深度学习在生物医药领域中的应用

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当前共找到 23937 篇文献,本页显示第 561 - 580 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
561 2025-04-26
DELR-Net: a network for 3D multimodal medical image registration in more lightweight application scenarios
2025-Apr, Abdominal radiology (New York)
研究论文 本文提出了一种名为DELR-Net的轻量级3D多模态医学图像配准网络,旨在在减少参数数量的同时确保高质量的配准结果 DELR-Net结合了Mamba和ConvNet,采用状态空间序列模块和动态大核块作为双编码器的主要组件,动态特征融合块作为解码器的主要组件,实现了在减少参数的同时提高配准性能 NA 设计一个3D多模态配准网络,在减少参数数量的同时确保高质量的配准结果 3D脑部MR图像和腹部MR及CT图像 医学图像分析 NA 深度学习 DELR-Net(结合Mamba和ConvNet) 3D医学图像(MR和CT) NA
562 2025-04-26
Prior Visual-Guided Self-Supervised Learning Enables Color Vignetting Correction for High-Throughput Microscopic Imaging
2025-Apr, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
research paper 提出一种基于先验视觉引导的自监督学习算法VCLUT,用于高效校正高通量显微成像中的颜色渐晕效应 利用显微图像均匀性和渐晕径向衰减特性,开发自监督深度学习算法,实现复杂渐晕去除,并具有跨不同渐晕强度的泛化能力 未明确说明算法在极端光学畸变情况下的表现 解决多通道显微图像中稳健高效的渐晕校正问题 彩色显微图像 digital pathology NA self-supervised deep learning adversarial learning microscopic images 五个不同生物样本的数据集+病理学数据集
563 2025-04-26
An optimized siamese neural network with deep linear graph attention model for gynaecological abdominal pelvic masses classification
2025-Apr, Abdominal radiology (New York)
研究论文 提出一种优化的孪生神经网络与深度线性图注意力模型(SCINN-DLGN),用于妇科腹部盆腔肿块的分类 结合孪生神经网络和深度线性图注意力模型,提高了盆腔肿块分类的准确性和效率 未提及模型在其他类型医学影像上的泛化能力 开发一种高效准确的盆腔肿块分类方法,以辅助卵巢癌诊断 盆腔肿块MRI图像 数字病理学 卵巢癌 MRI成像 SCINN-DLGN(孪生神经网络与深度线性图注意力模型) 医学影像 未明确提及样本数量
564 2025-04-26
Deep learning-based whole-brain B1 +-mapping at 7T
2025-Apr, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2
研究论文 本研究探讨了使用复数神经网络从不同切片方向的多切片定位扫描中估计定量传输磁场(B1+)图的可行性,旨在加速7T下并行传输(pTx)的特定受试者B1+校准 利用复数神经网络从多切片定位扫描中估计B1+图,加速7T下的B1+校准 研究仅涉及15名健康受试者,样本量较小 加速7T下并行传输(pTx)的特定受试者B1+校准 人脑 医学影像 NA 并行传输(pTx),复数神经网络 复数神经网络 医学影像数据 15名健康受试者
565 2025-04-26
Air quality index prediction with optimisation enabled deep learning model in IoT application
2025-Apr, Environmental technology IF:2.2Q3
研究论文 本文开发了一种基于物联网(IoT)的深度学习(DL)技术,用于预测空气质量指数(AQI) 提出了Tangent Two-Stage Algorithm (TTSA)用于路由机制,以及Fractional Tangent Two-Stage Optimisation (FTTSA)用于DFNN的训练过程 未提及具体的数据来源或实验环境的局限性 预测空气质量指数(AQI)以应对空气污染问题 空气质量数据 物联网与深度学习 NA 深度学习(DL)、物联网(IoT)、Z-score标准化、特征指标提取 Deep Feedforward Neural Network (DFNN) 时间序列数据 未提及具体样本数量
566 2025-04-26
Advancements in early detection of pancreatic cancer: the role of artificial intelligence and novel imaging techniques
2025-Apr, Abdominal radiology (New York)
综述 本文综述了人工智能和新型成像技术在胰腺癌早期检测中的进展 重点关注深度学习方法和新型成像技术在胰腺导管腺癌早期检测中的应用 NA 提高胰腺导管腺癌的早期检测率和生存率 胰腺导管腺癌(PDA) 数字病理学 胰腺癌 新型成像技术 深度学习 影像数据 NA
567 2025-04-26
Artificial intelligence in abdominal and pelvic ultrasound imaging: current applications
2025-Apr, Abdominal radiology (New York)
综述 本文综述了人工智能在腹部和盆腔超声成像中的当前应用 提供了关于AI在腹部和盆腔超声成像中最新应用的全面概述 研究存在高偏倚风险,因为很少有应用经过前瞻性验证或多中心研究,或获得FDA批准 探讨AI技术在腹部和盆腔超声成像中的应用现状 腹部和盆腔超声成像 医学影像 多器官疾病 深度学习、机器学习、自然语言处理、机器人技术 NA 超声图像 57篇文献被纳入最终综述
568 2025-04-26
Detection of Macular Neovascularization in Eyes Presenting with Macular Edema using OCT Angiography and a Deep Learning Model
2025-Apr, Ophthalmology. Retina
研究论文 本文测试了一种人工智能算法在使用OCT和OCTA检测和分割黄斑水肿眼中黄斑新生血管(MNV)的诊断性能 开发了一种新型的混合多任务卷积神经网络(aiMNV),用于在黄斑水肿眼中准确检测和分割MNV 6×6-mm扫描的MNV检测灵敏度低于3×3-mm扫描,由于扫描采样密度较低 测试人工智能算法在检测和分割黄斑水肿眼中MNV的诊断性能 黄斑水肿患者,包括未经治疗的渗出性年龄相关性黄斑变性(AMD)、糖尿病性黄斑水肿(DME)或视网膜静脉阻塞(RVO)患者 数字病理学 黄斑变性 OCT和OCTA成像 混合多任务卷积神经网络(aiMNV) 图像 114只眼(来自112名研究参与者)
569 2025-04-26
Multi-Omics Graph Knowledge Representation for Pneumonia Prognostic Prediction
2025-Apr, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 本文提出了一种多组学图知识表示方法,用于预测肺炎患者的院内预后 引入了多组学图知识表示方法,结合CT影像和三种非影像组学信息,利用知识图谱建模多组学关系以增强信息表示 未明确提及具体局限性 提高肺炎患者早期预后预测的准确性 肺炎患者 数字病理学 肺炎 多组学分析(CT影像、实验室指标、微生物指标、临床指标) GCN(图卷积网络)、多通道金字塔递归MLP、Longformer-based 3D深度学习模块 影像数据(CT)、非影像数据(实验室、微生物、临床指标) 未明确提及样本数量
570 2025-04-26
Supra-second tracking and live-cell karyotyping reveal principles of mitotic chromosome dynamics
2025-04, Nature cell biology IF:17.3Q1
研究论文 介绍了一种名为FAST CHIMP的新方法,结合延时超分辨率显微镜和深度学习,用于研究有丝分裂中染色体的动态变化 开发了FAST CHIMP方法,能够以8秒的分辨率追踪人类染色体从前期到末期的动态变化,并揭示了中心体运动依赖的流动对染色体位置的影响 NA 研究有丝分裂中染色体的动态变化及其对基因组三维组织的影响 人类染色体 数字病理学 NA 延时超分辨率显微镜,深度学习 深度学习 图像 NA
571 2025-04-26
A novel data-driven screening method of antidepressants stability in wastewater and the guidance of environmental regulations
2025-Apr, Environment international IF:10.3Q1
研究论文 本研究提出了一种基于数据驱动的抗抑郁药物在废水中稳定性的筛选方法,并构建了MSSL-RealFormer分类模型以预测其稳定性 首次构建了基于理化性质的抗抑郁药物废水稳定性评估框架和MSSL-RealFormer分类模型,预测精度显著高于传统方法 研究仅针对66种抗抑郁药物,样本量相对有限 开发一种快速筛选抗抑郁药物在废水中稳定性的方法,并为环境法规提供指导 66种抗抑郁药物及其在废水中的稳定性 环境科学 NA 密度泛函理论、SHapley Additive exPlanation方法、Ecological Structure Activity Relationships模型 MSSL-RealFormer分类模型 理化性质数据、分子结构数据 66种抗抑郁药物
572 2025-04-26
Greenspace and depression incidence in the US-based nationwide Nurses' Health Study II: A deep learning analysis of street-view imagery
2025-Apr, Environment international IF:10.3Q1
research paper 该研究利用深度学习分析街景图像,探讨了美国女性中绿地暴露与抑郁症发病率之间的关系 首次使用街景图像而非卫星植被指数来测量绿地暴露,提高了暴露分类的准确性并增强了政策相关性 研究仅针对美国女性护士群体,可能无法推广到其他人群 研究绿地暴露与抑郁症发病率之间的关联 美国女性护士健康研究II的参与者(N=33,490) computer vision depression deep learning segmentation models CNN image 350 million US street-view images, 33,490 participants
573 2025-04-26
Toward a unified benchmark and framework for deep learning-based prediction of nuclear magnetic resonance chemical shifts
2025-Apr, Nature computational science IF:12.0Q1
研究论文 本文介绍了NMRNet,一个基于SE(3) Transformer的深度学习框架,用于预测核磁共振化学位移 提出了NMRNet框架,采用SE(3) Transformer进行原子环境建模,并通过预训练和微调范式提升性能 未明确提及具体局限性 推动深度学习在分析和结构化学中的应用 核磁共振化学位移预测模型 机器学习 NA 核磁共振(NMR) SE(3) Transformer 分子结构数据 基于先前研究和数据库的多样化化学系统数据集
574 2025-04-26
Deep Learning Model for Diagnosing and Classifying Subtypes of Chronic Pulmonary Aspergillosis in Chest CT
2025-Apr, Mycoses IF:4.1Q2
研究论文 本研究开发了一种深度学习模型,用于在胸部CT图像中诊断和分类慢性肺曲霉病(CPA)及其亚型 利用人工智能生成技术和半监督学习增强模型性能,特别是在小样本、分布偏斜和多类特征的数据集上 数据集虽然来自多中心,但样本量仍相对较小,且外部测试集的样本数量有限 探索人工智能技术在慢性肺曲霉病诊断和亚型分类中的应用 慢性肺曲霉病(CPA)患者及其CT图像 数字病理学 肺曲霉病 深度学习 多分类模型 CT图像 660名患者的39,387张胸部CT图像用于训练、验证和内部测试,外加11名患者的3,337张CT图像作为外部测试集1,以及其他研究的120张图像作为外部测试集2
575 2025-04-26
Unsupervised Deep Learning of Electronic Health Records to Characterize Heterogeneity Across Alzheimer Disease and Related Dementias: Cross-Sectional Study
2025-Mar-31, JMIR aging IF:5.0Q1
研究论文 使用无监督深度学习技术分析电子健康记录,以识别阿尔茨海默病及相关痴呆症的异质性亚型 结合非ADRD诊断代码的预训练嵌入和大型语言模型(LLM)生成的临床记录嵌入,识别出具有性别特异性共病和临床表现的ADRD亚型 研究仅基于单一记忆诊所的患者数据,可能无法推广到更广泛的人群 通过无监督学习技术识别ADRD的临床亚型,为精准医疗提供依据 3454名来自马萨诸塞州总医院记忆诊所的ADRD患者 自然语言处理 老年病 无监督学习、大型语言模型(LLM) 预训练嵌入模型、LLM 电子健康记录(EHRs) 3454名ADRD患者
576 2025-04-26
Cleavage-stage embryo segmentation using SAM-based dual branch pipeline: development and evaluation with the CleavageEmbryo dataset
2025-Mar-29, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本文提出了一种基于SAM的双分支分割管道,用于自动分割分裂期胚胎的卵裂球,并构建了首个带有碎片信息像素级标注的人类分裂期胚胎数据集CleavageEmbryo 利用SAM的强大分割能力,设计了实例分支和语义分支分别进行卵裂球实例分割和碎片语义分割,填补了分裂期胚胎分割方法的空白 缺乏公开可用的分裂期胚胎数据集,需自行构建标注数据集 开发自动化分割分裂期胚胎的方法以提高体外受精过程中胚胎选择的准确性 人类分裂期胚胎的卵裂球和碎片 数字病理 生殖医学 SAM(Segment Anything Model) 双分支分割管道(实例分割+语义分割) 胚胎图像 自行构建的CleavageEmbryo数据集(具体样本量未提及)
577 2025-04-26
Imaging Intravoxel Vessel Size Distribution in the Brain Using Susceptibility Contrast Enhanced MRI
2025-Mar-25, ArXiv
PMID:40196141
研究论文 本文提出了一种基于磁敏感对比增强MRI的新方法,用于无创成像脑内体素内血管大小分布(VSD),以更全面和定量评估血管重塑 开发了一种新的磁敏感对比增强MRI方法,结合深度学习模型预测脑血容量(CBV)和血管大小分布(VSD) 需要进一步验证以确认其在临床前和临床应用中的有效性 开发一种非侵入性成像技术,用于评估血管重塑在多种疾病中的作用 啮齿类动物脑部血管系统 医学影像 癌症、神经退行性疾病、纤维化、高血压、糖尿病 磁敏感对比增强MRI、高分辨率光片荧光显微镜、深度学习 深度学习模型 MRI信号、显微镜图像 NA
578 2025-04-26
Deep learning-based normative database of anterior chamber dimensions for angle closure assessment: the Singapore Chinese Eye Study
2025-Mar-20, The British journal of ophthalmology
研究论文 本研究通过深度学习算法建立了新加坡华人眼前房尺寸的规范数据库,用于评估闭角型青光眼 首次使用深度学习算法建立眼前房尺寸的规范数据库,并提出ACD 20th和LV 85th百分位数作为闭角型青光眼的检测标准 研究仅针对新加坡华人群体,可能不适用于其他种族 建立眼前房尺寸的规范数据库并评估其在闭角型青光眼诊断中的应用 新加坡华人眼病研究中的2157只眼睛(1853只开角眼,304只闭角眼) 数字病理学 青光眼 ASOCT(前段光学相干断层扫描) 深度学习算法 图像 2157只眼睛(1853只开角眼,304只闭角眼)
579 2025-04-26
Continuous and discrete decoding of overt speech with scalp electroencephalography (EEG)
2025-Mar-14, Journal of neural engineering IF:3.7Q2
研究论文 本研究探讨了使用非侵入性脑电图(EEG)解码语音特征的可行性,为基于EEG的语音脑机接口(BCI)开发奠定基础 展示了从EEG信号中解码离散和连续语音特征的可行性,即使在存在EMG伪迹的情况下,并优化了深度学习模型用于语音解码 评估的通道选择方法未显著提高性能,表明语音信息在EEG信号中呈分布式编码 开发更自然的语音脑机接口,改善神经系统疾病患者的沟通方式 9名神经系统完好的参与者 脑机接口 神经系统疾病 EEG CNN, RNN(带和不带注意力模块) EEG信号 9名神经系统完好的参与者
580 2025-04-26
Intelligent Inter- and Intra-Row Early Weed Detection in Commercial Maize Crops
2025-Mar-11, Plants (Basel, Switzerland)
研究论文 本研究评估了Faster R-CNN、RT-DETR和YOLOv11等先进深度学习架构在商业玉米田中杂草和作物准确识别中的效果 首次比较了多种深度学习模型在玉米田杂草检测中的性能,并确定了YOLOv11为最优模型 研究仅针对三种主要杂草物种,可能不适用于其他杂草类型 提高商业玉米田中杂草检测的准确性和效率 商业玉米田中的杂草和作物 计算机视觉 NA 深度学习 Faster R-CNN, RT-DETR, YOLOv11 图像 包含多种田间条件下采集的综合数据集
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