID-19) pneumonia in chest CT images
2020-Dec, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-020-07044-9
PMID:32617690
|
研究论文 | 利用深度学习模型自动检测COVID-19患者的胸部CT图像中的异常，并与放射科住院医师的定量判断性能进行比较 | 深度学习模型在检测COVID-19肺炎方面表现出比放射科住院医师更高的敏感性和诊断效率 | NA | 开发和验证一种深度学习算法，用于自动检测COVID-19患者的胸部CT图像中的肺炎病变 | COVID-19患者的胸部CT图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | 深度学习算法 | 图像 | 14,435名参与者的胸部CT图像用于训练和验证，96名确诊COVID-19患者的非重叠数据集用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 26889 | 2024-08-29 |
Osteoporotic vertebral compression fracture (OVCF) detection using artificial neural networks model based on the AO spine-DGOU osteoporotic fracture classification system
2024-Sep, North American Spine Society journal
DOI:10.1016/j.xnsj.2024.100515
PMID:39188670
|
研究论文 | 本文评估了基于AO脊柱-DGOU骨质疏松性骨折分类系统的人工神经网络模型在骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF）检测中的潜力。 | 利用深度学习的人工神经网络模型快速自动识别和可视化OVCF。 | NA | 评估人工神经网络在OVCF检测中的潜力。 | 骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF）的检测、分类和分级。 | 机器学习 | 骨质疏松症 | 深度学习 | ANN | CT图像 | 训练数据集包含934张CT图像，测试数据集包含116张CT图像。 | NA | NA | NA | NA |
| 26890 | 2024-08-29 |
The prognostic value of visual and automatic coronary calcium scoring from low-dose computed tomography-[15O]-water positron emission tomography
2024-Aug-26, European heart journal. Cardiovascular Imaging
DOI:10.1093/ehjci/jeae081
PMID:38525588
|
研究论文 | 本研究旨在验证通过低剂量计算机断层扫描（LDCT）自动和视觉评分冠状动脉钙化（CAC）的准确性，并评估在[15O]-水正电子发射断层扫描（PET）心肌灌注成像（MPI）期间获取的LDCT扫描对主要不良心脏事件（MACE）预测的附加价值 | 本研究首次评估了在[15O]-水PET MPI期间获取的LDCT扫描对CAC评分的附加价值，并使用深度学习方法进行自动评分 | 风险组分类的一致性仅为中等，且样本量相对较小 | 验证LDCT扫描中CAC评分的准确性并评估其对MACE预测的附加价值 | 572名疑似冠状动脉疾病患者 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 低剂量计算机断层扫描（LDCT） | 深度学习 | 图像 | 572名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 26891 | 2024-08-29 |
Preliminary Evaluation of Fine-Tuning the OpenDeLD Deidentification Pipeline Across Multi-Center Corpora
2024-Aug-22, Studies in health technology and informatics
DOI:10.3233/SHTI240515
PMID:39176896
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研究论文 | 本研究评估了OpenDeID去标识化管道在多中心语料库中的微调效果，以提高电子健康记录（EHR）二次使用中的患者隐私保护 | 采用混合去标识化策略，结合深度学习和上下文规则，提高了EHR数据中敏感信息的保护能力 | NA | 评估和增强电子健康记录二次使用中的患者隐私保护 | OpenDeID去标识化管道在不同语料库中的性能 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | BioBERT | 文本 | 4,038份报告 | NA | NA | NA | NA |
| 26892 | 2024-08-29 |
Deep learning assisted segmentation of the lumbar intervertebral disc: a systematic review and meta-analysis
2024-Aug-21, Journal of orthopaedic surgery and research
IF:2.8Q1
