深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 45510 篇文献，本页显示第 36581 - 36600 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 36581 | 2024-10-09 |
[Accuracy and efficiency of 2D/3D single-vertebra spine navigation registration method based on dual-view feature fusion]
2024-Oct-08, Zhonghua yi xue za zhi
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研究论文 | 研究基于双视图特征融合的脊柱2D/3D单椎体导航注册方法的准确性和效率 | 提出了一种基于双视图特征融合的脊柱2D/3D单椎体导航注册方法，通过融合前后位和侧位X光图像特征，显著提高了注册精度和效率 | NA | 探讨脊柱2D/3D术前CT和术中X光注册的准确性和效率 | 140例腰椎脊柱患者的术前CT和术中前后位及侧位X光图像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 (CNN) | CNN | 图像 | 140例腰椎脊柱患者 | NA | NA | NA | NA |
| 36582 | 2024-10-09 |
A Deep Learning-Driven Sampling Technique to Explore the Phase Space of an RNA Stem-Loop
2024-Oct-07, Journal of chemical theory and computation
IF:5.7Q1
DOI:10.1021/acs.jctc.4c00669
PMID:39374435
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的采样技术，用于探索RNA茎环的相空间 | 本文将原本用于蛋白质折叠的深度学习驱动采样技术DeepDriveMD（DDMD）应用于RNA茎环折叠问题，克服了传统方法在计算成本和先验知识需求上的挑战 | NA | 探索RNA茎环折叠的相空间，优化计算资源的使用 | RNA茎环的折叠和展开过程 | 机器学习 | NA | 深度学习驱动采样技术 | DeepDriveMD | 接触图 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 36583 | 2024-10-09 |
E-SAT: An extreme learning machine based self attention approach for decoding motor imagery EEG in subject-specific tasks
2024-Oct-07, Journal of neural engineering
IF:3.7Q2
DOI:10.1088/1741-2552/ad83f4
PMID:39374625
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研究论文 | 本文提出了一种基于极限学习机的自注意力机制（E-SAT），用于解码特定任务中的运动想象脑电信号 | 引入了一种新的基于极限学习机的自注意力机制（E-SAT），以提高特定任务中运动想象脑电信号的分类性能 | NA | 提高脑机接口（BCI）在解码运动想象任务中的性能 | 运动想象脑电信号 | 机器学习 | NA | 极限学习机（ELM） | 自注意力机制（E-SAT） | 脑电信号（EEG） | 使用了多个数据集，包括BCI Competition III Dataset IV-a、IV-b和BCI Competition IV Datasets 1、2a、2b、3 | NA | NA | NA | NA |
| 36584 | 2024-10-09 |
Deep learning-based characterization of pathological subtypes in lung invasive adenocarcinoma utilizing 18F-deoxyglucose positron emission tomography imaging
2024-Oct-05, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-024-13018-7
PMID:39369213
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研究论文 | 评估基于PET/CT图像的深度学习模型在区分和预测肺浸润性腺癌不同病理亚型中的诊断效能 | 使用深度学习模型提高了对肺浸润性腺癌不同病理亚型的诊断准确性 | NA | 评估深度学习模型在区分和预测肺浸润性腺癌不同病理亚型中的诊断效能 | 肺浸润性腺癌的不同病理亚型 | 计算机视觉 | 肺癌 | PET/CT成像 | U-Net网络架构和ResNet残差网络 | 图像 | 250名被诊断为肺浸润性腺癌的患者 | NA | NA | NA | NA |
| 36585 | 2024-10-09 |
Using Machine Learning for Endoscopic Detection of Low-Grade Subglottic Stenosis: A Proof of Principle
2024-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.901
PMID:39015068
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研究论文 | 本研究训练、测试并评估了一种深度学习算法，用于在内窥镜图像中检测声门下狭窄 | 首次使用深度学习算法在内窥镜图像中检测声门下狭窄 | 样本量较小，模型准确率有待提高 | 验证深度学习算法在内窥镜图像中检测声门下狭窄的可行性 | 声门下狭窄的内窥镜图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Resnet50 | 图像 | 159张图像，包括106张正常大小的气道图像和122张声门下狭窄图像 | NA | NA | NA | NA |
