深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24162 篇文献，本页显示第 13281 - 13300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13281 | 2024-10-24 |
A spectral bias-error stepwise correction method of plasma image-spectrum fusion based on deep learning for improving the performance of LIBS
2025-Jan-01, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2024.126872
PMID:39276577
|
研究论文 | 提出了一种基于深度学习的等离子体图像-光谱融合的谱偏差-误差逐步校正方法，以提高激光诱导击穿光谱（LIBS）的性能 | 利用多维等离子体信息融合和物理模型与算法模型的结合，提出了一种新的谱偏差-误差逐步校正方法 | NA | 提高激光诱导击穿光谱（LIBS）在复杂检测条件下的稳定性 | 铝合金样品的光谱 | 机器学习 | NA | 激光诱导击穿光谱（LIBS） | 深度学习 | 光谱数据 | 三种复杂检测条件下的铝合金样品 |
| 13282 | 2024-10-24 |
Rapid and accurate identification of Gastrodia elata Blume species based on FTIR and NIR spectroscopy combined with chemometric methods
2025-Jan-01, Talanta
IF:5.6Q1
DOI:10.1016/j.talanta.2024.126910
PMID:39305761
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研究论文 | 研究利用傅里叶变换红外光谱（FTIR）和近红外光谱（NIR）结合化学计量学方法，快速准确地识别天麻（Gastrodia elata Blume）的不同品种 | 采用深度学习模型ResNet，无需复杂的谱图预处理，实现了100%的训练和测试集准确率，外部验证集也达到高准确率 | 外部验证集基于NIR的分类错误仅有一例，未出现过度拟合 | 有效识别天麻的不同品种，具有重要的理论和实践意义 | 天麻的不同品种及其活性成分含量 | 机器学习 | NA | 傅里叶变换红外光谱（FTIR），近红外光谱（NIR） | ResNet | 光谱数据 | 三种天麻品种 |
| 13283 | 2024-10-24 |
A Computational Framework for Intraoperative Pupil Analysis in Cataract Surgery
2025 Jan-Feb, Ophthalmology science
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.xops.2024.100597
PMID:39435136
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种用于白内障手术中瞳孔分析的计算框架 | 提出了一种创新的计算框架，结合深度学习技术自动评估瞳孔形态变化，并能检测和补偿瞳孔遮挡 | 研究基于回顾性手术视频分析，未来需在实际手术中进一步验证 | 开发和验证一种自动评估白内障手术中瞳孔形态变化的计算框架 | 白内障手术中的瞳孔分析 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 特征金字塔网络模型 | 视频 | 5700张手术视频帧，来自190例白内障手术 |
| 13284 | 2024-10-24 |
Microbial community dynamics in different floc size aggregates during nitrogen removal process upgrading in a full-scale landfill leachate treatment plant
2024-Dec, Bioresource technology
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.biortech.2024.131484
PMID:39277056
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研究论文 | 研究了在垃圾渗滤液处理厂升级过程中，不同絮凝体大小对微生物群落动态和氮去除效率的影响 | 使用16S rRNA基因测序和深度学习模型（卷积神经网络）预测氮去除效率，揭示了微生物群落动态和相互作用 | NA | 优化垃圾渗滤液处理厂的氮去除过程，并理解基于絮凝体大小的微生物群落动态 | 不同絮凝体大小的微生物群落及其在氮去除过程中的作用 | 环境科学 | NA | 16S rRNA基因测序 | 卷积神经网络 (CNN) | 微生物群落数据 | NA |
| 13285 | 2024-10-24 |
Analysis of data of COVID lockdown period: Comorbidity and fatality rates in a few districts of Assam, India
2024-Dec, Data in brief
IF:1.0Q3
DOI:10.1016/j.dib.2024.110974
PMID:39429747
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研究论文 | 分析印度阿萨姆邦几个地区在COVID封锁期间的数据，研究共病和死亡率 | 使用机器学习和深度学习方法分析患者数据，识别高风险个体，以个性化治疗计划 | 仅限于阿萨姆邦的数据，样本量相对较小 | 填补COVID-19疫情期间共病和死亡率数据的空白，改善患者护理 | COVID-19住院患者的共病和死亡率 | 机器学习 | COVID-19 | 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) | NA | 患者数据 | 5329名住院的SARS-CoV-2患者 |
| 13286 | 2024-10-24 |
Psychological disorder detection: A multimodal approach using a transformer-based hybrid model
2024-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2024.102976
PMID:39430783
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研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的混合模型，用于通过多模态数据检测心理障碍，特别是抑郁症 | 本文的创新点在于使用多模态数据（如语音特征和语言内容）结合Transformer模型来提高心理障碍的识别准确性 | NA | 本文的研究目的是改进心理障碍，特别是抑郁症的识别方法 | 本文的研究对象是心理障碍，特别是抑郁症 | 自然语言处理 | 心理障碍 | Transformer | 混合模型 | 多模态数据（语音特征和语言内容） | NA |
| 13287 | 2024-10-24 |
An optimized two stage U-Net approach for segmentation of pancreas and pancreatic tumor
2024-Dec, MethodsX
IF:1.6Q2
DOI:10.1016/j.mex.2024.102995
PMID:39435045
|
研究论文 | 本文提出了一种优化的两阶段U-Net模型，用于胰腺和胰腺肿瘤的分割 | 引入了结合灰狼优化算法和边境牧羊犬优化算法的混合优化技术，提高了分割效果 | NA | 开发自动化分割方法以解决胰腺和胰腺肿瘤分割的挑战 | 胰腺和胰腺肿瘤 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | 灰狼优化算法和边境牧羊犬优化算法 | U-Net | 图像 | NA |
| 13288 | 2024-10-24 |
Large language models and their applications in bioinformatics
2024-Dec, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2024.09.031
PMID:39435343
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综述 | 本文综述了大型语言模型（LLMs）在生物信息学中的应用及其对生命科学领域的潜在影响 | LLMs通过复杂的深度学习架构和大量的参数，显著提升了自然语言处理能力，并在生物信息学中展现出巨大潜力 | NA | 探讨LLMs在生物信息学中的应用及其对生命科学领域的潜在影响 | 大型语言模型及其在基因组学、蛋白质组学和个性化医学中的应用 | 自然语言处理 | NA | NA | Transformer | 文本 | NA |
| 13289 | 2024-10-24 |
Towards objective and systematic evaluation of bias in artificial intelligence for medical imaging
2024-Nov-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae165
PMID:38942737
|
研究论文 | 本文介绍了一种用于系统性和客观性评估医学影像中人工智能模型偏差的分析框架 | 提出了一个用于系统性评估医学影像中AI模型偏差的分析框架，并展示了其在深度学习模型中的应用 | 仅限于使用合成神经影像数据进行分析，未涵盖所有真实世界中的偏差来源 | 开发一种方法来客观和系统地评估医学影像中AI模型的偏差 | 医学影像中的AI模型偏差 | 计算机视觉 | NA | NA | 卷积神经网络（CNN） | 合成神经影像 | NA |
| 13290 | 2024-10-24 |
Deep learning assisted quantitative analysis of Aβ and microglia in patients with idiopathic normal pressure hydrocephalus in relation to cognitive outcome
2024-Nov-01, Journal of neuropathology and experimental neurology
IF:3.2Q2
DOI:10.1093/jnen/nlae083
PMID:39101555
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研究论文 | 本文开发了一个自动化分析平台，用于量化特发性正常压力脑积水（iNPH）患者皮质活检中的Aβ负荷和反应性小胶质细胞，并评估其与认知结果的关联 | 利用深度学习技术自动分析Aβ负荷和反应性小胶质细胞，并评估其与认知结果的关联 | 研究样本量有限，且仅限于特发性正常压力脑积水患者 | 研究Aβ积累和神经炎症与特发性正常压力脑积水患者认知结果的关系 | 特发性正常压力脑积水患者的皮质活检样本 | 计算机视觉 | 脑积水 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 120例特发性正常压力脑积水患者的皮质活检样本 |
| 13291 | 2024-10-24 |
Generative AI in orthopedics: an explainable deep few-shot image augmentation pipeline for plain knee radiographs and Kellgren-Lawrence grading
2024-Nov-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
IF:4.7Q1
DOI:10.1093/jamia/ocae246
PMID:39311859
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研究论文 | 本文提出了一种可解释的深度少样本图像增强管道，用于生成膝关节X光片并进行Kellgren-Lawrence分级 | 首次提出了一种深度少样本图像增强管道，通过合成膝关节X光片来解决大规模标准化真实图像缺失的问题 | 尽管生成的合成图像具有高保真度，但在KL分级分类中的Cohen's Kappa和准确率仍有提升空间 | 开发一种创新的计算策略，用于生成高质量的合成膝关节X光片，并用于膝关节骨关节炎的Kellgren-Lawrence分级分类 | 膝关节X光片和Kellgren-Lawrence分级 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 深度少样本图像增强 | NA | 图像 | 86,000张合成膝关节X光片 |
| 13292 | 2024-10-24 |
Origin of unique electronic structures of single-atom alloys unraveled by interpretable deep learning
2024-Oct-28, The Journal of chemical physics
IF:3.1Q1
DOI:10.1063/5.0232141
PMID:39435835
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研究论文 | 通过可解释的深度学习揭示单原子合金独特电子结构的来源 | 结合紧束缚矩理论和图神经网络，准确描述了过渡金属和贵金属位点在扰动下的局部电子结构，强调了原子间轨道耦合和原位轨道共振的复杂相互作用 | NA | 揭示单原子合金独特电子结构的来源 | 单原子合金的电子结构 | 机器学习 | NA | 图神经网络 | 图神经网络 | 电子结构数据 | NA |
| 13293 | 2024-10-24 |
Autonomous Scanning Tunneling Microscopy Imaging via Deep Learning
2024-Oct-23, Journal of the American Chemical Society
IF:14.4Q1
DOI:10.1021/jacs.4c11674
PMID:39382312
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的自主扫描隧道显微镜（STM）框架，实现了STM的自主操作 | 首次将深度学习技术应用于STM的自主操作，包括实时图像质量评估、裸露表面识别和自主探针调节 | NA | 开发一种自主STM框架，减少人工干预，提高测量效率和准确性 | 扫描隧道显微镜的操作和数据分析 | 计算机视觉 | NA | 扫描隧道显微镜 | 卷积神经网络（CNN）、U-net模型、深度Q学习网络（DQN） | 图像 | 在约1.9 μm的区域内进行了48小时的连续测量 |
| 13294 | 2024-10-24 |
Artificial intelligence performance in testing microfluidics for point-of-care
2024-Oct-22, Lab on a chip
IF:6.1Q2
DOI:10.1039/d4lc00671b
PMID:39360887
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研究论文 | 本文比较了不同AI模型在微流控通道中检测气泡的性能 | 首次系统比较了多种机器学习和深度学习模型在微流控气泡检测中的应用 | 仅限于两类分类问题，未涉及多类分类或其他微流控应用 | 评估AI在微流控点对点诊断中的应用潜力 | 微流控通道中的气泡检测 | 机器学习 | NA | 微流控技术 | 随机森林、DenseNet169 | 图像 | 单通道微流控系统，包含3D透明物体（气泡） |
| 13295 | 2024-10-24 |
Artificial Intelligence and Omics in Malignant Gliomas
2024-Oct-22, Physiological genomics
IF:2.5Q2
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综述 | 本文综述了人工智能和多组学数据在恶性胶质瘤研究中的应用 | 本文讨论了人工智能如何用于解析胶质母细胞瘤的多个方面，包括肿瘤内异质性、生物标志物发现、生存预测和治疗优化 | 人工智能和机器学习工具在胶质母细胞瘤多组学数据中的应用仍处于早期阶段，存在技术和伦理挑战 | 探讨人工智能在胶质母细胞瘤多组学数据中的应用，以推动精准医学的发展 | 恶性胶质瘤的多组学数据 | 机器学习 | 脑癌 | 多组学数据分析 | NA | 基因组、转录组、蛋白质组和代谢组数据 | NA |
| 13296 | 2024-10-24 |
Knee Osteoarthritis SCAENet: Adaptive Knee Osteoarthritis Severity Assessment Using Spatial Separable Convolution with Attention-Based Ensemble Networks with Hybrid Optimization Strategy
2024-Oct-22, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01306-4
PMID:39438366
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研究论文 | 提出了一种基于深度学习的膝关节骨性关节炎严重程度评估模型SCAENet，通过空间可分离卷积和基于注意力的集成网络进行特征提取和预测 | 引入了空间可分离卷积和基于注意力的集成网络SCAENet，并采用混合优化策略HESM-BESO进行特征池生成，提高了评估的准确性和效率 | 未提及具体的局限性 | 开发一种能够准确评估膝关节骨性关节炎严重程度的深度学习模型 | 膝关节骨性关节炎的严重程度 | 计算机视觉 | 骨关节炎 | 深度学习 | SCAENet | 图像 | 未提及具体样本数量 |
| 13297 | 2024-10-24 |
Correction: Checklist for Reproducibility of Deep Learning in Medical Imaging
2024-Oct-22, Journal of imaging informatics in medicine
DOI:10.1007/s10278-024-01295-4
PMID:39438367
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 13298 | 2024-10-24 |
Cross-institutional evaluation of deep learning and radiomics models in predicting microvascular invasion in hepatocellular carcinoma: validity, robustness, and ultrasound modality efficacy comparison
2024-Oct-22, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society
IF:3.5Q1
DOI:10.1186/s40644-024-00790-9
PMID:39438929
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研究论文 | 本文比较了深度学习和放射组学模型在预测肝细胞癌微血管侵犯中的跨机构有效性、鲁棒性和超声模式效果 | 本文首次在跨机构背景下比较了深度学习和放射组学模型在预测肝细胞癌微血管侵犯中的表现，并探讨了模型的鲁棒性和泛化能力 | 本文的局限性在于仅使用了两个中心的数据，且未探讨其他可能影响模型性能的因素 | 研究目的是比较深度学习和放射组学模型在预测肝细胞癌微血管侵犯中的跨机构有效性和鲁棒性 | 研究对象为576例肝细胞癌患者的2304张术前超声图像 | 计算机视觉 | 肝癌 | 深度学习 | 深度学习模型和放射组学模型 | 图像 | 2304张术前超声图像，涉及576例肝细胞癌患者 |
| 13299 | 2024-10-24 |
MRGCDDI: Multi-Relation Graph Contrastive Learning without Data Augmentation for Drug-Drug Interaction Events Prediction
2024-Oct-21, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3483812
PMID:39437275
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研究论文 | 本文提出了一种无需数据增强的多关系图对比学习方法MRGCDDI，用于预测药物-药物相互作用事件 | MRGCDDI方法通过对比学习保持图数据的语义，无需数据增强，避免了额外噪声，并有效整合了药物分子图和多关系药物-药物相互作用网络的信息 | NA | 提高药物-药物相互作用事件预测的准确性 | 药物分子图和多关系药物-药物相互作用网络 | 机器学习 | NA | 图神经网络 (GNN) | 对比学习 | 图数据 | NA |
| 13300 | 2024-10-24 |
Application of 3D neural networks and explainable AI to classify ICDAS detection system on mandibular molars
2024-Oct-21, The Journal of prosthetic dentistry
IF:4.3Q1
DOI:10.1016/j.prosdent.2024.09.014
PMID:39438189
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研究论文 | 研究探讨了不同操作者在ICDAS分类下对下颌第一磨牙进行修复性窝洞制备的差异，以及这些差异对深度学习模型预测窝洞分类能力的影响 | 首次探讨了操作者在ICDAS分类下制备窝洞的差异对深度学习模型分类能力的影响 | 研究样本量较小，仅涉及56个模拟下颌第一磨牙的窝洞制备 | 研究不同操作者在ICDAS分类下制备窝洞的差异及其对深度学习模型预测窝洞分类能力的影响 | 下颌第一磨牙的修复性窝洞制备 | 计算机视觉 | NA | 3D扫描和计算机辅助设计处理 | 3D卷积神经网络（CNN） | 3D模型 | 56个模拟下颌第一磨牙的窝洞制备 |