深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 44768 篇文献，本页显示第 37881 - 37900 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 37881 | 2024-09-13 |
An unrolled neural network for accelerated dynamic MRI based on second-order half-quadratic splitting model
2024-Nov, Magnetic resonance imaging
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.mri.2024.110218
PMID:39069026
|
研究论文 | 本文提出了一种基于二阶半二次分裂模型的展开式神经网络，用于加速动态磁共振图像的重建 | 本文的创新点在于提出了一种基于二阶半二次分裂算法的展开式深度学习网络，并通过引入退化感知模块和信息融合变压器来提高重建效果 | 本文未提及具体的局限性 | 研究目的是减少动态磁共振图像重建的时间并提高重建质量 | 研究对象是动态磁共振图像的重建 | 计算机视觉 | NA | 半二次分裂算法 | 展开式神经网络 | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 37882 | 2024-09-13 |
An efficient dual-domain deep learning network for sparse-view CT reconstruction
2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108376
PMID:39173481
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的双域重建方法，用于稀疏视图CT重建，具有较小的训练参数和可比的运行时间 | 提出了一个高效的双域深度学习网络，用于稀疏视图CT重建，具有较小的训练参数和可比的运行时间 | NA | 研究模型在稀疏视图CT重建中的能力和临床价值 | 临床CT投影数据 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 双域网络 | 投影数据 | 21个器官和解剖结构的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 37883 | 2024-09-13 |
ATOMMIC: An Advanced Toolbox for Multitask Medical Imaging Consistency to facilitate Artificial Intelligence applications from acquisition to analysis in Magnetic Resonance Imaging
2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108377
PMID:39180913
|
研究论文 | 介绍了一个名为ATOMMIC的先进开源工具箱，用于多任务医学影像一致性，以促进从磁共振成像（MRI）采集到分析的人工智能应用 | ATOMMIC通过深度学习模型实现多任务学习（MTL），以集成方式执行相关任务，旨在提高MRI领域的泛化能力 | NA | 通过多任务学习和确保任务、模型和数据集之间的一致性，推进MRI重建和分析 | 磁共振成像（MRI）重建、分割和定量参数图估计 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 多任务学习（MTL） | 图像 | 评估了25个深度学习模型在8个公开数据集上的表现 | NA | NA | NA | NA |
| 37884 | 2024-09-13 |
Improving ED admissions forecasting by using generative AI: An approach based on DGAN
2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108363
PMID:39182250
|
研究论文 | 本文探讨了使用基于DGAN的生成对抗网络来改进医院急诊部门患者入院预测的方法 | 本文采用了DoppelGANger算法，这是一种基于生成对抗网络的时间序列生成方法，用于生成合成数据以增强预测模型的性能 | NA | 本文旨在通过使用生成对抗网络生成合成数据来提高医院急诊部门患者入院预测的准确性 | 医院急诊部门的患者入院预测 | 机器学习 | NA | 生成对抗网络（GAN） | DoppelGANger | 时间序列数据 | 使用了两个数据集，一个包含四年的训练数据和一年的测试数据，另一个包含三年的训练数据和两年的测试数据 | NA | NA | NA | NA |
| 37885 | 2024-09-13 |
On the application of hybrid deep 3D convolutional neural network algorithms for predicting the micromechanics of brain white matter
2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108381
PMID:39232375
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研究论文 | 本文研究了混合深度3D卷积神经网络算法在预测脑白质微观力学特性中的应用 | 提出了多尺度3D ResNet (M3DR)算法，该算法在预测脑白质组织特性方面表现出比基线CNN算法更高的学习能力和性能 | NA | 开发能够预测脑白质各向异性复合特性的3D深度学习算法 | 脑白质的微观力学特性 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 3D卷积神经网络 (CNN) | 3D体素化数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 37886 | 2024-09-13 |
Myo-regressor Deep Informed Neural NetwOrk (Myo-DINO) for fast MR parameters mapping in neuromuscular disorders
2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108399
PMID:39236561
|
研究论文 | 本文开发了一种名为Myo-Regressor Deep Informed Neural NetwOrk (Myo-DINO)的物理信息神经网络，用于在神经肌肉疾病中快速进行肌肉磁共振成像的参数映射 | 本文首次将深度学习应用于肌肉磁共振成像领域，以研究神经肌肉疾病，并提出了结合物理模型的深度学习方法，提高了模型的解释性和效率 | 本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现 | 开发一种高效且可解释的深度学习方法，用于快速进行肌肉磁共振成像的参数映射 | 神经肌肉疾病的肌肉磁共振成像参数映射 | 计算机视觉 | 神经肌肉疾病 | 深度学习 | U-Net | 图像 | 2165个切片（来自232个受试者） | NA | NA | NA | NA |
| 37887 | 2024-09-13 |
Metadata information and fundus image fusion neural network for hyperuricemia classification in diabetes
2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108382
PMID:39213898
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习算法，通过融合糖尿病患者的视网膜图像和元数据信息，实现对高尿酸血症的非侵入性检测 | 本文创新性地结合了视网膜图像和患者元数据，提高了高尿酸血症检测的准确性，并展示了深度学习网络在识别高尿酸血症时主要关注视网膜视盘区域 | 本文的局限性在于仅在糖尿病患者中进行了验证，且样本主要来自上海和英国，可能存在地域和人群的局限性 | 开发一种非侵入性的方法，通过视网膜图像和患者元数据检测糖尿病患者中的高尿酸血症 | 糖尿病患者的高尿酸血症检测 | 计算机视觉 | 糖尿病 | 深度学习算法 | 混合模型 | 图像和元数据 | 6091名糖尿病患者用于模型开发和内部验证，9327名糖尿病患者用于外部测试 | NA | NA | NA | NA |
| 37888 | 2024-09-13 |
Latent disentanglement in mesh variational autoencoders improves the diagnosis of craniofacial syndromes and aids surgical planning
2024-Nov, Computer methods and programs in biomedicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.cmpb.2024.108395
PMID:39213899
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研究论文 | 本文探讨了交换解耦变分自编码器（SD-VAE）在Crouzon、Apert和Muenke综合征中的应用，通过3D网格数据分析头形，并辅助颅面手术规划 | 引入了一种基于光谱插值的新数据增强技术，并利用SD-VAE模型进行语义上有意义且解耦的潜在表示分析 | NA | 利用深度学习技术进行人类头部的形状分析，以改善颅面综合征的诊断和手术规划 | Crouzon、Apert和Muenke综合征患者 | 计算机视觉 | 颅面综合征 | 变分自编码器（VAE） | 交换解耦变分自编码器（SD-VAE） | 3D网格 | 健康和综合征患者的3D网格数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 37889 | 2024-09-13 |
Machine learning and matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectra for antimicrobial resistance prediction: A systematic review of recent advancements and future development
2024-Oct-11, Journal of chromatography. A
DOI:10.1016/j.chroma.2024.465262
PMID:39197363
|
综述 | 本文综述了使用机器学习和基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）预测抗生素抗性的最新进展和未来发展 | 本文强调了深度学习技术在抗生素抗性预测中的潜力 | 本文主要集中在随机森林、支持向量机和逻辑回归等传统机器学习算法上，未深入探讨其他新兴技术 | 评估当前使用机器学习从MALDI-TOF质谱数据中检测和分类抗生素抗性的技术水平 | 研究对象主要包括金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌和大肠杆菌等细菌及其对抗生素的抗性 | 机器学习 | NA | 基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS） | 随机森林、支持向量机、逻辑回归、人工神经网络 | 质谱数据 | 40项研究符合纳入标准 | NA | NA | NA | NA |