| 36586 | 2024-10-09 |
Artificial intelligence in hepatocellular carcinoma diagnosis: a comprehensive review of current literature
2024-Oct, Journal of gastroenterology and hepatology
IF:3.7Q2
DOI:10.1111/jgh.16663
PMID:38923550
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综述 | 本文全面回顾了当前文献中关于人工智能在肝细胞癌诊断中的应用 | 本文分析和评估了在肝细胞癌诊断领域提出的各种人工智能模型，展示了这些模型在诊断性能上的显著提升 | NA | 本文旨在通过回顾现有文献，评估人工智能技术在肝细胞癌诊断中的应用效果 | 本文研究对象为肝细胞癌诊断中的人工智能模型 | 计算机视觉 | 肝癌 | 机器学习 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 36587 | 2024-10-09 |
Automatic Recognition of Auditory Brainstem Response Waveforms Using a Deep Learning-Based Framework
2024-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery
DOI:10.1002/ohn.840
PMID:38822760
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研究论文 | 研究使用深度学习框架自动识别听觉脑干反应波形 | 提出了一种增强的Wide&Deep模型，结合Light-多层感知器（MLP）模型来训练听觉脑干反应波形的识别 | Wide&Deep模型的性能略低于Light-MLP模型，特别是由于样本量有限 | 研究深度学习框架以提高不同年龄和听力水平参与者听觉脑干反应波形的自动识别 | 听觉脑干反应波形 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Wide&Deep模型，Light-多层感知器（MLP）模型 | 时间域和频率域的听觉脑干反应信号 | 100名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 36588 | 2024-10-09 |
Overcoming the Barrier of Incompleteness: A Hyperspectral Image Classification Full Model
2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2023.3279377
PMID:37279129
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研究论文 | 本文提出了一种用于高光谱图像分类的全模型，通过创新的三要素解决了分类不完整的问题 | 首次提出了完整分类的三要素：广泛探索可用特征、充分重用代表性特征和差异化融合多领域特征 | NA | 解决高光谱图像分类中的不完整性问题 | 高光谱图像 | 计算机视觉 | NA | NA | Transformer | 图像 | 四个数据集，从小规模到大规模，每类仅使用五个训练样本 | NA | NA | NA | NA |
| 36589 | 2024-10-09 |
A Survey of Automated Data Augmentation for Image Classification: Learning to Compose, Mix, and Generate
2024-Oct, IEEE transactions on neural networks and learning systems
IF:10.2Q1
DOI:10.1109/TNNLS.2023.3282258
PMID:37342945
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综述 | 本文综述了图像分类中自动数据增强技术的最新进展 | 将数据增强过程视为学习任务，并寻找最有效的数据增强方法 | 主要依赖于手工操作的数据增强方法，缺乏自动化和智能化的提升 | 探讨自动数据增强技术在图像分类中的应用及其未来发展方向 | 图像分类中的数据增强方法 | 计算机视觉 | NA | 自动数据增强 | NA | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 36590 | 2024-10-09 |
Enhancing pap smear image classification: integrating transfer learning and attention mechanisms for improved detection of cervical abnormalities
2024-Sep-30, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/ad7bc0
PMID:39377445
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研究论文 | 本研究通过结合迁移学习和注意力机制，改进了宫颈异常的宫颈涂片图像分类 | 本研究创新性地结合了迁移学习和注意力机制，并应用了图像预处理技术，显著提高了宫颈癌检测的准确性 | NA | 提高宫颈癌检测的准确性和效率 | 宫颈涂片图像 | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 迁移学习、注意力机制、图像预处理 | ResNet、Xception | 图像 | 使用了Mendeley液基细胞学数据集，包含由专家细胞病理学家标注的宫颈细胞学图像 | NA | NA | NA | NA |
| 36591 | 2024-10-09 |
Deep learning for identifying personal and family history of suicidal thoughts and behaviors from EHRs
2024-Sep-28, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-024-01266-7
PMID:39341983
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研究论文 | 本研究开发了利用变压器模型（Bio_ClinicalBERT和GatorTron）的深度学习工具，用于从电子健康记录的临床笔记中自动识别个人和家庭自杀想法和行为的历史 | 本研究首次利用深度学习技术自动识别电子健康记录中的个人和家庭自杀想法和行为的历史，并展示了其在性能上优于基于规则的自然语言处理工具 | 本研究仅在三个学术医学中心的临床笔记上进行了验证，可能需要进一步的跨机构验证 | 开发和评估用于自动识别电子健康记录中个人和家庭自杀想法和行为历史的深度学习工具 | 个人和家庭自杀想法和行为的历史 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | 变压器模型（Bio_ClinicalBERT和GatorTron） | 文本 | 来自三个学术医学中心的临床笔记 | NA | NA | NA | NA |
| 36592 | 2024-10-09 |
A Comprehensive study on the different types of soil desiccation cracks and their implications for soil identification using deep learning techniques
2024-Sep-25, The European physical journal. E, Soft matter
DOI:10.1140/epje/s10189-024-00453-4
PMID:39320558
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研究论文 | 本文研究了不同类型土壤的干裂模式及其在土壤识别中的应用，结合传统分析方法和深度学习技术 | 本文创新性地将分形维数分析作为深度学习图像分析的预处理工具，并证明了数据增强技术在提高模型鲁棒性和准确性方面的有效性 | NA | 研究不同类型土壤的干裂模式，并探讨其在土壤识别中的应用 | 来自印度布拉马普特拉河流域的三种土壤：粘土、粉土和砂质壤土 | 计算机视觉 | NA | 深度学习技术 | 前馈神经网络 | 图像 | 三种土壤类型，具体数量未提及 | NA | NA | NA | NA |
| 36593 | 2024-10-09 |
Geometric deep learning of protein-DNA binding specificity
2024-Sep, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-024-02372-w
PMID:39103447
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepPBS的几何深度学习模型，用于预测蛋白质-DNA结合特异性 | 提出了DeepPBS模型，能够从蛋白质-DNA结构中预测结合特异性，并提供了可解释的蛋白质重原子重要性评分 | NA | 理解基因调控中的蛋白质-DNA结合特异性 | 蛋白质-DNA复合物的结合特异性 | 机器学习 | NA | 几何深度学习 | 几何深度学习模型 | 蛋白质-DNA结构 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 36594 | 2024-10-09 |
Microwave detection technique combined with deep learning algorithm facilitates quantitative analysis of heavy metal Pb residues in edible oils
2024-Sep, Journal of food science
IF:3.2Q2
DOI:10.1111/1750-3841.17259
PMID:39136980
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研究论文 | 本研究结合微波检测技术和深度学习算法，开发了一种用于量化食用油中重金属铅残留的模型 | 提出了基于注意力机制的深度残差神经网络模型，用于替代传统的建模方法，并在微波数据处理过程中探讨了深度对卷积神经网络的影响 | NA | 开发一种新的方法来量化食用油中的重金属铅残留 | 食用油中的重金属铅残留 | 机器学习 | NA | 微波检测技术 | 基于注意力机制的深度残差神经网络 | 微波数据 | 标准大豆油样本 | NA | NA | NA | NA |
| 36595 | 2024-10-09 |
Evaluation of deep learning and convolutional neural network algorithms for mandibular fracture detection using radiographic images: A systematic review and meta-analysis
2024-Sep, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20240038
PMID:39371302
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meta-analysis | 本文对使用放射影像进行下颌骨骨折检测的深度学习和卷积神经网络算法进行了系统评价和荟萃分析 | 本文首次对使用放射影像进行下颌骨骨折检测的深度学习和卷积神经网络算法进行了系统评价和荟萃分析 | 当前研究的有效性受限于可用数据集的小规模和狭窄范围 | 评估深度学习算法在放射影像中检测下颌骨骨折的潜力 | 下颌骨骨折的放射影像 | 计算机视觉 | NA | 卷积神经网络 | CNN | 图像 | 5项符合条件的研究 | NA | NA | NA | NA |
| 36596 | 2024-10-09 |
Clinical validity and precision of deep learning-based cone-beam computed tomography automatic landmarking algorithm
2024-Sep, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20240009
PMID:39371307
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研究论文 | 本研究评估了基于深度学习的锥形束计算机断层扫描（CBCT）自动地标识别算法的临床有效性和准确性 | 开发了一种基于深度学习的CBCT自动地标识别算法，显著减少了地标识别所需的时间 | 研究样本量较小，且仅限于三种特定类型的CBCT扫描 | 评估基于深度学习的CBCT自动地标识别算法的临床有效性和准确性 | CBCT扫描中的三维头部测量数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 80例CBCT扫描，分为三组：非手术组（39例）、无硬件手术组（9例）和有硬件手术组（32例） | NA | NA | NA | NA |
| 36597 | 2024-10-09 |
Classification of mandibular molar furcation involvement in periapical radiographs by deep learning
2024-Sep, Imaging science in dentistry
IF:1.7Q3
DOI:10.5624/isd.20240020
PMID:39371308
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研究论文 | 本研究使用深度学习算法对下颌磨牙根分叉病变在根尖片中的分类进行研究 | 本研究首次使用ResNet-18卷积神经网络模型对下颌磨牙根分叉病变进行分类 | 研究仅限于下颌磨牙的根尖片，未涉及其他类型的影像学检查 | 开发一种深度学习算法，用于分类下颌磨牙根分叉病变 | 下颌磨牙的根分叉病变 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 2011-2023年间东卡罗莱纳大学牙医学院拍摄的全口系列影像，包括健康和根分叉病变的下颌磨牙根尖片 | NA | NA | NA | NA |
| 36598 | 2024-10-09 |
CT-based synthetic contrast-enhanced dual-energy CT generation using conditional denoising diffusion probabilistic model
2024-Aug-02, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad67a1
PMID:39053511
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研究论文 | 研究利用条件去噪扩散概率模型从非对比单能量CT扫描生成合成对比增强双能量CT图像 | 首次采用条件去噪扩散概率模型生成合成对比增强双能量CT图像，为缺乏双能量CT扫描仪的机构和不适合碘对比成像的患者提供了一种替代成像解决方案 | 研究样本仅限于130名头颈部癌症患者，结果的普适性有待进一步验证 | 解决双能量CT扫描仪稀缺和碘对比剂对高风险患者健康风险的问题 | 头颈部癌症患者的非对比单能量CT和对比增强双能量CT图像 | 计算机视觉 | 头颈部癌症 | 条件去噪扩散概率模型 | C-DDPM | 图像 | 130名头颈部癌症患者 | NA | NA | NA | NA |
| 36599 | 2024-10-09 |
ArcheD, a residual neural network for prediction of cerebrospinal fluid amyloid-beta from amyloid PET images
2024-Jun, The European journal of neuroscience
DOI:10.1111/ejn.16332
PMID:38576196
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研究论文 | 开发了一种深度学习模型ArcheD，用于从淀粉样蛋白PET图像中直接预测脑脊液中的淀粉样蛋白-β浓度 | 提出了一种新的残差神经网络ArcheD，能够独立于示踪剂、脑参考区域或预选感兴趣区域，直接从淀粉样蛋白PET图像中预测脑脊液中的淀粉样蛋白-β浓度 | 未提及 | 开发一种深度学习模型，用于从淀粉样蛋白PET图像中直接预测脑脊液中的淀粉样蛋白-β浓度，以辅助阿尔茨海默病的早期识别和诊断 | 淀粉样蛋白PET图像和脑脊液中的淀粉样蛋白-β浓度 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习 | 残差神经网络 | 图像 | 1870个淀粉样蛋白PET图像和脑脊液测量数据 | NA | NA | NA | NA |
| 36600 | 2024-10-09 |
Detection of Personal and Family History of Suicidal Thoughts and Behaviors using Deep Learning and Natural Language Processing: A Multi-Site Study
2024-Mar-11, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4014472/v1
PMID:38559051
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研究论文 | 本文开发并验证了一种基于深度学习和自然语言处理的工具，用于从电子健康记录中的临床笔记中检测个人和家庭自杀意念和行为的历史 | 本文首次使用深度学习方法，特别是预训练的transformer模型Bio_ClinicalBERT和GatorTron，来识别个人和家庭自杀意念和行为的历史，并展示了其在多个医疗系统中的有效性 | 本文未详细讨论深度学习模型在不同医疗系统中的泛化能力，以及其在实际临床应用中的可行性和接受度 | 开发和验证一种能够从电子健康记录中的临床笔记中检测个人和家庭自杀意念和行为历史的工具 | 个人和家庭自杀意念和行为的历史 | 自然语言处理 | NA | 深度学习 | transformer | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |