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 7781 - 7800 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7781 | 2025-01-29 |
Nanopore sequencing to detect A-to-I editing sites
2025, Methods in enzymology
DOI:10.1016/bs.mie.2024.11.028
PMID:39870444
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研究论文 | 本文介绍了使用纳米孔直接RNA测序技术结合深度学习模型Dinopore来检测A-to-I RNA编辑位点 | 利用纳米孔直接RNA测序技术结合深度学习模型Dinopore，直接检测A-to-I RNA编辑位点，避免了传统方法的间接性和混淆问题 | NA | 检测A-to-I RNA编辑位点，以研究其在生物体中的编辑景观 | A-to-I RNA编辑位点 | 生物信息学 | NA | 纳米孔直接RNA测序 | 深度学习模型Dinopore | RNA序列数据 | NA |
| 7782 | 2025-01-29 |
Deep Learning MRI Reconstruction Delivers Superior Resolution and Improved Diagnostics
2025-Jan, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.242952
PMID:39873600
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7783 | 2025-01-29 |
Deep Learning Superresolution for Simultaneous Multislice Parallel Imaging-Accelerated Knee MRI Using Arthroscopy Validation
2025-Jan, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.241249
PMID:39873603
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研究论文 | 本研究验证了深度学习超分辨率MRI在膝关节成像中的诊断性能，并与传统的加速MRI进行了比较 | 使用深度学习超分辨率技术提升加速MRI的图像质量，并通过关节镜检查作为独立参考标准进行验证 | 研究样本量相对较小（116名成人），且仅在膝关节成像中进行了验证 | 验证深度学习超分辨率MRI在膝关节成像中的诊断性能 | 患有膝关节疼痛的成人患者 | 医学影像 | 膝关节疾病 | 深度学习超分辨率技术 | 深度学习模型 | MRI图像 | 116名成人（平均年龄45岁，74名男性） |
| 7784 | 2025-01-28 |
Artificial Intelligence in Fetal and Pediatric Echocardiography
2024-Dec-25, Children (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/children12010014
PMID:39857845
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综述 | 本文综述了人工智能在胎儿和儿科超声心动图中的应用、挑战和未来方向 | 探讨了人工智能在自动化图像采集、图像分割、先天性心脏病检测和测量方面的潜力 | 数据集数量少、算法透明度、医生对AI的接受度以及可访问性等问题仍需解决 | 研究人工智能在胎儿和儿科超声心动图中的应用 | 胎儿和儿科患者 | 医学影像 | 先天性心脏病 | 机器学习和深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 7785 | 2025-01-29 |
A simple 2D multibody model to better quantify the movement quality of anterior cruciate ligament patients during single leg hop
2024-Dec, Acta orthopaedica Belgica
IF:0.5Q4
DOI:10.52628/90.4.12600
PMID:39869863
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7786 | 2024-11-21 |
Machine learning models of cerebral oxygenation (rcSO2) for brain injury detection in neonates with hypoxic-ischaemic encephalopathy
2024-Nov, The Journal of physiology
DOI:10.1113/JP287001
PMID:39425751
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研究论文 | 本研究旨在测试区域脑氧饱和度（rcSO2）在检测患有缺氧缺血性脑病（HIE）的新生儿脑损伤中的潜在应用 | 本研究首次将机器学习和深度学习模型应用于rcSO2信号分析，以预测短期脑损伤，并展示了其在临床决策中的潜力 | 研究样本量较小，且仅限于足月婴儿，未来需要在大样本和不同年龄段婴儿中进一步验证 | 评估机器学习和深度学习模型在检测患有HIE的新生儿脑损伤中的应用 | 患有缺氧缺血性脑病（HIE）的足月新生儿 | 机器学习 | 新生儿疾病 | 近红外光谱（NIRS） | 机器学习模型和深度学习模型 | 信号 | 58名足月婴儿 |
| 7787 | 2024-10-08 |
Dendrites endow artificial neural networks with accurate, robust and parameter-efficient learning
2024-Sep-13, ArXiv
PMID:39314509
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研究论文 | 本文探讨了将生物树突结构引入人工神经网络（ANNs）的新架构，以提高其学习效率和鲁棒性 | 提出了一种结合生物树突结构和限制采样特性的人工神经网络新架构，显著减少了训练参数数量并提高了抗过拟合能力 | 未详细讨论新架构在其他复杂任务中的表现 | 研究如何通过引入生物树突特性改进人工神经网络的学习效率和鲁棒性 | 人工神经网络的架构和学习策略 | 机器学习 | NA | NA | 人工神经网络 | 图像 | 未明确提及 |
| 7788 | 2024-09-30 |
Artificial Intelligence Outcome Prediction in Neonates with Encephalopathy (AI-OPiNE)
