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 7701 - 7720 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7701 | 2025-01-31 |
Who is WithMe? EEG features for attention in a visual task, with auditory and rhythmic support
2024, Frontiers in neuroscience
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fnins.2024.1434444
PMID:39867449
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研究论文 | 本研究探讨了与注意力最密切相关的EEG数据表示或特征，并评估了它们在处理跨被试变异性方面的能力 | 研究了单通道EEG时间序列的特征，包括时域特征和递归图，以及从多变量时间序列中直接获得的表示，如全局场功率或功能性脑网络，并探索了对不同类型噪声具有鲁棒性的持久同调特征 | 研究结果仅限于WithMe实验范式，需要进一步研究不同任务以提供更全面的理解 | 研究哪些EEG数据表示或特征与注意力最密切相关，并评估它们在处理跨被试变异性方面的能力 | EEG数据 | 脑机接口 | NA | EEG | 支持向量机(SVM), 深度学习架构 | 时间序列数据 | NA |
| 7702 | 2025-01-31 |
A stacking ensemble system for identifying the presence of histological variants in bladder carcinoma: a multicenter study
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1469427
PMID:39868365
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研究论文 | 本研究旨在构建一个堆叠集成系统，用于简单、高效且非侵入性地识别膀胱癌的组织学变异 | 使用Swin UNETR算法构建交互式深度学习膀胱癌图像分割框架，并结合放射组学特征和深度学习特征构建堆叠集成系统 | 样本量相对较小，且仅基于CT图像进行分析，未涉及其他影像学或分子生物学数据 | 开发一种非侵入性方法，用于早期识别膀胱癌的组织学变异 | 膀胱癌患者 | 数字病理学 | 膀胱癌 | CT成像、放射组学分析、深度学习 | Swin UNETR、堆叠集成模型 | CT图像 | 训练集410名患者，测试集60名患者 |
| 7703 | 2025-01-31 |
Deep learning-enabled exploration of global spectral features for photosynthetic capacity estimation
2024, Frontiers in plant science
IF:4.1Q1
DOI:10.3389/fpls.2024.1499875
PMID:39872203
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的模型，通过增强的可解释性和全局光谱特征挖掘来准确估计光合能力 | 提出了一种基于注意力和植被指数计算的深度学习模型，用于全局光谱特征挖掘，提高了模型的可解释性和准确性 | 未明确提及具体局限性 | 准确估计光合能力 | 植被的光谱特征 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 基于注意力的深度学习模型 | 光谱数据 | NA |
| 7704 | 2025-01-31 |
Contrastive learning with transformer for adverse endpoint prediction in patients on DAPT post-coronary stent implantation
2024, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2024.1460354
PMID:39872877
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研究论文 | 本研究提出了一种基于对比学习和Transformer的新方法，用于预测冠状动脉支架植入后接受双抗血小板治疗（DAPT）患者的不良事件 | 结合对比学习和Transformer架构，通过多头注意力机制优化特征表示，提升多时间间隔预测的准确性 | 研究依赖于回顾性数据，可能存在选择偏倚，且未进行外部验证 | 提高冠状动脉支架植入后DAPT患者不良事件的预测准确性 | 接受药物洗脱支架（DES）植入的成年患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 对比学习 | Transformer | 临床数据 | 19,713名成年患者 |
| 7705 | 2025-01-30 |
Segmentation of coronary artery and calcification using prior knowledge based deep learning framework
2025-Jan-29, Medical physics
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/mp.17642
PMID:39878608
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的冠状动脉和钙化分割框架，利用解剖学先验知识提高分割精度，并探索了冠状动脉和钙化体积比对旋转切除术的预测能力 | 提出了一种新的分割框架，结合了变分自编码器、自注意力机制和逻辑操作模块，利用解剖学先验知识提高了分割精度 | 研究样本量较小，仅包含72名患者的CTA图像数据 | 提高冠状动脉和钙化的分割精度，并探索其体积比对旋转切除术的预测能力 | 冠状动脉和钙化 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | CTA（计算机断层扫描血管造影） | 变分自编码器（VAE）、自注意力机制（SA）、逻辑操作模块（LO） | 3D CTA图像 | 72名患者的CTA图像数据 |
| 7706 | 2025-01-30 |
Revolutionising Osseous Biopsy: The Impact of Artificial Intelligence in the Era of Personalised Medicine
2025-Jan-29, The British journal of radiology
DOI:10.1093/bjr/tqaf018
PMID:39878877
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综述 | 本文综述了人工智能在个性化医疗时代对骨肿瘤活检的影响，包括其在影像引导活检、标本处理、诊断准确性提升、活检安全性提高以及病灶精确定位方面的应用 | 探讨了人工智能在骨肿瘤活检中的多种技术应用，如传统机器学习、深度学习、放射组学、模拟和生成模型，并提出了未来发展的潜在方向 | 讨论了人工智能在骨活检程序中的伦理考虑、技术限制、健康公平性、通用性、部署问题和报销挑战 | 探索人工智能在个性化医疗时代对骨肿瘤活检的影响，以提高诊断准确性和患者治疗效果 | 骨肿瘤（原发性和继发性）的影像引导活检和标本处理 | 数字病理学 | 骨肿瘤 | 传统机器学习、深度学习、放射组学、模拟和生成模型 | NA | 影像 | NA |
| 7707 | 2025-01-30 |
Intraindividual Comparison of Image Quality Between Low-Dose and Ultra-Low-Dose Abdominal CT With Deep Learning Reconstruction and Standard-Dose Abdominal CT Using Dual-Split Scan
2025-Jan-28, Investigative radiology
IF:7.0Q1
DOI:10.1097/RLI.0000000000001151
PMID:39874436
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7708 | 2025-01-30 |
Artificial Intelligence and Identification of the Deceased: a Narrative Review With Implications in Forensic Science
2025-Jan-28, Behavioral sciences & the law
IF:1.0Q4
DOI:10.1002/bsl.2718
PMID:39875344
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7709 | 2025-01-30 |
MHNet: Multi-view High-Order Network for Diagnosing Neurodevelopmental Disorders Using Resting-State fMRI
2025-Jan-28, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01399-5
PMID:39875742
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7710 | 2025-01-30 |
End-to-End Deep Learning Prediction of Neoadjuvant Chemotherapy Response in Osteosarcoma Patients Using Routine MRI
2025-Jan-28, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-025-01424-7
PMID:39875741
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研究论文 | 本研究旨在开发一种端到端的深度学习模型，利用常规磁共振成像（MRI）预测骨肉瘤（OS）患者的新辅助化疗（NACT）反应 | 提出了一种结合ResUNet和3D-ResNet-18的端到端深度学习模型，用于自动肿瘤分割和NACT疗效预测 | 研究样本量较小（112例患者），且未发现年龄、性别、碱性磷酸酶水平、肿瘤大小或位置在两组间有显著差异 | 预测骨肉瘤患者对新辅助化疗的反应 | 112例经组织学确认的骨肉瘤患者 | 计算机视觉 | 骨肉瘤 | MRI | ResUNet, 3D-ResNet-18 | 图像 | 112例患者 |
| 7711 | 2025-01-29 |
Machine learning and deep learning to improve prevention of anastomotic leak after rectal cancer surgery
2025-Jan-27, World journal of gastrointestinal surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.4240/wjgs.v17.i1.101772
PMID:39872776
|
研究论文 | 本文探讨了机器学习和深度学习在预测和预防直肠癌手术后吻合口漏（AL）中的应用 | 利用AI技术分析临床数据，识别术前和术中的风险因素，提供术中反馈，以减少AL的发生 | 未提及具体的数据集大小或模型验证的详细结果 | 提高直肠癌手术后吻合口漏的预防效果 | 直肠癌手术患者 | 机器学习 | 直肠癌 | 机器学习和深度学习 | NA | 临床数据 | NA |
| 7712 | 2025-01-30 |
Identification of Gingival Inflammation Surface Image Features Using Intraoral Scanning and Deep Learning
2025-Jan-27, International dental journal
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.identj.2025.01.002
PMID:39875279
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研究论文 | 本研究开发了一种结合口腔内扫描（IOS）和深度学习算法的自动化方法，用于识别牙龈炎症的表面特征，并评估其准确性与临床指标的相关性 | 首次将口腔内扫描与深度学习算法结合，用于自动识别牙龈炎症的表面特征，提供了一种标准化和自动化的辅助工具 | 研究样本量较小，仅包括120名牙周炎患者，可能限制了结果的普遍性 | 开发一种自动化方法，用于准确监测和诊断牙龈炎症 | 120名牙周炎患者的牙周探诊数据和口腔内扫描图像 | 数字病理学 | 牙周炎 | 深度学习 | GC-U-Net | 图像 | 120名牙周炎患者 |
| 7713 | 2025-01-30 |
Deep 3D-DIC using a coarse-to-fine network for robust and accurate 3D shape and displacement measurements
2025-Jan-27, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.549759
PMID:39876362
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的3D数字图像相关（3D-DIC）方法，通过粗到细的网络G-RAFT实现大范围且精确的图像位移估计 | 提出了一种新的学习型3D-DIC方法，结合GMA网络和RAFT-DIC技术，解决了传统方法在大位移估计和精度上的不足 | 虽然方法在复杂表面场景中表现出色，但未明确提及其在其他特定场景或数据上的适用性 | 解决传统数字图像相关方法在三维测量中的局限性，特别是大位移估计和精度问题 | 三维形状和位移测量 | 计算机视觉 | NA | 深度学习，数字图像相关（DIC） | G-RAFT, GMA, RAFT-DIC | 图像 | 未明确提及具体样本数量 |
| 7714 | 2025-01-30 |
Deep learning-based polarization 3D imaging method for underwater targets
2025-Jan-27, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.541298
PMID:39876365
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的偏振3D成像方法，用于水下目标的3D形状重建 | 提出了一种基于Attention UNet的网络框架，用于水下偏振图像的3D重建，解决了方位角模糊问题并减少了纹理损失 | 缺乏公开的水下偏振3D成像数据集，需要自行模拟Jerlov Type I水条件进行数据采集 | 开发高精度的水下3D成像技术，解决光在水中的吸收和散射问题 | 水下目标的3D形状重建 | 计算机视觉 | NA | 偏振成像 | Attention UNet | 图像 | 模拟Jerlov Type I水条件下采集的水下偏振图像数据集 |
| 7715 | 2025-01-30 |
Accurate deep learning based method for real-time directly modulated laser modeling
2025-Jan-27, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.549604
PMID:39876387
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的实时直接调制激光器建模方法，旨在通过降低计算复杂度实现高精度 | 采用双向长短期记忆网络（BiLSTM）并结合高级特征重校准和非线性拟合技术，提出了一种新的数据驱动方法，用于实时模拟直接调制激光器的动态行为 | 未提及具体局限性 | 开发一种高精度且计算复杂度低的直接调制激光器实时建模方法 | 直接调制激光器（DMLs） | 机器学习 | NA | 深度学习 | BiLSTM, LSTM, RNN | NA | NA |
| 7716 | 2025-01-30 |
Predicting Chern numbers in photonic crystals using generative adversarial network-based data augmentation
2025-Jan-27, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.544553
PMID:39876434
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研究论文 | 本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的数据增强方法，用于预测二维光子晶体的Chern数，解决了训练数据不足的问题 | 提出了一种数值到图像的生成对抗网络（GAN）数据增强方法，显著提高了Chern数预测的准确性 | 方法主要针对二维光子晶体，尚未验证在其他复杂物理系统中的适用性 | 通过深度学习结合麦克斯韦方程，预测二维光子晶体的Chern数，以实现光子功能传输和控制的优化 | 二维光子晶体 | 机器学习 | NA | 生成对抗网络（GAN） | GAN | 数值数据、图像数据 | 未明确说明样本数量 |
| 7717 | 2025-01-30 |
Unpaired learning for digital holographic reconstruction and generation
2025-Jan-27, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.551211
PMID:39876466
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研究论文 | 本文提出了一种新的深度学习方法，利用较少的未配对数据训练神经网络，以减少对标记数据的需求，并实现数字全息重建和生成 | 首次展示了基于物理的高质量实验全息模拟器，能够同时重建复杂振幅并生成实验合成全息图 | 需要进一步验证该方法在不同数据集和实际应用中的泛化能力 | 解决数字全息术中传统数值重建方法的问题，如不准确、耗时的解包裹或需要捕捉多个不同衍射距离的全息图 | 数字全息重建和生成 | 计算机视觉 | NA | CycleGAN | GAN | 图像 | 未明确说明样本数量 |
| 7718 | 2025-01-30 |
Combining Low-energy Images in Dual-energy Spectral CT With Deep Learning Image Reconstruction Algorithm to Improve Inferior Vena Cava Image Quality
2025-Jan-27, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001713
PMID:39876519
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研究论文 | 本研究探讨了在双能谱CT中使用低能量图像结合深度学习图像重建算法来提高下腔静脉图像质量的应用 | 结合低能量图像和深度学习图像重建算法（DLIR）来优化下腔静脉成像，显著减少图像噪声并提高对比噪声比（CNR） | 样本量较小，仅包括30名下腔静脉综合征患者 | 提高下腔静脉成像质量 | 下腔静脉综合征患者 | 医学影像 | 下腔静脉综合征 | 双能谱CT（DEsCT）和深度学习图像重建（DLIR） | 深度学习图像重建算法（DLIR-M和DLIR-H） | CT图像 | 30名下腔静脉综合征患者 |
| 7719 | 2025-01-30 |
Validation of a Deep Learning Tool for Detection of Incidental Vertebral Compression Fractures
2025-Jan-27, Journal of computer assisted tomography
IF:1.0Q4
DOI:10.1097/RCT.0000000000001726
PMID:39876529
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研究论文 | 本研究评估了一种基于深度学习的椎体压缩性骨折（VCF）检测工具在偶然性VCF患者中的性能 | 该研究验证了CINA-VCF v1.0这一深度学习算法在多个站点和多个供应商中的适用性和泛化能力 | 工具的局限性包括各种混杂病理如Schmorl's结节和边界病例 | 验证深度学习工具在检测偶然性椎体压缩性骨折中的性能 | 50岁及以上患者的胸部和腹部CT扫描图像 | 计算机视觉 | 椎体压缩性骨折 | 深度学习 | CINA-VCF v1.0 | CT图像 | 474例CT扫描，包括166例阳性VCF和308例阴性VCF |
| 7720 | 2025-01-30 |
Multifrequency spherical cloak in microwave frequencies enabled by deep learning
2025-Jan-13, Optics express
IF:3.2Q2
DOI:10.1364/OE.542482
PMID:39876236
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |