深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24947 篇文献，本页显示第 11321 - 11340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11321 | 2024-12-13 |
Deep learning modeling of RNA ac4C deposition reveals the importance of plant alternative splicing
2024-Oct-28, Plant molecular biology
IF:3.9Q1
DOI:10.1007/s11103-024-01512-2
PMID:39467957
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研究论文 | 本文利用深度学习技术iac4C预测植物mRNA中的ac4C位点，揭示了ac4C在植物选择性剪接中的重要性 | 本文首次使用深度学习技术iac4C预测植物mRNA中的ac4C位点，并揭示了ac4C与植物选择性剪接之间的关联 | NA | 研究ac4C在植物选择性剪接中的作用 | 植物mRNA中的ac4C位点 | 机器学习 | NA | 深度学习 | BiGRU和自注意力机制 | RNA序列 | NA |
| 11322 | 2024-08-07 |
DeepCCR: large-scale genomics-based deep learning method for improving rice breeding
2024-Oct, Plant biotechnology journal
IF:10.1Q1
DOI:10.1111/pbi.14384
PMID:38805625
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11323 | 2024-12-13 |
Artificial intelligence in respiratory care: perspectives on critical opportunities and challenges
2024-Oct, Breathe (Sheffield, England)
DOI:10.1183/20734735.0189-2023
PMID:39660082
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评论 | 本文探讨了人工智能在呼吸护理中的应用及其带来的机遇与挑战 | 本文提出了在算法共同设计中促进透明度和优先考虑包容性及易理解性的战略努力 | 本文未提供具体的技术细节或实验结果，主要集中在讨论和展望上 | 探讨人工智能在呼吸护理中的应用及其对临床医生、患者和社会的影响 | 人工智能在呼吸护理中的应用及其对临床医生、患者和社会的影响 | NA | 呼吸系统疾病 | NA | NA | NA | NA |
| 11324 | 2024-12-13 |
German CheXpert Chest X-ray Radiology Report Labeler
2024-09, RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin
DOI:10.1055/a-2234-8268
PMID:38295825
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研究论文 | 本研究开发了一种算法，用于从德语胸腔放射学报告中自动提取注释，以训练基于深度学习的胸部X光分类模型 | 开发了一种基于CheXpert架构的自动标签提取模型，用于德语胸腔放射学报告，并创建了一个网络化的多读者注释界面以生成真实数据 | 自动提取标签的不确定性检测F1分数较低，表明在处理不确定情况时仍存在局限性 | 开发一种自动从德语胸腔放射学报告中提取注释的算法，以提高胸部X光分类模型的训练效率 | 德语胸腔放射学报告和胸部X光图像 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | DenseNet-121 | 文本和图像 | 1086份回顾性收集的放射学报告（数据集1）和6434张胸部X光图像及相应报告（数据集2） |
| 11325 | 2024-12-13 |
Dual-Mode Imaging System for Early Detection and Monitoring of Ocular Surface Diseases
2024-08, IEEE transactions on biomedical circuits and systems
IF:3.8Q2
DOI:10.1109/TBCAS.2024.3411713
PMID:38875082
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研究论文 | 本文介绍了一种基于深度学习的双模态成像系统，用于自动化、客观和可靠地评估干眼症、结膜炎和结膜下出血等三种代表性眼表疾病 | 该系统结合了红外（IR）和可见光（RGB）图像的双模态处理技术，并采用多阶段深度学习模型，显著提高了诊断的准确性和一致性 | NA | 开发一种自动化、准确且便携的成像系统，用于早期检测和持续监测眼表疾病 | 干眼症、结膜炎、结膜下出血以及睑板腺功能障碍 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | 多阶段深度学习模型 | 图像 | NA |
| 11326 | 2024-12-13 |
sEMG-Driven Hand Dynamics Estimation With Incremental Online Learning on a Parallel Ultra-Low-Power Microcontroller
2024-08, IEEE transactions on biomedical circuits and systems
IF:3.8Q2
DOI:10.1109/TBCAS.2024.3415392
PMID:38885102
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研究论文 | 本文提出了一种基于表面肌电图（sEMG）的增量在线学习策略，用于在超低功耗微控制器上进行多指力估计 | 本文的创新点在于提出了一种增量在线学习策略，能够在嵌入式设备上进行实时训练，并实现了跨天的多指力估计 | 本文的局限性在于仅在HYSER数据集上进行了验证，未来需要在更多数据集上进行测试 | 研究目的是开发一种能够在嵌入式设备上进行实时训练的sEMG驱动控制策略 | 研究对象是基于sEMG的多指力估计 | 机器学习 | NA | 表面肌电图（sEMG） | 时间卷积网络（Temporal Convolutional Network） | 信号 | HYSER数据集中的RANDOM数据集 |
| 11327 | 2024-12-13 |
Electrical Capacitance Tomography of Cell Cultures on a CMOS Microelectrode Array
2024-08, IEEE transactions on biomedical circuits and systems
IF:3.8Q2
DOI:10.1109/TBCAS.2024.3415360
PMID:38885101
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研究论文 | 本文介绍了一种基于CMOS微电极阵列的微尺度电容层析成像系统，并使用深度学习模型重建细胞培养的三维体积 | 引入了多目标损失函数，结合像素级损失函数、基于分布的损失函数和基于区域的损失函数，提高了模型的重建精度 | 未提及具体的局限性 | 开发一种低成本、低功耗、无标记的三维生物样本成像工具 | 细胞培养的三维体积重建 | NA | NA | 电容层析成像（ECT） | 深度学习模型 | 电容测量数据 | 实验数据集包括细菌生物膜 |
| 11328 | 2024-12-13 |
Deep Learning for Face Detection and Pain Assessment in Japanese macaques (Macaca fuscata)
2024-07-01, Journal of the American Association for Laboratory Animal Science : JAALAS
IF:1.2Q2
DOI:10.30802/AALAS-JAALAS-23-000056
PMID:38428929
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研究论文 | 研究使用深度学习模型检测日本猕猴面部表情以评估其疼痛状态 | 首次使用深度学习模型对日本猕猴的面部表情进行疼痛检测，并通过预处理和微调提高了分类模型的准确性 | 分类准确率仍有提升空间，可能受到背景、光照、肤色等因素的影响 | 研究深度学习模型在动物疼痛评估中的应用 | 日本猕猴的面部表情 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet50 | 视频 | 30到60分钟的日本猕猴腹腔手术视频，包括手术前和手术后一天的记录 |
| 11329 | 2024-12-13 |
Evaluation of machine learning models for cytochrome P450 3A4, 2D6, and 2C9 inhibition
2024-07, Journal of applied toxicology : JAT
IF:2.7Q3
DOI:10.1002/jat.4601
PMID:38544296
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研究论文 | 本文系统评估了传统机器学习和深度学习模型在预测三种主要CYP酶（CYP3A4、CYP2D6和CYP2C9）抑制中的表现 | 本文首次系统比较了不同机器学习算法和分子表示方法在CYP酶抑制预测中的性能，发现XGBoost和CatBoost算法结合指纹/理化描述符特征表现最佳 | 本文未探讨数据量和采样策略对模型性能的影响，且深度学习模型的表现普遍不如传统机器学习模型 | 评估不同机器学习模型在预测CYP酶抑制中的表现，为未来CYP抑制模型的开发提供参考 | CYP3A4、CYP2D6和CYP2C9三种主要CYP酶的抑制 | 机器学习 | NA | 机器学习算法（XGBoost、CatBoost、深度学习） | XGBoost、CatBoost、深度学习模型 | 分子指纹和理化描述符 | NA |
| 11330 | 2024-12-13 |
ToxMPNN: A deep learning model for small molecule toxicity prediction
2024-07, Journal of applied toxicology : JAT
IF:2.7Q3
DOI:10.1002/jat.4591
PMID:38409892
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研究论文 | 本文提出了一种基于消息传递神经网络（MPNN）架构的深度学习模型ToxMPNN，用于预测小分子毒性 | ToxMPNN模型在捕捉分子结构中的毒性特征方面表现优异，且通过添加已上市药物作为负样本，提高了模型的预测性能和稳定性 | NA | 开发一种能够准确预测小分子毒性的深度学习模型 | 小分子毒性预测 | 机器学习 | NA | 消息传递神经网络（MPNN） | MPNN | 分子结构数据 | 包含27个毒性终点的7个毒性类别的小分子数据集，以及基于该数据集的二分类Common-Toxicity任务 |
| 11331 | 2024-12-13 |
Deep learning probability flows and entropy production rates in active matter
2024-Jun-18, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2318106121
PMID:38861599
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研究论文 | 本文开发了一种基于生成建模的深度学习框架，用于估计活性物质系统中的熵产生率和概率流 | 引入了一种空间局部transformer网络架构，能够学习粒子间的高阶相互作用并保持其基本排列对称性 | NA | 理解活性物质系统的非平衡状态特性 | 活性物质系统中的熵产生率和概率流 | 机器学习 | NA | 深度学习 | transformer网络 | 数值模拟数据 | 4,096个粒子系统，扩展至32,768个粒子系统 |
| 11332 | 2024-12-13 |
Geometry-Complete Diffusion for 3D Molecule Generation and Optimization
2024-May-24, ArXiv
PMID:36798459
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研究论文 | 本文提出了一种名为Geometry-Complete Diffusion Model (GCDM)的3D分子生成和优化模型 | GCDM在生成和优化3D分子方面显著优于现有的3D分子扩散模型，能够生成更大比例的有效且能量稳定的大分子 | NA | 解决现有3D分子生成方法无法学习重要几何特性的问题 | 3D分子的生成和优化 | 机器学习 | NA | 等变图神经网络 (GNNs)，去噪扩散框架 | Geometry-Complete Diffusion Model (GCDM) | 3D分子数据 | QM9数据集和GEOM-Drugs数据集 |
| 11333 | 2024-12-13 |
Quantifying the calcification of abdominal aorta and major side branches with deep learning
2024-05, Clinical radiology
IF:2.1Q2
DOI:10.1016/j.crad.2024.01.023
PMID:38365540
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研究论文 | 本文探讨了使用基于神经网络的方法量化腹主动脉及其分支的钙化的可能性 | 本文首次提出了能够自动分割腹主动脉及其分支以及钙化的神经网络模型 | NA | 探索基于神经网络的方法量化腹主动脉及其分支钙化的可能性 | 腹主动脉及其分支的钙化 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | CT血管造影 | V-Net集成模型 | 图像 | 58个CT血管造影体积 |
| 11334 | 2024-12-13 |
Use of artificial intelligence in determination of bone age of the healthy individuals: A scoping review
2024-Apr, Journal of the World federation of orthodontists
IF:2.6Q1
DOI:10.1016/j.ejwf.2023.10.001
PMID:37968159
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综述 | 本文对人工智能、机器学习和深度学习在健康个体骨骼年龄评估中的应用进行了范围综述 | 验证了AI、ML或DL在骨骼年龄评估中的应用，并提出了未来研究的方向 | 需要更多不同成熟阶段的样本分布，以及使用三维输入数据如磁共振成像和锥束CT来更好地训练模型 | 探讨AI、ML和DL在健康个体骨骼年龄评估中的应用 | 健康个体的骨骼年龄评估 | 机器学习 | NA | 人工智能 (AI), 机器学习 (ML), 深度学习 (DL) | 深度学习模型 (DL models), 机器学习模型 (ML models) | 图像 | 19篇文章符合纳入标准，使用了不同类型的数据如手和手腕X光片、磁共振成像和侧位头颅片 |
| 11335 | 2024-12-13 |
Population-Specific Glucose Prediction in Diabetes Care With Transformer-Based Deep Learning on the Edge
2024-04, IEEE transactions on biomedical circuits and systems
IF:3.8Q2
DOI:10.1109/TBCAS.2023.3348844
PMID:38163299
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研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型，用于在边缘计算环境中进行特定人群的血糖预测，并将其嵌入到低功耗可穿戴设备中 | 本文创新性地提出了基于时间融合Transformer（TFT）的特定人群血糖预测模型，并将其嵌入到低功耗可穿戴设备中，通过边缘计算实现实时血糖预测 | 本文的局限性在于仅在两个公开的临床数据集上进行了验证，未来需要进一步验证其在更多数据集和实际应用中的表现 | 本文的研究目的是开发一种能够在可穿戴设备上嵌入的、适用于特定人群的血糖预测模型，以提高糖尿病患者的管理效果 | 本文的研究对象是1型糖尿病（T1D）和2型糖尿病（T2D）患者 | 机器学习 | 糖尿病 | 时间融合Transformer（TFT） | Transformer | 时间序列数据 | 124名T1D或T2D患者 |
| 11336 | 2024-12-13 |
Building trust in deep learning-based immune response predictors with interpretable explanations
2024-03-06, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-024-05968-2
PMID:38448546
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研究论文 | 本文介绍了MHCXAI，一种可解释的人工智能技术，用于解释基于深度学习的MHC I类分子肽展示预测器的输出 | 提出了MHCXAI，通过可解释的人工智能技术帮助理解MHC I类分子预测器的决策过程 | NA | 旨在提高对基于深度学习的免疫反应预测器的理解，并通过验证的解释建立信任 | MHC I类分子肽展示预测器的输出解释 | 机器学习 | NA | 可解释的人工智能（XAI） | 深度学习模型 | 肽和MHC等位基因数据 | 大量肽和MHC等位基因数据 |
| 11337 | 2024-12-13 |
Performance of deep learning for detection of chronic kidney disease from retinal fundus photographs: A systematic review and meta-analysis
2024-Mar, European journal of ophthalmology
IF:1.4Q3
DOI:10.1177/11206721231199848
PMID:37671422
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meta-analysis | 本文系统综述和荟萃分析了使用深度学习从视网膜眼底照片中检测慢性肾脏病（CKD）的性能 | 首次系统性地评估了深度学习在视网膜眼底照片中检测慢性肾脏病的性能 | 目前的性能仍有很大提升空间，距离临床应用还有很长的路要走 | 评估深度学习在视网膜眼底照片中检测慢性肾脏病的性能 | 慢性肾脏病患者 | 计算机视觉 | 肾脏病 | 深度学习 | NA | 图像 | 114,860名受试者 |
| 11338 | 2024-12-13 |
Use of artificial intelligence in triaging of chest radiographs to reduce radiologists' workload
2024-Feb, European radiology
IF:4.7Q1
DOI:10.1007/s00330-023-10124-1
PMID:37615766
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研究论文 | 评估基于深度学习的检测算法在胸部X光片分诊中减少放射科医生工作量并保持非劣敏感性的效果 | 使用深度学习算法进行胸部X光片的分诊，能够在减少50%工作量的情况下保持非劣敏感性并提高特异性 | 法律上对基于AI独立解读错误诊断的责任尚未明确 | 评估深度学习算法在减少放射科医生工作量方面的效果 | 门诊患者的胸部X光片 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 1964名患者 |
| 11339 | 2024-12-13 |
Brain metastasis tumor segmentation and detection using deep learning algorithms: A systematic review and meta-analysis
2024-01, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.radonc.2023.110007
PMID:37967585
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综述 | 本文系统回顾和荟萃分析了深度学习算法在从不同原发部位的MRI图像中检测和分割脑转移瘤中的有效性 | 本文通过荟萃分析和子组分析，探讨了影响深度学习模型性能的因素，如MRI硬件多样性、切片厚度等 | 需要更大规模的研究和更广泛的荟萃分析以开发更实用和可推广的算法 | 评估深度学习算法在脑转移瘤检测和分割中的有效性 | 脑转移瘤的检测和分割 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | U-Net及其变体 | 图像 | 42项相关研究的荟萃分析 |
| 11340 | 2024-12-13 |
Weakly-Supervised Segmentation-Based Quantitative Characterization of Pulmonary Cavity Lesions in CT Scans
2024, IEEE journal of translational engineering in health and medicine
IF:3.7Q2
DOI:10.1109/JTEHM.2024.3399261
PMID:38899144
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研究论文 | 本文提出了一种基于弱监督学习的深度学习模型CSA2-ResNet，用于在CT扫描中自动检测、分割和量化肺腔病变区域 | 本文的创新点在于提出了一种弱监督学习方法CSA2-ResNet，结合混合注意力模块和梯度加权类激活映射技术，实现了对肺腔病变的自动检测和量化 | 本文未详细讨论模型的泛化能力和在不同数据集上的表现 | 开发一种自动化的方法，用于在CT扫描中检测、分割和量化肺腔病变，以辅助临床诊断和治疗效果评估 | 肺腔病变在CT扫描中的检测、分割和量化 | 计算机视觉 | 肺部疾病 | 深度学习 | CSA2-ResNet | 图像 | 未提供具体样本数量 |