深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24513 篇文献，本页显示第 10901 - 10920 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10901 | 2024-10-14 |
Corrigendum to 'Deep learning dives: Predicting anxiety in Zebrafish through novel tank assay analysis' Physiology & Behavior (2024), 114696
2025-Feb-01, Physiology & behavior
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.physbeh.2024.114705
PMID:39395874
|
correction | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10902 | 2024-12-12 |
Early identification of stroke through deep learning with multi-modal human speech and movement data
2025-Jan-01, Neural regeneration research
IF:5.9Q1
DOI:10.4103/1673-5374.393103
PMID:38767488
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研究论文 | 本文提出了一种基于FAST的多模态深度学习方法，用于在急性环境中评估疑似中风患者，并通过视频和音频数据进行验证 | 本文的创新点在于提出了一种多模态深度学习模型，结合了动作视频和语音音频数据，显著提高了早期中风识别的准确性和敏感性 | 本文的局限性在于仅在急诊室环境中进行了验证，未来需要在更多临床场景中进行验证 | 本研究的目的是开发一种基于多模态数据的深度学习模型，用于早期识别中风 | 本研究的对象是疑似中风患者，特别是表现出肢体无力、面部轻瘫和言语障碍的患者 | 机器学习 | 中风 | 深度学习 | 多模态深度学习模型 | 视频和音频 | 包含急诊室患者的视频和音频数据集 |
| 10903 | 2024-12-12 |
Deep learning-based detection of irreversible pulpitis in primary molars
2025-Jan, International journal of paediatric dentistry
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/ipd.13200
PMID:38725105
|
研究论文 | 本研究探讨了基于卷积神经网络（CNN）的图像分析技术在检测乳牙不可逆性牙髓炎中的可行性 | 本研究首次使用深度学习模型在根尖片上检测乳牙不可逆性牙髓炎，提供了一种便捷且互补的评估牙髓状态的方法 | 本研究为回顾性研究，样本量较小，且仅在两家健康中心进行 | 探讨基于卷积神经网络的图像分析技术在检测乳牙不可逆性牙髓炎中的可行性 | 乳牙不可逆性牙髓炎 | 计算机视觉 | 口腔疾病 | 卷积神经网络（CNN） | EfficientNet | 图像 | 348张根尖片 |
| 10904 | 2024-12-12 |
Detecting emerald ash borer boring vibrations using an encoder-decoder and improved DenseNet model
2025-Jan, Pest management science
IF:3.8Q1
DOI:10.1002/ps.8442
PMID:39324448
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研究论文 | 本研究提出了一种基于深度学习的联合识别网络VibroEABNet，用于检测翡翠灰螟的钻孔振动信号 | 本研究的创新点在于将去噪和识别模块集成到一个网络结构中，显著提高了模型在噪声环境下的检测性能 | 目前该研究仅限于检测特定害虫，未来工作将扩展到其他钻木害虫 | 开发一种高效、准确的害虫早期监测方法，以减轻经济和生态损害 | 翡翠灰螟的钻孔振动信号 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DenseNet | 信号 | 测试数据集和真实森林数据集 |
| 10905 | 2024-12-12 |
A new multi-object tracking pipeline based on computer vision techniques for mussel farms
2025, Journal of the Royal Society of New Zealand
IF:2.1Q2
DOI:10.1080/03036758.2023.2240466
PMID:39649668
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研究论文 | 本文提出了一种基于计算机视觉技术的新型多目标跟踪管道，用于自动检测和跟踪贻贝养殖场中的浮标 | 提出了一个新的基于图像处理操作符的检测器用于检测不同大小的贻贝浮标，并引入了一个新的描述符基于邻居的相对位置为浮标提供唯一身份标记 | NA | 开发一种自动化的方法来跟踪贻贝养殖场中的浮标，以减轻农民的劳动负担 | 贻贝养殖场中的浮标 | 计算机视觉 | NA | 图像处理操作符 | NA | 图像 | 在马尔堡海峡新西兰拍摄的图像 |
| 10906 | 2024-12-12 |
MASSM: An End-to-End Deep Learning Framework for Multi-Anatomy Statistical Shape Modeling Directly From Images
2025, Shape in medical imaging : International Workshop, ShapeMI 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings. ShapeMI (Workshop) (2024 : Marrakech, Morocco)
DOI:10.1007/978-3-031-75291-9_12
PMID:39649703
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研究论文 | 本文介绍了一种名为MASSM的端到端深度学习框架，用于从图像中直接生成多解剖结构的统计形状模型 | MASSM框架能够同时定位多个解剖结构，估计群体级别的统计表示，并直接在图像空间中描绘形状表示，超越了传统的像素级分割方法 | NA | 开发一种能够自动生成统计形状模型并直接从图像中描绘多解剖结构的深度学习框架 | 多解剖结构的统计形状模型 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 多任务网络 | 图像 | NA |
| 10907 | 2024-12-12 |
Integrating Deep Learning with Biology: A New Frontier in Triple-Negative Breast Cancer Treatment Prediction?
2025-Jan, Radiology. Artificial intelligence
DOI:10.1148/ryai.240740
PMID:39660996
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10908 | 2024-12-12 |
The role of deep learning in myocardial perfusion imaging for diagnosis and prognosis: A systematic review
2024-Dec-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2024.111374
PMID:39654634
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综述 | 本文综述了深度学习在心肌灌注成像中的应用，重点探讨了其在诊断和预后中的可解释性方法 | 本文总结了深度学习在心肌灌注成像中的最新应用，并强调了可解释性方法的重要性 | 本文主要讨论了现有研究的挑战和未来研究的方向，未提供具体的技术实现细节 | 总结深度学习在心肌灌注成像中的应用，并探讨其在诊断和预后中的可解释性方法 | 心肌灌注成像（MPI）及其在诊断和预后中的应用 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习（DL） | 卷积神经网络（CNN） | 图像 | NA |
| 10909 | 2024-12-12 |
A novel deep learning model for obstructive sleep apnea diagnosis: hybrid CNN-Transformer approach for radar-based detection of apnea-hypopnea events
2024-Dec-11, Sleep
IF:5.3Q1
DOI:10.1093/sleep/zsae184
PMID:39115132
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于雷达数据的深度学习模型，用于检测阻塞性睡眠呼吸暂停事件 | 采用混合CNN-Transformer架构进行事件检测，并使用雷达数据替代传统的多导睡眠图（PSG） | 研究为单中心前瞻性队列研究，样本量相对较小，且仅使用了雷达数据 | 开发一种成本效益高且易于获取的阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）诊断方法 | 阻塞性睡眠呼吸暂停事件的检测和睡眠呼吸暂停低通气指数（AHI）的估计 | 机器学习 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 深度学习 | 混合CNN-Transformer | 雷达数据 | 开发集54名参与者，测试集35名参与者 |
| 10910 | 2024-12-12 |
Evaluating deep learning and radiologist performance in volumetric prostate cancer analysis with biparametric MRI and histopathologically mapped slides
2024-Dec-11, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-024-04734-6
PMID:39658736
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10911 | 2024-12-12 |
The role of deep learning in diagnostic imaging of spondyloarthropathies: a systematic review
2024-Dec-10, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-024-11261-x
PMID:39658683
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综述 | 本文系统回顾了深度学习模型在脊柱关节病（SpA）影像诊断中的应用 | 深度学习模型，尤其是高级CNN和U-Net，在SpA影像诊断中表现出高准确性，超越了传统方法 | 部分研究样本量较小，需要更大规模的数据集和进一步的前瞻性和外部验证以提高这些AI模型的泛化能力 | 评估深度学习模型在提高SpA影像诊断准确性方面的应用 | 脊柱关节病（SpA）的影像诊断 | 计算机视觉 | 脊柱关节病 | 深度学习 | CNN, U-Net | 影像 | 21项研究，涉及MRI、CT和X射线模态 |
| 10912 | 2024-12-12 |
Examples of implementations and the future of AI in medical diagnostics
2024-Dec-10, Przeglad epidemiologiczny
DOI:10.32394/pe/195240
PMID:39660712
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综述 | 本文介绍了人工智能在医疗诊断中的应用实例，并展望了未来的发展方向 | 探讨了深度学习算法的发展、5G技术与互联网的整合以及医疗个性化等潜在创新 | 提到了法律监管和数据管理适应的挑战 | 探讨人工智能在医疗诊断中的应用及未来发展 | 人工智能在医疗诊断中的应用实例及未来研究方向 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | NA | NA |
| 10913 | 2024-12-12 |
Focus on atrial fibrillation: role of atrioventricular node ablation, prediction by deep learning, and anticoagulation in device-detected arrhythmia
2024-Dec-07, European heart journal
IF:37.6Q1
DOI:10.1093/eurheartj/ehae826
PMID:39657597
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10914 | 2024-12-12 |
Enhancing novel isoform discovery: leveraging nanopore long-read sequencing and machine learning approaches
2024-Dec-06, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elae031
PMID:39158328
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综述 | 本文综述了利用纳米孔长读长测序技术和机器学习方法增强新剪接异构体发现的研究进展 | 本文讨论了长读长测序技术在检测新剪接异构体和重建复杂剪接模式方面的改进，并介绍了机器学习和深度学习算法在提高长读长测序转录组研究可靠性方面的进展 | 目前缺乏对哪些生物信息学工具和流程能产生最精确和一致结果的共识 | 讨论和比较利用长读长测序技术进行新剪接异构体发现的可行方法，并展示开发标准分析流程、工具和转录本模型规范的必要性 | 长读长测序技术和机器学习算法在新剪接异构体发现中的应用 | 生物信息学 | NA | 纳米孔长读长测序 | 机器学习 | RNA转录本 | 25种工具 |
| 10915 | 2024-12-12 |
Deep learning dives: Predicting anxiety in zebrafish through novel tank assay analysis
2024-Dec-01, Physiology & behavior
IF:2.4Q2
DOI:10.1016/j.physbeh.2024.114696
PMID:39293590
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研究论文 | 本研究使用深度学习模型对斑马鱼在新环境中的焦虑行为进行分类 | 本研究首次使用DeepLabCut和InceptionV3等深度学习模型对斑马鱼的焦虑行为进行自动化分析，提供了一种高效且成本效益高的替代传统方法的方案 | 本研究的局限性在于仅使用了特定的深度学习模型进行分类，未探讨其他可能更适合的模型 | 开发一种自动化分析斑马鱼新环境潜水实验（NTD）的方法，以预测其焦虑水平 | 斑马鱼的焦虑行为 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | InceptionV3 | 图像 | 训练数据集包含图像帧 |
| 10916 | 2024-12-12 |
Risk-Specific Training Cohorts to Address Class Imbalance in Surgical Risk Prediction
2024-Dec-01, JAMA surgery
IF:15.7Q1
DOI:10.1001/jamasurg.2024.4299
PMID:39382865
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研究论文 | 本研究评估了在特定风险群体上训练的风险预测模型的性能，以解决手术风险预测中的类别不平衡问题 | 通过使用特定风险群体进行模型训练，显著提高了对低发病率并发症的预测性能 | 研究仅在两所大学的医院进行，样本量和结果的普适性可能有限 | 评估在特定风险群体上训练的风险预测模型的性能 | 手术后常见并发症的风险预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 文本 | 109445例住院手术 |
| 10917 | 2024-12-12 |
Efficient deep learning surrogate method for predicting the transport of particle patches in coastal environments
2024-Dec, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.117251
PMID:39547071
|
研究论文 | 本文提出了一种用于预测沿海环境中颗粒团残留运输的深度学习代理模型方法 | 通过仅使用相关强迫条件，训练深度学习模型来预测颗粒团的位移和扩散，并将其与简化的拉格朗日模型结合，以获得更长时间的预测 | NA | 开发一种高效的预测沿海环境中污染物运输的代理模型 | 沿海环境中颗粒团的运输 | 机器学习 | NA | 深度学习模型 | DLM | 颗粒团数据 | NA |
| 10918 | 2024-12-12 |
Identifying and quantifying multiple pollution sources in estuaries using fluorescence spectra and gradient-based deep learning
2024-Dec, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.117254
PMID:39551020
|
研究论文 | 本研究开发了一种智能方法，用于识别和量化河口地区的水污染源 | 提出了结合激发-发射矩阵（EEM）荧光光谱和梯度输入的深度学习模型，以提高分类和定量精度 | 随着混合污染源数量的增加，模型精度有所下降 | 开发一种智能方法来识别和量化河口地区的水污染源 | 河口地区的七种污染源，包括海水、雨水和五种典型污染源 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 荧光光谱 | 七种污染源的激发-发射矩阵（EEM）荧光光谱数据 |
| 10919 | 2024-12-12 |
Technical and functional design considerations for a real-world interpretable AI solution for NIR perfusion analysis (including cancer)
2024-Dec, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology
DOI:10.1016/j.ejso.2024.108273
PMID:38538505
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研究论文 | 本文讨论了在近红外（NIR）灌注分析中应用可解释人工智能（AI）的技术和功能设计考虑，以提高动态解释的准确性并扩展其应用 | 本文提出了一种新的可解释AI方法，用于实时区分手术室中的癌症和良性组织，并通过生成荧光强度曲线来实现组织灌注分类 | 本文主要讨论了设计和功能考虑，未详细探讨实际应用中的具体挑战和限制 | 开发一种可解释的AI解决方案，用于近红外灌注分析，特别是在手术中进行癌症检测和组织健康评估 | 近红外（NIR）灌注分析中的组织和癌症检测 | 机器学习 | 癌症 | 近红外（NIR）分析，荧光评估，机器学习 | 机器学习分类器 | 视频 | NA |
| 10920 | 2024-12-12 |
Deep learning-based classification of alfalfa varieties: A comparative study using a custom leaf image dataset
2024-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2024.103051
PMID:39650117
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研究论文 | 本研究利用深度学习技术对苜蓿品种进行分类，并通过自定义的叶片图像数据集比较了几种先进模型的性能 | 本研究引入了包含1214张苜蓿品种图像的独特数据集，并比较了几种先进深度学习模型在不同超参数配置下的性能，突出了迁移学习在植物分类任务中的优越性 | NA | 研究深度学习技术在苜蓿品种分类中的应用 | 苜蓿品种（Bilensoy-80、Diana和Nimet）的分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | MobileNetV3, InceptionV3, Xception, VGG19, DenseNet121, ResNet101, EfficientNetB3 | 图像 | 1214张苜蓿品种图像 |