深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 33008 篇文献，本页显示第 32961 - 32980 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 32961 | 2024-08-07 |
The 100 most cited articles in artificial intelligence related to orthopedics
2024, Frontiers in surgery
IF:1.6Q2
DOI:10.3389/fsurg.2024.1370335
PMID:38712339
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研究论文 | 本研究旨在识别和分析与骨科领域相关的人工智能领域前100篇高被引文章 | NA | NA | 识别和分析骨科领域中与人工智能相关的高被引文章 | 前100篇高被引文章 | 机器学习 | NA | VOSviewer | NA | 文本 | 100篇文章 | NA | NA | NA | NA |
| 32962 | 2024-08-07 |
Interpretable deep learning for improving cancer patient survival based on personal transcriptomes
2023-07-13, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-023-38429-7
PMID:37443344
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研究论文 | 本文开发了一种可解释的神经网络模型，用于基于药物处方和个人转录组数据预测癌症患者的生存率 | 该模型能够通过分析个人转录组数据和药物处方，提高癌症患者的生存预测准确性，并揭示决策过程中的关键通路 | NA | 提高癌症患者的生存预测准确性并揭示药物选择的关键通路 | 癌症患者的生存率和药物选择 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | 神经网络 | 转录组数据 | 涉及的患者数量未明确提及 | NA | NA | NA | NA |
| 32963 | 2024-08-07 |
Deep learning for subtyping the Alzheimer's disease spectrum
2022-02, Trends in molecular medicine
IF:12.8Q1
DOI:10.1016/j.molmed.2021.12.004
PMID:34996710
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研究论文 | Kwak等人基于结构影像对认知受损个体进行亚型分类，为阿尔茨海默病谱的细分提供了新的见解 | 通过亚型分类量化阿尔茨海默病的异质性，为疾病修饰疗法的开发和患者护理的改进提供了更精准的方法 | NA | 探索阿尔茨海默病谱的亚型分类 | 认知受损个体 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | NA | 影像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 32964 | 2024-08-07 |
Detection of dementia on voice recordings using deep learning: a Framingham Heart Study
2021-08-31, Alzheimer's research & therapy
DOI:10.1186/s13195-021-00888-3
PMID:34465384
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研究论文 | 本研究利用深度学习模型分析语音记录，以检测痴呆症 | 开发了两种深度学习模型（LSTM和CNN），用于自动分析语音记录并分类痴呆症患者 | NA | 探索通过语音记录自动检测痴呆症的方法 | 来自Framingham心脏研究的1264份语音记录 | 机器学习 | 痴呆症 | 深度学习 | LSTM和CNN | 音频 | 1264份语音记录，包括483份正常认知、451份轻度认知障碍和330份痴呆症 | NA | NA | NA | NA |
| 32965 | 2024-08-07 |
U-net model for brain extraction: Trained on humans for transfer to non-human primates
2021-07-15, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2021.118001
PMID:33789137
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研究论文 | 本文利用迁移学习框架，通过在大型人类成像数据集上预训练卷积神经网络（U-Net模型），并将其迁移到非人灵长类动物数据上，以提高脑提取的准确性和效率。 | 本文首次将迁移学习应用于非人灵长类动物的脑提取，通过预训练的U-Net模型在多个研究站点数据上进行升级，提高了模型的泛化能力和准确性。 | 尽管模型在多个站点数据上表现良好，但仍需进一步验证其在更多种类非人灵长类动物和其他哺乳动物上的适用性。 | 提高非人灵长类动物脑提取的准确性和效率，并推广到其他哺乳动物。 | 非人灵长类动物的脑提取，以及通过迁移学习扩展到其他哺乳动物。 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | U-Net | 图像 | 136只猕猴的数据集，以及来自多个研究站点的非人灵长类动物数据 | NA | NA | NA | NA |
| 32966 | 2024-08-07 |
FastSurfer - A fast and accurate deep learning based neuroimaging pipeline
2020-10-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2020.117012
PMID:32526386
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研究论文 | 本文提出了一种快速且准确的基于深度学习的大脑神经影像处理流程FastSurfer，用于自动化处理人脑结构MRI扫描，复制FreeSurfer的解剖学分割包括表面重建和皮质分区 | 引入了一种先进的深度学习架构，能够进行全脑95类分割，并采用了竞争密集块和竞争跳跃路径以及多切片信息聚合技术，专门针对皮质和皮质下结构的精确分割进行优化 | NA | 开发一种快速且准确的深度学习基础的神经影像处理流程，以适应大规模队列研究的需求 | 人脑结构MRI扫描的自动化处理 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN | 图像 | 数千或数万个体 | NA | NA | NA | NA |
| 32967 | 2024-08-07 |
Development and validation of an interpretable deep learning framework for Alzheimer's disease classification
2020-06-01, Brain : a journal of neurology
IF:10.6Q1
DOI:10.1093/brain/awaa137
PMID:32357201
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研究论文 | 本文开发并验证了一种可解释的深度学习框架，用于阿尔茨海默病的分类 | 该框架结合了全卷积网络和多层感知器，能够从多模态输入中识别出独特的阿尔茨海默病特征，并生成直观的个体风险可视化，其诊断性能超过了多机构团队的执业神经科医生 | NA | 开发一种可解释的深度学习框架，用于提高阿尔茨海默病的诊断准确性 | 阿尔茨海默病患者和认知正常的个体 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | MRI | 全卷积网络和多层感知器 | 图像 | 训练集包括417名临床诊断的阿尔茨海默病患者和认知正常个体，验证集包括AIBL（382名）、Framingham Heart Study（102名）和NACC（582名） | NA | NA | NA | NA |
| 32968 | 2024-08-07 |
Deep ensemble learning for Alzheimer's disease classification
2020-05, Journal of biomedical informatics
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbi.2020.103411
PMID:32234546
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研究论文 | 本文提出了一种用于阿尔茨海默病分类的深度集成学习框架，该框架利用深度学习算法整合多源数据并利用专家智慧 | 首次采用深度学习方法集成阿尔茨海默病分类算法，提出了一种非线性特征加权方法和优化层处理成本敏感问题 | NA | 提高阿尔茨海默病分类的准确性 | 阿尔茨海默病分类算法 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 深度信念网络 | 多源数据 | 临床数据来自国家阿尔茨海默病协调中心 | NA | NA | NA | NA |
| 32969 | 2024-08-07 |
Unsupervised Deep Learning for Bayesian Brain MRI Segmentation
2019-Oct, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
DOI:10.1007/978-3-030-32248-9_40
PMID:32432231
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研究论文 | 本文提出了一种结合传统概率图谱分割和深度学习的无监督学习方法，用于不同对比度的脑部MRI图像分割 | 该方法无需手动标注图像即可训练新的MRI扫描分割模型 | NA | 开发一种无需手动标注的新图像数据集的深度学习分割模型 | 脑部MRI图像分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 数千个脑部MRI扫描 | NA | NA | NA | NA |
| 32970 | 2024-08-07 |
A contrastive learning approach to integrate spatial transcriptomics and histological images
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.04.039
PMID:38707535
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研究论文 | 本文介绍了一种基于对比学习的模型ConGcR，用于整合基因表达、空间位置和组织形态学数据，以进行数据表示和空间组织结构识别 | 提出了ConGcR模型，结合图卷积和ResNet作为编码器，并进一步通过图自编码器ConGaR增强模型，以更好地建模空间嵌入表示 | NA | 旨在有效整合空间多模态数据，提高组织结构识别的准确性 | 基因表达、空间位置和组织形态学数据 | 计算机视觉 | NA | 对比学习 | 图卷积网络、ResNet | 基因表达数据、图像 | 16个人脑样本、4个鸡心样本、8个乳腺癌样本和30个人类肺部空间转录组样本 | NA | NA | NA | NA |
| 32971 | 2024-08-07 |
Deep learning-based detection of indicator species for monitoring biodiversity in semi-natural grasslands
2024-Sep, Environmental science and ecotechnology
IF:14.0Q1
DOI:10.1016/j.ese.2024.100419
PMID:38706811
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的对象检测模型，用于识别高自然价值草地中的指示物种，以监测生物多样性 | 首次利用温室培养的指示植物样本进行深度学习模型的训练，实现了对草地生态系统中植物的实地识别 | 研究主要集中在温室和实验草地数据上，未来需要进一步验证模型在更广泛自然草地环境中的适用性 | 探索深度学习技术在草地生物多样性监测中的应用 | 高自然价值草地中的指示物种 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 对象检测模型 | 图像 | 包括温室数据、实验草地数据和自然草地数据 | NA | NA | NA | NA |
| 32972 | 2024-08-07 |
ASOptimizer: Optimizing antisense oligonucleotides through deep learning for IDO1 gene regulation
2024-Jun-11, Molecular therapy. Nucleic acids
DOI:10.1016/j.omtn.2024.102186
PMID:38706632
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research paper | 本文介绍了一种基于深度学习的平台ASOptimizer，用于高效且低成本地设计反义寡核苷酸（ASOs），以优化IDO1基因的调控 | ASOptimizer不仅选择最有效的mRNA靶点，还优化化学修饰以增强性能 | NA | 开发一种高效且低成本的方法来设计反义寡核苷酸，用于癌症治疗 | IDO1 mRNA的反义寡核苷酸设计 | machine learning | NA | deep learning | NA | sequence | NA | NA | NA | NA | NA |
| 32973 | 2024-08-07 |
Fusion of multi-source relationships and topology to infer lncRNA-protein interactions
2024-Jun-11, Molecular therapy. Nucleic acids
DOI:10.1016/j.omtn.2024.102187
PMID:38706631
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研究论文 | 本文提出了一种基于图自编码器（GAE）的FMSRT-LPI模型，用于预测长非编码RNA与蛋白质的相互作用（LPI） | 首次将路径掩蔽和度回归策略集成到GAE框架中，用于潜在的LPI推断 | NA | 准确预测长非编码RNA与蛋白质的相互作用，以阐明lncRNA的功能和致病机制 | 长非编码RNA与蛋白质的相互作用 | 生物信息学 | NA | 图自编码器（GAE） | GAE | 网络数据 | 多个公共数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 32974 | 2024-08-07 |
Evaluation of Deep Learning Clinical Target Volumes Auto-Contouring for Magnetic Resonance Imaging-Guided Online Adaptive Treatment of Rectal Cancer
2024-Jun, Advances in radiation oncology
IF:2.2Q2
DOI:10.1016/j.adro.2024.101483
PMID:38706833
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研究论文 | 本文提出并应用了一个全面的框架，用于评估深度学习在直肠癌患者MRI引导在线自适应放疗中自动勾画临床目标体积（CTV）的性能和临床可用性。 | 本文创新地提出了一种全面的评估框架，用于验证深度学习自动勾画CTV的准确性和临床信任度。 | 尽管模型在专家修正后性能与观察者间变异相当，但仍引入了一定的偏差，尽管对临床实践影响不大。 | 旨在评估深度学习在直肠癌放疗中自动勾画CTV的性能和临床应用潜力。 | 研究对象为接受MRI引导在线自适应放疗的直肠癌患者。 | 机器学习 | 直肠癌 | 深度学习 | nnU-Net | 图像 | 44名直肠癌患者 | NA | NA | NA | NA |
| 32975 | 2024-08-07 |
UIdataGB: Multi-Class ultrasound images dataset for gallbladder disease detection
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110426
PMID:38708300
|
research paper | 本文介绍了一个大型数据集UIdataGB，包含10,692张高分辨率的胆囊超声图像，用于胆囊疾病检测。 | 该研究首次提供了一个开放访问的胆囊器官超声图像数据集，有助于推动计算机辅助诊断胆囊疾病的研究。 | 由于是首次提供此类数据集，可能存在数据集质量和可用性方面的限制。 | 旨在通过提供一个大型胆囊超声图像数据集，推动医学影像领域的发展，改善患者治疗。 | 研究对象包括1,782名个体的胆囊超声图像，涵盖多种胆囊疾病类型。 | computer vision | 胆囊疾病 | NA | NA | image | 10,692张胆囊超声图像，来自1,782名个体 | NA | NA | NA | NA |
| 32976 | 2024-08-07 |
Bangla_MER: A unique dataset for Bangla mathematical entity recognition
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110407
PMID:38708312
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research paper | 本文介绍了一个新的孟加拉语数学实体识别数据集Bangla_MER，包含13,717条记录 | 孟加拉语数学实体识别领域的新颖性，以及首个公开可用的数据集 | NA | 促进孟加拉语数学实体的识别和相关研究 | 孟加拉语中的数学实体，包括数学运算符、著名数学术语和操作数 | 自然语言处理 | NA | NA | NA | 文本 | 13,717条记录 | NA | NA | NA | NA |
| 32977 | 2024-08-08 |
Tea leaf age quality: Age-stratified tea leaf quality classification dataset
2024-Jun, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110462
PMID:38711743
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研究论文 | 本文介绍了“茶叶叶片年龄质量”数据集，这是一个用于基于叶片年龄进行茶叶分类、检测和质量预测的创新农业和机器学习资源。 | 该数据集首次系统地根据年龄质量标准将茶叶叶片分为四个不同类别，并提供了原始、未注释和增强的数据，以促进高级研究。 | NA | 旨在通过提供详细的年龄分层茶叶叶片分类，推动农业领域的技术进步。 | 茶叶叶片的分类和质量评估。 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 2208张原始图像 | NA | NA | NA | NA |
| 32978 | 2024-08-07 |
Landslide susceptibility assessment using deep learning considering unbalanced samples distribution
2024-May-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30107
PMID:38707366
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研究论文 | 本研究提出了一种深度学习方法（DNN-MSFM），用于改进滑坡易发性评估（LSA）模型，特别是解决由于应用数据集中样本分布不平衡导致的局限性 | DNN-MSFM方法结合了深度神经网络（DNN）和均方误差分类损失函数（MSFM），从算法角度处理不平衡样本 | NA | 提高滑坡易发性评估模型的性能，特别是在样本分布不平衡的情况下 | 滑坡易发性评估 | 机器学习 | NA | 深度神经网络（DNN） | DNN-MSFM | 数据集 | 包含293个滑坡样本和653个非滑坡样本的不平衡数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 32979 | 2024-08-07 |
Contribution to pulmonary diseases diagnostic from X-ray images using innovative deep learning models
2024-May-15, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e30308
PMID:38707425
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研究论文 | 本文提出三种深度学习模型，用于通过胸腔X光片识别特定肺部疾病 | 提出的模型在识别肺部疾病方面优于现有模型，达到了高准确率 | NA | 提高肺部疾病的诊断准确性和及时性 | 肺部疾病的识别和分类 | 机器学习 | 肺部疾病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 三个基准测试集 | NA | NA | NA | NA |
| 32980 | 2024-08-07 |
Evaluation of transformation invariant loss function with distance equilibrium in prediction of imaging photoplethysmography characteristics
2024-May-07, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad3dbf
PMID:38604181
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研究论文 | 本文评估了一种具有距离均衡的变换不变损失函数在成像光电容积描记术（IPPG）特征预测中的应用 | 提出了一种具有距离均衡的变换不变损失函数，以更全面地分析血容量脉冲（BVP）信号中的时间-频率域特性 | 目前的研究主要集中在通过心率（HR）分析BVP信号，忽略了BVP信号中复杂的时间-频率域特性 | 研究如何通过IPPG技术更全面地分析人体心率变异性（HRV） | 人体心率变异性（HRV）和血容量脉冲（BVP）信号 | 计算机视觉 | NA | 成像光电容积描记术（IPPG） | 深度学习算法 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |