深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24022 篇文献，本页显示第 12161 - 12180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12161 | 2024-11-15 |
EEG-based brain-computer interface methods with the aim of rehabilitating advanced stage ALS patients
2024-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology
DOI:10.1080/17483107.2024.2316312
PMID:38400897
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综述 | 本文综述了基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）方法在晚期肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者康复中的应用 | 介绍了FFT、WPD、CSP、CSSP、CSP和GC等特征提取方法，以及LDA、SVM、神经网络（NN）和深度学习（DL）分类方法 | 仍需提高EEG信号检测的准确性和可靠性，并开发更直观和用户友好的接口 | 探讨基于EEG的BCI方法在ALS患者康复中的应用 | 晚期ALS患者 | 神经科学 | 神经退行性疾病 | 脑电图（EEG） | NA | 脑电信号 | NA |
| 12162 | 2024-11-15 |
3DECG-Net: ECG fusion network for multi-label cardiac arrhythmia detection
2024-Nov, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109126
PMID:39255656
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研究论文 | 本文介绍了一种名为3DECG-Net的深度学习模型，用于通过12导联ECG数据的融合来检测和分类七种不同的心脏状态 | 3DECG-Net利用残差架构和多头注意力机制，通过将12导联ECG信号转换为3D数据，实现了显著的微F1分数，超越了其他最先进的深度学习模型 | NA | 开发一种自动化的ECG分析方法，以帮助诊断心脏疾病 | 12导联ECG数据和七种不同的心脏状态 | 机器学习 | 心血管疾病 | 深度学习 | 3DECG-Net | ECG数据 | NA |
| 12163 | 2024-11-15 |
Siamese based deep neural network for ADHD detection using EEG signal
2024-Nov, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109092
PMID:39255658
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研究论文 | 本研究利用基于孪生网络的深度神经网络分析脑电图信号，以检测儿童注意力缺陷多动障碍（ADHD） | 本研究首次采用基于孪生网络的卷积神经网络（CNN）和梯度加权类激活映射（Grad-CAM）方法，分析脑电图信号中的功率谱密度（PSD）特征，以提高ADHD检测的准确性 | NA | 利用深度学习技术分析脑电图信号，以提高儿童ADHD的检测准确性 | 儿童ADHD的检测 | 机器学习 | 儿童疾病 | 脑电图（EEG） | 卷积神经网络（CNN） | 脑电图信号 | NA |
| 12164 | 2024-11-15 |
Can generative AI replace immunofluorescent staining processes? A comparison study of synthetically generated cellpainting images from brightfield
2024-Nov, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109102
PMID:39255659
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研究论文 | 本文比较了五种基于CNN、GAN和扩散模型的生成式AI模型，用于从明场图像合成免疫荧光图像，并评估其性能 | 本文首次系统比较了不同生成式AI模型在免疫荧光图像合成中的应用，并提出了一个全面的评估流程 | 生成式AI在简化细胞表型分析方面显示出潜力，但仍需进一步研究以解决模型泛化性、批次效应、特征相关性和计算成本等关键挑战 | 评估生成式AI在免疫荧光图像合成中的有效性，并探讨其在替代传统免疫荧光染色过程中的潜力 | 比较五种基于CNN、GAN和扩散模型的生成式AI模型在合成免疫荧光图像中的性能 | 计算机视觉 | NA | 生成式AI | CNN, GAN, 扩散模型 | 图像 | 使用公开数据集进行评估 |
| 12165 | 2024-11-15 |
Vector field attention for deformable image registration
2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064001
PMID:39513093
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研究论文 | 本文提出了一种新的向量场注意力（VFA）框架，用于提高可变形图像配准的效率 | VFA通过直接从特征图中检索空间对应关系，避免了传统方法中需要通过卷积或全连接层预测位移或变形场的过程 | NA | 提高可变形图像配准的效率和准确性 | 固定图像和移动图像之间的非线性空间对应关系 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 图像 | 使用了公开数据集和Learn2Reg挑战数据集进行评估 |
| 12166 | 2024-11-15 |
An integrated framework of deep learning and entropy theory for enhanced high-dimensional permeability field identification in heterogeneous aquifers
2024-Oct-30, Water research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.watres.2024.122706
PMID:39515243
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研究论文 | 研究将深度学习与熵理论结合，提出了一种集成MIMR优化方法，用于增强异质含水层中高维渗透率场的识别 | 提出了一种集成MIMR优化方法，通过结合不同测量类型和监测策略，显著提高了渗透率场的估计精度 | 研究仅限于数值模拟案例，尚未在实际含水层中验证 | 提高异质含水层中高维渗透率场的估计精度，减少地下水流动和溶质运移模拟中的不确定性 | 异质含水层中的渗透率场 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 数值模拟数据 | 十二种不同测量类型和监测策略的组合场景 |
| 12167 | 2024-11-15 |
Deep learning-based super-resolution and denoising algorithm improves reliability of dynamic contrast-enhanced MRI in diffuse glioma
2024-10-25, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-76592-7
PMID:39455814
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研究论文 | 研究利用深度学习技术提高动态对比增强MRI在弥漫性胶质瘤中的可靠性和图像质量 | 提出了一种基于深度学习的超分辨率和去噪算法，显著提高了动态对比增强MRI的信噪比和对比噪声比 | 研究为回顾性研究，样本仅限于306名成年弥漫性胶质瘤患者 | 提高动态对比增强MRI在弥漫性胶质瘤中的图像质量和诊断可靠性 | 动态对比增强MRI图像在弥漫性胶质瘤患者中的应用 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 306名成年弥漫性胶质瘤患者 |
| 12168 | 2024-11-15 |
Automated Cobb angle measurement in scoliosis radiographs: A deep learning approach for screening
2024-Oct-07, Annals of the Academy of Medicine, Singapore
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12169 | 2024-11-15 |
syN-BEATS for robust pollutant forecasting in data-limited context
2024-Oct-02, Environmental monitoring and assessment
IF:2.9Q3
DOI:10.1007/s10661-024-13164-2
PMID:39356366
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研究论文 | 本文介绍了一种名为syN-BEATS的新型集成深度学习模型，专门用于在数据有限的情况下进行污染物预测 | 基于N-BEATS架构，syN-BEATS结合了不同配置的堆栈和块，有效整合了弱学习和强学习方法，并通过贝叶斯优化微调集成权重，显著提高了预测性能 | 研究中仅使用了每个地区一个气象和空气质量监测站的数据，模拟了监测能力受限的环境，这可能限制了模型在实际应用中的广泛适用性 | 开发一种在数据有限的情况下仍能有效预测污染物的深度学习模型，以支持环境监测和公共卫生管理 | 污染物预测模型及其在不同气候和空气质量水平下的适应性和鲁棒性 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 集成模型 | 时间序列数据 | 每个地区一个气象和空气质量监测站的数据 |
| 12170 | 2024-11-15 |
Multi-Instance Learning for Vocal Fold Leukoplakia Diagnosis Using White Light and Narrow-Band Imaging: A Multicenter Study
2024-Oct, The Laryngoscope
DOI:10.1002/lary.31537
PMID:38801129
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研究论文 | 本文开发了一种基于白光成像（WLI）和窄带成像（NBI）的多实例学习（MIL）人工智能模型，用于诊断声带白斑（VFL） | 首次将多实例学习与深度学习结合，用于声带白斑的诊断，并进行了多中心验证 | 需要进一步优化和验证以评估其在临床环境中的潜力 | 开发一种人工智能模型，用于区分声带白斑的良恶性 | 声带白斑（VFL）的诊断 | 计算机视觉 | 喉癌 | 多实例学习（MIL） | 深度学习模型 | 图像 | 7057张图像用于模型开发和内部验证，1617张图像用于外部验证，50个视频用于实时模型性能评估 |
| 12171 | 2024-11-15 |
Connectome-constrained networks predict neural activity across the fly visual system
2024-Oct, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-024-07939-3
PMID:39261740
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研究论文 | 本文展示了仅通过实验测量的生物神经网络连接性，可以预测特定神经计算背后的神经活动 | 利用深度学习技术优化模型网络的未知参数，使其能够检测视觉运动，并生成详细的、可实验验证的预测 | 仅依赖连接性测量，未考虑其他生物细节如单个神经元和单个突触的特性 | 探讨仅通过连接性测量理解神经计算的程度，并提出一种从连接性测量生成神经电路功能机制假设的策略 | 果蝇视觉系统中的64种细胞类型的运动通路 | 神经科学 | NA | 深度学习 | 模型神经网络 | 神经连接性数据 | 64种细胞类型，涉及26项研究 |
| 12172 | 2024-11-15 |
Preoperative Imaging Evaluation of Endometrial Cancer in FIGO 2023
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29161
PMID:38146775
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综述 | 本文回顾了在新FIGO系统下子宫内膜癌的术前影像诊断及其在影像分析领域的最新进展和临床贡献 | 本文介绍了深度学习重建技术和影像组学在子宫内膜癌影像分析中的应用，这些技术有助于缩短采集时间或提高图像质量，并有望用于定量预测风险因素 | NA | 回顾子宫内膜癌在新FIGO系统下的术前影像诊断及其在影像分析领域的最新进展和临床贡献 | 子宫内膜癌的术前影像评估和影像分析技术 | 计算机视觉 | 妇科肿瘤 | 深度学习重建技术 | NA | 影像 | NA |
| 12173 | 2024-11-15 |
Collaborative Learning for Annotation-Efficient Volumetric MR Image Segmentation
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29194
PMID:38156427
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研究论文 | 本文提出了一种利用稀疏标注进行三维MR图像分割的协同学习方法 | 本文的创新点在于结合半监督和自监督学习方法，利用稀疏标注提高分割精度 | 本文的局限性在于仅在前列腺和左心房分割任务上进行了验证 | 本文的研究目的是开发一种利用稀疏标注进行三维MR图像分割的深度学习方法 | 本文的研究对象是前列腺和左心房的三维MR图像 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 协同学习 | 图像 | 150个受试者的三维MR图像，包括50个前列腺和100个左心房 |
| 12174 | 2024-11-15 |
Deep Learning Algorithm of the SPARCC Scoring System in SI Joint MRI
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29211
PMID:38168061
|
研究论文 | 开发了一种基于深度学习的流程，用于使用SPARCC评分系统对骶髂关节炎进行分级 | 首次将深度学习应用于SPARCC评分系统，以自动评估骶髂关节炎 | 样本量相对较小，且仅使用了3T MRI设备 | 开发和验证一种基于深度学习的评分系统，用于自动评估骶髂关节炎 | 骶髂关节炎的MRI图像 | 计算机视觉 | 脊柱关节病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 389名参与者，其中317名用于训练，35名用于验证，37名用于测试 |
| 12175 | 2024-11-15 |
Editorial for "Deep Learning Algorithm of the SPARCC Scoring System in SI Joint MRI"
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29234
PMID:38189561
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 12176 | 2024-11-15 |
MRI-Based Kinetic Heterogeneity Evaluation in the Accurate Access of Axillary Lymph Node Status in Breast Cancer Using a Hybrid CNN-RNN Model
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29225
PMID:38205712
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研究论文 | 本文研究了基于MRI的动态对比增强（DCE-MRI）图像的深度学习模型在评估乳腺癌患者腋窝淋巴结状态中的应用 | 开发了一种称为卷积循环神经网络（ConvRNN）的深度学习架构，用于生成DCE-MRI图像的KHimage评分，以评估腋窝淋巴结状态 | 研究为回顾性，且仅在特定患者群体中验证了模型性能 | 评估基于深度学习的动态对比增强MRI参数在推断乳腺癌患者腋窝淋巴结状态中的价值 | 乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态 | 计算机视觉 | 乳腺癌 | 动态对比增强MRI | 卷积循环神经网络（ConvRNN） | 图像 | 训练集1256例，内部验证集539例，外部验证集I和II分别为153例和115例 |
| 12177 | 2024-11-15 |
Deep Learning-Based Analysis of Aortic Morphology From Three-Dimensional MRI
2024-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI
IF:3.3Q1
DOI:10.1002/jmri.29236
PMID:38216546
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研究论文 | 本文设计了一种基于深度学习的自动化方法，用于从三维MRI中检测主动脉地标和管腔 | 本文提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于从三维MRI中检测主动脉地标和管腔，提高了检测的质量和可重复性 | 本文的方法在检测主动脉交界处地标时，性能略低于观察者间变异性 | 设计一种基于深度学习的自动化方法，用于从三维MRI中检测主动脉地标和管腔 | 主动脉地标和管腔的检测 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 两阶段网络 | 三维MRI图像 | 391名个体，包括健康受试者和患者（高血压、主动脉扩张、特纳综合征），随机分为训练/验证/测试数据集（N=236/77/78） |
| 12178 | 2024-11-15 |
Graph-Based Spatial Proximity of Super-Resolved Protein-Protein Interactions Predicts Cancer Drug Responses in Single Cells
2024-Oct, Cellular and molecular bioengineering
IF:2.3Q3
DOI:10.1007/s12195-024-00822-1
PMID:39513000
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研究论文 | 本文开发了一种基于图的超级分辨率蛋白质-蛋白质相互作用技术，用于解析单细胞信号网络并预测癌症药物反应 | 提出了基于图的超级分辨率蛋白质-蛋白质相互作用技术，通过高分辨率显微镜和深度学习模型，提高了对单细胞信号网络和药物反应的预测能力 | NA | 旨在通过高分辨率显微镜和深度学习模型，提高对单细胞信号网络和癌症药物反应的理解 | EGFR突变型PC9和HCC827细胞以及临床组织样本 | 数字病理学 | 肺癌 | 空间邻近连接测定（PLA）、Zeiss Airyscan、SRRF | 深度学习模型 | 图像 | 超过10,000个细胞 |
| 12179 | 2024-11-15 |
A New Method for Scoliosis Screening Incorporating Deep Learning With Back Images
2024-Sep-12, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682241282581
PMID:39264983
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研究论文 | 提出了一种结合深度学习与背部图像的新方法用于脊柱侧弯筛查 | 利用深度学习算法自动进行脊柱侧弯筛查，减少不必要的辐射风险和筛查成本 | NA | 开发一种自动化、准确、简洁且方便的脊柱侧弯筛查方法 | 脊柱侧弯患者 | 计算机视觉 | 脊柱侧弯 | 深度学习 | NA | 图像 | 247名脊柱侧弯患者 |
| 12180 | 2024-11-15 |
Constructing analogies: Developing critical thinking through a collaborative task
2024 Sep-Oct, Biochemistry and molecular biology education : a bimonthly publication of the International Union of Biochemistry and Molecular Biology
IF:1.2Q3
DOI:10.1002/bmb.21843
PMID:38850246
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研究论文 | 研究探讨了通过协作任务构建类比来促进大学生批判性思维发展的方法 | 提出了通过让学生构建复杂类比来促进内容知识和批判性思维整合的新方法 | 研究样本仅限于30名大学生，结果可能不具有广泛代表性 | 探讨通过构建复杂类比任务来促进大学生批判性思维发展的效果 | 30名大学生 | NA | NA | NA | NA | NA | 30名大学生 |