DOI:10.1186/s13018-024-05002-5
PMID:39169382
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meta-analysis | 本研究旨在评估深度学习技术在磁共振图像中腰椎间盘分割的性能并探索改进策略 | 本研究通过系统评价和荟萃分析方法，综合评估了深度学习模型在腰椎间盘分割中的表现 | 由于纳入研究在算法框架和结果报告上的异质性，结论应谨慎解释 | 评估深度学习技术在腰椎间盘分割中的性能并探索改进策略 | 腰椎间盘分割 | machine learning | NA | deep learning | NA | image | 45项研究被纳入系统评价，其中16项提供了完整的分割性能数据 | NA | NA | NA | NA |
| 26893 | 2024-08-29 |
Deep learning-enhanced R-loop prediction provides mechanistic implications for repeat expansion diseases
2024-Aug-16, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.110584
PMID:39188986
|
research paper | 本文介绍了DeepER，一种基于深度学习的R-loop预测工具，用于研究人类R-loop的形成及其在重复序列扩张疾病中的机制。 | DeepER工具在性能上优于现有工具，能够准确地进行全基因组R-loop注释，并揭示了某些串联重复序列与R-loop形成之间的强关联。 | NA | 开发和应用一种准确的计算工具来研究人类R-loop，并探索其在重复序列扩张疾病中的机制。 | R-loop的形成及其在重复序列扩张疾病中的作用。 | machine learning | NA | deep learning | deep learning model | genomic data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26894 | 2024-08-29 |
Fully Automatic Deep Learning Model for Spine Refracture in Patients with OVCF: A Multi-Center Study
2024-Aug, Orthopaedic surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1111/os.14155
PMID:38952050
|
研究论文 | 本文构建了一种基于骨转换标志物和CT的全新预测模型，用于识别更易遭受脊柱再骨折的患者 | 该研究首次结合骨转换标志物和CT图像，利用深度学习模型预测脊柱再骨折，提高了预测的准确性和临床实用性 | 研究仅回顾性收集了三个医疗中心的数据，样本量和数据来源的限制可能影响模型的泛化能力 | 构建一种新的预测模型，用于识别脊柱再骨折的高风险患者 | 383名骨质疏松性椎体压缩骨折患者 | 机器学习 | 骨质疏松症 | CT | Densenet 121-3D | 图像 | 383名患者，其中训练集240例，验证集63例，测试集80例 | NA | NA | NA | NA |
| 26895 | 2024-08-29 |
Precision Drug Repurposing: A Deep Learning Toolkit for Identifying 34 Hyperpigmentation-Associated Genes and Optimizing Treatment Selection
2024-Aug-01, Annals of plastic surgery
IF:1.4Q3
DOI:10.1097/SAP.0000000000004007
PMID:38896860
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研究论文 | 本研究利用深度学习工具包识别与色素沉着过度相关的34个基因，并优化治疗选择 | 本研究采用综合方法，结合文本挖掘、基因富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络和功能富集分析，以及网络中心性参数，以识别与色素沉着过度密切相关的基因，并利用深度学习工具包进行药物-靶点相互作用预测 | NA | 探索计算方法在识别色素沉着过度治疗中新靶向疗法的潜力 | 识别与色素沉着过度相关的基因及潜在治疗药物 | 机器学习 | 皮肤疾病 | 文本挖掘、基因富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络分析 | 深度学习 | 基因数据、蛋白质数据 | 34个与色素沉着过度相关的基因，35种潜在治疗药物 | NA | NA | NA | NA |
| 26896 | 2024-08-29 |
Loss of plasticity in deep continual learning
2024-Aug, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-024-07711-7
PMID:39169245
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研究论文 | 本文探讨了深度学习方法在持续学习环境下的表现，发现标准深度学习方法在持续学习设置中逐渐失去可塑性，最终学习效果不如浅层网络 | 提出了一种持续反向传播算法，通过不断向网络注入多样性来维持可塑性 | 研究仅限于使用ImageNet数据集和强化学习问题，未涉及其他类型的数据和任务 | 探究深度学习方法在持续学习环境下的有效性 | 深度学习方法在持续学习环境下的可塑性 | 机器学习 | NA | 深度学习方法，反向传播算法 | 深度神经网络 | 图像 | 使用经典的ImageNet数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26897 | 2024-08-29 |
A prediction model based on deep learning and radiomics features of DWI for the assessment of microsatellite instability in endometrial cancer
2024-Aug, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.70046
PMID:39171859
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研究论文 | 本研究探讨了基于深度学习（DL）和放射组学特征的扩散加权成像（DWI）预测模型在评估子宫内膜癌（EC）微卫星不稳定（MSI）状态中的效能 | 本研究结合了DL特征、放射组学特征、临床变量和ADC值，通过随机森林（RF）分类器构建了一个优化的预测模型，该模型在训练和测试集中的AUC值均显示出显著提升 | NA | 评估基于DWI特征的预测模型在识别子宫内膜癌微卫星不稳定状态中的有效性 | 子宫内膜癌患者 | 机器学习 | 妇科肿瘤 | 扩散加权成像（DWI） | 随机森林（RF）和逻辑回归 | 图像 | 116名子宫内膜癌患者，分为训练集（81名）和测试集（35名） | NA | NA | NA | NA |
| 26898 | 2024-08-29 |
Longitudinal Changes in Choroidal Vascularity in Myopic and Non-Myopic Children
2024-Aug-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.8.38
PMID:39177994
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研究论文 | 本研究评估了儿童时期脉络膜血管特征的纵向变化及其与眼球生长和屈光不正的关系 | 使用深度学习软件工具自动分析高分辨率光学相干断层扫描（OCT）图像，并计算脉络膜血管指数（CVI）、脉络膜腔和基质厚度的变化 | NA | 评估儿童时期脉络膜血管特征的纵向变化及其与眼球生长和屈光不正的关系 | 101名儿童（41名近视，60名非近视，年龄10-15岁）的脉络膜血管特征 | NA | NA | 光学相干断层扫描（OCT） | 深度学习 | 图像 | 101名儿童 | NA | NA | NA | NA |
| 26899 | 2024-08-29 |
Automatic Determination of Endothelial Cell Density From Donor Cornea Endothelial Cell Images
2024-Aug-01, Translational vision science & technology
IF:2.6Q2
DOI:10.1167/tvst.13.8.40
PMID:39177992
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研究论文 | 本文使用自监督深度学习分割模型自动确定供体角膜内皮细胞图像中的内皮细胞密度 | 采用自监督深度学习方法进行内皮细胞边界的分割，提高了内皮细胞密度测量的准确性 | 研究仅限于两个眼库提供的图像，可能需要进一步验证以确保普遍适用性 | 开发一种自动评估供体角膜内皮细胞图像的方法，以准确测量内皮细胞密度 | 供体角膜内皮细胞图像及其内皮细胞密度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 自监督深度学习模型 | 图像 | 15,138张单独特定的内皮细胞图像来自8169名供体，以及174张基于图像和组织质量的供体内皮细胞图像 | NA | NA | NA | NA |
| 26900 | 2024-08-29 |
Fully automated hybrid approach on conventional MRI for triaging clinically significant liver fibrosis: A multi-center cohort study
2024-Aug, Journal of medical virology
IF:6.8Q1
DOI:10.1002/jmv.29882
PMID:39185672
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研究论文 | 本研究旨在构建一个结合放射组学和临床数据的模型（CoRC模型），用于筛查临床显著性肝纤维化，并探讨该模型对基于瞬时弹性成像的肝硬度测量的附加价值 | 本研究采用深度学习（ResUNet）自动分割全肝的放射组学评分，结合临床变量，构建了一个新的CoRC模型，该模型在内部、时间和外部测试集中均表现优于传统方法 | 本研究为回顾性研究，且样本来自两个中心，可能存在选择偏倚 | 开发一种可靠的非侵入性工具，精确诊断临床显著性肝纤维化 | 595名经活检证实患有肝纤维化的患者 | 数字病理学 | 肝病 | MRI | ResUNet | 图像 | 595名患者，分为训练集（276）、内部测试集（118）、时间测试集（96）和外部测试集（105） | NA | NA | NA | NA |