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 26961 - 26980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 26961 | 2024-08-28 |
Enhanced accuracy with Segmentation of Colorectal Polyp using NanoNetB, and Conditional Random Field Test-Time Augmentation
2024, Frontiers in robotics and AI
IF:2.9Q2
DOI:10.3389/frobt.2024.1387491
PMID:39184863
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研究论文 | 本文提出了一种新型的轻量级增强型Nanonet模型，通过使用NanonetB、条件随机场（CRF）和测试时增强（TTA）技术，实现了实时且精确的结肠镜图像分割，以帮助内镜医师及时诊断和干预结直肠息肉 | 本文的创新点在于提出了一种增强型Nanonet模型，结合CRF和TTA技术，提高了模型在不同数据集上的泛化能力和对小尺寸及扁平息肉的检测能力 | NA | 研究目的是开发一种准确、轻量级的模型，以实现无缝集成到内镜硬件设备中，提高结直肠息肉的检测效率 | 研究对象是结直肠息肉的图像分割 | 计算机视觉 | 结直肠癌 | 条件随机场（CRF），测试时增强（TTA） | NanonetB | 图像 | 使用了六个公开数据集进行评估，包括Kvasir-SEG、Endotect Challenge 2020、Kvasir-instrument、CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB和CVC-300 | NA | NA | NA | NA |
| 26962 | 2024-08-28 |
An Innovative Deep Learning Approach to Spinal Fracture Detection in CT Images
2024, Annali italiani di chirurgia
IF:0.9Q3
DOI:10.62713/aic.3498
PMID:39186337
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研究论文 | 本研究提出了一种创新的深度学习方法，用于在CT图像中检测脊柱骨折，特别是椎体压缩骨折 | 本研究通过整合YOLO V7模型与ELAN和MPConv架构，显著减少了计算处理过程中小尺度信息的损失，从而提高了检测准确性 | 未来的研究应包括交叉验证和独立验证及测试集，以评估模型的鲁棒性和泛化能力 | 开发一种创新的深度学习方法，用于在CT图像中检测脊柱骨折，特别是椎体压缩骨折 | 脊柱骨折，特别是椎体压缩骨折 | 计算机视觉 | 脊柱骨折 | YOLO V7模型，ELAN，MPConv架构 | YOLO V7 | CT图像 | 240张CT图像 | NA | NA | NA | NA |
| 26963 | 2024-08-28 |
Clinical evaluation of deep learning-based automatic clinical target volume segmentation: a single-institution multi-site tumor experience
2023-Oct, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-023-01690-x
PMID:37597126
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的自动临床靶区（CTV）分割模型在多部位肿瘤CT图像上的表现 | 本研究首次在文献中探讨了多部位肿瘤的自动CTV分割，填补了这一领域的空白 | 研究中部分患者（如食管癌患者）的自动分割结果与手动分割结果的Dice相似系数较低，表明模型在某些肿瘤类型上的性能有待提高 | 评估基于深度学习的自动CTV分割模型在不同部位肿瘤CT图像上的准确性和临床接受度 | 包括鼻咽癌、食管癌、乳腺癌、宫颈癌、前列腺癌和直肠癌等多种癌症患者 | 计算机视觉 | 多种癌症 | 深度学习 | Flexnet, Unet, Vnet, Segresnet | CT图像 | 577名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 26964 | 2024-08-28 |
New trend in artificial intelligence-based assistive technology for thoracic imaging
2023-Oct, La Radiologia medica
DOI:10.1007/s11547-023-01691-w
PMID:37639191
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综述 | 本文综述了人工智能技术在胸部影像诊断中的应用，特别关注于病灶检测和定性诊断 | 介绍了可解释的人工智能在定性诊断中的发展需求 | 强调了人工智能作为医生辅助系统的局限性，最终决策应由医生做出 | 帮助放射科医生和临床医生更熟悉人工智能在胸部影像中的应用 | 人工智能技术在胸部影像诊断中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26965 | 2024-08-28 |
HistoPerm: A permutation-based view generation approach for improving histopathologic feature representation learning
2023, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2023.100320
PMID:37457594
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研究论文 | 本文介绍了一种基于排列的视图生成方法HistoPerm，用于改进组织学图像的特征表示学习 | HistoPerm通过排列增强视图来提高分类性能，无需大量标记图像 | NA | 旨在解决深度学习方法在数字病理学中需要大量标记图像的问题 | HistoPerm方法在乳糜泻和肾细胞癌数据集上的有效性 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | NA | 联合嵌入架构 | 图像 | 两个组织学图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26966 | 2024-08-28 |
Predicting cognitive scores with graph neural networks through sample selection learning
2022-Jun, Brain imaging and behavior
IF:2.4Q2
DOI:10.1007/s11682-021-00585-7
PMID:34757563
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研究论文 | 本文设计了一种新的回归图神经网络模型（RegGNN），用于从脑连接性预测智商分数，并引入了一种全新的模块化样本选择方法，以选择最佳样本进行目标预测任务的学习 | 本文提出的RegGNN模型能够利用脑连接图的拓扑属性，避免了现有方法通过向量化脑连接图而忽略其拓扑特性的问题。此外，引入的样本选择方法能够学习如何选择具有最高预期预测能力的训练样本 | 深度学习架构在训练过程中计算成本较高 | 分析智力与神经活动之间的关系，以理解健康和疾病状态下人脑的工作原理 | 智商分数的预测 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | 图神经网络（GNN） | 图神经网络（GNN） | 脑连接图 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 26967 | 2024-08-28 |
New open-source software for subcellular segmentation and analysis of spatiotemporal fluorescence signals using deep learning
2022-May-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2022.104277
PMID:35573197
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研究论文 | 本文介绍了一种新的开源软件，利用深度学习方法进行亚细胞荧光信号的分割和分析 | 该软件通过深度学习方法优化了钙信号分割的准确性和速度，适用于多种细胞类型和不同信号模式 | NA | 开发一种快速、准确且标准化的亚细胞荧光信号分析工具 | 亚细胞荧光信号的分割和量化 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 多种细胞类型 | NA | NA | NA | NA |
| 26968 | 2024-08-28 |
A benchmark dataset for Hydrogen Combustion
2022-May-17, Scientific data
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41597-022-01330-5
PMID:35581204
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研究论文 | 本文通过扩展内在反应坐标（IRC）计算与从头算分子动力学模拟和正常模式位移计算，为氢燃烧的19个反应通道的势能面提供更广泛的覆盖，构建了一个用于深度学习模型的基准数据集。 | 本文采用了高精度的范围分离杂化密度泛函ωB97X-V，评估了约290,000个势能和约1,270,000个核力矢量，以构建深度学习模型的参考数据集。 | NA | 为深度学习模型生成用于研究氢燃烧反应的参考数据。 | 氢燃烧反应的19个反应通道。 | 机器学习 | NA | 从头算分子动力学模拟 | 深度学习模型 | 势能和核力矢量数据 | 约290,000个势能和约1,270,000个核力矢量 | NA | NA | NA | NA |
| 26969 | 2024-08-28 |
Expert surgeons and deep learning models can predict the outcome of surgical hemorrhage from 1 min of video
2022-05-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-11549-2
PMID:35581213
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研究论文 | 评估深度学习神经网络（DNN）通过手术视频前一分钟预测止血控制能力的能力，并与人类专家的预测进行比较 | 深度学习模型SOCALNet在预测手术出血结果和血量损失方面表现优于人类专家，且没有假阴性结果 | 文章未提及具体限制 | 研究深度学习模型在预测手术出血结果和血量损失方面的有效性 | 深度学习模型SOCALNet和人类专家在预测手术出血结果和血量损失方面的表现 | 机器学习 | NA | 深度学习神经网络 | 卷积神经网络（ResNet）和循环神经网络（LSTM） | 视频 | 147个手术视频，其中20个用于测试 | NA | NA | NA | NA |
| 26970 | 2024-08-28 |
Protein design via deep learning
2022-05-13, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbac102
PMID:35348602
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综述 | 本文回顾了基于深度学习的蛋白质设计方法的主要进展，并通过显著案例展示了其与传统基于知识的途径相比的新颖性 | 深度学习的引入对设计方法产生了变革性影响，特别是在结构基础的蛋白质设计和直接序列设计方面，以及最近在蛋白质设计中应用深度强化学习 | NA | 探讨深度学习在蛋白质设计中的应用及其未来发展方向 | 蛋白质设计方法及其在纳米技术和生物医学领域的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度强化学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26971 | 2024-08-28 |
Design and validation of a semi-automatic bone segmentation algorithm from MRI to improve research efficiency
2022-05-12, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-11785-6
PMID:35551485
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研究论文 | 本文开发并验证了一种半自动骨分割算法，利用空间强度梯度从膝关节的磁共振（MR）图像中分离髌骨，无需训练集 | 该算法通过减少约75%的分割时间，提高了研究效率，并可能用于生成深度学习算法的训练数据 | NA | 开发一种半自动分割算法，以提高骨分割的效率 | 髌骨的分割 | 计算机视觉 | NA | MRI | NA | 图像 | 4名人类参与者（体内）和3个猪膝关节（体外） | NA | NA | NA | NA |
| 26972 | 2024-08-28 |
Postural behavior recognition of captive nocturnal animals based on deep learning: a case study of Bengal slow loris
2022-05-11, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-11842-0
PMID:35545645
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术对圈养夜行性动物的姿势行为进行识别，以孟加拉懒猴为例 | 建立了首个由人工标记的懒猴姿势行为数据集，并使用深度学习技术进行物体检测和语义分割 | NA | 评估动物福利和圈养管理中姿势行为的精确识别 | 孟加拉懒猴的姿势行为 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | YOLOv5, Dilated Residual Networks (DRN) | 图像 | 大量懒猴个体 | NA | NA | NA | NA |
| 26973 | 2024-08-28 |
Evaluation of Deep Learning Architectures for Aqueous Solubility Prediction
2022-May-10, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.2c00642
PMID:35571767
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研究论文 | 本研究评估了当前深度学习方法在分子水溶性预测中的应用，并开发了一个能够预测广泛有机分子水溶性的通用模型 | 本研究使用了目前最大的水溶性数据集，并探索了多种分子表示方法和四种不同的神经网络架构，以提高预测性能 | NA | 评估和改进深度学习方法在分子水溶性预测中的应用 | 有机分子的水溶性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 全连接神经网络、循环神经网络、图神经网络（GNNs）、SchNet | 分子结构数据 | 使用了目前最大的水溶性数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26974 | 2024-08-28 |
Machine Learning of Reaction Properties via Learned Representations of the Condensed Graph of Reaction
2022-05-09, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.1c00975
PMID:34734699
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研究论文 | 本文结合化学信息学中的反应表示方法——凝聚反应图（CGR）与图卷积神经网络（GCNN）架构，开发了一种用于预测化学反应性质的深度学习模型 | 首次开发了适用于反应的通用且可转移的GCNN模型，该模型不依赖专家知识，能够生成数据驱动的、任务依赖的反应嵌入 | NA | 开发一种新的机器学习模型，用于准确预测化学反应的各种性质 | 化学反应的性质，如活化能、反应速率、产率等 | 机器学习 | NA | 图卷积神经网络（GCNN） | GCNN | 图数据 | 包含大量原子映射反应及其目标性质的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 26975 | 2024-08-28 |
Split BiRNN for real-time activity recognition using radar and deep learning
2022-05-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-08240-x
PMID:35523811
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研究论文 | 本文提出了一种使用雷达和深度学习进行实时活动识别的分割双向循环神经网络（BiRNN）框架 | 该框架通过在本地设备上进行前向循环神经网络（RNN）计算并在远程设备上进行后向RNN计算，实现了快速响应和准确性提升 | NA | 旨在提高雷达系统在隐私保护下进行人体活动识别的效率和准确性 | 雷达数据处理和人体活动识别 | 机器学习 | NA | 深度神经网络 | 循环神经网络（RNN） | 雷达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 26976 | 2024-08-28 |
Portable Deep Learning-Driven Ion-Sensitive Field-Effect Transistor Scheme for Measurement of Carbaryl Pesticide
2022-May-06, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s22093543
PMID:35591232
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研究论文 | 本研究提出了一种多输入深度学习驱动的离子敏感场效应晶体管（ISFET）方案，用于预测杀虫剂甲萘威的浓度 | 本研究的创新点在于使用深度学习算法与ISFET传感器相结合，有效预测杀虫剂浓度，并提高了预测准确性 | NA | 研究目的是开发一种能够现场测量杀虫剂浓度的便携式深度学习驱动的ISFET方案 | 研究对象是杀虫剂甲萘威的浓度 | 机器学习 | NA | 离子敏感场效应晶体管（ISFET） | 深度学习回归模型 | 溶液温度 | 甲萘威浓度范围为1 × 10-1 × 10 M，溶液温度范围为20-35 °C | NA | NA | NA | NA |
| 26977 | 2024-08-28 |
Exploration of chemical space with partial labeled noisy student self-training and self-supervised graph embedding
2022-May-02, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-022-04681-3
PMID:35501680
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研究论文 | 本文开发了一种自训练方法PLANS和一种新的自监督图嵌入GINFP，用于化学化合物的子结构信息表示，并评估了其在预测CYP450结合活性和化学毒性方面的性能 | 提出了PLANS自训练方法和GINFP自监督图嵌入，能够利用大量未标记的化学化合物和标记及部分标记的药理数据，提高神经网络模型的泛化能力 | NA | 加速药物发现过程并降低成本，通过机器学习尤其是深度学习在QSAR建模中的应用 | 化学化合物的子结构信息表示和化学性质预测，如结合亲和力、毒性等 | 机器学习 | NA | 自监督学习 | 图神经网络 | 化学数据 | 数百万未标记的化学化合物以及标记和部分标记的药理数据 | NA | NA | NA | NA |
| 26978 | 2024-08-28 |
Pushing the Limits of Surface-Enhanced Raman Spectroscopy (SERS) with Deep Learning: Identification of Multiple Species with Closely Related Molecular Structures
2022-May, Applied spectroscopy
IF:2.2Q2
DOI:10.1177/00037028221077119
PMID:35081756
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研究论文 | 本文探讨了将深度学习算法应用于表面增强拉曼光谱（SERS）以区分和分类不同种类的胆酸 | 结合SERS与深度学习算法，提高了检测和分类能力，特别是在区分分子结构非常相似的胆酸种类上 | NA | 评估深度学习算法在SERS光谱中区分和分类不同胆酸种类的潜力 | 胆酸，一种分子结构相似且拉曼散射截面低的分子家族 | 机器学习 | NA | 表面增强拉曼光谱（SERS） | 卷积神经网络（CNN） | 光谱 | 五种胆酸种类 | NA | NA | NA | NA |
| 26979 | 2024-08-28 |
A radiomics-boosted deep-learning model for COVID-19 and non-COVID-19 pneumonia classification using chest x-ray images
2022-May, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.15582
PMID:35263458
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研究论文 | 本文开发了一种结合放射组学分析的深度学习模型，用于通过胸部X光图像区分COVID-19和非COVID-19肺炎 | 采用2D滑动核映射放射组学特征，并将这些特征转化为与X光图像相同维度的2D图，增强了模型的性能和鲁棒性 | NA | 提高COVID-19和非COVID-19肺炎检测的准确性和鲁棒性 | COVID-19、非COVID-19肺炎和健康个体的分类 | 计算机视觉 | COVID-19 | 放射组学分析 | 深度神经网络（包括VGG-16、VGG-19和DenseNet-121） | 图像 | 812张胸部X光图像，包括262例COVID-19、288例非COVID-19肺炎和262例健康案例 | NA | NA | NA | NA |
| 26980 | 2024-08-28 |
Automated segmentation of the larynx on computed tomography images: a review
2022-May, Biomedical engineering letters
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s13534-022-00221-3
PMID:35529346
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综述 | 本文综述了用于计算机断层扫描（CT）图像上喉部自动分割的各种自动检测和分割方法 | 总结了图像配准和深度学习方法在喉部分割中的应用，并比较了它们的优缺点 | 缺乏对喉部边界的标准化以及相对较小的结构的复杂性使得CT图像上的喉部自动分割具有挑战性 | 探讨在头颈癌治疗规划中，如何通过自动分割技术辅助临床医生验证其发现并寻找诊断中的疏漏 | 喉部在CT图像上的自动分割方法 | 计算机视觉 | 头颈癌 | NA | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |