深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24103 篇文献，本页显示第 8061 - 8080 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8061 | 2025-01-28 |
A Line of Sight/Non Line of Sight Recognition Method Based on the Dynamic Multi-Level Optimization of Comprehensive Features
2025-Jan-07, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25020304
PMID:39860672
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研究论文 | 本文提出了一种基于动态多级优化综合特征（DMOCF）的网络模型，用于识别5G信号中的视距（LOS）和非视距（NLOS）传播状态，以提高定位精度 | 通过向时间延迟神经网络（TDNN）添加res2模块和Squeeze and Excitation（SE）块，增强了模型的表达能力，使其能够深入理解信号中的细粒度特征信息，并通过添加具有位置编码的mamba模块来捕捉复杂传播现象下的局部模式 | NA | 提高5G信号在复杂环境中的定位精度，特别是在室内紧急救援、智能工厂管理和跟踪以及精准营销等场景中的应用 | 5G信号的传播状态（LOS/NLOS） | 机器学习 | NA | 动态多级优化综合特征（DMOCF）网络模型 | 时间延迟神经网络（TDNN） | 5G信道脉冲响应（CIR）信号 | NA |
| 8062 | 2025-01-28 |
Applying MLP-Mixer and gMLP to Human Activity Recognition
2025-Jan-07, Sensors (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/s25020311
PMID:39860680
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研究论文 | 本文探讨了MLP-Mixer和gMLP在人类活动识别（HAR）中的应用，通过减少MLP层中的超参数值来评估这些模型的性能 | 提出了在传感器数据上使用较少的参数实现与图像处理任务相当的准确性，从而减少内存需求和计算复杂度 | 研究仅针对MLP-Mixer和gMLP模型，未涵盖其他可能适用于HAR的深度学习模型 | 评估MLP-Mixer和gMLP在人类活动识别任务中的性能，并探索减少参数对模型性能的影响 | 人类活动识别（HAR）任务 | 机器学习 | NA | 深度学习 | MLP-Mixer, gMLP, CNN | 传感器数据 | NA |
| 8063 | 2025-01-29 |
Synergizing CRISPR-Cas9 with Advanced Artificial Intelligence and Machine Learning for Precision Drug Delivery: Technological Nexus and Regulatory Insights
2025-Jan-06, Current gene therapy
IF:3.8Q2
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研究论文 | 本文探讨了CRISPR-Cas9技术与先进人工智能和机器学习在精准药物递送中的协同作用，并提供了技术结合和监管见解 | 结合CRISPR-Cas9与AI/ML技术，优化基因编辑实验并预测结果，推动精准药物递送的发展 | 面临脱靶效应、病毒载体引发的免疫反应以及生殖系编辑的伦理问题等挑战 | 探索CRISPR-Cas9与AI/ML技术在精准药物递送中的应用，并解决相关技术挑战和监管问题 | CRISPR-Cas9系统、AI/ML模型（如DeepCRISPR）、基因编辑实验 | 基因编辑与人工智能 | 镰状细胞病、β-地中海贫血 | CRISPR-Cas9、深度学习 | DeepCRISPR | 基因数据 | NA |
| 8064 | 2025-01-28 |
Machine Learning-Based Quantification of Lateral Flow Assay Using Smartphone-Captured Images
2025-Jan-04, Biosensors
DOI:10.3390/bios15010019
PMID:39852070
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研究论文 | 本研究开发了基于机器学习和深度学习的模型，用于从智能手机拍摄的侧向流动检测试纸图像中量化分析物负载 | 利用机器学习和深度学习模型对侧向流动检测试纸图像进行量化分析，提高了检测的定量能力 | 研究未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力 | 提高侧向流动检测试纸的定量分析能力 | 侧向流动检测试纸的智能手机拍摄图像 | 计算机视觉 | NA | NA | 随机森林, 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | NA |
| 8065 | 2025-01-28 |
Deep-Learning-Based Reconstruction of Single-Breath-Hold 3 mm HASTE Improves Abdominal Image Quality and Reduces Acquisition Time: A Quantitative Analysis
2025-Jan-03, Current oncology (Toronto, Ont.)
DOI:10.3390/curroncol32010030
PMID:39851946
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研究论文 | 本研究通过深度学习重建技术改进单次屏气3毫米HASTE腹部MRI图像质量，并减少采集时间 | 首次将深度学习重建技术应用于单次屏气3毫米HASTE腹部MRI，显著提高图像质量并减少采集时间 | 样本量较小，仅包括35名参与者（5名健康志愿者和30名患者） | 改进腹部MRI图像质量并加速成像采集 | 35名参与者（5名健康志愿者和30名患者） | 医学影像 | NA | 深度学习重建技术 | NA | MRI图像 | 35名参与者（5名健康志愿者和30名患者） |
| 8066 | 2025-01-28 |
Maize quality detection based on MConv-SwinT high-precision model
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0312363
PMID:39854315
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研究论文 | 本研究提出了一种基于MConv-SwinT高精度模型的玉米质量检测方法，通过结合机器视觉和深度学习技术，显著提高了检测的准确性和效率 | 采用Swin Transformer作为增强基础模型，结合机器视觉和深度学习技术，提出了一种新的玉米质量检测方法，显著提高了检测精度 | NA | 提高玉米质量检测的准确性和效率，减少传统方法中的主观判断和高错误率 | 玉米质量检测 | 计算机视觉 | NA | 机器视觉和深度学习 | Swin Transformer | 图像 | 20,152张有效玉米图像 |
| 8067 | 2025-01-29 |
Research on grading detection methods for diabetic retinopathy based on deep learning
2025-Jan, Pakistan journal of medical sciences
IF:1.2Q2
DOI:10.12669/pjms.41.1.9171
PMID:39867796
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研究论文 | 本文设计了一种基于深度学习的模型，用于糖尿病视网膜病变的早期筛查，并提供可解释的判断依据 | 采用Vision Transformer架构，结合公开的EyePACS数据集进行训练，并在预测病变区域方面表现优异 | 模型仅在IDRiD数据集的两个子集上进行了验证，可能需要更多样化的数据集进一步验证其泛化能力 | 实现糖尿病视网膜病变的早期筛查并提供可解释的诊断依据 | 糖尿病视网膜病变患者的眼底图像 | 计算机视觉 | 糖尿病视网膜病变 | 深度学习 | Vision Transformer | 图像 | 使用EyePACS数据集进行训练，并在IDRiD数据集的两个子集上进行验证 |
| 8068 | 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
|
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 |
| 8069 | 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 |
| 8070 | 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） |
| 8071 | 2025-01-28 |
Artificial Intelligence in Fetal and Pediatric Echocardiography
2024-Dec-25, Children (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/children12010014
PMID:39857845
|
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 |
| 8072 | 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
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8073 | 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
|
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 |
| 8074 | 2024-10-08 |
Dendrites endow artificial neural networks with accurate, robust and parameter-efficient learning
2024-Sep-13, ArXiv
PMID:39314509
|
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 |
| 8075 | 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 |
| 8076 | 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
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8077 | 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
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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 |
| 8078 | 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 |
| 8079 | 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
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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 |
| 8080 | 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 |