深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43941 篇文献，本页显示第 39701 - 39720 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 39701 | 2024-08-13 |
A syntactic evidence network model for fact verification
2024-Oct, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
IF:6.0Q1
DOI:10.1016/j.neunet.2024.106424
PMID:38875934
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研究论文 | 本文提出了一种结合实体关键词、句法信息和句子注意力的句法证据网络（SENet）模型，用于事实验证 | SENet模型通过提取实体关键词和使用预训练的句法依赖解析器来提取相应的句法句子结构，并将提取的句法信息融入注意力机制，以实现语言驱动的词表示 | NA | 提高事实验证任务的准确性 | 事实验证任务中的句法信息和注意力机制 | 自然语言处理 | NA | 注意力机制 | SENet | 文本 | 在FEVER和UKP Snopes数据集上进行了实验 | NA | NA | NA | NA |
| 39702 | 2024-08-13 |
Deep Learning-Based Segmentation and Risk Stratification for Gastrointestinal Stromal Tumors in Transabdominal Ultrasound Imaging
2024-Sep, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.1002/jum.16489
PMID:38822195
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度神经网络的系统，用于胃肠道间质瘤（GISTs）在经腹超声图像中的自动分割和风险分层预测 | 本文采用了五种深度学习分割网络和ResNet 18分类网络，通过比较选出最佳网络组合，实现了GISTs的自动分割和风险分层预测 | NA | 开发一种自动分割和风险分层预测胃肠道间质瘤的深度神经网络系统 | 胃肠道间质瘤（GISTs） | 计算机视觉 | 胃肠道间质瘤 | 深度学习 | SegNeXt-ResNet18 | 超声图像 | 回顾性收集了245名GIST患者的980张超声图像，前瞻性收集了47名GIST患者的188张超声图像 | NA | NA | NA | NA |
| 39703 | 2024-08-13 |
Developing a Computer Vision Model to Automate Quantitative Measurement of Hip-Knee-Ankle Angle in Total Hip and Knee Arthroplasty Patients
2024-Sep, The Journal of arthroplasty
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.arth.2024.04.062
PMID:38679347
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于自动化测量全髋关节和膝关节置换术患者的长腿X光片中的髋膝踝角度（HKAA）。 | 该研究提出了一种基于检测的深度学习算法，能够高精度地计算HKAA，即使在股骨头难以区分的情况下也能有效识别。 | NA | 研究目的是开发一种自动化工具，以减轻骨科医生的负担，并提高髋膝踝角度测量的准确性。 | 全髋关节和膝关节置换术患者的长腿X光片中的髋膝踝角度。 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | DL算法 | 图像 | 1379张长腿X光片，其中1221张用于模型开发，158张被认为是‘困难’样本。 | NA | NA | NA | NA |
| 39704 | 2024-08-13 |
A deep learning-guided automated workflow in LipidOz for detailed characterization of fungal fatty acid unsaturation by ozonolysis
2024-Sep, Journal of mass spectrometry : JMS
IF:1.9Q2
DOI:10.1002/jms.5078
PMID:39132905
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研究论文 | 本文通过应用Ozone-induced dissociation mass spectrometry（OzID-MS）和LipidOz软件，分析了转化自Histoplasma capsulatum的不同脂肪酸去饱和酶的Saccharomyces cerevisiae酵母菌株的复杂脂质，以确定产生的特定不饱和脂质 | 本文通过重新训练深度学习（DL）模型作为预筛选工具，优先处理自动化分析的目标，减少了手动验证的时间和计算资源 | 由于DL模型最初是使用哺乳动物脂质提取物训练的，因此在酵母衍生数据上的预测准确性降低 | 研究真菌脂质生物学和代谢，以发现抗真菌靶点 | Saccharomyces cerevisiae酵母菌株的脂质 | 机器学习 | NA | Ozone-induced dissociation mass spectrometry（OzID-MS） | 深度学习模型（DL） | 脂质数据 | 转化自Histoplasma capsulatum的不同脂肪酸去饱和酶的Saccharomyces cerevisiae酵母菌株 | NA | NA | NA | NA |
| 39705 | 2024-08-13 |
Stable Europium(III) Metal-Organic Framework Fluorescence Probe for Intelligent Visualization Detection of Gossypol and Nitrofuran Antibiotics in Real Samples
2024-Aug-12, Inorganic chemistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1021/acs.inorgchem.4c02232
PMID:39074382
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研究论文 | 本文合成了一种新的三维金属有机框架（MOF）{[Eu(L)(HCOO)(HO)]·2HO·2DMF}，用于智能可视化检测水体中的棉酚（Gsp）和硝基呋喃抗生素 | 该研究结合了荧光探针与机器学习及逻辑判断，提供了一种高灵敏度和实用性的水中有机污染物检测新思路 | NA | 开发一种新型荧光探针，用于准确有效地检测水体中的有机污染物 | 棉酚（Gsp）和硝基呋喃抗生素 | 机器学习 | NA | 金属有机框架（MOF）合成 | 深度学习模型 | 荧光图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 39706 | 2024-08-13 |
A New Fingerprint and Graph Hybrid Neural Network for Predicting Molecular Properties
2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00586
PMID:39052623
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研究论文 | 本文介绍了一种结合改进的图注意力网络和多层感知器的混合模型，用于预测分子属性 | 引入了特征选择算法来解决指纹维度问题，并在图注意力网络中使用循环神经网络来捕获协作信息 | NA | 加速药物发现过程中分子属性的准确预测 | 分子属性预测 | 机器学习 | NA | 图注意力网络 (GAT) | 混合神经网络 | 分子指纹和分子图 | 13个公共数据集和14个乳腺细胞系 | NA | NA | NA | NA |
| 39707 | 2024-08-13 |
HydraScreen: A Generalizable Structure-Based Deep Learning Approach to Drug Discovery
2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00481
PMID:39037942
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研究论文 | 提出了一种名为HydraScreen的深度学习框架，用于安全且高效的药物发现，该框架利用先进的3D卷积神经网络来有效表示分子结构和蛋白质-配体结合中的相互作用 | 引入了新的交互分析方法，旨在检测模型和数据集中的潜在偏差，增强了方法的解释性和公正性 | NA | 旨在开发一种可泛化的结构基础深度学习方法，用于加速药物发现 | 蛋白质-配体复合物的结构和相互作用 | 机器学习 | NA | 3D卷积神经网络 | CNN | 分子结构数据 | 使用了CASF-2016核心集的公开基准进行评估 | NA | NA | NA | NA |
| 39708 | 2024-08-13 |
Identifying Synergistic Components of Botanical Fungicide Formulations Using Interpretable Graph Neural Networks
2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00128
PMID:39031079
|
研究论文 | 本文提出了一种新的深度学习方法，用于预测植物性农药和渗透增强剂的协同作用 | 使用加权组合的成分特征向量来表示输入混合物，使模型能够处理可变数量的成分并解释每个成分对协同作用的贡献 | NA | 开发一种能够预测植物性农药和渗透增强剂协同作用的新型深度学习方法 | 植物性农药和渗透增强剂的协同作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 图神经网络 | 体外实验数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 39709 | 2024-08-13 |
QC-GN2oMS2: a Graph Neural Net for High Resolution Mass Spectra Prediction
2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00446
PMID:39013165
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研究论文 | 本文研究了将量子化学信息作为边特征引入图神经网络（GNN）以提高高分辨率质谱预测准确性的效果 | 本文创新性地将量子化学衍生的信息作为边特征引入GNN，并应用动态图注意力机制，提高了质谱预测的性能 | NA | 探索将量子化学信息作为边特征引入GNN以提高质谱预测准确性的效果 | 高分辨率质谱预测 | 机器学习 | NA | 图神经网络（GNN） | GNN | 质谱数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 39710 | 2024-08-13 |
Versatile Deep Learning Pipeline for Transferable Chemical Data Extraction
2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00816
PMID:39009039
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ChemREL的多功能化学数据提取管道，该管道强调性能、可转移性和可扩展性 | ChemREL通过预训练和微调，实现了高F1分数，并在实体识别和关系映射方面优于现有方法和GPT-4 | NA | 开发一种高效的化学数据提取管道，提高数据提取的准确性和可转移性 | 化学文档中的正常熔点（normal melting point）和半数致死量（LD） | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 文本 | 使用10个随机选择的训练文档进行LD提取 | NA | NA | NA | NA |
| 39711 | 2024-08-13 |
Moss-m7G: A Motif-Based Interpretable Deep Learning Method for RNA N7-Methlguanosine Site Prediction
2024-Aug-12, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00802
PMID:39011571
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研究论文 | 本文提出了一种基于motif的可解释深度学习方法Moss-m7G，用于预测RNA N7-甲基鸟苷修饰位点 | Moss-m7G方法通过引入词检测模块和motif嵌入模块，从motif角度分析RNA序列，提高了模型的解释性和预测准确性 | NA | 旨在准确识别m7G修饰位点，以理解其调控机制并推动癌症治疗 | RNA N7-甲基鸟苷（m7G）修饰位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Transformer | 序列 | 构建了一个全面的m7G数据集用于训练和测试 | NA | NA | NA | NA |
| 39712 | 2024-08-13 |
Deep learning-based pseudo-CT synthesis from zero echo time MR sequences of the pelvis
2024-Aug-09, Insights into imaging
IF:4.1Q1
DOI:10.1186/s13244-024-01751-3
PMID:39120752
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研究论文 | 本文研究了基于深度学习算法从零回波时间（ZTE）磁共振序列生成骨盆的伪CT（pCT）图像，并与传统CT图像进行比较 | 使用深度学习算法从ZTE磁共振序列生成pCT图像，无需辐射暴露即可评估骨骼 | NA | 研究从ZTE磁共振序列生成骨盆pCT图像的可行性及其与传统CT图像的比较 | 骨盆的pCT图像与传统CT图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习（DL） | DL模型 | 图像 | 共91名患者，其中80名用于训练和更新DL模型，20名用于评估 | NA | NA | NA | NA |
| 39713 | 2024-08-13 |
AI support for colonoscopy quality control using CNN and transformer architectures
2024-Aug-09, BMC gastroenterology
IF:2.5Q2
DOI:10.1186/s12876-024-03354-0
PMID:39123140
|
研究论文 | 研究利用基于CNN和Transformer架构的深度学习模型进行结肠镜质量控制，并探索其决策机制 | 采用EfficientNetB2模型在验证集上表现最佳，实现了高精度和快速推理速度，并成功部署在设备终端 | NA | 开发和评估用于结肠镜质量控制的深度学习模型 | 结肠镜图像的质量控制 | 计算机视觉 | NA | 迁移学习、微调 | CNN、Transformer | 图像 | 4,189张结肠镜图像 | NA | NA | NA | NA |
| 39714 | 2024-08-13 |
The impact of deep learning based- psychological capital with ideological and political education on entrepreneurial intentions
2024-08-05, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-68997-1
PMID:39103418
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研究论文 | 本研究旨在探讨心理资本对大学生创业意向的影响 | 通过结合相关分析和线性回归，探索心理资本及其四个维度与创业意向之间的关系，并利用循环神经网络模型探讨创业心理资本与意向的协变关系 | 文章未明确提及研究的具体局限性 | 研究心理资本对大学生创业意向的影响 | 大学生的心理资本及其创业意向 | 机器学习 | NA | 线性回归分析 | 循环神经网络 (RNN) | 问卷调查数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 39715 | 2024-08-13 |
Deep Learning System for User Identification Using Sensors on Doorknobs
2024-Aug-05, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24155072
PMID:39124118
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研究论文 | 本文研究了一种通过门把手上的传感器测量用户交互模式并应用深度学习算法进行用户识别的新方法 | 提出了一种基于门把手传感器数据的用户识别新方法，并展示了其可行性 | NA | 研究门把手传感器数据在用户识别中的应用 | 门把手传感器数据及用户交互模式 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 传感器数据 | 47名用户 | NA | NA | NA | NA |
| 39716 | 2024-08-13 |
Design and Enhancement of a Fog-Enabled Air Quality Monitoring and Prediction System: An Optimized Lightweight Deep Learning Model for a Smart Fog Environmental Gateway
2024-Aug-05, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24155069
PMID:39124116
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研究论文 | 本文提出了一种雾计算支持的空气质量监测与预测系统（FAQMP），通过集成物联网（IoT）、雾计算（FC）、低功耗广域网络（LPWANs）和深度学习（DL），提高了空气质量监测和预测的准确性和效率。 | 系统在雾计算层引入了高效的雾智能，采用优化的轻量级深度学习序列到序列（Seq2Seq）门控循环单元（GRU）注意力模型，实现了实时处理、准确预测和及时警告危险AQI水平，同时优化了雾资源的使用。 | NA | 旨在通过优化轻量级深度学习模型，提高雾计算节点在空气质量监测和预测中的效率和准确性。 | 空气质量监测与预测系统及其在雾计算环境中的应用。 | 机器学习 | NA | 深度学习（DL） | Seq2Seq GRU Attention | 空气质量数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 39717 | 2024-08-13 |
Deep Learning-Based Defects Detection in Keyhole TIG Welding with Enhanced Vision
2024-Aug-05, Materials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ma17153871
PMID:39124536
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研究论文 | 本研究利用多层深度神经网络，结合增强视觉技术，对钥匙孔TIG焊接中的缺陷进行实时检测 | 采用深度学习技术自动捕捉复杂非线性关系，无需手动特征选择，优于传统支持向量机 | NA | 开发一种高效的实时缺陷检测方法，用于钥匙孔TIG焊接过程的质量控制和缺陷预防 | 钥匙孔TIG焊接中的缺陷检测 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | 大量焊接图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 39718 | 2024-08-13 |
Hybrid Feature Mammogram Analysis: Detecting and Localizing Microcalcifications Combining Gabor, Prewitt, GLCM Features, and Top Hat Filtering Enhanced with CNN Architecture
2024-Aug-05, Diagnostics (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/diagnostics14151691
PMID:39125567
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research paper | 本文提出了一种结合Gabor、Prewitt、GLCM特征和Top Hat滤波器的混合特征提取方法，并通过CNN架构增强乳腺X线图像中微钙化的检测和定位 | 本研究的创新点在于结合传统特征提取技术与深度学习模型，提高了微钙化的检测和定位准确性 | NA | 提高乳腺X线图像中微钙化的检测和定位准确性 | 乳腺X线图像中的微钙化 | computer vision | breast cancer | CNN | CNN | image | 使用了一个平衡的数字乳腺X线图像数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 39719 | 2024-08-13 |
Large Language Models for Wearable Sensor-Based Human Activity Recognition, Health Monitoring, and Behavioral Modeling: A Survey of Early Trends, Datasets, and Challenges
2024-Aug-04, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s24155045
PMID:39124092
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综述 | 本文综述了大型语言模型（LLMs）在基于可穿戴传感器的人类活动识别、健康监测和行为建模中的应用趋势、数据集和挑战 | 最新前沿是采用大型语言模型如GPT-4和Llama进行数据分析、建模、理解和通过可穿戴传感器数据监测人类行为 | 关键挑战包括数据质量、计算需求、可解释性和隐私问题 | 探讨LLMs在传感器基人类活动识别和行为建模中的应用趋势和挑战 | 可穿戴传感器数据 | 自然语言处理 | NA | 大型语言模型（LLMs） | GPT-4, Llama | 传感器数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 39720 | 2024-08-13 |
Utilizing Deep Neural Networks to Fill Gaps in Small Genomes
2024-Aug-04, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms25158502
PMID:39126071
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的新方法DLGapCloser，用于辅助传统工具进一步填补小型基因组中的空白 | 提出了基于深度学习的DLGapCloser方法和DGCNet模型，以及改进的Wave-Beam Search算法，有效提高了基因组拼接中填补空白的效率和准确性 | NA | 旨在利用深度神经网络技术解决小型基因组拼接中的空白填补问题 | 小型基因组拼接中的空白填补 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DGCNet | 基因序列 | 四个基于原始基因组的数据集，并添加了同源基因组以丰富数据集 | NA | NA | NA | NA |