| 37890 | 2024-09-13 |
m5c-iDeep: 5-Methylcytosine sites identification through deep learning
2024-Oct, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2024.07.008
PMID:39089345
|
研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的计算方法m5c-iDeep，用于快速准确地识别RNA中的5-甲基胞嘧啶位点 | m5c-iDeep模型在准确性和鲁棒性方面优于现有的m5c预测工具，达到了99.9%的准确率 | NA | 开发一种高效的计算方法来识别RNA中的5-甲基胞嘧啶位点 | RNA中的5-甲基胞嘧啶位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | LSTM | 序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 37891 | 2024-09-13 |
Deep learning based method for predicting DNA N6-methyladenosine sites
2024-Oct, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2024.07.012
PMID:39097179
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的预测DNA N6-甲基腺苷位点的方法 | 提出了基于全局响应归一化的多尺度卷积模型（CG6mA）来解决6mA位点预测问题 | 未提及 | 开发一种高效的方法来预测DNA N6-甲基腺苷位点 | DNA N6-甲基腺苷位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 多尺度卷积模型 | DNA序列 | 使用了三种不同类型的基准数据集进行测试 | NA | NA | NA | NA |
| 37892 | 2024-08-20 |
Advanced deep learning approaches enable high-throughput biological and biomedicine data analysis
2024-Oct, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2024.08.002
PMID:39154807
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 37893 | 2024-09-13 |
A novel deep learning identifier for promoters and their strength using heterogeneous features
2024-Oct, Methods (San Diego, Calif.)
DOI:10.1016/j.ymeth.2024.08.005
PMID:39168294
|
研究论文 | 设计了一种名为PROCABLES的双层深度学习预测器，用于区分DNA样本中的启动子和启动子强度 | 提出了一种新的双层深度学习模型PROCABLES，结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（LSTM），并利用多种特征提取DNA序列中的隐藏模式 | NA | 开发一种计算方法来准确识别和表征启动子及其强度，以支持药物发现 | DNA序列中的启动子和启动子强度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（LSTM） | DNA序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 37894 | 2024-09-13 |
Balinese story texts dataset for narrative text analyses
2024-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110781
PMID:39252773
|
研究论文 | 本文介绍了首个用于叙事文本分析的巴厘故事文本数据集，包含四个子数据集用于角色识别、别名聚类和角色分类 | 首次为巴厘故事文本创建了标注数据集，填补了低资源语言数据集的空白 | 数据集仅包含120个巴厘故事文本，样本量相对较小 | 开发和提供用于叙事文本分析的巴厘故事文本数据集 | 巴厘故事文本中的角色识别、别名聚类和角色分类 | 自然语言处理 | NA | 命名实体识别、自然语言处理 | NA | 文本 | 120个手动标注的巴厘故事文本，包含89,917个标注词和6,634个句子 | NA | NA | NA | NA |
| 37895 | 2024-09-13 |
A scarce dataset for ancient Arabic handwritten text recognition
2024-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110813
PMID:39252777
|
研究论文 | 本文提供了一个稀缺的古代阿拉伯手写文本识别数据集，填补了该领域的空白 | 本文首次提供了一个包含图像和文本真值的古代阿拉伯手稿数据集，有助于阿拉伯OCR和文本校正任务的研究和实践 | 数据集规模较小，仅包含八本书和四十页 | 开发用于古代阿拉伯手写文本识别的深度学习光学字符识别模型 | 古代阿拉伯手稿的图像和文本 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像和文本 | 八本书，四十页 | NA | NA | NA | NA |
| 37896 | 2024-09-13 |
FruitSeg30_Segmentation dataset & mask annotations: A novel dataset for diverse fruit segmentation and classification
2024-Oct, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110821
PMID:39252785
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为FruitSeg30_Segmentation Dataset & Mask Annotations的新数据集，旨在提升深度学习模型在水果分割和分类任务中的能力 | 该数据集包含了1969张高质量图像，涵盖30种不同的水果类别，提供了多样化的视觉信息，有助于构建更强大的模型 | NA | 提升水果分割和分类任务中深度学习模型的性能 | 水果图像的分割和分类 | 计算机视觉 | NA | NA | U-Net | 图像 | 1969张高质量图像，涵盖30种不同的水果类别 | NA | NA | NA | NA |
| 37897 | 2024-09-13 |
AI-guided identification of risk variants for adrenocortical tumours in TP53 p.R337H carrier children: a genetic association study
2024-Oct, Lancet regional health. Americas
DOI:10.1016/j.lana.2024.100863
PMID:39258234
|
研究论文 | 研究探讨了TP53 p.R337H携带儿童中与肾上腺皮质肿瘤风险相关的遗传变异 | 使用深度学习算法分析全外显子测序数据，发现与肾上腺皮质肿瘤发生相关的非编码变异 | 研究样本主要来自巴西南部，结果的普适性可能受限 | 研究TP53 p.R337H携带儿童中与肾上腺皮质肿瘤风险相关的遗传变异 | TP53 p.R337H携带儿童及其父母 | 遗传学 | 肾上腺皮质肿瘤 | 全外显子测序 | 深度学习 | 基因组数据 | 发现队列包括21名儿童及其父母，验证队列包括392名TP53 p.R337H携带者 | NA | NA | NA | NA |
| 37898 | 2024-09-13 |
A deep learning method for predicting the origins of cervical lymph node metastatic cancer on digital pathological images
2024-Sep-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.110645
PMID:39252964
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的方法，用于预测数字病理图像中颈部淋巴结转移癌的起源 | 本文设计了一种多实例学习算法，用于关键区域识别，并在内部和外部数据集上验证了模型的泛化能力 | 本文仅使用了H&E染色的切片数据，未考虑其他类型的病理图像 | 开发一种辅助医生在手术前评估颈部淋巴结状态的方法 | 颈部淋巴结转移癌的起源 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 多实例学习算法 | 图像 | 1036例颈部淋巴结活检样本 | NA | NA | NA | NA |
| 37899 | 2024-09-13 |
Advancing precise diagnosis of nasopharyngeal carcinoma through endoscopy-based radiomics analysis
2024-Sep-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.110590
PMID:39252978
|
研究论文 | 本研究开发了一种基于内窥镜图像的深度学习模型，用于鼻咽癌的精确诊断 | 提出了一个基于内窥镜图像的深度学习模型，用于鼻咽癌的早期检测和诊断 | NA | 开发一种用于鼻咽癌诊断的深度学习模型 | 鼻咽癌的早期检测和诊断 | 计算机视觉 | 鼻咽癌 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 12,087张鼻咽内窥镜图像和309个视频，来自1,108名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 37900 | 2024-09-13 |
Prediction and Interpretability Study of the Glass Transition Temperature of Polyimide Based on Machine Learning with Quantitative Structure-Property Relationship (Tg-QSPR)
2024-Sep-12, The journal of physical chemistry. B
DOI:10.1021/acs.jpcb.4c00756
PMID:38979707
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研究论文 | 本研究利用机器学习方法基于定量结构-性质关系（QSPR）预测聚酰亚胺的玻璃化转变温度（Tg） | 本研究通过六种不同的特征选择方法优化分子描述符，并使用五种集成学习算法和一种深度学习算法构建预测模型，显著提高了预测准确性和鲁棒性 | 本研究仅限于聚酰亚胺材料，且模型需要进一步验证以确保其在不同条件下的适用性 | 开发一种基于机器学习的预测模型，用于快速设计和开发聚酰亚胺结构 | 聚酰亚胺的玻璃化转变温度 | 机器学习 | NA | RDKit | 集成学习算法和深度学习算法 | 分子描述符 | 1257种聚酰亚胺 | NA | NA | NA | NA |