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 32061 - 32080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 32061 | 2024-08-07 |
Prognostic Value of a Combined Nomogram Model Integrating 3-Dimensional Deep Learning and Radiomics for Head and Neck Cancer
2024 May-Jun 01, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001584
PMID:38438336
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研究论文 | 本研究评估了将3D深度学习特征添加到放射组学模型中，以预测头颈癌患者5年总生存状态的影响。 | 本研究创新性地结合了3D深度学习特征与放射组学模型，以提高预测头颈癌患者5年总生存状态的准确性。 | NA | 评估3D深度学习特征对放射组学模型预测头颈癌患者5年总生存状态的影响。 | 头颈癌患者的5年总生存状态。 | 数字病理学 | 头颈癌 | 放射组学, 3D深度学习 | 结合模型 | 图像 | 220例 | NA | NA | NA | NA |
| 32062 | 2024-08-07 |
Development and validation of a deep learning radiomics model with clinical-radiological characteristics for the identification of occult peritoneal metastases in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma
2024-May-01, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000001213
PMID:38445459
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于计算机断层扫描（CT）的深度学习放射组学（DLR）模型，用于在治疗前识别胰腺导管腺癌（PDAC）患者的隐匿性腹膜转移（OPM） | 本研究结合了临床放射学特征、手工放射组学（HCR）和DLR特征，开发了一个综合模型，显示出比单独的临床放射学模型更好的区分能力 | NA | 开发并验证一个基于CT的深度学习放射组学模型，用于在治疗前识别胰腺导管腺癌患者的隐匿性腹膜转移 | 胰腺导管腺癌患者的隐匿性腹膜转移 | 机器学习 | 胰腺癌 | 深度学习放射组学（DLR） | 逻辑回归分类器 | CT图像 | 302名胰腺导管腺癌患者（训练集：167名，其中OPM阳性22名；内部测试集：72名，其中OPM阳性9名；外部测试集：63名，其中OPM阳性9名） | NA | NA | NA | NA |
| 32063 | 2024-08-07 |
A novel stochastic resonance based deep residual network for fault diagnosis of rolling bearing system
2024-May, ISA transactions
IF:6.3Q1
DOI:10.1016/j.isatra.2024.03.020
PMID:38582635
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研究论文 | 本文提出了一种基于随机共振的深度残差网络，用于滚动轴承系统的故障诊断 | 将随机共振引入尖峰神经网络作为特征增强方法，结合深度学习与随机共振提高分类准确性 | NA | 确保机械设备中滚动轴承的安全运行 | 滚动轴承系统的故障诊断 | 机器学习 | NA | 随机共振 | 深度残差网络 | 信号 | 使用CWRU数据集进行实验验证 | NA | NA | NA | NA |
| 32064 | 2024-08-07 |
Creating an autoencoder single summary metric to assess gait quality to compare surgical outcomes in children with cerebral palsy: The Shriners Gait Index (SGI)
2024-May, Journal of biomechanics
IF:2.4Q3
DOI:10.1016/j.jbiomech.2024.112092
PMID:38669795
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研究论文 | 本文提出了一种使用深度学习自动编码器模型创建的单一总结指标（Shriners步态指数（SGI）），用于评估脑瘫儿童的步态质量，并比较手术结果 | 利用深度学习自动编码器模型捕捉多个不同步态指标之间的非线性统计关系，创建了一个综合的步态质量评估指标 | NA | 开发一种综合的步态评估指标，以评估和比较脑瘫儿童在接受治疗和手术后的步态变化 | 脑瘫儿童的步态数据 | 机器学习 | 脑瘫 | 深度学习自动编码器 | 自动编码器 | 步态数据 | 412名18岁以下的个体 | NA | NA | NA | NA |
| 32065 | 2024-08-07 |
Comprehensive analysis of clinical images contributions for melanoma classification using convolutional neural networks
2024-May, 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.13607
PMID:38742379
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研究论文 | 本研究旨在比较三种基于卷积神经网络（CNN）的模型在黑色素瘤分类中的表现，这些模型分别使用临床图像、皮肤镜图像以及两者的组合进行训练 | 本研究首次系统比较了仅使用临床图像、仅使用皮肤镜图像以及两者结合训练的CNN模型在黑色素瘤分类中的性能差异 | 研究结果显示，结合临床和皮肤镜图像的模型性能提升不明显，这可能是研究的局限之一 | 探讨不同类型图像在黑色素瘤分类中的有效性 | 黑色素瘤的分类 | 计算机视觉 | 黑色素瘤 | 卷积神经网络（CNN） | Inception-ResNetV2 | 图像 | 914对图像 | NA | NA | NA | NA |
| 32066 | 2024-08-07 |
Intelligent algorithm based on deep learning to predict the dosage for anesthesia: A study on prediction of drug efficacy based on deep learning
2024-May, Health science reports
IF:2.1Q3
DOI:10.1002/hsr2.2113
PMID:38745754
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的智能算法，用于预测麻醉药物的剂量，以帮助麻醉医师在手术过程中更好地控制药物剂量 | 本研究设计了基于人工神经网络的模型，使用SELU激活函数和加权正则化损失函数解决样本不平衡问题，并通过CNN和LSTM网络提取关键特征和预测剂量 | NA | 开发一种智能算法，用于预测麻醉药物的剂量，以辅助临床判断和手术过程的顺利进行 | 麻醉药物的剂量预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | CNN, LSTM | 生理数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA |
| 32067 | 2024-08-07 |
Three dimensional convolutional neural network-based automated detection of midline shift in traumatic brain injury cases from head computed tomography scans
2024 Apr-Jun, Journal of neurosciences in rural practice
IF:0.8Q4
DOI:10.25259/JNRP_490_2023
PMID:38746523
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研究论文 | 本研究开发了一种基于三维卷积神经网络的自动检测工具，用于从头部CT扫描中检测创伤性脑损伤病例中的中线移位 | 本研究首次使用三维卷积神经网络自动检测中线移位，为紧急医疗人员提供了一种前沿的解决方案 | 该模型的准确性和敏感性有待提高，目前的准确率为55%，敏感性为40% | 确定自动检测工具在CT图像中检测创伤性脑损伤患者中线移位的准确性和预测价值 | 创伤性脑损伤病例的中线移位 | 机器学习 | 创伤性脑损伤 | 三维卷积神经网络 | CNN | 图像 | 176个头部CT扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 32068 | 2024-08-07 |
Subcutaneous fat predicts bone metastasis in breast cancer: A novel multimodality-based deep learning model
2024, Cancer biomarkers : section A of Disease markers
IF:2.2Q3
DOI:10.3233/CBM-230219
PMID:38043007
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研究论文 | 本研究利用深度学习方法，结合临床信息和CT图像特征，预测乳腺癌患者的骨转移 | 首次提出使用皮下脂肪指数作为预测乳腺癌骨转移的独立预后因素，并采用多模态深度学习算法进行预测 | NA | 探索利用深度学习技术预测乳腺癌患者的骨转移 | 乳腺癌患者的骨转移预测 | 机器学习 | 乳腺癌 | CT图像 | CNN | 图像 | 431名乳腺癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 32069 | 2024-08-07 |
Learning multi-site harmonization of magnetic resonance images without traveling human phantoms
2024, Communications engineering
DOI:10.1038/s44172-023-00140-w
PMID:38420332
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研究论文 | 本文提出了一种无需人类受试者跨站点采集数据即可实现磁共振图像多站点协调的深度学习方法 | 该方法通过分离站点特定外观信息和站点不变解剖信息，生成适用于任何目标站点的图像，无需额外数据收集 | NA | 提高磁共振图像数据的一致性，实现多站点图像数据的有效整合 | 磁共振图像的多站点协调 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 超过6,000张多站点T1和T2加权图像 | NA | NA | NA | NA |
| 32070 | 2024-08-07 |
MHCII-peptide presentation: an assessment of the state-of-the-art prediction methods
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1293706
PMID:38646540
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研究论文 | 本文评估了最新的MHCII-肽结合预测计算方法的性能 | 采用了深度学习算法和大量训练数据，新开发的预测方法性能优于旧方法 | NA | 评估和概述最新的MHCII-肽结合预测计算方法 | MHCII-肽结合预测方法 | 生物信息学 | NA | 深度学习 | NA | 蛋白质序列数据 | 包含20种人类MHCII蛋白同种型的结合和非结合肽的独立数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 32071 | 2024-08-07 |
Artificial intelligence in the healthcare sector: comparison of deep learning networks using chest X-ray images
2024, Frontiers in public health
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/fpubh.2024.1386110
PMID:38660365
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研究论文 | 本研究探讨了深度学习网络在胸部X光图像疾病诊断中的应用 | 本研究首次比较了ResNet101、AlexNet、GoogLeNet和Xception在胸部X光图像疾病诊断中的成功率 | 研究使用的数据集仅包含COVID-19、病毒性肺炎和健康个体的胸部X光图像 | 旨在确定深度学习网络在疾病诊断中的成功率 | 深度学习网络ResNet101、AlexNet、GoogLeNet和Xception | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 1,680张胸部X光图像，包括COVID-19、病毒性肺炎和健康个体 | NA | NA | NA | NA |
| 32072 | 2024-08-07 |
A hybrid deep learning scheme for MRI-based preliminary multiclassification diagnosis of primary brain tumors
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1363756
PMID:38746679
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研究论文 | 本研究探索了一种结合多种先进技术的混合深度学习方案，用于提高原发性脑肿瘤诊断的分类性能和可解释性 | 本研究通过结合超分辨率重建、动态学习率退火策略、特征迁移和机器学习等技术，提高了深度学习模型的分类性能和可解释性 | NA | 探索一种混合深度学习方案，以提高原发性脑肿瘤诊断的准确性和自动化程度 | 原发性脑肿瘤的诊断 | 机器学习 | 脑肿瘤 | 深度学习 | DenseNet121, LightGBM | MRI图像 | 230名原发性脑肿瘤患者，包括97名脑膜瘤、66名胶质瘤和67名垂体瘤 | NA | NA | NA | NA |
| 32073 | 2024-08-07 |
MAMILNet: advancing precision oncology with multi-scale attentional multi-instance learning for whole slide image analysis
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1275769
PMID:38746682
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研究论文 | 本文介绍了MAMILNet，一种用于全切片图像分析的多尺度注意力多实例学习框架，旨在提高肿瘤检测、分类和治疗反应预测的精确度 | MAMILNet通过引入注意力机制和多尺度策略，提高了模型的泛化能力和预测准确性，同时减少了病理学家的手动工作量 | NA | 推动精准肿瘤学和个体化治疗计划的发展 | 全切片图像分析中的肿瘤检测、分类和治疗反应预测 | 数字病理学 | NA | 多尺度注意力多实例学习 | 注意力机制 | 图像 | 1171例涵盖多种癌症类型 | NA | NA | NA | NA |
| 32074 | 2024-08-07 |
Editorial: IoT, UAV, BCI empowered deep learning models in precision agriculture
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1399753
PMID:38751845
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 32075 | 2024-08-07 |
Patient-derived PixelPrint phantoms for evaluating clinical imaging performance of a deep learning CT reconstruction algorithm
2023-Dec-09, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2023.12.07.23299625
PMID:38106064
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研究论文 | 本研究使用基于患者胸部CT扫描的3D打印PixelPrint肺部幻影，评估商业深度学习重建（DLR）算法在不同辐射剂量水平下的临床成像性能 | 使用基于患者的3D打印PixelPrint肺部幻影，提供比传统CT幻影更真实的组织结构，实现基于结构的图像质量评估 | NA | 评估深度学习重建算法在不同辐射剂量下的临床成像性能 | 深度学习重建算法和3D打印PixelPrint肺部幻影 | 计算机视觉 | NA | 3D打印技术 | 深度学习重建算法 | 图像 | 使用了一个基于患者胸部CT扫描的肺部幻影，并通过不同大小的扩展环模拟小和中等体型的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 32076 | 2024-08-07 |
Automatic reorientation by deep learning to generate short-axis SPECT myocardial perfusion images
2023-10, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s12350-023-03226-2
PMID:36859594
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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，用于自动重新定位单光子发射计算机断层扫描（SPECT）心肌灌注图像（MPI）到标准短轴切片 | 本研究首次采用卷积神经网络（CNN）预测变换参数，并通过空间变换网络（STN）生成重新定位的图像 | NA | 开发一种基于深度学习的方法，用于自动重新定位SPECT心肌灌注图像到标准短轴切片 | SPECT心肌灌注图像的自动重新定位 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 共254名患者，包括226个应激SPECT MPI和247个休息SPECT MPI | NA | NA | NA | NA |
| 32077 | 2024-08-07 |
ChampKit: A framework for rapid evaluation of deep neural networks for patch-based histopathology classification
2023-Sep, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2023.107631
PMID:37271050
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研究论文 | 本文介绍了一个名为ChampKit的软件工具，用于快速评估基于补丁的组织病理学分类的深度神经网络模型 | ChampKit提供了一个可扩展、完全可复制的评估工具包，支持多种公共数据集，并允许用户通过命令行直接训练和评估模型，无需编写代码 | 本文未明确提及具体限制 | 旨在提供一个工具，以系统地评估不同组织病理学分类任务的神经网络模型 | 深度神经网络模型在组织病理学图像分类中的应用 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN, ViT | 图像 | 涉及六个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 32078 | 2024-08-07 |
Leveraging deep learning models to understand the daily experience of anxiety in teenagers over the course of a year
2023-05-15, Journal of affective disorders
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jad.2023.02.084
PMID:36858267
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研究论文 | 本文利用深度学习模型评估青少年在一年中焦虑症状的日常变化，并探讨GAD-7评估与日常焦虑测量之间的关系 | 本文首次通过深度学习模型LSTM分析了青少年焦虑症状的动态变化，并揭示了GAD-7评估与日常焦虑体验之间的差异 | 研究样本较小，仅包括30名青少年，可能影响结果的普遍性 | 评估GAD-7等即时评估方法与青少年日常焦虑体验之间的关系 | 青少年的焦虑症状及其日常变化 | 机器学习 | NA | NA | LSTM | 文本 | 30名年龄在15至17岁之间的青少年 | NA | NA | NA | NA |
| 32079 | 2024-08-07 |
STRIDE: Systematic Radar Intelligence Analysis for ADRD Risk Evaluation with Gait Signature Simulation and Deep Learning
2023-May-15, IEEE sensors journal
IF:4.3Q2
DOI:10.1109/jsen.2023.3263071
PMID:37547101
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研究论文 | 本文提出了一种名为STRIDE的系统，结合微多普勒雷达传感器和先进的人工智能技术，用于评估阿尔茨海默病相关痴呆（ADRD）的风险 | STRIDE系统嵌入了一种新的深度学习分类框架，并开发了一个包含人体行走模拟模型和微多普勒雷达模拟模型的“数字孪生”，以生成步态特征数据集 | NA | 评估阿尔茨海默病相关痴呆（ADRD）的风险 | 通过微多普勒雷达捕捉的人体步态运动 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 微多普勒雷达 | 深度学习 | 步态特征数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 32080 | 2024-08-07 |
U-net Models Based on Computed Tomography Perfusion Predict Tissue Outcome in Patients with Different Reperfusion Patterns
2022-10, Translational stroke research
IF:3.8Q2
DOI:10.1007/s12975-022-00986-w
PMID:35043358
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研究论文 | 本文开发了一种基于计算机断层扫描灌注（CTP）图像的U-net深度学习模型，用于更准确地评估急性大血管闭塞（LVO）患者的缺血核心和风险组织 | U-net模型在识别梗死核心和风险组织方面优于固定阈值方法，提供了针对不同再灌注模式的患者的个性化预测 | NA | 评估脑灌注对于急性大血管闭塞患者治疗选择的重要性，并开发一种新的深度学习模型以更准确地评估缺血核心和风险组织 | 急性缺血性卒中接受血管内治疗的患者，分为主要再灌注组和最小再灌注组 | 机器学习 | 脑血管疾病 | CTP | U-net | 图像 | 110名急性缺血性卒中患者 | NA | NA | NA | NA |