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 11981 - 12000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11981 | 2024-12-06 |
Deep Learning Segmentation of the Right Ventricle in Cardiac MRI: The M&Ms Challenge
2023-07, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3267857
PMID:37067963
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研究论文 | 本文介绍了在心脏MRI图像中使用深度学习方法对右心室进行分割的研究，并参与了M&Ms挑战 | 提出了新的方法来处理右心室的几何和纹理复杂性，特别是在存在病理如扩张型右心室、三尖瓣反流等情况下的分割 | 需要整合多种心脏疾病、视角、扫描仪和采集协议以提高自动心脏分割算法的可靠性 | 提高心脏MRI图像中右心室分割的准确性 | 右心室在心脏MRI图像中的分割 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | nnU-Net | 图像 | 360例心脏MRI病例，包括短轴和长轴4腔视图，来自三家西班牙医院，使用九种不同扫描仪 |
| 11982 | 2024-12-06 |
Benchmarking Polyp Segmentation Methods in Narrow-Band Imaging Colonoscopy Images
2023-07, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3270724
PMID:37099473
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研究论文 | 本文提出了一个新的窄带成像（NBI）结肠镜图像息肉分割数据集（PS-NBI2K），并对24种基于深度学习的息肉分割方法进行了基准测试和分析 | 首次在窄带成像（NBI）数据上对多种基于深度学习的息肉分割方法进行基准测试，并提出了一个新的数据集PS-NBI2K | 现有方法在处理较小尺寸和较强干扰的息肉时表现不佳，且在有效性和效率之间存在权衡 | 评估和改进窄带成像（NBI）结肠镜图像中的息肉分割方法 | 窄带成像（NBI）结肠镜图像中的息肉分割 | 计算机视觉 | NA | 深度学习（DL） | NA | 图像 | 2000张窄带成像（NBI）结肠镜图像 |
| 11983 | 2024-12-06 |
Two-Stage Self-Supervised Cycle-Consistency Transformer Network for Reducing Slice Gap in MR Images
2023-07, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2023.3271815
PMID:37126622
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研究论文 | 本文提出了一种两阶段自监督循环一致性Transformer网络（TSCTNet），用于减少MR图像中的切片间隙 | 设计了一种新颖的自监督学习策略，结合了Transformer和CNN结构，以探索局部和全局切片表示 | 需要进一步验证在更多数据集上的泛化能力 | 减少MR图像中的切片间隙，重建高分辨率图像 | MR图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | Transformer | 图像 | 两个公开的MR图像数据集 |
| 11984 | 2024-12-06 |
BCR-Net: A deep learning framework to predict breast cancer recurrence from histopathology images
2023, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0283562
PMID:37014891
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研究论文 | 开发了一种深度学习框架BCR-Net，用于从组织病理学图像预测乳腺癌复发风险 | 提出了BCR-Net框架，通过多实例学习模型自动加权特征，预测乳腺癌复发风险，优于现有的WSI分类模型 | 未提及 | 开发一种AI模型，替代昂贵且耗时的基因检测，预测乳腺癌复发风险 | 乳腺癌患者的组织病理学图像 | 机器学习 | 乳腺癌 | 深度学习 | BCR-Net | 图像 | 99名匿名患者的H&E和Ki67乳腺癌切除全切片图像 |
| 11985 | 2024-12-06 |
Use of artificial intelligence in diagnosis of head and neck precancerous and cancerous lesions: A systematic review
2020-11, Oral oncology
IF:4.0Q2
|
综述 | 本文系统综述了人工智能在头颈部癌前病变和癌症诊断中的应用及其诊断准确性 | 本文首次系统综述了人工智能在头颈部癌前病变和癌症诊断中的应用，并评估了其诊断准确性 | 本文发现大多数研究存在高偏倚风险，可能导致准确率被高估，且缺乏对其他头颈部病理的AI诊断证据 | 评估人工智能在头颈部癌前病变和癌症诊断中的应用及其诊断准确性 | 头颈部癌前病变和癌症，包括口腔上皮发育不良、口腔黏膜下纤维化、口腔鳞状细胞癌和口咽鳞状细胞癌 | 数字病理 | 头颈部癌 | 人工智能 | 监督学习方法 | 图像 | 11项研究，涉及40-270张全切片图像 |
| 11986 | 2024-12-06 |
Using unfolding case studies to better prepare the public health nutrition workforce to address the social determinants of health
2019-01, Public health nutrition
IF:3.0Q2
DOI:10.1017/S1368980018002811
PMID:30394260
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研究论文 | 本研究测试了展开案例研究方法对公共卫生营养工作队伍在改善营养食品获取方面的支持能力 | 提出了一种展开案例研究方法，以支持公共卫生营养工作队伍应对社会决定因素 | 需要进一步研究展开案例研究在课程中的应用如何影响公共卫生营养实践的准备情况 | 测试展开案例研究方法对公共卫生营养工作队伍的支持能力 | 公共卫生营养工作队伍和营养与饮食学本科生 | NA | NA | NA | NA | NA | 38名本科营养与饮食学学生 |
| 11987 | 2024-12-05 |
Atmospheric scattering model and dark channel prior constraint network for environmental monitoring under hazy conditions
2025-Jun, Journal of environmental sciences (China)
DOI:10.1016/j.jes.2024.04.037
PMID:39617546
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研究论文 | 提出了一种基于大气散射模型和暗通道先验约束网络的遥感图像去雾方法，用于改善雾霾天气下环境监测系统的精度 | 利用暗通道信息注入网络（DCIIN）和传输图网络，结合大气散射模型，实现了高质量的图像去雾效果，并通过分支融合模块优化特征权重，增强了去雾效果 | NA | 解决雾霾天气条件下遥感图像质量下降，导致环境监测系统精度降低的问题 | 遥感图像去雾 | 计算机视觉 | NA | 大气散射模型 | 暗通道先验约束网络 | 图像 | 合成非均匀雾霾遥感数据集 |
| 11988 | 2024-12-05 |
Meteorological and traffic effects on air pollutants using Bayesian networks and deep learning
2025-Jun, Journal of environmental sciences (China)
DOI:10.1016/j.jes.2024.01.057
PMID:39617575
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研究论文 | 研究利用贝叶斯网络和深度学习模型分析气象和交通因素对空气污染物的影响 | 提出了一种结合降雨量和模式的新方法来分析空气污染物和气象变量，并使用LSTM模型进行污染物浓度预测 | NA | 研究交通因素对空气质量的复杂影响，并构建空气质量预测模型 | 台北市的空气污染物数据，包括交通流量、速度、降雨模式和气象因素 | 机器学习 | NA | 贝叶斯网络、深度学习 | LSTM | 数据 | NA |
| 11989 | 2024-12-05 |
Retinal Vessel Plexus Differentiation Based on OCT Angiography Using Deep Learning
2025 Jan-Feb, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100605
PMID:39624795
|
研究论文 | 本研究利用深度学习技术，基于OCT血管造影图像对视网膜血管丛进行分割 | 本研究首次提出仅使用OCT血管造影数据进行视网膜浅层、深层和无血管丛的分割，无需结构OCT图像输入或分割边界 | 本研究未在更复杂的多种类薄片数据上进行训练，且未涉及财务披露的具体细节 | 旨在通过深度学习技术，从OCT血管造影图像中分割出视网膜的浅层、深层和无血管丛 | 视网膜的浅层、深层和无血管丛 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 235个OCTA立方体，来自33名患者 |
| 11990 | 2024-12-05 |
Correction: Comprehensive Symptom Prediction in Inpatients With Acute Psychiatric Disorders Using Wearable-Based Deep Learning Models: Development and Validation Study
2024-Dec-03, Journal of medical Internet research
IF:5.8Q1
DOI:10.2196/69042
PMID:39626223
|
correction | 对先前发表的文章进行更正 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11991 | 2024-12-05 |
Letter to the Editor Regarding the Article "Multimodal Deep Learning-based Radiomics Approach for Predicting Surgical Outcomes in Patients with Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament"
2024-Dec-02, Spine
IF:2.6Q1
DOI:10.1097/BRS.0000000000005227
PMID:39618126
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11992 | 2024-12-05 |
Improved Osteoporosis Prediction in Breast Cancer Patients Using a Novel Semi-Foundational Model
2024-Dec-02, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01337-x
PMID:39621209
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研究论文 | 本文研究了在乳腺癌患者中使用半基础模型改进骨质疏松预测的方法 | 本文提出了一种新的半基础模型，通过预训练VGG-16、ResNet-50和DenseNet-121在8500个胸部CT数据集上，然后微调以分类199名乳腺癌患者的骨密度，显著提高了三分类性能 | 本文仅在乳腺癌患者中进行了验证，未来需要在更多疾病状态下进行验证 | 研究如何通过半基础模型提高骨质疏松预测的准确性 | 乳腺癌患者的骨密度分类 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | NA | 半基础模型 | CT图像 | 8500个胸部CT数据集和199名乳腺癌患者 |
| 11993 | 2024-12-05 |
Comparison of deep learning schemes in grading non-alcoholic fatty liver disease using B-mode ultrasound hepatorenal window images with liver biopsy as the gold standard
2024-Dec-02, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)
DOI:10.1016/j.ejmp.2024.104862
PMID:39626614
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研究论文 | 本文比较了不同预训练深度学习方案在非酒精性脂肪肝病分级中的表现，使用B模式超声肝肾窗图像作为输入，并以肝活检作为金标准 | 本文创新性地使用预训练深度学习方案对非酒精性脂肪肝病进行分级，并比较了不同网络模型的性能 | 本文的局限性在于样本量较小，且仅使用了B模式超声图像作为输入 | 评估预训练深度学习方案在非酒精性脂肪肝病分级中的表现 | 非酒精性脂肪肝病患者 | 计算机视觉 | 肝病 | 深度学习 | CNN | 图像 | 112名经活检验证的非酒精性脂肪肝病患者 |
| 11994 | 2024-12-05 |
Deep learning based on multiparametric MRI predicts early recurrence in hepatocellular carcinoma patients with solitary tumors ≤5 cm
2024-Dec, European journal of radiology open
IF:1.8Q3
DOI:10.1016/j.ejro.2024.100610
PMID:39619794
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研究论文 | 本文评估了一种基于深度学习的模型在预测肝细胞癌患者术后早期复发中的有效性 | 本文构建了一个基于ResNet的深度学习模型，结合多参数MRI图像特征和患者临床数据，提高了早期复发的预测性能 | NA | 评估深度学习模型在预测肝细胞癌患者术后早期复发中的有效性 | 肝细胞癌患者，单个肿瘤≤5 cm | 机器学习 | 肝癌 | 动态对比增强MRI (DCE-MRI) | ResNet | 图像 | 331名肝细胞癌患者 |
| 11995 | 2024-12-05 |
Regime switching in coupled nonlinear systems: Sources, prediction, and control-Minireview and perspective on the Focus Issue
2024-Dec-01, Chaos (Woodbury, N.Y.)
DOI:10.1063/5.0247498
PMID:39621472
|
综述 | 本文综述了耦合非线性系统中的状态转换现象，涵盖了理论分析、数据驱动检测方法和非反馈控制策略的最新进展 | 本文介绍了深度学习在预测电网故障中的应用，利用闪烁网络增强同步，创建控制流行病传播的自适应策略，以及抑制癫痫发作的非反馈控制策略 | 本文主要集中在理论分析和数据驱动方法上，未深入探讨实际应用中的具体挑战 | 探讨复杂系统中状态转换的机制，并开发预测、检测和控制这些转换的通用和鲁棒方法 | 耦合非线性系统中的状态转换现象，包括气候、海洋环流、生态系统、电网和大脑等 | NA | NA | 深度学习 | NA | NA | NA |
| 11996 | 2024-12-05 |
Enhanced prediction of protein functional identity through the integration of sequence and structural features
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.11.028
PMID:39624166
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研究论文 | 本文开发了一种通过整合序列和结构特征来预测蛋白质功能的方法 | 本文提出了一种结合序列和结构信息的方法，显著提高了蛋白质功能预测的准确性，并发现结构对齐计算的域序列身份对预测影响最大 | NA | 提高蛋白质功能预测的准确性 | 蛋白质的功能预测 | 机器学习 | NA | AlphaFold2 | LightGBM | 序列和结构数据 | 超过300000000个蛋白质序列 |
| 11997 | 2024-12-05 |
Auxiliary diagnosis of primary bone tumors based on Machine learning model
2024-Dec, Journal of bone oncology
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.jbo.2024.100648
PMID:39624676
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研究论文 | 研究基于机器学习模型的原发性骨肿瘤辅助诊断，通过深度卷积神经网络和影像组学分析提高诊断准确性 | 提出了基于深度卷积神经网络的机器学习模型，并结合影像组学分析和差异表达基因筛选方法，提高了骨肿瘤的诊断准确性 | 研究主要集中在骨肿瘤的诊断，未涉及其他类型的肿瘤或疾病 | 提高原发性骨肿瘤的诊断准确性，促进早期检测和个性化治疗 | 原发性骨肿瘤的病理样本和影像数据 | 数字病理学 | 骨肿瘤 | 深度卷积神经网络 (DC-NN) | 深度卷积神经网络 (DCNN) | 全切片影像 (WSI) | 包含所有类别骨肿瘤的病理样本数据库 |
| 11998 | 2024-12-05 |
AutoLDT: a lightweight spatio-temporal decoupling transformer framework with AutoML method for time series classification
2024-Nov-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81000-1
PMID:39616188
|
研究论文 | 提出了一种基于自动化机器学习技术的轻量级时空解耦Transformer框架AutoLDT，用于时间序列分类 | 引入模糊位置编码、TS可分离线性自注意力机制和卷积前馈网络，实现轻量级特征提取；采用协方差矩阵自适应进化策略和全局自适应剪枝技术实现自动化网络结构设计 | 未明确提及 | 解决时间序列分类中特征提取效果、模型复杂度和模型设计不确定性问题 | 时间序列数据 | 机器学习 | NA | 自动化机器学习 | Transformer | 时间序列 | 使用了公开的UCR和UEA时间序列数据集 |
| 11999 | 2024-12-05 |
Self-supervised spectral super-resolution for a fast hyperspectral and multispectral image fusion
2024-Nov-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81031-8
PMID:39616217
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研究论文 | 本文提出了一种新的自监督光谱超分辨率方法，用于快速高光谱和多光谱图像融合 | 引入了一种创新的技术，通过训练一个小型深度神经网络来重建高分辨率的高光谱图像，无需高分辨率训练数据，解决了数据稀缺和泛化能力差的问题，并显著降低了计算成本 | NA | 提高高光谱图像的分辨率 | 高光谱和多光谱图像 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 图像 | NA |
| 12000 | 2024-12-05 |
A deep learning approach to real-time Markov modeling of ion channel gating
2024-Nov-30, Communications chemistry
IF:5.9Q1
DOI:10.1038/s42004-024-01369-y
PMID:39616256
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的实时马尔可夫模型提取方法，用于分析离子通道门控行为 | 利用深度学习技术从单通道记录中提取马尔可夫模型，并提出了一种评估预测模型优劣的方法 | 需要进一步验证该方法在不同实验条件下的适用性和准确性 | 开发一种能够实时分析离子通道门控行为的深度学习方法 | 离子通道门控行为的实时分析 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 时间序列 | 使用模拟数据集进行训练，并在实际的膜片钳实验数据上进行测试 |