2024-Sep, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240076
PMID:38984984
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研究论文 | 开发了一种深度学习算法，用于预测患有缺氧缺血性脑病的新生儿的2年神经发育结果 | 利用深度学习模型结合MRI和基本临床数据，预测新生儿神经发育结果 | 研究样本仅来自17个机构，且仅包括足月新生儿 | 开发和验证一种深度学习算法，用于预测新生儿神经发育结果 | 患有缺氧缺血性脑病的新生儿的神经发育结果 | 机器学习 | 新生儿疾病 | MRI | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | 414名新生儿，平均孕周39周，其中232名男性，182名女性 |
| 7789 | 2025-01-29 |
Use of AI methods to assessment of lower limb peak torque in deaf and hearing football players group
2024-Sep-01, Acta of bioengineering and biomechanics
IF:0.8Q4
DOI:10.37190/abb-02474-2024-02
PMID:39869478
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7790 | 2024-08-05 |
Estimating helmet wearing rates via a scalable, low-cost algorithm: a novel integration of deep learning and google street view
2024-06-20, BMC public health
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s12889-024-19118-0
PMID:38902622
|
研究论文 | 本文提出了一种可扩展的低成本算法，通过深度学习和谷歌街景图像估计头盔佩戴率 | 结合深度学习对象检测技术和谷歌街景图像的新方法，提供全球范围内的头盔佩戴率估算 | 研究样本仅限于3995张图像，可能影响算法的普遍适用性 | 旨在通过大规模数据收集评估摩托车头盔佩戴情况并促进相关政策制定 | 使用来自谷歌街景的数据分析摩托车驾驶员和乘客的头盔佩戴情况 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | 3995张图像 |
| 7791 | 2024-08-05 |
Leveraging data science and machine learning for urban climate adaptation in two major African cities: a HE2AT Center study protocol
2024-06-18, BMJ open
IF:2.4Q1
DOI:10.1136/bmjopen-2023-077529
PMID:38890141
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研究论文 | 该研究旨在了解非洲城市中与热相关的健康影响复杂性 | 创新点在于综合健康、社会经济、气候和卫星影像数据来映射城市热风险，并建立热健康预测模型和预警系统 | 该研究主要集中于两座城市，可能无法广泛适用于其他地区 | 研究目的是促进非洲城市的气候适应能力，保护受到热危害不成比例影响的人群 | 研究对象包括在约翰内斯堡和阿比让进行的成人临床试验或队列研究的健康相关数据集 | 机器学习 | NA | 统计评估、机器学习和深度学习技术 | NA | 健康、社会经济、气候和卫星影像数据 | 2000年至2022年在约翰内斯堡和阿比让的成人临床试验或队列研究的健康数据 |
| 7792 | 2025-01-29 |
Histopathology and proteomics are synergistic for High-Grade Serous Ovarian Cancer platinum response prediction
2024-Jun-03, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.06.01.24308293
PMID:38883738
|
研究论文 | 本研究通过结合H&E染色的全切片图像和蛋白质组学特征，使用多模态深度学习框架显著提高了对高级别浆液性卵巢癌患者铂类药物反应预测的准确性 | 首次将H&E染色的全切片图像与蛋白质组学特征结合，使用多模态深度学习框架进行铂类药物反应预测，并超越了同源重组缺陷评分在预测铂类药物反应和患者总体生存率方面的表现 | NA | 提高高级别浆液性卵巢癌患者铂类药物反应预测的准确性 | 高级别浆液性卵巢癌患者 | 数字病理学 | 卵巢癌 | H&E染色、蛋白质组学 | 多模态深度学习框架 | 图像、蛋白质组学数据 | NA |
| 7793 | 2025-01-29 |
DeepIDA-GRU: a deep learning pipeline for integrative discriminant analysis of cross-sectional and longitudinal multiview data with applications to inflammatory bowel disease classification
2024-May-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae339
PMID:39007595
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研究论文 | 本文提出了一种名为DeepIDA-GRU的深度学习管道，用于整合横截面和纵向多视图数据的判别分析，并应用于炎症性肠病分类 | 该管道结合了统计和深度学习方法，能够整合来自多个来源的横截面和纵向数据，并识别出对视图间关联和类别分离有贡献的关键变量 | 现有方法通常要求所有视图的数据类型相同（仅横截面数据或仅纵向数据），或者在整合方法中不考虑任何类别结果 | 开发一种能够整合横截面和纵向多视图数据的深度学习管道，以更好地理解复杂疾病的病理生物学 | 炎症性肠病（IBD）研究中的横截面和纵向多组学数据（宏基因组学、转录组学和代谢组学） | 机器学习 | 炎症性肠病 | 功能主成分分析和欧拉特征提取 | 密集前馈网络（用于横截面数据）和循环神经网络（用于纵向数据） | 多组学数据 | NA |
| 7794 | 2025-01-29 |
Photoplethysmography based atrial fibrillation detection: a continually growing field
2024-Apr-17, Physiological measurement
IF:2.3Q3
DOI:10.1088/1361-6579/ad37ee
PMID:38530307
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综述 | 本文全面回顾了2019年7月至2022年12月期间，基于光电容积描记术（PPG）的心房颤动（AF）检测领域的最新进展，特别是数字健康和人工智能（AI）解决方案的应用 | 更新了自2019年6月以来PPG-based AF检测领域的最新进展，包括统计方法、传统机器学习技术和深度学习方法的深入评估，并维护了一个专门网站以定期更新该领域的最新研究 | NA | 回顾和评估基于PPG的心房颤动检测技术的最新进展 | 心房颤动（AF）检测 | 数字健康 | 心血管疾病 | 光电容积描记术（PPG） | 传统机器学习和深度学习 | NA | 57项相关研究 |
| 7795 | 2025-01-04 |
Transfer Learning With Active Sampling for Rapid Training and Calibration in BCI-P300 Across Health States and Multi-Centre Data
2024, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
IF:4.8Q1
DOI:10.1109/TNSRE.2024.3420960
PMID:38949927
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研究论文 | 本文提出了一种基于主动采样的迁移学习方法，用于在脑机接口（BCI）P300波检测中快速训练和校准，适用于不同健康状况和多中心数据 | 提出了基于Poison Sampling Disk（PDS）的主动采样（AS）方法，用于自适应迁移学习，显著提高了分类精度和训练效率 | 研究仍面临处理来自不同设备、受试者、多中心及健康与患者群体的多样性和不平衡数据集的挑战 | 提高脑机接口（BCI）P300波检测的分类精度和训练效率，适应不同健康状况和多中心数据 | 脑机接口（BCI）P300波检测 | 机器学习 | NA | 迁移学习，主动采样（AS） | 卷积神经网络（CNN） | 神经数据 | 两个不同的国际复制数据集 |
| 7796 | 2025-01-19 |
Artificial intelligence for natural product drug discovery
2023-11, Nature reviews. Drug discovery
DOI:10.1038/s41573-023-00774-7
PMID:37697042
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研究论文 | 本文探讨了计算组学技术和人工智能在天然产物药物发现中的协同作用 | 结合计算组学技术和机器学习，提出了一种新的方法来发现天然产物中的药物候选分子 | 需要高质量的数据集来训练深度学习算法，并且需要适当的算法验证策略 | 探索如何有效地从自然界产生的众多分子中识别药物候选分子 | 天然产物 | 机器学习 | NA | 计算组学技术 | 深度学习 | 分子数据 | NA |
| 7797 | 2024-09-27 |
NuFold: A Novel Tertiary RNA Structure Prediction Method Using Deep Learning with Flexible Nucleobase Center Representation
2023-Sep-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.09.20.558715
PMID:37790488
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研究论文 | 提出了一种新的RNA三级结构预测方法NuFold，利用深度学习技术结合灵活的核苷酸中心表示 | 引入了NuFold方法，使用核苷酸中心表示来准确预测RNA的三级结构 | NA | 开发一种成本效益高且高效的计算方法来预测RNA的三级结构 | RNA的三级结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NuFold | RNA序列 | NA |
| 7798 | 2025-01-29 |
Deep-learning-based image segmentation for image-based computational hemodynamic analysis of abdominal aortic aneurysms: a comparison study
2023-09-12, Biomedical physics & engineering express
IF:1.3Q3
DOI:10.1088/2057-1976/acf3ed
PMID:37625388
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7799 | 2025-01-29 |
Evolution of Breast Cancer Recurrence Risk Prediction: A Systematic Review of Statistical and Machine Learning-Based Models
2023-08, JCO clinical cancer informatics
IF:3.3Q2
DOI:10.1200/CCI.23.00049
PMID:37566789
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系统综述 | 本文系统回顾了2008年至2022年间发表的统计和机器学习模型，用于预测乳腺癌复发风险 | 本文首次系统性地比较了统计和机器学习模型在乳腺癌复发风险预测中的应用，并强调了患者种族多样性的重要性 | 机器学习模型的实用性可能受到解释性有限和泛化能力降低的限制，且现有模型主要忽略了非洲和中东人群 | 评估和比较统计与机器学习模型在乳腺癌复发风险预测中的表现 | 乳腺癌复发风险预测模型 | 机器学习 | 乳腺癌 | 统计方法和机器学习方法 | 支持向量机、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、深度学习、集成学习 | 回顾性临床数据 | 163篇论文，其中23篇被进一步分析 |
| 7800 | 2025-01-29 |
Dual-sensory fusion self-powered triboelectric taste-sensing system towards effective and low-cost liquid identification
2023-08, Nature food
IF:23.6Q1
DOI:10.1038/s43016-023-00817-7
PMID:37563492
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |